scipy.special.wrightomega#

scipy.special.wrightomega(z, out=None) = <ufunc 'wrightomega'>#

Wright Omega 函數。

定義為以下方程式的解：

\[\omega + \log(\omega) = z\]

其中 \(\log\) 是複對數的主分支。

參數:

回傳值:

另請參閱

註解

在版本 0.19.0 中新增。

此函數也可以定義為

\[\omega(z) = W_{K(z)}(e^z)\]

其中 \(K(z) = \lceil (\Im(z) - \pi)/(2\pi) \rceil\) 是展開數，而 \(W\) 是 Lambert W 函數。

此處的實作取自 [1]。

參考文獻

[1]

Lawrence、Corless 和 Jeffrey，“演算法 917：Wright \(\omega\) 函數的複數雙精度求值”。ACM Transactions on Mathematical Software，2012。DOI:10.1145/2168773.2168779。

範例

>>> import numpy as np
>>> from scipy.special import wrightomega, lambertw

>>> wrightomega([-2, -1, 0, 1, 2])
array([0.12002824, 0.27846454, 0.56714329, 1.        , 1.5571456 ])

複數輸入

>>> wrightomega(3 + 5j)
(1.5804428632097158+3.8213626783287937j)

驗證 wrightomega(z) 滿足 w + log(w) = z

>>> w = -5 + 4j
>>> wrightomega(w + np.log(w))
(-5+4j)

驗證與 lambertw 的關聯

>>> z = 0.5 + 3j
>>> wrightomega(z)
(0.0966015889280649+1.4937828458191993j)
>>> lambertw(np.exp(z))
(0.09660158892806493+1.4937828458191993j)

>>> z = 0.5 + 4j
>>> wrightomega(z)
(-0.3362123489037213+2.282986001579032j)
>>> lambertw(np.exp(z), k=1)
(-0.33621234890372115+2.282986001579032j)