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pow2
2 を底とする指数と浮動小数点数のスケーリング
説明
例
指数
2 の E
乗を求めます。
E = [1 -2 4 -4 3 9]; Y = pow2(E)
Y = 1×6
2.0000 0.2500 16.0000 0.0625 8.0000 512.0000
2 の累乗による仮数のスケーリング
この例では、2 の累乗による仮数のスケーリングの結果について、標準の IEEE® 算術演算による結果と pow2
による結果を比較します。
いくつかの仮数の正確な値を表す文字ベクトルの cell 配列を作成します。指数を指定します。
Xcell = {'1/2','pi/4','-3/4','1/2','1-eps/2','1/2'}'; E = [1 2 2 -51 1024 -1021]';
標準の IEEE 算術演算で Xcell
を 2
の E
乗でスケーリングした結果を Ycell
として指定します。これらの結果を table で表示します。
Ycell = {'1','pi','-3','eps','realmax','realmin'}'; table(Xcell,E,Ycell,'VariableNames',["Significand" "Exponent" "Value"])
ans=6×3 table
Significand Exponent Value
___________ ________ ___________
{'1/2' } 1 {'1' }
{'pi/4' } 2 {'pi' }
{'-3/4' } 2 {'-3' }
{'1/2' } -51 {'eps' }
{'1-eps/2'} 1024 {'realmax'}
{'1/2' } -1021 {'realmin'}
次に、table の結果を pow2
と比較します。
Xcell
を浮動小数点数 X
に変換します。pow2(X,E)
を使用して、X
を 2
の E
乗でスケーリングします。
X = str2num(char(Xcell)); Y = pow2(X,E)
Y = 6×1
10308 ×
0.0000
0.0000
-0.0000
0.0000
1.7977
0.0000
Ycell
を浮動小数点数 Ynum
に変換します。isequal
を使用して Y
と Ynum
を比較し、pow2
が標準の IEEE 算術演算に従っていることを示します。
Ynum = str2num(char(Ycell))
Ynum = 6×1
10308 ×
0.0000
0.0000
-0.0000
0.0000
1.7977
0.0000
isequal(Y,Ynum)
ans = logical
1
入力引数
E
— 指数値
スカラー | ベクトル | 行列 | 多次元配列 | table | timetable
指数値。スカラー、ベクトル、行列、多次元配列、table、または timetable として指定します。
データ型: single
| double
| table
| timetable
X
— 仮数値
スカラー | ベクトル | 行列 | 多次元配列 | table | timetable
仮数値。E
と同じサイズのスカラー、ベクトル、行列、または多次元配列として指定します。
データ型: single
| double
| table
| timetable
ヒント
構文 Y = pow2(X,E)
は、ANSI® C 関数 ldexp()
および IEEE® の浮動小数点標準関数 scalbn()
に対応します。結果 Y
は、X
の浮動小数点指数に E
を加えることで高速に計算されます。
拡張機能
tall 配列
メモリの許容量を超えるような多数の行を含む配列を計算します。
この関数は tall 配列を完全にサポートしています。詳細については、tall 配列を参照してください。
スレッドベースの環境
MATLAB® の backgroundPool
を使用してバックグラウンドでコードを実行するか、Parallel Computing Toolbox™ の ThreadPool
を使用してコードを高速化します。
この関数はスレッドベースの環境を完全にサポートしています。詳細については、スレッドベースの環境での MATLAB 関数の実行を参照してください。
GPU 配列
Parallel Computing Toolbox™ を使用してグラフィックス処理装置 (GPU) 上で実行することにより、コードを高速化します。
この関数は GPU 配列を完全にサポートしています。詳細については、GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。
分散配列
Parallel Computing Toolbox™ を使用して、クラスターの結合メモリ上で大きなアレイを分割します。
この関数は分散配列を完全にサポートしています。詳細については、分散配列を使用した MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。
バージョン履歴
R2006a より前に導入R2023a: table および timetable で直接計算を実行
関数 pow2
は、table または timetable 内のすべての変数に対して、それらの変数にアクセスするためのインデックス付けを行うことなく計算できます。すべての変数のデータ型で計算がサポートされている必要があります。詳細については、table および timetable での直接計算を参照してください。
MATLAB コマンド
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コマンドを MATLAB コマンド ウィンドウに入力して実行してください。Web ブラウザーは MATLAB コマンドをサポートしていません。
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