numpy.polynomial.laguerre.lagvander

numpy.polynomial.laguerre.lagvander(x, deg) [source]

Псевдо-Вандермондова матрица заданной степени.

Возвращает псевдо-Вандермондову матрицу степени deg и точек выборки x. Псевдо-Вандермондова матрица определяется как

где 0 <= i <= deg. Ведущие индексы V индексируют элементы x, а последний индекс — степень полинома Лагера.

Если c — одномерный массив коэффициентов длиной n + 1 и V — массив V = lagvander(x, n), то np.dot(V, c) и lagval(x, c) совпадают с точностью до округления. Это соответствие полезно как для подгонки методом наименьших квадратов, так и для вычисления большого числа рядов Лагера одной и той же степени и точек выборки.

Параметры:	x : array_like Массив точек. Тип данных преобразуется в float64 или complex128 в зависимости от того, являются ли какие-либо элементы комплексными. Если x скаляр, он преобразуется в одномерный массив. deg : int Степень получаемой матрицы.
Возвращаемое значение:	vander : ndarray Псевдо-Вандермондова матрица. Форма возвращаемой матрицы — x.shape + (deg + 1,), где Последний индекс — степень соответствующего полинома Лагера. Тип данных будет таким же, как и преобразованный x.

Примеры

>>> from numpy.polynomial.laguerre import lagvander
>>> x = np.array([0, 1, 2])
>>> lagvander(x, 3)
array([[ 1.        ,  1.        ,  1.        ,  1.        ],
       [ 1.        ,  0.        , -0.5       , -0.66666667],
       [ 1.        , -1.        , -1.        , -0.33333333]])