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Python SciPy special.elliprd用法及代码示例


本文简要介绍 python 语言中 scipy.special.elliprd 的用法。

用法:

scipy.special.elliprd(x, y, z, out=None) = <ufunc 'elliprd'>#

第二类对称椭圆积分。

函数 RD 定义为 [1]

参数

x, y, z array_like

实数或复数输入参数。 x 或 y 可以是沿负实轴切割的复平面中的任意数,但最多其中一个可以为零,而 z 必须非零。

out ndarray,可选

函数值的可选输出数组

返回

R 标量或 ndarray

积分值。如果 x、y 和 z 都是实数,则返回值是实数。否则,返回值很复杂。

注意

RD 是椭圆积分 RJ 的简并情况:elliprd(x, y, z) == elliprj(x, y, z, z)

该代码实现了基于重复定理和级数展开至七阶的卡尔森算法。 [2]

参考

[1]

B. C. Carlson 主编,“数学函数数字 Library ”第 19 章,NIST,美国商务部。 https://dlmf.nist.gov/19.16.E5

[2]

B. C. Carlson,“实数或复数椭圆积分的数值计算”,Numer。算法,卷。 10,没有。 1,第 13-26 页,1995 年。https://arxiv.org/abs/math/9409227 https://doi.org/10.1007/BF02198293

例子

基本同质性:

>>> import numpy as np
>>> from scipy.special import elliprd
>>> x = 1.2 + 3.4j
>>> y = 5.
>>> z = 6.
>>> scale = 0.3 + 0.4j
>>> elliprd(scale*x, scale*y, scale*z)
(-0.03703043835680379-0.24500934665683802j)
>>> elliprd(x, y, z)*np.power(scale, -1.5)
(-0.0370304383568038-0.24500934665683805j)

所有三个论点都一致:

>>> x = 1.2 + 3.4j
>>> elliprd(x, x, x)
(-0.03986825876151896-0.14051741840449586j)
>>> np.power(x, -1.5)
(-0.03986825876151894-0.14051741840449583j)

所谓“second lemniscate constant”:

>>> elliprd(0, 2, 1)/3
0.5990701173677961
>>> from scipy.special import gamma
>>> gamma(0.75)**2/np.sqrt(2*np.pi)
0.5990701173677959

相关用法


注:本文由纯净天空筛选整理自scipy.org大神的英文原创作品 scipy.special.elliprd。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。