摘要:用来解方程的话有点复杂,需要用到矩阵的思维我矩阵没学好再加上不能解非线性方程组,所以我也不会这玩意儿逊色于和,但解方程也是非常不错的既能解线性方程组,又能解非线性方程组,堪称解方程界的神器,但是表达式不支持位运算,比如与或非,取余以及
numpy
numpy 用来解方程的话有点复杂,需要用到矩阵的思维!我矩阵没学好再加上 numpy 不能解非线性方程组,所以...我也不会这玩意儿!
sympy逊色于 sage 和 z3,但解方程也是非常不错的!
from sympy import * x = symbols("x") y = symbols("y") res = solve([x+y-3,x-y-1],[x,y])[0] print(res)sage
sage 既能解线性方程组,又能解非线性方程组,堪称解方程界的神器,但是表达式不支持位运算,比如:与或非,取余以及异或。出现位运算的方程就只能用 z3 创建约束求解!sage 的优点也很明显:表达式简单易写,运算速度快!
在线sage求解
var("x y") solve([x**3+y**2+666==142335262,x**2-y==269086,x+y==1834],[x,y])z3
z3 也叫约束求解器,用来解任何方程都没有问题!但是 windows 不太好装,所以我基本上是在linux上跑,python2 和 python3 都支持!使用的思路非常简单:
先创建你所需类型的符号变量
再初始化一个约束器,
添加约束
最后判断约束是否有解以及求解变量
下面列举常用的函数,顺便给个 z3-solver文档
# 符号变量类型 Int("x") Real("x") Bool("x") BitVec("x",N) # N bit的符号变量,用于位操作 BitVecVal(num,N) # N bit的数据 num # 初始化约束器 solver = Solver() # 添加约束 solver.add(x+y==10,x-y==0) # 求解约束 solver.check() ans = solver.mode() # 初始化多个符号变量 x = [Int("x%d" % i) for i in range(n)] # 取结果中某个变量的值 value = ans[x].as_long()END
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