numpy.polynomial.hermite.hermint
-
numpy.polynomial.hermite.hermint(c, m=1, k=[], lbnd=0, scl=1, axis=0)[source] -
Интегрирование ряда Эрмита.
Возвращает коэффициенты ряда Эрмита,
cинтегрированногоmраз отlbndвдольaxis. На каждой итерации полученный ряд умножается наsclи добавляется постоянная интегрирования,k. Коэффициент масштабирования используется для линейного изменения переменной. («Покупателю следует проявлять осторожность»: обратите внимание, что в зависимости от выполняемой задачи,sclможет быть обратным ожидаемому; 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 axis=0 –x, а axis=1 –y.Параметры: -
c : array_like -
Массив коэффициентов ряда Эрмита. Если c является многомерным, 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 точке
lbndравно первому значению в списке, значение второго интеграла в точкеlbndравно второму значению и т. д. Еслиk == [](по умолчанию), все константы устанавливаются в ноль. Еслиm == 1, вместо списка может быть указано 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).
Введено в версии 1.7.0.
Возвращает: -
S : ndarray -
Коэффициенты ряда Эрмита 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 производится линейное изменение переменнойв интеграле относительно
x. Тогда, поэтому необходимо установить
sclравным— возможно, не то, что ожидалось с первого взгляда.
Также обратите внимание, что в общем случае результат интегрирования ряда C должен быть «перепроектирован» на базис ряда C. Таким образом, обычно результат этой функции является «неинтуитивным», но правильным; 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 ]) # may vary >>> 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 ]) # may vary
-
© 2005–2019 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.17.0/reference/generated/numpy.polynomial.hermite.hermint.html