浮点数的计算遵循IEEE 754标准，通常包括以下步骤：
对阶：
将两个浮点数的阶码对齐，以便进行尾数的加减运算。阶码小的数向阶码大的数靠拢。
尾数计算：
对齐阶码后，直接对尾数进行加减运算。
结果规格化：
可能需要将尾数规格化，确保尾数的首位有效数字不是0，并且尾数在0.01到1之间。
舍入：
根据题目要求，可能需要对尾数进行舍入处理，例如采用四舍五入的方法。
判溢出：
检查计算结果是否超出了可表示的范围，如果超出则需要特殊处理，如将结果设为无穷大或非数（NaN）。
浮点数的表示通常为 `N = M * 2^E`，其中 `M` 是尾数，`E` 是指数。在计算机中，浮点数运算可能会因为精度限制而引入舍入误差，特别是在进行加减乘除等运算时。
例如，在Python中进行浮点数运算时，可以使用内置的浮点数类型进行计算，但需要注意浮点数的精度问题。在某些情况下，为了避免精度问题，可以使用 `decimal` 模块进行精确计算。