使用 Python 返回一维 Hermite 系列系数的缩放伴随矩阵

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.hermcompanion() 方法。基多项式经过缩放，以便当 c 是 Hermite 基多项式时，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，并且对于基多项式，如果使用 numpy.linalg.eigvalsh 获取特征值，则保证特征值是实数。该方法返回维度为 (deg, deg) 的缩放伴随矩阵。参数 c 是从低到高排序的一维 Hermite 系列系数数组。

步骤

首先，导入所需的库 -

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H

创建一个一维系数数组 -

c = np.array([1, 2, 3])

显示数组 -

print("Our Array...\n",c)

检查维度 -

print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

获取数据类型 -

print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

获取形状 -

print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

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.hermcompanion() 方法 -

print("\nResult...\n",H.hermcompanion(c))

示例

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H

# Create a 1D array of coefficients
c = np.array([1, 2, 3])

# Display the array
print("Our Array...\n",c)

# Check the Dimensions
print("\nDimensions of our Array...\n",c.ndim)

# Get the Datatype
print("\nDatatype of our Array object...\n",c.dtype)

# Get the Shape
print("\nShape of our Array object...\n",c.shape)

# To return the scaled companion matrix of a 1-D array of polynomial coefficients, return the hermite.hermcompanion() method in Python Numpy
print("\nResult...\n",H.hermcompanion(c))

输出

Our Array...
[1 2 3]

Dimensions of our Array...
1

Datatype of our Array object...
int64

Shape of our Array object...
(3,)

Result...
[[ 0. 0.58925565]
[ 0.70710678 -0.33333333]]

AmitDiwan

更新于： 2022-02-25

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