exp
Exponentialfunktion
Syntax
Beschreibung
Beispiele
Numerische Darstellung von e
Berechnen Sie die Exponentialfunktion von 1, also die Eulersche Zahl, e.
exp(1)
ans = 2.7183
Eulersche Identität
Die Eulersche Identität ist die Gleichheit .
Berechnen Sie den Wert von .
Y = exp(1i*pi)
Y = -1.0000 + 0.0000i
Plotten der Exponentialfunktion
Eingabeargumente
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
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 R2006aR2023a: 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.
MATLAB-Befehl
Sie haben auf einen Link geklickt, der diesem MATLAB-Befehl entspricht:
Führen Sie den Befehl durch Eingabe in das MATLAB-Befehlsfenster aus. Webbrowser unterstützen keine MATLAB-Befehle.
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