符号计算主要是利用计算机自动进行分析计算，使分析计算比实际手工做得更深入。符号计算对于检查和调试手工完成的分析计算是一个很好的工具，但更重要的是，它能够执行用其他方法无法执行的分析。在科学Python环境中，符号计算的主要模块是sympy(符号Python)，为广泛的分析和符号问题提供
############################# 01 展开：展开因式：expand(f) --- 幂函数：则根据次数从高到低 --- 三角函数：展开角部分 --- 指数：展开指数部分 >> z=(x+y+3)*(2*x-4*y+7)+sin(x+y)+exp(x+y)+log(x*y) z = exp(x + y) + log(x*y) + sin(x + y) + (2*x - 4*y + 7)*(
1、首先看一个数值计算例子 %定义矩阵A A = [ 8 1 6; 3 5 7; 4 9 2; ]; %获取矩阵A的特征值和特征向量 [eVec, eVal] = eig(A) 2、符号计算例子 （1）定义一个函数f： %定义函数 syms theta f = sin(theta)^2 %计算微分 df = diff(f, theta
目录 (1) 符号常量创建(2) 符号变量创建(2.1) 用sym函数创建单个符号变量(2.2) 用syms函数创建多个符号变量 (3) 符号函数和符号方程的创建(4) 符号矩阵的创建(5) 符号表达式的基本操作(一)(5.1) 符号变量的查找(5.2) 符号变量的替代(5.3) 符号表达式的展开(5.4) 符号表达
SymPy符号整理 定义变量（符号）：symbols 定义函数：Function SymPy函数整理 积分与泰勒展开 表达式展开：expand() expand(,complex=True):表达式分为实数、虚数两部分 泰勒展开：series(函数表达式,自变量,0,余项次数) 不定积分运算：integrate(表达式，自变量) 定积分运算：integrate（表达
文章会持续更新 目录文章会持续更新1 octacve简介1.1 Windows10安装1.2 软件的一些设置问题1.3 pkg包管理器2 symbolic符号计算库2.1 symbolic下载2.2 symbolic安装3 避免每次手动加载包 1 octacve简介 Octave语法与Matlab语法非常接近，可以很容易的将matlab程序移植到Oc
求偏导数partial derivative 利用Sympy库 SymPy是一个符号计算的Python库。它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统，同时保持代码简洁、易于理解和扩展。它完全由Python写成，不依赖于外部库。 SymPy支持符号计算、高精度计算、模式匹配、绘图、解方程、微积分、组合数学、
