Question

我正在编写一些SymPy代码来处理带有虚数的符号表达式。

首先，我想让它将x和y作为实数，并找到x = iy的解决方案。所以我可以这样做。

x, y = sympy.symbols("x y", real=True)  
print(sympy.solve([x-sympy.I*y]))

（SymPy求得一个值列表，所有值必须为0.所以x-iy = 0 =＆gt; x = iy）。 SymPy会正确告诉我

[{x: 0, y: 0}]

但是，如果我这样做（理论上相同）：

x, y = sympy.symbols("x y")
print(sympy.solve([x-sympy.I*y, sympy.im(y), sympy.im(x)]))

然后现在SymPy告诉我

[{re(y): y, re(x): I*y, im(x): 0, x: I*y, im(y): 0}]

这在技术上是正确的，但并没有为我做任何事情。这只是SymPy中的一个限制，还是可以通过以这种方式约束复杂的x和y来让它给我x = y = 0？

Answer 1

因为SymPy在简化实数对比复数时更好，所以以下策略有助于：为实部/虚部设置实变量，然后从它们形成复变量。

<Menu mnemonicParsing="false" text="File">
            <MenuItem mnemonicParsing="false" onAction="#newFile" text="New">
                <accelerator>
                    <KeyCodeCombination alt="UP" code="N" control="ANY" meta="UP" shift="UP" shortcut="UP"/>
                </accelerator>
            </MenuItem>
            <MenuItem mnemonicParsing="false" onAction="#open" text="Open...">
                <accelerator>
                    <KeyCodeCombination alt="UP" code="O" control="ANY" meta="UP" shift="UP" shortcut="UP"/>
                </accelerator>
            </MenuItem>
            <MenuItem mnemonicParsing="false" onAction="#save" text="Save">
                <accelerator>
                    <KeyCodeCombination alt="UP" code="S" control="ANY" meta="UP" shift="UP" shortcut="UP"/>
                </accelerator>
            </MenuItem>
            <MenuItem mnemonicParsing="false" onAction="#saveAs" text="Save as...">
                <accelerator>
                    <KeyCodeCombination alt="UP" code="S" control="ANY" meta="UP" shift="ANY" shortcut="UP"/>
                </accelerator>
            </MenuItem>
            <SeparatorMenuItem mnemonicParsing="false"/>
            <MenuItem mnemonicParsing="false" onAction="#quit" text="Quit">
                <accelerator>
                    <KeyCodeCombination alt="UP" code="Q" control="ANY" meta="UP" shift="UP" shortcut="UP"/>
                </accelerator>
            </MenuItem>
        </Menu>

现在x和y可以用作等式中的复变量，例如你的

from sympy import *
x1, x2, y1, y2 = symbols("x1 x2 y1 y2", real=True)  
x = x1 + I*x2
y = y1 + I*y2

输出：sol = solve([x-I*y, im(y), im(x)]) print(x.subs(sol[0]), y.subs(sol[0]))。

Answer 2

以下是一个如何更一般地解决问题的示例。我使用了暗示使用实际的虚构角色会遇到麻烦，并使用collect_const（）函数来执行缩减。

'''
Converts T to Pi Circuit Topology Symbolically
'''

from sympy import simplify, Symbol, pprint, collect_const

 # Use this for your imaginary symbol
j = Symbol('j')

# Circuit symbols
R = Symbol('R')
w = Symbol('w')
L = Symbol('L')
C = Symbol('C')

# Arbitrary Circuit Element Equations
R1 = 1 / (j*w*C)
R2 = R + j*w*L
R3 = R + j*w*L

# Circuit conversion equations
RN = R1 * R2 + R2 * R3 + R1 * R3 
RA = RN / R1
RB = RN / R2
RC = RN / R3

#Print the original circuit element equations
pprint(R1)
print("\n")
pprint(R2)
print("\n")
pprint(R3)

#Print the original solved equation, followed by the appropriately reduced equation
print("\nOriginal\t")
pprint(RA)
print("\nReduced\t")
pprint(collect_const(simplify(RA),j))

print("\nOriginal\t")
pprint(RB)
print("\nReduced\t")
pprint(collect_const(simplify(RB),j))

print("\nOriginal\t")
pprint(RC)
print("\nReduced\t")
pprint(collect_const(simplify(RC),j))

SymPy虚数

2 个答案: