numpy.polynomial.hermite.hermint
- polynomial.hermite.hermint(c, m=1, k=[], lbnd=0, scl=1, axis=0)[source]
-
Интегрирование ряда Эрмита.
Возвращает коэффициенты ряда Эрмита, интегрированные
cраз отlbndвдольaxis. На каждой итерации полученный ряд умножается наsclи добавляется константа интегрирования,k. Множитель масштабирования используется для линейного изменения переменной. («Будьте осторожны»: обратите внимание, что в зависимости от выполняемых действий,sclможет быть обратной величиной ожидаемой; 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 собой рядH_0 + 2*H_1 + 3*H_2, а [[1,2],[1,2]] представляет собой1*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 axis=0 -x, а axis=1 -y.- Параметры:
-
- carray_like
-
Массив коэффициентов ряда Эрмита. Если c многомерный, различные оси соответствуют различным переменным, а степень на каждой оси задается соответствующим индексом.
- mint, необязательно
-
Порядок интегрирования, должен быть положительным. (По умолчанию: 1)
- k{[], список, скаляр}, необязательно
-
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 устанавливаются в ноль. Еслиm == 1, вместо списка можно указать единственное скалярное значение. - lbndскаляр, необязательно
-
Нижняя граница интеграла. (По умолчанию: 0)
- sclскаляр, необязательно
-
После каждого интегрирования результат умножается на
sclперед добавлением константы интегрирования. (По умолчанию: 1) - axisint, необязательно
-
Ось, по которой берется интеграл. (По умолчанию: 0).
Введено в версии 1.7.0.
- Возвращает:
-
- Sndarray
-
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, вы делаете линейное изменение переменной \(u = ax + b\) в интеграле относительноx. Тогда \(dx = du/a\), поэтому вам нужно установитьsclравным \(1/a\) — возможно, не то, что вы сначала подумали.Также обратите внимание, что в общем случае результат интегрирования ряда C необходимо «перепроектировать» на базис ряда C. Таким образом, обычно результат этой функции «неинтуитивен», хотя и верен; 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
© 2005–2024 NumPy Developers
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://numpy.org/doc/2.0/reference/generated/numpy.polynomial.hermite.hermint.html