Python

ポイントxでエルミート級数を評価するには、Python Numpyのhermite.hermval（）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

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thepolynomial.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、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、ndarrayでない

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thepolynomial.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、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、ndarrayでない

xとyのデカルト積で3次元多項式を評価するには、Pythonでpolynomial.polygrid3d（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の2次元多項式の値を返します。 最初のパラメーターx、y、zは、x、y、およびzの直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、スカラーとして扱われます。 2番目のパラメーターcは、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。 cの次元が2より

x、y、zのデカルト積で3次元多項式を評価するには、Pythonでpolynomial.polygrid3d（x、y、z）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次元多項式の値を返します。 最初のパラメーターx、y、zは、x、y、およびzの直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、スカラーとして扱われます。 2番目のパラメーターcは、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。 cの次元が2

多項式を区別するには、Python Numpyのpolynomial.polyder（）メソッドを使用します。軸に沿ってm回微分された多項式係数cを返します。各反復で、結果にsclが乗算されます（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）。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]は多項式1 + 2 * x + 3 * x ** 2を表し、[[1,2]、[1 、2]]は、axis =0がxで、axis =1がyの場合、1 + 1 * x + 2 * y + 2 * x*yを表します。 このメソッドは、導関数の多項式係数を返します。最初のパ

与えられた次数の疑似ファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでpolynomial.polyvander2（）を使用します。このメソッドは、度度とサンプルポイント（x、y）の疑似ファンデルモンド行列を返します。パラメータxと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、[x_deg、y_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 nump

あるエルミート系列を別の系列に減算するには、PythonNumpyのpolynomial.hermite.hermsub（）メソッドを使用します。このメソッドは、それらの差のエルミート級数を表す配列を返します。 2つのエルミート系列c1-c2の差を返します。係数のシーケンスは、最低次数から最高次数までです。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エルミート級数係数の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 numpy as np from numpy.pol

ポイントxでエルミート級数を評価するには、Python Numpyのhermite.hermval（）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

与えられた次数の疑似ファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでpolynomial.polyvander2（）を使用します。このメソッドは、度度とサンプルポイント（x、y）の疑似ファンデルモンド行列を返します。 パラメータxと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、[x_deg、y_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 nu

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]はシリーズ1 * T_0 + 2 * T_1 + 3 * T_2を表し、[[1,2]、[1,2]は]]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]はシリーズ1 * T_0 + 2 * T_1 + 3 * T_2を表し、[[1,2]、[1,2]は]]は1*T_0（x）* T_0（y）+ 1 * T_1（x）* T_0（y）+ 2 * T_0（x）* T_1（y）+ 2 *

与えられた次数の疑似ファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでpolynomial.polyvander2（）を使用します。このメソッドは、度度とサンプルポイント（x、y）の疑似ファンデルモンド行列を返します。パラメータxと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、[x_deg、y_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 nump

チェビシェフ多項式と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chebyshev.chebvander（）を使用します。このメソッドは、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

多項式を区別するには、Python Numpyのpolynomial.polyder（）メソッドを使用します。軸に沿ってm回微分された多項式係数cを返します。各反復で、結果にsclが乗算されます（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）。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]は多項式1 + 2 * x + 3 * x ** 2を表し、[[1,2]、[1 、2]]は、axis =0がxで、axis =1がyの場合、1 + 1 * x + 2 * y + 2 * x*yを表します。 このメソッドは、導関数の多項式係数を返します。最初のパ

多項式を区別するには、Python Numpyのpolynomial.polyder（）メソッドを使用します。軸に沿ってm回微分された多項式係数cを返します。各反復で、結果にsclが乗算されます（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）。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]は多項式1 + 2 * x + 3 * x ** 2を表し、[[1,2]、[1 、2]]は、axis =0がxで、axis =1がyの場合、1 + 1 * x + 2 * y + 2 * x*yを表します。このメソッドは、導関数の多項式係数を返します。 最初のパ

多項式係数の1次元配列のスケーリングされたコンパニオン行列を返すには、Python Numpyのthechebyshev.chebcompanion（）メソッドを返します。基底多項式は、cがチェビシェフ基底多項式の場合にコンパニオン行列が対称になるようにスケーリングされます。これにより、スケーリングされていない場合よりも優れた固有値の推定値が得られ、基底多項式の場合、numpy.linalg.eigvalshを使用して固有値を取得すると、固有値が実数であることが保証されます。このメソッドは、次元（deg、deg）のScaledcompanion行列を返します。パラメータcは、低次から高次の順に

Chebyshevシリーズの最小二乗適合をデータに取得するには、PythonNumpyのchebyshev.chebfit（）を使用します。このメソッドは、低から高の順に並べられたチェビシェフ係数を返します。 yが2次元の場合、yの列kのデータの係数は列kにあります。パラメータxは、M個のサンプル（データ）ポイント（x [i]、y [i]）のx座標です。 パラメータyは、サンプルポイントのy座標です。同じx座標を共有するサンプルポイントのいくつかのセットは、列ごとに1つのデータセットを含む2-Darrayをyに渡すことにより、polyfitへの1回の呼び出しで（独立して）適合させることができ

エルミート級数にxを掛けるには（xは独立変数）、Python Numpyのpolynomial.hermite.hermmulx（）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エルミート級数係数の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 numpy as np from numpy.polynomial import hermite as H 配列を作成する- c = np.array([1, 2, 3]) 配列を表示する- print("Our Array...\n&

あるエルミート系列を別のエルミート系列に乗算するには、PythonNumpyのpolynomial.hermite.hermmul（）メソッドを使用します。このメソッドは、製品のエルミート級数を表す配列を返します。 2つのエルミート系列c1*c2の積を返します。引数は、最下位の「項」から最上位まで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1-低から高に順序付けられたエルミート級数係数のDarray。 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.po