cospi

准确计算 cos(X*pi)

全页折叠

语法

Y = cospi(X)

说明

Y = cospi(X) 计算 cos(X*pi) 而不显式计算 X*pi。此计算比 cos(X*pi) 更准确，因为 pi 的浮点值是 π 的近似值。尤其是：

对于奇数，cospi(n/2) 正好为零。
对于整数，cospi(n) 为 +1 或 -1。

示例

全部折叠

计算 π 的倍数的余弦

打开实时脚本

比较 cospi(X) 与 cos(X*pi) 的精确度。

创建一个由值组成的向量。

X = [0 1/2 1 3/2 2];

使用常规 cos 函数计算 X*pi 的余弦。

Y = cos(X*pi)

Y = 1×5

    1.0000    0.0000   -1.0000   -0.0000    1.0000

由于 pi 是 $π$ 的实际值的浮点近似值，因此结果包含小的数值误差。例如，即使 $\cos (\frac{π}{2}) = 0$ ，Y(2) 也不会正好为零。

Y(2)

ans = 
6.1232e-17

使用 cospi 计算相同的值。在这种情况下，结果真正为零。

Z = cospi(X)

Z = 1×5

     1     0    -1     0     1

Z(2)

ans = 
0

输入参数

全部折叠

`X` — 输入数组
标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组 | 表 | 时间表

输入数组，指定为标量、向量、矩阵、多维数组、表或时间表。

数据类型: single | double | table | timetable
复数支持: 是

扩展功能

全部展开

tall 数组
对行数太多而无法放入内存的数组进行计算。

cospi 函数完全支持 tall 数组。有关详细信息，请参阅 tall 数组。

C/C++ 代码生成
使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

基于线程的环境
使用 MATLAB® `backgroundPool` 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ `ThreadPool` 加快代码运行速度。

GPU 数组
通过使用 Parallel Computing Toolbox™ 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。

cospi 函数完全支持 GPU 数组。要在 GPU 上运行该函数，请将输入数据指定为 gpuArray (Parallel Computing Toolbox)。有关详细信息，请参阅在 GPU 上运行 MATLAB 函数 (Parallel Computing Toolbox)。

分布式数组
使用 Parallel Computing Toolbox™ 在集群的组合内存中对大型数组进行分区。

此函数完全支持分布式数组。有关详细信息，请参阅使用分布式数组运行 MATLAB 函数 (Parallel Computing Toolbox)。

版本历史记录

在 R2018b 中推出

全部展开

R2023a: 直接对表和时间表执行计算

cospi 函数可以对表或时间表中的所有变量执行计算，而无需通过索引访问这些变量。所有变量都必须具有支持计算的数据类型。有关详细信息，请参阅Direct Calculations on Tables and Timetables。

另请参阅

cos | cosd | sinpi

cospi

语法

说明

示例

计算 π 的倍数的余弦

输入参数

X — 输入数组 标量 | 向量 | 矩阵 | 多维数组 | 表 | 时间表

扩展功能

tall 数组 对行数太多而无法放入内存的数组进行计算。

C/C++ 代码生成 使用 MATLAB® Coder™ 生成 C 代码和 C++ 代码。

基于线程的环境 使用 MATLAB® backgroundPool 在后台运行代码或使用 Parallel Computing Toolbox™ ThreadPool 加快代码运行速度。

GPU 数组 通过使用 Parallel Computing Toolbox™ 在图形处理单元 (GPU) 上运行来加快代码执行。

分布式数组 使用 Parallel Computing Toolbox™ 在集群的组合内存中对大型数组进行分区。