Discussion 解説
A binary floating-point type’s exponent imposes a limit on the range of the exponent for normal, finite values. The exponent bias of a type F can be calculated as the following, where ** is exponentiation:
バイナリ浮動小数点型のもつexponentは、正規化数の、有限の値に対する指数の範囲に限界を課します。ある型Fの指数バイアスは、以下のように計算されます、ここで**は冪です：
let bias = 2 ** (F.exponentBitCount - 1) - 1The least normal exponent for values of the type F is 1 - bias, and the largest finite exponent is bias. An all-zeros exponent is reserved for subnormals and zeros, and an all-ones exponent is reserved for infinity and NaN.
型Fの最小正規化指数は、1 - biasです、最大有限指数はbiasです。全てゼロの指数は非正規化数とゼロのために予約されます、そして全て１の指数は無限大とNaNのために予約されます。
For example, the Float type has an exponent of 8, which gives an exponent bias of 127 by the calculation above.
例えば、Float型は、８のexponentを持ちます、それは127の指数バイアスを上記の計算によって与えます。
let bias = 2 ** (Float.exponentBitCount - 1) - 1
// bias == 127
print(Float.greatestFiniteMagnitude.exponent)
// Prints "127"
print(Float.leastNormalMagnitude.exponent)
// Prints "-126"