Đánh giá chuỗi Hermite 3D tại các điểm (x,y,z) với mảng hệ số 4D trong Python

Phương thức hermite.hermval3d() trong NumPy cho phép đánh giá chuỗi Hermite 3D với mảng hệ số có chiều cao hơn 3. Các chỉ số thừa (chiều 4 trở đi) đại diện cho nhiều tập hệ số khác nhau.

Ví dụ với mảng 4D

import numpy as np
from numpy.polynomial import hermite as H

# Mảng hệ số 4D: (2, 2, 6, 2)
c = np.arange(48).reshape(2, 2, 6, 2)

print("Mảng hệ số:", c)
print("Số chiều:", c.ndim)
print("Kiểu dữ liệu:", c.dtype)
print("Kích thước:", c.shape)

# Đánh giá tại các điểm
result = H.hermval3d([1, 2], [1, 2], [1, 2], c)
print("Kết quả:", result)

Kết quả

Mảng hệ số: [[[[ 0  1] ... [10 11]] ...]]
Số chiều: 4
Kiểu dữ liệu: int64
Kích thước: (2, 2, 6, 2)
Kết quả: [[-8100. 104480.]
 [-8343. 107455.]]

Mảng 4D chứa 2×2 = 4 tập hệ số Hermite 3D riêng biệt (mỗi tập hình dạng 6×2). Kết quả trả về ma trận 2×2 ứng với 4 tập hệ số tại 2 điểm đánh giá.