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,
cинтегрированныеmраз отlbndвдольaxis. На каждой итерации результирующий 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 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 рядH_0 + 2*H_1 + 3*H_2, а [[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 ось=0xи ось=1y.Параметры: -
c : array_like -
Массив коэффициентов ряда Эрмита_e. Если c многомерный, разные оси соответствуют различным переменным, а степень на каждой оси задаётся соответствующим индексом.
-
m : int, optional -
Порядок интегрирования, должен быть положительным. (По умолчанию: 1)
-
k : {[], list, scalar}, optional -
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 равны нулю. 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 константы интегрирования. (По умолчанию: 1) -
axis : int, optional -
Ось, по которой берется интеграл. (По умолчанию: 0).
Введено в версии 1.7.0.
Возвращает: -
S : ndarray -
Коэффициенты ряда Эрмита_e интеграла.
Возбуждает: - ValueError
-
Если
m < 0,len(k) > m,np.ndim(lbnd) != 0, илиnp.ndim(scl) != 0.
См. также
Примечания
Обратите внимание, что результат каждого интегрирования умножается на
scl. Почему это важно отметить? Предположим, что кто-то производит линейное изменение переменнойв интеграле относительно
x. Тогда, поэтому необходимо установить
sclравным— возможно, не то, что вы подумали бы сразу.
Также обратите внимание, что в общем случае результат интегрирования ряда C необходимо «перепроектировать» на базис ряда C. Таким образом, как правило, результат этой функции «неинтуитивен», но верен; 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 ])
-
© 2005–2019 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.4/reference/generated/numpy.polynomial.hermite_e.hermeint.html