numpy.polynomial.chebyshev.chebint
-
numpy.polynomial.chebyshev.chebint(c, m=1, k=[], lbnd=0, scl=1, axis=0)[source] -
Интегрировать ряд Чебышева.
Возвращает коэффициенты ряда Чебышева
cинтегрированногоmраз отlbndвдольaxis. На каждой итерации полученный ряд умножается наsclи добавляется константа интегрирования,k. Множитель масштабирования используется для линейного изменения переменной. («Будьте осторожны»: обратите внимание, что в зависимости от того, что вы делаете, вам может понадобитьсяsclбыть обратным тому, что вы ожидаете; для получения дополнительной информации см. раздел «Примечания» ниже.) Аргументcпредставляет собой массив коэффициентов от низкой до высокой степени вдоль каждой оси, например, [1,2,3] представляет рядT_0 + 2*T_1 + 3*T_2, а [[1,2],[1,2]] представляет1*T_0(x)*T_0(y) + 1*T_1(x)*T_0(y) + 2*T_0(x)*T_1(y) + 2*T_1(x)*T_1(y), если ось=0xи ось=1y.Параметры: c : array_like
Массив коэффициентов ряда Чебышева. Если c многомерный, разные оси соответствуют разным переменным, степень на каждой оси задается соответствующим индексом.
m : int, необязательно
Порядок интегрирования, должен быть положительным. (По умолчанию: 1)
k : {[], список, скаляр}, необязательно
Константа(ы) интегрирования. Значение первого интеграла в нуле - это первое значение в списке, значение второго интеграла в нуле - второе значение и т. д. Если
k == [](по умолчанию), все константы равны нулю. Еслиm == 1, вместо списка можно указать единственное 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 производится интегрирование. (По умолчанию: 0).
Введено в версии 1.7.0.
Возвращает: S : ndarray
Коэффициенты ряда C-интеграла.
Возможные ошибки: ValueError
Если
m < 1,len(k) > m,np.isscalar(lbnd) == False, илиnp.isscalar(scl) == False.См. также
Примечания
Обратите внимание, что результат каждого интегрирования умножается на
scl. Почему это важно отметить? Предположим, что производится линейное изменение переменной
в интеграле относительно x. Тогда .. math::dx = du/a, поэтому нужно установитьsclравным
- возможно, не то, что вы первоначально подумали.Также обратите внимание, что в общем случае результат интегрирования ряда C необходимо «перепроектировать» на базис ряда C. Таким образом, обычно результат этой функции «неинтуитивен», хотя и правильный; см. примеры ниже.
Примеры
>>> from numpy.polynomial import chebyshev as C >>> c = (1,2,3) >>> C.chebint(c) array([ 0.5, -0.5, 0.5, 0.5]) >>> C.chebint(c,3) array([ 0.03125 , -0.1875 , 0.04166667, -0.05208333, 0.01041667, 0.00625 ]) >>> C.chebint(c, k=3) array([ 3.5, -0.5, 0.5, 0.5]) >>> C.chebint(c,lbnd=-2) array([ 8.5, -0.5, 0.5, 0.5]) >>> C.chebint(c,scl=-2) array([-1., 1., -1., -1.])
© 2008–2017 NumPy Developers
Licensed under the NumPy License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.12.0/reference/generated/numpy.polynomial.chebyshev.chebint.html