为什么浮点数已经签名为零？
为什么双打有-0和+0 ？ 什么是背景和意义？
-0 （一般）被视为0 *******。 当负的浮点数如此接近于零以致它可以被认为是0 （清楚地说，我指的是算术下溢 ，并且以下计算的结果被解释为正好是 ±0 ，而不是只是非常小的数字）。 例如
System.out.println(-1 / Float.POSITIVE_INFINITY);
-0.0
如果我们考虑与正数相同的情况，我们将收到我们的好老0 ：
System.out.println(1 / Float.POSITIVE_INFINITY);
0.0
*******这是一个使用-0.0结果与使用0.0时不同的情况：
System.out.println(1 / 0.0); System.out.println(1 / -0.0);
无穷 -无穷
如果我们考虑函数1 / x这是有道理的。 当x从+接近0 ，我们应该得到正无穷，但是当它接近于- ，我们应该得到负无穷。 函数的图表应该明确这一点：
（ 来源 ）
用math术语来说：
这说明在计算意义上0和-0之间的一个显着差异。
这里有一些相关资源，其中一些已经提出来了。 为了完整起见，我已经包括了它们：
- 维基百科有关签署零的文章
- “每个计算机科学家应该知道什么是浮点运算” （见签名零部分）
- （PDF） “关于什么是符号位” ，这是W. Kahan的一篇有趣的论文。
从维基百科
带符号的零有符号。 在普通算术中，
−0 = +0 = 0。 在计算中，在一些数字表示中存在两个零的概念，通常用−0和'+0'表示，分别表示负零和零正零 。这发生在整数的符号和幅度以及1的补码有符号数表示中，并且出现在大多数浮点数表示中。 数字0通常编码为+0，但可以用+0或-0表示。
根据
IEEE 754 standard，负零和正零应与通常的（数值）比较运算符（如C和Java的==运算符） 相当 。 （ 来源 ）。
当你有一个浮点运算产生的结果是一个负的浮点数 接近零 ，但不能被表示 （在计算）它产生一个“-0.0”。 例如 – 5.0 / Float.POSITIVE_INFINITY -> -0.0 。
这与-0.0和+0.0区别在于给出的信息比简单地给出最终结果0更多。当然，这个概念“仅”存在于计算机中使用的有限表示系统中。 在math中，你可以表示任何数字，即使它非常接近零。
−0和+0是导致下溢的操作的结果，类似的−00或+00是导致溢出的操作的结果。 对于引起math不确定性的操作， NaN （例如0/0）。
-0.0和0.0有什么区别？
实际上，两者都表示0.此外，（-0.0 == 0.0）返回true 。 然而：
1） 1/-0.0产生-Infinity，而1/0.0产生无穷大 。
2） 3 * (+0) = + 0和+0/-3 = -0 。 符号规则适用于对有符号零进行乘法或除法。
强制性阅读“ 每个计算机科学家应该了解的浮点算术 ”（在评论中build议）。
请参阅每个计算机科学家有关浮点算术应知的 “签名零”一节
Java中的零浮点和double不只是表示真正的零。 它们也被用作任何计算的结果，其精确结果的幅度太小，无法表示。 在许多情况下，负数下溢与正数下溢之间存在很大差异。 例如，如果x是一个非常小的正数， 1/x应该是正无穷大， 1/(-x)应该是负无穷大。 有符号零保留下溢结果的符号。
在Kahan的论文“ 复杂基本函数的分支切割，或者关于什么是符号位 ”（以及他关于这个主题的一些谈话）中，浮点有符号零的有用性的典型参考。
简短的说法是，在相当常见的工程应用中，通过签名零来保存的符号信息对于从数值方法中获得正确的解决scheme是必要的。 对于大多数实际操作来说，零的符号意义不大，但是当考虑复值函数或者使用保形映射时，零符号可能突然变得非常关键。
还值得注意的是，原来的（1985） IEEE-754委员会考虑并拒绝了支持浮点运算的投影模式，在这种模式下，只有一个无符号无穷大（+/- 0在这种语义上是相同的一个模式，所以即使还有两个编码，也只会有一个零）。
