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pow2
밑이 2인 거듭제곱 및 부동소수점 숫자의 스케일링
설명
예제
거듭제곱
E
를 지수로 하여 2를 거듭제곱합니다.
E = [1 -2 4 -4 3 9]; Y = pow2(E)
Y = 1×6
2.0000 0.2500 16.0000 0.0625 8.0000 512.0000
2의 거듭제곱으로 가수 스케일링하기
이 예제에서는 2의 거듭제곱으로 가수를 스케일링한 표준 IEEE® 산술 결과와 pow2
의 결과를 비교합니다.
문자형 벡터로 구성된 셀형 배열을 만들어 여러 가수에 대한 정확한 값을 표시합니다. 지수를 지정합니다.
Xcell = {'1/2','pi/4','-3/4','1/2','1-eps/2','1/2'}'; E = [1 2 2 -51 1024 -1021]';
2
의 E
거듭제곱으로 Xcell
을 스케일링한 표준 IEEE 산술 결과를 Ycell
로 지정합니다. 이 결과를 테이블로 나타냅니다.
Ycell = {'1','pi','-3','eps','realmax','realmin'}'; table(Xcell,E,Ycell,'VariableNames',["Significand" "Exponent" "Value"])
ans=6×3 table
Significand Exponent Value
___________ ________ ___________
{'1/2' } 1 {'1' }
{'pi/4' } 2 {'pi' }
{'-3/4' } 2 {'-3' }
{'1/2' } -51 {'eps' }
{'1-eps/2'} 1024 {'realmax'}
{'1/2' } -1021 {'realmin'}
그 다음 테이블의 결과를 pow2
와 비교합니다.
Xcell
을 부동소수점 숫자 X
로 변환합니다. pow2(X,E)
를 사용하여 2
의 E
거듭제곱으로 X
를 스케일링합니다.
X = str2num(char(Xcell)); Y = pow2(X,E)
Y = 6×1
10308 ×
0.0000
0.0000
-0.0000
0.0000
1.7977
0.0000
Ycell
을 부동소수점 숫자 Ynum
으로 변환합니다. isequal
로 Y
와 Ynum
을 비교하여 pow2
가 표준 IEEE 산술 연산을 따른다는 것을 보여줍니다.
Ynum = str2num(char(Ycell))
Ynum = 6×1
10308 ×
0.0000
0.0000
-0.0000
0.0000
1.7977
0.0000
isequal(Y,Ynum)
ans = logical
1
입력 인수
E
— 지수 값
스칼라 | 벡터 | 행렬 | 다차원 배열
지수 값으로, 스칼라, 벡터, 행렬 또는 다차원 배열로 지정됩니다.
데이터형: single
| double
X
— 가수 값
스칼라 | 벡터 | 행렬 | 다차원 배열
가수 값으로, E
와 동일한 크기의 스칼라, 벡터, 행렬, 다차원 배열로 지정됩니다.
데이터형: single
| double
팁
Y = pow2(X,E)
구문은 ANSI® C 함수 ldexp()
와 IEEE® 부동소수점 표준 함수 scalbn()
에 대응합니다. 결과 Y
는 단순히 X
의 부동 소수점 지수에 E
를 더하여 빠르게 계산됩니다.
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.
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 개발됨
MATLAB 명령
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