你想把 A 调整为新的 A'，使得 eA = CeA'，其中 C 是一个常数（远小于1）。换句话说，你要找一个 k，使得 k.eA 足够小，不会突破ndoublemax或eps。但是我们想把 k 应用到 A 上，所以我们需要把它代入指数。k = eln（k） 和eln（k）.eA =**eA + ln（k）**因此，如果我们从A中增加或减少一个数，eA 会按比例影响。或 A' = A + ln（k）
不幸的是，我认为你的范围对于任何 ln（k） 来说都太大了，无法阻止你违反Matlab双精度的限制。如果你加上一个大的数字，你会得到所有的B等于inf，如果你减去一个大的数字，你会得到所有的B等于零。
所以你需要找到一些方法来同时处理大量的数字和分钟的数字。

在@EJG89的讨论之后，您可以用最大可表示数替换无限值，然后将eps添加到分母中的所有数字。这样就避免了Inf。

A = -1e4*randn(10,20);

B = exp(A);
B(isinf(B)) = realmax;

C = bsxfun(@rdivide,B,sum(B)+eps);

sum(isnan(C(:)))

一种方法可以是诉诸符号计算：

A = -1e4*randn(10,20);
S = sym(A,'d'); %// convert to symbolic
C = exp(S)./repmat(sum(exp(S)),size(S,1),1);

结果C以符号形式给出。例如，第一列将类似于

>> C(:,1)
ans =
   2.9347694526167482187885232843876*10^(-790)
  1.548257079197982942994953632259*10^(-10497)
  8.4257350773369612716806306890481*10^(-6390)
  3.1937456016712092927990884814437*10^(-7937)
  4.0377045095817442881784227420794*10^(-4076)
                                           1.0
  3.3704875581881026436375125643672*10^(-6482)
 8.9221015470879963245101895439354*10^(-12246)
 9.4968643813486260650483647051531*10^(-11252)
 1.8777491443104052522832960625121*10^(-11084)

但请注意，即使使用符号计算，最大的项也被给定为1，而实际上它（稍微）更小。当然，如果你转换成double，你只会得到0或1的值：

>> Cd = eval(C);
>> Cd(:,1)
ans =
     0
     0
     0
     0
     0
     1
     0
     0
     0
     0

直接的方法是不可能的。

A = -1e4*randn(10,20);
B = exp(A);

问题是B已经产生Inf或0。
投降是不可能的。

ndoublemax = realmax
nsinglemax = realmax('single')

ndoublemin = realmin
nsinglemin = realmin('single')

产生：
ndoublemax =
1.7977e+308
nsinglemax =
3.4028e+038
ndoublemin =
2.2251e-308
nsinglemin =
1.1755e-038
所以你对B的价值显然超过了那些价值。
可以通过重写指数using this blog post来进行近似
所以首先重写为：log（Cij）= log（exp（Aij）/sumk（exp（A（kj）
log（Cij）= Aij - log（sumk（exp（A（kj）
其中最后一项可以近似为：m = maxk（A（kj））
log（sumk（exp（A（kj）= m + log（exp（A（kj）-m））
这导致MatLab能够处理更小的值，即可以说是正常化。但仍然没有确切的答案，因为有些值变为零，消除了它们有时的重要贡献。