পাইথনে একটি চেবিশেভ সিরিজের শিকড় গণনা করুন

একটি বহুপদীর শিকড় গণনা করতে, Python Numpy-এ chebyshev.chebroots() পদ্ধতি ব্যবহার করুন৷ পদ্ধতিটি সিরিজের মূলগুলির একটি অ্যারে প্রদান করে৷ যদি সমস্ত শিকড় বাস্তব হয়, তবে আউটও বাস্তব, অন্যথায় এটি জটিল। পরামিতি, c হল সহগগুলির একটি 1-D অ্যারে৷

মূল অনুমানগুলি সঙ্গী ম্যাট্রিক্সের eigenvalues ​​হিসাবে প্রাপ্ত করা হয়, জটিল সমতলের তত্ত্ব থেকে দূরে থাকা রুটগুলিতে এই ধরনের মানগুলির জন্য সিরিজের সংখ্যাগত অস্থিরতার কারণে বড় ত্রুটি থাকতে পারে। 1-এর বেশি বহুগুণ বিশিষ্ট রুটগুলিও বড় ত্রুটি দেখাবে কারণ এই ধরনের বিন্দুর কাছাকাছি থিসিরির মান শিকড়ের ত্রুটির জন্য তুলনামূলকভাবে সংবেদনশীল নয়। উৎসের কাছাকাছি বিচ্ছিন্ন শিকড় নিউটনের পদ্ধতির কয়েকটি পুনরাবৃত্তি দ্বারা উন্নত করা যেতে পারে।

পদক্ষেপ

প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন -

from numpy.polynomial import chebyshev as C

বহুপদীর মূল গণনা করতে, পাইথন নম্পিতে chebyshev.chebroots() পদ্ধতি ব্যবহার করুন −

print("Result (roots)...\n",C.chebroots((-1,0,1)))

ডেটাটাইপ −

print("\nType...\n",C.chebroots((-1,0,1)).dtype)

আকৃতি −

print("\nShape...\n",C.chebroots((-1,0,1)).shape)

উদাহরণ

from numpy.polynomial import chebyshev as C

# To compute the roots of a polynomials, use the chebyshev.chebroots() method in Python Numpy.
# The method returns an array of the roots of the series. If all the roots are real, then out is also real, otherwise it is complex.

# The parameter, c is a 1-D array of coefficients.
print("Result (roots)...\n",C.chebroots((-1,0,1)))

# Get the datatype
print("\nType...\n",C.chebroots((-1,0,1)).dtype)

# Get the shape
print("\nShape...\n",C.chebroots((-1,0,1)).shape)

আউটপুট

Result (roots)...
   [-1. 1.]

Type...
float64

Shape...
(2,)