 
В этом разделе перечисляются встроенные функции Mathcad вместе с их краткими описаниями. Эти функции подробно описаны в главах: “Встроенные функции” ; “Векторы и матрицы” ; “Файлы данных” .
Значком Е обозначены функции, реализованные только в Mathcad PLUS.
В приведённой таблице:
- x и y обозначают вещественные числа.
- z обозначает число, вещественное либо комплексное.
- m, n, i, j и k обозначают целые числа.
- v, u и все имена, начинающиеся с v, обозначают векторы.
- A и B обозначают матрицы либо векторы.
- M и N обозначают квадратные матрицы.
- F обозначает векторнозначную функцию.
- file обозначает либо имя файла, либо файловую переменную, присоединённую к имени файла.
Все углы измеряются в радианах. Многозначные функции и функции с комплексным аргументом всегда возвращают главное значение.
Имена приведённых функций не чувствительны к шрифту, но чувствительны к регистру — их следует печатать в точности, как они приведены.
| Функция |
Возвращает... |
|
acos(z) |
арккосинус. |
|
acosh(z) |
Обращение гиперболического косинуса |
|
angle(x, y) |
Угол между осью абсцисс и вектором с координатами (x, y). |
|
APPEND(file) |
Добавляет число в файл данных file. |
|
APPENDPRN(file) |
Добавляет матрицу в структурированный файл данных file. |
|
arg(z) |
Угол в комплексной плоскости между положительным направлением вещественной оси и числом z. |
|
asin(z) |
Арксинус. |
|
asinh(z) |
Обращение гиперболического синуса. |
|
atan(z) |
Арктангенс. |
|
atanh(z) |
Обращение гиперболического тангенса. |
|
augment(A, B) |
Объединяет матрицы-аргументы бок о бок. A и B должны иметь одинаковый размер. |
|
|
|
|
ceil(x) |
Наименьшее целое  x. x должен быть вещественным. |
|
cfft(A) |
Быстрое преобразование Фурье комплексных данных. Возвращает массив того же размера, что и аргумент. |
|
CFFT(A) |
То же, что и cfft(A), но использует другую форму преобразования Фурье. |
|
cholesky(M) |
Нижняя треугольная матрица L такая, что L LT = M. Матрица M должна быть симметричной. |
|
cnorm(x) |
Функция нормального распределения. |
|
cols(A) |
Число столбцов массива A. Возвращает скаляр. |
|
cond1(M) |
Число обусловленности матрицы M, основанное на норме L1. |
|
cond2(M) |
Число обусловленности матрицы M, основанное на норме L2. |
|
conde(M) |
Число обусловленности матрицы M, основанное на евклидовой норме. |
|
condi(M) |
Число обусловленности матрицы M, основанное на равномерной норме. |
|
corr(A, B) |
Корреляция массивов A и B, имеющих одинаковый размер. |
|
cos(z) |
Косинус |
|
cosh(z) |
Гиперболический косинус. |
|
cot(z) |
Котангенс. |
|
coth(z) |
Гиперболический котангенс. |
|
csc(z) |
Косеканс. |
|
csch(z) |
Гиперболический косеканс. |
|
csort(A, n) |
Сортирует столбцы по возрастанию элементов в строке n. |
|
cspline(vx, vy) |
Коэффициенты кубического сплайна. vx и vy вещественные векторы одного размера. Элементы vx должны идти в возрастающем порядке. |
|
cspline(Mxy, Mz) |
Вектор, используемый функцией interp для интерполяции данных из Mxy и Mz. |
|
cvar(A, B) |
Ковариация элементов из A и B. A и B должны быть одного размера. |
|
|
|
|
diag(v) |
Диагональная матрица, имеющая на диагонали элементы из v. |
| Е |
dbeta(x,s1,s2) |
Плотность бэта-распределения. |
|
dbinom(k,n,p) |
P(X = k), когда X имеет биномиальное распределение. |
| Е |
dcauchy(x,l,s) |
Плотность распределения Коши. |
|
dchisq(x,d) |
Плотность хи-квадрат распределения. |
| Е |
dexp(x,r) |
Плотность экспоненциального распределения. |
|
dF(x,d1,d2) |
Плотность F-распределения. |
| Е |
dgamma(x,s) |
Плотность Гамма-распределения. |
| Е |
dgeom(k, p) |
P(X = k), когда X имеет геометрическое распределение. |
| Е |
dlnorm(x, m, s) |
Плотность логнормального распределения. |
| Е |
dlogis(x, l, s) |
Плотность логистического распределения. |
| Е |
dnbinom(k,n,p) |
P(X = k), когда случайная величина X имеет отрицательное биномиальное распределение. |
|
dnorm(x,m, s) |
Плотность нормального распределения. |
|
dpois(k, l) |
P(X = k), когда случайная величина X имеет распределение Пуассона. |
|
dt(x, d) |
Плотность распределения Стьюдента. |
|
dunif(x, a, b) |
Плотность равномерного распределения. |
| Е |
dweibull(x, s) |
Плотность распределения Вейбулла. |
|
|
|
|
eigenvals(M) |
Вектор из собственных значений матрицы M. |
|
eigenvec(M, z) |
Нормированный собственный вектор матрицы M, соответствующий её собственному значению z. |
|
eigenvecs(M) |
Матрица, чьими столбцами являются собственные векторы матрицы M. Порядок расположения собственных векторов соответствует порядку собственных значений, возвращаемых eigenvals. |
|
exp(z) |
Экспонента ez. |
|
|
|
|
find(var1,var2, ...) |
Значения var1,var2, .., доставляющие решение системе уравнений. Число возвращаемых значений равно числу аргументов. |
|
fft(v) |
Быстрое преобразование Фурье вещественных данных. v должен быть вещественным вектором с 2n элементами, где n есть целое число. Возвращает вектор размера 2n-1+1. |
|
FFT(v) |
То же, что и fft(v), но использует другую форму преобразования Фурье. v должен быть вещественным вектором с 2n элементами, где n есть целое число. Возвращает вектор размера 2n-1+1. |
|
floor(x) |
Наибольшее целое  x. x должен быть вещественным. |
|
|
|
| Е |
genfit(vx,vy,vg,F) |
Возвращает вектор, содержащий n параметров u0,u1,...un-1, которые обеспечивают наилучшее приближение данных из vx и vy функцией f, зависящей от x и параметров u0,u1,...un-1. F — функция, которая возвращает n+1-мерный вектор, содержащий f и ее частные производные относительно параметров. vg есть n-мерный вектор начальных значений для n параметров. |
|
geninv(A) |
Возвращает левую обратную к A матрицу. |
|
genvals(M, N) |
Возвращает вектор v обобщённых собственных значений, соответствующих решению задачи Mx = viNx. Матрицы M и N дожны быть вещественными. |
|
genvecs(M, N) |
Матрица, столбцы которой являются нормированными обобщёнными собственными векторами. Вектор x, находящийся в n-ом столбце является решением задачи Mx = vnNx, где vn есть соответствующий элемент вектора v, возвращаемого genvals. |
|
|
|
|
hist(int, А) |
Возвращает вектор, представляющий частоты, с которыми величины, содержащиеся в векторе А, попадают в интервалы, представляемые вектором int. |
|
|
|
|
I0(x) |
Функция Бесселя I1. Аргумент должен быть вещественным. |
|
I1(x) |
Функция Бесселя I2. Аргумент должен быть вещественным. |
|
In(m, x) |
Функция Бесселя Im. x должен быть вещественным; 0m100. |
|
icfft(A) |
Обратное преобразование Фурье, соответствующее cfft. Возвращает массив того же размера, что и аргумент. |
|
ICFFT(A) |
Обратное преобразование Фурье, соответствующее CFFT. Возвращает массив того же размера, что и аргумент. |
|
identity(n) |
Единичная матрица с числом строк n. n должно быть натуральным числом. |
|
if(cond, x, y) |
Возвращает значение x, если cond отличнен от 0 (истина). Возвращает значение y, если cond равен 0 (ложь). |
|
ifft(v) |
Обратное преобразование Фурье, соответствующее fft. Принимает вектор размера 2n-1+1, где n - целое. Возвращает вещественный вектор размера 2n. |
|
IFFT(v) |
Обратное преобразование Фурье, соответствующее FFT. Принимает вектор размера 2n-1+1, где n - целое. Возвращает вещественный вектор размера 2n. |
|
Im(z) |
Мнимая часть z. |
|
intercept(vx, vy) |
Возвращает скаляр: смещение по оси y линии регрессии в смысле наименьших квадратов для данных из vx и vy. |
|
interp(vs,vx,vy,x) |
Возвращает интерполируемое значение y, соответствующее аргументу x. Вектор vs вычисляется на основе векторов данных vx и vy одной из функций lspline, pspline или cspline. |
|
interp(vs,Mxy,Mz,v) |
Возвращает интерполируемое значение z, соответствующее точкам x = v0 и x = v1. Вектор vs вычисляется lspline, pspline или cspline на основе данных из Mxy и Mz. |
|
iwave(v)
|
Обратное волновое преобразование, соответствующее wave. Берёт вещественный вектор размера 2n, где n есть целое число. |
|
|
|
|
J0(x) |
Функция Бесселя J1. Аргумент должен быть вещественным. |
|
J1(x) |
Функция Бесселя J2. Аргумент должен быть вещественным. |
|
Jn(m, x) |
Функция Бесселя Jm. x должен быть вещественным; 0m100. |
|
|
|
|
K0(x) |
Функция Бесселя K1. Аргумент должен быть вещественным. |
|
K1(x) |
Функция Бесселя K2. Аргумент должен быть вещественным. |
|
Kn(m, x) |
Функция Бесселя Km. x должен быть вещественным; 0m100. |
|
ksmooth(vx,vy,b) |
Возвращает n-мерный вектор, созданный сглаживанием при помощи гауссова ядра данных из vy. vy и vx есть n-мерные векторы вещественных чисел. Параметр b управляет окном сглаживания и должен быть установлен в несколько раз больше величины интервала между точками x. |
|
|
|
|
last(v) |
Индекс последнего элемента в векторе v. |
|
length(v) |
Число элементов в векторе v. |
|
linfit(vx, vy, F) |
Возвращает вектор, содержащий коэффициенты, используемые, чтобы создать линейную комбинацию функций из F, дающую наилучшую аппроксимацию данных из векторов vx и vy. F — функция, которая возвращает вектор, состоящий из функций, которые нужно oбъединить в виде линейной комбинации. |
|
linterp(vx,vy,x) |
Использует векторы данных vx и vy, чтобы возвратить линейно интерполируемое значение y, соответствующее третьему аргументу x. |
|
ln(z)
|
Натуральный логарифм z. |
| Е |
loess(vx,vy,span) |
Возвращает вектор, требуемый interp, чтобы найти набор полиномов второго порядка, которые наилучшим образом приближают определённые окрестности выборочных точек, определенных в векторах vx и vy. vx есть m-мерный вектор, содержащий координаты x. vy есть m-мерный вектор, содержащий координаты y, соответствующие m точкам, определенным в vx. Аргумент span >0) определяет, насколько большие окрестности loess будет использовать при выполнении локального приближения. |
| Е |
loess(Mxy,vz,span) |
Возвращает вектор, требуемый interp, чтобы найти набор полиномов второго порядка, которые наилучшим образом приближают определённые окрестности выборочных точек, определенных в массивах Mxy и vz.Mxy есть m x 2 мерная матрица, содержащая координаты x и у. vz есть m-мерный вектор, содержащий координаты z, соответствующие m точкам, определенным в Mxy. Аргумент span >0) определяет, насколько большие окрестности loess будет использовать при выполнении локального приближения. |
|
log(z) |
Логарифм z по основанию 10. |
|
lsolve(M, v) |
Вектор x такой, что Mx = v. |
|
lspline(vx, vy) |
Коэффициенты кубического сплайна, имеющего на концах равные нулю вторую и третью производные. vx и vy — вещественные векторы одного размера. Элементы vx должны идти в возрастающем порядке. |
|
lspline(Mxy, Mz) |
Вектор, используемый функцией interp для интерполяции данных из Mxy и Mz. Интерполирующая поверхность имеет на границе сетки, определяемой Mxy, равные нулю производные выше первого порядка. |
|
lu(M) |
Матрица, содержащая составленные бок о бок в указанном порядке матрицы P, L и U, имеющие одинаковый размер с M и удовлетворяющие уравнению PM = LU. L и U есть нижняя и верхняя треугольные матрицы соответственно. |
|
|
|
|
matrix(m, n, f ) |
Cоздаёт матрицу, в которой (i,j)-й элемент содержит f(i,j), где i = 0, 1,...m и j = 0, 1,...n. |
|
max(A) |
Наибольший элемент в A. Если массив A комплексный, возвращает max(Re(A)) + i max(Im(A)). |
|
mean(A) |
Среднее значение элементов массива A. |
|
median(A) |
Медиана элементов массива A. |
|
medsmooth(vy,n) |
Возвращает m-мерный вектор, созданный сглаживанием vy с помощью скользящей медианы. vy есть m-мерный вектор вещественных чисел. n — ширина окна, по которому происходит сглаживание. n должно быть нечетным числом меньшим, чем число элементов в vy. |
|
min(A) |
Наименьший элемент в A. Если массив A комплексный, возвращает min(Re(A)) + i min(Im(A)). |
|
minerr(var1,var2, ...) |
Значения var1,var2, ... , доставляющие минимум функционалу невязки системы уравнений и неравенств. Размерность возвращаемого значения равна числу аргументов. |
|
mod(x, modulus) |
Остаток от деления x на modulus. Аргументы должны быть вещественными. Результат имеет тот же знак, что и x. |
|
|
|
|
norm1(M) |
L1 норма матрицы M. |
|
norm2(M) |
L2 норма матрицы M. |
|
norme(M) |
Евклидова норма матрицы M. |
|
normi(M) |
Равномерная норма матрицы M. |
|
|
|
| Е |
pbeta(x, s1, s2) |
Функция бэта- распределения. |
|
pbinom(k, n, p) |
Функция биноминального распределения для k успехов в n испытаниях. |
| Е |
pcauchy(x, l, s) |
Функция распределения Коши с параметрами масштаба l и s. |
|
pchisq(x, d) |
Функция хи-квадрат распределения, в которой d > 0 есть число степеней свободы и x > 0. |
| Е |
pexp(x, r) |
Функция экспоненциального распределения, в которой r > 0 является параметром и x > 0. |
|
pF(x, d1, d2) |
Функция F-распределения, в которой d1, d2 > 0 есть числа степеней свободы. x > 0. |
| Е |
pgamma(x, s) |
Функция Гамма-распределения, в которой s > 0 есть параметр формы. x > 0. |
| Е |
pgeom(k, p) |
Функция геометрического распределения. p есть вероятность успеха. k0 и 0< p 1. |
| Е |
plnorm(x, m, s) |
Функция логнормального распределения, в которой m есть логарифм среднего, s > 0 есть логарифм стандартного отклонения и x > 0. |
| Е |
plogis(x, l, s) |
Функция логистического распределения. l есть параметр расположения . s > 0 есть параметр масштаба. |
| Е |
pnbinom(k, n, p) |
Возвращает функцию отрицательного биномиального распределения, в котором 0< p 1. n должно быть положительным целым числом. |
|
pnorm(x, m, s) |
Функция нормального распределения со средним m и среднеквадратичным отклонением s. |
|
polyroots(v) |
Корни многочлена n-ной степени с коэффициентами, расположенными в порядке возрастания степеней в векторе v длины n +1. |
|
ppois(k, l) |
Функция распределения Пуассона. l > 0. |
| Е |
predict(v, m, n) |
Возвращает n предсказанных значений, основанных на m последовательных значениях вектора данных v. Элементы в v должны представлять собой значения, взятые через равные интервалы. |
|
pspline(vx, vy) |
Коэффициенты кубического сплайна, имеющего на концах равную нулю третью производную. vx и vy — вещественные векторы одного размера. Элементы vx должны идти в возрастающем порядке. |
|
pspline(Mxy,Mz) |
Вектор, используемый функцией interp для интерполяции данных из Mxy и Mz. Интерполирующая поверхность имеет на границе сетки, определяемой Mxy, равные нулю производные третьего порядка. |
|
pt(x, d) |
Функция распределения t-Стьюдента. d есть число степеней свободы, x > 0 и d > 0. |
|
punif(x, a, b) |
Функция равномерного распределения. b и a есть концы отрезка. a < b. |
| Е |
pweibull(x, s) |
Функция распределения Вейбулла. s > 0. |
|
|
|
| Е |
qbeta (p, s1, s2)
|
Обращает бета-распределение с параметрами формы s1 и s2. (0 p 1) (s1, s2 >0). |
|
qbinom (p, n, q) |
Возвращает число успехов в n испытаниях схемы Бернулли при условии, что вероятность успехов не превышает p и r — вероятность успеха на одиночном испытании. 0 q 1 и 0 p 1. n есть натуральное число. |
| Е |
qcauchy (p, l, s) |
Обращает распределение Коши с параметром масштаба s и параметром расположения l. s > 0. 0< p<1. |
|
qchisq (p, n) |
Обращает хи-квадрат распределение, в котором d > 0 является числом степеней свободы. 0 p < 1. |
| Е |
qexp (p, r) |
Обращает экспоненциальное распределение, в котором r > 0 является параметром. 0 p < 1. |
|
qF (p, d1, d2) |
Обращает F -распределение, в котором d1, d2 >0 являются числами степеней свободы. 0 p < 1. |
| Е |
qgamma (p, s) |
Обращает Гамма-распределение, в котором s > 0 является параметром формы. 0 p < 1. |
| Е |
qgeom (p, q) |
Обращает Гамма-распределение, в котором q > 0 является параметром формы. 0 < p < 1 и 0 q< 1. |
| Е |
qlnorm (p, m, s) |
Обращает логнормальное распределение, в котором m является натуральным логарифмом среднего значения, s > 0 - натуральный логарифм среднеквадратичного отклонения. 0 p < 1. |
| Е |
qlogis (p, l, s) |
Обращает логистическое распределение. l — параметр расположения, s > 0 — параметр масштаба. 0 < p < 1. |
| Е |
qnbinom (p, n, q) |
Обращает отрицательное биномиальное распределение с числом испытаний n и вероятностью успеха в одиночном испытании q. 0 < q 1 и 0 p 1. |
|
qnorm (p, m, s) |
Обращает нормальное распределение со средним m и среднеквадратичным отклонением s. 0 < p < 1 и s > 0. |
|
qpois (p, l) |
Обращает распределение Пуассона. l > 0 и 0 p 1. |
|
qr(A) |
Матрица, чьи первые n столбцов содержат квадратную ортонормированную матрицу Q, а оставшиеся столбцы содержат верхнюю треугольную матрицу R. Матрицы Q и R удовлетворяют уравнению A = QR, где A есть вещественный массив. |
|
qt (p, d) |
Обращает t-распределение Стьюдента. d -число степеней свободы. d > 0 и 0 < p < 1. |
|
qunif (p, a, b) |
Обращает равномерное распределение. b и a — граничные точки интервала. a < b и 0 p 1. |
| Е |
qweibull (p, s) |
Обращает распределение Вейбулла. s > 0 и 0 < p < 1. |
|
|
|
|
rank(A) |
Ранг вещественной матрицы A. |
| Е |
rbeta (m, s1, s2) |
Возвращает вектор m случайных чисел, имеющих бэта-распределение. s1, s2 > 0 есть параметры формы. |
|
rbinom (m, n, p) |
Возвращает вектор m случайных чисел, имеющих биномиальное распределение. 0 p 1. n есть натуральное число. |
| Е |
rcauchy (m, l, s) |
Возвращает вектор m случайных чисел, имеющих распределение Коши. s > 0 есть параметр масштаба. l — параметр расположения. |
|
rchisq (m, d) |
Возвращает вектор m случайных чисел, имеющих распределение хи-квадрат. d > 0 есть число степеней свободы. |
|
Re(z) |
Вещественная часть числа z. |
|
READ( file) |
Считывает одиночное значение из файла данных file. |
|
READPRN( file) |
Считывает матрицу из структурированного файла данных file. |
|
regress(vx, vy, n) |
Возвращает вектор, требуемый interp, чтобы найти полином порядка n, который наилучшим образом приближает данные из vx и vy. vx есть m-мерный вектор, содержащий координаты x. vy есть m-мерный вектор, содержащий координаты y соответствующие m точкам, определенным в vx. |
|
regress(Mxy,vz, n) |
Возвращает вектор, требуемый interp, чтобы найти полином порядка n, который наилучшим образом приближает данные из Mxy и vz. Mxy есть m x 2 - мерная матрица, содержащая координаты x-y. vz есть m-мерный вектор, содержащий координаты z соответствующие m точкам, определенным в Mxy. |
|
reverse(v) |
Обращает порядок элементов вектора v. |
| Е |
rexp (m, r) |
Возвращает вектор m случайных чисел, имеющих экспоненциальное распределение. r > 0 — параметр распределения. |
|
rF (m, d1, d2) |
Возвращает вектор m случайных чисел, имеющих F -распределение. d1, d2 > 0 есть числа степеней свободы. |
| Е |
rgamma (m, s) |
Возвращает вектор m случайных чисел, имеющих гамма- распределение, s > 0 есть параметр формы. |
| Е |
rgeom (m, p) |
Возвращает вектор m случайных чисел, имеющих геометрическое распределение. 0 < p 1. |
| Е |
rlnorm (m, m, s) |
Возвращает вектор m случайных чисел, имеющих логнормальное распределение, в котором m я вляется натуральным логарифмом среднего значения, а s > 0 есть натуральный логарифм среднеквадратичного отклонения. |
| Е |
rlogis (m, l, s) |
Возвращает вектор m случайных чисел, имеющих логистическое распределение, в котором l является п а раметром расположения, а s > 0 есть параметр масштаба. |
| Е |
rnbinom (m, n, p) |
Возвращает вектор m случайных чисел, имеющих отрицательное биномиальное распределение. 0 < p 1. n есть натуральное число. |
|
rnd(x) |
Возвращает равномерно распределенное случайное число между 0 и x. |
|
rnorm (m, m, s) |
Возвращает вектор m случайных чисел, имеющих нормальное распределение. s > 0. |
|
root(f(var), var) |
Значение var, доставляющее нулевое значение выражению expr. |
|
rows(A) |
Число строк в массиве A. |
|
rpois (m, l) |
Возвращает вектор m случайных чисел, имеющих распределение Пуассона. l > 0. |
|
rref(A) |
Ступенчатая форма матрицы A. |
|
rsort(A, n) |
Сортирует строки в порядке возрастания элементов из столбца n. |
|
rt (m, d) |
Возвращает вектор m случайных чисел, имеющих t-распределение Стьюдента. d > 0. |
|
runif (m, a, b) |
Возвращает вектор m случайных чисел, имеющих равномерное распределение, в котором b и a являются граничными точками интервала. a < b. |
| Е |
rweibull (m, s) |
Возвращает вектор m случайных чисел, имеющих распределение Вейбулла, в котором s > 0 является параметром формы. |
|
|
|
|
sec(z) |
Секанс. |
|
sech(z) |
Гиперболический секанс. |
|
sin(z)
|
Синус. |
|
sinh(z) |
Гиперболический синус. |
|
slope(vx, vy) |
Возвращает скаляр: наклон линии регрессии в смысле наименьших квадратов для данных из vx и vy. |
|
sort(v) |
Сортирует элементы вектора v. |
|
stack(A, B) |
Массив, созданный помещением матрицы A над матрицей B. Массивы A и B должны иметь одинаковое количество столбцов. |
|
stdev(A) |
Возвращает среднеквадратичное отклонение (квадратный корень из дисперсии) элементов m x n массива A. |
|
submatrix(A,ir,jr,ic,jc) |
Субматрица A, состоящая из всех элементов, находящихся на пересечении строк с ir по jr и столбцов с ic по jc. Чтобы сохранить порядок строк и/или столбцов, удостоверьтесь, что ir jr и ic jc, иначе порядок будет обращён. |
| Е |
supsmooth(vx,vy) |
Возвращает n-мерный вектор, созданный локальным использованием симметричной линейной процедуры сглаживания методом наименьших квадратов по правилу k-ближайших соседей, в которой k выбирается адаптивно. vy и vx есть n-мерные векторы вещественных чисел. Элементы vx должны быть расположены в порядке возрастания. |
|
svd(A) |
Матрица, составленная из расположенных друг над другом матриц U и V, где U (расположена сверху) есть m x n матрица и V есть n x n матрица. Матрицы U и V удовлетворяют равенству A = Udiag(s)VT, где s есть вектор, который содержит n элементов, возвращаемых функцией svds(A). A есть m x n вещественный массив, где m n. |
|
svds(A) |
Вектор, содержащий сингулярные значения m x n вещественного массива A, где m n. |
|
|
|
|
tan(z) |
Тангенс. |
|
tanh(z) |
Гиперболический тангенс. |
|
tr(M) |
След квадратной матрицы M. |
|
|
|
|
until(x, y) |
Возвращает y до тех пор, пока x не станет отрицательным. |
|
|
|
|
var(A) |
Возвращает дисперсию элементов массива A размерности m x n. |
|
|
|
|
wave(v) |
Дискретное волновое преобразование вещественных данных, использующее четырёхкоэффициентный волновой фильтр Даубечи. Вектор v должен содержать 2n вещественных значений, где n есть целое число. |
|
WRITE( file) |
Записывает одиночное значение в файл данных file. |
|
WRITEPRN( file) |
Записывает матрицу в структурированный файл данных file. |
|
|
|
|
Y0(x) |
Функция Бесселя Y1. Аргумент должен быть вещественным. |
|
Y1(x) |
Функция Бесселя Y2. Аргумент должен быть вещественным. |
|
Yn(m, x) |
Функция Бесселя Ym. x должен быть вещественным; 0m100. |
|
|
|
|
d(x, y) |
Символ Кронекера. Возвращает 1, если m = n; иначе 0. Оба аргумента должны быть целочисленными. |
|
e(i, j, k) |
Полностью антисимметричный тензор ранга 3. i, j и k должны быть целыми числами между 0 и 2 включительно (или между ORIGIN и ORIGIN + 2 включительно, если ORIGIN  0). Результат 0, если любые два аргумента одинаковы, 1 для четных перестановок, -1 для нечетных перестановок. |
|
G(z) |
Возвращает значение эйлеровой гамма-функции в z. |
|
F(x) |
Cтупенчатая функция Хэвисайда. Возвращает 1, если x 0; иначе 0. |
|
