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 목록 또는 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

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 매개변수 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 매개변수는 적분 상수(들)

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 매개변수 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 매개변수는 적분 상수(들)

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 매개변수는 적분 상수(들

주어진 루트로 Hermite 시리즈를 생성하려면 PythonNumpy에서 hermite.hermfromroots() 메서드를 사용하십시오. 이 메서드는 계수의 1차원 배열을 반환합니다. 모든 근이 실수이면 out은 실수 배열이고, 일부 근이 복소수이면 결과의 모든 계수가 실수인 경우에도 out은 복소수입니다. 매개변수 root는 근을 포함하는 시퀀스입니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H 주어진 근을 가진 H

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 - numpy

Hermite 다항식과 x, y, z 샘플 포인트의 의사 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 hermite.hermvander3d()를 사용합니다. 이 메서드는 의사 Vandermondematrix를 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 목록입니다. 단계 먼

하나의 Laguerre 시리즈를 다른 시리즈에서 빼려면 Python Numpy에서 polynomial.laguerre.lagsub() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 차이를 나타내는 Laguerre 시리즈 계수의 배열을 반환합니다. 두 Laguerre 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 Laguerre 급수 계수의 1차원 배열입니

Laguerre 계열에 독립 변수를 곱하려면 Python에서 polynomial.laguerre.lagmulx() 메서드를 사용합니다. Laguerre 급수 c에 x를 곱합니다. 여기서 x는 독립 변수입니다. 매개변수 c는 낮은 것에서 높은 순서로 정렬된 Laguerre 급수 계수의 1차원 배열입니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L 배열 생성 - c = np.array([1, 2, 3]) 배열 표시 -

하나의 Laguerre 시리즈를 다른 시리즈로 곱하려면 PythonNumpy에서 polynomial.laguerre.lagmul() 메서드를 사용하십시오. 두 Laguerre 급수 c1 * c2의 곱을 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 Laguerre 급수 계수의 1차원 배열입니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import numpy as n

하나의 Laguerre 시리즈를 다른 시리즈로 나누려면 PythonNumpy에서 polynomial.laguerre.lagdiv() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 몫과 나머지를 나타내는 Laguerre 시리즈 계수의 [quo,rem] 배열을 반환합니다. 두 Laguerre 급수 c1 / c2의 나머지가 있는 몫을 반환합니다. 인수는 가장 낮은 순서의 항에서 가장 높은 순서의 계수 시퀀스입니다. 예를 들어 [1,2,3]은 시리즈 P_0 + 2*P_1 +3*P_2를 나타냅니다. 매개변수 c1 및 c2는 낮은 것에서 높은 순서로 정

Laguerre 급수를 거듭제곱하려면 PythonNumpy에서 polynomial.laguerre.lagpow() 메서드를 사용하십시오. 이 메서드는 거듭제곱으로 올린 Laguerre 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. 파워 파워로 상승한 Laguerre 시리즈 c를 반환합니다. 인수 c는 낮은 것에서 높은 것으로 정렬된 계수의 시퀀스입니다. 즉, [1,2,3]은 시리즈 P_0 + 2*P_1 + 3*P_2입니

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 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 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

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 목록 또는 튜플이면 먼저 n

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

Laguerre 계열을 구별하려면 Python에서 laguerre.lagder() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 축을 따라 m번 미분된 라게르 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*L_0 + 2*L_1 + 3*L_2 계열을 나타내고 [[1,2],[1 ,2]]는 1*L_0(x)*L_0(y) + 1*L_1(x)*L_0(y) + 2*L_0(x)*L_1(y) + 2*L_1(x)*L_1(y)을 나타냅니다

Laguerre 계열을 구별하려면 Python에서 laguerre.lagder() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 축을 따라 m번 미분된 라게르 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*L_0 + 2*L_1 + 3*L_2 계열을 나타내고 [[1,2],[1 ,2]]는 1*L_0(x)*L_0(y) + 1*L_1(x)*L_0(y) + 2*L_0(x)*L_1(y) + 2*L_1(x)*L_1(y)을 나타냅니다