르장드르 다항식의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 polynomial.legvander() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 의사 Vandermondematrix를 반환합니다. 반환된 행렬의 모양은 x.shape + (deg + 1,)입니다. 여기서 마지막 인덱스는 해당 르장드르 다항식의 차수입니다. dtype은 변환된 x와 동일합니다. 매개변수 x는 포인트 배열을 반환합니다. 복잡한 요소가 있는지 여부에 따라 dtype이 float64 또는 complex128로 변환됩니다. x가 스칼라이면

Legendre 계열을 통합하려면 Python에서 polynomial.legendre.legint() 메서드를 사용합니다. 이 방법은 축을 따라 lbnd에서 m번 적분된 르장드르 급수 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과 계열에 scl이 곱해지고 통합 상수 k가 추가됩니다. 스케일링 계수는 변수의 선형 변경에 사용됩니다. 첫 번째 매개변수 c는 르장드르 급수 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 differentaxis는 해당 인덱스에 의해 주어진 각 축의 정도를 가진 다른 변수에 해당합니다. 두 번째 매개변수인 m은 적분

르장드르 시리즈를 생성하려면 Python에서 polynomial.legendre.legfromroots() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 계수의 1차원 배열을 반환합니다. 모든 근이 실수이면 out은 실수 배열이고, 일부 근이 복소수이면 결과의 모든 계수가 실수인 경우에도 out은 복소수입니다. 매개변수 루트는 루트를 포함하는 시퀀스입니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import numpy as np from numpy.polynomial import legendre as L Legendre 시리즈를 생성하

포인트 x에서 Hermite_e 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 hermite.hermeval() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수 x는 x가 목록 또는 튜플이면 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않고 그대로 남아 a로 처리됩니다. 스칼라. 두 경우 모두 x 또는 해당 요소는 c의 요소와 함께 덧셈과 곱셈을 지원해야 합니다. 두 번째 매개변수 C는 차수 항에 대한 계수가 c[n]에 포함되도록 정렬된 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 나머지 인덱스는 여러 다항식을 열거합니다. 2차원의 경우

포인트 x에서 Hermite_e 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 hermite.hermeval() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수 x는 x가 목록 또는 튜플이면 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않고 그대로 남아 a로 처리됩니다. 스칼라. 두 경우 모두 x 또는 해당 요소는 c의 요소와 함께 덧셈과 곱셈을 지원해야 합니다. 두 번째 매개변수 C는 차수 항에 대한 계수가 c[n]에 포함되도록 정렬된 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 나머지 인덱스는 여러 다항식을 열거합니다. 2차원의 경우

포인트 x에서 Hermite_e 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 hermite.hermeval() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수 x는 x가 목록 또는 튜플이면 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않고 그대로 남아 a로 처리됩니다. 스칼라. 두 경우 모두 x 또는 해당 요소는 c의 요소와 함께 덧셈과 곱셈을 지원해야 합니다. 두 번째 매개변수 C는 차수 항에 대한 계수가 c[n]에 포함되도록 정렬된 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 나머지 인덱스는 여러 다항식을 열거합니다. 2차원의 경우

르장드르 다항식의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 polynomial.legvander() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 의사 Vandermondematrix를 반환합니다. 반환된 행렬의 모양은 x.shape + (deg + 1,)입니다. 여기서 마지막 인덱스는 해당 르장드르 다항식의 차수입니다. dtype은 변환된 x와 동일합니다. 매개변수 x는 포인트 배열을 반환합니다. 복잡한 요소가 있는지 여부에 따라 dtype이 float64 또는 complex128로 변환됩니다. x가 스칼라이면

르장드르 다항식의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서legendre.legvander2d() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 의사 Vandermondematrix를 반환합니다. 반환된 행렬의 모양은 x.shape + (deg + 1,)입니다. 여기서 마지막 인덱스는 해당 르장드르 다항식의 차수입니다. dtype은 변환된 x와 동일합니다. 매개변수 x, y는 모두 같은 모양의 점 좌표 배열입니다. dtypes는 요소가 복잡한지 여부에 따라 float64 또는 complex128로 변환됩니다. 스

르장드르 다항식의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서legendre.legvander2d() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 의사 Vandermondematrix를 반환합니다. 반환된 행렬의 모양은 x.shape + (deg + 1,)입니다. 여기서 마지막 인덱스는 해당 르장드르 다항식의 차수입니다. dtype은 변환된 x와 동일합니다. 매개변수 x, y는 모두 같은 모양의 점 좌표 배열입니다. 복잡한 요소가 있는지 여부에 따라 dtype이 float64 또는 complex128로 변환됩니다.

Hermite_e 다항식과 x, y, z 샘플 포인트의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 hermite_e.hermevander3d()를 사용합니다. 이 메서드는 pseudoVandermondematrix를 반환합니다. 매개변수 x, y, z는 모두 같은 모양의 점 좌표 배열입니다. dtypes는 요소가 복잡한지 여부에 따라 float64 또는 complex128로 변환됩니다. 스칼라는 1차원 배열로 변환됩니다. 매개변수 deg는 [x_deg, y_deg, z_deg] 형식의 최대 각도 목록입니

점 x, y, z에서 3D 르장드르 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.legendre.legval3d() 메서드를 사용합니다. 이 방법은 x, y, z에서 해당 값의 3배로 구성된 점에 대한 다차원 다항식의 값을 반환합니다. c의 차원이 3개 미만이면 3차원으로 만들기 위해 1차원이 해당 모양에 암시적으로 추가됩니다. 결과의 모양은 c.shape[3:] + x.shape입니다. 첫 번째 매개변수는 x, y, z입니다. 3차원 계열은 점(x, y, z)에서 평가되며 여기서 x, y 및 z는 모양이 같

x와 y의 데카르트 곱에 대한 2D 르장드르 급수를 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.legendre.leggrid2d() 메서드를 사용하십시오. 이 방법은 x와 y의 데카르트 곱의 점에서 2차원 체비쇼프 급수의 값을 반환합니다. c의 차원이 2개 미만인 경우 2차원으로 만들기 위해 1차원이 해당 모양에 암시적으로 추가됩니다. 결과의 모양은 c.shape[2:] + x.shape + y.shape입니다. 첫 번째 매개변수는 x, y입니다. 2차원 계열은 x와 y의 데카르트 곱의 점에서 평가됩니다. x 또는

르장드르 다항식의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서legendre.legvander2d() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 의사 Vandermondematrix를 반환합니다. 반환된 행렬의 모양은 x.shape + (deg + 1,)입니다. 여기서 마지막 인덱스는 해당 르장드르 다항식의 차수입니다. dtype은 변환된 x와 동일합니다. 매개변수 x, y는 모두 같은 모양의 점 좌표 배열입니다. dtypes는 요소가 복잡한지 여부에 따라 float64 또는 complex128로 변환됩니다. 스

x, y, z 샘플 포인트가 있는 르장드르 다항식의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 legendre.legvander3d() 메서드를 사용합니다. 도 및 샘플 포인트(x, y, z)의 의사 방데르몽드 행렬을 반환합니다. 매개변수 x, y, z는 모두 같은 모양의 점 좌표 배열입니다. dtypes는 요소가 복잡한지 여부에 따라 float64 또는 complex128로 변환됩니다. 스칼라는 1차원 배열로 변환됩니다. 매개변수 deg는 [x_deg, y_deg, z_deg] 형식의 최대 각도 목록

정보의 자유 − 정보의 자유(FOI)는 개인과 일반 대중이 자신의 이익과 관련된 정보에 액세스할 권리가 있다는 원칙을 광범위하게 정의하는 개념입니다. 유엔은 정보의 자유를 기본적인 인권으로 규정합니다. UN은 FOI가 정부가 제도적 투명성을 제공함으로써 책임을 질 수 있다고 규정하고 있으므로 관할권 내에서 법의 지배를 유지하는 데 필수적이라고 주장합니다. 정보의 자유는 국가의 영향을 받는 정보에 접근할 수 있는 시민의 권리를 정의합니다. 일부 국가에서는 이러한 자유가 헌법상의 권리로 제공됩니다. FOI 규정 및 관행의 주요 원칙

다항식을 르장드르 시리즈로 변환하려면 Python Numpy의 legendre.poly2lag() 메서드를 사용합니다. 가장 낮은 차수에서 가장 높은 차수로 정렬된 다항식의 계수를 나타내는 배열을 최저에서 최고 학위. 이 메서드는 등가Legendre 계열의 계수를 포함하는 1차원 배열을 반환합니다. 매개변수 pol은 다항식 계수를 포함하는 1차원 배열입니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import numpy as np from numpy.polynomial import legendre as L numpy.arr

하나의 Hermite_e 시리즈를 다른 시리즈에 추가하려면 PythonNumpy에서 polynomial.hermite.heremadd() 메서드를 사용하십시오. 이 메서드는 합계의 Hermite_e 계열을 나타내는 배열을 반환합니다. 두 Hermite_e 시리즈 c1 + c2의 합을 반환합니다. 인수는 가장 낮은 차수에서 가장 높은 순서로 정렬된 계수 시퀀스입니다. 즉, [1,2,3]은 시리즈 P_0 + 2*P_1 + 3*P_2를 나타냅니다. 매개변수 c1 및 c2는 낮은 것에서 높은 순서로 정렬된 Hermite_e 계열 계수의 1

하나의 Hermite_e 시리즈를 다른 시리즈로 빼려면 Python Numpy에서 polynomial.hermite.hermesub() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 차이의 Hermite_e 시리즈를 나타내는 배열을 반환합니다. 두 Hermite_e 시리즈 c1 - c2의 차이를 반환합니다. 계수의 시퀀스는 가장 낮은 차수부터 가장 높은 항까지입니다. 즉, [1,2,3]은 시리즈 P_0 + 2*P_1 + 3*P_2를 나타냅니다. 매개변수 c1 및 c2는 낮은 것에서 높은 순서로 정렬된 Hermite_e 계열 계수의 1차원 배열입

Hermite_e 시리즈에 x(여기서 x는 독립 변수)를 곱하려면 Python Numpy에서 다항식.hermite.hermemulx() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 곱셈의 결과를 나타내는 배열을 반환합니다. 매개변수 c는 낮은 값에서 높은 순서로 정렬된 Hermite_e 계열 계수의 1차원 배열입니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import numpy as np from numpy.polynomial import hermite_e as H 배열 생성 - c = np.array([1, 2, 3]) 배열 표

르장드르 계열을 구별하려면 Python에서 polynomial.laguerre.legder() 메서드를 사용합니다. 축을 따라 m번 미분된 르장드르 시리즈 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과에 scl이 곱해집니다. 첫 번째 매개변수 c는 르장드르 급수 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 differentaxis는 해당 인덱스에 의해 주어진 각 축의 차수를 가진 다른 변수에 해당합니다. 두 번째 매개변수인 m은 취한 도함수의 수이며 음수가 아니어야 합니다. (기본값:1). 세 번째 매개변수인 scl은 스칼라입니다. 각 미