sinpi

sin(X*pi)를 정확하게 계산

구문

Y = sinpi(X)

설명

Y = sinpi(X)는 X*pi를 명시적으로 계산하지 않고 sin(X*pi)를 계산합니다. 이 계산은 sin(X*pi)보다 더 정확한데, 그 이유는 pi의 부동소수점 값이 π의 근삿값이기 때문입니다. 구체적으로 살펴보면,

• 정수에 대해 sinpi(n)은 정확히 0입니다.

• 홀수인 정수에 대해 sinpi(n/2)은 +1 또는 -1입니다.

예제

π의 배수의 사인 계산하기

sinpi(X)와 sin(X*pi)의 정확도를 비교합니다.

값의 벡터를 만듭니다.

X = [0 1/2 1 3/2 2];

보통의 sin 함수를 사용하여 X*pi의 사인을 계산합니다.

Y = sin(X*pi)

Y = 1×5

         0    1.0000    0.0000   -1.0000   -0.0000

pi가 $\pi$의 실제 값의 부동소수점 근삿값이므로 계산 결과에는 작은 수치 오차가 포함됩니다. 예를 들어, $\sin \left(\pi \right)=0$이더라도 Y(3)는 정확히 0이 아닙니다.

Y(3)

ans = 1.2246e-16

sinpi를 사용하여 같은 값을 계산합니다. 이 경우 결과 값이 정확합니다.

Z = sinpi(X)

Z = 1×5

     0     1     0    -1     0

Z(3)

ans = 0

입력 인수

X — 입력 배열

스칼라 | 벡터 | 행렬 | 다차원 배열 | 테이블 | 타임테이블

입력 배열로, 스칼라, 벡터, 행렬, 다차원 배열, table형 또는 timetable형으로 지정됩니다.

데이터형: single | double | table | timetable
복소수 지원 여부: 예

확장 기능

tall형 배열

메모리에 담을 수 없을 정도로 많은 행을 가진 배열을 계산할 수 있습니다.

이 함수는 tall형 배열을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 tall형 배열 항목을 참조하십시오.

C/C++ 코드 생성
MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

스레드 기반 환경
MATLAB®의 backgroundPool을 사용해 백그라운드에서 코드를 실행하거나 Parallel Computing Toolbox™의 ThreadPool을 사용해 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

GPU 배열

Parallel Computing Toolbox™를 사용해 GPU(그래픽스 처리 장치)에서 실행하여 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.

이 함수는 GPU 배열을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 GPU에서 MATLAB 함수 실행하기 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.

분산 배열

Parallel Computing Toolbox™를 사용하여 대규모 배열을 클러스터의 결합된 메모리에 걸쳐 분할할 수 있습니다.

이 함수는 분산 배열을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 분산 배열을 사용하여 MATLAB 함수 실행 (Parallel Computing Toolbox) 항목을 참조하십시오.

버전 내역

R2018b에 개발됨

R2023a: 테이블 및 타임테이블에 대해 직접 계산 수행

sinpi 함수는 테이블이나 타임테이블 내의 변수에 액세스하기 위한 인덱싱 없이 이러한 모든 변수에 대해 계산을 수행할 수 있습니다. 모든 변수는 계산을 지원하는 데이터형을 가져야 합니다. 자세한 내용은 Direct Calculations on Tables and Timetables 항목을 참조하십시오.

참고 항목

sin | sind | cospi