在 Python 中对轴 1 上的 Hermite_e 级数进行积分
要对Hermite_e级数进行积分，请使用Python中的hermite_e.hermeint()方法。第一个参数c是Hermite_e级数系数数组。如果c是多维的，则不同的轴对应不同的变量，每个轴的度数由相应的索引给出。第二个参数m是积分阶数，必须为正数。(默认值:1)。第三个参数k是积分常数。lbnd处的第一个积分的值是列表中的第一个值，lbnd处第二个积分
在 Python 中获取 Hermite_e 系列与数据的最小二乘拟合
要获取Hermite_e系列与数据的最小二乘拟合，请使用Pythonnumpy中的hermite_e.hermfit()方法。该方法返回从低到高排序的Hermite_e系数。如果y是二维的，则y的第k列中数据的系数位于第k列。参数x是M个样本(数据)点(x[i],y[i])的x坐标。参数y是样本点的y坐标。通过为y传递一个每列包含一个
在 Python 中返回 Hermite_e 级数系数 1-D 数组的缩放伴随矩阵
要返回多项式系数1-D数组的缩放伴随矩阵，请返回PythonNumpy中的hermite_e.hermecompanion()方法。当c是Hermite_e基多项式时，基多项式被缩放，因此伴随矩阵是对称的。这提供了比未缩放情况更好的特征值估计，并且对于基多项式，如果使用numpy.linalg.eigvalsh获得特征值，则保证特征值为实数。该方法返回维度(deg,d
风险接受和风险规避有什么区别?
风险接受风险接受也称为风险保留。它只是接受已识别的风险而不采取任何措施来避免损失或风险发生的概率。它包括管理层决定在一段时间内接受给定风险而不采取更多缓解或转移措施。这出现在两类情况下。对于风险太低而无法防范或保险和尽职调查就足够的风险，风险是可以接受的。对于需要缓解但无法立即完成缓解或快速缓解成本太高而无法保证的风险，风险在采取缓解措施的期间内是可以接受的。这种方法适用于那些即使发生也不会造
在 Python 中生成 Hermite_e 多项式的伪范德蒙矩阵和 x、y、z 点的复数数组
要生成Hermite_e多项式的伪范德蒙矩阵和x、y、z样本点，请使用PythonNumpy中的hermite_e.hermevander3d()。该方法返回伪范德蒙矩阵。参数x、y、z是点坐标的数组，所有数组的形状都相同。dtype将转换为float64或complex128，具体取决于是否有任何元素是复数。标量将转换为一维数组。参数deg是[x_deg,y_
在 Python 中对 Hermite_e 系列进行积分并设置积分常数
要对Hermite_e系列进行积分，请使用Python中的hermite.hermeint()方法。第一个参数c是Hermite_e系列系数的数组。如果c是多维的，则不同的轴对应不同的变量，每个轴的度数由相应的索引给出。第二个参数m是积分阶数，必须为正数。(默认值:1)。第三个参数k是积分常数。lbnd处的第一个积分的值是列表中的第一个值，lbnd处的第二个积分
在 Python 中对 Hermite_e 级数进行积分并设置积分阶数
要对Hermite_e级数进行积分，请使用Python中的hermite_e.hermeint()方法。第一个参数c是Hermite_e级数系数数组。如果c是多维的，则不同的轴对应不同的变量，每个轴的度数由相应的索引给出。第二个参数m是积分阶数，必须为正数。(默认值:1)。第三个参数k是积分常数。lbnd处的第一个积分的值是列表中的第一个值，lbnd处的第二个积
在 Python 中从勒让德多项式中删除小的尾随系数
要从勒让德多项式中删除小的尾随系数，请使用Pythonnumpy中的legendre.legtrim()方法。该方法返回一个删除了尾随零的一维数组。如果结果序列为空，则返回一个包含单个零的序列。"小"表示"绝对值小"，由参数tol控制；"尾随"表示最高阶系数，例如，在[0,1,1,0,0](表示0+x+x**2+0*x**3+0*x**4)中，3阶和4
在 Python 中获取 Legendre 级数与数据的最小二乘拟合
要获取Legendre级数与数据的最小二乘拟合，请使用Pythonnumpy中的legendre.legfit()方法。该方法返回从低到高排序的Legendre系数。如果y是二维的，则y的第k列中数据的系数位于第k列。参数x是M个样本(数据)点(x[i],y[i])的x坐标。参数y是样本点的y坐标。通过为y传递一个每列包含一个数据集的
在 Python 中返回勒让德多项式系数 1-D 数组的缩放伴随矩阵
要返回勒让德多项式系数1-D数组的缩放伴随矩阵，请使用PythonNumpy中的legendre.legcompanion()方法。当c是基础拉盖尔多项式时，勒让德多项式的通常伴随矩阵已经是对称的，因此不应用缩放。返回维度(deg,deg)的缩放伴随矩阵。参数c是按从低到高顺序排列的勒让德级数系数1-D数组。步骤首先，导入所需的库−importnum
