Hermite_e 급수(Hermite_e series)를 미분하려면 Python의 hermite_e.hermeder() 메서드를 사용하면 됩니다. 이 메서드는 NumPy의 다항식 모듈에 포함되어 있으며, 에르미트 급수(물리학자 버전이 아닌 통계학자 버전)의 도함수를 손쉽게 계산할 수 있습니다.
각 매개변수의 역할은 다음과 같습니다.
- 첫 번째 매개변수 c : Hermite_e 급수의 계수 배열입니다. c가 다차원 배열일 경우, 각 축(axis)은 서로 다른 변수에 대응하며 각 축의 차수는 해당 인덱스로 결정됩니다.
- 두 번째 매개변수 m : 미분을 수행할 횟수입니다. 반드시 0 이상의 값이어야 합니다. (기본값: 1)
- 세 번째 매개변수 scl : 스칼라 값입니다. 매번 미분이 수행될 때마다 scl이 곱해지며, 최종 결과에는 scl**m이 곱해집니다. 이는 선형 변수 변환(linear change of variable)에 활용됩니다. (기본값: 1)
- 네 번째 매개변수 axis : 미분이 수행될 축입니다. (기본값: 0)
단계별 진행 과정
먼저 필요한 라이브러리를 임포트합니다.
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H
Hermite_e 급수의 계수 배열을 생성합니다.
c = np.array([1,2,3,4])
생성한 배열을 화면에 출력합니다.
print("Our Array...\n",c)배열의 차원을 확인합니다.
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)배열 객체의 데이터 타입을 확인합니다.
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)배열 객체의 형상(shape)을 확인합니다.
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)이제 hermite_e.hermeder() 메서드를 사용하여 Hermite_e 급수를 미분합니다. 여기서는 미분 횟수를 2로 설정하고, 각 미분에 스칼라 -1을 곱합니다.
print("\nResult...\n",H.hermeder(c, 2, scl = -1))전체 예제 코드
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite_e as H
# 계수 배열 생성
c = np.array([1,2,3,4])
# 배열 출력
print("Our Array...\n",c)
# 차원 확인
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)
# 데이터 타입 확인
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)
# 형상 확인
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)
# hermeder() 메서드로 Hermite_e 급수 미분 (2회 미분, 스칼라 -1 적용)
print("\nResult...\n",H.hermeder(c, 2, scl = -1))
실행 결과
Our Array...
[1 2 3 4]
Dimensions of our Array...
1
Datatype of our Array object...
int64
Shape of our Array object...
(4,)
Result...
[ 6. 24.]
실행 결과를 보면, 계수 배열 [1, 2, 3, 4]로 표현된 Hermite_e 급수를 두 번 미분하고 각 단계마다 -1을 곱한 결과로 [6., 24.]가 출력된 것을 확인할 수 있습니다.