numpy.polynomial.hermite.hermint

numpy.polynomial.hermite.hermint(c, m=1, k=[], lbnd=0, scl=1, axis=0)[source]

集成Hermite系列。

lbnd沿返回累积m次的Hermite系数c在每次迭代中,通过scl将所得到的系列相乘,并且添加积分常数k缩放因子用于变量的线性变化。(“买方谨慎”:请注意,根据用户的操作,可能希望scl是所期望的倒数;有关详细信息,请参阅下面的“注释”部分。The argument c is an array of coefficients from low to high degree along each axis, e.g., [1,2,3] represents the series H_0 + 2*H_1 + 3*H_2 while [[1,2],[1,2]] represents 1*H_0(x)*H_0(y) + 1*H_1(x)*H_0(y) + 2*H_0(x)*H_1(y) + 2*H_1(x)*H_1(y) if axis=0 is x and axis=1 is y.

参数:

c:array_like

Hermite系数的数组。如果c是多维的,则不同的轴对应于不同的变量,每个轴中的度由相应的索引给出。

m:int,可选

整合顺序,必须是积极的。(默认值:1)

k:{[],list,scalar},可选

积分常数。lbnd处的第一个积分的值是列表中的第一个值,lbnd处的第二个积分的值是第二个值等。如果k == [](默认值),所有常数都设置为零。如果m == 1,可以给出单个标量而不是列表。

lbnd:标量,可选

积分的下限。(默认值:0)

scl:标量,可选

Following each integration the result is multiplied by scl before the integration constant is added. (默认值:1)

axis:int,可选

进行积分的轴。(默认值:0)。

版本1.7.0中的新功能。

返回:

S:ndarray

Hermite系数的积分。

上升:

ValueError

如果m 0len(k) > mnp.isscalar(lbnd) == / t11>np.isscalar(scl) == False

也可以看看

hermder

笔记

请注意,每次积分的结果乘以scl为什么这一点很重要?假设变量u = ax + b在相对于x的积分中进行线性变化。然后.. math :: dx = du / a,因此需要设置scl等于1/a - 也许不是一开始就想到的。

还要注意,一般来说,集成C系列的结果需要“重新投射”到C系列基本集上。因此,通常,该函数的结果是“不直观的”,虽然正确;请参阅下面的示例部分。

例子

>>> from numpy.polynomial.hermite import hermint
>>> hermint([1,2,3]) # integrate once, value 0 at 0.
array([ 1. ,  0.5,  0.5,  0.5])
>>> hermint([1,2,3], m=2) # integrate twice, value & deriv 0 at 0
array([-0.5       ,  0.5       ,  0.125     ,  0.08333333,  0.0625    ])
>>> hermint([1,2,3], k=1) # integrate once, value 1 at 0.
array([ 2. ,  0.5,  0.5,  0.5])
>>> hermint([1,2,3], lbnd=-1) # integrate once, value 0 at -1
array([-2. ,  0.5,  0.5,  0.5])
>>> hermint([1,2,3], m=2, k=[1,2], lbnd=-1)
array([ 1.66666667, -0.5       ,  0.125     ,  0.08333333,  0.0625    ])