PostgreSQL : 문서 : 15 : 9.3. 스포츠 토토 결과 스포츠 토토 결과 및 연산자

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9.3. 수학적 함수 및 연산자
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9.3. 수학적 함수 및 연산자

스포츠 토토 결과 연산자가 많은 것을 위해 제공됩니다postgresql유형. 표준 수학적 규칙이없는 유형 (예 : 날짜/시간 유형)의 경우 다음 섹션에서 실제 동작을 설명합니다.

표 9.4표준 숫자 유형에 사용할 수있는 스포츠 토토 결과 연산자가 표시됩니다. 달리 명시되지 않는 한, 운영자는 수락으로 표시numeric_type모든 유형에 사용할 수 있습니다smallint, 정수, bigint, 숫자, Real및이중 정밀도. 수락으로 표시된 연산자integral_type유형에 사용할 수 있습니다smallint, 정수및bigint. 언급 된 경우를 제외하고, 각 형태의 연산자는 인수와 동일한 데이터 유형을 반환합니다.정수 + 숫자,이 목록의 뒷부분에 나타나는 유형을 사용하여 해결됩니다.

표 9.4. 수학 연산자

운영자 설명 예제
`numeric_type` `+` `numeric_type` → `numeric_type` 추가 `2 + 3` → `5`
`+` `numeric_type` → `numeric_type` Unary Plus (작동 없음) `+ 3.5` → `3.5`
`numeric_type` `-` `numeric_type` → `numeric_type` Subtraction `2 - 3` → `-1`
`-` `numeric_type` → `numeric_type` 부정 `- (-4)` → `4`
`numeric_type` `` `numeric_type`* → `numeric_type` 곱셈 `2 * 3` → `6`
`numeric_type` `/` `numeric_type` → `numeric_type` DIVISION (적분 유형의 경우 부서는 결과를 0으로 제기합니다) `5.0 / 2` → `2.5000000000000000` `5 / 2` → `2` `(-5) / 2` → `-2`
`numeric_type` `%` `numeric_type` → `numeric_type` 모듈로 (나머지); 사용 가능`smallint`, `정수`, `bigint`및`숫자` `5 % 4` → `1`
`숫자` `^` `숫자` → `숫자` `이중 정밀도` `^` `이중 정밀도` → `이중 정밀도` 지수 `2 ^ 3` → `8` 전형적인 스포츠 토토 결과 실습과 달리의 다중 사용`^`기본적으로 왼쪽에서 오른쪽으로 연결합니다 : `2 ^ 3 ^ 3` → `512` `2 ^ (3 ^ 3)` → `134217728`
`\|/` `이중 정밀도` → `이중 정밀도` 제곱근 `\|/ 25.0` → `5`
`\|\|/` `이중 정밀도` → `이중 정밀도` 큐브 루트 `\|\|/ 64.0` → `4`
`@` `numeric_type` → `numeric_type` 절대 값 `@ -5.0` → `5.0`
`integral_type` `&` `integral_type` → `integral_type` Bitwise and `91 & 15` → `11`
`integral_type` `\|` `integral_type` → `integral_type` Bitwise 또는 `32 \| 3` → `35`
`integral_type` `#` `integral_type` → `integral_type` Bitwise 독점 또는 `17 # 5` → `20`
`~` `integral_type` → `integral_type` Bitwise Not `~1` → `-2`
`integral_type` `<<` `정수` → `integral_type` Bitwise Shift Left `1 << 4` → `16`
`integral_type` `정수` → `integral_type` Bitwise Shift Right `8 >> 2` → `2`

운영자

설명

예제

numeric_type + numeric_type → numeric_type

추가

2 + 3 → 5

+ numeric_type → numeric_type

Unary Plus (작동 없음)

+ 3.5 → 3.5

numeric_type - numeric_type → numeric_type

Subtraction

2 - 3 → -1

- numeric_type → numeric_type

부정

- (-4) → 4

numeric_type * numeric_type → numeric_type

곱셈

2 * 3 → 6

numeric_type / numeric_type → numeric_type

DIVISION (적분 유형의 경우 부서는 결과를 0으로 제기합니다)

5.0 / 2 → 2.5000000000000000

5 / 2 → 2

(-5) / 2 → -2

numeric_type % numeric_type → numeric_type

모듈로 (나머지); 사용 가능smallint, 정수, bigint및숫자

5 % 4 → 1

숫자 ^ 숫자 → 숫자

이중 정밀도 ^ 이중 정밀도 → 이중 정밀도

지수

2 ^ 3 → 8

전형적인 스포츠 토토 결과 실습과 달리의 다중 사용^기본적으로 왼쪽에서 오른쪽으로 연결합니다 :

2 ^ 3 ^ 3 → 512

2 ^ (3 ^ 3) → 134217728

|/ 이중 정밀도 → 이중 정밀도

제곱근

|/ 25.0 → 5

||/ 이중 정밀도 → 이중 정밀도

큐브 루트

||/ 64.0 → 4

@ numeric_type → numeric_type

절대 값

@ -5.0 → 5.0

integral_type & integral_type → integral_type

Bitwise and

91 & 15 → 11

integral_type | integral_type → integral_type

Bitwise 또는

32 | 3 → 35

integral_type # integral_type → integral_type

Bitwise 독점 또는

17 # 5 → 20

~ integral_type → integral_type

Bitwise Not

~1 → -2

integral_type << 정수 → integral_type

Bitwise Shift Left

1 << 4 → 16

integral_type 정수 → integral_type

Bitwise Shift Right

8 >> 2 → 2

표 9.5가용 수학적 스포츠 토토 결과를 보여줍니다. 이러한 기능 중 다수는 다른 인수 유형을 가진 여러 형태로 제공됩니다.이중 정밀도데이터는 주로 호스트 시스템의 C 라이브러리 위에 구현됩니다. 따라서 경계 사례의 정확성과 동작은 호스트 시스템에 따라 다를 수 있습니다.

표 9.5. 수학적 기능

기능 설명 예제
`ABS` ( `numeric_type`) →`numeric_type` 절대 값 `ABS (-17.4)` → `17.4`
`CBRT` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 큐브 루트 `CBRT (64.0)` → `4`
`CEIL` ( `숫자`) →`숫자` `CEIL` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 가장 가까운 정수는 인수보다 크거나 동일합니다 `CEIL (42.2)` → `43` `CEIL (-42.8)` → `-42`
`천장` ( `숫자`) →`숫자` `천장` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 가장 가까운 정수는 인수보다 크거나 동일합니다 (`CEIL`) `천장 (95.3)` → `96`
`Degrees` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 라디안을 도도로 변환 `Degrees (0.5)` → `28.64788975654116`
`div` ( `y` `숫자`, `x` `숫자`) →`숫자` 정수 지수의`y`/`x`(제로를 향해 잘려냅니다) `div (9, 4)` → `2`
`exp` ( `숫자`) →`숫자` `exp` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 지수 (`e`주어진 전력으로 올리기) `Exp (1.0)` → `2.7182818284590452`
`Factorial` ( `bigint`) →`숫자` Factorial `Factorial (5)` → `120`
`Floor` ( `숫자`) →`숫자` `Floor` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 가장 가까운 정수는 인수보다 작거나 동일합니다 `바닥 (42.8)` → `42` `바닥 (-42.8)` → `-43`
`GCD` ( `numeric_type`, `numeric_type`) →`numeric_type` 가장 큰 공통 구분 (나머지가없는 두 입력을 모두 나누는 가장 큰 양수); 보고`0`두 입력이 0 인 경우; 사용 가능`정수`, `bigint`및`숫자` `GCD (1071, 462)` → `21`
`LCM` ( `numeric_type`, `numeric_type`) →`numeric_type` 최소 공통 다중 (두 입력의 필수 배수 인 가장 작은 양의 양수); 보고`0`입력 중 하나가 0 인 경우; 사용 가능`정수`, `bigint`및`숫자` `LCM (1071, 462)` → `23562`
`ln` ( `숫자`) →`숫자` `ln` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 자연 로그 `ln (2.0)` → `0.6931471805599453`
`log` ( `숫자`) →`숫자` `log` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 베이스 10 로그 `로그 (100)` → `2`
`log10` ( `숫자`) →`숫자` `log10` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` BASE 10 로그 (동일`log`) `log10 (1000)` → `3`
`log` ( `b` `숫자`, `x` `숫자`) →`숫자` 로그의`x`베이스`b` `로그 (2.0, 64.0)` → `6.0000000000000000`
`Min_Scale` ( `숫자`) →`정수` 공급 된 값을 정확하게 나타내는 데 필요한 최소 스케일 (분수 소수점 숫자 수) `Min_Scale (8.4100)` → `2`
`mod` ( `y` `numeric_type`, `x` `numeric_type`) →`numeric_type` 나머지`y`/`x`; 사용 가능`smallint`, `정수`, `bigint`및`숫자` `mod (9, 4)` → `1`
`pi`() →`이중 정밀도` 대략적인 값π `pi ()` → `3.141592653589793`
`Power` ( `a` `숫자`, `b` `숫자`) →`숫자` `Power` ( `a` `이중 정밀도`, `b` `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` `a`힘으로 올라`b` `Power (9, 3)` → `729`
`Radians` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 정도를 라디안으로 변환 `Radians (45.0)` → `0.7853981633974483`
`라운드` ( `숫자`) →`숫자` `라운드` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 가장 가까운 정수까지 라운드. 을 위한`숫자`, 0에서 반올림하여 타이가 깨졌습니다. 을 위한`이중 정밀도`, 타이 브레이킹 동작은 플랫폼 의존적이지만“가장 가까운 짝수”가장 일반적인 규칙입니다. `라운드 (42.4)` → `42`
`라운드` ( `v` `숫자`, `s` `정수`) →`숫자` 라운드`v`to`s`소수점. 넥타이는 0에서 둥글게하여 깨졌습니다. `라운드 (42.4382, 2)` → `42.44` `라운드 (1234.56, -1)` → `1230`
`스케일` ( `숫자`) →`정수` 인수 규모 (분수 부품의 소수점 숫자 수) `스케일 (8.4100)` → `4`
`사인` ( `숫자`) →`숫자` `사인` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 인수의 표시 (-1, 0, 또는 +1) `표시 (-8.4)` → `-1`
`SQRT` ( `숫자`) →`숫자` `SQRT` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 제곱근 `SQRT (2)` → `1.4142135623730951`
`Trim_Scale` ( `숫자`) →`숫자` 후행 제로를 제거하여 값의 척도 (분수 소수점 숫자 수)를 줄입니다 `TRIM_SCALE (8.4100)` → `8.41`
`trunc` ( `숫자`) →`숫자` `trunc` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 정수로 자르기 (제로를 향해) `Trunc (42.8)` → `42` `Trunc (-42.8)` → `-42`
`trunc` ( `v` `숫자`, `s` `정수`) →`숫자` 잘림`v`to`s`소수점 장소 `Trunc (42.4382, 2)` → `42.43`
`width_bucket` ( `Operand` `숫자`, `LOW` `숫자`, `High` `숫자`, `count` `정수`) →`정수` `width_bucket` ( `Operand` `이중 정밀도`, `LOW` `이중 정밀도`, `High` `이중 정밀도`, `count` `정수`) →`정수` 버킷의 수를 반환합니다`Operand`히스토그램에 떨어집니다`count`범위에 걸친 동일한 넓은 버킷`LOW`to`High`. 보고`0`또는`count+1`해당 범위를 벗어난 입력. `width_bucket (5.35, 0.024, 10.06, 5)` → `3`
`width_bucket` ( `Operand` `Anycompatible`, `임계 값` `anycompatiblearray`) →`정수` 버킷의 수를 반환합니다`Operand`버킷의 하한을 나열하는 배열이 주어지면 떨어집니다. 보고`0`첫 번째 하한보다 적은 입력의 경우`Operand`및 배열 요소는 표준 비교 연산자가있는 모든 유형 일 수 있습니다. 그만큼`임계 값`배열정렬해야합니다, 가장 작은 첫 번째 또는 예기치 않은 결과가 얻어 질 것입니다. `width_bucket (now (), 배열 [ '어제', '오늘', '내일'] :: timestamptz [])` → `2`

기능

설명

예제

ABS ( numeric_type) →numeric_type

절대 값

ABS (-17.4) → 17.4

CBRT ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

큐브 루트

CBRT (64.0) → 4

CEIL ( 숫자) →숫자

CEIL ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

가장 가까운 정수는 인수보다 크거나 동일합니다

CEIL (42.2) → 43

CEIL (-42.8) → -42

천장 ( 숫자) →숫자

천장 ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

가장 가까운 정수는 인수보다 크거나 동일합니다 (CEIL)

천장 (95.3) → 96

Degrees ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

라디안을 도도로 변환

Degrees (0.5) → 28.64788975654116

div ( y 숫자, x 숫자) →숫자

정수 지수의y/x(제로를 향해 잘려냅니다)

div (9, 4) → 2

exp ( 숫자) →숫자

exp ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

지수 (e주어진 전력으로 올리기)

Exp (1.0) → 2.7182818284590452

Factorial ( bigint) →숫자

Factorial

Factorial (5) → 120

Floor ( 숫자) →숫자

Floor ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

가장 가까운 정수는 인수보다 작거나 동일합니다

바닥 (42.8) → 42

바닥 (-42.8) → -43

GCD ( numeric_type, numeric_type) →numeric_type

가장 큰 공통 구분 (나머지가없는 두 입력을 모두 나누는 가장 큰 양수); 보고0두 입력이 0 인 경우; 사용 가능정수, bigint및숫자

GCD (1071, 462) → 21

LCM ( numeric_type, numeric_type) →numeric_type

최소 공통 다중 (두 입력의 필수 배수 인 가장 작은 양의 양수); 보고0입력 중 하나가 0 인 경우; 사용 가능정수, bigint및숫자

LCM (1071, 462) → 23562

ln ( 숫자) →숫자

ln ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

자연 로그

ln (2.0) → 0.6931471805599453

log ( 숫자) →숫자

log ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

베이스 10 로그

로그 (100) → 2

log10 ( 숫자) →숫자

log10 ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

BASE 10 로그 (동일log)

log10 (1000) → 3

log ( b 숫자, x 숫자) →숫자

로그의x베이스b

로그 (2.0, 64.0) → 6.0000000000000000

Min_Scale ( 숫자) →정수

공급 된 값을 정확하게 나타내는 데 필요한 최소 스케일 (분수 소수점 숫자 수)

Min_Scale (8.4100) → 2

mod ( y numeric_type, x numeric_type) →numeric_type

나머지y/x; 사용 가능smallint, 정수, bigint및숫자

mod (9, 4) → 1

pi() →이중 정밀도

대략적인 값π

pi () → 3.141592653589793

Power ( a 숫자, b 숫자) →숫자

Power ( a 이중 정밀도, b 이중 정밀도) →이중 정밀도

a힘으로 올라b

Power (9, 3) → 729

Radians ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

정도를 라디안으로 변환

Radians (45.0) → 0.7853981633974483

라운드 ( 숫자) →숫자

라운드 ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

가장 가까운 정수까지 라운드. 을 위한숫자, 0에서 반올림하여 타이가 깨졌습니다. 을 위한이중 정밀도, 타이 브레이킹 동작은 플랫폼 의존적이지만“가장 가까운 짝수”가장 일반적인 규칙입니다.

라운드 (42.4) → 42

라운드 ( v 숫자, s 정수) →숫자

라운드vtos소수점. 넥타이는 0에서 둥글게하여 깨졌습니다.

라운드 (42.4382, 2) → 42.44

라운드 (1234.56, -1) → 1230

스케일 ( 숫자) →정수

인수 규모 (분수 부품의 소수점 숫자 수)

스케일 (8.4100) → 4

사인 ( 숫자) →숫자

사인 ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

인수의 표시 (-1, 0, 또는 +1)

표시 (-8.4) → -1

SQRT ( 숫자) →숫자

SQRT ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

제곱근

SQRT (2) → 1.4142135623730951

Trim_Scale ( 숫자) →숫자

후행 제로를 제거하여 값의 척도 (분수 소수점 숫자 수)를 줄입니다

TRIM_SCALE (8.4100) → 8.41

trunc ( 숫자) →숫자

trunc ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

정수로 자르기 (제로를 향해)

Trunc (42.8) → 42

Trunc (-42.8) → -42

trunc ( v 숫자, s 정수) →숫자

잘림vtos소수점 장소

Trunc (42.4382, 2) → 42.43

width_bucket ( Operand 숫자, LOW 숫자, High 숫자, count 정수) →정수

width_bucket ( Operand 이중 정밀도, LOW 이중 정밀도, High 이중 정밀도, count 정수) →정수

버킷의 수를 반환합니다Operand히스토그램에 떨어집니다count범위에 걸친 동일한 넓은 버킷LOWtoHigh. 보고0또는count+1해당 범위를 벗어난 입력.

width_bucket (5.35, 0.024, 10.06, 5) → 3

width_bucket ( Operand Anycompatible, 임계 값 anycompatiblearray) →정수

버킷의 수를 반환합니다Operand버킷의 하한을 나열하는 배열이 주어지면 떨어집니다. 보고0첫 번째 하한보다 적은 입력의 경우Operand및 배열 요소는 표준 비교 연산자가있는 모든 유형 일 수 있습니다. 그만큼임계 값배열정렬해야합니다, 가장 작은 첫 번째 또는 예기치 않은 결과가 얻어 질 것입니다.

width_bucket (now (), 배열 [ '어제', '오늘', '내일'] :: timestamptz []) → 2

표 9.6랜덤 숫자를 생성하기위한 함수를 보여줍니다.

표 9.6. 임의의 기능

기능 설명 예제
`random`() →`이중 정밀도` 0.0 <= x <1.0 범위에서 임의 값을 반환합니다. `random ()` → `0.897124072839091`
`setseed` ( `이중 정밀도`) →`void` 후속 씨앗을 설정`random ()`전화; 인수는 -1.0에서 1.0 사이 여야합니다. `Setseed (0.12345)`

기능

설명

예제

random() →이중 정밀도

0.0 <= x <1.0 범위에서 임의 값을 반환합니다.

random () → 0.897124072839091

setseed ( 이중 정밀도) →void

후속 씨앗을 설정random ()전화; 인수는 -1.0에서 1.0 사이 여야합니다.

Setseed (0.12345)

therandom ()스포츠 토토 결과는 결정 론적 의사 랜덤 번호 생성기를 사용합니다. 빠르지 만 암호화 응용 프로그램에는 적합하지 않습니다.스포츠 토토 사이트 PostgreSQL : 문서 : 15 : F.28. pgcrypto보다 안전한 대안을위한 모듈. 만약에setseed ()호출됩니다. 후속의 일련의 결과random ()현재 세션의 호출은 재발행으로 반복 할 수 있습니다setseed ()같은 주장이 있습니다. 사전없이setseed ()같은 세션에서 호출, 첫 번째random ()콜은 플랫폼 의존적 임의 비트 소스에서 씨앗을 얻습니다.

표 9.7사용 가능한 삼각 스포츠 토토 결과를 보여줍니다. 이러한 각 스포츠 토토 결과는 라디안의 각도를 측정하고 각도를 각도로 측정하는 두 가지 변형으로 제공됩니다.

표 9.7. 삼각 함수

기능 설명 예제
`acos` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 역 코사인, 라디안을 초래 `acos (1)` → `0`
`ACOSD` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 역 코사인, 각도 `ACOSD (0.5)` → `60`
`asin` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 반대 사인, 라디안을 초래 `Asin (1)` → `1.5707963267948966`
`asind` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 바이스 사인, 결과 `asind (0.5)` → `30`
`atan` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 역 탄젠트, 라디안을 초래 `atan (1)` → `0.7853981633974483`
`atand` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 역 탄젠트, 각도 `atand (1)` → `45`
`atan2` ( `y` `이중 정밀도`, `x` `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 역 탄젠트의`y`/`x`, 라디안을 초래 `atan2 (1, 0)` → `1.5707963267948966`
`atan2d` ( `y` `이중 정밀도`, `x` `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 역 탄젠트의`y`/`x`, 결과 `atan2d (1, 0)` → `90`
`cos` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 코사인, 라디안의 인수 `cos (0)` → `1`
`COSD` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 코사인, 학위의 인수 `COSD (60)` → `0.5`
`cot` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` Cotangent, 라디안의 논쟁 `COT (0.5)` → `1.830487721712452`
`cotd` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` Cotangent, 학위의 인수 `Cotd (45)` → `1`
`sin` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 사인, 라디안의 논쟁 `sin (1)` → `0.8414709848078965`
`sind` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 사인, 학위의 인수 `Sind (30)` → `0.5`
`tan` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 탄젠트, 라디안의 인수 `tan (1)` → `1.5574077246549023`
`tand` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 탄젠트, 학위의 인수 `tand (45)` → `1`

기능

설명

예제

acos ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

역 코사인, 라디안을 초래

acos (1) → 0

ACOSD ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

역 코사인, 각도

ACOSD (0.5) → 60

asin ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

반대 사인, 라디안을 초래

Asin (1) → 1.5707963267948966

asind ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

바이스 사인, 결과

asind (0.5) → 30

atan ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

역 탄젠트, 라디안을 초래

atan (1) → 0.7853981633974483

atand ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

역 탄젠트, 각도

atand (1) → 45

atan2 ( y 이중 정밀도, x 이중 정밀도) →이중 정밀도

역 탄젠트의y/x, 라디안을 초래

atan2 (1, 0) → 1.5707963267948966

atan2d ( y 이중 정밀도, x 이중 정밀도) →이중 정밀도

역 탄젠트의y/x, 결과

atan2d (1, 0) → 90

cos ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

코사인, 라디안의 인수

cos (0) → 1

COSD ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

코사인, 학위의 인수

COSD (60) → 0.5

cot ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

Cotangent, 라디안의 논쟁

COT (0.5) → 1.830487721712452

cotd ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

Cotangent, 학위의 인수

Cotd (45) → 1

sin ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

사인, 라디안의 논쟁

sin (1) → 0.8414709848078965

sind ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

사인, 학위의 인수

Sind (30) → 0.5

tan ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

탄젠트, 라디안의 인수

tan (1) → 1.5574077246549023

tand ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

탄젠트, 학위의 인수

tand (45) → 1

note

56127_56222Radians ()및degrees ()앞서 나와 있습니다. 그러나 학위 기반 삼각 함수 사용을 사용하는 것이 선호됩니다.이 방법은와 같은 특수한 경우에 대한 라운드 오프 오류를 피하기 때문에Sind (30).

표 9.8사용 가능한 쌍곡선 기능을 보여줍니다.

표 9.8. 쌍곡선 기능

기능 설명 예제
`sinh` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 쌍곡 사인 `sinh (1)` → `1.1752011936438014`
`Cosh` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 쌍곡선 코사인 `Cosh (0)` → `1`
`tanh` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 쌍곡선 탄젠트 `Tanh (1)` → `0.7615941559557649`
`Asinh` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 역 쌍곡선 사인 `Asinh (1)` → `0.881373587019543`
`acosh` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 역 쌍곡선 코사인 `acosh (1)` → `0`
`atanh` ( `이중 정밀도`) →`이중 정밀도` 역 쌍곡선 접선 `Atanh (0.5)` → `0.5493061443340548`

기능

설명

예제

sinh ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

쌍곡 사인

sinh (1) → 1.1752011936438014

Cosh ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

쌍곡선 코사인

Cosh (0) → 1

tanh ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

쌍곡선 탄젠트

Tanh (1) → 0.7615941559557649

Asinh ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

역 쌍곡선 사인

Asinh (1) → 0.881373587019543

acosh ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

역 쌍곡선 코사인

acosh (1) → 0

atanh ( 이중 정밀도) →이중 정밀도

역 쌍곡선 접선

Atanh (0.5) → 0.5493061443340548

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