Python 两个阵列的scipy卷积

我有两个Numpy（复数）数组A[t]，B[t]定义在点“t”的网格上。这两个数组的卷积方式使得我需要第三个数组C[y]=（a*B）（y），其中“y”需要与“t”网格完全相同。关键是A和B都需要根据标准卷积运算从-\infty集成到\infty

我使用scipy.signal.convolve来实现这一点，我还想使用fftconvolve，因为我的阵列应该足够大。然而，当我在最小的工作代码上尝试该模块时，我似乎做得非常错误。这是一段代码，其中我选择a（t）=exp（-t**2）和B（t）=exp（-t）。Mathematica中这两个函数的卷积给出：

C[y] = \integral_{-\infty}^{\infty} dt A[t]B[ y- t ] = sqrt(pi)*exp( 0.25 - y )

但是，我在Python中尝试了这一点，得到了非常错误的结果：

import scipy.signal as scp
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
                 
delta = 0.001
t = np.arange(1000)*delta
a = np.exp( -t**2 )
b = np.exp( -t )
c = scp.convolve(a, b, mode='same')*delta 
d = np.sqrt(np.pi)*np.exp( 0.25 - t )
plt.plot(np.arange(len(c)) * delta, c)
plt.plot(t[::50], d[::50], 'o') 

据我所知，“相同”模式允许对原始网格的相同点进行评估，但情况似乎并非如此。。。非常感谢您的帮助