请详细解释如何在给定的计算机系统架构下，通过阶码和尾数的计算方法来分析浮点数的最大值和最小值。

要分析计算机系统中浮点数的最大值和最小值，首先需要了解该系统是如何根据IEEE 754标准或其他系统特定的浮点表示方法来存储浮点数的。通常，浮点数由阶码（指数部分）和尾数（有效数字部分）组成，而计算机系统则根据这些部分的编码方式来确定数值的范围。

参考资源链接：[计算机组成：习题答案详解与浮点数表示](https://wenku.csdn.net/doc/6fn52woo39?spm=1055.2569.3001.10343)

例如，在IEEE 754标准中，一个32位的单精度浮点数由1位符号位、8位阶码和23位尾数组成。阶码采用偏移表示（bias representation），而尾数是无符号数，正常化后隐藏了前导1。

计算最大值：
- 首先确定阶码的最大值，对于单精度浮点数，阶码的最大值为 127（***），这是因为偏移量为127。
- 尾数部分全为1，即为 (1.111...1)2，表示最大的尾数值。
- 结合最大阶码和尾数，计算得到的最大值为 (1.111...1)2 × 2^127。在十进制中，这相当于一个非常接近2的128次方的数。

计算最小值：
- 阶码的最小值是0，但要注意浮点数表示中的非规格化数（denormalized number），此时阶码全为0。
- 尾数最小值为全0，非规格化数的最小值是 (0.000...001)2 × 2^-126。在十进制中，这是一个非常小的正数，接近2的-126次方。

在实际的计算机系统中，还需要考虑具体的系统架构和浮点数表示方法。例如，有的系统可能采用更多的位来表示阶码和尾数，或是不同的偏移量。因此，实际的最大值和最小值会根据具体架构而变化。

为了深入理解这一过程，推荐参阅《计算机组成：习题答案详解与浮点数表示》这份资料。该文档详细讲解了浮点数的表示方法，并通过实际的习题和详解帮助理解在不同的计算机系统架构中如何计算和分析浮点数的最大值和最小值。通过学习这些问题的解决方法，你将能够更好地掌握计算机数值表示的精髓，加深对计算机系统设计和运行机制的理解。

参考资源链接：[计算机组成：习题答案详解与浮点数表示](https://wenku.csdn.net/doc/6fn52woo39?spm=1055.2569.3001.10343)