Модифицированная функция Бесселя второго рода
K = besselk( вычисляет модифицированную функцию Бесселя второго рода
Kstart( z) для каждого элемента в массиве nu,Z)Z.
Определите домен.
z = 0:0.01:5;
Вычислите первые пять измененных функций Бесселя второго рода. Каждая строка K содержит значения одного порядка функции, вычисленные в точках в z.
K = zeros(5,501); for i = 0:4 K(i+1,:) = besselk(i,z); end
Постройте график всех функций на одном рисунке.
plot(z,K) axis([0 5 0 8]) grid on legend('K_0','K_1','K_2','K_3','K_4','Location','Best') title('Modified Bessel Functions of the Second Kind for $\nu \in [0,4]$','interpreter','latex') xlabel('z','interpreter','latex') ylabel('$K_\nu(z)$','interpreter','latex')
![Figure contains an axes. The axes with title Modified Bessel Functions of the Second Kind for $\nu \in [0,4]$ contains 5 objects of type line. These objects represent K_0, K_1, K_2, K_3, K_4.](../../examples/matlab/win64/PlotModifiedBesselFunctionsOfSecondKindExample_01.png)
Вычислите масштабированные модифицированные функции Бесселя второго рода z для значений z в 0,5] и для порядков, между 0 и 3.
z = linspace(0,5); scale = 1; Ks = zeros(4,100); for nu = 0:3 Ks(nu+1,:) = besselk(nu,z,scale); end
Постройте график всех функций на одном рисунке. Для больших значений масштабированные функции не опускают пределы двойной точности так же быстро, как и немасштабированные функции, расширяя диапазон их вычисляемости.
plot(z,Ks) ylim([0 3]) legend('K_0','K_1','K_2','K_3') title('Scaled Mod. Bessel Functions of the Second Kind for $\nu \in \left[0, 3 \right]$','interpreter','latex') xlabel('z','interpreter','latex') ylabel('$K_\nu(z) \cdot e^{z}$','interpreter','latex')
![Figure contains an axes. The axes with title Scaled Mod. Bessel Functions of the Second Kind for $\nu \in \left[0, 3 \right]$ contains 4 objects of type line. These objects represent K_0, K_1, K_2, K_3.](../../examples/matlab/win64/ScaledModBesselSecondKindExample_01.png)
nu - Порядок уравненийПорядок уравнений, заданный как скаляр, вектор, матрица или многомерный массив. nu - вещественное число, указывающее порядок модифицированной функции Бесселя второго рода. nu и Z должен быть одинакового размера, или один из них может быть скалярным.
Пример: besselk(3,Z)
Типы данных: single | double
Z - Функциональный доменФункциональная область, заданная как скаляр, вектор, матрица или многомерный массив. besselk является действительным, где Z является положительным. nu и Z должен быть одинакового размера, или один из них может быть скалярным.
Пример: besselk(nu,0:3)
Типы данных: single | double
Поддержка комплексного номера: Да
scale - Переключение на функцию масштабирования0 (по умолчанию) | 1Переключение на функцию масштабирования, заданную как одно из следующих значений:
0 (по умолчанию) - без масштабирования
1 - Масштабировать выход besselk около exp(Z)
Значение besselk быстро уменьшается, поскольку значение Z увеличивается, поэтому экспоненциальное масштабирование выходного сигнала полезно для больших значений Z где результаты в противном случае быстро теряют точность или занижают пределы двойной точности.
Пример: besselk(nu,Z,1)
Это дифференциальное уравнение, где start- вещественная константа, называется модифицированным уравнением Бесселя:
start2) y = 0.
Его решения известны как модифицированные функции Бесселя.
Модифицированные функции Бесселя первого рода, обозначенные I, (z) и I, (z), образуют фундаментальный набор решений модифицированного уравнения Бесселя. Istart( z) определяется как
! Γ (start+ k + 1).
Можно вычислить измененные функции Бесселя первого рода с помощью besseli.
Модифицированные функции Бесселя второго рода, обозначенные Kstart( z), образуют второе решение, независимое от I
) sin («п»).
Эта функция полностью поддерживает массивы tall. Дополнительные сведения см. в разделе Массивы Tall.
Примечания и ограничения по использованию:
Всегда возвращает сложный результат.
Строгие вычисления с одной точностью не поддерживаются. В сгенерированном коде входы с одной точностью дают выходы с одной точностью. Однако переменные внутри функции могут иметь двойную точность.
Примечания и ограничения по использованию:
Всегда возвращает сложный результат.
Строгие вычисления с одной точностью не поддерживаются. В сгенерированном коде входы с одной точностью дают выходы с одной точностью. Однако переменные внутри функции могут иметь двойную точность.
Эта функция полностью поддерживает распределенные массивы. Дополнительные сведения см. в разделе Запуск функций MATLAB с распределенными массивами (панель инструментов параллельных вычислений).
Имеется измененная версия этого примера. Открыть этот пример с помощью изменений?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.