Pythonでエルミート級数係数の1次元配列のスケーリングされたコンパニオン行列を返します
多項式係数の1次元配列のスケーリングされたコンパニオン行列を返すには、Python Numpyでthehermite.hermcompanion()メソッドを返します。基底多項式は、cがエルミート基底多項式である場合にコンパニオン行列が対称になるようにスケーリングされます。これにより、スケーリングされていない場合よりも優れた固有値の推定値が得られ、基底多項式の場合、numpy.linalg.eigvalshを使用して固有値を取得すると、固有値が実数であることが保証されます。このメソッドは、次元(deg、deg)のScaledcompanion行列を返します。パラメータcは、低次から高次の順に並べられたエルミート級数係数の1次元配列です。
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
係数の1D配列を作成します-
c = np.array([1, 2, 3])
配列を表示する-
print("Our Array...\n",c)
寸法を確認してください-
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)
データ型を取得-
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)
形をとる-
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)
多項式係数の1次元配列のスケーリングされたコンパニオン行列を返すには、Python Numpyでthehermite.hermcompanion()メソッドを返します-
print("\nResult...\n",H.hermcompanion(c))
例
import numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H # Create a 1D array of coefficients c = np.array([1, 2, 3]) # Display the array print("Our Array...\n",c) # Check the Dimensions print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim) # Get the Datatype print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype) # Get the Shape print("\nShape of our Array object...\n",c.shape) # To return the scaled companion matrix of a 1-D array of polynomial coefficients, return the hermite.hermcompanion() method in Python Numpy print("\nResult...\n",H.hermcompanion(c))
出力
Our Array... [1 2 3] Dimensions of our Array... 1 Datatype of our Array object... int64 Shape of our Array object... (3,) Result... [[ 0. 0.58925565] [ 0.70710678 -0.33333333]]
-
Pythonで多項式係数の1次元配列のコンパニオン行列を返します
多項式係数の1次元配列のコンパニオン行列を返すには、Python Numpyでpolynomial.polycompanion()メソッドを返します。べき級数のコンパニオン行列は、基底をスケーリングすることによって対称にすることはできないため、この関数は直交多項式の関数とは異なります。このメソッドは、次元(deg、deg)のコンパニオン行列を返します。パラメータcは、低次から高次の順に並べられた多項式係数の1次元配列です。 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.polynomial import
-
Pythonの線形代数で行列またはベクトルのノルムを返す
線形代数で行列またはベクトルのノルムを返すには、Python NumpyのLA.norm()メソッドを使用します。最初のパラメーターxは入力配列です。軸がNoneの場合、ordがNoneでない限り、xは1-Dまたは2-Dである必要があります。 axisとordの両方がNoneの場合、x.ravelの2ノルムが返されます。 2番目のパラメーターordは、ノルムの次数です。 infは、numpyのinfオブジェクトを意味します。デフォルトはNoneです。 3番目のパラメーター軸は、整数の場合、ベクトルノルムを計算するためのxの軸を指定します。 axisが2タプルの場合、2次元行列を保持する軸を指