Scipy Laplace缩放

如何解决Scipy Laplace缩放

我想检查来自laplace的{​​{1}}过滤器的计算，并将其与自己的方法（如果有区别）进行比较。下面有一段我运行的代码

scipy.ndimage

我希望变量import scipy.ndimage.filters n = 100 x_range = y_range = np.linspace(-1,1,n) X,Y = np.meshgrid(x_range,y_range) f_fun = X ** 2 + Y ** 2 f_fun_laplace = 4 * np.ones(f_fun.shape) res_laplace = scipy.ndimage.filters.laplace(f_fun,mode='constant') 在整个域中具有不变的值res_laplace（为简单起见，不包括边界），因为这是通过将laplace运算符应用于我的函数得到的函数4。

但是，在这种情况下，f(x,y) = x^2 + y^2产生的值为res_laplace。所以我的问题是..为什么不等于4？

解决方法

在这种特定情况下，答案是您需要将scipy.ndimage.filters.laplace的输出乘以(1/delta_x) ** 2的系数。 delta_x = np.diff(x_range)[0]

我只是假设过滤器会解决这个问题，但是事后看来，它当然不知道值delta_x。 而且由于我们要进行两次微分，所以我们需要将此delta_x的倒数平方。