scipy.special.spence#
- scipy.special.spence(z, out=None) = <ufunc 'spence'>#
Spence 函数,也称为双对数函数。
它被定义为
\[\int_1^z \frac{\log(t)}{1 - t}dt\]对于复数 \(z\) ,其中积分路径被选择以避开对数的分支割线。Spence 函数在除了负实轴(在那里它有一个分支割线)之外的任何地方都是解析的。
- 参数:
- zarray_like
评估Spence函数的点
- 出ndarray,可选
函数结果的可选输出数组
- 返回:
- s标量或ndarray
Spence 函数的计算值
注释
有一种不同的约定,通过积分来定义Spence函数。
\[-\int_0^z \frac{\log(1 - t)}{t}dt;\]这是我们的
spence(1 - z)
。示例
>>> import numpy as np >>> from scipy.special import spence >>> import matplotlib.pyplot as plt
该函数是为复数输入定义的:
>>> spence([1-1j, 1.5+2j, 3j, -10-5j]) array([-0.20561676+0.91596559j, -0.86766909-1.39560134j, -0.59422064-2.49129918j, -1.14044398+6.80075924j])
对于分支切割上的复杂输入,即负实轴,该函数返回
z
具有正虚部的极限。例如,在下文中,注意输出中虚部的符号变化,对于z = -2
和z = -2 - 1e-8j
:>>> spence([-2 + 1e-8j, -2, -2 - 1e-8j]) array([2.32018041-3.45139229j, 2.32018042-3.4513923j , 2.32018041+3.45139229j])
该函数在分支切割上对实数输入返回
nan
:>>> spence(-1.5) nan
验证某些特定值:
spence(0) = pi**2/6
,spence(1) = 0
和spence(2) = -pi**2/12
。>>> spence([0, 1, 2]) array([ 1.64493407, 0. , -0.82246703]) >>> np.pi**2/6, -np.pi**2/12 (1.6449340668482264, -0.8224670334241132)
验证身份:
spence(z) + spence(1 - z) = pi**2/6 - log(z)*log(1 - z)
>>> z = 3 + 4j >>> spence(z) + spence(1 - z) (-2.6523186143876067+1.8853470951513935j) >>> np.pi**2/6 - np.log(z)*np.log(1 - z) (-2.652318614387606+1.885347095151394j)
绘制正实数输入的函数。
>>> fig, ax = plt.subplots() >>> x = np.linspace(0, 6, 400) >>> ax.plot(x, spence(x)) >>> ax.grid() >>> ax.set_xlabel('x') >>> ax.set_title('spence(x)') >>> plt.show()