我正在尝试弄清楚如何在SymPy中创建和操作 (莱布尼茨符号的代数处理)。需要说明的是,众所周知init_printing()f=Function('f')(x, y)收益率在上面的例子中,精确的差别是对于物理学家来说,这是特别需要的,考虑到我们对链式规则的滥用,但对于简单的事情,比如V = A \ell和dV = dA d\ell,在处理积分或热力学中经常发生的经典物理时,也需要这样做。
所以我试着用numpy.gradient得到下面公式的二阶导数,我试着用S:,0和S:,1来求一次微分
S = np.random.multivariate_normal(mean, covariance我也读到过,你可以有点的坐标,而不是间距作为第二个参数,但是当我试着用S:,0,然后S:,1来微分公式的结果,然后这次尝试用S:,0,然后S:,1来微分它,然后比较两个结果,这两个结果应该是相似的,这两个结果之间有很大的不同
我希望随着时间的推移执行符号集成;代码如下所示。x1 = symfun(sym('x1(t)'), [t]);int(x1dot,t)e^(-p13*t)*x1(0)+(p1 + p4*p8)/(-p13)*[1-e^(-p13*t)]Warning: Explicit integral could not be found.
在我看来,它似乎没有认识到x1dot