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exp

Exponentialfunktion

Syntax

Y = exp(X)

Beschreibung

Y = exp(X) gibt die Exponentialfunktion e^x für jedes Element im Array X zurück. Bei komplexen Elementen z = x + iy wird die komplexe Exponentialfunktion zurückgegeben

$e^{z} = e^{x} (\cos y + i \sin y) .$

Verwenden Sie expm, um die Exponentialfunktion einer Matrix zu berechnen.

Beispiele

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Numerische Darstellung von e

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Berechnen Sie die Exponentialfunktion von 1, also die Eulersche Zahl, e.

exp(1)

ans = 2.7183

Eulersche Identität

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Die Eulersche Identität ist die Gleichheit $e^{i π} + 1 = 0$ .

Berechnen Sie den Wert von $e^{i π}$ .

Y = exp(1i*pi)

Y = -1.0000 + 0.0000i

Plotten der Exponentialfunktion

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Plotten Sie $y = e^{x / 2}$ für Werte von x im Bereich $[- 2, 10]$ .

X = -2:0.5:10;
Y = exp(X/2);
plot(X,Y)

Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type line.

Eingabeargumente

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`X` — Input Array
Skalar | Vektor | Matrix | mehrdimensionales Array | Tabelle | Timetable

Eingabearray, angegeben als Skalar, Vektor, Matrix, mehrdimensionales Array, Tabelle oder Timetable.

Datentypen: single | double | table | timetable
Unterstützung komplexer Zahlen: Ja

Ausgabeargumente

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`Y` — Exponentialwerte
Skalar | Vektor | Matrix | mehrdimensionales Array | Tabelle | Timetable

Exponentialwerte, zurückgegeben als Skalar, Vektor, Matrix, mehrdimensionales Array, Tabelle oder Timetable.

Bei reellen Werten von X im Intervall (-Inf, Inf) liegt Y im Intervall (0, Inf). Bei komplexen Werten von X ist Y komplex. Der Datentyp von Y ist identisch mit dem von X.

Erweiterte Fähigkeiten

Tall Arrays
Rechnen mit Arrays, die mehr Zeilen haben, als in den Speicher passen.

Diese Funktion bietet vollständige Unterstützung für Tall-Arrays. Weitere Informationen finden Sie unter Tall-Arrays.

C/C++ Codegenerierung
Generieren Sie C und C++ Code mit MATLAB® Coder™.

GPU-Codegenerierung
Generieren von CUDA® Code für NVIDIA® Grafikprozessoren mit dem GPU Coder™.

Thread-Based Environment
Führen Sie mithilfe von MATLAB® `backgroundPool` den Code im Hintergrund aus oder machen Sie den Code mit der Parallel Computing Toolbox™ `ThreadPool` schneller.

Diese Funktion bietet vollständige Unterstützung für thread-basierte Umgebungen. Weitere Informationen finden Sie unter Run MATLAB Functions in Thread-Based Environment.

GPU-Arrays
Schnellere Codeausführung durch Ausführen auf einer Grafikkarte (GPU) mit der Parallel Computing Toolbox™.

Diese Funktion bietet vollständige Unterstützung für Grafikkarten-Arrays. Weitere Informationen finden Sie unter Run MATLAB Functions on a GPU (Parallel Computing Toolbox).

Verteilte Arrays
Partitionieren von großen Arrays über den kombinierten Speicher Ihres Clusters mit Parallel Computing Toolbox™.

Diese Funktion bietet vollständige Unterstützung für verteilte Arrays. Weitere Informationen finden Sie unter Run MATLAB Functions with Distributed Arrays (Parallel Computing Toolbox).

Versionsverlauf

Eingeführt vor R2006a

alle erweitern

R2023a: Direkte Durchführung von Berechnungen für Tabellen und Timetables

Die Funktion exp kann die Berechnung mit allen Variablen in einer Tabelle oder einem Timetable ausführen, ohne für den Zugriff auf diese Variablen eine Indizierung auszuführen. Alle Variablen müssen Datentypen aufweisen, die die Berechnung unterstützen. Weitere Informationen finden Sie unter Direct Calculations on Tables and Timetables.

Siehe auch

exp

Syntax

Beschreibung

Beispiele

Numerische Darstellung von e

Eulersche Identität

Plotten der Exponentialfunktion

Eingabeargumente

X — Input Array Skalar | Vektor | Matrix | mehrdimensionales Array | Tabelle | Timetable

Ausgabeargumente

Y — Exponentialwerte Skalar | Vektor | Matrix | mehrdimensionales Array | Tabelle | Timetable

Erweiterte Fähigkeiten

Tall Arrays Rechnen mit Arrays, die mehr Zeilen haben, als in den Speicher passen.

C/C++ Codegenerierung Generieren Sie C und C++ Code mit MATLAB® Coder™.

GPU-Codegenerierung Generieren von CUDA® Code für NVIDIA® Grafikprozessoren mit dem GPU Coder™.

Thread-Based Environment Führen Sie mithilfe von MATLAB® backgroundPool den Code im Hintergrund aus oder machen Sie den Code mit der Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool schneller.

GPU-Arrays Schnellere Codeausführung durch Ausführen auf einer Grafikkarte (GPU) mit der Parallel Computing Toolbox™.

Verteilte Arrays Partitionieren von großen Arrays über den kombinierten Speicher Ihres Clusters mit Parallel Computing Toolbox™.

Versionsverlauf

R2023a: Direkte Durchführung von Berechnungen für Tabellen und Timetables

Siehe auch

`X` — Input Array
Skalar | Vektor | Matrix | mehrdimensionales Array | Tabelle | Timetable

`Y` — Exponentialwerte
Skalar | Vektor | Matrix | mehrdimensionales Array | Tabelle | Timetable

Tall Arrays
Rechnen mit Arrays, die mehr Zeilen haben, als in den Speicher passen.

C/C++ Codegenerierung
Generieren Sie C und C++ Code mit MATLAB® Coder™.

GPU-Codegenerierung
Generieren von CUDA® Code für NVIDIA® Grafikprozessoren mit dem GPU Coder™.

Thread-Based Environment
Führen Sie mithilfe von MATLAB® `backgroundPool` den Code im Hintergrund aus oder machen Sie den Code mit der Parallel Computing Toolbox™ `ThreadPool` schneller.

GPU-Arrays
Schnellere Codeausführung durch Ausführen auf einer Grafikkarte (GPU) mit der Parallel Computing Toolbox™.

Verteilte Arrays
Partitionieren von großen Arrays über den kombinierten Speicher Ihres Clusters mit Parallel Computing Toolbox™.