numpy.polynomial.hermite_e.hermeint
-
numpy.polynomial.hermite_e.hermeint(c, m=1, k=[], lbnd=0, scl=1, axis=0)[source] -
Интегрирование ряда Эрмита_e.
Возвращает коэффициенты ряда Эрмита_e
cинтегрированногоmраз отlbndвдольaxis. На каждой итерации полученный ряд умножается наsclи добавляется постоянная интегрирования,k. Коэффициент масштабирования используется для линейного изменения переменной. («Осторожно»: обратите внимание, что в зависимости от задачи, возможно,sclследует взять обратным к ожидаемому; для получения дополнительной информации см. раздел Примечания ниже.) Аргументcпредставляет собой массив коэффициентов от низкой до высокой степени по каждой оси, например, [1,2,3] представляет рядH_0 + 2*H_1 + 3*H_2, в то время как [[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 axis=0 — этоx, а axis=1 —y.Параметры: c : array_like
Массив коэффициентов ряда Эрмита_e. Если c многомерный, разные оси соответствуют различным переменным, а степень на каждой оси задается соответствующим индексом.
m : int, optional
Порядок интегрирования, должен быть положительным. (По умолчанию: 1)
k : {[], list, scalar}, optional
Постоянная(ые) 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 установлены в ноль. Еслиm == 1, вместо списка можно указать единственное скалярное значение.lbnd : scalar, optional
Нижняя граница интеграла. (По умолчанию: 0)
scl : scalar, optional
После каждого интегрирования результат умножается на
sclперед добавлением постоянной интегрирования. (По умолчанию: 1)axis : int, optional
Ось, по которой выполняется интегрирование. (По умолчанию: 0).
Новое в версии 1.7.0.
Возвращает: S : ndarray
Коэффициенты ряда Эрмита_e 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 каждого интегрирования умножается на
scl. Почему это важно отметить? Предположим, что выполняется линейное изменение переменной
в интеграле относительно x. Тогда .. math::dx = du/a, поэтому необходимо установитьsclравным
— возможно, не то, на что вы сразу подумали.Также обратите внимание, что в общем случае результат интегрирования ряда C необходимо «проецировать» на базис C-ряда. Таким образом, обычно результат этой функции «неинтуитивен», хотя и правилен; см. раздел Примеры ниже.
Примеры
>>> from numpy.polynomial.hermite_e import hermeint >>> hermeint([1, 2, 3]) # integrate once, value 0 at 0. array([ 1., 1., 1., 1.]) >>> hermeint([1, 2, 3], m=2) # integrate twice, value & deriv 0 at 0 array([-0.25 , 1. , 0.5 , 0.33333333, 0.25 ]) >>> hermeint([1, 2, 3], k=1) # integrate once, value 1 at 0. array([ 2., 1., 1., 1.]) >>> hermeint([1, 2, 3], lbnd=-1) # integrate once, value 0 at -1 array([-1., 1., 1., 1.]) >>> hermeint([1, 2, 3], m=2, k=[1, 2], lbnd=-1) array([ 1.83333333, 0. , 0.5 , 0.33333333, 0.25 ])
© 2008–2017 NumPy Developers
Licensed under the NumPy License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.polynomial.hermite_e.hermeint.html