Методическое пособие по решению задач геометрического моделирования в системе MathCAD. Найханов В.В. - 53 стр.

                                   53

      CFFT(A) – то же, что и выше, но использует другие норму и знак.
      cholesky(M) – треугольное разложение матрицы М методом
Холецкого. М = L ( LT, где М – симметричная матрица, L – треугольная
матрица. Возвращает L.
      cnorm(x) – интеграл от минус бесконечности до х от функции
стандартного нормального распределения.
      cols(A) – число столбцов в матрице А.
      complex – ключевое слово режима автоматических символьных
преобразований.
      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
равномерной 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
распределения
      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
распределения.
      dlnorm(x, μ, δ) – плотность вероятности для лог-нормального
распределения.
      dlogis(x, I, s) – плотность вероятности для логистического
распределения.
      dnbinom(k, n, p) – то же, что и выше, но для отрицательного
биномиального распределения.
      dnorm(x, μ, δ) – плотность вероятности для нормального
распределение.
      dpois(k, X) – то же, что и выше, но для распределения Пуассона.
      dt(x, d) – плотность вероятности для распределения Стьюдента.