我正在阅读一篇关于Bloom过滤器( )的文章,其中为最优哈希函数的数量导出了一个表达式。我想重现m = n这一简化情况的计算,也就是说,我想确定函数的最小值。
(1-exp(-x))**x
从文章中看,这应该发生在x = ln(2)。我尝试在sympy中这样做,如下所示:
In [1]: from sympy import *
In [2]: x, y, z = symbols('x y z')
In [3]: init_printing(use_unicode=True)
In [8]: from sympy.solvers import solve
In [9]
我要用“n-解数”函数来解这个方程。不幸的是,出现了此错误:
ValueError: Could not find root within given tolerance. (435239733.760000060718 > 2.16840434497100886801e-19)
Try another starting point or tweak arguments.
守则是:
import sympy
d=[0.3, 32.6, 33.4, 241.7, 396.2, 444.4, 480.8, 588.9, 1043.9, 1136.1, 1288.1, 1408.1, 143
我想通过使用r重新排列变量的下面的等式。
P = C * ((1-(1+r)**(-n)))/r + fv*(1+r)**(-n)
to
r = blabla...
我明白,同情与这样的重新安排任务有关。所以我写了下面的代码。
# Solve the equation for r
import sympy
from sympy import symbols
P, C, r, n, fv = sympy.symbols('P C r n fv')
eq = sympy.Eq(P, C * ((1-1/(1+r)**n))/r + fv/(1+r)**n)
sympy.solve
我正在使用python2.7和同情。我想要解一个方程,但考虑到变量的值是受约束的(并不是整数变量的所有值),例如-25 <= a <= 25。
我该怎么做?
我的代码
from sympy import *
from sympy import sin
from sympy.solvers import solve
a, b, c, d = symbols('a b c d')
print solve(cos(a)*sin(b) - sin(a)*cos(b)*cos(d - c), a, b, c, d)
我开始使用Sympy,我有几个问题。我有一个函数,我想要找到该函数的属性域(f的所有可能的x值)和范围(f的所有可能的y值),我已经能够使用continuous_domain获得函数域,但我找不到获得范围的方法。 这是一个示例函数: from sympy import *
from sympy import Symbol, S
from sympy.calculus.util import continuous_domain
x = Symbol("x")
f = sin(x)/x
domain = continuous_domain(f, x, S.Reals)
prin
我正在尝试用Linsolve解决一个方程组,但显然一定是误解了什么,因为我总是得到意想不到的结果。假设我想要解决以下两个方程: a + b = 0
a - b + c = 0 我期望得到的结果是: b = 0.5*c 相反,Sympy返回空集。对于非线性求解,我得到了(-a),这也没有多大意义: >>> import sympy
>>> a, b, c = sympy.symbols('a b c')
>>> Eqns = [a + b, a - b + c]
>>>sympy.linsolve(Eqns
所以我有一个复杂的方程,我需要解。我认为最终x应该是1E22。但是这个代码的问题是它使我的整个系统崩溃了。有解决办法吗?我尝试了scipy.optimize.root,但它并没有真正解决这个数量级的任何问题(它给出了最终的答案,作为最初的猜测,无需任何迭代)。
from scipy.optimize import fsolve
import math
import mpmath
import scipy
import sympy
from sympy.solvers import solve
from sympy import Symbol
from sympy import sqrt,exp
我想用数值方法解决这个方程
beta.ppf(x,a,b)-c=0
其中a,b,c是已知的常数。当我试着
from sympy.solvers import solve
from sympy import Symbol
from scipy.stats import beta
x=Symbol('x')
solve(beta.ppf(x,a,b)-c,x)
它还给了我
TypeError:无法确定关系的真值
我怎么才能修好它?
我使用proxmox来虚拟化一些LXC。最近,我想在Debian11LXC构建的Turnkey上添加第二个接口.但是systemd有一个奇怪的问题。当我配置两个静态接口时,systemctl将停止工作或类似的操作。像apache2、pihole或后缀之类的服务都死了,当我启动它们时,没有任何输出和日志.没什么。我必须通过DHCP配置第二个接口以使其工作。启动五分钟后一切正常..。有一项服务根据日志停止,但我不知道该怎么做:
-- Journal begins at Sun 2023-03-26 20:45:28 CEST, ends at Thu 2023-03-30 04:48:44 CES
所以我和Sympy一起努力构建一个通用的物理问题求解器/生成器。其中一个部分是,我要找一个函数,它将取kwargs,根据它得到的,重新排列方程,并替换它中的值。幸亏如此,我终于找到了我需要的东西。
但是.我尝试过将sympy.solve放在一个for循环中来生成所有这些表达式,然后我遇到了.某物。
import sympy
R, U, I, eq = sympy.symbols('R U I eq')
eq = R - U/I
for x in 'RUI':
print(x)
print(sympy.solve(eq, x))
输出?
R
[U/
我试图使用我自己的例子来跟踪sympy.diffgeom中的文档。我没有使用笛卡尔坐标和极坐标,而是尝试使用笛卡儿坐标和圆周坐标。
下面是ipython会话的代码:
from sympy.diffgeom import Manifold, Patch, CoordSystem
from sympy.abc import theta, eta, psi
import sympy as sym
x,y,z,a = sym.symbols("x y z a")
m = Manifold("M",2)
patch = Patch("P",m)
car
我有一个问题,就是渐近模没有解下面的方程。
import sympy as sy
from sympy import Symbol
from sympy import *
deld = Symbol('deld')
sinh = sy.sinh
a = (-0.00026478*deld - 1.75012e-9*sinh(0.62831 - 62831.85307*deld) + 1.750123e-9*sinh(62831.85307*deld - 0.62831) + 2.64786e-9)
b = (0.00026478*deld + 1.75012e-9*sinh(
我想用符号系数来求解非常简单的方程:
from sympy import *
a, b = symbols('a b', commutative=False)
x = IndexedBase('x')
basis = [a, b, a * b - b * a]
el = b * a - a * b
coefs = [x[k] for k in range(len(basis))]
eq = el - sum([c * bel for c, bel in zip(coefs, basis)])
solve(eq.expand(), coefs)
方程是-x[0]
我有这个多项式,我需要找到它的根。我遇到的问题是,我的多项式有一个外部选择的参数,为了解释,我需要找到根。我的方法是在real_roots()方法中使用SymPy:
from sympy.abc import x, c
from sympy import Poly, real_roots
Poly(4-2*c*c*x+c*c*x**3,x,domain='RR[c]').real_roots()
但是我得到了错误NotImplementedError: sorted roots not supported over RR[c],我很难解释这个错误。这是逼近这个多项式的根的正确方
我试图使用‘numpy.linalg.解题’为Ax=0找到一个非零解,但是这个包只给出了一些零向量的解。
因此,我尝试按以下方式搜索相关代码:
import sympy
import numpy as np
A = np.array([[0.8, 0.1, 0.1],
[0.7, 0.2, 0.1],
[0.6, 0.3, 0.1]]) - np.eye(3)
dim = A.shape[0]
x = sympy.symbols([f"x{idx}" for idx in range(dim)])
# Creat
我的任务是从常量中计算常量。所以我不想画这个函数,我只想得到微分方程的结果,然后我需要根据这个假设来计算c:,v0=120,t0=0。我已经开始在渐近模块的帮助下实现了,我成功地得到了以下结果:120.000000000000 -2.23606797749979/tanh( c1 ),但在那之后,我不知道如何获得c1。有可能吗? import inline as inline
import sympy as sp
import numpy as np
from scipy import integrate
import matplotlib.pyplot as plt
from sympy
我要自动解决这类方程:
a*exp(-b*90)=33
a*exp(-b*92)=66
我第一次用一个方程式试了一下,结果成功了:
import sympy as sym
from sympy import solveset, S
from sympy.abc import x
from sympy import Symbol
a = symbols('a')
eq=sym.Eq(sym.exp(a*90),33)
solveset(eq,a,domain=S.Reals)
然后我试了一下,但没有用:
a,b = symbols('a,b')
eq1 = sy