expm1
작은 X
에 대해 exp(X)-1
을 정확하게 계산
설명
예제
작은 X
에 대해 exp(X)-1
을 정확하게 계산하기
exp(X)-1
과 expm1(X)
의 정확도를 비교합니다.
작은 실수 값으로 구성된 벡터를 만듭니다.
X = [-1e-17 1e-15 2e-14]
X = 1×3
10-13 ×
-0.0001 0.0100 0.2000
exp
함수를 사용하여 exp(X)-1
을 계산합니다.
Y = exp(X)-1
Y = 1×3
10-13 ×
0 0.0111 0.1998
결과는 0이거나 큰 상대 오차를 가질 수 있습니다. 예를 들어, Y(2)
는 X(2)
(즉, 1e-15
)에 가깝지 않습니다.
Y(2)
ans = 1.1102e-15
expm1
함수를 사용하여 exp(X)-1
을 계산합니다.
Y = expm1(X)
Y = 1×3
10-13 ×
-0.0001 0.0100 0.2000
이 경우 expm1(X)
는 거의 X
가 되며 결과가 더 정확합니다. 예를 들어, Y(2)
는 이제 X(2)
(즉, 1e-15
)에 가깝습니다.
Y(2)
ans = 1.0000e-15
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 backgroundPool
을 사용해 백그라운드에서 코드를 실행하거나 Parallel Computing Toolbox™의 ThreadPool
을 사용해 코드 실행 속도를 높일 수 있습니다.
이 함수는 스레드 기반 환경을 완전히 지원합니다. 자세한 내용은 스레드 기반 환경에서 MATLAB 함수 실행하기 항목을 참조하십시오.
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
R2006a 이전에 개발됨R2023a: 테이블 및 타임테이블에 대해 직접 계산 수행
expm1
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 테이블 및 타임테이블에 대해 직접 계산 항목을 참조하십시오.
MATLAB 명령
다음 MATLAB 명령에 해당하는 링크를 클릭했습니다.
명령을 실행하려면 MATLAB 명령 창에 입력하십시오. 웹 브라우저는 MATLAB 명령을 지원하지 않습니다.
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