要生成 Hermite_e 多项式的 Vandermonde 矩阵，请在 Python Numpy 中使用 hermite_e.hermevander()。此方法返回伪 Vandermonde 矩阵。返回矩阵的形状为 x.shape + (deg + 1, )，其中最后一个索引是相应 Hermite_e 多项式的阶数。dtype 将与转换后的 x 相同。参数 x 返回点数组。dtype 根据是否存在任何复数元素而转换为 float64 或 complex128。如果 x 是标量，则将其转换为一维数组。参数 deg 是结果……阅读更多

要计算 Hermite_e 级数的根，请在 Python Numpy 中使用 hermite_e.hermeroots() 方法。此方法返回一个包含级数根的数组。如果所有根都是实数，则 out 也是实数，否则为复数。参数 c 是一维系数数组。根估计值作为伴随矩阵的特征值获得，远离复平面原点的根由于此类值的级数数值不稳定性而可能存在较大的误差。多重性大于 1 的根也会随着值的增加而显示更大的误差……阅读更多

要计算 Hermite_e 级数的根，请在 Python Numpy 中使用 hermite.hermroots() 方法。此方法返回一个包含级数根的数组。如果所有根都是实数，则 out 也是实数，否则为复数。参数 c 是一维系数数组。根估计值作为伴随矩阵的特征值获得，远离复平面原点的根由于此类值的级数数值不稳定性而可能存在较大的误差。多重性大于 1 的根也会随着值的增加而显示更大的误差……阅读更多

要使用给定的复根生成 Hermite_e 级数，请在 Python Numpy 中使用 hermite_e.hermefromroots() 方法。此方法返回一维系数数组。如果所有根都是实数，则 out 是一个实数数组；如果一些根是复数，则即使结果中的所有系数都是实数，out 也是复数。参数根是包含根的序列。步骤首先，导入所需的库 - from numpy.polynomial import hermite_e as H 生成具有给定复根的 Hermite_e 级数 - j = complex(0, 1) print("结果...", H.hermefromroots((-j, j))) 获取数据类型 - print("类型...", H.hermefromroots((-j, j)).dtype) 获取形状 - print("形状...", H.hermefromroots((-j, j)).shape) 创建……阅读更多

要对 Hermite_e 级数进行积分，请在 Python 中使用 hermite_e.hermeint() 方法。第一个参数 c 是 Hermite_e 级数系数数组。如果 c 是多维的，则不同的轴对应于不同的变量，每个轴的阶数由相应的索引给出。第二个参数 m 是积分阶数，必须为正数。第三个参数 k 是积分常数(s)。在 lbnd 处第一个积分的值是列表中的第一个值，在 lbnd 处第二个积分的值是第二个值，依此类推。如果 k == [] (默认值)，则所有常数……阅读更多

要对 Hermite_e 级数进行积分，请在 Python 中使用 hermite_e.hermeint() 方法。第一个参数 c 是 Hermite_e 级数系数数组。如果 c 是多维的，则不同的轴对应于不同的变量，每个轴的阶数由相应的索引给出。第二个参数 m 是积分阶数，必须为正数。(默认值：1)。第三个参数 k 是积分常数(s)。在 lbnd 处第一个积分的值是列表中的第一个值，在 lbnd 处第二个积分的值是第二个值，依此类推。如果 k == [] (默认值)，则所有……阅读更多

要获取 Hermite_e 级数对数据的最小二乘拟合，请在 Python numpy 中使用 hermite_e.hermfit() 方法。此方法返回从低到高排序的 Hermite_e 系数。如果 y 是二维的，则 y 的第 k 列中的数据的系数位于第 k 列中。参数 x 是 M 个样本（数据）点 (x[i], y[i]) 的 x 坐标。参数 y 是样本点的 y 坐标。可以通过为 y 传递包含一个……阅读更多

要返回一维多项式系数数组的缩放伴随矩阵，请在 Python Numpy 中返回 hermite_e.hermecompanion() 方法。当 c 是 Hermite_e 基多项式时，基多项式被缩放，以便伴随矩阵是对称的。这比未缩放的情况提供了更好的特征值估计，对于基多项式，如果使用 numpy.linalg.eigvalsh 来获得它们，则保证特征值是实数。此方法返回维数为 (deg, deg) 的缩放伴随矩阵。参数 c 是从低到高阶排序的一维 Hermite 级数系数数组。步骤首先，导入所需的库 - import……阅读更多

风险接受风险接受也称为风险保留。它只是接受已识别的风险，而不采取任何措施来避免损失或风险发生的可能性。它包括管理层决定接受给定的风险，在一段时间内无需进一步缓解或转移。这出现在两类情况下。对于风险太低而无需保护或保险和尽职调查就足够的情况，风险是可以接受的。对于需要缓解但无法立即完成缓解或快速缓解代价过高的风险……阅读更多

要生成Hermite_e多项式和x、y、z采样点的伪范德蒙德矩阵，可以使用Python NumPy中的`hermite_e.hermevander3d()`函数。该方法返回伪范德蒙德矩阵。参数x、y、z是点坐标数组，形状相同。数据类型将根据元素是否为复数转换为float64或complex128。标量将转换为一维数组。参数deg是最大次数列表，形式为[x_deg, y_deg, z_deg]。步骤首先，导入所需的库：`import numpy as np` `from numpy.polynomial import hermite_e as H` 创建数组……阅读更多