fabs(t)>=1e-8啥意思

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/04/29 03:08:05
fabs(a)

a的绝对值小于等于10的-6次,一般是等于0

在C++中fabs(x)>1e-8是什么意思?

函数fabs的功能是求指定参数的绝对值1e-8表示的数据是1*10的负8次方fabs(x)>1e-8表达的意思就是x的绝对值是否大于一个很小数值0.00000001常常用来表示迭代计算的停止条件

求教for(;fabs(term)>=1e-4;)中";"作用和用法

for循环的语法就是那样的:for(初始化语句;循环条件;每次循环结束执行的语句){//.}你给的for(;fabs(term)>=1e-4;)没有初始化语句和每次循环结束执行的语句,只有循环条件,作

while (fabs(t) >= 1e-6); 中fabs(t) 什么意思?求~~

fabs数学函数:fabs原型:externfloatfabs(floatx);用法:#include功能:求浮点数x的绝对值说明:计算|x|,当x不为负时返回x,否则返回-x而1e-6是实型常量的指

fabs(fx0)>=1e-5是什么意思呀,急

fx0的绝对值大于等于0.00001,一般用于循环控制条件.

C语言题目:while(fabs(t)=1e-5&&t-10&&s

根据符号优先级判断.!优先级大于/.s应该是非零的时候,是循环结束.再问:那为什么这块的条件写成了s>-10&&s

if(fabs(a

因为编程语言在计算机中容易造成精度损失.比如0.00000001对于计算机来说,可能就是当做的0.又比如0对于计算机来说,可能就是当做的0.00000001所以在解一元二次方程的时候,会判断一下a的值

"x ==y 应写成fabs(x-y)

C里浮点数不能精确表示,判定两浮点数相等,通过判断差的绝对值小于某值

while(fabs(p)>e) { p*=y/n; sum +=p; n++; } 解释一下 sum +=p是不是等于

这涉及到运算符的优先级,*=的优先级是很低的,因此先计算y/n.你可以理解为p=p*(y/n)

(t+1)*e^t求导数 答案是e^t+(t+1)e^t

(t+1)×e^t求导等于(t+1)的导数×e^t+e^t的导数×(t+1)=e^t+(t+1)e^t

fabs函数int sign(float c){int z;z=c/(fabs(c));return(z);} 求这段函

c除以c的绝对值,要么是1,要么是-1.不过当c==0时,有问题.其实应该这样intsign(floatc){if(c>0){return1;}elseif(celse{return0;}}

方程x=e^t+e^-t,y=e^t+e^-t(t为参数)表示什么图形

你写错了吧应该是y=e^t-e^-t所以x^2=e^2t+2+e^-2ty^2=e^2t-2+e^-2t所以x^2-y^2=4

高数题设x=(t+1)e^t,y=t^2*e^t,求d^2y/dx^2

参数方程求导:d^2y/dx^2=d[dy/dx]/dx=d[(dy/dt)/(dx/dt)]/dx=d[y'/x']/dt*dt/dx=(y''x'-y'x'')/x'^2*1/x'=(y''x'-

信号与系统.已知f(t)为因果信号,且f(t)*f'(t)=(1-t)e[-t在e的右上]ε(t),求f(t)

用拉普拉斯变换做,s[F(s)]^2=s/(s+1)/(s+1)F(s)=1/(s+1),f(t)=e^(-t)u(t)

E t h e 1

你再丁对一下你的写法,如果没写错,并且开头是大写的话,可能是个人名,可译为“爱瑟尔”.如果正确写法是ether,化学上是“乙醚”,物理上是“以太”.从一本1962年出版的英汉词典上查得:ethel是“

if(fabs(a)

a的绝对值小于0.00001fabs是计算浮点型数绝对值的,1e-5是0.00001的科学表示法

fabs(f-0.0)

f的绝对值小于e的-4次方,反正是很小,差不多就是0了

请问,为什么fabs(1-1.0/3.0*3.0)

这是程序员自己的规定:如果两浮点数的绝对值误差小于1E-5也就是小于0.00001则认为它们相等.你也可以规定用大一点或小一点的误差值.浮点数有效数字个数有一定范围,超出的位上的数是不精确和不可靠的,

int s=1; double n=1,t=1,pi=0; while((fabs(t)) >1e-7) {pi=pi+

这是典型的求和表示,循环中做的是:pi=1-1/3+1/5-1/7+……循环后pi=pi/4,这求出的就是圆周率的约值.

fabs(disc)

这个涉及到浮点数在内存中的表示了.浮点数在内存中用二进制表示,但是一般都会存在小量误差.比如1.1用二进制是不能精确表示的.即使是零,在内存中可能就表示为0.00000000001,与0偏差很小,但是