포인트 x에서 Hermite 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 hermite.hermval() 메서드를 사용하십시오. 첫 번째 매개변수 x는 x가 목록 또는 튜플이면 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않은 채로 남아 스칼라로 처리됩니다. 어느 경우든 x 또는 그 요소는 자체 및 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

포인트 x에서 Hermite 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 hermite.hermval() 메서드를 사용하십시오. 첫 번째 매개변수 x는 x가 목록 또는 튜플이면 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않은 채로 남아 스칼라로 처리됩니다. 어느 경우든 x 또는 그 요소는 자체 및 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

포인트 x에서 Hermite 시리즈를 평가하려면 Python Numpy에서 hermite.hermval() 메서드를 사용하십시오. 첫 번째 매개변수 x는 x가 목록 또는 튜플이면 ndarray로 변환되고, 그렇지 않으면 변경되지 않은 채로 남아 스칼라로 처리됩니다. 어느 경우든 x 또는 그 요소는 자체 및 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 (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

x와 y의 데카르트 곱에 대한 2차원 Hermite 시리즈를 평가하려면 Python에서 hermite.hermgrid2d(x,y, c) 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x와 y의 데카르트 곱의 점에서 2차원 다항식의 값을 반환합니다. 매개변수는 x, y입니다. 2차원 계열은 x와 y의 데카르트 곱의 점에서 평가됩니다. x 또는 y가 목록이나 튜플이면 먼저 ndarray로 변환하고, 그렇지 않으면 변경하지 않고 그대로 두고 ndarray가 아니면 스칼라로 처리합니다. 매개변수 c는 차수 i,j에 대한 계수가 c[i,j]에 포함되

데이터에 대한 Hermite 계열의 최소 제곱 맞춤을 얻으려면 PythonNumpy에서 hermite.hermfit() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 낮은 것에서 높은 순서로 Hermite 계수를 반환합니다. y가 2차원이면 y의 k열에 있는 데이터에 대한 계수는 k열에 있습니다. 매개변수 x는 M 샘플(데이터) 점(x[i], y[i])의 x 좌표입니다. 매개변수 y는 샘플 점의 y 좌표입니다. 동일한 x 좌표를 공유하는 샘플 점의 여러 세트는 y에 대해 하나의 데이터 세트를 포함하는 2차원 배열을 전달하여 하나의 폴리핏 호출에

Hermite 다항식에서 작은 후행 계수를 제거하려면 Python Numpy에서 hermite.hermtrim() 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

Hermite 시리즈를 다항식으로 변환하려면 Python Numpy에서 hermite.herm2poly() 메서드를 사용합니다. 표준 기준으로) 가장 낮은 등급에서 가장 높은 등급으로 정렬됩니다. 이 메서드는 가장 낮은 차수에서 가장 높은 순으로 정렬된 등가 다항식(표준 기준에 상대적)의 계수를 포함하는 1차원 배열을 반환합니다. 매개변수 c는 에르미트 계열 계수를 포함하는 1차원 배열로, 가장 낮은 차수에서 가장 높은 순으로 정렬됩니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - import numpy as np from n

다항식을 Hermite 시리즈로 변환하려면 Python Numpy에서 hermite.poly2herm() 메서드를 사용합니다. 가장 낮은 차수에서 가장 높은 차수로 정렬된 다항식의 계수를 나타내는 배열을 최저에서 최고 학위. 이 메서드는 등가의 Hermite 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 hermite as H numpy

하나의 Laguerre 시리즈를 다른 시리즈에 추가하려면 PythonNumpy에서 polynomial.laguerre.lagadd() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 합계의 Laguerre 급수를 나타내는 배열을 반환합니다. 두 Laguerre 급수 c1 + c2의 합을 반환합니다. 인수는 가장 낮은 차수에서 가장 높은 항으로 정렬된 계수 시퀀스입니다. 즉, [1,2,3]은 시리즈 P_0 + 2*P_1 + 3*P_2를 나타냅니다. 매개변수 c1 및 c2는 정렬된 라게르 시리즈 계수의 1차원 배열입니다. 낮은 곳에서 높은 곳으로.

x와 y의 데카르트 곱에 대한 2차원 Hermite 시리즈를 평가하려면 Python에서 hermite.hermgrid2d(x,y, c) 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x와 y의 데카르트 곱의 점에서 2차원 다항식의 값을 반환합니다. 매개변수는 x, y입니다. 2차원 계열은 x와 y의 데카르트 곱의 점에서 평가됩니다. x 또는 y가 목록이나 튜플이면 먼저 ndarray로 변환하고, 그렇지 않으면 변경하지 않고 그대로 두고 ndarray가 아니면 스칼라로 처리합니다. 매개변수 c는 차수 i,j에 대한 계수가 c[i,j]에 포함되

x와 y의 데카르트 곱에 대한 2차원 Hermite 시리즈를 평가하려면 Python에서 hermite.hermgrid2d(x,y, c) 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x와 y의 데카르트 곱의 점에서 2차원 다항식의 값을 반환합니다. 매개변수는 x, y입니다. 2차원 계열은 x와 y의 데카르트 곱의 점에서 평가됩니다. x 또는 y가 목록이나 튜플이면 먼저 ndarray로 변환하고, 그렇지 않으면 변경하지 않고 그대로 두고 ndarray가 아니면 스칼라로 처리합니다. 매개변수 c는 차수 i,j에 대한 계수가 c[i,j]에 포함되

주어진 근을 가진 체비쇼프 시리즈를 생성하려면 파이썬 Numpy에서 chebyshev.chebfromroots() 메소드를 사용하십시오. 이 메서드는 계수의 1차원 배열을 반환합니다. 모든 근이 실수이면 out은 실수형 배열이고, 일부 근이 복소수이면 결과의 모든 계수가 실수인 경우에도 out은 복소수입니다. 루트 매개변수는 루트를 포함하는 시퀀스입니다. 단계 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다 - from numpy.polynomial import chebyshev as C 주어진 복잡한 근 - j = complex(0,1)

다항식의 근을 계산하려면 Python Numpy에서 chebyshev.chebroots() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 계열의 근 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 더 큰 오

다항식의 근을 계산하려면 Python Numpy에서 chebyshev.chebroots() 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 계열의 근 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 더 큰 오

Chebyshev 다항식의 Vandermonde 행렬을 생성하려면 Python Numpy에서 chebyshev.chebvander()를 사용합니다. 이 메서드는 Vandermonde 행렬을 반환합니다. 반환된 행렬의 모양은 x.shape + (deg + 1,)이며, 여기서 마지막 인덱스는 해당 Chebyshev 다항식의 차수입니다. dtype은 변환된 x와 동일합니다. 매개변수 a는 점의 배열입니다. dtype은 요소가 복잡한지 여부에 따라 float64 또는 complex128로 변환됩니다. x가 스칼라이면 1차원 배열로 변환됩

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

Hermite 계열을 구별하려면 Python에서 hermite.hermder() 메서드를 사용합니다. 첫 번째 매개변수는 Hermite 계열 계수의 배열입니다. c가 다차원인 경우 다른 축은 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 미분에 scl을 곱합니다. 최종 결과는 scl**m을 곱한 것입니다. 이것은 변수의 선형 변화에 사용하기 위한 것입니다. (기본값:1)

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

x, y 및 z의 데카르트 곱에 대한 3차원 Hermite 시리즈를 평가하려면 Python에서 thehermite.hermgrid3d(x, y, z, c) 메서드를 사용합니다. 이 메서드는 x, y 및 z의 데카르트 곱의 점에서 3차원 다항식의 값을 반환합니다. 매개변수는 x, y, z입니다. 3차원 계열은 x, y 및 z의 데카르트곱의 점에서 평가됩니다. x,`y`, 또는 z가 목록이나 튜플이면 먼저 ndarray로 변환하고, 그렇지 않으면 변경하지 않고 그대로 두고 ndarray가 아니면 스칼라로 처리합니다. 매개변수 c는