numpy.polynomial.chebyshev.chebint
-
polynomial.chebyshev.chebint(c, m=1, k=[], lbnd=0, scl=1, axis=0)[source] -
Интегрирование ряда Чебышева.
Возвращает коэффициенты ряда Чебышева
cинтегрированныеmраз отlbndвдольaxis. На каждой итерации результирующий ряд умножается наsclи добавляется постоянная интегрированияk. Множитель масштабирования используется для линейного изменения переменной. («Предупреждение покупателю»: обратите внимание, что в зависимости от того, что вы делаете, вам может потребоватьсяsclбыть обратной величиной ожидаемой; для получения дополнительной информации см. раздел Примечания ниже.) Аргументcпредставляет собой массив коэффициентов от низкой степени до высокой степени по каждой оси, например, [1,2,3] представляет рядT_0 + 2*T_1 + 3*T_2, а [[1,2],[1,2]] представляет1*T_0(x)*T_0(y) + 1*T_1(x)*T_0(y) + 2*T_0(x)*T_1(y) + 2*T_1(x)*T_1(y), если ось=0xи ось=1y.- Параметры
-
-
carray_like -
Массив коэффициентов ряда Чебышева. Если c многомерный, разные оси соответствуют различным переменным, а степень на каждой оси задается соответствующим индексом.
-
mint, optional -
Порядок интегрирования, должен быть положительным. (По умолчанию: 1)
-
k{[], list, scalar}, optional -
Постоянная(ые) интегрирования. Значение первого интеграла в нуле - первое значение в списке, значение второго интеграла в нуле - второе значение и т.д. Если
k == [](по умолчанию), все константы устанавливаются в ноль. Еслиm == 1, вместо списка можно указать одну скалярную величину. -
lbndscalar, optional -
Нижняя граница интеграла. (По умолчанию: 0)
-
sclscalar, optional -
После каждого интегрирования результат умножается на
sclперед добавлением постоянной интегрирования. (По умолчанию: 1) -
axisint, optional -
Ось, по которой берется интеграл. (По умолчанию: 0).
Введено в версии 1.7.0.
-
- Возвращает
-
-
Sndarray -
Коэффициенты ряда C интеграла.
-
- Возбуждает
-
- ValueError
-
Если
m < 1,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 выполняется линейное изменение переменнойв интеграле относительно
x. Тогда, поэтому потребуется установить
sclравным— возможно, не то, что вы первоначально ожидали.
Также обратите внимание, что в общем случае результат интегрирования ряда C должен быть «перепроецирован» на базис ряда C. Таким образом, как правило, результат этой функции является «неинтуитивным», хотя и правильным; см. раздел Примеры ниже.
Примеры
>>> from numpy.polynomial import chebyshev as C >>> c = (1,2,3) >>> C.chebint(c) array([ 0.5, -0.5, 0.5, 0.5]) >>> C.chebint(c,3) array([ 0.03125 , -0.1875 , 0.04166667, -0.05208333, 0.01041667, # may vary 0.00625 ]) >>> C.chebint(c, k=3) array([ 3.5, -0.5, 0.5, 0.5]) >>> C.chebint(c,lbnd=-2) array([ 8.5, -0.5, 0.5, 0.5]) >>> C.chebint(c,scl=-2) array([-1., 1., -1., -1.])
© 2005–2021 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/1.20/reference/generated/numpy.polynomial.chebyshev.chebint.html