numpy.polynomial.laguerre.lagint
-
numpy.polynomial.laguerre.lagint(c, m=1, k=[], lbnd=0, scl=1, axis=0)[source] -
Интегрирование ряда Лагерра.
Возвращает коэффициенты ряда Лагерра
cинтегрированныеmраз отlbndвдольaxis. На каждой итерации результирующий ряд умножается наsclи добавляется константа интегрирования,k. Коэффициент масштабирования используется для линейного изменения переменной. («Будьте осторожны»: обратите внимание, что в зависимости от того, что вы делаете, возможно, вам понадобитсяsclбыть обратным к тому, что вы могли бы ожидать; 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 рядL_0 + 2*L_1 + 3*L_2, а [[1,2],[1,2]] представляет1*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), если axis=0xи axis=1y.Параметры: c : array_like
Массив коэффициентов ряда Лагерра. Если
cмногомерный, различные 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— 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 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 выполняется интегрирование. (По умолчанию: 0).
Новое в версии 1.7.0.
Возвращает: S : ndarray
Коэффициенты ряда Лагерра интеграла.
Возбуждает: ValueError
Если
m < 0,len(k) > m,np.isscalar(lbnd) == False, илиnp.isscalar(scl) == False.См. также
Примечания
Обратите внимание, что результат каждого интегрирования умножается на
scl. Почему важно об этом помнить? Предположим, что кто-то производит линейное изменение переменной
в интеграле относительно x. Затем .. math::dx = du/a, поэтому нужно установитьsclравным
— возможно, не то, что вы сначала подумали.Также обратите внимание, что в общем случае результат интегрирования ряда С необходимо «перепроектировать» на основу ряда С. Таким образом, как правило, результат этой функции «неинтуитивен», хотя и правилен; см. раздел Примеры ниже.
Примеры
>>> from numpy.polynomial.laguerre import lagint >>> lagint([1,2,3]) array([ 1., 1., 1., -3.]) >>> lagint([1,2,3], m=2) array([ 1., 0., 0., -4., 3.]) >>> lagint([1,2,3], k=1) array([ 2., 1., 1., -3.]) >>> lagint([1,2,3], lbnd=-1) array([ 11.5, 1. , 1. , -3. ]) >>> lagint([1,2], m=2, k=[1,2], lbnd=-1) array([ 11.16666667, -5. , -3. , 2. ])
© 2008–2017 NumPy Developers
Licensed under the NumPy License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.12.0/reference/generated/numpy.polynomial.laguerre.lagint.html