指数运算

在 Matlab 中，exp、log 和 sqrt 函数分别用于对数组中的每个元素进行指数运算、对数运算和开方运算。

Matlab开发 - 广义矩阵指数。使用初始条件y（0）=单位矩阵i来解y（1），其中y'（t）=d（t）*y（t）。

一、符号运算的基本操作符号运算与数值运算的区别- 数值运算中必须先对变量赋值，然后才能参与运算。- 符号运算无须事先对独立变量赋值，运算结果以标准的符号形式表达。

标量-数组运算 数组对标量加、减、乘、除、乘方，将标量运算施加于数组各个元素上。 设：a = [a1, a2, ..., an]c = 标量 则：a + c = [a1 + c, a2 + c, ..., an + c]a * c = [a1 * c, a2 * c, ..., an * c]a ./ c = [a1 / c, a2 / c, ..., an / c]（右除）a . c = [c / a1, c / a2, ..., c / an]（左除）a .^ c = [a1 ^ c, a2 ^ c, ..., an ^ c]c .^ a = [c ^ a1, c ^ a2, ..., c

指数平滑的 MATLAB 实现，用起来还挺顺手的。项目里主打文件是expsmooth.m，算法逻辑清晰，参数配置也比较灵活。想搞定时间序列的短期波动，这工具真挺合适。 简单指数平滑的方式，就是对最近的数据点多给点权重，远一点的少一点，适合没啥趋势的场景。要是数据有趋势变化，用Holt 线性趋势模型，还能顺带预测未来走势。季节性数据？那就用Holt-Winters，趋势、季节性一起搞定。 你传进去一组时间序列数据，再给个平滑因子、趋势因子，甚至季节因子，输出就是平滑后的数据或者预测值。代码结构不复杂，改参数、加功能都比较方便。打开expsmooth.m看下，快就能上手。 授权信息写在licens

基本运算的实战，Matlab 的基础操作用得顺才算上路。这节教程挺适合刚接触 Matlab 的你，讲得不啰嗦，一上来就是加减乘除，顺带讲清楚括号怎么用、指数怎么算。对着例题练一练，快就能上手。

Matlab矩阵运算 元素级运算 元素对元素的运算与数组运算一致。 矩阵级运算 标量与矩阵的运算与标量与数组的运算一致。 矩阵加法： A + B 矩阵乘法： A * B 方阵行列式： det(A) 方阵的逆： inv(A) 方阵的特征值和特征向量： [V, D] = eig(A)

在Matlab中，计算系统的最大Lyapunov指数是评估混沌性质的重要方法。Lyapunov指数描述了系统中相近轨道随时间按指数方式分离或聚合的速率。使用Chen系统的Lyapunov指数谱函数，结合ode45函数解决微分方程组获取系统轨道信息，并使用Jacobi矩阵计算Lyapunov指数。调整参数a、b和c影响系统混沌性质，其中a范围为32到40。计算结果显示Lyapunov指数大于零即系统为混沌系统。该方法可预测系统长期行为。

给定输入序列X（列向量），以FS赫兹采样，指数平滑器根据指定的时间常数TAU返回平滑的输出序列Y。如果X是矩阵，则对其列向量逐一进行处理并返回相应的平滑输出Y。如需进一步的MATLAB示例用法，请键入“help expsmooth”。

在SQL中，可以使用 old_name AS new_name 的语法对关系和属性进行重命名。 old_name 表示原始名称。 new_name 表示新名称。 AS 关键字是可选的，可以省略。 更名操作通常出现在 SELECT 和 FROM 子句中。