Solve Equations

Python パッケージ SymPy は、方程式、微分方程式、線形方程式、非線形方程式、行列問題、不等式、ディオファントス方程式を記号的に解き、積分を評価することができます。SymPy は数値的に解くこともできます。

解決ガイダンスページでは、さまざまな種類の解決タスクに適用できる推奨事項が提供されます。

SymPy コンピュータ代数システムを使用して次のことを行う方法を学習します。

説明	例	Solution
方程式を代数的に解く	<x^2 = y	x \in \{-\sqrt{y},\sqrt{y}\}
代数的に方程式系を解く	x^2 + y = 2z, y = -4z
1つの方程式または連立方程式を数値的に解く	\cos(x) = x
常微分方程式を代数的に解く	y''(x) + 9y(x)=0
多項式の根を代数的または数値的に求める	ax^2 + bx + c = 0
行列方程式を代数的に解く	\left[\begin{array}{cc} c & d\\1 & -e\end{array}\right] \left[\begin{array}{cc} x\\y\end{array}\right] = \left[\begin{array}{cc} 2\\0\end{array}\right]
1つの変数に対する不等式または不等式系を代数的に簡約する	x^2 < \pi, x > 0
ディオファントス方程式を代数的に解く	a^2 + b^2 = c^2

注:

solve()SymPy には、方程式や連立方程式の解、または関数の根を求めるために設計されたという関数があります。SymPy はsolve()特定の問題に必要な場合もあれば、そうでない場合もありますので、このページのリンクを使用して問題を「解決」する方法を学ぶことをお勧めします。

一般的な口語表現は、たとえば「積分を解く」ですが、SymPy の用語では「積分を評価する」となります。このページでは、このようなタスクに関するガイダンスは提供していません。評価する式の種類については、ドキュメントを検索してください。

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