本文基于FPGA实现三角函数、反三角函数以及指数函数计算，分别采用了cordic算法和切比雪夫逼近算法，比较了迭代次数达到误差精度10^-6. 建立已知角度θ，求解sinθ、cosθ的数学模型。 建立已知弧度θ，求解arctanθ的数学模型。 建立已知角度θ，求解tanθ的数学模型。 建立已知弧度θ，求解arcsinθ的数学模型。 建立已知指数a, 求解e^a的数学模型。

matlab复变函数指数函数代码两种几何的辐射视角因子的蒙特卡洛模拟 在两个物体之间，离开一个物体并撞击另一个物体的辐射比例称为。 有多种技术可以计算对象相对于另一个对象的视图因子。 一些参考文献包含针对某些几何形状的分析方法，而另一些参考文献则探讨了对更复杂的几何形状使用数值方法的情况。 在此代码中，用来模拟排放并计算视图因子。 更具体地说，此代码针对两个同轴平行磁盘的3D几何体运行了蒙特卡洛模拟，然后绘制结果并将其与参考中提供的实际（解析）值进行比较，并观察每个误差和半径的关系磁盘。 运行测试 为了运行脚本，MATLAB是必需的，并且可以与所有版本的MATLAB一起使用。 2D几何：等边三角形 这是运行蒙特卡洛模拟的最简单的几何。 它没有3D几何的复杂性，因此适合学习传热方面的蒙特卡洛基础知识。 在主目录上运行脚本以执行此操作： Triangle_MonteCarlo 这个怎么运作 从上图中可以看出，连续辐射从表面1发出并撞击到其他两个表面。 辐射的发射位置和角度由随机数确定。 然后，辐射击中另一个表面。 绝对吸收率为1/2时，辐射会从表面吸收或反射。 如果吸收了辐射，则保存结果，

利用java进行浮点型大数计算，支持四则运算和指数函数，三角函数，对数函数，双曲函数等运算，精度可调整。例如： MATH a=new MATH("1111.111111111111222222222222*33333333333); MATH b=a.eval("Sin(Pi())*Power(2,5));

matlab复变函数指数函数代码set-mifs 基于集合互信息的Matlab特征选择算法的Matlab实现 介绍 在文献中已经提出了使用互信息（MI）来确定模式识别任务中特征的显着性的思想的许多变体。 但是，它们有其局限性：在变量对之间计算MI不能捕获变量组之间更复杂的交互，而对于大于2的特征空间子集计算MI很快就变得难以计算。 确实，一些作者（参见Kwak＆Choi，2002）已经简要概述了基于全集的互信息算法，只是将其从计算上抛在一边，以至于在实践中是不可能的。 此处实现的算法是一种计算组的MI的快速方法，可完全解决计算难点。 算法 该算法基于两个简单的数学事实： 在内射（一对一）函数下，互信息不变，即对于任意变量U和V，对于任何内射函数g，I（U; V）= I（U; g（V）） 内射功能的组合本身就是内射功能。 本质上，此算法将多个注入函数应用于特征空间，以达到可以以其他方式无法实现的效率进行处理的表示形式。 与蛮力方法的指数复杂度形成鲜明对比的是，该算法的总复杂度相对于数据点数量而言是次二次的，相对于特征数量而言是线性的。 下图给出了步骤的实际示例： Lampen（2004）

主要介绍了用C语言求幂函数和指数函数的方法,即pow()函数和sqrt()函数的使用,需要的朋友可以参考下

0 引言目前基于传感器的温度补偿方法主要分为模拟硬件设计和数字信号处理两种方法。模拟硬件通常采用PTAT 和CTAT 等技术来设计读出电路。数字信号处理方法通常包括线性拟合、二乘多项式 拟合、BP神经网络 、卡尔曼滤波 、支持向量机等算法。本文在这些算法的基础上提出一种双指数函数模型的温度补偿算法，有以下优点：（1）指数函数具有无限阶的泰勒展开式，因此双指数函数在对诸如传感器温度系数曲线这类非线性曲线的拟合上可以达到很高的精度。（2）本文提出一种具有高精度初值的交替迭代法 ，即分离系数法。首先采用4组数据点，联立方程组，求出非线性系数的初始值，其次利用交替迭代法计算得到优化后的线性和非线性系数

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