sympy

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저는 sympy를 사용하여 16 개의 방정식과 16 개의 미지수로 방정식 시스템을 풀려고하고 있지만 잘 풀리지 않는 것 같습니다. [K] [d] = [f] 여기서 [K]는 계수 행렬이고 [d] 미지수와 [f]는 상수입니다. 나는 어떤 미지수 "d"와 어떤 상수 "f"를 알고 있기 때문에 방정식과 미지수에 대해 같은 수를 가지고 있습니다. 그러나이 값을 방정

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Sympy에서 "if otherwise"절을 평가에 추가하는 방법은 무엇입니까?

Sympy에서 다음을 어떻게 구현합니까? if x > y z = x - y otherwise Z = 0 전 가정을 살펴 봤지만 여전히 분실 상태입니다.

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람다 함수에서 여러 변수를 최적화하기 위해 인덱싱

this 스레드에서 제안 된 최적화 문제를 해결하고 싶습니다. 이제는 x[1]...x[n]을 해결할뿐만 아니라 변수 y도 해결하고 싶습니다. 색인 생성에 문제가있는 것 같습니다. from sympy import Sum, symbols, Indexed, lambdify from scipy.optimize import minimize import numpy

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python sympy는 부울의 다항식을 잘 고려하지 않습니다.

저는 논리 네트워크의 최소 형태를 얻기 위해 부울의 다항식을 고려하려고합니다. 내 변수 함수 f = a1*a2*b2*nb1 + a1*b1*na2*nb2 + a1*b1*na2 + a2*b2*na1*nb1 기대한다면이 (적어도)과 같이 인수 분해 될 ... NA3, NA2, 네거티브 대조 수 NA1, A1있다 A3, A2 ...과 : f = a1*b1*(b

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sympy ufuncify-ied 함수를 직렬화하는 방법이 있습니까?

SymPy의 autowrap 모듈에서 ufuncify 도구를 사용하여 이진화 된 함수를 직렬화하거나 저장하는 방법이 있습니까? dill : How to serialize sympy lambdified function?을 사용하는 해결책이 있지만이 방법은 lambdified 기능에서만 작동합니다. 여기 설명하기 위해 최소한의 작업 예제 : >>> import

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Python Sympy 라텍스 분수가 인자 분해없이 인쇄되지 않습니다.

저는 Python Sympy로 작업 중이며, 이차 문제를 해결하고 LaTex를 사용하여 결과를 인쇄하려고합니다. 예를 들어, 결과가 x = (1 + sqrt (3))/2라면 LaTex를 통해 \ frac {1 + \ sqrt {3}} {2}로 인쇄하고 싶습니다. 그러나 파이썬 심피는 \ frac {1} {2} + \ frac {\ sqrt {3}} {2}에

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int 또는 분수를 예상하고 sympy에서 %와 %를 얻습니다.

미분 방정식 y '= 6e^(2x-y)를 풀 필요가 있습니다. dsolve()를 사용하여 sympy에서이를 수행하려고합니다. sol = dsolve(Derivative(f(x), x) - 6 *(e**(2*x-f(x))), f(x)) 그러나 항상 오류 기대의 int 또는 분수를 얻을 수는 7.38905609893065022723042746058 6 문제

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나는 다음과 같은 식을 가지고

삼각 함수와 비선형 방정식의 시스템을 해결 : sympy에 따르면는 q1dd,b1,q2,q3,v1,q2dd,a1,a2,b2 = symbols('\ddot{q}_1 b1 q2 q3 v1 \ddot{q}_2 a1 a2 b2') eq1 = -q1dd+b1*cos(q2)*sin(q3)*v1 eq2 = -q2dd+a1*sin(q2)+a2*cos(q2) + b2*

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Sympy 기능 대체

나는 내 모든 계산에 기능 변수로 x(t) 제공 x = Function('x',real=True)(t) 같은 것들을 사용합니다. 이제 시간과 관련하여 차별화 할 수 있습니다 (nonlinsolve 또는 solveset이 아니기 때문에 이러한 기능을 제공 할 수 없음). 그러나 결과를 MATLAB으로 내보내려고합니다. 그래서 (t)이 필요합니다. ...

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파이썬 - Sympy의 최대치와 최소치

는 나는 sympy의 수학 함수를 배우려고 노력 그리고 난을 통해 극값의 중요한 점을 두 번째 유도체의 뿌리를 점점 늘어나는만큼 얻을 수 있어요 : import numpy as np from numpy import linspace, math, arange, linspace from sympy import * import