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2020/11/16 09:22

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tiroha
tiroha

スコア109

test CHANGED
@@ -1 +1 @@
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- python 元の関数とフ―エ級数展開した式の近似誤差をグラフに出力する
1
+ python ユークッド距離を使って、近似誤差をグラフに出力する
test CHANGED
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2020/11/16 09:22

投稿

tiroha
tiroha

スコア109

test CHANGED
@@ -1 +1 @@
1
- python 近似誤差をグラフに出力する
1
+ python 元の関数とフ―リエ級数展開した式の近似誤差をグラフに出力する
test CHANGED
@@ -8,9 +8,15 @@
8
8
 
9
9
  def func_f(t)のところは特に間違いはないと思います。
10
10
 
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- 間違いがあるとすると、def func_g(t,K)の部分と思います。フ―リエ級数展開した式は確認して確実にあっています。(return (-1)*(1.0-np.power(-1,k))*(np.sin(k*np.pi*t)/(k*np.pi)))
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+ 間違いがあるとすると、def func_g(t,k)の部分と思います。フ―リエ級数展開した式は確認して確実にあっています。(return (-1)*(1.0-np.power(-1,k))*(np.sin(k*np.pi*t)/(k*np.pi)))
12
12
 
13
13
  for文のインデントなど色々試しましたが、どれもうまくいきません。
14
+
15
+ ~追記~
16
+
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+ func_g(t,k)のところを少し変えました。
18
+
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+ グラフの形は理想に近付きましたが、まだ少し違います。
14
20
 
15
21
 
16
22
 
@@ -46,19 +52,19 @@
46
52
 
47
53
  # 変換先関数 K項まで展開
48
54
 
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- def func_g(t, K):
55
+ def func_g(t, k):
50
56
 
51
- def func_g_k(t,k):
52
-
53
- return (-1)*(1.0-np.power(-1,k))*(np.sin(k*np.pi*t)/(k*np.pi))
57
+ return (-1)*(1.0-np.power(-1,k))*(np.sin(k*np.pi*t)/(k*np.pi))
54
58
 
55
59
  s = (1.0/2.0)
56
60
 
57
61
  for k in range(1,K):
58
62
 
59
- s = s + func_g_k(t,k+1)
63
+ s = s + func_g(t,k+1)
60
64
 
61
65
  return s
66
+
67
+
62
68
 
63
69
 
64
70
 
@@ -108,4 +114,6 @@
108
114
 
109
115
 
110
116
 
117
+
118
+
111
119
  ```