Question

我用一些变量导出了一些方程式。我想解决一个未知的变量。我正在使用Sympy。我的代码如下：

import sympy as syp

import math as m
#this is the unknown variable that I want to find
C0 = syp.Symbol('C0')
#Known variables
D0 = 0.874

theta2 = 10.0
fi2 = 80.0

theta1 = (theta2/180.0)*m.pi
fi1 = (fi2/180.0)*m.pi
#Definitions of 6 different equations all of them in respect to CO.
C_t = 5*m.pi*(D0+4*C0)

St123 = 1.5*theta1*(D0+2*C0)

St45 = fi1*(D0+7*C0)

l1 = syp.sqrt((0.5*(D0+4*C0)-0.5*D0*m.cos(theta1))**2 + (0.5*D0*m.sin(theta1))**2)

l2 = syp.sqrt((0.5*(D0+6*C0)-0.5*(D0+2*C0)*m.cos(theta1))**2 + (0.5*(D0+2*C0)*m.sin(theta1))**2)

l3 = syp.sqrt((0.5*(D0+8*C0)-0.5*(D0+4*C0)*m.cos(theta1))**2 + (0.5*(D0+4*C0)*m.sin(theta1))**2)
#Definition of the general relationship between the above functions. Here C0 is unknown and C_b
C_b = C_t + 6*C0 + 3*(l1+l2+l3) - 3*St123 - 3*St45
#for C_b = 10.4866, find C0
syp.solve(C_b - 10.4866, C0)

如上所述，我想解决与C0的C_b关系。直到最后一行，我的代码工作正常。当我运行整个脚本时，计算C0似乎需要很长时间。我没有任何警告信息，但我也没有任何解决方案。有人会建议替代或可能的解决方案吗？非常感谢。

Answer 1

正如我在评论中提到的，这个问题本质上是数字的，所以最好尝试用numpy / scipy来解决它。尽管如此，这是一个有趣的例子，说明如何在同一时间做数字，所以这里有一个建议的工作流程。

首先，如果不是因为这里表达式的相对复杂性，scipy肯定是比sympy更好的选择。但表达式相当复杂，因此我们可以先在sympy中对其进行简化，然后再将其提供给scipy：

>>> C_b
38.0∗C0
+3.0∗((0.17∗C0+0.076)∗∗2+(2.0∗C0+0.0066)∗∗2)∗∗0.5
+3.0∗((0.35∗C0+0.076)∗∗2+(2.0∗C0+0.0066)∗∗2)∗∗0.5
+3.0∗((2.0∗C0+0.0066)∗∗2+0.0058)∗∗0.5
+9.4

>>> simplify(C_b)
38.0∗C0
+3.0∗(4.0∗C0∗∗2+0.027∗C0+0.0058)∗∗0.5
+3.0∗(4.1∗C0∗∗2+0.053∗C0+0.0058)∗∗0.5
+3.0∗(4.2∗C0∗∗2+0.08∗C0+0.0058)∗∗0.5
+9.4

现在假设你对符号不感兴趣并且简化不那么好，继续使用sympy而不是scipy是没用的，但是如果你坚持你就可以做到。

>>> nsolve(C_b - 10.4866, C0, 1) # for numerical solution
0.00970963412692139

如果您尝试使用solve代替nsolve，那么当数字瞬间出现时，您将浪费大量资源来搜索符号解决方案（基本上可能不存在）。

Sympy库解决了一个未知变量

1 个答案: