浮動小数点数（float）
IEEE 754による実数の近似表現。精度はいくつかあり、float16（16ビット、機械学習向け）、float32（単精度、標準）、float64（倍精度、科学計算）、float128（まれ）がある。
IEEE 754（1985年）が形式を標準化し、NaN、±無限大、非正規化数も定めた。近い値同士の引き算は精度を失う（桁落ち）。浮動小数点では0.1 + 0.2 ≠ 0.3となるのが古典的な落とし穴だ。現代のAI向け形式には、bfloat16（指数部8ビット、仮数部7ビットで、float16と同じメモリ量で範囲が広い）、TF32、FP8（H100／B200）がある。金融では10進ライブラリ（Pythonのdecimal、BigDecimal）を使う。