sind

Sinusfunktion eines Arguments in Grad

Syntax

Y = sind(X)

Beschreibung

Y = sind(X) gibt die Sinusfunktion der Elemente von X ausgedrückt in Grad zurück.

Beispiele

Sinus von 180 Grad im Vergleich zum Sinus von π Radiant

sind(180)

ans = 
0

sin(pi)

ans = 
1.2246e-16

Sinusfunktion eines Vektors komplexer Winkel, angegeben in Grad

z = [90+i 15+2i 10+3i];
y = sind(z)

y = 1×3 complex

   1.0002 + 0.0000i   0.2590 + 0.0337i   0.1739 + 0.0516i

Eingabeargumente

X — Winkel in Grad

Skalarwert | Vektor | Matrix | mehrdimensionales Array | Tabelle | Timetable

Winkel in Grad, angegeben als reellwertiger oder komplexwertiger Skalar, Vektor, Matrix, mehrdimensionales Array, Tabelle oder Timetable. sind wird elementweise angewendet, wenn X nichtskalar ist.

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

Ausgabeargumente

Y — Sinusfunktion des Winkels

Skalarwert | Vektor | Matrix | mehrdimensionales Array | Tabelle | Timetable

Sinusfunktion des Winkels, zurückgegeben als reellwertiger oder komplexwertiger Skalar, Vektor, Matrix, mehrdimensionales Array, Tabelle oder Timetable mit derselben Größe wie X.

Erweiterte Fähigkeiten

Tall Arrays

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

Die Funktion sind 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.

Die Funktion sind 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™.

Die Funktion sind bietet vollständige Unterstützung für Grafikkarten-Arrays. Zum Ausführen der Funktion auf einer Grafikkarte geben Sie die Eingabedaten als gpuArray (Parallel Computing Toolbox) an. 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™.

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

Versionsverlauf

Eingeführt vor R2006a

R2023a: Direkte Durchführung von Berechnungen für Tabellen und Timetables

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

Siehe auch

sin | asind | asin