การประเมินอนุกรมเฮอร์ไมต์ ณ จุด x แบบอาร์เรย์ใน Python

เพื่อประเมินอนุกรมเฮอร์ไมต์ (Hermite series) ณ จุด x ให้ใช้เมธอด hermite.hermval() ใน NumPy

พารามิเตอร์

• x: จุดประเมิน แปลงเป็น ndarray หากเป็นลิสต์/ทูเพิล มิฉะนั้นถือเป็นสเกลาร์ ต้องรองรับการบวกและคูณกับตัวเองและ係ส c
• c: อาร์เรย์係ส เรียงทำให้係สพจน์ชนิด n อยู่ใน c[n] หากหลายมิติ ดัชนีที่เหลือเป็นพหุนามหลายพหุนาม ในกรณี 2 มิติ 係สจัดเก็บในคอลัมน์ของ c
• tensor: หาก True (ค่าเริ่มต้น) รูปทรง係สจะขยายด้วย 1 ทางขวา สำหรับแต่ละมิติของ x ทำให้ทุกคอลัมน์ของ係สถูกประเมินสำหรับทุกองค์ประกอบของ x หาก False จะกระจาย x ไปยังคอลัมน์ของ c

ขั้นตอนตัวอย่าง

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H

# สร้างอาร์เรย์係ส
c = np.array([1, 2, 3])

print("อาร์เรย์ของเรา...\n", c)
print("\nมิติ...\n", c.ndim)
print("\nชนิดข้อมูล...\n", c.dtype)
print("\nรูปทรง...\n", c.shape)

# ประเมินที่จุด x แบบอาร์เรย์ 2 มิติ
x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print("\nผลลัพธ์...\n", H.hermval(x, c))

โค้ดเต็มและผลลัพธ์

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H

c = np.array([1, 2, 3])
print("อาร์เรย์ของเรา...\n", c)
print("\nมิติ...\n", c.ndim)
print("\nชนิดข้อมูล...\n", c.dtype)
print("\nรูปทรง...\n", c.shape)

x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print("\nผลลัพธ์...\n", H.hermval(x, c))

อาร์เรย์ของเรา...
 [1 2 3]
มิติ...
 1
ชนิดข้อมูล...
 int64
รูปทรง...
 (3,)
ผลลัพธ์...
 [[ 11.  51.]
 [115. 203.]]