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

Hermite 다항식의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 thehermite.hermvander2d()를 사용합니다. 이 메서드는 의사 Vandermonde 행렬을 반환합니다. 매개변수 x, y는 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] 형식의 최대 각도 목록입니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - impo

Hermite 다항식의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 thehermite.hermvander2d()를 사용합니다. 이 메서드는 의사 Vandermonde 행렬을 반환합니다. 매개변수 x, y는 모두 같은 모양의 점 좌표 배열입니다. 복잡한 요소가 있는지 여부에 따라 dtype이 float64 또는 complex128로 변환됩니다. 스칼라는 1차원 배열로 변환됩니다. 매개변수 deg는 [x_deg, y_deg] 형식의 최대 각도 목록입니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - imp

Laguerre 다항식에서 작은 후행 계수를 제거하려면 Python numpy에서 laguerre.lagtrim() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 후행 0이 제거된 1차원 배열을 반환합니다. 결과 시리즈가 비어 있으면 단일 0을 포함하는 시리즈가 반환됩니다. 작음은 절대값이 작음을 의미하며 매개변수 tol에 의해 제어됩니다. 후행은 예를 들어 [0, 1, 1, 0, 0]에서 가장 높은 차수 계수를 의미합니다(0 + x + x**2 + 0*x**3 + 0*x**4를 나타냄). 3차 및 4차 계수 모두 트리밍됩니다. 매개변수 c는

라게르 시리즈를 다항식으로 변환하려면 Python Numpy에서 laguerre.lag2poly() 메서드를 사용합니다. 라게르 시리즈의 계수를 나타내는 배열을 낮은 차수에서 가장 높은 순서로 등가 다항식(상대 표준 기준으로) 가장 낮은 등급에서 가장 높은 등급으로 정렬됩니다. 이 메서드는 가장 낮은 차수에서 가장 높은 순으로 정렬된 등가 다항식의 계수를 포함하는 1차원 배열을 반환합니다. 매개변수 c는 라게르 급수 계수를 포함하는 1차원 배열로, 가장 낮은 차수에서 가장 높은 순서로 정렬됩니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를

다항식을 라게르 시리즈로 변환하려면 Python Numpy에서 laguerre.poly2lag() 메서드를 사용합니다. 가장 낮은 차수에서 가장 높은 차수로 정렬된 다항식의 계수를 나타내는 배열을 최저에서 최고 학위. 이 메서드는 해당하는 Laguerre 급수의 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 laguerre as L numpy

하나의 Legendre 시리즈를 다른 시리즈에 추가하려면 PythonNumpy에서 polynomial.legendre.legadd() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 합계의 르장드르 계열을 나타내는 배열을 반환합니다. 두 르장드르 시리즈 c1 + c2의 합을 반환합니다. 인수는 최하위 항에서 최상위 항으로 정렬된 계수 시퀀스입니다. 즉, [1,2,3]은 시리즈 P_0 + 2*P_1 + 3*P_2를 나타냅니다. 매개변수 c1 및 c2는 순서가 지정된 르장드르 시리즈 계수의 1차원 배열입니다. 낮은 곳에서 높은 곳으로. 단계 먼저

하나의 르장드르 시리즈를 다른 시리즈에서 빼려면 Python Numpy에서 polynomial.legendre.legsub() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 합계의 르장드르 계열을 나타내는 배열을 반환합니다. 두 르장드르 시리즈 c1 - c2의 차이를 반환합니다. 인수는 최하위 항에서 최상위 항으로 정렬된 계수 시퀀스입니다. 즉, [1,2,3]은 시리즈 P_0 + 2*P_1 + 3*P_2를 나타냅니다. 매개변수 c1 및 c2는 순서가 지정된 르장드르 시리즈 계수의 1차원 배열입니다. 낮은 곳에서 높은 곳으로. 단계 먼저 필요

르장드르 시리즈 c에 x(x는 독립 변수)를 곱하려면 Python Numpy에서 polynomial.laguerre.legmulx() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 곱셈의 결과를 나타내는 배열을 반환합니다. 두 르장드르 시리즈 c1 - c2의 차이를 반환합니다. 인수는 최하위 항에서 가장 높은 항으로 정렬된 계수의 시퀀스입니다. 즉, [1,2,3]은 P_0 + 2*P_1 + 3*P_2 계열을 나타냅니다. 매개변수 c는 낮은 것에서 높은 것으로 정렬된 르장드르 급수 계수의 1차원 배열입니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵

하나의 Legendre 시리즈를 다른 것과 곱하려면 Python Numpy에서 polynomial.legendre.legmul() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 제품의 르장드르 계열을 나타내는 배열을 반환합니다. 두 개의 르장드르 계열 c1 * c2의 곱을 반환합니다. 인수는 가장 낮은 차수에서 가장 높은 순으로 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 르장드르 급수 계수의 1차원 배열입니다. 단계 먼저 필요

하나의 르장드르 시리즈를 다른 르장드르 시리즈로 나누려면 PythonNumpy에서 polynomial.legendre.legdiv() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 몫과 나머지를 나타내는 Legendre 시리즈 계수의 quo, rem을 반환합니다. 두 개의 르장드르 급수 c1 / c2의 나머지가 있는 몫을 반환합니다. 인수는 최하위 항에서 가장 높은 계수의 시퀀스입니다. 예를 들어 [1,2,3]은 P_0 + 2*P_1 +3*P_2 계열을 나타냅니다. 매개변수 c1 및 c2는 낮은 것에서 높은 순서로 정렬된 르장드르 급수 계수의

x, y, z 샘플 포인트가 있는 Laguerre 다항식의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 laguerre.lagvander3d()를 사용합니다. 매개변수 x, y, z는 점의 배열을 반환합니다. dtype은 요소가 복잡한지 여부에 따라 float64 또는 complex128로 변환됩니다. x가 스칼라이면 1차원 배열로 변환됩니다. 매개변수 deg는 [x_deg, y_deg, z_deg] 형식의 최대 각도 목록입니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import numpy as

x, y, z 샘플 포인트가 있는 Laguerre 다항식의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 laguerre.lagvander3d()를 사용합니다. 매개변수 x, y, z는 점의 배열을 반환합니다. dtype은 요소가 복잡한지 여부에 따라 float64 또는 complex128로 변환됩니다. x가 스칼라이면 1차원 배열로 변환됩니다. 매개변수 deg는 [x_deg, y_deg, z_deg] 형식의 최대 각도 목록입니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import numpy as

Hermite 계열을 통합하려면 Python에서 hermite.hermint() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수인 c는 Hermite 계열 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 매개변수는 적분 상수(들)입니다. lbnd의 첫 번째 적분 값은 목록의 첫 번째 값이고, lbnd의 두 번째 적분 값은 두 번째 값입니다. k ==[](기본값)이면 모든 상수가 0으로

르장드르 시리즈를 거듭제곱하려면 PythonNumpy에서 polynomial.legendre.legpow() 메서드를 사용하세요. 이 메서드는 멱승으로 올린 르장드르 급수 c를 반환합니다. 인수 c는 낮은 것에서 높은 것으로 정렬된 계수의 시퀀스입니다. 즉, [1,2,3]은 시리즈 P_0 + 2*P_1 + 3*P_2입니다. 르장드르 시리즈 c를 거듭제곱으로 올린 값을 반환합니다. 인수 c는 낮은 것에서 높은 것으로 정렬된 계수의 시퀀스입니다. 즉, [1,2,3]은 시리즈 P_0 + 2*P_1 + 3*P_2입니다. 매개변수 c는 낮

점 x에서 르장드르 시리즈를 평가하려면 PythonNumpy에서 polynomial.legendre.legval() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수는 x입니다. x가 목록 또는 튜플이면 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않고 스칼라로 처리됩니다. 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 계수는

점 x에서 르장드르 시리즈를 평가하려면 PythonNumpy에서 polynomial.legendre.legval() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수는 x입니다. x가 목록 또는 튜플이면 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않고 스칼라로 처리됩니다. 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 계수는

점 x의 배열에서 르장드르 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.legendre.legval() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수는 x입니다. x가 목록 또는 튜플이면 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않은 채로 남아 스칼라로 처리됩니다. 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. 2

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

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 동일한 모