numpy.polynomial.laguerre.lagder

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

Дифференцирование ряда Лагера.

Возвращает коэффициенты ряда Лагера, c продифференцированные m раз по axis. На каждой итерации результат умножается на scl (множитель масштабирования используется для линейного изменения переменной). Аргумент c — массив коэффициентов от низкой к высокой степени вдоль каждой оси, например, [1,2,3] представляет ряд 1*L_0 + 2*L_1 + 3*L_2 , а [[1,2],[1,2]] представляет 1*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 ось axis=0 является x , а ось axis=1 является y.

Параметры:

c : array_like Массив коэффициентов ряда Лагера. Если c многомерный, разные оси соответствуют разным переменным, а степень на каждой оси задаётся соответствующим индексом. m : int, optional Количество производных, должно быть неотрицательным. (По умолчанию: 1) scl : scalar, optional Каждое дифференцирование умножается на scl. Конечный результат — умножение на scl**m. Это используется для линейного изменения переменной. (По умолчанию: 1) axis : int, optional Ось, по которой берется производная. (По умолчанию: 0). Введено в версии 1.7.0.

Возвращает:

der : ndarray Ряд Лагера производной.

См. также

lagint

Примечания

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

Примеры

>>> from numpy.polynomial.laguerre import lagder
>>> lagder([ 1.,  1.,  1., -3.])
array([ 1.,  2.,  3.])
>>> lagder([ 1.,  0.,  0., -4.,  3.], m=2)
array([ 1.,  2.,  3.])