在 Python 中返回一维 Hermite 级数系数数组的缩放伴随矩阵

要返回一维多项式系数数组的缩放伴随矩阵，请返回Python Numpy 中的方法。当 c 是 Hermite 基多项式时，基多项式被缩放，使得伴随矩阵是对称的。与未缩放的情况相比，这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 来获取特征值，则可以保证特征值是实数。该方法返回维度 (deg, deg) 的 Scaled 伴随矩阵。参数 c 是从低到高排序的 Hermite 级数系数的一维数组。hermite.hermcompanion()

脚步

首先，导入所需的库 -

import numpy as np
fromnumpy.polynomialimport hermite as H

创建一维系数数组 -

c = np.array([1, 2, 3])

显示数组 -

print("Our Array...\n",c)

检查尺寸 -

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

获取数据类型 -

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

获得形状 -

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，请返回Python Numpy 中的方法 -hermite.hermcompanion()

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

示例

import numpy as np
fromnumpy.polynomialimport hermite as H

#创建一维系数数组
c = np.array([1, 2, 3])

#显示数组
print("Our Array...\n",c)

#检查尺寸
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，请返回 Python Numpy 中的 hermite.hermcompanion() 方法
print("\nResult...\n",H.hermcompanion(c))

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]]