Como usar a função TANH no Excel

A função TANH, ou tangente hiperbólica, é utilizada tanto no Microsoft Excel quanto no Google Planilhas para calcular a tangente hiperbólica de um número. Essa função define a tangente hiperbólica de x como (e^x – e^-x) / (e^x + e^-x), onde e representa a base do logaritmo natural.

Sintaxe e Exemplos

A sintaxe da função TANH no Excel e no Google Planilhas é a seguinte:

=TANH(número)

O parâmetro número é o valor para o qual a tangente hiperbólica será calculada.

Exemplo no Excel:

=TANH(1) // Retorna 0.761594155955765

Exemplo no Google Planilhas:

=TANH(-1) // Retorna -0.761594155955765

Aplicações Práticas

A função TANH é útil em diversas áreas, tais como análise financeira, engenharia e ciências da computação. Seguem dois exemplos práticos onde essa função pode ser aplicada de forma eficaz.

Modelagem de Crescimento Populacional

Na biologia e ecologia, modelos populacionais que consideram a saturação de uma população ao se aproximar do limite de capacidade do ambiente podem ser ajustados com o uso da função TANH.

Exemplo:

  // Capacidade máxima estimada capacidade_maxima = 1000 // Taxa de crescimento inicial taxa_de_crescimento = 0.03 // População inicial populacao_inicial = 100 // Tempo (em dias) t = 365 // Modelo de crescimento utilizando TANH populacao_final = capacidade_maxima * TANH(taxa_de_crescimento * t) + populacao_inicial  

Este modelo projeta a população após um ano, levando em consideração a diminuição do crescimento à medida que a capacidade máxima é atingida.

Análise de Redes Neurais

Em redes neurais artificiais, a função TANH é frequentemente usada como função de ativação para normalizar a saída dos neurônios, mantendo-a no intervalo de -1 a 1. Este aspecto é crucial para otimizar o processo de aprendizado da rede.

Exemplo:

  // Valor de entrada para o neurônio x = 0.5 // Saída do neurônio usando TANH como função de ativação saida_neuronio = TANH(x)  

Este exemplo ilustra a utilização da tangente hiperbólica como função de ativação num neurônio de uma rede neural simples, ajustando a saída para valores entre -1 e 1, o que é benéfico para o aprendizado em redes neurais.

Mais Informações: https://support.microsoft.com/en-us/office/tanh-function-017222f0-a0c3-4f69-9787-b3202295dc6c