С. Лемешевский (sergey.lemeshevsky at gmail.com)
Институт математики НАН Беларуси
- May 14, 2019
- Основы языка Python
- Решение систем линейных уравнений
- Задачи на собственные значения и собственные вектора матриц
- Нелинейные уравнения и системы
- Задача Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений
- Численные методы решения краевых задач для ОДУ
- Нестационарные задачи математической физики
- Предупреждение
- Численное решение обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ) в Python
- Краткое описание модуля scipy.integrate
- Решение одного ОДУ
- Решение системы ОДУ
- Библиотека Sympy: символьные вычисления в Python
- Первые шаги с SymPy
- Используем SymPy как обычный калькулятор
- Символы
- Алгебраические преобразования
- Раскрытие скобок
- Упрощение выражений
- Вычисления
- Вычисления пределов
- Дифференцирование
- Разложение в ряд
- Интегрирование
- Решение уравнений
- Системы линейных уравнений
- Факторизация
- Булевы уравнения
- Линейная алгебра
- Матрицы
- Дифференциальные уравнения
- Английский для программистов
- 💥 Видео
May 14, 2019
Видео:Python - численное решение дифференциального уравнения 1го порядка и вывод графикаСкачать
Основы языка Python
- LaTeX PDF: Для печати на A4, Для чтения на экране
- HTML: Стиль FlatUI, Стиль Journal
Видео:Сеточные методы решения дифференциальных уравнений в частных производных.Скачать
Решение систем линейных уравнений
- LaTeX PDF: Для печати на A4, Для чтения на экране
- HTML: Стиль FlatUI, Стиль Journal
Видео:Линейные дифференциальные уравнения в частных производныхСкачать
Задачи на собственные значения и собственные вектора матриц
- LaTeX PDF: Для печати на A4, Для чтения на экране
- HTML: Стиль FlatUI, Стиль Journal
Видео:01.02. Модель SIR. Численное решение системы дифференциальных уравнений с помощью SciPyСкачать
Нелинейные уравнения и системы
- LaTeX PDF: Для печати на A4, Для чтения на экране
- HTML: Стиль FlatUI, Стиль Journal
Видео:Решение ОДУ 2 порядка в PythonСкачать
Задача Коши для обыкновенных дифференциальных уравнений
- LaTeX PDF: Для печати на A4, Для чтения на экране
- HTML: Стиль FlatUI, Стиль Journal
Видео:Дифференциальное уравнение в частных производныхСкачать
Численные методы решения краевых задач для ОДУ
- LaTeX PDF: Для печати на A4, Для чтения на экране
- HTML: Стиль FlatUI, Стиль Journal
Видео:Решение дифференциальных уравнений в Python. Задача о четырех жуках.Скачать
Нестационарные задачи математической физики
- LaTeX PDF: Для печати на A4, Для чтения на экране
- HTML: Стиль FlatUI, Стиль Journal
Предупреждение
Файлы в формате PDF получены с помощью LaTeX и практически не имееют технических ошибок при отображении формул. Однако HTML файлы используют MathJax для отрисовки математических LaTeX-формул, и иногда эта технология вызывает неожиданные сбои (например, неправильное отображение на веб-странице, несмотря на правильность синтаксиса LaTeX в формулах). Обратитесь к соответствующему файлу PDF, если вы обнаружите, что в HTML отсутствуют или неправильно отображены формулы.
Видео:Простейшие уравнения в частных производныхСкачать
Численное решение обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ) в Python
Рассмотрены приемы решения обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ) с помощью модуля scipy.integrate языка Python
Видео:Найти общее решение уравнения в частных производных первого порядка.Скачать
Краткое описание модуля scipy.integrate
Модуль scipy.integrate имеет две функции ode() и odeint(), которые предназначены для решения систем обыкновенных дифференциальных уравнений (ОДУ) первого порядка с начальными условиями в одной точке (т.е. задача Коши).
Функция ode() более универсальная, а функция odeint() (ODE integrator) имеет более простой интерфейс и хорошо решает большинство задач.
Функция odeint() имеет три обязательных аргумента и много опций. Она имеет следующий формат
Видео:Численное решение задачи Коши методом ЭйлераСкачать
Решение одного ОДУ
Допустим надо решить диф. уравнение 1-го порядка
Получилось что-то такое:
Видео:Методы приближенного решения дифференциальных уравнений в частных производныхСкачать
Решение системы ОДУ
Пусть теперь мы хотим решить (автономную) систему диф. уравнений 1-го порядка
Выходной массив w состоит из двух столбцов — y1(t) и y2(t).
Также без труда можно построить фазовые траектории:
Видео:Решение ОДУ в PythonСкачать
Библиотека Sympy: символьные вычисления в Python
Что такое SymPy ? Это библиотека символьной математики языка Python. Она является реальной альтернативой таким математическим пакетам как Mathematica или Maple и обладает очень простым и легко расширяемым кодом. SymPy написана исключительно на языке Python и не требует никаких сторонних библиотек.
Документацию и исходный код этой библиотеки можно найти на ее официальной странице.
Видео:5 Численное решение дифференциальных уравнений Part 1Скачать
Первые шаги с SymPy
Используем SymPy как обычный калькулятор
В библиотеке SymPy есть три встроенных численных типа данных: Real , Rational и Integer . С Real и Integer все понятно, а класс Rational представляет рациональное число как пару чисел: числитель и знаменатель рациональной дроби. Таким образом, Rational(1, 2) представляет собой 1/2 , а, например, Rational(5, 2) — соответственно 5/2 .
Библиотека SymPy использует библиотеку mpmath , что позволяет производить вычисления с произвольной точностью. Таким образом, ряд констант (например, пи, e), которые в данной библиотеке рассматриваются как символы, могут быть вычислены с любой точностью.
Как можно заметить, функция evalf() дает на выходе число с плавающей точкой.
В SymPy есть также класс, представляющий такое понятие в математике, как бесконечность. Он обозначается следующим образом: oo .
Символы
В отличие от ряда других систем компьютерной алгебры, в SymPy можно в явном виде задавать символьные переменные. Это происходит следующим образом:
После их задания, с ними можно производить различные манипуляции.
С символами можно производить преобразования с использованием некоторых операторов языка Python. А именно, арифметических ( + , -` , «* , ** ) и логических ( & , | ,
Библиотека SymPy позволяет задавать форму вывода результатов на экран. Обычно мы используем формат такого вида:
Видео:Python - поле направлений дифференциального уравненияСкачать
Алгебраические преобразования
SymPy способна на сложные алгебраические преобразования. Здесь мы рассмотрим наиболее востребованные из них, а именно раскрытие скобок и упрощение выражений.
Раскрытие скобок
Чтобы раскрыть скобки в алгебраических выражениях, используйте следующий синтаксис:
При помощи ключевого слова можно добавить поддержку работы с комплексными переменными, а также раскрытие скобок в тригонометрических функциях.
Упрощение выражений
Если вы хотите привести выражение к более простому виду (возможно, сократить какие-то члены), то используйте функцию simplify .
Также надо сказать, что для определенных видов математических функций существуют альтернативные, более конкретные функции для упрощения выражений. Так, для упрощения степенных функций есть функция powsimp , для тригонометрических — trigsimp , а для логарифмических — logcombine , radsimp .
Видео:Решение системы ОДУ в PythonСкачать
Вычисления
Вычисления пределов
Для вычисления пределов в SymPy предусмотрен очень простой синтаксис, а именно limit(function, variable, point) . Например, если вы хотите вычислить предел функции f(x) , где x -> 0 , то надо написать limit(f(x), x, 0) .
Также можно вычислять пределы, которые стремятся к бесконечности.
Дифференцирование
Для дифференцирования выражений в SymPy есть функция diff(func, var) . Ниже даны примеры ее работы.
Проверим результат последней функции при помощи определения производной через предел.
tan 2 (?)+1 Результат тот же.
Также при помощи этой же функции могут быть вычислены производные более высоких порядков. Синтаксис функции будет следующим: diff(func, var, n) . Ниже приведено несколько примеров.
Разложение в ряд
Для разложения выражения в ряд Тейлора используется следующий синтаксис: series(expr, var) .
Интегрирование
В SymPy реализована поддержка определенных и неопределенных интегралов при помощи функции integrate() . Интегрировать можно элементарные, трансцендентные и специальные функции. Интегрирование осуществляется с помощью расширенного алгоритма Риша-Нормана. Также используются различные эвристики и шаблоны. Вот примеры интегрирования элементарных функций:
Также несложно посчитать интеграл и от специальных функций. Возьмем, например, функцию Гаусса:
Результат вычисления можете посмотреть сами. Вот примеры вычисления определенных интегралов.
Также можно вычислять определенные интегралы с бесконечными пределами интегрирования (несобственные интегралы).
Решение уравнений
При помощи SymPy можно решать алгебраические уравнения с одной или несколькими переменными. Для этого используется функция solveset() .
Как можно заметить, первое выражение функции solveset() приравнивается к 0 и решается относительно х . Также возможно решать некоторые уравнения с трансцендентными функциями.
Системы линейных уравнений
SymPy способна решать широкий класс полиномиальных уравнений. Также при помощи данной библиотеки можно решать и системы уравнений. При этом переменные, относительно которых должна быть разрешена система, передаются в виде кортежа во втором аргументе функции solve() , которая используется для таких задач.
Факторизация
Другим мощным методом исследования полиномиальных уравнений является факторизация многочленов (то есть представление многочлена в виде произведения многочленов меньших степеней). Для этого в SymPy предусмотрена функция factor() , которая способна производить факторизацию очень широкого класса полиномов.
Булевы уравнения
Также в SymPy реализована возможность решения булевых уравнений, что по сути означает проверку булевого выражения на истинность. Для этого используется функция satisfiable() .
Данный результат говорит нам о том, что выражение (x & y) будет истинным тогда и только тогда, когда x и y истинны. Если выражение не может быть истинным ни при каких значениях переменных, то функция вернет результат False .
Видео:8 Дифференциальные уравнения в частных производных MathcadСкачать
Линейная алгебра
Матрицы
Матрицы в SymPy создаются как экземпляры класса Matrix :
В отличие от NumPy , мы можем использовать в матрицах символьные переменные:
И производить с ними разные манипуляции:
Дифференциальные уравнения
При помощи библиотеки SymPy можно решать некоторые обыкновенные дифференциальные уравнения. Для этого используется функция dsolve() . Для начала нам надо задать неопределенную функцию. Это можно сделать, передав параметр cls=Function в функцию symbols() .
Теперь f и g заданы как неопределенные функции. мы можем в этом убедиться, просто вызвав f(x) .
Теперь решим следующее дифференциальное уравнение:
Чтобы улучшить решаемость и помочь этой функции в поиске решения, можно передавать в нее определенные ключевые аргументы. Например, если мы видим, что это уравнение с разделяемыми переменными, то мы можем передать в функцию аргумент hint=’separable’ .
Английский для программистов
Наш телеграм канал с тестами по английскому языку для программистов. Английский это часть карьеры программиста. Поэтому полезно заняться им уже сейчас
💥 Видео
Уравнения в частных производных первого порядка| poporyadku.schoolСкачать