scipy.special.jve#
- scipy.special.jve(v, z, out=None) = <ufunc 'jve'>#
指数型缩放的第一类贝塞尔函数,阶数为 v。
定义为
jve(v, z) = jv(v, z) * exp(-abs(z.imag))
- 参数:
- varray_like
阶数 (浮点数)。
- zarray_like
自变量 (浮点数或复数)。
- outndarray, optional
函数值的可选输出数组
- 返回:
- J标量或 ndarray
指数型缩放贝塞尔函数的值。
另请参阅
jv
未缩放的第一类贝塞尔函数
注释
对于正的 v 值,计算使用 AMOS [1] zbesj 例程,该例程利用了与修正贝塞尔函数 \(I_v\) 的联系:
\[ \begin{align}\begin{aligned}J_v(z) = \exp(v\pi\imath/2) I_v(-\imath z)\qquad (\Im z > 0)\\J_v(z) = \exp(-v\pi\imath/2) I_v(\imath z)\qquad (\Im z < 0)\end{aligned}\end{align} \]对于负的 v 值,使用以下公式:
\[J_{-v}(z) = J_v(z) \cos(\pi v) - Y_v(z) \sin(\pi v)\]其中 \(Y_v(z)\) 是第二类贝塞尔函数,使用 AMOS 例程 zbesy 计算。请注意,对于整数 v,第二项恰好为零;为了提高精度,对于 v = floor(v) 的 v 值,第二项被明确省略。
指数型缩放贝塞尔函数对于大自变量 z 非常有用:对于这些情况,未缩放的贝塞尔函数很容易发生下溢或上溢。
参考文献
[1]Donald E. Amos, “AMOS, A Portable Package for Bessel Functions of a Complex Argument and Nonnegative Order”, http://netlib.org/amos/
示例
通过计算
jv
和jve
在z=1000j
处阶数v=1
的值,比较它们对于大复数自变量 z 的输出。我们看到jv
溢出,而jve
返回一个有限的数值。>>> import numpy as np >>> from scipy.special import jv, jve >>> v = 1 >>> z = 1000j >>> jv(v, z), jve(v, z) ((inf+infj), (7.721967686709077e-19+0.012610930256928629j))
>>> v, z = 1, 1000 >>> jv(v, z), jve(v, z) (0.004728311907089523, 0.004728311907089523)
通过为 v 提供列表或 NumPy 数组,可以同时计算多个阶数。
>>> jve([1, 3, 5], 1j) array([1.27304208e-17+2.07910415e-01j, -4.99352086e-19-8.15530777e-03j, 6.11480940e-21+9.98657141e-05j])
同样,通过为 z 提供列表或 NumPy 数组,可以在一次调用中计算多个点。
>>> jve(1, np.array([1j, 2j, 3j])) array([1.27308412e-17+0.20791042j, 1.31814423e-17+0.21526929j, 1.20521602e-17+0.19682671j])
也可以通过为 v 和 z 提供具有兼容形状以进行广播的数组,同时计算多个阶数和多个点。计算两个不同阶数 v 和三个点 z 的
jve
,结果为一个 2x3 数组。>>> v = np.array([[1], [3]]) >>> z = np.array([1j, 2j, 3j]) >>> v.shape, z.shape ((2, 1), (3,))
>>> jve(v, z) array([[1.27304208e-17+0.20791042j, 1.31810070e-17+0.21526929j, 1.20517622e-17+0.19682671j], [-4.99352086e-19-0.00815531j, -1.76289571e-18-0.02879122j, -2.92578784e-18-0.04778332j]])