执行浮点二进制数的加法时，通常会更改较小的指数以匹配较大的指数，然后相应地调整尾数。一旦尾蝠对齐，它们可以加在一起。然后在必要时对结果进行标准化。
为什么我们通常会调整较小的指数以匹配较大的指数？什么不相反？当手动执行这些计算时，无论采用何种方法，结果都是相同的。
答案 0 :(得分：2)
当添加具有相同符号的数字（或减去具有相反符号的数字）时，结果具有与较大操作数相同的指数或一个（根据是否发生进位）。因此，如果调整较小的数字以匹配较大的数字，则可以做更少的转移。
通过减去具有相同符号的数字（或添加相反符号的数字），取消可以将前导数字保留在各种位置，因此选择之间的差异可能较小。但是，如果调整较小的数字以匹配较大的数字，则仅需要在一个方向上移位。如果调整幅度较大，则需要做出额外决定，以确定需要转换的方向。
答案 1 :(得分：1)
为什么我们通常会调整较小的指数以匹配较大的指数？
调整较大的值可能比调整较大的值要少，因为可以通过调整较小的值进行简化。
“然后相应地调整尾数”比只有一个班次更多。
考虑使用a,b位有效数和n加上/减去规范化 expo(a) >= expo(b)。
使用n有效位的所有a位。
b的指数与较大的a相同，而较小的b有效数字会被移位，但可能并非全部都被明确记住。除了与b保持对齐的a位之外，还会记住2个移出的位，并且所有其他位的“或”移出。
示例，b移位（右）n-6个位置。
1.23456789….......n
a.aaaaaaaa…aaaaaaaa 000
0.00000000…00bbbbbb bbz (z is the “or” of all the less significant bits)
现在可以使用n+3+1 1 位数学运算来执行加法/减法。在所有舍入模式下，2个移出的位和z足以形成预期的和/差。
1 +1溢出。
如果没有这种简化，则需要比n+3位整数数学宽得多的数学。甚至可能是100多位。
示例，a移位（左）n-6个位置。
aa aaaaaaaa a.aaaaaa00…00000000
b.bbbbbbbb…bbbbbbbb