Python

ルジャンドル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のthepolynomial.legvander（）メソッドを使用します。このメソッドは、疑似ファンデルモンド行列を返します。返される行列の形状はx.shape+（deg + 1、）です。ここで、最後のインデックスは対応するルジャンドル多項式の次数です。 dtypeは、変換されたxと同じになります。 パラメータxは、点の配列を返します。 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に変換されます。 xがスカラーの場合、1次元配列に変換されます。パラメーター

Legendreシリーズを統合するには、Pythonでpolynomial.legendre.legint（）メソッドを使用します。このメソッドは、軸に沿ってlbndからm回積分されたルジャンドル級数係数cを返します。各反復で、結果の級数にsclが乗算され、積分定数kが追加されます。スケーリング係数は、変数の線形変化で使用するためのものです。 最初のパラメーターcは、ルジャンドル級数係数の配列です。 cが多次元の場合、異なる軸は、対応するインデックスによって与えられる各軸の次数を持つ異なる変数に対応します.2番目のパラメーターmは積分の順序であり、正でなければなりません。 （デフォルト：1）

ルジャンドル系列を生成するには、Pythonでpolynomial.legendre.legfromroots（）メソッドを使用します。このメソッドは、係数の1次元配列を返します。すべての根が実数である場合、outは実数配列であり、一部の根が複素数である場合、結果のすべての係数が実数であっても、outは複素数です。パラメータrootsは、rootsを含むシーケンスです。 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 legendre as L ルジャンドル系列を生成するには、Python

ポイントxでHermite_eシリーズを評価するには、Python Numpyのhermite.hermeval（）メソッドを使用します.1番目のパラメーターxは、xがリストまたはタプルの場合はndarrayに変換され、それ以外の場合は変更されずに残され、スカラー。いずれの場合も、xまたはその要素は、それ自体およびcの要素との加算および乗算をサポートする必要があります。 2番目のパラメーターCは、次数の項の係数がc[n]に含まれるように順序付けられた係数の配列です。 cが多次元の場合、残りのインデックスは複数の多項式を列挙します。2次元の場合、係数はcの列に格納されていると考えることができま

ポイントxでHermite_eシリーズを評価するには、Python Numpyのhermite.hermeval（）メソッドを使用します.1番目のパラメーターxは、xがリストまたはタプルの場合はndarrayに変換され、それ以外の場合は変更されずに残され、スカラー。いずれの場合も、xまたはその要素は、それ自体およびcの要素との加算および乗算をサポートする必要があります。 2番目のパラメーターCは、次数の項の係数がc[n]に含まれるように順序付けられた係数の配列です。 cが多次元の場合、残りのインデックスは複数の多項式を列挙します。2次元の場合、係数はcの列に格納されていると考えることができま

ポイントxでHermite_eシリーズを評価するには、Python Numpyのhermite.hermeval（）メソッドを使用します.1番目のパラメーターxは、xがリストまたはタプルの場合はndarrayに変換され、それ以外の場合は変更されずに残され、スカラー。いずれの場合も、xまたはその要素は、それ自体およびcの要素との加算および乗算をサポートする必要があります。 2番目のパラメーターCは、次数の項の係数がc[n]に含まれるように順序付けられた係数の配列です。 cが多次元の場合、残りのインデックスは複数の多項式を列挙します。2次元の場合、係数はcの列に格納されていると考えることができま

ルジャンドル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のthepolynomial.legvander（）メソッドを使用します。このメソッドは、疑似ファンデルモンド行列を返します。返される行列の形状はx.shape+（deg + 1、）です。ここで、最後のインデックスは対応するルジャンドル多項式の次数です。 dtypeは、変換されたxと同じになります。 パラメータxは、点の配列を返します。 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に変換されます。 xがスカラーの場合、1次元配列に変換されます。パラメーター

ルジャンドル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thelegendre.legvander2d（）メソッドを使用します。このメソッドは、疑似ファンデルモンド行列を返します。返される行列の形状はx.shape+（deg + 1、）です。ここで、最後のインデックスは対応するルジャンドル多項式の次数です。 dtypeは、変換されたxと同じになります。 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

ルジャンドル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thelegendre.legvander2d（）メソッドを使用します。このメソッドは、疑似ファンデルモンド行列を返します。返される行列の形状はx.shape+（deg + 1、）です。ここで、最後のインデックスは対応するルジャンドル多項式の次数です。 dtypeは、変換されたxと同じになります。 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

Hermite_e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_e.hermevander3d（）を使用します。このメソッドは、pseudoVandermondematrix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素数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

ポイントx、y、zで3Dルジャンドル級数を評価するには、Python Numpyのpolynomial.legendre.legval3d（）メソッドを使用します。このメソッドは、x、y、およびzからの対応する値のトリプルで形成された点の多次元多項式の値を返します。 cの次元が3次元未満の場合、3次元にするために、cの次元が暗黙的にその形状に追加されます。結果の形状はc.shape[3：]+x.shapeになります。最初のパラメーターはx、y、zです。 3次元系列は、点（x、y、z）で評価されます。ここで、x、y、およびzは同じ形状である必要があります。 x、y、またはzのいずれかがリストま

xとyのデカルト積で2Dルジャンドル系列を評価するには、Python Numpyのthepolynomial.legendre.leggrid2d（）メソッドを使用します。このメソッドは、xとyのデカルト積の点での2次元チェビシェフ系列の値を返します。 cの次元が2次元未満の場合、2次元にするために、cの次元が暗黙的に追加されます。結果の形状は、c.shape [2：] + x.shape+y.shapeになります。 最初のパラメーターはx、yです。 2次元系列は、xとyの直積の点で評価されます。 xまたはyがリストまたはタプルの場合、最初にndarrayに変換されます。それ以外の場合は変更

ルジャンドル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thelegendre.legvander2d（）メソッドを使用します。このメソッドは、疑似ファンデルモンド行列を返します。返される行列の形状はx.shape+（deg + 1、）です。ここで、最後のインデックスは対応するルジャンドル多項式の次数です。 dtypeは、変換されたxと同じになります。 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次元配列に変換されま

x、y、zサンプルポイントを持つルジャンドル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のlegendre.legvander3d（）メソッドを使用します。度度とサンプルポイント（x、y、z）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、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、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

情報の自由 −情報の自由（FOI）は、個人および一般の人々が自分の利益に関連する情報にアクセスする権利を持っているという原則を広く定義する概念です。 国連は、情報の自由を基本的人権と見なしています。国連は、FOIは、政府が制度の透明性を提供することによって説明責任を負うことができると規定しているため、管轄内の法の支配を維持するために不可欠であると主張しています。 情報の自由は、国家の影響を受ける情​​報にアクセスする市民の権利を定義します。一部の国では、この自由は憲法上の権利として提供されています。 FOIの規制と慣行の主要な原則は、政府の影響を受ける労働安全衛生の問題に関する情報への一般

多項式をLegendre系列に変換するには、Python Numpyのlegendre.poly2lag（）メソッドを使用します。多項式の係数を最低次から最高次の順に表す配列を、同等のLegendre系列の係数の配列に変換します。最低から最高度。このメソッドは、equivalentLegendreシリーズの係数を含む1次元配列を返します。パラメータpolは、多項式係数を含む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 legendre as L numpy.array（）

あるHermite_eシリーズを別のシリーズに追加するには、PythonNumpyのpolynomial.hermite.heremadd（）メソッドを使用します。このメソッドは、それらの合計のHermite_eシリーズを表す配列を返します。 2つのHermite_eシリーズc1+c2の合計を返します。引数は、最下位の項から最上位の項に順序付けられた係数のシーケンスです。つまり、[1,2,3]は級数P_0 + 2 * P_1 + 3*P_2を表します。パラメータc1とc2は、低から高の順に並べられたHermite_e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

あるHermite_e系列を別の系列に減算するには、Python Numpyのpolynomial.hermite.hermesub（）メソッドを使用します。このメソッドは、それらの差のHermite_eシリーズを表す配列を返します.2つのHermite_eシリーズc1〜c2の差を返します。係数のシーケンスは、最低次の項から最高次の項までです。つまり、[1,2,3]は、級数P_0 + 2 * P_1 + 3*P_2を表します。パラメータc1とc2は、低から高の順に並べられたHermite_e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 num

Hermite_eシリーズにxを掛けるには（xは独立変数）、Python Numpyのpolynomial.hermite.hermemulx（）メソッドを使用します。このメソッドは、乗算の結果を表す配列を返します。パラメータcは、低から高の順に並べられたHermite_e系列係数の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_e as H 配列を作成する- c = np.array([1, 2, 3]) 配列を表示する- print("Ou

Legendreシリーズを区別するには、Pythonでpolynomial.laguerre.legder（）メソッドを使用します。軸に沿ってm回微分されたルジャンドル級数係数cを返します。各反復で、結果はsclで乗算されます。 最初のパラメーターcは、ルジャンドル級数係数の配列です。 cが多次元の場合、異なる軸は、対応するインデックスによって与えられる各軸の次数を持つ異なる変数に対応します。 2番目のパラメーターmは、取られる導関数の数であり、負でない必要があります。 （デフォルト：1）。 3番目のパラメーターsclはスカラーです。各微分はsclで乗算されます。最終結果はscl**mによ