numpy.polynomial.hermite_e.hermevander#

polynomial.hermite_e.hermevander(x, deg)[источник]#

Псевдо-матрица Вандермонда заданной степени.

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

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

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

Если c является одномерным массивом коэффициентов длиной n + 1 и V является массивом V = hermevander(x, n), затем np.dot(V, c) и hermeval(x, c) одинаковы с точностью до ошибок округления. Эта эквивалентность полезна как для метода наименьших квадратов, так и для вычисления большого количества рядов Эрмита той же 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 – степень соответствующего полинома Эрмита. Тип данных будет таким же, как преобразованный x.

Примеры

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