问题标签 [exp]

方程如图所示：

如何绘制Iivs的图Vv，给定Vv步长：

非常感谢任何帮助谢谢

我在从表空间导出然后将其导入到不同的表空间之后。但是我不能使用数据泵，因为我想导出到我的本地电脑，然后从我的本地驱动器导入它：

就目前而言，我正在使用以下命令：

但是因为它在不同的表空间中我看不到该表，因为它似乎没有工作

如果使用正常的 exp 和 imp 方法可以做到这一点，有什么想法吗？如果没有关于如何做的任何其他想法？

W3 发布了 X-Path 3.0，可以相应地处理以下问题。

此时，我的环境仍然是 X-Path 2.0，因此我面临的问题。

请帮助我如何在 X-Path 中运行它，

给出的场景如下，

这里的想法是根据小数获得最终的权重。这里的结果是'0.099'。

为了让我实现这一目标，我需要采取

问题是，
如何使用 X-Path 2.0获得10^3 。
或者还有其他方法可以从不同的角度加入 X-Path？

谢谢社区。

我有两个向量 X 和 y2，我希望将指数曲线拟合到数据中。

我尝试了许多有关 Stack Overflow 主题的方法，但它们都给了我一条直线。例如我试过这个：

我的数据：

When you compute elementary functions, you apply constant modification. Specially in the implementation of exp(x). In all these implementations any correction with ln(2) is done in two steps. ln(2) is split in two numbers:

Then any computation with ln(2) is done by:

I know it is to avoid rounding effect. But why this two numbers in specially ? Some of you have an idea how get these two numbers ?

Thank you !

Following the first comment I complete this post with more material and a very weird question. I worked with my team and we agree the deal is to double potentially the precision by splitting the number ln(2) in two numbers. For this, two transformations are applied, the first one:

the k indicates the precisions, in look likes in Cephes library (~1980) for float k has been fixed on 9, 16 for double and also 16 for long long double (why I do not know). So for double c_h has a precision of 16 bits but 52 bits for c_l.

From this, I write the following program, and determine c_h with 52 bit precision.

}

If I compute now for a set of different values I get:

It like when x becomes larger than 300 a difference appear. I had a look on the the implementation of gnulibc

http://osxr.org:8080/glibc/source/sysdeps/ieee754/ldbl-128/s_expm1l.c

presently it is using the 16 bits prevision for c_h (line 84)

Well I am probably missing something, with the IEEE standard, and I can not imagine an error of precision in glibc. What do you think ?

Best,

pandas.read_excel()我在 Python 中使用导入了一个 Excel 文件。
然后我想对特定列中的每个数字进行数学计算，并生成一个新列。但是有一个错误：

TypeError：无法将系列转换为

我该如何解决这个问题？下面是我的代码。

我如何x.append(1-e^(-value1^2/2*value2^2))在 python 2.7 中编写代码？

我不知道如何使用 power operator 和 e。

我一直在尝试让一个简单的 sigmoid 函数在 matlab 中工作，它似乎只适用于矩阵的第一个元素。

我的代码是：

现在它适用于简单的值，例如：

但是对于：`

它给了我：

调查 'exp' 它说它是一个元素操作，所以我不确定我哪里出错了。任何帮助，将不胜感激。:)

我希望找到指数函数的近似和，我的代码如下所示：

现在我测试了一对 (x, N) = (1,20) 并返回 2.0，我想知道我的代码在这种情况下是否正确，如果是，那么得到 e = 2.71...，我应该将多少项视为 N？如果我的代码有误，请帮我解决这个问题。

这是我原始问题的完整重新编辑

假设我正在处理在重复测量实验中收集的 RT 数据。作为我日常工作的一部分，我总是将 RT 转换为自然对数，然后计算每个参与者中每个 RT 的 Z 分数，以调整试验次数。这通常通过 SPSS 语法中的简单回归来完成：

要在 R 中重现相同的过程生成数据：

我可以应用一个公式（马克和丹尼尔的解决方案的混合）来计算lm(log(rt)~trial)回归的残差，但由于某种原因group_by在这里不起作用

结果值清楚地表明分组尚未开始。知道为什么没有成功吗？