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指定された次数とサンプルポイント（x、y、z）のファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでpolynomial.polyvander3d（）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、必要なライ

指定された次数とサンプルポイント（x、y、z）のファンデルモンド行列を生成するには、Python Numpyでpolynomial.polyvander3d（）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、必要なライ

多項式係数の1次元配列のコンパニオン行列を返すには、Python Numpyでpolynomial.polycompanion（）メソッドを返します。べき級数のコンパニオン行列は、基底をスケーリングすることによって対称にすることはできないため、この関数は直交多項式の関数とは異なります。このメソッドは、次元（deg、deg）のコンパニオン行列を返します。パラメータcは、低次から高次の順に並べられた多項式係数の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.polynomial import

多項式のデータへの最小二乗適合を取得するには、Python Numpyでpolynomial.polyfit（）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多項式係数を返します。 yが2次元の場合、coefの列kの係数は、yのk番目の列のデータへの多項式近似を表します。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次元配列を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

多項式から小さな末尾の係数を削除するには、Python Numpyのpolynomial.polytrim（）メソッドを使用します。このメソッドは、末尾のゼロが削除された1次元配列を返します。結果の系列が空の場合、単一のゼロを含む系列が返されます。 「小さい」は「絶対値が小さい」ことを意味し、パラメータtolによって制御されます。 「トレーリング」とは、たとえば[0、1、1、0、0]（0 + x + x ** 2 + 0 * x ** 3 + 0 * x ** 4を表す）の最高次の係数を意味します。 ）3次係数と4次係数の両方が「トリミング」されます。パラメータcは、係数の1次元配列であり、

あるチェビシェフシリーズを別のシリーズに追加するには、Python Numpyのpolynomial.chebyshev.chebadd（）メソッドを使用します。このメソッドは、それらの合計のChebyshev級数を表す配列を返します。 2つのチェビシェフ系列c1+c2の合計を返します。引数は、最低次の項から最高次の項に順序付けられた係数のシーケンスです。つまり、[1,2,3]は系列T_0 + 2 * T_1 + 3*T_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チェビシェフ級数係数の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 n

あるチェビシェフ系列を別の系列に減算するには、Python Numpyのpolynomial.chebyshev.chebsub（）メソッドを使用します。このメソッドは、それらの差を表すチェビシェフ級数係数の配列を返します。 2つのチェビシェフシリーズ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、系列T_0 + 2 * T_1 + 3*T_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チェビシェフ級数係数の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 f

チェビシェフ系列に独立変数を掛けるには、Python Numpyのpolynomial.chebyshev.chebmulx（）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c1とc2は、低から高の順に並べられたチェビシェフ級数係数の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 chebyshev as C 配列を作成する- x = np.array([1, 2, 3]) 配列を表示する- print("Our Array

Hermite_eシリーズを区別するには、Pythonでhermite_e.hermeder（）メソッドを使用します。最初のパラメーターcは、Hermite_e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、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による乗算です。これは、変数の線形変化で使用するためのものです。 （デフォルト：1）。 4番目のパラメーターであるaxisは

Hermite_eシリーズを区別するには、Pythonでhermite_e.hermeder（）メソッドを使用します。最初のパラメーターcは、Hermite_e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による乗算です。これは、変数の線形変化で使用するためのものです。 （デフォルト：1）。 4番目のパラメーターであ

xとyのデカルト積で2次元Hermite_eシリーズを評価するには、Pythonでhermite_e.hermegrid2d（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。 パラメータはx、yです。 2次元系列は、xとyのデカルト積の点で評価されます。 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。 パラメータ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より大きい場合

x、y、zのデカルト積で3D Hermite_eシリーズを評価するには、Pythonでhermite.hermegrid3d（x、y、z、c）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次元多項式の値を返します。 パラメータはx、y、zです。 3次元系列は、x、y、およびzのデカルト積の点で評価されます。 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。 パラメータ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

x、y、zのデカルト積で3D Hermite_eシリーズを評価するには、Pythonでhermite_e.hermegrid3d（x、y、z、c）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2次元多項式の値を返します。 パラメータはx、y、zです。 3次元系列は、x、y、およびzのデカルト積の点で評価されます。 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。 パラメータ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

ポイント（x、y、z）で3次元多項式を評価するには、PythonNumpyのpolynomial.polyval3d（）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。 パラメータは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。 パラメータcは、multidegree

ポイントxでチェビシェフシリーズを評価するには、Python Numpyのchebyshev.chebval（（）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次のように扱われます。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

ポイントxでチェビシェフシリーズを評価するには、Python Numpyのchebyshev.chebval（（）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次のように扱われます。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

ポイント（x、y）で2次元チェビシェフ系列を評価するには、Python Numpyのpolynomial.chebval2d（）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、つまりパラメーターx、yから形成された点で、2次元のチェビシェフ系列の値を返します。 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

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

ポイント（x、y）で2次元チェビシェフ系列を評価するには、Python Numpyのpolynomial.chebval2d（）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、つまりパラメーターx、yから形成された点で、2次元のチェビシェフ系列の値を返します。 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

ポイント（x、y、z）での3Dチェビシェフ系列の評価を評価するには、Python Numpyのpolynomial.chebval3d（）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多次元多項式オンポイントの値を返します。 パラメータは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である場合、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。パラメータc