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来自 MATLAB 的 Python 新手。

我正在使用幅度尺度函数的双曲正切截断。0.5 * math.tanh(r/rE-r0) + 0.5将函数应用于范围值数组时遇到问题r = np.arange(0.1,100.01,0.01)。0.0我在接近零的一侧得到了几个函数值，这在我执行对数时会导致域问题：

我使用这个解决方法：

这对我正在做的事情来说已经足够了，但它有点像创可贴的解决方案。

根据数学明确性的要求：

在天文学中，震级规模大致如下：

其中 mzp 是每秒看到 1 个光子的幅度。因此，更大的通量等同于更小（或更负）的视震级。我正在为使用多个组件功能的源制作模型。前任。两个具有不同 sersic 索引的 sersic 函数，P1在内部组件上具有外部1-P1截断，在外部组件上具有内部截断。这样，当向每个分量添加截断函数时，由半径定义的幅度将变得非常大，因为 mu1-2.5*log( P1) 在P1渐近接近零时变得非常小。

TLDR：我想知道的是，是否有一种方法可以保留精度不足以与零区分开来的浮点（特别是在渐近接近零的函数的结果中）。这很重要，因为当取这些数字的对数时，结果是域错误。

非对数 P1 中的输出开始读取零之前的最后一个数字是5.551115123125783e-17，这是一个常见的浮点算术舍入误差结果，其中所需的结果应该为零。

任何投入将不胜感激。

@user：Dan 没有放我的整个脚本：

其中 bn(n1)=7.72 和 B(rb1,drs1) = 2.65 - 4.98 * ( r_b1 / (-drs1) )；

mu1 是要截断的分量的幅度分布。P1 是截断函数。P1 的许多最终条目为零，这是由于浮点精度导致浮点与零无法区分。

查看问题的简单方法：

还要注意零之前的浮点数。

我需要一点咨询。我试图在 Actionscript 中重现 MC Escher 的模型之一，但我不完全确定从哪里开始。理想情况下，我想让他的Circle Limit系列看起来像这样：http: //vimeo.com/4154382

任何人都可以提供任何指示，如我应该采取什么方法？我不是专业的编码员，所以任何事情都会有所帮助。

提前致谢，

加菲尔医学博士

我亲自研究神经网络的理论并得到了一些问题。

在许多书籍和参考资料中，对于隐藏层的激活函数，都使用了超正切函数。

书籍提出了非常简单的理由，即 tanh 函数的线性组合可以描述几乎所有具有给定误差的函数形状。

但是，来了一个问题。

1. 这是使用 tanh 函数的真正原因吗？
2. 如果是这样，这是使用 tanh 函数的唯一原因吗？
3. 如果是这样，tanh 函数是唯一可以做到这一点的函数吗？
4. 如果不是，真正的原因是什么？...

我在这里一直在思考......请帮助我摆脱这个心理（？......）陷阱！

我正在尝试集成以下功能：

我已经用数字解决了它，但我真的需要这样使用的不定积分：

但作为输出，我再次取回被积函数：

有关如何正确执行此计算的任何建议？提前致谢

我正在尝试在 FPGA 上将值从线性表示法转换为分贝表示法。

虽然方程 x_dB=10*log(x_lin) 是众所周知的，但我一直无法在 VHDL 中实现它。

我在http://en.wikipedia.org/wiki/Inverse_hyperbolic_function#Logarithmic_representation找到了一些可能有用的身份（arctanh 是最常见的）

由于反双曲函数可通过坐标旋转数字计算机 (CORDIC) 获得，这似乎很容易——除了 CORDIC 有两个输入（X 和 Y），而不是对数所需的单个输入，就此而言，双曲反正切函数！鉴于我真正想要做的是日志，我如何确定两个输入值（x 和 y）的用途？

我正在尝试绘制这样的矢量场：

http://www.aanda.org/articles/aa/full/2006/11/aa4228-05/img58.gif

这将有一个形式为 (y2 /b)-(x2 /k)=1 的方程，

在这样的情节中（http://math.haifa.ac.il/ROVENSKI/rovenski/images/ROV05_628.gif）

有漂亮的小箭头之类的。

有谁知道如何做到这一点？谢谢！

我想知道如何计算P ≥ -0.0001。我在数学、统计学和 R 方面都是新手。

我目前正在 R 中对一些传播数据进行建模。我已经能够将数据建模为特定分布（在下面的示例中，这是双曲线）并执行似然比测试以确认使用指定分布的可行性。

在我的脑海中，一旦我获得了分布，我现在能够更可靠地计算我的概率，因为我更准确地了解了曲线下方的区域？

我曾假设一旦分布匹配，我就可以对 t 统计量进行类似的测试，但是我不知道如何做到这一点。

我已经看到了这些pnorm(x)函数，也看到phyper了但是无法弄清楚如何简单地计算P ≥ -0.0001.

以下是我的代码，非常感谢您的帮助；

`# 库 (ghyp) 库 (timeSeries)

LRghdhyp $statistic L 0.07005745

$p.value 1 0.0211198

$df 1 1

$H0 1 假

所以，我知道正确的分布以及如何适应它。如何确定> - 0.0001发生的概率？

我在玩 tanh，在计算方面，它会非常接近但不像 tanh 那样昂贵。我想出了：

非常接近。我看到的最大增量是在 10 到 -15 的范围内。它仍然不如多项式近似值便宜。

有人可以为我区分吗？:)

在我的 node.js 程序中，我运行了这段代码

它回来了NaN。然而，tanh（双曲正切）http://mathworld.wolfram.com/HyperbolicTangent.html是为所有定义的x。它应该只是返回-1，但它的给予NaN。有谁知道出了什么问题？

谢谢

我正在尝试使用 Ironpython 2.7 中数学模块的 asinh 函数。每当我有一个 float < -1 时，我都会得到 nan 结果。我知道在 cmath 中，由于可能使用复数，它们是一些分支削减，但在这里我使用实数，文档解释说数学是适当的模块。

我错过了什么吗？这适用于我使用的所有其他类型的 Python。

是否有必要使用 log(x+sqrt(x**2+1) 定义编写自定义函数？我真的很想知道这里发生了什么，所以我将非常感谢对此的任何彻底回答。