Laguerre श्रृंखला को एकीकृत करने के लिए, Python में laguerre.lagint() विधि का उपयोग करें। विधि लैगुएरे श्रृंखला गुणांक c एकीकृत m बार lbnd से अक्ष के साथ लौटाती है। प्रत्येक पुनरावृत्ति पर परिणामी श्रृंखला को scl से गुणा किया जाता है और एक एकीकरण स्थिरांक, k जोड़ा जाता है। स्केलिंग कारक चर के रैखिक

Laguerre श्रृंखला को एकीकृत करने के लिए, Python में laguerre.lagint() विधि का उपयोग करें। विधि लैगुएरे श्रृंखला गुणांक c एकीकृत m बार lbnd से अक्ष के साथ लौटाती है। प्रत्येक पुनरावृत्ति पर परिणामी श्रृंखला को scl से गुणा किया जाता है और एक एकीकरण स्थिरांक, k जोड़ा जाता है। स्केलिंग कारक चर के रैखिक

अंक x पर लैगुएरे श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, PythonNumpy में polynomial.laguerre.lagval() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर x है। यदि x एक सूची या टपल है, तो इसे एक ndarray में बदल दिया जाता है, अन्यथा इसे अपरिवर्तित छोड़ दिया जाता है और इसे स्केलर के रूप में माना जाता है। किसी भी मामले में,

अंक x की सरणी पर एक लैगुएरे श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में polynomial.laguerre.lagval() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर x है। यदि x एक सूची या टपल है, तो इसे एक ndarray में बदल दिया जाता है, अन्यथा इसे अपरिवर्तित छोड़ दिया जाता है और इसे एक अदिश के रूप में माना जाता है। किसी भ

अंक x के बहु-आयामी सरणी पर एक लैगुएरे श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में thepolynomial.laguerre.lagval() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर x है। यदि x एक सूची या टपल है, तो इसे एक ndarray में बदल दिया जाता है, अन्यथा इसे अपरिवर्तित छोड़ दिया जाता है और इसे एक अदिश के रूप में माना जा

एक Hermite श्रृंखला की जड़ों की गणना करने के लिए, Python Numpy में hermite.hermroots() विधि का उपयोग करें। यह विधि श्रृंखला की जड़ों का एक Array लौटाती है। यदि सभी मूल वास्तविक हैं, तो बाहर भी वास्तविक है, अन्यथा यह जटिल है। पैरामीटर, c गुणांकों की 1-डी सरणी है। मूल अनुमानों को साथी मैट्रिक्स के ei

एक Hermite श्रृंखला की जड़ों की गणना करने के लिए, Python Numpy में hermite.hermroots() विधि का उपयोग करें। विधि श्रृंखला की जड़ों की एक सरणी लौटाती है। यदि सभी मूल वास्तविक हैं, तो बाहर भी वास्तविक है, अन्यथा यह जटिल है। पैरामीटर, c गुणांकों की 1-डी सरणी है। मूल अनुमानों को साथी मैट्रिक्स के eigenv

हरमाइट बहुपद का एक वेंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, पाइथॉन नम्पी में hermite.hermvander() का उपयोग करें। विधि छद्म-वैंडरमोंड मैट्रिक्स लौटाती है। रिटर्न मैट्रिक्स का आकार x.shape + (डिग्री + 1,) है, जहां अंतिम सूचकांक संबंधित Hermitepolynomial की डिग्री है। dtype परिवर्तित x के समान होगा। प

हर्मिट बहुपद का एक वेंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, पाइथन नम्पी में chebyshev.hermvander() का उपयोग करें। विधि छद्म-वैंडरमोंड मैट्रिक्स लौटाती है। रिटर्न मैट्रिक्स का आकार x.shape + (डिग्री + 1,) है, जहां अंतिम सूचकांक संबंधित Hermitepolynomial की डिग्री है। dtype परिवर्तित x के समान ही होगा

बिंदु x पर एक 2D लैगुएरे श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में polynomial.laguerre.lagval2d() विधि का उपयोग करें। यह विधि दो आयामी बहुपद के मानों को x और y से संगत मानों के युग्मों के साथ गठित बिंदुओं पर लौटाती है। पहला पैरामीटर x, y है। दो आयामी श्रृंखला का मूल्यांकन उन बिंदुओं (x, y

बिंदुओं (x,y,z) पर एक 3D Laguerre श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, Python Numpy में polynomial.laguerre.lagval3d() विधि का उपयोग करें। यह विधि x, y, और z से संगत मानों के त्रिगुणों के साथ बने बिंदुओं पर बहुआयामी बहुपद के मान लौटाती है। यदि c के 3 से कम आयाम हैं, तो इसे 3-D बनाने के लिए इसके आकार

x और y के कार्टेशियन उत्पाद पर 2-डी लैगुएरे श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, पायथन में thepolynomial.laguerre.laggrid2d() विधि का उपयोग करें। यह विधि x और y के कार्तीय गुणन के बिंदुओं पर द्विआयामी लैगुएरे श्रृंखला के मान लौटाती है। यदि सी के दो से कम आयाम हैं, तो इसे 2-डी बनाने के लिए इसके आकार म

एक Hermite श्रृंखला को एकीकृत करने के लिए, Python में hermite.hermint() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर, सी हरमाइट श्रृंखला गुणांक की एक सरणी है। यदि c बहुआयामी है, तो भिन्न-भिन्न अक्ष भिन्न-भिन्न चरों के अनुरूप होते हैं और प्रत्येक अक्ष में घात संबंधित सूचकांक द्वारा दी जाती है। दूसरा पैरामीटर, ए

बिंदुओं (x, y) पर एक 2D Hermite श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, PythonNumpy में hermite.hermval2d() विधि का उपयोग करें। यह विधि दो आयामी बहुपद के मानों को x और y से संगत मानों के युग्मों से बनाए गए बिंदुओं पर लौटाती है। पहला पैरामीटर एक्स, वाई है। दो आयामी श्रृंखला का मूल्यांकन उन बिंदुओं (x, y)

लैगुएरे बहुपद का छद्म वेंडरमोंड मैट्रिक्स उत्पन्न करने के लिए, पायथन नम्पी में lagerre.lagvander() का उपयोग करें। विधि छद्म-वैंडरमोंड मैट्रिक्स लौटाती है। रिटर्न मैट्रिक्स का आकार x.shape + (डिग्री + 1,) है, जहां अंतिम सूचकांक संबंधित लैगुएरेपोलिनोमियल की डिग्री है। dtype परिवर्तित x के समान होगा।

दी गई जटिल जड़ों के साथ एक हरमाइट श्रृंखला उत्पन्न करने के लिए, पाइथन नम्पी में hermite.hermfromroots() विधि का उपयोग करें। विधि गुणांक की 1-डी सरणी देता है। यदि सभी मूल वास्तविक हैं तो आउट एक वास्तविक सरणी है, यदि कुछ जड़ें जटिल हैं, तो परिणाम जटिल है, भले ही परिणाम में सभी गुणांक वास्तविक हों। पैर

x, y और z के कार्टेशियन उत्पाद पर 3-डी लैगुएरे श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, पायथन में thepolynomial.laguerre.laggrid3d() विधि का उपयोग करें। यह विधि x, y और z के कार्टेशियन गुणनफल के बिंदुओं पर त्रिविमीय लैगुएरे श्रृंखला के मान लौटाती है। यदि सी के तीन से कम आयाम हैं, तो इसे 3-डी बनाने के लिए

x, y और z के कार्टेशियन उत्पाद पर 3-डी लैगुएरे श्रृंखला का मूल्यांकन करने के लिए, पायथन में thepolynomial.laguerre.laggrid3d() विधि का उपयोग करें। यह विधि x, y और z के कार्टेशियन गुणनफल के बिंदुओं पर त्रिविमीय लैगुएरे श्रृंखला के मान लौटाती है। यदि सी के तीन से कम आयाम हैं, तो इसे 3-डी बनाने के लिए

एक Hermite श्रृंखला को एकीकृत करने के लिए, Python में hermite.hermint() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर, सी हरमाइट श्रृंखला गुणांक की एक सरणी है। यदि c बहुआयामी है, तो भिन्न-भिन्न अक्ष भिन्न-भिन्न चरों के अनुरूप होते हैं और प्रत्येक अक्ष में घात संबंधित सूचकांक द्वारा दी जाती है। दूसरा पैरामीटर, ए

एक Hermite श्रृंखला को एकीकृत करने के लिए, Python में hermite.hermint() विधि का उपयोग करें। पहला पैरामीटर, सी हरमाइट श्रृंखला गुणांक की एक सरणी है। यदि c बहुआयामी है, तो भिन्न-भिन्न अक्ष भिन्न-भिन्न चरों के अनुरूप होते हैं और प्रत्येक अक्ष में घात संबंधित सूचकांक द्वारा दी जाती है। दूसरा पैरामीटर, ए