scipy.special.spherical_yn¶
- scipy.special.spherical_yn(n, z, derivative=False)[源代码]¶
第二类球面贝塞尔函数或其导数。
定义为 [1],
\[Y_n(Z)=\sqrt{\frac{\pi}{2z}}Y_{n+1/2}(Z),\]哪里 \(Y_n\) 是第二类贝塞尔函数。
- 参数
- nint,array_like
贝塞尔函数的阶数(n>=0)。
- z复数或浮点,类似数组
Bessel函数的参数。
- derivative布尔值,可选
如果为True,则返回导数(而不是函数本身)的值。
- 退货
- ynndarray
注意事项
对于实参数,使用升序递归计算函数 [2]. 对于复变量,使用与第二类柱面贝塞尔函数的定义关系。
使用以下关系计算导数 [3],
\[ \begin{align}\begin{aligned}y_n‘=y_{n-1}-\frac{n+1}{z}y_n。\\y_0‘=-y_1\end{aligned}\end{align} \]0.18.0 新版功能.
参考文献
示例
第二类球面Bessel函数 \(y_n\) 接受真实和复杂的第二个论点。它们可以返回复杂类型:
>>> from scipy.special import spherical_yn >>> spherical_yn(0, 3+5j) (8.022343088587197-9.880052589376795j) >>> type(spherical_yn(0, 3+5j)) <class 'numpy.complex128'>
我们可以从以下注释中验证导数的关系 \(n=3\) 在间隔时间内 \([1, 2]\) :
>>> from scipy.special import spherical_yn >>> x = np.arange(1.0, 2.0, 0.01) >>> np.allclose(spherical_yn(3, x, True), ... spherical_yn(2, x) - 4/x * spherical_yn(3, x)) True
前几位 \(y_n\) 带着实实在在的论据:
>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> from scipy.special import spherical_yn >>> x = np.arange(0.0, 10.0, 0.01) >>> fig, ax = plt.subplots() >>> ax.set_ylim(-2.0, 1.0) >>> ax.set_title(r'Spherical Bessel functions $y_n$') >>> for n in np.arange(0, 4): ... ax.plot(x, spherical_yn(n, x), label=rf'$y_{n}$') >>> plt.legend(loc='best') >>> plt.show()