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public class CC {
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public static void main(String[] args) {
double a=Math.pow(1.5, 2);//用数学方法中的pow函数求任意数的任意次幂。
System.out.println(a);//在控制台输出1.5的2次方值
}
}
public static double pow(double a,
double b)返回第一个参数的第二个参数次幂的值。特殊情况是:
如果第二个参数是正零或负零,那么结果是 1.0。
如果第二个参数是 1.0,那么结果与第一个参数相同。
如果第二个参数是 NaN,那么结果是 NaN。
如果第一个参数是 NaN,第二个参数是非零,那么结果是 NaN。
如果
第一个参数的绝对值大于 1,并且第二个参数是正无穷大,或者
第一个参数的绝对值小于 1,并且第二个参数是负无穷大,
那么结果是正无穷大。
如果
第一个参数的绝对值大于 1,并且第二个参数是负无穷大,或者
第一个参数的绝对值小于 1,并且第二个参数是正无穷大,
那么结果是正零。
如果第一个参数的绝对值等于1,并且第二个参数是无穷大,那么结果是 NaN。
如果
第一个参数是正零,并且第二个参数大于零,或者
第一个参数是正无穷大,并且第二个参数小于零,
那么结果是正零。
如果
第一个参数是正零,并且第二个参数小于零,或者
第一个参数是正无穷大,并且第二个参数大于零,
那么结果是正无穷大。
如果
如果第一个参数是负零,并且第二个参数大于零但不是有限的奇数整数,或者
第一个参数是负无穷大,并且第二个参数小于零但不是有限的奇数整数,
那么结果是正零。
如果
第一个参数是负零,并且第二个参数是正的有限奇数整数,或者
第一个参数是负无穷大,并且第二个参数是负的有限奇数整数,
那么结果是负零。
如果
如果第一个参数是负零,并且第二个参数小于零但不是有限的奇数整数,或者
第一个参数是负无穷大,并且第二个参数大于零但不是有限的奇数整数,
那么结果是正无穷大。
如果
第一个参数是负零,并且第二个参数是负的有限奇数整数,或者
第一个参数是负无穷大,并且第二个参数是正的有限奇数整数,
那么结果是负无穷大。
如果第一个参数是小于零的有限值,
并且第二个参数是有限的偶数整数,那么结果等于第一个参数的绝对值的第二个参数次幂的结果。
如果第二个参数是有限的奇数整数,那么结果等于第一个参数绝对值的第二个参数次幂的结果的负数。
如果第二个参数是有限的非整数值,那么结果是 NaN。
如果两个参数都是整数,并且结果可以表示为 double 值,那么该结果恰好等于第一个参数的第二个参数次幂的算术结果。
(在前面的描述中,当且仅当浮点数为有限值并且是方法 ceil 的定点数,或者是方法 floor 的定点数时,才可以认为浮点值是整数。当且仅当将方法应用到该值的结果等于该值时,该值才是带有一个参数的某个方法的定点值。)
计算结果必须在准确结果的 1 ulp 范围内。结果必须具有半单调性。
java里面算乘方可以用Math类的pow方法
java.lang.Math.pow(double a, double b)
即返回a的b次方,示例如下:
public class MathDemo {
public static void main(String[] args) {
double x = 59;
double y = 95;
System.out.println(x + " 的 " + y + " 次方是: " + Math.pow(x, y));
System.out.println(y + " 的 " + x + " 次方是: " + Math.pow(y, x));
}
}
java中10的n次方的表示方式:
方法声明:Math.pow(double m, double n)
参数说明:m为要求方的数,n为次方数
当然如果你愿意也可以自己写个方法来实现m的n次方,实现起来也相当简单。
下面是自己写的例子,我觉得用整数做参数就行了,一般都是整数去求方的。
public static long pow(long m, long n){
long result = 1L; //0次方时为1
for(int=0;in;i++){
result *= m; //每次乘上次计算次方的结果
}
return result; //计算好了,返回值
}
java中通常进行数学运算的东西都在Math类中,求函数的幂次方就是Math类中的pow方法:public static double pow(double a, double b), 返回第一个参数的第二个参数次幂的值。
例如求2的3次方,代码如下:
public class test {
public static void main(String[] args) {
double a= Math.pow(2, 3);
}
}
运行结果为8
扩展资料:
Math 类包含用于执行基本数学运算的方法,如初等指数、对数、平方根和三角函数。
与 StrictMath 类的某些数学方法不同,并非 Math 类所有等价函数的实现都定义为返回逐位相同的结果。此类在不需要严格重复的地方可以得到更好的执行。
默认情况下,很多 Math 方法仅调用 StrictMath 中的等价方法来完成它们的实现。建议代码生成器使用特定于平台的本机库或者微处理器指令(可用时)来提供 Math 方法更高性能的实现。这种更高性能的实现仍然必须遵守 Math 的规范。
实现规范的质量涉及到两种属性,即返回结果的准确性和方法的单调性。浮点 Math 方法的准确性根据 ulp(units in the last place,最后一位的进退位)来衡量。对于给定的浮点格式,特定实数值的 ulp 是包括该数值的两个浮点值的差。
当作为一个整体而不是针对具体参数讨论方法的准确性时,引入的 ulp 数用于任何参数最差情况下的误差。
如果一个方法的误差总是小于 0.5 ulp,那么该方法始终返回最接近准确结果的浮点数;这种方法就是正确舍入。一个正确舍入的方法通常能得到最佳的浮点近似值;然而,对于许多浮点方法,进行正确舍入有些不切实际。
相反,对于Math 类,某些方法允许误差在 1 或 2 ulp 的范围内。非正式地,对于 1 ulp的误差范围,当准确结果是可表示的数值时,应该按照计算结果返回准确结果;否则,返回包括准确结果的两个浮点值中的一个。对于值很大的准确结果,括号的一端可以是无穷大。
除了个别参数的准确性之外,维护不同参数的方法之间的正确关系也很重要。
因此,大多数误差大于 0.5 ulp 的方法都要求是半单调的:只要数学函数是非递减的,浮点近似值就是非递减的;同样,只要数学函数是非递增的,浮点近似值就是非递增的。并非所有准确性为 1 ulp 的近似值都能自动满足单调性要求。
参考资料: