Python

ポイント（x、y、z）で3D Hermite_eシリーズを評価するには、PythonNumpyのhermite.hermeval3d（）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。 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たはタプルの場合、最初にanndarrayに変換されます。それ以外の場合は変更されず、ndarrayでない場合は、スカラーとして扱われます。 2番目のパラメ

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、結果にsclが乗算されます。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による乗

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）

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）

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）

線形代数で行列またはベクトルのノルムを返すには、PythonNumpy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、またはノルムの順序。 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定し、こ

線形代数で行列またはベクトルのノルムを返すには、PythonNumpy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、またはノルムの順序。 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定し、こ

線形代数で行列またはベクトルのノルムを返すには、PythonNumpy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定

線形代数で行列またはベクトルのノルムを返すには、PythonNumpy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、またはノルムの順序。 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定し、こ

線形代数で行列またはベクトルのノルムを返すには、PythonNumpy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。パラメータとして設定された「あちこち」はフロベニウスの基準です。フロベニウスと核ノルムオーダーはどちらも行列に対してのみ定義されています ステップ

線形代数で行列またはベクトルのノルムを返すには、PythonNumpy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。パラメータとして設定された「nuc」は核のノルムです。フロベニウスと核ノルムオーダーはどちらも行列に対してのみ定義されています ステップ まず、

Hermite_e多項式のファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでhermite_e.hermvander（）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。返された行列の形状はx.shape+（deg + 1、）です。ここで、最後のインデックスは対応するエルミート多項式の次数です。 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degは、結果

Hermite_e多項式のファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでhermite_e.hermvander（）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。返された行列の形状はx.shape+（deg + 1、）です。ここで、最後のインデックスは対応するエルミート多項式の次数です。 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degは、結果

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）。

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）

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- from numpy.polynomial import legendre as L Pythonのpolynomial.legendre.legfromroots（）

ルジャンドル系列の根を計算するには、Pythonでpolynomial.legendre.legroots（）メソッドを使用します。このメソッドは、系列の根の配列を返します。すべての根が実数である場合、outも実数であり、そうでない場合は複雑です。パラメータcは、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- from numpy.polynomial import legendre as L ルジャンドル系列の根を計算するには、Pythonでpolynomial.legendre.legroots（）メソッドを使用します- print("Resul

ルジャンドル系列の根を計算するには、Pythonでpolynomial.legendre.lagroots（）メソッドを使用します。このメソッドは、系列の根の配列を返します。すべての根が実数である場合、outも実数であり、そうでない場合は複雑です。パラメータcは、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- from numpy.polynomial import legendre as L ルジャンドル級数の根を計算する- j = complex(0,1) print("Result...\n",L.legroots((-j, j)))

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