scipy.special.
h2vp#
- scipy.special.h2vp(v, z, n=1)[源代码]#
计算汉克尔函数 H2v(z) 关于 z 的导数。
- 参数:
- varray_like
汉克尔函数的阶数
- zarray_like
计算导数的自变量。可以是实数或复数。
- nint,默认值 1
导数的阶数。对于 0,返回汉克尔函数 h2v 本身。
- 返回值:
- 标量或 ndarray
汉克尔函数导数的值。
另请参阅
注释
导数使用关系式 DLFM 10.6.7 [2] 计算。
参考文献
[1]张善杰和金建明。“特殊函数的计算”,John Wiley and Sons,1996,第 5 章。https://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/f77_src/special_functions/special_functions.html
[2]NIST 数学函数数字图书馆。https://dlmf.nist.gov/10.6.E7
示例
计算二阶汉克尔函数 0 阶及其在 1 处的头两个导数。
>>> from scipy.special import h2vp >>> h2vp(0, 1, 0), h2vp(0, 1, 1), h2vp(0, 1, 2) ((0.7651976865579664-0.088256964215677j), (-0.44005058574493355-0.7812128213002889j), (-0.3251471008130329+0.8694697855159659j))
通过为 v 提供数组,计算在 1 处多个阶数的二阶汉克尔函数的第一个导数。
>>> h2vp([0, 1, 2], 1, 1) array([-0.44005059-0.78121282j, 0.3251471 -0.86946979j, 0.21024362-2.52015239j])
通过为 z 提供数组,计算在多个点处二阶汉克尔函数 0 阶的第一个导数。
>>> import numpy as np >>> points = np.array([0.5, 1.5, 3.]) >>> h2vp(0, points, 1) array([-0.24226846-1.47147239j, -0.55793651-0.41230863j, -0.33905896+0.32467442j])