Python

Laguerreシリーズを統合するには、Pythonでlaguerre.lagint（）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Laguerre系列係数cを返します。各反復で、結果の系列に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、Laguerre系列係数の配列です。 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

Laguerreシリーズを統合するには、Pythonでlaguerre.lagint（）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Laguerre系列係数cを返します。各反復で、結果の系列に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、Laguerre系列係数の配列です。 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

ポイントxでラゲール系列を評価するには、PythonNumpyのpolynomial.laguerre.lagval（）メソッドを使用します。最初のパラメーターはxです。 xがリストまたはタプルの場合は、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

ポイントxの配列でラゲール系列を評価するには、Python Numpyのpolynomial.laguerre.lagval（）メソッドを使用します。最初のパラメーターはxです。 xがリストまたはタプルの場合は、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

点xの多次元配列でラゲール系列を評価するには、Python Numpyのthepolynomial.laguerre.lagval（）メソッドを使用します。最初のパラメーターはxです。 xがリストまたはタプルの場合、それは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 orits要素は、それ自体およびcの要素との加算と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

エルミート系列の根を計算するには、Python Numpyのhermite.hermroots（）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。 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。ニュートン法を数回繰り返す

エルミート系列の根を計算するには、Python Numpyのhermite.hermroots（）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。 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。ニュートン法を数回繰り返す

エルミート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.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、結果の行列の次数

エルミート多項式のファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでchebyshev.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、結果の行列の

ポイントxで2Dラゲール系列を評価するには、Python Numpyのpolynomial.laguerre.lagval2d（）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。 最初のパラメーターはx、yです。 2次元系列は、xとymustが同じ形状である点（x、y）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番目のパラメーターCは、multidegreei、jの項の係数がc [i、j]に含まれる

ポイント（x、y、z）で3Dラゲール系列を評価するには、Python Numpyのpolynomial.laguerre.lagval3d（）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2次元ラゲール系列を評価するには、Pythonのthepolynomial.laguerre.laggrid2d（）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Laguerre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。 最初のパラメーターx、yは、xとyの直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、ndarr

Hermiteシリーズを統合するには、Pythonでhermite.hermint（）メソッドを使用します。最初のパラメーター、cはエルミート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。 lbndの最初の積分の値はリストの最初の値であり、lbndの2番目の積分の値は2番目の値です。k==[]（デフォルト）の場合、すべての定数はゼロに設定されます。 m ==1の場合、リストの代わり

ポイント（x、y）で2Dエルミート系列を評価するには、PythonNumpyのhermite.hermval2d（）メソッドを使用します。このメソッドは、xとyから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。 最初のパラメーターはx、yです。 2次元系列は、xとymustが同じ形状である点（x、y）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番目のパラメーターCは、multidegreei、jの項の係数がc [i、j]に含まれるように順序

ラゲー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laguerre.lagvander（）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Laguerrepolynomial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de

与えられた複素数の根を持つエルミート系列を生成するには、Python Numpyのhermite.hermfromroots（）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realarray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 hermite as H 与えられた複素数の根を持つエルミート級数を生成するには、he

x、y、zのデカルト積で3Dラゲール系列を評価するには、Pythonのthepolynomial.laguerre.laggrid3d（）メソッドを使用します。このメソッドは、x、y、zのデカルト積の点での3次元Laguerre系列の値を返します。 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 + y.shape+z.shapeになります。最初のパラメーターx、y、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zisがリストまたはタプルの場合、最初

x、y、zのデカルト積で3Dラゲール系列を評価するには、Pythonのthepolynomial.laguerre.laggrid3d（）メソッドを使用します。このメソッドは、x、y、zのデカルト積の点での3次元Laguerre系列の値を返します。 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 + y.shape+z.shapeになります。最初のパラメーターx、y、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zisがリストまたはタプルの場合、最初

Hermiteシリーズを統合するには、Pythonでhermite.hermint（）メソッドを使用します。最初のパラメーター、cはエルミート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。 lbndの最初の積分の値はリストの最初の値であり、lbndの2番目の積分の値は2番目の値です。k==[]（デフォルト）の場合、すべての定数はゼロに設定されます。 m ==1の場合、リストの代わり

Hermiteシリーズを統合するには、Pythonでhermite.hermint（）メソッドを使用します。最初のパラメーター、cはエルミート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。 lbndの最初の積分の値はリストの最初の値であり、lbndの2番目の積分の値は2番目の値です。k==[]（デフォルト）の場合、すべての定数はゼロに設定されます。 m ==1の場合、リストの代わり