Devuelva la array complementaria escalada de una array 1-D de coeficientes de la serie Chebyshev usando NumPy en Python

En este artículo, discutiremos cómo devolver la array complementaria escalada de una array 1D de coeficientes de la serie Chebyshev en python .

método chebyshev.chebcompanion() 

El método chebyshev.chebcompanion() proporciona estimaciones de valores propios que el caso sin escalar y para polinomios de base. Podemos decir que se garantiza que los valores propios son reales si se usa numpy.linalg.eigvalsh para obtenerlos. Este método tomará la array de coeficientes como parámetro, que es una array 1-D de coeficientes de la serie Chebyshev ordenados de grado bajo a grado alto y devolverá la array de dimensiones complementaria escalada.

Sintaxis: chebyshev.chebcompanion(array_coeficiente)

Parámetros :

• coeficiente_array: Tomará la array de coeficientes como parámetro, que es una array 1-D de coeficientes de la serie Chebyshev ordenados de grado bajo a grado alto.

Retorno : Array complementaria escalada de dimensiones (grados, grados)

Ejemplo 1:

En este ejemplo, estamos creando una array unidimensional con 3 coeficientes y devolviendo la array complementaria escalada junto con la forma, las dimensiones y el tipo de datos. Devolvió una array complementaria escalada en 2D.

# import packages
import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev
  
# array of coefficients
c = np.array([2,2,3])
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)
  
# return the scaled companion matrix 
# of a 1-D array 
print(chebyshev.chebcompanion(c))

Producción:

[2 2 3]
Shape of the array is :  (3,)
The dimension of the array is :  1
Datatype of our Array is :  int64
[[ 0.          0.23570226]
 [ 0.70710678 -0.33333333]]

Ejemplo 2:

En este ejemplo, estamos creando una array unidimensional con 5 coeficientes y devolviendo la array complementaria escalada junto con la forma, las dimensiones y el tipo de datos. Devolvió una array complementaria escalada en 2D.

# import packages
import numpy as np
from numpy.polynomial import chebyshev
  
# 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)
  
# return the scaled companion matrix of 
# a 1-D array 
print(chebyshev.chebcompanion(c))

Producción:

[1 2 3 4 5]
Shape of the array is :  (5,)
The dimension of the array is :  1
Datatype of our Array is :  int64
[[ 0.          0.70710678  0.         -0.14142136]
 [ 0.70710678  0.          0.5        -0.2       ]
 [ 0.          0.5         0.          0.2       ]
 [ 0.          0.          0.5        -0.4       ]]