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RAG (Retrieval-Augmented Generation)et Fine Tuning d'un LLM
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Module « scipy.special »
Signature de la fonction itj0y0
def itj0y0(*args, **kwargs)
Description
help(scipy.special.itj0y0)
itj0y0(x[, out1, out2], / [, out=(None, None)], *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature])
itj0y0(x, out=None)
Integrals of Bessel functions of the first kind of order 0.
Computes the integrals
.. math::
\int_0^x J_0(t) dt \\
\int_0^x Y_0(t) dt.
For more on :math:`J_0` and :math:`Y_0` see `j0` and `y0`.
Parameters
----------
x : array_like
Values at which to evaluate the integrals.
out : tuple of ndarrays, optional
Optional output arrays for the function results.
Returns
-------
ij0 : scalar or ndarray
The integral of `j0`
iy0 : scalar or ndarray
The integral of `y0`
References
----------
.. [1] S. Zhang and J.M. Jin, "Computation of Special Functions",
Wiley 1996
Examples
--------
Evaluate the functions at one point.
>>> from scipy.special import itj0y0
>>> int_j, int_y = itj0y0(1.)
>>> int_j, int_y
(0.9197304100897596, -0.637069376607422)
Evaluate the functions at several points.
>>> import numpy as np
>>> points = np.array([0., 1.5, 3.])
>>> int_j, int_y = itj0y0(points)
>>> int_j, int_y
(array([0. , 1.24144951, 1.38756725]),
array([ 0. , -0.51175903, 0.19765826]))
Plot the functions from 0 to 10.
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> fig, ax = plt.subplots()
>>> x = np.linspace(0., 10., 1000)
>>> int_j, int_y = itj0y0(x)
>>> ax.plot(x, int_j, label=r"$\int_0^x J_0(t)\,dt$")
>>> ax.plot(x, int_y, label=r"$\int_0^x Y_0(t)\,dt$")
>>> ax.legend()
>>> plt.show()
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Programmation Python
Les compléments
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