Функция

Аргументы

Назначение

Ссылка

Кл(т,х}

a — порядок; x— аргумент

Модифицированная функция Бесселя 2-го рода произвольного порядка

18.1.2

Kn.sc(m,x)

m — порядок; x — аргумент

Нормированная модифицированная функция Бесселя 2-го рода произвольного порядка (нормировочный множитель ехр(2))

18.1

kronecker(M,N)

Jyl, N — квадратные матрицы

Произведение Кронекера двух квадратных матриц

18.8

Kroncckcr delia(\,y)

х, у — аргументы

Дельта-символ Кронекера. Возвращает 1. если х=у, и 0 во всех остальных случаях

18.7

ksmooth(vx,vy,b)

vx, vy — векторы данных

Ь — ширина окна сглаживания

Сглаживание сигнала

и а основании функции Гаусса

16.5

kun(A)

А — вектор или матрица экспериментальной выборки

Подсчитывает эксцесс выборки

5.:

Lag(n,x)

п — порядок; х — аргумент

Полином Лагтера

18.9

last(v)

v— вектор

Возвращает индекс последи сто элемента вектора v

5.3.2

lcm{A)

А — матрица илн вектор с целыми положительными элементами

Возвращает наименьшее общее кратное для элементов (целочисленных) вектора или матрицы А

15.4.5

Leg(n,x)

П — порядок; х — аргумент

Полином Лежандра

18.9

icngth(v)

v — вектор

Возвращает порядковый номер последнего элемента вектора v

3.3.2

lgsfu(x,y,g)

х, у — векторы данных g — вектор приближений для искомых параметров

Вычисляет коэффициенты регрессия логистической функцией (afl+b-e))

16.3.5

line(vx.vy)

Vx. vy — векторы данных

Возвращает вектор коэффициентов линейной регрессии

16.3.1

linm(x,y,F)

х у — векторы данных;

F(x) — произвольная вектор-функция, иа основании которой проводится регрессия

Регрессия линейной комбинацией функций пользователя

16.3.4

Функции

Аргументы

Назначение

Ссылка

linterp(vx,vy,x)

vx, vy — векторы

данных;

x — переменная

Линейная интерполяция экспериментальной выборки

16.1.1

l<i(Z>

z — аргумент

Натуральный логарифм

18.4

LnO(z)

z — аргумент

Аналогична 1п{х), но для хЮ возвращает число, равное машинной бесконечности

18 4

1nGamnra(z)

z — аргумент

Натуральный логарифм значения гамма-функции, вычисленного для заданного х

18.4

1nfit(x,y)

x, у — векторы данных

Регрессия логарифмической функцией (аш(х)+Ь)

16.3.1

LoadColorrnap (file)

file — строка пути

к файлу (или имя

палитры, еслн она

располагается

а специальной палке)

Читает цветовую палитру трехмерных графиков в файл

6.22

loessfMxy, span)

Мх, My — матрицы или векторы параметров выборки; span — параметр длины элементарного полинома

Вычисляет вектор коэффициентов для регрессии отрезками полиномов (используется совместно с intern)

16.3.2

l"g(z,rb])

z — аргумент; [Ь] — основание

Логарифм z по основанию Ь. Если b опущено, то основание принимается равным 10 (десятичный логарифм)

18.4

logfii(vx,vy,vb)

vx, vy — векторы данных;

vb — вектор начальных приближений для искомых неизвестных параметров

Регрессия логарифмической функцией с тремя неизвестными параметрами (а-т(х+Ь)+с)

163.5

[оокир[гЛ,В>

А, В — соразмерные

матрицы;

г — аргумент

Возвращает элемент, располагающийся в матрице В на той же позиции, что занимает z в А

3.3.4

Isolve(A,b)

А — матрица системы

линейных

алгебраических

уравнений;

Ь — вектор правых

частей

Функция решение систем линейных алгебраических уравнений

8.2.1

х, у — векторы данных

Функция линейной интерполяции (используется совместно с inicrp)

16 1.2 16.1.4

Функция

Аргументы

Назначение

Ссылка

1и(М)

M — квадратная матрица

Производит LU-разложение квадратной матрицы

3.3.8

match(z,A)

x.—скаляр, матрица иди строка

Возвращает индексы элемента матрицы А, равного z

3,3,4

matrix(M,N,I)

М — иличсство строх;

N — количество столбцов: Г— функция 2 переменных

Возвращает матрицу, элементами которой являтотея значения (jj — индексы соответствующего элемента). Используется для построения поверхностей

6.2.1

max(A)

А — вектор или матрица

Определяет наибольший элемент матршхы или вектора А

3.3.9 15.4.4

maximize/f, varl.var2...)

f— функция; varl, var2,., — переменные

Функция численного определения локального максимума. Требует заданна начальных приближений.

При необходимости может быть использована с группой дополнительных условий (заданных в вычислительном блоке Given)

1.3.3.1 13.3.2

mean (A)

А — матрица

или вектор выборки

Рассчитывает среднее выбором кое

15.4.1

medfit(vj<,vy)

vx, vy — вектора данных

Определяет коэффициенты линейной регрессии исходя из медиан-медианного алгоритма

16.3.1

median( A)

А — матрица или вектор выборки

Рассчитывает точку медианы выборки

15.4.3

roedsmooihtvy)

vy — вектор значений сигнала;

п — количество окон сглаживания

Сглаживание сигнала

на основании метода бегущих

медиан

I6.S

mhyper{a,b,x)

х—аргумент; в, Ь — параметры

Коифлюэнтная

птергеометрическая функция

18.9

min(A)

А — вектор или матрица

Определяет наибольший элемент матрицы или вектора А

3.3.9 15.4.4

mmerrfVar!, Var2,...)

VaTl.Varl..,.— переменные

Минимизирует невязку несовместных систем уравнений н неравенств. Используется для их приближенного решения. Условия и приближения должны быть заданы в блоке Given

8.2.4