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Pythonでエルミート多項式の疑似ファンデルモンド行列を生成する


エルミート多項式の疑似ファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでthehermite.hermvander2d()を使用します。このメソッドは、疑似ファンデルモンド行列を返します。

パラメータx、yは、すべて同じ形状の点座標の配列です。 dtypeは、要素のいずれかが複合であるかどうかに応じて、float64またはcomplex128のいずれかに変換されます。スカラーは1-D配列に変換されます。パラメータdegは、フォーム[x_deg、y_deg]の最大度のリストです。

ステップ

まず、必要なライブラリをインポートします-

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H

numpy.array()メソッドを使用して、すべて同じ形状の点座標の配列を作成します-

x = np.array([1, 2])
y = np.array([3, 4])

配列を表示する-

print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)

データ型を表示する-

print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)

両方のアレイの寸法を確認してください-

print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)

両方のアレイの形状を確認してください-

print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)

エルミート多項式の疑似ファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでthehermite.hermvander2d()を使用します-

x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",H.hermvander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H

# Create arrays of point coordinates, all of the same shape using the numpy.array() method
x = np.array([1, 2])
y = np.array([3, 4])

# Display the arrays
print("Array1...\n",x)
print("\nArray2...\n",y)

# Display the datatype
print("\nArray1 datatype...\n",x.dtype)
print("\nArray2 datatype...\n",y.dtype)

# Check the Dimensions of both the arrays
print("\nDimensions of Array1...\n",x.ndim)
print("\nDimensions of Array2...\n",y.ndim)

# Check the Shape of both the arrays
print("\nShape of Array1...\n",x.shape)
print("\nShape of Array2...\n",y.shape)

# To generate a pseudo Vandermonde matrix of the Hermite polynomial, use the hermite.hermvander2d() in Python Numpy
# The method returns the pseudo-Vandermonde matrix.

x_deg, y_deg = 2, 3
print("\nResult...\n",H.hermvander2d(x,y, [x_deg, y_deg]))

出力

Array1...
   [1 2]

Array2...
   [3 4]

Array1 datatype...
int64

Array2 datatype...
int64

Dimensions of Array1...
1

Dimensions of Array2...
1

Shape of Array1...
(2,)

Shape of Array2...
(2,)

Result...
   [[1.000e+00 6.000e+00 3.400e+01 1.800e+02 2.000e+00 1.200e+01 6.800e+01
    3.600e+02 2.000e+00 1.200e+01 6.800e+01 3.600e+02]
   [1.000e+00 8.000e+00 6.200e+01 4.640e+02 4.000e+00 3.200e+01 2.480e+02
    1.856e+03 1.400e+01 1.120e+02 8.680e+02 6.496e+03]]

  1. Pythonでチェビシェフ多項式の疑似ファンデルモンド行列を生成します

    チェビシェフ多項式の疑似ファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでthechebyshev.chebvander()を使用します。このメソッドは、度度とサンプルポイント(x、y)の疑似ファンデルモンド行列を返します。 パラメータx、yは、すべて同じ形状の点座標の配列です。 dtypeは、要素のいずれかが複合であるかどうかに応じて、float64またはcomplex128のいずれかに変換されます。スカラーは1-D配列に変換されます。パラメータdegは、[x_deg、y_deg]の形式の最大度のリストです。 ステップ まず、必要なライブラリをインポートします- import

  2. Pythonでエルミート多項式とx、y、z複素数の点の配列の疑似ファンデルモンド行列を生成します

    エルミート多項式とx、y、zサンプルポイントの疑似ファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでhermite.hermvander3d()を使用します。このメソッドは、疑似ファンデルモンド行列を返します。パラメータx、y、zは、すべて同じ形状の点座標の配列です。 dtypeは、要素のいずれかが複雑であるかどうかに応じて、float64またはcomplex128のいずれかに変換されます。スカラーは1-D配列に変換されます。パラメータdegは、[x_deg、y_deg、z_deg]の形式の最大度のリストです。 ステップ まず、必要なライブラリをインポートします- numpy a