주어진 복소수 근으로 모닉 다항식을 생성하려면 Python Numpy에서 polynomial.polyfromroots() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 다항식 계수의 1차원 배열을 반환합니다. 모든 근이 실수이면 out도 실수이고, 그렇지 않으면 복소수입니다. 루트 매개변수는 루트를 포함하는 시퀀스입니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다. - from numpy.polynomial import polynomial as P 주어진 복잡한 근 - j = complex(0,1) print("Result...\n&

다항식의 근을 계산하려면 Python Numpy에서 polynomial.polyroots() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 다항식 근의 배열을 반환합니다. 모든 근이 실수이면 out도 실수이고, 그렇지 않으면 복소수입니다. 매개변수 c는 다항식 계수의 1차원 배열입니다. 근 추정치는 컴패니언 행렬의 고유값으로 얻어지며, 복소 평면의 원점에서 멀리 떨어진 근은 이러한 값에 대한 거듭제곱 급수의 수치적 불안정성으로 인해 큰 오류를 가질 수 있습니다. 다중도가 1보다 큰 근은 또한 그러한 점 근처의 계열 값이 근의 오류에 상대적으로

다항식의 근을 계산하려면 Python Numpy에서 polynomial.polyroots() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 다항식 근의 배열을 반환합니다. 모든 근이 실수이면 out도 실수이고 그렇지 않으면 복소수입니다. 매개변수 c는 다항식 계수의 1차원 배열입니다. 근 추정치는 컴패니언 행렬의 고유값으로 얻어지며, 복소 평면의 원점에서 멀리 떨어진 근은 이러한 값에 대한 거듭제곱 급수의 수치적 불안정성으로 인해 큰 오차를 가질 수 있습니다. 다중도가 1보다 큰 근은 또한 그러한 점 근처의 계열 값이 근의 오류에 상대적으로

x와 y의 데카르트 곱에 대한 2차원 체비쇼프 급수를 평가하려면 Python에서 polynomial.chebgrid2d(x, y, c) 메서드를 사용하십시오. 이 방법은 x와 y의 데카르트 곱의 점에서 2차원 체비쇼프 급수의 값을 반환합니다. c의 차원이 2개 미만인 경우 1차원이 암시적으로 모양에 추가되어 2차원이 됩니다. 결과의 모양은 c.shape[2:] + x.shape + y.shape입니다. 매개변수 x와 y는 2차원 계열이며 x와 y의 데카르트 곱의 점에서 평가됩니다. x 또는 y가 목록 또는 튜플이면 먼저 ndarr

x, y, z의 데카르트 곱에 대한 3차원 체비쇼프 급수를 평가하려면 Python에서 polynomial.chebgrid3d(x, y, z) 메서드를 사용하십시오. c의 차원이 3개 미만인 경우 3차원으로 만들기 위해 1차원이 해당 모양에 암시적으로 추가됩니다. 결과의 모양은 c.shape[3:] + x.shape + y.shape + z.shape입니다. 매개변수 x, y 및 z는 x, y 및 z의 데카르트 곱의 점에서 평가되는 3차원 계열입니다. x,`y`, 또는 z가 목록이나 튜플이면 먼저 ndarray로 변환하고, 그렇지

Chebyshev 시리즈를 구별하려면 Python Numpy에서 polynomial.chebder() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 도함수의 체비쇼프 급수를 반환합니다. 축을 따라 m번 미분된 체비쇼프 시리즈 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과에 scl이 곱해집니다. 인수 c는 각 축을 따라 낮은 차수에서 높은 차수의 계수 배열입니다. 예를 들어, [1,2,3]은 1*T_0 + 2*T_1 + 3*T_2 계열을 나타내는 반면 [[1,2],[1 ,2]]는 1*T_0(x)*T_0(y) + 1*T_1(x)*T_0(y) + 2*T_

Chebyshev 시리즈를 구별하려면 Python Numpy에서 polynomial.chebder() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 도함수의 체비쇼프 급수를 반환합니다. 축을 따라 m번 미분된 체비쇼프 시리즈 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과에 scl이 곱해집니다. 인수 c는 각 축을 따라 낮은 차수에서 높은 차수의 계수 배열입니다. 예를 들어, [1,2,3]은 1*T_0 + 2*T_1 + 3*T_2 계열을 나타내는 반면 [[1,2],[1 ,2]]는 1*T_0(x)*T_0(y) + 1*T_1(x)*T_0(y) + 2*T_

Chebyshev 시리즈를 구별하려면 Python Numpy에서 polynomial.chebder() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 도함수의 체비쇼프 급수를 반환합니다. 축을 따라 m번 미분된 체비쇼프 시리즈 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과에 scl이 곱해집니다. 인수 c는 각 축을 따라 낮은 차수에서 높은 차수의 계수 배열입니다. 예를 들어, [1,2,3]은 1*T_0 + 2*T_1 + 3*T_2 계열을 나타내는 반면 [[1,2],[1 ,2]]는 1*T_0(x)*T_0(y) + 1*T_1(x)*T_0(y) + 2*T_

Chebyshev 시리즈를 통합하려면 Python에서 chebyshev.chebint() 메서드를 사용합니다. 축을 따라 lbnd에서 m번 적분된 체비쇼프 시리즈 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과 계열에 scl이 곱해지고 통합 상수 k가 추가됩니다. 첫 번째 매개변수인 c는 Chebyshev 급수 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 다른 축은 해당 인덱스에 의해 주어진 각 축의 차수를 가진 다른 변수에 해당합니다. 두 번째 매개변수인 m은 적분 차수이며 양수여야 합니다. (기본값:1) 세 번째 매개변수 k는 적분 상수

점 x에서 다항식을 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.polyval() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수 x는 x가 목록 또는 튜플이면 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않은 채로 남아 스칼라로 처리됩니다. 어느 경우든 x 또는 그 요소는 자신과 c의 요소와 함께 덧셈과 곱셈을 지원해야 합니다. 두 번째 매개변수 C는 차수 n에 대한 계수가 c[n]에 포함되도록 정렬된 계수의 배열입니다. c가 다차원이면 나머지 인덱스는 여러 다항식을 열거합니다. 2차원의 경우 계수는 c의 열에 저장된

점 x에서 다항식을 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.polyval() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수 x는 x가 목록 또는 튜플이면 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않은 채로 남아 스칼라로 처리됩니다. 두 경우 모두 x 또는 해당 요소는 자체 및 c의 요소와의 덧셈 및 곱셈을 지원해야 합니다. 두 번째 매개변수 C는 차수 n에 대한 계수가 c[n]에 포함되도록 정렬된 계수의 배열입니다. c가 다차원이면 나머지 인덱스는 여러 다항식을 열거합니다. 2차원의 경우 계수는 c의 열에 저장된

점 (x, y)에서 2차원 다항식을 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.polyval2d() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x와 y의 해당 값 쌍으로 구성된 점에서 2차원 다항식의 값을 반환합니다. 매개변수, x, y. 2차원 계열은 점(x, y)에서 평가되며 여기서 x와 y는 모양이 같아야 합니다. x 또는 y가 목록 또는 튜플이면 먼저 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않은 채로 남아 있고 ndarray가 아니면 스칼라로 처리됩니다. 매개변수 c는 다차 i,j 항의 계수가 c[i,j]에

Chebyshev 시리즈를 통합하려면 Python에서 chebyshev.chebint() 메서드를 사용합니다. 축을 따라 lbnd에서 m번 적분된 체비쇼프 시리즈 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과 계열에 scl이 곱해지고 통합 상수 k가 추가됩니다. 첫 번째 매개변수인 c는 Chebyshev 급수 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 다른 축은 해당 인덱스에 의해 주어진 각 축의 차수에 따라 다른 변수에 해당합니다. 두 번째 매개변수인 m은 적분 차수이며 양수여야 합니다. (기본값:1). 세 번째 매개변수 k는 적분 상

Chebyshev 시리즈를 통합하려면 Python에서 chebyshev.chebint() 메서드를 사용합니다. 축을 따라 lbnd에서 m번 적분된 체비쇼프 시리즈 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과 계열에 scl이 곱해지고 통합 상수 k가 추가됩니다. 첫 번째 매개변수인 c는 Chebyshev 급수 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 다른 축은 해당 인덱스에 의해 주어진 각 축의 차수에 따라 다른 변수에 해당합니다. 두 번째 매개변수인 m은 적분 차수이며 양수여야 합니다. (기본값:1). 세 번째 매개변수 k는 적분 상수

x, y, z의 데카르트 곱에 대한 3차원 체비쇼프 급수를 평가하려면 Python에서 polynomial.chebgrid3d(x, y, z) 메서드를 사용하십시오. c의 차원이 3개 미만이면 3차원으로 만들기 위해 1차원이 모양에 암시적으로 추가됩니다. 결과의 모양은 c.shape[3:] + x.shape + y.shape + z.shape입니다. 매개변수 x, y 및 z는 x, y 및 z의 데카르트 곱의 점에서 평가되는 3차원 계열입니다. x,`y`, 또는 z가 목록이나 튜플이면 먼저 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변

x, y, z의 데카르트 곱에 대한 3차원 체비쇼프 급수를 평가하려면 Python에서 polynomial.chebgrid3d(x, y, z) 메서드를 사용하십시오. c의 차원이 3개 미만이면 3차원으로 만들기 위해 1차원이 모양에 암시적으로 추가됩니다. 결과의 모양은 c.shape[3:] + x.shape + y.shape + z.shape입니다. 매개변수 x, y 및 z는 x, y 및 z의 데카르트 곱의 점에서 평가되는 3차원 계열입니다. x,`y` 또는 z가 목록이나 튜플이면 먼저 ndarray로 변환하고, 그렇지 않으면 변경

Chebyshev 시리즈를 구별하려면 Python Numpy에서 polynomial.chebder() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 도함수의 체비쇼프 급수를 반환합니다. 축을 따라 m번 미분된 체비쇼프 시리즈 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과에 scl이 곱해집니다. 인수 c는 각 축을 따라 낮은 차수에서 높은 차수의 계수 배열입니다. 예를 들어, [1,2,3]은 1*T_0 + 2*T_1 + 3*T_2 계열을 나타내는 반면 [[1,2],[1 ,2]] 는 1*T_0(x)*T_0(y) + 1*T_1(x)*T_0(y) + 2*T

Chebyshev 시리즈를 구별하려면 Python Numpy에서 polynomial.chebder() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 도함수의 체비쇼프 급수를 반환합니다. 축을 따라 m번 미분된 체비쇼프 시리즈 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과에 scl이 곱해집니다. 인수 c는 각 축을 따라 낮은 차수에서 높은 차수의 계수 배열입니다. 예를 들어, [1,2,3]은 1*T_0 + 2*T_1 + 3*T_2 계열을 나타내는 반면 [[1,2],[1 ,2]] 는 1*T_0(x)*T_0(y) + 1*T_1(x)*T_0(y) + 2*T

Chebyshev 시리즈를 통합하려면 Python에서 chebyshev.chebint() 메서드를 사용합니다. 축을 따라 lbnd에서 m번 적분된 체비쇼프 시리즈 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과 계열에 scl이 곱해지고 통합 상수 k가 추가됩니다. 첫 번째 매개변수인 c는 Chebyshev 급수 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 다른 축은 해당 인덱스에 의해 주어진 각 축의 차수에 따라 다른 변수에 해당합니다. 두 번째 매개변수인 m은 적분 차수이며 양수여야 합니다. (기본값:1). 세 번째 매개변수 k는 적분 상수

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