나는 때때로 sympy를 사용하지만,별로 좋지 않습니다. 현재 색인 된 변수 목록 (예 : n1에서 nmax까지)을 정의하고 합계를 수행하는 데 주저합니다. 다음 는 지금까지 시도 : 그럼 난 미분을 할 수 있도록하려면 내가 하나 개의 변수에 대한 미분을하려고하면, 그러나 numSpecies = 10
n = IndexedBase('n')
i = symb
결과가 -sin (q1) * q1_dot가되도록 메이플에서 cos (q1)의 시간 미분을 취하고 싶습니다. hh := sin(q1)*cos(q2):
f1 := (q1,q2) -> hh:
f2 := diff(f1(q1,q2),q1):
f3 := diff(f2(t),t):
이 루틴은 D (cosq1)/DT를 계산하지 않지만, 그대로 잎 : 여기 내가
파생 프로그램을 작성하려면 프로그램을 작성하십시오. InterpolatedUnivariateSpline은 f (x + h)를 계산하는 데 사용됩니다. 빨간색 선은 코사인의 미분, 녹색 선은 코사인 consine, 파란색 선은 -sine 함수입니다. 빨간색과 파란색 선이 일치합니다. 그것은 다음에서 잘 작동합니다. from scipy.interpolate i
파생 상품을 계산할 때 np.gradient를 사용하려고하지만 이상한 결과가 발생하고이를 올바르게 사용하여 오류를 제거 할 수 있는지 확인하고 싶습니다. A는 균등하게 이격 된 (그러나 단일가 아닌) x 값 데이터 범위에 대해 함수 y (x)를가집니다. deriv = np.gradient(y, dx)
올바른 응용 프로그램이 있습니까? 매우 야생적인 일부
많은 방정식 중 Matlab에서 파생물을 가져와야합니다. 유형의 일반 파생 상품과 저를 제공 할 것입니다 일반적인 기능 : diff(f(x,y),x)
또는 D([1],f(x,y)).
내가 필요하면 사용할 수하기 위해, 실제 상징적 인 변수에 이러한 파생 상품을 변환하는 것입니다 solve 등. 지금하고있는 일은 매우 비효율적이지만, 무차별 대입 (b
나는 Symphy와 함께 Lagrangians에서 ODE를 생성하고 Numpy와 Scipy를 사용하여 수치 적 통합을 수행하는 등 여러 프로세스를 자동화하려고합니다. 끝에 전체 코드.solve()으로 미분 방정식을 생성의 결과로 나는 다음과 같은 Sympy 식으로 사전을 얻을 : 나는 Scipy에서 odeint()와 미분 방정식의 시스템을 통합하려는이에서
sympy를 사용하여 편미분을 시도하고이를 함수로 변환하여 일부 값에서 값을 대체하고 파생 값을 계산할 수 있습니다. t_1, t_2의 값. 다음과 같이 내가 사용하고있는 코드는 다음과 같습니다 import sympy as sp
import numpy as np
from sympy import init_printing
init_printing()
t
matlab에 함수의 첫 번째 파생을 계산하고 싶습니다. 그러나 함수의 수식을 모르며 입력 및 출력에만 액세스 할 수 있습니다. 예를 들어 : 내가 가진 함수의 1 차 미분을 계산하려고 하나 아니라고 나는이 포럼에서 본 diff([1 2 3 4 5]) %Which is [3 5 7 9]
: f([1 2 3 4 5]) = [1 4 9 16 25]; %Sq
나는 다수의 제어 입력을 가진 시뮬 링크 (simulink) 프로세스 모델을 가지고있다. 많은 수의 susbsytem (직렬 및 병렬의 m- 파일 블록)을 사용하여 프로세스 모델을 모델링했으며, 통합은 각 하위 시스템의 적분기를 사용하여 수행됩니다. 이 모델을 실행하고 상태 및 출력 (Is is possible to programmatically play