numpy.polynomial.hermite.hermder

numpy.polynomial.hermite.hermder(c, m=1, scl=1, axis=0) [source]

Дифференцирование ряда Эрмита.

Возвращает коэффициенты ряда Эрмита, c продифференцированные m раз вдоль axis. На каждой итерации результат умножается на scl (множитель масштабирования используется для линейного изменения переменной). Аргумент c представляет собой массив коэффициентов от низшей к высшей степени по каждой оси, например, [1,2,3] представляет собой ряд 1*H_0 + 2*H_1 + 3*H_2 , а [[1,2],[1,2]] представляет собой 1*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 x , а axis=1 y.

Параметры:

c : array_like Массив коэффициентов ряда Эрмита. Если c многомерный, различные оси соответствуют различным переменным, а степень на каждой оси задаётся соответствующим индексом. m : int, необязательно Количество проведённых дифференцирований, должно быть неотрицательным. (По умолчанию: 1) scl : скаляр, необязательно Каждое дифференцирование умножается на scl. Конечный результат умножается на scl**m. Это используется для линейного изменения переменной. (По умолчанию: 1) axis : int, необязательно Ось, по которой выполняется дифференцирование. (По умолчанию: 0). Введено в версии 1.7.0.

Возвращает:

der : ndarray Ряд Эрмита производной.

См. также

hermint

Примечания

В общем случае результат дифференцирования ряда Эрмита не похож на результат аналогичной операции с рядом степеней. Поэтому результат этой функции может быть «неинтуитивным», хотя и правильным; см. раздел Примеры ниже.

Примеры

>>> from numpy.polynomial.hermite import hermder
>>> hermder([ 1. ,  0.5,  0.5,  0.5])
array([ 1.,  2.,  3.])
>>> hermder([-0.5,  1./2.,  1./8.,  1./12.,  1./16.], m=2)
array([ 1.,  2.,  3.])