Laguerre 시리즈를 통합하려면 Python에서 laguerre.lagint() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 축을 따라 lbnd에서 m번 적분된 Laguerre 시리즈 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과 계열에 scl이 곱해지고 통합 상수 k가 추가됩니다. 스케일링 인자는 변수의 선형 변화에 사용됩니다. 첫 번째 매개변수인 c는 Laguerre 급수 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 differentaxis는 해당 인덱스에 의해 주어진 각 축의 정도를 가진 다른 변수에 해당합니다. 두 번째 매개변수인 m은 적분

Laguerre 시리즈를 통합하려면 Python에서 laguerre.lagint() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 축을 따라 lbnd에서 m번 적분된 Laguerre 시리즈 계수 c를 반환합니다. 각 반복에서 결과 계열에 scl이 곱해지고 통합 상수 k가 추가됩니다. 스케일링 인자는 변수의 선형 변화에 사용됩니다. 첫 번째 매개변수인 c는 Laguerre 급수 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 다른 축은 해당 인덱스에 의해 주어진 각 축의 정도에 따라 다른 변수에 해당합니다. 두 번째 매개변수인 m은 적분 차수이며 양수여

점 x에서 라게르 시리즈를 평가하려면 PythonNumpy에서 polynomial.laguerre.lagval() 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 c

점 x의 배열에서 Laguerre 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.laguerre.lagval() 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 열거합니

점 x의 다차원 배열에서 Laguerre 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.laguerre.lagval() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수는 x입니다. x가 목록이나 튜플이면 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않고 스칼라로 처리됩니다. 두 경우 모두 x orits 요소는 자신과 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 열거합

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

Hermite 계열의 근을 계산하려면 Python Numpy에서 hermite.hermroots() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 계열의 루트 배열을 반환합니다. 모든 근이 실수이면 out도 실수이고, 그렇지 않으면 복소수입니다. 매개변수 c는 계수의 1차원 배열입니다. 근 추정치는 컴패니언 행렬의 고유값으로 얻어지며, 복소 평면의 원점에서 멀리 떨어진 근은 해당 값에 대한 계열의 수치적 불안정성으로 인해 큰 오차를 가질 수 있습니다. 다중도가 1보다 큰 근은 이러한 점 근처의 계열 값이 근의 오류에 상대적으로 둔감하기 때문에

Hermite 다항식의 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 hermite.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 배열로

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

점 x에서 2D Laguerre 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.laguerre.lagval2d() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x와 y의 해당 값 쌍으로 구성된 점에서 2차원 다항식의 값을 반환합니다. 첫 번째 매개변수는 x, y입니다. 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. 두 번째 매개변

점 (x,y,z)에서 3D Laguerre 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 polynomial.laguerre.lagval3d() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x, y, z의 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 동

x와 y의 데카르트 곱에 대한 2차원 라게르 급수를 평가하려면 Python에서 다항식.laguerre.laggrid2d() 메서드를 사용하십시오. 이 메서드는 x와 y의 데카르트 곱의 점에서 2차원 Laguerre 급수의 값을 반환합니다. c의 차원이 2개 미만인 경우 1차원이 암시적으로 모양에 추가되어 2차원이 됩니다. 결과의 모양은 c.shape[2:] + x.shape + y.shape입니다. 첫 번째 매개변수 x, y는 x와 y의 데카르트 곱의 점에서 평가되는 2차원 시리즈입니다. x 또는 y가 목록이나 튜플이면 먼저 n

Hermite 계열을 통합하려면 Python에서 hermite.hermint() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수인 c는 Hermite 계열 계수의 배열입니다. c가 다차원이면 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 상수입니다. lbnd의 첫 번째 적분 값은 목록의 첫 번째 값이고, lbnd의 두 번째 적분 값은 두 번째 값입니다. k ==[](기본값)이면 모든 상수가 0으로 설정됩

점 (x, y)에서 2D Hermite 시리즈를 평가하려면 PythonNumpy에서 hermite.hermval2d() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x와 y의 해당 값 쌍으로 형성된 점에서 2차원 다항식의 값을 반환합니다. 첫 번째 매개변수는 x,y입니다. 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. 두 번째 매개변수 C는 다차항의

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

주어진 복잡한 근을 가진 Hermite 계열을 생성하려면 Python Numpy에서 hermite.hermfromroots() 메서드를 사용하십시오. 이 메서드는 계수의 1차원 배열을 반환합니다. 모든 근이 실수이면 out은 실수형 배열이고, 일부 근이 복소수이면 결과의 모든 계수가 실수인 경우에도 out은 복소수입니다. 매개변수 루트는 루트를 포함하는 시퀀스입니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - from numpy.polynomial import hermite as H 주어진 복소수 근을 가진 Hermite 계열

x, y 및 z의 데카르트 곱에 대한 3차원 라게르 급수를 평가하려면 Python에서 다항식.laguerre.laggrid3d() 메서드를 사용하십시오. 이 메서드는 x, y 및 z의 데카르트 곱의 점에서 3차원 Laguerre 급수의 값을 반환합니다. c의 차원이 3개 미만이면 3차원으로 만들기 위해 1차원이 모양에 암시적으로 추가됩니다. 결과의 모양은 c.shape[3:] + x.shape + y.shape + z.shape입니다. 첫 번째 매개변수 x, y, z는 x, y, z의 데카르트 곱의 점에서 평가되는 3차원 계열입니

x, y 및 z의 데카르트 곱에 대한 3차원 라게르 급수를 평가하려면 Python에서 다항식.laguerre.laggrid3d() 메서드를 사용하십시오. 이 메서드는 x, y 및 z의 데카르트 곱의 점에서 3차원 Laguerre 급수의 값을 반환합니다. c의 차원이 3개 미만이면 3차원으로 만들기 위해 1차원이 모양에 암시적으로 추가됩니다. 결과의 모양은 c.shape[3:] + x.shape + y.shape + z.shape입니다. 첫 번째 매개변수 x, y, z는 x, y, z의 데카르트 곱의 점에서 평가되는 3차원 계열입니

Hermite 계열을 통합하려면 Python에서 hermite.hermint() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수인 c는 Hermite 계열 계수의 배열입니다. c가 다차원이면 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 상수입니다. lbnd의 첫 번째 적분 값은 목록의 첫 번째 값이고, lbnd의 두 번째 적분 값은 두 번째 값입니다. k ==[](기본값)이면 모든 상수가 0으로 설정됩

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 매개변수 k는 적분 상수입니다. lbnd의 첫 번째 적분 값은 목록의 첫 번째 값이고, lbnd의 두 번째 적분 값은 두 번째 값입니다. k ==[](기본값)이면 모든 상수가 0으로 설