numpy.polynomial.hermite.hermint
-
numpy.polynomial.hermite.hermint(c, m=1, k=[], lbnd=0, scl=1, axis=0)[source] -
Интегрировать ряд Эрмита.
Возвращает коэффициенты ряда Эрмита
cинтегрированногоmраз отlbndвдольaxis. На каждой итерации полученный ряд умножается наsclи добавляется постоянная интегрированияk. Коэффициент масштабирования используется для линейного изменения переменной. («Будьте осторожны»: обратите внимание, что в зависимости от того, что вы делаете, вам может потребоватьсяsclбыть обратным к тому, чего вы ожидали; 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=0 являетсяxи ось=1 являетсяy.Параметры: -
c : array_like -
Массив коэффициентов ряда Эрмита. Если c многомерный, различные 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 постоянные устанавливаются в ноль. Еслиm == 1, вместо списка можно указать один скаляр. -
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 производится интегрирование. (По умолчанию: 0).
Введено в версии 1.7.0.
Возвращает: -
S : ndarray -
Коэффициенты ряда Эрмита интеграла.
Возможные исключения: - ValueError
-
Если
m < 0,len(k) > m,np.ndim(lbnd) != 0, илиnp.ndim(scl) != 0.
См. также
Примечания
Обратите внимание, что результат каждой интегрирования умножается на
scl. Почему это важно отметить? Предположим, вы производите линейное изменение переменнойв интеграле относительно
x. Тогда, поэтому вам нужно будет установить
sclравным— возможно, не то, что вы сначала подумали.
Также обратите внимание, что, вообще говоря, результат интегрирования ряда C должен быть «проектирован» на базис множества ряда C. Таким образом, обычно результат этой функции «неинтуитивен», хотя и правилен; см. раздел Примеры ниже.
Примеры
>>> from numpy.polynomial.hermite import hermint >>> hermint([1,2,3]) # integrate once, value 0 at 0. array([ 1. , 0.5, 0.5, 0.5]) >>> hermint([1,2,3], m=2) # integrate twice, value & deriv 0 at 0 array([-0.5 , 0.5 , 0.125 , 0.08333333, 0.0625 ]) >>> hermint([1,2,3], k=1) # integrate once, value 1 at 0. array([ 2. , 0.5, 0.5, 0.5]) >>> hermint([1,2,3], lbnd=-1) # integrate once, value 0 at -1 array([-2. , 0.5, 0.5, 0.5]) >>> hermint([1,2,3], m=2, k=[1,2], lbnd=-1) array([ 1.66666667, -0.5 , 0.125 , 0.08333333, 0.0625 ])
-
© 2005–2019 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.16.1/reference/generated/numpy.polynomial.hermite.hermint.html