scipy.special.agm¶

scipy.special.agm(a, b) = <ufunc 'agm'>¶

计算的算术几何平均值 a 和 b 。

从a_0=a和b_0=b开始，迭代计算：：

a_{n+1} = (a_n + b_n)/2
b_{n+1} = sqrt(a_n*b_n)

随着n的增加，a_n和b_n收敛到相同的极限，它们的共同极限是agm(a，b)。

参数

a, barray_like: 仅限实值。如果这两个值都为负值，则结果为负值。如果一个值是负值，而另一个值是正值， nan 返回。

退货

浮动: 的算术几何平均 a 和 b 。

示例

>>> from scipy.special import agm
>>> a, b = 24.0, 6.0
>>> agm(a, b)
13.458171481725614

将结果与迭代进行比较：

>>> while a != b:
...     a, b = (a + b)/2, np.sqrt(a*b)
...     print("a = %19.16f  b=%19.16f" % (a, b))
...
a = 15.0000000000000000  b=12.0000000000000000
a = 13.5000000000000000  b=13.4164078649987388
a = 13.4582039324993694  b=13.4581390309909850
a = 13.4581714817451772  b=13.4581714817060547
a = 13.4581714817256159  b=13.4581714817256159

当给出类似数组的参数时，广播适用：

>>> a = np.array([[1.5], [3], [6]])  # a has shape (3, 1).
>>> b = np.array([6, 12, 24, 48])    # b has shape (4,).
>>> agm(a, b)
array([[  3.36454287,   5.42363427,   9.05798751,  15.53650756],
       [  4.37037309,   6.72908574,  10.84726853,  18.11597502],
       [  6.        ,   8.74074619,  13.45817148,  21.69453707]])

scipy.special.wrightomega

scipy.special.bernoulli