Mathcad. Лабораторный практикум. Найханов В.В. - 48 стр.

                                    48


      cfft(A) – быстрое преобразование Фурье массива комплексных чисел А.
Возвращает массив такого же размера, как и его аргумент.
      CFFT(A) – то же, что и выше, но использует другие норму и знак.
      cholesky(M) – треугольное разложение матрицы М методом Холецко-
             T
го. М = L ( L , где М – симметричная матрица, L – треугольная матрица. Воз-
вращает L.
      cnorm(x) – интеграл от минус бесконечности до х от функции стан-
дартного нормального распределения.
      cols(A) – число столбцов в матрице А.
      complex – ключевое слово режима автоматических символьных преоб-
разований.
      condl(M) – число обусловленности матрицы, вычисленное в норме L1.
      cond2(M) – число обусловленности матрицы, вычисленное в норме L2.
      conde(M) – число обусловленности матрицы, вычисленное в норме
евклидового пространства.
      condi(M) – число обусловленности матрицы, основанное на равномер-
ной норме.
      corr(vx, vy) – коэффициент корреляции двух векторов – vx и vy
      csort(A, n) – сортировка матрицы А по столбцу п (перестановка строк
по возрастанию значений элементов в столбце n).
      cspline(vx, vy) – коэффициенты кубического сплайна, построенного по
векторам va и vy.
      cvar(X, Y) – ковариация Х и Y.
      diag(v) – диагональная матрица, элементы главной диагонали которой -
вектор v.
      dbeta(x, si, s2) – плотность вероятности для β-распределения.
      dbinom(k, n, p) – биномиальное распределение. Возвращает значение
вероятности P(x=k), где k – случайная величина.
      dcauchy(x, I, s) – плотность вероятности для распределения Коши.
       dchisq(x, d) – плотность вероятности для Хи-квадрат- распределения.
      dexp(x, r) – плотность вероятности для экспоненциального распреде-
ления
      dF(x, dl, d2) – плотность вероятности для распределения Фишера.
      dgamma(x, s) – плотность вероятности для гамма-распределения.
      dgeom(k, p) – то же, что и выше, но для геометрического распределе-
ния.
      dlnorm(x, μ, δ) – плотность вероятности для лог-нормального распре-
деления.
      dlogis(x, I, s) – плотность вероятности для логистического распределе-
ния.
      dnbinom(k, n, p) – то же, что и выше, но для отрицательного биноми-
ального распределения.