我正在尝试为复杂参数计算Beta函数的值。方法scipy.special.beta
不接受复杂的参数,因此我定义了
beta = lambda a, b: (gamma(a) * gamma(b)) / gamma(a + b)
对于较小的值,它工作正常,但是对于较大的值,它将返回
nan
。所以我研究了Gamma函数的行为from scipy.special import gamma
import numpy
radius = 165
phi = (3.0 * numpy.pi) / 4.0
n = 1.9 + numpy.exp(phi * 1j) * radius
print gamma(n)
将返回
0j
,并且显然该值太小而无法打印。但是,尽管Gamma函数的值非常小,但是相应的Beta函数的值却并不完全。因此进行计算仍然有意义。但是我找不到办法。
我尝试了
math.gamma
,但是它不接受复杂的参数。我尝试了此answer中提供的方法,它将为-0j
返回n = 1.9 + numpy.exp(phi * 1j) * radius
numpy.exp(numpy.log(gamma(n)) + numpy.log(gamma(0.5)) - numpy.log(gamma(n + 0.5)))
我试图计算beta(n,0.5)的地方。
有人可以帮我解决这个问题吗?提前致谢!
最佳答案
我不了解scipy,但是您可以使用sympy评估beta函数。它支持复杂的参数。 This文档可能会帮助您。
因此,如果我正确理解您的代码,您的代码将大致如下所示:
from sympy.functions.special.beta_functions import beta
import numpy
radius = 165
phi = (3.0 * numpy.pi) / 4.0
n = 1.9 + numpy.exp(phi * 1j) * radius
print(beta(n, 0.5))
>>> 0.0534468376932947-0.127743871500741 * I
关于python - 如何获取大型复杂参数在Python中的gamma函数值?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/54335790/