factorial

입력값의 계승

구문

f = factorial(n)

설명

f = factorial(n)은 n보다 작거나 같은 모든 양의 정수의 곱을 반환합니다(이러한 연산 방식을 '계승'이라 일컫기도 함). 여기서 n은 음이 아닌 정수 값입니다. n이 배열인 경우 f는 n에 있는 각 값의 계승을 포함합니다. f의 데이터형 및 크기는 n의 데이터형 및 크기와 같습니다.

일반적인 수학 표기법에서 n의 계승은 느낌표 문자를 사용하여 작성됩니다(예: n!). 참고로, n!은 n의 계승을 계산하는 데 유효한 MATLAB^® 구문이 아닙니다.

예제

10!

f = factorial(10)

f = 3628800

22!

format long
f = factorial(22)

f = 
     1.124000727777608e+21

이 경우 배정밀도 숫자는 15자리까지만 정확하기 때문에 f는 15자릿수인 1.12400072777760e+21까지만 정확합니다.

출력 형식을 디폴트로 재설정합니다.

format

배열 요소의 계승

n = [0 1 2; 3 4 5];
f = factorial(n)

f = 2×3

     1     1     2
     6    24   120

부호 없는 정수 값의 계승

n = uint64([5 10 15 20]);
f = factorial(n)

f = 1x4 uint64 row vector

                   120               3628800         1307674368000   2432902008176640000

입력 인수

n — 입력값

스칼라, 벡터 또는 음이 아닌 실수형 정수 값으로 구성된 배열

입력값으로, 스칼라, 벡터 또는 음이 아닌 실수형 정수로 구성된 배열로 지정됩니다.

예: 5

예: [0 1 2 3 4]

예: int16([10 15 20])

데이터형: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

팁

제한 사항

• 배정밀도 입력값의 경우 n이 21보다 작거나 같을 때 정확한 결과를 구할 수 있습니다. n의 값이 이보다 큰 경우 결과는 올바른 계산 차수를 가지며 처음 15자리만 정확합니다. 이는 배정밀도 숫자가 15자리까지만 정확하기 때문입니다.

• 단정밀도 입력값의 경우 n이 13보다 작거나 같을 때 정확한 결과를 구할 수 있습니다. n의 값이 이보다 큰 경우 결과는 올바른 계산 차수를 가지며 처음 8자리만 정확합니다. 이는 단정밀도 숫자가 8자리까지만 정확하기 때문입니다.

포화(Saturation)

• 아래 표에 factorial 함수와 함께 사용될 때 각 데이터형의 포화(Saturation) 동작이 설명되어 있습니다. 마지막 열의 값은 포화(Saturation) 지점, 즉 실제 계승이 중간 열에 표시된 표현 가능한 최댓값보다 큰 첫 번째 양의 정수를 나타냅니다. single형과 double형의 경우 최댓값보다 큰 모든 값은 Inf로 반환됩니다. 정수(Integer) 데이터형의 경우 포화(Saturation) 값은 중간 열에 표시된 최댓값과 같습니다.

  데이터형	최댓값	계승 포화(Saturation) 임계값
  double	realmax	factorial(171)
  single	realmax('single')	factorial(single(35))
  uint64	264-1	factorial(uint64(21))
  int64	263-1	factorial(int64(21))
  uint32	232-1	factorial(uint32(13))
  int32	231-1	factorial(int32(13))
  uint16	216-1	factorial(uint16(9))
  int16	215-1	factorial(int16(8))
  uint8	28-1	factorial(uint8(6))
  int8	27-1	factorial(int8(6))

확장 기능

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

GPU 코드 생성
GPU Coder™를 사용하여 NVIDIA® GPU용 CUDA® 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.

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.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

• 64비트 정수는 지원되지 않습니다.

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.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

• 64비트 정수는 지원되지 않습니다.

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

버전 내역

R2006a 이전에 개발됨

참고 항목

prod