একটি বহুপদীর মূল গণনা করতে, Python Numpy-এ polynomial.polyroots() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। পদ্ধতিটি বহুপদীর শিকড়ের একটি অ্যারে প্রদান করে। যদি সমস্ত শিকড় বাস্তব হয়, তাহলে আউটও বাস্তব, অন্যথায় এটি জটিল। প্যারামিটার, c হল বহুপদী সহগগুলির একটি 1-D অ্যারে৷
৷মূল অনুমানগুলি সঙ্গী ম্যাট্রিক্সের eigenvalues হিসাবে প্রাপ্ত করা হয়, জটিল সমতলের উৎপত্তি থেকে দূরে রুটগুলিতে এই জাতীয় মানের জন্য পাওয়ার সিরিজের সংখ্যাগত অস্থিরতার কারণে বড় ত্রুটি থাকতে পারে। 1-এর বেশি বহুগুণ সহ রুটগুলিও বড় ত্রুটি দেখাবে কারণ এই ধরনের বিন্দুর কাছাকাছি সিরিজের মান মূলের ত্রুটিগুলির জন্য তুলনামূলকভাবে সংবেদনশীল নয়। উত্সের কাছাকাছি বিচ্ছিন্ন শিকড়গুলি নিউটনের পদ্ধতির কয়েকটি পুনরাবৃত্তি দ্বারা উন্নত করা যেতে পারে।
পদক্ষেপ
প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন -
from numpy.polynomial import polynomial as P
একটি বহুপদীর মূল গণনা করতে, Python Numpy -
-এ polynomial.polyroots() পদ্ধতি ব্যবহার করুন।print("Result (roots of a polynomial)...\n",P.polyroots((-1,0,1)))
ডেটাটাইপ −
পানprint("\nType...\n",P.polyroots((-1,0,1)).dtype)
আকৃতি −
পানprint("\nShape...\n",P.polyroots((-1,0,1)).shape)
উদাহরণ
from numpy.polynomial import polynomial as P # To compute the roots of a polynomials, use the polynomial.polyroots() method in Python Numpy. # The method returns an array of the roots of the polynomial. If all the roots are real, then out is also real, otherwise it is complex. # The parameter, c is a 1-D array of polynomial coefficients. print("Result (roots of a polynomial)...\n",P.polyroots((-1,0,1))) # Get the datatype print("\nType...\n",P.polyroots((-1,0,1)).dtype) # Get the shape print("\nShape...\n",P.polyroots((-1,0,1)).shape)
আউটপুট
Result (roots of a polynomial)... [-1. 1.] Type... float64 Shape... (2,)