【转】在C#中简单的科学计算,包括幂数,指数,对数,Math类

本文介绍如何使用Math类进行科学计算,包括指数、对数及幂运算等操作,并提供了具体示例代码。

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用Math类进行一些简单的科学计算,包括幂数,指数,对数等的计算:

double m,n;
m=Math.Exp(0.5); //自然对数e的0.5次方
n=Math.Exp(30); //自然对数e的30次方
n=Math.Log(3); //以e为底,3的对数
n=Math.Log(125,5);//以5为底,125的对数
n=Math.Log10(1000);//以10为底,1000的对数
n=Math.Pow(8,2.5);//8的2.5次方
n=1.34e-3; //科学计数法,表示数字
TextBox3.Text=Convert.ToString(n);

 

更多相关计算,参考微软帮助:Mah类的使用
http://www.msdn.net/library/chs/default.asp?url=/library/CHS/cpref/html/frlrfsystemcollectionsienumerableclassgetenumeratortopic.asp

 

转自:http://blog.youkuaiyun.com/mdl821120/article/details/1637295

转载于:https://www.cnblogs.com/wzwyc/p/6296844.html

指数平滑法的计算中,关键是α的取值大小,但α的取值又容易受主观影响,因此合理确定α的取值方法十分重要,一般来说,如果据波动较大,α值应取大一些,可以增加近期据对预测结果的影响。如果据波动平稳,α值应取小一些。理论界一般认为有以下方法可供选择:    经验判断法。这种方法主要依赖于时间序列的发展趋势和预测者的经验做出判断。   1、当时间序列呈现较稳定的水平趋势时,应选较小的α值,一般可在0.05~0.20之间取值;   2、当时间序列有波动,但长期趋势变化不大时,可选稍大的α值,常在0.1~0.4之间取值;   3、当时间序列波动很大,长期趋势变化幅度较大,呈现明显且迅速的上升或下降趋势时,宜选择较大的α值,如可在0.6~0.8间选值,以使预测模型灵敏度高些,能迅速跟上据的变化;   4、当时间序列据是上升(或下降)的发展趋势型,α应取较大的值,在0.6~1之间。   试算法。根据具体时间序列情况,参照经验判断法,来大致确定额定的取值范围,然后取几个α值进行试算,比较不同α值下的预测标准误差,选取预测标准误差最小的α。   在实际应用中预测者应结合对预测对象的变化规律做出定性判断且计算预测误差,并要考虑到预测灵敏度和预测精度是相互矛盾的,必须给予二者一定的考虑,采用折中的α值。 下期预测=本期实际×平滑系+本期预测×(1-平滑系) 如某种产品销售量的平滑系为0.4,1996年实际销售量为31万件,预测销售量为33万件。则1997年的预测销售量为: 1997年预测销售量= 31万件×0.4+33万件×(1-0.4)=32.2万件
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