single

단정밀도 배열

설명

MATLAB^®의 단정밀도 변수는 데이터형(클래스) single의 4바이트(32비트) 부동소수점 값으로 저장됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

y = single(10);
whos y

Name      Size            Bytes  Class     Attributes

  y         1x1                 4  single

부동소수점 값에 대한 자세한 내용은 부동소수점 숫자(Floating-Point Number) 항목을 참조하십시오.

생성

double형이나 int8형과 같은 다른 유형의 배열이 있는 경우, single 함수를 사용하여 그 배열을 단정밀도 배열로 변환할 수 있습니다.

구문

Y = single(X)

설명

예제

Y = single(X)는 X의 값을 단정밀도 값으로 변환합니다.

입력 인수

모두 확장

`X` — 입력 배열
스칼라 | 벡터 | 행렬 | 다차원 배열

입력 배열로, 스칼라, 벡터, 행렬, 다차원 배열 중 하나로 지정됩니다.

예제

모두 축소

단정밀도 변수로 변환하기

라이브 스크립트 열기

single 함수를 사용하여 배정밀도 변수를 단정밀도로 변환합니다.

x = 100;
xtype = class(x)

xtype = 
'double'

y = single(x)

y = single
    100

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.

사용법 관련 참고 및 제한 사항:

단정밀도 정수를 colon 연산자와 함께 사용하는 경우, 두 끝점 중 하나라도 절댓값이 MATLAB 코드의 flintmax('single')보다 크다면 생성된 코드는 MATLAB 코드와 비교했을 때 다른 값을 생성할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
```
function z = mismatch_values
a = single(1);
b = flintmax('single') + 2;
d = single(9);
z = a:d:b;
end
```
생성된 코드와 MATLAB 코드가 서로 다른 반올림 방법을 사용하므로, 생성된 코드로 계산된 z 값과 MATLAB 코드로 계산된 z 값은 다릅니다.

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

참고 항목

double | cast | typecast

single

설명

생성

구문

설명

입력 인수

X — 입력 배열 스칼라 | 벡터 | 행렬 | 다차원 배열

예제

단정밀도 변수로 변환하기

확장 기능

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

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.

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

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