Python

Legendreシリーズを統合するには、Pythonでpolynomial.legendre.legint（）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回積分されたルジャンドル級数係数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。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、ルジャンドル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）

Legendreシリーズを統合するには、Pythonでpolynomial.legendre.legint（）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回積分されたルジャンドル級数係数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。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、ルジャンドル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）

あるHermite_e系列を別の系列に乗算するには、Python Numpyのpolynomial.hermite.hermemul（）メソッドを使用します。このメソッドは、それらの積のHermite_eシリーズを表す配列を返します。2つのHermite_eシリーズc1*c2の積を返します。引数は、最低次の「項」から最高次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Hermite_e級数係数のD配列。 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

あるHermite_eシリーズを別のシリーズで分割するには、Python Numpyのpolynomial.hermite.hermediv（）メソッドを使用します。このメソッドは、商と剰余を表すHermite_e級数係数の配列を返します。 2つのHermite_e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、低から高に順序付けられたHermite_e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- i

ポイント（x、y）で2D Hermite_eシリーズを評価するには、PythonNumpyのhermite.hermeval2d（）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

ポイント（x、y、z）で3D Hermite_eシリーズを評価するには、Python Numpyのhermite.hermeval3d（）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。 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。 2番目のパラ

x、y、zサンプルポイントを持つルジャンド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のlegendre.legvander3d（）メソッドを使用します。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、必要なライブ

x、y、zサンプルポイントを持つルジャンド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のlegendre.legvander3d（）メソッドを使用します。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、必要なライブ

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thehermite.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の直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、残

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thehermite.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の直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、残

Legendreシリーズを区別するには、Pythonでpolynomial.laguerre.legder（）メソッドを使用します。軸に沿ってm回微分されたルジャンドル級数係数cを返します。各反復で、結果にsclが乗算されます。最初のパラメーターcは、ルジャンドル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

Legendreシリーズを区別するには、Pythonでpolynomial.laguerre.legder（）メソッドを使用します。軸に沿ってm回微分されたルジャンドル級数係数cを返します。各反復で、結果はsclで乗算されます。 最初のパラメーターcは、ルジャンドル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、取得さ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

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。 1番目のパラメーター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

ポイントxでルジャンドル級数を評価するには、PythonNumpyのpolynomial.legendre.legval（）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

Hermite_eシリーズを統合するには、Pythonでhermite_e.hermeint（）メソッドを使用します。 1番目のパラメーター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

Hermite_eシリーズを統合するには、Pythonでhermite_e.hermeint（）メソッドを使用します。 1番目のパラメーター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。 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

ルジャンドル多項式係数の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legendre.legcompanion（）メソッドを使用します。 Legendrepolynomialsの通常のコンパニオン行列は、cが基底ラゲール多項式である場合、すでに対称であるため、スケーリングは適用されません。 次元（deg、deg）のスケーリングされた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Legendre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 nu

Legendreシリーズの最小二乗法をデータに適合させるには、Pythonnumpyのlegendre.legfit（）メソッドを使用します。このメソッドは、低から高の順に並べられたルジャンドル係数を返します。 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xcoordinate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回の呼び出しに（独立して）適合させ

Legendre多項式から小さな末尾の係数を削除するには、Python numpyのlegendre.legtrim（）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。結果の系列が空になる場合、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

Hermite_eシリーズを統合するには、Pythonでhermite_e.hermeint（）メソッドを使用します。 1番目のパラメーター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。 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