Diferencie las series de Hermite y multiplique cada diferenciación por escalar usando NumPy en Python

En este artículo veremos cómo diferenciar la serie de Hermite y multiplicar cada diferenciación por un escalar en python.

método hermite.hermder

El hermite.hermder() se usa para diferenciar la serie Hermite que está disponible en el módulo NumPy. Podemos pasar los siguientes parámetros, el primer parámetro será la c, que es una array de coeficientes de la serie Hermite. Además, el siguiente parámetro es m, que no es negativo (predeterminado: 1) y sci es un escalar, que es el último parámetro.

Sintaxis : hermite.hermder(c,m,sci)

Parámetro:

• c: Array de coeficientes de la serie Hermite.
• m: Número de derivados tomados, debe ser no negativo. (Predeterminado: 1)
• ciencia:  escalar

Retorno: Serie de Hermite de la derivada.

Ejemplo 1:

En este ejemplo, hemos creado la array 1D que contiene 5 elementos usando la función hermite.hermder(), estamos diferenciando la serie Hermite en python multiplicando cada diferenciación por un escalar -1, y el número de derivadas se toma como m=2.

# import packages
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite
  
# array of coefficients
c = np.array([1,2,3,4,5])
print(c)
  
# shape of the array is
print("Shape of the array is : ",c.shape)
  
# dimension of the array
print("The dimension of the array is : ",c.ndim)
  
# Datatype of the array
print("Datatype of our Array is : ",c.dtype)
  
print(hermite.hermder(c, m= 2, scl = -1))

Producción:

[1 2 3 4 5]
Shape of the array is :  (5,)
The dimension of the array is :  1
Datatype of our Array is :  int32
[ 24.  96. 240.]

Ejemplo 2:

En este ejemplo, hemos creado la array 2D que contiene 5 elementos cada uno y usando la función hermite.hermder(), estamos diferenciando la serie Hermite en python multiplicando cada diferenciación por un escalar -1.

# import packages
import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite
  
# array of coefficients
c = np.array([[1,2,3,4,5],[56,65,44,44,33]])
print(c)
  
# shape of the array is
print("Shape of the array is : ",c.shape)
  
# dimension of the array
print("The dimension of the array is : ",c.ndim)
  
# Datatype of the array
print("Datatype of our Array is : ",c.dtype)
  
print(hermite.hermder(c, scl = -1))

Producción:

[[ 1  2  3  4  5]
 [56 65 44 44 33]]
Shape of the array is :  (2, 5)
The dimension of the array is :  2
Datatype of our Array is :  int64
[[-112. -130.  -88.  -88.  -66.]]