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在 Python 中区分沿轴 1 的具有多维系数的拉盖尔级数

AmitDiwan
更新于 2022年3月4日 06:16:45

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要区分拉盖尔级数,请在 Python 中使用 laguerre.lagder() 方法。该方法返回沿轴 m 次微分的拉盖尔级数系数 c。在每次迭代中,结果都乘以 scl。参数 c 是沿每个轴从低到高次幂的系数数组,例如,[1, 2, 3] 表示级数 1*L_0 + 2*L_1 + 3*L_2,而 [[1, 2], [1, 2]] 表示 1*L_0(x)*L_0(y) + 1*L_1(x)*L_0(y) + 2*L_0(x)*L_1(y) + 2*L_1(x)*L_1(y)(如果 axis=0 是 x,axis=1 是 y)。第一个参数 c 是拉盖尔级数系数数组。如果 c 是多维的,则不同的轴对应……阅读更多

在 Python 中区分具有多维系数的拉盖尔级数,并在特定轴上进行

AmitDiwan
更新于 2022年3月4日 06:15:04

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要区分拉盖尔级数,请在 Python 中使用 laguerre.lagder() 方法。该方法返回沿轴 m 次微分的拉盖尔级数系数 c。在每次迭代中,结果都乘以 scl。参数 c 是沿每个轴从低到高次幂的系数数组,例如,[1, 2, 3] 表示级数 1*L_0 + 2*L_1 + 3*L_2,而 [[1, 2], [1, 2]] 表示 1*L_0(x)*L_0(y) + 1*L_1(x)*L_0(y) + 2*L_0(x)*L_1(y) + 2*L_1(x)*L_1(y)(如果 axis=0 是 x,axis=1 是 y)。第一个参数 c 是拉盖尔级数系数数组。如果 c 是多维的,则不同的轴对应……阅读更多

在 Python 中区分拉盖尔级数,并将每次微分乘以标量

AmitDiwan
更新于 2022年3月4日 06:13:03

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要区分拉盖尔级数,请在 Python 中使用 laguerre.lagder() 方法。该方法返回沿轴 m 次微分的拉盖尔级数系数 c。在每次迭代中,结果都乘以 scl。参数 c 是沿每个轴从低到高次幂的系数数组,例如,[1, 2, 3] 表示级数 1*L_0 + 2*L_1 + 3*L_2,而 [[1, 2], [1, 2]] 表示 1*L_0(x)*L_0(y) + 1*L_1(x)*L_0(y) + 2*L_0(x)*L_1(y) + 2*L_1(x)*L_1(y)(如果 axis=0 是 x,axis=1 是 y)。第一个参数 c 是拉盖尔级数系数数组。如果 c 是多维的,则不同的轴对应……阅读更多

在 Python 中获取拉盖尔级数对数据的最小二乘拟合

AmitDiwan
更新于 2022年3月4日 06:09:59

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要获取拉盖尔级数对数据的最小二乘拟合,请在 Python numpy 中使用 laguerre.lagfit() 方法。该方法返回从低到高排序的拉盖尔系数。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。通过为 y 传递包含一组数据的二维数组,可以在一次调用 polyfit 时独立拟合共享相同 x 坐标的几组样本点……阅读更多

在 Python 中返回一维拉盖尔多项式系数数组的缩放伴随矩阵

AmitDiwan
更新于 2022年3月4日 06:04:54

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要返回一维拉盖尔多项式系数数组的缩放伴随矩阵,请在 Python Numpy 中使用 laguerre.lagvander3d()。当 c 是基拉盖尔多项式时,拉盖尔多项式的常用伴随矩阵已经是对称的,因此不应用缩放。返回维度为 (deg, deg) 的伴随矩阵。参数 c 是从低到高次幂排序的一维拉盖尔级数系数数组。步骤首先,导入所需的库 - import numpy as np from numpy.polynomial import laguerre as L 创建一个一维系数数组 - c = np.array([1, 2, 3]) 显示数组 - print("我们的数组...", c) 检查维度 - print("维度……阅读更多

在 Python 中生成拉盖尔多项式和 x、y 浮点型点数组的伪范德蒙德矩阵

AmitDiwan
更新于 2022年3月4日 06:02:07

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要生成拉盖尔多项式的伪范德蒙德矩阵,请在 Python Numpy 中使用 laguerre.lagvander2d()。该方法返回伪范德蒙德矩阵。返回矩阵的形状为 x.shape + (deg + 1, ),其中最后一个索引是相应拉盖尔多项式的次数。dtype 将与转换后的 x 相同。参数 x、y 返回点数组。dtype 根据元素是否为复数转换为 float64 或 complex128。如果 x 是标量,则将其转换为一维数组。参数 deg 是一个……阅读更多

在 Python 中生成拉盖尔多项式和 x、y 点数组的伪范德蒙德矩阵

AmitDiwan
更新于 2022年3月4日 05:26:37

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要生成拉盖尔多项式的伪范德蒙德矩阵,请在 Python Numpy 中使用 laguerre.lagvander2d()。该方法返回伪范德蒙德矩阵。返回矩阵的形状为 x.shape + (deg + 1, ),其中最后一个索引是相应拉盖尔多项式的次数。dtype 将与转换后的 x 相同。参数 x、y 返回点数组。dtype 根据元素是否为复数转换为 float64 或 complex128。如果 x 是标量,则将其转换为一维数组。参数 deg 是一个……阅读更多

区分拉盖尔级数并在 Python 中设置导数

AmitDiwan
更新于 2022年3月4日 05:22:27

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要区分拉盖尔级数,请在 Python 中使用 laguerre.lagder() 方法。该方法返回沿轴 m 次微分的拉盖尔级数系数 c。在每次迭代中,结果都乘以 scl。参数 c 是沿每个轴从低到高次幂的系数数组,例如,[1, 2, 3] 表示级数 1*L_0 + 2*L_1 + 3*L_2,而 [[1, 2], [1, 2]] 表示 1*L_0(x)*L_0(y) + 1*L_1(x)*L_0(y) + 2*L_0(x)*L_1(y) + 2*L_1(x)*L_1(y)(如果 axis=0 是 x,axis=1 是 y)。第一个参数 c 是拉盖尔级数系数数组。如果 c 是多维的,则不同的轴对应……阅读更多

C++ 程序:计算至少需要多少分钟后不再有新的愤怒学生

Arnab Chakraborty
更新于 2022年3月3日 11:37:58

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假设我们有一个长度为 n 的字符串 S,只有两种类型的字符,“A”或“P”。一行中有 n 个学生,如果 S[i] = 'A',则第 i 个学生很生气;如果它是 'P',则表示 S[i] 很耐心。每分钟,愤怒的学生会在索引 i 处攻击索引 i+1 处的耐心学生,即使最后一个学生很生气,他也不会攻击任何人。攻击耐心学生后,该学生也会生气。我们必须找到最少需要多少分钟才能不再有新的学生生气。因此,如果输入是这样的……阅读更多

C++ 程序:计算获得总和 k 所需的最少硬币数量

Arnab Chakraborty
更新于 2022年3月3日 11:24:02

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假设我们有两个数字 n 和 k。我们有无限数量的面值为 1 到 n 的硬币。我们想取一些值的总和为 k。我们可以选择多个相同价值的硬币来获得总和 k。我们必须计算获得总和 k 所需的最少硬币数量。因此,如果输入是这样的:n = 6;k = 16,则输出将是 3,因为 (2 * 6) + 4。步骤要解决这个问题,我们将遵循以下步骤 - c := (n + k - 1) / n 返回 c 示例让我们看看……阅读更多

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