Festkommazahl

Eine Festkommazahl ist eine Zahl, die aus einer festen Anzahl von Ziffern besteht. Die Position des Kommas ist dabei fest vorgegeben, daher der Name.

Der Grundgedanke dahinter ist die informationstechnische Repräsentation eines Ausschnitts der rationalen Zahlen. Diese Abbildung auf einen begrenzt großen Datentypen, typischerweise Integer verschiedener Bitbreiten, erfordert eine feste Anzahl von Ziffern für den Vorkomma- wie den Nachkommaanteil. Üblicherweise sind per Definition die ersten $n \leq k$ Stellen Vorkommastellen und die restlichen m = k − n Nachkommastellen. In der Informatik haben die dezimalen wie die binären Festkommazahlen eine hohe praktische Bedeutung.

Vor- und Nachteile gegenüber einer Gleitkommazahl

Performance-Betrachtung

Durch die feste Position des Dezimalkommas fällt Rechenaufwand im Vergleich zur Rechnung mit Gleitkommazahlen weg. Wird in einem Computerprogramm eine binäre Festkommadarstellung gewählt, können zudem die zur Umrechnung und Korrektur notwendigen Multiplikationen und Divisionen durch schnelle Schiebeoperationen ersetzt werden. Ein Beispiel für eine Applikation, die gezielt aus Rechenaufwandsgründen mit Festkomma-Arithmetik entworfen wurde, ist z.B. Fractint, ein Fraktalgenerator^[1].

Präzision und Dynamik

Aufgrund der exakten Darstellung ist der Wertebereich einer Festkommazahlen kleiner als der jeweilige Wertebereich einer Gleitkommazahl derselben (Bit-)Länge. Dafür ist jedoch die Exaktheit der Darstellung einer Zahl im gesamten Wertebereich gesichert, bei Gleitkommazahlen nicht immer (z.B. durch Absorption^[2]). Ein Beispiel für eine Anwendung, die aufgrund der nötigen exakten Darstellung Festkommazahlen verwendet, ist GnuCash^[3].

Repräsentationsbeispiel: Binäre Festkommazahl

Alle binären Festkommazahlen der Länge k = 2 mit $n \in \{0,1,2\}$ Vorkommastellen:

	n = 2		n = 1		n = 0
Binärmuster	Binär	Dezimal	Binär	Dezimal	Binär	Dezimal
00	00,	0	0,0	0,0	,00	0,00
01	01,	1	0,1	0,5	,01	0,25
10	10,	2	1,0	1,0	,10	0,50
11	11,	3	1,1	1,5	,11	0,75

Man beachte, dass jedes der vier aufgelisteten binären Muster für jeweils drei unterschiedliche Zahlen steht, je nachdem für welche Stelle das Komma impliziert wird. Da die Anzahl der Vorkommastellen ja bereits per Definition fest liegt, ist es unnötig, das sonst übliche Komma zu schreiben beziehungsweise zu speichern, d.h. die Repräsentation ist immer die der Spalte "Binärmuster".

Rechnen mit Festkommazahlen

Bei der Rechnung mit Festkommazahlen wird verfahren wie bei der Rechnung mit ganzen Zahlen. Die Position des Kommas ist bei der Addition und Subtraktion nicht von Belang. Bei der Multiplikation und der Division muss jedoch eine Korrektur durchgeführt werden.

Anwendungsbeispiele

Die folgenden Beispiele gehen von einer dezimalen Festkommadarstellung aus, bei der zwei Nachkommastellen vorgesehen sind. Dies wird durch den Faktor 100 ausgedrückt, mit denen die ursprünglichen Werte multipliziert wurden, um die Festkommadarstellung zu erhalten.

Addition

$6{,}3\times{}100 + 2,1\times{}100 = 8{,}4\times{}100$

Subtraktion

$6{,}3\times{}100 - 2,1\times{}100 = 4{,}2\times{}100$

Multiplikation

$6{,}3\times{}100 \times{} 2,1\times{}100 = 13{,}23\times{}100\times{}100$

Hier ist das Ergebnis keine Festkommazahl nach denselben Kriterien wie die beiden Faktoren; eine Korrektur ist notwendig (hier: Division durch 100).

Division

$\frac{6{,}3\times{}100}{2{,}1\times{}100} = 3$

Hier ist das Ergebnis keine Festkommazahl nach denselben Kriterien wie Dividend und Divisor; eine Korrektur ist notwendig (hier: Multiplikation mit 100).

Beispiel in binärer 8-bit-Darstellung mit 4 Nachkommastellen und Schiebeoperation, wie sie z.B in Rechnerarchitekturen verwendet wird

Dezimal:

$3{,}5_d\times{}2{,}5_d = 8{,}75_d$

Binär:

$0011{,}1000_b\times{}0010,1000_b = \mbox{0000 1000 1100, 0000}_b$

Ergebnis wäre hier entsprechend der 8-Bit-Festkommadarstellung mit 4 Nachkommastellen:

1100,0000_b = 12_d

Fehlerhafte Darstellung der Kommaposition, daher ist die Schiebeoperation notwendig:

$0011{,}1000_b\times{}0010,1000_b = \mbox{0000 1000,1100 0000}_b$

Ergebnis wäre hier entsprechend der 8-Bit-Festkommadarstellung mit 4 Nachkommastellen:

1000,1100_b = 8,75_d

Das Ergebnis nach der Korrektur entspricht nun dem erwarteten Ergebnis.

Probleme

Bei der Darstellung einer reellen Zahl z kann es einige Probleme geben. Im Folgenden hat die Festkommazahl (angelehnt an die Darstellung in einem Rechner) eine Länge von k = 8 und n = m = 4 Vor- und Nachkommastellen. Der Ziffernvorrat sei {0,1} - also eine binäre Festkommazahl der Länge eines Bytes mit gleich vielen Vor- und Nachkommastellen. Der tiefgestellte Index bezeichnet die Darstellung der Zahl: X_R für eine reelle Zahl in üblicher Dezimaldarstellung und X_F für eine derartige Festkommazahl.

• 0_R = 00000000_F
• 1_R = 00010000_F
• 10_R = 10100000_F
• 0,5_R = 00001000_F
• 0,625_R = 00001010_F
• 0,0625_R = 00000001_F
• 15,9375_R = 11111111_F
• 16_R > 11111111_F
• 0,06_R < 00000001_F
• $7,7_R \approx 01111011_F$

Wie man sieht, können also mit 8 Bits und 4 Vor- und Nachkommastellen nur Festkommazahlen zwischen 0_R und 15,9375_R (bei einer Auflösung von 0,0625_R) dargestellt werden. Dieser geringe Darstellungsbereich ist auch der entscheidende Nachteil gegenüber Gleitkommazahlen.

Weiterhin entstehen wie auch bei Gleitkommazahlen Rundungsfehler bei der Umwandlung der dezimalen, reellen Zahlen in eine binäre Festkommadarstellung. 7_R = 01110000_F kann im Gegensatz zu $0,7_R \approx 00001011_F$ exakt dargestellt werden. 0,7_R kann allerdings bei noch so vielen Nachkommastellen nicht als Summe von Zweierpotenzen dargestellt werden. Um diese Probleme zu umgehen, kann aber bei Bedarf eine dezimale Festkommadarstellung eingesetzt werden.

Siehe auch

• Negative Festkommazahlen per Zweierkomplement
• BCD-Code

Weblinks

 Wiktionary: Festkommazahl – Bedeutungserklärungen, Wortherkunft, Synonyme, Übersetzungen

• Seite mit detaillierten Erklärungen zur Umrechnung zw. den Systemen

Referenzen

1. ↑ Noel Giffin: Fractint: A Little Code, Limitations of Integer Math (And How We Cope). spanky.triumf.ca. Abgerufen am 2. Oktober 2010.
2. ↑ David Goldberg: What Every Computer Scientist Should Know About Floating-Point Arithmetic. In: ACM Computing Surveys. 23, 1991, S. 5-48. doi:10.1145/103162.103163. Abgerufen am 2. September 2010.
3. ↑ What's new in GnuCash 1.6?. gnucash.org. Abgerufen am 3. September 2010.