Python

与えられた複素数の根を持つモニック多項式を生成するには、Python Numpyのpolynomial.polyfromroots（）メソッドを使用します。このメソッドは、多項式の係数の1次元配列を返します。すべての根が実数の場合、outも実数です。それ以外の場合は、複素数になります。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 polynomial as P 与えられた複素数の根- j = complex(0,1) print("Result...\n&q

多項式の根を計算するには、Python Numpyのpolynomial.polyroots（）メソッドを使用します。このメソッドは、多項式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、多項式係数の1次元配列です。 ルート推定値は、コンパニオンマトリックスの固有値として取得されます。複素平面の原点から遠く離れたルートは、そのような値のべき級数の数値的不安定性のために大きな誤差を持つ可能性があります。多重度が1より大きい根は、そのような点の近くの系列の値が根の誤差に比較的鈍感であるため、より大きな誤差も示します。ニュートン法を数

多項式の根を計算するには、Python Numpyのpolynomial.polyroots（）メソッドを使用します。このメソッドは、多項式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、多項式係数の1次元配列です。 ルート推定値は、コンパニオンマトリックスの固有値として取得されます。複素平面の原点から遠く離れたルートは、そのような値のべき級数の数値的不安定性のために大きな誤差を持つ可能性があります。多重度が1より大きい根は、そのような点の近くの系列の値が根の誤差に比較的鈍感であるため、より大きな誤差も示します。ニュートン法を数

xとyのデカルト積で2次元チェビシェフ系列を評価するには、Pythonでpolynomial.chebgrid2d（x、y、c）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、1次元が暗黙的にその形状に追加され、2次元になります。結果の形状は、c.shape [2：] + x.shape+y.shapeになります。 パラメータxとyは、xとyのデカルト積の点で評価される2次元系列です。 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されず、ndarrayでない場合

x、y、zのデカルト積で3Dチェビシェフ系列を評価するには、Pythonでpolynomial.chebgrid3d（x、y、z）メソッドを使用します。 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 + y.shape+z.shapeになります。 パラメータx、y、およびzは、x、y、およびzのデカルト積の点で評価される3次元系列です。 x、 `y`、またはz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されず、ndarrayでない場合は、スカラーとし

Chebyshevシリーズを区別するには、Python Numpyのpolynomial.chebder（）メソッドを使用します。このメソッドは、導関数のChebyshevシリーズを返します。軸に沿ってm回微分されたChebyshev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。引数cは、各軸に沿った低次から高次までの係数の配列です。たとえば、[1,2,3]は級数1 * T_0 + 2 * T_1 + 3 * T_2を表し、[[1,2]、[1 、2]]は1 * T_0（x）* T_0（y）+ 1 * T_1（x）* T_0（y）+ 2 * T_0（x）* T_1（y）+ 2 *

Chebyshevシリーズを区別するには、Python Numpyのpolynomial.chebder（）メソッドを使用します。このメソッドは、導関数のChebyshevシリーズを返します。軸に沿ってm回微分されたChebyshev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。引数cは、各軸に沿った低次から高次までの係数の配列です。たとえば、[1,2,3]は級数1 * T_0 + 2 * T_1 + 3 * T_2を表し、[[1,2]、[1 、2]]は1 * T_0（x）* T_0（y）+ 1 * T_1（x）* T_0（y）+ 2 * T_0（x）* T_1（y）+ 2 *

Chebyshevシリーズを区別するには、Python Numpyのpolynomial.chebder（）メソッドを使用します。このメソッドは、導関数のChebyshevシリーズを返します。軸に沿ってm回微分されたChebyshev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。引数cは、各軸に沿った低次から高次までの係数の配列です。たとえば、[1,2,3]は級数1 * T_0 + 2 * T_1 + 3 * T_2を表し、[[1,2]、[1 、2]]は1 * T_0（x）* T_0（y）+ 1 * T_1（x）* T_0（y）+ 2 * T_0（x）* T_1（y）+ 2 *

Chebyshevシリーズを統合するには、Pythonでchebyshev.chebint（）メソッドを使用します。軸に沿ってlbndからm回積分されたChebyshev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。 最初のパラメーターcは、チェビシェフ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） 3番目のパラメーターkは、積分定数です。ゼロでの最初の積分の値はリストの最初の値

ポイントxで多項式を評価するには、Python Numpyのpolynomial.polyval（）メソッドを使用します。最初のパラメーターxは、xがリストまたはタプルの場合、ndarrayに変換されます。それ以外の場合は、変更されずにスカラーとして扱われます。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n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で多項式を評価するには、Python Numpyのpolynomial.polyval（）メソッドを使用します。最初のパラメーターxは、xがリストまたはタプルの場合、ndarrayに変換されます。それ以外の場合は、変更されずにスカラーとして扱われます。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n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す

ポイント（x、y）で2次元多項式を評価するには、Python Numpyのpolynomial.polyval2d（）メソッドを使用します。このメソッドは、xとyの対応する値のペアで形成された点での2次元多項式の値を返します。パラメータ、x、y。 2次元系列は、点（x、y）で評価されます。ここで、xとyは同じ形状である必要があります。 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されず、ndarrayでない場合は、スカラーとして扱われます。 パラメータcは、多次数i、jの項の係数がc [i、j]に含まれるように順序付けられた係数の配列です。

Chebyshevシリーズを統合するには、Pythonでchebyshev.chebint（）メソッドを使用します。軸に沿ってlbndからm回積分されたChebyshev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。 最初のパラメーターcは、チェビシェフ級数係数の配列です。 cが多次元の場合、異なる軸は異なる変数に対応し、各軸の次数は対応するインデックスで指定されます。 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）。 3番目のパラメーターkは、積分定数です。ゼロでの最初の積分の値はリストの最初の値であり、ゼ

Chebyshevシリーズを統合するには、Pythonでchebyshev.chebint（）メソッドを使用します。軸に沿ってlbndからm回積分されたChebyshev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。最初のパラメーターcは、チェビシェフ級数係数の配列です。 cが多次元の場合、異なる軸は異なる変数に対応し、各軸の次数は対応するインデックスで指定されます。 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）。 3番目のパラメーターkは、積分定数です。ゼロでの最初の積分の値はリストの最初の値であり、ゼロで

x、y、zのデカルト積で3Dチェビシェフ系列を評価するには、Pythonでpolynomial.chebgrid3d（x、y、z）メソッドを使用します。 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 + y.shape+z.shapeになります。 パラメータx、y、およびzは、x、y、およびzのデカルト積の点で評価される3次元系列です。 x、 `y`、またはz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されず、ndarrayでない場合は、スカラーとし

x、y、zのデカルト積で3Dチェビシェフ系列を評価するには、Pythonでpolynomial.chebgrid3d（x、y、z）メソッドを使用します。 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 + y.shape+z.shapeになります。 パラメータx、y、およびzは、x、y、およびzのデカルト積の点で評価される3次元系列です。 x、 `y`、またはz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されず、ndarrayでない場合は、スカラーとし

Chebyshevシリーズを区別するには、Python Numpyのpolynomial.chebder（）メソッドを使用します。このメソッドは、導関数のChebyshevシリーズを返します。軸に沿ってm回微分されたChebyshev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。引数cは、各軸に沿った低次から高次までの係数の配列です。たとえば、[1,2,3]は級数1 * T_0 + 2 * T_1 + 3 * T_2を表し、[[1,2]、[1 、2]]は1 * T_0（x）* T_0（y）+ 1 * T_1（x）* T_0（y）+ 2 * T_0（x）* T_1（y）+ 2 *

Chebyshevシリーズを区別するには、Python Numpyのpolynomial.chebder（）メソッドを使用します。このメソッドは、導関数のChebyshevシリーズを返します。軸に沿ってm回微分されたChebyshev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。引数cは、各軸に沿った低次から高次までの係数の配列です。たとえば、[1,2,3]は級数1 * T_0 + 2 * T_1 + 3 * T_2を表し、[[1,2]、[1 、2]]は1 * T_0（x）* T_0（y）+ 1 * T_1（x）* T_0（y）+ 2 * T_0（x）* T_1（y）+ 2 *

Chebyshevシリーズを統合するには、Pythonでchebyshev.chebint（）メソッドを使用します。軸に沿ってlbndからm回積分されたChebyshev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。最初のパラメーターcは、チェビシェフ級数係数の配列です。 cが多次元の場合、異なる軸は異なる変数に対応し、各軸の次数は対応するインデックスで指定されます。 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）。 3番目のパラメーターkは、積分定数です。ゼロでの最初の積分の値はリストの最初の値であり、ゼロで

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