用过format long了，还是显示不出来后面的位数啊……只是多显示了几个0而已……
教材上的答案：
ballball大家了！！！
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yin_jia_521 2020-05-24 11:57关注我其实不太懂，但是有个猜测希望可以帮助你，是不是转long是不是对计算的结果进行的，如果是这样的话，我觉得是讲通的。
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- 2021-07-27 15:38回答 1 已采纳 你前面只有一个圆环，后面又出现10个圆环，表述十分混乱
- 2023-04-10 17:41回答 2 已采纳 syms a x y = a*exp(x)/sqrt(a+x^2); y_1 = diff(y, x); y_2 = diff(y_1, x); a1 = 2; x1 = 3*a1; y2_1 =
- 2023-04-16 22:13回答 1 已采纳 syms a x y; y = a * exp(x) / sqrt(a + x^2); % a = 2, x = 3a a1 = 2; x1 = 3 * a1; y1 = subs(y, {a, x
- 2021-04-24 13:48weixin_39902545的博客 好久没用MATLAB了，今天在利用MATLAB进行数据处理时，突然发现自己忘记了该如何产生自己需要的随机数形式，于是又查了一通资料。现对其进行一个简单的总结，供自己和大家以后参考：1. randi : 产生均匀分布的伪随机...
- 2023-04-17 09:15回答 2 已采纳 要找出给定区间内所有的拐点，可以通过求导数的方法。具体步骤如下： 对于给定区间内的函数进行求导，得到导数函数。求导数函数的导数，得到导数函数的二阶导数。找到导数函数的二阶导数为零的点，这些点即为原函数
- 2022-05-03 02:27回答 2 已采纳 自己定义一个函数即可： func=@(x)(mod(x,1)==0)*factorial(round(x+.1))+(mod(x,1)~=0)*prod(x:-1:0); func(3) func
- 2022-04-01 12:56回答 2 已采纳 你好，这个可以这么画 x = linspace(-5,5,100000); y = nan(size(x)); p = exp(x)>tan(x);% exp(x)比tan(x)大的部分 y(p
- 2018-08-07 13:55iAUTU的博客 format并不影响matlab如何计算和存储变量的值。对浮点型变量的计算，即单精度或双精度，按合适的浮点精度进行，而不论变量是如何显示的。对整型变量采用整型数据。整型变量总是根据不同的类（class）以合适的数据位...
- 2022-04-17 21:21回答 1 已采纳 我用了随机生成的10个数，就不用手动输入了，最后输出奖金的时候需要判断一下，修改后代码如下： clear all clc lucky_m=5; %幸运数字.在原程序中需要重复输入128个数据才能显示运
- 2021-10-16 13:47回答 1 已采纳 你好，代码供参考： h = perms(1:8); s1 = (h(:,1)*100+h(:,2)*10+h(:,3)); s2 = h(:,4); s3 = h(:,5)*1000+h(:,6)*1
- 2021-11-21 19:29回答 1 已采纳 你好，代码供参考，如有帮助，还请帮忙点个宝贵的采纳支持一下呢函数： function area = calculateArea(shape, params) switch lower(shape)
- 2024-01-30 19:43骑着蜗牛逛Earth的博客 目录一、变量与常量1. 常量2. 变量二、数据结构1. 数值型数据 （1）整数型 （2）浮点数型 （3）复数型 （4）Inf 和 NaN2. 符号型数据3. 其它数据结构三、基本语句结构1. 直接赋值语句2.... 在 MATLAB 语言中还为
- 2021-04-18 05:55weixin_39603476的博客 而b的值是真实值，对它取11位有效数字的话，结果为1.7936507937，与a不同，就是说vpa并不是先把表达式的值用matlab本身的精度求出来，再取有效数字，而是每运算一次，都控制精度。我举的例子不太好，因为加法不太会...
- 2022-11-15 20:35wfx0002的博客 【摘要】数字图像处理是一门新兴技术，随着计算机硬件的发展，数字图像的实时处理已经成为可能，由于数字图像处理的各种算法的出现，使得其处理速度越来越快，能更好的为人们服务。数字图像处理是一种通过计算机采用...
- 2023-09-14 19:09比特率的博客 而用双精度数值结构，使用的值是0.333...33，保留15位有效数字（后续可能有其他数值，但是没有意义，只有前15位是有效的）。在新版本中，如果A是一个n*n的矩阵，B是一个n*1的列向量，也可以进行加减运算，即将列向量...
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