Update ch03-01-precision.md

src/ch03-01-precision.md

@@ -4,38 +4,38 @@
 
 ## 整数
 
-计算机使用二进制来表示数据，一个默认的整数类型占4个字节，一共有32位，每个位有两种状态，所以一共可以表示的数据量为$2^{32}$。
+计算机使用二进制来表示数据，一个默认的整数类型占4个字节，一共有32位，每个位有两种状态，所以一共可以表示的数据量为\\(2^{32}\\)。
 
-因为我们需要同时表示负数、正数和零，所以，整数的表示范围被设计为$[-2^{31},2^{31}-1]$ 一共有$2^{32}$个数。
+因为我们需要同时表示负数、正数和零，所以，整数的表示范围被设计为\\([-2^{31},2^{31}-1]\\)一共有\\(2^{32}\\)个数。
 
 如果需要表示的数据超过了这个限度，那么就需要kind值更大的整数类型`integer(8)`来表示
 
 ## 浮点数
 
-整数是完全精确的，但是在实际的生活工作中，我们不一定需要这么精确的数，$\pi=3.14$或者是$\pi=3.141592653$对某些计算来说并不重要。但是相对的，数值可以表达的范围对某些行业更为有用，比如天体之间的距离。所以我们可以舍弃一部分的精确度来换取更大的表示范围，这就是浮点数。
+整数是完全精确的，但是在实际的生活工作中，我们不一定需要这么精确的数，\\(\pi=3.14\\)或者是\\(\pi=3.141592653\\)对某些计算来说并不重要。但是相对的，数值可以表达的范围对某些行业更为有用，比如天体之间的距离。所以我们可以舍弃一部分的精确度来换取更大的表示范围，这就是浮点数。
 
 ### IEEE754
 按照IEEE754 浮点数的标准，浮点数由三部分组成:符号位(sign)，指针偏移值(exponent)和分数值(fraction)。 一个浮点数是这三部分的乘积$Value=sign*exponent*fraction$
 
-浮点数的默认类型也是占4个字节，32个位，所以能表示的状态最多也是$2^{32}$个，因此，**注定有些数字没有办法精确表示**，IEEE754的处理方法是：
+浮点数的默认类型也是占4个字节，32个位，所以能表示的状态最多也是\\(2^{32}\\)个，因此，**注定有些数字没有办法精确表示**，IEEE754的处理方法是：
 
 $$(sign)1+(exponent)8+(fraction)23=32$$
 
-- 用23个位表示一组分数，$fraction=1+\sum_{i=1}^{23}\frac{a[i]}{2^i}$,其中$a[i]$表示这个位是0还是1。
+- 用23个位表示一组分数，\\(fraction=1+\sum_{i=1}^{23}\frac{a[i]}{2^i}\\),其中a[i]表示这个位是0还是1。
 
-- 用8个位表示指数，$exponent=2^{M-127}$,M的取值范围是[0,255]
+- 用8个位表示指数，\\(exponent=2^{M-127}\\),M的取值范围是[0,255]
 
 浮点数就是利用exponent把给定的fraction按照比例放大或者缩小。即能用这个公式表示出来的都是精确的数，其余的数都是近似等于这些数中的一个。
 
-所以，浮点数的精度是由fraction来决定的，在十进制表示下，精度为$log_{10}2^{23}=6.923$，所以通常说单精度浮点数的有效数字是6.9
+所以，浮点数的精度是由fraction来决定的，在十进制表示下，精度为\\(log_{10}2^{23}=6.923\\)，所以通常说单精度浮点数的有效数字是6.9
 
 ### Infinity
 
-当符号位$M$取最大值255，且分数位全为0时，此时规定这个值为$Infinity$
+当符号位$M$取最大值255，且分数位全为0时，此时规定这个值为`Infinity`
 
 ### Nan
 
-当符号位$M$取最大值255，且分数位不全为0时，此时规定这些值均为$Nan$
+当符号位$M$取最大值255，且分数位不全为0时，此时规定这些值均为`Nan`
 
 ## 思考题