विवरण
numpy.polynomial.hermite.hermvander() फंक्शन 1D हर्माइट बहुपद का वैंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करता है। आउटपुट मैट्रिक्स का आकार x.shape + (deg + 1,) होता है जहां अंतिम सूचकांक हर्माइट बहुपद की डिग्री से मेल खाता है।
पैरामीटर्स
x- बिंदुओं का ऐरे।float64याcomplex128में परिवर्तित। स्केलर को 1-D ऐरे में परिवर्तित किया जाता है।deg- परिणामी मैट्रिक्स की डिग्री।
चरण
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H
# कॉम्प्लेक्स ऐरे बनाएं
x = np.array([-2.+2.j, -1.+2.j, 0.+2.j, 1.+2.j, 2.+2.j])
print("हमारा ऐरे...\n", x)
print("\nहमारे ऐरे के आयाम...\n", x.ndim)
print("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का डेटाटाइप...\n", x.dtype)
print("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का आकार...\n", x.shape)
# वैंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करें
print("\nपरिणाम...\n", H.hermvander(x, 2))पूर्ण उदाहरण
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H
# कॉम्प्लेक्स ऐरे बनाएं
x = np.array([-2.+2.j, -1.+2.j, 0.+2.j, 1.+2.j, 2.+2.j])
# ऐरे प्रदर्शित करें
print("हमारा ऐरे...\n", x)
print("\nहमारे ऐरे के आयाम...\n", x.ndim)
print("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का डेटाटाइप...\n", x.dtype)
print("\nहमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का आकार...\n", x.shape)
# वैंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करें
print("\nपरिणाम...\n", H.hermvander(x, 2))आउटपुट
हमारा ऐरे...
[-2.+2.j -1.+2.j 0.+2.j 1.+2.j 2.+2.j]
हमारे ऐरे के आयाम...
1
हमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का डेटाटाइप...
complex128
हमारे ऐरे ऑब्जेक्ट का आकार...
(5,)
परिणाम...
[[ 1. +0.j -4. +4.j -2.-32.j]
[ 1. +0.j -2. +4.j -14.-16.j]
[ 1. +0.j 0. +4.j -18. +0.j]
[ 1. +0.j 2. +4.j -14.+16.j]
[ 1. +0.j 4. +4.j -2.+32.j]]गणना विवरण
हर्माइट बहुपद: H0(z)=1, H1(z)=2z, H2(z)=4z²-2।
z = -2+2j के लिए:
H0 = 1H1 = 2(-2+2j) = -4+4jH2 = 4(-2+2j)² - 2 = 4(4 - 8j - 4) - 2 = 4(-8j) - 2 = -32j - 2 = -2 - 32j
अनुप्रयोग
- कॉम्प्लेक्स डोमेन में हर्माइट श्रृंखला फिटिंग
- क्वांटम मैकेनिक्स में तरंग फलन विस्तार
- संकेत प्रसंस्करण में विश्लेषणात्मक संकेत
- सम्मिश्र विश्लेषण में ऑर्थोगोनल बहुपद
