numpy.polynomial.hermite.hermint
-
numpy.polynomial.hermite.hermint(c, m=1, k=[], lbnd=0, scl=1, axis=0)[source] -
Интегрирование ряда Эрмита.
Возвращает коэффициенты ряда Эрмита
cинтегрированныеmраз отlbndпоaxis. На каждой итерации результирующий ряд умножается наsclи добавляется константа интегрированияk. Коэффициент масштабирования используется для линейного изменения переменной. («Будьте осторожны»: обратите внимание, что в зависимости от выполняемых операций,sclможет быть обратной величиной ожидаемой; для получения дополнительной информации см. раздел «Примечания» ниже.) Аргументcпредставляет собой массив коэффициентов от низшего к высшему степени вдоль каждой оси, например, [1,2,3] представляет рядH_0 + 2*H_1 + 3*H_2, а [[1,2],[1,2]] представляет1*H_0(x)*H_0(y) + 1*H_1(x)*H_0(y) + 2*H_0(x)*H_1(y) + 2*H_1(x)*H_1(y), если ось axis=0 являетсяx, а ось axis=1 являетсяy.Параметры: c : array_like
Массив коэффициентов ряда Эрмита. Если c является многомерным, разные оси соответствуют различным переменным, а степень на каждой оси задается соответствующим индексом.
m : int, необязательно
Порядок интегрирования, должен быть положительным. (По умолчанию: 1)
k : {[], список, скаляр}, необязательно
Константы интегрирования. Значение первого интеграла в
lbnd- это первое значение в списке, значение второго интеграла вlbnd- второе значение и т. д. Еслиk == [](по умолчанию), все константы устанавливаются в ноль. Еслиm == 1, вместо списка может быть указано одно скалярное значение.lbnd : скаляр, необязательно
Нижняя граница интеграла. (По умолчанию: 0)
scl : скаляр, необязательно
После каждого интегрирования результат умножается на
sclперед добавлением константы интегрирования. (По умолчанию: 1)axis : int, необязательно
Ось, по которой выполняется интегрирование. (По умолчанию: 0).
Добавлена в версии 1.7.0.
Возвращает: S : ndarray
Коэффициенты ряда Эрмита интеграла.
Возможные исключения: ValueError
Если
m < 0,len(k) > m,np.isscalar(lbnd) == False, илиnp.isscalar(scl) == False.См. также
Примечания
Обратите внимание, что результат каждой интеграции умножается на
scl. Почему это важно отметить? Допустим, выполняется линейное преобразование переменной
в интеграле относительно x. Тогда .. math::dx = du/a, поэтому необходимо установитьsclравным
- возможно, не то, что вы первоначально ожидали.Также обратите внимание, что, как правило, результат интегрирования ряда C необходимо «перепроектировать» в основу ряда C. Таким образом, как правило, результат этой функции «неинтуитивен», но верен; см. раздел Примеры ниже.
Примеры
>>> from numpy.polynomial.hermite import hermint >>> hermint([1,2,3]) # integrate once, value 0 at 0. array([ 1. , 0.5, 0.5, 0.5]) >>> hermint([1,2,3], m=2) # integrate twice, value & deriv 0 at 0 array([-0.5 , 0.5 , 0.125 , 0.08333333, 0.0625 ]) >>> hermint([1,2,3], k=1) # integrate once, value 1 at 0. array([ 2. , 0.5, 0.5, 0.5]) >>> hermint([1,2,3], lbnd=-1) # integrate once, value 0 at -1 array([-2. , 0.5, 0.5, 0.5]) >>> hermint([1,2,3], m=2, k=[1,2], lbnd=-1) array([ 1.66666667, -0.5 , 0.125 , 0.08333333, 0.0625 ])
© 2008–2016 NumPy Developers
Licensed under the NumPy License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.11.0/reference/generated/numpy.polynomial.hermite.hermint.html