要对多项式进行积分，请在 Python 中使用 polynomial.polyint() 方法。沿轴线从 lbnd 对多项式系数 c 进行 m 次积分。在每次迭代中，生成的级数乘以 scl，并添加一个积分常数 k。缩放因子用于线性变量更改。参数 c 是一个系数数组，从低到高次排列在每个轴线上，例如，[1, 2, 3] 表示多项式 1 + 2*x + 3*x**2，而 [[1, 2], [1, 2]] 表示 1 + 1*x + 2*y + 2*x*y（如果 axis=0 是 x，axis=1 是 y）。这... 阅读更多

要对多项式进行积分，请在 Python 中使用 polynomial.polyint() 方法。沿轴线从 lbnd 对多项式系数 c 进行 m 次积分。在每次迭代中，生成的级数乘以 scl，并添加一个积分常数 k。缩放因子用于线性变量更改。参数 c 是一个系数数组，从低到高次排列在每个轴线上，例如，[1, 2, 3] 表示多项式 1 + 2*x + 3*x**2，而 [[1, 2], [1, 2]] 表示 1 + 1*x + 2*y + 2*x*y（如果 axis=0 是 x，axis=1 是 y）。这... 阅读更多

Hermite_e 级数也称为概率论者 Hermite 多项式或物理学家的 Hermite 多项式，它存在于数学中，用于对加权 Hermite 多项式的和进行求和。在量子力学的某些特定情况下，Hermite_e 级数的权重函数为 e^(−x^2)。以下是 Hermite_e 级数的公式。H_n(x) = (-1)^n e^(x^2/2) d^n/dx^n(e^(-x^2/2)) 其中，H_n(x) 是 n 次 Hermite 多项式 x 是自变量 d^n/dx^n 表示关于 x 的 n 次导数。定义系数要执行 Hermite_e 级数的微分，首先我们需要... 阅读更多

要对 Hermite_e 级数进行微分，请在 Python 中使用 hermite_e.hermeder() 方法。第一个参数 c 是一个 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，每个轴上的次数由相应的索引给出。第二个参数 m 是导数的次数，必须是非负数。（默认值：1）。第三个参数 scl 是一个标量。每次微分都乘以 scl。最终结果是乘以 scl**m。这用于线性变量更改。（默认值：1）。第四个参数 axis 是一个轴，用于... 阅读更多

要对 Hermite_e 级数进行微分，请在 Python 中使用 hermite.hermeder() 方法。第一个参数 c 是一个 Hermite 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，每个轴上的次数由相应的索引给出。第二个参数 m 是导数的次数，必须是非负数。（默认值：1）。第三个参数 scl 是一个标量。每次微分都乘以 scl。最终结果是乘以 scl**m。这用于线性变量更改。（默认值：1）。第四个参数 axis 是一个轴，用于... 阅读更多

要对多项式进行积分，请在 Python 中使用 polynomial.polyint() 方法。沿轴线从 lbnd 对多项式系数 c 进行 m 次积分。在每次迭代中，生成的级数乘以 scl，并添加一个积分常数 k。缩放因子用于线性变量更改。参数 c 是一个系数数组，从低到高次排列在每个轴线上，例如，[1, 2, 3] 表示多项式 1 + 2*x + 3*x**2，而 [[1, 2], [1, 2]] 表示 1 + 1*x + 2*y + 2*x*y（如果 axis=0 是 x，axis=1 是 y）。这... 阅读更多

要对多项式进行积分，请在 Python 中使用 polynomial.polyint() 方法。沿轴线从 lbnd 对多项式系数 c 进行 m 次积分。在每次迭代中，生成的级数乘以 scl，并添加一个积分常数 k。缩放因子用于线性变量更改。参数 c 是一个系数数组，从低到高次排列在每个轴线上，例如，[1, 2, 3] 表示多项式 1 + 2*x + 3*x**2，而 [[1, 2], [1, 2]] 表示 1 + 1*x + 2*y + 2*x*y（如果 axis=0 是 x，axis=1 是 y）。这... 阅读更多

要对多项式进行微分，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.polyder() 方法。沿轴线对多项式系数 c 进行 m 次微分。在每次迭代中，结果乘以 scl（缩放因子用于线性变量更改）。参数 c 是一个系数数组，从低到高次排列在每个轴线上，例如，[1, 2, 3] 表示多项式 1 + 2*x + 3*x**2，而 [[1, 2], [1, 2]] 表示 1 + 1*x + 2*y + 2*x*y（如果 axis=0 是 x，axis=1 是 y）。该方法返回导数的多项式系数。这... 阅读更多

要评估点 (x, y) 处的二维多项式，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.polyval2d() 方法。该方法返回在由 x 和 y 中对应值对形成的点处二维多项式的值，即参数 x、y。二维级数在点 (x, y) 处进行评估，其中 x 和 y 必须具有相同的形状。如果 x 或 y 是列表或元组，则首先将其转换为 ndarray，否则将其保持不变，并且，如果它不是 ndarray，则将其视为标量。参数 c 是一个数组... 阅读更多

要评估点 (x, y) 处的二维多项式，请在 Python Numpy 中使用 polynomial.polyval2d() 方法。该方法返回在由 x 和 y 中对应值对形成的点处二维多项式的值，即参数 x、y。二维序列在点 (x, y) 处进行评估，其中 x 和 y 必须具有相同的形状。如果 x 或 y 是列表或元组，则首先将其转换为 ndarray，否则保持不变，并且如果它不是 ndarray，则将其视为标量。参数 c 是一个数组…… 阅读更多