Python

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がリストオータプルの場合、最初にndarrayに変換されます。それ以外の場合は変更されず、nda

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

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系列係数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

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系列係数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

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系列係数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

指定されたルートを持つエルミート系列を生成するには、PythonNumpy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。すべての根が実数の場合、outは実数配列であり、一部の根が複素数の場合、結果のすべての係数が実数であっても、outは複素数です。パラメーターrootsは、根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 hermite as H 指定されたルートを持つエルミート系列を生成するには、

エルミート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thehermite.hermvander2d（）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。パラメーター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配列に変換されます。パラメータdegは、フォーム[x_deg、y_deg]の最大度のリストです。 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

エルミート多項式と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.hermvander3d（）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。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雑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、必要なライブラリをインポートします- import

あるラゲール系列を別の系列から減算するには、Python Numpyのpolynomial.laguerre.lagsub（）メソッドを使用します。このメソッドは、それらの差を表すLaguerre系列係数の配列を返します。 2つのLaguerre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Laguerre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 n

Laguerre系列に独立変数を掛けるには、Pythonのpolynomial.laguerre.lagmulx（）メソッドを使用します。 Laguerre系列cにxを掛けます。ここでxは独立変数です。パラメータcは、低から高の順に並べられたLaguerre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 laguerre as L 配列を作成する- c = np.array([1, 2, 3]) 配列を表示する- print("Our Array..

あるラゲール系列を別の系列に乗算するには、PythonNumpyのpolynomial.laguerre.lagmul（）メソッドを使用します。 2つのLaguerreシリーズc1*c2の乗算を返します。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Laguerre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 laguerr

あるラゲール系列を別の系列で分割するには、PythonNumpyのpolynomial.laguerre.lagdiv（）メソッドを使用します。このメソッドは、商と剰余を表すLaguerre系列係数の[quo、rem]配列を返します。 2つのLaguerreシリーズc1/c2の剰余の商を返します。引数は、最低次の「項」から最高次の係数のシーケンスです。たとえば、[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Laguerre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

ラゲール級数をべき級数にするには、PythonNumpyのpolynomial.laguerre.lagpow（）メソッドを使用します。このメソッドは、パワーパワーに上げられたLaguerreシリーズcを返します。引数cは、低から高の順に並べられた係数のシーケンスです。つまり、[1,2,3]はシリーズP_0 + 2 * P_1 + 3*P_2です。 Laguerreシリーズcをパワーパワーに戻します。引数cは、低から高の順に並べられた一連の係数です。つまり、[1,2,3]はシリーズP_0 + 2 * P_1 + 3*P_2です。パラメータcは、低から高の順に並べられたLaguerre系列係数

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

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がリストオータプルの場合、最初にndarrayに変換されます。それ以外の場合は変更されず、nda

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

Laguerreシリーズを区別するには、Pythonでlaguerre.lagder（）メソッドを使用します。このメソッドは、軸に沿ってm回微分されたラゲール系列係数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 * L_0 + 2 * L_1 + 3 * L_2を表し、[[1,2]、[1 、2]]は1 * L_0（x）* L_0（y）+ 1 * L_1（x）* L_0（y）+ 2 * L_0（x）* L_1（y）+ 2 * L_1（x）* L_1（y ）axis =0がxで、axis=1がyの場合。

Laguerreシリーズを区別するには、Pythonでlaguerre.lagder（）メソッドを使用します。このメソッドは、軸に沿ってm回微分されたラゲール系列係数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 * L_0 + 2 * L_1 + 3 * L_2を表し、[[1,2]、[1 、2]]は1 * L_0（x）* L_0（y）+ 1 * L_1（x）* L_0（y）+ 2 * L_0（x）* L_1（y）+ 2 * L_1（x）* L_1（y ）axis =0がxで、axis=1がyの場合。