R0 как найти: Резистор и сопротивление [База знаний]

Содержание

Резистор и сопротивление [База знаний]

Резистор и сопротивление

Теория

КОМПОНЕНТЫ
ARDUINO
ИНТЕРФЕЙСЫ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ

Резистор — искусственное «препятствие» для тока. Сопротивление в чистом виде. Резистор ограничивает силу тока, переводя часть электроэнергии в тепло. Сегодня невозможно изготовить ни одно, сколько-нибудь функциональное, электронное устройство без резисторов. Они используются везде: от компьютеров до систем охраны.

Обозначения резисторов

Сопротивление резистора — его основная характеристика. Основной единицей электрического сопротивления является Ом. На практике используются также производные единицы — килоом (кОм), мегаом (МОм), гигаом (ГОм), которые связаны с основной единицей следующими соотношениями:

1 кОм = 1000 Ом,
1 МОм = 1000 кОм,
1 ГОм = 1000 МОм

Ниже на рисунке видна маркировка резисторов на схемах:

Маркировка резисторов на схемах

Наклонные линии обозначают мощность резистора до 1 Вт. Вертикальные линии и знаки V и X (римские цифры), указывают на мощность резистора в несколько Ватт, в соответствии со значением римской цифры.

 

Для соединения резисторов в схемах используются три разных способа подключения: параллельное, последовательное и смешанное. Каждый способ обладает индивидуальными качествами, что позволяет применять данные элементы в самых разных целях.

 


Последовательное соединение резисторов

Маркировка резисторов на схемах

Последовательное соединение резисторов применяется для увеличения сопротивления. Т.е. когда резисторы соединены последовательно, общее сопротивление равняется сумме сопротивлений каждого резистора. Например, если резисторы R1 и R2 соединены последовательно, их общее сопротивление высчитывается по формуле:
Rобщ = R1 + R2

Это справедливо и для большего количества соединённых последовательно резисторов:

Rобщ = R1 + R2 + R3 + … + Rn

Цепь из последовательно соединённых резисторов будет всегда иметь сопротивление большее, чем у любого резистора из этой цепи.

При последовательном соединении резисторов изменение сопротивления любого резистора из этой цепи влечёт за собой как изменение сопротивления всей цепи так и изменение силы тока в этой цепи.

Мощность при последовательном соединении

При соединении резисторов последовательно электрический ток по очереди проходит через каждое сопротивление. Значение тока в любой точке цепи будет одинаковым. Данный факт определяется с помощью закона Ома. Если сложить все сопротивления, приведенные на схеме, то получится следующий результат:
R = 200 + 100 + 51 + 39 = 390 Ом

Маркировка резисторов на схемах

Учитывая напряжение в цепи, равное 100 В, по закону Ома сила тока будет составлять

I = U/R = 100 В/390 Ом = 0,256 A

На основании полученных данных можно рассчитать мощность резисторов при последовательном соединении по следующей формуле:

P = I2 x R = 0,2562 x 390 = 25,55 Вт

Таким же образом можно рассчитать мощность каждого отдельно взятого резистора:

P1 = I2 x R1 = 0,2562 x 200 = 13,11 Вт;
P2 = I2 x R2 = 0,2562 x 100 = 6,55 Вт;
P3 = I2 x R3 = 0,2562 x 51 = 3,34 Вт;
P4 = I2 x R4 = 0,2562 x 39 = 2,55 Вт.

Если сложить полученные мощности, то общая Р составит:

Робщ = 13,11 + 6,55 + 3,34 + 2,55 = 25,55 Вт

 


Параллельное соединение резисторов

Маркировка резисторов на схемах

Параллельное соединение резисторов необходимо для уменьшения общего сопротивления и, как вариант, для увеличения мощности нескольких резисторов по сравнению с одним.

Расчет параллельного сопротивления двух параллельно соединённых резисторов R1 и R2 производится по следующей формуле:

Rобщ = (R1 × R2) / (R1 + R2)

Параллельное соединение трёх и более резисторов требует более сложной формулы для вычисления общего сопротивления:

1 / Rобщ = 1 / R1 + 1 / R2 + … + 1 / Rn

Сопротивление параллельно соединённых резисторов будет всегда меньше, чем у любого из этих резисторов.

Параллельное соединение резисторов часто используют в случаях, когда необходимо сопротивление с большей мощностью. Для этого, как правило, используют резисторы с одинаковой мощностью и одинаковым сопротивлением. Общая мощность, в таком случае, вычисляется умножением мощности одного резистора на количество параллельно соединённых резисторов.

Мощность при параллельном соединении

При параллельном подключении все начала резисторов соединяются с одним узлом схемы, а концы – с другим. В этом случае происходит разветвление тока, и он начинает протекать по каждому элементу. В соответствии с законом Ома, сила тока будет обратно пропорциональна всем подключенным сопротивлениям, а значение напряжения на всех резисторах будет одним и тем же.
1/R = 1/200 + 1/100 + 1/51 + 1/39 ≈ 0,06024 Ом
R = 1 / 0,06024 ≈ 16,6 Ом

Маркировка резисторов на схемах

Используя значение напряжения 100 В, по закону Ома рассчитывается сила тока

I = U/R = 100 В x 0,06024 Ом = 6,024 A

Зная силу тока, мощность резисторов, соединенных параллельно, определяется следующим образом

P = I2 x R = 6,0242 x 16,6 = 602,3 Вт

Расчет силы тока для каждого резистора выполняется по формулам:

I1 = U/R1 = 100/200 = 0,5 A;
I2 = U/R2 = 100/100 = 1 A;
I3 = U/R3 = 100/51 = 1,96 A;
I4 = U/R4 = 100/39 = 2,56 A

На примере этих сопротивлений прослеживается закономерность, что с уменьшением сопротивления, сила тока увеличивается.

Существует еще одна формула, позволяющая рассчитать мощность при параллельном подключении резисторов:

P1 = U2/R1 = 1002/200 = 50 Вт;
P2 = U2/R2 = 1002/100 = 100 Вт;
P3 = U22/R3 = 1002/51 = 195,9 Вт;
P4 = U22/R4 = 1002/39 = 256,4 Вт

Если сложить полученные мощности, то общая Р составит:

Робщ = 50 + 100 + 195,9 + 256,4 = 602,3 Вт

 


Калькулятор



Цветовая маркировка резисторов

Наносить номинал резистора на корпус числами — дорого и непрактично: они получаются очень мелкими. Поэтому номинал и допуск кодируют цветными полосками. Разные серии резисторов содержат разное количество полос, но принцип расшифровки одинаков. Цвет корпуса резистора может быть бежевым, голубым, белым. Это не играет роли. Если не уверены в том, что правильно прочитали полосы, можете проверить себя с помощью мультиметра или калькулятора цветовой маркировки.

Цветовая маркировка резисторов


Калькулятор цветовой маркировки резисторов

Основные характеристики

Сопротивление (номинал)RОм
Точность (допуск)±%
МощностьPВатт

Переменный резистор

Переменный резистор — это резистор, у которого электрическое сопротивление между подвижным контактом и выводами резистивного элемента можно изменять механическим способом. Переменные резисторы (их также называют реостатами или потенциометрами) предназначены для постепенного регулирования силы тока и напряжения. Разница в том, что реостат регулирует силу тока в электрической цепи, а потенциометр — напряжение. Выглядят переменные резисторы так:

Переменные резисторы

На радиосхемах переменные резисторы обозначаются прямоугольником с пририсованной к их корпусу стрелочкой.

Сравнение потенциометра с делителем напряжения

Регулировать величину сопротивления переменных резисторов можно с помощью вращения специальной ручки. Те из резисторов, у которых регулировка сопротивления резистора может осуществляться только с помощью отвертки или специального ключа-шестигранника, называются подстроечными переменными резисторами.

Подстроечные резисторы


Термисторы, варисторы и фоторезисторы

Кроме реостатов и потенциометров есть и другие виды резисторов: термисторы, варисторы и фоторезисторы. Термисторы, в свою очередь, делятся на термисторы и позисторы. Позистор – это термистор, у которого сопротивление возрастает вместе с ростом температуры окружающей среды. У термисторов, наоборот, чем выше температура вокруг, тем меньше сопротивление. Это свойство обозначают как ТКС – тепловой коэффициент сопротивления.

Термисторы

В зависимости от ТКС (отрицательный он или положительный) обозначают на схеме термисторы следующим образом:

Следующий особый класс резисторов – это варисторы. Они изменяют силу сопротивления в зависимости от подаваемого на них напряжения. Зная свойства варистора, можно догадаться, что такой резистор защищает электрическую цепь от перенапряжения.

Варисторы

На схемах варисторы обозначаются так:

В зависимости от интенсивности освещения изменяет свое сопротивление еще один вид резисторов – фоторезисторы. Причем не важно, каков источник освещения: искусственный или естественный. Их особенность еще и в том, что ток в них протекает как в одном, так и в другом направлении, то есть еще говорят, что фоторезисторы не имеют p-n перехода.
Фоторезистор

А на схемах изображаются так:


Коэффициент детерминации в Excel

Коэффициент детерминации в Microsoft Excel

Одним из показателей, описывающих качество построенной модели в статистике, является коэффициент детерминации (R^2), который ещё называют величиной достоверности аппроксимации. С его помощью можно определить уровень точности прогноза. Давайте узнаем, как можно произвести расчет данного показателя с помощью различных инструментов программы Excel.

Вычисление коэффициента детерминации

В зависимости от уровня коэффициента детерминации, принято разделять модели на три группы:

  • 0,8 – 1 — модель хорошего качества;
  • 0,5 – 0,8 — модель приемлемого качества;
  • 0 – 0,5 — модель плохого качества.

В последнем случае качество модели говорит о невозможности её использования для прогноза.

Выбор способа вычисления указанного значения в Excel зависит от того, является ли регрессия линейной или нет. В первом случае можно использовать функцию КВПИРСОН, а во втором придется воспользоваться специальным инструментом из пакета анализа.

Способ 1: вычисление коэффициента детерминации при линейной функции

Прежде всего, выясним, как найти коэффициент детерминации при линейной функции. В этом случае данный показатель будет равняться квадрату коэффициента корреляции. Произведем его расчет с помощью встроенной функции Excel на примере конкретной таблицы, которая приведена ниже.

Таблица с данными в Microsoft Excel

  1. Выделяем ячейку, где будет произведен вывод коэффициента детерминации после его расчета, и щелкаем по пиктограмме «Вставить функцию».
  2. Переход в Мастер функций в Microsoft Excel

  3. Запускается Мастер функций. Перемещаемся в его категорию «Статистические» и отмечаем наименование «КВПИРСОН». Далее клацаем по кнопке «OK».
  4. Переход в окно аргументов функции КВПИРСОН в Microsoft Excel

  5. Происходит запуск окна аргументов функции КВПИРСОН. Данный оператор из статистической группы предназначен для вычисления квадрата коэффициента корреляции функции Пирсона, то есть, линейной функции. А как мы помним, при линейной функции коэффициент детерминации как раз равен квадрату коэффициента корреляции.

    Синтаксис этого оператора такой:

    =КВПИРСОН(известные_значения_y;известные_значения_x)

    Таким образом, функция имеет два оператора, один из которых представляет собой перечень значений функции, а второй – аргументов. Операторы могут быть представлены, как непосредственно в виде значений, перечисленных через точку с запятой (;), так и в виде ссылок на диапазоны, где они расположены. Именно последний вариант и будет использован нами в данном примере.

    Устанавливаем курсор в поле «Известные значения y». Выполняем зажим левой кнопки мышки и производим выделение содержимого столбца «Y» таблицы. Как видим, адрес указанного массива данных тут же отображается в окне.

    Аналогичным образом заполняем поле «Известные значения x». Ставим курсор в данное поле, но на этот раз выделяем значения столбца «X».

    После того, как все данные были отображены в окне аргументов КВПИРСОН, клацаем по кнопке «OK», расположенной в самом его низу.

  6. Окно аргументов функции КВПИРСОН в Microsoft Excel

  7. Как видим, вслед за этим программа производит расчет коэффициента детерминации и выдает результат в ту ячейку, которая была выделена ещё перед вызовом Мастера функций. В нашем примере значение вычисляемого показателя получилось равным 1. Это значит, что представленная модель абсолютно достоверная, то есть, исключает погрешность.

Результат расчета функции КВПИРСОН в Microsoft Excel

Урок: Мастер функций в Microsoft Excel

Способ 2: вычисление коэффициента детерминации в нелинейных функциях

Но указанный выше вариант расчета искомого значения можно применять только к линейным функциям. Что же делать, чтобы произвести его расчет в нелинейной функции? В Экселе имеется и такая возможность. Её можно осуществить с помощью инструмента «Регрессия», который является составной частью пакета «Анализ данных».

  1. Но прежде, чем воспользоваться указанным инструментом, следует активировать сам «Пакет анализа», который по умолчанию в Экселе отключен. Перемещаемся во вкладку «Файл», а затем переходим по пункту «Параметры».
  2. Переход в окно параметров в Microsoft Excel

  3. В открывшемся окне производим перемещение в раздел «Надстройки» при помощи навигации по левому вертикальному меню. В нижней части правой области окна располагается поле «Управление». Из списка доступных там подразделов выбираем наименование «Надстройки Excel…», а затем щелкаем по кнопке «Перейти…», расположенной справа от поля.
  4. Переход в окно надстроек в Microsoft Excel

  5. Производится запуск окна надстроек. В центральной его части расположен список доступных надстроек. Устанавливаем флажок около позиции «Пакет анализа». Вслед за этим требуется щелкнуть по кнопке «OK» в правой части интерфейса окна.
  6. Окно надстроек в Microsoft Excel

  7. Пакет инструментов «Анализ данных» в текущем экземпляре Excel будет активирован. Доступ к нему располагается на ленте во вкладке «Данные». Перемещаемся в указанную вкладку и клацаем по кнопке «Анализ данных» в группе настроек «Анализ».
  8. Запуск пакета анализ данных в Microsoft Excel

  9. Активируется окошко «Анализ данных» со списком профильных инструментов обработки информации. Выделяем из этого перечня пункт «Регрессия» и клацаем по кнопке «OK».
  10. Запуск инструмента Регрессия в окне Анализ данных в Microsoft Excel

  11. Затем открывается окно инструмента «Регрессия». Первый блок настроек – «Входные данные». Тут в двух полях нужно указать адреса диапазонов, где находятся значения аргумента и функции. Ставим курсор в поле «Входной интервал Y» и выделяем на листе содержимое колонки «Y». После того, как адрес массива отобразился в окне «Регрессия», ставим курсор в поле «Входной интервал Y» и точно таким же образом выделяем ячейки столбца «X».

    Около параметров «Метка» и «Константа-ноль» флажки не ставим. Флажок можно установить около параметра «Уровень надежности» и в поле напротив указать желаемую величину соответствующего показателя (по умолчанию 95%).

    В группе «Параметры вывода» нужно указать, в какой области будет отображаться результат вычисления. Существует три варианта:

    • Область на текущем листе;
    • Другой лист;
    • Другая книга (новый файл).

    Остановим свой выбор на первом варианте, чтобы исходные данные и результат размещались на одном рабочем листе. Ставим переключатель около параметра «Выходной интервал». В поле напротив данного пункта ставим курсор. Щелкаем левой кнопкой мыши по пустому элементу на листе, который призван стать левой верхней ячейкой таблицы вывода итогов расчета. Адрес данного элемента должен высветиться в поле окна «Регрессия».

    Группы параметров «Остатки» и «Нормальная вероятность» игнорируем, так как для решения поставленной задачи они не важны. После этого клацаем по кнопке «OK», которая размещена в правом верхнем углу окна «Регрессия».

  12. Окно инструмента Регрессия Пакета анализа в Microsoft Excel

  13. Программа производит расчет на основе ранее введенных данных и выводит результат в указанный диапазон. Как видим, данный инструмент выводит на лист довольно большое количество результатов по различным параметрам. Но в контексте текущего урока нас интересует показатель «R-квадрат». В данном случае он равен 0,947664, что характеризует выбранную модель, как модель хорошего качества.

Результат расчета коэффициента детерминации с помощью инструмента Регрессия в окне Анализ данных в Microsoft Excel

Способ 3: коэффициент детерминации для линии тренда

Кроме указанных выше вариантов, коэффициент детерминации можно отобразить непосредственно для линии тренда в графике, построенном на листе Excel. Выясним, как это можно сделать на конкретном примере.

  1. Мы имеем график, построенный на основе таблицы аргументов и значений функции, которая была использована для предыдущего примера. Произведем построение к нему линии тренда. Кликаем по любому месту области построения, на которой размещен график, левой кнопкой мыши. При этом на ленте появляется дополнительный набор вкладок – «Работа с диаграммами». Переходим во вкладку «Макет». Клацаем по кнопке «Линия тренда», которая размещена в блоке инструментов «Анализ». Появляется меню с выбором типа линии тренда. Останавливаем выбор на том типе, который соответствует конкретной задаче. Давайте для нашего примера выберем вариант «Экспоненциальное приближение».
  2. Создание линии тренда в Microsoft Excel

  3. Эксель строит прямо на плоскости построения графика линию тренда в виде дополнительной черной кривой.
  4. Линия тренда в Microsoft Excel

  5. Теперь нашей задачей является отобразить собственно коэффициент детерминации. Кликаем правой кнопкой мыши по линии тренда. Активируется контекстное меню. Останавливаем выбор в нем на пункте «Формат линии тренда…».

    Переход в окно формата линии тренда в Microsoft Excel

    Для выполнения перехода в окно формата линии тренда можно выполнить альтернативное действие. Выделяем линию тренда кликом по ней левой кнопки мыши. Перемещаемся во вкладку «Макет». Клацаем по кнопке «Линия тренда» в блоке «Анализ». В открывшемся списке клацаем по самому последнему пункту перечня действий – «Дополнительные параметры линии тренда…».

  6. Переход в окно дополнительных параметров линии тренда через кнопку на ленте в Microsoft Excel

  7. После любого из двух вышеуказанных действий запускается окошко формата, в котором можно произвести дополнительные настройки. В частности, для выполнения нашей задачи необходимо установить флажок напротив пункта «Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации (R^2)». Он размещен в самом низу окна. То есть, таким образом мы включаем отображение коэффициента детерминации на области построения. Затем не забываем нажать на кнопку «Закрыть» внизу текущего окна.
  8. Окно формата линии тренда в Microsoft Excel

  9. Значение достоверности аппроксимации, то есть, величина коэффициента детерминации, будет отображено на листе в области построения. В данном случае эта величина, как видим, равна 0,9242, что характеризует аппроксимацию, как модель хорошего качества.
  10. Коэффициент детерминации линии тренда в Microsoft Excel

  11. Абсолютно точно таким образом можно устанавливать показ коэффициента детерминации для любого другого типа линии тренда. Можно менять тип линии тренда, произведя переход через кнопку на ленте или контекстное меню в окно её параметров, как было показано выше. Затем уже в самом окне в группе «Построение линии тренда» можно переключиться на другой тип. Не забываем при этом контролировать, чтобы около пункта «Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации» был установлен флажок. Завершив вышеуказанные действия, щелкаем по кнопке «Закрыть» в нижнем правом углу окна.
  12. Смена типа линии тренда в окне формат линии тренда в Microsoft Excel

  13. При линейном типе линия тренда уже имеет значение достоверности аппроксимации равное 0,9477, что характеризует эту модель, как ещё более достоверную, чем рассматриваемую нами ранее линию тренда экспоненциального типа.
  14. Величина достоверности аппроксимации для линейного типа линии тренда в Microsoft Excel

  15. Таким образом, переключаясь между разными типами линии тренда и сравнивая их значения достоверности аппроксимации (коэффициент детерминации), можно найти тот вариант, модель которого наиболее точно описывает представленный график. Вариант с самым высоким показателем коэффициента детерминации будет наиболее достоверным. На его основе можно строить самый точный прогноз.

    Например, для нашего случая опытным путем удалось установить, что самый высокий уровень достоверности имеет полиномиальный тип линии тренда второй степени. Коэффициент детерминации в данном случае равен 1. Это говорит о том, что указанная модель абсолютно достоверная, что означает полное исключение погрешностей.

    Величина достоверности аппроксимации для полиномиального типа линии тренда в Microsoft Excel

    Но, в то же время, это совсем не значит, что для другого графика тоже наиболее достоверным окажется именно этот тип линии тренда. Оптимальный выбор типа линии тренда зависит от типа функции, на основании которой был построен график. Если пользователь не обладает достаточным объемом знаний, чтобы «на глаз» прикинуть наиболее качественный вариант, то единственным выходом определения лучшего прогноза является как раз сравнение коэффициентов детерминации, как было показано на примере выше.

Читайте также:
Построение линии тренда в Excel
Аппроксимация в Excel

В Экселе существуют два основных варианта вычисления коэффициента детерминации: использование оператора КВПИРСОН и применение инструмента «Регрессия» из пакета инструментов «Анализ данных». При этом первый из этих вариантов предназначен для использования только в процессе обработки линейной функции, а другой вариант можно использовать практически во всех ситуациях. Кроме того, существует возможность отображения коэффициента детерминации для линии трендов графиков в качестве величины достоверности аппроксимации. С помощью данного показателя имеется возможность определить тип линии тренда, который располагает самым высоким уровнем достоверности для конкретной функции.

Величина достоверности аппроксимации для полиномиального типа линии тренда в Microsoft ExcelМы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.

Величина достоверности аппроксимации для полиномиального типа линии тренда в Microsoft ExcelОпишите, что у вас не получилось.
Наши специалисты постараются ответить максимально быстро.

Помогла ли вам эта статья?

ДА НЕТ

Как найти длину окружности: формула через радиус, диаметр

В данной публикации мы рассмотрим, каким образом можно посчитать длину/периметр окружности (круга) и разберем примеры решения задач.

Формула вычисления длины/периметра

1. Через радиус 

Периметр круга или длина окружности (C) равняется удвоенному произведению ее радиуса на число π:

C = 2 * π * r

Длина окружности через радиус

Радиус (r) – это отрезок, который соединяет центр окружности и любую точку на ней.

2. Через диаметр

Периметр/длина окружности считается как произведение ее диаметра на число π:

C = π * d

Длина окружности через диаметр

Диаметр (d) равен двум радиусам (d=2r). Это отрезок, соединяющий две противоположные точки на окружности.

Примечание: в расчетах значение числа π округляется до 3,14.

Примеры задач

Задание 1
Найдите длину окружности, если ее радиус равен 12 см.

Решение:
Воспользуемся первой формулой, в которой участвует значение радиуса: C = 2 * 3,14 * 12 см = 75,36 см.

Задание 2
Найдите периметр круга, если ее диаметр составляет 15 см.

Решение:
Применим формулу, в которой используется диаметр: C = 3,14 * 15 см = 47,1 см.

Математические функции в R

Математические функции в R

 

Запись в RОписаниеПример
 pi Константа pi
3.141593
 Inf Символ бесконечности Inf+Inf
Inf
 x + y Сложение 2 + 3
5
 x — y Вычитание 2 — 3
-1
 x * y Умножение 2 * 3
6
 x / y Деление 2 / 3
0.6666667
 x ^ y Возведение в степень.  Причем 0^0=1 10^3
1000
 x ** y Возведение в степень.  Причем 0**0=1 10**3
1000
 x %/% y Целочисленное деление 10%/%3
3
 x %% y Остаток 10%%3
1
 max(x,y) Наибольшее число. Количество аргументов любоеmax(1,4,5,1,2)
5
 min(x,y) Наименьшее число. Количество аргументов любоеmin(1,4,2,1,5)
1
 abs(x) Модуль числа x abs(-10)
10
 sqrt(x) Квадратный корень из числа x sqrt(9)
3
 floor(x) Наибольшее целое, не превосходящее данное число floor(3.88)
3
 round(x)
round(x,n)
 Округление данного числа x до n знаков после запятой round(3.456,2)
3.46
 ceiling(x) Округление в большую сторону ceiling(3.3)
4
 trunc(x) Отсечение дробной части trunc(-3.4)
-3
 signif(x,digits=n) Округляет x до заданного числа значащих цифр signif(3.479,2)
3.5
 factorial(n) Факториал и factorial(4)
24
 choose(n,k) Число сочетаний choose(5,2)
10
 exp(x) Экспонента exp(1)
2.718282
 log(x) Натуральный логарифм log(3)
1.098612
 log10(x) Десятичный логарифм log10(1000)
3
 log(x, base=y) Логарифм с основанием y log(8,2)
3
 sin(x) Синус, угол x в радианах sin(pi)
0
 cos(x) Косинус, угол x в радианах cos(pi)
-1
 tan(x) Тангенс, угол x в радианах tan(pi)
0
 acos(x) Арккосинус acos(1)
0
 asin(x) Арксинус asin(1)
1.570796
 atan(x) Арктангенс atan(1)
0.7853982
 atan2(y,x) Угол между осью абсцисс и вектором с координатами (x,y) atan2(2,3)
0.5880026
 sinpi(x) Синус, перед вычисление угол x умножается на sinpi(0.5)
1
 cospi(x) Косинус, перед вычисление угол x умножается на cospi(1)
-1
 tanpi(x) Тангенс, перед вычисление угол x умножается на tanpi(1)
0
 sinh(x) Гиперболический синус sinh(1)
1.175201
 cosh(x) Гиперболический косинус cosh(0)
1
 tanh(x) Гиперболический тангенс tanh(0)
0
 asinh(x) Гиперболический  арксинус asinh(1)
0.8813736
 acosh(x) Гиперболический арккосинус acosh(1)
0
 atanh(x) Гиперболический арктангенс atanh(0)
0

материалы по R

 




Метки R. Смотреть запись.

Как мне узнать процент чего-либо в R?

Переполнение стека

  1. Товары

  2. Клиенты
  3. Случаи использования
  1. Переполнение стека
    Общественные вопросы и ответы

  2. Команды
    Частные вопросы и ответы для вашей команды

  3. предприятие
    Частные вопросы и ответы для вашего предприятия

  4. работы
    Программирование и связанные с ним возможности технической карьеры

  5. Талант
    Нанять технических талантов

  6. реклама
    Обратитесь к разработчикам по всему миру

,

R: как найти моду вектора

Переполнение стека

  1. Товары

  2. Клиенты
  3. Случаи использования
  1. Переполнение стека
    Общественные вопросы и ответы

  2. Команды
    Частные вопросы и ответы для вашей команды

  3. предприятие
    Частные вопросы и ответы для вашего предприятия

  4. работы
    Программирование и связанные с ним возможности технической карьеры

  5. Талант
    Нанять технических талантов

  6. реклама
    Обратитесь к разработчикам по всему миру

,

р — Как удалить строки с любым нулевым значением

Переполнение стека

  1. Товары

  2. Клиенты
  3. Случаи использования
  1. Переполнение стека
    Общественные вопросы и ответы

  2. Команды
    Частные вопросы и ответы для вашей команды

  3. предприятие
    Частные вопросы и ответы для вашего предприятия

  4. работы
    Программирование и связанные с ним возможности технической карьеры

  5. Талант
    Нанять технических талантов

  6. реклама
    Обратитесь к разработчикам по всему миру

,

ide — Поиск -> Найти в файлах; 11g R2 (11.1.2.3.0) — Как найти строки, содержащие символ подчеркивания?

Переполнение стека

  1. Товары

  2. Клиенты
  3. Случаи использования
  1. Переполнение стека
    Общественные вопросы и ответы

  2. Команды
    Частные вопросы и ответы для вашей команды

  3. предприятие
    Частные вопросы и ответы для вашего предприятия

  4. работы
    Программирование и связанные с ним возможности технической карьеры

  5. Талант
    Нанять технических талантов

  6. реклама
    Обратитесь к разработчикам по всему миру

Загрузка…

  1. Авторизоваться

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *