numpy.polynomial.hermite.hermvander#

polynomial.hermite.hermvander(x, deg)[источник]#

Псевдо-матрица Вандермонда заданной степени.

Возвращает псевдо-матрицу Вандермонда степени deg и точки выборки x. Псевдо-матрица Вандермонда определяется как

\[V[..., i] = H_i(x),\]

где 0 <= i <= deg. Ведущие индексы V индексировать элементы x и последний индекс — это степень полинома Эрмита.

Если c является одномерным массивом коэффициентов длиной n + 1 и V является массивом V = hermvander(x, n), затем np.dot(V, c) и hermval(x, c) совпадают с точностью до ошибок округления. Эта эквивалентность полезна как для метода наименьших квадратов, так и для вычисления большого количества рядов Эрмита одинаковой степени и точек выборки.

Параметры:

xarray_like: Массив точек. Тип данных преобразуется в float64 или complex128 в зависимости от того, являются ли какие-либо элементы комплексными. Если x если это скаляр, он преобразуется в 1-D массив.
degint: Степень результирующей матрицы.

Возвращает:

vanderndarray: Псевдо-матрица Вандермонда. Форма возвращаемой матрицы x.shape + (deg + 1,), где Последний индекс — это степень соответствующего полинома Эрмита. Тип данных будет таким же, как у преобразованного x.

Примеры

>>> import numpy as np
>>> from numpy.polynomial.hermite import hermvander
>>> x = np.array([-1, 0, 1])
>>> hermvander(x, 3)
array([[ 1., -2.,  2.,  4.],
       [ 1.,  0., -2., -0.],
       [ 1.,  2.,  2., -4.]])