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Maximaはコンピュータ代数システムです。Lispで実装されています。
MaximaはMacsymaシステムから派生したものです。 Macsymaシステムは、MITで1968年から1982年にかけてプロジェクトMACの一部として開発されました。 MITは、1982年にMacsymaソースコードのコピーをエネルギー省に引き渡しました; そのバージョンは現在、DOE Macsymaとして知られています。 DOE Macsymaのコピーは、テキサス大学のWilliam F. Schelter教授によって、 1982年から教授がなくなる2001年まで保守されました。 1998年にSchelterは、 エネルギー省からDOE MacsymaソースコードをGNU Public Licenseの下で公開する許可を得て、 2000年に彼は、 DOE Macsymaを保守・開発するために、MaximaプロジェクトをSourceForgeで始めました。 だから、Maximaと呼ばれています。
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コマンド"maxima"でMaximaを起動してください。 Maximaがバージョン情報とプロンプトを表示します。 それぞれのMaximaコマンドにはセミコロンを終わりに付けてください。 コマンド"quit();"でセッションが終了します。 以下は、セッションのサンプルです。
[wfs@chromium]$ maxima Maxima 5.9.1 http://maxima.sourceforge.net Using Lisp CMU Common Lisp 19a Distributed under the GNU Public License. See the file COPYING. Dedicated to the memory of William Schelter. This is a development version of Maxima. The function bug_report() provides bug reporting information. (%i1) factor(10!); 8 4 2 (%o1) 2 3 5 7 (%i2) expand ((x + y)^6); 6 5 2 4 3 3 4 2 5 6 (%o2) y + 6 x y + 15 x y + 20 x y + 15 x y + 6 x y + x (%i3) factor (x^6 - 1); 2 2 (%o3) (x - 1) (x + 1) (x - x + 1) (x + x + 1) (%i4) quit(); [wfs@chromium]$ |
Maximaはインフォページを検索できます。
コマンドの情報や、文字列を含むコマンドや変数すべてを表示させるには、
describe
コマンドを使ってください。
クエスチョンマーク?
(完全一致検索)と
二重クエスチョンマーク??
(部分一致検索)はdescribe
の省略形です:
(%i1) ?? integ 0: Functions and Variables for Elliptic Integrals 1: Functions and Variables for Integration 2: Introduction to Elliptic Functions and Integrals 3: Introduction to Integration 4: askinteger (Functions and Variables for Simplification) 5: integerp (Functions and Variables for Miscellaneous Options) 6: integer_partitions (Functions and Variables for Sets) 7: integrate (Functions and Variables for Integration) 8: integrate_use_rootsof (Functions and Variables for Integration) 9: integration_constant_counter (Functions and Variables for Integration) 10: nonnegintegerp (Functions and Variables for linearalgebra) Enter space-separated numbers, `all' or `none': 5 4 -- Function: integerp (<expr>) Returns `true' if <expr> is a literal numeric integer, otherwise `false'. `integerp' returns false if its argument is a symbol, even if the argument is declared integer. Examples: (%i1) integerp (0); (%o1) true (%i2) integerp (1); (%o2) true (%i3) integerp (-17); (%o3) true (%i4) integerp (0.0); (%o4) false (%i5) integerp (1.0); (%o5) false (%i6) integerp (%pi); (%o6) false (%i7) integerp (n); (%o7) false (%i8) declare (n, integer); (%o8) done (%i9) integerp (n); (%o9) false -- Function: askinteger (<expr>, integer) -- Function: askinteger (<expr>) -- Function: askinteger (<expr>, even) -- Function: askinteger (<expr>, odd) `askinteger (<expr>, integer)' attempts to determine from the `assume' database whether <expr> is an integer. `askinteger' prompts the user if it cannot tell otherwise, and attempt to install the information in the database if possible. `askinteger (<expr>)' is equivalent to `askinteger (<expr>, integer)'. `askinteger (<expr>, even)' and `askinteger (<expr>, odd)' likewise attempt to determine if <expr> is an even integer or odd integer, respectively. (%o1) true |
結果を後で使うには、結果を変数に割り当てるか、
自動的に供給されるラベルで参照することができます。
加えて、%
は直前の計算結果を示します:
(%i1) u: expand ((x + y)^6); 6 5 2 4 3 3 4 2 5 6 (%o1) y + 6 x y + 15 x y + 20 x y + 15 x y + 6 x y + x (%i2) diff (u, x); 5 4 2 3 3 2 4 5 (%o2) 6 y + 30 x y + 60 x y + 60 x y + 30 x y + 6 x (%i3) factor (%o2); 5 (%o3) 6 (y + x) |
Maximaは複素数や数値定数について知っています:
(%i1) cos(%pi); (%o1) - 1 (%i2) exp(%i*%pi); (%o2) - 1 |
Maximaは微積分法ができます:
(%i1) u: expand ((x + y)^6); 6 5 2 4 3 3 4 2 5 6 (%o1) y + 6 x y + 15 x y + 20 x y + 15 x y + 6 x y + x (%i2) diff (%, x); 5 4 2 3 3 2 4 5 (%o2) 6 y + 30 x y + 60 x y + 60 x y + 30 x y + 6 x (%i3) integrate (1/(1 + x^3), x); 2 x - 1 2 atan(-------) log(x - x + 1) sqrt(3) log(x + 1) (%o3) - --------------- + ------------- + ---------- 6 sqrt(3) 3 |
Maximaは1次方程式系や3次方程式を解くことができます:
(%i1) linsolve ([3*x + 4*y = 7, 2*x + a*y = 13], [x, y]); 7 a - 52 25 (%o1) [x = --------, y = -------] 3 a - 8 3 a - 8 (%i2) solve (x^3 - 3*x^2 + 5*x = 15, x); (%o2) [x = - sqrt(5) %i, x = sqrt(5) %i, x = 3] |
Maximaは非線形方程式系を解くことができます。 もし結果を表示させたくなければ、コマンドの終わりに;の代わりに$をつければよいことに注意してください:
(%i1) eq_1: x^2 + 3*x*y + y^2 = 0$ (%i2) eq_2: 3*x + y = 1$ (%i3) solve ([eq_1, eq_2]); 3 sqrt(5) + 7 sqrt(5) + 3 (%o3) [[y = - -------------, x = -----------], 2 2 3 sqrt(5) - 7 sqrt(5) - 3 [y = -------------, x = - -----------]] 2 2 |
Maximaは関数のプロットが生成できます:
(%i1) plot2d (sin(x)/x, [x, -20, 20])$ |
(%i2) plot2d ([atan(x), erf(x), tanh(x)], [x, -5, 5], [y, -1.5, 2])$ |
(%i3) plot3d (sin(sqrt(x^2 + y^2))/sqrt(x^2 + y^2), [x, -12, 12], [y, -12, 12])$ |
Categories: Help
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2.1 Functions and Variables for Bug Detection and Reporting |
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Maximaのテストスイートを走らせます。 望みの答えを生成したテストは「パス」とみなされます。 望みの答えを生成しないテストも同様ですが、既知のバグとしてマークされています。
run_testsuite
は、以下のオプションキーワード引数を取ります。
display_all
テストすべてを表示します。
通常は、テストが失敗しない限りテストを表示しません。
(デフォルトでは false
に設定されます。)
display_known_bugs
既知のバグとしてマークされているテストを表示します。
(デフォルトでは false
に設定されます。)
tests
これは、実行するテスト(単体の場合)、もしくはテストのリストです。
それぞれのテストは文字列かシンボルで指定することができます。
デフォルトではテストすべてを実行します。
テストの完全な組は testsuite_files
で指定されています。
time
時間情報を表示します。
もし true
ならそれぞれのテストファイルにかかった時間を表示します。
もし all
なら display_all
が true
の時、
それぞれ個々のテストにかかった時間を示します。
デフォルトはfalse
で、時間情報を示しません。
share_tests
share
ディレクトリに関する追加のテストをロードします。
もし true
なら、テストスイートの一部としてこれらの追加のテストが走ります。
もし false
なら、 share
ディレクトリからのテストは走りません。
もし only
なら、 share
ディレクトリからのテストだけが走ります。
もちろん、テストの実際の集合は、 tests
オプションで制御することができます。
デフォルトは false
です。
例えば、 run_testsuite(display_known_bugs = true, tests=[rtest5])
は、
テスト rtest5
だけを走らせ、既知のバグとしてマークされているテストを表示します。
run_testsuite(display_all = true, tests=["rtest1", rtest1a])
は、
テスト rtest1
と rtest2
を走らせ、
テストそれぞれを表示します。
run_testsuite
は、Maxima環境を変更します。
通常は、テストスクリプトは
既知の環境(すなわちユーザー定義の関数や変数のない環境)を確立するために
kill
を実行し、
それからテストにふさわしい関数や変数を定義します。
run_testsuite
は done
を返します。
Categories: Debugging
testsuite_files
は run_testsuite
が実行するテスト一式です。
それは実行するテストを含むファイル名のリストです。
もしファイルの中のテストのいくつかが失敗することが既知なら、
ファイル名をリストする代わりに、
ファイル名と失敗するテスト番号を含むリストを使います。
例えば、以下はデフォルトのテスト一式の一部です:
["rtest13s", ["rtest14", 57, 63]] |
これは、ファイル"rtest13s", "rtest14"から成るテストスイートを指定しますが、 "rtest14" は失敗することが既知の2つのテスト57と63を含みます。
Categories: Debugging · Global variables
share_testsuite_files
は、run_testsuite
がテストスイートの一部として走らせる
share
ディレクトリからのテストの集合です。
Categories: Debugging · Global variables
MaximaとLispのバージョン番号を表示し、Maximaプロジェクトのバグレポートウェブサイトへのリンクを与えます。
バージョン情報はbuild_info
がレポートするものと同じです。
バグをレポートする時、 MaximaとLispのバージョン情報をバグレポートにコピーしてもらえると助かります。
bug_report
は空の文字列 ""
を返します。
Categories: Debugging
(defstruct
で定義された) Maxima構造体として
Maximaビルドのパラメータのまとめを表示します。
構造体のフィールドは以下です:
version
, timestamp
, host
, lisp_name
, lisp_version
。
(display2d
により)プリティプリントがイネーブルの時、
構造体は短いテーブルとして表示されます。
bug_report
.も参照してください。
例:
(%i1) build_info (); (%o1) Maxima version: "5.36.1" Maxima build date: "2015-06-02 11:26:48" Host type: "x86_64-unknown-linux-gnu" Lisp implementation type: "GNU Common Lisp (GCL)" Lisp implementation version: "GCL 2.6.12" (%i2) x : build_info ()$ (%i3) x@version; (%o3) 5.36.1 (%i4) x@timestamp; (%o4) 2015-06-02 11:26:48 (%i5) x@host; (%o5) x86_64-unknown-linux-gnu (%i6) x@lisp_name; (%o6) GNU Common Lisp (GCL) (%i7) x@lisp_version; (%o7) GCL 2.6.12 (%i8) x; (%o8) Maxima version: "5.36.1" Maxima build date: "2015-06-02 11:26:48" Host type: "x86_64-unknown-linux-gnu" Lisp implementation type: "GNU Common Lisp (GCL)" Lisp implementation version: "GCL 2.6.12" |
The Maxima version string can (here 5.36.1) can look very different:
(%i1) build_info(); (%o1) Maxima version: "branch_5_37_base_331_g8322940_dirty" Maxima build date: "2016-01-01 15:37:35" Host type: "x86_64-unknown-linux-gnu" Lisp implementation type: "CLISP" Lisp implementation version: "2.49 (2010-07-07) (built 3605577779) (memory 3660647857)" |
その場合、Maximaはリリースされたソースコードからビルドされておらず、 ソースコードのGITチェックアウトから直接ビルドされていました。 この例では、チェックアウトは最新のGITタグ(普通Maxima(メジャー)リリース(この例の場合5.37))から 331コミットあり、最後のコミットの短縮されたコミットハッシュは"8322940"でした。
Categories: Debugging
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3.1 Documentation | ||
3.2 Functions and Variables for Help |
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このMaximaのオンラインユーザーズマニュアルは、違った形でも見ることができます。
Maximaの対話プロンプトから?
コマンド(すなわちdescribe
関数)を使うと、テキスト形式でユーザーズマニュアルが表示されます。info
ビューアを使うと、ユーザーズマニュアルは、info
ハイパーテキストとして表示され、通常のウェブブラウザを使えば、ウェブページとして表示されます。
example
はたくさんのMaxima関数の使用例を表示します。
例えば、
(%i1) example (integrate); |
は、
(%i2) test(f):=block([u],u:integrate(f,x),ratsimp(f-diff(u,x))) (%o2) test(f) := block([u], u : integrate(f, x), ratsimp(f - diff(u, x))) (%i3) test(sin(x)) (%o3) 0 (%i4) test(1/(x+1)) (%o4) 0 (%i5) test(1/(x^2+1)) (%o5) 0 |
という感じでさらに出力を表示します。
Categories: Console interaction
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stringを含むMaxima上の名前を検索します。
例えば、apropos ("exp")
は、
(expand
, exp
, exponentialize
のように)
exp
を名前の一部として含むフラグ、関数すべてのリストを返します。
このように、もしなにかの名前の一部だけ覚えていたなら、
このコマンドを使って名前の残りを見つけることができます。
同様に、 apropos ("tr_")
とすれば、翻訳器に関係した多くのスイッチのリストを
見つけることができます。翻訳器に関係したスイッチのほとんどはtr_
で始まります。
apropos("")
は、Maximaの名前すべてのリストを返します。
もし名前が見つからなければ、apropos
は空のリスト[]
を返します。
例:
"gamma"
を含むMaximaシンボルすべてを表示します:
(%i1) apropos("gamma"); (%o1) [%gamma, gamma, gammagreek, gammalim, gamma_expand, gammagreek, gamma_incomplete, gamma_incomplete_generalized, gamma_incomplete_regularized, Gamma, log_gamma, makegamma, prefer_gamma_incomplete, gamma-incomplete, gamma_incomplete_generalized_regularized] |
Categories: Help
filenameの中のMaxima式を評価し、結果を表示します。
demo
はそれぞれの式を評価した後 停止し、
ユーザーがリターンキーを入力すると続きを実行します。
(Xmaximaで走らせている場合、
demo
はセミコロン;
に続けて改行を入力する必要があります。)
demo
は、filnameのファイルを探すため、
ディレクトリfile_search_demo
のリストを検索します。
もしファイルの拡張子が.dem
なら、拡張子は省略できます。
file_search
も参照してください。
demo
は引数を評価します。
demo
はデモンストレーションファイルの名前を返します。
例:
(%i1) demo ("disol"); batching /home/wfs/maxima/share/simplification/disol.dem At the _ prompt, type ';' followed by enter to get next demo (%i2) load(disol) _ (%i3) exp1 : a (e (g + f) + b (d + c)) (%o3) a (e (g + f) + b (d + c)) _ (%i4) disolate(exp1, a, b, e) (%t4) d + c (%t5) g + f (%o5) a (%t5 e + %t4 b) _ |
Categories: Help · Console interaction · File input
describe(string)
はdescribe(string, exact)
と同値です。
describe(string, exact)
は(大文字小文字は区別せず)stringに等しいタイトルを持った項目があれば、それを見つけます。
describe(string, inexact)
はタイトルの中にstringを含むすべての項目を見つけます。
もし複数あれば、Maximaはユーザーに項目を選択するよう尋ねます。
対話プロンプトでは、
? foo
(?
とfoo
の間にスペース)は
describe("foo", exact)
と同値であり、
?? foo
はdescribe("foo", inexact)
と同値です。
describe("", inexact)
は、オンラインマニュアルでドキュメント化されたすべてのトピックのリストを出力します。
describe
は引数をクォートします。
describe
は、ドキュメントが見つかればtrue
を返し、見つからなければfalse
を返します。
Documentationも参照してください。
例:
(%i1) ?? integ 0: Functions and Variables for Elliptic Integrals 1: Functions and Variables for Integration 2: Introduction to Elliptic Functions and Integrals 3: Introduction to Integration 4: askinteger (Functions and Variables for Simplification) 5: integerp (Functions and Variables for Miscellaneous Options) 6: integer_partitions (Functions and Variables for Sets) 7: integrate (Functions and Variables for Integration) 8: integrate_use_rootsof (Functions and Variables for Integration) 9: integration_constant_counter (Functions and Variables for Integration) 10: nonnegintegerp (Functions and Variables for linearalgebra) Enter space-separated numbers, `all' or `none': 7 8 -- Function: integrate (<expr>, <x>) -- Function: integrate (<expr>, <x>, <a>, <b>) Attempts to symbolically compute the integral of <expr> with respect to <x>. `integrate (<expr>, <x>)' is an indefinite integral, while `integrate (<expr>, <x>, <a>, <b>)' is a definite integral, [...] -- Option variable: integrate_use_rootsof Default value: `false' When `integrate_use_rootsof' is `true' and the denominator of a rational function cannot be factored, `integrate' returns the integral in a form which is a sum over the roots (not yet known) of the denominator. [...] |
この例では、項目7と8を選択しました。
([...]
でほのめかされているように出力は省略されています。)
all
やnone
を入力すると、項目すべてを選択したり、1つも選ばなかったりできます。
それぞれa
もしくはn
と省略形を使うことができます。
Categories: Help · Console interaction
example (topic)
は、topicの例をいくつか表示します。
topicはシンボルもしくは文字列です。
if
やdo
、lambda
のような演算子の例を得るには、引数は文字列でなければなりません。例えば、 example ("do")
。
example
は、大文字小文字を区別しません。トピックのほとんどは関数名です。
example ()
はわかっているトピックすべてのリストを表示します。
例を含むファイル名は、グローバル変数manual_demo
で与えられます。デフォルトは"manual.demo"
です。
example
は引数をクォートします。
example
はエラーがあったり引数がなかったりしなければdone
を返します。
引数がない場合には
わかっているトピックすべてのリストを表示します。
例:
(%i1) example(append); (%i2) append([y+x,0,-3.2],[2.5e+20,x]) (%o2) [y + x, 0, - 3.2, 2.5e+20, x] (%o2) done (%i3) example("lambda"); (%i4) lambda([x,y,z],x^2+y^2+z^2) 2 2 2 (%o4) lambda([x, y, z], x + y + z ) (%i5) %(1,2,a) 2 (%o5) a + 5 (%i6) 1+2+a (%o6) a + 3 (%o6) done |
Categories: Help · Console interaction
デフォルト値: "manual.demo"
manual_demo
は、
関数example
のための例が入っているファイルの名前を指定します。
example
を参照してください。
Categories: Help · Global variables
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4.1 Introduction to Command Line | ||
4.2 Functions and Variables for Command Line | ||
4.3 Functions and Variables for Display |
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__
は、現在評価中の入力式です。
すなわち、入力式 exprが評価されている間、 __
は exprです。
__
は、入力が整理されたり評価されたりする前に入力式に割り当てられます。
しかし表示される時、__
の値は(評価はされませんが)整理されます。
batch
と load
は __
を認識します。
batch
が処理するファイル内では、
__
は対話プロンプトでのそれと同じ意味になります。
load
が処理するファイル内では、
__
は対話プロンプトやバッチファイルの中で直前に入力された入力式にバインドされています;
__
は処理中のファイル内の入力式にはバインドされません。
特に、 load (filename)
が対話プロンプトからコールされた時、
__
は、ファイルが処理されている間、
load (filename)
にバインドされます。
例:
(%i1) print ("I was called as", __); I was called as print(I was called as, __) (%o1) print(I was called as, __) (%i2) foo (__); (%o2) foo(foo(__)) (%i3) g (x) := (print ("Current input expression =", __), 0); (%o3) g(x) := (print("Current input expression =", __), 0) (%i4) [aa : 1, bb : 2, cc : 3]; (%o4) [1, 2, 3] (%i5) (aa + bb + cc)/(dd + ee + g(x)); cc + bb + aa Current input expression = -------------- g(x) + ee + dd 6 (%o5) ------- ee + dd |
Categories: Global variables
_
は直前の入力式です。
(例えば、%i1
, %i2
, %i3
, …)
_
は、入力が整理されたり評価されたりする前に、入力式に割り当てられます。
しかし、
_
の値は、表示される時(評価はされませんが)整理されます。
batch
と load
は _
を認識します。
batch
が処理するファイル内では、
_
は対話プロンプトでのそれと同じ意味になります。
load
が処理するファイル内では、
_
は、対話プロンプトやバッチファイルの中で、直前に入力された入力式にバインドされます;
_
は処理中のファイル内の入力式にはバインドされません。
例:
(%i1) 13 + 29; (%o1) 42 (%i2) :lisp $_ ((MPLUS) 13 29) (%i2) _; (%o2) 42 (%i3) sin (%pi/2); (%o3) 1 (%i4) :lisp $_ ((%SIN) ((MQUOTIENT) $%PI 2)) (%i4) _; (%o4) 1 (%i5) a: 13$ (%i6) b: 29$ (%i7) a + b; (%o7) 42 (%i8) :lisp $_ ((MPLUS) $A $B) (%i8) _; (%o8) b + a (%i9) a + b; (%o9) 42 (%i10) ev (_); (%o10) 42 |
Categories: Console interaction · Global variables
%
はMaximaが直前に計算した出力式です。
(例えば、 %o1
, %o2
, %o3
, …)
出力の表示には無関係です。
batch
と load
は%
を認識します。
batch
が処理するファイル内では、
%
は対話プロンプトでのそれと同じ意味になります。
load
が処理するファイル内では、
%
は、対話プロンプトやバッチファイルの中で、直前に計算された出力式にバインドされます;
%
は、処理中のファイル内の出力式にはバインドされません。
Categories: Console interaction · Global variables
合成文、すなわちblock
, lambda
,
もしくは(s_1, ..., s_n)
の中で、 %%
は前の文の値です。
合成文の最初の文もしくは合成文の外側では%%
は未定義です。
%%
は、batch
や load
で認識され、
対話プロンプトでのそれと同じ意味になります。
%
も参照してください。
例:
以下の二つの例は同じ結果になります。
(%i1) block (integrate (x^5, x), ev (%%, x=2) - ev (%%, x=1)); 21 (%o1) -- 2 (%i2) block ([prev], prev: integrate (x^5, x), ev (prev, x=2) - ev (prev, x=1)); 21 (%o2) -- 2 |
合成文は他の合成文を含むかもしれません。
文が単文か合成文かに関係なく、
%%
は前の文の値です。
(%i3) block (block (a^n, %%*42), %%/6); n (%o3) 7 a |
合成文の中ではブレイクプロンプトで%%
の値を検査することができます。
ブレイクプロンプトは break
関数を実行することで開きます。
例えば、以下の例で%%;
を入力すると、42
が出力されます。
(%i4) block (a: 42, break ())$ Entering a Maxima break point. Type 'exit;' to resume. _%%; 42 _ |
Categories: Global variables
i番前の出力式の値。
すなわち、計算される次の式をn番目の出力とすると
%th (m)
は、(n - m)番目の出力です。
batch
とload
は%th
を認識されます。
batch
が処理するファイル内では、
%th
は、対話プロンプトでのそれと同じ意味になります。
load
が処理するファイル内では、
%th
は、対話プロンプトやバッチファイルの中で、直前に計算された出力式にバインドされます;
%th
は、処理中のファイル内の出力式にはバインドされません。
例:
batch
ファイルの中でとか、出力式のグループを参照する時%th
は役立ちます。
この例はs
を最後の5つの出力式の和に設定します。
(%i1) 1;2;3;4;5; (%o1) 1 (%o2) 2 (%o3) 3 (%o4) 4 (%o5) 5 (%i6) block (s: 0, for i:1 thru 5 do s: s + %th(i), s); (%o6) 15 |
Categories: Console interaction
関数名や変数名の前置としての?
は、
名前が、Maximaの名前ではなくLispの名前であることを意味します。
例えば、?round
は、Lisp関数ROUND
を意味します。
この点に関して更に知るにはLisp and Maximaを参照してください。
表記? word
(空白を空けて単語が続くクエスチョンマーク)は
describe("word")
と同値です。
クエスチョンマークは入力ラインの先頭になければいけません;
そうでなければドキュメンテーションのリクエストとして認識されません。
describe
も参照してください。
Categories: Help · Console interaction
表記?? word
(空白を空けて単語が続く??
)は
describe("word", inexact)
と同値です。
クエスチョンマークは入力行の先頭になければいけません;
そうでなければドキュメンテーションのリクエストとして認識されません。
describe
も参照してください。
Categories: Help · Console interaction
ドル記号 $
は入力式を終端して、
結果を最新出力 %
と %o1
のような出力ラベルに割り当てますが、結果は表示しません。
;
も参照してください。
Example:
(%i1) 1 + 2 + 3 $ (%i2) %; (%o2) 6 (%i3) %o1; (%o3) 6 |
セミコロン ;
は入力式を終端して、結果の出力を表示します。
$
も参照してください。
Example:
(%i1) 1 + 2 + 3; (%o1) 6 |
デフォルト値: %i
inchar
はユーザーが入力した式のラベルの前置です。
Maximaは、
inchar
とlinenum
を連結することで、
入力式それぞれのラベルを自動的に構成します。
inchar
は単一文字である必要はなく、
任意の文字列もしくはシンボルを割り当てられます。
Maximaは内部的に前置の最初の文字だけを考慮するので、
前置inchar
, outchar
, linechar
は異なる最初の文字を持たなければいけません。
そうでなければkill(inlabels)
のようないくつかのコマンドは期待通りに動きません。
labels
も参照してください。
例:
(%i1) inchar: "input"; (%o1) input (input2) expand((a+b)^3); 3 2 2 3 (%o2) b + 3 a b + 3 a b + a |
Categories: Display flags and variables
デフォルト値: []
infolists
はMaximaに関する情報リストすべての名前のリストです。
これらは以下の通りです:
labels
すべてのバインドされた%i
, %o
, %t
ラベル
values
:
や::
や関数バインドが生成する、
ユーザー変数であって、Maximaオプションやスイッチでない、
すべてのバインドされたアトム
functions
arrays
:
, ::
, または:=
が生成するすべての宣言配列と未宣言配列
macros
::=
が生成したすべてのユーザー定義マクロ関数
myoptions
(それらが後にデフォルト値に再設定されようがされまいが) ユーザーが再設定したすべてのオプション
rules
tellsimp
, tellsimpafter
, defmatch
,
またはdefrule
が生成するすべてのユーザー定義パターンマッチングと整理規則
aliases
alias
, ordergreat
, orderless
関数が生成するか、
declare
を使ってアトムをnoun
として宣言することで生成された、
ユーザー定義エーリアスを持つすべてのアトム
dependencies
depends
や dependencies
, gradef
関数が生成する関数依存性を持つすべてのアトム
gradefs
gradef
関数が生成するユーザー定義の導関数を持つすべての関数
props
declare
関数で確立されるプロパティはもちろん、
atvalue
やmatchdeclare
などが確立するプロパティで、
上で述べたもの以外の任意のプロパティを持つすべてのアトム
let_rule_packages
特別パッケージdefault_let_rule_package
に加えて
すべてのユーザー定義let
規則パッケージ
(default_let_rule_package
は、
ユーザーが陽に設定していない時使われる規則パッケージの名前です。)
Categories: Declarations and inferences · Global variables
引数a_1, …, a_nからすべてのバインド(値、関数、配列、ルール)を解除します。
引数a_kはシンボルか配列要素を取り得ます。
a_kが配列要素の時、kill
は配列の他の要素には影響することなくその要素をアンバインドします。
いくつかの特殊な引数が認識されます。
例えば、kill (inlabels, functions, allbut (foo, bar))
のように、異なる引数の種類が組み合わされます。
kill (labels)
はそれまでに作られた入力、出力、中間式のラベルすべてをアンバインドします。
kill (inlabels)
は inchar
の現在の値で始まる入力ラベルのみをアンバインドします。
同様に、
kill (outlabels)
は outchar
の現在の値で始まる出力ラベルのみをアンバインドし、
kill (linelabels)
は linechar
の現在の値で始まる中間式ラベルのみをアンバインドします。
kill (
n)
(nは整数)は入力、出力ラベルの最近のn個をアンバインドします。
kill ([m, n])
は入力、出力ラベルmからnまでをアンバインドします。
kill (infolist)
は infolistの中のすべての項目をアンバインドします。
ここで、infolistは(values
, functions
, arrays
のような)
infolists
の中の任意の項目です。
infolists
も参照してください。
kill (all)
はinfolistsのすべての項目をアンバインドします。
kill (all)
はグローバル変数をデフォルト値にリセットしません;
この点に関してはreset
を参照してください。
kill (allbut (a_1, ..., a_n))
は、
a_1, ..., a_nを除いて
すべてのinfolistsの中のすべての項目をアンバインドします。
kill (allbut (infolist))
は
infolist(infolistはvalues
, functions
, arrays
など)
上の項目を除いてすべての項目をアンバインドします。
バインドされたプロパティによって使われたメモリは、すべてのシンボルがプロパティからアンバインドされるまで解放されません。 特に、シンボルの値によって使われているメモリを解放するには、 シンボルそのもののアンバインドだけでなく、バインドされた値を表示する出力ラベルをアンバインドします。
kill
は引数をクォートします。
引数を評価するにはクォートクォート演算子''
を使います。
kill (symbol)
はシンボルのすべてのプロパティをアンバインドします。
対照的に、関数remvalue
, remfunction
, remarray
,
remrule
は特定のプロパティをアンバインドします。
kil
は常に、たとえ引数がバインドされていなくても、done
を返します。
Categories: Evaluation · Console interaction · Session management
symbolは、inchar
, outchar
, もしくはlinechar
の値が典型的です。
もしsymbolで始まるラベルがなければ、labels
は空のリストを返します。
デフォルトで、Maximaはそれぞれのユーザー入力式の結果を表示し、結果に出力ラベルが与えられます。
入力を;
(セミコロン)の代わりに$
(ドル記号)で終了することで、出力表示は抑制されます。
出力ラベルが構成され、結果にバインドされますが、表示されません。
ラベルは表示された出力ラベルと同じ方法で参照できます。
%
や%%
, %th
も参照してください。
いくつかの関数では中間式ラベルが生成されることがあります。
フラグprogrammode
は
solve
や他の関数が式のリストを返す代わりに中間式ラベルを生成するかどうかを制御します。
ldisplay
のようないくつかの他の関数は常に中間式ラベルを生成します。
inchar
やoutchar
, linechar
, infolists
も参照してください。
Categories: Display functions · Console interaction
変数labels
は入力、出力、中間式ラベルのリストです。
inchar
, outchar
, もしくはlinechar
が再定義されても、以前のラベルすべてを含みます。
Categories: Display flags and variables · Console interaction
デフォルト値: %t
linechar
は
Maximaが生成する中間式のラベルの前置です。
Maximaは(もし表示されるなら)
linechar
とlinenum
を連結することで
中間式それぞれのラベルを構成します。
linechar
は単一文字である必要はなく、
任意の文字列もしくはシンボルを割り当てられます。
Maximaは内部的に
前置の最初の文字だけを考慮するので、
前置inchar
, outchar
, linechar
は異なる最初の文字を持たなければいけません。
そうでなければ kill(inlabels)
のようないくつかのコマンドは期待通りに動きません。
中間式は表示されるかもしれませんし、表示されないかもしれません。
programmode
とlabels
も参照してください。
Categories: Display flags and variables
入力出力式の現在のペアの行番号。
Categories: Display flags and variables · Console interaction
デフォルト値: []
myoptions
はユーザーが再設定したオプションすべてのリストです。
初期値に再設定されたか否かに関わらずです。
Categories: Global variables · Session management · Console interaction
デフォルト値: false
nolabels
はtrue
であれば、
入力と出力結果のラベル(それぞれ%i
と%o
)は表示されますが、
ラベルは結果にバインドされず、labels
リストにも追加されません。
ラベルは結果にバインドされないので、
ガーベッジコレクションは結果が使ったメモリを回復することができます。
そうでなければ、入力と出力の結果のラベルは結果にバインドされ、labels
リストに追加されます。
中間式ラベル(%t
)はnolabels
に影響されません;
nolabels
がtrue
でもfalse
でも、中間式ラベルはバインドされ、labels
リストに追加されます。
Categories: Global flags · Session management
デフォルト値: false
optionset
がtrue
の時、Maximaは、Maximaオプションが再設定されるといつでも、メッセージを表示します。
もしユーザーがあるオプションの綴りが怪しく、割り当てた変数が本当にオプション変数か確認したいなら便利です。
例:
(%i1) optionset:true; assignment: assigning to option optionset (%o1) true (%i2) gamma_expand:true; assignment: assigning to option gamma_expand (%o2) true |
Categories: Global flags · Session management · Console interaction
デフォルト値: %o
outchar
はMaximaが計算した式のラベルの前置です。
outchar
とlinenum
を連結することで、
Maximaは計算された式それぞれのラベルを自動的に構成します。
outchar
は、単一文字である必要はなく、
任意の文字列もしくはシンボルを割り当てられます。
Maximaは内部的に前置の最初の文字だけを考慮するので、
前置inchar
, outchar
, linechar
は異なる最初の文字を持たなければいけません。
そうでなければ、kill(inlabels)
のようないくつかのコマンドは期待通りに動きません。
labels
も参照してください。
例:
(%i1) outchar: "output"; (output1) output (%i2) expand((a+b)^3); 3 2 2 3 (output2) b + 3 a b + 3 a b + a |
Categories: Display flags and variables
入力、出力、中間式を表示します。再計算はしません。
playback
はラベルにバインドされた式表示するだけです;
(print
やdescribe
で表示されたテキストやエラーメッセージなど)他の出力は表示されません。
labels
も参照してください。
playback
は引数をクォートします。
引数を評価するにはクォートクォート演算子''
を使います。
playback
は常にdone
を返します。
playback ()
(引数なし)は今までに生成された入力、出力、中間式すべてを表示します。
たとえ計算時に$
終端子で出力が抑制されていても、
出力式は表示されます。
playback (n)
は最近のn個の式を表示します。
入力、出力、中間式それぞれを1と数えます。
playback ([m, n])
は
m番目からn番目までの入力、出力、中間式を表示します。
playback ([m])
は playback ([m, m])
と同値です;
これは普通、入力と出力の式のペアを1つ表示します。
playback (input)
は今までに生成された入力式をすべて表示します。
playback (slow)
は式の間でポーズし、ユーザーが
enter
を入力するのを待ちます。
これは demo
と似たような振る舞いです。
playback (slow)
は、save
やstringout
と関連して、
役立つ式を取り出すために2次記憶ファイルを生成するときに便利です。
playback (time)
はそれぞれの式の計算時間を表示します。
playback (grind)
は入力式を grind
関数と同じ形式で表示します。
出力式は grind
オプションで影響を受けません。
grind
を参照してください。
例えば、playback ([5, 10], grind, time, slow)
のように、
引数を組み合わせられます。
Categories: Display functions · Console interaction
デフォルト値: _
prompt
は、demo
関数やplayback (slow)
モード、
(break
で呼び出された)Maximaブレイクループのプロンプトシンボルです。
Categories: Global variables · Console interaction
Maximaセッションを終了します。
関数は、quit
ではなく、quit();
もしくはquit()$
として呼び出さなければいけないことに注意してください。
長い計算を中断するには control-C
をタイプしてください。
デフォルトの動作では Maximaプロンプトに戻ります。
もし*debugger-hook*
がnil
なら、
control-C
はLispデバッガを開きます。
debugging
も参照してください。
Categories: Console interaction
expr_1, …, expr_nを表示し、
コンソールから式1つを読み込み、評価された式を返します。
式はセミコロン;
もしくはドル記号$
で終了します。
readonly
も参照してください。
(%i1) foo: 42$ (%i2) foo: read ("foo is", foo, " -- enter new value.")$ foo is 42 -- enter new value. (a+b)^3; (%i3) foo; 3 (%o3) (b + a) |
Categories: Console interaction
expr_1, …, expr_nを表示し、
コンソールから式を1つ読み込み、
式を(評価せずに)返します。
式はセミコロン;
もしくはドル記号$
で終了します。
read
も参照してください。
例:
(%i1) aa: 7$ (%i2) foo: readonly ("Enter an expression:"); Enter an expression: 2^aa; aa (%o2) 2 (%i3) foo: read ("Enter an expression:"); Enter an expression: 2^aa; (%o3) 128 |
Categories: Console interaction
多くのグローバル変数やオプション、いくつかの他の変数をデフォルト値に再設定します。
reset
は Lispリスト*variable-initial-values*
上の変数を処理します。
Lispマクロdefmvar
は(他の動作の間に)このリストに変数を置きます。
すべてではありませんが多くのグローバル変数やオプションがdefmvarによって定義されており、
また、defmvar
で定義されたいくつかの変数はグローバル変数でもオプションでもありません。
Categories: Session management
デフォルト値: false
showtime
がtrue
の時、出力式と一緒に計算時間と経過時間を表示します。
計算時間は常に記録されており、
showtime
がfalse
の時でも、
time
やplayback
で計算時間を表示することができます。
timer
も参照してください。
Categories: Display flags and variables · Debugging
Maximaの下のLispシステムに入ります。(to-maxima)
でMaximaに戻ります。
例:
関数を定義し、Maximaの下のLispシステムに入ります。 定義をプロパティリスト上で検査します。そして、関数定義を抽出し、因数分解し、 変数$resultに格納します。 変数はMaximaに戻った後、Maximaで使うことができます。
(%i1) f(x):=x^2+x; 2 (%o1) f(x) := x + x (%i2) to_lisp(); Type (to-maxima) to restart, ($quit) to quit Maxima. MAXIMA> (symbol-plist '$f) (MPROPS (NIL MEXPR ((LAMBDA) ((MLIST) $X) ((MPLUS) ((MEXPT) $X 2) $X)))) MAXIMA> (setq $result ($factor (caddr (mget '$f 'mexpr)))) ((MTIMES SIMP FACTORED) $X ((MPLUS SIMP IRREDUCIBLE) 1 $X)) MAXIMA> (to-maxima) Returning to Maxima (%o2) true (%i3) result; (%o3) x (x + 1) |
Categories: Console interaction
初期値: []
values
は(Maximaのオプションやスイッチではなく)バインドされたユーザー変数すべてのリストです。
リストは、:
や::
でバインドされたシンボルを含みます。
もし変数の値がコマンドkill
や, remove
, remvalue
で削除されたら、
変数はvalues
から削除されます。
ユーザー定義関数のリストに関しては functions
を参照してください。
例:
最初、values
はシンボルa
, b
, c
を示しますが、
d
も―それは値にバインドされていません―ユーザー関数f
も示しません。
値は変数から削除されます。values
は空のリストです。
(%i1) [a:99, b:: a-90, c:a-b, d, f(x):= x^2]; 2 (%o1) [99, 9, 90, d, f(x) := x ] (%i2) values; (%o2) [a, b, c] (%i3) [kill(a), remove(b,value), remvalue(c)]; (%o3) [done, done, [c]] (%i4) values; (%o4) [] |
Categories: Evaluation · Global variables
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デフォルト値: false
%edispflag
がtrue
の時、
Maximaは %e
の負の指数乗を商として表示します。
例えば、%e^-x
は 1/%e^x
と表示されます。
exptdispflag
も参照してください。
例:
(%i1) %e^-10; - 10 (%o1) %e (%i2) %edispflag:true$ (%i3) %e^-10; 1 (%o3) ---- 10 %e |
デフォルト値: !
absboxchar
は1行より広い式の回りに絶対値記号を描くのに使われる文字です。
例:
(%i1) abs((x^3+1)); ! 3 ! (%o1) !x + 1! |
Categories: Display flags and variables
display
のようですが、
等式ではなく引数の値だけが表示されます。
これは名前を持たない複雑な引数や引数の値だけに興味があって
名前には興味がない引数に役立ちます。
例:
(%i1) b[1,2]:x-x^2$ (%i2) x:123$ (%i3) disp(x, b[1,2], sin(1.0)); 123 2 x - x 0.8414709848078965 (%o3) done |
Categories: Display functions
左辺が未評価のexpr_iで、右辺が式の値の等式を行の中央に表示します。
この関数は、中間結果を表示するのにブロックやfor
文の中で役立ちます。
display
の引数は、通常アトムや、添字付き変数、関数コールです。
disp
も参照してください。
ldisplay
, disp
, ldisp
も参照してください。
例:
(%i1) b[1,2]:x-x^2$ (%i2) x:123$ (%i3) display(x, b[1,2], sin(1.0)); x = 123 2 b = x - x 1, 2 sin(1.0) = 0.8414709848078965 (%o3) done |
Categories: Display functions
デフォルト値: true
display2d
がfalse
の時、
コンソール表示は(2次元)形式ではなく文字列(1次元)形式です。
等式の左寄せ表示と中央表示の間を切り替えるには、 leftjust
も参照してください。
例:
(%i1) x/(x^2+1); x (%o1) ------ 2 x + 1 (%i2) display2d:false$ (%i3) x/(x^2+1); (%o3) x/(x^2+1) |
Categories: Display flags and variables
デフォルト値: false
display_format_internal
がtrue
の時、
式は数学的内部表現を隠すように変換されることなく表示されます。
表示はpart
ではなくinpart
が返すものに対応します。
例:
User part inpart a-b; a - b a + (- 1) b a - 1 a/b; - a b b 1/2 sqrt(x); sqrt(x) x 4 X 4 X*4/3; --- - X 3 3 |
Categories: Display flags and variables
exprをパーツ毎に一行ずつ使って表示します。
すなわち、最初にexprの演算子が表示され、
それぞれの項が別々に表示されます。
もしexprが他の方法で表示するには大きすぎるなら、
これは役に立ちます。
例えば、もしP1
, P2
, ...が非常に大きな式なら、
P1 + P2 + ...
を一度に表示しようとする場合、
表示プログラムは保存の空き領域を使い尽くすかもしれません。
しかしながら、
dispterms (P1 + P2 + ...)
は、
P1
を表示し、その下にP2
を表示し、という具合です。
dispterms
を使わない時、
もし指数式がA^B
のように表示するには広すぎるなら、
それはexpt (A, B)
(もしくはA^^B
の場合、ncexpt (A, B)
)のように現れます。
Categories: Display functions
もし指数式がa^b
のように表示するには広すぎるなら、
expt (a, b)
(もしくは、a^^b
の場合、ncexpt (a, b)
のように現れます。
expt
やncexpt
は入力では認識されません。
デフォルト値: true
exptdispflag
がtrue
の時、
Maximaは式を商を使って負の指数の式を表示します。
例:
(%i1) exptdispflag:true; (%o1) true (%i2) 10^-x; 1 (%o2) --- x 10 (%i3) exptdispflag:false; (%o3) false (%i4) 10^-x; - x (%o4) 10 |
Categories: Expressions · Display flags and variables
関数grind
は
コンソールにMaximaへの入力に適した形でexprを印刷します。
grind
はいつもdone
を返します。
exprが関数名やマクロ名の時、
grind
は、名前だけでなく関数やマクロ定義を出力します。
string
も参照してください。
それは出力を印刷する代わりに文字列を返します。
grind
は
string
の出力より若干読みやすい方法で
式を印刷しようとします。
grind
は引数を評価します。
例:
(%i1) aa + 1729; (%o1) aa + 1729 (%i2) grind (%); aa+1729$ (%o2) done (%i3) [aa, 1729, aa + 1729]; (%o3) [aa, 1729, aa + 1729] (%i4) grind (%); [aa,1729,aa+1729]$ (%o4) done (%i5) matrix ([aa, 17], [29, bb]); [ aa 17 ] (%o5) [ ] [ 29 bb ] (%i6) grind (%); matrix([aa,17],[29,bb])$ (%o6) done (%i7) set (aa, 17, 29, bb); (%o7) {17, 29, aa, bb} (%i8) grind (%); {17,29,aa,bb}$ (%o8) done (%i9) exp (aa / (bb + 17)^29); aa ----------- 29 (bb + 17) (%o9) %e (%i10) grind (%); %e^(aa/(bb+17)^29)$ (%o10) done (%i11) expr: expand ((aa + bb)^10); 10 9 2 8 3 7 4 6 (%o11) bb + 10 aa bb + 45 aa bb + 120 aa bb + 210 aa bb 5 5 6 4 7 3 8 2 + 252 aa bb + 210 aa bb + 120 aa bb + 45 aa bb 9 10 + 10 aa bb + aa (%i12) grind (expr); bb^10+10*aa*bb^9+45*aa^2*bb^8+120*aa^3*bb^7+210*aa^4*bb^6 +252*aa^5*bb^5+210*aa^6*bb^4+120*aa^7*bb^3+45*aa^8*bb^2 +10*aa^9*bb+aa^10$ (%o12) done (%i13) string (expr); (%o13) bb^10+10*aa*bb^9+45*aa^2*bb^8+120*aa^3*bb^7+210*aa^4*bb^6\ +252*aa^5*bb^5+210*aa^6*bb^4+120*aa^7*bb^3+45*aa^8*bb^2+10*aa^9*\ bb+aa^10 (%i14) cholesky (A):= block ([n : length (A), L : copymatrix (A), p : makelist (0, i, 1, length (A))], for i thru n do for j : i thru n do (x : L[i, j], x : x - sum (L[j, k] * L[i, k], k, 1, i - 1), if i = j then p[i] : 1 / sqrt(x) else L[j, i] : x * p[i]), for i thru n do L[i, i] : 1 / p[i], for i thru n do for j : i + 1 thru n do L[i, j] : 0, L)$ define: warning: redefining the built-in function cholesky (%i15) grind (cholesky); cholesky(A):=block( [n:length(A),L:copymatrix(A), p:makelist(0,i,1,length(A))], for i thru n do (for j from i thru n do (x:L[i,j],x:x-sum(L[j,k]*L[i,k],k,1,i-1), if i = j then p[i]:1/sqrt(x) else L[j,i]:x*p[i])), for i thru n do L[i,i]:1/p[i], for i thru n do (for j from i+1 thru n do L[i,j]:0),L)$ (%o15) done (%i16) string (fundef (cholesky)); (%o16) cholesky(A):=block([n:length(A),L:copymatrix(A),p:makelis\ t(0,i,1,length(A))],for i thru n do (for j from i thru n do (x:L\ [i,j],x:x-sum(L[j,k]*L[i,k],k,1,i-1),if i = j then p[i]:1/sqrt(x\ ) else L[j,i]:x*p[i])),for i thru n do L[i,i]:1/p[i],for i thru \ n do (for j from i+1 thru n do L[i,j]:0),L) |
Categories: Display functions
変数grind
がtrue
の時、
string
やstringout
の出力は
grind
のそれと同じフォーマットです;
そうでなければ、それらの関数の出力を特別にフォーマットしようとはしません。
変数grind
のデフォルト値はfalse
です。
grind
は playback
の引数としても指定できます。
grind
が存在する時、
playback
は grind
関数と同じフォーマットで入力式を印刷します。
そうでなければ、入力式を特にフォーマットしようとはしません。
Categories: Display flags and variables
デフォルト値: 10
ibase
は Maximaが読む整数の基数です。
ibase
は2から(十進数で)36までの任意の整数を割り当てられます。
ibase
が10よりも大きい時、
数値は十進数字0から9に加えて、
ibase
ディジットに必要なアルファベット A
, B
, C
, …で構成されます。
最初のディジットが0から9の時だけ文字はディジットとして解釈されます。
大文字小文字は区別されません。
許容される最も大きな基数36の数値は0から9までと A
から Z
までから構成されます。
ibase
の値がいくつでも、
整数が小数点で終了する時は基数10として解釈されます。
obase
も参照してください。
例:
ibase
less than 10 (例えば2進数).
(%i1) ibase : 2 $ (%i2) obase; (%o2) 10 (%i3) 1111111111111111; (%o3) 65535 |
10より大きなibase
。
最初のディジットが0から9までの時だけ文字はディジットとして解釈されます。
16進数は0をつけてディジットのふりをする必要があるかもしれません。
(%i1) ibase : 16 $ (%i2) obase; (%o2) 10 (%i3) 1000; (%o3) 4096 (%i4) abcd; (%o4) abcd (%i5) symbolp (abcd); (%o5) true (%i6) 0abcd; (%o6) 43981 (%i7) symbolp (0abcd); (%o7) false |
整数が小数点で終了する時、基数10として解釈されます。
(%i1) ibase : 36 $ (%i2) obase; (%o2) 10 (%i3) 1234; (%o3) 49360 (%i4) 1234.; (%o4) 1234 |
Categories: Console interaction
式expr_1, ..., expr_nをコンソールに印刷出力として表示します。
ldisp
は
引数それぞれに中間式ラベルを割り当て、ラベルのリストを返します。
disp
, display
, ldisplay
も参照してください。
例:
(%i1) e: (a+b)^3; 3 (%o1) (b + a) (%i2) f: expand (e); 3 2 2 3 (%o2) b + 3 a b + 3 a b + a (%i3) ldisp (e, f); 3 (%t3) (b + a) 3 2 2 3 (%t4) b + 3 a b + 3 a b + a (%o4) [%t3, %t4] (%i4) %t3; 3 (%o4) (b + a) (%i5) %t4; 3 2 2 3 (%o5) b + 3 a b + 3 a b + a |
Categories: Display functions
式expr_1, ..., expr_nをコンソールに印刷出力として表示します。
式それぞれは、
lhs
がldisplay
の引数の1つで、rhs
がその値の、
形式lhs = rhs
の等式として表示されます。
典型的には引数それぞれは変数です。
ldisp
は式それぞれに中間式ラベルを割り当て、ラベルのリストを返します。
例:
(%i1) e: (a+b)^3; 3 (%o1) (b + a) (%i2) f: expand (e); 3 2 2 3 (%o2) b + 3 a b + 3 a b + a (%i3) ldisplay (e, f); 3 (%t3) e = (b + a) 3 2 2 3 (%t4) f = b + 3 a b + 3 a b + a (%o4) [%t3, %t4] (%i4) %t3; 3 (%o4) e = (b + a) (%i5) %t4; 3 2 2 3 (%o5) f = b + 3 a b + 3 a b + a |
Categories: Display functions
デフォルト値: false
leftjust
が true
の時、
2D表示での等式を中央揃えではなく左寄せで描きます。
1D表示と2D表示の間を切り替えるには、display2d
も参照してください。
例:
(%i1) expand((x+1)^3); 3 2 (%o1) x + 3 x + 3 x + 1 (%i2) leftjust:true$ (%i3) expand((x+1)^3); 3 2 (%o3) x + 3 x + 3 x + 1 |
Categories: Display flags and variables
デフォルト値: 79
linel
はコンソールディスプレイの仮定された(文字単位の)幅です。
linel
はユーザーによって任意の値に割り当てられます。
非常に小さい値や非常に大きな値は実用的ではありませんが。
エラーメッセージやdescribe
の出力のように、
Maximaの組み込み関数が表示するテキストはlinel
の影響を受けません。
Categories: Display flags and variables
デフォルト値: false
lispdisp
がtrue
の時、
Lispシンボルはクエスチョンマーク?
を先頭文字として表示されます。
そうでなければ、Lispシンボルは先頭文字を持ちません。
これは1-d表示でも2-d表示でも同様の効果を持ちます。
例:
(%i1) lispdisp: false$ (%i2) ?foo + ?bar; (%o2) foo + bar (%i3) lispdisp: true$ (%i4) ?foo + ?bar; (%o4) ?foo + ?bar |
Categories: Display flags and variables
デフォルト値: true
negsumdispflag
がtrue
の時、
x - y
は - y + x
でなくx - y
と表示されます。
false
に設定すると、
2つの式の違いに関する表示での特殊なチェックがされないようになります。
1つの応用は、例えば、a + %i*b
とa - %i*b
を同じ表示にすることです。
Categories: Display flags and variables
デフォルト値: 10
obase
はMaximaが表示する整数の基数です。
obase
は2から(十進数で)36までの任意の整数を割り当てられます。
obase
が10よりも大きい時、
数値は十進数字0から9に加えて、
必要な大文字アルファベットA, B, C, ...で構成されます。
もし先頭ディジットがそうでなければ文字なら、0ディジットが先頭に表示されます。
許容される最も大きな基数36の数値は0から9までとAからZまでから構成されます。
ibase
も参照してください。
例:
(%i1) obase : 2; (%o1) 10 (%i2) 2^8 - 1; (%o10) 11111111 (%i3) obase : 8; (%o3) 10 (%i4) 8^8 - 1; (%o4) 77777777 (%i5) obase : 16; (%o5) 10 (%i6) 16^8 - 1; (%o6) 0FFFFFFFF (%i7) obase : 36; (%o7) 10 (%i8) 36^8 - 1; (%o8) 0ZZZZZZZZ |
Categories: Display flags and variables · Console interaction
デフォルト値: false
pfeformat
がtrue
の時、
整数の比は斜線(スラッシュ)文字で表示され、
整数分母n
は掛け算項1/n
として先に表示されます。
(%i1) pfeformat: false$ (%i2) 2^16/7^3; 65536 (%o2) ----- 343 (%i3) (a+b)/8; b + a (%o3) ----- 8 (%i4) pfeformat: true$ (%i5) 2^16/7^3; (%o5) 65536/343 (%i6) (a+b)/8; (%o6) 1/8 (b + a) |
Categories: Display flags and variables
デフォルト値: false
powerdisp
がtrue
の時、
べきを増やす順に項を使って和が表示されます。
例えば、
多項式は切り詰められたべき級数として表示され、
最初に定数項最後に最高次項となります。
デフォルトでは和の項はべきを減らす順に表示されます。
Categories: Display flags and variables
expr_1, …, expr_nを1つ1つ、左から右へ評価し、 コンソールディスプレイの左端から表示します。
print
が返す値は最後の引数の値です。
print
は中間式ラベルを生成しません。
display
, disp
, ldisplay
, ldisp
も参照してください。
これらの関数は一行ずつ1つの式を表示しますが、
print
は一行に2つ以上の式を表示しようとします。
ファイルの中身を表示するには printfile
を参照してください。
例:
(%i1) r: print ("(a+b)^3 is", expand ((a+b)^3), "log (a^10/b) is", radcan (log (a^10/b)))$ 3 2 2 3 (a+b)^3 is b + 3 a b + 3 a b + a log (a^10/b) is 10 log(a) - log(b) (%i2) r; (%o2) 10 log(a) - log(b) (%i3) disp ("(a+b)^3 is", expand ((a+b)^3), "log (a^10/b) is", radcan (log (a^10/b)))$ (a+b)^3 is 3 2 2 3 b + 3 a b + 3 a b + a log (a^10/b) is 10 log(a) - log(b) |
Categories: Display functions
デフォルト値: true
sqrtdispflag
がfalse
の時、
sqrt
を指数1/2で表示するようにします。
Categories: Mathematical functions · Display flags and variables
デフォルト値: false
stardisp
がtrue
の時
掛け算はオペランドの間のアスタリスク*
で表示されます。
Categories: Display flags and variables
デフォルト値: false
ttyoff
がtrue
の時、
出力式は表示されません。
出力式は計算され、ラベルに割り当てられます。
labels
を参照してください。
エラーメッセージやdescribe
の出力のように、組み込みMaxima関数によって出力されたテキストは ttyoff
の影響を受けません。
Categories: Display flags and variables
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5.1 Numbers | ||
5.2 Strings | ||
5.3 Constants | ||
5.5 Lists | ||
5.6 Arrays | ||
5.8 Structures |
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5.1.1 Introduction to Numbers | ||
5.1.2 Functions and Variables for Numbers |
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Maximaでは複素数式を式の実部と%i
かける虚部の足し算で指定します。
例えば、等式 x^2 - 4*x + 13 = 0
の根は
2 + 3*%i
と 2 - 3*%i
です。
複素数式の積の整理は積を展開することで影響を受けるかもしれないことに注意してください。
複素数式の商や根、他の関数の整理は普通、
realpart
, imagpart
, rectform
, polarform
,
abs
, carg
関数を使って達成することができます。
Categories: Complex variables
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exprの中のすべての数や数の関数を多倍長浮動小数点に変換します。
戻り値の多倍長浮動小数点の有効桁数は、
グローバル変数fpprec
によって規定されます。
float2bf
がfalse
の場合、
浮動小数点が多倍長浮動小数点に変換される時
(精度が落ちることを意味するので)警告メッセージが出力されます。
Categories: Numerical evaluation
もしexprが多倍長浮動小数点数ならtrue
を、そうでなければfalse
を返します。
Categories: Numerical evaluation · Predicate functions
デフォルト値: false
bftorat
は多倍長浮動小数点の有理数への変換を制御します。
bftorat
がfalse
の時、
ratepsilon
が変換を制御するのに使われます。
(これは比較的小さな有理数になります。)
bftorat
がtrue
の時、
生成された有理数は多倍長浮動小数点を正確に表します。
注意: bftorat
は関数
rationalize
を使った有理数への変換に関して効果を持ちません。
例:
(%i1) ratepsilon:1e-4; (%o1) 1.e-4 (%i2) rat(bfloat(11111/111111)), bftorat:false; `rat' replaced 9.99990999991B-2 by 1/10 = 1.0B-1 1 (%o2)/R/ -- 10 (%i3) rat(bfloat(11111/111111)), bftorat:true; `rat' replaced 9.99990999991B-2 by 11111/111111 = 9.99990999991B-2 11111 (%o3)/R/ ------ 111111 |
Categories: Numerical evaluation
デフォルト値: true
bftrunc
は、非ゼロの多倍長浮動小数点数の中のずるずる続くゼロを表示しないようにします。
例えば、もしbftrunc
がfalse
なら、
bfloat (1)
は1.000000000000000B0
と表示されます。
そうでなければ、これは、1.0B0
と表示されます。
Categories: Numerical evaluation
もし exprが偶数なら true
を、そうでなければ false
を返します。
たとえ exprが even
と宣言されていても
もし exprがシンボルなら、evenp
は false
を返します。
Categories: Predicate functions
exprの中の整数、有理数、多倍長浮動小数点を浮動小数点に変換します。
float
はevflag
でもあり、
非整数有理数と多倍長浮動小数点を浮動小数点に変換します。
Categories: Numerical evaluation · Evaluation flags
デフォルト値: true
float2bf
がfalse
の場合、
浮動小数点が多倍長浮動小数点に変換される時、
(これは精度の無駄使いとなるかもしれないので、)
警告メッセージが表示されます。
Categories: Numerical evaluation
もしexprが浮動小数点なら
true
を返し、そうでないなら
false
を返します。
Categories: Numerical evaluation · Predicate functions
デフォルト値: 16
fpprec
は多倍長浮動小数点上の代数のための有効桁数です。
fpprec
は通常の浮動小数点上の計算に影響を与えません。
bfloat
とfpprintprec
も参照してください。
Categories: Numerical evaluation
デフォルト値: 0
fpprintprec
は、通常の浮動小数点もしくは多倍長浮動小数点を表示する時の
表示する桁数です。
通常の浮動小数点に関しては、
fpprintprec
が2から16までの値を持つ時、
表示されるディジット数はfpprintprec
に等しいです。
そうでなければ、fpprintprec
は0もしくは16より大きく、
表示されるディジット数は16です。
多倍長浮動小数点に関しては、
fpprintprec
が2からfpprec
までの値を持つ時、
表示される桁数は、fpprintprec
に等しいです。
そうでなければ、fpprintprec
は、0もしくはfpprec
より大きく、
表示される桁数はfpprec
に等しいです。
通常の浮動小数点でも多倍長浮動小数点でも、後置ゼロは抑制されます。
もし後置ゼロがあれば、表示される実際の桁数は fpprintprec
を小さくなります。
fpprintprec
は1にはできません。
Categories: Numerical evaluation · Display flags and variables
もしexprが整数リテラルなら true
を、
そうでないなら false
を返します。
たとえ exprが integer
と宣言されていても、もし exprがシンボルなら
integerp
は false
を返します。
例:
(%i1) integerp (0); (%o1) true (%i2) integerp (1); (%o2) true (%i3) integerp (-17); (%o3) true (%i4) integerp (0.0); (%o4) false (%i5) integerp (1.0); (%o5) false (%i6) integerp (%pi); (%o6) false (%i7) integerp (n); (%o7) false (%i8) declare (n, integer); (%o8) done (%i9) integerp (n); (%o9) false |
Categories: Predicate functions
デフォルト値: false
m1pbranch
は -1
のべき乗の主枝です。
(-1)^(1/3)
(すなわち、「奇」の有理指数)や
(-1)^(1/4)
(すなわち、「偶」の有理指数)
のような量は以下のように扱われます:
domain:real (-1)^(1/3): -1 (-1)^(1/4): (-1)^(1/4) domain:complex m1pbranch:false m1pbranch:true (-1)^(1/3) 1/2+%i*sqrt(3)/2 (-1)^(1/4) sqrt(2)/2+%i*sqrt(2)/2 |
Categories: Expressions · Global flags
n >= 0
かつ nが整数の時だけtrue
を返します。
Categories: Package linearalgebra · Predicate functions
もしexprが文字リテラルか、有理数か、浮動小数点数か、多倍長浮動小数点なら
true
を、
そうでなければ false
を返します。
たとえ exprが %pi
や %i
のようなシンボリックな数でも、また、
even
, odd
, integer
, rational
, irrational
,
real
, imaginary
, complex
のいずれかに宣言されていても、
もし exprがシンボルなら numberp
は false
を返します。
例:
(%i1) numberp (42); (%o1) true (%i2) numberp (-13/19); (%o2) true (%i3) numberp (3.14159); (%o3) true (%i4) numberp (-1729b-4); (%o4) true (%i5) map (numberp, [%e, %pi, %i, %phi, inf, minf]); (%o5) [false, false, false, false, false, false] (%i6) declare (a, even, b, odd, c, integer, d, rational, e, irrational, f, real, g, imaginary, h, complex); (%o6) done (%i7) map (numberp, [a, b, c, d, e, f, g, h]); (%o7) [false, false, false, false, false, false, false, false] |
Categories: Predicate functions
numer
は数値の引数を持つ(指数関数を含む)いくつかの数学関数を
浮動小数点に評価するようにします。
数値が与えられたexpr
の中の変数を値に置き換えるようにします。
それは float
スイッチをオンにもします。
%enumer
も参照してください。
例:
(%i1) [sqrt(2), sin(1), 1/(1+sqrt(3))]; 1 (%o1) [sqrt(2), sin(1), -----------] sqrt(3) + 1 (%i2) [sqrt(2), sin(1), 1/(1+sqrt(3))],numer; (%o2) [1.414213562373095, .8414709848078965, .3660254037844387] |
Categories: Numerical evaluation · Evaluation flags
デフォルト値: false
オプション変数numer_pbranch
は
負の整数、有理数、または浮動小数点数のべきの数値評価を制御します。
numer_pbranch
がtrue
でかつ、指数が浮動小数点数であるか
オプション変数numer
もtrue
の時、
Maximaは主枝を使って数値結果を評価します。
そうでなければ、式整理されたが未評価の結果が返されます。
例:
(%i1) (-2)^0.75; 0.75 (%o1) (- 2) (%i2) (-2)^0.75,numer_pbranch:true; (%o2) 1.189207115002721 %i - 1.189207115002721 (%i3) (-2)^(3/4); 3/4 3/4 (%o3) (- 1) 2 (%i4) (-2)^(3/4),numer; 0.75 (%o4) 1.681792830507429 (- 1) (%i5) (-2)^(3/4),numer,numer_pbranch:true; (%o5) 1.189207115002721 %i - 1.189207115002721 |
Categories: Numerical evaluation
変数x_1
, …, x_n
を
expr_1
, …, expr_n
に等しい数値を持つ変数だと宣言します。
もし numer
フラグが true
なら、
変数が現れる任意の式にて、数値は評価され、変数に代入されます。
ev
も参照してください。
式expr_1
, …, expr_n
は、任意の式を取り得ます。数値である必要はありません。
Categories: Declarations and inferences · Numerical evaluation
もし expが奇数リテラルであれば true
を、そうでなければ false
を返します。
たとえ exprが odd
と宣言されていても
もし exprがシンボルなら
oddp
は false
を返します。
Categories: Predicate functions
デフォルト値: 2.0e-15
オプション変数 bftorat
が値 false
を持つ時、
ratepsilon
は浮動小数点数を有理数に変換する際に使われる許容誤差です。
例はbftorat
を参照してください。
Categories: Numerical evaluation · Rational expressions
Maximaの式exprの中の倍精度浮動小数点やビッグフローすべてを同値の有理数に変換します。
もし浮動小数点の2値表現に詳しくなれば、rationalize (0.1)
が1/10に等しくないことに
驚くかもしれません。
この振る舞いはMaximaに特別なわけではありません。―1/10は2値の循環小数表現を持ちます。
(%i1) rationalize (0.5); 1 (%o1) - 2 (%i2) rationalize (0.1); 3602879701896397 (%o2) ----------------- 36028797018963968 (%i3) fpprec : 5$ (%i4) rationalize (0.1b0); 209715 (%o4) ------- 2097152 (%i5) fpprec : 20$ (%i6) rationalize (0.1b0); 236118324143482260685 (%o6) ---------------------- 2361183241434822606848 (%i7) rationalize (sin (0.1*x + 5.6)); 3602879701896397 x 3152519739159347 (%o7) sin(------------------ + ----------------) 36028797018963968 562949953421312 |
Categories: Numerical evaluation
もしexprが整数リテラルもしくは整数リテラルの比なら true
を返し、
そうでなければ false
を返します。
Categories: Predicate functions · Rational expressions
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5.2.1 Introduction to Strings | ||
5.2.2 Functions and Variables for Strings |
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文字列(クォートされた文字の列)は入力の際にはダブルクォートマーク "
で括り、
グローバル変数 stringdisp
に依存して、クォートマークありだったりなしだったりで
表示されます。
文字列は、埋め込みタブ、改行、キャリッジリターン文字を含む任意の文字を含み得ます。
列 \"
は文字通りダブルクォートとして認識され、
\\
は文字通りバックスラッシュとして認識されます。
バックスラッシュが行の終わりに現れる時、
バックスラッシュと(改行かキャリッジリターンと改行かいずれかの)行終端を無視します。
そして、文字列は次の行に続きます。
他にバックスラッシュともう一つの文字の組み合わせで特殊なものはありません;
"
か, \
, 行終端以外の任意の文字の前にバックスラッシュが現れる時、
バックスラッシュは無視されます。
文字列の中に文字リテラルを埋め込むことを除いて
(タブ、改行、キャリッジリターンのような)特殊文字を表す方法はありません。
Maximaでは文字タイプはありません; 文字単体は1文字の文字列として表されます。
stringproc
アドオンパッケージは文字列に機能する多くの関数を含みます。
例:
(%i1) s_1 : "This is a string."; (%o1) This is a string. (%i2) s_2 : "Embedded \"double quotes\" and backslash \\ characters."; (%o2) Embedded "double quotes" and backslash \ characters. (%i3) s_3 : "Embedded line termination (%o3) Embedded line termination in this string. (%i4) in this string."; (%o4) Ignore the line termination characters in this string. (%i5) s_4 : "Ignore the \ (%o5) false (%i6) line termination \ (%o6) This is a string. (%i7) characters in \ (%o7) true (%i8) this string."; (%o8) "This is a string." (%i9) stringdisp : false; |
Categories: Syntax
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引数を連結します。 引数はアトムに評価されなければいけません。 もし最初の引数がシンボルなら戻り値はシンボルで、 そうでなければ文字列です。
concat
は引数を評価します。
シングルクォート'
は評価を抑制します。
sconcat
と eval_string
も参照してください。
(%i1) y: 7$ (%i2) z: 88$ (%i3) concat (y, z/2); (%o3) 744 (%i4) concat ('y, z/2); (%o4) y44 |
concat
によって組み立てられたシンボルは値に割り当てられたり、式の中に現れたりします。
::
(ダブルコロン)割り当て演算子は左辺を評価します。
(%i5) a: concat ('y, z/2); (%o5) y44 (%i6) a:: 123; (%o6) 123 (%i7) y44; (%o7) 123 (%i8) b^a; y44 (%o8) b (%i9) %, numer; 123 (%o9) b |
concat (1, 2)
は数のように見えますが、文字列であることに注意してください。
(%i10) concat (1, 2) + 3; (%o10) 12 + 3 |
Categories: Expressions · Strings
引数を文字列に連結します。
concat
と違い、引数はアトムである必要はありません。
concat
と eval_string
も参照してください。
(%i1) sconcat ("xx[", 3, "]:", expand ((x+y)^3)); (%o1) xx[3]:y^3+3*x*y^2+3*x^2*y+x^3 |
Categories: Expressions · Strings
expr
を、ただまるでタイプされたようにMaximaの線形表記に変換します。
string
の戻り値は文字列であり、
計算の中で使うことはできません。
Categories: Strings
デフォルト値: false
stringdisp
がtrue
の時、
文字列はダブルクォートマークで囲まれて表示されます。
そうでなければクォートマークは表示されません。
関数定義を表示する時はいつも、stringdisp
は true
です。
例:
(%i1) stringdisp: false$ (%i2) "This is an example string."; (%o2) This is an example string. (%i3) foo () := print ("This is a string in a function definition."); (%o3) foo() := print("This is a string in a function definition.") (%i4) stringdisp: true$ (%i5) "This is an example string."; (%o5) "This is an example string." |
Categories: Display flags and variables
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5.4 Functions and Variables for Constants |
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%e
はEuler数としても知られる自然対数の基数を表します。
%e
の数値は倍精度浮動小数点数2.718281828459045d0です。
Categories: Constants
%i
は虚数単位sqrt(- 1)を表します。
Categories: Constants
false
は同じ名前のブーリアン定数を表します。
Maximaは、Lispの値NIL
でfalse
を実装しています。
Categories: Constants
Euler-Macheroni定数0.5772156649015329 ....
Categories: Constants
ind
は有界で不定の結果を表します。
limit
も参照してください。
例:
(%i1) limit (sin(1/x), x, 0); (%o1) ind |
Categories: Constants
inf
は実数の正の無限大を表します。
Categories: Constants
infinity
は複素数の無限大を表します。
Categories: Constants
minf
は実数のマイナスの(すなわち負の)無限大を表します。
Categories: Constants
%phi
は黄金比と呼ばれる(1 + sqrt(5))/2を表します。
%phi
の数値は倍精度浮動小数点数1.618033988749895d0です。
fibtophi
は、%phi
を使って
フィボナッチ数fib(n)
を表現します。
デフォルトでは、Maximaは
%phi
の代数的プロパティを知りません。
tellrat(%phi^2 - %phi - 1)
とalgebraic: true
を評価した後、
ratsimp
は %phi
を含むいくつかの式を整理できます。
例:
fibtophi
は、%phi
を使って
フィボナッチ数fib(n)
を表現します。
(%i1) fibtophi (fib (n)); n n %phi - (1 - %phi) (%o1) ------------------- 2 %phi - 1 (%i2) fib (n-1) + fib (n) - fib (n+1); (%o2) - fib(n + 1) + fib(n) + fib(n - 1) (%i3) fibtophi (%); n + 1 n + 1 n n %phi - (1 - %phi) %phi - (1 - %phi) (%o3) - --------------------------- + ------------------- 2 %phi - 1 2 %phi - 1 n - 1 n - 1 %phi - (1 - %phi) + --------------------------- 2 %phi - 1 (%i4) ratsimp (%); (%o4) 0 |
デフォルトでは、Maximaは
%phi
の代数的プロパティを知りません。
tellrat(%phi^2 - %phi - 1)
とalgebraic: true
を評価した後、
ratsimp
は %phi
を含むいくつかの式を整理できます。
(%i1) e : expand ((%phi^2 - %phi - 1) * (A + 1)); 2 2 (%o1) %phi A - %phi A - A + %phi - %phi - 1 (%i2) ratsimp (e); 2 2 (%o2) (%phi - %phi - 1) A + %phi - %phi - 1 (%i3) tellrat (%phi^2 - %phi - 1); 2 (%o3) [%phi - %phi - 1] (%i4) algebraic : true; (%o4) true (%i5) ratsimp (e); (%o5) 0 |
Categories: Constants
%pi
は直径に体する円周の比を表します。
%pi
の数値は倍精度浮動小数点数3.141592653589793d0です。
Categories: Constants
true
は同じ名前のブーリアン定数を表します。
MaximaはLispの値T
でtrue
を実装しています。
Categories: Constants
und
は未定義の結果を表します。
limit
も参照してください。
例:
(%i1) limit (x*sin(x), x, inf); (%o1) und |
Categories: Constants
zeroa
はゼロの上の無限小を表します。
zeroa
は式の中で使うことができます。
limit
は無限小を含む式を整理します。
例:
limit
は無限小を含む式を整理します:
(%i1) limit(zeroa); (%o1) 0 (%i2) limit(x+zeroa); (%o2) x |
Categories: Constants
zerob
はゼロの下の無限小を表します。
zerob
は式の中で使うことができます。
limit
は無限小を含む式を整理します。
Categories: Constants
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5.5.1 Introduction to Lists | ||
5.5.2 Functions and Variables for Lists | ||
5.5.3 Performance considerations for Lists |
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リストはMaximaとLispにとって基本的な構成要素です。
配列、ハッシュテーブル、数以外のデータタイプすべてはLispのリストとして表現されます。
これらのLispのリストは
式 a+2
を示すために以下の形式を取ります。
((MPLUS) $A 2) |
Maximaレベルでは中置表記a+2
を見ることになるでしょう。
Maximaには、以下のようにプリントされるリストもあります。
[1, 2, 7, x+y] |
これは4要素のリストの場合の例です。 内部的には、これは以下の形式のLispのリストに対応します。
((MLIST) 1 2 7 ((MPLUS) $X $Y)) |
Maxima式のタイプフィールドを意味するフラグはそれ自体リストです。 整理器を通った後、上のリストは以下のようになるでしょう。
((MLIST SIMP) 1 2 7 ((MPLUS SIMP) $X $Y)) |
[ < ] | [ > ] | [ << ] | [ Up ] | [ >> ] | [Top] | [Contents] | [Index] | [ ? ] |
[
と ]
は、それぞれ、リストの始まりと終わりをマークします。
[
と]
は、リスト、配列、ハッシュ配列、配列関数の添字もくくります。
配列と違い、リストの n
番目の要素にアクセスすることは
おおよそ n
に比例する時間が必要かもしれないことに注意してください。
See section Performance considerations for Lists.
例:
(%i1) x: [a, b, c]; (%o1) [a, b, c] (%i2) x[3]; (%o2) c (%i3) array (y, fixnum, 3); (%o3) y (%i4) y[2]: %pi; (%o4) %pi (%i5) y[2]; (%o5) %pi (%i6) z['foo]: 'bar; (%o6) bar (%i7) z['foo]; (%o7) bar (%i8) g[k] := 1/(k^2+1); 1 (%o8) g := ------ k 2 k + 1 (%i9) g[10]; 1 (%o9) --- 101 |
list_1の要素のあとに
list_2の要素が続き、…
という1つのリストを返します。
append
は一般式上でも機能します。
例えば、 append (f(a,b), f(c,d,e));
は
f(a,b,c,d,e)
をもたらします。
addrow
, addcol
, join
も参照してください。
例を見るには、 example(append);
を実行してください。
Categories: Lists · Expressions
この関数は入力 listの左辺の中で keyを探します。 list引数はリストでなければならず、その要素のそれぞれは正確に2つの部分を持つ式です。 最も普通には、listの要素はそれ自身リストで、それぞれが2つの要素を持ちます。
assoc
関数は listに従って、それぞれの要素の最初の部分が keyと等しいかチェックを
繰り返します。
もし比較が真になる要素が見つかったら、 assoc
はその要素の二番目の部分を返します。
もしリストの中にそんな要素が存在しなければ、
assoc
は false
か、もし与えられていれば defaultを返します。
例えば、 式 assoc (y, [[x,1], [y,2], [z,3]])
の場合、
assoc
関数はリスト [[y,1],[x,2]]
の左辺に y
を探して、第二項にそれを見つけて、 2
を返します。
assoc (z, [[x,1], [z,2], [z,3]])
の場合、
探索は z
で始まる最初の項で止まり、 2
を返します。
assoc(x, [[y,1]])
の場合、マッチする要素がないので、 assoc
は false
を返します。
(%i1) assoc (y, [[x,1], [y,2],[z,3]]); (%o1) 2 (%i2) assoc (z, [[x,1], [z,2], [z,3]]); (%o2) 2 (%i3) assoc (x, [[y,1]]); (%o3) false |
Categories: Lists · Expressions
cons (expr, list)
は
要素 exprを一番目の要素とし、listの要素が続くように構成された新しいリストを返します。
これは Lisp言語の構成演算 "cons"に類似したものです。
Maxima 関数 cons
は二番目の引数がリストとは別のものであるような使い方もでき、役に立つかもしれません。
この場合、 cons (expr_1, expr_2)
は
expr_2と同じ演算子に引数 cons(expr_1, args(expr_2))
を渡した式を返します。
例:
(%i1) cons(a,[b,c,d]); (%o1) [a, b, c, d] (%i2) cons(a,f(b,c,d)); (%o2) f(a, b, c, d) |
一般的にはリストでないものに適用した cons
は意味がありません。
例えば、'^'は3つの引数を取れないので cons(a,b^c)
は違法な式になります。
inflag
が真の時、 cons
は式の内部構造上に演算し、そうでなければ
cons
は表示形式上に演算します。
特に inflag
が真の時、リストでないものに適用されあt cons
は時々驚くべき結果を与えます;
例えば
(%i1) cons(a,-a), inflag : true; 2 (%o1) - a (%i2) cons(a,-a), inflag : false; (%o2) 0 |
Categories: Lists · Expressions
リスト listのコピーを返します。
Categories: Lists
list_1の要素それぞれにバインドされた x_1で、 また、それぞれのバインドに対して、 x_2を list_2の要素それぞれにバインドして、... それらのバインドを使って formを評価することによって リストを生成します。 結果の要素の数はそれぞれのリストの要素の数の積です。 それぞれの変数 x_iは実際に、シンボルでなければいけません。ーそれは評価されません。 リスト引数は繰り返しの始めに一度だけ評価されます。
(%i1) create_list(x^i,i,[1,3,7]); 3 7 (%o1) [x, x , x ] |
二重の繰り返しで:
(%i1) create_list([i,j],i,[a,b],j,[e,f,h]); (%o1) [[a, e], [a, f], [a, h], [b, e], [b, f], [b, h]] |
list_iの代わりに、 それぞれが数に評価される2つの引数を供給することもできます。 これらは繰り返しの下限と上限になります。
(%i1) create_list([i,j],i,[1,2,3],j,1,i); (%o1) [[1, 1], [2, 1], [2, 2], [3, 1], [3, 2], [3, 3]] |
j
変数の範囲やリストは i
の現在値に依存することができることに注意してください。
Categories: Lists
delete(expr_1, expr_2)
は、
expr_2から
そのトップレベル演算子の引数のうち、
expr_1と("="で決定される意味で)同じ引数を取り除きます。
"="は、同値ではなく、形式的な同一をテストすることに注意してください。
部分式の引数には影響しないことにも注意してください。
expr_1はアトムか、非アトムの式を取り得ます。
expr_2は任意の非アトムの式を取り得ます。
delete
は新しい式を返します;
expr_2を変更しません。
delete(expr_1, expr_2, n)
は、
expr_2から そのトップレベル演算子の引数のうち、 expr_1と同じ最初の n個の引数を取り除きます。 もしそんな引数が n個より少ないなら、 該当するすべての引数が取り除かれます。
例:
リストから要素を削除。
(%i1) delete (y, [w, x, y, z, z, y, x, w]); (%o1) [w, x, z, z, x, w] |
和から項を削除。
(%i1) delete (sin(x), x + sin(x) + y); (%o1) y + x |
積から因子を削除。
(%i1) delete (u - x, (u - w)*(u - x)*(u - y)*(u - z)); (%o1) (u - w) (u - y) (u - z) |
任意の式から引数を削除。
(%i1) delete (a, foo (a, b, c, d, a)); (%o1) foo(b, c, d) |
削除する引数の数を制限。
(%i1) delete (a, foo (a, b, a, c, d, a), 2); (%o1) foo(b, c, d, a) |
引数が expr_1と同じかどうかは"="で決定されます。
equal
ですが、"="でない引数は取り除かれません。
(%i1) [is(equal(0, 0)), is(equal(0, 0.0)), is(equal(0, 0b0))]; (%o1) [true, true, true] (%i2) [is (0 = 0), is (0 = 0.0), is (0 = 0b0)]; (%o2) [true, false, false] (%i3) delete (0, [0, 0.0, 0b0]); (%o3) [0.0, 0.0b0] (%i4) is (equal ((x + y)*(x - y), x^2 - y^2)); (%o4) true (%i5) is ((x + y)*(x - y) = x^2 - y^2); (%o5) false (%i6) delete ((x + y)*(x - y), [(x + y)*(x - y), x^2 - y^2]); 2 2 (%o6) [x - y ] |
Categories: Lists · Expressions
式またはリスト exprの8番目の項を返します。
詳細は first
を参照してください。
Categories: Lists · Expressions
endcons (expr, list)
はlistの要素に exprが続くように構成された新しいリストを返します。
Maxima 関数 endcons
は二番目の引数がリストとは別のものであるような使い方もでき、役に立つかもしれません。 この場合、
endcons (expr_1, expr_2)
は expr_2と同じ演算子に引数 endcons(expr_1, args(expr_2))
を渡した式を返します。
例:
(%i1) endcons(a,[b,c,d]); (%o1) [b, c, d, a] (%i2) endcons(a,f(b,c,d)); (%o2) f(b, c, d, a) |
一般的にはリストでないものに適用した endcons
は意味がありません。
例えば、'^'は3つの引数を取れないので endcons(a,b^c)
は違法な式になります。
inflag
が真の時、 endcons
は式の内部構造上に演算し、そうでなければ
endcons
は表示形式上に演算します。
特に inflag
が真の時、リストでないものに適用されあt endcons
は時々驚くべき結果を与えます;
例えば
(%i1) endcons(a,-a), inflag : true; 2 (%o1) - a (%i2) endcons(a,-a), inflag : false; (%o2) 0 |
Categories: Lists · Expressions
式またはリスト exprの5番目の項を返します。
詳細は first
を参照してください。
Categories: Lists · Expressions
リストの最初の要素、行列の最初の行、和の最初の項などに帰着する、 exprの最初の部分を返します:
(%i1) matrix([1,2],[3,4]); [ 1 2 ] (%o1) [ ] [ 3 4 ] (%i2) first(%); (%o2) [1,2] (%i3) first(%); (%o3) 1 (%i4) first(a*b/c+d+e/x); a b (%o4) --- c (%i5) first(a=b/c+d+e/x); (%o5) a |
first
とその関連関数 rest
と last
は、
入力時にタイプした形式ではなく、 exprの表示形式上で機能することに注意してください。
しかしながら、もし変数 inflag
が true
に設定されているなら、
これらの関数は exprの内部形式を見ます。
これが違いを生む理由の1つは、整理器が式を並べ替えするからです:
(%i1) x+y; (%o1) y+1 (%i2) first(x+y),inflag : true; (%o2) x (%i3) first(x+y),inflag : false; (%o3) y |
関数 second
… tenth
は
入力引数の二番目から十番目の部分をもたらします。
Categories: Lists · Expressions
もし exprが少なくとも count個の引数を持つなら、 exprの、先頭から count個のの引数を返します。 もし expr count個より少ないの引数を持つなら、 exprを返します。
exprはノンアトミックな任意の式です。
exprがリスト以外の何かの時、
firstn
は
exprと同じ演算子を持つ式を返します。
countは非負整数でなければいけません。
firstn
は、
式の内部形式が処理されるか(inflag
がtrueの時)、
表示形式が処理されるか(inflag
がfalseの時)を決定する
大域フラグ inflag
に従います。
firstn(expr, 1)
は最初の引数を含むノンアトミックな式を返しますが、
それは、
最初の引数そのものを返す first(expr)
とは同じでないことに
注意してください。
例:
もし exprが少なくとも count個の引数を持つなら、
firstn
は
、exprの先頭から count個の要素を返します。
(%i1) mylist : [1, a, 2, b, 3, x, 4 - y, 2*z + sin(u)]; (%o1) [1, a, 2, b, 3, x, 4 - y, 2 z + sin(u)] (%i2) firstn (mylist, 0); (%o2) [] (%i3) firstn (mylist, 1); (%o3) [1] (%i4) firstn (mylist, 2); (%o4) [1, a] (%i5) firstn (mylist, 7); (%o5) [1, a, 2, b, 3, x, 4 - y] |
もし expr count個より少ないの引数を持つなら、 exprを返します。
(%i1) mylist : [1, a, 2, b, 3, x, 4 - y, 2*z + sin(u)]; (%o1) [1, a, 2, b, 3, x, 4 - y, 2 z + sin(u)] (%i2) firstn (mylist, 100); (%o2) [1, a, 2, b, 3, x, 4 - y, 2 z + sin(u)] |
exprはノンアトミックな任意の式です。
(%i1) myfoo : foo(1, a, 2, b, 3, x, 4 - y, 2*z + sin(u)); (%o1) foo(1, a, 2, b, 3, x, 4 - y, 2 z + sin(u)) (%i2) firstn (myfoo, 4); (%o2) foo(1, a, 2, b) (%i3) mybar : bar[m, n](1, a, 2, b, 3, x, 4 - y, 2*z + sin(u)); (%o3) bar (1, a, 2, b, 3, x, 4 - y, 2 z + sin(u)) m, n (%i4) firstn (mybar, 4); (%o4) bar (1, a, 2, b) m, n (%i5) mymatrix : genmatrix (lambda ([i, j], 10*i + j), 10, 4) $ (%i6) firstn (mymatrix, 3); [ 11 12 13 14 ] [ ] (%o6) [ 21 22 23 24 ] [ ] [ 31 32 33 34 ] |
firstn
は大域フラグ inflag
に従います。
(%i1) myexpr : a + b + c + d + e; (%o1) e + d + c + b + a (%i2) firstn (myexpr, 3), inflag=true; (%o2) c + b + a (%i3) firstn (myexpr, 3), inflag=false; (%o3) e + d + c |
firstn(expr, 1)
は
first(expr)
と同じじゃないことに注意してください。。
(%i1) firstn ([w, x, y, z], 1); (%o1) [w] (%i2) first ([w, x, y, z]); (%o2) w |
Categories: Lists · Expressions
式またはリスト exprの4番目の項を返します。
詳細は first
を参照してください。
Categories: Lists · Expressions
リストlとmの要素を交互に含む新しいリストを生成します。
結果は、要素 [l[1], m[1], l[2], m[2], ...]
を持ちます。
リスト lと mは、任意のタイプの要素を含めます。
もしリストの長さが違ったら、
join
は長いリストの要素を無視します。
もし lか mがリストでなかったら、 Maximaは文句を言います。
append
も参照してください。
例:
(%i1) L1: [a, sin(b), c!, d - 1]; (%o1) [a, sin(b), c!, d - 1] (%i2) join (L1, [1, 2, 3, 4]); (%o2) [a, 1, sin(b), 2, c!, 3, d - 1, 4] (%i3) join (L1, [aa, bb, cc, dd, ee, ff]); (%o3) [a, aa, sin(b), bb, c!, cc, d - 1, dd] |
Categories: Lists
expr最後の(項、行、要素など)部分を返します。
lastn
も参照してください。
Categories: Lists · Expressions
もし exprが少なくとも count個の引数をもつなら、 exprの後ろからcount個の引数を返します。 もし exprが count個より少ない引数をもつなら、 exprを返します。
exprはノンアトミックな任意の式です。
exprがリスト以外の何かの時、
lastn
はexprと同じ演算子を持つ式を返します。
countは非負の整数でなければいけません。
lastn
は
式の内部形式が処理されるか(inflag
がtrueの時)、
表示形式が処理されるか(inflag
がfalseの時)を決定する
大域フラグ inflag
に従います。
Note that
lastn(expr, 1)
は最後の引数を含むノンアトミックな式を返しますが、
それは、
最後の引数自体を返す last(expr)
とは同じでないことに注意してください。
例:
もし exprが少なくとも count個の引数をもつなら、 exprの後ろからcount個の要素を返します。
(%i1) mylist : [1, a, 2, b, 3, x, 4 - y, 2*z + sin(u)]; (%o1) [1, a, 2, b, 3, x, 4 - y, 2 z + sin(u)] (%i2) lastn (mylist, 0); (%o2) [] (%i3) lastn (mylist, 1); (%o3) [2 z + sin(u)] (%i4) lastn (mylist, 2); (%o4) [4 - y, 2 z + sin(u)] (%i5) lastn (mylist, 7); (%o5) [a, 2, b, 3, x, 4 - y, 2 z + sin(u)] |
もし exprが count個より少ない引数をもつなら、 exprを返します。
(%i1) mylist : [1, a, 2, b, 3, x, 4 - y, 2*z + sin(u)]; (%o1) [1, a, 2, b, 3, x, 4 - y, 2 z + sin(u)] (%i2) lastn (mylist, 100); (%o2) [1, a, 2, b, 3, x, 4 - y, 2 z + sin(u)] |
exprはノンアトミックな任意の式です。
(%i1) myfoo : foo(1, a, 2, b, 3, x, 4 - y, 2*z + sin(u)); (%o1) foo(1, a, 2, b, 3, x, 4 - y, 2 z + sin(u)) (%i2) lastn (myfoo, 4); (%o2) foo(3, x, 4 - y, 2 z + sin(u)) (%i3) mybar : bar[m, n](1, a, 2, b, 3, x, 4 - y, 2*z + sin(u)); (%o3) bar (1, a, 2, b, 3, x, 4 - y, 2 z + sin(u)) m, n (%i4) lastn (mybar, 4); (%o4) bar (3, x, 4 - y, 2 z + sin(u)) m, n (%i5) mymatrix : genmatrix (lambda ([i, j], 10*i + j), 10, 4) $ (%i6) lastn (mymatrix, 3); [ 81 82 83 84 ] [ ] (%o6) [ 91 92 93 94 ] [ ] [ 101 102 103 104 ] |
lastn
は大域フラグ inflag
に従います。
(%i1) myexpr : a + b + c + d + e; (%o1) e + d + c + b + a (%i2) lastn (myexpr, 3), inflag=true; (%o2) e + d + c (%i3) lastn (myexpr, 3), inflag=false; (%o3) c + b + a |
lastn(expr, 1)
は last(expr)
と同じでないことに注意してください。
(%i1) lastn ([w, x, y, z], 1); (%o1) [z] (%i2) last ([w, x, y, z]); (%o2) z |
Categories: Lists · Expressions
(デフォルトでは) exprの外部(表示)形式の部分の数を返します。
リストに関しては、これは要素の数を返し、
行列に関しては行数であり、
和に関しては項数です。
(dispform
を参照してください。)
length
コマンドは inflag
スイッチに影響されます。
だから例えば、 length(a/(b*c));
は、
(exptdispflag
が true
と仮定して)
もし inflag
が false
なら2を与えますが、
もし inflag
が true
なら3を与えます。
(内部表現は本質的には a*b^-1*c^-1
です。)
リストの長さを決定するには通常リストの要素の数に比例する時間が必要です。 なので、もしループの中でリストの長さを使っているなら、ループの外で長さを計算させれば 劇的にパフォーマンスが改善されるかもしれません。
Categories: Lists · Expressions
デフォルト値: true
- もし false
なら、
リストを伴う任意の算術演算が抑制されるようになります;
true
の時、リスト-行列演算では、
リストが行列に変換されるようになり、いつも行列の結果をもたらすよう連鎖します。
しかしながら、リスト-リスト演算はリストを返します。
Categories: Lists · Global flags
もし exprがリストなら true
、
そうでなければ false
を返します。
Categories: Lists · Predicate functions
2項関数 Fを合成で n項関数に拡張します。 sはリストです。
lreduce(F, s)
は
F(... F(F(s_1, s_2), s_3), ... s_n)
を返します。
オプション引数 s_0を与えた時には、
結果は lreduce(F, cons(s_0, s))
と同値です。
関数 Fはリストのleftmost要素に最初に適用されるので "lreduce"という名前です。
rreduce
, xreduce
, tree_reduce
も参照してください。
例:
オプション引数なしの lreduce
。
(%i1) lreduce (f, [1, 2, 3]); (%o1) f(f(1, 2), 3) (%i2) lreduce (f, [1, 2, 3, 4]); (%o2) f(f(f(1, 2), 3), 4) |
オプション引数ありの lreduce
。
(%i1) lreduce (f, [1, 2, 3], 4); (%o1) f(f(f(4, 1), 2), 3) |
組み込み2項演算子に適用された lreduce
。
/
は除算演算子です。
(%i1) lreduce ("^", args ({a, b, c, d})); b c d (%o1) ((a ) ) (%i2) lreduce ("/", args ({a, b, c, d})); a (%o2) ----- b c d |
Categories: Lists
一番目の形 makelist ()
は空のリストを生成します。
二番目の形 makelist (expr)
は
exprを1つの要素とするリストを生成します。
makelist (expr, n)
は
exprから生成される n個の要素のリストを生成します。
最も一般的な形 makelist (expr, i, i_0, i_max,
step)
は
i_0から i_1に等しい j
に対して
ev (expr, i=j)
が以下の数列の要素 j
に
適用された時得られる要素のリストを返します:
i_0, i_0 + step, i_0 + 2*step, ...,
ただし、|j|は|i_max|以下。
増分 stepは(正でも負でも)数であったり、式であったりします。 もし省略されたら、デフォルト値 1が使われます。 もし i_0と stepの両方が省略されたら、 それらはデフォルト値 1を取ります。
makelist (expr, x, list)
は、
1から length (list)
に等しい j
に対して、
j
番目の要素が ev (expr, x=list[j])
に等しい
リストを返します。
例:
(%i1) makelist (concat (x,i), i, 6); (%o1) [x1, x2, x3, x4, x5, x6] (%i2) makelist (x=y, y, [a, b, c]); (%o2) [x = a, x = b, x = c] (%i3) makelist (x^2, x, 3, 2*%pi, 2); (%o3) [9, 25] (%i4) makelist (random(6), 4); (%o4) [2, 0, 2, 5] (%i5) flatten (makelist (makelist (i^2, 3), i, 4)); (%o5) [1, 1, 1, 4, 4, 4, 9, 9, 9, 16, 16, 16] (%i6) flatten (makelist (makelist (i^2, i, 3), 4)); (%o6) [1, 4, 9, 1, 4, 9, 1, 4, 9, 1, 4, 9] |
Categories: Lists
もし
args(expr_2)
の中のある要素aに対して
is(expr_1 = a)
なら
true
を返し、
そうでなければ false
を返します。
expr_2
は通常リストです。
その場合、 args(expr_2) = expr_2
かつ
expr_2
の中のある要素 aに対して、
is(expr_1 = a)
であることがテストです。
member
は
expr_2
の引数の部分を検査しません。
だから、
たとえ expr_1
が expr_2
のある引数の部分であっても
false
を返すかもしれません。
elementp
も参照してください。
例:
(%i1) member (8, [8, 8.0, 8b0]); (%o1) true (%i2) member (8, [8.0, 8b0]); (%o2) false (%i3) member (b, [a, b, c]); (%o3) true (%i4) member (b, [[a, b], [b, c]]); (%o4) false (%i5) member ([b, c], [[a, b], [b, c]]); (%o5) true (%i6) F (1, 1/2, 1/4, 1/8); 1 1 1 (%o6) F(1, -, -, -) 2 4 8 (%i7) member (1/8, %); (%o7) true (%i8) member ("ab", ["aa", "ab", sin(1), a + b]); (%o8) true |
Categories: Lists · Expressions · Predicate functions
式またはリスト exprの9番目の項を返します。
詳細は first
を参照してください。
Categories: Lists · Expressions
pop
は、リスト listから最初の要素を取り除き、返します。
引数 listは空でないリストにバインドされたmapatomでなければいけません。
もし引数 listが空でないリストにバインドされてなければ、
Maximaはエラーシグナルを発します。
例には push
も参照してください。
Categories: Lists · Expressions
push
は項目 itemをリスト listの先頭に追加し、
新しいリストのコピーを返します。
2番目の引数 listは空でないリストにバインドされたmapatomでなければいけません。
1番目の引数 itemは任意のMaximaシンボルや式が使えます。
もし引数 listが空でないリストにバインドされてなければ、 Maximaはエラーシグナルを発します。
リストから最初の項目を取り除くには pop
を参照してください。
例:
(%i1) ll: []; (%o1) [] (%i2) push (x, ll); (%o2) [x] (%i3) push (x^2+y, ll); 2 (%o3) [y + x , x] (%i4) a: push ("string", ll); 2 (%o4) [string, y + x , x] (%i5) pop (ll); (%o5) string (%i6) pop (ll); 2 (%o6) y + x (%i7) pop (ll); (%o7) x (%i8) ll; (%o8) [] (%i9) a; 2 (%o9) [string, y + x , x] |
Categories: Lists · Expressions
もし nが正なら、
頭の n個の要素を取り除いた
exprを返し、
もし nが負なら、
お尻の - n
個の要素を取り除いた
exprを返します。
もし nが1なら、省略できます。
1番目の引数 exprは、リスト、行列、他の式を取り得ます。
exprがアトムの時、 rest
はエラーシグナルを発します;
exprが 空のリストで partswitch
が真の時、 rest
は end
を返します。
rest
を f(a,b,c)
のような式に適用すると f(b,c)
を返します。
一般的には、リストでないものに rest
を適用することは意味がありません。
例えば、 '^'は2つの引数を要求するので、
rest(a^b)
はエラーメッセージを出力します。
args(a^b)
は [a,b]
を返し、 op(a^b)
は ^を返すので
関数 args
と op
も役に立つかもしれません
(%i1) rest(a+b+c); (%o1) b+a (%i2) rest(a+b+c,2); (%o2) a (%i3) rest(a+b+c,-2); (%o3) c |
Categories: Lists · Expressions
list のメンバーの順序を逆にします。
(メンバー自身は変えません。)
reverse
は、一般式でも機能します。
例えば、 reverse(a=b);
は b=a
を与えます。
Categories: Lists · Expressions
2項関数 Fを合成でn項関数に拡張します。 sはリストです。
rreduce(F, s)
は
F(s_1, ... F(s_{n - 2}, F(s_{n - 1}, s_n)))
を返します。
オプション引数 s_{n + 1}を与えた時には、
結果は
rreduce(F, endcons(s_{n + 1}, s))
と同値です。
関数 Fはリストのrightmost要素に最初に適用されるので "rreduce"という名前です。
lreduce
, tree_reduce
, xreduce
も参照してください。
例:
オプション引数なしの rreduce
。
(%i1) rreduce (f, [1, 2, 3]); (%o1) f(1, f(2, 3)) (%i2) rreduce (f, [1, 2, 3, 4]); (%o2) f(1, f(2, f(3, 4))) |
オプション引数ありの rreduce
。
(%i1) rreduce (f, [1, 2, 3], 4); (%o1) f(1, f(2, f(3, 4))) |
組み込み2項演算子に適用された rreduce
。
/
は除算演算子です。
(%i1) rreduce ("^", args ({a, b, c, d})); d c b (%o1) a (%i2) rreduce ("/", args ({a, b, c, d})); a c (%o2) --- b d |
Categories: Lists
式またはリスト exprの二番目の項を返します。
詳細は first
を参照してください。
Categories: Lists · Expressions
式またはリスト exprの7番目の項を返します。
詳細は first
を参照してください。
Categories: Lists · Expressions
式またはリスト exprの6番目の項を返します。
詳細は first
を参照してください。
Categories: Lists · Expressions
sort(L, P)
は
2つの引数の述語論理P
に従ってリストLをソートします。
P
はLの要素上で厳密で弱い順序を定義します。
もし [P(a, b)
が true
なら、
結果の中でa
は b
より先に現れます。
もし [P(a, b)
も [P(b, a)
も true
でないなら、
a
と b
は等価で、入力と同じ順序で結果の中に現れます。
すなわち、 sort
は安定ソートです。
もしLの中のある要素で
[P(a, b)
と [P(b, a)
両方とも true
なら、
Pは有効なソート述語論理ではなく、結果は未定義です。
もし P(a, b)
が true
でも false
でもない別の何かなら、
sort
はエラーをシグナルします。
述語論理は関数や2値中値演算子の名前として、lambda
式として指定されるかもしれません。
もし演算子名として指定するなら、名前を「ダブルクォート」でくくらなければいけません。
ソートされたリストは新しいオブジェクトとして返されます; Lは変更されません。
sort(L)
は (L, ordderlessp)
と同値です。
orderlessp
が決定するように、デフォルトのソート順序は昇順です。
述語論理 ordergreatp
はリストを降順にソートします。
Maximaのアトムと式すべては、orderlessp
と ordergreatp
の下で比較可能です。
演算子 <
と >
は数、定数、定数式を大きさで順序付けします。
orderlessp
と
ordergreatp
は数、定数、定数式を大きさで順序付けしないことに注意してください。
述語論理 ordermagnitudep
は <
と同じように
数や定数、定数式の順序付けし、
他の要素すべてをorderlessp
と同じように順序付けします。
例:
sort
は
リストの要素上で厳密で弱い順序を定義する
引数2つの述語論理P
に従ってリストLをソートします。
(%i1) sort ([1, a, b, 2, 3, c], 'orderlessp); (%o1) [1, 2, 3, a, b, c] (%i2) sort ([1, a, b, 2, 3, c], 'ordergreatp); (%o2) [c, b, a, 3, 2, 1] |
述語論理は関数や2値中値演算子の名前として、lambda
式として指定されるかもしれません。
もし演算子名として指定するなら、名前を「ダブルクォート」でくくらなければいけません。
(%i1) L : [[1, x], [3, y], [4, w], [2, z]]; (%o1) [[1, x], [3, y], [4, w], [2, z]] (%i2) foo (a, b) := a[1] > b[1]; (%o2) foo(a, b) := a > b 1 1 (%i3) sort (L, 'foo); (%o3) [[4, w], [3, y], [2, z], [1, x]] (%i4) infix (">>"); (%o4) >> (%i5) a >> b := a[1] > b[1]; (%o5) (a >> b) := a > b 1 1 (%i6) sort (L, ">>"); (%o6) [[4, w], [3, y], [2, z], [1, x]] (%i7) sort (L, lambda ([a, b], a[1] > b[1])); (%o7) [[4, w], [3, y], [2, z], [1, x]] |
sort(L)
は sort(L, orderlessp)
と同値です。
(%i1) L : [a, 2*b, -5, 7, 1 + %e, %pi]; (%o1) [a, 2 b, - 5, 7, %e + 1, %pi] (%i2) sort (L); (%o2) [- 5, 7, %e + 1, %pi, a, 2 b] (%i3) sort (L, 'orderlessp); (%o3) [- 5, 7, %e + 1, %pi, a, 2 b] |
orderlessp
が決めるようにデフォルトのソート順は昇順です。
述語論理 ordergreatp
はリストを降順にソートします。
(%i1) L : [a, 2*b, -5, 7, 1 + %e, %pi]; (%o1) [a, 2 b, - 5, 7, %e + 1, %pi] (%i2) sort (L); (%o2) [- 5, 7, %e + 1, %pi, a, 2 b] (%i3) sort (L, 'ordergreatp); (%o3) [2 b, a, %pi, %e + 1, 7, - 5] |
Maximaのアトムや式すべては orderlessp
や ordergreatp
の下で比較可能です。
(%i1) L : [11, -17, 29b0, 9*c, 7.55, foo(x, y), -5/2, b + a]; 5 (%o1) [11, - 17, 2.9b1, 9 c, 7.55, foo(x, y), - -, b + a] 2 (%i2) sort (L, orderlessp); 5 (%o2) [- 17, - -, 7.55, 11, 2.9b1, b + a, 9 c, foo(x, y)] 2 (%i3) sort (L, ordergreatp); 5 (%o3) [foo(x, y), 9 c, b + a, 2.9b1, 11, 7.55, - -, - 17] 2 |
演算子 <
と >
は数、定数、定数式を大きさで順序付けします。
orderlessp
と
ordergreatp
は数、定数、定数式を大きさで順序付けしないことに注意してください。
(%i1) L : [%pi, 3, 4, %e, %gamma]; (%o1) [%pi, 3, 4, %e, %gamma] (%i2) sort (L, ">"); (%o2) [4, %pi, 3, %e, %gamma] (%i3) sort (L, ordergreatp); (%o3) [%pi, %gamma, %e, 4, 3] |
述語論理 ordermagnitudep
は <
と同じように
数や定数、定数式の順序付けし、
他の要素すべてをorderlessp
と同じように順序付けします。
(%i1) L : [%i, 1+%i, 2*x, minf, inf, %e, sin(1), 0, 1, 2, 3, 1.0, 1.0b0]; (%o1) [%i, %i + 1, 2 x, minf, inf, %e, sin(1), 0, 1, 2, 3, 1.0, 1.0b0] (%i2) sort (L, ordermagnitudep); (%o2) [minf, 0, sin(1), 1, 1.0, 1.0b0, 2, %e, 3, inf, %i, %i + 1, 2 x] (%i3) sort (L, orderlessp); (%o3) [0, 1, 1.0, 2, 3, sin(1), 1.0b0, %e, %i, %i + 1, inf, minf, 2 x] |
Categories: Lists
述語論理p
がtrue
を返すlistの要素のリストを返します。
例:
(%i1) L: [1, 2, 3, 4, 5, 6]; (%o1) [1, 2, 3, 4, 5, 6] (%i2) sublist (L, evenp); (%o2) [2, 4, 6] |
Categories: Lists
述語論理 maybe(P(x))
が true
を返す、
リスト Lの要素 x
のインデックスを返します;
これは false
はもちろん unknown
も除外します。
Pは関数名かラムダ式を取り得ます。
Lはリストリテラルでなければいけません。
例:
(%i1) sublist_indices ('[a, b, b, c, 1, 2, b, 3, b], lambda ([x], x='b)); (%o1) [2, 3, 7, 9] (%i2) sublist_indices ('[a, b, b, c, 1, 2, b, 3, b], symbolp); (%o2) [1, 2, 3, 4, 7, 9] (%i3) sublist_indices ([1 > 0, 1 < 0, 2 < 1, 2 > 1, 2 > 0], identity); (%o3) [1, 4, 5] (%i4) assume (x < -1); (%o4) [x < - 1] (%i5) map (maybe, [x > 0, x < 0, x < -2]); (%o5) [false, true, unknown] (%i6) sublist_indices ([x > 0, x < 0, x < -2], identity); (%o6) [2] |
Categories: Lists
式かリスト exprの10番目の項目を返します。
詳細は first
を参照してください。
Categories: Lists · Expressions
式かリスト exprの3番目の項目を返します。
詳細は first
を参照してください。
Categories: Lists · Expressions
2項関数 Fを合成で n項関数に拡張します。 sは集合かリストです。
tree_reduce
は以下と同値です:
隣同士の要素のペアに Fを適用して、
新たなリスト [F(s_1, s_2), F(s_3, s_4), ...]
を形成します。
もし要素の数が奇数なら最後の要素はそのままリストに載ります。
そして、リストが要素1つになるまで繰り返します。その結果が戻り値です。
オプション引数 s_0を与えた時には、
結果は tree_reduce(F, cons(s_0, s))
と同値です。
浮動小数点数の加算に関して、
tree_reduce
は、rreduce
や
lreduce
よりも小さな丸め誤差の和を返すことができます。
sの要素と部分的な結果を深さ最小2分木で整理できるので、 "tree_reduce"という名前です。
例:
偶数個の要素を持つリストに適用された tree_reduce
。
(%i1) tree_reduce (f, [a, b, c, d]); (%o1) f(f(a, b), f(c, d)) |
奇数個の要素を持つリストに適用された tree_reduce
。
(%i1) tree_reduce (f, [a, b, c, d, e]); (%o1) f(f(f(a, b), f(c, d)), e) |
リスト Lの重複しない要素を返します。
Lの要素すべてが重複しない時、
unique
は、
L自身ではなく、
Lの浅いコピーを返します。
もし Lがリストでないなら、
unique
はLを返します。
例:
(%i1) unique ([1, %pi, a + b, 2, 1, %e, %pi, a + b, [1]]); (%o1) [1, 2, %e, %pi, [1], b + a] |
関数 Fを合成で n項関数に拡張します。
もしくはもし Fが既に n項関数なら Fを sに適用します。
Fがn項関数でない時、
xreduce
は lreduce
と同じです。
sは集合かリストです。
n項関数と知られている関数は
加算 +
, 乗算 *
, and
, or
, max
,
min
, と append
です。
declare(F, nary)
で関数が宣言されているかもしれません。
これらの関数に関して、
xreduce
は rreduce
や lreduce
より速いことが期待できます。
オプション引数 s_0を与えた場合、
結果は xreduce(s, cons(s_0, s))
と同値です。
浮動小数点加算は厳密には結合的ではないです;
それはともかく
sが浮動小数点数を含む時、
xreduce
は Maximaの n項加算を適用します。
例:
n項関数と知られている関数へ適用された xreduce
。
F
はすべての引数で1度だけ呼ばれます。
(%i1) declare (F, nary); (%o1) done (%i2) F ([L]) := L; (%o2) F([L]) := L (%i3) xreduce (F, [a, b, c, d, e]); (%o3) [a, b, c, d, e] |
n項関数と知られていない関数へ適用された xreduce
。
G
は2つの引数を与えられながら数回呼ばれます。
(%i1) G ([L]) := L; (%o1) G([L]) := L (%i2) xreduce (G, [a, b, c, d, e]); (%o2) [[[[a, b], c], d], e] (%i3) lreduce (G, [a, b, c, d, e]); (%o3) [[[[a, b], c], d], e] |
c h---------------------------------------------------
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リストは要素を追加したり削除したりする効率的な方法を提供します。 最終的な次元を知ることなしに生成することができます。 リストはリストをコピーしたり扱ったりする効率的な手段を提供します。 また、入れ子のリストは厳格に矩形である必要はありません。 宣言された配列に対するこれらの利点の代わりに、 リスト内のランダムな要素へのアクセスに必要な時間がランダムな要素の頭からの距離におおよそ比例するかもしれない欠点があります。 しかし、リストをスタックやFIFOとして使うことで、リストを効率的に横断することは可能です:
(%i1) l:[Test,1,2,3,4]; (%o1) [Test, 1, 2, 3, 4] (%i2) while l # [] do disp(pop(l)); Test 1 2 3 4 (%o2) done |
別のより速い例:
(%i1) l:[Test,1,2,3,4]; (%o1) [Test, 1, 2, 3, 4] (%i2) for i in l do disp(pop(l)); Test 1 2 3 4 (%o2) done |
reverse ()
を使ってリストを逆順にすれば、
リストの最後の要素から横断を始められます。
もし長いリストの要素を違った順序で処理するなら、
初めにリストを宣言された配列に変換することで
パフォーマンスを向上させられるかもしれません。
for
ループの終了条件は毎回テストされることにも注意してください。
それは、 終了条件で length
の結果が使われるなら、それはキャッシュすべきということを意味します:
(%i1) l:makelist(i,i,1,100000)$ (%i2) lngth:length(l); (%o2) 100000 (%i3) x:1; (%o3) 1 (%i4) for i:1 thru lngth do x:x+1$ (%i5) x; (%o5) 100001 |
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5.7 Functions and Variables for Arrays |
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n次元の配列を生成します。 nは5以下を取り得ます。 i番目の次元のための添字は0からdim_iまで動く整数です。
array (name, dim_1, ..., dim_n)
は
一般的な配列を生成します。
array (name, type, dim_1, ..., dim_n)
は
指定されたタイプの要素を持つ配列を生成します。
typeには
制限されたサイズの整数にはfixnum
が使え、
また、浮動小数点にはflonum
が使えます。
array ([name_1, ..., name_m], dim_1, ..., dim_n)
は同じ次元のm個の配列を生成します。
もしユーザーが対応する配列を宣言する前に添字付き変数に割り当てたら、
未宣言配列が生成されます。
(ハッシュコーディングが添字上でされるので)別名ハッシュド配列と知られる未宣言配列は、
宣言配列よりもっと一般的です。
ユーザーは最大サイズを宣言せず、さらなる要素が値に割り当てられる時、ハッシュすることで
それらは動的に成長します。
未宣言配列の添字は数である必要すらありません。
しかしながら、
配列がむしろ疎でないなら、
未宣言のまま放っておくより、可能な時に宣言した方がおそらく効率的です。
array
関数は未宣言配列を宣言配列に変換するのに使うことができます。
Categories: Arrays
A [i_1, ..., i_n]
を評価します。
ここで、Aは配列、i_1, …, i_nは整数です。
これは、最初の引数が関数の代わりに配列だということを除いて、
apply
を連想させます。
Categories: Expressions · Arrays
配列Aに関する情報を返します。 引数Aは、宣言配列、未宣言(ハッシュド)配列、配列関数、または添字付き関数を取り得ます。
宣言配列では、
arrayinfo
は、
アトムdeclared
と、次元数、それぞれの次元のサイズを含むリストを返します。
配列の要素は、バインドされたものもそうでないものも、listarray
で返されます。
未宣言配列(ハッシュド配列)では、
arrayinfo
は、
アトムhashed
と、添字の数、値を持つすべての要素の添字を含むリストを返します。
値は listarray
で返されます。
配列関数では、
arrayinfo
は、
アトムhashed
と、添字の数、
記憶された関数値がある添字の値すべてを含むリストを返します。
記憶された関数値は、listarray
で返されます。
添字付き関数では、、
arrayinfo
は、
returns a list comprising the
アトムhashed
と、添字の数、
ラムダ式がある添字の値すべてを含むリストを返します。
ラムダ式は listarray
で返されます。
listarray
も参照してください。
例:
宣言配列に適用されたarrayinfo
とlistarray
。
(%i1) array (aa, 2, 3); (%o1) aa (%i2) aa [2, 3] : %pi; (%o2) %pi (%i3) aa [1, 2] : %e; (%o3) %e (%i4) arrayinfo (aa); (%o4) [declared, 2, [2, 3]] (%i5) listarray (aa); (%o5) [#####, #####, #####, #####, #####, #####, %e, #####, #####, #####, #####, %pi] |
未宣言(ハッシュド)配列に適用されたarrayinfo
とlistarray
。
(%i1) bb [FOO] : (a + b)^2; 2 (%o1) (b + a) (%i2) bb [BAR] : (c - d)^3; 3 (%o2) (c - d) (%i3) arrayinfo (bb); (%o3) [hashed, 1, [BAR], [FOO]] (%i4) listarray (bb); 3 2 (%o4) [(c - d) , (b + a) ] |
配列関数に適用されたarrayinfo
とlistarray
。
(%i1) cc [x, y] := y / x; y (%o1) cc := - x, y x (%i2) cc [u, v]; v (%o2) - u (%i3) cc [4, z]; z (%o3) - 4 (%i4) arrayinfo (cc); (%o4) [hashed, 2, [4, z], [u, v]] (%i5) listarray (cc); z v (%o5) [-, -] 4 u |
添字付き関数に適用されたarrayinfo
とlistarray
。
(%i1) dd [x] (y) := y ^ x; x (%o1) dd (y) := y x (%i2) dd [a + b]; b + a (%o2) lambda([y], y ) (%i3) dd [v - u]; v - u (%o3) lambda([y], y ) (%i4) arrayinfo (dd); (%o4) [hashed, 1, [b + a], [v - u]] (%i5) listarray (dd); b + a v - u (%o5) [lambda([y], y ), lambda([y], y )] |
Categories: Arrays
式A[i_1, ..., i_n]
を返します。
結果は未評価の配列参照です。
arraymake
は、
戻り値は、未評価関数コールの代わりに未評価の配列参照だということを除いて、
funmake
を連想させます。
例:
(%i1) arraymake (A, [1]); (%o1) A 1 (%i2) arraymake (A, [k]); (%o2) A k (%i3) arraymake (A, [i, j, 3]); (%o3) A i, j, 3 (%i4) array (A, fixnum, 10); (%o4) A (%i5) fillarray (A, makelist (i^2, i, 1, 11)); (%o5) A (%i6) arraymake (A, [5]); (%o6) A 5 (%i7) ''%; (%o7) 36 (%i8) L : [a, b, c, d, e]; (%o8) [a, b, c, d, e] (%i9) arraymake ('L, [n]); (%o9) L n (%i10) ''%, n = 3; (%o10) c (%i11) A2 : make_array (fixnum, 10); (%o11) {Array: #(0 0 0 0 0 0 0 0 0 0)} (%i12) fillarray (A2, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]); (%o12) {Array: #(1 2 3 4 5 6 7 8 9 10)} (%i13) arraymake ('A2, [8]); (%o13) A2 8 (%i14) ''%; (%o14) 9 |
Categories: Expressions · Arrays
デフォルト値: []
arrays
は割り当てられた配列のリストです。
これらは、array
で宣言された配列、
(なにかw配列要素に割り当てられた)陰の定義で構成されたハッシュド配列、
:=
とdefine
で定義された配列関数を含みます。
make_array
で定義された配列は含まれません。
array
, arrayapply
, arrayinfo
, arraymake
,
fillarray
, listarray
, rearray
も参照してください。
例:
(%i1) array (aa, 5, 7); (%o1) aa (%i2) bb [FOO] : (a + b)^2; 2 (%o2) (b + a) (%i3) cc [x] := x/100; x (%o3) cc := --- x 100 (%i4) dd : make_array ('any, 7); (%o4) {Array: #(NIL NIL NIL NIL NIL NIL NIL)} (%i5) arrays; (%o5) [aa, bb, cc] |
Categories: Arrays · Global variables
xをA[i_1, ..., i_n]
に割り当てます。
ここで、Aは配列で、i_1, …, i_nは整数です。
arraysetapply
は引数を評価します。
Categories: Expressions · Arrays
配列AをBから埋めます。 ここで、Bはリストか配列です。
もし生成時に特定のタイプがAのために宣言されたら、 その同じタイプの要素でだけ埋めることができます; もし違ったタイプの要素をコピーする試みがなされたらエラーです。
もし配列AとBの次元が違ったら、 Aは行優先順で埋められます。 もしBの中の要素が十分でないなら、 Aの残りを埋めるのに最後の要素が使われます。 もし多すぎるなら、残りは無視されます。
fillarray
は最初の引数を返します。
例:
9個の要素の配列を生成し、リストから埋めます。
(%i1) array (a1, fixnum, 8); (%o1) a1 (%i2) listarray (a1); (%o2) [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] (%i3) fillarray (a1, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]); (%o3) a1 (%i4) listarray (a1); (%o4) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] |
配列を埋めるのに要素が足らない時、 最後の要素が繰り返されます。 要素が多すぎる時、余分の要素は無視されます。
(%i1) a2 : make_array (fixnum, 8); (%o1) {Array: #(0 0 0 0 0 0 0 0)} (%i2) fillarray (a2, [1, 2, 3, 4, 5]); (%o2) {Array: #(1 2 3 4 5 5 5 5)} (%i3) fillarray (a2, [4]); (%o3) {Array: #(4 4 4 4 4 4 4 4)} (%i4) fillarray (a2, makelist (i, i, 1, 100)); (%o4) {Array: #(1 2 3 4 5 6 7 8)} |
多次元配列は行優先順に埋められます。
(%i1) a3 : make_array (fixnum, 2, 5); (%o1) {Array: #2A((0 0 0 0 0) (0 0 0 0 0))} (%i2) fillarray (a3, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]); (%o2) {Array: #2A((1 2 3 4 5) (6 7 8 9 10))} (%i3) a4 : make_array (fixnum, 5, 2); (%o3) {Array: #2A((0 0) (0 0) (0 0) (0 0) (0 0))} (%i4) fillarray (a4, a3); (%o4) {Array: #2A((1 2) (3 4) (5 6) (7 8) (9 10))} |
Categories: Arrays
配列Aの要素のリストを返します。 引数Aは、宣言配列、未宣言(ハッシュド)配列、配列関数、添字付き関数を取り得ます。
要素は行優先順にリストされます。
すなわち、要素は、最初のインデックスに従って振り分けられ、次に二番目のインデックスに従って、などなど。
インデックス値の振り分け順は、
orderless
が確立する順と同じです。
未宣言配列や、配列関数、添字付き関数では、
要素はarrayinfo
が返すインデックス値に対応します。
宣言された一般配列のバインドされていない要素(すなわち、fixnum
でもflonum
でもない要素)は、 #####
として返されます。
宣言されたfixnum
配列またはflonum
配列のバイドされていない要素は、
それぞれ0または0.0として返されます。
未宣言配列、配列関数、添字付き関数のバインドされていない要素は返されません。
例:
宣言配列に適用されたlistarray
とarrayinfo
。
(%i1) array (aa, 2, 3); (%o1) aa (%i2) aa [2, 3] : %pi; (%o2) %pi (%i3) aa [1, 2] : %e; (%o3) %e (%i4) listarray (aa); (%o4) [#####, #####, #####, #####, #####, #####, %e, #####, #####, #####, #####, %pi] (%i5) arrayinfo (aa); (%o5) [declared, 2, [2, 3]] |
未宣言(ハッシュド)配列に適用されたlistarray
とarrayinfo
。
(%i1) bb [FOO] : (a + b)^2; 2 (%o1) (b + a) (%i2) bb [BAR] : (c - d)^3; 3 (%o2) (c - d) (%i3) listarray (bb); 3 2 (%o3) [(c - d) , (b + a) ] (%i4) arrayinfo (bb); (%o4) [hashed, 1, [BAR], [FOO]] |
配列関数に適用されたlistarray
とarrayinfo
。
(%i1) cc [x, y] := y / x; y (%o1) cc := - x, y x (%i2) cc [u, v]; v (%o2) - u (%i3) cc [4, z]; z (%o3) - 4 (%i4) listarray (cc); z v (%o4) [-, -] 4 u (%i5) arrayinfo (cc); (%o5) [hashed, 2, [4, z], [u, v]] |
添字付き関数に適用されたlistarray
とarrayinfo
。
(%i1) dd [x] (y) := y ^ x; x (%o1) dd (y) := y x (%i2) dd [a + b]; b + a (%o2) lambda([y], y ) (%i3) dd [v - u]; v - u (%o3) lambda([y], y ) (%i4) listarray (dd); b + a v - u (%o4) [lambda([y], y ), lambda([y], y )] (%i5) arrayinfo (dd); (%o5) [hashed, 1, [b + a], [v - u]] |
Categories: Arrays
Lisp配列を生成し、返します。
typeは、any
, flonum
, fixnum
, hashed
,
functional
を取り得ます。
n個のインデックスがあり、
i番目のインデックスは0からdim_i - 1まで動きます。
make_array
のarray
に対する利点は、
戻り値が名前を持たないことであり、
一旦、それへのポインタが消えると、それも消えます。
例えば、もしy: make_array (...)
なら、
y
は領域を取るオブジェクトを指しますが、
y: false
の後、y
はそのオブジェクトをもはや指さないので、
オブジェクトはガーベッジコレクトされることができます。
例:
(%i1) A1 : make_array (fixnum, 10); (%o1) {Array: #(0 0 0 0 0 0 0 0 0 0)} (%i2) A1 [8] : 1729; (%o2) 1729 (%i3) A1; (%o3) {Array: #(0 0 0 0 0 0 0 0 1729 0)} (%i4) A2 : make_array (flonum, 10); (%o4) {Array: #(0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0)} (%i5) A2 [2] : 2.718281828; (%o5) 2.718281828 (%i6) A2; (%o6) {Array: #(0.0 0.0 2.718281828 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0)} (%i7) A3 : make_array (any, 10); (%o7) {Array: #(NIL NIL NIL NIL NIL NIL NIL NIL NIL NIL)} (%i8) A3 [4] : x - y - z; (%o8) - z - y + x (%i9) A3; (%o9) {Array: #(NIL NIL NIL NIL ((MPLUS SIMP) $X ((MTIMES SIMP)\ -1 $Y) ((MTIMES SIMP) -1 $Z)) NIL NIL NIL NIL NIL)} (%i10) A4 : make_array (fixnum, 2, 3, 5); (%o10) {Array: #3A(((0 0 0 0 0) (0 0 0 0 0) (0 0 0 0 0)) ((0 0 \ 0 0 0) (0 0 0 0 0) (0 0 0 0 0)))} (%i11) fillarray (A4, makelist (i, i, 1, 2*3*5)); (%o11) {Array: #3A(((1 2 3 4 5) (6 7 8 9 10) (11 12 13 14 15)) ((16 17 18 19 20) (21 22 23 24 25) (26 27 28 29 30)))} (%i12) A4 [0, 2, 1]; (%o12) 12 |
Categories: Arrays
配列の次元を変えます。
新しい配列は
行優先順に古いものの配列で埋められます。
もし古い配列が小さすぎるなら、
残りの要素は、
配列のタイプに依って、
false
, 0.0
または0
で埋められます。
配列のタイプは変えられません。
Categories: Arrays
配列と関数に関連づけられた配列を削除し、占められた領域を開放します。 引数は、宣言配列、未宣言(ハッシュド)配列、配列関数、添字付き関数を取り得ます。
remarray (all)
は、
グローバルリストarrays
の中の項目すべてを削除します。
もしハッシュド配列の中の値を再定義することが望ましいなら、この関数を使うことが必要になるかもしれません。
remarray
は削除された配列のリストを返します。
remarray
はクォートします。
Categories: Arrays
添字付き式x[i]
を評価します。
subvar
は引数を評価します。
arraymake (x, [i])
は
式x[i]
を構成しますが、
それを評価はしません。
例:
(%i1) x : foo $ (%i2) i : 3 $ (%i3) subvar (x, i); (%o3) foo 3 (%i4) foo : [aa, bb, cc, dd, ee]$ (%i5) subvar (x, i); (%o5) cc (%i6) arraymake (x, [i]); (%o6) foo 3 (%i7) ''%; (%o7) cc |
Categories: Expressions · Arrays
もしexprが例えばa[i]
のように添字された変数なら、true
を返します。
Categories: Predicate functions
デフォルト値: false
use_faset_arrays
が true
の時、
非宣言の配列と array
が宣言した配列はプロパティでなく値であり、
非宣言の配列は Lispハッシュテーブルとして実装されます。
use_faset_arrays
が false
の時、
非宣言の配列と array
が宣言した配列はプロパティであり、
非宣言の配列は Maxima自身のハッシュテーブル実装で実装されます。
use_fast_arrays
はmake_array
が生成した配列には影響しません。
translate_fast_arrays
も参照してください。
Categories: Arrays · Global flags
デフォルト値: false
translate_fast_arrays
が true
の時、
Maxima-to-Lispトランスレータが、
use_fast_arrays
が true
であるかのように
配列がプロパティでなく値であると仮定したコードを生成します。
translate_fast_arrays
が false
の時、
Maxima-to-Lispトランスレータが、
use_fast_arrays
が false
であるかのように
配列がプロパティであると仮定したコードを生成します。
Categories: Arrays · Translation flags and variables
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5.8.1 Introduction to Structures | ||
5.8.2 Functions and Variables for Structures |
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Maximaは構造体と呼ばれる簡単なデータ集合体を提供します。 構造体は 引数が名前(フィールド名)によって識別され、式全体が演算子(構造体名)によって識別される式です。 フィールド名は任意の式を取り得ます。
構造体はdefstruct
関数によって定義されます;
グローバル変数structures
はユーザー定義の構造体のリストです。
関数new
は構造体のインスタンスを生成します。
@
演算子はフィールドを参照します。
kill(S)
は構造体定義Sを取り除き、
kill(x@ a)
は
構造体インスタンスxのフィールドaをアンバインドします。
(display2d
をtrue
で使う)プリティプリンティングのコンソール表示では、
構造体インスタンスは、
左辺側にフィールド名、右辺側に値の式として表されたそれぞれのフィールドの値と一緒に
表示されます。
(等式は単に表示物です; 値だけが実際に保存されます。)
(grind
を介してか、display2d
をfalse
で使う)1次元表示では
構造体はフィールド名ないで表示されます。
フィールド値はラムダ式でありえますが、フィールド名を関数名として使う方法はありません。 フィールドの値はあるタイプに制約することもできません; 任意のフィールドにはどんな種類の式に割り当てることができます。 フィールドを、違った文脈でアクセス可能にしたり不可能する方法はありません; すべてのフィールドはいつも可視です。
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structures
は
defstruct
で定義されたユーザー定義の構造体のリストです。
Categories: Structures · Global variables
構造体を定義します。 構造体はシンボルSと関連付けられた名前フィールドのリストa_1, …, a_nです。
構造体のインスタンスは演算子Sと正確にn
個の引数を持つただの式です。
new(S)
は構造体Sの新しいインスタンスを生成します。
ただのシンボルaである引数はフィールド名を指定します。
等式a = v
である引数は
フィールド名aとデフォルト値vを指定します。
デフォルト値は任意の式を取り得ます。
defstruct
は
ユーザー定義の構造体のリストstructures
上にSを入れます。
kill(S)
は
ユーザー定義の構造体のリストからSを取り除き、構造体定義を取り除きます。
例:
(%i1) defstruct (foo (a, b, c)); (%o1) [foo(a, b, c)] (%i2) structures; (%o2) [foo(a, b, c)] (%i3) new (foo); (%o3) foo(a, b, c) (%i4) defstruct (bar (v, w, x = 123, y = %pi)); (%o4) [bar(v, w, x = 123, y = %pi)] (%i5) structures; (%o5) [foo(a, b, c), bar(v, w, x = 123, y = %pi)] (%i6) new (bar); (%o6) bar(v, w, x = 123, y = %pi) (%i7) kill (foo); (%o7) done (%i8) structures; (%o8) [bar(v, w, x = 123, y = %pi)] |
Categories: Structures
new
は構造体の新しいインスタンスを生成します。
new(S)
は
構造体Sの新しいインスタンスを生成します。
それぞれのフィールドは、もしデフォルト値があればデフォルト値を割り当てられ、
もしデフォルト値が構造体定義で指定されなかったなら、割り当てなしになります。
new(S(v_1, ..., v_n))
は
フィールドが値v_1, …, v_nに割り当てられた
構造体Sの新しいインスタンスを生成します。
例:
(%i1) defstruct (foo (w, x = %e, y = 42, z)); (%o1) [foo(w, x = %e, y = 42, z)] (%i2) new (foo); (%o2) foo(w, x = %e, y = 42, z) (%i3) new (foo (1, 2, 4, 8)); (%o3) foo(w = 1, x = 2, y = 4, z = 8) |
Categories: Structures
@
構造体フィールドアクセス演算子です。
式x@ a
は
構造体インスタンスxのフィールドaの値を参照します。
フィールド名は評価されません。
もしxのフィールドaが値を割り当てられていないなら、
x@ a
はそれ自身に評価されます。
kill(x@ a)
は
xのフィールド値aを値を取り除きます。
例:
(%i1) defstruct (foo (x, y, z)); (%o1) [foo(x, y, z)] (%i2) u : new (foo (123, a - b, %pi)); (%o2) foo(x = 123, y = a - b, z = %pi) (%i3) u@z; (%o3) %pi (%i4) u@z : %e; (%o4) %e (%i5) u; (%o5) foo(x = 123, y = a - b, z = %e) (%i6) kill (u@z); (%o6) done (%i7) u; (%o7) foo(x = 123, y = a - b, z) (%i8) u@z; (%o8) u@z |
フィールド名は評価されません。
(%i1) defstruct (bar (g, h)); (%o1) [bar(g, h)] (%i2) x : new (bar); (%o2) bar(g, h) (%i3) x@h : 42; (%o3) 42 (%i4) h : 123; (%o4) 123 (%i5) x@h; (%o5) 42 (%i6) x@h : 19; (%o6) 19 (%i7) x; (%o7) bar(g, h = 19) (%i8) h; (%o8) 123 |
Categories: Structures · Operators
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6.1 Introduction to Expressions | ||
6.2 Nouns and Verbs | ||
6.3 Identifiers | ||
6.4 Inequality | ||
6.5 Functions and Variables for Expressions |
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変数名として使えないたくさんの予約語があります。 これらを使うと不可解な構文法エラーの原因となります。
integrate next from diff in at limit sum for and elseif then else do or if unless product while thru step |
Maximaのほとんどのものは式です。 括弧で囲みコンマで区切ることで、式の列が構成できます。 これは C言語のコンマ式に似ています。
(%i1) x: 3$ (%i2) (x: x+1, x: x^2); (%o2) 16 (%i3) (if (x > 17) then 2 else 4); (%o3) 4 (%i4) (if (x > 17) then x: 2 else y: 4, y+x); (%o4) 20 |
Maximaではループでさえ式です。ループが返す値はあまり役に立たないdone
ですけれども。
(%i1) y: (x: 1, for i from 1 thru 10 do (x: x*i))$ (%i2) y; (%o2) done |
ということなので、本当にしたいことはたぶん、コンマ式に 実際に値を返す3番目の項を含めることです。
(%i3) y: (x: 1, for i from 1 thru 10 do (x: x*i), x)$ (%i4) y; (%o4) 3628800 |
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Maximaは「名詞(Noun)」演算子と「動詞(Verb)」演算子を区別します。
動詞は実行される演算子です。
名詞は式の中で実行されずシンボルとして現れる演算子です。
デフォルトでは関数名は動詞です。
関数名をクォートするか、nounify
関数を適用することで、
動詞を名詞に変えることができます。
verbify
関数を適用することで名詞を動詞に変えることができます。
評価フラグnouns
は ev
を式の中の名詞を評価するようにします。
動詞形は、対応するLispシンボル上では先頭のドル記号$
で区別されます。
対照的に、
名詞形は、対応するLispシンボル上では先頭のパーセント記号%
で区別されます。
'integrate
や(diff
が返す)'derivative
のように
いくつかの名詞は特別な表示プロパティを持ちますが、ほとんどは特別な表示を持ちません。
デフォルトでは、表示の際、関数の名詞形も動詞形も同じです。
グローバルフラグnoundisp
を立てると、
Maximaは先頭にクォートマーク'
をつけて名詞形を表示します。
noun
, nouns
, nounify
, やverbify
も参照してください。
例:
(%i1) foo (x) := x^2; 2 (%o1) foo(x) := x (%i2) foo (42); (%o2) 1764 (%i3) 'foo (42); (%o3) foo(42) (%i4) 'foo (42), nouns; (%o4) 1764 (%i5) declare (bar, noun); (%o5) done (%i6) bar (x) := x/17; x (%o6) bar(x) := -- 17 (%i7) bar (52); (%o7) bar(52) (%i8) bar (52), nouns; (%o8) bar(52) (%i9) integrate (1/x, x, 1, 42); (%o9) log(42) (%i10) 'integrate (1/x, x, 1, 42); 42 / [ 1 (%o10) I - dx ] x / 1 (%i11) ev (%, nouns); (%o11) log(42) |
Categories: Evaluation · Nouns and verbs
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Maximaの識別子は、アルファベット文字と 0から9までの数詞と
バックスラッシュ\
文字に続く任意の特別文字で構成されます。
もしバックスラッシュが先行するなら、数詞は識別子の最初の文字となることができます。 2番目や後の文字の数詞はバックスラッシュが先行する必要はありません。
文字は declare
関数によってアルファベットと宣言することができます。
もし宣言されたら、識別子の中でバックスラッシュで先行する必要はありません。
アルファベット文字は、A
からZ
まで, a
から z
まで, %
,と_
が初期設定です。
Maximaは大文字小文字を区別します。
識別子foo
, FOO
, とFoo
は別の物です。
この点に関してLisp and Maximaを参照してください。
Maximaの識別子はドル記号$
で始まるLispのシンボルです。
Maximaの中で現れる時、他の任意のLispシンボルはクエスチョンマーク?
で始まります。
この点に関してLisp and Maximaを参照してください。
例:
(%i1) %an_ordinary_identifier42; (%o1) %an_ordinary_identifier42 (%i2) embedded\ spaces\ in\ an\ identifier; (%o2) embedded spaces in an identifier (%i3) symbolp (%); (%o3) true (%i4) [foo+bar, foo\+bar]; (%o4) [foo + bar, foo+bar] (%i5) [1729, \1729]; (%o5) [1729, 1729] (%i6) [symbolp (foo\+bar), symbolp (\1729)]; (%o6) [true, true] (%i7) [is (foo\+bar = foo+bar), is (\1729 = 1729)]; (%o7) [false, false] (%i8) baz\~quux; (%o8) baz~quux (%i9) declare ("~", alphabetic); (%o9) done (%i10) baz~quux; (%o10) baz~quux (%i11) [is (foo = FOO), is (FOO = Foo), is (Foo = foo)]; (%o11) [false, false, false] (%i12) :lisp (defvar *my-lisp-variable* '$foo) *MY-LISP-VARIABLE* (%i12) ?\*my\-lisp\-variable\*; (%o12) foo |
Categories: Syntax
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Maximaは不等式演算子<
, <=
, >=
, >
, #
, notequal
を持ちます。
条件式の記述に関しては、if
を参照してください。
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(利用者もしくはシステム)関数や変数、配列等に対して別名を与えます。 任意の偶数個の引数を取ります。
Categories: Declarations and inferences
デフォルト値: []
aliases
は、
(alias
, ordergreat
, orderless
関数で設定されるか、
declare
でアトムをnoun
に宣言することで設定される)
ユーザー定義のエーリアスを持つ
アトムのリストです。
Categories: Declarations and inferences · Global variables
part
コマンド(すなわち、part
,inpart
,substpart
,
substinpart
,dpart
, lpart
)と共に動作します。例えば、
(%i1) expr : e + d + c + b + a; (%o1) e + d + c + b + a (%i2) part (expr, [2, 5]); (%o2) d + a |
一方、
(%i1) expr : e + d + c + b + a; (%o1) e + d + c + b + a (%i2) part (expr, allbut (2, 5)); (%o2) e + c + b |
kill
もallbut
を認識します。
(%i1) [aa : 11, bb : 22, cc : 33, dd : 44, ee : 55]; (%o1) [11, 22, 33, 44, 55] (%i2) kill (allbut (cc, dd)); (%o0) done (%i1) [aa, bb, cc, dd]; (%o1) [aa, bb, 33, 44] |
kill(allbut(a_1, a_2, ...))
は、
シンボルa_1, a_2, …をキルしないよう除外して
kill(all)
を実行します。
expr
の引数のリストを返します。
ここで expr
はアトム以外のいかなる種類の式を取り得ます。
トップレベル演算子の引数だけが抽出されます;
expr
の部分式は、要素としてか引数のリストの要素の部分式として現れます。
リストの中の項目の順序はグローバルフラグinflag
に依存するかもしれません。
args (expr)
は substpart ("[", expr, 0)
と同値です。
substpart
と apply
, funmake
, op
も参照してください。
行列を入れ子のリストに変換する方法:
(%i1) M:matrix([1,2],[3,4]); [ 1 2 ] (%o1) [ ] [ 3 4 ] (%i2) args(M); (%o2) [[1, 2], [3, 4]] |
maximaは n
項の和を内部的に n
個の引数の加算コマンドとして扱うので、
args()は和の項のリストを抽出できます:
(%i1) a+b+c; (%o1) c + b + a (%i2) args(%); (%o2) [c, b, a] |
Categories: Expressions
もし exprがアトム(すなわち、数や名前や文字)なら
true
、そうでなければ false
を返します。
例えば、 atom(5)
は true
ですが、
(a[1]
と x
はバインドされていないと仮定して)
atom(a[1])
や atom(sin(x))
は false
です。
Categories: Expressions · Predicate functions
枠で囲んだexprを返します。
返り値は、演算子としてbox
を持ち引数としてexprを持つ式です。
display2d
がtrue
の時、ディスプレイ上に枠が描かれます。
box (expr, a)
は
シンボルaでラベルされた枠でexprを囲みます。
もし枠の幅より長ければ、ラベルは切りつめられます。
box
は引数を評価します。
しかしながら、枠に入れられた式は中身に評価されないので、
枠に入れられた式は計算から効果的に除外されます。
rembox
は再び枠を取り除きます。
boxchar
は、box
, dpart
, lpart
関数において
枠を描くのに使われる文字です。
rembox
, dpart
, lpart
も参照してください。
例:
(%i1) box (a^2 + b^2); """"""""" " 2 2" (%o1) "b + a " """"""""" (%i2) a : 1234; (%o2) 1234 (%i3) b : c - d; (%o3) c - d (%i4) box (a^2 + b^2); """""""""""""""""""" " 2 " (%o4) "(c - d) + 1522756" """""""""""""""""""" (%i5) box (a^2 + b^2, term_1); term_1"""""""""""""" " 2 " (%o5) "(c - d) + 1522756" """""""""""""""""""" (%i6) 1729 - box (1729); """""" (%o6) 1729 - "1729" """""" (%i7) boxchar: "-"; (%o7) - (%i8) box (sin(x) + cos(y)); ----------------- (%o8) -cos(y) + sin(x)- ----------------- |
Categories: Expressions
デフォルト値: "
boxchar
は box
, dpart
, lpart
関数において
枠を描くのに使われる文字です。
式の中の枠すべては boxchar
の現在値で描かれます;
描画文字は枠式に保存されていません。
Categories: Expressions
共通の(すなわち等しい)部分式すべてを共用する(すなわち、同じセルを使用する)ことで、
exprを縮約しスペースを節約します。
(collapse
は optimize
コマンドによって使われるサブルーチンです。)
例えば,collapse
をコールすることは
save
ファイルに積んだ後役に立つかもしれません。
collapse ([expr_1, ..., expr_n])
を使うことでいくつかの式を
一緒に縮約できます。
同様に collapse (listarray ('A))
を実行することで配列
A
の要素を縮約できます。
Categories: Expressions
Maxima式 eのコピーを返します。 eは任意の Maxima式ですが、コピー関数は eはリストか行列の時最も役に立ちます; 以下を考えてください:
(%i1) m : [1,[2,3]]$ (%i2) mm : m$ (%i3) mm[2][1] : x$ (%i4) m; (%o4) [1, [x, 3]] (%i5) mm; (%o5) [1, [x, 3]] |
同じ実験をしてみましょう。しかし今回 mmは mのコピーとします。
(%i1) m : [1,[2,3]]$ (%i2) mm : copy(m)$ (%i3) mm[2][1] : x$ (%i4) m; (%o4) [1, [2, 3]] (%i5) mm; (%o5) [1, [x, 3]] |
今回、 mmへの割り当ては mの値を変えません。
Categories: Expressions
ユーザーに複数の変数を同時に隔離できるようにすることを除いて、
isolate
(expr, x)
に似ています。
例えば、もし多重積分の中で変数を変えようとしていて
それが2つ以上の積分変数を含んだ変数変換なら、これは役立つかもしれません。
この関数は `simplification/disol.mac'から自動ロードされます。
demo("disol")$
でデモが入手可能です。
Categories: Expressions
exprの外部表現を返します。
dispform(expr)
は主(トップレベル)演算子に関して外部表現を返します。
dispform(expr, all)
は exprの中の演算子すべてに関して
外部表現を返します。
part
, inpart
, inflag
も参照してください。
例:
- x
の内部表現は「-1掛けるx
」ですが、
外部表現は「マイナスx
」です。
(%i1) - x; (%o1) - x (%i2) ?format (true, "~S~%", %); ((MTIMES SIMP) -1 $X) (%o2) false (%i3) dispform (- x); (%o3) - x (%i4) ?format (true, "~S~%", %); ((MMINUS SIMP) $X) (%o4) false |
sqrt(x)
の内部表現は「x
の1/2乗」ですが、
外部表現は「x
の平方根」です。
(%i1) sqrt (x); (%o1) sqrt(x) (%i2) ?format (true, "~S~%", %); ((MEXPT SIMP) $X ((RAT SIMP) 1 2)) (%o2) false (%i3) dispform (sqrt (x)); (%o3) sqrt(x) (%i4) ?format (true, "~S~%", %); ((%SQRT SIMP) $X) (%o4) false |
オプション引数all
の使用。
(%i1) expr : sin (sqrt (x)); (%o1) sin(sqrt(x)) (%i2) freeof (sqrt, expr); (%o2) true (%i3) freeof (sqrt, dispform (expr)); (%o3) true (%i4) freeof (sqrt, dispform (expr, all)); (%o4) false |
Categories: Expressions
part
と同じ部分式を選択しますが、
その部分式を値として返すだけの代わりに
枠の中に表示されて選択された部分式を持つ式全体を返します。
枠は実際に式の一部です。
(%i1) dpart (x+y/z^2, 1, 2, 1); y (%o1) ---- + x 2 """ "z" """ |
Categories: Expressions
デフォルト値: false
exptisolate
がtrue
の時、
isolate (expr, var)
は
var
を含む(%e
のような)アトムの指数を検査します。
Categories: Expressions
デフォルト値: false
exptsubst
がtrue
の時、
%e^(a x)
の中の%e^x
へy
を代入するような代入を許します。
(%i1) %e^(a*x); a x (%o1) %e (%i2) exptsubst; (%o2) false (%i3) subst(y, %e^x, %e^(a*x)); a x (%o3) %e (%i4) exptsubst: not exptsubst; (%o4) true (%i5) subst(y, %e^x, %e^(a*x)); a (%o5) y |
Categories: Exponential and logarithm functions · Expressions
もしx_1と等しいexprの部分式がないか、
x_1がexprの中でダミー変数としてのみ現れるか、
x_1がexprの中で任意の演算子の名詞形でも動詞形でもないなら、
freeof (x_1, expr)
は true
を返します。
そうでなければ false
を返します。
freeof (x_1, ..., x_n, expr)
は、
freeof (x_1, expr)かつ、
...かつfreeof (x_n, expr)
と同値です。
引数x_1, …, x_n は、
関数や変数の名前、添字付き名前、(ダブルクォートでくくられた)演算子、もしくは一般式
を取り得ます。
freeof
は引数を評価します。
freeof
は(整理と評価の後)式そのままで expr上でのみ機能し、
ある同値の表現が違った結果を与えるかどうかを決定しようとはしません。
特に、整理は、同値ですがexprの原型とは違った要素を含む異なる式を生成するかもしれません。
もし式の外部にバインドを持たなければ、変数は式の中のダミー変数です。
freeof
によって認識されたダミー変数は、
和や積のインデックス、limit
の中の極限変数、
integrate
の定積分形の中の積分変数、
laplace
の中のオリジナル変数、
at
式の中の形式変数、
lambda
式の中の引数です。
integrate
の不定積分形は積分変数から自由ではありません。
例:
引数は、関数、変数、添字付き名前、演算子、式の名前です。
freeof (a, b, expr)
は
freeof (a, expr) and freeof (b, expr)
と同値です。
(%i1) expr: z^3 * cos (a[1]) * b^(c+d); d + c 3 (%o1) cos(a ) b z 1 (%i2) freeof (z, expr); (%o2) false (%i3) freeof (cos, expr); (%o3) false (%i4) freeof (a[1], expr); (%o4) false (%i5) freeof (cos (a[1]), expr); (%o5) false (%i6) freeof (b^(c+d), expr); (%o6) false (%i7) freeof ("^", expr); (%o7) false (%i8) freeof (w, sin, a[2], sin (a[2]), b*(c+d), expr); (%o8) true |
freeof
は引数を評価します。
(%i1) expr: (a+b)^5$ (%i2) c: a$ (%i3) freeof (c, expr); (%o3) false |
freeof
は同値の式を考慮しません。
整理は、同値ですが異なる式を生成します。
(%i1) expr: (a+b)^5$ (%i2) expand (expr); 5 4 2 3 3 2 4 5 (%o2) b + 5 a b + 10 a b + 10 a b + 5 a b + a (%i3) freeof (a+b, %); (%o3) true (%i4) freeof (a+b, expr); (%o4) false (%i5) exp (x); x (%o5) %e (%i6) freeof (exp, exp (x)); (%o6) true |
和や定積分はダミー変数から自由です。 不定積分は積分変数から自由ではありません。
(%i1) freeof (i, 'sum (f(i), i, 0, n)); (%o1) true (%i2) freeof (x, 'integrate (x^2, x, 0, 1)); (%o2) true (%i3) freeof (x, 'integrate (x^2, x)); (%o3) false |
Categories: Expressions
デフォルト値: false
inflag
がtrue
の時、
部分抽出のための関数は expr
の内部形式を検査します。
整理器は式を再順序付けすることに注意してください。
例えば、
もしinflag
がtrue
なら
first (x + y)
は x
を返し、
もし inflag
がfalse
なら y
を返します。
(first (y + x)
は同じ結果を与えます。)
また、inflag
をtrue
に設定し
part
やsubstpart
をコールすることは、
inpart
やsubstinpart
をコールすることと同じです。
inflag
の設定に影響される関数は以下の通りです:
part
, substpart
, first
, rest
, last
, length
, for
... in
構成子,
map
, fullmap
, maplist
, reveal
, pickapart
。
Categories: Expressions
part
に似ていますが、表示形式ではなく内部表現上で機能し、
フォーマットが実行されないのでより速いかもしれません。
(内部形式での変数の順序はしばしば表示形式でのそれと異なるので)
和や積の中の部分式の順序や、
(以下の演算子は式から取り除かれるので)単項マイナス、引き算、割り算を扱う際の部分式の順序
に関して注意が必要です。
part (x+y, 0)
やinpart (x+y, 0)
は
+
を返しますが、
演算子を参照するため、"で囲まれたものになります。
例えば、... if inpart (%o9,0) = "+" then ...
.
例:
(%i1) x + y + w*z; (%o1) w z + y + x (%i2) inpart (%, 3, 2); (%o2) z (%i3) part (%th (2), 1, 2); (%o3) z (%i4) 'limit (f(x)^g(x+1), x, 0, minus); g(x + 1) (%o4) limit f(x) x -> 0- (%i5) inpart (%, 1, 2); (%o5) g(x + 1) |
Categories: Expressions
xを含まない部分式を
(%t1
, %t2
, ...のようなアトムシンボルの)中間式ラベルで置き換えた
exprを返します。部分式は和の形を取ります。
興味のある変数を含まない部分式の不必要な展開を避けるのにしばしば役立ちます。
中間ラベルは部分式にバインドされるので、
それらが現れる式を評価すると、部分式をすべて代入し元に戻すことができます。
もしexptisolate
(デフォルト値: false
)がtrue
なら、
isolate
は xを含むか、(%e
のような)アトムの指数を検査します。
もしisolate_wrt_times
がtrue
なら、
isolate
は積に関しても隔離します。
isolate_wrt_times
を参照してください。
disolate
も参照してください。
サンプルを見るには example (isolate)
を実行してください。
Categories: Expressions
デフォルト値: false
isolate_wrt_times
がtrue
の時,
isolate
は積に関しても隔離します。
例えば、スイッチの両方の設定を比較すると、
(%i1) isolate_wrt_times: true$ (%i2) isolate (expand ((a+b+c)^2), c); (%t2) 2 a (%t3) 2 b 2 2 (%t4) b + 2 a b + a 2 (%o4) c + %t3 c + %t2 c + %t4 (%i4) isolate_wrt_times: false$ (%i5) isolate (expand ((a+b+c)^2), c); 2 (%o5) c + 2 b c + 2 a c + %t4 |
Categories: Expressions
デフォルト値: false
listconstvars
がtrue
の時、
listofvars
が返すリストは
%e
, %pi
, %i
のような定数変数や
exprの中に現れる定数として宣言された任意の変数を含みます。
変数はdeclare
を介してconstant
型として宣言されて、
constantp
は constant
として宣言されたすべての変数に対して true
を返します。
デフォルトでは listofvars
の戻り値から定数変数を省略します。
Categories: Expressions
デフォルト値: true
listdummyvars
がfalse
の時、
式の中の「ダミー変数」は listofvars
が返すリストの中に含まれません。
(「ダミー変数」の意味はfreeof
で与えられているものです。
「ダミー変数」は和や積のインデックスや、極限変数、定積分変数のように数学的なものです。)
例:
(%i1) listdummyvars: true$ (%i2) listofvars ('sum(f(i), i, 0, n)); (%o2) [i, n] (%i3) listdummyvars: false$ (%i4) listofvars ('sum(f(i), i, 0, n)); (%o4) [n] |
Categories: Expressions
exprの中の変数のリストを返します。
listconstvars
がtrue
の時、
もし %e
, %pi
, %i
や
定数と宣言された任意の変数が
exprの中で現れたなら、
listofvars
はそれらを戻り値のリストの中に含みます。
デフォルトはこれらを省略します。
変数のリストのなかの「ダミー変数」を除外したり含めたりするには、オプション変数 listdummyvars
も参照してください。
(%i1) listofvars (f (x[1]+y) / g^(2+a)); (%o1) [g, a, x , y] 1 |
Categories: Expressions
listのそれぞれのメンバーmに関して、
freeof (m, expr)
をコールします。
もしfreeof
のコールのいずれかがfalse
を返すなら、
false
を返し、そうでなければ true
を返します。
例:
(%i1) lfreeof ([ a, x], x^2+b); (%o1) false (%i2) lfreeof ([ b, x], x^2+b); (%o2) false (%i3) lfreeof ([ a, y], x^2+b); (%o3) true |
Categories: Expressions
dpart
に似ていますが、ラベルされた枠を使います。
ラベルされた枠は dpart
によって生成されたものに似ていますが、
トップラインの中での名前を持ちます。
Categories: Expressions
変数を mainvar
に宣言することができます。
アトムに関する順序付けスケールは本質的に以下の通りです:
数 < 定数 (例えば、%e
, %pi
) < スカラー < 他の変数 < mainvars。
例えば、
expand ((X+Y)^4)
を
(declare (x, mainvar), expand ((x+y)^4))
と比較してください。
(注意:
上記の特長を使うことを決めたら注意が必要です。
例えば、もし、
mainvar
であるx
を含む式を
mainvar
でないx
を含む式から引くなら、
もし打ち消しが起こるようにするには
例えばev (expr, simp)
のような再整理が必要かもしれません。
また、mainvar
であるx
を含む式を保存するなら、
x
もまた保存すべきです。)
Categories: Declarations and inferences · Expressions
noun
は declare
コマンドのオプションの1つです。
関数を「名詞」に宣言するのに使います。
「名詞」は自動的には評価されないことを意味します。
例:
(%i1) factor (12345678); 2 (%o1) 2 3 47 14593 (%i2) declare (factor, noun); (%o2) done (%i3) factor (12345678); (%o3) factor(12345678) (%i4) ''%, nouns; 2 (%o4) 2 3 47 14593 |
Categories: Nouns and verbs
デフォルト値: false
noundisp
がtrue
の時、
名詞が単一クォートで表示されます。
このスイッチは、関数定義を表示する時には常にtrue
です。
Categories: Display flags and variables · Nouns and verbs
関数名fの名詞形を返します。 もし動詞関数の名前を名詞のように参照したいならこれが必要になります。 もしある引数に関して関数が評価されないなら、 いくつかの動詞関数は名詞形を返すことに注意してください。 これは、クォートに関数コールが続く時返される形式でもあります。
verbify
も参照してください。
Categories: Nouns and verbs
式が完全に展開されて項の打ち消しや結合が起こらないという仮定の下、
exprが持つ項の数を返します。
sin (expr)
, sqrt (expr)
, exp (expr)
,
などのような式は、
exprが(もしそれが和なら)
どんなにたくさんの項を持とうと1項と数えます。
Categories: Expressions
式exprの主演算子を返します。
op (expr)
はpart (expr, 0)
と同値です。
もし主演算子が組み込みもしくはユーザー定義の前置、二項もしくはn項中置、後置、マッチフィックス、無項いずれかの演算子なら、
op
は文字列を返します。
そうでなければ、
もしexprが添字付き関数式なら、
op
は添字付き関数を返します;
この場合、戻り値はアトムではありません。
それ意外の場合、
exprは配列関数もしくは通常の関数式であり、
op
はシンボルを返します。
op
はグローバルフラグ inflag
の値を見ています。
op
は引数を評価します。
args
も参照してください。
例:
(%i1) stringdisp: true$ (%i2) op (a * b * c); (%o2) "*" (%i3) op (a * b + c); (%o3) "+" (%i4) op ('sin (a + b)); (%o4) sin (%i5) op (a!); (%o5) "!" (%i6) op (-a); (%o6) "-" (%i7) op ([a, b, c]); (%o7) "[" (%i8) op ('(if a > b then c else d)); (%o8) "if" (%i9) op ('foo (a)); (%o9) foo (%i10) prefix (foo); (%o10) "foo" (%i11) op (foo a); (%o11) "foo" (%i12) op (F [x, y] (a, b, c)); (%o12) F x, y (%i13) op (G [u, v, w]); (%o13) G |
Categories: Expressions · Operators
もしopがexprの演算子に等しければ、
operatorp (expr, op)
はtrue
を返します。
もしある要素op_1, ..., op_nがexprに等しければ、
operatorp (expr, [op_1, …, op_n])
はtrue
を返します。
Categories: Operators · Predicate functions
デフォルト値: true
opsubst
がfalse
の時、
subst
は式の中の演算子に代入を試みません。
例えば、
(opsubst: false, subst (x^2, r, r+r[0]))
はうまくいきます。
(%i1) r+r[0]; (%o1) r + r 0 (%i2) opsubst; (%o2) true (%i3) subst (x^2, r, r+r[0]); 2 2 (%o3) x + (x ) 0 (%i4) opsubst: not opsubst; (%o4) false (%i5) subst (x^2, r, r+r[0]); 2 (%o5) x + r 0 |
Categories: Expressions
exprと同じ値と副作用を生成する式を返しますが、
共通の部分式の再計算を避けることによってより効率的に行います。
optimize
は、共通の部分式すべてが共用されるように引数を縮約する副作用も持ちます。
例を見るには、example (optimize)
を実行してください。
Categories: Expressions
デフォルト値: %
optimprefix
はoptimize
コマンドによって生成されたシンボルのために
使われる前置です。
Categories: Expressions
ordergreat
は、
v_1がv_2に続き、v_2は、…, v_nに続き、
そしてv_nは 引数として言及されなかった他の任意のシンボルに続くというように、
Maximaの式の標準の順序付けを変えます。
orderless
は、
v_1がv_2に先行し、v_2は、…, v_nに先行し、
そしてv_nは 引数として言及されなかった他の任意のシンボルに先行するというように、
Maximaの式の標準の順序付けを変えます。
ordergreat
やorderless
によって確立される順序は、
unorder
によって解消されます。
ordergreat
やorderless
は、
unorder
がコールされるまで、
それぞれ一度だけコールすることができます;
ordergreat
のorderless
の最後のコールだけが効果を持ちます。
ordergreatp
も参照してください。
Categories: Expressions
もしMaximaの式の標準の順序付けの中で、expr_1がexpr_2に続くなら、
ordergreatp
は、true
を返し、
そうでなければ、false
を返します。
もしMaximaの式の標準の順序付けの中で、expr_1がexpr_2に先行するなら、
orderlessp
は、true
を返し、
そうでなければ、false
を返します。
Maximaのアトムや式のすべては ordergreatp
とorderlessp
の下で比較可能です。これらの述語論理が推移的でないような式の孤立した例はあるけれども; それはバグです。
アトム(シンボル、数リテラル、文字列)の標準の順序付けは以下の通りです。
(整数と浮動小数点)は以下に先行
(多倍長浮動小数点)は以下に先行
(宣言された定数)は以下に先行
(文字列)は以下に先行
(宣言されたスカラー)は以下に先行
(orderless
の最初の引数)は以下に先行
…は以下に先行
(orderless
の最後の引数)
は以下に先行
(他のシンボル)
は以下に先行
(ordergreat
の最後の引数)は以下に先行
…は以下に先行
(ordergreat
の最初の引数)は以下に先行
(宣言されたメイン変数)
アトムでない式に関して、標準の順序付けはアトムの順序付けから演繹されます。
組み込みの+
*
^
演算子に関しては、
順序付けは簡単にはまとめられません。
他の組み込み演算子と他の半数や演算子、式すべてに関しては、
(最初の引数から始めて)それらの引数によって順序付けされ、
それから演算子や関数の名前によって順序付けされます。
添字付き式の場合、
添字付きのシンボルは演算子と、添字は引数と考えられます。
式の標準の順序付けは、関数ordergreat
とorderless
と、
mainvar
, constant
, scalar
宣言によって変更されます。
sort
も参照してください。
例:
通常のシンボルや定数の順序付け。
%pi
は数値に従って順序付けされないことに注意してください。
(%i1) stringdisp : true; (%o1) true (%i2) sort ([%pi, 3b0, 3.0, x, X, "foo", 3, a, 4, "bar", 4.0, 4b0]); (%o2) [3, 3.0, 4, 4.0, 3.0b0, 4.0b0, %pi, "bar", "foo", X, a, x] |
ordergreat
、orderless
関数の効果。
(%i1) sort ([M, H, K, T, E, W, G, A, P, J, S]); (%o1) [A, E, G, H, J, K, M, P, S, T, W] (%i2) ordergreat (S, J); (%o2) done (%i3) orderless (M, H); (%o3) done (%i4) sort ([M, H, K, T, E, W, G, A, P, J, S]); (%o4) [M, H, A, E, G, K, P, T, W, J, S] |
mainvar
, constant
, scalar
宣言の効果
(%i1) sort ([aa, foo, bar, bb, baz, quux, cc, dd, A1, B1, C1]); (%o1) [A1, B1, C1, aa, bar, baz, bb, cc, dd, foo, quux] (%i2) declare (aa, mainvar); (%o2) done (%i3) declare ([baz, quux], constant); (%o3) done (%i4) declare ([A1, B1], scalar); (%o4) done (%i5) sort ([aa, foo, bar, bb, baz, quux, cc, dd, A1, B1, C1]); (%o5) [baz, quux, A1, B1, C1, bar, bb, cc, dd, foo, aa] |
アトムでない式の順序付け
(%i1) sort ([1, 2, n, f(1), f(2), f(2, 1), g(1), g(1, 2), g(n), f(n, 1)]); (%o1) [1, 2, f(1), g(1), g(1, 2), f(2), f(2, 1), n, g(n), f(n, 1)] (%i2) sort ([foo(1), X[1], X[k], foo(k), 1, k]); (%o2) [1, X , foo(1), k, X , foo(k)] 1 k |
Categories: Expressions · Predicate functions
expr
の表示形式のパーツを返します。
expr
の最初のパーツn_1、それから、パーツn_2などなど、
結果は、expr
のパーツn_1のパーツn_2の, ...パーツn_kです。
もし添字が指定されないなら、expr
を返します。
part
はリストの要素や行列の行を得るのに使うことができます。
もしpart
関数の最後の引数がインデックスのリストなら、
それぞれがリストのインデックスに対応するいくつかの部分式が抽出されます。
従って、part (x + y + z, [1, 3])
はz+x
です。
part
関数を使ったとき、
piece
は選択された最後の式を保持します。
それは関数の実行中にセットされ、以下で示すように関数自身の中で参照されることもあります。
もし partswitch
が true
に設定されているなら、
式の選択されたパーツが存在しないとき end
が返されます。
そうでなければ、エラーメッセージが出力されます。
inpart
, substpart
, substinpart
, dpart
, lpart
も参照してください。
例:
(%i1) part(z+2*y+a,2); (%o1) 2 y (%i2) part(z+2*y+a,[1,3]); (%o2) z + a (%i3) part(z+2*y+a,2,1); (%o3) 2 |
example (part)
でさらに例を見ることができます。
Categories: Expressions
2つの式のリストを返します。 それらは、 (式が積か和かリストに応じて) 一番目の要素は xを含まないexprの因子、exprの項、リストで、 二番目の要素は xを含む因子、項、リストです。
例:
(%i1) partition (2*a*x*f(x), x); (%o1) [2 a, x f(x)] (%i2) partition (a+b, x); (%o2) [b + a, 0] (%i3) partition ([a, b, f(a), c], a); (%o3) [[b, c], [a, f(a)]] |
Categories: Expressions
デフォルト値: false
partswitch
がtrue
の場合、
式の選択された部分が存在しない時 end
が返されます。
そうでない時はエラーメッセージが出力されます。
Categories: Expressions
exprの 深さ nの部分式に中間式ラベルを割り当てます。
より大きなもしくは小さな深さでの部分式はラベルに割り当てられません。
pickapart
は元の式exprと同値の中間式の項による式を返します。
part
, dpart
, lpart
, inpart
,
reveal
も参照してください。
例:
(%i1) expr: (a+b)/2 + sin (x^2)/3 - log (1 + sqrt(x+1)); 2 sin(x ) b + a (%o1) - log(sqrt(x + 1) + 1) + ------- + ----- 3 2 (%i2) pickapart (expr, 0); 2 sin(x ) b + a (%t2) - log(sqrt(x + 1) + 1) + ------- + ----- 3 2 (%o2) %t2 (%i3) pickapart (expr, 1); (%t3) - log(sqrt(x + 1) + 1) 2 sin(x ) (%t4) ------- 3 b + a (%t5) ----- 2 (%o5) %t5 + %t4 + %t3 (%i5) pickapart (expr, 2); (%t6) log(sqrt(x + 1) + 1) 2 (%t7) sin(x ) (%t8) b + a %t8 %t7 (%o8) --- + --- - %t6 2 3 (%i8) pickapart (expr, 3); (%t9) sqrt(x + 1) + 1 2 (%t10) x b + a sin(%t10) (%o10) ----- - log(%t9) + --------- 2 3 (%i10) pickapart (expr, 4); (%t11) sqrt(x + 1) 2 sin(x ) b + a (%o11) ------- + ----- - log(%t11 + 1) 3 2 (%i11) pickapart (expr, 5); (%t12) x + 1 2 sin(x ) b + a (%o12) ------- + ----- - log(sqrt(%t12) + 1) 3 2 (%i12) pickapart (expr, 6); 2 sin(x ) b + a (%o12) ------- + ----- - log(sqrt(x + 1) + 1) 3 2 |
Categories: Expressions
part
関数を使った時m、選択された最後の式を返します。
関数の実行中に設定され、関数そのものの中で参照されることもあります。
Categories: Expressions
psubst(a, b, expr)
はsubst
に似ています。
subst
を参照してください。
subst
とは違って、
もし最初の引数listが等式のリストなら
関数psubst
は平行代入します。
並列代入するには sublis
も参照してください。
例:
最初の例は
psubst
を使った平行代入を示します。
二番目の例は
関数subst
での結果を示します。それは逐次代入します。
(%i1) psubst ([a^2=b, b=a], sin(a^2) + sin(b)); (%o1) sin(b) + sin(a) (%i2) subst ([a^2=b, b=a], sin(a^2) + sin(b)); (%o2) 2 sin(a) |
Categories: Expressions
exprから枠を取り除きます。
rembox (expr, unlabelled)
は
exprからラベルされていない枠すべてを取り除きます。
rembox (expr, label)
は
labelを運ぶ枠のみを取り除きます。
rembox (expr)
は、ラベルされているか否か問わず
枠すべてを取り除きます。
枠は box
, dpart
, lpart
関数によって描画されます。
例:
(%i1) expr: (a*d - b*c)/h^2 + sin(%pi*x); a d - b c (%o1) sin(%pi x) + --------- 2 h (%i2) dpart (dpart (expr, 1, 1), 2, 2); dpart: fell off the end. -- an error. To debug this try: debugmode(true); (%i3) expr2: lpart (BAR, lpart (FOO, %, 1), 2); BAR"""""""" FOO""""""""" "a d - b c" (%o3) "sin(%pi x)" + "---------" """""""""""" " 2 " " h " """"""""""" (%i4) rembox (expr2, unlabelled); BAR"""""""" FOO""""""""" "a d - b c" (%o4) "sin(%pi x)" + "---------" """""""""""" " 2 " " h " """"""""""" (%i5) rembox (expr2, FOO); BAR"""""""" "a d - b c" (%o5) sin(%pi x) + "---------" " 2 " " h " """"""""""" (%i6) rembox (expr2, BAR); FOO""""""""" a d - b c (%o6) "sin(%pi x)" + --------- """""""""""" 2 h (%i7) rembox (expr2); a d - b c (%o7) sin(%pi x) + --------- 2 h |
Categories: Expressions
指定された整数depthのexprの部分を記述的な要約で置き換えます。
Sum(n)
で置き換えられます。
ここでnは、和のオペランドの数です。
Product(n)
で置き換えられます。
ここで nは積のオペランドの数です。
Expt
で置き換えられます。
Quotient
で置き換えられます。
Negterm
で置き換えられます。
List(n)
で置き換えられます
ここで nはリストの要素の数です。
depthがexprの最大深さ以上の時、
reveal (expr, depth)
は exprをそのまま返します。
reveal
は引数を評価します。
reveal
は要約された式を返します。
例:
(%i1) e: expand ((a - b)^2)/expand ((exp(a) + exp(b))^2); 2 2 b - 2 a b + a (%o1) ------------------------- b + a 2 b 2 a 2 %e + %e + %e (%i2) reveal (e, 1); (%o2) Quotient (%i3) reveal (e, 2); Sum(3) (%o3) ------ Sum(3) (%i4) reveal (e, 3); Expt + Negterm + Expt (%o4) ------------------------ Product(2) + Expt + Expt (%i5) reveal (e, 4); 2 2 b - Product(3) + a (%o5) ------------------------------------ Product(2) Product(2) 2 Expt + %e + %e (%i6) reveal (e, 5); 2 2 b - 2 a b + a (%o6) -------------------------- Sum(2) 2 b 2 a 2 %e + %e + %e (%i7) reveal (e, 6); 2 2 b - 2 a b + a (%o7) ------------------------- b + a 2 b 2 a 2 %e + %e + %e |
Categories: Expressions · Display functions
式に対して多重平行代入を行います。 listは等式のリストです。 等式の左辺はアトムでなければいけません。
変数 sublis_apply_lambda
は sublis
の後の式整理を制御します。
平行代入を行うには psubst
も参照してください。
例:
(%i1) sublis ([a=b, b=a], sin(a) + cos(b)); (%o1) sin(b) + cos(a) |
Categories: Expressions
デフォルト値: true
lambda
の代入が sublis
を使った後の式整理の中で適用されるか
、もしくは代入が適用されるようにユーザーが ev
を実行しなければいけないかを決めます。
true
は式整理の中で適用されることを意味します。
Categories: Expressions
デフォルト値: false
もしtrue
なら、シンボルf
が与えられた時だけ、
関数subst
とpsubst
は添字付き変数f[x]
に数を代入できます。
subst
も参照してください。
(%i1) subst(100,g,g[x]+2); subst: cannot substitute 100 for operator g in expression g x -- an error. To debug this try: debugmode(true); (%i2) subst(100,g,g[x]+2),subnumsimp:true; (%o2) 102 |
Categories: Expressions
cの中の bに aを代入します。
bはアトムもしくは cの完全な部分式でなければなりません。
例えば、 x+y+z
は 2*(x+y+z)
の完全な部分式である一方、
x+y
は完全な部分式ではありません。
bが前記の性質を持たない時は、
substpart
か ratsubst
が使える時があります(下記参照)。
代わりに、もしbが e/f
形式なら subst (a*f, e, c)
が使えますし、
もしbが e^(1/f)
形式なら subst (a^f, e, c)
が使えます。
subst
コマンドは x^-y
の中の x^y
も認識するので、
subst (a, sqrt(x), 1/sqrt(x))
は 1/a
を出力します。
aと bはダブルクォート "
で囲まれた式の演算子でも
関数名でも問題ありません。
導関数形式の独立変数に代入したいなら at
関数(下記参照)を使うべきです。
subst
はsubstitute
の別名です。
コマンドsubst (eq_1, expr)
や
subst ([eq_1, ..., eq_k], expr)
も許されている形式です。
eq_iは行う代入を指示する等式です。
それぞれの等式において、右辺が式 exprの中の左辺に代入されます。
等式は exprに左から右へ逐次に代入されます。
平行代入するには関数sublis
と psubst
を参照してください。
exptsubst
がtrue
なら、
%e^(a*x)
の中の%e^x
がy
に置き換えられるような代入が許されます。
opsubst
が false
の時
subst
は式の演算子への代入を行いません。
例えば、(opsubst: false, subst (X^2, r, r+r[9]))
は意図通り動作します。
例:
(%i1) subst (a, x+y, x + (x+y)^2 + y); 2 (%o1) y + x + a (%i2) subst (-%i, %i, a + b*%i); (%o2) a - %i b |
代入は等式のリストに関して逐次になされます。 これを並列代入と比較してください。
(%i1) subst([a=b, b=c], a+b); (%o1) 2 c (%i2) sublis([a=b, b=c], a+b); (%o2) c + b |
+
や -
のような単一文字演算子を substで置き換えるには、引用符で括らなければいけません。
しかし、 a+b-c
は内部的に a+b+(-1*c)
と表現されている可能性があることに注意してください。
(%i3) subst(["+"="-"],a+b-c); (%o3) c-b+a |
subst
と at
の違いを以下の例で見ることができます:
(%i1) g1:y(t)=a*x(t)+b*diff(x(t),t); d (%o1) y(t) = b (-- (x(t))) + a x(t) dt (%i2) subst('diff(x(t),t)=1,g1); (%o2) y(t) = a x(t) + b (%i3) at(g1,'diff(x(t),t)=1); ! d ! (%o3) y(t) = b (-- (x(t))! ) + a x(t) dt !d !-- (x(t)) = 1 dt |
もっと例を見るには example (subst)
を実行してください。
Categories: Expressions
substpart
と同様ですが、
substinpart
はexprの内部表現上で働きます。
例:
(%i1) x . 'diff (f(x), x, 2); 2 d (%o1) x . (--- (f(x))) 2 dx (%i2) substinpart (d^2, %, 2); 2 (%o2) x . d (%i3) substinpart (f1, f[1](x + 1), 0); (%o3) f1(x + 1) |
もしpart
関数の最後の引数がインデックスのリストなら、
複数の部分式が選ばれます。それぞれはリストのインデックスに対応します。
例えば、
(%i1) part (x + y + z, [1, 3]); (%o1) z + x |
part
関数を使った時、 piece
は最後の式の値を保持します。
関数の実行の間に設定され、以下で示すように関数自身の中で参照されることもあります。
もしpartswitch
がtrue
に設定されたら、
式の選択された部分が存在しない時にはend
が返されます。
そうでなければ、エラーメッセージが出力されます。
(%i1) expr: 27*y^3 + 54*x*y^2 + 36*x^2*y + y + 8*x^3 + x + 1; 3 2 2 3 (%o1) 27 y + 54 x y + 36 x y + y + 8 x + x + 1 (%i2) part (expr, 2, [1, 3]); 2 (%o2) 54 y (%i3) sqrt (piece/54); (%o3) abs(y) (%i4) substpart (factor (piece), expr, [1, 2, 3, 5]); 3 (%o4) (3 y + 2 x) + y + x + 1 (%i5) expr: 1/x + y/x - 1/z; 1 y 1 (%o5) (- -) + - + - z x x (%i6) substpart (xthru (piece), expr, [2, 3]); y + 1 1 (%o6) ----- - - x z |
また、
オプション inflag
を true
に設定し
part
か substpart
をコールすることは、
inpart
か substinpart
をコールすることと同じです。
Categories: Expressions
残りの引数をpart
に食わせた結果の部分式に xを代入します。
exprの新しい値を返します。
xは exprの演算子に代入される演算子でも問題ありません。
いくつかの場合、 xはダブルクォート "
で囲まれる必要があります。
(例えば、substpart ("+", a*b, 0)
は b + a
を返します。)
例:
(%i1) 1/(x^2 + 2); 1 (%o1) ------ 2 x + 2 (%i2) substpart (3/2, %, 2, 1, 2); 1 (%o2) -------- 3/2 x + 2 (%i3) a*x + f(b, y); (%o3) a x + f(b, y) (%i4) substpart ("+", %, 1, 0); (%o4) x + f(b, y) + a |
また、オプション inflag
を true
に設定し
part
や substpart
をコールすることは、
inpart
や substinpart
をコールすることと同じになります。
Categories: Expressions
もし exprがシンボルなら true
、そうでないなら false
を返します。
事実上、 symbolp(x)
は述語論理 atom(x) and not numberp(x)
と同値です。
Identifiersも参照してください。
Categories: Predicate functions
順序付けコマンドordergreat
と
orderless
の最後の使用で生成されたエーリアシングを使用不可にします。
ordergreat
と orderless
は、
unorder
を呼び出さずに、一回以上使えないかもしれません。
unorder
は、
ordergreat
と orderless
で導入されたエーリアスに
元のシンボルを式に再代入しません。
それ故に、unorder
の実行後、以前の式にエーリアスが現れます。
ordergreat
とorderless
も参照してください。
例s:
ordergreat(a)
はシンボルa
のエーリアスを導入します。
それ故に、
%o2
と%o4
の違いは消えません。
unorder
はシンボルa
を再代入しないし、
出力%o7
にエーリアスが現れます。
(%i1) unorder(); (%o1) [] (%i2) b*x + a^2; 2 (%o2) b x + a (%i3) ordergreat (a); (%o3) done (%i4) b*x + a^2; %th(1) - %th(3); 2 (%o4) a + b x (%i5) unorder(); 2 2 (%o5) a - a (%i6) %th(2); (%o6) [a] |
Categories: Expressions
関数名fの動詞形を返します。
verb
, noun
, nounify
も参照してください。
例:
(%i1) verbify ('foo); (%o1) foo (%i2) :lisp $% $FOO (%i2) nounify (foo); (%o2) foo (%i3) :lisp $% %FOO |
Categories: Nouns and verbs
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7.1 Introduction to operators | ||
7.2 Arithmetic operators | ||
7.3 Relational operators | ||
7.4 Logical operators | ||
7.5 Operators for Equations | ||
7.6 Assignment operators | ||
7.7 User defined operators |
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指定された優先順位を持つ新しい演算子を定義したり、 既存の演算子を未定義にしたり、既存の演算子の優先順位を再定義することが可能です。 演算子には単項前置、単項後置、二項中置、n項中置、マッチフィックスか無項があります。 「マッチフィックス」は引数を括るシンボルの対を意味し、 「無項」は引数を取らない演算子を意味します。 異なるタイプの演算子の例として以下があります。
negation - a
factorial a!
exponentiation a^b
addition a + b
list construction [a, b]
(組み込みの無項演算子はありません; そんな演算子の例は、nofix
を参照してください。.)
新しい演算子を定義するメカニズムはわかりやすいものです。 関数を演算子として宣言することだけが必要です; 演算子関数は定義することもしないこともあります。
ユーザー定義の演算子の例は以下の通りです。
明示的な関数コール "dd" (a)
は dd a
と同値であり、また、
"<-" (a, b)
は a <- b
と同値であることに注意してください。
この例で、 "dd"
と "<-"
は未定義です。
(%i1) prefix ("dd"); (%o1) dd (%i2) dd a; (%o2) dd a (%i3) "dd" (a); (%o3) dd a (%i4) infix ("<-"); (%o4) <- (%i5) a <- dd b; (%o5) a <- dd b (%i6) "<-" (a, "dd" (b)); (%o6) a <- dd b |
新しい演算子を定義するMaxima関数はこの表にまとめられます。 デフォルトの左と右の結合力(それぞれlbpとrbp)を記載します。 (結合力は演算子の優先順位を決めます。 しかしながら、左と右の結合力は異なることがあり、 結合力は優先順位より幾分複雑です。) 演算定義関数のいくつかは追加の引数を取ります; 詳細は関数記述を参照してください。
prefix
rbp=180
postfix
lbp=180
infix
lbp=180, rbp=180
nary
lbp=180, rbp=180
matchfix
(binding power not applicable)
nofix
(binding power not applicable)
比較のために、いくつかの組み込み演算子と左右結合力を上げます。
Operator lbp rbp : 180 20 :: 180 20 := 180 20 ::= 180 20 ! 160 !! 160 ^ 140 139 . 130 129 * 120 / 120 120 + 100 100 - 100 134 = 80 80 # 80 80 > 80 80 >= 80 80 < 80 80 <= 80 80 not 70 and 65 or 60 , 10 $ -1 ; -1 |
remove
と kill
は演算子プロパティをアトムから削除します。
remove ("a", op)
は aの演算子プロパティだけを削除します。
kill ("a")
は 演算子プロパティを含むaのプロパティすべてを削除します。
演算子名はクォーテーションマークで括らないといけないことに注意してください。
(%i1) infix ("##"); (%o1) ## (%i2) "##" (a, b) := a^b; b (%o2) a ## b := a (%i3) 5 ## 3; (%o3) 125 (%i4) remove ("##", op); (%o4) done (%i5) 5 ## 3; Incorrect syntax: # is not a prefix operator 5 ## ^ (%i5) "##" (5, 3); (%o5) 125 (%i6) infix ("##"); (%o6) ## (%i7) 5 ## 3; (%o7) 125 (%i8) kill ("##"); (%o8) done (%i9) 5 ## 3; Incorrect syntax: # is not a prefix operator 5 ## ^ (%i9) "##" (5, 3); (%o9) ##(5, 3) |
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シンボル +
*
/
^
はそれぞれ、
足し算、かけ算、割り算、べき乗を表します。
これらの演算子の名前は "+"
"*"
"/"
"^"
です。
これらは関数や演算子の名前が求められるところで使います。
シンボル +
や -
はそれぞれ、プラスとマイナスの単項演算子を示し、
それらの名前はそれぞれ "+"
と"-"
です。
引き算 a - b
はMaximaの中では足し算 a + (- b)
として表されます。
a + (- b)
のような式は引き算として表示されます。
Maximaは "-"
を足し算の単項逆元演算子の名前としてのみ認識して、
二項引き算演算子としては認識しません。
Maximaの中では割り算a / b
をかけ算a * b^(- 1)
として表現します。
a * b^(- 1)
のような式は割り算として表示されます。
Maximaは"/"
を割り算演算子の名前として認識します。
足し算とかけ算はn項可換演算子です。 割り算とべき乗は二項の非可換演算子です。
Maximaは正準表現を構成するために可換演算子のオペランド(訳注:引数)を並べ替えます。
順序は内部的には orderlessp
で決定します。
表示のためには、足し算の順序は ordergreatp
で決定し、
かけ算は内部的な順序と同じです。
算術計算は数リテラル(整数、有理数、通常の浮動小数点、多倍長浮動小数点)上で実行されます。
べき乗を除いて、数に対するすべての算術演算子は数に整理されます。
べき乗は、オペランドが通常の浮動小数点か多倍長浮動小数点の時か結果が厳密に整数もしくは有理数の時、数に整理されます;
そうでなければ、べき乗は sqrt
か他のべき乗に整理されるかそのまま残されます。
浮動小数点の伝搬が算術計算に適用されます: もしどれか1つでもオペランドが多倍長浮動小数点なら、結果は多倍長浮動小数点です; そうでなければ、もしどれか1つでもオペランドが通常の浮動小数点なら、結果は通常の浮動小数点です; そうでなければオペランドは有理数か整数であり、結果は有理数か整数です。
算術計算は式整理であって評価ではありません。 従って、クォートされた(しかし整理される)式の中で算術計算は実行されます。
算術演算は、
グローバルフラグ listarith
が true
の時
リストに対して要素毎に適用され、
行列に対しては常に要素毎に適用されます。
オペランドの1つがリストか行列であり、もう1つのオペランドが別のタイプの時、
他のオペランドはリストか行列の要素のそれぞれに組み合わされます。
例:
足し算とかけ算はn項可換演算子です。
Maximaは、正準表現を構成するために可換演算子のオペランドを並べ替えます。
それらの名前はそれぞれ "+"
と "*"
です。
(%i1) c + g + d + a + b + e + f; (%o1) g + f + e + d + c + b + a (%i2) [op (%), args (%)]; (%o2) [+, [g, f, e, d, c, b, a]] (%i3) c * g * d * a * b * e * f; (%o3) a b c d e f g (%i4) [op (%), args (%)]; (%o4) [*, [a, b, c, d, e, f, g]] (%i5) apply ("+", [a, 8, x, 2, 9, x, x, a]); (%o5) 3 x + 2 a + 19 (%i6) apply ("*", [a, 8, x, 2, 9, x, x, a]); 2 3 (%o6) 144 a x |
割り算とべき乗は、二項の非可換演算子です。
それらの名前はそれぞれ "/"
と "^"
です。
(%i1) [a / b, a ^ b]; a b (%o1) [-, a ] b (%i2) [map (op, %), map (args, %)]; (%o2) [[/, ^], [[a, b], [a, b]]] (%i3) [apply ("/", [a, b]), apply ("^", [a, b])]; a b (%o3) [-, a ] b |
引き算と割り算は内部的にはそれぞれ、足し算とかけ算を使って表現されます。
(%i1) [inpart (a - b, 0), inpart (a - b, 1), inpart (a - b, 2)]; (%o1) [+, a, - b] (%i2) [inpart (a / b, 0), inpart (a / b, 1), inpart (a / b, 2)]; 1 (%o2) [*, a, -] b |
計算は数リテラルに対して実行されます。 浮動小数点伝搬が適用されます。
(%i1) 17 + b - (1/2)*29 + 11^(2/4); 5 (%o1) b + sqrt(11) + - 2 (%i2) [17 + 29, 17 + 29.0, 17 + 29b0]; (%o2) [46, 46.0, 4.6b1] |
算術計算は式整理であって、評価ではありません。
(%i1) simp : false; (%o1) false (%i2) '(17 + 29*11/7 - 5^3); 29 11 3 (%o2) 17 + ----- - 5 7 (%i3) simp : true; (%o3) true (%i4) '(17 + 29*11/7 - 5^3); 437 (%o4) - --- 7 |
算術計算は(listarith
に依存して)リストや行列に対して要素毎に実行されます。
(%i1) matrix ([a, x], [h, u]) - matrix ([1, 2], [3, 4]); [ a - 1 x - 2 ] (%o1) [ ] [ h - 3 u - 4 ] (%i2) 5 * matrix ([a, x], [h, u]); [ 5 a 5 x ] (%o2) [ ] [ 5 h 5 u ] (%i3) listarith : false; (%o3) false (%i4) [a, c, m, t] / [1, 7, 2, 9]; [a, c, m, t] (%o4) ------------ [1, 7, 2, 9] (%i5) [a, c, m, t] ^ x; x (%o5) [a, c, m, t] (%i6) listarith : true; (%o6) true (%i7) [a, c, m, t] / [1, 7, 2, 9]; c m t (%o7) [a, -, -, -] 7 2 9 (%i8) [a, c, m, t] ^ x; x x x x (%o8) [a , c , m , t ] |
Categories: Operators
べき乗演算子。
Maximaは入力の中で **
を ^
と同じ演算子と認識し、
1次元出力の中では ^
として表示し、
また、2次元出力の中では指数を上付き添字として配置します。
fortran
関数は、入力が **
でも ^
でも
べき乗演算子を **
として表示します。
例:
(%i1) is (a**b = a^b); (%o1) true (%i2) x**y + x^z; z y (%o2) x + x (%i3) string (x**y + x^z); (%o3) x^z+x^y (%i4) fortran (x**y + x^z); x**z+x**y (%o4) done |
Categories: Operators
非可換べき乗演算子。
ちょうど可換なかけ算 *
に通常のべき乗演算子 ^
が対応するように、
^^
は非可換かけ算 .
に対応するべき乗演算子です。
非可換べき乗演算子は、1次元出力では ^^
で表示され、
2次元出力では指数をかっこ < >
で囲まれた上付き添字として置きます。
例:
(%i1) a . a . b . b . b + a * a * a * b * b; 3 2 <2> <3> (%o1) a b + a . b (%i2) string (a . a . b . b . b + a * a * a * b * b); (%o2) a^3*b^2+a^^2 . b^^3 |
Categories: Operators
行列(非可換)かけ算のためのドット演算子。
"."
をこの意味で用いる時、
例えば A . B
のように両側にスペースを置かなければいけません。
これで浮動小数点の小数点と区別します。
Dot
や
dot0nscsimp
,
dot0simp
,
dot1simp
,
dotassoc
,
dotconstrules
,
dotdistrib
,
dotexptsimp
,
dotident
,
dotscrules
.
も参照してください。
Categories: Operators
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シンボル <
<=
>=
>
はそれぞれ、小なり、以下、以上、大なり
を表します。
これらの演算子の名前は、 "<"
、 "<="
、 ">="
、 ">"
です。
それらは関数や演算子の名前が求められるところで使われます。
これらの関係演算子はすべて二項演算子です;
a < b < c
のような構成をMaximaは認識しません。
関数 is
や maybe
、
プログラミング構成子 if
, while
, unless
が
関係式をブーリアン値に評価します。
そうでなければ、関係式はブーリアン値に評価されたり整理されたりしませんが、
関係式の引数は(評価がクォーテーションによって妨げられないかぎり)評価されます。
関係式が true
もしくは false
に評価できない時、
is
や if
の振る舞いはグローバルフラグ prederror
が決定します。
prederror
が true
の時 is
や if
はエラーをトリガーします。
prederror
が false
の時、
is
は unknown
を返し、
if
は部分的に評価された条件式を返します。
maybe
はいつも prederror
が false
であるかのように振る舞い、
while
や unless
はいつも
prederror
が true
であるかのように振る舞います。
関係演算子はリストやほかの集合上で展開されることはありません。
=
や #
、 equal
、 notequal
も参照してください。
例:
いくつかの関数やプログラミング構成子が関係式をブーリアン値に評価します。
(%i1) [x, y, z] : [123, 456, 789]; (%o1) [123, 456, 789] (%i2) is (x < y); (%o2) true (%i3) maybe (y > z); (%o3) false (%i4) if x >= z then 1 else 0; (%o4) 0 (%i5) block ([S], S : 0, for i:1 while i <= 100 do S : S + i, return (S)); (%o5) 5050 |
そうでなければ関係式はブーリアン値に評価されたり整理されたりしませんが、 関係式の引数は評価されます。
(%o1) [123, 456, 789] (%i2) [x < y, y <= z, z >= y, y > z]; (%o2) [123 < 456, 456 <= 789, 789 >= 456, 456 > 789] (%i3) map (is, %); (%o3) [true, true, true, false] |
Categories: Operators
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論理積演算子。
and
は、n項中置演算子です;
オペランドはブーリアン値で、結果もブーリアン値です。
and
は( is
のように)1つ以上のオペランドの評価を強制し、
すべてのオペランドの評価を強制するかもしれません。
オペランドは出現順に評価されます。
and
は結果を決定するのに必要なだけオペランドを評価します。
もし任意のオペランドがfalse
なら、結果はfalse
であり、
ほかのオペランドは評価されません。
グローバルフラグprederror
は、
評価されたオペランドがtrue
かfalse
に決定できない時のand
の振る舞いを決定します。
prederror
がtrue
の時、and
はエラーメッセージを出力します。
そうでなければ、
true
かfalse
に評価されないオペランドを受け付け、
結果はブーリアン式になります。
and
は可換ではありません:
a and b
は、不定のオペランドの扱いのため、b and a
と同値ではないかもしれません。
Categories: Operators
論理否定演算子。
not
は、接頭演算子です;
オペランドはブーリアン値で、結果もブーリアン値です。
or
は( is
のように)オペランドの評価を強制します。
グローバルフラグ prederror
は、
評価されたオペランドが true
か false
に決定できない時の
not
の振る舞いを決定します。
prederror
がtrue
の時、not
はエラーメッセージを出力します。
そうでなければ、true
かfalse
に評価されないオペランドを受け付け、
結果はブーリアン式になります。
Categories: Operators
論理和演算子。
or
は、n項中置演算子です;
オペランドはブーリアン値で、結果もブーリアン値です。
or
は、(is
のように)1以上のオペランドの評価を強制し、
すべてのオペランドの評価を強制するかもしれません。
オペランドは、出現順に評価されます。
and
は、結果を決定するのに必要なだけオペランドを評価します。
もし任意のオペランドがtrue
なら、結果はtrue
であり、
ほかのオペランドは評価されません。
グローバルフラグprederror
は、
評価されたオペランドがtrue
かfalse
に決定できない時のor
の振る舞いを決定します。
prederror
がtrue
の時、or
は、エラーメッセージを出力します。
そうでなければ、true
かfalse
に評価されないオペランドを受け付け、
結果はブーリアン式になります。
or
は可換ではありません:
a or b
は、不定のオペランドの扱いのため、b or a
と同値ではないかもしれません。
Categories: Operators
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構文的等号=
の否定を表します。
述語論理式の評価のルールのため
(特に not expr
は exprの評価を伴うので)、
not a = b
は a # b
ではなく、
is(a # b)
と同値です。
例:
(%i1) a = b; (%o1) a = b (%i2) is (a = b); (%o2) false (%i3) a # b; (%o3) a # b (%i4) not a = b; (%o4) true (%i5) is (a # b); (%o5) true (%i6) is (not a = b); (%o6) true |
Categories: Operators
等式演算子。
式a = b
はそれ自身未評価の等式を表します。
等式は成り立つかもしれませんし、成り立たないかもしれません。
未評価の等式は solve
やalgsys
や他の関数の引数として用いられます。
関数is
は =
をブーリアン値に評価します。
aとbが同一の時、is(a = b)
は
a = b
をtrue
に評価します。
すなわち、aとbが同一のアトムであるか、もしくは、それらはアトムではなく、
それらの演算子が同一で、演算子の引数が同一です。
そうでなければ、is(a = b)
はfalse
に評価されます;
決して unknown
には評価されません。
is(a = b)
がtrue
の時、
aとbは、同値の式と対照的に、構文法的に等しいと言われます。
同値の式は is(equal(a, b))
がtrue
の式です。
式は 同値だが構文法的に等しくないことが起こりえます。
=
の否定は #
で表されます。
=
と同様、式a # b
は、それ自身評価されません。
is(a # b)
は
a # b
を
true
か false
に評価します。
is
に加えて、if
, and
, or
, not
が
=
と #
を
true
か false
に評価します。
述語論理式の評価規則のため
(特に、not expr
はexprの評価を起こすため)、
not a = b
は、a # b
ではなく、
is(a # b)
と同値になります。
rhs
とlhs
はそれぞれ、等式、不等式の右辺と左辺を返します。
例:
式 a = b
はそれ自身未評価の等式であり、
成り立つことも成り立たないこともあります。
(%i1) eq_1 : a * x - 5 * y = 17; (%o1) a x - 5 y = 17 (%i2) eq_2 : b * x + 3 * y = 29; (%o2) 3 y + b x = 29 (%i3) solve ([eq_1, eq_2], [x, y]); 196 29 a - 17 b (%o3) [[x = ---------, y = -----------]] 5 b + 3 a 5 b + 3 a (%i4) subst (%, [eq_1, eq_2]); 196 a 5 (29 a - 17 b) (%o4) [--------- - --------------- = 17, 5 b + 3 a 5 b + 3 a 196 b 3 (29 a - 17 b) --------- + --------------- = 29] 5 b + 3 a 5 b + 3 a (%i5) ratsimp (%); (%o5) [17 = 17, 29 = 29] |
aとbが構文法的に等しい(すなわち、同一の)時
is(a = b)
は
a = b
を true
に評価します。
式は同値だけれども構文法的に等しくないことがありえます。
(%i1) a : (x + 1) * (x - 1); (%o1) (x - 1) (x + 1) (%i2) b : x^2 - 1; 2 (%o2) x - 1 (%i3) [is (a = b), is (a # b)]; (%o3) [false, true] (%i4) [is (equal (a, b)), is (notequal (a, b))]; (%o4) [true, false] |
いくつかの演算子は =
と #
を
true
か false
に評価します。
(%i1) if expand ((x + y)^2) = x^2 + 2 * x * y + y^2 then FOO else BAR; (%o1) FOO (%i2) eq_3 : 2 * x = 3 * x; (%o2) 2 x = 3 x (%i3) eq_4 : exp (2) = %e^2; 2 2 (%o3) %e = %e (%i4) [eq_3 and eq_4, eq_3 or eq_4, not eq_3]; (%o4) [false, true, true] |
not expr
はexprの評価をするので、
not a = b
は is(a # b)
と同値です。
(%i1) [2 * x # 3 * x, not (2 * x = 3 * x)]; (%o1) [2 x # 3 x, true] (%i2) is (2 * x # 3 * x); (%o2) true |
Categories: Operators
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割り当て演算子。
左辺が(添字のない)単純変数の時、 :
は右辺を評価しその値を左辺に関連づけます。
左辺がリストや行列、宣言されたMaxima配列、Lisp配列の添字指定された要素の時、 右辺がその要素に割り当てられます。 添字は存在している要素を示していなければなりません; 先に列挙した対象は存在していない要素を名付けることで拡張することはできません。
左辺が未宣言のMaxima配列の添字指定された要素の時、 もし既に存在しているなら右辺はその要素に割り当てられ、 もしまだ存在していなければ新しい要素が確保されます。
左辺が単純変数や添字あり変数のリストの時、 右辺はリストに評価されなければなりません。 そして右辺の要素が左辺の要素に平行に割り当てられます。
kill
やremvalue
も参照してください。
それらは左辺とその値の関連を取り消します。
例:
単純変数への割り当て
(%i1) a; (%o1) a (%i2) a : 123; (%o2) 123 (%i3) a; (%o3) 123 |
リストの要素への割り当て
(%i1) b : [1, 2, 3]; (%o1) [1, 2, 3] (%i2) b[3] : 456; (%o2) 456 (%i3) b; (%o3) [1, 2, 456] |
割り当ては未宣言配列を生成する。
(%i1) c[99] : 789; (%o1) 789 (%i2) c[99]; (%o2) 789 (%i3) c; (%o3) c (%i4) arrayinfo (c); (%o4) [hashed, 1, [99]] (%i5) listarray (c); (%o5) [789] |
多重割り当て
(%i1) [a, b, c] : [45, 67, 89]; (%o1) [45, 67, 89] (%i2) a; (%o2) 45 (%i3) b; (%o3) 67 (%i4) c; (%o4) 89 |
多重割り当ては平行に実行されます。
この例ではa
とb
の値が置換されます。
(%i1) [a, b] : [33, 55]; (%o1) [33, 55] (%i2) [a, b] : [b, a]; (%o2) [55, 33] (%i3) a; (%o3) 55 (%i4) b; (%o4) 33 |
Categories: Evaluation · Operators
割り当て演算子。
::
は、右辺はもちろん左辺も評価することを除いて :
と同じです。
例:
(%i1) x : 'foo; (%o1) foo (%i2) x :: 123; (%o2) 123 (%i3) foo; (%o3) 123 (%i4) x : '[a, b, c]; (%o4) [a, b, c] (%i5) x :: [11, 22, 33]; (%o5) [11, 22, 33] (%i6) a; (%o6) 11 (%i7) b; (%o7) 22 (%i8) c; (%o8) 33 |
Categories: Evaluation · Operators
マクロ関数定義の演算子。
::=
は、引数をクォートする関数(歴史的理由によりマクロと呼ばれる)を定義します。
そして、それが返す式(マクロ展開と呼ばれる)はマクロが呼ばれた文脈の中で評価されます。
それ以外はマクロ関数は通常の関数と同じです。
macroexpand
は(評価せずに)マクロ展開を返します。
foo
がマクロ関数の時、
macroexpand (foo (x))
に続けて ``%
を実行すると、
それは foo (x)
と同値です。
::=
は新しいマクロ関数の名前をグローバルリスト macros
に追加します。
kill
や remove
, remfunction
はマクロ関数定義をアンバインドし、
macros
から名前を削除します。
fundef
や dispfun
はそれぞれマクロ関数定義を返し、
それをラベルに割り当てます。
評価対象となる式を構成するために、
マクロ関数は一般的にbuildq
, splice
式を含みます。
例
マクロ関数は引数をクォートします。
だから、メッセージ(1)は y - z
の値ではなく、 y - z
を示します。
マクロ展開(クォートされた式 '(print ("(2) x is equal to", x)
)は、
マクロが呼ばれた文脈(表示メッセージ(2))の中で評価されます。
(%i1) x: %pi$ (%i2) y: 1234$ (%i3) z: 1729 * w$ (%i4) printq1 (x) ::= block (print ("(1) x is equal to", x), '(print ("(2) x is equal to", x)))$ (%i5) printq1 (y - z); (1) x is equal to y - z (2) x is equal to %pi (%o5) %pi |
通常の関数は引数を評価します。だから、メッセージ(1)は y - z
の値を示します。
戻り値は評価されず、従って、メッセージ(2)は ``%
で陽に評価されるまで出力されません。
(%i1) x: %pi$ (%i2) y: 1234$ (%i3) z: 1729 * w$ (%i4) printe1 (x) := block (print ("(1) x is equal to", x), '(print ("(2) x is equal to", x)))$ (%i5) printe1 (y - z); (1) x is equal to 1234 - 1729 w (%o5) print((2) x is equal to, x) (%i6) ''%; (2) x is equal to %pi (%o6) %pi |
macroexpand
はマクロ展開を返します。
foo
がマクロ関数の時、
macroexpand (foo (x))
の後 ``%
を実行すると、foo (x)
と同値です。
(%i1) x: %pi$ (%i2) y: 1234$ (%i3) z: 1729 * w$ (%i4) g (x) ::= buildq ([x], print ("x is equal to", x))$ (%i5) macroexpand (g (y - z)); (%o5) print(x is equal to, y - z) (%i6) ''%; x is equal to 1234 - 1729 w (%o6) 1234 - 1729 w (%i7) g (y - z); x is equal to 1234 - 1729 w (%o7) 1234 - 1729 w |
Categories: Function definition · Operators
関数定義の演算子。
f(x_1, .., x_n) := expr
は、
引数がx_1, ..., x_nで関数本体がexprの、fという名前の関数を定義します。
:=
は(クォートクォート``
で陽に評価されない限り)関数本体は評価しません。
関数本体は関数がコールされる度に評価されます。
f[x_1, ..., x_n] := expr
は配列関数と呼ばれるものを定義します。
その関数本体はそれぞれ別個の引数に関して一度だけ評価されます。
そして引数が再度それらの値をとる時にはいつでも関数本体は評価されることなく値が返されます。
(この種の関数は一般に「メモ化関数」として知られています。)
f[x_1, ..., x_n](y_1, ..., y_m) := expr
は配列関数の特殊ケースです。
f[x_1, ..., x_n]
は、引数y_1, ..., y_m
を伴ったラムダ式を返す配列関数です。
関数本体は x_1, ..., x_n
のそれぞれ別個の値に関して一度だけ評価されて、
ラムダ式の本体はその値です。
最後の引数x_nが要素1つのリストの時、:=
で定義された関数は可変の数の引数をとります。
実際の引数は、形式的な引数x_1, …, x_(n - 1)に一対一に割り当てられ、
さらに引数があれば、x_nにリストとして割り当てられます。
関数定義すべては、同じ名前空間を使います;
別の関数g
の中で関数f
を定義することは、f
のスコープをg
に限定しません。
しかし、local(f)
は、関数f
の定義をlocal
が現れたブロックや他の合成式内に限定します。
もしある形式引数x_kがクォートされたシンボルなら、:=
で定義された関数は対応する実際の引数を評価しません。
それ以外の場合、実際の引数はすべて評価されます。
例:
:=
は(クォートクォートで陽に評価されない限り)関数本体を評価しません。
(%i1) expr : cos(y) - sin(x); (%o1) cos(y) - sin(x) (%i2) F1 (x, y) := expr; (%o2) F1(x, y) := expr (%i3) F1 (a, b); (%o3) cos(y) - sin(x) (%i4) F2 (x, y) := ''expr; (%o4) F2(x, y) := cos(y) - sin(x) (%i5) F2 (a, b); (%o5) cos(b) - sin(a) |
f(x_1, ..., x_n) := ...
は通常の関数を定義します。
(%i1) G1(x, y) := (print ("Evaluating G1 for x=", x, "and y=", y), x.y - y.x); (%o1) G1(x, y) := (print("Evaluating G1 for x=", x, "and y=", y), x . y - y . x) (%i2) G1([1, a], [2, b]); Evaluating G1 for x= [1, a] and y= [2, b] (%o2) 0 (%i3) G1([1, a], [2, b]); Evaluating G1 for x= [1, a] and y= [2, b] (%o3) 0 |
f[x_1, ..., x_n] := ...
は配列関数を定義します。
(%i1) G2[a] := (print ("Evaluating G2 for a=", a), a^2); 2 (%o1) G2 := (print("Evaluating G2 for a=", a), a ) a (%i2) G2[1234]; Evaluating G2 for a= 1234 (%o2) 1522756 (%i3) G2[1234]; (%o3) 1522756 (%i4) G2[2345]; Evaluating G2 for a= 2345 (%o4) 5499025 (%i5) arrayinfo (G2); (%o5) [hashed, 1, [1234], [2345]] (%i6) listarray (G2); (%o6) [1522756, 5499025] |
f[x_1, ..., x_n](y_1, ..., y_m) := expr
は配列関数の特殊ケースです。
(%i1) G3[n](x) := (print ("Evaluating G3 for n=", n), diff (sin(x)^2, x, n)); (%o1) G3 (x) := (print("Evaluating G3 for n=", n), n 2 diff(sin (x), x, n)) (%i2) G3[2]; Evaluating G3 for n= 2 2 2 (%o2) lambda([x], 2 cos (x) - 2 sin (x)) (%i3) G3[2]; 2 2 (%o3) lambda([x], 2 cos (x) - 2 sin (x)) (%i4) G3[2](1); 2 2 (%o4) 2 cos (1) - 2 sin (1) (%i5) arrayinfo (G3); (%o5) [hashed, 1, [2]] (%i6) listarray (G3); 2 2 (%o6) [lambda([x], 2 cos (x) - 2 sin (x))] |
最後の引数x_nが要素1つのリストの時、
:=
で定義された関数は可変の数の引数を取ります。
(%i1) H ([L]) := apply ("+", L); (%o1) H([L]) := apply("+", L) (%i2) H (a, b, c); (%o2) c + b + a |
local
はローカル関数定義を可能にします。
(%i1) foo (x) := 1 - x; (%o1) foo(x) := 1 - x (%i2) foo (100); (%o2) - 99 (%i3) block (local (foo), foo (x) := 2 * x, foo (100)); (%o3) 200 (%i4) foo (100); (%o4) - 99 |
Categories: Function definition · Operators
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opを中置演算子に宣言します。
中置演算子は2つの引数の関数で、引数の間に関数名が来ます。
例えば、引き算演算子-
は中置演算子です。
infix (op)
は、デフォルトの結合力(左右両方とも180)と品詞
(左右両方ともany
)に等しい)でopを中置演算子に宣言します。
infix (op, lbp, rbp)
は、
記述された左右の結合力
とデフォルトの品詞(左右両方ともany
)に等しい)で、
opを中置演算子に宣言します。
infix (op, lbp, rbp, lpos, rpos, pos)
は、
記述された左右の結合力と、
左オペランド、右オペランド、演算子結果それぞれについて、
品詞をlpos, rpos, posに設定して、
opを中置演算子に宣言します。
(演算子宣言に関係して)「品詞」は、式のタイプを意味します。
3つのタイプが認識されます; expr
, clause
, any
。それぞれは、
代数式、ブーリアン式、任意の種類の式を示します。
Maximaは、宣言された品詞を実際の式に比較することで、
いくつかの構文法エラーを検出します。
他の演算子に関するopの優先順位は、問題となっている演算子の左右結合力から演繹されます。 もしopの左右結合力のどちらもある他の演算子の左右結合力より大きいなら、 opは、他の演算子より高い優先順位をとります。 もし結合力がどちらも大きくも、どちらも小さくもなければ、 あるもっと複雑な関係が成り立ちます。
opの結合性は結合力に依存します。 より大きな左結合力(lbp)は、opのインスタンスが 式の中で左にある他の演算子の前に評価されることを示し、 より大きな右結合力(rbp)は、opのインスタンスが 式の中で右にある他の演算子の前に評価されることを示します。 このように、より大きなlbpはopを右結合にし、 より大きなrbpはopを左結合にします。 もしlbpがrbpと等しいなら、 opは左結合です。
Syntax
も参照してください。
例:
もしop左右結合力それぞれが、他の演算子のそれより大きいなら、 opは他の演算子より高い優先順位をとります。
(%i1) :lisp (get '$+ 'lbp) 100 (%i1) :lisp (get '$+ 'rbp) 100 (%i1) infix ("##", 101, 101); (%o1) ## (%i2) "##"(a, b) := sconcat("(", a, ",", b, ")"); (%o2) (a ## b) := sconcat("(", a, ",", b, ")") (%i3) 1 + a ## b + 2; (%o3) (a,b) + 3 (%i4) infix ("##", 99, 99); (%o4) ## (%i5) 1 + a ## b + 2; (%o5) (a+1,b+2) |
より大きなlbpはopを右結合にし、 より大きなrbpはopを左結合にします。
(%i1) infix ("##", 100, 99); (%o1) ## (%i2) "##"(a, b) := sconcat("(", a, ",", b, ")")$ (%i3) foo ## bar ## baz; (%o3) (foo,(bar,baz)) (%i4) infix ("##", 100, 101); (%o4) ## (%i5) foo ## bar ## baz; (%o5) ((foo,bar),baz) |
Maximaは、宣言された品詞を実際の式と比較することで、 いくつかの構文法エラーを検出します。
(%i1) infix ("##", 100, 99, expr, expr, expr); (%o1) ## (%i2) if x ## y then 1 else 0; Incorrect syntax: Found algebraic expression where logical expression expected if x ## y then ^ (%i2) infix ("##", 100, 99, expr, expr, clause); (%o2) ## (%i3) if x ## y then 1 else 0; (%o3) if x ## y then 1 else 0 |
Categories: Operators · Declarations and inferences · Syntax
左と右の区切り記号ldelimiterとrdelimiterを持つ matchfix演算子を宣言します 区切り記号は文字列として指定されます。
"matchfix"演算子は、
任意の数の引数の関数で、引数は左と右の区切り記号をマッチする間で現れます。
パーサがオペランドや他の式や演算子から区切り記号を区別できる限り
区切り記号は任意の文字列を取り得ます。
実際には、これは、%
, ,
, $
, ;
のような
パースできない区切り記号を除外し、空白を持つ区切り記号を分離することを要求するかもしれません。
右区切り記号は、左区切り記号と同じかもしれませんし、違うかもしれません。
左区切り記号は、たった1つの右区切り記号と関連づけられることができます; 2つの異なるmatchfix演算子は同じ左区切り記号を持つことはできません。
存在する演算子は、
他のプロパティを変えることなく、
matchfix演算子として再宣言することができます。
特に、足し算+
のような組み込み演算子が
matchfixに宣言されることが可能ですが、
演算子関数は組み込み演算子に関して定義できません。
コマンドmatchfix (ldelimiter, rdelimiter, arg_pos,
pos)
は、
引数品詞arg_posと結果品詞pos、区切り記号
ldelimiterとrdelimiterを宣言します。
演算子宣言に関して、「品詞」は式のタイプを意味します。
3つのタイプが認識されます:
それぞれ、代数式、ブーリアン式、任意の種類の式を示す、
expr
, clause
, any
。
Maximaは、
宣言された品詞を実際の式と比較することで、
いくつかの構文法エラーを検知します。
matchfix演算を実行する関数は通常のユーザー定義関数です。
演算子関数は、
関数定義演算子:=
やdefine
を使って
普通の方法で定義されます。
引数は、区切り記号の間に書かれるか、
クォートされた文字列としての左区切り記号と括弧の中で続く引数を使って書かれます。
dispfun (ldelimiter)
は関数定義を表示します。
唯一の組み込みmatchfix演算子はリスト構成子[ ]
です。
括弧( )
とダブルクォート" "
はmatchfix演算子のように振る舞いますが、
Maximaパーサによってそのようには扱われません。
matchfix
は引数を評価します。
matchfix
は最初の引数ldelimiterを返します。
例:
区切り記号はほとんど任意の文字列を取り得ます。
(%i1) matchfix ("@@", "~"); (%o1) @@ (%i2) @@ a, b, c ~; (%o2) @@a, b, c~ (%i3) matchfix (">>", "<<"); (%o3) >> (%i4) >> a, b, c <<; (%o4) >>a, b, c<< (%i5) matchfix ("foo", "oof"); (%o5) foo (%i6) foo a, b, c oof; (%o6) fooa, b, coof (%i7) >> w + foo x, y oof + z << / @@ p, q ~; >>z + foox, yoof + w<< (%o7) ---------------------- @@p, q~ |
Matchfix演算子は通常のユーザー定義関数です。
(%i1) matchfix ("!-", "-!"); (%o1) "!-" (%i2) !- x, y -! := x/y - y/x; x y (%o2) !-x, y-! := - - - y x (%i3) define (!-x, y-!, x/y - y/x); x y (%o3) !-x, y-! := - - - y x (%i4) define ("!-" (x, y), x/y - y/x); x y (%o4) !-x, y-! := - - - y x (%i5) dispfun ("!-"); x y (%t5) !-x, y-! := - - - y x (%o5) done (%i6) !-3, 5-!; 16 (%o6) - -- 15 (%i7) "!-" (3, 5); 16 (%o7) - -- 15 |
nary
演算子は
任意の数の引数の関数を示すのに使われます。
引数それぞれは、例えば、A+BやA+B+Cように演算子の出現で分離されます。
nary("x")
関数は
x
を nary
演算子に宣言する構文拡張関数です。
関数は nary
であると宣言されるかもしれません。
もし declare(j,nary);
が実行されたら、
これは整理器に
例えば、j(j(a,b),j(c,d))
を j(a, b, c, d)
に整理するよう指示します。
Introduction to operatorsも参照してください。
nofix
演算子は引数のない関数を示すのに使われます。
コマンドにそんな演算子が存在すると、
対応する関数が評価されるだけです。
例えば、Maximaブレイクから抜けるために"exit;"とタイプする時、
"exit"はnofix
演算子と似たように振る舞います。
関数 nofix("x")
は
x
を nofix
演算子に宣言する構文拡張関数です。
Introduction to operatorsも参照してください。
prefix
変種のようなpostfix
演算子は引数一つの関数を示しますが、
この場合、例えば3!のように、入力文字列の中で引数が演算子に先行します。
postfix("x")
関数は x
をpostfix
演算子に宣言する構文拡張関数です。
Introduction to operatorsも参照してください。
prefix
演算子は引数一つの関数であり、
その引数は演算子のすぐ後ろに置かれます。
prefix("x")
は x
をprefix
演算子に宣言する構文拡張関数です。
Introduction to operatorsも参照してください。
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8.1 Functions and Variables for Evaluation |
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シングルクォート演算子 '
は評価を抑制します。
シンボルにシングルクォートを用いるとシンボルが評価されません。
関数コールにシングルクォートを用いると、 関数の引数は(抑制されない限り)評価されますが、関数コールは評価されません。 結果は関数コールの名詞形です。
括弧でくくられた式にシングルクォートを用いると、
式の中のすべてのシンボルと関数コールは評価されません。
例えば、 '(f(x))
は式 f(x)
を評価しないことを意味します。
'f(x)
(f(x)
ではなく f
へ適用されたシングルクォート)は
[x]
に適用された f
の名詞形を返します。
シングルクォートは式整理を抑制しません。
グローバルフラグ noundisp
が true
の時
名詞はシングルクォート付きで表示されます。
このスイッチは関数定義を表示するときには、常にtrue
です。
例:
シンボルにシングルクォートを用いるとシンボルが評価されません。
(%i1) aa: 1024; (%o1) 1024 (%i2) aa^2; (%o2) 1048576 (%i3) 'aa^2; 2 (%o3) aa (%i4) ''%; (%o4) 1048576 |
関数コールにシングルクォートを用いると、関数の引数は評価されますが、 関数コールが評価されません。 結果は関数コールの名詞形です。
(%i1) x0: 5; (%o1) 5 (%i2) x1: 7; (%o2) 7 (%i3) integrate (x^2, x, x0, x1); 218 (%o3) --- 3 (%i4) 'integrate (x^2, x, x0, x1); 7 / [ 2 (%o4) I x dx ] / 5 (%i5) %, nouns; 218 (%o5) --- 3 |
括弧でくくられた式にシングルクォートを用いると、式の中のすべてのシンボルと関数コールは評価されません。
(%i1) aa: 1024; (%o1) 1024 (%i2) bb: 19; (%o2) 19 (%i3) sqrt(aa) + bb; (%o3) 51 (%i4) '(sqrt(aa) + bb); (%o4) bb + sqrt(aa) (%i5) ''%; (%o5) 51 |
シングルクォートは式整理を抑制しません。
(%i1) sin (17 * %pi) + cos (17 * %pi); (%o1) - 1 (%i2) '(sin (17 * %pi) + cos (17 * %pi)); (%o2) - 1 |
Maximaは組み込み数学関数による浮動小数点演算を整理とみなします。
(%i1) sin(1.0); (%o1) .8414709848078965 (%i2) '(sin(1.0)); (%o2) .8414709848078965 |
グローバルフラグ noundisp
が true
の時、
シングルクオートで名詞を表示します。
(%i1) x:%pi; (%o1) %pi (%i2) bfloat(x); (%o2) 3.141592653589793b0 (%i3) sin(x); (%o3) 0 (%i4) noundisp; (%o4) false (%i5) 'bfloat(x); (%o5) bfloat(%pi) (%i6) bfloat('x); (%o6) x (%i7) 'sin(x); (%o7) 0 (%i8) sin('x); (%o8) sin(x) (%i9) noundisp : not noundisp; (%o9) true (%i10) 'bfloat(x); (%o10) 'bfloat(%pi) (%i11) bfloat('x); (%o11) x (%i12) 'sin(x); (%o12) 0 (%i13) sin('x); (%o13) sin(x) (%i14) |
Categories: Evaluation · Operators
クォートクォート演算子''
(シングルクォートマーク2つ)は
入力式の中の評価を部分修正します。
一般式 exprにクォートクォートを用いると 入力式の中の exprに exprの値を代入します。
式の演算子にクォートクォートを用いると (もし動詞でないなら)演算子は名詞から動詞に変わります。
クォートクォート演算子は入力パーサが適用します;
クォートクォート演算子はパースされた入力式の一部としては格納されません。
クォートクォート演算子はパースされるといつもすぐに適用され、クォートできません。
このように、関数定義やラムダ式、シングルクォート'
でクォートされた式の中のように通常評価が抑制される時も、
クォートクォートがあると評価を実行します。
ev
とシングルクォート演算子 '
、 nouns
も参照ください。
例:
一般式 exprにクォートクォートを用いると入力式の中の exprに exprの値を代入します。
(%i1) expand ((a + b)^3); 3 2 2 3 (%o1) b + 3 a b + 3 a b + a (%i2) [_, ''_]; 3 3 2 2 3 (%o2) [expand((b + a) ), b + 3 a b + 3 a b + a ] (%i3) [%i1, ''%i1]; 3 3 2 2 3 (%o3) [expand((b + a) ), b + 3 a b + 3 a b + a ] (%i4) [aa : cc, bb : dd, cc : 17, dd : 29]; (%o4) [cc, dd, 17, 29] (%i5) foo_1 (x) := aa - bb * x; (%o5) foo_1(x) := aa - bb x (%i6) foo_1 (10); (%o6) cc - 10 dd (%i7) ''%; (%o7) - 273 (%i8) ''(foo_1 (10)); (%o8) - 273 (%i9) foo_2 (x) := ''aa - ''bb * x; (%o9) foo_2(x) := cc - dd x (%i10) foo_2 (10); (%o10) - 273 (%i11) [x0 : x1, x1 : x2, x2 : x3]; (%o11) [x1, x2, x3] (%i12) x0; (%o12) x1 (%i13) ''x0; (%o13) x2 (%i14) '' ''x0; (%o14) x3 |
式の演算子にクォートクォートを用いると (もし動詞でないなら)演算子は名詞から動詞に変わります。
(%i1) declare (foo, noun); (%o1) done (%i2) foo (x) := x - 1729; (%o2) ''foo(x) := x - 1729 (%i3) foo (100); (%o3) foo(100) (%i4) ''foo (100); (%o4) - 1629 |
クォートクォート演算子は入力パーサが適用します; クォートクォート演算子はパースされた入力式の一部としては格納されません。
(%i1) [aa : bb, cc : dd, bb : 1234, dd : 5678]; (%o1) [bb, dd, 1234, 5678] (%i2) aa + cc; (%o2) dd + bb (%i3) display (_, op (_), args (_)); _ = cc + aa op(cc + aa) = + args(cc + aa) = [cc, aa] (%o3) done (%i4) ''(aa + cc); (%o4) 6912 (%i5) display (_, op (_), args (_)); _ = dd + bb op(dd + bb) = + args(dd + bb) = [dd, bb] (%o5) done |
関数定義やラムダ式、シングルクォート'
でクォートされた式の中のように
通常評価が抑制される時も、
クォートクォートがあると評価を実行します。
(%i1) foo_1a (x) := ''(integrate (log (x), x)); (%o1) foo_1a(x) := x log(x) - x (%i2) foo_1b (x) := integrate (log (x), x); (%o2) foo_1b(x) := integrate(log(x), x) (%i3) dispfun (foo_1a, foo_1b); (%t3) foo_1a(x) := x log(x) - x (%t4) foo_1b(x) := integrate(log(x), x) (%o4) [%t3, %t4] (%i5) integrate (log (x), x); (%o5) x log(x) - x (%i6) foo_2a (x) := ''%; (%o6) foo_2a(x) := x log(x) - x (%i7) foo_2b (x) := %; (%o7) foo_2b(x) := % (%i8) dispfun (foo_2a, foo_2b); (%t8) foo_2a(x) := x log(x) - x (%t9) foo_2b(x) := % (%o9) [%t7, %t8] (%i10) F : lambda ([u], diff (sin (u), u)); (%o10) lambda([u], diff(sin(u), u)) (%i11) G : lambda ([u], ''(diff (sin (u), u))); (%o11) lambda([u], cos(u)) (%i12) '(sum (a[k], k, 1, 3) + sum (b[k], k, 1, 3)); (%o12) sum(b , k, 1, 3) + sum(a , k, 1, 3) k k (%i13) '(''(sum (a[k], k, 1, 3)) + ''(sum (b[k], k, 1, 3))); (%o13) b + a + b + a + b + a 3 3 2 2 1 1 |
Categories: Evaluation · Operators
引数arg_1, …, arg_nで指定された環境下で 式exprを評価します。 引数はスイッチ(ブーリアンフラグ)だったり、割り当てだったり、 等式だったり、関数だったりします。 evは評価の結果(別の式)を返します。
評価は以下のようにステップを追って実行されます。
simp
を引数に指定するとexprを整理します。false
なら整理を抑制するスイッチsimp
の設定に関わらずです。
noeval
を引数に指定するとev
の評価フェイズを抑制します。
(以下のステップ(4)を参照してください。)
これは、他のスイッチとの連携時や、exprを再評価せずに再整理をさせる時に役に立ちます。
nouns
を引数に指定するとexprの中の名詞形式
(典型的には、'integrate
や'diff
のような未評価関数)を評価します。
expand
を引数に指定すると展開します。
expand (m, n)
を引数に指定すると、
maxposex
とmaxnegex
の値をそれぞれmとnに設定して、展開します。
detout
を引数に指定すると、exprの中で計算されるどんな逆行列も、逆行列の外側に行列式を保つようにします。
diff
を引数に指定するとexprの中のすべての微分を実行します。
derivlist (x, y, z, ...)
を引数に指定すると指定された変数に関する微分のみを実行します。
risch
を引数に指定すると
exprの中の積分をRischアルゴリズムを使って評価します。
risch
を参照してください。
特殊なシンボルnouns
を使った時には標準の積分ルーチンが呼び出されます。
float
を引数に指定すると非整数有理数を浮動小数点に変換します。
numer
を引数に指定すると数値引数が指定された(指数関数を含む)いくつかの数学関数を浮動小数点に評価します。
また、exprの中の numerval宣言された変数は、宣言された値に置き換えられます。
また、float
スイッチをオンにします。
pred
を引数に指定すると述語(true
もしくはfalse
に評価される式)を評価します。
eval
を引数に指定するとexprの特別な後評価をします。(ステップ(5)を参照。)
eval
は複数回起こるかもしれません。eval
のそれぞれのインスタンスのために、式は再評価されます。
evflag
を参照)として宣言されたアトムA
を引数に指定すると、
exprの評価の最中、A
がtrue
にバインドされます。
V: expression
(もしくは代わりにV=expression
)を引数に指定すると、
exprの評価の最中、V
がexpression
の値にバインドされます。
もしV
がMaximaオプションなら、exprの評価の最中、V
の値にexpression
が使われることに注意してください。
もしev
の複数の引数がこのタイプの場合、並列してバインドされます。
もしV
が非アトムの式なら、バインドではなく、代入が実行されます。
F
が評価関数(evfun
参照)として宣言されている場合、
F
を引数に指定すると F
が exprに適用されます。
sum
)でも引数に指定すると、
exprの中にそれらの名前が現れた時それらが動詞であるかのように評価します。
F(x)
としましょう)を、
exprの今回の評価の目的のため、
F(X) := expression
をev
の引数に与えて、局所的に定義することができます。
ev
に与えられた追加の引数であるかのように扱います。
これにより、 solve
が返すような、与えられた等式のリスト
(例えば、 [X=1,Y=A**2]
)や
等式の名前のリスト(例えば、 [%t1, %t2]
。ここで %t1
, %t2
は等式)が使えます。
ev
の引数は代入等式と評価関数以外はどんな順序で与えてもかまいません。
代入等式は左から右へ順に扱われ、
評価関数は、例えば、 ev (expr, ratsimp, realpart)
は
realpart (ratsimp (expr))
と扱われるように合成されます。
simp
, numer
, float
スイッチは、ブロックの中でローカルにも、
またMaximaの中でグローバルにも設定でき、その場合リセットされるまで効果を保ちます。
numer
と float
スイッチがともに true
でない場合、
もし exprが標準有理式(CRE)なら ev
が返す式もまたCREです。
%i2
のように) %
だったりするので、
その場合,このステップは単にラベルされた式を取り出し、
ev
はその式に対して機能することになります。
noeval
が指定されていない限り)結果の式は再評価され
引数に従って整理されます。
exprの中のどんな関数コールもその中の変数が評価された後実行されること、
ev(F(x))
は F(ev(x))
のように振る舞うことに注意してください。
eval
のそれぞれのインスタンスのために
step (3)(4)を繰り返します。
例:
(%i1) sin(x) + cos(y) + (w+1)^2 + 'diff (sin(w), w); d 2 (%o1) cos(y) + sin(x) + -- (sin(w)) + (w + 1) dw (%i2) ev (%, numer, expand, diff, x=2, y=1); 2 (%o2) cos(w) + w + 2 w + cos(1) + 2.449599732693821 |
ev
のために代わりのトップレベルの文法が提供されています。
それによってev()
なしに引数をタイプして入力するだけでよくなります。
すなわち、単に以下のように書けます。
expr, arg_1, ..., arg_n |
これは、例えば、関数やブロックの中など、他の式の一部としては許されません。
以下の例では並列のバインドプロセスに注意してください。
(%i3) programmode: false; (%o3) false (%i4) x+y, x: a+y, y: 2; (%o4) y + a + 2 (%i5) 2*x - 3*y = 3$ (%i6) -3*x + 2*y = -4$ (%i7) solve ([%o5, %o6]); Solution 1 (%t7) y = - - 5 6 (%t8) x = - 5 (%o8) [[%t7, %t8]] (%i8) %o6, %o8; (%o8) - 4 = - 4 (%i9) x + 1/x > gamma (1/2); 1 (%o9) x + - > sqrt(%pi) x (%i10) %, numer, x=1/2; (%o10) 2.5 > 1.772453850905516 (%i11) %, pred; (%o11) true |
Categories: Evaluation
ev (expr)
のコールの引数として
eval
は
exprの追加の評価をもたらします。
ev
を参照してください。
例:
(%i1) [a:b,b:c,c:d,d:e]; (%o1) [b, c, d, e] (%i2) a; (%o2) b (%i3) ev(a); (%o3) c (%i4) ev(a),eval; (%o4) e (%i5) a,eval,eval; (%o5) e |
Categories: Evaluation flags
シンボルx
がevflag
プロパティを持つ時、
式ev(expr, x)
や対話プロンプトでのexpr, x
は
ev(expr, x = true)
と同値です。
すなわち、exprが評価される間、xはtrue
にバインドされます。
式declare(x, evflag)
は、変数xにevflag
プロパティを与えます。
デフォルトでevflag
プロパティを持つフラグは以下の通りです:
algebraic cauchysum demoivre dotscrules %emode %enumer exponentialize exptisolate factorflag float halfangles infeval isolate_wrt_times keepfloat letrat listarith logabs logarc logexpand lognegint m1pbranch numer_pbranch programmode radexpand ratalgdenom ratfac ratmx ratsimpexpons simp simpproduct simpsum sumexpand trigexpand
例:
(%i1) sin (1/2); 1 (%o1) sin(-) 2 (%i2) sin (1/2), float; (%o2) 0.479425538604203 (%i3) sin (1/2), float=true; (%o3) 0.479425538604203 (%i4) simp : false; (%o4) false (%i5) 1 + 1; (%o5) 1 + 1 (%i6) 1 + 1, simp; (%o6) 2 (%i7) simp : true; (%o7) true (%i8) sum (1/k^2, k, 1, inf); inf ==== \ 1 (%o8) > -- / 2 ==== k k = 1 (%i9) sum (1/k^2, k, 1, inf), simpsum; 2 %pi (%o9) ---- 6 (%i10) declare (aa, evflag); (%o10) done (%i11) if aa = true then YES else NO; (%o11) NO (%i12) if aa = true then YES else NO, aa; (%o12) YES |
Categories: Evaluation flags · Simplification flags and variables
関数 Fが evfun
プロパティを持つ時、
式 ev(expr, F)
や(対話プロンプトでの)
expr, F
は F(ev(expr))
と同値です。
もし2つ以上の evfun
関数 F, Gなどが指定されたなら
関数は指定された順に適用されます。
式 declare(F, evfun)
は関数 Fに evfun
プロパティを与えます。
デフォルトで evfun
プロパティを持つ関数は以下の通りです:
bfloat factor fullratsimp logcontract polarform radcan ratexpand ratsimp rectform rootscontract trigexpand trigreduce
例:
(%i1) x^3 - 1; 3 (%o1) x - 1 (%i2) x^3 - 1, factor; 2 (%o2) (x - 1) (x + x + 1) (%i3) factor (x^3 - 1); 2 (%o3) (x - 1) (x + x + 1) (%i4) cos(4 * x) / sin(x)^4; cos(4 x) (%o4) -------- 4 sin (x) (%i5) cos(4 * x) / sin(x)^4, trigexpand; 4 2 2 4 sin (x) - 6 cos (x) sin (x) + cos (x) (%o5) ------------------------------------- 4 sin (x) (%i6) cos(4 * x) / sin(x)^4, trigexpand, ratexpand; 2 4 6 cos (x) cos (x) (%o6) - --------- + ------- + 1 2 4 sin (x) sin (x) (%i7) ratexpand (trigexpand (cos(4 * x) / sin(x)^4)); 2 4 6 cos (x) cos (x) (%o7) - --------- + ------- + 1 2 4 sin (x) sin (x) (%i8) declare ([F, G], evfun); (%o8) done (%i9) (aa : bb, bb : cc, cc : dd); (%o9) dd (%i10) aa; (%o10) bb (%i11) aa, F; (%o11) F(cc) (%i12) F (aa); (%o12) F(bb) (%i13) F (ev (aa)); (%o13) F(cc) (%i14) aa, F, G; (%o14) G(F(cc)) (%i15) G (F (ev (aa))); (%o15) G(F(cc)) |
Categories: Evaluation flags
「無限評価」モードにします。
ev
は値が変わらなくなるまで式を繰り返し評価します。
このモードで変数 (X
とします)が評価されることを避けるには、単に
X='X
を ev
の引数として含めます。
ev (X, X=X+1, infeval)
のような式はもちろん、無限ループを引き起こします。
Categories: Evaluation flags
noeval
は ev
の評価フェイズを抑制します。
これは、他のスイッチと連携したり、
式を再評価することなしに再整理したりするのに役に立ちます。
Categories: Evaluation flags
nouns
は evflag
の1つです。
ev
コマンドのオプションとして使われる時、
nouns
は式の中に現れる「名詞」形すべてを「動詞」に ev
します。
すなわち、それらを評価します。
noun
, nounify
, verb
, verbify
も参照してください。
Categories: Evaluation flags · Nouns and verbs
ev (expr)
のコールでの引数として、
pred
は
述語論理 (true
または false
に評価される式)を評価するようにします。
ev
を参照してください。
例:
(%i1) 1<2; (%o1) 1 < 2 (%i2) 1<2,pred; (%o2) true |
Categories: Evaluation flags
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9.1 Introduction to Simplification | ||
9.2 Functions and Variables for Simplification |
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Maximaは、新しくユーザーがタイプしたコマンドそれぞれに対応してアクションのサイクルを実行します。 これは4つのステップからなります:入力を読み「パース」すること、評価、整理、そして出力。 パースは文法的に有効な一連のタイプされた文字を操作の残りで使うデータ構造に変換します。 評価は名前を割り当てられた値に置き換えます。 整理は式をユーザーや他のプログラムがより理解しやすいように書き直すことを意味します。 出力は様々な異なるフォーマットや記法で計算結果を表示することを含みます。
評価や整理は、どちらも「複雑さ」を取り除くことがゴールなので、時々、似た機能を持つように見えます。
システム設計者は時々、それぞれで部分的に実行されるようにタスクを分割します。
例えば、 integrate(x,x)
は答えを x*x/2
と評価し、それは、 x^2/2
に整理されます。
評価はいつも存在します: それは、関数、サブルーチン、変数、値、ループ、割り当てなどを持つプログラミングシステムを持つことの 結果です。 評価ステップでは、組み込みかユーザー定義の関数名はそれらの定義に置き換えられ、変数はそれらの値に置き換えられます。 これは、従来のプログラミング言語の活動と大部分同じですが、 記号数学データも扱うように拡張されました。 目下の数学の汎用性のため、異なる可能な評価モデルがあり、 システムは評価のプロセスの舵をとるオプションの「フラグ」を持ちます。 See section Functions and Variables for Evaluation
対照的に、整理の意図は、表現を再再定式化して、より小さく、理解しやすく、
(因数分解や展開のように)特定の仕様に準じるように式の値を整備することです。
例えば、 sin(0)
は 0
に、 x+x
は 2*x
に。
整理の結果を変えるいくつかの強力なツールがあります。
新しく導入された関数や記号記法の知識をユーザーがMaximaに取り込むことができることの大半はシステムのこの部分だからです。
整理は一般に4つの異なるレベルで行われます:
内部の整理器はMaximaの心臓部に属します。 それは大きく複雑なプログラムの集まりであり、何年にも渡って数千のユーザーの手で改良され続けています。 それでもやはり、特に、新しいアイデアや従来とは違う記法を試すなら、 自分自身でプログラムに小さな(また大きな)変更を加えることが役に立つことがわかるかもしれません。 詳細は例えば、 https://people.eecs.berkeley.edu/~fateman/papers/intro5.txt の終わりの論文を参照してください。
Maximaは内部的に、演算子を使った「ツリー」として、すなわち
+
, *
, =
のような「ルート」と、x, y, zのような変数や 関数、
x*y
のようなサブツリーである演算数(「リーフ」)で式を表現します。
演算子それぞれはそれと連携した整理プログラムを持ちます。
+
(これはa-b = a+(-1)*b)
なので二項演算子 -
もカバーします)と
*
(これはa/b = a*b^(-1)
なので二項演算子 /
もカバーします)
はかなり込み入った整理プログラムを持ちます。
これらの整理プログラム(simplus, simptimes, simpexptなど)は
整理器が解析中の式ツリーの中でそれぞれの算術演算子を見つけると常にコールされます。
整理器の構造は1965年まで遡り、以来多くの手が加えられています。 その構造は現代の専門用語で言うと、データ指示でオブジェクト指向です。 プログラムは、式の、あるサブツリーの根に依存して適切なルーチンを再帰的に送ります。 この汎用の概念は、 プログラムへの非常に局所的な変更で整理プロセスへの修正を行うことができることを意味します。 多くの場合、既存のコードを乱すことなく演算子とその整理器を追加することは概念的に簡単です。
代数式ツリーに演算するこの汎用の整理器に加えて、
Maximaの式のいくつかの他の表現がメソッドと整理器を分離することに注意を払います。
例えば、rat()
関数は、そんな形式の高速な操作を助けるために、多項式を係数のベクトルに変換します。
他の表現にはTaylor級数や(滅多に使われない)Poisson級数があります。
ユーザーが導入するすべての演算子は、初期状態としてそれらと連携した整理器を持ちません。
Maximaは関数"f"に関して何も知らないので、 f(a,b)
とタイプすると、
a, bは整理されますが、 f
については整理されません。
いくつかの組み込み演算子でさえ整理器を持たないものがあります。
例えば、 =
は「整理」しません。 - それは、
この場合左辺と右辺を参照する2つの引数を整理する以上の整理セマンティクスを持たないプレイスホルダです
解答プログラムのようなMaximaの他の部分は等式
、すなわち、 =
を根に持つツリーに特別な注意を払います。
(注意 - Maximaでは、割り当て演算は :
です。
すなわち、 q: 4
はシンボル qの値に 4
を設定します。
関数定義には :=
を使います。)
汎用整理器は、式と部分式それぞれが整理されたことを示す内部フラグと一緒に結果を返します。 これは、すべての可能な等価式上でそれが唯一であることを保証しません。 それは困難すぎます。(理論的に、Maximaで表現可能なものの一般性を仮定して不可能です) しかし、和や積の中の項の順序など、式のいくつかの面では一貫しています。 これは他のプログラムが適切に動作するために重要です。
Maximaの処理をゴールとして特定の好みの種類のパターンに導くたくさんのオプション変数を設定できます。
simp:falseで整理器をオフにする最も極端なオプションを使うことさえできます。
多くの内部ルーチンは引数が整理されていることを仮定しているので、これはお勧めしません。
(整理器をオフにするにが尤もらしくみえる唯一のケースは、組み込み整理器をオーバーライドしたいという稀なケースです。
その場合、一時的に整理器をオフにして、 tellsimp
,経由で新しい変換に置き換え、
そして simp:true
で整理器を再度オンにするかもしれません)
あなたがユーザー定義のシンボル関数名や演算子をプロパティ (additive
,
lassociative
, oddfun
, antisymmetric
,
linear
, outative
, commutative
,
multiplicative
, rassociative
, evenfun
,
nary
, symmetric
)と連携させることはさらに尤もらしいです。
これらのオプションは処理する整理器をシステマティックな指示で操作します。
例えば、 declare(f,oddfun)
は、 f
を奇関数と規定します。
Maximaは f(-x)
を -f(x)
に整理するでしょう。
偶関数の場合、それは declare(g,evenfun)
であり、
Maximaは g(-x)
を g(x)
に整理するでしょう。
h(x):=x^2+1
といったようにプログラミング関数を名前に関連づけることもできます。
その場合、評価器はすぐに h(3)
を 10
に、
h(a+1)
を (a+1)^2+1
に置き換え、 h
のどんなプロパティも無視されます。
ユーザーが設定したこれらの直接関連したプロパティに加えて、 実際の文脈からのファクトやプロパティも 整理器の振る舞いに影響を与えるかもしれません。 See section Introduction to Maximas Database
例: もし nが整数なら、 sin(n*%pi)
は零に整理されます。
(%i1) sin(n*%pi); (%o1) sin(%pi n) (%i2) declare(n, integer); (%o2) done (%i3) sin(n*%pi); (%o3) 0 |
もし自動整理が不十分なら、
組み込みだけれでも明示的に呼び出す整理関数 (ratsimp
,
expand
, factor
, radcan
, その他)を検討できます。
整理をあれこれの方向に進めるフラグもあります。
demoivre:true
を与えると、整理器は複素指数を三角関数形式に書き換えます。
exponentialize:true
を与えると、整理器は逆を試みます:
三角関数形式を複素指数に。
Maximaのどこでも、 (Maximaユーザー言語でも実装言語のLispでも)自身の関数を書いてプログラムの中の選んだ場所で明示的に呼び出すことで 個人的な整理の必要性に応えることができます。 Lispはあなたに内部メカニズムすべてのハンドルを与えますが、めったにこの最大限の汎用性は必要としないでしょう。 "Tellsimp"は 整理機への Lisp内部インタフェースの多くを自動的に生成するように設計されています。 See section Rules and Patternsを参照してください。
何年にも渡って(Maxima/Macsymaの起源は1966年まで遡ります!) ユーザーは関数的な振る舞いを拡張したり変えたりするたくさんの応用パッケージやツールを貢献し続けています。 整理を修正したり拡張したりするための様々な非標準の「共有」パッケージも存在します。 現在も進行中の実験的な材料も見てみてください。 See section simplification
以下の追加された材料は初めて読む時には必須ではありません。
以下を読むことはMaximaの生産的な利用に必要ではありません。
何が起こっているのか知りたい好奇心あるユーザーや
(オープンソース)コードを変更したい野心的なプログラマーのためです。
Maxima Lispコードを再定義する実験は簡単に可能です:
Lispプログラム(例えば、 cos()
を整理する simp%cos
だとしましょう)の定義を変えるには、
Maximaのテキストファイルを覗き込んで、 maximaパッケージから simp%cos
関数を書き換えるだけです。
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もし declare(f, additive)
が実行されると:
(1) もし f
が1変数関数なら、 f
が和に適用された時はいつでも
f
は和の上に分配整理されます。
例えば、 f(y+x)
は、 f(y)+f(x)
に整理されます。
(2) もし f
が2変数以上の関数なら、
sum
や integrate
の場合と同様に
加法性が第一番目の引数に対して定義されます。
例えば、 f(h(x)+g(x),x)
は f(h(x),x)+f(g(x),x)
に整理されます。
f
が sum(x[i],i,lower-limit,upper-limit)
の形の式に適用されたときには
この整理はされません。
例:
(%i1) F3 (a + b + c); (%o1) F3(c + b + a) (%i2) declare (F3, additive); (%o2) done (%i3) F3 (a + b + c); (%o3) F3(c) + F3(b) + F3(a) |
Categories: Operators · Declarations and inferences
もし declare(h,antisymmetric)
が実行されると、
h
は反対称として整理されます。
例えば、 h(x,z,y)
は -h(x,y,z)
と整理されます。
即ち、 symmetric
か
commutative
で得られた結果に(-1)^nを掛けたものとなります。
ここでnはその形に変換するのに必要な置換の回数です。
例:
(%i1) S (b, a); (%o1) S(b, a) (%i2) declare (S, symmetric); (%o2) done (%i3) S (b, a); (%o3) S(a, b) (%i4) S (a, c, e, d, b); (%o4) S(a, b, c, d, e) (%i5) T (b, a); (%o5) T(b, a) (%i6) declare (T, antisymmetric); (%o6) done (%i7) T (b, a); (%o7) - T(a, b) (%i8) T (a, c, e, d, b); (%o8) T(a, b, c, d, e) |
Categories: Operators · Declarations and inferences
同じ分母を持つ項を単一の項に結合することによって和 exprを整理します。
例:
(%i1) 1*f/2*b + 2*c/3*a + 3*f/4*b +c/5*b*a; 5 b f a b c 2 a c (%o1) ----- + ----- + ----- 4 5 3 (%i2) combine (%); 75 b f + 4 (3 a b c + 10 a c) (%o2) ----------------------------- 60 |
Categories: Expressions
もし declare(h,commutative)
が実行されたなら、
h
は可換関数として整理されます。
例えば、 h(x,z,y)
は h(x,y,z)
に整理されます。
これは symmetric
と同じです。
例:
(%i1) S (b, a); (%o1) S(b, a) (%i2) S (a, b) + S (b, a); (%o2) S(b, a) + S(a, b) (%i3) declare (S, commutative); (%o3) done (%i4) S (b, a); (%o4) S(a, b) (%i5) S (a, b) + S (b, a); (%o5) 2 S(a, b) (%i6) S (a, c, e, d, b); (%o6) S(a, b, c, d, e) |
Categories: Operators · Declarations and inferences
関数 demoivre (expr)
は
グローバル変数 demoivre
を設定することなく式を変換します。
変数 demoivre
が true
の時、
複素数の指数関数は円関数の項で表した同値な式に変換されます:
もし b
が %i
を含まないなら、
exp (a + b*%i)
は %e^a * (cos(b) + %i*sin(b))
に整理されます。
a
と b
は展開されません。
demoivre
のデフォルト値は false
です。
exponentialize
は円関数や双曲関数を指数関数形に変換します。
demoivre
と exponentialize
は同時に両方trueにはできません。
Categories: Complex variables · Trigonometric functions · Hyperbolic functions
和を積上に分配します。
式のトップレベルのみで働きます。
すなわち、再帰的でなく expand
より速い点で expand
とは違います。
トップレベルの和すべてを展開する点で multthru
とは違います。
例:
(%i1) distrib ((a+b) * (c+d)); (%o1) b d + a d + b c + a c (%i2) multthru ((a+b) * (c+d)); (%o2) (b + a) d + (b + a) c (%i3) distrib (1/((a+b) * (c+d))); 1 (%o3) --------------- (b + a) (d + c) (%i4) expand (1/((a+b) * (c+d)), 1, 0); 1 (%o4) --------------------- b d + a d + b c + a c |
Categories: Expressions
デフォルト値: true
distribute_over
は
リストや行列や等式のようなバッグ(重複を許す集合)上の関数のマッピングを制御します。
今回、すべてのMaxima関数がこのプロパティを持つ訳ではありません。
このプロパティはコマンド properties
で調べることが可能です。
distribute_over
を値 false
に設定した時、
関数のマッピングはオフにスイッチされます。
例:
sin
関数はリスト上にマップします:
(%i1) sin([x,1,1.0]); (%o1) [sin(x), sin(1), 0.8414709848078965] |
mod
は
リスト上にマップされる2変数関数です。
入れ子のリスト上のマッピングも可能です:
(%i1) mod([x,11,2*a],10); (%o1) [mod(x, 10), 1, 2 mod(a, 5)] (%i2) mod([[x,y,z],11,2*a],10); (%o2) [[mod(x, 10), mod(y, 10), mod(z, 10)], 1, 2 mod(a, 5)] |
floor
関数の行列や等式上のマッピング:
(%i1) floor(matrix([a,b],[c,d])); [ floor(a) floor(b) ] (%o1) [ ] [ floor(c) floor(d) ] (%i2) floor(a=b); (%o2) floor(a) = floor(b) |
1変数以上の関数は任意の引数上、または、すべての引数上にマップします:
(%i1) expintegral_e([1,2],[x,y]); (%o1) [[expintegral_e(1, x), expintegral_e(1, y)], [expintegral_e(2, x), expintegral_e(2, y)]] |
関数がプロパティdistribute_overを持つかチェックします:
(%i1) properties(abs); (%o1) [integral, rule, distributes over bags, noun, gradef, system function] |
distribute_over
を false
値に設定すると、
関数の展開はオフになります。
(%i1) distribute_over; (%o1) true (%i2) sin([x,1,1.0]); (%o2) [sin(x), sin(1), 0.8414709848078965] (%i3) distribute_over : not distribute_over; (%o3) false (%i4) sin([x,1,1.0]); (%o4) sin([x, 1, 1.0]) |
Categories: Simplification flags and variables
デフォルト値: real
domain
が complex
に設定されている時、
sqrt (x^2)
は abs(x)
を返さず
sqrt (x^2)
のままを保ちます。
Categories: Simplification flags and variables
declare(f, evenfun)
や declare(f, oddfun)
は
関数 f
を偶関数か奇関数として認識するように命じます。
例:
(%i1) o (- x) + o (x); (%o1) o(x) + o(- x) (%i2) declare (o, oddfun); (%o2) done (%i3) o (- x) + o (x); (%o3) 0 (%i4) e (- x) - e (x); (%o4) e(- x) - e(x) (%i5) declare (e, evenfun); (%o5) done (%i6) e (- x) - e (x); (%o6) 0 |
式exprを展開します。 指数和や和の積の積を実行し、有理式の分子をそれぞれの項に分割し、 (可換、非可換な)積が exprのすべてのレベルの和で分配されます。
多項式の場合、通常もっと効率的なアルゴリズムの ratexpand
を使うべきです。
maxnegex
と maxposex
はそれぞれ、展開される最大の負と正の指数を制御します。
expand (expr, p, n)
は
exprを、 maxposex
に pを maxnegex
に
nを使って展開します。
これは式のすべてではなく、一部を展開するために役立ちます。
expon
- 自動的に展開される最大の負のべきの指数 (expand
のコールに独立して)。
例えば、もしも expon
が4なら (x+1)^(-5)
は自動では展開されません。
expop
- 自動的に展開される最大の正の指数。
もし expop
が3以上なら (x+1)^3
は自動的に展開されます。
もし n
が expop
よりも大きい時 (x+1)^n
が展開されるのが望まれるなら、
maxposex
が n
より小さくない場合のみ
expand ((x+1)^n)
の実行が行われます。
expand(expr, 0, 0)
は expr
を再整理します。
expr
は再評価はされません。
ev(expr, noeval)
との違いは、
特殊な表現(例えばCRE形式)が削除されることです。
ev
も参照してください。
ev
で使われる expand
フラグによって展開が実行されます。
ファイル`share/simplification/facexp.mac'は、
ユーザーに制御された展開によって式を構成する機能を提供するいくつかの関連関数
(特に自動ロードされる facsum
, factorfacsum
, collectterms
)と
変数(nextlayerfactor
, facsum_combine
)を含みます。
簡単な関数の記述が `simplification/facexp.usg'にあります。
demo("facexp")
でデモが実行できます。
例:
(%i1) expr:(x+1)^2*(y+1)^3; 2 3 (%o1) (x + 1) (y + 1) (%i2) expand(expr); 2 3 3 3 2 2 2 2 2 (%o2) x y + 2 x y + y + 3 x y + 6 x y + 3 y + 3 x y 2 + 6 x y + 3 y + x + 2 x + 1 (%i3) expand(expr,2); 2 3 3 3 (%o3) x (y + 1) + 2 x (y + 1) + (y + 1) (%i4) expr:(x+1)^-2*(y+1)^3; 3 (y + 1) (%o4) -------- 2 (x + 1) (%i5) expand(expr); 3 2 y 3 y 3 y 1 (%o5) ------------ + ------------ + ------------ + ------------ 2 2 2 2 x + 2 x + 1 x + 2 x + 1 x + 2 x + 1 x + 2 x + 1 (%i6) expand(expr,2,2); 3 (y + 1) (%o6) ------------ 2 x + 2 x + 1 |
展開なしに式を再整理します:
(%i1) expr:(1+x)^2*sin(x); 2 (%o1) (x + 1) sin(x) (%i2) exponentialize:true; (%o2) true (%i3) expand(expr,0,0); 2 %i x - %i x %i (x + 1) (%e - %e ) (%o3) - ------------------------------- 2 |
Categories: Expressions
式expr
を変数 x_1, ..., x_nに関して展開します。
変数を含む積すべては明示的に現れます。
返される形式は変数を含む式の和の積を含みません。
x_1, ..., x_nは変数、演算子、式であり得ます。
デフォルトでは分母は展開されませんが、これはスイッチ expandwrt_denom
によって
制御することができます。
この関数は `simplification/stopex.mac'から自動ロードされます。
Categories: Expressions
デフォルト値: false
expandwrt_denom
は expandwrt
によって有理式の扱いを制御します。
もし true
なら式の分子も分母も expandwrt
の引数に従って展開されますが、
もし expandwrt_denom
が false
なら分子だけがその方法で展開されます。
Categories: Expressions
expandwrt
に似ていますが、積の式を幾分違って扱います。
expandwrt_factored
は、
変数 x_1, ..., x_nを含む expr
の因子上でだけ展開します。
この関数は `simplification/stopex.mac'から自動ロードされます。
Categories: Expressions
デフォルト値: 0
expon
は、(expand
のコールに依らず)自動的に展開される負のべき乗の最大指数です。
例えば、
もしexpon
が4なら
(x+1)^(-5)
は自動的には展開されません。
Categories: Expressions
関数 exponentialize (expr)
は
exprの中の円関数や双曲関数を指数関数に変換します。
グローバル変数 exponentialize
を設定する必要はありません。
変数 exponentialize
が true
の時、
円関数や双曲関数すべては指数関数形に変換されます。
デフォルト値は false
です。
demoivre
は複素数の指数関数を円関数に変換します。
exponentialize
や demoivre
は同時にtrueにすることはできません。
Categories: Complex variables · Trigonometric functions · Hyperbolic functions
デフォルト値: 0
expop
は自動的に展開される最大の正の指数です。
例えば、 (x + 1)^3
が入力された時、
expop
が3以下の時だけ自動的に展開されます。
もし n
が expop
より大きい (x + 1)^n
が展開されることを望むなら、
maxposex
がn以上の時だけ
expand ((x + 1)^n)
を実行するとうまくいきます。
Categories: Expressions
declare (g, lassociative)
は
Maximaの整理器に
g
が左結合であることを知らせます。
例えば、 g (g (a, b), g (c, d))
は
g (g (g (a, b), c), d)
に整理されます。
Categories: Declarations and inferences · Operators · Simplification
Maximaの演算子のプロパティの1つ。
そう宣言された1変数関数 f
に関して、
f(x + y)
の「展開」は f(x) + f(y)
を出力し、
a
が定数のf(a*x)
は a*f(x)
を出力します。
2つ以上の引数の関数に関しては、
「線形性」は sum
や integrate
の場合のように定義されます。
すなわち、 a
と b
がx
に独立の場合,
f (a*x + b, x)
は a*f(x,x) + b*f(1,x)
を出力します。
例:
(%i1) declare (f, linear); (%o1) done (%i2) f(x+y); (%o2) f(y) + f(x) (%i3) declare (a, constant); (%o3) done (%i4) f(a*x); (%o4) a f(x) |
linear
は additive
かつ outative
と同値です。
opproperties
も参照してください。
例:
(%i1) 'sum (F(k) + G(k), k, 1, inf); inf ==== \ (%o1) > (G(k) + F(k)) / ==== k = 1 (%i2) declare (nounify (sum), linear); (%o2) done (%i3) 'sum (F(k) + G(k), k, 1, inf); inf inf ==== ==== \ \ (%o3) > G(k) + > F(k) / / ==== ==== k = 1 k = 1 |
Categories: Declarations and inferences · Operators · Simplification
デフォルト値: 1000
maxnegex
は
expand
コマンドによって展開される最大の負の指数です。
(maxposex
)も参照してください。)
Categories: Expressions
デフォルト値: 1000
maxposex
は
expand
コマンドで展開される最大指数です。
(maxnegex
)も参照してください。)
Categories: Expressions
declare (f, multiplicative)
は Maxima整理器に
f
が乗法的であることを知らせます。
f
が1変数関数なら、
整理器が積に適用された f
に出会うといつでも、
f
はその積上に分配されます。
例えば、 f(x*y)
は f(x)*f(y)
に整理されます。
この整理は形式 f('product(...))
の式には適用されません。
f
が多変数関数なら、
乗法性は f
の最初の引数の乗法性として定義されます。
例えば、
f (g(x) * h(x), x)
は f (g(x) ,x) * f (h(x), x)
に整理されます。
declare(nounify(product), multiplicative)
はMaximaに記号積を整理するように命じます。
例:
(%i1) F2 (a * b * c); (%o1) F2(a b c) (%i2) declare (F2, multiplicative); (%o2) done (%i3) F2 (a * b * c); (%o3) F2(a) F2(b) F2(c) |
declare(nounify(product), multiplicative)
tells Maxima to simplify symbolic products.
(%i1) product (a[i] * b[i], i, 1, n); n /===\ ! ! (%o1) ! ! a b ! ! i i i = 1 (%i2) declare (nounify (product), multiplicative); (%o2) done (%i3) product (a[i] * b[i], i, 1, n); n n /===\ /===\ ! ! ! ! (%o3) ( ! ! a ) ! ! b ! ! i ! ! i i = 1 i = 1 |
Categories: Declarations and inferences · Expressions · Simplification
exprの(和の)因子に exprの他の因子を掛けます。
すなわち、exprは f_1 f_2 ... f_n
です。
ここで、少なくとも1つの因子―f_iとしましょう―は項の和です。
この和の各項に積の中の他の因子を掛けます。
(すなわち、f_iを除いた因子すべてです。)
multthru
は指数化された和を展開しません。
この関数は(可換であれ非可換であれ)積を和上に分配する最も速い方法です。
割り算は積として表現されるので、
multthru
は積によって和を割ることにも使うことができます。
multthru (expr_1, expr_2)
は
(和もしくは等式の) expr_2の中の各項に expr_1を掛けます。
もしexpr_1がそれ自身和でないなら、
この形式は multthru (expr_1*expr_2)
と同値です。
(%i1) x/(x-y)^2 - 1/(x-y) - f(x)/(x-y)^3; 1 x f(x) (%o1) - ----- + -------- - -------- x - y 2 3 (x - y) (x - y) (%i2) multthru ((x-y)^3, %); 2 (%o2) - (x - y) + x (x - y) - f(x) (%i3) ratexpand (%); 2 (%o3) - y + x y - f(x) (%i4) ((a+b)^10*s^2 + 2*a*b*s + (a*b)^2)/(a*b*s^2); 10 2 2 2 (b + a) s + 2 a b s + a b (%o4) ------------------------------ 2 a b s (%i5) multthru (%); /* note that this does not expand (b+a)^10 */ 10 2 a b (b + a) (%o5) - + --- + --------- s 2 a b s (%i6) multthru (a.(b+c.(d+e)+f)); (%o6) a . f + a . c . (e + d) + a . b (%i7) expand (a.(b+c.(d+e)+f)); (%o7) a . f + a . c . e + a . c . d + a . b |
Categories: Expressions
declare(f, nary)
はMaximaに
関数 f
をn項関数として認識するよう命じます。
nary
宣言は
nary
関数をコールするのと同じではありません。
declare(f, nary)
は唯一の効果は
例えば、 foo(x, foo(y, z))
を
foo(x, y, z)
に整理するように
入れ子の式をフラットにするようMaxima整理器に指示することです。
declare
も参照してください。
例:
(%i1) H (H (a, b), H (c, H (d, e))); (%o1) H(H(a, b), H(c, H(d, e))) (%i2) declare (H, nary); (%o2) done (%i3) H (H (a, b), H (c, H (d, e))); (%o3) H(a, b, c, d, e) |
デフォルト値: true
negdistrib
がtrue
の時
-1が式上に分配されます。
例えば、 -(x + y)
は - y - x
になります。
false
に設定すると - (x + y)
はそのまま表示されることになるでしょう。
これは時々役に立ちますが、よく注意してください;
simp
フラグ同様に、
当然のことながら、Maximaの中でローカルな使用以外には、
これは false
に設定したくないフラグの1つです。
例:
(%i1) negdistrib; (%o1) true (%i2) -(x+y); (%o2) (- y) - x (%i3) negdistrib : not negdistrib ; (%o3) false (%i4) -(x+y); (%o4) - (y + x) |
Categories: Simplification flags and variables
opproperties
は、Maximaの整理器が認識する特殊演算子プロパティのリストです:
例:
(%i1) opproperties; (%o1) [linear, additive, multiplicative, outative, evenfun, oddfun, commutative, symmetric, antisymmetric, nary, lassociative, rassociative] |
Categories: Global variables · Operators
declare (f, outative)
は Maximaの整理器に
f
の引数の中の定数因子が外に出すことができることを告げます。
f
が1変数関数なら、
整理器が積に適用された f
に出会うといつでも、
その積は定数因子と定数でない因子に分割され、定数因子が外に出されます。
例えば、 a
を定数とすると、 f(a*x)
は a*f(x)
に整理されます。
アトムでない定数因子は外に出ません。
f
が多変数関数なら、
outativityは sum
や integrate
の場合のように定義されます。
すなわち、 a
がx
に依らないとすると、
f (a*g(x), x)
は a * f(g(x), x)
に整理されます。
sum
, integrate
, limit
はすべて outative
です。
例:
(%i1) F1 (100 * x); (%o1) F1(100 x) (%i2) declare (F1, outative); (%o2) done (%i3) F1 (100 * x); (%o3) 100 F1(x) (%i4) declare (zz, constant); (%o4) done (%i5) F1 (zz * y); (%o5) zz F1(y) |
Categories: Declarations and inferences · Operators
対数関数、指数関数、累乗根を含む exprを
与えられ場変数の順序で式の大きなクラス上の標準形式に整理します;
関数的に同値な形式は特殊な形式にマップされます。
式の幾分大きなクラスに対して radcan
は正規形を生成します。
このクラスの同値な2式は必ずしも見た目が同じわけではありませんが、
それらの差は radcan
によって0に整理されます。
いくつかの式では radcan
は特殊な時間消費をします。
これは因数分解や指数関数の部分分解展開に基づいた整理のための式のコンポーネントの間のある関係を探求するコストです。
例:
(%i1) radcan((log(x+x^2)-log(x))^a/log(1+x)^(a/2)); a/2 (%o1) log(x + 1) (%i2) radcan((log(1+2*a^x+a^(2*x))/log(1+a^x))); (%o2) 2 (%i3) radcan((%e^x-1)/(1+%e^(x/2))); x/2 (%o3) %e - 1 |
Categories: Simplification functions
デフォルト値: true
radexpand
は根号のいくつかの整理を制御します。
radexpand
が all
の時
n乗の積の因子のn番目の根を根号の外に出すようにします。
例えば、もしradexpand
が all
なら、
sqrt (16*x^2)
は 4*x
に整理されます。
特に sqrt (x^2)
を考えます。
radexpand
が all
か assume (x > 0)
が実行されたなら、
sqrt(x^2)
は x
に整理されます。
radexpand
が true
かつ
domain
が real
(これはデフォルトです)なら、
sqrt(x^2)
は abs(x)
に整理されます。
radexpand
が false
か、
radexpand
が true
かつ domain
が complex
なら、
sqrt(x^2)
は整理されません。
domain
は radexpand
が true
の時だけ
意味を持つことに注意してください。
Categories: Simplification flags and variables
declare (g, rassociative)
は
Maximaの整理器に
g
が右結合であることを知らせます。
例えば、
g(g(a, b), g(c, d))
は g(a, g(b, g(c, d)))
に整理されます。
Categories: Declarations and inferences · Operators
順次比較整理 (Stouteによる方法)。
scsimp
は、
規則 rule_1, ..., rule_nに従って、
exprを整理しようとします。
もしより小さな式が得られたら、
プロセスは繰り返されます。
そうでなければ、すべての整理が試された後、
元の答えを返します。
example (scsimp)
はいくつかの例を表示します。
Categories: Simplification functions
デフォルト値: true
simp
は整理を有効にします。
これはデフォルトです。
simp
は evflag
でもあります。
それは関数 ev
に認識されます。
ev
を参照してください。
simp
が値 false
で evflag
として使われる時、
式の評価フェイズの間だけ整理は抑制されます。
フラグは評価フェイズに続く整理を抑制しません。
多くの Maxima関数や演算子は 正常に機能することを可能にするために整理を要求します。 整理が無効になっている時、多くの結果は不備があり、 加えて、不正確な結果であったりプログラムエラーになったりします。
例:
グローバルに整理をスイッチオフします。
式 sin(1.0)
は数値に整理されません。
simp
-フラグは整理をオンにスイッチします。
(%i1) simp:false; (%o1) false (%i2) sin(1.0); (%o2) sin(1.0) (%i3) sin(1.0),simp; (%o3) 0.8414709848078965 |
整理を再びスイッチオンします。
simp
-フラグは完全には整理を抑制できません。
割り当ては式の評価フェイズの間に起こるので、
出力は整理された式を示しますが、変数 x
は値として未整理の式を持ちます。
(%i1) simp:true; (%o1) true (%i2) x:sin(1.0),simp:false; (%o2) 0.8414709848078965 (%i3) :lisp $x ((%SIN) 1.0) |
Categories: Evaluation flags
declare (h, symmetric)
は Maximaの整理器に
h
が対称関数であることを知らせます。
例えば、h (x, z, y)
は h (x, y, z)
に整理されます。
commutative
は symmetric
と同義です。
Categories: Declarations and inferences · Operators
(和の) exprのすべての項を
共通分母上で ratsimp
がするように積や指数和を展開することなしに結合させます。
因子が陽であるときだけ、
xthru
は有理式の分子と分母の共通因子を消去します。
分子と分母の最大公約数の陽因子を消去するために、式を ratsimp
する前に
xthru
を使うのがよい場合があります。
(%i1) ((x+2)^20 - 2*y)/(x+y)^20 + (x+y)^(-19) - x/(x+y)^20; 20 1 (x + 2) - 2 y x (%o1) --------- + --------------- - --------- 19 20 20 (y + x) (y + x) (y + x) (%i2) xthru (%); 20 (x + 2) - y (%o2) ------------- 20 (y + x) |
Categories: Expressions
[ < ] | [ > ] | [ << ] | [ Up ] | [ >> ] | [Top] | [Contents] | [Index] | [ ? ] |
10.1 Functions for Numbers | ||
10.2 Functions for Complex Numbers | ||
10.3 Combinatorial Functions | ||
10.4 Root, Exponential and Logarithmic Functions | ||
10.5 Trigonometric Functions | ||
10.6 Random Numbers |
[ < ] | [ > ] | [ << ] | [ Up ] | [ >> ] | [Top] | [Contents] | [Index] | [ ? ] |
abs
関数は数学的な絶対値関数を表し、数値とシンボルどちらにも機能します。
もし zが実数か複素数なら abs
は zの絶対値を返します。
可能なら、絶対値関数を使ったシンボル式も整理します。
Maximaは abs
を含む式に関して微分したり、積分したり極限を取ったりできます。
abs_integrate
パッケージは、
abs関数を含む積分を計算するように Maximaの機能をさらに拡張します。
以下の例の中の(%i12)を参照してください。
リストや行列に適用した時、 abs
は自動的に項目上に分配されます。
同様に等式の両辺上に分配されます。
この振る舞いを変えるには、変数 distribute_over
を参照してください。
cabs
も参照してください。
例:
数値定数や様々な無限大を含む、実数や複素数に関する abs
の計算。
一番目の例は abs
がリストの要素上にいかに分配されるか示します。
(%i1) abs([-4, 0, 1, 1+%i]); (%o1) [4, 0, 1, sqrt(2)] (%i2) abs((1+%i)*(1-%i)); (%o2) 2 (%i3) abs(%e+%i); 2 (%o3) sqrt(%e + 1) (%i4) abs([inf, infinity, minf]); (%o4) [inf, inf, inf] |
abs
を含む式の整理:
(%i5) abs(x^2); 2 (%o5) x (%i6) abs(x^3); 2 (%o6) x abs(x) (%i7) abs(abs(x)); (%o7) abs(x) (%i8) abs(conjugate(x)); (%o8) abs(x) |
abs
関数を伴う積分と微分。
abs_integrate
パッケージをロードすると、
abs
関数を含む積分は更に実行することが可能であることに注意してください。
最後の例はabs
のラプラス変換を示します:
laplace
を参照してください。
(%i9) diff(x*abs(x),x),expand; (%o9) 2 abs(x) (%i10) integrate(abs(x),x); x abs(x) (%o10) -------- 2 (%i11) integrate(x*abs(x),x); / [ (%o11) I x abs(x) dx ] / (%i12) load(abs_integrate)$ (%i13) integrate(x*abs(x),x); 2 3 x abs(x) x signum(x) (%o13) --------- - ------------ 2 6 (%i14) integrate(abs(x),x,-2,%pi); 2 %pi (%o14) ---- + 2 2 (%i15) laplace(abs(x),x,s); 1 (%o15) -- 2 s |
Categories: Mathematical functions
xが実数の時 x以上の最小の整数を返します。
もし xが定数式(例えば 10 * %pi
)なら、
ceiling
は xを多倍長浮動小数点数を使って評価し、
その多倍長浮動小数点数に ceiling
を適用します。
ほとんど起こりそうにないですが、 ceiling
は浮動小数点を使うので、
ceiling
は定数入力に対して間違った値を返す可能性があります。
このエラーを起こさないようにするには
fpprec
の3つの値を使って浮動小数点評価を行います。
定数でない入力に関しては ceiling
は整理された値を返そうとします。
以下は ceiling
が知っている式整理の例です:
(%i1) ceiling (ceiling (x)); (%o1) ceiling(x) (%i2) ceiling (floor (x)); (%o2) floor(x) (%i3) declare (n, integer)$ (%i4) [ceiling (n), ceiling (abs (n)), ceiling (max (n, 6))]; (%o4) [n, abs(n), max(6, n)] (%i5) assume (x > 0, x < 1)$ (%i6) ceiling (x); (%o6) 1 (%i7) tex (ceiling (a)); $$\left \lceil a \right \rceil$$ (%o7) false |
関数 ceiling
はリスト、行列、方程式上に展開されます。
distribute_over
.を参照してください。
最終的に、明らかに複雑な入力すべてに対して ceiling
は名詞形を返します。
もし関数の範囲が整数の部分集合なら
integervalued
に宣言できます。
ceiling
, floor
関数両方ともこの情報を使います; 例えば:
(%i1) declare (f, integervalued)$ (%i2) floor (f(x)); (%o2) f(x) (%i3) ceiling (f(x) - 1); (%o3) f(x) - 1 |
使用例:
(%i1) unitfrac(r) := block([uf : [], q], if not(ratnump(r)) then error("unitfrac: argument must be a rational number"), while r # 0 do ( uf : cons(q : 1/ceiling(1/r), uf), r : r - q), reverse(uf)); (%o1) unitfrac(r) := block([uf : [], q], if not ratnump(r) then error("unitfrac: argument must be a rational number" 1 ), while r # 0 do (uf : cons(q : ----------, uf), r : r - q), 1 ceiling(-) r reverse(uf)) (%i2) unitfrac (9/10); 1 1 1 (%o2) [-, -, --] 2 3 15 (%i3) apply ("+", %); 9 (%o3) -- 10 (%i4) unitfrac (-9/10); 1 (%o4) [- 1, --] 10 (%i5) apply ("+", %); 9 (%o5) - -- 10 (%i6) unitfrac (36/37); 1 1 1 1 1 (%o6) [-, -, -, --, ----] 2 3 8 69 6808 (%i7) apply ("+", %); 36 (%o7) -- 37 |
Categories: Mathematical functions
xが数値の場合 x以下の最大の整数を返します。
(fixnum
における) fix
はこれの別名で、
fix(x)
はまさに同じです。
Categories: Mathematical functions
xが実数の時 x以下の最大の整数を返します。
もしxが定数式(例えば 10 * %pi
)なら、
floor
は多倍長浮動小数点数を使って xを評価し、
結果の多倍長浮動小数点にfloor
を適用します。
ほとんど起こりそうにないですが、 floor
は浮動小数点を使うので
floor
は定数入力に対して間違った値を返す可能性があります。
このエラーを起こさないようにするには
fpprec
の3つの値を使って浮動小数点評価を行います。
定数でない入力に関しては floor
は整理された値を返そうとします。
以下は ceiling
が知っている式整理の例です:
(%i1) floor (ceiling (x)); (%o1) ceiling(x) (%i2) floor (floor (x)); (%o2) floor(x) (%i3) declare (n, integer)$ (%i4) [floor (n), floor (abs (n)), floor (min (n, 6))]; (%o4) [n, abs(n), min(6, n)] (%i5) assume (x > 0, x < 1)$ (%i6) floor (x); (%o6) 0 (%i7) tex (floor (a)); $$\left \lfloor a \right \rfloor$$ (%o7) false |
関数 floor
はリスト、行列、方程式上に展開されます。
distribute_over
.を参照してください。
最終的に、明らかに複雑な入力すべてに対して floor
は名詞形を返します。
もし関数の範囲が整数の部分集合なら、
integervalued
に宣言できます。
ceiling
, floor
関数両方ともこの情報を使います; 例えば:
(%i1) declare (f, integervalued)$ (%i2) floor (f(x)); (%o2) f(x) (%i3) ceiling (f(x) - 1); (%o3) f(x) - 1 |
Categories: Mathematical functions
entier (x)
の別名です。
Categories: Mathematical functions
Lがリストか集合の時 apply ('max, args (L))
を返します。
Lがリストでも集合でもない時エラーを示します。
Categories: Mathematical functions · Lists · Sets
Lがリストか集合の時 apply ('min, args (L))
を返します。
Lがリストでも集合でもない時エラーを示します。
Categories: Mathematical functions · Lists · Sets
式 x_1から x_nの中の最大値に関して整理された値を返します。
get (trylevel, maxmin)
が2以上の時、
max
は式整理 max (e, -e) --> |e|
を使います。
get (trylevel, maxmin)
が3以上の時、
maxは2つの他の引数の間の式を消去しようとします;
例えば max (x, 2*x, 3*x) --> max (x, 3*x)
。
trylevel
を2に設定するには put (trylevel, 2, maxmin)
を使います。
Categories: Mathematical functions
式 x_1から x_nの中の最小値に関して整理された値を返します。
get (trylevel, maxmin)
が2以上の時、
max
は式整理 max (e, -e) --> |e|
を使います。
get (trylevel, maxmin)
が3以上の時、
maxは2つの他の引数の間の式を消去しようとします;
例えば max (x, 2*x, 3*x) --> max (x, 3*x)
。
trylevel
を2に設定するには put (trylevel, 2, maxmin)
を使います。
Categories: Mathematical functions
xが実数の時 xに最も近い整数を返します。
1/2を掛けてroundして2を掛けると最も近い偶数に丸められます。
xの評価は floor
や ceiling
に似ています。
関数 round
はリスト、行列、方程式上に展開されます。
distribute_over
.を参照してください。
Categories: Mathematical functions
実数か複素数 xに対して、もしxが0ならsignum関数は0を返します;
ゼロでない数値入力 xに対して、signum関数は x/abs(x)
を返します。
非数値入力に対して Maximaは入力の符号を決定しようと試みます。
符号が負、ゼロ、正いずれかの時 signum
はそれぞれ、-1, 0, 1を返します。
符号に関する他の値すべてに対して signum
は式整理された同値形を返します。
式整理は (signum(-x)
は -signum(x)
を与える)反転と
(signum(x*y)
は signum(x) * signum(y)
を与える)乗法恒等式を含みます。
signum
関数はリスト、行列もしくは等式上に分配されます。
distribute_over
を参照してください。
Categories: Mathematical functions
xが実数の時、 絶対値が xよりも大きくない xに最も近い整数
xの評価は floor
や ceiling
.と同じです。
関数 truncate
はリスト、行列、方程式上に展開されます。
distribute_over
.を参照してください。
Categories: Mathematical functions
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複素数を表す式の絶対値を計算します。
関数 abs
と異なり、 cabs
関数は常に引数を実部と虚部に分解します。
もし x
と y
が実変数か実数式を表すなら、
cabs
関数は x + %i*y
の絶対値を以下のように計算します。
(%i1) cabs (1); (%o1) 1 (%i2) cabs (1 + %i); (%o2) sqrt(2) (%i3) cabs (exp (%i)); (%o3) 1 (%i4) cabs (exp (%pi * %i)); (%o4) 1 (%i5) cabs (exp (3/2 * %pi * %i)); (%o5) 1 (%i6) cabs (17 * exp (2 * %i)); (%o6) 17 |
もし cabs
が名詞形を返すなら、
これはもっとも一般的には含まれる変数のプロパティが既知でないことによるものです:
(%i1) cabs (a+%i*b); 2 2 (%o1) sqrt(b + a ) (%i2) declare(a,real,b,real); (%o2) done (%i3) cabs (a+%i*b); 2 2 (%o3) sqrt(b + a ) (%i4) assume(a>0,b>0); (%o4) [a > 0, b > 0] (%i5) cabs (a+%i*b); 2 2 (%o5) sqrt(b + a ) |
cabs
関数は、式の絶対値を計算するのを助けるため、
複素関数の対称性プロパティ既知のプロパティを使うことができます。
もしそんな恒等式が存在するなら、
関数プロパティを使って cabs
に知らせることができます。
cabs
が理解する対称性は以下のものです: 鏡像対称, 共役関数, 複素特性。
cabs
は動詞関数であり、シンボル計算には適しません。
(絶対値を含む式の積分、微分、極限を含む)そんな計算には abs
を使ってください。
cabs
の結果は絶対値関数 abs
や逆正接 atan2
を含むことがあります。
リストや行列に適用されると、 cabs
は自動的に項目上に分配されます。
同様に等式の両辺上に分配されます。
複素数を使って計算する更なる方法には、
関数 rectform
, realpart
, imagpart
,
carg
, conjugate
, polarform
を参照してください。
例:
(%i1) cabs(sqrt(1+%i*x)); 2 1/4 (%o1) (x + 1) (%i2) cabs(sin(x+%i*y)); 2 2 2 2 (%o2) sqrt(cos (x) sinh (y) + sin (x) cosh (y)) |
複素偏角を使った絶対値の計算で使われる誤差関数。
erf
は鏡像対称性を持ちます。
(%i3) cabs(erf(x+%i*y)); 2 (erf(%i y + x) - erf(%i y - x)) (%o3) sqrt(-------------------------------- 4 2 (erf(%i y + x) + erf(%i y - x)) - --------------------------------) 4 |
Maximaは Bessel関数の複素恒等式を知っています。
そのおかげで複素偏角に関する絶対値を計算できます。
以下は bessel_j
に関する例です。
(%i4) cabs(bessel_j(1,%i)); (%o4) abs(bessel_j(1, %i)) |
Categories: Complex variables
zの複素偏角を返します。
複素偏角は
r exp (theta %i) = z
(r
は zの絶対値)を満たす
(-%pi, %pi]
の間の角theta
です。
carg
は計算関数であって、式整理関数ではありません。
abs
(複素絶対値), polarform
, rectform
,
realpart
, imagpart
も参照してください。
例:
(%i1) carg (1); (%o1) 0 (%i2) carg (1 + %i); %pi (%o2) --- 4 (%i3) carg (exp (%i)); sin(1) (%o3) atan(------) cos(1) (%i4) carg (exp (%pi * %i)); (%o4) %pi (%i5) carg (exp (3/2 * %pi * %i)); %pi (%o5) - --- 2 (%i6) carg (17 * exp (2 * %i)); sin(2) (%o6) atan(------) + %pi cos(2) |
If carg
returns a noun form this most communly is caused by
some properties of the variables involved not being known:
(%i1) carg (a+%i*b); (%o1) atan2(b, a) (%i2) declare(a,real,b,real); (%o2) done (%i3) carg (a+%i*b); (%o3) atan2(b, a) (%i4) assume(a>0,b>0); (%o4) [a > 0, b > 0] (%i5) carg (a+%i*b); b (%o5) atan(-) a |
Categories: Complex variables
xの複素共役を返します。
(%i1) declare ([aa, bb], real, cc, complex, ii, imaginary); (%o1) done (%i2) conjugate (aa + bb*%i); (%o2) aa - %i bb (%i3) conjugate (cc); (%o3) conjugate(cc) (%i4) conjugate (ii); (%o4) - ii (%i5) conjugate (xx + yy); (%o5) yy + xx |
Categories: Complex variables
式 exprの虚部を返します。
imagpart
は、計算関数であり、整理関数ではありません。
abs
, carg
, polarform
, rectform
,
realpart
も参照してください。
例:
(%i1) imagpart (a+b*%i); (%o1) b (%i2) imagpart (1+sqrt(2)*%i); (%o2) sqrt(2) (%i3) imagpart (1); (%o3) 0 (%i4) imagpart (sqrt(2)*%i); (%o4) sqrt(2) |
Categories: Complex variables
exprと同値な式 r %e^(%i theta)
を返します。
ここで r
と theta
は純粋な実数です。
例:
(%i1) polarform(a+b*%i); 2 2 %i atan2(b, a) (%o1) sqrt(b + a ) %e (%i2) polarform(1+%i); %i %pi ------ 4 (%o2) sqrt(2) %e (%i3) polarform(1+2*%i); %i atan(2) (%o3) sqrt(5) %e |
Categories: Complex variables · Exponential and logarithm functions
exprの実部を返します。
realpart
と imagpart
は、
平方根、対数関数、指数関数はもちろん三角関数や双曲関数を含む式上で機能します。
例:
(%i1) realpart (a+b*%i); (%o1) a (%i2) realpart (1+sqrt(2)*%i); (%o2) 1 (%i3) realpart (sqrt(2)*%i); (%o3) 0 (%i4) realpart (1); (%o4) 1 |
Categories: Complex variables
exprと同値な式 a + b %i
を返します。
ここで aと bは純粋な実数です。
例:
(%i1) rectform(sqrt(2)*%e^(%i*%pi/4)); (%o1) %i + 1 (%i2) rectform(sqrt(b^2+a^2)*%e^(%i*atan2(b, a))); (%o2) %i b + a (%i3) rectform(sqrt(5)*%e^(%i*atan(2))); (%o3) 2 %i + 1 |
Categories: Complex variables
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二重階乗演算子。
整数や浮動小数点、有理数 n
に対して、 n!!
は積
n (n-2) (n-4) (n-6) ... (n - 2 (k - 1))
(k
は entier (n/2)
、すなわち
n/2
以下の最大整数に等しい)に評価されます。
この定義は非整数の引数に対して他の出版物の定義と一致しないことに注意してください。
偶数(もしくは奇数) n
に対して、
n!!
は2(もしくは1)からnまでのすべての偶数(もしくは奇数)の積に評価されます。
整数でも浮動小数点でも有理数でもない引数 n
に対して、
n!!
は名詞形 genfact (n, n/2, 2)
を返します。
Categories: Gamma and factorial functions · Operators
二項係数 x!/(y! (x - y)!)
。
もし xと yが整数なら、
二項係数の数値が計算されます。
もし yか x - yが整数なら、
二項係数は多項式として表現されます。
例:
(%i1) binomial (11, 7); (%o1) 330 (%i2) 11! / 7! / (11 - 7)!; (%o2) 330 (%i3) binomial (x, 7); (x - 6) (x - 5) (x - 4) (x - 3) (x - 2) (x - 1) x (%o3) ------------------------------------------------- 5040 (%i4) binomial (x + 7, x); (x + 1) (x + 2) (x + 3) (x + 4) (x + 5) (x + 6) (x + 7) (%o4) ------------------------------------------------------- 5040 (%i5) binomial (11, y); (%o5) binomial(11, y) |
Categories: Number theory
例えば、 (n + 1)*n!
を (n + 1)!
に変換することによって、
exprの中の階乗の係数を階乗それ自身と結合しようとします。
もし sumsplitfact
が false
に設定されたなら、
minfactorial
が factcomb
の後適用されるようになります。
例:
(%i1) sumsplitfact; (%o1) true (%i2) (n + 1)*(n + 1)*n!; 2 (%o2) (n + 1) n! (%i3) factcomb (%); (%o3) (n + 2)! - (n + 1)! (%i4) sumsplitfact: not sumsplitfact; (%o4) false (%i5) (n + 1)*(n + 1)*n!; 2 (%o5) (n + 1) n! (%i6) factcomb (%); (%o6) n (n + 1)! + (n + 1)! |
Categories: Gamma and factorial functions
階乗演算子。
(整数、有理数、実数を含む)負の整数を除いた任意の複素数 x
に対して、
x!
は gamma(x+1)
として定義されます。
整数 x
に対して、 x!
は1からxまでの整数の積に整理されます。
0!
は1に整理されます。
浮動小数点または多倍長浮動小数点精度の実数または複素数 x
に対して、
x!
は gamma(x+1)
の値に整理されます。
x
が n/2
(n
は奇数)に等しい時、
(gamma (1/2)
は sqrt (%pi)
に等しいから)
x!
は有理因子に sqrt (%pi)
を掛けたものに整理されます。
変数 factlim
, gammalim
は整数や有理数の引数の階乗の数値評価を制御します。
関数 minfactorial
, factcomb
は階乗を含む式の整理を制御します。
factlim
, gammalim
, minfactorial
,
factcomb
を参照してください。
関数 gamma
, bffac
, cbffac
はガンマ関数の変形です。
多倍長浮動小数点精度の実数と複素数のガンマ関数を評価するために
gamma
は内部で bffac
や cbffac
をコールします。
makegamma
は階乗や関係した関数に gamma
を代入します。
Maximaは階乗関数の導関数や、負の整数のような特殊な値の極限を知っています。
オプション変数 factorial_expand
は
(n+x)!
のような式の整理を制御します。
ここで n
は整数です。
binomial
も参照してください。
オペランドが factlim
より大きくないなら、整数の階乗は正確な値に整理されます。
実数と複素数の階乗は浮動小数点または多倍長浮動小数点精度に評価されます。
(%i1) factlim : 10; (%o1) 10 (%i2) [0!, (7/2)!, 8!, 20!]; 105 sqrt(%pi) (%o2) [1, -------------, 40320, 20!] 16 (%i3) [4,77!, (1.0+%i)!]; (%o3) [4, 77!, 0.3430658398165453 %i + 0.6529654964201667] (%i4) [2.86b0!, 1.0b0+%i)!]; incorrect syntax: Missing ] [2.86b0!, 1.0b0+%i) ^ |
既知の定数や一般式の階乗は整理されません。 オペランドを評価した後階乗を整理できたとしても整理はされません。
(%i1) [(%i + 1)!, %pi!, %e!, (cos(1) + sin(1))!]; (%o1) [(%i + 1)!, %pi!, %e!, (sin(1) + cos(1))!] (%i2) ev (%, numer, %enumer); (%o2) [0.3430658398165453 %i + 0.6529654964201667, 7.188082728976031, 4.260820476357003, 1.227580202486819] |
階乗の計算は整理であって評価ではありません。
従って x!
はクォートされた式の中でも置き換えられます。
(%i1) '([0!, (7/2)!, 4.77!, 8!, 20!]); 105 sqrt(%pi) (%o1) [1, -------------, 81.44668037931197, 40320, 16 2432902008176640000] |
Maximaは階乗関数の導関数を知っています。
(%i1) diff(x!,x); (%o1) x! psi (x + 1) 0 |
オプション変数factorial_expand
は階乗関数を含む式の展開と整理を制御します。
(%i1) (n+1)!/n!,factorial_expand:true; (%o1) n + 1 |
Categories: Gamma and factorial functions · Operators
デフォルト値: 100000
factlim
は自動的に展開される最高の階乗を指定します。
もし-1ならすべての整数は展開されます。
Categories: Gamma and factorial functions
デフォルト値: false
オプション変数factorial_expand
は
(n+1)!
のような式の整理を制御します。
ここで n
は整数です。
例は !
を参照してください。
Categories: Gamma and factorial functions
一般化された階乗を返します。
x (x-z) (x - 2 z) ... (x - (y - 1) z)
のように定義されます。
それゆえに、 xが整数の時、
genfact (x, x, 1) = x!
であり、genfact (x, x/2, 2) = x!!
です。
Categories: Gamma and factorial functions
整数だけ違う2つの階乗の出現に関して
exprを検査します。
そして、minfactorial
は一方を多項式掛ける他方に変えます。
(%i1) n!/(n+2)!; n! (%o1) -------- (n + 2)! (%i2) minfactorial (%); 1 (%o2) --------------- (n + 1) (n + 2) |
Categories: Number theory
デフォルト値: true
sumsplitfact
が false
の時、
minfactorial
は factcomb
の後に適用されます。
(%i1) sumsplitfact; (%o1) true (%i2) n!/(n+2)!; n! (%o2) -------- (n + 2)! (%i3) factcomb(%); n! (%o3) -------- (n + 2)! (%i4) sumsplitfact: not sumsplitfact ; (%o4) false (%i5) n!/(n+2)!; n! (%o5) -------- (n + 2)! (%i6) factcomb(%); 1 (%o6) --------------- (n + 1) (n + 2) |
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デフォルト値: false
true
の時、
r
を有理数、x
を式とすると、
%e^(r*log(x))
は x^r
に整理されます。
radcan
コマンドもこの変換を行い、
その上この同類のさらに複雑な変換をすることに注意すべきです。
logcontract
コマンドは log
を含む式を「短縮」します。
デフォルト値: true
%emode
がtrue
の時、
%e^(%pi %i x)
は以下のように整理されます。
もし x
が浮動小数点、整数、もしくは1/2, 1/3, 1/4, 1/6の整数倍なら、
%e^(%pi %i x)
は cos (%pi x) + %i sin (%pi x)
に整理された後、
さらに整理されます。
他の数値x
に関して、
%e^(%pi %i x)
は %e^(%pi %i y)
に整理されます。
ここで y
は x - 2 k
(k
は abs(y) < 1
が成り立つような整数)です。
%emode
が false
の時には、
%e^(%pi %i x)
の特別な整理は実行されません。
(%i1) %emode; (%o1) true (%i2) %e^(%pi*%i*1); (%o2) - 1 (%i3) %e^(%pi*%i*216/144); (%o3) - %i (%i4) %e^(%pi*%i*192/144); sqrt(3) %i 1 (%o4) (- ----------) - - 2 2 (%i5) %e^(%pi*%i*180/144); %i 1 (%o5) (- -------) - ------- sqrt(2) sqrt(2) (%i6) %e^(%pi*%i*120/144); %i sqrt(3) (%o6) -- - ------- 2 2 (%i7) %e^(%pi*%i*121/144); 121 %i %pi ---------- 144 (%o7) %e |
デフォルト値: false
%enumer
が true
の時、
numer
が true
の時はいつでも、
%e
は数値2.718...に置き換えられます。
%enumer
が false
の時、
%e^x
の指数が数に評価される時だけ、
この代入が実行されます。
(%i1) %enumer; (%o1) false (%i2) numer; (%o2) false (%i3) 2*%e; (%o3) 2 %e (%i4) %enumer: not %enumer; (%o4) true (%i5) 2*%e; (%o5) 2 %e (%i6) numer: not numer; (%o6) true (%i7) 2*%e; (%o7) 5.43656365691809 (%i8) 2*%e^1; (%o8) 5.43656365691809 (%i9) 2*%e^x; x (%o9) 2 2.718281828459045 |
Categories: Exponential and logarithm functions · Evaluation flags
指数関数を表します。
入力にある exp (x)
のインスタンスは %e^x
に整理されます;
exp
は整理された式の中には現れません。
もし demoivre
が true
で、かつ、
b
が %i
を含まないなら、
%e^(a + b %i)
は %e^(a (cos(b) + %i sin(b)))
に整理されます。
demoivre
を参照してください。
%emode
が true
の時、
%e^(%pi %i x)
は整理されます。
%emode
を参照してください。
%enumer
が true
の時、
numer
が true
の時にはいつでも
%e
は2.718...に置き換えれます。
%enumer
を参照してください。
(%i1) demoivre; (%o1) false (%i2) %e^(a + b*%i); %i b + a (%o2) %e (%i3) demoivre: not demoivre; (%o3) true (%i4) %e^(a + b*%i); a (%o4) %e (%i sin(b) + cos(b)) |
Categories: Exponential and logarithm functions
次数 s、引数 zの多重対数関数を表します。 これは以下の無限級数で定義されます。
inf ==== k \ z Li (z) = > -- s / s ==== k k = 1 |
li [1]
は - log (1 - z)
です。
li [2]
と li [3]
はそれぞれ、 dilogarithm関数, trilogarithm関数です。
次数が1の時、多重対数関数は - log (1 - z)
に整理され、
もし zが実数もしくは複素数の浮動小数点数か
numer
評価フラグが有効なら、さらに数値に整理されます。
次数が2もしくは3の時、
もし zが実数の浮動小数点数か numer
評価フラグが有効なら、
多重対数関数は数値に整理されます。
例:
(%i1) assume (x > 0); (%o1) [x > 0] (%i2) integrate ((log (1 - t)) / t, t, 0, x); (%o2) - li (x) 2 (%i3) li [2] (7); (%o3) li (7) 2 (%i4) li [2] (7), numer; (%o4) 1.248273182099423 - 6.113257028817991 %i (%i5) li [3] (7); (%o5) li (7) 3 (%i6) li [2] (7), numer; (%o6) 1.248273182099423 - 6.113257028817991 %i (%i7) L : makelist (i / 4.0, i, 0, 8); (%o7) [0.0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0, 1.25, 1.5, 1.75, 2.0] (%i8) map (lambda ([x], li [2] (x)), L); (%o8) [0.0, 0.2676526390827326, 0.5822405264650125, 0.978469392930306, 1.644934066848226, 2.190177011441645 - 0.7010261415046585 %i, 2.37439527027248 - 1.2738062049196 %i, 2.448686765338205 - 1.758084848210787 %i, 2.467401100272339 - 2.177586090303601 %i] (%i9) map (lambda ([x], li [3] (x)), L); (%o9) [0.0, 0.2584613953442624, 0.537213192678042, 0.8444258046482203, 1.2020569, 1.642866878950322 - 0.07821473130035025 %i, 2.060877505514697 - 0.2582419849982037 %i, 2.433418896388322 - 0.4919260182322965 %i, 2.762071904015935 - 0.7546938285978846 %i] |
Categories: Exponential and logarithm functions
xの自然対数(基数 eの対数)を表します。
Maximaは、基数10や他の基数の対数の組み込み関数を持ちません。
log10(x) := log(x) / log(10)
は、役立つ定義です。
対数の整理と評価はいくつかのグローバルフラグによって管理されます:
logexpand
log(a^b)
を b*log(a)
にします。
もし all
に設定されているなら、
log(a*b)
も log(a)+log(b)
に整理されます。
もし super
に設定されているなら,
有理数 a/b
, a#1
に対して
log(a/b)
も log(a)-log(b)
に整理されます。
(整数 b
に関して log(1/b)
はいつも整理されます。)
もし false
に設定されているなら
これらのすべての整理は止められます。
logsimp
もし false
なら、
%e
は log
を含む累乗へ整理がなされます。
lognegint
もし true
なら、正の整数 n
に対して規則
log(-n)
-> log(n)+%i*%pi
が実装されます。
%e_to_numlog
true
の時、
r
をある有理数, x
をある式とすると、
式 %e^(r*log(x))
は x^r
に整理されます。
radcan
コマンドもこの変換を行い、その上この同類のさらに複雑な変換をすることに注意すべきです。
logcontract
コマンドは log
を含む式を「短縮」します。
Categories: Exponential and logarithm functions
デフォルト値: false
例えば integrate(1/x,x)
のように、logが生成される不定積分を実行する時、
もし logabs
が true
なら
答えは log(abs(...))
の形で与えられ、
もし logabs
が false
なら
答えは log(...)
の形で与えられます。
定積分については
終端での不定積分の「評価」がしばしば必要になるので
logabs:true
設定が使われます。
Categories: Exponential and logarithm functions · Integral calculus · Global flags
グローバル変数 logarc
が true
の時、
逆円関数や逆双曲線関数は、同値の対数関数に置き換えられます。
logarc
のデフォルト値は false
です。
関数 logarc(expr)
は、
グローバル変数 logarc
を設定することなしに式
exprに対して上記置き換えを実行します。
デフォルト値: false
logcontract
を使った時、どの係数が短縮されるかを制御します。
引数1つの述語論理関数の名前に設定することができます。
例えば、もしSQRTを生成したいなら、
logconcoeffp:'logconfun$
logconfun(m):=featurep(m,integer) or ratnump(m)$
を実行できます。
すると、
logcontract(1/2*log(x));
は log(sqrt(x))
を与えるでしょう。
形式 a1*log(b1) + a2*log(b2) + c
の部分式を
log(ratsimp(b1^a1 * b2^a2)) + c
に変換しながら、
再帰的に式 exprを走査します。
(%i1) 2*(a*log(x) + 2*a*log(y))$ (%i2) logcontract(%); 2 4 (%o2) a log(x y ) |
declare(n,integer);
を実行すると、
logcontract(2*a*n*log(x));
は a*log(x^(2*n))
に整理されます。
この方法で「短縮」される係数はここで2やn
に当たるもので、
featurep(coeff,integer)
を満たします。
ユーザーは、
オプション logconcoeffp
を引数1つの述語論理関数名に設定することで、
どの係数を短縮するか制御できます。
例えば、もしSQRTを生成したいなら、
logconcoeffp:'logconfun$
logconfun(m):=featurep(m,integer) or ratnump(m)$
を実行できます。
すると、
logcontract(1/2*log(x));
は log(sqrt(x))
を与えるでしょう。
Categories: Exponential and logarithm functions
デフォルト値: true
もし true
―これがデフォルト値です―なら、
log(a^b)
が b*log(a)
になるようにします。
もし all
に設定されているなら、
log(a*b)
も log(a)+log(b)
に整理されます。
もし super
に設定されているなら,
有理数 a/b
, a#1
に対して、
log(a/b)
も log(a)-log(b)
に整理されます。
(整数 b
に対して log(1/b)
はいつも整理されます。)
もし false
に設定されているなら、
これらのすべての整理は止められます。
logexpand
が all
か super
に設定されている時、
積式の対数は対数の和に整理されます。
例:
logexpand
が true
の時、
log(a^b)
は b*log(a)
に整理されます。
(%i1) log(n^2), logexpand=true; (%o1) 2 log(n) |
logexpand
が all
の時、
log(a*b)
は log(a)+log(b)
に整理されます。
(%i1) log(10*x), logexpand=all; (%o1) log(x) + log(10) |
logexpand
が super
の時、
a#1
の有理数 a/b
に対して
log(a/b)
は log(a)-log(b)
に整理されます。
(%i1) log(a/(n + 1)), logexpand=super; (%o1) log(a) - log(n + 1) |
logexpand
が all
か super
に設定されている時、
積式の対数は対数の和に整理されます。
(%i1) my_product : product (X(i), i, 1, n); n /===\ ! ! (%o1) ! ! X(i) ! ! i = 1 (%i2) log(my_product), logexpand=all; n ==== \ (%o2) > log(X(i)) / ==== i = 1 (%i3) log(my_product), logexpand=super; n ==== \ (%o3) > log(X(i)) / ==== i = 1 |
logexpand
が false
の時、
これらの整理は無効になります。
(%i1) logexpand : false $ (%i2) log(n^2); 2 (%o2) log(n ) (%i3) log(10*x); (%o3) log(10 x) (%i4) log(a/(n + 1)); a (%o4) log(-----) n + 1 (%i5) log ('product (X(i), i, 1, n)); n /===\ ! ! (%o5) log( ! ! X(i)) ! ! i = 1 |
デフォルト値: false
もし true
なら正の整数 n
に対して規則
log(-n)
-> log(n)+%i*%pi
が実装されます。
デフォルト値: true
もし false
なら、
%e
は log
を含む累乗へ整理がなされます。
-%pi
< carg(x)
<= +%pi
を虚部係数とする複素数値の自然対数の主値を表します。
Categories: Exponential and logarithm functions · Complex variables
xの平方根。
内部的には x^(1/2)
で表現されます。
rootscontract
と radexpand
も参照してください。
Categories: Mathematical functions
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10.5.1 Introduction to Trigonometric | ||
10.5.2 Functions and Variables for Trigonometric |
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Maximaは定義されたたくさんの三角関数を持ちます。
すべての三角恒等式がプログラムされているわけではありませんが、
ユーザーはシステムのパターンマッチング能力を使ってそれらの多くを追加することができます。
Maximaで定義された三角関数は以下の通りです:
acos
,
acosh
, acot
, acoth
, acsc
,
acsch
, asec
, asech
, asin
,
asinh
, atan
, atanh
, cos
,
cosh
, cot
, coth
, csc
, csch
,
sec
, sech
, sin
, sinh
, tan
,
tanh
。
特に三角関数を扱うためのたくさんのコマンドがあります。
trigexpand
, trigreduce
, スイッチtrigsign
を参照してください。
2つの共用パッケージ ntrig
, atrig1
は、
Maximaに組み込まれた整理規則を拡張します。
詳しくは describe(command)
を実行してください。
Categories: Trigonometric functions
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デフォルト値: true
%piargs
が true
の時で、
引数が
%pi, %pi/2, %pi/3, %pi/4, %pi/6のいずれか
の整数倍の時は、
三角関数が代数定数に整理されます。
Maximaは %pi などが整数変数(すなわち、整数に宣言されたシンボル)倍された時適用できる いくつかの恒等式を知っています。
例:
(%i1) %piargs : false$ (%i2) [sin (%pi), sin (%pi/2), sin (%pi/3)]; %pi %pi (%o2) [sin(%pi), sin(---), sin(---)] 2 3 (%i3) [sin (%pi/4), sin (%pi/5), sin (%pi/6)]; %pi %pi %pi (%o3) [sin(---), sin(---), sin(---)] 4 5 6 (%i4) %piargs : true$ (%i5) [sin (%pi), sin (%pi/2), sin (%pi/3)]; sqrt(3) (%o5) [0, 1, -------] 2 (%i6) [sin (%pi/4), sin (%pi/5), sin (%pi/6)]; 1 %pi 1 (%o6) [-------, sin(---), -] sqrt(2) 5 2 (%i7) [cos (%pi/3), cos (10*%pi/3), tan (10*%pi/3), cos (sqrt(2)*%pi/3)]; 1 1 sqrt(2) %pi (%o7) [-, - -, sqrt(3), cos(-----------)] 2 2 3 |
%piと %pi/2 が整数変数にかけられた時、いくつかの恒等式が適用されます。
(%i1) declare (n, integer, m, even)$ (%i2) [sin (%pi * n), cos (%pi * m), sin (%pi/2 * m), cos (%pi/2 * m)]; m/2 (%o2) [0, 1, 0, (- 1) ] |
Categories: Trigonometric functions · Simplification flags and variables
デフォルト値: true
%iargs
が true
の時、
引数が明らかに虚数単位
%i
を掛けたものの時、
三角関数が双曲線関数に整理されます。
引数が明らかに実数の時でさえ整理が実行されます; Maximaはただ、引数が %i を文字通り掛けたものかどうかを考慮します。
例:
(%i1) %iargs : false$ (%i2) [sin (%i * x), cos (%i * x), tan (%i * x)]; (%o2) [sin(%i x), cos(%i x), tan(%i x)] (%i3) %iargs : true$ (%i4) [sin (%i * x), cos (%i * x), tan (%i * x)]; (%o4) [%i sinh(x), cosh(x), %i tanh(x)] |
引数が明らかに実数の時でさえ整理が実行されます。
(%i1) declare (x, imaginary)$ (%i2) [featurep (x, imaginary), featurep (x, real)]; (%o2) [true, false] (%i3) sin (%i * x); (%o3) %i sinh(x) |
- 逆余弦
Categories: Trigonometric functions
- 逆双曲余弦
Categories: Hyperbolic functions
- 逆余接
Categories: Trigonometric functions
- 逆双曲余接
Categories: Hyperbolic functions
- 逆余割
Categories: Trigonometric functions
- 逆双曲余割
Categories: Hyperbolic functions
- 逆正割
Categories: Trigonometric functions
- 逆双曲正割
Categories: Hyperbolic functions
- 逆正弦
Categories: Trigonometric functions
- 逆双曲正弦
Categories: Hyperbolic functions
- 逆正接
Categories: Trigonometric functions
- -%pi
から %pi
までの間の
atan(y/x)
の値をもたらします。
Categories: Trigonometric functions
- 逆双曲正接
Categories: Hyperbolic functions
atrig1
パッケージは、逆三角関数のためのいくつかの追加の整理規則を含みます。
Maximaが既に知っている規則と合わせて、
以下の角度が完全に実装されます:
0
, %pi/6
, %pi/4
, %pi/3
, %pi/2
。
他の3象限の対応する角度も利用可能です。
これらを使うには load(atrig1);
を実行してください。
Categories: Trigonometric functions · Package atrig1
- 余弦
Categories: Trigonometric functions
- 双曲余弦
Categories: Hyperbolic functions
- 余接
Categories: Trigonometric functions
- 双曲余接
Categories: Hyperbolic functions
- 余割
Categories: Trigonometric functions
- 双曲余割
Categories: Hyperbolic functions
デフォルト値: false
halfangles
がtrue
の時、
引数 expr/2
の三角関数は exprの関数に整理されます。
区間 0 < x < 2*%pi
の実引数 xに対して
半角の正弦は簡単な公式に整理されます:
sqrt(1 - cos(x)) ---------------- sqrt(2) |
複雑な因子は すべての複素引数 zでこの公式を正しくするために必要です:
realpart(z) floor(-----------) 2 %pi (- 1) (1 - unit_step(- imagpart(z)) realpart(z) realpart(z) floor(-----------) - ceiling(-----------) 2 %pi 2 %pi ((- 1) + 1))
Maximaは、この因子と、
関数sin
, cos
, sinh
, cosh
に関する類似の因子を知っています。
引数zの特別な値に対してこれらの因子は相応に整理されます。
例:
(%i1) halfangles : false$ (%i2) sin (x / 2); x (%o2) sin(-) 2 (%i3) halfangles : true$ (%i4) sin (x / 2); x floor(-----) 2 %pi (- 1) sqrt(1 - cos(x)) (%o4) ---------------------------------- sqrt(2) (%i5) assume(x>0, x<2*%pi)$ (%i6) sin(x / 2); sqrt(1 - cos(x)) (%o6) ---------------- sqrt(2) |
Categories: Trigonometric functions · Simplification flags and variables
ntrig
パッケージは、
引数が形式 f(n %pi/10)
― fは関数
sin
, cos
, tan
, csc
, sec
,
cot
のいずれか―の三角関数を整理するのに使われる整理規則の集合を含みます。
Categories: Trigonometric functions · Package ntrig
- 正割
Categories: Trigonometric functions
- 双曲正割
Categories: Hyperbolic functions
- 正弦
Categories: Trigonometric functions
- 双曲正弦
Categories: Hyperbolic functions
- 正接
Categories: Trigonometric functions
- 双曲正接
Categories: Hyperbolic functions
exprの中に現れる角の和や角の倍数の三角関数、双曲線関数を展開します。
最もよい結果のためには exprは展開されるべきです。
整理のユーザー制御を強化するために、
この関数は、一度に1レベルのみ、角の和もしくは角の倍数を展開します。
ただちにサインとコサインへの完全な展開を得るには
スイッチ trigexpand: true
を設定してください。
trigexpand
は以下のグローバルフラグによって決定されます:
trigexpand
もし true
なら、
続いて現れるサインやコサインを含んでいる式すべての展開を起こします。
halfangles
もし true
なら、
半角が整理されます。
trigexpandplus
trigexpand
の「和」規則を制御します。
和(例えば sin(x + y)
)の展開は、
trigexpandplus
が true
の時だけ起こります。
trigexpandtimes
trigexpand
の「積」規則を制御します。
積(例えば sin(2 x)
)の展開は、
trigexpandtimes
が true
の時だけ起こります。
例:
(%i1) x+sin(3*x)/sin(x),trigexpand=true,expand; 2 2 (%o1) (- sin (x)) + 3 cos (x) + x (%i2) trigexpand(sin(10*x+y)); (%o2) cos(10 x) sin(y) + sin(10 x) cos(y) |
Categories: Trigonometric functions · Simplification functions
デフォルト値: true
trigexpandplus
は trigexpand
の「和」規則を制御します。
trigexpand
コマンドが使われるか、
trigexpand
スイッチが true
に設定されている時
和(例えば sin(x+y))
)の展開は、
trigexpandplus
が true
の時だけ起こります。
Categories: Trigonometric functions · Simplification flags and variables
デフォルト値: true
trigexpandtimes
は trigexpand
の「積」規則を制御します。
trigexpand
コマンドが使われるか、
trigexpand
スイッチが true
に設定されている時、
積(例えば sin(2*x)
)の展開は、
trigexpandtimes
が true
の時だけ起こります。
Categories: Trigonometric functions · Simplification flags and variables
デフォルト値: true
triginverses
は三角関数や双曲線関数とそれらの逆関数の合成の整理を制御します。
もし all
なら、
例えば、atan(tan(x))
と
tan(atan(x))
のどちらも xに整理されます。
もし true
なら、
arcfun(fun(x))
の整理は止められます。
もし false
なら、
arcfun(fun(x))
と
fun(arcfun(x))
のどちらの整理も止められます。
Categories: Trigonometric functions · Simplification flags and variables
xを引数とする三角と双曲の正弦、余弦の積とべきを xの倍数のそれらに結合します。 これらの関数が分母に現れた時これらを消去しようともします。 もし xが省略されたら exprの中の変数すべてが使われます。
poissimp
も参照してください。
(%i1) trigreduce(-sin(x)^2+3*cos(x)^2+x); cos(2 x) cos(2 x) 1 1 (%o1) -------- + 3 (-------- + -) + x - - 2 2 2 2 |
Categories: Trigonometric functions · Simplification functions
デフォルト値: true
trigsign
がtrue
の時、
三角関数への負の引数の整理を認めます。
例えば、
trigsign
が true
の時だけ
sin(-x)
は -sin(x)
になります。
Categories: Trigonometric functions · Simplification flags and variables
tan
, sec
などを含む式を
sin
, cos
, sinh
, cosh
に整理するために、
恒等式
sin(x)^2 + cos(x)^2 = 1
と
cosh(x)^2 - sinh(x)^2 = 1
を使います。
trigreduce
, ratsimp
,
radcan
は結果を更に整理できるかもしれません。
demo ("trgsmp.dem")
は trigsimp
のいくつかの例を表示します。
Categories: Trigonometric functions · Simplification functions
三角関数の整理された標準疑似線形形式を与えます;
exprは sin
, cos
もしくはtan
のいくつかの有理分数であり、
それらの引数は、整数係数を持つ、いくつかの変数(もしくは核)と
%pi/n
(nは整数)の線形形式です。
結果は sin
と cos
に関して線形の分子と分母を持つ整理された分数です。
trigrat
は可能なときはいつも線形化します。
(%i1) trigrat(sin(3*a)/sin(a+%pi/3)); (%o1) sqrt(3) sin(2 a) + cos(2 a) - 1 |
以下の例は Davenport, Siret, and TournierのCalcul Formel, Masson (もしくは英語版ではAddison-Wesley), 1.5.5節, モーレイの定理から取られました。
(%i1) c : %pi/3 - a - b$ (%i2) bc : sin(a)*sin(3*c)/sin(a+b); %pi sin(a) sin(3 ((- b) - a + ---)) 3 (%o2) ------------------------------- sin(b + a) (%i3) ba : bc, c=a, a=c; %pi sin(3 a) sin(b + a - ---) 3 (%o3) ------------------------- %pi sin(a - ---) 3 (%i4) ac2 : ba^2 + bc^2 - 2*bc*ba*cos(b); 2 2 %pi sin (3 a) sin (b + a - ---) 3 (%o4) --------------------------- 2 %pi sin (a - ---) 3 %pi - (2 sin(a) sin(3 a) sin(3 ((- b) - a + ---)) cos(b) 3 %pi %pi sin(b + a - ---))/(sin(a - ---) sin(b + a)) 3 3 2 2 %pi sin (a) sin (3 ((- b) - a + ---)) 3 + --------------------------------- 2 sin (b + a) (%i5) trigrat (ac2); (%o5) - (sqrt(3) sin(4 b + 4 a) - cos(4 b + 4 a) - 2 sqrt(3) sin(4 b + 2 a) + 2 cos(4 b + 2 a) - 2 sqrt(3) sin(2 b + 4 a) + 2 cos(2 b + 4 a) + 4 sqrt(3) sin(2 b + 2 a) - 8 cos(2 b + 2 a) - 4 cos(2 b - 2 a) + sqrt(3) sin(4 b) - cos(4 b) - 2 sqrt(3) sin(2 b) + 10 cos(2 b) + sqrt(3) sin(4 a) - cos(4 a) - 2 sqrt(3) sin(2 a) + 10 cos(2 a) - 9)/4 |
Categories: Trigonometric functions · Simplification functions
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ランダムステートオブジェクトは乱数生成器の状態を表します。 状態は627個の32ビットワードで構成されます。
make_random_state (n)
は
nを2^32で割った余りに等しい整数シードの値から新しいランダムステートオブジェクトを
生成します。 nは負でもいいです。
make_random_state (s)
はランダムステート sのコピーを返します。
make_random_state (true)
は新しいランダムステートオブジェクトを返します。
シードとしてコンピュータの現在時刻を使います。
make_random_state (false)
は乱数生成器の現在のステートのコピーを返します。
Categories: Random numbers
sを乱数生成器状態にコピーします。
set_random_state
はいつも done
を返します。
Categories: Random numbers
疑似乱数を返します。
もし xが整数なら、
random (x)
は0からx - 1
までの整数を返します。
もし xが浮動小数点なら、
random (x)
は xより小さい非負の浮動小数点を返します。
もし xが整数でも浮動小数点でもなかったり、xが正でないなら、
random
はエラーを出力します。
関数 make_random_state
と
set_random_state
は乱数生成器の状態を保守します。
Maximaの乱数生成器はメルセンヌ・ツイスタ MT 19937の実装です。
例:
(%i1) s1: make_random_state (654321)$ (%i2) set_random_state (s1); (%o2) done (%i3) random (1000); (%o3) 768 (%i4) random (9573684); (%o4) 7657880 (%i5) random (2^75); (%o5) 11804491615036831636390 (%i6) s2: make_random_state (false)$ (%i7) random (1.0); (%o7) 0.2310127244107132 (%i8) random (10.0); (%o8) 4.394553645870825 (%i9) random (100.0); (%o9) 32.28666704056853 (%i10) set_random_state (s2); (%o10) done (%i11) random (1.0); (%o11) 0.2310127244107132 (%i12) random (10.0); (%o12) 4.394553645870825 (%i13) random (100.0); (%o13) 32.28666704056853 |
Categories: Random numbers · Numerical methods
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11.1 Introduction to Maximas Database | ||
11.2 Functions and Variables for Properties | ||
11.3 Functions and Variables for Facts | ||
11.4 Functions and Variables for Predicates |
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alphabetic
はdeclare
が認識するプロパティタイプです。
式 declare(s, alphabetic)
は
sの中の文字すべてをアルファベット文字として認識するように
Maximaに命じます。
sは文字列でなければいけません。
Identifiersも参照してください。
例:
(%i1) xx\~yy\`\@ : 1729; (%o1) 1729 (%i2) declare ("~`@", alphabetic); (%o2) done (%i3) xx~yy`@ + @yy`xx + `xx@@yy~; (%o3) `xx@@yy~ + @yy`xx + 1729 (%i4) listofvars (%); (%o4) [@yy`xx, `xx@@yy~] |
Categories: Declarations and inferences
コマンド declare(x, bindtest)
は
xがバインドされずに評価された時、
Maximaにエラーを起こすように命じます。
(%i1) aa + bb; (%o1) bb + aa (%i2) declare (aa, bindtest); (%o2) done (%i3) aa + bb; aa unbound variable -- an error. Quitting. To debug this try debugmode(true); (%i4) aa : 1234; (%o4) 1234 (%i5) aa + bb; (%o5) bb + 1234 |
declare(a, constant)
は
aが定数であるように宣言します。
シンボルが定数であるという宣言は定数でない値をシンボルに割り当てることを
妨げません。
例:
(%i1) declare(c, constant); (%o1) done (%i2) constantp(c); (%o2) true (%i3) c : x; (%o3) x (%i4) constantp(c); (%o4) false |
Categories: Declarations and inferences · Constants
もし exprが定数式なら true
を返します。
そうでないなら false
を返します。
もし引数が、(/R/
をつけて表示される有理数を含む)数や
%pi
, %e
, %i
にようなシンボル定数、定数にバインドされた変数、
declare
で宣言された定数、引数が定数の関数のいずれかなら、
式を定数式とみなします。
constantp
は引数を評価します。
例:
(%i1) constantp (7 * sin(2)); (%o1) true (%i2) constantp (rat (17/29)); (%o2) true (%i3) constantp (%pi * sin(%e)); (%o3) true (%i4) constantp (exp (x)); (%o4) false (%i5) declare (x, constant); (%o5) done (%i6) constantp (exp (x)); (%o6) true (%i7) constantp (foo (x) + bar (%e) + baz (2)); (%o7) false (%i8) |
Categories: Predicate functions · Constants
アトムやアトムのリスト a_iにプロパティやプロパティのリスト p_iを割り当てます。 a_iや p_iがリストの時、プロパティすべてをアトムのそれぞれが得ます。
declare
は引数をクォートします。
declare
はいつも done
を返します。
それぞれの宣言フラグに関する記述で注意しているように、
いくつかのフラグに関して、
もし objectが featureを持つよう宣言されているなら、
featurep(object, feature)
は true
を返します。
フィーチャーシステムについてさらに知るには features
.を参照してください。
アトムからプロパティを削除するには remove
.を使ってください。
declare
は以下のプロパティを認識します:
additive
代入 a_i(x + y + z + ...)
-->
a_i(x) + a_i(y) + a_i(z) + ...
によって、 a_i式を整理するように Maximaに命じます。
代入は1番目の引数のみで実行されます。
alphabetic
a_iの中の文字すべてをアルファベット文字として認識するように Maximaに命じます。(a_iは文字列でなければいけません。)
antisymmetric, commutative, symmetric
a_iを対称もしくは反対称関数として認識するように Maximaに命じます。
commutative
は symmetric
と同じです。
bindtest
a_iがバインドされずに評価された時、 Maximaにエラーを起こすように命じます。
constant
a_iをシンボル定数とみなすように Maximaに命じます。
even, odd
a_iを偶数か奇数の整数変数として認識するように Maximaに命じます。
oddfun, evenfun
a_iを偶関数もしくは奇関数として認識するように Maximaに命じます。
evflag
ev
のフラグ引数として a_iが現れた時、
ev
の実行中 a_iを true
にバインドするように
ev
に命じます。
evflag
を参照してください。
evfun
ev
のフラグ引数として a_iが現れた時、
a_iと名付けられた関数を適用するように
ev
に命じます。
evfun
を参照してください。
feature
a_iをフィーチャー名として認識するように Maximaに命じます。 すると他のアトムを a_iプロパティを持つように定義できるようになります。
increasing, decreasing
a_iを単調増加関数か単調減少関数として認識するように Maximaに命じます。
integer, noninteger
a_iを整数変数か非整数変数として認識するように Maximaに命じます。
integervalued
a_iを整数値を返す関数として認識するように Maximaに命じます。
lassociative, rassociative
a_iを右結合か左結合関数として認識するように Maximaに命じます。
linear
a_iを outative
かつ additive
に宣言することと同値です。
mainvar
a_iを「主変数」とみなすように Maximaに命じます。
ordergreatp
で決定されるように、
Maximaの式の標準順序では主変数は他のすべての定数や変数に続きます。
multiplicative
代入 a_i(x * y * z * ...)
-->
a_i(x) * a_i(y) * a_i(z) * ...
によって、 a_i式を整理するように Maximaに命じます。
代入は1番目の引数のみで実行されます。
nary
a_iを n項関数として認識するように Maximaに命じます。
nary
宣言は nary
関数をコールするのとは同じではありません。
declare(foo, nary)
だけの効果は、
Maxima整理器をネストされた式を平坦にするように指示することです。
例えば foo(x, foo(y, z))
を foo(x, y, z)
に整理します。
nonarray
a_iを配列でないものとみなすように Maximaに命じます。 この宣言は添字付き変数名の多重評価を抑制します。
nonscalar
a_iを非スカラー変数とみなすように Maximaに命じます。 普通の使い方は変数をシンボルベクトルや行列として宣言することです。
noun
a_iを名詞としてパースするように Maximaに命じます。
この効果は a_iのインスタンスを 'a_i
や
nounify(a_i)
で置き換えることです。
どちらに置き換えるかは文脈に依存します。
outative
a_i式を最初の引数から定数因子を引き出すことで整理するように Maximaに命じます。
a_iが1つ引数を持つ時、 もしリテラル定数や宣言定数なら因子は定数とみなされます。
a_iが2つ以上の引数を持つ時、 もし2番目の引数がシンボルで、因子が2番目の引数の制約を受けないなら、 因子は定数とみなされます。
posfun
a_iを正関数として認識するように Maximaに命じます。
rational, irrational
a_iを有理変数か非有理実変数として認識するように Maximaに命じます。
real, imaginary, complex
a_iを実変数か純虚数変数、複素変数として認識するように Maximaに命じます。
scalar
a_iをスカラー変数とみなすように Maximaに命じます。
プロパティの使い方の例はドキュメントの中のプロパティの個別の記述それぞれで入手可能です。
Categories: Declarations and inferences
コマンド declare(f, decreasing)
や
declare(f, increasing)
は
fを減少関数や増加関数として認識するように
Maximaに命じます。
他のプロパティに関しては declare
も参照してください。
例:
(%i1) assume(a > b); (%o1) [a > b] (%i2) is(f(a) > f(b)); (%o2) unknown (%i3) declare(f, increasing); (%o3) done (%i4) is(f(a) > f(b)); (%o4) true |
Categories: Declarations and inferences
declare(a, even)
や declare(a, odd)
は
シンボル aを偶数や奇数の整数変数としてみなすように
Maximaに命じます。
関数 evenp
や, oddp
, integerp
は
プロパティ even
と odd
はを認識しません。
declare
と askinteger
も参照してください。
例:
(%i1) declare(n, even); (%o1) done (%i2) askinteger(n, even); (%o2) yes (%i3) askinteger(n); (%o3) yes (%i4) evenp(n); (%o4) false |
Categories: Declarations and inferences
Maximaは、システムフィーチャと数学式に適用されるフィーチャの、
2つの異なるタイプのフィーチャを理解します。
システムフィーチャについての情報に関しては status
も参照してください。
数学的フィーチャについての情報に関しては
features
と featurep
も参照してください。
feature
それ自身は関数名でも変数名でもありません。
現在のデータベースの中の事実に基づいてオブジェクト aがフィーチャ
fを持つかどうかを決定しようとします。
もしそうなら true
を返し、そうでないなら false
を返します。
featurep
は fも fの否定も確立できない時は、
false
を返すことに注意してください。
featurep
は引数を評価します。
declare
と features
も参照してください。
(%i1) declare (j, even)$ (%i2) featurep (j, integer); (%o2) true |
Categories: Predicate functions · Declarations and inferences
Maximaは関数や変数のある数学的プロパティを認識します。 それらは「フィーチャー」と呼ばれます。
declare (x, foo)
は
プロパティ fooを関数もしくは変数 xに与えます。
declare (foo, feature)
は
新しいフィーチャー fooを宣言します。
例えば、
declare ([red, green, blue], feature)
は、
3つの新しいフィーチャー red
, green
, blue
を宣言します。
もし xが fooプロパティを持つなら、
述語論理 featurep (x, foo)
は true
を返し、
そうでなければ、false
を返します。
インフォリスト features
は既知のフィーチャーのリストです。
それらは、
integer noninteger even odd rational irrational real imaginary complex analytic increasing decreasing oddfun evenfun posfun constant commutative lassociative rassociative symmetric antisymmetric integervalued
に任意のユーザー定義フィーチャーを加えたものです。
features
は数学的フィーチャーのリストです。
非数学的でシステム依存のフィーチャーのリストもあります。
status
を参照してください。
例:
(%i1) declare (FOO, feature); (%o1) done (%i2) declare (x, FOO); (%o2) done (%i3) featurep (x, FOO); (%o3) true |
Categories: Declarations and inferences
iが示すアトム aのユーザープロパティを検索し、
もし aがプロパティ iを持たないなら false
を返します。
get
は引数を評価します。
(%i1) put (%e, 'transcendental, 'type); (%o1) transcendental (%i2) put (%pi, 'transcendental, 'type)$ (%i3) put (%i, 'algebraic, 'type)$ (%i4) typeof (expr) := block ([q], if numberp (expr) then return ('algebraic), if not atom (expr) then return (maplist ('typeof, expr)), q: get (expr, 'type), if q=false then errcatch (error(expr,"is not numeric.")) else q)$ (%i5) typeof (2*%e + x*%pi); x is not numeric. (%o5) [[transcendental, []], [algebraic, transcendental]] (%i6) typeof (2*%e + %pi); (%o6) [transcendental, [algebraic, transcendental]] |
Categories: Declarations and inferences
declare(a, integer)
や declare(a, noninteger)
は
aを整数変数か非整数変数として認識するように Maximaに命じます。
declare
も参照してください。
例:
(%i1) declare(n, integer, x, noninteger); (%o1) done (%i2) askinteger(n); (%o2) yes (%i3) askinteger(x); (%o3) no |
Categories: Declarations and inferences
declare(f, integervalued)
は
fを整数値関数として認識するように Maximaに命じます。
declare
も参照してください。
例:
(%i1) exp(%i)^f(x); %i f(x) (%o1) (%e ) (%i2) declare(f, integervalued); (%o2) done (%i3) exp(%i)^f(x); %i f(x) (%o3) %e |
Categories: Declarations and inferences
コマンドdeclare(a, nonarray)
はMaximaに
aが配列でないものと考えるように命じます。
もし aが添字付き変数ならこの宣言は多重評価を抑制します。
例:
(%i1) a:'b$ b:'c$ c:'d$ (%i4) a[x]; (%o4) d x (%i5) declare(a, nonarray); (%o5) done (%i6) a[x]; (%o6) a x |
Categories: Expressions
アトムをドット演算子に関してリストか行列のように振る舞うようにします。
declare
も参照してください。
Categories: Declarations and inferences · Vectors · Matrices
もし exprが非スカラー、すなわち、
非スカラーとして宣言されたアトムかリスト、行列を含むなら、
true
を返します。
Categories: Predicate functions · Vectors · Matrices
declare (f, posfun)
は
f
を正の関数と宣言します。
is (f(x) > 0)
は true
を出力します。
declare
も参照してください。
Categories: Declarations and inferences · Operators
アトム aに関連付けられた指標 iの属性を表示します。
aはアトムのリストだったり、アトム all
だったりします。
a
の場合、与えられたプロパティを持つすべてのアトムに適用します。
例えば、 printprops ([f, g], atvalue)
。
printprops
は表示できないプロパティ、
すなわち atvalue
, atomgrad
, gradef
,
matchdeclare
のためのものです。
Categories: Declarations and inferences · Display functions
アトム aに関連づけられたプロパティすべての名前のリストを返します。
Categories: Declarations and inferences
props
は、declare
関数で指定されたプロパティはもちろん、
atvalue
, matchdeclare
, などが指定したような、
infolists
で明示的に言及されたもの以外の任意のプロパティを持つアトムです。
Categories: Declarations and inferences · Global variables
props
リスト上の propが示すプロパティを持つアトムのリストを返します。
従って、 propvars (atvalue)
は
atvalueを持つアトムのリストを返します。
Categories: Declarations and inferences
valueを atomの (indicatorが指定する)プロパティに割り当てます。 indicatorは任意のプロパティの名前を取り得ますが、 システム定義のプロパティは取りません。
rem
は put
の効果をひっくり返します。
put
は引数を評価します。
put
は valueを返します。
例:
(%i1) put (foo, (a+b)^5, expr); 5 (%o1) (b + a) (%i2) put (foo, "Hello", str); (%o2) Hello (%i3) properties (foo); (%o3) [[user properties, str, expr]] (%i4) get (foo, expr); 5 (%o4) (b + a) (%i5) get (foo, str); (%o5) Hello |
Categories: Declarations and inferences
valueを atomの (indicatorが指定する)プロパティに割り当てます。
引数がクォートされることを除いて、これは put
と同じです。
例:
(%i1) foo: aa$ (%i2) bar: bb$ (%i3) baz: cc$ (%i4) put (foo, bar, baz); (%o4) bb (%i5) properties (aa); (%o5) [[user properties, cc]] (%i6) get (aa, cc); (%o6) bb (%i7) qput (foo, bar, baz); (%o7) bar (%i8) properties (foo); (%o8) [value, [user properties, baz]] (%i9) get ('foo, 'baz); (%o9) bar |
Categories: Declarations and inferences
declare(a, rational)
や declare(a, irrational)
は
aを有理実変数か非有理実変数として認識するように
Maximaに命じます。
declare
も参照してください。
Categories: Declarations and inferences
declare(a, real)
や, declare(a, imaginary)
,
declare(a, complex)
は
aを実変数、純虚数変数、複素変数として認識するように
Maximaに命じます。
declare
も参照してください。
Categories: Declarations and inferences
atomから indicatorが示すプロパティを取り除きます。
rem
は put
の効果をひっくり返します。
rem
が呼び出された時、もし atomが
indicatorプロパティを持っていたなら、
rem
は done
を返します。
もしそんなプロパティを持っていなかったら false
を返します。
Categories: Declarations and inferences
アトムに関連づけられたプロパティを取り除きます。
remove (a_1, p_1, ..., a_n, p_n)
はアトム
a_k
からプロパティ p_k
を取り除きます。
remove ([a_1, ..., a_m], [p_1, ..., p_n],
...)
はアトム a_1, …, a_mからプロパティ
p_1, ..., p_n
を取り除きます。
リストのペアは複数を取り得ます。
remove (all, p)
はプロパティ
pを、それを持つアトムすべてから取り除きます。
取り除かれるプロパティは、 function
, macro
,
mode_declare
のようなシステム定義のプロパティかもしれません。
remove
は put
で定義されたプロパティを取り除きません。
翻訳された Lispバージョンの関数を取り除くために
プロパティは transfun
を取ることができます。
これを実行した後は、翻訳バージョンでなく Maximaバージョンの関数が実行されます。
remove ("a", operator)
または、同値の
remove ("a", op)
は、aから
prefix
, infix
, nary
, postfix
, matchfix
,
nofix
が宣言した演算子プロパティを取り除きます。
演算子名はクォートされた文字列として書かれなければいけないことに注意してください。
アトムが指定されたプロパティを持つ持たないに関わらず、
remove
はいつも done
を返します。
この振る舞いは、もっと具体的な削除関数remvalue
, remarray
,
remfunction
, remrule
と違っています。
remove
は引数をクォートします。
Categories: Declarations and inferences
declare(a, scalar)
は
aをスカラ変数とみなすように
Maximaに命じます。
declare
も参照してください。
Categories: Declarations and inferences
もし exprが数か、定数、 declare
で scalar
と宣言された変数、
または、数と定数とそんな変数から完全に構成され、行列やリストを含まない変数なら、
true
を返します。
Categories: Predicate functions · Vectors · Matrices
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文脈 context_1, …, context_nをアクティベートします。
これらの文脈に関する事実は、演繹し情報を検索するために利用可能となります。
これらの文脈に関する事実は facts ()
によってリストされません。
変数 activecontexts
は、
activate
関数を使ってアクティブになった文脈のリストです。
Categories: Declarations and inferences
デフォルト値: []
変数activecontexts
は、
現在の文脈の部分文脈なのでアクティブである文脈と対照的に、
activate
関数を使ってアクティブになった文脈のリストです。
Categories: Declarations and inferences
askinteger (expr, integer)
は
assume
データベースから exprが整数かどうかを決定しようとします。
もしそうでなく決定できなければ、 askinteger
はユーザーに入力を促し、
可能ならばデータベースに情報をインストールしようとします。
askinteger (expr)
は
askinteger (expr, integer)
と同値です。
同様に、
askinteger (expr, even)
や askinteger (expr, odd)
は
それぞれ、exprが偶数か奇数か決定しようとします。
Categories: Declarations and inferences
最初に、指定された式が正か負かゼロか決定しようとします。
できなければ、演繹を完了するのに必要な質問をユーザーに尋ねます。
ユーザーの答えは、現在の計算の演繹のため、データベースに記録されます。
asksign
の戻り値は
pos
か neg
, zero
のいずれか1つです。
Categories: Declarations and inferences
述語論理 pred_1, …, pred_nを現在の文脈に追加します。
もし述語論理が現在の文脈と矛盾していたり冗長だったりしたなら、文脈に追加されません。
文脈は assume
がコールされる毎に述語論理を累積していきます。
assume
は、文脈に追加された述語論理か、
当該のアトム redundant
もしくは inconsistent
を
を要素に持つリストを返します。
述語論理 pred_1, …, pred_nは
関係演算子 < <= equal notequal >= >
を持つ式のみ許されます。
述語論理はリテラル等号 =
やリテラル不等号 #
の式は使えません。
integerp
のような述語関数も使えません。
形式 pred_1 and ...and pred_n
の合成された述語論理は認識されます。
しかし pred_1 or ... or pred_n
は認識されません。
もし pred_k
が関係述語論理なら not pred_k
は認識されます。
形式 not (pred_1 and pred_2)
の式や
not (pred_1 or pred_2)
は認識されません。
Maximaの推論メカニズムはそれほど強くありません;
is
によって決定されない多くの明らかな結果があります。
これは既知の弱みです。
assume
は複素数を伴う述語論理を扱いません。
もし述語論理が複素数を含むなら
assume
は inconsistent
か redundant
を返します。
assume
は引数を評価します。
is
や facts
, forget
, context
,
declare
も参照してください。
例:
(%i1) assume (xx > 0, yy < -1, zz >= 0); (%o1) [xx > 0, yy < - 1, zz >= 0] (%i2) assume (aa < bb and bb < cc); (%o2) [bb > aa, cc > bb] (%i3) facts (); (%o3) [xx > 0, - 1 > yy, zz >= 0, bb > aa, cc > bb] (%i4) is (xx > yy); (%o4) true (%i5) is (yy < -yy); (%o5) true (%i6) is (sinh (bb - aa) > 0); (%o6) true (%i7) forget (bb > aa); (%o7) [bb > aa] (%i8) prederror : false; (%o8) false (%i9) is (sinh (bb - aa) > 0); (%o9) unknown (%i10) is (bb^2 < cc^2); (%o10) unknown |
Categories: Declarations and inferences
デフォルト値: true
assumescalar
は、
nonscalarp (expr)
が false
であるような式 expr
が
ある変換に対してスカラーのように振る舞うと仮定されるかどうかを決めるのを助けます。
expr
がリストや行列以外の任意の式を表してるとし
[1, 2, 3]
が任意のリストや行列を表しているとすると、
もし assumescalar
が true
か
scalarp (expr)
が true
か
constantp (expr)
が true
なら、
expr . [1, 2, 3]
は [expr, 2 expr, 3 expr]
をもたらします。
もし assumescalar
が true
なら、
そんな式は可換演算子に対してだけスカラーのように振る舞いますが、
非可換乗算 .
に対してはそうは振る舞いません。
assumescalar
が false
の時
そんな式は非スカラーのように振る舞います。
assumescalar
が all
の時、
そんな式は上でリストされた演算子すべてに対してスカラーのように振る舞います。
Categories: Declarations and inferences
デフォルト値: false
assume_pos
が true
で
パラメータ xの符号が現在の文脈や他の考慮から決定できない時、
sign
や asksign (x)
は true
を返します。
これによって、
integrate
や他の計算から起こるような
自動生成される asksign
問い合わせを事前に防ぐことができます。
デフォルトでは、パラメータは symbolp (x)
か
subvarp (x)
のような xです。
パラメータとして考えられる式のクラスは、
変数 assume_pos_pred
を介してある程度変えることができます。
sign
と asksign
は、
式の中のオペランドの符号から式の符号を演繹しようとします。
例えば、もしa
や b
がともに正なら
a + b
も正です。
しかしながら、asksign
問い合わせすべてを迂回する方法はありません。
特に asksign
引数が差 x - y
か
対数 log(x)
の時、
たとえ assume_pos
が true
で assume_pos_pred
が
引数すべてに true
を返す関数であっても、
asksign
はいつもユーザーからの入力を要請します。
Categories: Declarations and inferences
デフォルト値: false
assume_pos_pred
が関数名や引数 xのラムダ式に割り当てられている時、
xが assume_pos
のためのパラメータと考えられるかどうかを決定するために
その関数がコールされます。
assume_pos
が false
の時、
assume_pos_pred
は無視されます。
sign
と asksign
が、
アトムか添字付き変数、関数コール式のいずれかの引数 xで
assume_pos_pred
関数をコールします。
もし assume_pos_pred
関数が true
を返すなら、
xは assume_pos
のためのパラメータと考えられます。
デフォルトでは、パラメータは symbolp (x)
か
subvarp (x)
のような xです。
assume
と assume_pos
も参照してください。
例:
(%i1) assume_pos: true$ (%i2) assume_pos_pred: symbolp$ (%i3) sign (a); (%o3) pos (%i4) sign (a[1]); (%o4) pnz (%i5) assume_pos_pred: lambda ([x], display (x), true)$ (%i6) asksign (a); x = a (%o6) pos (%i7) asksign (a[1]); x = a 1 (%o7) pos (%i8) asksign (foo (a)); x = foo(a) (%o8) pos (%i9) asksign (foo (a) + bar (b)); x = foo(a) x = bar(b) (%o9) pos (%i10) asksign (log (a)); x = a Is a - 1 positive, negative, or zero? p; (%o10) pos (%i11) asksign (a - b); x = a x = b x = a x = b Is b - a positive, negative, or zero? p; (%o11) neg |
Categories: Declarations and inferences
デフォルト値: initial
context
は assume
と
forget
によって保守される事実の集まりの名前です。
assume
は context
と名付けられた集まりに事実を追加する一方、
forget
は事実を取り除きます。
context
を名前 fooにバインドすると
現在の文脈は fooに変わります。
もし指定された文脈 fooがまだ存在しないなら、
自動的に newcontext
がコールされて生成されます。
指定された文脈は自動的にアクティベートされます。
文脈メカニズムの一般的な記述に関しては contexts
を参照してください。
Categories: Declarations and inferences
デフォルト値: [initial, global]
contexts
は現在存在する文脈のリストです。現在アクティブな文脈を含んでいます。
文脈メカニズムによって ユーザーが文脈と呼ばれる事実の集まりにバインドし、名付けることが可能になります。 一旦名付けると、 ユーザーは文脈を単にアクティベートしたりデアクティベートすることで たくさんの数の事実をMaximaに仮定させたり忘れさせたりできます。
任意のシンボルのアトムが文脈となることができ、
その文脈の中に含まれた事実は、
forget
をコールすることで1つ1つ破壊されるまで、
あるいは、それらが属する文脈を破壊するためにkill
をコールすることで
全体として破壊されるまで、記憶装置に保持されます。
文脈は階層的に存在します。
その根はいつも文脈 global
であり、
文脈 global
はいくつかの関数が必要とするMaximaについての情報を含みます。
アクティブな文脈の部分文脈である任意の文脈の中の事実すべてそうであるように、
与えられた文脈の中では
その文脈の中の事実すべては「アクティブ」(それらが演繹や探索に使われるという意味)です。
Maximaが新たに起動された時、
ユーザーは initial
と呼ばれる文脈の中にいます。
それは部分文脈として global
を持ちます。
facts
, newcontext
, supcontext
, killcontext
,
activate
, deactivate
, assume
,
forget
も参照してください。
Categories: Declarations and inferences
特定の文脈 context_1, …, context_nをデアクティベートします。
Categories: Declarations and inferences
もし itemが文脈の名前なら
facts (item)
は指定された文脈の facts
のリストを返します。
もし itemが文脈の名前でないなら、
facts (item)
は現在の文脈の中で
itemについて知っている facts
のリストを返します。
異なる文脈中のアクティブな facts
はリストされません。
facts ()
(すなわち引数なし)は現在の文脈をリストします。
Categories: Declarations and inferences
assume
で規定された述語論理を取り除きます。
述語論理は以前に規定されたものと同値の(必ずしも同一である必要はない)式です。
forget (L)
(Lは述語論理のリスト)はリスト上のそれぞれの項目を忘れます。
Categories: Declarations and inferences
assume
データベースの中の事実から述語論理
exprが確かか否かを決定しようとします。
もし述語論理が確かに true
か false
なら、
is
はそれぞれ true
か false
を返します。
そうでないなら戻り値はグローバルフラグ prederror
に依存します。
prederror
が true
の時
is
はエラーメッセージを出力します。
そうでないなら is
は unknown
を出力します。
ev(expr, pred)
(対話プロンプトでは expr, pred
と書けます)は
is(expr)
と同値です。
assume
, facts
, maybe
も参照してください。
例:
is
は述語論理の評価を引き起こします。
(%i1) %pi > %e; (%o1) %pi > %e (%i2) is (%pi > %e); (%o2) true |
is
は assume
データベースから述語論理を演繹しようとします。
(%i1) assume (a > b); (%o1) [a > b] (%i2) assume (b > c); (%o2) [b > c] (%i3) is (a < b); (%o3) false (%i4) is (a > c); (%o4) true (%i5) is (equal (a, c)); (%o5) false |
もし is
が assume
データベースから述語論理を証明もしくは否定できなかったら
グローバルフラグ prederror
が is
の振る舞いを決めます。
(%i1) assume (a > b); (%o1) [a > b] (%i2) prederror: true$ (%i3) is (a > 0); Maxima was unable to evaluate the predicate: a > 0 -- an error. Quitting. To debug this try debugmode(true); (%i4) prederror: false$ (%i5) is (a > 0); (%o5) unknown |
Categories: Predicate functions · Declarations and inferences
文脈 context_1, …, context_nを消します。
もし文脈の1つが現在の文脈なら
新しい文脈は消されなかった現在の文脈の最初の利用可能な部分文脈になるでしょう。
もし最初の利用可能な消されなかった文脈が global
なら、
initial
が代わりに使われます。
もし initial
文脈が消されたら
新しい空のinitial
文脈が生成されます。
現在の文脈の部分文脈であるためか
関数 activate
の使用による理由で現在アクティブになっている文脈を消すことを
killcontext
は拒否します。
killcontext
は引数を評価します。
killcontext
は done
を返します。
Categories: Declarations and inferences
述語論理exprが assume
データベースの事実から正しいかどうかを
決定しようとします。
もし述語論理が確かに true
か false
なら、
maybe
はそれぞれ true
か false
を返します。
そうでないなら maybe
は unknown
を返します。
maybe
は prederror: false
での is
と関数的に同値です。
しかし prederror
に値を実際に割り当てることなく結果が計算されます。
例:
(%i1) maybe (x > 0); (%o1) unknown (%i2) assume (x > 1); (%o2) [x > 1] (%i3) maybe (x > 0); (%o3) true |
Categories: Predicate functions · Declarations and inferences
nameと呼ばれる新しい空の文脈を生成します。
nameは唯一の部分文脈として global
を持ちます。
新しく生成された文脈は現在アクティブな文脈になります。
もし nameが指定されないなら、(gensym
を使って)新しい名前を生成して返します。
newcontext
は引数を評価します。
newcontext
は (もし指定されたら) nameを、そうでなければ新しい文脈名を返します。
Categories: Declarations and inferences
現在のデータベースの事実に基づいて exprの符号を決定しようとします。
以下の答えの1つを返します;
pos
(positive)か, neg
(negative), zero
, pz
(正もしくはゼロ), nz
(負もしくはゼロ), pn
(正もしくは負),
pnz
(正、負もしくはゼロ、すなわちなにもわからない).
Categories: Declarations and inferences
nameと呼ばれる新しい文脈を生成します。 nameは部分文脈として contextを持ちます。 contextは存在しなければいけません。
もし contextが指定されないなら現在の文脈が仮定されます。
もし nameが指定されないなら、(gensym
を使って)新しい名前を生成して返します。
supcontext
は引数を評価します。
supcontext
は (もし指定されたら) nameを、そうでなければ新しい文脈名を返します。
Categories: Declarations and inferences
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述語論理 pが false
に評価される時 0を返します;
述語論理 pが true
に評価される時 1を返します。
述語論理が true
も false
でもない何かに評価される時(unknown)
名詞形を返します。
例:
(%i1) charfun (x < 1); (%o1) charfun(x < 1) (%i2) subst (x = -1, %); (%o2) 1 (%i3) e : charfun ('"and" (-1 < x, x < 1))$ (%i4) [subst (x = -1, e), subst (x = 0, e), subst (x = 1, e)]; (%o4) [0, 1, 0] |
Categories: Mathematical functions
is (x op y)
が
true
に評価されるような比較演算子 op
(<
, <=
, >
, >=
, =
, #
)を返します;
xか yが %i
に依存し、かつ x #
の時、
y
notcomparable
を返します;
該当する演算子がなかったり Maximaが演算子を決定できなかった時には
unknown
を返します。
例:
(%i1) compare (1, 2); (%o1) < (%i2) compare (1, x); (%o2) unknown (%i3) compare (%i, %i); (%o3) = (%i4) compare (%i, %i + 1); (%o4) notcomparable (%i5) compare (1/x, 0); (%o5) # (%i6) compare (x, abs(x)); (%o6) <= |
関数 compare
は引数の実領域が空でないか決定しようとはしません; 従って、
(%i1) compare (acos (x^2 + 1), acos (x^2 + 1) + 1); (%o1) < |
acos (x^2 + 1)
の実領域は空です。
Categories: Declarations and inferences
同値、すなわち同じ値であることを表します。
equal
はそれ自身で評価も整理もされません。
関数 is
は equal
をブーリアン値に評価しようとします。
もし aと bが
ratisimp(a - b)
を評価することで決定されるように変数の可能な値すべてで等しいときだけ
is(equal(a, b)
は true
を返します;
もし ratsimp
が0を返したら2つの式は同値と考えられます。
2つの式は構文法的に等しくなくても(すなわち同一でなくても)同値でありえます。
is
が equal
を true
か false
への換算に失敗した時、
結果はグローバルフラグ prederror
に依存します。
prederror
が true
の時 is
はエラーメッセージを出力します。
そうでないなら is
は unknown
を返します。
is
に加えていくつかの他の演算子、すなわち if
, and
, or
,
not
は equal
と notequal
を
true
か false
に評価します。
equal
の否定は notequal
です。
例:
equal
はそれ自身で評価も整理もされません。
(%i1) equal (x^2 - 1, (x + 1) * (x - 1)); 2 (%o1) equal(x - 1, (x - 1) (x + 1)) (%i2) equal (x, x + 1); (%o2) equal(x, x + 1) (%i3) equal (x, y); (%o3) equal(x, y) |
関数is
は equal
をブーリアン値に評価しようとします。
is(equal(a, b)
は
ratisimp(a - b)
が0を返すとき
true
を返します。
2つの式は構文法的に等しくなくても(すなわち同一でなくても)同値でありえます。
(%i1) ratsimp (x^2 - 1 - (x + 1) * (x - 1)); (%o1) 0 (%i2) is (equal (x^2 - 1, (x + 1) * (x - 1))); (%o2) true (%i3) is (x^2 - 1 = (x + 1) * (x - 1)); (%o3) false (%i4) ratsimp (x - (x + 1)); (%o4) - 1 (%i5) is (equal (x, x + 1)); (%o5) false (%i6) is (x = x + 1); (%o6) false (%i7) ratsimp (x - y); (%o7) x - y (%i8) is (equal (x, y)); (%o8) unknown (%i9) is (x = y); (%o9) false |
is
が equal
を true
か false
への換算に失敗したとき、
結果はグローバルフラグ prederror
に依存します。
(%i1) [aa : x^2 + 2*x + 1, bb : x^2 - 2*x - 1]; 2 2 (%o1) [x + 2 x + 1, x - 2 x - 1] (%i2) ratsimp (aa - bb); (%o2) 4 x + 2 (%i3) prederror : true; (%o3) true (%i4) is (equal (aa, bb)); Maxima was unable to evaluate the predicate: 2 2 equal(x + 2 x + 1, x - 2 x - 1) -- an error. Quitting. To debug this try debugmode(true); (%i5) prederror : false; (%o5) false (%i6) is (equal (aa, bb)); (%o6) unknown |
いくつかの演算子が equal
や notequal
を
true
か false
に評価します。
(%i1) if equal (y, y - 1) then FOO else BAR; (%o1) BAR (%i2) eq_1 : equal (x, x + 1); (%o2) equal(x, x + 1) (%i3) eq_2 : equal (y^2 + 2*y + 1, (y + 1)^2); 2 2 (%o3) equal(y + 2 y + 1, (y + 1) ) (%i4) [eq_1 and eq_2, eq_1 or eq_2, not eq_1]; (%o4) [false, true, true] |
not expr
は exprの評価を伴うので、
not equal(a, b)
は
is(notequal(a, b))
と同値です。
(%i1) [notequal (2*z, 2*z - 1), not equal (2*z, 2*z - 1)]; (%o1) [notequal(2 z, 2 z - 1), true] (%i2) is (notequal (2*z, 2*z - 1)); (%o2) true |
Categories: Operators
equal(a, b)
の否定を表します。
例:
(%i1) equal (a, b); (%o1) equal(a, b) (%i2) maybe (equal (a, b)); (%o2) unknown (%i3) notequal (a, b); (%o3) notequal(a, b) (%i4) not equal (a, b); (%o4) notequal(a, b) (%i5) maybe (notequal (a, b)); (%o5) unknown (%i6) assume (a > b); (%o6) [a > b] (%i7) equal (a, b); (%o7) equal(a, b) (%i8) maybe (equal (a, b)); (%o8) false (%i9) notequal (a, b); (%o9) notequal(a, b) (%i10) maybe (notequal (a, b)); (%o10) true |
Categories: Operators
exprがMaximaの整理器が認識しない演算子や関数を含む時だけ
true
を返します。
Categories: Predicate functions · Simplification functions
変数 vの式 exprがゼロと同値かどうかテストし、
true
か, false
, dontknow
を返します。
zeroequiv
は以下の制限を持ちます:
例えば、zeroequiv (sin(2 * x) - 2 * sin(x) * cos(x), x)
は
true
を返し、
zeroequiv (%e^x + x, x)
は false
を返します。
一方、
zeroequiv (log(a * b) - log(a) - log(b), a)
は
余分なパラメータb
があるので dontknow
を返します。
Categories: Predicate functions
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12.1 Introduction to Plotting | ||
12.2 Plotting Formats | ||
12.3 Functions and Variables for Plotting | ||
12.4 Plotting Options | ||
12.5 Gnuplot Options | ||
12.6 Gnuplot_pipes Format Functions |
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Maximaはプロットするために外部のプロットパッケージを使います。
(Plotting Formats
に関する節を参照してください)。
プロット関数は点一式を計算し、コマンド一式と一緒にプロットパッケージに渡します。
その情報は、
パイプを通したり
データが保存されたファイル名と共にプログラムをコールしたりして
外部のプログラムに渡されます。
データファイルの名前は maxout_xxx.fromat
です。
ここで xxx
はMaximaの同時実行インスタンスそれぞれにユニークな数で、
format
は使用するプロットインターフェース名
(gnuplot
, xmaxima
, mgnuplot
, gnuplot_pipes
, geomview
)です。
グラフィック形式ファイルでプロットを保存する方法があります。
それらの場合、 Maximaが生成するファイル maxout_xxx.format
は
外部のプロットプログラムに結果をグラフィックファイルに保存させるコマンドを含みます。
そのグラフィックファイルのデフォルト名は maxplot.extension
です。
ここで extension
は選択したグラフィックファイルの種類に通常使われる拡張子です。
maxout_xxx.format
と maxplot.extension
ファイル(もしくはオプションで与えられたプロット名)は、システム変数 maxima_tempdir
が指定するディレクトリに生成されます。
Maximaが新規ファルを生成できる有効なディレクトリを示す文字列を
その変数(もしくは環境変数 MAXIMA_TEMPDIR)に割り当てることで、
その場所は変更可能です。
Maximaプロットコマンドの出力は、生成されたファイル名のリストです。ファイル名は完全なパスを含みます。
もし使用フォーマットが gnuplot
か xmaxima
なら、外部プログラム gnuplot
か xmaxima
を走らせることができます。
Maximaで事前に生成したプロットを再度見るためには、ファイル maxout_xxx.format
を引数として渡すことになります。
このように、Maximaプロットコマンドが失敗した時、フォーマットに gnuplot
か xmaxima
を設定して
問題の元を探すためにプレインテキストファイル maxout_xxx.gnuplot
(もしくは maxout_xxx.xmaxima
)を調べることができます。
追加パッケージ draw
はこの節で記述した関数にいくつかの機能を追加した関数を提供します。
いくつかのプロットオプションはどちらのプロット文脈でも同じ名前が付けられていますが、構文と振る舞いが違うことに注意してください。
これら2つのパッケージのどちらかの情報を選ぶために、グラフィックオプション opt
のドキュメントを見るには
?? opt
とタイプしてください。
Categories: Plotting
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Maximaは Gnuplotか Xmaximaか Geomviewをグラフィックスプログラムとして使うことができます。
Gnuplotは別にインストールしなければいけない外部プログラムです。
一方、 XmaximaはMaximaと一緒に配布されます。
これらのプログラムに対して様々な異なるフォーマットがあります。
それらはオプション plot_format
で選択することができます。
(Plotting Options
節も参照してください。)
プロットフォーマットは以下の通りです:
外部のプログラム gnuplotを起動するのに使われます。
あなたのシステムに
gnuplotがインストールされていなければいけません。
すべてのプロットコマンドとデータはファイル maxout_xxx.gnuplot
に保存されます。
このフォーマットは Windowsプラットフォームでは利用できません。
gnuplot
フォーマットと似ていますが、
データがファイル maxout_xxx.gnuplot_pipes
に保存される一方、
コマンドがパイプを通してgnuplotに送られるところが違います。
gnuplotパイプが関数 gnuplot_close
で閉じられない限り、
1つの gnuplotプロセスが開き続けて、続きのプロットコマンドは同じプロセスに送られ、
以前のプロットを置き換えます。
このフォーマットを使う時、関数 gnuplot_replot
は
既にスクリーン上に表示されたプロットを変更するのに使うことができます。
このフォーマットはスクリーンへプロットするためだけに使います;
グラフィックファイルが生成される時はいつでも、フォーマットは暗黙のうちに gnuplot
に切り替えられ、グラフィックファイルを生成するのに必要なgnuplotコマンドはデータと一緒に
maxout_xxx.gnuplot
に保存されます。
mgnuplot
Mgnuplotは gnuplotのTkベースのラッパーです。 Maximaディストリビューションに含まれます。 Mgnuplotは gnuplotの基本的な GUIを提供しますが、 gnuplotの素のインターフェースより総合的な特長は少ないです。 Mgnuplotは gnuplotと Tckl/Tkを別途インストールする必要があります。
Xmaximaは Maxima用 Tcl/Tkグラフィカルインターフェースです。
これもまた、コンソールや他のグラフィカルインターフェースから Maximaを走らせた時、
生成プロットを表示するのに使うことができます。
このフォーマットを使うには xmaximaプログラム―これはMaximaと一緒に配布されます―
をインストールしなければいけません。
もし Maximaを Xmaximaコンソールから走らせるなら、
Maximaと Xmaximaコンソールの間の通信に使われているのと同じソケットを通して、
データとコマンドが xmaximaに渡されます。
ターミナルや Xmaximaとは違うグラフィカルインターフェースから使う時は、
コマンドとデータをファイル maxout_xxx.xmaxima
に保存し、そのファイルの名前を引数として xmaximaプログラムを起動します。
以前のバージョンではこのフォーマットは openmath
と呼ばれていました;
その古い名前はまだ xmaxima
に対する同義語として機能します。
UNIXのための Motifのインタラクティブ3Dビュープログラムである Geomviewも Maximaが生成したプロットを表示するのに使うことができます。 このフォーマットを使うには、 geomviewプログラムをインストールしなくてはいけません。
Categories: Plotting
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exprの等高線を領域 x_range, y_rangeでプロットします。
他の引数は plot3d
と同じように扱われます。
プロットフォーマットがgnuplot
か gnuplot_pipes
の時だけ
この関数は動作します。
任意のフォーマットで動作する追加パッケージ implicit_plot
も等高線をプロットするのに使われますが、
それぞれの等高線に別々の指揮を与えなければいけません。
例:
(%i1) contour_plot (x^2 + y^2, [x, -4, 4], [y, -4, 4])$ |
plot3d
が受け付ける任意のオプションを足すことができます;
例えば、オプション legend
に falseの値を入れると凡例を取り除きます。
デフォルトでは、 Gnuplotは3つの高等線を選び表示します。
等高線の数を増やすには、次の例のようにカスタムの ggnuplot_preamble
を使う必要があります;
(%i1) contour_plot (u^3 + v^2, [u, -4, 4], [v, -4, 4], [legend,false], [gnuplot_preamble, "set cntrparam levels 12"])$ |
Categories: Plotting
この変数は、
プロットフォーマットが geomview
の時、
geomviewプログラムを走らせるのに使われるコマンド名を保持します。
そのデフォルト値は"geomview"です。
もし完全パスを与えずに geomviewプログラムが見つからなかったり、
違うバージョンを試したいなら、この変数の値を変更できます。
例えば、
(%i1) geomview_command: "/usr/local/bin/my_geomview"$ |
Categories: Plotting
keywordと名付けられたオプションの現在のデフォルト値を返します。 それはリストです。 オプションの引数 indexは正の整数でなければいけません。 リストから1つの要素だけを抽出するのに使うことができます。 (要素 1はオプションの名前です。)
set_plot_option
や remove_plot_option
,
Plotting Optionの節も参照してください。
この変数は、 プロットフォーマットが gnuplot
の時にgnuplotプログラムを走らせるのに使われるコマンド名を保存します。
デフォルト値は "gnuplot"です。
完全なパスが与えられず gnuplotプログラムが見つからないか、違うバージョンを試したいときは、
この変数の値を変えることができます。例えば、
(%i1) gnuplot_command: "/usr/local/bin/my_gnuplot"$ |
Categories: Plotting
グラフィックファイルが gnuplot
で生成されようとする時、
この変数は、ファイル名をgnuplotに渡す方法を指定するのに使われます。
デフォルト値は "~s"です。それはファイル名を直接渡すことを意味します。
gnuplotプログラムのオプションを加えるために、この変数の中身を変更することができます。
フォーマットディレクティブ "~s"の前にそれらのオプションを加えます。
Categories: Plotting
この変数は、プロットフォーマットが gnuplot
の時 gnuplotプログラムに渡す引数をパースするのに使います。
デフォルト値は "-persist ~s"です。
ここで "~s"は gnuplotコマンドが書かれるファイル名(通常 "maxout_xxx.gnuplot")に置き換えられます。
オプション -persist
は ファイルの中のコマンドが実行された後、プロットを表示しているウィンドウを閉じずに gnuplotを終了させます。
gnuplotに詳しい人たちはこの変数の値を替えたいかもしれません。 例えば、それを以下のように変えることで:
(%i1) gnuplot_view_args: "~s -"$ |
ファイルの中のコマンドが実行された後、gnuplotは閉じません; なので、プロットを含むウィンドウはもちろん、プロットを修正するため他のコマンドを発行できるgnuplot対話シェルも残ります。
4.6.3より古い gnuplotの Windowsバージョンでは、 "~s -"と "-persist ~s"の振る舞いは反対でした;
その名の通り "-persist ~s"はプロットウィンドウと gnuplot対話シェルを残す一方で、
"~s -"は プロットウィンドウを残しながら gnuplotシェルを閉じました。
なので、もし Windowsで古い gnuplotバージョンを使っているなら、 gnuplot_view_args
の値を調整する必要があるかもしれません。
Categories: Plotting
式 exprが陰に定義する実平面上の関数のプロットを表示します。
平面の領域は x_rangeと y_rangeで定義されます。
いくつかの関数を、それらを定義する式のリスト [expr_1, …, expr_n]を与えることで、同じプロットで表示することができます。
この関数はset_plot_option
で設定されたグローバルフォーマットオプションを使います。
追加オプションも implicit_plot
コマンドの追加引数として与えることができます。
implicit_plot
はが使う方法は与えられた領域上の符号変化の追尾から構成されていて、
複雑な式では失敗する可能性が有ります。
load(implicit_plot)
はこの関数をロードします。
例:
(%i1) load(implicit_plot)$ (%i2) implicit_plot (x^2 = y^3 - 3*y + 1, [x, -4, 4], [y, -4, 4])$ |
Categories: Plotting · Share packages · Package implicit_plot
複素数 (x + i y)に関する
Julia集合の表現のグラフィックスファイルを生成します。
2つの必須パラメータ xと yは実数でなければいけません。
このプログラムは追加パッケージ dynamics
の一部ですが、そのパッケージはロードする必要はなく、
juliaが使われる初回に自動的にロードされます。
グリッドのそれぞれのピクセルは、
その点からシュッパウして原点を中心とした半径2の収束円からはみ出るまでの繰り返しの回数に対応した色が与えられます。
グリッドのピクセルの数は grid
プロットオプションが制御します(デフォルトは30掛ける30)。
繰り返しの最大数はオプション iterations
で設定されます。
プログラムは自身のデフォルトパレットを使います: マゼンダ、紫、青、シアン、緑、黄、赤、茶、黒。
しかしコマンドで明示的に palette
オプションを加えることで変更できます。
使われるデフォルトの領域は、両方の軸で-2から2までで、 x
と y
オプションを使って変えられます。
オプション yx_ratio
を使うか、オプション same_xy
をディセーブルするかどちらかをしない限り
デフォルトでは2つの軸は同じスケールで表示されます。
他の一般的なプロットオプションも受け入れられます。
以下の例は、数-0.55 + i0.6に関するJulia集合の領域を表示します。
オプション color_bar_tics
は Gnuplotが色ボックスを40まで調整するのを抑制するのに使われています。
この場合、最大36回の繰り返しに対応する点は黒ではないです。
(%i1) julia (-0.55, 0.6, [iterations, 36], [x, -0.3, 0.2], [y, 0.3, 0.9], [grid, 400, 400], [color_bar_tics, 0, 6, 36])$ |
Categories: Package dynamics · Plotting
plot3dのオプション transform_xy
での使用に適した関数を返します。
3変数 var1, var2, var3は3つのダミー変数名です。
それらは plot3dコマンドが与える3変数
(最初2つの独立変数と、そのあとそれら2つの変数に依存する関数)を表します。
3つの関数fx, fy, fzはそれら3変数だけで決まるはずで、
プロットすべき対応する x, y, z座標を与えます。
デフォルトで定義された2つの変換があります;
polar_to_xy
とspherical_to_xyz
;
それら2つの変換に関するドキュメンテーションを参照してください。
Categories: Plotting
Mandelbrot集合の表現のグラフィックスファイルを生成します。
このプログラムは追加パッケージ dynamics
の一部ですが、そのパッケージはロードする必要はなく、
juliaが使われる初回に自動的にロードされます。
このプログラムは引数なしに呼び出すことができます。その場合、
点毎にデフォルト値の9回の繰り返し、
grid
プロットオプション(デフォルトは30掛ける30)で設定された寸法のグリッド、
両方の軸で-2から2まで拡張した領域を使います。
オプションは plot2dが受け付けるのと同じものすべてと、加えて繰り返し数を変えるオプション iterations
です。
グリッドのそれぞれのピクセルは、
その点からシュッパウして原点を中心とした半径2の収束円からはみ出るまでの繰り返しの回数に対応した色が与えられます。
グリッドのピクセルの数は grid
プロットオプションが制御します(デフォルトは30掛ける30)。
繰り返しの最大数はオプション iterations
で設定されます。
プログラムは自身のデフォルトパレットを使います: マゼンダ、紫、青、シアン、緑、黄、赤、茶、黒。
しかしコマンドで明示的に palette
オプションを加えることで変更できます。
オプション yx_ratio
を使うか、オプション same_xy
をディセーブルするかどちらかをしない限り
デフォルトでは2つの軸は同じスケールで表示されます。
例:
[grid,400,400])$
(%i1) mandelbrot ([iterations, 30], [x, -2, 1], [y, -1.2, 1.2], [grid,400,400])$ |
Categories: Package dynamics · Plotting
plot3dの transform_xy
オプションに対する値として与えることができます。
その効果は plot3dの2つの独立変数をz軸からの距離と方位角(極座標)として通訳し、
それらを xと y座標に変換することです。
Categories: Plotting
ここで plot, plot_1, …, plot_nは式か関数名、もしくは以下のいずれかの形式のリストです:
[discrete, [x1, ..., xn], [y1, ..., yn]]
,
[discrete, [[x1, y1], ..., [xn, ..., yn]]]
,
または [parametric, x_expr, y_expr, t_range]
。
1つもしくは複数の式を1変数か1パラメータの関数としてプロット表示します。
plot2d
は1つもしくは複数のプロットを2次元に表示します。
プロットを定義するのに式や関数名を使う時には、
それらは1変数varだけに依存すべきであり
変数名とその最小値と最大値を提供するためにx_rangeの使用が必須です;
x_rangeの構文は以下の通りです:
[variable, min, max]
プロットを離散形式やパラメトリック形式で定義することもできます。 離散形式は既定の座標で表された点の集合をプロットするのに使われます。 離散プロットはキーワード discreteで始まり、 値についてのリスト1つか2つが続くリストで定義されます。 もし2つのリストが与えられたら、それらは同じ長さを持たなければいけません; 1番目のリストはプロットされる点のx座標として、 2番目のリストはy座標として解釈されます。 もし discreteキーワードの後、リストが1つだけ与えられたら、 それは、リスト上のそれぞれの要素は点のxとy座標に対応する2つの値を持つリストか、 x軸上の連続する整数値(1,2,3,...)にプロットされる数値の数列を受け付けます。
パラメトリックプロットはキーワード parametricで始まり、 式か関数名2つとパラメータの範囲を持つリストで定義されます。 パラメータの範囲はパラメータ名とその最小値、最大値が続くリストでなければいけません:
[param, min, max]
。
paramが minから maxに増えるにつれ、 式または関数2つで与えられる座標点が描く軌跡をプロットは表示します。
垂直軸の範囲は以下の形式を持つオプション引数です:
[y, min, max]
(キーワード yはいつも垂直軸に使われます)。
このオプションを使うと、 プロットが到達する値に関係なくオプションの垂直範囲ぴったりをプロットは表示します。 もし垂直範囲を指定しなかったなら、 プロット点のy座標の最小値と最大値に従って垂直範囲が設定されます。
他のすべてのオプションも
キーワードで始まり、1つか複数の値が続くリストでなければいけません。
plot_options
を参照してください。
もし複数のプロットがプロットされるなら式のそれぞれを識別するために凡例が書かれます。
その凡例で使われるラベルはオプション legend
で与えることができます。
もしそのオプションが使われないなら Maximaは式や関数名からラベルを生成します。
例:
よくある関数のプロット:
(%i1) plot2d (sin(x), [x, -%pi, %pi])$ |
もし関数の増大が速すぎるなら
y
オプションを使って垂直軸の値を制限する必要があるかもしれません:
(%i1) plot2d (sec(x), [x, -2, 2], [y, -20, 20])$ plot2d: some values were clipped. |
プロットボックスがディセーブルの時は軸のためのラベルが生成荒れません。
その場合、xlabel
と ylabel
を使って軸の名前を設定する代わりに
もっと自由度の高いオプション label
を使う方がいいです。
オプション yx_ratio
は、プロットの形のデフォルトである長方形を変更するのに使います;
この例ではプロットは平方形を埋めます。
(%i1) plot2d ( x^2 - 1, [x, -3, 3], [box, false], grid2d, [yx_ratio, 1], [axes, solid], [xtics, -2, 4, 2], [ytics, 2, 2, 6], [label, ["x", 2.9, -0.3], ["x^2-1", 0.1, 8]], [title, "A parabola"])$ |
垂直軸方向の対数プロットの例:
(%i1) plot2d (exp(3*s), [s, -2, 2], logy)$ |
関数を名前でプロット:
(%i1) F(x) := x^2 $ (%i2) :lisp (defun |$g| (x) (m* x x x)) $g (%i2) H(x) := if x < 0 then x^4 - 1 else 1 - x^5 $ (%i3) plot2d ([F, G, H], [u, -1, 1], [y, -1.5, 1.5])$ |
パラメトリックに定義されたバタフライカーブのプロット:
(%i1) r: (exp(cos(t))-2*cos(4*t)-sin(t/12)^5)$ (%i2) plot2d([parametric, r*sin(t), r*cos(t), [t, -8*%pi, 8*%pi]])$ |
パラメトリック表現を使った円を-|x|と合わせてプロット。
円は、もし2つの軸のスケールが同じなら、円のように見えるだけのものです。オプション same_xy
で指定します。
(%i1) plot2d([[parametric, cos(t), sin(t), [t,0,2*%pi]], -abs(x)], [x, -sqrt(2), sqrt(2)], same_xy)$ |
0から9の間の200個の乱数のプロット:
(%i1) plot2d ([discrete, makelist ( random(10), 200)])$ |
x座標, y座標を別々に定義した点の離散集合のプロット:
(%i1) plot2d ([discrete, makelist(i*%pi, i, 1, 5), [0.6, 0.9, 0.2, 1.3, 1]])$ |
次の例では、3つの列を持つテーブルがファイル"data.txt"に保存され、 読み込まれ、2番目、3番目の列は2つの軸上にプロットされます:
(%i1) with_stdout ("data.txt", for x:0 thru 10 do print (x, x^2, x^3))$ (%i2) data: transpose ( read_matrix ("data.txt"))$ (%i3) plot2d ([discrete, transpose(data)[2], transpose(data)[3]], [style,points], [point_type,diamond], [color,red])$ |
離散データ点をデータを予測する連続関数と一緒にプロット:
(%i1) xy: [[10, .6], [20, .9], [30, 1.1], [40, 1.3], [50, 1.4]]$ (%i2) plot2d([[discrete, xy], 2*%pi*sqrt(l/980)], [l,0,50], [style, points, lines], [color, red, blue], [point_type, asterisk], [legend, "experiment", "theory"], [xlabel, "pendulum's length (cm)"], [ylabel, "period (s)"])$ |
プロットオプションに関する節も参照してください。
Categories: Plotting
2変数関数もしくはパラメトリック形式で定義された1つか複数の表面のプロットを表示します。
プロットされる関数は式か関数名として指定できます。 違った側面から表面を見るためにマウスを使ってプロットを回転することができます。
例:
2変数関数のプロット:
(%i1) plot3d (u^2 - v^2, [u, -2, 2], [v, -3, 3], [grid, 100, 100], [mesh_lines_color,false])$ |
無限大に発散する関数を制限するための
z
オプションの使用(この場合、関数はxとy軸上でマイナス無限だい);
これは線のみ陰影なしでプロットする仕方も示します。
(%i1) plot3d ( log ( x^2*y^2 ), [x, -2, 2], [y, -2, 2], [z, -8, 4], [palette, false], [color, magenta])$ |
zの無限大の値は、次の例のように、関数が未定義となるいかなる点にも落ちないグリッドを選ぶことによっても避けることができます。 この例は、パレットの変更の仕方と z変数の値に色を関連づけるカラーバーを含める仕方も示します:
(%i1) plot3d (log (x^2*y^2), [x, -2, 2], [y, -2, 2],[grid, 29, 29], [palette, [gradient, red, orange, yellow, green]], color_bar, [xtics, 1], [ytics, 1], [ztics, 4], [color_bar_tics, 4])$ |
同一プロットでの2つの表面。 表面の1つに特化した範囲は共通のリストの中にそれぞれ式とその範囲を置くことで与えることができます; 完全なプロットのための全体範囲も関数定義の後で与えられます。
(%i1) plot3d ([[-3*x - y, [x, -2, 2], [y, -2, 2]], 4*sin(3*(x^2 + y^2))/(x^2 + y^2), [x, -3, 3], [y, -3, 3]], [x, -4, 4], [y, -4, 4])$ |
パラメトリックに定義されたKleinの壷のプロット:
(%i1) expr_1: 5*cos(x)*(cos(x/2)*cos(y)+sin(x/2)*sin(2*y)+3)-10$ (%i2) expr_2: -5*sin(x)*(cos(x/2)*cos(y)+sin(x/2)*sin(2*y)+3)$ (%i3) expr_3: 5*(-sin(x/2)*cos(y)+cos(x/2)*sin(2*y))$ (%i4) plot3d ([expr_1, expr_2, expr_3], [x, -%pi, %pi], [y, -%pi, %pi], [grid, 50, 50])$ |
球座標から直交座標に変換するのにあらかじめ定義された変換
spherical_to_xyz
を使った「球調和」関数のプロット。
spherical_to_xyz
に関するドキュメンテーションを参照してください。
(%i1) plot3d (sin(2*theta)*cos(phi), [theta, 0, %pi], [phi, 0, 2*%pi], [transform_xy, spherical_to_xyz], [grid,30,60], [legend,false])$ |
円筒座標から直交座標に変換するのにあらかじめ定義された変換
polar_to_xy
を使った球面調和関数のプロット。
polar_to_xy
に関するドキュメンテーションを参照してください。
((%i1) plot3d (r^.33*cos(th/3), [r,0,1], [th,0,6*%pi], [box, false], [grid, 12, 80], [transform_xy, polar_to_xy], [legend, false])$ |
球座標から直交座標への変換を使っての球のプロット。
同じ比率でスケールされた3軸を得るのにオプション same_xyz
を使います。
Gnuplotが表面を正確に表示しなくなるので、変換を使う時はメッシュ線を消すのは都合良くありません。
(%i1) plot3d ( 5, [theta, 0, %pi], [phi, 0, 2*%pi], same_xyz, [transform_xy, spherical_to_xyz], [mesh_lines_color,blue], [palette,[gradient,"#1b1b4e", "#8c8cf8"]], [legend, false])$ |
行列を使った2変数関数の定義。
関数の定義の中のシングルクォートに注意してください。
行列が整数添字を要求する状況に実際に至る時
plot3d
が失敗しないためのものです。
(%i1) M: matrix([1,2,3,4], [1,2,3,2], [1,2,3,4], [1,2,3,3])$ (%i2) f(x, y) := float('M [round(x), round(y)])$ (%i3) plot3d (f(x,y), [x,1,4],[y,1,4],[grid,3,3],[legend,false])$ |
elevationを零に設定することで表面を地図として見ることができます。 その地図はそれぞれの色は違ったレベルを表現します。
(%i1) plot3d (cos (-x^2 + y^3/4), [x,-4,4], [y,-4,4], [zlabel,""], [mesh_lines_color,false], [elevation,0], [azimuth,0], color_bar, [grid,80,80], [ztics,false], [color_bar_tics,1])$ |
プロットオプションについての節も参照してください。
Categories: Plotting
このオプションは古いバージョンとの互換性のために残されていますが、使用は勧めません。
グローバルなプロットオプションを設定したり、現在の値を見たり、オプションを削除するには、
set_plot_option
や get_plot_option
、 remove_plot_option
.を使ってください。
Categories: Plotting
オプションのデフォルト値を削除します。 オプション名を与えなければいけません。
set_plot_option
とget_plot_option
,
Plotting Optionsの節も参照してください。
Categories: Plotting
プロットオプションの節にリストされているオプションのすべてを受け付け、 プロットコマンドでの使用のためそれらを保存します。 プロットコマンドそれぞれで設定されるオプションの値は優先順位を持っていますが、 そららのオプションが与えられないなら、この関数で設定されたデフォルト値が使われます。
set_plot_option
は引数を評価し、(与えられたオプションを変更した後、)全体のリストを返します。
もし引数なしで呼び出されたら、単に現在のデフォルトオプションのリストを表示します。
remove_plot_option
とget_plot_option
,
Plotting Optionsの節も参照してください。
例:
grid
値の変更。
(%i1) set_plot_option ([grid, 30, 40]); (%o1) [[plot_format, gnuplot_pipes], [grid, 30, 40], [run_viewer, true], [axes, true], [nticks, 29], [adapt_depth, 5], [color, blue, red, green, magenta, black, cyan], [point_type, bullet, box, triangle, plus, times, asterisk], [palette, [gradient, green, cyan, blue, violet], [gradient, magenta, violet, blue, cyan, green, yellow, orange, red, brown, black]], [gnuplot_preamble, ], [gnuplot_term, default]] |
Categories: Plotting
plot3d
の transform_xy
オプションの値として与えることができます。
その効果は plot3d
での2つの独立変数と関数を点の球座標
(1番目はz軸に対する角度、次にxy射影のx軸に対する角度、最後に原点からの距離)
として解釈し、それらをx,y,z座標に変換することです。
Categories: Plotting
[ < ] | [ > ] | [ << ] | [ Up ] | [ >> ] | [Top] | [Contents] | [Index] | [ ? ] |
すべてのオプションは、この節のキーワードの1つで始まり1つ以上の値が続くリストで構成されます。 以下のリストで指摘されるように、オプションのいくつかは違うプロットコマンドで違う効果をを持ちます。 あり得る値としてtrueかfalseを受け付けるオプションは、単にそれらの名前を書くことでtrueを設定できます。 例えば、オプションとしてlogxとタイプすることは[logx, true]と書くことと等価です。
デフォルト値: 5
適応プロットルーチンで使われる分割の最大数です。
Categories: Plotting
デフォルト値: true
ここで symbolは true
, false
, x
, y
, solid
のいずれかです。
もし false
なら軸は表示されません;
もし x
か y
に等しいならxかy軸のみが表示され、
true
に等しいなら両方の軸が表示され、 solid
は2つの軸を、デフォルトの破線ではなく実線で表示します。
このオプションは 3次元プロットでは効果も持ちません。
Categories: Plotting
デフォルト値: 30
plot3dプロットは、
plot2dと同じように水平軸と垂直軸を表す x軸と y軸と
スクリーンから向かって来る z軸をスタート地点に考えることができます。
その後、z軸を x軸の回りに elevation
に等しい角度だけ回転し、
さらに 新しい xy平面を新しい z軸の回りに角度 azimuth
だけ回転します。
このオプションは azimuthに関する値を単位、度で設定します。
elevation
も参照してください。
Categories: Plotting
デフォルト値: true
もし true
に設定されるなら境界枠がプロットに表示されます;
もし false
に設定されるなら枠は表示されません。
Categories: Plotting
デフォルト値: blue
, red
, green
, magenta
,
black
, cyan
2dプロットでは、これは様々な曲線の色を定義します。
plot3d
では、パレットが使われないとき表面のメッシュ線の色を定義します。
もし色よりも曲線や表面が多いなら色は順に繰り返されます。
有効な色は red
, green
, blue
, magenta
, cyan
, yellow
, orange
,
violet
, brown
, gray
, black
, white
か、文字#で始まり6桁の16進数数字が続く文字列です;
2つは赤成分、2つは緑成分、2つは青成分です。
もし未知の色の名前が与えられたら黒が代わりに使われます。
Categories: Plotting
デフォルト値: plot3dではfalse
、mandelbrotやjuliaでは true
ここで symbolは true
か false
です。 If
もし true
なら、 plot3d
か、mandelbrot
, julia
は異なる値を表現するのにパレットを使い、
色と値の間の対応を示すボックスが右に表示されます。
Categories: Plotting
カラーバー内でマークと数字を置く場所の値を定義します。 マークを置く場所に関して一番目の数字は初期値、二番目は増分、三番目は最終値です。 二番目と三番目の数字は省略できます。 ただ1つの数字だけ与えたときは、それは自動的に選ばれる初期値からの増分として使われます。
Categories: Plotting
デフォルト値: 60
plot3dプロットは、
plot2dと同じように水平軸と垂直軸を表す x軸と y軸と
スクリーンから向かって来る z軸をスタート地点に考えることができます。
その後、z軸を x軸の回りに elevation
に等しい角度だけ回転し、
さらに xy平面を新しい z軸の回りに角度 azimuth
だけ回転します。
このオプションは azimuthの値を度単位で設定します。
azimuth
も参照してください。
Categories: Plotting
デフォルト値: 30
, 30
3次元プロットや julia
, mandelbrot
プログラムのために x方向、y方向で使われるグリッド点の数を設定します。
Categories: Plotting
でフォルト値: false
xy平面上に線のグリッドを表示します。
グリッド線が置かれる点は、xとy軸にマークされた目盛と同じ点です。
目盛は xtics
と ytics
オプションで制御できます。
Categories: Plotting
デフォルト値: 9
プログラム mandelbrotと juliaが行う繰り返し回数。
Categories: Plotting
それぞれのラベルの後に示される x, y座標を持つ点にラベルを書きます。
Categories: Plotting
複数のプロットを表示する時プロットのラベルを指定します。
もし与えたラベルの数より多くの式があるならラベルは繰り返されます。
もし値 false
を与えたなら、凡例は表示されません。
デフォルトでは式や関数の名前が使われます。また、点の離散集合に関しては単語
discrete1, discrete2, …が使われます。
Categories: Plotting
水平軸を対数的にスケールするようにします。 trueか falseです。
Categories: Plotting
垂直軸を対数的にスケールするようにします。 trueか falseです。
Categories: Plotting
デフォルト値: black
パレットが使われる時 plot3dがメッシュ線を描くのに使う色を設定します。
オプション color
と同じ色を受け付けます。
(color
で許される色のリストを参照してください。)
値 false
を与えてメッシュ線を完全に消すこともできます。
Categories: Plotting
デフォルト値: 29
plot2d
で関数をプロットする時、
関数をプロットするための適応プロットルーチンによって使われる点の数の初期値を与えます。
plot3d
でパラメトリック関数をプロットする時、
プロットで表示される点の数を設定します。
Categories: Plotting
1つのパレットか複数のパレットのリストで構成されます。 パレットそれぞれはキーワードに複数の値が続くリストです。 もしキーワードが gradientなら、有効な色のリストを続けなければいけません。
もしキーワードが hueか saturation、valueなら、4つの数字を続けなければいけません。 最初の3つの数は0と1の間でなければならず、 zの最小値に割り当てられる基本色の色調と飽和、値を定義します。 キーワードは3つの属性(色調、飽和、値)のいずれかがzの値に従っての増えることを指定します。 その最後の数は1よりも大きいこともマイナスでもありえます; 変更された属性の対応する値は法1で丸められます。
gnuplotはリストの中の最初のパレットだけを使います; xmaximaは、複数の表面を一緒にプロットする時リストの中のパレットを順に使います; パレットの数が尽きたらそれらは順に繰り返されます。
メッシュ線の色はオプション mesh_lines_color
で与えられます。
もし palette
が値 false
を与えられたら、
表面は陰影されず曲線のメッシュだけで表されます。
その場合、線の色はオプション color
で決定されます。
Categories: Plotting
デフォルト値: Windowsシステムではgnuplot
, 他のシステムではgnuplot_pipes
ここでformatは以下のいずれかです; gnuplot, xmaxima, mgnuplot, gnuplot_pipes, geomview.
プロットで使われるフォーマットを設定します。
Categories: Plotting
デフォルト値: false
true
に設定される時、
プロットされる関数は実数値がプロットされる複素関数と見なされます;
これは realpart(function)
をプロットすることと同値です。
もし false
に設定されたら、
関数が実数値を与えない時には何も表示されません。
例えば、 x
が負の時、
log(x)
は実数値がlog(abs(x))
に等しい複素数値を与えます;
もし plot_realpart
が true
だったなら
log(-5)
は log(5)
としてプロットされますが、
もし plot_realpart
が false
だったなら
何もプロットされません。
Categories: Plotting
gnuplotでは、
スタイル"points"か"linespoints"でプロットされた点の集合それぞれは
このリストから取られたオブジェクトを使って順に表されます。
もしこのリスト内のオブジェクト以上に点の集合があるなら、
それらは順に繰り返されます。
使うことができる可能なオブジェクト: bullet
, circle
, plus
,
times
, asterisk
, box
, square
, triangle
,
delta
, wedge
, nabla
, diamond
, lozenge
Categories: Plotting
このオプションは、プロットをスクリーンに表示する代わりに
file_nameという名前の PDFファイルに保存します。
file_nameが文字"/"を含まない限り、デフォルトでは、そのファイルは変数
maxima_tempdir
で定義されたディレクトリに生成されます;
maxima_tempdir
の値を変えて違うディレクトリにファイルを保存できます。
オプション gnuplot_pdf_term_command
も与えられた時は、それを使って Gnuplotの PDF端末をセットアップします;
そうでなければ、Gnuplotの pdfcairo端末は
EPSオプション、幅 3の実線、17.2 cm掛ける12.9 cmのプロットサイズ、18ポイントのフォントを使います。
Categories: Plotting
このオプションは、プロットをスクリーンに表示する代わりに
file_nameという名前の PNGグラフィックファイルに保存します。
file_nameが文字"/"を含まない限り、デフォルトでは、そのファイルは変数
maxima_tempdir
で定義されたディレクトリに生成されます;
maxima_tempdir
の値を変えて違うディレクトリにファイルを保存できます。
オプション gnuplot_png_term_command
も与えられた時は、それを使って Gnuplotの PNG端末をセットアップします;
そうでなければ、Gnuplotの pngcairo端末は 12ポイントのフォントを使います。
Categories: Plotting
このオプションは、プロットをスクリーンに表示する代わりに
file_nameという名前のポストスクリプトファイルに保存します。
file_nameが文字"/"を含まない限り、デフォルトでは、そのファイルは変数
maxima_tempdir
で定義されたディレクトリに生成されます;
maxima_tempdir
の値を変えて違うディレクトリにファイルを保存できます。
オプション gnuplot_ps_term_command
も与えられた時は、それを使ってGnuplotのPostscript端末をセットアップします;
そうでなければ、GnuplotのPostscript端末は
EPSオプション、幅2の実線、16.4 cm掛ける12.3 cmのプロットサイズ、24ポイントのフォントを使います。
Categories: Plotting
このオプションは、プロットフォーマットが gnuplot
で端末が default
の時か、
Gnuplot端末が dumb
(gnuplot_term
を参照してください)に設定される時、使用されるだけです。
trueかfalseを取ります。
もし端末が default
なら、ファイル maxout_xxx.gnuplot
(もしくはgnuplot_out_file
)で指定された他の名前)が
プロットを生成するのに必要なgnuplotコマンドで作成されます。
オプション run_viewer
はこれらのコマンドを実行しプロットを表示するために Gnuplotが起動されるかどうかを制御します。
もし端末が default
なら、gnuplotが起動し、 maxout_xxx.gnuplot
内のコマンドを実行し、
別のファイル maxplot.txt
(もしくはgnuplot_out_file
で指定された別の名前)を生成します。
オプション run_viewer
は
プロットのASCII表現であるそのファイルをMaximaかXmaximaコンソールで表示するかどうかを制御します。
このオプションのデフォルト値は trueで、プロットをコンソールか別のグラフィックウィンドウで表示されるようにします。
Categories: Plotting
trueか falseを取ります。
2dでも 3dプロットでも、もし trueなら xとy軸で使われるスケールが同じになります。
yx_ratio
も参照してください。
Categories: Plotting
trueか falseを取ります。 もし trueなら 3dプロットの3軸で使われるスケールが同じになります。
Categories: Plotting
様々な関数やデータ一式のために2dプロットで使われるスタイル。 単語 styleの後には1つ以上のスタイルが続きます。 もし与えられたスタイルよりも多くの関数やデータ集合があったらスタイルは繰り返されます。 それぞれのスタイルは、実線のためにはlines、孤立点のためにはpoints、 線分と孤立点のためにはlinespoints、点線のためにはdotsを取り得ます。 Gnuplotでは impulsesスタイルも使えます。
スタイルそれぞれはいくつかの追加のパラメータとリストの中に入れることができます。 linesは1つか2つの数を取ります: 線の太さと、色を指定する整数。 デフォルトの色コードは、1: 青, 2: 赤, 3: マゼンタ, 4: オレンジ, 5: ブラウン, 6: ライム, 7: アクア、です。 もしX11ではない端末でGnuplotを使うならこれらの色は違っているかもしれません; 例えば、もしオプション [gnuplot_term, ps]を使うなら 色インデックス 4はオレンジではなく黒に対応します。
pointsは1つか2つか3つのパラメータを取ります; 最初のパラメータは点の半径、2番目のパラメータは同じ色を選択する (linesで使われるコードと同じ)整数、 3番目のパラメータは現在Gnuplotでだけ使われており、 点の代わりにいくつかのオブジェクトに対応します。 オブジェクトのデフォルト値は、1: 黒丸, 2: 白丸, 3: 十字, 4: ×, 5: 米印, 6: 黒四角, 7: 白四角, 8: 黒三角, 9: 白三角, 10: 黒逆三角, 11: 白逆三角, 12: 黒菱形, 13: 白菱形 です。
linespointsは4つまでのパラメータを取ります; 線の太さ、点の半径、色、点を置き換えるオブジェクトのタイプ。
color
と point_type
も参照してください。
Categories: Plotting
このオプションは、プロットをスクリーンに表示する代わりに
file_nameという名前のポストスクリプトファイルに保存します。
file_nameが文字"/"を含まない限り、デフォルトでは、そのファイルは変数
maxima_tempdir
で定義されたディレクトリに生成されます;
maxima_tempdir
の値を変えて違うディレクトリにファイルを保存できます。
オプション gnuplot_svg_term_command
も与えられた時は、それを使ってGnuplotの SVG端末をセットアップします;
そうでなければ、Gnuplotの svg端末は 14ポイントのフォントを使います。
Categories: Plotting
パラメトリックプロットのデフォルトの範囲。
Categories: Plotting
プロットの頭に書かれるタイトルを定義します。
Categories: Plotting
デフォルト値: false
ここで、symbolは false
か関数
transform_xy
を使って得られる結果をです。
もし false
と違うなら plot3dで3座標を変換するのに使われます。
make_transform
, polar_to_xy
,
spherical_to_xyz
を参照してください。
Categories: Plotting
plot2d
コマンドの最初の(または plot3d
の最初の二つのどちらかの)
オプションとして使われる時、
1番目の独立変数が xであることを示しその範囲を設定します。
最初のオプションの後(またはplot3dでは2番目のオプションの後)、
プロット内で示される有効な水平領域を定義するために再び使うことができます。
Categories: Plotting
1番目の軸をラベルするstringを指定します;
もしこのオプションが使われないなら、
plot2d
か implicit_plot
で関数をプロットする時、
そのラベルは独立変数の名前です。
plot3d
で表面を、もしくはcontour_plot
で等高線をプロットする時、
そのラベルは1番目の変数の名前です。
パラメトリックプロットの場合、1番目の式です。
set_plot_option
では使うことはできません。
Categories: Plotting
x軸上でマークと数が置かれる場所の値を定義します。 マークが置かれる場所に関して、一番目の数が初期値、二番目が増分、三番目が最終値です。 二番目と三番目の数は省略できます。 1つだけ数が与えられた時は、自動的に選ばれる初期値からの増分として使われます。
Categories: Plotting
2dプロットでは、ウィンドウの総サイズとプロットに使われるサイズの比を定義します。 引数として与えられた2つの数は xと y軸でのスケール因子です。
Categories: Plotting
plot3d
での最初の2つのオプションの1つとして使われる時、
独立変数の1つが yであることを示しその範囲を設定します。
そうでないならプロットで示される2番目の変数の有効領域を定義します。
Categories: Plotting
二番目の軸をラベルするstringを指定します;
もしこのオプションが使われないなら、
plot2d
や implicit_plot
で関数をプロットする時
そのラベルは、"y"となり、
plot3d
で表面をプロットする時や contour_plot
で等高線をプロットする時
二番目の変数名となり、
パラメトリックプロットの場合には二番目の式になります。
set_plot_option
では使うことはできません。
Categories: Plotting
y軸上でマークと数が置かれる場所の値を定義します。 マークが置かれる場所に関して、一番目の数が初期値、二番目が増分、三番目が最終値です。 二番目と三番目の数は省略できます。 1つだけ数が与えられた時は、自動的に選ばれる初期値からの増分として使われます。
Categories: Plotting
2dプロットでは、プロットを作るのに使われる長方形の垂直側と水平側の間の比。
same_xy
も参照してください。
Categories: Plotting
plot3d
を使う時、第三軸をラベルする stringを指定します。
もしこのオプションが使われないなら、
そのラベルは表面をプロットする時は"z"となり、
パラメトリックプロットの場合には三番目の式になります。
set_plot_option
では使うことはできません。
また、plot2d
, implicit_plot
では無視されます。
Categories: Plotting
3dプロットでの、プロットボックスの底のzの値。
Categories: Plotting
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gnuplotに特化したプロットオプションがいくつかあります。 これらのオプションのいくつかは gnuplotコマンドそのものであり文字列として指定されます。 詳細はgnuplotドキュメンテーションを参照してください。 ほとんどの場合、これらのオプションは より一般的な上記のオプションの1つで置き換えることができます; これらの場合、より一般的な形式を使うことをお勧めします。
gnuplot用の出力端末タイプを設定します。 引数 terminal_nameは文字列か以下の3の特殊シンボルです。
Gnuplot出力が別のグラフィカルなウィンドウに表示されます。
使われる gnuplot端末はオプション gnuplot_default_term_command
の値で指定されます。
Gnuplot出力がグラフィックスの "ASCIIアート"近似でファイル maxout_xxx.gnuplot
に保存されます。
もしオプション gnuplot_out_file
が filenameに設定されたなら、
プロットはデフォルト maxout_xxx.gnuplot
の代わりにそこに保存されます。
Gnuplotがポストスクリプトページ記述言語でコマンドを生成します。
もしオプション gnuplot_out_file
が filenameに設定されているなら、
gnuplotは filenameにポストスクリプトコマンドを書きます。
そうでなけいなら maxplot.ps
ファイルとして保存します。
この端末の設定はオプション gnuplot_dumb_term_command
の値で与えられます。
Gnuplotは、png, jpeg, svgのような多くの他のグラフィカルフォーマットで出力を
生成することができます。
これらのフォーマットを使うには、
オプション gnuplot_term
に
任意のサポートされた gnuplot端末名(シンボルでなければいけません)を設定します。
任意の有効なオプションを伴う 完全な gnuplot端末仕様(文字列でなければいけません)さえ設定可能です。
例えば、[gnuplot_term, png]
はPNG (Portable Network Graphics)形式で
出力を生成しますし、
[gnuplot_term, "png size 1000,1000"]
は
1000 x 1000ピクセルサイズのPNGを生成します。
もしオプション gnuplot_out_file
が filenameに設定されたら、
gnuplotは filenameに出力を書き込みます。
そうでないなら maxplot.term
ファイルに書き込みます。
ここで termはgnuplot端末名です。
Categories: Plotting
端末が default
に設定されている時、
gnuplotがインタープレトするコマンドを含むファイルのデフォルト名を置き換えるのに使われます。
また、端末が default
と違う時、
gnuplotが生成するグラフィックファイルのデフォルト名を置き換えるのに使われます。
もし1以上のスラッシュ"/"を含むなら、
ファイルの名前はそのままになります;
プロットコマンドが生成するファイルの完全な名前はいつも
それらのコマンドの出力として送られるので、
コマンドがセミコロンで終了しているならそれらを見ることができます。
gnuplot_term
オプションと関連して使われる時、
Gnuplotがサポートするグラフィックフォーマットの1つで
ファイルにプロットを保存するのに使われます。
PNGや, PDF, ポストスクリプト, SVGを生成するには、
オプション png_file
, pdf_file
, ps_file
, svg_file
を使うのがより簡単です。
Categories: Plotting
false
の値ではPM3Dモードの使用をディレーブルするのに使われます。
PM3Dモードはデフォルトで使用可能です。
Categories: Plotting
このオプションは Gnuplotに送られるどんな他のコマンドの前に gnuplotコマンドを挿入します。
有効な gnuplotコマンドはどんなものでも使うことができます。
複数のコマンドはセミコロンで分離されなければいけません。
gnuplot_postamble
も参照してください。
Categories: Plotting
このオプションは Gnuplotに送られる他のコマンドの後でプロットコマンドが送られる直前に gnuplotコマンドを挿入します。
有効な gnuplotコマンドはどんなものでも使うことができます。
複数のコマンドはセミコロンで分離されなければいけません。
gnuplot_preamble
も参照してください。
Categories: Plotting
[gnuplot_default_term_command, command]
デフォルト端末として端末タイプを設定するgnuplotコマンド。
もしこのオプションが設定されていなければ、使われるコマンドは以下の通り:
"set term wxt size 640,480 font \",12\"; set term pop"
Categories: Plotting
[gnuplot_dumb_term_command, command]
ダム端末として端末タイプを設定するgnuplotコマンド。
もしこのオプションが設定されていなければ、使われるコマンドは以下の通り:
"set term dumb 79 22"
これは79文字掛ける22文字のテキスト出力を生成します。
Categories: Plotting
PDF端末として端末タイプを設定するgnuplotコマンド。
もしこのオプションが設定されていなければ、使われるコマンドは以下の通り:
"set term pdfcairo color solid lw 3 size 17.2 cm, 12.9 cm font \",18\""
更に知るにはgnuplotドキュメントを参照してください。
Categories: Plotting
PNG端末として端末タイプを設定するgnuplotコマンド。
もしこのオプションが設定されていなければ、使われるコマンドは以下の通り:
"set term pngcairo font \",12\""
更に知るにはgnuplotドキュメントを参照してください。
Categories: Plotting
ポストスクリプト端末として端末タイプを設定するgnuplotコマンド。
もしこのオプションが設定されていなければ、使われるコマンドは以下の通り:
"set term postscript eps color solid lw 2 size 16.4 cm, 12.3 cm font \",24\""
更に知るには set term postscript
に関する gnuplotドキュメントを参照してください。
Categories: Plotting
SVG端末として端末タイプを設定するgnuplotコマンド。
もしこのオプションが設定されていなければ、使われるコマンドは以下の通り:
"set term svg font \",14\""
.
更に知るには gnuplotドキュメントを参照してください。
Categories: Plotting
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gnuplot_pipes
フォーマットでのプロットのため使われる
gnuplotへのパイプを開きます。
プロットの前に手動でパイプを開く必要はありません。
Categories: Plotting
gnuplot_pipes
フォーマットで使われた
gnuplotへのパイプを閉じます。
Categories: Plotting
gnuplot_pipes
フォーマットで使われた
gnuplotへのパイプを閉じて新しいパイプを開きます。
Categories: Plotting
gnuplotウィンドウを更新します。
もし gnuplot_replot
が文字列 sの中の
gnuplotコマンドを引数としてコールされたなら
ウィンドウが再プロットされる前に s
を gnuplotに送ります。
Categories: Plotting
gnuplot_pipes
フォーマットと一緒に使われる
gnuplotの状態をリセットします。
gnuplotウィンドウを更新するには
gnuplot_reset
の後に gnuplot_replot
をコールください。
Categories: Plotting
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13.1 Comments | ||
13.2 Files | ||
13.3 Functions and Variables for File Input and Output | ||
13.4 Functions and Variables for TeX Output | ||
13.5 Functions and Variables for Fortran Output |
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Maximaの入力中 /*
と */
の間のテキストはどんなものでもコメントです。
です。
Maximaのパーサはコメントを入力ストリームでのトークンを見つけるための空白として扱います;
コメントで常にトークンは終わります。
a/* foo */b
のような入力は1つのトークンab
ではなく、2つのトークン
a
とb
を含みます。
ほかの点ではMaximaはコメントを無視します;
コメントの中身も位置もパースされた入力式に残りません。
コメントは任意の深さに入れ子にすることができます。
/*
と */
の区切り記号はマッチングペアを形作ります。
/*
の数は */
と同じでなければいけません。
例:
(%i1) /* aa is a variable of interest */ aa : 1234; (%o1) 1234 (%i2) /* Value of bb depends on aa */ bb : aa^2; (%o2) 1522756 (%i3) /* User-defined infix operator */ infix ("b"); (%o3) b (%i4) /* Parses same as a b c, not abc */ a/* foo */b/* bar */c; (%o4) a b c (%i5) /* Comments /* can be nested /* to any depth */ */ */ 1 + xyz; (%o5) xyz + 1 |
Categories: Syntax
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簡単に言えば、ファイルはデータやテキスト含む個々のストレージデバイス上のある領域です。 ディスク上のファイルは比喩的に「名簿(ディレクトリ)」の中にグループ化されます。 簡単に言えば、ディレクトリはファイルのリストです。 ファイルを扱うコマンドは以下の通りです:
appendfile batch batchload closefile file_output_append filename_merge file_search file_search_maxima file_search_lisp file_search_demo file_search_usage file_search_tests file_type file_type_lisp file_type_maxima load load_pathname loadfile loadprint pathname_directory pathname_name pathname_type printfile save stringout with_stdout writefile
ファイル名が plot2d
や save
, writefile
のような関数に渡され、
ファイル名がパスを含まない時
Maximaは現在のワーキングディレクトリにファイルを保存します。
現在のワーキングディレクトリは Windowsや Linuxのようなシステムとインストールに依存します。
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コンソールの筆記録を filenameに追加します。
筆記録ファイルが存在すればいつも追加されることを除いて、
appendfile
は writefile
と同じです。
closefile
は appendfile
や
writefile
が開いた筆記録ファイルを閉じます。
Categories: File output · Console interaction
option
)
batch(filename)
は Maximaの式を filenameから読み込んで評価します。
batch
はリスト file_search_maxima
の中から filenameを検索します。
file_search
も参照してください。
batch(filename,
は
demo
)demo(filename)
ようなものです。
この場合、batch
はリスト file_search_demo
の中から
filenameを検索します。
demo
を参照してください。
batch(filename,
はオプション
test
)display_all=true
を付けた run_testsuite
ようなものです。
この場合、batch
は
run_testsuite
のようにリスト file_search_tests
ではなく、
リスト file_search_maxima
の中で filenameを検索します。
更に run_testsuite
はリスト
testsuite_files
の中にあるテストを実行します。
batch
を使うとどんなファイルもテストモードで実行することが可能です。
ファイルはリスト file_search_maxima
の中であってもいいです。
これはテストファイルを書いている時に便利です。
filenameは一連の Maximaの式からなり、それぞれの式は
;
か $
で終了します。
特殊変数 %
と関数 %th
はファイル内での前の結果を参照します。
ファイルは :lisp
構成子を含むかもしれません。
ファイルの中の空白、タブ、改行は無視されます。
必要な入力ファイルはテキストエディタもしくは stringout
関数で作ることができます。
batch
はそれぞれの入力式を filenameから読み込み、
入力をコンソールに表示し、対応する出力式を計算し、出力式を表示します。
入力ラベルは入力式に割り当てられ、出力ラベルは出力式に割り当てられます。
batch
はエラーがない限りファイルの中のすべての入力式を評価します。
もしユーザー入力が(例えば、 asksign
や askinteger
によって)要求されたら、
batch
は必要な入力を入手するためポーズして、入手後評価を続けます。
コンソールで control-C
をタイプすると
batch
を停止させることが可能な場合があります。
control-C
の効果は基礎となる Lispの実装に依存します。
batch
にはいくつか用法があります。
役立つコマンドラインの蓄積を供給したり、エラーのないデモンストレーションを与えたり、
複雑な問題を解く時人の考えを整理するのを助けたり。
batch
は引数を評価します。
第二引数なしで呼び出されたり、オプション demo
で呼び出された時、
batch
は filename
のパスを文字列として返します。
オプション test
で呼び出された時、
戻り値は空のリスト[]
か filenameと失敗したテストの数を含むリストです。
load
, batchload
, demo
も参照してください。
Categories: Session management · File input
filenameから Maximaの式を読み込んで評価します。
入力式や出力式を表示しません。
ラベルを出力式に割り当てません。
しかし (print
や describe
が生成するような)プリント文の出力は表示されます。
特殊変数 %
や関数 %th
は
ファイルの中の結果ではなく対話インタープリタからの以前の結果を参照します。
ファイルは:lisp
構成子を含むことはできません。
batchload
は filenameのパスを文字列として返します。
batchload
は引数を評価します。
Categories: Session management · File input
writefile
や appendfile
で開いたトランスクリプトファイルを閉じます。
Categories: File output · Console interaction
デフォルト値: false
file_output_append
は
ファイル出力関数が出力ファイルに追加するかファイルを新たに書き換えるか(truncate)決めます。
file_output_append
がtrue
の時
ファイル出力関数は出力ファイルに追加します。
そうでないなら出力ファイルは書き換えられます。
save
, stringout
, with_stdout
は
file_output_append
に関係します。
出力ファイルを書き出す他の関数は file_output_append
に関係しません。
特に、プロット関数や変換関数は常に出力ファイルを書き換え、
tex
や appendfile
はいつも追加します。
Categories: File output · Global flags
pathと filenameから限定された(modified)パスを構成します。
もし pathの最後の構成要素が ###.something
の形なら、
構成要素は filename.something
に置き換えられます。
そうでないなら最後の構成要素は単に filenameに置き換えられます。
結果はLispのパス名オブジェクトです。
Categories: File input · File output
file_search
はファイル filenameを検索し、
もし見つかったら(文字列として)ファイルへのパスを返します;
見つからないなら file_search
は false
を返します。
file_search (filename)
はデフォルトのサーチディレクトリを検索します。
デフォルトのサーチディレクトリは file_search_maxima
,
file_search_lisp
, file_search_demo
変数によって指定されます。
file_search
は、
名前を「ワイルドカード」ファイルサーチパターンにマッチさせようとする前に、
最初に、渡された実際の名前が存在するかチェックします。
ファイルサーチパターンに関連した file_search_maxima
を参照してください。
引数 filenameは、パスとファイル名、もしくは単にファイル名、もしくは、 もしファイルサーチディレクトリがファイルサーチパターンを含むなら 単にファイル名のベース(拡張子なし)のいずれかです。 例えば、
file_search ("/home/wfs/special/zeta.mac"); file_search ("zeta.mac"); file_search ("zeta"); |
ファイルが存在していて、
/home/wfs/special/###.mac
が
file_search_maxima
に中にあるという仮定の下で
上記すべては同じファイルを見つけます。
file_search (filename, pathlist)
は
pathlistが指定するディレクトリの中だけを検索します。
ここで pathlistは文字列のリストです。
引数 pathlistはデフォルトの検索ディレクトリに取って代わります。
なので、もしパスリストが与えられたら
file_search
は指定されたところだけを検索し、
デフォルトの検索ディレクトリのいずれも検索しません。
pathlistの中に1つのディレクトリだけしかない場合でも
要素1つのリストとして与えなければいけません。
ユーザーはデフォルト検索ディレクトリを変更できます。
file_search_maxima
を参照してください。
load
は
file_search_maxima
と file_search_lisp
を
を検索ディレクトリとして指定して file_search
を呼び出します。
Categories: File input
これらの変数は load
や, demo
, 他のいくつかの
Maximaの関数が検索するディレクトリのリストを指定します。
これらの変数のデフォルト値は Maximaインストレーションの様々なディレクトリを指名します。
ユーザーは デフォルト値を置き換えるかディレクトリを追加することでこれらの変数を変更できます 例えば、
file_search_maxima: ["/usr/local/foo/###.mac", "/usr/local/bar/###.mac"]$ |
は file_search_maxima
のデフォルト値を置き換えますし、
file_search_maxima: append (file_search_maxima, ["/usr/local/foo/###.mac", "/usr/local/bar/###.mac"])$ |
は2つのディレクトリを追加します。
ファイル maxima-init.mac
に
Maximaが起動した時にファイル検索パスが自動的に割り当てられるような式を入れておくと便利かもしれません。
Introduction for Runtime Environmentも参照してください。
特別な「ワイルドカード」構造によってファイル名の拡張子やパスを多重にしてすることができます。
文字列 ###
は求められている名前に拡張される一方、
カーリー括弧 {foo,bar,baz}
で囲まれ、コンマで分離されたリストは
多重文字列に拡張されます。
例えば、求められてる名前が neumann
とすると
"/home/{wfs,gcj}/###.{lisp,mac}" |
は /home/wfs/neumann.lisp
, /home/gcj/neumann.lisp
,
/home/wfs/neumann.mac
, /home/gcj/neumann.mac
に展開されます。
Categories: File input · Global variables
ファイル名拡張子に基づいて filenameの中身について推測を返します。 filenameは実際のファイルを参照する必要はありません; ファイルを開いたり中身を探索したりはしません。
戻り値はシンボルであり、 object
, lisp
, maxima
のいずれかです。
もし拡張子が file_type_maxima
の中の値の1つと一致したら、
file_type
は maxima
を返します。
もし拡張子が file_type_lisp
の中の値の1つと一致したら、
file_type
は lisp
を返します。
上のいずれでもないなら、file_type
は object
を返します。
pathname_type
も参照してください。
デフォルト値に関しては file_type_maxima
と file_type_lisp
を
参照してください。
例:
(%i2) map('file_type, ["test.lisp", "test.mac", "test.dem", "test.txt"]); (%o2) [lisp, maxima, maxima, object] |
Categories: File input
デフォルト値: [l, lsp, lisp]
file_type_lisp
は
maximaが Lispソースファイルの印として認識するファイル拡張子のリストです。
file_type
も参照してください。
デフォルト値: [mac, mc, demo, dem, dm1, dm2, dm3, dmt, wxm]
file_type_maxima
は、
maximaが Maximaソースファイルの印として認識するファイル拡張子のリストです。
file_type
も参照してください。
filenameの中の式を評価します。
そして変数、関数、他のオブジェクトをMaximaにもたらします。
filenameから再生されたバインドは存在するオブジェクトのバインドを上書きします(clobber)。
ファイルを見つけるために
load
は、探索ディレクトリとして
file_search_maxima
と
file_search_lisp
を引数に与えて file_search
をコールします。
もし load
が成功したらファイルの名前を返します。
そうでないなら load
はエラーメッセージを出力します。
load
は Lispコードでも Maximaコードでも等しく機能します。
save
, translate_file
, compile_file
―これらはLispコードを生成します―
が生成したファイルはすべて load
によって処理できます。
load
は Lispファイルをロードするために loadfile
をコールし、
Maximaファイルをロードするために batchload
をコールします。
load
は Maximaファイルの中で :lisp
構成子を認識しません。
filenameを処理する時
グローバル変数 _
, __
, %
, %th
は
load
がコールされた時バインドされていた値を持ちます。
load
コマンドが呼ばれる前に defstruct
が構造体を定義しているなら、
それらは構造体として再読み込みされるだけということも注意してください。
loadfile
, batch
, batchload
, demo
も参照してください。
loadfile
はLispファイルを処理します;
batch
, batchload
, demo
は Maximaファイルを処理します。
ファイル探索メカニズムについてもっと詳しいことは file_search
を参照してください。
load
は引数を評価します。
Categories: Session management · File input
デフォルト値: false
関数 load
や loadfile
,
batchload
を使ってファイルがロードされる時、
システム変数 load_pathname
は処理するファイルのパス名を示します。
変数 load_pathname
はロード中にファイルからアクセスすることができます。
例:
ディレクトリ
"/home/dieter/workspace/mymaxima/temp/"
に以下のコマンドを含むバッチファイル test.mac
があるとしましょう。
print("The value of load_pathname is: ", load_pathname)$ print("End of batchfile")$ |
すると以下の出力を得ます。
(%i1) load("/home/dieter/workspace/mymaxima/temp/test.mac")$ The value of load_pathname is: /home/dieter/workspace/mymaxima/temp/test.mac End of batchfile |
Categories: File input
filenameの中の Lisp式を評価します。
loadfile
は file_search
を呼び出しません。
なのでファイル拡張子とファイルを見つけるのに
filename
は必要なパスも含まなければいけません。
loadfile
は save
, translate_file
,
compile_file
によって生成されたファイルを処理できます。
ユーザーは loadfile
の代わりに load
を使うほうが便利だと気づくでしょう。
Categories: Session management · File input
デフォルト値: true
loadprint
はファイルがロードされた時メッセージを表示するかどうか告げます。
loadprint
が true
の時いつもメッセージを表示します。
loadprint
が 'loadfile
の時ファイルが関数
loadfile
によってロードされた時だけメッセージを表示します。
loadprint
が 'autoload
の時
ファイルが自動的にロードされた時だけメッセージを表示します。
setup_autoload
を参照してください。
loadprint
が false
の時メッセージは決して表示されません。
Categories: File input · Global flags
ファイルシステムの pathの中のファイルとディレクトリのリストを返します。
pathはワイルドカード文字(すなわち、パスの未指定部分を表す文字)を含むかもしれません。 それはほとんどのシステム上で少なくともアスタリスクを含み、システムによっては可能な他の文字も含みます。
ディレクトリ
はLisp関数 DIRECTORYを頼りにしていて、実装依存の振る舞いがあるかもしれません。
Categories: File input
これらの関数はpathnameの構成要素を返します。
例:
(%i1) pathname_directory("/home/dieter/maxima/changelog.txt"); (%o1) /home/dieter/maxima/ (%i2) pathname_name("/home/dieter/maxima/changelog.txt"); (%o2) changelog (%i3) pathname_type("/home/dieter/maxima/changelog.txt"); (%o3) txt |
Categories: File input
pathという名前のファイルをコンソールに表示します。 pathは文字列かシンボルです; もしシンボルなら文字列に変換されます。
もし pathが現在のワーキングディレクトリからアクセス可能なファイル名なら
そのファイルがコンソールに表示されます。
そうでないなら
printfile
は
filename_merge
を介して file_search_usage
の要素のそれぞれに
pathを追加することでファイルを見つけようとします。
もし pathが存在しているファイルを示しているなら、
printfile
は pathを返し、
そうでないなら成功したファイル名マージの結果を返します。
Categories: File input · Console interaction
filenameに name_1, name_2, name_3, …
の現在値を保存します。
引数は変数、関数、他のオブジェクトの名前です。
もし名前が関連づけられた値や関数を持たないなら無視されます。
save
は filenameを返します。
save
はデータを Lisp式の形式で保存します。
もし filenameが .lisp
で終わるなら、
save
で保存されたデータは load (filename)
によって回復できます。
load
を参照してください。
グローバルフラグ file_output_append
は、
save
が出力ファイルに追加するか、書き換えるか決めます。
file_output_append
が true
の時、
save
は出力ファイルに追加します。
そうでないなら save
は出力ファイルを切り詰めます。
どちらの場合も、もしファイルが存在しないなら save
はファイルを生成します。
特殊形式 save (filename, values, functions, labels, ...)
は
values
, functions
, labels
, などと指名された項目を保存します。
名前は変数 infolists
によって指定された任意のものです。
values
はユーザー定義変数すべてを含みます。
特殊形式 save (filename, [m, n])
は、
mから nまでの入力ラベル、出力ラベルの値を保存します。
mと nは整数リテラルでなければならないことに注意してください。
例えば、save ("foo.1", %i42, %o42)
のように、
入力ラベル、出力ラベルは1つ1つ保存することもできます。
save (filename, labels)
は入力ラベル出力ラベルすべてを保存します。
保存されたラベルが回復された時、それらは存在していたラベルは変更されます。
特殊形式 save (filename, name_1=expr_1, name_2=expr_2, ...)
は、
expr_1, expr_2, …,の値をname_1, name_2, …という名前で保存します。
例えば、 save ("foo.1", aa=%o88)
のように、
この形式を入力ラベル出力ラベルに適用することは便利です。
この形式の等式の右辺は任意の式であり、その式は評価されます。
この形式は、新しい名前を現在のMaximaの環境に導入はせず、
ただ、 filenameにそれらを保存します。
これらの特殊形式と save
の一般形式は自由に混在させることができます。
例えば、 save (filename, aa, bb, cc=42, functions, [11, 17])
。
特殊形式 save (filename, all)
はMaximaの現在の状態を保存します。
これは、自動的に定義された項目はもちろん、ユーザー定義の変数、関数、配列などすべてを
含みます。
もしユーザーが file_search_maxima
や
showtime
のようなシステム変数に新しい値を割り当てていたなら、
保存項目はそれらを含みます。
myoptions
を参照してください。
save
は filenameを評価し、他の引数すべてをクォートします。
Categories: Session management · File output
stringout
は、式が入力としてタイプされたのと同じ形式で式をファイルに書き込みます。
なので、ファイルは batch
や demo
コマンドの入力として使えますし、
どんな目的のためでも編集できます。
stringout
は writefile
が進行中の間に実行することができます。
グローバルフラグ file_output_append
は、
stringout
が出力ファイルに追加するか書き換えるか決めます。
file_output_append
が true
の時、
stringout
は出力ファイルに追加します。
そうでないなら stringout
は出力ファイルを切り詰めます。
どちらの場合も、もしファイルが存在しなければ stringout
はファイルを生成します。
stringout
の一般形式は1つ以上の式の値を出力ファイルに書き込みます。
もし式が変数なら、変数の値だけが書き込まれ変数名は書き込まれないことに注意してください。
役に立つ特殊な場合として、式は
入力ラベル (%i1
, %i2
, %i3
, …)
もしくは出力ラベル (%o1
, %o2
, %o3
, …)でもよいです。
)
もし grind
が true
なら、
stringout
は grind
フォーマットを使って出力をフォーマットします。
そうでないなら string
フォーマットが使われます。
grind
と string
を参照してください。
特別な形 stringout (filename, [m, n])
は
mからnまでの入力ラベルの値を書き込みます。
特別な形 stringout (filename, input)
は
入力ラベルすべてをファイルに書き込みます。
特別な形 stringout (filename, functions)
は
(グローバルリスト functions
で指定される)
ユーザー定義関数すべてをファイルに書き込みます。
特別な形 stringout (filename, values)
は、
(グローバルリスト values
で指定される)
ユーザーが割り当てた変数すべてをファイルに書き込みます。
変数それぞれは変数名とコロンとその値という割り当て文として出力されます。
stringout
の一般形は変数を割り当て文として出力しないことに注意してください。
Categories: Session management · File output
expr_1, expr_2, expr_3, ...を評価し、
生成された出力すべてをファイル fか出力ストリーム sに書き込みます。
評価される式は出力に書き込まれません。
出力は print
, display
, grind
や他の関数が生成したものです。
グローバルフラグ file_output_append
は、
with_stdout
が出力ファイル fに追加するか書き換えるかを決めます。
file_output_append
が true
の時、
with_stdout
は出力ファイルに追加します。
そうでないなら with_stdout
は出力ファイルを書き換えます。
どちらの場合も、もしファイルが存在しないなら with_stdout
はファイルを生成します。
with_stdout
は最後の引数の値を返します。
writefile
も参照してください。
(%i1) with_stdout ("tmp.out", for i:5 thru 10 do print (i, "! yields", i!))$ (%i2) printfile ("tmp.out")$ 5 ! yields 120 6 ! yields 720 7 ! yields 5040 8 ! yields 40320 9 ! yields 362880 10 ! yields 3628800 |
Categories: File output
Maximaセッションのトランスクリプトを filenameに書き込むことを開始します。 ユーザーと Maximaの間の対話すべてが ちょうどコンソールに現れるようにこのファイルに記録されます。
トランスクリプトはコンソール出力フォーマットで出力されるので、
Maximaに再ロードすることはできません。
再ロード可能な式を含むファイルを作るには、
save
と stringout
を参照してください。
save
は Lisp形式の式を保存する一方、stringout
は
Maxima形式の式を保存します。
filenameが既に存在している時、writefile
の実行の効果は基礎となる
Lisp実装に依存します;
トランスクリプトファイルは書き換えられるかもしれませんし、追加されるかもしれません。
appendfile
はいつもトランスクリプトファイルに追加します。
以前の対話の表示を保存するためには writefile
の後
playback
を実行するのが便利かもしれません。
playback
は入力と出力変数 (%i1
, %o1
, など)だけを表示し、
(戻り値と違い)関数の中のプリント文が生成した出力はいずれも
playback
によって表示されません。
closefile
は writefile
や
appendfile
が開いたトランスクリプトファイルを閉じます。
Categories: File output · Console interaction
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wxMaximaの組み込みの TeX出力機能はここで記述する関数を使いませんが、 代わりにそれ自身用の実装を使うことに注意してください。
TeXドキュメントの準備に適した式の表現を出力します。 結果はドキュメントの断片です。 それはより大きなドキュメントにコピーすることができますが、それ自身では処理できません。
tex (expr)
は exprのTeX表現をコンソールに出力します。
tex (label)
は labelで名付けられた式のTeX表現を出力し、
(式の左に表示されるよう)等式ラベルをそれに割り当てます。
TeX等式ラベルは Maximaラベルと同じです。
destinationは出力ストリームもしくはファイル名です。
destinationがファイル名の時、
tex
はファイルに出力を追加します。
関数 openw
と opena
は出力ストリームを生成します。
tex (expr, false)
と tex (label, false)
は
TeX出力を文字列として返します。
tex
は一番目の引数をテストしてラベルかどうか確認した後、引数を評価します。
クォートクォート''
は引数の評価を強制します。
それによってテストを無効にしてラベルの表示を妨げます。
texput
も参照してください。
例:
(%i1) integrate (1/(1+x^3), x); 2 x - 1 2 atan(-------) log(x - x + 1) sqrt(3) log(x + 1) (%o1) - --------------- + ------------- + ---------- 6 sqrt(3) 3 (%i2) tex (%o1); $$-{{\log \left(x^2-x+1\right)}\over{6}}+{{\arctan \left({{2\,x-1 }\over{\sqrt{3}}}\right)}\over{\sqrt{3}}}+{{\log \left(x+1\right) }\over{3}}\leqno{\tt (\%o1)}$$ (%o2) (\%o1) (%i3) tex (integrate (sin(x), x)); $$-\cos x$$ (%o3) false (%i4) tex (%o1, "foo.tex"); (%o4) (\%o1) |
tex (expr, false)
はTeX出力を文字列として返します。
(%i1) S : tex (x * y * z, false); (%o1) $$x\,y\,z$$ (%i2) S; (%o2) $$x\,y\,z$$ |
Categories: TeX output · File output
式 eのTeX出力を表す文字列を返します。 等式や他の任意の環境のため TeX出力を区切り記号で囲みません。
例:
(%i1) tex1 (sin(x) + cos(x)); (%o1) \sin x+\cos x |
アトム aにTeX出力を割り当てます。 ここで aはシンボルもしくは演算子名です。
texput (a, s)
とすると、
tex
関数は aの代わりに文字列 sをTeX出力に書き足します。
texput (a, f)
とすると、
tex
関数は TeX出力を生成するために関数 fをコールします。
fは引数を1つ受け入れなければいけません。
ここで、引数は演算子 aを持つ式で、文字列(TeX出力)を返さなければいけません。
fは tex1
をコールし、入力式の引数のためにTeX出力を生成するかもしれません。
texput (a, s, operator_type)
とすると、
tex
関数は aの代わりに sをTeX出力に書き足し、
適切な位置に書き足されたテキストを配置します。
ここで operator_typeは prefix
か, infix
, postfix
,
nary
, nofix
のいずれかです。
texput (a, [s_1, s_2], matchfix)
とすると、
tex
関数は TeX出力の aの引数の両側に s_1と
s_2を書き足します。
(もし複数なら)引数はコンマで分離します。
texput (a, [s_1, s_2, s_3], matchfix)
とすると、
tex
関数は TeX出力の aの引数の両側に s_1と
s_2を書き足します。
引数は s_3で分離します。
例:
変数に TeX出力を割り当てます。
(%i1) texput (me,"\\mu_e"); (%o1) \mu_e (%i2) tex (me); $$\mu_e$$ (%o2) false |
任意の関数(演算子ではない)に TeX出力を割り当てます。
(%i1) texput (lcm, "\\mathrm{lcm}"); (%o1) \mathrm{lcm} (%i2) tex (lcm (a, b)); $$\mathrm{lcm}\left(a , b\right)$$ (%o2) false |
TeX出力を生成する関数をコールします。
(%i1) texfoo (e) := block ([a, b], [a, b] : args (e), concat ("\\left[\\stackrel{",tex1(b),"}{",tex1(a),"}\\right]"))$ (%i2) texput (foo, texfoo); (%o2) texfoo (%i3) tex (foo (2^x, %pi)); $$\left[\stackrel{\pi}{2^{x}}\right]$$ (%o3) false |
前置演算子に TeX出力を割り当てます。
(%i1) prefix ("grad"); (%o1) grad (%i2) texput ("grad", " \\nabla ", prefix); (%o2) \nabla (%i3) tex (grad f); $$ \nabla f$$ (%o3) false |
中置演算子に TeX出力を割り当てます。
(%i1) infix ("~"); (%o1) ~ (%i2) texput ("~", " \\times ", infix); (%o2) \times (%i3) tex (a ~ b); $$a \times b$$ (%o3) false |
後置演算子に TeX出力を割り当てます。
(%i1) postfix ("##"); (%o1) ## (%i2) texput ("##", "!!", postfix); (%o2) !! (%i3) tex (x ##); $$x!!$$ (%o3) false |
n項演算子に TeX出力を割り当てます。
(%i1) nary ("@@"); (%o1) @@ (%i2) texput ("@@", " \\circ ", nary); (%o2) \circ (%i3) tex (a @@ b @@ c @@ d); $$a \circ b \circ c \circ d$$ (%o3) false |
無項演算子に TeX出力を割り当てます。
(%i1) nofix ("foo"); (%o1) foo (%i2) texput ("foo", "\\mathsc{foo}", nofix); (%o2) \mathsc{foo} (%i3) tex (foo); $$\mathsc{foo}$$ (%o3) false |
マッチフィックス演算子に TeX出力を割り当てます。
(%i1) matchfix ("<<", ">>"); (%o1) << (%i2) texput ("<<", [" \\langle ", " \\rangle "], matchfix); (%o2) [ \langle , \rangle ] (%i3) tex (<<a>>); $$ \langle a \rangle $$ (%o3) false (%i4) tex (<<a, b>>); $$ \langle a , b \rangle $$ (%o4) false (%i5) texput ("<<", [" \\langle ", " \\rangle ", " \\, | \\,"], matchfix); (%o5) [ \langle , \rangle , \, | \,] (%i6) tex (<<a>>); $$ \langle a \rangle $$ (%o6) false (%i7) tex (<<a, b>>); $$ \langle a \, | \,b \rangle $$ (%o7) false |
Categories: TeX output
tex
が出力する TeX環境をカスタマイズします。
これらの関数が保持するように、 TeX環境は2つの文字列から構成されます;
1つは他の任意のTeX出力に前もって出力されるもの、もう1つは後に出力されるものです。
式のトップレベル演算子の TeX環境だけが出力されます; 他の演算子に関連づけられた TeX環境は無視されます。
get_tex_environment
は演算子 opに適用された TeX環境を返します;
もし他の環境が割り当てられていないならデフォルトを返します。
set_tex_environment
は演算子 opのための TeX環境を割り当てます。
例:
(%i1) get_tex_environment (":="); (%o1) [ \begin{verbatim} , ; \end{verbatim} ] (%i2) tex (f (x) := 1 - x); \begin{verbatim} f(x):=1-x; \end{verbatim} (%o2) false (%i3) set_tex_environment (":=", "$$", "$$"); (%o3) [$$, $$] (%i4) tex (f (x) := 1 - x); $$f(x):=1-x$$ (%o4) false |
Categories: TeX output
tex
が出力する TeX環境をカスタマイズします。
これらの関数が保持するように、TeX環境は2つの文字列から構成されます;
1つは他の任意のTeX出力に前もって出力されるもの、もう1つは後に出力されるものです。
get_tex_environment_default
は、
トップレベル演算子が(set_tex_environment
が割り当てたような)特定の
TeX環境を持たない式に適用された TeX環境を返します。
set_tex_environment_default
はデフォルトのTeX環境を割り当てます。
例:
(%i1) get_tex_environment_default (); (%o1) [$$, $$] (%i2) tex (f(x) + g(x)); $$g\left(x\right)+f\left(x\right)$$ (%o2) false (%i3) set_tex_environment_default ("\\begin{equation} ", " \\end{equation}"); (%o3) [\begin{equation} , \end{equation}] (%i4) tex (f(x) + g(x)); \begin{equation} g\left(x\right)+f\left(x\right) \end{equation} (%o4) false |
Categories: TeX output
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デフォルト値: 0
fortindent
は
fortran
コマンドが表示する式の左マージンインデントを制御します。
0は標準のプリントアウト(すなわち6スペース)を与え、
正の値は式を更に右に印字するようにします。
Categories: Translation and compilation
Fortran文として exprを印字します。
出力行はスペースでインデントされます。
もし行が長過ぎるなら、
fortran
は継続行を印字します。
fortran
は指数演算子 ^
を **
として印字し、
複素数 a + b %i
を形式 (a,b)
で印字します。
exprは等式も取り、もしそうなら fortran
は、
等式の右辺を左辺に割り当てる割り当て文を印字します。
特にもし exprの右辺が行列名なら、
fortran
は行列の要素それぞれに対する割り当て文を印字します。
もし exprが fortran
が認識する何かでないなら、
クレームすることなく式を grind
フォーマットで印字します。
fortran
はリスト、配列、関数について知りません。
fortindent
は
fortran
コマンドが表示する式の左マージンインデントを制御します。
0は標準のプリントアウト(すなわち6スペース)を与え、
正の値は式を更に右に印字するようにします。
fortspaces
が true
の時、
fortran
は印字行それぞれを80カラムまでスペースで埋めます。
fortran
は引数を評価します;
引数のクォートは評価を無効にします。
fortran
はいつも done
を返します。
例:
(%i1) expr: (a + b)^12$ (%i2) fortran (expr); (b+a)**12 (%o2) done (%i3) fortran ('x=expr); x = (b+a)**12 (%o3) done (%i4) fortran ('x=expand (expr)); x = b**12+12*a*b**11+66*a**2*b**10+220*a**3*b**9+495*a**4*b**8+792 1 *a**5*b**7+924*a**6*b**6+792*a**7*b**5+495*a**8*b**4+220*a**9*b 2 **3+66*a**10*b**2+12*a**11*b+a**12 (%o4) done (%i5) fortran ('x=7+5*%i); x = (7,5) (%o5) done (%i6) fortran ('x=[1,2,3,4]); x = [1,2,3,4] (%o6) done (%i7) f(x) := x^2$ (%i8) fortran (f); f (%o8) done
Categories: Translation and compilation
デフォルト値: false
fortspaces
が true
の時、
fortran
は印字行それぞれを80カラムまでスペースで埋めます。
Categories: Translation and compilation
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14.1 Introduction to Polynomials | ||
14.2 Functions and Variables for Polynomials |
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Maximaの中では多項式は一般形か標準有理式(CRE)形として記憶されます。 後者は標準形であり、 factor, ratsimpなどのような演算が内部で使います。
標準有理式は、特に
(RATFACが true
に設定された時の部分的に因数分解された多項式や有理関数はもちろん)
展開された多項式や有理関数に適したある種の表現を構成します。
このCRE形では変数の(最も主要から最も瑣末までの)順序付けは式それぞれに仮定されます。
多項式は主変数に一連の式の対が続くリストによって再帰的に表現されます。
対それぞれの一番目のメンバーはその項の主変数の指数であり、
2番目のメンバーはその項の係数であり、
係数は数か、再度この形式で表現された別の変数の多項式です。
例えば、 3*X^2-1の CRE形の主要部分は、(X 2 3 0 -1)であり、
2*X*Y+X-3のそれは、
Yが主変数と仮定すると (Y 1 (X 1 2) 0 (X 1 1 0 -3)) であり、
Xが主変数と仮定すると (X 1 (Y 1 2 0 1) 0 -3)です。
普通、アルファベットの逆順で「主」要度が決定されます。
CRE式の「変数」はアトムである必要はありません。
実際、主演算子が + - * /でも整数べきの^でもない任意の部分式は
それが現れる式の中で(CRE形の)式の「変数」と考えられます。
例えば、式 X+SIN(X+1)+2*SQRT(X)+1の CRE変数は、Xと SQRT(X), SIN(X+1)です。
もしユーザーが RATVARS関数を使って変数の順序付けを指定しないなら、
Maximaはアルファベットの順序付けを選びます。
一般に、CREは有理式すなわち分子と分母が共通因子を持たず分母が正の多項式の比を表します。
本質的に内部形は変数順序付けリストが先行する多項式の対(分子と分母)です。
もし表示される式がCRE形であるか CRE形の部分式を含むなら
シンボル/R/が行ラベルに付きます。
式を CRE形に変換することについては RAT関数を参照してください。
拡張 CRE形はテイラー級数の表現に使われます。
有理式の概念が拡張され、
変数の指数は単に正の整数ではなく正の有理数も負の有理数も取ることができ、
係数はそれ自身単なる多項式ではなく上で記載された有理式を取ることができます。
これらは内部的には CRE形に似ていて、その一般化である再帰多項式形によって表現されます。
それは切り詰めの次数のような追加の情報を持ちます。
CRE形として、そんな式の行ラベルにはシンボル/T/が付きます。
Categories: Polynomials · Rational expressions
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デフォルト値: false
代数的整数が整理されるようにするためには、
algebraic
をtrue
に設定しなければいけません。
Categories: Simplification flags and variables
デフォルト値: true
berlefact
がfalse
の時、
Kroneckerの因数分解アルゴリズムを使います。
そうでないなら Berlekampのアルゴリズム―これがデフォルトですーを使います。
Categories: Polynomials
resultant
コマンドの代替です。
行列を返します。
この行列のdeterminant
が望みの終結式です。
例:
(%i1) bezout(a*x+b, c*x^2+d, x); [ b c - a d ] (%o1) [ ] [ a b ] (%i2) determinant(%); 2 2 (%o2) a d + b c (%i3) resultant(a*x+b, c*x^2+d, x); 2 2 (%o3) a d + b c |
Categories: Polynomials
最初のメンバーが
(exprが CRE形なら ratcoef
が見つけるような)
exprの中の xの係数であり、
2番目のメンバーが exprの残りの部分であるリストを返します。
例えば、
expr = A*x + B
の [A, B]
。
例:
(%i1) islinear (expr, x) := block ([c], c: bothcoef (rat (expr, x), x), is (freeof (x, c) and c[1] # 0))$ (%i2) islinear ((r^2 - (x - r)^2)/x, x); (%o2) true |
Categories: Polynomials
exprの x^n
の係数を返します。
ここで exprは xの多項式か単項式です。
ratcoef
と違い、 coeff
は厳密に構文的な操作であり、
exprの内部表現の中から x^n
のリテラルインスタンスを見つけるだけです。
coeff(expr, x^n)
は
coeff(expr, x, n)
と同値です。
coeff(expr, x, 0)
は
xを含まない exprの剰余項を返します。
もし省略されたら nは1が仮定されます。
xは単純変数か添字付き変数か、演算子1つとその引数のすべてから構成される exprの部分式です。
expand
か factor
を適用することで、
exprと同値な式の係数を計算することが可能かもしれません。
coeff
自身は expand
や
factor
や他のいかなる関数も適用しません。
ratcoef
も参照してください。
例:
coeff
は exprの x^n
の係数を返します。
(%i1) coeff (b^3*a^3 + b^2*a^2 + b*a + 1, a^3); 3 (%o1) b |
coeff(expr, x^n)
は
coeff(expr, x, n)
と同値です。
(%i1) coeff (c[4]*z^4 - c[3]*z^3 - c[2]*z^2 + c[1]*z, z, 3); (%o1) - c 3 (%i2) coeff (c[4]*z^4 - c[3]*z^3 - c[2]*z^2 + c[1]*z, z^3); (%o2) - c 3 |
coeff(expr, x, 0)
は
exprの xを含まない剰余項です。
(%i1) coeff (a*u + b^2*u^2 + c^3*u^3, b, 0); 3 3 (%o1) c u + a u |
xは単純変数か添字付き変数か、演算子1つとその引数のすべてから構成される exprの部分式です。
(%i1) coeff (h^4 - 2*%pi*h^2 + 1, h, 2); (%o1) - 2 %pi (%i2) coeff (v[1]^4 - 2*%pi*v[1]^2 + 1, v[1], 2); (%o2) - 2 %pi (%i3) coeff (sin(1+x)*sin(x) + sin(1+x)^3*sin(x)^3, sin(1+x)^3); 3 (%o3) sin (x) (%i4) coeff ((d - a)^2*(b + c)^3 + (a + b)^4*(c - d), a + b, 4); (%o4) c - d |
coeff
自身は expand
や
factor
や他のいかなる関数も適用しません。
(%i1) coeff (c*(a + b)^3, a); (%o1) 0 (%i2) expand (c*(a + b)^3); 3 2 2 3 (%o2) b c + 3 a b c + 3 a b c + a c (%i3) coeff (%, a); 2 (%o3) 3 b c (%i4) coeff (b^3*c + 3*a*b^2*c + 3*a^2*b*c + a^3*c, (a + b)^3); (%o4) 0 (%i5) factor (b^3*c + 3*a*b^2*c + 3*a^2*b*c + a^3*c); 3 (%o5) (b + a) c (%i6) coeff (%, (a + b)^3); (%o6) c |
coeff
はリスト、行列、等式上を散逸します。
(%i1) coeff ([4*a, -3*a, 2*a], a); (%o1) [4, - 3, 2] (%i2) coeff (matrix ([a*x, b*x], [-c*x, -d*x]), x); [ a b ] (%o2) [ ] [ - c - d ] (%i3) coeff (a*u - b*v = 7*u + 3*v, u); (%o3) a = 7 |
Categories: Polynomials
一番目のメンバーが多項式変数 p_1の x_nに関する項の係数の最大公約数(これが容量です)であり、 二番目のメンバーが多項式 p_1を容量で割ったものであるリストを返します。
例:
(%i1) content (2*x*y + 4*x^2*y^2, y); 2 (%o1) [2 x, 2 x y + y] |
Categories: Polynomials
有理式 exprの分母を返します。
num
も参照してください。
(%i1) g1:(x+2)*(x+1)/((x+3)^2); (x + 1) (x + 2) (%o1) --------------- 2 (x + 3) (%i2) denom(g1); 2 (%o2) (x + 3) (%i3) g2:sin(x)/10*cos(x)/y; cos(x) sin(x) (%o3) ------------- 10 y (%i4) denom(g2); (%o4) 10 y |
Categories: Expressions
主多項式変数 x_nに関して、
多項式 p_1を多項式 p_2で割った商と余りを計算します。
他の変数は ratvars
関数での宣言に従います。
(The other variables are as in the ratvars
function.)
結果は一番目の要素が商で2番目の要素が余りのリストです。
例:
(%i1) divide (x + y, x - y, x); (%o1) [1, 2 y] (%i2) divide (x + y, x - y); (%o2) [- 1, 2 x] |
二番目の例では y
が主変数であることに注意してください。
Categories: Polynomials
連続する終結式を取ることによって、
等式(もしくは0に等しいと仮定された式)から変数を消去します。
k個の変数 x_1, ..., x_kを消去した
n - k
個の式のリストを返します。
最初 x_1を消去し、n - 1
個の式を得て、
次に変数 x_2を消去し、の繰り返し。
もし k = n
なら、
変数 x_1, ..., x_kに依らないリストの中の単一式が返されます。
この場合、最後の変数について最後の結果を解くため solve
がコールされます。
例:
(%i1) expr1: 2*x^2 + y*x + z; 2 (%o1) z + x y + 2 x (%i2) expr2: 3*x + 5*y - z - 1; (%o2) - z + 5 y + 3 x - 1 (%i3) expr3: z^2 + x - y^2 + 5; 2 2 (%o3) z - y + x + 5 (%i4) eliminate ([expr3, expr2, expr1], [y, z]); 8 7 6 5 4 (%o4) [7425 x - 1170 x + 1299 x + 12076 x + 22887 x 3 2 - 5154 x - 1291 x + 7688 x + 15376] |
Categories: Polynomials · Algebraic equations
一番目の要素が多項式 p_1, p_2, p_3, …の最大公約数で、
残りの要素は多項式を最大公約数で割ったものであるリストを返します。
これはいつも ezgcd
アルゴリズムを使います。
gcd
, gcdex
, gcdivide
, poly_gcd
も参照してください。
例:
三つの多項式は最大公約数 2*x-3
を持ちます。
GCDは最初、関数 gcd
で計算され、その後、関数 ezgcd
で計算されます。
(%i1) p1 : 6*x^3-17*x^2+14*x-3; 3 2 (%o1) 6 x - 17 x + 14 x - 3 (%i2) p2 : 4*x^4-14*x^3+12*x^2+2*x-3; 4 3 2 (%o2) 4 x - 14 x + 12 x + 2 x - 3 (%i3) p3 : -8*x^3+14*x^2-x-3; 3 2 (%o3) - 8 x + 14 x - x - 3 (%i4) gcd(p1, gcd(p2, p3)); (%o4) 2 x - 3 (%i5) ezgcd(p1, p2, p3); 2 3 2 2 (%o5) [2 x - 3, 3 x - 4 x + 1, 2 x - 4 x + 1, - 4 x + x + 1] |
Categories: Polynomials
デフォルト値: true
facexpand
は factor
が返すこれ以上小さくできない因子が
展開された形式(デフォルト)か再帰的(正規のCRE)形式かを制御します。
Categories: Polynomials
任意の数の変数と関数を含んだ式 exprを整数上既約な因子に因数分解します。
factor (expr, p)
は exprを
最小多項式が pである要素を加えた有理数体上で因数分解します。
factor
は整数を素因数分解するのに ifactor
関数を使います。
factorflag
が false
なら有理式の整数因子の素因数分解を抑制します。
dontfactor
に変数のリストを割り当てるとその変数に関して因数分解しなくなります。
(初期状態では空です。)
因数分解は dontfactor
リスト上のそれらより
(CRE形式で仮定された変数順序を使って)重要でない変数に関しても実行されなくなります。
savefactors
が true
なら、
同じ因子をいくつか含む式の今後の因数分解をスピードアップするために
式の因子(因子の積)がある関数によって保存されます。
berlefact
が false
なら Kroneckerの因数分解アルゴリズムが使われ、
そうでないならデフォルトである Berlekampのアルゴリズムが使われます。
intfaclim
が true
なら、
もし自明な割り算やPollardのロー法のあと因子が見つからないなら
整数の素因数分解をあきらめます。
false
に設定されているなら
(これはユーザーが陽に factor
をコールする場合です)
整数の完全な素因数分解が企てられます。
intfaclim
のユーザー設定は内部で factor
がコールされた時に使われます。
intfaclim
は Maximaが大きな整数を素因数分解するのに
ありえないぐらい長い時間を使うことを妨げるようにリセットされます。
collectterms
も参照してください。
例:
(%i1) factor (2^63 - 1); 2 (%o1) 7 73 127 337 92737 649657 (%i2) factor (-8*y - 4*x + z^2*(2*y + x)); (%o2) (2 y + x) (z - 2) (z + 2) (%i3) -1 - 2*x - x^2 + y^2 + 2*x*y^2 + x^2*y^2; 2 2 2 2 2 (%o3) x y + 2 x y + y - x - 2 x - 1 (%i4) block ([dontfactor: [x]], factor (%/36/(1 + 2*y + y^2))); 2 (x + 2 x + 1) (y - 1) (%o4) ---------------------- 36 (y + 1) (%i5) factor (1 + %e^(3*x)); x 2 x x (%o5) (%e + 1) (%e - %e + 1) (%i6) factor (1 + x^4, a^2 - 2); 2 2 (%o6) (x - a x + 1) (x + a x + 1) (%i7) factor (-y^2*z^2 - x*z^2 + x^2*y^2 + x^3); 2 (%o7) - (y + x) (z - x) (z + x) (%i8) (2 + x)/(3 + x)/(b + x)/(c + x)^2; x + 2 (%o8) ------------------------ 2 (x + 3) (x + b) (x + c) (%i9) ratsimp (%); 4 3 (%o9) (x + 2)/(x + (2 c + b + 3) x 2 2 2 2 + (c + (2 b + 6) c + 3 b) x + ((b + 3) c + 6 b c) x + 3 b c ) (%i10) partfrac (%, x); 2 4 3 (%o10) - (c - 4 c - b + 6)/((c + (- 2 b - 6) c 2 2 2 2 + (b + 12 b + 9) c + (- 6 b - 18 b) c + 9 b ) (x + c)) c - 2 - --------------------------------- 2 2 (c + (- b - 3) c + 3 b) (x + c) b - 2 + ------------------------------------------------- 2 2 3 2 ((b - 3) c + (6 b - 2 b ) c + b - 3 b ) (x + b) 1 - ---------------------------------------------- 2 ((b - 3) c + (18 - 6 b) c + 9 b - 27) (x + 3) (%i11) map ('factor, %); 2 c - 4 c - b + 6 c - 2 (%o11) - ------------------------- - ------------------------ 2 2 2 (c - 3) (c - b) (x + c) (c - 3) (c - b) (x + c) b - 2 1 + ------------------------ - ------------------------ 2 2 (b - 3) (c - b) (x + b) (b - 3) (c - 3) (x + 3) (%i12) ratsimp ((x^5 - 1)/(x - 1)); 4 3 2 (%o12) x + x + x + x + 1 (%i13) subst (a, x, %); 4 3 2 (%o13) a + a + a + a + 1 (%i14) factor (%th(2), %); 2 3 3 2 (%o14) (x - a) (x - a ) (x - a ) (x + a + a + a + 1) (%i15) factor (1 + x^12); 4 8 4 (%o15) (x + 1) (x - x + 1) (%i16) factor (1 + x^99); 2 6 3 (%o16) (x + 1) (x - x + 1) (x - x + 1) 10 9 8 7 6 5 4 3 2 (x - x + x - x + x - x + x - x + x - x + 1) 20 19 17 16 14 13 11 10 9 7 6 (x + x - x - x + x + x - x - x - x + x + x 4 3 60 57 51 48 42 39 33 - x - x + x + 1) (x + x - x - x + x + x - x 30 27 21 18 12 9 3 - x - x + x + x - x - x + x + 1) |
Categories: Polynomials
デフォルト値: false
factorflag
が false
の時
有理式の整数因子の素因素分解を抑制します。
Categories: Polynomials
和 exprを形式
f (x_1, x_2, …)*g
の項の和に再整理します。
ここで g
はどのx_iも含まない式の積で f
は因数分解されたものです。
オプション変数 keepfloat
は factorout
に無視されることに注意してください。
例:
(%i1) expand (a*(x+1)*(x-1)*(u+1)^2); 2 2 2 2 2 (%o1) a u x + 2 a u x + a x - a u - 2 a u - a (%i2) factorout(%,x); 2 (%o2) a u (x - 1) (x + 1) + 2 a u (x - 1) (x + 1) + a (x - 1) (x + 1) |
Categories: Expressions
exprの和の形の因子の中の項を
項の和が因数分解可能であるような項のグループにまとめようとします。
factorsum
は
expand ((x + y)^2 + (z + w)^2)
の結果を回復できますが、
expand ((x + 1)^2 + (x + y)^2)
は回復できません。
項が共通の変数を持つからです。
例:
(%i1) expand ((x + 1)*((u + v)^2 + a*(w + z)^2)); 2 2 2 2 (%o1) a x z + a z + 2 a w x z + 2 a w z + a w x + v x 2 2 2 2 + 2 u v x + u x + a w + v + 2 u v + u (%i2) factorsum (%); 2 2 (%o2) (x + 1) (a (z + w) + (v + u) ) |
Categories: Expressions
多項式の掛け算のための特殊なアルゴリズムを使って、
多項式 p_1と p_2の積を返します。
p_1
と p_2
は多変数で密でほぼ同じサイズであるべきです。
n_1
が p_1
の次数で
n_2
が p_2
の次数だとすると、
古典的な掛け算は
n_1 n_2
のオーダーですが、
fasttimes
は max (n_1, n_2)^1.585
のオーダーです。
Categories: Polynomials
fullratsimp
は
ratsimpと式の非有理的整理を式変形されなくなるまで繰り返し適応し、結果を返します。
非有理式が含まれる時は、
よくあるような ratsimp
1回コールとその後の非有理的(「一般的」)整理だけでは
整理された結果を返すのに十分でないかもしれません。
時々複数回のコールが必要とされます。
fullratsimp
はこのプロセスを楽にしてくれます。
fullratsimp (expr, x_1, ..., x_n)
は
ratsimp
や rat
と同様複数の引数を取ります。
例:
(%i1) expr: (x^(a/2) + 1)^2*(x^(a/2) - 1)^2/(x^a - 1); a/2 2 a/2 2 (x - 1) (x + 1) (%o1) ----------------------- a x - 1 (%i2) ratsimp (expr); 2 a a x - 2 x + 1 (%o2) --------------- a x - 1 (%i3) fullratsimp (expr); a (%o3) x - 1 (%i4) rat (expr); a/2 4 a/2 2 (x ) - 2 (x ) + 1 (%o4)/R/ ----------------------- a x - 1 |
Categories: Simplification functions · Rational expressions
結果が変わらなくなるまで自身を再帰的にコールすることを除いて
ratsubst
と同じです。
置き換える式と置き換えられる式が1つ以上の変数を共通に持つ時、
この関数は役に立ちます。
fullratsubst
は lratsubst
のフォーマットでも引数を受け付けます。
すなわち、一番目の引数は1つの代入等式もしくはそんな等式のリストで、
二番目の引数は処理される式というものです。
load ("lrats")
は fullratsubst
と lratsubst
をロードします。
例:
(%i1) load ("lrats")$ |
subst
は多重代入を実行できます。
lratsubst
は subst
に似ています。
(%i2) subst ([a = b, c = d], a + c); (%o2) d + b (%i3) lratsubst ([a^2 = b, c^2 = d], (a + e)*c*(a + c)); (%o3) (d + a c) e + a d + b c |
(%i4) lratsubst (a^2 = b, a^3); (%o4) a b |
fullratsubst
は結果が変わらなくなるまで再帰することを除いて
ratsubst
と同値です。
(%i5) ratsubst (b*a, a^2, a^3); 2 (%o5) a b (%i6) fullratsubst (b*a, a^2, a^3); 2 (%o6) a b |
fullratsubst
も、
一番目の引数として等式のリストもしくは式一つを受け入れます。
(%i7) fullratsubst ([a^2 = b, b^2 = c, c^2 = a], a^3*b*c); (%o7) b (%i8) fullratsubst (a^2 = b*a, a^3); 2 (%o8) a b |
fullratsubst
は不確定な再帰を起こすことがあります。
(%i9) errcatch (fullratsubst (b*a^2, a^2, a^3)); *** - Lisp stack overflow. RESET |
Categories: Rational expressions
p_1と p_2の最大公約数を返します。
フラグ gcd
はどのアルゴリズムを利用するか決めます。
gcd
を ez
か, subres
, red
,
spmod
いずれかに設定すると、それぞれ
ezgcd
, 部分終結式prs
, 被約,
モジュラーアルゴリズムを選択することになります。
もし gcd
が false
なら、
gcd (p_1, p_2, x)
はすべての xに対していつも
1を返します。
(例えば ratsimp
, factor
など)多くの関数は背後で gcdを計算します。
斉次多項式に対しては gcd
にsubres
を使うことを推奨します。
例えば gcd (x^2 - 2*sqrt(2)*x + 2, x - sqrt(2))
のように代数的数が含まれる時、
algebraic
は true
でなくてはいけません。
また gcd
は ez
であってはいけません。
もし gcd
フラグ―デフォルトは spmod
―が false
なら、
式が標準有理式(CRE)形に変換される時も最大公約数を計算しません。
もし gcdが不要ならこれは時々計算のスピードを上げます。
ezgcd
, gcdex
, gcdivide
, poly_gcd
も参照してください。
例:
(%i1) p1:6*x^3+19*x^2+19*x+6; 3 2 (%o1) 6 x + 19 x + 19 x + 6 (%i2) p2:6*x^5+13*x^4+12*x^3+13*x^2+6*x; 5 4 3 2 (%o2) 6 x + 13 x + 12 x + 13 x + 6 x (%i3) gcd(p1, p2); 2 (%o3) 6 x + 13 x + 6 (%i4) p1/gcd(p1, p2), ratsimp; (%o4) x + 1 (%i5) p2/gcd(p1, p2), ratsimp; 3 (%o5) x + x |
ezgcd
は
一番目の要素が多項式 p_1と p_2の最大公約数で、
残りの要素が最大公約数で多項式を割ったもので構成されるリストを返します。
(%i6) ezgcd(p1, p2); 2 3 (%o6) [6 x + 13 x + 6, x + 1, x + x] |
Categories: Polynomials · Rational expressions
リスト [a, b, u]
を返します。
ここで uは fと gの最大公約数(gcd)であり、
かつ a f + b g
はuに等しいです。
引数 fと gは1変数多項式であるか、
そうでないなら指定された主変数 xの多項式でなければいけません。
これが機能するには単項イデアル整域にある必要があるからです。
gcdは他の変数の有理関数係数を持つ1変数多項式としての fと
gに対するgcdを意味します。
gcdex
はユークリッドのアルゴリズムを実行します。
すべてが [f, g, -1]
に直角の L[i]: [a[i], b[i], r[i]]
の列を持ち、
q = quotient(r[i]/r[i+1])
なら
L[i+2]: L[i] - q L[i+1]
となるように次を組み立て、
余り r[i+2]
がゼロの時 L[i+1]
で終了します。
引数 fと gは整数であり得ます。
この場合、gcdex
は関数 igcdex
を呼び出します。
ezgcd
, gcd
, gcdivide
, poly_gcd
も参照してください。
例:
(%i1) gcdex (x^2 + 1, x^3 + 4); 2 x + 4 x - 1 x + 4 (%o1)/R/ [- ------------, -----, 1] 17 17 (%i2) % . [x^2 + 1, x^3 + 4, -1]; (%o2)/R/ 0 |
以下の gcdは
k(y)[x]
に対して働くので 1
です。
k[y, x]
で期待する y+1
ではないことに注意してください。
(%i1) gcdex (x*(y + 1), y^2 - 1, x); 1 (%o1)/R/ [0, ------, 1] 2 y - 1 |
Categories: Polynomials · Rational expressions
ガウス整数(すなわち aと bが有理整数(通常の整数)であるとして形式
a + b
の数) nを
ガウス整数上で因数分解します。
因子は aと bを非負にすることによって正規化されます。
%i
Categories: Integers
多項式 exprをガウス整数(虚数単位%i
を付け加えた整数)上で因数分解します。
aが %i
となる factor (expr, a^2+1)
ようなものです。
例:
(%i1) gfactor (x^4 - 1); (%o1) (x - 1) (x + 1) (x - %i) (x + %i) |
Categories: Polynomials
factorsum
に似ていますが
factor
の代わりに gfactor
を適用します。
Categories: Expressions
exprの中の xの明示的に示された指数の最も大きなものを返します。
xは変数もしくは一般式です。
もし xが exprの中に現れないなら、
hipow
は 0
を返します。
hipow
は expr
に等価な式を考慮しません。
特に hipow
は expr
を展開しないので、
hipow (expr, x)
と
hipow (expand (expr, x))
は違った結果をもたらすかもしれません。
例:
(%i1) hipow (y^3 * x^2 + x * y^4, x); (%o1) 2 (%i2) hipow ((x + y)^5, x); (%o2) 1 (%i3) hipow (expand ((x + y)^5), x); (%o3) 5 (%i4) hipow ((x + y)^5, x + y); (%o4) 5 (%i5) hipow (expand ((x + y)^5), x + y); (%o5) 0 |
Categories: Expressions
デフォルト値: true
もし true
なら、
試し割りとPollardのロー法のあと因子が見つからないなら
Maximaは整数の素因素分解をあきらめ、素因数分解は完了しません。
intfaclim
がfalse
の時、
(これは、ユーザーが明示的にfactor
をコールした場合です)
完全な素因数分解を試みます。
divisors
や, divsum
, totient
の中で因子が計算される時は、
intfaclim
は false
に設定されます
factor
への内部コールは intfaclim
のユーザー指定の値を考慮します。
intfaclim
を true
に設定することは
大きな整数を素因数分解するのに費やす時間を少なくするかもしれません。
Categories: Integers
デフォルト値: false
keepfloat
がtrue
なら、
浮動小数点数を含む式を標準有理式(CRE)形に変換する時
浮動小数点を有理数化しないようにします。
関数 solve
とそれを呼び出す関数(例えば eigenvalues
)は、
現在、このフラグを無視しとにかく浮動小数点数を変換することに注意してください。
例:
(%i1) rat(x/2.0); rat: replaced 0.5 by 1/2 = 0.5 x (%o1)/R/ - 2 (%i2) rat(x/2.0), keepfloat; (%o2)/R/ 0.5 x |
solve
は keepfloat
を無視します:
(%i1) solve(1.0-x,x), keepfloat; rat: replaced 1.0 by 1/1 = 1.0 (%o1) [x = 1] |
Categories: Numerical evaluation
exprの中に明示的に現れる xの最小の指数を返します。 例えば、
(%i1) lopow ((x+y)^2 + (x+y)^a, x+y); (%o1) min(a, 2) |
Categories: Expressions
subst
の代わりに ratsubst
を使うことを除いて、
subst (L, expr)
に似ています。
lratsubst
の一番目の引数は
subst
が受け付けるそれと同一のフォーマットの等式もしくは等式のリストです。
代入は等式のリストによって与えられた順、すなわち左から右に実行されます。
load ("lrats")
は fullratsubst
と lratsubst
をロードします。
例:
(%i1) load ("lrats")$ |
subst
は多重代入を実行できます。
lratsubst
は subst
に似ています。
(%i2) subst ([a = b, c = d], a + c); (%o2) d + b (%i3) lratsubst ([a^2 = b, c^2 = d], (a + e)*c*(a + c)); (%o3) (d + a c) e + a d + b c |
(%i4) lratsubst (a^2 = b, a^3); (%o4) a b |
Categories: Polynomials · Rational expressions
デフォルト値: false
modulus
が正の数 pの時、
(rat
や関連の関数が返すような)有理数上の演算に関して、
いわゆる均衡法系("balanced" modulus system)と呼ばれるものを使って、
pを法とする合同変換が実行されます。
均衡法系では、
n modulo p
はnをpで割った余りですが、
(a p + k
が
nに等しくなるような整数 a, kの組の k)
pが奇数の時、
[-(p-1)/2, ..., 0, ..., (p-1)/2]
の中から、
pが偶数の時、[-(p/2 - 1), ..., 0, ...., p/2]
の中から
選ばれます。
modulus
が再設定された時、もし exprが既に標準有理式(CRE)形なら、
正しい結果を得るためには、
例えば expr: rat (ratdisrep (expr))
というように
exprを再ratする必要があるかもしれません。
典型的には modulus
には素数が設定されます。
もし modulus
が正の合成数に設定されたら、
この設定は受け入れられますが警告メッセージが表示されます。
ゼロや負の整数をmodulus
に割り当てた時 Maximaはエラーをシグナルします。
例:
(%i1) modulus:7; (%o1) 7 (%i2) polymod([0,1,2,3,4,5,6,7]); (%o2) [0, 1, 2, 3, - 3, - 2, - 1, 0] (%i3) modulus:false; (%o3) false (%i4) poly:x^6+x^2+1; 6 2 (%o4) x + x + 1 (%i5) factor(poly); 6 2 (%o5) x + x + 1 (%i6) modulus:13; (%o6) 13 (%i7) factor(poly); 2 4 2 (%o7) (x + 6) (x - 6 x - 2) (%i8) polymod(%); 6 2 (%o8) x + x + 1 |
Categories: Integers
もし exprが比ならその分子を返します。 もし exprが比でないなら exprが返されます。
num
は引数を評価します。
denom
も参照してください。
(%i1) g1:(x+2)*(x+1)/((x+3)^2); (x + 1) (x + 2) (%o1) --------------- 2 (x + 3) (%i2) num(g1); (%o2) (x + 1) (x + 2) (%i3) g2:sin(x)/10*cos(x)/y; cos(x) sin(x) (%o3) ------------- 10 y (%i4) num(g2); (%o4) cos(x) sin(x) |
Categories: Expressions
変数 xの多項式 pを xの多項式の関数合成に分解します。
polydecomp
は
lambda ([x], p_1) (lambda ([x], p_2) (... (lambda ([x], p_n) (x)) ...)) |
が pに等しいようなリスト [p_1, ..., p_n]
を返します。
nより小さい iについて p_iの次数は1より大きいです。
このような分解は一意的ではありません。
例:
(%i1) polydecomp (x^210, x); 7 5 3 2 (%o1) [x , x , x , x ] (%i2) p : expand (subst (x^3 - x - 1, x, x^2 - a)); 6 4 3 2 (%o2) x - 2 x - 2 x + x + 2 x - a + 1 (%i3) polydecomp (p, x); 2 3 (%o3) [x - a, x - x - 1] |
以下の関数は x
の関数として
L = [e_1, ..., e_n]
を合成します;
それはpolydecompの逆です。
(%i1) compose (L, x) := block ([r : x], for e in L do r : subst (e, x, r), r) $ |
compose
を使って上の例を再表現します:
(%i1) polydecomp (compose ([x^2 - a, x^3 - x - 1], x), x); 2 3 (%o1) [compose([x - a, x - x - 1], x)] |
compose (polydecomp (p, x), x)
はいつも(展開されていない)
pを返しますが、
polydecomp (compose ([p_1, ..., p_n], x), x)
は
必ずしも [p_1, ..., p_n]
を返さないことに注意してください。
(%i1) polydecomp (compose ([x^2 + 2*x + 3, x^2], x), x); 2 2 (%o1) [compose([x + 2 x + 3, x ], x)] (%i2) polydecomp (compose ([x^2 + x + 1, x^2 + x + 1], x), x); 2 2 (%o2) [compose([x + x + 1, x + x + 1], x)] |
Categories: Polynomials
多項式 pを現在の法(変数 modulus
の値)に関するモジュラー表現に変換します。
polymod (p, m)
は
modulus
の現在値の代わりに法 mを使うように指定します。
modulus
を参照してください。
Categories: Polynomials
多項式 p_1を多項式 p_2で割った結果を返します。
引数 x_1, …, x_nは ratvars
と同様に解釈されます。
quotient
は divide
が返す2要素リストの最初の要素を返します。
Categories: Polynomials
exprを標準有理式(CRE)形式に変換します。
具体的には、展開し、共通の分母上ですべての項を結合し、通分し、
ratepsilon
の許容誤差内で浮動小数点を有理数に変換します。
もし変数が指定されたなら、
ratvars
のように x_1, …, x_nに従って並び替えられます。
rat
は一般に加算+
, 減算-
, 乗算*
,
除算/
と整数べきの指数を除いた関数を整理しません。
一方で ratsimp
はこれらの場合を扱います。
CRE形式の中のアトム(数と変数)は一般形式でのそれと同じではないことに注意してください。
例えば rat(x) - x
は rat(0)
を出力します。
これは0とは違う内部表現を持ちます。
ratfac
が true
の時、
rat
は CREの一部因数分解された形式を出力します。
有理演算の最中、因数分解パッケージをコールすることなく
式を可能な限り因数分解された形で保持します。
これにより常に、いくつかの計算でメモリと時間を節約することになります。
分子と分母は互いに素になりますが(例えば、 ratfac
が true
の時
((x^2 - 1)^4/(x + 10^2)
は (x - 1)^4 (x + 1)^2
を出力します)、
それぞれの部分の中の因子は互いに素とは限りません。
ratprint
が false
なら
ユーザーに浮動小数点を有理数に変換したことを通知するメッセージの出力を抑制します。
keepfloat
が true
なら
浮動小数点が有理数に変換されることを抑制します。
ratexpand
と ratsimp
も参照してください。
例:
(%i1) ((x - 2*y)^4/(x^2 - 4*y^2)^2 + 1)*(y + a)*(2*y + x) / (4*y^2 + x^2); 4 (x - 2 y) (y + a) (2 y + x) (------------ + 1) 2 2 2 (x - 4 y ) (%o1) ------------------------------------ 2 2 4 y + x (%i2) rat (%, y, a, x); 2 a + 2 y (%o2)/R/ --------- x + 2 y |
Categories: Rational expressions
デフォルト値: true
ratalgdenom
が true
の時
根号に関する分母の有理化を有効にします。
ratalgdenom
は標準有理式(CRE)が代数モードで使われる時だけ効果を持ちます。
Categories: Simplification flags and variables
式 exprの中の式 x^n
の係数を返します。
nを省略した場合 nは1が仮定されます。
戻り値は(非有理な意味で可能な場合を除いて)xの中の変数の制約を受けません。 このタイプの係数が存在しなければ0を返します。
ratcoef
は最初の引数を展開し有理的に整理するので
純粋に構文法的な coeff
のそれとは違った答えを生成することがあります。
例えば ratcoef ((x + 1)/y + x, x)
は (y + 1)/y
を返しますが、
coeff
は1を返します。
exprを和と見ると、ratcoef (expr, x, 0)
は
xを含まない項の和を返します。
だからもし xの負のべき乗が存在するなら ratcoefを使うべきではありません。
exprは検査される前に有理的に整理されるので、 係数が想像された形とは全く違って現れることがあります。
例:
(%i1) s: a*x + b*x + 5$ (%i2) ratcoef (s, a + b); (%o2) x |
Categories: Polynomials · Rational expressions
exprを標準有理式(CRE)に強制した後、exprの分母を返します。 戻り値はCREです。
もしexprがCREでないなら rat
によってCREに強制的に変換されます。
すべての項を共通の分母上に置くことによって、この変換は
exprの形式を変えることがあります。
denom
は似ていますが、CREではなく通常の式を返します。
また、denom
は共通の分母上にすべての項を置こうとはしませんし、
ratdenom
が比と見なすいくつかの式は denom
は比と見なしません。
Categories: Rational expressions
デフォルト値: true
ratdenomdivide
が true
の時、
ratexpand
は、分子が和である比を共通の分母を持つ比の和に展開します。
そうでないなら ratexpand
は比の和を1つの比に縮約します。
その比の分子はそれぞれの比の分子の和です。
例:
(%i1) expr: (x^2 + x + 1)/(y^2 + 7); 2 x + x + 1 (%o1) ---------- 2 y + 7 (%i2) ratdenomdivide: true$ (%i3) ratexpand (expr); 2 x x 1 (%o3) ------ + ------ + ------ 2 2 2 y + 7 y + 7 y + 7 (%i4) ratdenomdivide: false$ (%i5) ratexpand (expr); 2 x + x + 1 (%o5) ---------- 2 y + 7 (%i6) expr2: a^2/(b^2 + 3) + b/(b^2 + 3); 2 b a (%o6) ------ + ------ 2 2 b + 3 b + 3 (%i7) ratexpand (expr2); 2 b + a (%o7) ------ 2 b + 3 |
Categories: Simplification flags and variables · Rational expressions
有理式 exprを xに関して微分します。 exprは xの多項式もしくは多項式の商でなければなりません。 引数 xは exprの変数もしくは部分式を取り得ます。
結果は、たぶん違った形式になりますが diff
と同値です。
有理式の場合 ratdiff
は diff
より速いでしょう。
もしexprが標準有理式(CRE)なら
ratdiff
は標準有理式を返します。
そうでないなら一般式を返します。
ratdiff
は exprの xへの依存のみを考慮し、
depends
で規定された依存性は無視します。
例:
(%i1) expr: (4*x^3 + 10*x - 11)/(x^5 + 5); 3 4 x + 10 x - 11 (%o1) ---------------- 5 x + 5 (%i2) ratdiff (expr, x); 7 5 4 2 8 x + 40 x - 55 x - 60 x - 50 (%o2) - --------------------------------- 10 5 x + 10 x + 25 (%i3) expr: f(x)^3 - f(x)^2 + 7; 3 2 (%o3) f (x) - f (x) + 7 (%i4) ratdiff (expr, f(x)); 2 (%o4) 3 f (x) - 2 f(x) (%i5) expr: (a + b)^3 + (a + b)^2; 3 2 (%o5) (b + a) + (b + a) (%i6) ratdiff (expr, a + b); 2 2 (%o6) 3 b + (6 a + 2) b + 3 a + 2 a |
Categories: Rational expressions
引数を一般式として返します。 もし exprが一般式なら戻り値は引数と変わりません。
典型的には ratdisrep
は標準有理式(CRE)を一般式に変換するためにコールされます。
もし「伝染」を止めたかったり非有理文脈で有理関数を使いたいなら、
これは時々便利です。
totaldisrep
も参照してください。
Categories: Rational expressions
exprを展開します。 指数和や和の積を展開し、共通分母上の分数を結合し、通分し、 (もし和なら)分子を分母で割ったそれぞれの項に分割します。
たとえ exprが標準有理式(CRE)でも
ratexpand
の戻り値は一般式です。
スイッチ ratexpand
が true
なら、
CRE式は一般式や表示形式に変換された時完全に展開されます。
一方もし false
なら再帰形式に変換します。
ratsimp
も参照してください。
ratdenomdivide
が true
の時、
ratexpand
は分子が和である比を共通の分母を持つ比の和に展開します。
そうでないなら、
ratexpand
は比の和をその分子がそれぞれの比の分子の和である単一の比にまとめます。
keepfloat
が true
の場合、
浮動小数点を含んだ式をCRE形式に変換する時、浮動小数点が有理化されるのを抑制します。
例:
(%i1) ratexpand ((2*x - 3*y)^3); 3 2 2 3 (%o1) - 27 y + 54 x y - 36 x y + 8 x (%i2) expr: (x - 1)/(x + 1)^2 + 1/(x - 1); x - 1 1 (%o2) -------- + ----- 2 x - 1 (x + 1) (%i3) expand (expr); x 1 1 (%o3) ------------ - ------------ + ----- 2 2 x - 1 x + 2 x + 1 x + 2 x + 1 (%i4) ratexpand (expr); 2 2 x 2 (%o4) --------------- + --------------- 3 2 3 2 x + x - x - 1 x + x - x - 1 |
Categories: Rational expressions
デフォルト値: false
ratfac
が true
の時、
標準有理式(CRE)を部分的に因数分解された形式で操作します。
有理演算の間、
式を、factor
をコールせずに
可能な限り最大限因数分解した形で維持します。
これはいつも保存領域を節約し、いくつかの計算では時間も節約することがあります。
分子と分母は互いに素になります。
例えば factor ((x^2 - 1)^4/(x + 1)^2)
は
(x - 1)^4 (x + 1)^2)
をもたらしますが、
それぞれの部分の中の因子は互いに素ではないかもしれません。
ctensr
(成分テンソル操作)パッケージでは、
ratfac
が true
の時、
Ricci, Einstein, Riemann, Weylテンソルとスカラー曲率を
自動的に因数分解します。
ratfac
はテンソルの成分が2、3の項から成ると知られている場合だけ
設定すべきです。
ratfac
と ratweight
体系は互換性はなく、
同時には使えないかもしれません。
Categories: Rational expressions
exprを標準有理式(CRE)に強制変換した後、その分子を返します。 戻り値はCREです。
もしexprがCREでないなら rat
によってCREに強制変換されます。
この変換は、
共通の分母上にすべての項を置くことによって、
exprの形式を変えるかもしれません。
num
は似ていますが、
CREではなく通常の式を返します。
また num
は共通の分母上にすべての項を置こうとはしませんし、
ratnumer
が比と見なすいくつかの式は num
は比と見しません。
Categories: Rational expressions
もし exprが標準有理式(CRE)か拡張CREなら true
を返し、
そうでないなら false
を返します。
CREは rat
と関連関数によって生成されます。
拡張CREは taylor
と関連関数によって生成されます。
Categories: Predicate functions · Rational expressions
デフォルト値: true
ratprint
が true
の時、
ユーザーに浮動小数点を有理数に変換したことを通知するメッセージを表示します。
Categories: Rational expressions · Numerical evaluation · Console interaction
式 expとその部分式の全てを有理的に整理します(非有理的関数の引数も含みます)。
結果は二つの多項式の商として、再帰的形式
—主変数の係数が他の変数の多項式である形式—で返されます。
変数は(例えば sin(z^2+1)
のような)非有理関数を含むかもしれませんが、
どんな非有理関数の引数もまた有理的に整理されます。
ratsimp (expr, x_1, ..., x_n)
は
ratvars
で指定した場合と同様に変数の順序指定に従って有理的に整理します。
ratsimpexpons
が true
の時、
ratsimp
は式の指数にも適用されます。
ratexpand
も参照してください。
ratsimp
は
ratexpand
に影響するフラグのいくつかに影響されることに注意してください。
例:
(%i1) sin (x/(x^2 + x)) = exp ((log(x) + 1)^2 - log(x)^2); 2 2 x (log(x) + 1) - log (x) (%o1) sin(------) = %e 2 x + x (%i2) ratsimp (%); 1 2 (%o2) sin(-----) = %e x x + 1 (%i3) ((x - 1)^(3/2) - (x + 1)*sqrt(x - 1))/sqrt((x - 1)*(x + 1)); 3/2 (x - 1) - sqrt(x - 1) (x + 1) (%o3) -------------------------------- sqrt((x - 1) (x + 1)) (%i4) ratsimp (%); 2 sqrt(x - 1) (%o4) - ------------- 2 sqrt(x - 1) (%i5) x^(a + 1/a), ratsimpexpons: true; 2 a + 1 ------ a (%o5) x |
Categories: Simplification functions · Rational expressions
デフォルト値: false
ratsimpexpons
が true
の時、
式整理の間 ratsimp
を式の指数に適用します。
Categories: Simplification flags and variables · Rational expressions
デフォルト値: false
もし radsubstflag
が true
なら、
ratsubst
が
x
の中の sqrt (x)
に u
を代入するような代入をできるようにします。
Categories: Simplification flags and variables
cの中の bに aを代入し、結果の式を返します。 bは和でも積tでもべきなどでも問題ありません。
subst
は純粋に構文法的代入ですが、
ratsubst
は式の意味の何かを知っています。
だから subst (a, x + y, x + y + z)
は x + y + z
を返す一方、
ratsubst
は z + a
を返します。
ratsubstflag
が true
の時、
ratsubst
は式が陽には含んでいない根への代入を実行します。
ratsubst
はオプション変数 keepfloat
の値 true
を無視します。
例:
(%i1) ratsubst (a, x*y^2, x^4*y^3 + x^4*y^8); 3 4 (%o1) a x y + a (%i2) cos(x)^4 + cos(x)^3 + cos(x)^2 + cos(x) + 1; 4 3 2 (%o2) cos (x) + cos (x) + cos (x) + cos(x) + 1 (%i3) ratsubst (1 - sin(x)^2, cos(x)^2, %); 4 2 2 (%o3) sin (x) - 3 sin (x) + cos(x) (2 - sin (x)) + 3 (%i4) ratsubst (1 - cos(x)^2, sin(x)^2, sin(x)^4); 4 2 (%o4) cos (x) - 2 cos (x) + 1 (%i5) radsubstflag: false$ (%i6) ratsubst (u, sqrt(x), x); (%o6) x (%i7) radsubstflag: true$ (%i8) ratsubst (u, sqrt(x), x); 2 (%o8) u |
Categories: Rational expressions
有理式に関して主変数 x_1, ..., x_nを宣言します。 もし x_nが有理式の中に存在するなら それを主変数と見なします。 もし x_nが有理式の中に存在せず x_[n-1]が存在するなら、それを主変数と見なします。 などと先行する変数を通してx_1まで続きます。 x_1は 後に続く変数が存在しなかった時だけ主変数と見なされる変数です。
もし有理式の中の変数が ratvars
リストの中に存在しなかったら、
その変数には x_1よりも低い優先順位が与えられます。
ratvars
の引数は変数や sin(x)
のような非有理関数もあり得ます。
変数 ratvars
は直近にコールされたときの関数 ratvars
の引数のリストです。
関数 ratvars
のコールそれぞれはリストを再設定します。
ratvars ()
はリストをクリアします。
Categories: Rational expressions
デフォルト値: true
Maximaは Lisp変数 VARLIST
の中に有理式の主変数の内部リストを保持します。
もし ratvarswitch
が true
なら、
すべての評価は新しいリスト VARLIST
で開始します。
これがデフォルトの振る舞いです。
そうでないなら、以前の評価からの主変数が内部リスト VARLIST
から取り除かれません。
主変数は関数 ratvars
で宣言されるのですが、
オプション変数 ratvarswitch
は主変数に影響しません。
例:
もし ratvarswitch
が true
なら
すべての評価は新しいリスト VARLIST
で始まります。
(%i1) ratvarswitch:true$ (%i2) rat(2*x+y^2); 2 (%o2)/R/ y + 2 x (%i3) :lisp varlist ($X $Y) (%i3) rat(2*a+b^2); 2 (%o3)/R/ b + 2 a (%i4) :lisp varlist ($A $B) |
もし ratvarswitch
が false
なら
直前の評価からの主変数はまだ存在しています。
(%i4) ratvarswitch:false$ (%i5) rat(2*x+y^2); 2 (%o5)/R/ y + 2 x (%i6) :lisp varlist ($X $Y) (%i6) rat(2*a+b^2); 2 (%o6)/R/ b + 2 a (%i7) :lisp varlist ($A $B $X $Y) |
Categories: Rational expressions · Global flags
変数 x_iに重み w_iを割り当てます。
これによって、
もし重みが変数 ratwtlvl
の値を越えるなら項を0に置き換えるようにします。
(デフォルトでは切り詰めはもたらしません。)
項の重みは項の中の変数の重みと変数の指数を掛けたものの和です。
例えば 3 x_1^2 x_2
の重みは 2 w_1 + w_2
です。
ratwtlvl
に従った切り詰めは標準有理式(CRE)を掛けたり、指数化する時だけ実行されます。
ratweight ()
は重み割り当ての累積リストを返します。
注意: ratfac
と ratweight
体系は互換性はなく、
同時には使えないかもしれません。
例:
(%i1) ratweight (a, 1, b, 1); (%o1) [a, 1, b, 1] (%i2) expr1: rat(a + b + 1)$ (%i3) expr1^2; 2 2 (%o3)/R/ b + (2 a + 2) b + a + 2 a + 1 (%i4) ratwtlvl: 1$ (%i5) expr1^2; (%o5)/R/ 2 b + 2 a + 1 |
Categories: Rational expressions
デフォルト値: []
ratweights
は ratweight
が割り当てた重みのリストです。
リストは累積されます:
ratweight
をコールすると毎回リストに項目を追加します。
kill (ratweights)
と save (ratweights)
はともに期待通り動作します。
Categories: Rational expressions
デフォルト値: false
ratwtlvl
は、
標準有理式(CRE)の切り詰めを制御するために
ratweight
関数と組み合わせて使われます。
デフォルト値の false
では切り詰めは起こりません。
Categories: Rational expressions
多項式 p_1を多項式 p_2で割った余りを返します。
引数 x_1, ..., x_nはratvars
と同様に解釈されます。
remainder
は divide
が返す2要素リストの2番目の要素を返します。
Categories: Polynomials
関数 resultant
は、変数 xを消去して2つの多項式
p_1と p_2の終結式を計算します。
終結式は p_1と p_2の中の xの係数の判別式です。
それは p_1と p_2が定数でない因子を共通に持つ時だけゼロに等しいです。
もし p_1か p_2が因数分解できるなら、
resultant
をコールする前に factor
をコールするのが望ましいかもしれません。
オプション変数 resultant
はどのアルゴリズムが計算に使われるか制御します。
オプション変数 resultant
を参照してください。
関数 bezout
は resultant
と同じ引数を取り、行列を返します。
戻り値の判別式は望みの終結式です。
例:
(%i1) resultant(2*x^2+3*x+1, 2*x^2+x+1, x); (%o1) 8 (%i2) resultant(x+1, x+1, x); (%o2) 0 (%i3) resultant((x+1)*x, (x+1), x); (%o3) 0 (%i4) resultant(a*x^2+b*x+1, c*x + 2, x); 2 (%o4) c - 2 b c + 4 a (%i5) bezout(a*x^2+b*x+1, c*x+2, x); [ 2 a 2 b - c ] (%o5) [ ] [ c 2 ] (%i6) determinant(%); (%o6) 4 a - (2 b - c) c |
Categories: Polynomials
デフォルト値: subres
オプション変数 resultant
は関数
resultant
.を使って終結式を計算するのにどのアルゴリズムが使われるか制御します。
可能な値は以下の通りです:
subres
部分終結式多項式剰余列(PRS)アルゴリズム
mod
(not enabled) モジュラー終結式アルゴリズム
red
通分多項式剰余列(PRS)アルゴリズム
大抵の問題では subres
が最適です。
Categories: Polynomials
デフォルト値: false
savefactors
が true
の時、
同じ因子のいくつかを含む式の因数分解を後でする時にスピードアップするために、
いくつかの関数が因子の積の形の式の因子を保存されるようにします。
Categories: Polynomials
式 expr
の中の標準有理式 (CRE)変数のリストを返します。
ratvars
も参照してください。
Categories: Rational expressions · Display functions
多項式因子が「平方にならない」ことを除いて factor
に似ています。
すなわち、それらは次数1だけの因子を持ちます。
このアルゴリズムは factor
の最初の段階でも使われるのですが、
多項式は n階微分と共通に nよりも大きな次数のすべての因子を持つという事実を使います。
このように、それぞれの変数に関する微分の多項式との最大公約数を取ることによって、
1よりも大きな次数の因子を見つけることができます。
例:
(%i1) sqfr (4*x^4 + 4*x^3 - 3*x^2 - 4*x - 1); 2 2 (%o1) (2 x + 1) (x - 1) |
Categories: Polynomials
多項式 p_1, ..., p_nの解である要素を Maximaに知られている代数的整数の環に加えます。 それぞれの引数 p_iは整数係数の多項式です。
tellrat (x)
は、実際には有理関数の中で
xに0を代入することを意味します。
tellrat ()
は現在の代入のリストを返します。
代数的整数の整理が効果を持つようにするためには、
algebraic
を true
に設定しなければいけません。
Maximaは、起動の際には虚数単位と整数の根すべてについて知っています。
核(kernels)を取り
tellrat
プロパティを削除するコマンド untellrat
があります。
例えば tellrat (x^2 - y^2)
のように多変数多項式を tellrat
する時、
y^2
を x^2
に代入するのか逆なのかといったあいまいさがあります。
Maximaは特定の順序付けを選びますが、
もしユーザーがどちらか指定したいなら、
例えば tellrat (y^2 = x^2)
は
y^2
を x^2
で置き換えることを示す構文法を供給します。
例:
(%i1) 10*(%i + 1)/(%i + 3^(1/3)); 10 (%i + 1) (%o1) ----------- 1/3 %i + 3 (%i2) ev (ratdisrep (rat(%)), algebraic); 2/3 1/3 2/3 1/3 (%o2) (4 3 - 2 3 - 4) %i + 2 3 + 4 3 - 2 (%i3) tellrat (1 + a + a^2); 2 (%o3) [a + a + 1] (%i4) 1/(a*sqrt(2) - 1) + a/(sqrt(3) + sqrt(2)); 1 a (%o4) ------------- + ----------------- sqrt(2) a - 1 sqrt(3) + sqrt(2) (%i5) ev (ratdisrep (rat(%)), algebraic); (7 sqrt(3) - 10 sqrt(2) + 2) a - 2 sqrt(2) - 1 (%o5) ---------------------------------------------- 7 (%i6) tellrat (y^2 = x^2); 2 2 2 (%o6) [y - x , a + a + 1] |
Categories: Polynomials · Rational expressions
exprのすべての部分式を標準有理式(CRE)から一般形に変換して結果を返します。
もし exprがそれ自身CRE形なら、
totaldisrep
は ratdisrep
と同一です。
totaldisrep
は
CRE形の部分式を持つ等式やリストや行列などの式を
ratdisrepするために役に立つかもしれません。
Categories: Rational expressions
x_1, …, x_nから tellrat
プロパティを削除します。
Categories: Polynomials · Rational expressions
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特殊函数表記は以下の通りです:
bessel_j (index, expr) 第一種ベッセル函数 bessel_y (index, expr) 第二種ベッセル函数 bessel_i (index, expr) 第一種変形ベッセル函数 bessel_k (index, expr) 第二種変形ベッセル函数 hankel_1 (v,z) 第一種ハンケル函数 hankel_2 (v,z) 第二種ハンケル函数 struve_h (v,z) シュトルーベH函数 struve_l (v,z) シュトルーベL函数 assoc_legendre_p[v,u] (z) 位数v、次数uのルジャンドル函数 assoc_legendre_q[v,u] (z) 第二種ルジャンドル函数 %f[p,q] ([], [], expr) 一般化超幾何函数 gamma (z) ガンマ函数 gamma_greek (a,z) 第一種不完全ガンマ函数 gammaincomplete (a,z) 第二種不完全ガンマ函数 hypergeometric (l1, l2, z) 超幾何函数 slommel %m[u,k] (z) 第一種Whittaker函数 %w[u,k] (z) 第二種Whittaker函数 erfc (z) 相補誤差函数 ei (z) 指数積分 (?) kelliptic (z) 第一種完全楕円積分 (K) parabolic_cylinder_d (v,z) 放物円筒D函数 |
Categories: Bessel functions · Airy functions · Special functions
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次数 vと独立変数 zの第一種ベッセル函数。
bessel_j
は以下のように定義されます。
inf ==== k - v - 2 k v + 2 k \ (- 1) 2 z > -------------------------- / k! gamma(v + k + 1) ==== k = 0 |
計算のために無限級数は使われませんが。
Categories: Bessel functions · Special functions
次数 vと独立変数 zの第二種ベッセル函数
vが整数でない時、
bessel_y
は以下のように定義されます。
cos(%pi v) bessel_j(v, z) - bessel_j(-v, z) ------------------------------------------- sin(%pi v) |
vが整数 nの時、 vが nに近づく極限が取られます。
Categories: Bessel functions · Special functions
次数 v、独立変数 zの第一種変形ベッセル函数
bessel_i
は以下のように定義されます。
inf ==== - v - 2 k v + 2 k \ 2 z > ------------------- / k! gamma(v + k + 1) ==== k = 0 |
無限級数は計算には使われませんが。
Categories: Bessel functions · Special functions
次数 v、独立変数 zの第二種変形ベッセル函数
vが整数の時
bessel_k
は以下のように定義されます。
%pi csc(%pi v) (bessel_i(-v, z) - bessel_i(v, z)) ------------------------------------------------- 2 |
もし vが整数 nでないなら、 vが nに近づく極限が取られます。
Categories: Bessel functions · Special functions
次数 v、独立変数 zの第一種ハンケル函数 (A&S 9.1.3)。
hankel_1
は以下のように定義されます。
bessel_j(v,z) + %i * bessel_y(v,z) |
Maximaは浮動小数点精度の複素次数 vと複素独立変数 zに対して
hankel_1
を数値的に評価します。
多倍長浮動小数点精度の数値評価はサポートされていません。
besselexpand
が true
の時、
次数 vが奇数の1/2の時 hankel_1
は初等函数の項に展開されます。
besselexpand
を参照してください。
Maximaは hankel_1
の独立変数 zに関する導函数を知っています。
例:
数値評価:
(%i1) hankel_1(1,0.5); (%o1) 0.24226845767487 - 1.471472392670243 %i (%i2) hankel_1(1,0.5+%i); (%o2) - 0.25582879948621 %i - 0.23957560188301 |
besselexpand
が true
の時の hankel_1
の展開:
(%i1) hankel_1(1/2,z),besselexpand:true; sqrt(2) sin(z) - sqrt(2) %i cos(z) (%o1) ---------------------------------- sqrt(%pi) sqrt(z) |
hankel_1
の独立変数 zに関する導函数。
次数 vに関する導函数はサポートされていません。
Maximaは名詞形を返します:
(%i1) diff(hankel_1(v,z),z); hankel_1(v - 1, z) - hankel_1(v + 1, z) (%o1) --------------------------------------- 2 (%i2) diff(hankel_1(v,z),v); d (%o2) -- (hankel_1(v, z)) dv |
Categories: Bessel functions · Special functions
次数 v、独立変数 zの第二種ハンケル函数 (A&S 9.1.4)。
hankel_2
は以下のように定義されます。
bessel_j(v,z) - %i * bessel_y(v,z) |
Maximaは浮動小数点精度の複素次数 vと複素独立変数 zに対して
hankel_2
を数値的に評価します。
多倍長浮動小数点精度の数値評価はサポートされていません。
besselexpand
が true
の時、
次数 vが奇数の1/2の時 hankel_2
は初等函数の項に展開されます。
besselexpand
を参照してください。
Maximaは hankel_2
の独立変数 zに関する導函数を知っています。
例は hankel_1
を参照してください。
Categories: Bessel functions · Special functions
デフォルト値: false
次数が半奇数の時のベッセル函数の展開を制御します。
この場合、ベッセル函数は他の初等函数で展開することができます。
besselexpand
が true
の時、ベッセル函数は展開されます。
(%i1) besselexpand: false$ (%i2) bessel_j (3/2, z); 3 (%o2) bessel_j(-, z) 2 (%i3) besselexpand: true$ (%i4) bessel_j (3/2, z); sin(z) cos(z) sqrt(2) sqrt(z) (------ - ------) 2 z z (%o4) --------------------------------- sqrt(%pi) |
次数 v、独立変数 zの、スケールされた第一種変形ベッセル函数。
すなわち scaled_bessel_i(v,z) = exp(-abs(z))*bessel_i(v, z)。
この関数は大きな zに関する
bessel_i―これはおおきくなりますーの計算に特に役に立ちます。
しかしながら、そうでないなら Maximaはこの関数についてあまり知りません。
数式処理のためには式
exp(-abs(z))*bessel_i(v, z)
を使って取り組むのが多分望ましいです。
Categories: Bessel functions
scaled_bessel_i(0,z)
と同一です。
Categories: Bessel functions · Special functions
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エアリー函数Ai(x)とBi(x)は、Abramowitz and Stegun, Handbook of Mathematical Functions, Section 10.4の中で定義されています。
y = Ai(x)
とy = Bi(x)
はエアリー微分方程式
diff (y(x), x, 2) - x y(x) = 0
の2つの線形独立な解です。
もし引数 x
が実数か複素数の浮動小数点数なら関数の数値が返されます。
エアリー函数Ai(x)。 (A&S 10.4.2)
導函数 diff (airy_ai(x), x)
は airy_dai(x)
です。
airy_bi
, airy_dai
, airy_dbi
も参照してください。
Categories: Airy functions · Special functions
エアリー函数Ai airy_ai(x)
の導函数。
airy_ai
を参照してください。
Categories: Airy functions · Special functions
エアリー函数Bi(x)。 (A&S 10.4.3)
導函数 diff (airy_bi(x), x)
は airy_dbi(x)
です。
airy_ai
, airy_dbi
を参照してください。
Categories: Airy functions · Special functions
エアリーBi函数 airy_bi(x)
の導函数。
airy_ai
と airy_bi
を参照してください。
Categories: Airy functions · Special functions
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ガンマ函数と、関連したベータ、プサイ、不完全ガンマ函数は Abramowitz and Stegun, Handbook of Mathematical Functions, Chapter 6の中で定義されています。
階乗(シフトガンマ)函数の多倍長浮動小数点バージョン。 2番目の引数は、保持し返す桁数です。 少しの余分を要請するのはいい考えです。
Categories: Gamma and factorial functions · Numerical evaluation
bfpsi
は実引数 zと整数次数 nの多ガンマ函数です。
bfpsi0
はディガンマ函数です。
bfpsi0 (z, fpprec)
は
bfpsi (0, z, fpprec)
と同値です。
これらの関数は多倍長浮動小数点値を返します。 fpprecは戻り値の多倍長浮動小数点精度です。
Categories: Gamma and factorial functions · Numerical evaluation
複素多倍長浮動小数点の階乗です。
load ("bffac")
はこの関数をロードします。
Categories: Gamma and factorial functions · Complex variables · Numerical evaluation
ガンマ函数の基本的な定義 (A&S 6.1.1) は、
inf / [ z - 1 - t gamma(z) = I t %e dt ] / 0 |
です。
Maximaは正の整数と正負の有理数に関して gamma
を整理します。
半整数値に関して結果は有理数掛ける sqrt(%pi)
です。
整数値に関する整理は factlim
によって制御されます。
factlim
より大きな整数に関して
階乗函数ーgamma
を計算するのに使われますーの数値的な結果はオーバーフローします。
有理数に関する整理は、内部オーバーフローを避けるために
gammalim
によって制御されます。
factlim
と gammalim
も参照してください。
負の整数に関して gamma
は未定義です。
Maximaは浮動小数点および多倍長浮動小数点の実数値および複素数値に関して
gamma
を数値的に評価できます。
gamma
は鏡像対称性を持ちます。
gamma_expand
が true
の時、
Maximaは引数 z+n
と z-n
―n
は整数―の
gamma
を展開します。
Maximaは gamma
の導函数を知っています。
例:
整数、半整数、有理数に関する整理:
(%i1) map('gamma,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]); (%o1) [1, 1, 2, 6, 24, 120, 720, 5040, 40320] (%i2) map('gamma,[1/2,3/2,5/2,7/2]); sqrt(%pi) 3 sqrt(%pi) 15 sqrt(%pi) (%o2) [sqrt(%pi), ---------, -----------, ------------] 2 4 8 (%i3) map('gamma,[2/3,5/3,7/3]); 2 1 2 gamma(-) 4 gamma(-) 2 3 3 (%o3) [gamma(-), ----------, ----------] 3 3 9 |
実数と複素数の数値評価:
(%i4) map('gamma,[2.5,2.5b0]); (%o4) [1.329340388179137, 1.329340388179137b0] (%i5) map('gamma,[1.0+%i,1.0b0+%i]); (%o5) [.4980156681183558 - .1549498283018108 %i, 4.980156681183561b-1 - 1.549498283018107b-1 %i] |
gamma
は鏡像対称性を持ちます:
(%i6) declare(z,complex)$ (%i7) conjugate(gamma(z)); (%o7) gamma(conjugate(z)) |
gamma_expand
が true
の時
Maximaは gamma(z+n)
と gamma(z-n)
を展開します:
(%i8) gamma_expand:true$ (%i9) [gamma(z+1),gamma(z-1),gamma(z+2)/gamma(z+1)]; gamma(z) (%o9) [z gamma(z), --------, z + 1] z - 1 |
gamma
の導函数:
(%i10) diff(gamma(z),z); (%o10) psi (z) gamma(z) 0 |
makegamma
も参照してください。
オイラー-マスケローニ定数は %gamma
です。
Categories: Gamma and factorial functions · Special functions
ガンマ函数の自然対数。
Categories: Gamma and factorial functions · Special functions
第一種不完全ガンマ函数 (A&S 6.5.2):
z / [ a - 1 - t gamma_greek(a, z) = I t %e dt ] / 0 |
gamma_incomplete
(上側不完全ガンマ函数)も参照してください。
Categories: Gamma and factorial functions · Special functions
第二種不完全ガンマ函数 (A&S 6.5.3):
inf / [ a - 1 - t gamma_incomplete(a, z) = I t %e dt ] / z |
初等函数と erfc
の項でいかに gamma_incomplete
を表すかを制御するには、
gamma_expand
も参照してください。
関連の関数 gamma_incomplete_regularized
や gamma_incomplete_generalized
も参照してください。
Categories: Gamma and factorial functions · Special functions
正則第二種不完全ガンマ函数 (A&S 6.5.1):
gamma_incomplete_regularized(a, z) = gamma_incomplete(a, z) ---------------------- gamma(a) |
初等函数と erfc
の項でいかに gamma_incomplete
を表すかを制御するには、
gamma_expand
も参照してください。
gamma_incomplete
も参照してください。
Categories: Gamma and factorial functions · Special functions
一般化不完全ガンマ函数
gamma_incomplete_generalized(a, z1, z2) = z2 / [ a - 1 - t I t %e dt ] / z1 |
gamma_incomplete
や gamma_incomplete_regularized
も参照してください。
Categories: Gamma and factorial functions · Special functions
デフォルト値: false
gamma_expand
は gamma_incomplete
の展開を制御します。
gamma_expand
が true
の時、
gamma_incomplete(v,z)
は、可能なら、
z
, exp(z)
, erfc(z)
の項で展開されます。
(%i1) gamma_incomplete(2,z); (%o1) gamma_incomplete(2, z) (%i2) gamma_expand:true; (%o2) true (%i3) gamma_incomplete(2,z); - z (%o3) (z + 1) %e (%i4) gamma_incomplete(3/2,z); - z sqrt(%pi) erfc(sqrt(z)) (%o4) sqrt(z) %e + ----------------------- 2 |
デフォルト値: 10000
gammalim
は整数と有理数引数に関してガンマ函数の整理を制御します。
もし引数の絶対値が gammalim
よりも大きくないなら整理が行われます。
factlim
スイッチは整数引数の gamma
の結果の整理を制御します。
factlim
スイッチは整数引数の
gamma
の結果の整理も制御することに注意してください。
exprの中の2項、階乗、ベータ函数のインスタンスをガンマ函数に変換します。
makefact
も参照してください。
Categories: Gamma and factorial functions
ベータ函数は gamma(a) gamma(b)/gamma(a+b)
(A&S 6.2.1)として定義されます。
Maximaは、正の整数と、合計すると整数になる有理数についてベータ函数を整理します。
beta_args_sum_to_integer
が true
の時、
Maximaは和が整数になる一般式も整理します。
aか bがゼロに等しい時にはベータ函数は未定義です。
一般にベータ函数は負の整数の引数で未定義です。 例外は a=-n―nは正の整数―かつ bが b<=nの正の整数で、 解析接続を定義することが可能です。 Maximaはこの場合結果を与えます。
beta_expand
が true
の時、
n
を整数とする beta(a+n,b)
と beta(a-n,b)
、
もしくは beta(a,b+n)
と beta(a,b-n)
のような式は整理されます。
Maximaは、実数値と複素数値のベータ函数を浮動小数点と多倍長浮動小数点精度で評価できます。
数値評価のために Maximaは log_gamma
を使います:
- log_gamma(b + a) + log_gamma(b) + log_gamma(a) %e |
Maximaはベータ函数が対称で、鏡像対称性を持つことを知っています。
Maximaは aか bに関するベータ函数の導函数を知っています。
ベータ函数をガンマ函数の比として表現するには makegamma
を参照してください。
例:
引数の1つが整数の時の整理:
(%i1) [beta(2,3),beta(2,1/3),beta(2,a)]; 1 9 1 (%o1) [--, -, ---------] 12 4 a (a + 1) |
2つの有理数引数の和が整数になる時の整理:
(%i2) [beta(1/2,5/2),beta(1/3,2/3),beta(1/4,3/4)]; 3 %pi 2 %pi (%o2) [-----, -------, sqrt(2) %pi] 8 sqrt(3) |
beta_args_sum_to_integer
を true
に設定した場合、
引数の和が整数の時より一般的な式を整理します:
(%i3) beta_args_sum_to_integer:true$ (%i4) beta(a+1,-a+2); %pi (a - 1) a (%o4) ------------------ 2 sin(%pi (2 - a)) |
引数の1つが負の整数の時、可能な結果:
(%i5) [beta(-3,1),beta(-3,2),beta(-3,3)]; 1 1 1 (%o5) [- -, -, - -] 3 6 3 |
beta_expand
が true
の時、
n
が整数として beta(a+n,b)
や beta(a-n)
は整理されます:
(%i6) beta_expand:true$ (%i7) [beta(a+1,b),beta(a-1,b),beta(a+1,b)/beta(a,b+1)]; a beta(a, b) beta(a, b) (b + a - 1) a (%o7) [------------, ----------------------, -] b + a a - 1 b |
引数の1つがゼロの時、ベータは未定義です:
(%i7) beta(0,b); beta: expected nonzero arguments; found 0, b -- an error. To debug this try debugmode(true); |
実数値と複素数値の浮動小数点または多倍長浮動小数点精度での数値評価:
(%i8) beta(2.5,2.3); (%o8) .08694748611299981 (%i9) beta(2.5,1.4+%i); (%o9) 0.0640144950796695 - .1502078053286415 %i (%i10) beta(2.5b0,2.3b0); (%o10) 8.694748611299969b-2 (%i11) beta(2.5b0,1.4b0+%i); (%o11) 6.401449507966944b-2 - 1.502078053286415b-1 %i |
ベータは対称で、鏡像対称性を持ちます:
(%i14) beta(a,b)-beta(b,a); (%o14) 0 (%i15) declare(a,complex,b,complex)$ (%i16) conjugate(beta(a,b)); (%o16) beta(conjugate(a), conjugate(b)) |
a
に関するベータ函数の導函数:
(%i17) diff(beta(a,b),a); (%o17) - beta(a, b) (psi (b + a) - psi (a)) 0 0 |
Categories: Gamma and factorial functions
不完全ベータ函数の基本定義(A&S 6.6.1)は以下の通りです。
z / [ b - 1 a - 1 I (1 - t) t dt ] / 0 |
この定義は realpart(a)>0かつ realpart(b)>0かつ abs(z)<1で可能です。 他の値では不完全ベータ函数は一般化超幾何函数を通じて定義することができます。
gamma(a) hypergeometric_generalized([a, 1 - b], [a + 1], z) z |
(不完全ベータ函数の完全な定義については、functions.wolfram.comを参照してください。)
負の整数 a = -nと正の整数 b=mで m<=nの場合、 不完全ベータ函数は以下を通して定義されます。
m - 1 k ==== (1 - m) z n - 1 \ k z > ----------- / k! (n - k) ==== k = 0 |
Maximaは、
負の整数 aに関する
beta_incomplete
を整理するためにこの定義を使います。
aが正の整数の時 任意の引数 b, zに関して、
bが正の整数の時 非負の整数a, 任意のzに関して、
beta_incomplete
は整理されます。
z=0かつ realpart(a)>0の時、
beta_incomplete
は特別な値ゼロを取ります。
z=1かつ realpart(b)>0の時、
beta_incomplete
はベータ函数 beta(a,b)
に整理されます。
Maximaは、浮動小数点か多倍長浮動小数点精度の実数値と複素数値に対して、
beta_incomplete
を数値的に評価します。
数値評価に関して不完全ベータ函数の連分数展開を使います。
オプション変数 beta_expand
が true
の時、
Maximaは beta_incomplete(a+n,b,z)
や
beta_incomplete(a-n,b,z)
のような式を展開します。ここでnは正の整数です。
Maximaは beta_incomplete
の変数 a, b,
zについての導函数と変数 zについての積分を知っています。
例:
正の整数 aに関する整理:
(%i1) beta_incomplete(2,b,z); b 1 - (1 - z) (b z + 1) (%o1) ---------------------- b (b + 1) |
正の整数 bに関する整理:
(%i2) beta_incomplete(a,2,z); a (a (1 - z) + 1) z (%o2) ------------------ a (a + 1) |
正の整数 a, bに関する整理:
(%i3) beta_incomplete(3,2,z); 3 (3 (1 - z) + 1) z (%o3) ------------------ 12 |
aが負の整数でかつ b<=(-a)の時、Maximaは整理します:
(%i4) beta_incomplete(-3,1,z); 1 (%o4) - ---- 3 3 z |
特定の値 z=0と z=1に関して, Maximaは整理します:
(%i5) assume(a>0,b>0)$ (%i6) beta_incomplete(a,b,0); (%o6) 0 (%i7) beta_incomplete(a,b,1); (%o7) beta(a, b) |
浮動小数点または多倍長浮動小数点精度の数値評価:
(%i8) beta_incomplete(0.25,0.50,0.9); (%o8) 4.594959440269333 (%i9) fpprec:25$ (%i10) beta_incomplete(0.25,0.50,0.9b0); (%o10) 4.594959440269324086971203b0 |
abs(z)>1の時 beta_incomplete
は複素数を返します:
(%i11) beta_incomplete(0.25,0.50,1.7); (%o11) 5.244115108584249 - 1.45518047787844 %i |
より一般的な複素引数に関する結果:
(%i14) beta_incomplete(0.25+%i,1.0+%i,1.7+%i); (%o14) 2.726960675662536 - .3831175704269199 %i (%i15) beta_incomplete(1/2,5/4*%i,2.8+%i); (%o15) 13.04649635168716 %i - 5.802067956270001 (%i16) |
beta_expand
が true
の時の展開:
(%i23) beta_incomplete(a+1,b,z),beta_expand:true; b a a beta_incomplete(a, b, z) (1 - z) z (%o23) -------------------------- - ----------- b + a b + a (%i24) beta_incomplete(a-1,b,z),beta_expand:true; b a - 1 beta_incomplete(a, b, z) (- b - a + 1) (1 - z) z (%o24) -------------------------------------- - --------------- 1 - a 1 - a |
beta_incomplete
の微分と積分:
(%i34) diff(beta_incomplete(a, b, z), z); b - 1 a - 1 (%o34) (1 - z) z (%i35) integrate(beta_incomplete(a, b, z), z); b a (1 - z) z (%o35) ----------- + beta_incomplete(a, b, z) z b + a a beta_incomplete(a, b, z) - -------------------------- b + a (%i36) factor(diff(%, z)); (%o36) beta_incomplete(a, b, z) |
Categories: Gamma and factorial functions
beta_incomplete_regularized(a, b, z) = beta_incomplete(a, b, z) ------------------------ beta(a, b) |
として定義された正則不完全ベータ函数 (A&S 6.6.2)。
beta_incomplete
同様、この定義は完全ではありません。
beta_incomplete_regularized
の完全な定義については
functions.wolfram.comを参照してください。
beta_incomplete_regularized
は aか bが正の整数の時
整理されます。
z=0かつ realpart(a)>0の時、
beta_incomplete_regularized
は具体的な値0を持ちます。
z=1かつ realpart(b)>0の時、
beta_incomplete_regularized
は1に整理されます。
Maximaは実数と複素数の引数について
浮動小数点と多倍長浮動小数点精度で
beta_incomplete_regularized
を評価します。
beta_expand
が true
の時、
Maximaは、 nは整数として引数 a+nまたは a-nに関して
beta_incomplete_regularized
を展開します。
Maximaは、変数a, b, zに関する
beta_incomplete_regularized
の導函数と変数 zに関する積分を知っています。
例:
aか bが正の整数の時の整理:
(%i1) beta_incomplete_regularized(2,b,z); b (%o1) 1 - (1 - z) (b z + 1) (%i2) beta_incomplete_regularized(a,2,z); a (%o2) (a (1 - z) + 1) z (%i3) beta_incomplete_regularized(3,2,z); 3 (%o3) (3 (1 - z) + 1) z |
特定の値z=0, z=1について、Maximaは整理します:
(%i4) assume(a>0,b>0)$ (%i5) beta_incomplete_regularized(a,b,0); (%o5) 0 (%i6) beta_incomplete_regularized(a,b,1); (%o6) 1 |
実数と複素数引数に関する浮動小数点または多倍長浮動小数点精度の数値評価:
(%i7) beta_incomplete_regularized(0.12,0.43,0.9); (%o7) .9114011367359802 (%i8) fpprec:32$ (%i9) beta_incomplete_regularized(0.12,0.43,0.9b0); (%o9) 9.1140113673598075519946998779975b-1 (%i10) beta_incomplete_regularized(1+%i,3/3,1.5*%i); (%o10) .2865367499935403 %i - 0.122995963334684 (%i11) fpprec:20$ (%i12) beta_incomplete_regularized(1+%i,3/3,1.5b0*%i); (%o12) 2.8653674999354036142b-1 %i - 1.2299596333468400163b-1 |
beta_expand
が true
の時の展開:
(%i13) beta_incomplete_regularized(a+1,b,z); b a (1 - z) z (%o13) beta_incomplete_regularized(a, b, z) - ------------ a beta(a, b) (%i14) beta_incomplete_regularized(a-1,b,z); (%o14) beta_incomplete_regularized(a, b, z) b a - 1 (1 - z) z - ---------------------- beta(a, b) (b + a - 1) |
zに関する微分と積分:
(%i15) diff(beta_incomplete_regularized(a,b,z),z); b - 1 a - 1 (1 - z) z (%o15) ------------------- beta(a, b) (%i16) integrate(beta_incomplete_regularized(a,b,z),z); (%o16) beta_incomplete_regularized(a, b, z) z b a (1 - z) z a (beta_incomplete_regularized(a, b, z) - ------------) a beta(a, b) - ------------------------------------------------------- b + a |
Categories: Gamma and factorial functions
一般化不完全ベータ函数の基本的な定義は以下の通りです。
z2 / [ b - 1 a - 1 I (1 - t) t dt ] / z1 |
Maximaは、
aと bが正の整数の時、
beta_incomplete_regularized
を整理します。
realpart(a)>0かつ z1=0または z2=0の時、
Maximaは
beta_incomplete_generalized
を beta_incomplete
に整理します。
realpart(b)>0かつ z1=1または z2=1の時、
Maximaは beta
と beta_incomplete
を含む式に整理します。
Maximaは、実数値と複素数値に関して浮動小数点と多倍長浮動小数点精度で
beta_incomplete_regularized
を評価します。
beta_expand
が true
の時、
nを正の整数とすると、
Maximaは、a+nや a-nに関して
beta_incomplete_generalized
を整理します。
Maximaは、
変数 a, b, z1, z2に関する
beta_incomplete_generalized
の微分を知っており、
変数 z1や z2に関する積分を知っています。
例:
Maximaは、aと bが正の整数の時、
beta_incomplete_generalized
を整理します:
(%i1) beta_incomplete_generalized(2,b,z1,z2); b b (1 - z1) (b z1 + 1) - (1 - z2) (b z2 + 1) (%o1) ------------------------------------------- b (b + 1) (%i2) beta_incomplete_generalized(a,2,z1,z2); a a (a (1 - z2) + 1) z2 - (a (1 - z1) + 1) z1 (%o2) ------------------------------------------- a (a + 1) (%i3) beta_incomplete_generalized(3,2,z1,z2); 2 2 2 2 (1 - z1) (3 z1 + 2 z1 + 1) - (1 - z2) (3 z2 + 2 z2 + 1) (%o3) ----------------------------------------------------------- 12 |
特定の値 z1=0, z2=0, z1=1または z2=1に関する整理:
(%i4) assume(a > 0, b > 0)$ (%i5) beta_incomplete_generalized(a,b,z1,0); (%o5) - beta_incomplete(a, b, z1) (%i6) beta_incomplete_generalized(a,b,0,z2); (%o6) - beta_incomplete(a, b, z2) (%i7) beta_incomplete_generalized(a,b,z1,1); (%o7) beta(a, b) - beta_incomplete(a, b, z1) (%i8) beta_incomplete_generalized(a,b,1,z2); (%o8) beta_incomplete(a, b, z2) - beta(a, b) |
浮動小数点もしくは多倍長浮動小数点精度での実数値引数に関する数値評価:
(%i9) beta_incomplete_generalized(1/2,3/2,0.25,0.31); (%o9) .09638178086368676 (%i10) fpprec:32$ (%i10) beta_incomplete_generalized(1/2,3/2,0.25,0.31b0); (%o10) 9.6381780863686935309170054689964b-2 |
浮動小数点もしくは多倍長浮動小数点精度での複素数値引数に関する数値評価:
(%i11) beta_incomplete_generalized(1/2+%i,3/2+%i,0.25,0.31); (%o11) - .09625463003205376 %i - .003323847735353769 (%i12) fpprec:20$ (%i13) beta_incomplete_generalized(1/2+%i,3/2+%i,0.25,0.31b0); (%o13) - 9.6254630032054178691b-2 %i - 3.3238477353543591914b-3 |
beta_expand
が true
の時、
nを正の整数として
a+nか a-nに関する整理:
(%i14) beta_expand:true$ (%i15) beta_incomplete_generalized(a+1,b,z1,z2); b a b a (1 - z1) z1 - (1 - z2) z2 (%o15) ----------------------------- b + a a beta_incomplete_generalized(a, b, z1, z2) + ------------------------------------------- b + a (%i16) beta_incomplete_generalized(a-1,b,z1,z2); beta_incomplete_generalized(a, b, z1, z2) (- b - a + 1) (%o16) ------------------------------------------------------- 1 - a b a - 1 b a - 1 (1 - z2) z2 - (1 - z1) z1 - ------------------------------------- 1 - a |
変数 z1に関する微分と z1や z2に関する積分:
(%i17) diff(beta_incomplete_generalized(a,b,z1,z2),z1); b - 1 a - 1 (%o17) - (1 - z1) z1 (%i18) integrate(beta_incomplete_generalized(a,b,z1,z2),z1); (%o18) beta_incomplete_generalized(a, b, z1, z2) z1 + beta_incomplete(a + 1, b, z1) (%i19) integrate(beta_incomplete_generalized(a,b,z1,z2),z2); (%o19) beta_incomplete_generalized(a, b, z1, z2) z2 - beta_incomplete(a + 1, b, z2) |
Categories: Gamma and factorial functions
デフォルト値: false
beta_expand
が true
の時、
a+nや a-nのような引数に対して
beta(a,b)
と関連した関数は展開されます。
ここで nは整数です。
デフォルト値: false
beta_args_sum_to_integer
が true
の時、
引数 aと bの和が整数の時、
Maximaは beta(a,b)
を整理します。
log (gamma (x))
の次数 n+1
の導函数。
例えば、
psi[0](x)
は1階微分、
psi[1](x)
は2階微分など。
Maximaは一般に psi
の数値を計算する方法を知りませんが、
有理数の引数に関してはいくつかの厳密な値を計算することができます。
いくつの変数は psi
が可能なら厳密な値を返す有理数の引数の範囲を制御します。
maxpsiposint
,
maxpsinegint
, maxpsifracnum
, maxpsifracdenom
を参照してください。
つまり、 xは
maxpsinegint
と maxpsiposint
の間になければいけません。
もし xの小数部分の絶対値が有理数でかつ分子が maxpsifracnum
より小さく、
分母が maxpsifracdenom
より小さいなら、
psi
は厳密な値を返します。
bffac
パッケージの中の関数 bfpsi
は数値を計算できます。
Categories: Gamma and factorial functions
デフォルト値: 20
maxpsiposint
は
psi[n](x)
が厳密な値を計算しようとする最も大きな正の値です。
Categories: Gamma and factorial functions
デフォルト値: -10
maxpsinegint
は
psi[n](x)
が厳密な値を計算しようとする最も大きな負の値です。
従って、もしxが maxnegint
よりも小さいなら、
たとえ可能でも psi[n](x)
は整理された答えを返しません。
Categories: Gamma and factorial functions
デフォルト値: 6
xを1より小さい形式p/q
の有理数とします。
もし p
が maxpsifracnum
より大きいなら
psi[n](x)
は整理された値を返そうとしません。
Categories: Gamma and factorial functions
デフォルト値: 6
xを1より小さい形式p/q
の有理数とします。
もし q
が maxpsifracdenom
より大きいなら
psi[n](x)
は整理された値を返そうとしません。
Categories: Gamma and factorial functions
exprの中の二項、ガンマ、ベータ函数のインスタンスを階乗に変換します。
makegamma
も参照してください。
Categories: Gamma and factorial functions
式 exprを掛ける数値因子を返します。 式 exprは単一項でなければいけません。
content
は輪の中のすべての項の最大公約数を返します。
(%i1) gamma (7/2); 15 sqrt(%pi) (%o1) ------------ 8 (%i2) numfactor (%); 15 (%o2) -- 8 |
Categories: Expressions
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指数積分と関連した函数は Abramowitz and Stegun, Handbook of Mathematical Functions, 5章の中で定義されています。
以下のように定義される指数積分E1(z) (A&S 5.1.1)
Categories: Exponential Integrals · Special functions
指数積分Ei(z) (A&S 5.1.2)
Categories: Exponential Integrals · Special functions
指数積分Li(z) (A&S 5.1.3)
Categories: Exponential Integrals · Special functions
以下のように定義される指数積分 En(z) (A&S 5.1.4)
Categories: Exponential Integrals · Special functions
以下のように定義される指数積分 Si(z) (A&S 5.2.1)
Categories: Exponential Integrals · Special functions
以下のように定義される指数積分 Ci(z) (A&S 5.2.2)
Categories: Exponential Integrals · Special functions
以下のように定義される指数積分 Shi(z) (A&S 5.2.3)
Categories: Exponential Integrals · Special functions
以下のように定義される指数積分 Chi(z) (A&S 5.2.4)
Categories: Exponential Integrals · Special functions
デフォルト値: false
可能なら指数積分 expintegral_e(m, z), expintegral_e1, expintegral_ei の1つの表現を、等価形式にに変えます。
expintrepの取りうる値は false, gamma_incomplete, expintegral_e1, expintegral_ei, expintegral_li, expintegral_trig, expintegral_hypです。
falseは表現を変えないことを意味します。 他の値は指定された関数を使って表現を変えることを示します。 ここで、expintegral_trigは expintegral_siか expintegral_ciを意味し、 expintegral_hypは expintegral_shiか expintegral_chiを意味します。
Categories: Exponential Integrals
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誤差函数と、関連した函数は Abramowitz and Stegun, Handbook of Mathematical Functions, 7章で定義されています。
誤差函数erf(z) (A&S 7.1.1)
グラグ erfflag
も参照してください。
フレネル積分C(z) = integrate(cos((%pi/2)*t^2),t,0,z) (A&S 7.3.1)
フラグ trigsign
が true
の時、
整理 fresnel_c(-x) = -fresnel_c(x)
が適用されます。
フラグ %iargs
が true
の時、
整理 fresnel_c(%i*x) = %i*fresnel_c(x)
が適用されます。
フラグ erf_representation
と
hypergeometric_representation
を参照してください。
フレネル積分S(z) = integrate(sin((%pi/2)*t^2),t,0,z). (A&S 7.3.2)
フラグ trigsign
が true
の時、
整理fresnel_s(-x) = -fresnel_s(x)
が適用されます。
フラグ %iargs
が true
の時、
整理 fresnel_s(%i*x) = -%i*fresnel_s(x)
が適用されます。
フラグ erf_representation
と
hypergeometric_representation
を参照してください。
デフォルト値: false
true
の時、 erfc, erfi, erf_generalized, fresnel_s, fresnel_c
は、erfに変換されます。
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シュトルーベ函数は Abramowitz and Stegun, Handbook of Mathematical Functions, 12章で定義されています。
次数v, 独立変数zのシュトルーベ函数H (A&S 12.1.1)
Categories: Special functions
次数v、独立変数zの変形シュトルーベ函数L (A&S 12.2.1)
Categories: Special functions
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超幾何函数は Abramowitz and Stegun, Handbook of Mathematical Functions, 13章15章で定義されています。
Maximaはこれらの函数について非常に限られた知識を持っています。
それらは関数 hgfred
からもたらされることがあります。
超幾何函数。
Maximaの%f
超幾何函数と違って,
関数 hypergeometric
は整理関数です;
hypergeometric
は複素倍精度と多倍長浮動小数点評価もサポートします。
p = 2かつ q = 1のガウスの超幾何函数に関しては、
単位円の外側の浮動小数点評価はサポートされていますが、
一般にはサポートされていません。
オプション変数expand_hypergeometric
が true(デフォルトはfalse)で、
独立変数 a1
から ap
の1つが負の整数の時(多項式の場合)、
hypergeometric
は展開された多項式を返します。
例:
(%i1) hypergeometric([],[],x); (%o1) %e^x |
expand_hypergeometric
が trueの時、多項式の場合は自動的に展開されます:
(%i2) hypergeometric([-3],[7],x); (%o2) hypergeometric([-3],[7],x) (%i3) hypergeometric([-3],[7],x), expand_hypergeometric : true; (%o3) -x^3/504+3*x^2/56-3*x/7+1 |
倍精度と多倍長浮動小数点評価の両方がサポートされています:
(%i4) hypergeometric([5.1],[7.1 + %i],0.42); (%o4) 1.346250786375334 - 0.0559061414208204 %i (%i5) hypergeometric([5,6],[8], 5.7 - %i); (%o5) .00737582400977495 - 0.001049813688578674 %i (%i6) hypergeometric([5,6],[8], 5.7b0 - %i), fpprec : 30; (%o6) 7.37582400977494674506442010824b-3 - 1.04981368857867315858055393376b-3 %i |
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放物円筒函数はAbramowitz and Stegun, Handbook of Mathematical Functions, 19章で定義されています。
Maximaはこれらの函数の非常に限られた知識を持っています。
それらは関数 hgfred
からもたらされることがあります。
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exprの変数 tに関するラプラス変換を計算します。
以下の特殊函数は specint
で扱われます:
不完全ベータ函数、誤差函数
(誤差函数erfi
は除きます。
erfi
は例えば erf
に変換することは簡単です。)、
指数積分、(ベッセル函数の積を含む)ベッセル函数、ハンケル函数、エルミートおよびラーゲル多項式。
更に、 specint
は超幾何函数 %f[p,q]([],[],z)
、
第一種Whittaker函数 %m[u,k](z)
, 第二種Whittaker函数 %w[u,k](z)
を
扱うことができます。
結果は特殊函数の項になるかもしれませんし、未整理の超幾何函数を含むかもしれません。
laplace
がラプラス変換を見つけることに失敗した時、
specint
がコールされます。
laplace
はラプラス変換に関するもっと一般的な規則を知っているので、
specint
ではなく laplace
を使うのが望ましいです。
demo(hypgeo)
は
specint
によって計算されたラプラス変換のいくつかの例を表示します。
例:
(%i1) assume (p > 0, a > 0)$ (%i2) specint (t^(1/2) * exp(-a*t/4) * exp(-p*t), t); sqrt(%pi) (%o2) ------------ a 3/2 2 (p + -) 4 (%i3) specint (t^(1/2) * bessel_j(1, 2 * a^(1/2) * t^(1/2)) * exp(-p*t), t); - a/p sqrt(a) %e (%o3) --------------- 2 p |
指数積分の例:
(%i4) assume(s>0,a>0,s-a>0)$ (%i5) ratsimp(specint(%e^(a*t) *(log(a)+expintegral_e1(a*t))*%e^(-s*t),t)); log(s) (%o5) ------ s - a (%i6) logarc:true$ (%i7) gamma_expand:true$ (%i8) radcan(specint((cos(t)*expintegral_si(t) -sin(t)*expintegral_ci(t))*%e^(-s*t),t)); log(s) (%o8) ------ 2 s + 1 (%i9) ratsimp(specint((2*t*log(a)+2/a*sin(a*t) -2*t*expintegral_ci(a*t))*%e^(-s*t),t)); 2 2 log(s + a ) (%o9) ------------ 2 s |
gamma_incomplete
の展開を使った時と、
expintegral_e1
への表現の変形を使った時の結果:
(%i10) assume(s>0)$ (%i11) specint(1/sqrt(%pi*t)*unit_step(t-k)*%e^(-s*t),t); 1 gamma_incomplete(-, k s) 2 (%o11) ------------------------ sqrt(%pi) sqrt(s) (%i12) gamma_expand:true$ (%i13) specint(1/sqrt(%pi*t)*unit_step(t-k)*%e^(-s*t),t); erfc(sqrt(k) sqrt(s)) (%o13) --------------------- sqrt(s) (%i14) expintrep:expintegral_e1$ (%i15) ratsimp(specint(1/(t+a)^2*%e^(-s*t),t)); a s a s %e expintegral_e1(a s) - 1 (%o15) - --------------------------------- a |
Categories: Laplace transform
hypergeometric_simp
は、
式 eの中の任意の超幾何函数の引数に
hgfred
を適用して超幾何函数を整理します。
hypergeometric
のインスタンスだけが影響を受けます;
式 eの中の %f
, %w
, %m
のいずれも影響を受けません。
任意の未整理の超幾何函数は
(hgfred
がするように %f
に変えることなく)
変更されずに返されます。
load(hypergeometric);
はこの関数をロードします。
hgfred
も参照しくてください。
例:
(%i1) load ("hypergeometric") $ (%i2) foo : [hypergeometric([1,1], [2], z), hypergeometric([1/2], [1], z)]; (%o2) [hypergeometric([1, 1], [2], z), 1 hypergeometric([-], [1], z)] 2 (%i3) hypergeometric_simp (foo); log(1 - z) z z/2 (%o3) [- ----------, bessel_i(0, -) %e ] z 2 (%i4) bar : hypergeometric([n], [m], z + 1); (%o4) hypergeometric([n], [m], z + 1) (%i5) hypergeometric_simp (bar); (%o5) hypergeometric([n], [m], z + 1) |
Categories: Hypergeometric functions · Simplification functions · Special functions
一般化超幾何函数を他のより簡単な形式に整理します。 aは分子パラメータのリストで、 bは分母パラメータのリストです。
もし hgfred
が超幾何函数を整理できなければ、
形式 %f[p,q]([a], [b], x)
の式を返します。
ここで pは aの中の要素の数で、
qは bの中の要素の数です。
これは通常の pFq
一般化超幾何函数です。
(%i1) assume(not(equal(z,0))); (%o1) [notequal(z, 0)] (%i2) hgfred([v+1/2],[2*v+1],2*%i*z); v/2 %i z 4 bessel_j(v, z) gamma(v + 1) %e (%o2) --------------------------------------- v z (%i3) hgfred([1,1],[2],z); log(1 - z) (%o3) - ---------- z (%i4) hgfred([a,a+1/2],[3/2],z^2); 1 - 2 a 1 - 2 a (z + 1) - (1 - z) (%o4) ------------------------------- 2 (1 - 2 a) z |
以下の例が示すように、 orthopolyもロードすることは有益なことがあります。 Lは一般化ラーゲル多項式であることに注意してください。
(%i5) load(orthopoly)$ (%i6) hgfred([-2],[a],z); (a - 1) 2 L (z) 2 (%o6) ------------- a (a + 1) (%i7) ev(%); 2 z 2 z (%o7) --------- - --- + 1 a (a + 1) a |
LambertのW函数W(z)の k番目の枝、
z = W(z) * exp(W(z))
の解。 (DLMF 4.13)
DLMFでWp(z)と表記される主枝は lambert_w(z) = generalized_lambert_w(0,z)
ですl
DLMFでWm(z)と表記される実値を持つ他の枝は generalized_lambert_w(-1,z)
です。
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16.1 Introduction to Elliptic Functions and Integrals | ||
16.2 Functions and Variables for Elliptic Functions | ||
16.3 Functions and Variables for Elliptic Integrals |
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Maximaは Jacobiの楕円関数と不完全楕円積分のサポートを含みます。 これは、数値評価はもちろんこれらの関数のシンボル操作を含みます。 これらの関数の定義とプロパティの多くは Abramowitz and Stegun, 16-17章にあります。 可能な限り、そこで与えられた定義と関係を使います。
特に、すべての楕円関数と積分は 法 kや率角 \alphaの代わりにパラメータ mを使います。 これは、 楕円関数のために率角を使うAbramowitz and Stegunと違うところです。 以下の関係は真です: m = k^2 and k = \sin(\alpha)
楕円関数と積分は、主としてシンボル計算をサポートするように意図されています。 それ故に関数と積分の導関数のほとんどが知られています。 しかしながら、もし浮動小数点値を与えたなら浮動小数点の結果を返します。
楕円関数と積分の他の性質のほとんどのサポートはまだ書かれていません。
楕円関数のいくつかの例:
(%i1) jacobi_sn (u, m); (%o1) jacobi_sn(u, m) (%i2) jacobi_sn (u, 1); (%o2) tanh(u) (%i3) jacobi_sn (u, 0); (%o3) sin(u) (%i4) diff (jacobi_sn (u, m), u); (%o4) jacobi_cn(u, m) jacobi_dn(u, m) (%i5) diff (jacobi_sn (u, m), m); (%o5) jacobi_cn(u, m) jacobi_dn(u, m) elliptic_e(asin(jacobi_sn(u, m)), m) (u - ------------------------------------)/(2 m) 1 - m 2 jacobi_cn (u, m) jacobi_sn(u, m) + -------------------------------- 2 (1 - m) |
楕円積分のいくつかの例:
(%i1) elliptic_f (phi, m); (%o1) elliptic_f(phi, m) (%i2) elliptic_f (phi, 0); (%o2) phi (%i3) elliptic_f (phi, 1); phi %pi (%o3) log(tan(--- + ---)) 2 4 (%i4) elliptic_e (phi, 1); (%o4) sin(phi) (%i5) elliptic_e (phi, 0); (%o5) phi (%i6) elliptic_kc (1/2); 1 (%o6) elliptic_kc(-) 2 (%i7) makegamma (%); 2 1 gamma (-) 4 (%o7) ----------- 4 sqrt(%pi) (%i8) diff (elliptic_f (phi, m), phi); 1 (%o8) --------------------- 2 sqrt(1 - m sin (phi)) (%i9) diff (elliptic_f (phi, m), m); elliptic_e(phi, m) - (1 - m) elliptic_f(phi, m) (%o9) (----------------------------------------------- m cos(phi) sin(phi) - ---------------------)/(2 (1 - m)) 2 sqrt(1 - m sin (phi)) |
楕円関数と積分のサポートは、Raymond Toyによって書かれました。 Maximaの配布を管理するGeneral Public License (GPL)の条件のもと置かれています。
Categories: Elliptic functions
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Jacobiの楕円関数 sn(u,m)
Categories: Elliptic functions
Jacobiの楕円関数 cn(u,m).
Categories: Elliptic functions
Jacobiの楕円関数 dn(u,m).
Categories: Elliptic functions
Jacobiの楕円関数 ns(u,m) = 1/sn(u,m).
Categories: Elliptic functions
Jacobiの楕円関数 sc(u,m) = sn(u,m)/cn(u,m).
Categories: Elliptic functions
Jacobiの楕円関数 sd(u,m) = sn(u,m)/dn(u,m).
Categories: Elliptic functions
Jacobiの楕円関数 nc(u,m) = 1/cn(u,m).
Categories: Elliptic functions
Jacobiの楕円関数 cs(u,m) = cn(u,m)/sn(u,m).
Categories: Elliptic functions
Jacobiの楕円関数 cd(u,m) = cn(u,m)/dn(u,m).
Categories: Elliptic functions
Jacobiの楕円関数 nd(u,m) = 1/dn(u,m).
Categories: Elliptic functions
Jacobiの楕円関数 ds(u,m) = dn(u,m)/sn(u,m).
Categories: Elliptic functions
Jacobiの楕円関数 dc(u,m) = dn(u,m)/cn(u,m).
Categories: Elliptic functions
Jacobiの楕円関数の逆関数 sn(u,m).
Categories: Elliptic functions
Jacobiの楕円関数の逆関数 cn(u,m).
Categories: Elliptic functions
Jacobiの楕円関数の逆関数 dn(u,m).
Categories: Elliptic functions
Jacobiの楕円関数の逆関数 ns(u,m).
Categories: Elliptic functions
Jacobiの楕円関数の逆関数 sc(u,m).
Categories: Elliptic functions
Jacobiの楕円関数の逆関数 sd(u,m).
Categories: Elliptic functions
Jacobiの楕円関数の逆関数 nc(u,m).
Categories: Elliptic functions
Jacobiの楕円関数の逆関数 cs(u,m).
Categories: Elliptic functions
Jacobiの楕円関数の逆関数 cd(u,m).
Categories: Elliptic functions
Jacobiの楕円関数の逆関数 nd(u,m).
Categories: Elliptic functions
Jacobiの楕円関数の逆関数 ds(u,m).
Categories: Elliptic functions
Jacobiの楕円関数の逆関数 dc(u,m).
Categories: Elliptic functions
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以下のように定義された第一種不完全楕円積分
integrate(1/sqrt(1 - m*sin(x)^2), x, 0, phi)
elliptic_eと elliptic_kcも参照してください。
Categories: Elliptic integrals
以下のように定義された第二種不完全楕円積分
elliptic_e(phi, m) = integrate(sqrt(1 - m*sin(x)^2), x, 0, phi)
elliptic_fとelliptic_ecも参照してください。
Categories: Elliptic integrals
以下のように定義された第二種不完全楕円積分
integrate(dn(v,m)^2,v,0,u) = integrate(sqrt(1-m*t^2)/sqrt(1-t^2), t, 0, tau)
ここで tau = sn(u,m).
これは
elliptic_eu(u, m) = elliptic_e(asin(sn(u,m)),m) によって elliptic_eと関連付けられます。
elliptic_eも参照してください。
以下のように定義された第三種不完全楕円積分
integrate(1/(1-n*sin(x)^2)/sqrt(1 - m*sin(x)^2), x, 0, phi)
Categories: Elliptic integrals
以下のように定義された第一種完全楕円積分
integrate(1/sqrt(1 - m*sin(x)^2), x, 0, %pi/2)
mのある値に関して
積分の値は Gamma関数で表されることが知られています。
それらを評価するには makegamma
を使ってください。
Categories: Elliptic integrals
以下のように定義された第二種完全楕円積分
integrate(sqrt(1 - m*sin(x)^2), x, 0, %pi/2)
mのある値に関して
積分の値は Gamma関数で表されることが知られています。
それらを評価するには makegamma
を使ってください。
Categories: Elliptic integrals
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17.1 Functions and Variables for Limits |
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デフォルト値: 4
lhospitallim
は
limit
の中で使われるロピタルの規則の回数の最大数です。
これは
limit (cot(x)/csc(x), x, 0)
のような場合の無限ループを防ぎます。
Categories: Limits
実変数 xが値 valに方向 dirに近づく時の
exprの極限を計算します。
dirは、上からの極限に関して値 plus
を
下からの極限に関して minus
を持つことがあり、
また (両側極限が計算されることを暗示して)省略されることもあります。
limit
は以下の特殊シンボルを使います:
inf
(正の無限大)と minf
(負の無限大)
出力時には und
(未定義), ind
(不定しかし有界),
infinity
(複素無限大)も使うことがあります。
式の絶対値の極限が正の無限大ですけれども式自体の極限は正の無限大でも負の無限大でもない時、
infinity
(複素数の無限大)が返されます。
これは limit(log(x), x, minf)
のように複素偏角の極限が定数である場合、
limit((-2)^x, x, inf)
のように複素偏角が振動する場合、
limit(1/x, x, 0)
や
limit(log(x), x, 0)
のように複素偏角が左右の極限のいずれかで異なる場合を
を含みます。
lhospitallim
は、
limit
の中で使われるロピタルの規則の回数の最大数です。
これは
limit (cot(x)/csc(x), x, 0)
のような場合の無限ループを防ぎます。
tlimswitch
が true
の場合、
必要な時 limit
コマンドがテイラー級数展開を使うことを許します。
limsubst
は
limit
が未知の形式上の代入を試みることを防ぎます。
これは limit (f(n)/f(n+1), n, inf)
が1となるようなバグを避けるためです。
limsubst
を true
に設定するとそんな代入を許します。
例えば limit (inf-1)
のように、
定数式を整理するために引数1つの limit
がしばしばコールされます。
example (limit)
はいくつかの例を表示します。
方法に関して Wang, P., "Evaluation of Definite Integrals by Symbolic Manipulation", Ph.D. thesis, MAC TR-92, October 1971を参照してください。
Categories: Limits
デフォルト値: false
-
limit
が未知の形式上の代入を試みることを防ぎます。
これは limit (f(n)/f(n+1), n, inf)
が1となるようなバグを避けるためです。
limsubst
を true
に設定するとそんな代入を許します。
Categories: Limits
x
に関する val
での expr
のテイラー級数展開の極限を方向
dir
から取ります。
Categories: Limits
デフォルト値: true
tlimswitch
が true
の時、
もし入力式が直接計算できないなら
limit
コマンドはテイラー級数展開を使います。
これは limit(x/(x-1)-1/log(x),x,1,plus)
のような極限の評価を許します。
tlimswitch
が false
でかつ入力式の極限が直接計算できない時は、
limit
は未評価の極限式を返します。
Categories: Limits
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18.1 Functions and Variables for Differentiation |
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2要素リストを返します。 そのリストから exprの xに関する不定積分(antiderivative)が構成できます。 式 exprは未知の関数 uとその導関数を含むかもしれません。
2要素リスト Lがantid
の戻り値だとします。
L[1] + 'integrate (L[2], x)
は
exprの xに関する不定積分です。
antid
が完全に成功した時、戻り値の二番目の要素は0です。
そうでないなら、二番目の要素は0ではなく、一番目の要素は0でないか0かです。
もし antid
が全く進展できないなら、
一番目の要素が0で、二番目は0ではないです。
load ("antid")
はこの関数をロードします。
antid
パッケージは関数 nonzeroandfreeof
と linear
も定義します。
antid
は以下のように antidiff
と関係します。
2要素リスト Lが antid
の戻り値とします。
antidiff
の戻り値は
L[1] + 'integrate (L[2], x)
に等しいです。
ここで xは積分変数です。
例:
(%i1) load ("antid")$ (%i2) expr: exp (z(x)) * diff (z(x), x) * y(x); z(x) d (%o2) y(x) %e (-- (z(x))) dx (%i3) a1: antid (expr, x, z(x)); z(x) z(x) d (%o3) [y(x) %e , - %e (-- (y(x)))] dx (%i4) a2: antidiff (expr, x, z(x)); / z(x) [ z(x) d (%o4) y(x) %e - I %e (-- (y(x))) dx ] dx / (%i5) a2 - (first (a1) + 'integrate (second (a1), x)); (%o5) 0 (%i6) antid (expr, x, y(x)); z(x) d (%o6) [0, y(x) %e (-- (z(x)))] dx (%i7) antidiff (expr, x, y(x)); / [ z(x) d (%o7) I y(x) %e (-- (z(x))) dx ] dx / |
Categories: Integral calculus
exprの xに関する不定積分(antiderivative)を返します。 式 exprは未知の関数 uとその導関数を含むかもしれません。
antidiff
が完全に成功した時、
結果の式は積分記号を含みません(すなわち integrate
名詞を含みません)。
そうでないなら、
antidiff
は部分的にまたは完全に積分記号内にある式を返します。
もし antidiff
が全く進展できないなら、戻り値はそっくり積分記号内にあります。
load ("antid")
はこの関数をロードします。
antid
パッケージは関数 nonzeroandfreeof
と linear
も定義します。
antidiff
は以下のように antid
と関係します。
2要素リスト Lが antid
の戻り値とします。
antidiff
の戻り値は
L[1] + 'integrate (L[2], x)
に等しいです。
ここで xは積分変数です。
例:
(%i1) load ("antid")$ (%i2) expr: exp (z(x)) * diff (z(x), x) * y(x); z(x) d (%o2) y(x) %e (-- (z(x))) dx (%i3) a1: antid (expr, x, z(x)); z(x) z(x) d (%o3) [y(x) %e , - %e (-- (y(x)))] dx (%i4) a2: antidiff (expr, x, z(x)); / z(x) [ z(x) d (%o4) y(x) %e - I %e (-- (y(x))) dx ] dx / (%i5) a2 - (first (a1) + 'integrate (second (a1), x)); (%o5) 0 (%i6) antid (expr, x, y(x)); z(x) d (%o6) [0, y(x) %e (-- (z(x)))] dx (%i7) antidiff (expr, x, y(x)); / [ z(x) d (%o7) I y(x) %e (-- (z(x))) dx ] dx / |
Categories: Integral calculus
等式のリスト [eqn_1, ..., eqn_n]
もしくは1つの等式 eqnの中で指定されたように値を仮定された変数を使って
式 exprを評価します。
もし値が指定される変数のいずれかに部分式が依存するけれど
指定のatvalue
がなく他の方法で評価できないなら、
at
の名詞形を返し、2次元形式で表示します。
at
は多重代入を並列に実行します。
atvalue
も参照してください。
代入を実行する他の関数に関しては subst
や ev
も参照してください。
例:
(%i1) atvalue (f(x,y), [x = 0, y = 1], a^2); 2 (%o1) a (%i2) atvalue ('diff (f(x,y), x), x = 0, 1 + y); (%o2) @2 + 1 (%i3) printprops (all, atvalue); ! d ! --- (f(@1, @2))! = @2 + 1 d@1 ! !@1 = 0 2 f(0, 1) = a (%o3) done (%i4) diff (4*f(x, y)^2 - u(x, y)^2, x); d d (%o4) 8 f(x, y) (-- (f(x, y))) - 2 u(x, y) (-- (u(x, y))) dx dx (%i5) at (%, [x = 0, y = 1]); ! 2 d ! (%o5) 16 a - 2 u(0, 1) (-- (u(x, 1))! ) dx ! !x = 0 |
y
は微分変数として使われないので、
最後の行で y
が x
と異なる扱いだということに注意してください。
subst
, at
, ev
の違いは以下の例で見ることができます:
(%i1) e1:I(t)=C*diff(U(t),t)$ (%i2) e2:U(t)=L*diff(I(t),t)$ (%i3) at(e1,e2); ! d ! (%o3) I(t) = C (-- (U(t))! ) dt ! d !U(t) = L (-- (I(t))) dt (%i4) subst(e2,e1); d d (%o4) I(t) = C (-- (L (-- (I(t))))) dt dt (%i5) ev(e1,e2,diff); 2 d (%o5) I(t) = C L (--- (I(t))) 2 dt |
Categories: Evaluation · Differential equations
atomgrad
は式のアトムの勾配プロパティです。
このプロパティは gradef
で割り当てられます。
Categories: Differential calculus
値 cを点 x = a
の exprに割り当てます。
典型的にはこのメカニズムが境界値を確立します。
exprは関数引数が明示的に現れる関数評価
f(x_1, ..., x_m)
か導関数
diff (f(x_1, ..., x_m), x_1, n_1, ..., x_n, n_m)
です。
n_iは x_iに関する微分の階数です。
等式のリスト
[x_1 = a_1, ..., x_m = a_m]
はatvalueを確立する点を与えます。
もし1変数 x_1なら、
リストとしてくくることなしに等式1つを与えます。
printprops ([f_1, f_2, ...], atvalue)
は
関数 f_1, f_2, ...
のatvalueを
atvalue
コールで指定されたように表示します。
printprops (f, atvalue)
は
1関数 fのatvalueを表示します。
printprops (all, atvalue)
は
atvaluesが定義された関数すべての atvalueを表示します。
atvaluesが表示される時、
シンボル @1
, @2
, … は
変数 x_1, x_2, …を表します。
atvalue
は引数を評価します。
atvalue
は c, atvalueそのものを返します。
at
も参照してください。
例:
(%i1) atvalue (f(x,y), [x = 0, y = 1], a^2); 2 (%o1) a (%i2) atvalue ('diff (f(x,y), x), x = 0, 1 + y); (%o2) @2 + 1 (%i3) printprops (all, atvalue); ! d ! --- (f(@1, @2))! = @2 + 1 d@1 ! !@1 = 0 2 f(0, 1) = a (%o3) done (%i4) diff (4*f(x,y)^2 - u(x,y)^2, x); d d (%o4) 8 f(x, y) (-- (f(x, y))) - 2 u(x, y) (-- (u(x, y))) dx dx (%i5) at (%, [x = 0, y = 1]); ! 2 d ! (%o5) 16 a - 2 u(0, 1) (-- (u(x, 1))! ) dx ! !x = 0 |
Categories: Differential equations · Declarations and inferences
微分形式の外積代数はエリーカルタンによって開発された微分幾何の基本ツールであり、
偏微分方程式論で有用な応用があります。
cartan
パッケージは
演算子 ~
(ウェッジ積)と |
(形式とベクトルの縮約)と合わせて
関数 ext_diff
と lie_diff
を実装します。
例と一緒にこれらのコマンドの簡潔な記述を見るには demo (tensor)
を実行してください。
cartan
は F.B. EstabrookとH.D. Wahlquistによって実装されました。
Categories: Differential geometry
del (x)
は変数 xの微分を表します。
もし独立変数を指定しないなら、
diff
は del
を含む式を返します。
この場合、戻り値は「全微分」と呼ばれるものです。
例:
(%i1) diff (log (x)); del(x) (%o1) ------ x (%i2) diff (exp (x*y)); x y x y (%o2) x %e del(y) + y %e del(x) (%i3) diff (x*y*z); (%o3) x y del(z) + x z del(y) + y z del(x) |
Categories: Differential calculus
Diracのデルタ関数
今のところ、laplace
だけが delta
を知っています。
例:
(%i1) laplace (delta (t - a) * sin(b*t), t, s); Is a positive, negative, or zero? p; - a s (%o1) sin(a b) %e |
Categories: Mathematical functions · Laplace transform
変数 dependencies
は、
depends
や関数 dependencies
, gradef
が割り当てた関数依存を持つアトムのリストです。
dependencies
リストは累積的です:
depends
や dependencies
, gradef
をコールする毎に上乗せの項目を追加します。
dependencies
のデフォルト値は []
です。
関数 dependencies(f_1, …, f_n)
は f_1, …, f_nを dependencies
リストに追加します。
ここで、 f_1, …, f_nは形式 f(x_1, …, x_m)
の式であり、
x_1, …, x_mは任意の数の引数です。
dependencies(f(x_1, …, x_m))
は depends(f, [x_1, …, x_m])
と等価です。
(%i1) dependencies; (%o1) [] (%i2) depends (foo, [bar, baz]); (%o2) [foo(bar, baz)] (%i3) depends ([g, h], [a, b, c]); (%o3) [g(a, b, c), h(a, b, c)] (%i4) dependencies; (%o4) [foo(bar, baz), g(a, b, c), h(a, b, c)] (%i5) dependencies (quux (x, y), mumble (u)); (%o5) [quux(x, y), mumble(u)] (%i6) dependencies; (%o6) [foo(bar, baz), g(a, b, c), h(a, b, c), quux(x, y), mumble(u)] (%i7) remove (quux, dependency); (%o7) done (%i8) dependencies; (%o8) [foo(bar, baz), g(a, b, c), h(a, b, c), mumble(u)] |
Categories: Declarations and inferences · Global variables
導関数を計算するために変数の間の関数依存を宣言します。
宣言された依存関係がないと diff (f, x)
の結果はゼロです。
もし depends (f, x)
を宣言したら、
diff (f, x)
の結果はシンボリックな導関数(すなわち diff
名詞)です。
それぞれの引数 f_1, x_1などは、 変数や配列の名前、または名前のリストをとり得ます。 f_i (多分ただ1つの要素)のすべての要素は、 x_i (多分ただ1つの要素)のすべての要素に依存するように宣言されます。 もしいくつかの f_iが配列名だったり配列名を含むなら、 配列の要素すべては x_iに依存します。
diff
は depends
が確立した間接的依存関係を認識し、
これらの場合に連鎖規則を適用します。
remove (f, dependency)
は
fに関して宣言された依存関係すべてを取り除きます。
depends
は確立した依存関係のリストを返します。
依存関係はグローバル変数 dependencies
に追加されます。
depends
は引数を評価します。
diff
は
depends
が確立する依存関係を認識する唯一の Maximaコマンドです。
他の関数( integrate
, laplace
など)は
引数が明示的に示す依存関係だけを認識します。
例えば、integrate
は、
integrate (f(x), x)
のように陽に表現されないなら
f
の x
への依存性を認識しません。
depends(f, [x_1, …, x_n])
は dependencies(f(x_1, …, x_n))
と等価です。
(%i1) depends ([f, g], x); (%o1) [f(x), g(x)] (%i2) depends ([r, s], [u, v, w]); (%o2) [r(u, v, w), s(u, v, w)] (%i3) depends (u, t); (%o3) [u(t)] (%i4) dependencies; (%o4) [f(x), g(x), r(u, v, w), s(u, v, w), u(t)] (%i5) diff (r.s, u); dr ds (%o5) -- . s + r . -- du du |
(%i6) diff (r.s, t); dr du ds du (%o6) -- -- . s + r . -- -- du dt du dt |
(%i7) remove (r, dependency); (%o7) done (%i8) diff (r.s, t); ds du (%o8) r . -- -- du dt |
Categories: Differential calculus · Declarations and inferences
デフォルト値: false
derivabbrev
が true
の時、
シンボリックな導関数(すなわち diff
名詞)が下付き添字として表示されます。
そうでないなら導関数はライプニッツ表記 dy/dx
で表示されます。
Categories: Differential calculus · Global flags
exprに現れる独立変数 xに関する従属変数 yの微分の最高階数を返します。
例:
(%i1) 'diff (y, x, 2) + 'diff (y, z, 3) + 'diff (y, x) * x^2; 3 2 d y d y 2 dy (%o1) --- + --- + x -- 3 2 dx dz dx (%i2) derivdegree (%, y, x); (%o2) 2 |
Categories: Differential calculus · Expressions
ev
コマンド内にて示された変数に関する微分だけを生じさせます。
Categories: Differential calculus · Evaluation
デフォルト値: false
derivsubst
が true
の時、
subst (x, 'diff (y, t), 'diff (y, t, 2))
のような非構文法的代入は 'diff (x, t)
をもらします。
Categories: Differential calculus · Expressions
exprの中のすべての変数の中のいくつかに関する exprの導関数すなわち微分を返します。
diff (expr, x, n)
は
xに関する exprの n階微分を返します。
diff (expr, x_1, n_1, ..., x_m, n_m)
は
x_1, ..., x_mに関する exprの偏微分を返します。
これは diff (... (diff (expr, x_m, n_m) ...), x_1, n_1)
と同値です。
diff (expr, x)
は変数 xに関する
exprの1階微分を返します。
diff (expr)
は exprの全微分を返します。
すなわち、それぞれの変数に関する exprの微分に変数それぞれの微分
del
を掛けたものの和を返します。
del
の更なる整理は提供されません。
微分方程式を記述する時などいくつかの文脈で diff
の名詞形式が要求されます。
これらの場合、 diff
は微分が実行される代わりに名詞形式を出力するために
('diff
として)クォートされるかもしれません。
derivabbrev
が true
の時、導関数は下付き添字として表示されます。
そうでないなら、導関数はライブニツ記法の dy/dx
で表示されます。
例:
(%i1) diff (exp (f(x)), x, 2); 2 f(x) d f(x) d 2 (%o1) %e (--- (f(x))) + %e (-- (f(x))) 2 dx dx (%i2) derivabbrev: true$ (%i3) 'integrate (f(x, y), y, g(x), h(x)); h(x) / [ (%o3) I f(x, y) dy ] / g(x) (%i4) diff (%, x); h(x) / [ (%o4) I f(x, y) dy + f(x, h(x)) h(x) - f(x, g(x)) g(x) ] x x x / g(x) |
テンソルパッケージのために以下の変更が取り込まれています:
(1) exprの中の任意の添字付きオブジェクトの導関数は 追加された引数として添えられた変数 x_iを持ちます。 そして導関数の添字はすべてソートされます。
(2) x_iは 1から変数 dimension
[デフォルト値: 4]の値までの整数を取ります。
これにより、例えば [x, y, z, t]
など座標名のリストして設定されたリスト
coordinates
の x_i番目のメンバーに関する微分が実行されます。
もし coordinates
がアトムの変数にバインドされているなら、
x_iで下付き添字された変数が、微分の変数として使われます。
これにより、座標名や
X[1]
, X[2]
, …のような下付き添字付き名前の配列が使えることになります。
もし coordinates
に値が割り当てられていないなら、変数は上の(1)のように扱われます。
Categories: Differential calculus
スカラーのダランベルシアンをスカラー関数 fに適用します。
load ("ctensor")
はこの関数をロードします。
Categories: Differential calculus · Package ctensor
名詞形の微分演算子を偏微分を使った式に展開します。
express
は演算子
grad
, div
, curl
, laplacian
を認識します。
express
は外積 ~
も展開します。
ev
関数コールかコマンドラインに diff
を含ませることで、
expressの戻り値の中のシンボリックな導関数(すなわち
diff
名詞)を評価することができます。
この文脈では diff
は evfun
として振る舞います。
load ("vect")
はこの関数をロードします。
例:
(%i1) load ("vect")$ (%i2) grad (x^2 + y^2 + z^2); 2 2 2 (%o2) grad (z + y + x ) (%i3) express (%); d 2 2 2 d 2 2 2 d 2 2 2 (%o3) [-- (z + y + x ), -- (z + y + x ), -- (z + y + x )] dx dy dz (%i4) ev (%, diff); (%o4) [2 x, 2 y, 2 z] (%i5) div ([x^2, y^2, z^2]); 2 2 2 (%o5) div [x , y , z ] (%i6) express (%); d 2 d 2 d 2 (%o6) -- (z ) + -- (y ) + -- (x ) dz dy dx (%i7) ev (%, diff); (%o7) 2 z + 2 y + 2 x (%i8) curl ([x^2, y^2, z^2]); 2 2 2 (%o8) curl [x , y , z ] (%i9) express (%); d 2 d 2 d 2 d 2 d 2 d 2 (%o9) [-- (z ) - -- (y ), -- (x ) - -- (z ), -- (y ) - -- (x )] dy dz dz dx dx dy (%i10) ev (%, diff); (%o10) [0, 0, 0] (%i11) laplacian (x^2 * y^2 * z^2); 2 2 2 (%o11) laplacian (x y z ) (%i12) express (%); 2 2 2 d 2 2 2 d 2 2 2 d 2 2 2 (%o12) --- (x y z ) + --- (x y z ) + --- (x y z ) 2 2 2 dz dy dx (%i13) ev (%, diff); 2 2 2 2 2 2 (%o13) 2 y z + 2 x z + 2 x y (%i14) [a, b, c] ~ [x, y, z]; (%o14) [a, b, c] ~ [x, y, z] (%i15) express (%); (%o15) [b z - c y, c x - a z, a y - b x] |
Categories: Differential calculus · Vectors · Operators
関数 fまたは変数 aの偏微分(すなわち、勾配の成分)を定義します。
gradef (f(x_1, ..., x_n), g_1, ..., g_m)
は
df/dx_i
を g_iとして定義します。
ここで g_iは式です; g_iは関数コールでもあり得ますが関数名ではありません。
偏微分の数 mは引数の数 nよりも小さいかもしれません。
その場合、微分は x_1から x_mまでのみに関して定義されます。
gradef (a, x, expr)
は変数 aの
xに関する微分を exprと定義します。
これは (depends (a, x)
を介して)
aの xへの依存性も確立します。
最初の引数 f(x_1, ..., x_n)
または
aはクォートされますが、
残りの引数 g_1, ..., g_mは評価されます。
gradef
は偏微分が定義される関数や変数を返します。
gradef
は Maximaの組み込み関数の微分を再定義できます。
例えば、gradef (sin(x), sqrt (1 - sin(x)^2))
は
sin
の微分を再定義します。
gradef
は添字付き関数の偏微分を定義できません。
printprops ([f_1, ..., f_n], gradef)
は関数
f_1, ..., f_nの偏微分を
gradef
で定義されたように表示します。
printprops ([a_n, ..., a_n], atomgrad)
は変数
a_n, ..., a_nの偏微分を
gradef
で定義されたように表示します。
gradefs
は gradef
が偏微分を定義した関数のリストです。
gradefs
は gradef
が偏微分を定義した変数は含みません。
例えば、関数は明示的は知られていませんが一階微分が知られていて、 高階の微分を得ることが望まれる時、勾配が必要とされます。
Categories: Differential calculus · Declarations and inferences
デフォルト値: []
gradefs
は gradef
が偏微分を定義した関数のリストです。
gradefs
は gradef
が偏微分を定義した変数は含みません。
Categories: Differential calculus · Declarations and inferences
変数 tに関するラブラス変換 exprを計算し、パラメータ sに変換しようとします。
laplace
は
exprの中で
derivative
, integrate
, sum
, ilt
はもちろん関数
delta
, exp
, log
, sin
, cos
, sinh
,
cosh
, erf
を認識します。
もし laplaceが変換を見つけられなかったら、
関数 specint
をコールします。
specint
はベッセル関数
bessel_j
, bessel_i
, …のような
特殊関数を含む式のラプラス変換を見つけることができ、
unit_step
関数を扱うことができます。
specint
も参照してください。
もし specint
も解を見つけられないなら、
名詞 laplace
を返します。
exprは従属変数の
atvalue
が使われている線形定数係数微分方程式であり得ます。
要求の atvalueは
変換を計算する前でも後でも供給できます。
初期条件をゼロ点で指定しなければいけないので、
もし他に課される境界条件を持つなら
一般解にそれらを課すことができます。
それらに関して一般解を解き、それらの値を代入し返すことによって定数を消去できます。
laplace
は、形式
integrate (f(x) * g(t - x), x, 0, t)
の畳み込み積分を認識します;
他の種類の畳み込みは認識されません。
関数関係は exprで明示的に表現しなければいけません;
depends
で確立した暗黙の関係は認識されません。
例えば、もし fが xと yに依存するなら、
f (x, y)
が exprの中に現れなければいけません。
逆ラプラス変換 ilt
も参照してください。
例:
(%i1) laplace (exp (2*t + a) * sin(t) * t, t, s); a %e (2 s - 4) (%o1) --------------- 2 2 (s - 4 s + 5) (%i2) laplace ('diff (f (x), x), x, s); (%o2) s laplace(f(x), x, s) - f(0) (%i3) diff (diff (delta (t), t), t); 2 d (%o3) --- (delta(t)) 2 dt (%i4) laplace (%, t, s); ! d ! 2 (%o4) - -- (delta(t))! + s - delta(0) s dt ! !t = 0 (%i5) assume(a>0)$ (%i6) laplace(gamma_incomplete(a,t),t,s),gamma_expand:true; - a - 1 gamma(a) gamma(a) s (%o6) -------- - ----------------- s 1 a (- + 1) s (%i7) factor(laplace(gamma_incomplete(1/2,t),t,s)); s + 1 sqrt(%pi) (sqrt(s) sqrt(-----) - 1) s (%o7) ----------------------------------- 3/2 s + 1 s sqrt(-----) s (%i8) assume(exp(%pi*s)>1)$ (%i9) laplace(sum((-1)^n*unit_step(t-n*%pi)*sin(t),n,0,inf),t,s), simpsum; %i %i ------------------------ - ------------------------ - %pi s - %pi s (s + %i) (1 - %e ) (s - %i) (1 - %e ) (%o9) --------------------------------------------------- 2 (%i9) factor(%); %pi s %e (%o9) ------------------------------- %pi s (s - %i) (s + %i) (%e - 1) |
Categories: Laplace transform · Differential equations
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19.1 Introduction to Integration | ||
19.2 Functions and Variables for Integration | ||
19.3 Introduction to QUADPACK | ||
19.4 Functions and Variables for QUADPACK |
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Maximaは積分を扱うためのいくつかのルーチンを持っています。
integrate
関数はそれらのほとんどを利用します。
指定されていない関数(ともちろんその導関数)を扱う antid
パッケージもあります。
数値目的のためには
quad_qag
, quad_qags
などと名付けられた
QUADPACKから適応積分器一式があります。
それらは見出し QUADPACK
の下で記述されています。
超幾何関数を扱うことができます。詳細は specint
を参照してください。
一般的に言って、Maximaは「初等関数」(有理関数、三角関数、対数、指数関数、根号など)と
2、3の拡張(誤差関数、二重対数関数)を使った積分可能な積分だけを扱います。
g(x)
や h(x)
といった未知の関数を使った積分は扱いません。
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xに関する積分を含む exprの中に現れるすべての積分に関して、
f(x,y) = 0
で与えられる変数変換を生成します。
新しい変数は yです。
変数の変更はf(x) = g(y)
とも書けます。
(%i1) assume(a > 0)$ (%i2) 'integrate (%e**sqrt(a*y), y, 0, 4); 4 / [ sqrt(a) sqrt(y) (%o2) I %e dy ] / 0 (%i3) changevar (%, y-z^2/a, z, y); 0 / [ abs(z) 2 I z %e dz ] / - 2 sqrt(a) (%o3) - ---------------------------- a |
上の 'integrate
の例のような名詞形を含む式は
nouns
フラグを使って ev
で評価できます。
例えば、上の changevar
が返す式は
ev (%o3, nouns)
で評価できます。
changevar
は和や積のインデックスに関する変更にも使えます。
しかし、
変更が和や積の中でなされる時
この変更はシフトすなわち i = j+ ...
でなければならず、高階関数ではないことをはっきり理解しなければいけません。
例えば、
(%i4) sum (a[i]*x^(i-2), i, 0, inf); inf ==== \ i - 2 (%o4) > a x / i ==== i = 0 (%i5) changevar (%, i-2-n, n, i); inf ==== \ n (%o5) > a x / n + 2 ==== n = - 2 |
Categories: Integral calculus
二重積分ルーチン。トップレベル Maximaで書かれ、翻訳され機械語にコンパイルされました。
このパッケージをアクセスするには load ("dblint")
を使ってください。
以下を計算するため xとy方向に関してシンプソンの規則方法を使います。
/b /s(x) | | | | f(x,y) dy dx | | /a /r(x) |
関数 fは翻訳かコンパイルされた2変数関数でなければいけなく、
rと sはそれぞれ、翻訳かコンパイルされた1変数関数でなければいけません。
一方で aと bは浮動小数点数でなければいけません。
ルーチンは xと yの区間の分割の数を決める2つのグローバル変数を持ちます:
dblint_x
と dblint_y
。
両方とも初期は10で、他の整数値に独立に変えることができます。
(x方向に計算される 2*dblint_x+1
点があり、
y方向に計算される 2*dblint_y+1
点があります)
ルーチンはX軸を更に分割します。
Xのそれぞれの値に関して、最初、
r(x)
と s(x)
を計算します;
そして r(x)
と s(x)
の間でY軸が更に分割され、
シンプソン規則を使ってY軸に沿っての積分が実行されます;
そして、
シンプソン規則を使って Y積分である関数値を用いて X軸に沿っての積分が実行されます;
この手続きは様々な理由のため数値的に不安定かもしれませんが、
かなり速いです:
非常に振動的な関数や特異点(領域内の極や分岐点)を持つ関数にこれを使うことは避けてください。
Y積分は r(x)
と s(x)
がどこくらい離れているかに依存します。
だからもし距離 s(x) - r(x)
が Xに関して急速に変化するなら、
様々な Y積分で異なるステップサイズでの切り詰めから起こる本質的なエラーがあるかもしれません。
領域の範囲を改善するために dblint_x
と dblint_y
を増やすことができますが、
計算時間という犠牲を払うことになります。
関数値を保存しないので、関数が非常に時間がかかるものの場合、
もし何か変えたら再計算を待たなければいけません(すいません)。
関数 f, r, sは
dblint
コールの前に翻訳かコンパイルされるかどちらかが要求されます。
これは多くの場合、インタープリタコードに対して桁違いの速度改善がなされるでしょう!
demo (dblint)
は
実例問題に適用された dblint
のデモンストレーションを実行します。
Categories: Integral calculus
定積分を計算しようとします。
integrate
は、
積分の範囲が指定された時、
すなわち integrate
が
integrate (expr, x, a, b)
としてコールされた時、
defint
をコールします。
このようにユーザーの観点からは integrate
をコールすれば十分です。
defint
はシンボリック式、計算された積分または積分の名詞形を返します。
定積分の数値近似に関しては quad_qag
と関連関数を参照してください。
Categories: Integral calculus
デフォルト値: true
erfflag
が false
の時、
もし始めから被積分に何もないなら
(if there were none in the integrad to begin with)
risch
が答えの中に erf
関数を導入することを抑制します。
Categories: Integral calculus
exprの sとパラメータ tに関する逆ラプラス変換を計算します。
exprは分子が線形2次因子だけを持つ多項式の比でなければいけません。
solve
か linsolve
と合わせて
関数 laplace
や ilt
を使うことによって
ユーザーは微分方程式または畳み込み積分方程式やそれらの組を解くことができます。
(%i1) 'integrate (sinh(a*x)*f(t-x), x, 0, t) + b*f(t) = t**2; t / [ 2 (%o1) I f(t - x) sinh(a x) dx + b f(t) = t ] / 0 (%i2) laplace (%, t, s); a laplace(f(t), t, s) 2 (%o2) b laplace(f(t), t, s) + --------------------- = -- 2 2 3 s - a s (%i3) linsolve ([%], ['laplace(f(t), t, s)]); 2 2 2 s - 2 a (%o3) [laplace(f(t), t, s) = --------------------] 5 2 3 b s + (a - a b) s (%i4) ilt (rhs (first (%)), s, t); Is a b (a b - 1) positive, negative, or zero? pos; sqrt(a b (a b - 1)) t 2 cosh(---------------------) 2 b a t (%o4) - ----------------------------- + ------- 3 2 2 a b - 1 a b - 2 a b + a 2 + ------------------ 3 2 2 a b - 2 a b + a |
Categories: Laplace transform
デフォルト値: true
true
の時、定積分が積分区間内の被積分関数の極を見つけようとします。
もしあるなら、積分は主値積分として適切に評価されます。
もしintanalysisが false
なら、
このチェックは実行されず積分は極がないことを仮定して実行されます。
ldefint
も参照してください。
例:
intanalysis
が false
に設定されている時
Maximaは以下の積分を解くことができます:
(%i1) integrate(1/(sqrt(x)+1),x,0,1); 1 / [ 1 (%o1) I ----------- dx ] sqrt(x) + 1 / 0 (%i2) integrate(1/(sqrt(x)+1),x,0,1),intanalysis:false; (%o2) 2 - 2 log(2) (%i3) integrate(cos(a)/sqrt((tan(a))^2 +1),a,-%pi/2,%pi/2); The number 1 isn't in the domain of atanh -- an error. To debug this try: debugmode(true); (%i4) intanalysis:false$ (%i5) integrate(cos(a)/sqrt((tan(a))^2+1),a,-%pi/2,%pi/2); %pi (%o5) --- 2 |
Categories: Integral calculus
xに関する exprの積分をシンボリックに計算しようとします。
integrate (expr, x)
は不定積分で、
integrate (expr, x, a, b)
は
a,bの上限下限を持つ定積分です。
上限下限は xを含んではいけません。
しかし integrate
はこの制限を強制するわけではありません。
aは bより小さい必要はありません。
bが aと等しいなら integrate
は0を返します。
定積分の数値近似に関しては quad_qag
と関連関数を参照してください。
(複素積分)留数の計算に関しては residue
を参照してください。
不定積分の代替計算方法に関しては antid
を参照してください。
integrate
が成功したら積分(integrate
を含まない式)を返します。
そうでないなら、積分の名詞形式(クォートされた演算子
'integrate
)もしくは1つ以上の名詞形式を含む式を返します。
integrate
の名詞形式は積分記号で表示されます。
いくつかの環境では、例えば 'integrate (expr, x)
のような
シングルクオートされたintegrate
で手動で名詞形式を構成することが役に立ちます。
例えば、積分はまだ計算されていないいくつかのパラメータに依存しているかもしれません。
ev (i, nouns)
を使って積分の名詞をその引数に利用することができます。
ここで iは問題の名詞形式です。
(The noun may be applied to its arguments by ev (i, nouns)
where i is the noun form of interest.)
integrate
は不定積分とは別に定積分を扱います。
それぞれの場合を扱うため ある範囲の発見法を用意しています。
定積分の特別な場合は 0や無限大に等しい積分の下限上限を含んだり、
0や%pi
や2 %pi
に等しい下限上限を持つ三角関数を含んだり、
有理関数やベータやプサイ関数の定義に関連した積分やいくつかの対数的な積分、三角関数積分を含んだりします。
有理関数の処理は留数の計算を含むかもしれません。
もし適用可能な特殊な場合が見つからないなら
不定積分を計算し下限上限でそれを評価しようとするでしょう。
これは下限上限に無限大の極限を取ることを含みます。
ldefint
も参照してください。
不定積分の特殊な場合は三角関数、指数対数関数、有理関数を含みます。
integrate
は初等積分の短いテーブルもまた利用しています。
もし非積分関数が形式 f(g(x)) * diff(g(x), x)
を持つなら
integrate
は変数の交換を実行します。
integrate
は g(x)
の導関数が非積分関数を割るような部分式
g(x)
を見つけようとします。
この探索は gradef
関数が定義した導関数を利用します。
changevar
や antid
も参照ください。
もしこれまでの発見法のどれも不定積分を見つけられないなら
リッシュのアルゴリズムを実行します。
フラグ risch
が
ev
のコールやコマンドライン上で evflag
として設定されるかもしれません。
例えば ev (integrate (expr, x), risch)
や
integrate (expr, x), risch
というようにです。
もし risch
が true
なら
integrate
は発見法を最初に試さずに risch
関数をコールします。
risch
も参照ください。
integrate
は f(x)
記法で明示的に表現された関数関係に対してだけ機能します。
integrate
は depends
関数が規定した陰の依存性を考慮しません。
integrate
は非積分関数のパラメータのある性質を知っている必要がある場合があります。
integrate
は assume
データベースを最初に参照し、
注目の変数がそこにないなら integrate
はユーザーに問い合わせます。
質問に依存して、適切な応答は yes;
やno;
, pos;
, zero;
,
neg;
などです。
integrate
は線形には宣言されていません。
declare
と linear
を参照ください。
integrate
は2、3の特集な場合だけ、部分積分を企てます。
例:
(%i1) integrate (sin(x)^3, x); 3 cos (x) (%o1) ------- - cos(x) 3 (%i2) integrate (x/ sqrt (b^2 - x^2), x); 2 2 (%o2) - sqrt(b - x ) (%i3) integrate (cos(x)^2 * exp(x), x, 0, %pi); %pi 3 %e 3 (%o3) ------- - - 5 5 (%i4) integrate (x^2 * exp(-x^2), x, minf, inf); sqrt(%pi) (%o4) --------- 2 |
assume
と対話的問い合わせの利用
(%i1) assume (a > 1)$ (%i2) integrate (x**a/(x+1)**(5/2), x, 0, inf); 2 a + 2 Is ------- an integer? 5 no; Is 2 a - 3 positive, negative, or zero? neg; 3 (%o2) beta(a + 1, - - a) 2 |
gradef
が規定した導関数を使ったものと未知関数
r(x)
の微分 diff(r(x))
を使ったもの。
(%i3) gradef (q(x), sin(x**2)); (%o3) q(x) (%i4) diff (log (q (r (x))), x); d 2 (-- (r(x))) sin(r (x)) dx (%o4) ---------------------- q(r(x)) (%i5) integrate (%, x); (%o5) log(q(r(x))) |
'integrate
名詞形を含む戻り値。
この例では Maximaは有理関数の分母の因子1つを抽出できますが、
残りを因数分解できず、いずれにせよ積分を見つけられません。
grind
は結果の中に名詞形 'integrate
を出力します。
積分や有理関数について更に知るには integrate_use_rootsof
も参照ください。
(%i1) expand ((x-4) * (x^3+2*x+1)); 4 3 2 (%o1) x - 4 x + 2 x - 7 x - 4 (%i2) integrate (1/%, x); / 2 [ x + 4 x + 18 I ------------- dx ] 3 log(x - 4) / x + 2 x + 1 (%o2) ---------- - ------------------ 73 73 (%i3) grind (%); log(x-4)/73-('integrate((x^2+4*x+18)/(x^3+2*x+1),x))/73$ |
f_1
の本体が integrate
の名詞形を含みます。
クォートクォート演算子''
があると積分が評価され、その結果が
f_2
の本体になります。
(%i1) f_1 (a) := integrate (x^3, x, 1, a); 3 (%o1) f_1(a) := integrate(x , x, 1, a) (%i2) ev (f_1 (7), nouns); (%o2) 600 (%i3) /* Note parentheses around integrate(...) here */ f_2 (a) := ''(integrate (x^3, x, 1, a)); 4 a 1 (%o3) f_2(a) := -- - - 4 4 (%i4) f_2 (7); (%o4) 600 |
Categories: Integral calculus
デフォルト値: %c
等式の不定積分が積分定数を導入し、
integration_constant
と
integration_constant_counter
を連結することで定数名を構成します。
integration_constant
には任意のシンボルに割り当てられます。
例:
(%i1) integrate (x^2 = 1, x); 3 x (%o1) -- = x + %c1 3 (%i2) integration_constant : 'k; (%o2) k (%i3) integrate (x^2 = 1, x); 3 x (%o3) -- = x + k2 3 |
Categories: Integral calculus
デフォルト値: 0
等式の不定積分が積分定数を導入する時、
integration_constant
と
integration_constant_counter
を連結することで定数を構成します。
integration_constant_counter
は次の積分定数を構成する前に増分されます。
例:
(%i1) integrate (x^2 = 1, x); 3 x (%o1) -- = x + %c1 3 (%i2) integrate (x^2 = 1, x); 3 x (%o2) -- = x + %c2 3 (%i3) integrate (x^2 = 1, x); 3 x (%o3) -- = x + %c3 3 (%i4) reset (integration_constant_counter); (%o4) [integration_constant_counter] (%i5) integrate (x^2 = 1, x); 3 x (%o5) -- = x + %c1 3 |
Categories: Integral calculus
デフォルト値: false
integrate_use_rootsof
が true
でかつ有理関数の分子が因数分解できない時、
integrate
は分子の(まだ知られていない)根上の和という形式で積分を返します。
例えば
integrate_use_rootsof
を false
に設定すると、
integrate
は有理関数の未解決積分を名詞形で返します:
(%i1) integrate_use_rootsof: false$ (%i2) integrate (1/(1+x+x^5), x); / 2 [ x - 4 x + 5 I ------------ dx 2 x + 1 ] 3 2 2 5 atan(-------) / x - x + 1 log(x + x + 1) sqrt(3) (%o2) ----------------- - --------------- + --------------- 7 14 7 sqrt(3) |
さあ、フラグを true
に設定し、
積分の未解決部分を有理関数の分子の根上の和として表現しましょう:
(%i3) integrate_use_rootsof: true$ (%i4) integrate (1/(1+x+x^5), x); ==== 2 \ (%r4 - 4 %r4 + 5) log(x - %r4) > ------------------------------- / 2 ==== 3 %r4 - 2 %r4 3 2 %r4 in rootsof(%r4 - %r4 + 1, %r4) (%o4) ---------------------------------------------------------- 7 2 x + 1 2 5 atan(-------) log(x + x + 1) sqrt(3) - --------------- + --------------- 14 7 sqrt(3) |
代わりにユーザーは別々に分子の根を計算できます。
例えば、もし分子が3次多項式なら
1/((x - a)*(x - b)*(x - c))
とか
1/((x^2 - (a+b)*x + a*b)*(x - c))
というように
これらの根を使って被積分関数を表現できます。
これは時々 Maximaがもっと役立つ結果を得るのを助けます。
Categories: Integral calculus
exprの xに関する不定積分を上限 bと下限 aで評価するために、
limit
を使って exprの定積分を計算しようとします。
もし定積分を計算するのに失敗したなら、
ldefint
は名詞形として極限を含む式を返します。
ldefint
は integrate
からコールされません。
なので、
ldefint (expr, x, a, b)
を実行することは
integrate (expr, x, a, b)
とは違った結果をもたらすかもしれません。
ldefint
は定積分を評価するためにいつも同じ方法を使いますが、
integrate
は様々な発見的方法を利用し、いくつかの特殊な場合を認識することもあります。
Categories: Integral calculus
計算にはグローバル変数potentialzeroloc[0]
を利用します。
それは nonlist
か形式
[indeterminatej=expressionj, indeterminatek=expressionk, ...] |
でなければいけません。
ここで前者 (nonlist
)は後者(リスト形式)の中の右辺すべてに関して
nonlist式とすることと同値です。
示された右辺は積分の下限として使われます。
積分が成功するかどうかはそれらの値と順序に依存するかもしれません。
potentialzeroloc
は0に初期化されます。
変数 zが値 z_0を仮定する時、
式 exprの複素平面での留数を計算します。
留数は exprのローラン級数における
(z - z_0)^(-1)
の係数です。
(%i1) residue (s/(s**2+a**2), s, a*%i); 1 (%o1) - 2 (%i2) residue (sin(a*x)/x**4, x, 0); 3 a (%o2) - -- 6 |
Categories: Integral calculus · Complex variables
リッシュアルゴリズムの超越な場合を使って exprを xに関して積分します。
(リッシュアルゴリズムの代数的な場合は実装されていません。)
これは現在、
integrate
の主要部が対応できない入れ子の指数関数や対数関数の場合を扱います。
integrate
は、これらの場合が与えられたなら自動的に risch
を適用します。
erfflag
を false
にすると、
もしそもそも被積分関数になにもないなら、
risch
が答えの中に erf
関数を導入することを抑制します。
(%i1) risch (x^2*erf(x), x); 2 3 2 - x %pi x erf(x) + (sqrt(%pi) x + sqrt(%pi)) %e (%o1) ------------------------------------------------- 3 %pi (%i2) diff(%, x), ratsimp; 2 (%o2) x erf(x) |
Categories: Integral calculus
tlimswitch
が true
に設定されている ldefint
と同値です。
Categories: Integral calculus
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QUADPACKは1次元定積分の数値計算のための関数のコレクションです。 R. Piessens (1), E. de Doncker (2), C. Ueberhuber (3), D. Kahaner (4). の合同プロジェクトから始まりました。
Maximaに含まれる QUADPACKライブラリは、
SLATEC共通数学ライブラリ バージョン
4.1(5)に現れる
QUADPACKの Fortranのソースコードの(プログラムf2cl
による)自動翻訳です。
SLATECライブラリは1993年7月付ですが、QUADPACK関数は何年か前に書かれました。 QUADPACKももう1つのバージョンが Netlib (6)にあります; このバージョンが SLATECバージョンとどう違うのかはっきりしません。
Maximaに含まれる QUADPACK関数は、 これらの関数が不特定の回数の関数の評価を要求し、 指定された精度まで結果を計算しようとする意味で、 すべて自動です。 Maximaの QUADPACKの Lisp翻訳はいくつかの自動でない関数も含みますが、 それらは Maximaレベルで公開されていません。
QUADPACKについての更なる情報は QUADPACK本 (7) の中に見つけることができます。
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quad_qag
一般関数の有限の区間上の積分。
quad_qag
は
Aind(Piessens, 1973)の戦略を使った簡単な大域的適応積分器を実装しています。
呼び出し側はルール評価コンポーネントを
ガウスークロンロッドの求積公式の6つのペアの中から選ぶことができます。
強く振動する非積分関数には高次のルールが適切です。
quad_qags
一般関数の有限の区間上の積分。
quad_qags
はイプシロンアルゴリズム(Wynn, 1956)による外挿
(de Doncker,1978)を使った大域的適応積分器を実装しています。
quad_qagi
一般関数の無限のもしくは半無限の区間上の積分。
区間を有限の区間上に写像し、 quad_qags
の中で使うのと同じ戦略を適用します。
quad_qawo
cos(omega x) f(x)
や
sin(omega x) f(x)
の有限の区間上の積分。
ここで、
omega
は定数です。
規則評価構成要素は変形 Clenshaw-Curtis手法に基づいています。
quad_qawo
は quad_qags
に似て、外挿とともに適応再分割を適用します。
quad_qawf
フーリエコサイン変換かフーリエサイン変換を半無限区間上で計算します。
quad_qawo
で使うのと同じアプローチを連続する区間に適用し、
イプシロンアルゴリズム(Wynn, 1956)を使った収束の促進を積分寄与の級数に適用します。
quad_qaws
w(x) f(x) の有限区間 [a, b] 上の積分。 ここで、 w は形式 (x - a)^alpha (b - x)^beta v(x) の関数で、 v(x) は、 1, log(x - a), log(b - x), log(x - a) log(b - x) のいずれかであり、 alpha > -1 かつ beta > -1 です。
大域的適応再分割戦略を適用し、 aか bを含む部分区間上では変形 Clenshaw-Curtis積分を使います。
quad_qawc
f(x)/(x - c)のコーシーの主値を有限の区間 (a, b)上で指定された cを用いて計算します。 戦略は大域的適応的で、 点 x = cを含む部分範囲上で変形 Clenshaw-Curtis積分を使います。
quad_qagp
基本的に quad_qags
と同様ですが、被積分関数の特異点や不連続点を
提供しなければいけません。
これは積分器がよい解を生成するのをより容易にします。
Categories: Integral calculus · Numerical methods · Share packages · Package quadpack
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一般関数の有限の区間上の積分。
quad_qag
は Aind(Piessens, 1973)の戦略を使った
簡単な大域的適応積分器を実装しています。
呼び出し側はルール評価コンポーネントを
ガウスークロンロッドの求積公式の6つのペアの中から選ぶことができます。
強く振動する非積分関数には高次のルールが適切です。
quad_qagは積分 integrate (f(x), x, a, b) を計算します。
非積分関数は依存変数 xの f(x)であり、 関数は下限 a上限 bの間で積分されます。 keyは利用する積分器で、 1から 6までのいずれかの整数でなければなりません。 keyの値はガウスークロンロッドの積分ルールの次数を選びます。 高次のルールが強く振動する非積分関数には適切です。
非積分関数は Maximaか Lisp関数か 演算子の名前であるか Maximaのラムダ式か一般的な Maximaの式として指定することができます。
数値積分は、望まれる精度を達成するまで 積分領域を部分区間に分割することによって適応的に実行されます。
キーワード引数はオプションで、どの次数においても指定できます。
それらは形式 key=val
を取ります。キーワード引数は:
epsrel
望まれる近似の相対誤差。デフォルトは1d-8。
epsabs
望まれる近似の絶対誤差。デフォルトは0。
limit
内部の作業配列のサイズ。 limitは使用する部分区間の最大数。デフォルトは200。
quad_qag
は4つの要素のリストを返します:
エラーコード(戻り値の4番目の要素)は以下の値を取ります:
0
問題が発生しなかった場合;
1
部分区間の数が上限を超えた場合;
2
丸め誤差が超過した場合;
3
非積分関数の振る舞いが極端に悪い場合;
6
入力が無効な場合;
例:
(%i1) quad_qag (x^(1/2)*log(1/x), x, 0, 1, 3, 'epsrel=5d-8); (%o1) [.4444444444492108, 3.1700968502883E-9, 961, 0] (%i2) integrate (x^(1/2)*log(1/x), x, 0, 1); 4 (%o2) - 9 |
Categories: Numerical methods · Package quadpack
一般関数の有限の区間上の積分。
quad_qags
はイプシロンアルゴリズム (Wynn, 1956)による外挿
(de Doncker,1978)を使った大域的適応積分器を実装しています。
quad_qags
は、積分
integrate (f(x), x, a, b) を計算します。
非積分関数は従属変数 xの関数 f(x)であり、 関数は下限 a上限 bの間で積分されます。
非積分関数は、Maximaか Lisp関数か 演算子の名前であるか Maximaのラムダ式か一般的な Maximaの式として指定することができます。
キーワード引数はオプションで、どの次数においても指定できます。
それらは形式 key=val
を取ります。キーワード引数は:
epsrel
望まれる近似の相対誤差。デフォルトは1d-8。
epsabs
望まれる近似の絶対誤差。デフォルトは0。
limit
内部の作業配列のサイズ。 limitは使用する部分区間の最大数。デフォルトは200。
quad_qags
は4つの要素のリストを返します:
エラーコード(戻り値の4番目の要素)は以下の値を取ります:
0
問題が発生しなかった場合;
1
部分区間の数が上限を超えた場合;
2
丸め誤差が超過した場合;
3
非積分関数の振る舞いが極端に悪い場合;
4
収束に失敗した場合;
5
積分が発散しているか収束が遅い場合;
6
入力が無効な場合;
例:
(%i1) quad_qags (x^(1/2)*log(1/x), x, 0, 1, 'epsrel=1d-10); (%o1) [.4444444444444448, 1.11022302462516E-15, 315, 0] |
この積分に関しては quad_qags
は
quad_qag
よりも精確で効率的であることに注意してください。
Categories: Numerical methods · Package quadpack
一般関数の無限のもしくは半無限の区間上の積分。
区間を有限の区間上に写像し、 quad_qags
の中で使うのと同じ戦略を適用します。
quad_qagi
は Quadpack QAGIルーチンを使って以下の積分の1つを評価します。
integrate (f(x), x, a, inf)
integrate (f(x), x, minf, a)
integrate (f(x), x, minf, inf)
被積分関数は従属変数 xの関数 f(x)であり、無限範囲上で積分されます。
被積分関数は Maximaか Lispの関数か演算子の名前であるか、 Maximaのラムダ式か Maximaの一般式として指定することができます。
積分の境界の1つは無限でなければいけません。
もしそうでないなら quad_qagi
はただ名詞形を返します。
キーワード引数は随意で、任意の順序で指定できます。
それらすべては形式 key=val
を取ります。
キーワード引数は:
epsrel
望まれる近似の相対誤差。デフォルトは1d-8。
epsabs
望まれる近似の絶対誤差。デフォルトは0。
limit
内部の作業配列のサイズ。 limitは使用する部分区間の最大数。デフォルトは200。
quad_qagi
は4つの要素のリストを返します:
エラーコード(戻り値の4番目の要素)は以下の値を取ります:
0
問題が発生しなかった場合;
1
部分区間の数が上限を超えた場合;
2
丸め誤差が超過した場合;
3
非積分関数の振る舞いが極端に悪い場合;
4
収束に失敗した場合;
5
積分が発散しているか収束が遅い場合;
6
入力が無効な場合;
例:
(%i1) quad_qagi (x^2*exp(-4*x), x, 0, inf, 'epsrel=1d-8); (%o1) [0.03125, 2.95916102995002E-11, 105, 0] (%i2) integrate (x^2*exp(-4*x), x, 0, inf); 1 (%o2) -- 32 |
Categories: Numerical methods · Package quadpack
f(x)/(x - c)のコーシーの主値を有限の区間 (a, b)上で指定された cを用いて計算します。 戦略は大域的適応的で、点 x = cを含む部分範囲上で変形 Clenshaw-Curtis積分を使います。
quad_qawc
は Quadpack QAWCルーチンを使って、
integrate (f(x)/(x - c), x, a, b)
のコーシーの主値を計算します。
被積分関数は従属変数 xの関数 f(x)/(x - c)
で、
関数は aから bまでの区間上で積分されます。
被積分関数は Maximaか Lispの関数か演算子の名前であるか、 Maximaのラムダ式か Maximaの一般式として指定することができます。
キーワード引数は随意で、任意の順序で指定できます。
それらすべては形式 key=val
を取ります。
キーワード引数は:
epsrel
望まれる近似の相対誤差。デフォルトは1d-8。
epsabs
望まれる近似の絶対誤差。デフォルトは0。
limit
内部の作業配列のサイズ。limitは使用する部分区間の最大数。デフォルトは200。
quad_qagc
は4つの要素のリストを返します:
エラーコード(戻り値の4番目の要素)は以下の値を取ります:
0
問題が発生しなかった場合;
1
部分区間の数が上限を超えた場合;
2
丸め誤差が超過した場合;
3
非積分関数の振る舞いが極端に悪い場合;
4
収束に失敗した場合;
5
積分が発散しているか収束が遅い場合;
6
入力が無効な場合;
例:
(%i1) quad_qawc (2^(-5)*((x-1)^2+4^(-5))^(-1), x, 2, 0, 5, 'epsrel=1d-7); (%o1) [- 3.130120337415925, 1.306830140249558E-8, 495, 0] (%i2) integrate (2^(-alpha)*(((x-1)^2 + 4^(-alpha))*(x-2))^(-1), x, 0, 5); Principal Value alpha alpha 9 4 9 4 log(------------- + -------------) alpha alpha 64 4 + 4 64 4 + 4 (%o2) (----------------------------------------- alpha 2 4 + 2 3 alpha 3 alpha ------- ------- 2 alpha/2 2 alpha/2 2 4 atan(4 4 ) 2 4 atan(4 ) alpha - --------------------------- - -------------------------)/2 alpha alpha 2 4 + 2 2 4 + 2 (%i3) ev (%, alpha=5, numer); (%o3) - 3.130120337415917 |
Categories: Numerical methods · Package quadpack
フーリエコサイン変換またはフーリエサイン変換を、
Quadpack QAWF関数を使って、半無限区間上で計算します。
quad_qawo
で使われるのと同じアプローチが、連続する区間に適用され、
イプシロンアルゴリズム(Wynn, 1956)を使った収束の促進が積分寄与の級数に適用されます。
quad_qawf
は積分
integrate (f(x)*w(x), x, a, inf)
を計算します。
重み関数 wが trigによって以下のように選択されます:
cos
w(x) = cos (omega x)
sin
w(x) = sin (omega x)
被積分関数は、 Maximaか Lispの関数か演算子の名前であるか、 Maximaのラムダ式か Maximaの一般式として指定することができます。
キーワード引数は随意で、任意の順序で指定できます。
それらすべては形式 key=val
を取ります。
キーワード引数は:
epsrel
望まれる近似の相対誤差。デフォルトは1d-8。
epsabs
望まれる近似の絶対誤差。デフォルトは0。
limit
内部の作業配列のサイズ。(limit - limlst)/2は使用する部分区間の最大数。デフォルトは200。
maxp1
チェビシェフ積率の最大数。 0より大きくなければいけません。 デフォルトは100です。
limlst
サイクル数に関する上限。 3以上でなければいけません。 デフォルトは10です。
quad_qawf
は4つの要素のリストを返します:
エラーコード(戻り値の4番目の要素)は以下の値を取ります:
0
問題が発生しなかった場合;
1
部分区間の数が上限を超えた場合;
2
丸め誤差が超過した場合;
3
非積分関数の振る舞いが極端に悪い場合;
4
収束に失敗した場合;
5
積分が発散しているか収束が遅い場合;
6
入力が無効な場合;
例:
(%i1) quad_qawf (exp(-x^2), x, 0, 1, 'cos, 'epsabs=1d-9); (%o1) [.6901942235215714, 2.84846300257552E-11, 215, 0] (%i2) integrate (exp(-x^2)*cos(x), x, 0, inf); - 1/4 %e sqrt(%pi) (%o2) ----------------- 2 (%i3) ev (%, numer); (%o3) .6901942235215714 |
Categories: Numerical methods · Package quadpack
cos(omega x) f(x)
や
sin(omega x) f(x)
の有限の区間上の積分。
ここで、
omega
は定数です。
規則評価構成要素は変形 Clenshaw-Curtis手法に基づいています。
quad_qawo
はquad_qags
に似て、外挿とともに適応再分割を適用します。
quad_qawo
は Quadpack QAWOルーチンを使って積分を計算します:
integrate (f(x)*w(x), x, a, b)
重み関数 wが trigによって以下のように選択されます:
cos
w(x) = cos (omega x)
sin
w(x) = sin (omega x)
被積分関数は Maximaか Lispの関数か演算子の名前であるか、 Maximaのラムダ式か Maximaの一般式として指定することができます。
キーワード引数は随意で、任意の順序で指定できます。
それらすべては形式 key=val
を取ります。
キーワード引数は:
epsrel
望まれる近似の相対誤差。デフォルトは1d-8。
epsabs
望まれる近似の絶対誤差。デフォルトは0。
limit
内部の作業配列のサイズ。limit/2は使用する部分区間の最大数。デフォルトは200。
maxp1
チェビシェフ積率の最大数。 0より大きくなければいけません。 デフォルトは100です。
limlst
サイクル数に関する上限。 3以上でなければいけません。 デフォルトは10です。
quad_qawo
は4つの要素のリストを返します:
エラーコード(戻り値の4番目の要素)は以下の値を取ります:
0
問題が発生しなかった場合;
1
部分区間の数が上限を超えた場合;
2
丸め誤差が超過した場合;
3
非積分関数の振る舞いが極端に悪い場合;
4
収束に失敗した場合;
5
積分が発散しているか収束が遅い場合;
6
入力が無効な場合;
例:
(%i1) quad_qawo (x^(-1/2)*exp(-2^(-2)*x), x, 1d-8, 20*2^2, 1, cos); (%o1) [1.376043389877692, 4.72710759424899E-11, 765, 0] (%i2) rectform (integrate (x^(-1/2)*exp(-2^(-alpha)*x) * cos(x), x, 0, inf)); alpha/2 - 1/2 2 alpha sqrt(%pi) 2 sqrt(sqrt(2 + 1) + 1) (%o2) ----------------------------------------------------- 2 alpha sqrt(2 + 1) (%i3) ev (%, alpha=2, numer); (%o3) 1.376043390090716 |
Categories: Numerical methods · Package quadpack
w(x) f(x)の有限の区間上の積分。 ここで w(x)はある代数的または対数関数です。 大域的適応最分割戦略が適用されます。 積分の区間の端点を含む部分区間上で変形 Clenshaw-Curtis積分を使います。
quad_qaws
は Quadpack QAWSルーチンを使って積分を計算します:
integrate (f(x)*w(x), x, a, b)
重み関数 wが wfunによって以下のように選択されます:
1
w(x) = (x - a)^alpha (b - x)^beta
2
w(x) = (x - a)^alpha (b - x)^beta log(x - a)
3
w(x) = (x - a)^alpha (b - x)^beta log(b - x)
4
w(x) = (x - a)^alpha (b - x)^beta log(x - a) log(b - x)
被積分関数は Maximaか Lispの関数か演算子の名前であるか、 Maximaのラムダ式か Maximaの一般式として指定することができます。
キーワード引数は随意で、任意の順序で指定できます。
それらすべては形式 key=val
を取ります。
キーワード引数は:
epsrel
望まれる近似の相対誤差。デフォルトは1d-8。
epsabs
望まれる近似の絶対誤差。デフォルトは0。
limit
内部の作業配列のサイズ。 limitは使用する部分区間の最大数。デフォルトは200。
quad_qaws
は4つの要素のリストを返します:
エラーコード(戻り値の4番目の要素)は以下の値を取ります:
0
問題が発生しなかった場合;
1
部分区間の数が上限を超えた場合;
2
丸め誤差が超過した場合;
3
非積分関数の振る舞いが極端に悪い場合;
4
収束に失敗した場合;
5
積分が発散しているか収束が遅い場合;
6
入力が無効な場合;
例:
(%i1) quad_qaws (1/(x+1+2^(-4)), x, -1, 1, -0.5, -0.5, 1, 'epsabs=1d-9); (%o1) [8.750097361672832, 1.24321522715422E-10, 170, 0] (%i2) integrate ((1-x*x)^(-1/2)/(x+1+2^(-alpha)), x, -1, 1); alpha Is 4 2 - 1 positive, negative, or zero? pos; alpha alpha 2 %pi 2 sqrt(2 2 + 1) (%o2) ------------------------------- alpha 4 2 + 2 (%i3) ev (%, alpha=4, numer); (%o3) 8.750097361672829 |
Categories: Numerical methods · Package quadpack
有限区間上の一般的な関数の積分。
quad_qagp
は、
Epsilonアルゴリズム (Wynn, 1956)による外挿を使った大域的に適応的な区間部分分割
(de Doncker, 1978)を実装します。
quad_qagp
は積分
integrate (f(x), x, a, b) を計算します。
被積分関数は従属変数 xを持つ f(x)で、 関数は端点 aと bの間で積分されます。
被積分関数は Maximaか Lispの関数か演算子の名前か、Maximaのラムダ式、一般の Maxima式として 指定できます。
積分器を助けるため、 ユーザーは被積分関数の特異点や不連続点を提供しなければいけません。
キーワード引数はオプションで、
どんな順序でも指定できます。
それらはすべて key=val
の形を取ります。
キーワード引数は以下の通りです:
epsrel
所望の近似の相対誤差。デフォルトは 1d-8。
epsabs
所望の近似の絶対誤差。デフォルトは 0。
limit
内部の作業配列のサイズ。 limitは使われる部分区間の最大数です。 デフォルトは 200。
quad_qagp
は4要素のリストを返します:
エラーコード(戻り値の4番目の要素)は以下の値を取ります:
0
問題が発生しなかった場合;
1
部分区間の数が上限を超えた場合;
2
丸め誤差が超過した場合;
3
非積分関数の振る舞いが極端に悪い場合;
4
収束に失敗した場合;
5
積分が発散しているか収束が遅い場合;
6
入力が無効な場合;
例:
(%i1) quad_qagp(x^3*log(abs((x^2-1)*(x^2-2))),x,0,3,[1,sqrt(2)]); (%o1) [52.74074838347143, 2.6247632689546663e-7, 1029, 0] (%i2) quad_qags(x^3*log(abs((x^2-1)*(x^2-2))), x, 0, 3); (%o2) [52.74074847951494, 4.088443219529836e-7, 1869, 0] |
被積分関数は 1
と sqrt(2)
で特異性を持つので
これらの点を quad_qagp
に提供します。
quad_qagp
は quad_qags
より精確で効率的であることも特筆します。
Categories: Numerical methods · Package quadpack
quadpackのエラーハンドリングを制御します。 パラメータは以下のシンボルのどれかでなければいけません:
current_error
現在のエラー数
control
メッセージを印字するかしないか制御します。 ゼロ以下に設定すると、メッセージは抑制されます。
max_message
メッセージを印字する最大回数。
valueを与えないと parameterの現在の値を返します。 valueを与えると parameterの値に与えられた値を設定します。
Categories: Numerical methods · Package quadpack
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20.1 Functions and Variables for Equations |
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デフォルト値: 0
%rnum
は
solve
と algsys
が階の中で導入する %r
変数のカウンタです。
次の %r
変数は %rnum+1
に番号付けされます。
%rnum_list
も参照してください。
Categories: Algebraic equations
デフォルト値: []
%rnum_list
は solve
や algsys
による解で導入された変数のリストです。
%r
変数はそれらが生成された順に %rnum_list
に追加されます。
これはあとで解への代入を行うのに便利です。
concat ('%r, j)
とするより このリストを使うことを推奨します。
(%i1) solve ([x + y = 3], [x,y]); (%o1) [[x = 3 - %r1, y = %r1]] (%i2) %rnum_list; (%o2) [%r1] (%i3) sol : solve ([x + 2*y + 3*z = 4], [x,y,z]); (%o3) [[x = - 2 %r3 - 3 %r2 + 4, y = %r3, z = %r2]] (%i4) %rnum_list; (%o4) [%r2, %r3] (%i5) for i : 1 thru length (%rnum_list) do sol : subst (t[i], %rnum_list[i], sol)$ (%i6) sol; (%o6) [[x = - 2 t - 3 t + 4, y = t , z = t ]] 2 1 2 1 |
Categories: Algebraic equations
デフォルト値: 10^8
algsys
が algepsilon
を使います。
Categories: Algebraic equations
デフォルト値: false
algexact
は以下のように algsys
の振る舞いに影響を与えます:
もし algexact
が true
なら、
algsys
はいつも solve
をコールし、
solve
の失敗時には realroots
を使います。
もし algexact
が false
なら、
問題が1変数でないときだけ、または方程式が二次か四次なら
(only if the eliminant was not univaririate, or if it was a quadratic or biquadratic)
solve
がコールされます。
このように algexact: true
は厳密解だけを保証しません。
ただ、 algsys
は最初に厳密解を与えるように最大限努力して、
他のすべてが失敗した時近似をもたらすことだけを保証します。
Categories: Algebraic equations
同時多項式 expr_1, …, expr_m
または多項式方程式 eqn_1, …, eqn_m
を変数 x_1, …, x_nについて解きます。
式 exprは等式 expr = 0
と同値です。
変数より等式が多い場合も逆もあります。
algsys
は解のリストを返します。
ここで、それぞれの解は方程式系を満たす変数
x_1, …, x_nの値を指定する等式のリストとして与えられます。
もし algsys
が解を見つけられないなら、
空のリスト []
が返されます。
シンボル %r1
, %r2
, …が
解の任意パラメータを表すために必要に応じて導入されます;
これらの変数はリスト %rnum_list
にも追加されます。
方法は以下の通りです:
xが消去されるので1つ変数の少ない新しいサブシステム S_i'が得られます。 ここでプロセスは(1)に戻ります。
solve
をコールします。
いくつかの場合、 solve
が解を見つけることができないか、
もし見つけたても、解が非常に大きな式になるかもしれません。
等式が1変数で、線形か二次か四次の場合、
もし近似が導入されないなら、再び solve
をコールします。
もし近似が導入されるか、等式が1変数でなく、線形でも二次でも、四次でもない場合、
もしスイッチ realonly
が true
なら、
実数解を見つけるため関数 realroots
をコールします。
もし realonly
が false
なら、
実数解と複素数解を探す allroots
をコールします。
もし algsys
が要求よりも有効数字が少ない解を生成するなら、
ユーザーは algepsilon
の値をより高い値に変更できます。
もし algexact
が true
に設定されているなら、
いつも solve
をコールします。
algsys
が(通常、初期の段階での厳密解発見の失敗による)
浮動小数点近似を含む多変数方程式に出会う時、
厳密な方法をそんな方程式に適用しようとせず、かわりにメッセージを表示します:
"algsys
cannot solve - system too complicated."
radcan
を使うと大きな式や複雑な式を生成することができます。
この場合、 pickapart
か
reveal
を使って結果の一部を分離することができるかもしれません。
radcan
は時々、実際には実数値の解に虚数単位%i
を導入するかもしれません。
例:
(%i1) e1: 2*x*(1 - a1) - 2*(x - 1)*a2; (%o1) 2 (1 - a1) x - 2 a2 (x - 1) (%i2) e2: a2 - a1; (%o2) a2 - a1 (%i3) e3: a1*(-y - x^2 + 1); 2 (%o3) a1 (- y - x + 1) (%i4) e4: a2*(y - (x - 1)^2); 2 (%o4) a2 (y - (x - 1) ) (%i5) algsys ([e1, e2, e3, e4], [x, y, a1, a2]); (%o5) [[x = 0, y = %r1, a1 = 0, a2 = 0], [x = 1, y = 0, a1 = 1, a2 = 1]] (%i6) e1: x^2 - y^2; 2 2 (%o6) x - y (%i7) e2: -1 - y + 2*y^2 - x + x^2; 2 2 (%o7) 2 y - y + x - x - 1 (%i8) algsys ([e1, e2], [x, y]); 1 1 (%o8) [[x = - -------, y = -------], sqrt(3) sqrt(3) 1 1 1 1 [x = -------, y = - -------], [x = - -, y = - -], [x = 1, y = 1]] sqrt(3) sqrt(3) 3 3 |
Categories: Algebraic equations
1変数多項式 exprもしくは1変数多項式方程式 eqnの実数と複素数の根の数値近似を計算します。
フラグ polyfactor
が true
の時、
allroots
は多項式が実数なら多項式を実数上で因数分解し、
多項式が複素数なら複素数上で因数分解します。
allroots
は多重根の場合、不正確な結果をもたらすことがあります。
もし多項式が実数なら、allroots (%i*p)
は
allroots (p)
より精確な近似を生成します。
allroots
はこの場合異なるアルゴリズムを呼ぶからです。
allroots
は非多項式を却下します。
rat
された分子が多項式であることを要求し、
分母はせいぜい複素数であることを要求します。
この結果、もし polyfactor
が true
なら、
allroots
はいつも(因数分解された)同値の式を返します。
複素多項式のために、JenkinsとTraubのアルゴリズムが使われます (Algorithm 419, Comm. ACM, vol. 15, (1972), .97)。 実多項式のために、Jenkinsのアルゴリズム (Algorithm 493, ACM TOMS, vol. 1, (1975), p.178)が使われます。
例:
(%i1) eqn: (1 + 2*x)^3 = 13.5*(1 + x^5); 3 5 (%o1) (2 x + 1) = 13.5 (x + 1) (%i2) soln: allroots (eqn); (%o2) [x = .8296749902129361, x = - 1.015755543828121, x = .9659625152196369 %i - .4069597231924075, x = - .9659625152196369 %i - .4069597231924075, x = 1.0] (%i3) for e in soln do (e2: subst (e, eqn), disp (expand (lhs(e2) - rhs(e2)))); - 3.5527136788005E-15 - 5.32907051820075E-15 4.44089209850063E-15 %i - 4.88498130835069E-15 - 4.44089209850063E-15 %i - 4.88498130835069E-15 3.5527136788005E-15 (%o3) done (%i4) polyfactor: true$ (%i5) allroots (eqn); (%o5) - 13.5 (x - 1.0) (x - .8296749902129361) 2 (x + 1.015755543828121) (x + .8139194463848151 x + 1.098699797110288) |
Categories: Polynomials · Numerical methods
1変数の多項式 exprまたは多項式方程式 eqnの実数根と複素数根の数値近似を計算します。
bfallroots
は多倍長浮動小数点を使って根を計算する以外のすべての点で
allroots
と同一です。
詳しい情報については allroots
を参照してください。
Categories: Polynomials · Numerical methods
デフォルト値: true
backsubst
が false
の時、
方程式を三角行列化した後 linsolve
の後退代入を抑制します。
これは
後退代入が極端に大きな式の生成のもととなる非常に大きな問題に対して役立つかもしれません。
(%i1) eq1 : x + y + z = 6$ (%i2) eq2 : x - y + z = 2$ (%i3) eq3 : x + y - z = 0$ (%i4) backsubst : false$ (%i5) linsolve ([eq1, eq2, eq3], [x,y,z]); (%o5) [x = z - y, y = 2, z = 3] (%i6) backsubst : true$ (%i7) linsolve ([eq1, eq2, eq3], [x,y,z]); (%o7) [x = 1, y = 2, z = 3] |
Categories: Algebraic equations
デフォルト値: true
breakup
が true
の時、
solve
は三次と四次の方程式の解を共通部分式を使って表現します。
共通部分式は中間式ラベル(%t1
, %t2
, など)に割り当てられます。
そうでないなら共通部分式は同定されません。
breakup: true
は
programmode
が false
の時だけ効果を持ちます。
例:
(%i1) programmode: false$ (%i2) breakup: true$ (%i3) solve (x^3 + x^2 - 1); sqrt(23) 25 1/3 (%t3) (--------- + --) 6 sqrt(3) 54 Solution: sqrt(3) %i 1 ---------- - - sqrt(3) %i 1 2 2 1 (%t4) x = (- ---------- - -) %t3 + -------------- - - 2 2 9 %t3 3 sqrt(3) %i 1 - ---------- - - sqrt(3) %i 1 2 2 1 (%t5) x = (---------- - -) %t3 + ---------------- - - 2 2 9 %t3 3 1 1 (%t6) x = %t3 + ----- - - 9 %t3 3 (%o6) [%t4, %t5, %t6] (%i6) breakup: false$ (%i7) solve (x^3 + x^2 - 1); Solution: sqrt(3) %i 1 ---------- - - 2 2 sqrt(23) 25 1/3 (%t7) x = --------------------- + (--------- + --) sqrt(23) 25 1/3 6 sqrt(3) 54 9 (--------- + --) 6 sqrt(3) 54 sqrt(3) %i 1 1 (- ---------- - -) - - 2 2 3 sqrt(23) 25 1/3 sqrt(3) %i 1 (%t8) x = (--------- + --) (---------- - -) 6 sqrt(3) 54 2 2 sqrt(3) %i 1 - ---------- - - 2 2 1 + --------------------- - - sqrt(23) 25 1/3 3 9 (--------- + --) 6 sqrt(3) 54 sqrt(23) 25 1/3 1 1 (%t9) x = (--------- + --) + --------------------- - - 6 sqrt(3) 54 sqrt(23) 25 1/3 3 9 (--------- + --) 6 sqrt(3) 54 (%o9) [%t7, %t8, %t9] |
Categories: Algebraic equations
dimen
は、次元解析パッケージです。
load ("dimen")
はこのパッケージをロードします。
demo ("dimen")
は短いデモンストレーションを表示します。
Categories: Share packages
デフォルト値: true
もし block
内で false
に設定されたら
block
内でコールされた解法関数が生成する出力の表示を抑制します。
block
をドル記号$で終端すると、
dispflag
を false
に設定します。
Categories: Algebraic equations · Display flags and variables
eqnを満たす有理関数 g(t)
が存在するかどうかに依存して、
[g(t) = ...]
か []
を返します。
ここで、 eqnは(この場合)
g(t)
とg(t+1)
に関して
一次、線形多項式(first order, linear polynomial)でなければいけません。
(%i1) eqn: (n + 1)*f(n) - (n + 3)*f(n + 1)/(n + 1) = (n - 1)/(n + 2); (n + 3) f(n + 1) n - 1 (%o1) (n + 1) f(n) - ---------------- = ----- n + 1 n + 2 (%i2) funcsolve (eqn, f(n)); Dependent equations eliminated: (4 3) n (%o2) f(n) = --------------- (n + 1) (n + 2) |
警告: これはとても未完成な実装です - 多くの安全性チェックや明らかな一般化が忘れられています。
Categories: Algebraic equations
デフォルト値: false
globalsolve
が true
の場合、
2つ以上の線形方程式を解く時、
解くべき変数が linsolve
や solve
が見つけた解の値に割り当てられます。
globalsolve
が false
の時、
2つ以上の線形方程式を解く時、
linsolve
や solve
が見つけた解は等式として表現され、
解くべき変数は割り当てられません。
2つ以上の線形方程式以外の何かを解く時には、
solve
は globalsolve
を無視します。
方程式を解く他の関数(例えば algsys
)はいつも globalsolve
を無視します。
例:
(%i1) globalsolve: true$ (%i2) solve ([x + 3*y = 2, 2*x - y = 5], [x, y]); Solution 17 (%t2) x : -- 7 1 (%t3) y : - - 7 (%o3) [[%t2, %t3]] (%i3) x; 17 (%o3) -- 7 (%i4) y; 1 (%o4) - - 7 (%i5) globalsolve: false$ (%i6) kill (x, y)$ (%i7) solve ([x + 3*y = 2, 2*x - y = 5], [x, y]); Solution 17 (%t7) x = -- 7 1 (%t8) y = - - 7 (%o8) [[%t7, %t8]] (%i8) x; (%o8) x (%i9) y; (%o9) y |
Categories: Linear equations
inteqn
は積分方程式を解くためのパッケージです。
load ("inteqn")
はこのパッケージをロードします。
ieは積分方程式です;
unkは未知の関数です;
techは上で与えられたこれらから試される手法です;
(tech = first
は次を意味します: 解を見つける最初の手法を試みる;
tech = all
は次を意味します: 適用可能な手法すべてを試みる);
nは taylor
か, neumann
, firstkindseries
,
fredseries
に関して扱う項の最大数です (微分法に関する再帰の最大深度でもあります);
guessは neumann
か firstkindseries
に関する初期の推測です。
2番目から5番目までのパラメータのデフォルト値は、以下の通りです:
unk: p(x)
。
ここで pは被積分関数の中で出会う Maximaが知らない最初の関数であり、
xは secondkind
方程式の場合の積分の外側で見つかった
pの最初の出現時の引数か
firstkind
方程式の中の積分変数を除いた唯一の残りの変数です。
もし xを探す企てが失敗したら、ユーザーは独立変数を提供するよう尋ねられるでしょう。
tech: first
n: 1
guess: none
とすると、 neumann
と firstkindseries
は初期推測として
f(x)
を使うようになります。
Categories: Integral equations
デフォルト値: true
ieqnprint
は ieqn
コマンドが返す結果の振る舞いを決めます。
ieqnprint
が false
の時、
ieqn
関数が返すリストは形式
[solution, technique used, nterms, flag]
を取ります。
ここでもし解が厳密なら flagはありません。
そうでないなら、厳密でない解か閉じていない形の解かに対応してそれぞれ、単語
approximate
か incomplete
です。
もし級数法が使われたら、
ntermsは取った項の数を与えます。
(もしエラーが更なる項の生成を防いだなら、項の数は
ieqn
に与えたnよりも小さいこともあり得ます。)
Categories: Integral equations
exprの演算子が関係演算子 < <= = # equal notequal >= >
の1つか
割り当て演算子 := ::= : ::
の1つ、
infix
で宣言されたユーザー定義の二項中置演算子のいずれかの時、
式 exprの左辺(すなわち、最初の項)を返します。
exprがアトムか、演算子が上で記載したもの以外の何かの時、
lhs
は exprを返します。
rhs
も参照してください。
例:
(%i1) e: aa + bb = cc; (%o1) bb + aa = cc (%i2) lhs (e); (%o2) bb + aa (%i3) rhs (e); (%o3) cc (%i4) [lhs (aa < bb), lhs (aa <= bb), lhs (aa >= bb), lhs (aa > bb)]; (%o4) [aa, aa, aa, aa] (%i5) [lhs (aa = bb), lhs (aa # bb), lhs (equal (aa, bb)), lhs (notequal (aa, bb))]; (%o5) [aa, aa, aa, aa] (%i6) e1: '(foo(x) := 2*x); (%o6) foo(x) := 2 x (%i7) e2: '(bar(y) ::= 3*y); (%o7) bar(y) ::= 3 y (%i8) e3: '(x : y); (%o8) x : y (%i9) e4: '(x :: y); (%o9) x :: y (%i10) [lhs (e1), lhs (e2), lhs (e3), lhs (e4)]; (%o10) [foo(x), bar(y), x, x] (%i11) infix ("]["); (%o11) ][ (%i12) lhs (aa ][ bb); (%o12) aa |
Categories: Expressions
変数のリストに関して連立線形方程式のリストを解きます。 それぞれの式は変数に関する多項式でなければならず、等式も受け付けます。
globalsolve
が true
の時、
解くべき変数それぞれは方程式の解の値にバインドされます。
backsubst
が false
の時、
linsolve
は方程式を三角行列化した後、後退代入を実行しません。
これは後退代入が極端に大きな式の生成の原因となる非常に大きな問題に対して
必要とされるかもしれません。
linsolve_params
が true
の時、
linsolve
は
algsys
の下のマニュアルの中で記述された任意のパラメータを表すのに使われる
%r
シンボルも生成します。
そうでないなら、
linsolve
は他を使って表されたいくつかの変数を使って決定中の方程式系を解きます。
(solves an under-determined system of equations with some variables expressed in terms of others.)
programmode
が false
の時、
linsolve
は中間式(%t
)ラベルを使って解を表示し、ラベルのリストを返します。
(%i1) e1: x + z = y; (%o1) z + x = y (%i2) e2: 2*a*x - y = 2*a^2; 2 (%o2) 2 a x - y = 2 a (%i3) e3: y - 2*z = 2; (%o3) y - 2 z = 2 (%i4) [globalsolve: false, programmode: true]; (%o4) [false, true] (%i5) linsolve ([e1, e2, e3], [x, y, z]); (%o5) [x = a + 1, y = 2 a, z = a - 1] (%i6) [globalsolve: false, programmode: false]; (%o6) [false, false] (%i7) linsolve ([e1, e2, e3], [x, y, z]); Solution (%t7) z = a - 1 (%t8) y = 2 a (%t9) x = a + 1 (%o9) [%t7, %t8, %t9] (%i9) ''%; (%o9) [z = a - 1, y = 2 a, x = a + 1] (%i10) [globalsolve: true, programmode: false]; (%o10) [true, false] (%i11) linsolve ([e1, e2, e3], [x, y, z]); Solution (%t11) z : a - 1 (%t12) y : 2 a (%t13) x : a + 1 (%o13) [%t11, %t12, %t13] (%i13) ''%; (%o13) [z : a - 1, y : 2 a, x : a + 1] (%i14) [x, y, z]; (%o14) [a + 1, 2 a, a - 1] (%i15) [globalsolve: true, programmode: true]; (%o15) [true, true] (%i16) linsolve ([e1, e2, e3], '[x, y, z]); (%o16) [x : a + 1, y : 2 a, z : a - 1] (%i17) [x, y, z]; (%o17) [a + 1, 2 a, a - 1] |
Categories: Linear equations
デフォルト値: true
linsolvewarn
が true
の時、
linsolve
はメッセージ"Dependent equations eliminated"を表示します。
Categories: Linear equations
デフォルト値: true
linsolve_params
が true
の時、
linsolve
は
algsys
の下のマニュアルに記述された任意のパラメータを表すのに使われる
%r
シンボルも生成します。
それでないなら、linsolve
は他を使って表されたいくつかの変数を使って
決定中の方程式系を解きます。
Categories: Linear equations
デフォルト値: not_set_yet
multiplicities
は
solve
や realroots
が返す個々の解の重複度のリストに設定されます。
Categories: Algebraic equations · Polynomials
半開区間 (low, high]
の中の実数一変数多項式
pの実根の数を返します。
区間の端点は minf
か inf
かもしれません。
nroots
は、Sturm列の方法を使います。
(%i1) p: x^10 - 2*x^4 + 1/2$ (%i2) nroots (p, -6, 9.1); (%o2) 4 |
Categories: Polynomials · Numerical methods
pは整数係数多項式で、 nは正の整数です。
q^n = p
のような整数上の多項式 q
を返すか、
pが完全な n番目のべき
(a perfect nth pwer)でないことを示すエラーメッセージを表示します。
このルーチンは factor
より、また sqfr
よりさえもっと速いです。
Categories: Polynomials
デフォルト値: false
オプション変数 polyfactor
が true
の時、
allroots
と bfallroots
は
もし多項式が実数なら実数上で、もし多項式が複素数なら複素数上で多項式を因数分解します。
例は allroots
を参照してください。
Categories: Polynomials · Numerical methods
デフォルト値: true
programmode
が true
の時、
solve
, realroots
, allroots
,
linsolve
はリストの中の要素として解を返します。
(backsubst
が false
設定されている時を除きます―
その場合はprogrammode: false
が仮定されます―)
programmode
が false
の時、
solve
などは中間式ラベル %t1
,
%t2
など生成し、解をそれらに割り当てます。
Categories: Algebraic equations · Polynomials
デフォルト値: false
realonly
が true
の時、
algsys
は %i
を含まないそれらの解だけを返します。
Categories: Algebraic equations
変数多項式 exprか1変数多項方程式 eqnの実根の有理近似を
bound
の許容誤差の範囲内で計算します。
exprか eqnの係数はリテラル数でなければなりません。
%pi
のようなシンボル定数は却下されます。
realroots
はみつけた根の重複度をグローバル変数
multiplicities
に割り当てます。
realroots
はそれぞれの根を囲むために Sturm列を構成し、
それから近似を精密化するために二分法を適用します。
根を探索する前にすべての係数を同値の有理数に変換し、
計算は正確な有理算術で実行します。
たとえ係数が浮動小数点でも、
(float
か
numer
フラグによって浮動小数点が強要されない限り)結果は有理数です。
boundが1よりも小さい時、全ての整数根は正確に計算されます。
boundが指定されない時、グローバル変数 rootsepsilon
と等しいと仮定されます。
グローバル変数 programmode
が true
の時、
realroots
は形式
[x = x_1, x = x_2, …]
のリストを返します。
programmode
が false
の時、
realroots
は中間式ラベル %t1
, %t2
, …を生成し、
結果をそれらに割り当て、ラベルのリストを返します。
例:
(%i1) realroots (-1 - x + x^5, 5e-6); 612003 (%o1) [x = ------] 524288 (%i2) ev (%[1], float); (%o2) x = 1.167303085327148 (%i3) ev (-1 - x + x^5, %); (%o3) - 7.396496210176905E-6 |
(%i1) realroots (expand ((1 - x)^5 * (2 - x)^3 * (3 - x)), 1e-20); (%o1) [x = 1, x = 2, x = 3] (%i2) multiplicities; (%o2) [5, 3, 1] |
Categories: Polynomials · Numerical methods
exprの演算子が関係演算子 < <= = # equal notequal >= >
の1つか、
割り当て演算子:= ::= : ::
の1つ、
infix
で宣言されたユーザー定義の二項中置演算子のいずれかの時
式 exprの右辺(すなわち、二番目の項)を返します。
exprがアトムか、演算子が上で記載したもの以外の何かの時、
rhs
は exprを返します。
lhs
も参照してください。
例:
(%i1) e: aa + bb = cc; (%o1) bb + aa = cc (%i2) lhs (e); (%o2) bb + aa (%i3) rhs (e); (%o3) cc (%i4) [rhs (aa < bb), rhs (aa <= bb), rhs (aa >= bb), rhs (aa > bb)]; (%o4) [bb, bb, bb, bb] (%i5) [rhs (aa = bb), rhs (aa # bb), rhs (equal (aa, bb)), rhs (notequal (aa, bb))]; (%o5) [bb, bb, bb, bb] (%i6) e1: '(foo(x) := 2*x); (%o6) foo(x) := 2 x (%i7) e2: '(bar(y) ::= 3*y); (%o7) bar(y) ::= 3 y (%i8) e3: '(x : y); (%o8) x : y (%i9) e4: '(x :: y); (%o9) x :: y (%i10) [rhs (e1), rhs (e2), rhs (e3), rhs (e4)]; (%o10) [2 x, 3 y, y, y] (%i11) infix ("]["); (%o11) ][ (%i12) rhs (aa ][ bb); (%o12) bb |
Categories: Expressions
デフォルト値: true
rootsconmode
は rootscontract
コマンドの振る舞いを決定します。
詳細は rootscontract
を参照してください。
Categories: Expressions · Simplification flags and variables
根の積を積の根に変換します。
例えば、
rootscontract (sqrt(x)*y^(3/2))
は sqrt(x*y^3)
となります。
radexpand
が true
かつ domain
が real
の時、
rootscontract
は abs
を sqrt
に変換します。
例えば rootscontract (abs(x)*sqrt(y))
は sqrt(x^2*y)
をもたらします。
以下のように rootscontract
に影響するオプション rootsconmode
があります:
問題 rootsconmodeの値 rootscontractを適用した値 x^(1/2)*y^(3/2) false (x*y^3)^(1/2) x^(1/2)*y^(1/4) false x^(1/2)*y^(1/4) x^(1/2)*y^(1/4) true (x*y^(1/2))^(1/2) x^(1/2)*y^(1/3) true x^(1/2)*y^(1/3) x^(1/2)*y^(1/4) all (x^2*y)^(1/4) x^(1/2)*y^(1/3) all (x^3*y^2)^(1/6) |
rootsconmode
が false
の時、
rootscontract
は分母が同じ有理数指数に関してだけ短縮します。
rootsconmode: true
の例のキーは、
単に、4は2で割り切れますが4は2で割り切れないということです。
rootsconmode: all
は指数の分母の最小公倍数を取るようになります。
rootscontract
は logcontract
と似た方法で
ratsimp
を使います。
例:
(%i1) rootsconmode: false$ (%i2) rootscontract (x^(1/2)*y^(3/2)); 3 (%o2) sqrt(x y ) (%i3) rootscontract (x^(1/2)*y^(1/4)); 1/4 (%o3) sqrt(x) y (%i4) rootsconmode: true$ (%i5) rootscontract (x^(1/2)*y^(1/4)); (%o5) sqrt(x sqrt(y)) (%i6) rootscontract (x^(1/2)*y^(1/3)); 1/3 (%o6) sqrt(x) y (%i7) rootsconmode: all$ (%i8) rootscontract (x^(1/2)*y^(1/4)); 2 1/4 (%o8) (x y) (%i9) rootscontract (x^(1/2)*y^(1/3)); 3 2 1/6 (%o9) (x y ) (%i10) rootsconmode: false$ (%i11) rootscontract (sqrt(sqrt(x) + sqrt(1 + x)) *sqrt(sqrt(1 + x) - sqrt(x))); (%o11) 1 (%i12) rootsconmode: true$ (%i13) rootscontract (sqrt(5+sqrt(5)) - 5^(1/4)*sqrt(1+sqrt(5))); (%o13) 0 |
Categories: Simplification functions
デフォルト値: 1.0e-7
rootsepsilon
は
realroots
関数が見つけた根に関する信頼区間を確立する許容誤差です。
Categories: Polynomials · Numerical methods
代数等式 exprを xについて解き、 xの解等式のリストを返します。
もし exprが等式でなければ、等式 expr = 0
を仮定します。
xは関数(例えば f(x)
)でも他のアトムでない式でも問題ありません。
(sumやproductは除きます。)
exprが変数を1つだけ含む場合 xは省略できます。
exprは有理式でもよく、三角関数や指数関数を含むこともできます。
以下の方法を使います:
Eを式、 Xを変数とします。
もし Eが Xに関して線形なら Xについて自明に解きます。
そうでない場合、もし Eが A*X^N + B
の形なら、
結果は (-B/A)^(1/N)
かける1の N
乗根です。
もし Eが Xについて線形でないなら、
Eの中の Xの指数の gcd(以下 Nとする)で指数を割り、
根にNを掛けます。
その後、結果に対して solve
を再びコールします。
もし Eが因数分解されるなら、 solve
を因子のそれぞれに対してコールします。
最後に solve
は2次方程式、3次方程式、4次方程式の解の公式を必要に応じて使います。
Eが解くべき変数のある関数(以下 F(X)
)の多項式の場合,
最初に F(X)
について解き(結果をCと呼びます)、
関数 Fの逆関数がわかっている場合、等式 F(X)=C
をXについて解きます。
もし breakup
が false
なら、
solve
は3次もしくは4次方程式の解を、
デフォルトの、いくつかの共通部分式から成る表現ではなく、
単一の式で表現します。
multiplicities
は solve
や realroots
,
allroots
が返す多数の独立の解のリストに設定されます。
solve
に影響するスイッチについては apropos (solve)
を試してください。
スイッチの目的がはっきりしない時は、
describe
で個々のスイッチ名を調べましょう。
solve ([eqn_1, ..., eqn_n], [x_1, ..., x_n])
は
linsolve
か algsys
をコールすることで,
同時(線形もしくは非線形)代数方程式系を解き、変数の解リストのリストを返します。
linsolve
の場合、このリストは解の単一リストを含みます。
引数に2つのリストを取ります。
最初のリストは解くべき等式を示し、2番目のリストは決定すべき未知数のリストです。
もし等式の変数の総数が等式の数に等しいなら、2番目の引数リストは省略できます。
programmode
が false
の時、
solve
は中間式 (%t
)ラベルを持つ解を表示し、ラベルのリストを返します。
globalsolve
が true
でかつ、問題が2つ以上の線形方程式を解くことである場合、
それぞれの解くべき変数は方程式の解の値にバインドされます。
例:
(%i1) solve (asin (cos (3*x))*(f(x) - 1), x); solve: using arc-trig functions to get a solution. Some solutions will be lost. %pi (%o1) [x = ---, f(x) = 1] 6 (%i2) ev (solve (5^f(x) = 125, f(x)), solveradcan); log(125) (%o2) [f(x) = --------] log(5) (%i3) [4*x^2 - y^2 = 12, x*y - x = 2]; 2 2 (%o3) [4 x - y = 12, x y - x = 2] (%i4) solve (%, [x, y]); (%o4) [[x = 2, y = 2], [x = .5202594388652008 %i - .1331240357358706, y = .07678378523787788 - 3.608003221870287 %i], [x = - .5202594388652008 %i - .1331240357358706, y = 3.608003221870287 %i + .07678378523787788], [x = - 1.733751846381093, y = - .1535675710019696]] (%i5) solve (1 + a*x + x^3, x); 3 sqrt(3) %i 1 sqrt(4 a + 27) 1 1/3 (%o5) [x = (- ---------- - -) (--------------- - -) 2 2 6 sqrt(3) 2 sqrt(3) %i 1 (---------- - -) a 2 2 - --------------------------, x = 3 sqrt(4 a + 27) 1 1/3 3 (--------------- - -) 6 sqrt(3) 2 3 sqrt(3) %i 1 sqrt(4 a + 27) 1 1/3 (---------- - -) (--------------- - -) 2 2 6 sqrt(3) 2 sqrt(3) %i 1 (- ---------- - -) a 2 2 - --------------------------, x = 3 sqrt(4 a + 27) 1 1/3 3 (--------------- - -) 6 sqrt(3) 2 3 sqrt(4 a + 27) 1 1/3 a (--------------- - -) - --------------------------] 6 sqrt(3) 2 3 sqrt(4 a + 27) 1 1/3 3 (--------------- - -) 6 sqrt(3) 2 (%i6) solve (x^3 - 1); sqrt(3) %i - 1 sqrt(3) %i + 1 (%o6) [x = --------------, x = - --------------, x = 1] 2 2 (%i7) solve (x^6 - 1); sqrt(3) %i + 1 sqrt(3) %i - 1 (%o7) [x = --------------, x = --------------, x = - 1, 2 2 sqrt(3) %i + 1 sqrt(3) %i - 1 x = - --------------, x = - --------------, x = 1] 2 2 (%i8) ev (x^6 - 1, %[1]); 6 (sqrt(3) %i + 1) (%o8) ----------------- - 1 64 (%i9) expand (%); (%o9) 0 (%i10) x^2 - 1; 2 (%o10) x - 1 (%i11) solve (%, x); (%o11) [x = - 1, x = 1] (%i12) ev (%th(2), %[1]); (%o12) 0 |
シンボル %r
が解の中で任意定数を示すのに使われます。
(%i1) solve([x+y=1,2*x+2*y=2],[x,y]); solve: dependent equations eliminated: (2) (%o1) [[x = 1 - %r1, y = %r1]] |
更に知るには algsys
と %rnum_list
を参照してください。
Categories: Algebraic equations
デフォルト値: true
solvedecomposes
が true
の時、
もし多項式を解くように頼まれたなら、
solve
は polydecomp
をコールします。
Categories: Algebraic equations
デフォルト値: false
solveexplicit
が true
の時、
solve
が陰解―すなわち、F
がある関数である形式F(x) = 0
の解―
を返すことを抑制します。
Categories: Algebraic equations
デフォルト値: true
solvefactors
が false
の時、
solve
は式を因数分解しようとしません。
false
設定は因数分解が不要ないくつかの場合に望まれるかもしれません。
Categories: Algebraic equations
デフォルト値: true
solvenullwarn
が true
の時、
もし空の等式リストか空の変数リストを引数にコールされたら
solve
は警告メッセージを表示します。
例えば solve ([], [])
は2つの警告メッセージを表示し、 []
を返します。
Categories: Algebraic equations
デフォルト値: false
solveradcan
が true
の時、
solve
は radcan
をコールします。
solve
は遅くなりますが、指数と対数を含むある問題が解けるようになります。
Categories: Algebraic equations
デフォルト値: true
solvetrigwarn
が true
の時、
solve
は、方程式を解くために逆三角関数を使い そのため解を失っていることを示す
メッセージを表示するかもしれません。
Categories: Algebraic equations
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21.1 Introduction to Differential Equations | ||
21.2 Functions and Variables for Differential Equations |
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この節は
Maximaで利用可能な、
一次と二次方程式のいくつかの特定のタイプの解析解を得るための関数を記述します。
微分方程式系の数値解を得るには
付加パッケージdynamics
を参照してください。
位相空間でのグラフィカルな表現に関しては
付加パッケージplotdf
を参照してください。
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二階微分方程式の境界値問題を解きます。
ここで: solutionは ode2
が見つけるような方程式の一般解です;
xval1は独立変数の最初の点の値を形式 x = x1
で指定し、
yval1はその点の従属変数の値を形式 y = y1
で与えます。
式 xval2と yval2は
対応する変数の二番目の点での値を同じ形式を使って与えます。
用法の例については ode2
を参照してください。
Categories: Differential equations
関数 desolve
はラプラス変換を使って線形常微分方程式系を解きます。
ここで eqn群は従属変数 x_1, ..., x_nに関する微分方程式です。
x_1, ..., x_nの独立変数―例えばx―への関数依存性は
変数や導関数の中で明示されなければいけません。
例えば、以下は2つの方程式を定義する正しい方法ではありません:
eqn_1: 'diff(f,x,2) = sin(x) + 'diff(g,x); eqn_2: 'diff(f,x) + x^2 - f = 2*'diff(g,x,2); |
正しい方法は以下の通りです:
eqn_1: 'diff(f(x),x,2) = sin(x) + 'diff(g(x),x); eqn_2: 'diff(f(x),x) + x^2 - f(x) = 2*'diff(g(x),x,2); |
関数 desolve
のコールは、
desolve([eqn_1, eqn_2], [f(x),g(x)]); |
です。
もし x=0
の初期条件が既知なら、
それらは atvalue
を使って desolve
コールの前に供給することができます。
(%i1) 'diff(f(x),x)='diff(g(x),x)+sin(x); d d (%o1) -- (f(x)) = -- (g(x)) + sin(x) dx dx (%i2) 'diff(g(x),x,2)='diff(f(x),x)-cos(x); 2 d d (%o2) --- (g(x)) = -- (f(x)) - cos(x) 2 dx dx (%i3) atvalue('diff(g(x),x),x=0,a); (%o3) a (%i4) atvalue(f(x),x=0,1); (%o4) 1 (%i5) desolve([%o1,%o2],[f(x),g(x)]); x (%o5) [f(x) = a %e - a + 1, g(x) = x cos(x) + a %e - a + g(0) - 1] (%i6) [%o1,%o2],%o5,diff; x x x x (%o6) [a %e = a %e , a %e - cos(x) = a %e - cos(x)] |
もし desolve
が解を得られないなら false
を返します。
Categories: Differential equations · Laplace transform
一階微分方程式の初期値問題を解きます。
ここで solutionは ode2
が見つけるような方程式の一般解であり、
xvalは独立変数の初期値を形式 x = x0
で与え、
yvalは従属変数の初期値を形式 y = y0
で与えます。
用法の例については ode2
を参照してください。
Categories: Differential equations
二階微分方程式の初期値を解きます。
ここで solutionは ode2
が見つけるような方程式の一般解のであり、
xvalは独立変数の初期値を形式 x = x0
で与え、
yvalは従属変数の初期値を形式 y = y0
で与え、
dvalは従属変数の独立変数に関する一階導関数の初期値を形式
diff(y,x) = dy0
で与えます。
(diff
はクォートの必要はありません。)
用法の例については ode2
を参照してください。
Categories: Differential equations
関数 ode2
は一階または二階常微分方程式 (ODE)を解きます。
3つの引数を取ります:
eqnで与えられるODE、従属変数 dvar、独立変数 ivar。
成功した時、従属変数に関する陽解または陰解を返します。
一階方程式の場合 %c
が積分定数を表し、
二階方程式の場合 %k1
と%k2
が定数を表します。
従属変数の独立変数への依存性は、
desolve
の場合のように明示の必要はありませんが、
独立変数はいつも三番目の引数として与えられなければいけません。
たとえどんな理由でも もし ode2
が解を得られなかったら、
おそらく、エラーメッセージを表示した後 false
を返します。
一階方程式用に実装された方法は、試される順番に、線形、分離、厳密―おそらく因子の積分を要求します―、斉次、ベルヌーイの等式、一般化斉次法、です。
解ける二階方程式のタイプは、定係数、厳密、定数係数に変換可能な非定数係数線形斉次、
オイラーまたは等次元方程式、パラメータ変動法で解ける方程式、
独立変数または従属変数を含まなくて、順に解かれる2つの一階線形方程式に換算できる方程式、
です。
ODEを解く間、いくつかの変数が純粋に参考目的で設定されます:
method
は使われた解法(例えば、 linear
)を示し、
intfactor
は任意の使われた積分因子を示し、
odeindex
はベルヌーイ法または一般化斉次法のインデックスを示し、
yp
はパラメータ変動手法の特殊解を示します。
初期値問題(IVP)を解くためには、
一階と二階方程式のためには関数 ic1
と ic2
が利用可能であり、
二階境界値問題(BVP)を解くためには bc2
を使うことができます。
例:
(%i1) x^2*'diff(y,x) + 3*y*x = sin(x)/x; 2 dy sin(x) (%o1) x -- + 3 x y = ------ dx x (%i2) ode2(%,y,x); %c - cos(x) (%o2) y = ----------- 3 x (%i3) ic1(%o2,x=%pi,y=0); cos(x) + 1 (%o3) y = - ---------- 3 x (%i4) 'diff(y,x,2) + y*'diff(y,x)^3 = 0; 2 d y dy 3 (%o4) --- + y (--) = 0 2 dx dx (%i5) ode2(%,y,x); 3 y + 6 %k1 y (%o5) ------------ = x + %k2 6 (%i6) ratsimp(ic2(%o5,x=0,y=0,'diff(y,x)=2)); 3 2 y - 3 y (%o6) - ---------- = x 6 (%i7) bc2(%o5,x=0,y=1,x=1,y=3); 3 y - 10 y 3 (%o7) --------- = x - - 6 2 |
Categories: Differential equations
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fft
パッケージは高速Fourier変換の(数式計算ではなく)数値計算に関する関数を含みます。
Categories: Fourier transform · Numerical methods · Share packages · Package fft
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形式 r %e^(%i t)
の複素値を形式 a + b %i
に変換します。
ここで、rは大きさで tは位相です。
rと tは、同じサイズの1次元配列です。
配列のサイズは2のべき乗である必要はありません。
関数から戻ると、入力配列の元の値は実部 a
と虚部 b
に置き換えられます。
出力は以下のように計算されます。
a = r cos(t) b = r sin(t) |
polartorect
は recttopolar
の逆関数です。
load(fft)
はこの関数をロードします。
fft
も参照してください。
Categories: Package fft · Complex variables
形式 a + b %i
の複素値を形式 r %e^(%i t)
に変換します。
ここで、aは実部で bは虚部です。
aと bは同じサイズの1次元配列です。
配列のサイズは2のべき乗である必要はありません。
関数から戻ると、入力配列の元の値は大きさ r
と偏角 t
に置き換えられます。
出力は以下のように計算されます。
r = sqrt(a^2 + b^2) t = atan2(b, a) |
計算された偏角は -%pi
から %pi
の範囲の中にあります。
recttopolar
は polartorect
の逆関数です。
load(fft)
はこの関数をロードします。
fft
も参照してください。
Categories: Package fft · Complex variables
複素逆高速Fourier変換を計算します。
yは変換されるデータを含むリストもしくは配列です。
要素の数は2のべき乗でなければいけません。
要素は、数リテラル(整数、有理数、浮動小数点、多倍長浮動小数点)、シンボル定数、
もしくは、 a
と b
が数リテラルもしくはシンボル定数である式
a + b*%i
でなければいけません。
inverse_fft
は yと同じタイプの新しいオブジェクトを返します。
yは変更されません。
結果はいつも浮動小数点か a
と b
が浮動小数点であるところの式
a + b*%i
として計算されます。
もし多倍長浮動小数点精度が必要なら、
inverse_fft
の完全互換品として代わりに関数
bf_inverse_fft
を使うことができます。
これは遅くなりますが、多倍長浮動小数点をサポートします。
逆離散Fourier変換は以下のように定義されます。
x
を逆変換の出力とします。
j
が0から n - 1
まで変わる中、
x[j] = sum(y[k] exp(-2 %i %pi j k / n), k, 0, n - 1) |
様々な符号、正規化変換があり得るので、 変換のこの定義は他の数学ソフトウエアが使うものと違うかもしれません。
load(fft)
はこの関数をロードします。
fft
(正変換), recttopolar
, polartorect
も参照してください。
例:
実数データ。
(%i1) load ("fft") $ (%i2) fpprintprec : 4 $ (%i3) L : [1, 2, 3, 4, -1, -2, -3, -4] $ (%i4) L1 : inverse_fft (L); (%o4) [0.0, 14.49 %i - .8284, 0.0, 2.485 %i + 4.828, 0.0, 4.828 - 2.485 %i, 0.0, - 14.49 %i - .8284] (%i5) L2 : fft (L1); (%o5) [1.0, 2.0 - 2.168L-19 %i, 3.0 - 7.525L-20 %i, 4.0 - 4.256L-19 %i, - 1.0, 2.168L-19 %i - 2.0, 7.525L-20 %i - 3.0, 4.256L-19 %i - 4.0] (%i6) lmax (abs (L2 - L)); (%o6) 3.545L-16 |
複素数データ。
(%i1) load ("fft") $ (%i2) fpprintprec : 4 $ (%i3) L : [1, 1 + %i, 1 - %i, -1, -1, 1 - %i, 1 + %i, 1] $ (%i4) L1 : inverse_fft (L); (%o4) [4.0, 2.711L-19 %i + 4.0, 2.0 %i - 2.0, - 2.828 %i - 2.828, 0.0, 5.421L-20 %i + 4.0, - 2.0 %i - 2.0, 2.828 %i + 2.828] (%i5) L2 : fft (L1); (%o5) [4.066E-20 %i + 1.0, 1.0 %i + 1.0, 1.0 - 1.0 %i, 1.55L-19 %i - 1.0, - 4.066E-20 %i - 1.0, 1.0 - 1.0 %i, 1.0 %i + 1.0, 1.0 - 7.368L-20 %i] (%i6) lmax (abs (L2 - L)); (%o6) 6.841L-17 |
Categories: Package fft
複素高速 Fourier変換を計算します。
xは変換されるデータを含むリストもしくは配列です。
要素の数は2のべき乗でなければいけません。
要素は、数リテラル(整数、有理数、浮動小数点、多倍長浮動小数点)、シンボル定数、
もしくは a
と b
が数リテラルもしくはシンボル定数である式
a + b*%i
でなければいけません。
fft
は xと同じタイプの新しいオブジェクトを返します。
xは変更されません。
結果はいつも浮動小数点か、 a
と b
が浮動小数点であるところの式
a + b*%i
として計算されます。
もし多倍長浮動小数点精度が必要なら、
fft
の完全互換品として代わりに関数
bf_fft
を使うことができます。
これは遅くなりますが、多倍長浮動小数点をサポートします。
また、もし入力が(虚数部を持たない)実数値だけで構成されているとわかっている場合、
real_fft
を使うことができます。これは潜在的には速くなります。
離散Fourier変換は以下のように定義されます。
y
を変換の出力とします。
k
が0から n - 1
まで変わる中、
y[k] = (1/n) sum(x[j] exp(+2 %i %pi j k / n), j, 0, n - 1) |
様々な符号、正規化変換があり得るので、 変換のこの定義は他の数学ソフトウエアが使うものと違うかもしれません。
データ xが実数の時、
実係数 a
と b
は以下のように計算することができます。
x[j] = sum(a[k]*cos(2*%pi*j*k/n)+b[k]*sin(2*%pi*j*k/n), k, 0, n/2) |
ここで、
a[0] = realpart (y[0]) b[0] = 0 |
そして k
が1からn/2 - 1まで変わる中、
a[k] = realpart (y[k] + y[n - k]) b[k] = imagpart (y[n - k] - y[k]) |
そして、
a[n/2] = realpart (y[n/2]) b[n/2] = 0 |
load(fft)
はこの関数をロードします。
inverse_fft
(逆変換), recttopolar
,
polartorect
も参照してください。
実数値入力のFFTに関しては real_fft
を、
多倍長浮動小数点の演算に関しては bf_real_fft
を参照してください。
例:
実数データ。
(%i1) load ("fft") $ (%i2) fpprintprec : 4 $ (%i3) L : [1, 2, 3, 4, -1, -2, -3, -4] $ (%i4) L1 : fft (L); (%o4) [0.0, - 1.811 %i - .1036, 0.0, .6036 - .3107 %i, 0.0, .3107 %i + .6036, 0.0, 1.811 %i - .1036] (%i5) L2 : inverse_fft (L1); (%o5) [1.0, 2.168L-19 %i + 2.0, 7.525L-20 %i + 3.0, 4.256L-19 %i + 4.0, - 1.0, - 2.168L-19 %i - 2.0, - 7.525L-20 %i - 3.0, - 4.256L-19 %i - 4.0] (%i6) lmax (abs (L2 - L)); (%o6) 3.545L-16 |
複素数データ。
(%i1) load ("fft") $ (%i2) fpprintprec : 4 $ (%i3) L : [1, 1 + %i, 1 - %i, -1, -1, 1 - %i, 1 + %i, 1] $ (%i4) L1 : fft (L); (%o4) [0.5, .3536 %i + .3536, - 0.25 %i - 0.25, 0.5 - 6.776L-21 %i, 0.0, - .3536 %i - .3536, 0.25 %i - 0.25, 0.5 - 3.388L-20 %i] (%i5) L2 : inverse_fft (L1); (%o5) [1.0 - 4.066E-20 %i, 1.0 %i + 1.0, 1.0 - 1.0 %i, - 1.008L-19 %i - 1.0, 4.066E-20 %i - 1.0, 1.0 - 1.0 %i, 1.0 %i + 1.0, 1.947L-20 %i + 1.0] (%i6) lmax (abs (L2 - L)); (%o6) 6.83L-17 |
サインとコサイン係数の計算。
(%i1) load ("fft") $ (%i2) fpprintprec : 4 $ (%i3) L : [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] $ (%i4) n : length (L) $ (%i5) x : make_array (any, n) $ (%i6) fillarray (x, L) $ (%i7) y : fft (x) $ (%i8) a : make_array (any, n/2 + 1) $ (%i9) b : make_array (any, n/2 + 1) $ (%i10) a[0] : realpart (y[0]) $ (%i11) b[0] : 0 $ (%i12) for k : 1 thru n/2 - 1 do (a[k] : realpart (y[k] + y[n - k]), b[k] : imagpart (y[n - k] - y[k])); (%o12) done (%i13) a[n/2] : y[n/2] $ (%i14) b[n/2] : 0 $ (%i15) listarray (a); (%o15) [4.5, - 1.0, - 1.0, - 1.0, - 0.5] (%i16) listarray (b); (%o16) [0, - 2.414, - 1.0, - .4142, 0] (%i17) f(j) := sum (a[k]*cos(2*%pi*j*k/n) + b[k]*sin(2*%pi*j*k/n), k, 0, n/2) $ (%i18) makelist (float (f (j)), j, 0, n - 1); (%o18) [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0] |
Categories: Package fft
実数値列 xの高速 Fourier変換を計算します。
これは、先頭の N/2+1
個の結果だけを返すことを除いて、
fft(x)
を実行することと等価です。
ここで N
は xの長さです。
N
は2のべきでなければいけません。
xが実数値だけを含むことをチェックしません。
実数列の Fourier変換の対称性は複雑さを減らします。
特に real_fft
の出力の最初と最後は純粋に実数です。
より大きな数列では real_fft
は fft
より速く計算できるかもしれません。
出力長が短いので、通常の inverse_fft
を直接使えません。
逆をへいさんするには inverse_real_fft
を使ってください。
yのFourier逆変換を計算します。
yの長さは N/2+1
でなければいけません。
ここで N
は2のべきです。
入力 x(原文まま)は real_fft
の出力と一致すると期待されます。
入力が正しい形式か(最初と最後の要素が純粋に実数であること)を確認するようなチェックはしません。
Categories: Package fft
複素高速 Fourier逆変換を計算します。
これは inverse_fft
の多倍長浮動小数点版で、
入力を多倍長浮動小数点に変換して、多倍長浮動小数点の結果を返します。
複素高速 Fourier順変換を計算します。
これは fft
の多倍長浮動小数点版で、
入力を多倍長浮動小数点に変換して、多倍長浮動小数点の結果を返します。
多倍長浮動小数点の結果を返す実数値入力の高速 Fourier順変換を計算します。
これは real_fft
の多倍長浮動小数点版です。
Categories: Package fft
実数値の多倍長浮動小数点の出力で高速Fourier逆変換を計算します。
これは inverse_real_fft
の多倍長浮動小数点版です。
Categories: Package fft
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Horner規則に従って、もし指定されないなら xを主変数として使い、
exprの再配列された表現を返します。
x
は exprの標準有理式形の主変数が使われる場合には省略できます。
もし expr
が数値的に評価されるものなら、
horner
は時々、安定性が改善されます。
また、もし Maximaが Fortranで走らせるプログラムを生成するのに使われるなら、
役に立ちます。
stringout
も参照してください。
(%i1) expr: 1e-155*x^2 - 5.5*x + 5.2e155; 2 (%o1) 1.e-155 x - 5.5 x + 5.2e+155 (%i2) expr2: horner (%, x), keepfloat: true; (%o2) 1.0 ((1.e-155 x - 5.5) x + 5.2e+155) (%i3) ev (expr, x=1e155); Maxima encountered a Lisp error: arithmetic error FLOATING-POINT-OVERFLOW signalled Automatically continuing. To enable the Lisp debugger set *debugger-hook* to nil. (%i4) ev (expr2, x=1e155); (%o4) 7.00000000000001e+154 |
Categories: Numerical methods
式 exprもしくは関数 fの根を閉区間
[a, b]上で見つけます。
式 exprは等式でも問題ありません。
その場合、 find_root
は
lhs(expr) - rhs(expr)
の根を探します。
Maximaが exprもしくは fを [a, b]上で評価できて
exprもしくは fは連続という仮定の下、
find_root
が根を見つけるか、あるいはもし複数の根があるなら根の1つを見つけることが保証されます。
find_root
は始め、2分木探索を適用します。
もし対象の関数が十分滑らかなら find_root
は代わりに線形内挿を適用します。
f_find_root
は find_root
の多倍長浮動小数点版です。
関数は多倍長浮動小数点数値を使って計算され、多倍長浮動小数点の結果が返されます。
他の点では bf_find_root
は find_root
と同一であり、以下の記述は
bf_find_root
に同様に適用されます。
find_root
の精度は abserr
と relerr
に支配されます。
それらは fine_root
へのオプションのキーワード引数です。
これらのキーワード引数は形式 key=val
を取ります。
キーワード引数は
abserr
根での関数値の望まれる絶対エラー。デフォルトは find_root_abs
です。
relerr
根の望まれる相対エラー。デフォルトは find_root_rel
です。
懸案の関数が abserr
以下の何かに評価されるか、
近似値 x_0, x_1の差が
relerr * max(abs(x_0), abs(x_1))
以下になるなら
find_root
は停止します。
find_root_abs
と find_root_rel
のデフォルト値はともに零です。
find_root
は探索区間の端で対象の関数が異なる符号を持つことを期待します。
関数の両方の終端での評価値が同じ符号を持つ時、
find_root
の振る舞いは find_root_error
に支配されます。
find_root_error
が true
の時、
find_root
はエラーメッセージを出力します。
そうでないなら find_root
は find_root_error
の値を返します。
find_root_error
のデフォルト値は true
です。
もし fが探索アルゴリズムの中のどのステップでも数以外の何かに評価されるなら、
find_root
は部分的に評価された find_root
式を返します。
aと bの順序は無視されます; 根が探索される区間は [min(a, b), max(a, b)]です。
例:
(%i1) f(x) := sin(x) - x/2; x (%o1) f(x) := sin(x) - - 2 (%i2) find_root (sin(x) - x/2, x, 0.1, %pi); (%o2) 1.895494267033981 (%i3) find_root (sin(x) = x/2, x, 0.1, %pi); (%o3) 1.895494267033981 (%i4) find_root (f(x), x, 0.1, %pi); (%o4) 1.895494267033981 (%i5) find_root (f, 0.1, %pi); (%o5) 1.895494267033981 (%i6) find_root (exp(x) = y, x, 0, 100); x (%o6) find_root(%e = y, x, 0.0, 100.0) (%i7) find_root (exp(x) = y, x, 0, 100), y = 10; (%o7) 2.302585092994046 (%i8) log (10.0); (%o8) 2.302585092994046 (%i9) fpprec:32; (%o9) 32 (%i10) bf_find_root (exp(x) = y, x, 0, 100), y = 10; (%o10) 2.3025850929940456840179914546844b0 (%i11) log(10b0); (%o11) 2.3025850929940456840179914546844b0 |
Categories: Algebraic equations · Numerical methods
exprを xの1変数関数と考えて、
Newton法による expr = 0
の近似解を返します。
探索は x = x_0
で始まり、
(xの現在値で評価された exprを使った)
abs(expr) < eps
が成り立つまで続きます。
終了テスト abs(expr) < eps
が
true
か false
に評価される限り、
newton
は未定義変数が exprの中に現れることを許します。
このように exprは数に評価される必要はありません。
load(newton1)
はこの関数をロードします。
realroots
, allroots
, find_root
,
mnewton
も参照してください。
例:
(%i1) load ("newton1"); (%o1) /maxima/share/numeric/newton1.mac (%i2) newton (cos (u), u, 1, 1/100); (%o2) 1.570675277161251 (%i3) ev (cos (u), u = %); (%o3) 1.2104963335033529e-4 (%i4) assume (a > 0); (%o4) [a > 0] (%i5) newton (x^2 - a^2, x, a/2, a^2/100); (%o5) 1.00030487804878 a (%i6) ev (x^2 - a^2, x = %); 2 (%o6) 6.098490481853958e-4 a |
Categories: Algebraic equations · Numerical methods
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このセクションで関数が解く常微分方程式(ODE)は以下の形でなければいけません。
dy -- = F(x,y) dx |
つまり一階ODEです。 n階の高階微分方程式は n個の一階微分方程式系で書かなくてはいけません。 例えば、二階ODEは以下の2つの方程式系で書かれなくてはいけません。
dx dy -- = G(x,y,t) -- = F(x,y,t) dt dt |
関数の一番目の引数はODEの右辺の式のリストです。 それらの式が導関数を表す変数は二番目のリストに与えます。 上の例の場合、それらの変数はxと yです。 上の例では tに該当する独立変数は別のオプションの中に与えます。 もし与えられた式がその独立変数に依存しないなら系は自律的と呼ばれます。
Categories: Differential equations · Numerical methods · Plotting
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関数plotdf
は、 一階常微分方程式(ODE)や2つの自律 一階
ODE系の方向場(勾配場とも呼ばれる)のプロットを生成します。
たとえコンソールのMaximaセッションから走らせても、plotdfは Xmaximaを必要とします。 XmaximaのTkスクリプトがプロットを生成するためです。 Xmaximaがインストールされていないなら、plotdfは動きません。
dydx, dxdt, dydtは xと yに依存する式です。
dvdu, dudt, dvdtは uと vに依存する式です。
それら 2つの変数に加えて、
parameters
オプションで与えられる数値を持つか
(オプション構文法は以下に与えられます)、
slidersオプションで指定される許される値の範囲のパラメータ一式にも、
式は依存するかもしれません。
コマンド内やメニューで選択して、いくつかの他のオプションを与えることができます。
プロット上でクリックしたり、オプション
trajectory_at
を使って積分曲線を得ることができます。
direction
オプションを使って積分の方向を制御できます。
オプションは、 forward, backward,
bothのいずれかの値を取り得ます。
積分ステップの数はnsteps
で与えます。
それぞれの積分ステップで時間増分は、プロットウィンドウのサイズより十分小さい置き換えを生成するように自動的に調整されます。
使われる数値法は可変時間ステップの4次の適応 Runge-Kutta法です。
プロットウィンドウメニュー:
プロットウィンドウのメニューバーは以下の7つのアイコンを持ちます:
X。プロットウィンドウを閉じるのに使えます。
レンチとドライバ。使用中のODEと様々な設定を表示する欄を持つ設定メニューを開きます。 欄 Trajectory atに座標の組を入力して enterキーを押すと、既に表示されたものに加えて新しい積分曲線を表示します。
円に続く2つの矢印。設定メニューで定義された新しい設定で方向場を再プロットし、以前にプロットされた最後の積分曲線だけを再プロットします。
矢印付きハードディスクドライブ。アイコンをクリックした時現れるボックス欄で指定したファイルにプロットのコピーをポストスクリプト形式で保存するのに使います。
プラス記号付き拡大鏡。プロットをズームします。
マイナス記号付き拡大鏡。プロットをズームアウトします。 マウスの右ボタンを押したままマウスを動かすことでプロットを置き換えることができます。
プロットアイコン。最後にプロットされた積分曲線の2つの変数の時間プロットを含む別のウィンドウを開きます。
プロットオプション:
オプションを plotdf
自身に与えることもできます。
それぞれは複数の要素のリストです。
それぞれのオプションの最初の要素はオプション名で、残りはオプションに割り当てられる値です。
plotdf
が認識するオプションは以下の通りです:
tstep
のステップ回数を定義します。
デフォルト値は 100です。
forward
―これは増分 tstep
で独立変数を nsteps
回増やします―
backward
―これは独立変数を減らします―
または both
―これは
nsteps
回前進、 nsteps
回後進で拡げた積分曲線に導きます―
キーワード right
と left
を、
forward
と backward
の別称として使うことができます。
デフォルト値は both
です。
versus_t
が 0と異なる任意の値を与えられたら、
二番目のプロットウィンドウが表示されます。
二番目のプロットウィンドウはメインプロットウィンドウのメニューに似た別のメニューを含みます。
デフォルト値は 0です。
name=value
の列を持つ文字列で与えなければいけません。
name=min:max
の列を持つ文字列で与えなければいけません。
例:
(%i1) plotdf(exp(-x)+y,[trajectory_at,2,-0.1])$ |
(%i1) plotdf(x-y^2,[xfun,"sqrt(x);-sqrt(x)"], [trajectory_at,-1,3], [direction,forward], [y,-5,5], [x,-4,16])$ |
グラフは関数 y = sqrt(x)も表示します。
(%i1) plotdf([v,-k*z/m], [z,v], [parameters,"m=2,k=2"], [sliders,"m=1:5"], [trajectory_at,6,0])$ |
(%i1) plotdf([y,-(k*x + c*y + b*x^3)/m], [parameters,"k=-1,m=1.0,c=0,b=1"], [sliders,"k=-2:2,m=-1:1"],[tstep,0.1])$ |
(%i1) plotdf([w,-g*sin(a)/l - b*w/m/l], [a,w], [parameters,"g=9.8,l=0.5,m=0.3,b=0.05"], [trajectory_at,1.05,-9],[tstep,0.01], [a,-10,2], [w,-14,14], [direction,forward], [nsteps,300], [sliders,"m=0.1:1"], [versus_t,1])$ |
Categories: Differential equations · Plotting · Numerical methods
expの等電位曲線をプロットします。 expは二変数に依存する式です。 曲線は直交切線を定義する微分方程式を与えられた式の勾配から得られる自律系の解に積分することで得られます。 プロットは勾配系の積分曲線(オプションfieldlines)を見せることもできます。
このプログラムも、たとえコンソールのMaximaセッションから走らせても、 Xmaximaを必要とします。 XmaximaのTkスクリプトがプロットを生成するためです。 デフォルトでは、ユーザーがある点をクリックする(か設定メニューかtrajectory_atオプションで座標を与える)まで、プロット領域は空です。
plotdfがほとんどのオプションはploteqでも使うことができ、 プロットインターフェースはplotdfで記述したものと同じです。
例:
(%i1) V: 900/((x+1)^2+y^2)^(1/2)-900/((x-1)^2+y^2)^(1/2)$ (%i2) ploteq(V,[x,-2,2],[y,-2,2],[fieldlines,"blue"])$ |
ある点をクリックすると、その点(赤)と直交切線(青)を通る等電位曲線をプロットします。
Categories: Differential equations · Plotting · Numerical methods
4次の Runge-Kutta法を使って、 最初の形式は一階常微分方程式一つを数値的に解き、二番目の形式はそれら m個の方程式系を解きます。 varは従属変数を表します。 ODEは独立変数と従属変数にだけ依存する式でなければいけません。 そして、独立変数に関する従属変数の導関数を定義します。
独立変数は domain
で指定されます。
それは 4つの要素のリストでなければいけません。
例えば:
[t, 0, 10, 0.1] |
リストの最初の要素は独立変数を特定し、二番目と三番目の要素はその変数の初期値と最終値であり、 最後の要素はその区間内で使用されるべき増加分を設定します。
もし mこの方程式が解かれようとしているなら、
m個の従属変数 v1, v2, ..., vmが存在しなければいけません。
それらの変数の初期値は init1, init2, ..., initmとなります。
以前の場合と同様、 domain
で定義されたただ 1つの独立変数が残っています。
ODE1, ..., ODEmは独立変数に関する従属変数それぞれの導関数を定義する式です。
それらの式に現れるかもしれない変数は独立変数と任意の従属変数だけです。
従属変数と厳密に同じ順序でリストの中に導関数
ODE1, ..., ODEmを与えることが重要です;
例えば、リストの三番目の要素は三番目の従属変数の導関数と解釈されます。
プログラムは 方程式を独立変数の初期値から最終値まで一定の増加分を使って積分しようとします。 もしあるステップで従属変数の1つが大きすぎる絶対値を取ったら、積分はその点で中断されます。 結果は、なされた繰り返しの回数と同じ数の要素を持つリストです。 結果リストの中のそれぞれの要素は、それ自身 m+1個の要素を持つもう一つのリストです: 独立変数の値にその点に対応する従属変数の値が続きます。
以下の微分方程式を数値的に解く。
dx/dt = t - x^2 |
初期値は x(t=0) = 1で、tの区間は0から8まで、tの増分は0.1。 コマンドは:
(%i1) results: rk(t-x^2,x,1,[t,0,8,0.1])$ (%i2) plot2d ([discrete, results])$ |
結果はリスト results
に保存され、プロットは、水平軸に t、垂直軸に xで得られた解を表示します。
以下の系を数値的に解く。
dx/dt = 4-x^2-4*y^2 dy/dt = y^2-x^2+1 |
tは0から4の間、t=0でxが-1.25、yが0.75という条件:
(%i1) sol: rk([4-x^2-4*y^2,y^2-x^2+1],[x,y],[-1.25,0.75],[t,0,4,0.02])$ (%i2) plot2d ([discrete,makelist([p[1],p[3]],p,sol)], [xlabel,"t"],[ylabel,"y"])$ |
プロットは tの関数として変数 yを表示します。
Categories: Differential equations · Numerical methods
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23.1 Introduction to Matrices and Linear Algebra | ||
23.2 Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra |
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23.1.1 Dot | ||
23.1.2 Vectors | ||
23.1.3 eigen |
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演算子 .
は非可換乗算とスカラー積を表します。
オペランドが1列行列か1行行列の a
と b
の時、
式 a.b
は sum (a[i]*b[i], i, 1, length(a))
と同値です。
もし a
と b
が複素数でないならこれはスカラー積であり、
a
と b
の内積すなわちドット積がコールされます。
a
と b
が複素数の時、スカラー積は
conjugate(a).b
として定義されます;
eigen
パッケージの innerproduct
は複素スカラー積を提供します。
オペランドがもっと一般的な行列の時、積は a
と b
の行列積です。
b
の行数は a
の列数と等しくなければいけなく、
結果は a
の行数に等しい行数と b
の列数に等しい列数を持ちます。
.
を算術演算子として浮動小数点数の小数点と区別するために
どちらかの側にスペースを残す必要があるかもしれません。
例えば 5.e3
は 5000.0
ですが、
5 . e3
は 5
掛ける e3
です。
.
を含む式の整理を支配するいくつかのフラグがあります。
すなわち dot0nscsimp
, dot0simp
, dot1simp
, dotassoc
,
dotconstrules
, dotdistrib
, dotexptsimp
, dotident
,
dotscrules
。
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vect
はベクトル解析のための関数のパッケージです。
load ("vect")
でこのパッケージをロードし、
demo ("vect")
でデモンストレーションを表示します。
ベクトル解析パッケージは グラディエント、ダイバージェンス、カール、ラプラシアン演算子と一緒に ドット積やクロス積を含むシンボリックな式を結合したり整理したりすることができます。 これらの演算子の和や積上の分配は、 任意の特定の直交座標系の成分への展開を含む様々な他の展開と同様に、 いくつかのフラグで決定されます。 場のスカラーポテンシャルやベクトルポテンシャルを演繹するための関数もあります。
vect
パッケージは以下の関数を含みます:
vectorsimp
, scalefactors
,
express
, potential
, vectorpotential
.
デフォルトでは vect
パッケージはドット演算子 .
を可換演算子とは宣言しません。
可換ドット演算子 .
を得るにはコマンド
declare(".", commutative)
を実行しなければいけません。
Categories: Vectors · Share packages · Package vect
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パッケージ eigen
は固有値や固有ベクトルのシンボリックな計算に充てられた
いくつかの関数を含みます。
もし eigenvalues
か eigenvectors
のどちらかが呼び出されたら、
Maximaはパッケージを自動的にロードします。
パッケージは load ("eigen")
として明示的にロードすることもできます。
demo ("eigen")
でこのパッケージの能力のデモンストレーションを表示します。
batch ("eigen")
は一連の計算の間で
ユーザープロンプトなしに同じデモンストレーションを実行します。
eigen
パッケージの関数は
innerproduct
, unitvector
, columnvector
,
gramschmidt
, eigenvalues
, eigenvectors
, uniteigenvectors
, similaritytransform
です。
Categories: Vectors · Matrices · Share packages · Package eigen
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1つか複数のリスト(または行列)で与えられる列を行列 Mに追加します。
Categories: Matrices
1つか複数のリスト(または行列)で与えられる行を行列 Mに追加します。
Categories: Matrices
行列 Mの余因子行列を返します。 余因子行列は Mの余因子の行列の転置です。
Categories: Matrices
線形方程式系 eqn_1, …, eqn_mの変数 x_1, …, x_nに関する拡大係数行列を返します。 これは、 それぞれの方程式の定数項 (x_1, …, x_nに依存しないそれらの項) に関して隣接した列を持つ係数行列です。
(%i1) m: [2*x - (a - 1)*y = 5*b, c + b*y + a*x = 0]$ (%i2) augcoefmatrix (m, [x, y]); [ 2 1 - a - 5 b ] (%o2) [ ] [ a b c ] |
Categories: Linear equations · Matrices
要素 a[i,j] = 1/(x_i+y_i)を持つ、
n
掛ける mの Cauchy行列を返します。
cauchy_matrix
の第二引数はオプションです。
この場合、 Cauchy行列の要素は a[i,j] = 1/(x_i+x_j)です。
注意: 文献によると Cauchy行列は2つの形式で定義されたものが見られます。 2つ目の定義は a[i,j] = 1/(x_i-y_i)です。
例:
(%i1) cauchy_matrix([x1,x2],[y1,y2]); [ 1 1 ] [ ------- ------- ] [ y1 + x1 y2 + x1 ] (%o1) [ ] [ 1 1 ] [ ------- ------- ] [ y1 + x2 y2 + x2 ] (%i2) cauchy_matrix([x1,x2]); [ 1 1 ] [ ---- ------- ] [ 2 x1 x2 + x1 ] (%o2) [ ] [ 1 1 ] [ ------- ---- ] [ x2 + x1 2 x2 ] |
Categories: Matrices
行列 Mの変数 xに関する特性多項式を返します。
すなわち
determinant (M - diagmatrix (length (M), x))
です。
(%i1) a: matrix ([3, 1], [2, 4]); [ 3 1 ] (%o1) [ ] [ 2 4 ] (%i2) expand (charpoly (a, lambda)); 2 (%o2) lambda - 7 lambda + 10 (%i3) (programmode: true, solve (%)); (%o3) [lambda = 5, lambda = 2] (%i4) matrix ([x1], [x2]); [ x1 ] (%o4) [ ] [ x2 ] (%i5) ev (a . % - lambda*%, %th(2)[1]); [ x2 - 2 x1 ] (%o5) [ ] [ 2 x1 - x2 ] (%i6) %[1, 1] = 0; (%o6) x2 - 2 x1 = 0 (%i7) x2^2 + x1^2 = 1; 2 2 (%o7) x2 + x1 = 1 (%i8) solve ([%th(2), %], [x1, x2]); 1 2 (%o8) [[x1 = - -------, x2 = - -------], sqrt(5) sqrt(5) 1 2 [x1 = -------, x2 = -------]] sqrt(5) sqrt(5) |
Categories: Matrices
線形方程式系 eqn_1, …, eqn_mの変数 x_1, …, x_nに関する係数行列を返します。
(%i1) coefmatrix([2*x-(a-1)*y+5*b = 0, b*y+a*x = 3], [x,y]); [ 2 1 - a ] (%o1) [ ] [ a b ] |
Categories: Linear equations · Matrices
行列 Mの i番目の列を返します。 戻り値は行列です。
Categories: Matrices
リスト Lの要素を含む1列 length (L)
行の行列を返します。
covect
は columnvector
と同義です。
load ("eigen")
でこの関数をロードします。
もしこのパッケージの関数の出力の一部を行列計算で使いたいなら、これが役に立ちます。
例:
(%i1) load ("eigen")$ Warning - you are redefining the Macsyma function eigenvalues Warning - you are redefining the Macsyma function eigenvectors (%i2) columnvector ([aa, bb, cc, dd]); [ aa ] [ ] [ bb ] (%o2) [ ] [ cc ] [ ] [ dd ] |
Categories: Matrices
行列 Mのコピーを返します。 これは Mを要素毎にコピーすること以外では、コピーを作る唯一の方法です。
m2: m1
のように1つの行列のもう1つへの割り当ては
m1
をコピーしないことに注意してください。
割り当て m2 [i,j]: x
または setelmx (x, i, j, m2
は
m1 [i,j]
も変更します。
copymatrix
を使ってコピーを生成し、割り当てを使うことは
別個の変更されたコピーを生成します。
Categories: Matrices
Mの行列式をガウスの消去法と似た方法で計算します。
結果の形式はスイッチ ratmx
の設定に依ります。
スイッチ ratmx
と sparse
がともに true
の時コールされる、
粗な行列式を計算するための特殊なルーチンがあります。
Categories: Matrices
デフォルト値: false
detout
が true
の時、
逆行列が計算される行列の行列式が逆行列から因子として外に出されます。
このスイッチが効果を持つには
doallmxops
と doscmxops
は false
でなければいけません。
(それらの記述を参照してください。)
代わりにこの2つを正しく設定する ev
にこのスイッチを与えるという方法もあります。
例:
(%i1) m: matrix ([a, b], [c, d]); [ a b ] (%o1) [ ] [ c d ] (%i2) detout: true$ (%i3) doallmxops: false$ (%i4) doscmxops: false$ (%i5) invert (m); [ d - b ] [ ] [ - c a ] (%o5) ------------ a d - b c |
Categories: Matrices · Evaluation flags
対角要素すべてが xに等しくて、
サイズが n掛ける nの対角線行列を返します。
diagmatrix (n, 1)
は
(ident (n)
と同じように)単位行列を返します。
nは整数に評価されなければいけなく、そうでないなら
diagmatrix
はエラーメッセージを出力します。
xは別の行列を含む、任意の種類の式を取り得ます もし xが行列ならそれはコピーされません; 対角要素すべては同じインスタンス xを参照します。
Categories: Matrices
デフォルト値: true
doallmxops
が true
の時
行列に関係する演算すべてが実行されます。
false
の時、個々の
dot
スイッチの設定がどの演算を実行するか決めます。
Categories: Matrices
デフォルト値: true
domxexpt
が true
の時、
行列の指数関数 exp (M)
―ただしMは行列―
は、要素 [i,j]
が exp (m[i,j])
に等しい行列として解釈されます。
そうでないなら exp (M)
は exp (ev(M))
に評価されます。
domxexpt
は形式 base^power
の式すべてに影響します。
ここで、 baseはスカラーまたは定数と仮定された式、
powerはリストまたは行列です。
例:
(%i1) m: matrix ([1, %i], [a+b, %pi]); [ 1 %i ] (%o1) [ ] [ b + a %pi ] (%i2) domxexpt: false$ (%i3) (1 - c)^m; [ 1 %i ] [ ] [ b + a %pi ] (%o3) (1 - c) (%i4) domxexpt: true$ (%i5) (1 - c)^m; [ %i ] [ 1 - c (1 - c) ] (%o5) [ ] [ b + a %pi ] [ (1 - c) (1 - c) ] |
Categories: Matrices
デフォルト値: true
domxmxops
が true
の時、行列-行列演算、行列-リスト演算すべてが実行されます
(しかし、スカラー-行列演算は実行されません);
もしこのスイッチが false
なら演算は実行されません。
Categories: Matrices
デフォルト値: false
domxnctimes
が true
の時、行列の非可換積が実行されます。
Categories: Matrices
デフォルト値: []
ある変数に関する因数分解が起こらないよう、
dontfactor
をその変数のリストに設定することができます。
(リストは初期には空です。)
標準有理式(CRE)形で仮定される変数順序に従って
dontfactor
リスト上のそれらよりも重要でない変数に関しても
因数分解は行われなくなります。
Categories: Expressions
デフォルト値: false
doscmxops
が true
の時、スカラー-行列演算が実行されます。
Categories: Matrices
デフォルト値: false
doscmxplus
が true
の時、スカラー-行列演算は行列の結果をもたらします。
このスイッチは doallmxops
の下に包括されません。
Categories: Matrices
デフォルト値: true
dot0nscsimp
が true
の時、
ゼロと非スカラー項の非可換積は可換積に整理されます。
Categories: Simplification flags and variables
デフォルト値: true
dot0simp
が true
の時、
ゼロとスカラー項の非可換積は可換積に整理されます。
Categories: Simplification flags and variables
デフォルト値: true
dot1simp
が true
の時、
1ともう1つの項の非可換積は可換積に整理されます。
Categories: Simplification flags and variables
デフォルト値: true
dotassoc
が true
の時、式 (A.B).C
は
A.(B.C)
に整理されます。
Categories: Simplification flags and variables
デフォルト値: true
dotconstrules
が true
の時、
定数ともう1つの項の非可換積は可換積に整理されます。
このフラグをオンにすることは事実上、
dot1simp
はもちろん dot0simp
, dot0nscsimp
もオンにします。
Categories: Simplification flags and variables
デフォルト値: false
dotdistrib
が true
の時、
式 A.(B + C)
は A.B + A.C
に整理されます。
Categories: Simplification flags and variables
デフォルト値: true
dotexptsimp
が true
の時、
式 A.A
は A^^2
に整理されます。
Categories: Simplification flags and variables
デフォルト値: 1
dotident
は X^^0
が返す値です。
Categories: Simplification flags and variables
デフォルト値: false
dotscrules
が true
の時、
式 A.SC
または SC.A
は SC*A
に整理され、
A.(SC*B)
は SC*(A.B)
に整理されます。
Categories: Simplification flags and variables
ガウスの消去法で生成される行列 Mの階段形を返します。 階段形は Mから初等的な行演算によって計算されます。 それぞれの行の最初の非ゼロ要素が1で、 その要素の下の列要素がすべてゼロであるような行列です。
triangularize
もガウスの消去法を実行しますが、
それぞれの行の先頭の非ゼロ要素を規格化しません。
lu_factor
と cholesky
は三角行列をもたらす他の関数です。
(%i1) M: matrix ([3, 7, aa, bb], [-1, 8, 5, 2], [9, 2, 11, 4]); [ 3 7 aa bb ] [ ] (%o1) [ - 1 8 5 2 ] [ ] [ 9 2 11 4 ] (%i2) echelon (M); [ 1 - 8 - 5 - 2 ] [ ] [ 28 11 ] [ 0 1 -- -- ] (%o2) [ 37 37 ] [ ] [ 37 bb - 119 ] [ 0 0 1 ----------- ] [ 37 aa - 313 ] |
Categories: Linear equations · Matrices
行列 Mの固有値を含む2つのリストのリストを返します。 戻り値の最初の部分リストは行列の固有値のリストで、 二番目の部分リストは固有値の重複度のリストです。二つのリスト乃要素は順に対応しています。
eivals
は eigenvalues
と同義です。
eigenvalues
は行列の特性多項式の根を見つけるために、関数
solve
をコールします。
時々、solve
は多項式の根を見つけられないかもしれません;
その場合、このパッケージの
(innerproduct
, unitvector
, columnvector
,
gramschmidt
を除いた)いくつかの他の関数はうまく動かないでしょう。
時々、 solve
は多項式の根の部分集合のみを見つけるかもしれません。
多項式の因数分解が5次以上の多項式を含む時これが起こりえます。
そんな場合、警告メッセージが表示され、見つかった根と対応する重複度を返します。
いくつかの場合、 solve
が見つける固有値は複雑な式かもしれません。
(solve
が実数とわかっている固有値について
見てもすぐにはわからない実数式を返す時、これが起こることがあります。)
他のいくつかの関数を使って固有値を整理することが可能なことがあります。
パッケージeigen.mac
は、
eigenvalues
や eigenvectors
が参照された時、
自動的にロードされます。
もし eigen.mac
がまだロードされていないなら、
load ("eigen")
はそれをロードします。
ロードした後はパッケージの中の関数と変数すべてが利用可能です。
Categories: Package eigen
行列 Mの固有ベクトルを計算します。 戻り値は2つの要素のリストです。 一番目のものは Mの固有値のリストと固有値の重複度のリストです。 二番目のものは固有ベクトルのリストのリストです。 固有値それぞれに対して固有ベクトルのリストが1つあります。 それぞれのリストには固有ベクトルが1つの時も複数の時もあります。
eivects
は eigenvectors
と同義です。
パッケージ eigen.mac
は、
eigenvalues
や eigenvectors
が参照された時、
自動的にロードされます。
もし eigen.mac
がまだロードされていないなら、
load ("eigen")
はそれをロードします。
ロードした後はパッケージの中の関数と変数すべてが利用可能です。
eigenvectors
は固有値を得るために内部的に eigenvalues
を呼び出しことに注意してください。
だから、 eigenvalues
がすべての固有値の部分集合を返す時、
eigenvectors
は eigenvalues
と同様の警告を表示して、
すべての固有ベクトルの対応する部分集合を返します。
この関数に影響するフラグは以下の通りです:
nondiagonalizable
は、
eigenvectors
が戻った後、行列が対角化不可能か可能かに依って
true
か false
に設定されます。
hermitianmatrix
が true
の時、
エルミート行列の縮退した固有ベクトルが
グラム-シュミットアルゴリズムを使って直交化されるようにします。
knowneigvals
が true
の時、
eigen
パッケージは、
行列の固有値がユーザーに知られていて、グローバル名
listeigvals
の下に記憶されていることを仮定するようにします。
listeigvals
は出力 eigenvalues
に似たリストに設定しなければいけません。
ここで、関数 algsys
が固有ベクトルについて解くために使われます。
もし固有値がごちゃごちゃしているなら、
algsys
は時々、解を見つけられないかもしれません。
いくつかの場合、最初に
eigenvalues
コマンドを使って固有値を見つけ、
それらをもっと簡潔な何かに換算するために他の関数を使うことによって、
固有値を整理することが可能かもしれません。
整理に続いて
true
に設定された knowneigvals
フラグとともに
再び eigenvectors
をコールすることができます。
eigenvalues
も参照してください。
例:
固有値1つにただ1つの固有ベクトルを持つ行列。
(%i1) M1 : matrix ([11, -1], [1, 7]); [ 11 - 1 ] (%o1) [ ] [ 1 7 ] (%i2) [vals, vecs] : eigenvectors (M1); (%o2) [[[9 - sqrt(3), sqrt(3) + 9], [1, 1]], [[[1, sqrt(3) + 2]], [[1, 2 - sqrt(3)]]]] (%i3) for i thru length (vals[1]) do disp (val[i] = vals[1][i], mult[i] = vals[2][i], vec[i] = vecs[i]); val = 9 - sqrt(3) 1 mult = 1 1 vec = [[1, sqrt(3) + 2]] 1 val = sqrt(3) + 9 2 mult = 1 2 vec = [[1, 2 - sqrt(3)]] 2 (%o3) done |
1つの固有値(ここでは2)に2つの固有ベクトルを持つ行列。
(%i1) M1 : matrix ([0, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 2, 0], [0, 0, 0, 2]); [ 0 1 0 0 ] [ ] [ 0 0 0 0 ] (%o1) [ ] [ 0 0 2 0 ] [ ] [ 0 0 0 2 ] (%i2) [vals, vecs] : eigenvectors (M1); (%o2) [[[0, 2], [2, 2]], [[[1, 0, 0, 0]], [[0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1]]]] (%i3) for i thru length (vals[1]) do disp (val[i] = vals[1][i], mult[i] = vals[2][i], vec[i] = vecs[i]); val = 0 1 mult = 2 1 vec = [[1, 0, 0, 0]] 1 val = 2 2 mult = 2 2 vec = [[0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1]] 2 (%o3) done |
Categories: Package eigen
値が xの [i, j]
要素を除いて、すべての要素がゼロの
m行 n列行列を返します。
Categories: Matrices
対話的に要素を読み、 m行 n列行列を返します。
もし nが mと等しいなら、
Maximaは、行列のタイプ(対角、対称、反対称、一般)の入力を促し、
それぞれの要素の入力を促します。
応答それぞれは、セミコロン ;
かドル記号 $
で終了させます。
もし nが mと等しくないなら Maximaはそれぞれの要素の入力を促します。
要素は任意の式を取り得て、その式は評価されます。
entermatrix
は引数を評価します。
(%i1) n: 3$ (%i2) m: entermatrix (n, n)$ Is the matrix 1. Diagonal 2. Symmetric 3. Antisymmetric 4. General Answer 1, 2, 3 or 4 : 1$ Row 1 Column 1: (a+b)^n$ Row 2 Column 2: (a+b)^(n+1)$ Row 3 Column 3: (a+b)^(n+2)$ Matrix entered. (%i3) m; [ 3 ] [ (b + a) 0 0 ] [ ] (%o3) [ 4 ] [ 0 (b + a) 0 ] [ ] [ 5 ] [ 0 0 (b + a) ] |
Categories: Console interaction · Matrices
aから生成される行列を返します。
返される行列は、要素 a[i_1,j_1]
を左上の要素として取り、
a[i_2,j_2]
を右下の要素として取ります。
ここで、aは、
(make_array
ではなく array
が生成する)宣言配列か、
未宣言配列か、配列関数か、2つの引数を持つラムダ式のいずれかです。
(配列関数は、他の関数のように :=
や define
で生成されますが、
引数は括弧の代わりにカギ括弧でくくられます。)
もし j_1が省略されたら、 それは i_1と等しいと仮定されます。 もし j_1と i_1両方が省略されたら、 両方とも1と等しいと仮定されます。
もし配列の選択された要素 i,j
が未定義なら、
行列はシンボル要素 a[i,j]
を含みます。
例:
(%i1) h [i, j] := 1 / (i + j - 1); 1 (%o1) h := --------- i, j i + j - 1 (%i2) genmatrix (h, 3, 3); [ 1 1 ] [ 1 - - ] [ 2 3 ] [ ] [ 1 1 1 ] (%o2) [ - - - ] [ 2 3 4 ] [ ] [ 1 1 1 ] [ - - - ] [ 3 4 5 ] (%i3) array (a, fixnum, 2, 2); (%o3) a (%i4) a [1, 1] : %e; (%o4) %e (%i5) a [2, 2] : %pi; (%o5) %pi (%i6) genmatrix (a, 2, 2); [ %e 0 ] (%o6) [ ] [ 0 %pi ] (%i7) genmatrix (lambda ([i, j], j - i), 3, 3); [ 0 1 2 ] [ ] (%o7) [ - 1 0 1 ] [ ] [ - 2 - 1 0 ] (%i8) genmatrix (B, 2, 2); [ B B ] [ 1, 1 1, 2 ] (%o8) [ ] [ B B ] [ 2, 1 2, 2 ] |
Categories: Matrices
xに対してグラム-シュミット直交化アルゴリズムを実行します。
xは行列かリストのリストのいずれかです。
gramschmidt
は xを変更しません。
もし引数にあるなら gramschmidt
は Fを内積として使います。
そうでないなら、内積は関数 innerproduct
です。
もし xが行列なら、アルゴリズムは xの行に適用されます。 もし xがリストのリストなら、アルゴリズムは部分リストに適用されます。 部分リストは要素数が同じでなければいけません。 いずれの場合も、戻り値はリストのリストです。 この部分リストは互いに直交し、 xと同じ空間を埋めます。 もし xの全範囲の次元が行や部分リストの数より小さいなら、 戻り値の部分リストのいくつかはゼロです。
中間結果を整理するために、アルゴリズムのそれぞれの段階で factor
がコールされます。
結果として、戻り値は素因数分解された整数を含みます。
load(eigen)
はこの関数をロードします。
例:
デフォルトの内積関数を使ったグラム-シュミットアルゴリズム。
(%i1) load ("eigen")$ (%i2) x: matrix ([1, 2, 3], [9, 18, 30], [12, 48, 60]); [ 1 2 3 ] [ ] (%o2) [ 9 18 30 ] [ ] [ 12 48 60 ] (%i3) y: gramschmidt (x); 2 2 4 3 3 3 3 5 2 3 2 3 (%o3) [[1, 2, 3], [- ---, - --, ---], [- ----, ----, 0]] 2 7 7 2 7 5 5 (%i4) map (innerproduct, [y[1], y[2], y[3]], [y[2], y[3], y[1]]); (%o4) [0, 0, 0] |
指定した内積関数を使ったグラム-シュミットアルゴリズム。
(%i1) load ("eigen")$ (%i2) ip (f, g) := integrate (f * g, u, a, b); (%o2) ip(f, g) := integrate(f g, u, a, b) (%i3) y : gramschmidt([1, sin(u), cos(u)], ip), a= -%pi/2, b=%pi/2; %pi cos(u) - 2 (%o3) [1, sin(u), --------------] %pi (%i4) map (ip, [y[1], y[2], y[3]], [y[2], y[3], y[1]]), a= -%pi/2, b=%pi/2; (%o4) [0, 0, 0] |
Categories: Package eigen
n行 n列の単位行列を返します。
Categories: Matrices
xと yの(スカラー積やドット積とも呼ばれる)内積を返します。
xと yは、等しい長さのリストか、ともに等しい長さの1列行列か1行行列です。
戻り値は conjugate (x) . y
です。
ここで .
は非可換乗算演算子です。
load ("eigen")
はこの関数をロードします。
inprod
は innerproduct
と同義です。
Categories: Package eigen
行列 Mの逆行列を返します。 逆行列はLU分解で計算されます。
ratmx
が true
の時、
Mの要素は標準有理式(CRE)に変換され、
戻り値の要素もまたCREになります。
ratmx
が false
の時、
Mの要素は通常の表現に変換されません。
特に、floatとbigfloatは有理数に変換されません。
detout
が true
の時、
行列式が逆行列から括りだされます。
行列式が逆行列に吸収されるのを抑制するよう、グローバルフラグ doallmxops
と doscmxops
は false
でなければいけません。
xthru
を使って行列式を逆行列に掛けることができます。
invert
は、デフォルトの算術整理を除いて、どんな式整理も逆行列の要素に適用しません。
ratsimp
と expand
は加算整理を適用できます。
特に、 Mが多項式要素を持つ時、
expand(invert(M))
が適しているかもしれません。
invert(M)
は M^^-1
と同値です。
Categories: Matrices
行列 Mの要素を含むリストを返します。
例:
(%i1) list_matrix_entries(matrix([a,b],[c,d])); (%o1) [a, b, c, d] |
Categories: Matrices
デフォルト値: [
lmxchar
は行列の左区切り記号として表示される文字です。
rmxchar
も参照してください。
例:
(%i1) lmxchar: "|"$ (%i2) matrix ([a, b, c], [d, e, f], [g, h, i]); | a b c ] | ] (%o2) | d e f ] | ] | g h i ] |
Categories: Display flags and variables · Matrices
行 row_1, ..., row_nを持つ長方形行列を返します。 行それぞれは、式のリストです。 すべての行は同じ長さでなければいけません。
オペランドが2つの行列、スカラーと行列、行列とスカラーのいずれかの時、
演算 +
(足し算), -
(引き算), *
(掛け算),
/
(割り算)は要素毎に実行されます。
もしオペランドがスカラーと行列、行列とスカラーのいずれかなら、
演算 ^
(べき乗, **
と同値)は、要素毎に実行されますが、
もしオペランドが2つの行列なら要素毎には実行されません。
.
(非可換乗算)を含むすべての演算は通常、完全に実行されます。
行列の掛け算は非可換乗算演算子 .
で表されます。
対応する非可換べき乗演算子は ^^
です。
行列 A
に関して、
A.A = A^^2
であり、
もし存在するなら A^^-1
は Aの逆行列です。
A^^-1
は invert(A)
と同値です。
ドット演算や行列-リスト演算を含む式の整理を制御するためのスイッチがあります。
それらは、
doallmxops
, domxexpt
domxmxops
, doscmxops
, doscmxplus
です。
行列に関係する付加的なオプションがあります。
それらは以下の通りです:
lmxchar
, rmxchar
, ratmx
, listarith
, detout
,
scalarmatrix
, sparse
行列を引数として取ったり、行列を戻り値としてもたらしたりするたくさんの関数があります。
eigenvalues
, eigenvectors
, determinant
, charpoly
,
genmatrix
, addcol
, addrow
, copymatrix
,
transpose
, echelon
, rank
を参照してください。
例:
(%i1) x: matrix ([17, 3], [-8, 11]); [ 17 3 ] (%o1) [ ] [ - 8 11 ] (%i2) y: matrix ([%pi, %e], [a, b]); [ %pi %e ] (%o2) [ ] [ a b ] |
(%i3) x + y; [ %pi + 17 %e + 3 ] (%o3) [ ] [ a - 8 b + 11 ] |
(%i4) x - y; [ 17 - %pi 3 - %e ] (%o4) [ ] [ - a - 8 11 - b ] |
(%i5) x * y; [ 17 %pi 3 %e ] (%o5) [ ] [ - 8 a 11 b ] |
(%i6) x / y; [ 17 - 1 ] [ --- 3 %e ] [ %pi ] (%o6) [ ] [ 8 11 ] [ - - -- ] [ a b ] |
(%i7) x ^ 3; [ 4913 27 ] (%o7) [ ] [ - 512 1331 ] |
(%i8) exp(y); [ %pi %e ] [ %e %e ] (%o8) [ ] [ a b ] [ %e %e ] |
(%i9) x ^ y; [ %pi %e ] [ ] [ a b ] [ 17 3 ] (%o9) [ ] [ - 8 11 ] |
(%i10) x . y; [ 3 a + 17 %pi 3 b + 17 %e ] (%o10) [ ] [ 11 a - 8 %pi 11 b - 8 %e ] (%i11) y . x; [ 17 %pi - 8 %e 3 %pi + 11 %e ] (%o11) [ ] [ 17 a - 8 b 11 b + 3 a ] |
b^^m
は b^m
と同じです。
(%i12) x ^^ 3; [ 3833 1719 ] (%o12) [ ] [ - 4584 395 ] (%i13) %e ^^ y; [ %pi %e ] [ %e %e ] (%o13) [ ] [ a b ] [ %e %e ] |
(%i14) x ^^ -1; [ 11 3 ] [ --- - --- ] [ 211 211 ] (%o14) [ ] [ 8 17 ] [ --- --- ] [ 211 211 ] (%i15) x . (x ^^ -1); [ 1 0 ] (%o15) [ ] [ 0 1 ] |
Categories: Matrices
行列指数函数
e^(M*V)
を計算します。
ベクトル Vの代わりに、数 nを第二引数としてしていすることができます。
もしこの引数が省略されたら、matrixexp
はそれを 1
で置き換えます。
行列 Mの行列指数函数は冪級数として表現できます: e^M=sum(M^k/k!,0,inf)
Categories: Matrices
f(M[i,j])
に等しい要素 i,j
を持つ行列を返します。
map
, fullmap
, fullmapl
, apply
も参照してください。
Categories: Matrices
もし exprが行列なら true
を返し,そうでないなら false
を返します。
Categories: Predicate functions · Matrices
デフォルト値: +
matrix_element_add
は行列乗算の中で足し算の代わりに呼び出される演算です。
matrix_element_add
は任意の
n項演算子(すなわち、任意の数の引数を扱う関数)に割り当てられます。
割り当てられた値はクォートマークでくくられた演算子の名前か、
関数名かラムダ式を取り得ます。
matrix_element_mult
と matrix_element_transpose
も参照してください。
例:
(%i1) matrix_element_add: "*"$ (%i2) matrix_element_mult: "^"$ (%i3) aa: matrix ([a, b, c], [d, e, f]); [ a b c ] (%o3) [ ] [ d e f ] (%i4) bb: matrix ([u, v, w], [x, y, z]); [ u v w ] (%o4) [ ] [ x y z ] (%i5) aa . transpose (bb); [ u v w x y z ] [ a b c a b c ] (%o5) [ ] [ u v w x y z ] [ d e f d e f ] |
Categories: Matrices
デフォルト値: *
matrix_element_mult
は行列乗算の中で掛け算の代わりに呼び出される演算です。
matrix_element_mult
は任意の二項演算子に割り当てられます。
割り当てられた値はクォートマークでくくられた演算子の名前か、関数名か、
ラムダ式を取り得ます。
ドット演算子 .
はいくつかの文脈で役に立つ選択です。
matrix_element_add
と matrix_element_transpose
も参照してください。
例:
(%i1) matrix_element_add: lambda ([[x]], sqrt (apply ("+", x)))$ (%i2) matrix_element_mult: lambda ([x, y], (x - y)^2)$ (%i3) [a, b, c] . [x, y, z]; 2 2 2 (%o3) sqrt((c - z) + (b - y) + (a - x) ) (%i4) aa: matrix ([a, b, c], [d, e, f]); [ a b c ] (%o4) [ ] [ d e f ] (%i5) bb: matrix ([u, v, w], [x, y, z]); [ u v w ] (%o5) [ ] [ x y z ] (%i6) aa . transpose (bb); [ 2 2 2 ] [ sqrt((c - w) + (b - v) + (a - u) ) ] (%o6) Col 1 = [ ] [ 2 2 2 ] [ sqrt((f - w) + (e - v) + (d - u) ) ] [ 2 2 2 ] [ sqrt((c - z) + (b - y) + (a - x) ) ] Col 2 = [ ] [ 2 2 2 ] [ sqrt((f - z) + (e - y) + (d - x) ) ] |
Categories: Matrices
デフォルト値: false
matrix_element_transpose
は、
転置される時、行列のそれぞれの要素に適用される演算です。
matrix_element_mult
は任意の単項演算子に割り当てられます。
割り当てられた値はクォートマークでくくられた演算子の名前か、
関数名か、ラムダ式を取り得ます。
matrix_element_transpose
が transpose
に等しい時、
transpose
関数が要素すべてに適用されます。
matrix_element_transpose
が nonscalars
に等しい時、
transpose
関数は非スカラー要素すべてに適用されます。
もしある要素がアトムなら、
nonscalars
オプションはアトムが宣言された非スカラーの時だけ
transpose
を適用します。
一方、transpose
オプションはいつも transpose
を適用します。
デフォルト値, false
はいかなる演算も適用しないことを意味します。
matrix_element_add
と matrix_element_mult
も参照してください。
例:
(%i1) declare (a, nonscalar)$ (%i2) transpose ([a, b]); [ transpose(a) ] (%o2) [ ] [ b ] (%i3) matrix_element_transpose: nonscalars$ (%i4) transpose ([a, b]); [ transpose(a) ] (%o4) [ ] [ b ] (%i5) matrix_element_transpose: transpose$ (%i6) transpose ([a, b]); [ transpose(a) ] (%o6) [ ] [ transpose(b) ] (%i7) matrix_element_transpose: lambda ([x], realpart(x) - %i*imagpart(x))$ (%i8) m: matrix ([1 + 5*%i, 3 - 2*%i], [7*%i, 11]); [ 5 %i + 1 3 - 2 %i ] (%o8) [ ] [ 7 %i 11 ] (%i9) transpose (m); [ 1 - 5 %i - 7 %i ] (%o9) [ ] [ 2 %i + 3 11 ] |
Categories: Matrices
正方行列 Mの跡(すなわち、主対角上の要素の和)を返します。
mattrace
は ncharpoly
―Maximaのcharpoly
の代わり―
によってコールされます。
load ("nchrpl")
はこの関数をロードします。
Categories: Matrices · Package nchrpl
行列 Mの i, j小行列を返します。 すなわち、行 iと列 jを除いた Mです。
Categories: Matrices
行列Mの xに関する特性多項式を返します。
これはMaximaの charpoly
の代わりです。
ncharpoly
は与えられた行列のべきの跡を計算することで機能します。
それは特性多項式の根のべきの和に等しいことが知られています。
それらの量から根の対称関数を計算することができます。
それらは特性多項式の係数以上のなにものでもありません。
charpoly
は、
x * ident [n] - a
の行列式を形成することで機能します。
このように、
ncharpoly
は完全に多項式算術を避けるので、
例えば、整数で埋められた大きな密な行列の場合、 ncharpoly
が勝ります。
load ("nchrpl")
はこのファイルをロードします。
Categories: Matrices · Package nchrpl
行列 Mの行列式を
ジョンソン-ジェントルマンのtree minorアルゴリズムを使って計算します。
newdet
はCRE形式で結果を返します。
Categories: Matrices
行列 Mのパーマネントを計算します。
パーマネントは行列式のようですが、符号が変わりません。
permanent
はCRE形式で結果を返します。
newdet
も参照してください。
Categories: Matrices
行列 Mのランクを計算します。 すなわち、Mの最も大きな非特異な小行列式の次数です。
もし rankがゼロと同値の行列要素が確かにそうであることを決定することができないなら、 間違った答えを返す可能性があります。
Categories: Matrices
デフォルト値: false
ratmx
が false
の時、
行列要素の表現で行列式と行列の足し算、引き算、掛け算が実行され、
逆行列の結果は一般表現のまま残されます。
ratmx
が true
の時、
上で述べた4つの演算は CRE形式で実行され、逆行列の結果も CRE形式になります。
要素の展開は常に望まれているわけではないですが、
これによって(ratfac
の設定に依って)
要素が展開されるかもしれないことに注意してください。
Categories: Matrices · Rational expressions
行列 Mのi番目の行を返します。 戻り値は行列です。
Categories: Matrices
デフォルト値: ]
rmxchar
は行列の右辺に描かれる文字です。
lmxchar
も参照してください。
Categories: Display flags and variables
デフォルト値: true
scalarmatrixp
が true
の時、
1 x 1行列が行列のドット積を計算した結果として生成される時はいつでも、
スカラーすなわち行列の唯一の要素に整理されます。
scalarmatrixp
がall
の時、
すべての1 x 1行列はスカラーに整理されます。
scalarmatrixp
がfalse
の時、
1 x 1行列はスカラーに整理されません。
Categories: Matrices · Simplification flags and variables
ここで coordinatetransformは形式 [[expression1, expression2, ...], indeterminate1, indeterminat2, ...] に評価されます。また、 indeterminate1, indeterminate2, などは曲線座標変数であり、 直交カーテシアン成分の集合は、 [expression1, expression2, ...]によって、曲線座標を使って与えられます。
coordinates
を
ベクトル [indeterminate1, indeterminate2,...]に設定し、
dimension
をこのベクトルの長さに設定します。
SF[1], SF[2], …, SF[DIMENSION]を座標スケールファクタに設定し、
sfprod
をこれらのスケールファクタの積に設定します。
初期状態では 3次元直交カーテシアン座標に対応して、
coordinates
は [X, Y, Z]であり、
dimension
は 3であり、 SF[1]=SF[2]=SF[3]=SFPROD=1です。
式を現在の座標形の物理成分に展開するために形式を利用する関数があります。
(訳注:「形式」の部分、原文自体が欠けています)
Categories: Package vect
xを行列 Mの(i, j)番目の要素に割り当て、 変わった行列を返します。
M [i, j]: x
は同じ効果を持ちますが、
Mの代わりに xを返します。
Categories: Matrices
similaritytransform
は行列 M
の相似変換を計算します。
uniteigenvectors
コマンドの出力であるリストを返します。
更に、もしフラグ nondiagonalizable
が false
なら、
2つのグローバル行列 leftmatrix
と rightmatrix
を計算します。
これらの行列は、 leftmatrix . M . rightmatrix
が
Mの固有値を対角上に持つ対角行列となるという性質を持ちます。
もし nondiagonalizable
が
true
なら、左右の行列は計算されません。
もしフラグ hermitianmatrix
が true
なら、
leftmatrix
は rightmatrix
の転置の複素共役です。
そうでないなら、 leftmatrix
は rightmatrix
の逆行列です。
rightmatrix
は列が Mの単位固有ベクトルである行列です。
rightmatrix
を形成可能にするために
similaritytransform
がパッケージの中の他の関数をコールするので、
他のフラグ
(eigenvalues
と eigenvectors
を参照してください)は同じ効果を持ちます。
load ("eigen")
はこの関数をロードします。
simtran
は similaritytransform
と同義です。
Categories: Package eigen
デフォルト値: false
sparse
が true
かつ ratmx
が true
なら、
determinant
は粗な行列式を計算するために特別なルーチンを使います。
Categories: Matrices
行列 Mから 行 i_1, …, i_mを取り除き、 列 j_1, …, j_nを取り除いた新しい行列を返します。
Categories: Matrices
Mの転置を返します。
もし Mが行列なら、
戻り値は N[i,j] = M[j,i]
であるような別の行列 Nです。
もし Mがリストなら、
戻り値は N[i,1] = M[i]
であるような length (m)
行1列の行列Nです。
そうでないなら Mはシンボルで、
戻り値は名詞式 'transpose (M)
です。
Categories: Matrices
ガウスの消去法で生成されるような、行列 M
の右上三角化行列を返します。
それぞれの行の先頭の非ゼロ係数が1に規格化されないことを除いて、
戻り値は echelon
と同じです。
三角化行列をもらたす他の関数に lu_factor
と cholesky
があります。
(%i1) M: matrix ([3, 7, aa, bb], [-1, 8, 5, 2], [9, 2, 11, 4]); [ 3 7 aa bb ] [ ] (%o1) [ - 1 8 5 2 ] [ ] [ 9 2 11 4 ] (%i2) triangularize (M); [ - 1 8 5 2 ] [ ] (%o2) [ 0 - 74 - 56 - 22 ] [ ] [ 0 0 626 - 74 aa 238 - 74 bb ] |
Categories: Linear equations · Matrices
行列 Mの単位固有ベクトルを計算します。
戻り値はリストのリストです。
最初のサブリストは eigenvalues
コマンドの出力であり、
他のサブリストは固有値それぞれに対応する行列の単位固有ベクトルです。
eigenvectors
コマンドでの記述で言及されたフラグはこれに関しても同じ効果を持ちます。
knowneigvects
が true
の時、
行列の固有ベクトルがユーザーに知られていて、グローバル名
listeigvects
の下に記憶されていることを
eigen
パッケージは仮定します。
listeigvects
は
eigenvectors
コマンドの出力に似たリストに設定されなければいけません。
もし knowneigvects
が true
に設定されていて、
固有ベクトルのリストが与えられるなら、
フラグ nondiagonalizable
の設定は正しくないかもしれません。
この場合に該当するなら正しい値に設定してください。
ユーザーがしていることを知っていること、
固有値が適切な次元のベクトル空間を作り出さない行列を対角化しようとはしないことを
作者は仮定しています。
load ("eigen")
はこの関数をロードします。
ueivects
は uniteigenvectors
と同義です。
Categories: Package eigen
x/norm(x)を返します; これは xと同じ向きの単位ベクトルです。
load ("eigen")
はこの関数をロードします。
uvect
は unitvector
と同義です。
Categories: Package eigen
現在の座標系で与えられた回転ベクトルのベクトルポテンシャルを返します。
potentialzeroloc
が potential
に対して似たような役割を持ちますが、
等式の左辺側の次数は座標変数の巡回置換でなければいけません。
Categories: Package vect
以下のグローバルフラグに従って整理と展開を適用します:
expandall
, expanddot
, expanddotplus
, expandcross
, expandcrossplus
,
expandcrosscross
, expandgrad
, expandgradplus
, expandgradprod
,
expanddiv
, expanddivplus
, expanddivprod
, expandcurl
, expandcurlplus
,
expandcurlcurl
, expandlaplacian
, expandlaplacianplus
,
expandlaplacianprod
.
これらのフラグすべてはデフォルト値 false
を持ちます。
plus
接尾辞は加算性や分配性の利用に関係します。
prod
接尾辞は任意の種類の積のオペランドに関する展開に関係します。
expandcrosscross
p ~ (q ~ r)を (p . r)*q - (p . q)*rに整理します。
expandcurlcurl
curl curl pを grad div p + div grad pに整理します。
expandlaplaciantodivgrad
laplacian pを div grad pに整理します。
expandcross
expandcrossplus
と expandcrosscross
を有効にします。
expandplus
expanddotplus
, expandcrossplus
, expandgradplus
,
expanddivplus
, expandcurlplus
,
expandlaplacianplus
を有効にします。
expandprod
expandgradprod
, expanddivprod
,
expandlaplacianprod
を有効にします。
これらのフラグはすべて evflag
として宣言されています。
Categories: Package vect · Simplification functions
デフォルト値: false
vect_cross
が true
の時、
~がSHARE;VECTの中で定義されているところ
(とにかく、VECT_CROSSが true
に設定されているところ)
でDIFF(X~Y,T)が機能するようにします。
Categories: Package vect · Differential calculus
要素すべてがゼロの m行 n列行列を返します。
Categories: Matrices
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24.1 Introduction to Affine | ||
24.2 Functions and Variables for Affine |
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affine
は多項式の群を扱うパッケージです。
Categories: Polynomials · Groebner bases · Share packages · Package affine
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変数 x_1, ..., x_nに関する連立線形方程式
expr_1, ..., expr_mを解きます。
expr_iそれぞれは、等式か一般式を取り得ます;
もし一般式として与えられたら、
形式 expr_i = 0
の等式として扱われます。
戻り値は形式
[x_1 = a_1, ..., x_n = a_n]
の等式のリストです。
ここで a_1, ..., a_nはすべて x_1, ..., x_nを含みません。
fast_linsolve
は粗な方程式系に対して
linsolve
より速いです。
load(affine)
はこの関数をロードします。
Categories: Package affine
等式 expr_1, ..., expr_mのグレブナー基底を返します。
等式に関係する他の関数を整理するために、その後、関数 polysimp
を使うことができます。
grobner_basis ([3*x^2+1, y*x])$ polysimp (y^2*x + x^3*9 + 2) ==> -3*x + 2 |
polysimp(f)
は、
fが
expr_1, ..., expr_mによって生成されたイデアルに含まれるときだけ、
すなわち、 fが expr_1, ..., expr_mの要素の多項式結合の時だけ、
0をもたらします。
load(affine)
はこの関数をロードします。
Categories: Package affine
eqnsは非可換変数を含む多項式方程式です。
current_variables
の値は次数を計算するために使われる変数のリストです。
手続きが終了するためには、方程式は斉次でなければいけません。
もし あなたが fの次数より上で
dot_simplifications
に関する整理の重複をチェックしたら、
(If you have checked overlapping simplifications in dot_simplifications
above the degree of f,)
以下は真です:
fが方程式が生成したイデアルに含まれる時だけ、すなわち、
fが方程式の要素の多項式結合の時だけ、
dotsimp (f)
は 0をもたらします。
次数は nc_degree
が返す値です。
これは逆に、個々の変数の重みに影響されます。
load(affine)
はこの関数をロードします。
Categories: Package affine
重み w_1, ..., w_nそれぞれを x_1, ..., x_nに割り当てます。
これらは nc_degree
を計算する時に使われる重みです。
load(affine)
はこの関数をロードします。
Categories: Package affine
非可換多項式 pの次数を返します。
declare_weights
を参照してください。
load(affine)
はこの関数をロードします。
Categories: Package affine
fが方程式によって生成されたイデアルに含まれる時だけ、すなわち、 fが方程式の要素の多項式結合の時だけ 0を返します。
load(affine)
はこの関数をロードします。
Categories: Package affine
もし set_up_dot_simplifications
が以前に実行されていたら、
与えられた次数 nでの変数
x_1, ..., x_nに関する中心多項式を見つけます。
例えば:
set_up_dot_simplifications ([y.x + x.y], 3); fast_central_elements ([x, y], 2); [y.y, x.x]; |
load(affine)
loads this function.
Categories: Package affine
次数 nまでの重複をチェックします。
すなわち、 dotsimp
が正しく機能するように
それぞれの次数で十分な整理規則を持つことを確認します。
もしあらかじめ単項式の空間次元が何か知っているなら、このプロセスはスピードアップできます。
もし有限グローバル次元なら hilbert
を使うべきです。
もし単項式次元を知らないなら rank_function
を指定しないでください。
オプションの三番目の引数 reset
を false
にすると、
物事の再設定についてわざわざ問い合わせないようにします。
load(affine)
はこの関数をロードします。
Categories: Package affine
次数 nの変数 x_1, ..., x_nに関する現在のドット整理に関係した独立な単項式のリストを返します。
load(affine)
はこの関数をロードします。
Categories: Package affine
カレント代数に関する次数 nまでのヒルベルト級数を計算します。
load(affine)
はこの関数をロードします。
Categories: Package affine
非可換単項式 m_1, ..., m_nの非可換多項式
p_1, ..., p_nの係数のリストを作ります。
係数はスカラーでなければいけません。
単項式のリストを組み立てるには list_nc_monomials
を使ってください。
load(affine)
はこの関数をロードします。
Categories: Package affine
多項式 pまたは多項式のリスト p_1, ..., p_nの中に現れる非可換単項式のリストを返します。
load(affine)
はこの関数をロードします。
Categories: Package affine
デフォルト値: false
all_dotsimp_denoms
がリストの時、
dotsimp
が出会う分母をリストに追加します。
dotsimp
をコールする前に、
all_dotsimp_denoms
は空のリスト []
に初期化されるかもしれません。
デフォルトでは dotsimp
は分母を集めません。
Categories: Package affine
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25.1 Introduction to itensor | ||
25.2 Functions and Variables for itensor |
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Maximaは記号的なテンソル操作を2つの異なったタイプで実装しています:
成分テンソル操作 (ctensor
パッケージ)と添字テンソル操作
(itensor
パッケージ)。
注意せよ: 以下の'新しいテンソル表記'に関するノートを参照してください。
成分テンソル操作は幾何学的テンソルオブジェクトが配列または行列で表現されることを意味します。
縮約や共変微分のようなテンソル演算は実際に、
do
文を伴う繰り返し用(ダミー)添字上の和によって実行されます。
すなわち、配列や行列に記憶された適切なテンソル成分上で明示的に演算を実行します。
添字テンソル操作は共変添字、反変添字、微分添字の関数として テンソルを表現することで実装されています。 縮約や共変微分のようなテンソル演算は 対応する成分よりむしろ添字それ自身を操作することで実行されます。
Riemann幾何の文脈での微分的、代数的、解析的処理へのこれらの2つのアプローチは、 ユーザーの問題の個々の性質と難しさを通してだけ明らかにされる様々な利点と欠点を持ちます。 しかしながら、2つの実装の以下の特性を心にとどめて置くべきです:
成分を明示的に使ったテンソルとテンソル演算の表現は ctensor
を使いやすくします。
計量の指定と帰納されたテンソルと不変量の計算が直接的で回りくどくありません。
Maximaの強力な整理能力すべてがいつでも使えますが、
入り組んだ関数的、座標依存性を持つ複雑な計量はすぐに、
サイズが極端で構造が隠された式に至ります。
さらに、たくさんの計算は増大する中間式を含み、プログラムが完了前に終了する原因となります。
経験を通して、ユーザーはこれらの難しさの多くを避けることができます。
テンソルとテンソル演算が添字上の記号演算を使って表される特別な方法のために、
成分表現では処理できなかった式が、
itensor
の中の対称オブジェクト用特別ルーチンを使うことで、
たいそう整理することができることがあります。
この方法で大きな式の構造がもっと明白になるかもしれません。
他方で、
itensor
の中の特別な添字表現のために、
いくつかの場合、
ユーザーは、計量の指定や関数の定義、微分された「添字付き」オブジェクトの評価に
難しさを見いだすかもしれません。
itensor
パッケージは添字付き変数に関する微分を実行できます。
そのため、ラグランジアンとハミルトニアン形式を扱う時にこのパッケージを使うことができます。
(添字付き)場の変数に関する場のラグランジアンを微分することが可能なので、
対応する Euler-Lagrange方程式を添字形式で得るのに Maximaを使うことができます。
ic_convert
関数を使って、これらの方程式を成分テンソル
(ctensor
)プログラムに翻訳することができ、
それによって場の方程式を個別の座標表現で解くことや、
ハミルトニアン形式の運動方程式を計算し直すことが可能になります。
2つの包括的な例として einhil.dem
と bradic.dem
を参照してください。
最初の einhil.dem
は、
斉次で等方的な場合 (Friedmann方程式)と球対称で静的な場合 (Schwarzschild解)に
Einsteinの場テンソルを得るために Einstein-Hilbert作用を使います。
二番目の bradic.dem
は、
Brans-Dicke重力理論の作用から Friedmann方程式を計算する方法を示し、
理論のスカラー場に関連したハミルトニアンも演繹します。
Categories: Tensors · Share packages · Package itensor
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Maximaの itensor
パッケージの初期のバージョンは
時々、間違った添字順序に至る表記を使いました。
例えば、以下を考えてください:
(%i2) imetric(g); (%o2) done (%i3) ishow(g([],[j,k])*g([],[i,l])*a([i,j],[]))$ i l j k (%t3) g g a i j (%i4) ishow(contract(%))$ k l (%t4) a |
a
が偶然対称テンソルでないなら、この結果は間違っています
これが起こる理由は、
itensor
は正しく共変添字と反変添字の集合の中の順序を保つけれども、
一旦、添字が上がったり下がったりすると、添字の他の集合に関する位置が失われるからです。
この問題を避けるため、
存在する表記と完全に互換性を残し、相互に使うことが可能な新しい表記が開発されました。
この表記では、反変添字は共変添字リストの中の適切な位置に挿入されますが、
マイナス記号が前に付けられます。
現在、 contract_Itensor
や ishow
のような関数はこの新しい添字表記に通じており、
テンソルを適切に処理することができます。
この新しい表記では以前の例は正しい結果をもたらします:
(%i5) ishow(g([-j,-k],[])*g([-i,-l],[])*a([i,j],[]))$ i l j k (%t5) g a g i j (%i6) ishow(contract(%))$ l k (%t6) a |
現在、この表記を使う唯一のコードは lc2kdt
関数です。
数値添字に頼らず Levi-Civita記号を決定するために計量テンソルを用いる時、
この表記を通じて、一貫した結果を達成します。
このコードはできたばかりなので、おそらくバグを含みます。 「古い」テンソル表記を使った何かを壊さないことを確認するためにテストされている一方、 「新しい」テンソルが特定の関数や特徴と相互運営するのに失敗する相当な可能性があります。 これらのバグは見つかった時修正されるでしょう。それまでは、利用者責任で!
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添字テンソル操作パッケージは load(itensor)
でロードできます。
デモも利用可能です: demo(tensor)
を試してください。
itensor
では、テンソルは「添字付きオブジェクト」として表されます。
これは共変、反変、微分添字を表す添字の3つのグループの関数です。
共変添字は添字付きオブジェクトの最初の引数としてリストで指定され、
半変添字は二番目の引数としてリストで指定されます。
もし添字付きオブジェクトが添字のグループのいずれかを欠いているなら、
空のリスト []
が対応する引数として与えられます。
例えば、g([a,b],[c])
は、2つの共変添字
(a,b)
と1つの反変添字(c
)を持ち、微分添字を持たない
g
と呼ばれる添字付きオブジェクトを表します。
もし存在するなら、微分添字はテンソルを表すシンボル関数の追加の引数として添えられます。
それらは、ユーザーが明示的に指定したり、ある座標変数に関する微分の処理の中で生成されたりします。
常微分は可換なので、フレーム計量が使われることを示す iframe_flag
が
true
に設定されない限り、微分添字はアルファベット順に並び替えられます。
この標準オーダーのおかけで、 Maximaは、例えば、
t([a],[b],i,j)
が t([a],[b],j,i)
と同じだと認識できます。
添字付きオブジェクトの引数として現れない添字の座標に関する
添字付きオブジェクトの微分は、通常ゼロをもたらします。
これは Maximaが添字付きオブジェクトで表されたテンソルが
対応する座標に陰に依存するかもしれないことを知らないためです。
現行の Maxima関数 diff
をitensor
内で修正することで、
他に記述されない限り、
Maximaは添字付きオブジェクトすべてが微分の任意の変数に依存することを仮定するようになります。
これによって、和の慣例を微分添字に拡張することができます。
itensor
は微分添字を上げる能力を所有しないこと、
そしてそれらは常に共変として扱われることに注意すべきです。
以下の関数が添字付きオブジェクトを操作するためにテンソルパッケージの中で利用可能です。
現在、整理ルーチンに関して添字付きオブジェクトが
デフォルトで対称性を持たないことを仮定します。
これは、変数 allsym[false]
を
true
に設定することで上書きすることができます。
これによって、すべての添字付きオブジェクトを
共変添字のリストと反変添字のリストに関して完全に対称に扱うようになります。
itensor
パッケージは一般にテンソルを不透明なオブジェクトとして扱います。
テンソル等式は、代数ルール、特に対称性と縮約ルールに基づいて操作されます。
加えて、itensor
パッケージは、共変微分、曲率、ねじれ率を理解します。
iframe_flag
変数の設定に依存して、
動枠 (moving frame)の計量に関して計算を実行できます。
以下のサンプルセッションは、
itensor
パッケージをロードし、計量名を指定し、いくつかの簡単な計算を実行する仕方を
例示します。
(%i1) load(itensor); (%o1) /share/tensor/itensor.lisp (%i2) imetric(g); (%o2) done (%i3) components(g([i,j],[]),p([i,j],[])*e([],[]))$ (%i4) ishow(g([k,l],[]))$ (%t4) e p k l (%i5) ishow(diff(v([i],[]),t))$ (%t5) 0 (%i6) depends(v,t); (%o6) [v(t)] (%i7) ishow(diff(v([i],[]),t))$ d (%t7) -- (v ) dt i (%i8) ishow(idiff(v([i],[]),j))$ (%t8) v i,j (%i9) ishow(extdiff(v([i],[]),j))$ (%t9) v - v j,i i,j ----------- 2 (%i10) ishow(liediff(v,w([i],[])))$ %3 %3 (%t10) v w + v w i,%3 ,i %3 (%i11) ishow(covdiff(v([i],[]),j))$ %4 (%t11) v - v ichr2 i,j %4 i j (%i12) ishow(ev(%,ichr2))$ %4 %5 (%t12) v - (g v (e p + e p - e p - e p i,j %4 j %5,i ,i j %5 i j,%5 ,%5 i j + e p + e p ))/2 i %5,j ,j i %5 (%i13) iframe_flag:true; (%o13) true (%i14) ishow(covdiff(v([i],[]),j))$ %6 (%t14) v - v icc2 i,j %6 i j (%i15) ishow(ev(%,icc2))$ %6 (%t15) v - v ifc2 i,j %6 i j (%i16) ishow(radcan(ev(%,ifc2,ifc1)))$ %6 %7 %6 %7 (%t16) - (ifg v ifb + ifg v ifb - 2 v %6 j %7 i %6 i j %7 i,j %6 %7 - ifg v ifb )/2 %6 %7 i j (%i17) ishow(canform(s([i,j],[])-s([j,i])))$ (%t17) s - s i j j i (%i18) decsym(s,2,0,[sym(all)],[]); (%o18) done (%i19) ishow(canform(s([i,j],[])-s([j,i])))$ (%t19) 0 (%i20) ishow(canform(a([i,j],[])+a([j,i])))$ (%t20) a + a j i i j (%i21) decsym(a,2,0,[anti(all)],[]); (%o21) done (%i22) ishow(canform(a([i,j],[])+a([j,i])))$ (%t22) 0 |
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defcon
に与えられたような引数の縮約プロパティを表示します。
dispcon (all)
は、定義された縮約プロパティすべてを表示します。
Categories: Display functions
プロンプトによって、
任意の数のテンソル添字や微分添字を持つ
nameと呼ばれる添字付きオブジェクトを生成することを許す関数です。
単一添字または(nullもありえる)添字のリストが受け付け可能な入力です。
(covdiff
の下の例を参照してください。)
Categories: Package itensor
exprの中の oldと呼ばれるすべての添字付きオブジェクトの名前を
newに変えます。
oldはシンボルまたは形式
[name, m, n]
のリストであり得ます。
後者の場合、 m個の共変添字と n個の反変添字を持つ
nameと呼ばれるそれらの添字付きオブジェクトだけが newにリネームされます。
Categories: Package itensor
テンソル式の中のすべてのテンソルを添字が完備した形でリストします。 例えば、
(%i6) ishow(a([i,j],[k])*b([u],[],v)+c([x,y],[])*d([],[])*e)$ k (%t6) d e c + a b x y i j u,v (%i7) ishow(listoftens(%))$ k (%t7) [a , b , c , d] i j u,v x y |
Categories: Package itensor
下付き添字としての共変添字と上付き添字としての反変添字を持つように 添字付きオブジェクトを持つ形で exprを表示します。 微分添字は共変添字からコンマで区切られた下付き添字として表示されます。 (このドキュメント至る所の例を参照してください。)
Categories: Package itensor
2つの要素のリストを返します。 以下の例が例示するように、 一番目は exprの中の自由添字(一度だけ現れるもの)のリストです。 二番目は exprの中のダミー添字(正確に二回現れるもの)のリストです。
(%i1) load(itensor); (%o1) /share/tensor/itensor.lisp (%i2) ishow(a([i,j],[k,l],m,n)*b([k,o],[j,m,p],q,r))$ k l j m p (%t2) a b i j,m n k o,q r (%i3) indices(%); (%o3) [[l, p, i, n, o, q, r], [k, j, m]] |
同じ添字を二回以上含むテンソル積は構文的に認められていません。
indices
は、これらの式を合理的な方法で扱おうとします;
しかしながら、そんな非合法な式上で動くようにコールされた時は
その振る舞いは未定義と考えなければいけません。
Categories: Package itensor
もしオプションの二番目の引数が省略されたら、
exprと同値な、しかし、各項に対して集合
[%1, %2,...]
から選ばれたダミー添字を持つ式を返します。
そうでないなら、ダミー添字を countの値で始まるようインデックスします。
積の中のそれぞれのダミー添字は異なります。
和に関しては
rename
は各項毎にカウンタが再設定されるように和の中の各項上で作用します。
この方法で rename
はテンソル整理器として利用できます。
加えて、(もしallsym
がtrue
なら、)
添字を
flipflag
の値に依存して共変または反変添字に関して、
英数字順に並び替えます。
もし flipflag
が false
なら、
添字は反変添字の順に従ってリネームされます。
もし flipflag
が true
なら、
リネームは共変添字の順に従って起こるでしょう。
2つのリネームの組み合わせた効果が、それ自身によって、
どちらか1つよりも更に式を簡単にすることがしばしば起こります。
(%i1) load(itensor); (%o1) /share/tensor/itensor.lisp (%i2) allsym:true; (%o2) true (%i3) g([],[%4,%5])*g([],[%6,%7])*ichr2([%1,%4],[%3])* ichr2([%2,%3],[u])*ichr2([%5,%6],[%1])*ichr2([%7,r],[%2])- g([],[%4,%5])*g([],[%6,%7])*ichr2([%1,%2],[u])* ichr2([%3,%5],[%1])*ichr2([%4,%6],[%3])*ichr2([%7,r],[%2]),noeval$ (%i4) expr:ishow(%)$ %4 %5 %6 %7 %3 u %1 %2 (%t4) g g ichr2 ichr2 ichr2 ichr2 %1 %4 %2 %3 %5 %6 %7 r %4 %5 %6 %7 u %1 %3 %2 - g g ichr2 ichr2 ichr2 ichr2 %1 %2 %3 %5 %4 %6 %7 r (%i5) flipflag:true; (%o5) true (%i6) ishow(rename(expr))$ %2 %5 %6 %7 %4 u %1 %3 (%t6) g g ichr2 ichr2 ichr2 ichr2 %1 %2 %3 %4 %5 %6 %7 r %4 %5 %6 %7 u %1 %3 %2 - g g ichr2 ichr2 ichr2 ichr2 %1 %2 %3 %4 %5 %6 %7 r (%i7) flipflag:false; (%o7) false (%i8) rename(%th(2)); (%o8) 0 (%i9) ishow(rename(expr))$ %1 %2 %3 %4 %5 %6 %7 u (%t9) g g ichr2 ichr2 ichr2 ichr2 %1 %6 %2 %3 %4 r %5 %7 %1 %2 %3 %4 %6 %5 %7 u - g g ichr2 ichr2 ichr2 ichr2 %1 %3 %2 %6 %4 r %5 %7 |
Categories: Package itensor
下付き添字として共変インデックス、上付き添字として反変インデックスを持つよう、
インデックスされたオブジェクトと一緒に expr
を表示します。
微分インデックスは下付き添字として表示され、
コンマによって共変インデックスと区別されます。
Categories: Package itensor · Display functions
デフォルト値: false
もし false
なら反変添字の順に従って、
そうでないなら、共変添字の順に従って、添字をリネームします。
もし flipflag
が false
なら、
rename
は左から右に現れるよう反変添字のリストを形成します
(もし true
なら共変添字について同様に)。
リストの最初のダミー添字は %1
に、次は %2
にというように、リネームします。
そして、 rename
の後、並び替えが起こります。
(rename
の下の例を参照してください。)
Categories: Package itensor
tensor_1と tensor_2の積の縮約が適切な添字を持つ
tensor_3に帰着するというプロパティを tensor_1に与えます。
もし引数が tensor_11つだけ与えれたなら、
適切な添字を持つ任意の添字付きオブジェクト (my_tensor
とします)との
tensor_1の積の縮約はその名前、すなわちmy_tensor
と、
実行された縮約を反映した添字の新しい集合を持つ添字付きオブジェクトをもたらします。
例えば、もし imetric:g
なら、
defcon(g)
は計量テンソルとの縮約を通して添字の上げ下げを実行します。
1つ以上の defcon
を同じ添字付きオブジェクトに関して与えることができます;
特定の縮約に関して適用する最新のものが使われます。
contractions
は
defcon
で縮約プロパティを与えられたそれら添字付きオブジェクトのリストです。
Categories: Package itensor
(tensor_1, ..., tensor_n)からすべての縮約プロパティを取り除きます。
remcon(all)
はすべての添字付きオブジェクトからすべての縮約プロパティを取り除きます。
Categories: Package itensor
和と積の任意の組み合わせであり得る
exprに関してテンソル縮約を実行します。
この関数は
defcon
関数に与えられた情報を使います。
最高の結果として expr
は完全に展開されなければいけません。
もし項の分母の中に変数がないなら、
ratexpand
は和の積やべきを展開する最速の方法です。
もし GCD消去が不要なら、
gcd
スイッチは false
でなければいけません。
Categories: Package itensor
ichr1
, ichr2
, icurvature
と合わせて組み込みの値が既に存在する
tensorに成分を割り当てる前に実行しなければいけません。
icurvature
の下の例を参照してください。
Categories: Package itensor
tensorの成分の値を与える式 exprに添字値を割り当てることを許します。
その添字のすべてを伴って何かが起こるときはいつでも、これらは自動的にテンソルに代入されます。
テンソルは形式 t([...],[...])
でなければいけません。
ここで形式 t([...],[...])
の中のリストのいずれかは空であり得えます。
exprは
tensorと同じ自由添字を持つ他のオブジェクトを含む任意の添字付き式であり得ます。
成分がダミー添字を含む計量テンソルへ値を割り当てるのに使われる時、
複数のダミー添字の生成を避けるようにこれらの添字を定義するように注意しなければいけません。
この割り当ての削除には関数 remcomps
を使います。
components
はテンソル価についてだけ気にして、
特別な添字順序について気にしないことを覚えておくことは重要です。
このように、成分を、例えば x([i,-j],[])
, x([-j,i],[])
または
x([i],[j])
に割り当てることはすべて同じ結果を生成します。
すなわち、価 (1,1)
を持つ
x
と名付けられたテンソルに割り当てられた成分を生成します。
成分は4つの方法で添字付き式に割り当てることができます。
そのうちの2つは components
コマンドの使用を含みます:
1) 添字付き式として。例えば:
(%i2) components(g([],[i,j]),e([],[i])*p([],[j]))$ (%i3) ishow(g([],[i,j]))$ i j (%t3) e p |
2) 行列として:
(%i5) lg:-ident(4)$lg[1,1]:1$lg; [ 1 0 0 0 ] [ ] [ 0 - 1 0 0 ] (%o5) [ ] [ 0 0 - 1 0 ] [ ] [ 0 0 0 - 1 ] (%i6) components(g([i,j],[]),lg); (%o6) done (%i7) ishow(g([i,j],[]))$ (%t7) g i j (%i8) g([1,1],[]); (%o8) 1 (%i9) g([4,4],[]); (%o9) - 1 |
3) 関数として。 Maxima関数を使って添字に基づいたテンソルの成分を指定することができます。
例えば、以下のコードは、
もし h
が同じ数の共変添字と反変添字を持ち、微分添字を持たないなら、
kdelta
を h
に割り当て、そうでないなら g
を割り当てます:
(%i4) h(l1,l2,[l3]):=if length(l1)=length(l2) and length(l3)=0 then kdelta(l1,l2) else apply(g,append([l1,l2], l3))$ (%i5) ishow(h([i],[j]))$ j (%t5) kdelta i (%i6) ishow(h([i,j],[k],l))$ k (%t6) g i j,l |
4) Maximaのパターンマッチング機能、特に defrule
と
applyb1
コマンドを使って:
(%i1) load(itensor); (%o1) /share/tensor/itensor.lisp (%i2) matchdeclare(l1,listp); (%o2) done (%i3) defrule(r1,m(l1,[]),(i1:idummy(), g([l1[1],l1[2]],[])*q([i1],[])*e([],[i1])))$ (%i4) defrule(r2,m([],l1),(i1:idummy(), w([],[l1[1],l1[2]])*e([i1],[])*q([],[i1])))$ (%i5) ishow(m([i,n],[])*m([],[i,m]))$ i m (%t5) m m i n (%i6) ishow(rename(applyb1(%,r1,r2)))$ %1 %2 %3 m (%t6) e q w q e g %1 %2 %3 n |
Categories: Package itensor
components
関数で割り当てられたすべての値を
tensorからアンバインドします。
Categories: Package itensor
components
コマンドを使って作られたようにテンソルの成分割り当てを表示します。
以下の例で明示されるように、行列が
components
を使って添字テンソルに割り当てられている時、
この関数は特に役に立ちます:
(%i1) load(ctensor); (%o1) /share/tensor/ctensor.mac (%i2) load(itensor); (%o2) /share/tensor/itensor.lisp (%i3) lg:matrix([sqrt(r/(r-2*m)),0,0,0],[0,r,0,0], [0,0,sin(theta)*r,0],[0,0,0,sqrt((r-2*m)/r)]); [ r ] [ sqrt(-------) 0 0 0 ] [ r - 2 m ] [ ] [ 0 r 0 0 ] (%o3) [ ] [ 0 0 r sin(theta) 0 ] [ ] [ r - 2 m ] [ 0 0 0 sqrt(-------) ] [ r ] (%i4) components(g([i,j],[]),lg); (%o4) done (%i5) showcomps(g([i,j],[])); [ r ] [ sqrt(-------) 0 0 0 ] [ r - 2 m ] [ ] [ 0 r 0 0 ] (%t5) g = [ ] i j [ 0 0 r sin(theta) 0 ] [ ] [ r - 2 m ] [ 0 0 0 sqrt(-------) ] [ r ] (%o5) false |
showcomps
コマンドは 2よりも高い階数のテンソルの成分も表示することができます。
Categories: Package itensor
icounter
を1つ増やし、形式 %n
の添字を値として返します。
ここで nは正の整数です。
これは式を形成する際必要なダミー添字が既に使用中の添字とぶつからないことを保証します。
(indices
の下の例を参照してください。)
Categories: Package itensor
デフォルト値: %
ダミー添字の接頭辞です。
(indices
の下の例を参照してください。)
Categories: Package itensor
デフォルト値: 1
テンソルパッケージで次のダミー添字を生成する際使われる数値接尾を決定します。
接頭辞はオプション idummy
(デフォルト: %
)で決定されます。
Categories: Package itensor
共変添字のリスト L1と反変添字のリスト L2を使った
itensor
パッケージで定義された
一般化された Kroneckerのデルタ関数です。
kdelta([i],[j])
は通常の Kroneckerデルタを返します。
コマンド ev(expr,kdelta)
は
kdelta([],[])
を多様体の次元に含む式の評価をもたらします。
この表記法の乱用となることですが、
itensor
は
kdelta
が2つの共変添字だけ、または、2つの反変添字だけを持つことも許し、
事実上、共(反)変「単位行列」を供給します。
これは厳密にはプログラミング目的としてみなされ、
kdelta([i,j],[])
が有効なテンソルオブジェクトだということを
意味するつもりではありません。
Categories: Package itensor
いくつかの計算で使われる、対称化された Kroneckerデルタ。 例えば:
(%i1) load(itensor); (%o1) /share/tensor/itensor.lisp (%i2) kdelta([1,2],[2,1]); (%o2) - 1 (%i3) kdels([1,2],[2,1]); (%o3) 1 (%i4) ishow(kdelta([a,b],[c,d]))$ c d d c (%t4) kdelta kdelta - kdelta kdelta a b a b (%i4) ishow(kdels([a,b],[c,d]))$ c d d c (%t4) kdelta kdelta + kdelta kdelta a b a b |
Categories: Package itensor
リスト Lが整数の偶置換から成るなら 1を返し、 Lが奇置換なら成るなら -1を返し、 Lのいくつかの添字が繰り返しなら 0を返す置換(別名Levi-Civita)テンソルです。
Categories: Package itensor
Levi-Civitaシンボルを含む式を整理し、可能ならこれらを Kroneckerデルタ式に変換します。
この関数と単に Levi-Civitaシンボルを評価することの主な違いは、
直接評価はしばしば数値添字を含む Kronecker式に帰着することです。
これは更なる整理を妨げるので、しばしば望ましくないことです。
lc2kdt
関数はこの問題を避けて、
rename
や contract
を使って更に容易に整理される式をもたらします。
(%i1) load(itensor); (%o1) /share/tensor/itensor.lisp (%i2) expr:ishow('levi_civita([],[i,j]) *'levi_civita([k,l],[])*a([j],[k]))$ i j k (%t2) levi_civita a levi_civita j k l (%i3) ishow(ev(expr,levi_civita))$ i j k 1 2 (%t3) kdelta a kdelta 1 2 j k l (%i4) ishow(ev(%,kdelta))$ i j j i k (%t4) (kdelta kdelta - kdelta kdelta ) a 1 2 1 2 j 1 2 2 1 (kdelta kdelta - kdelta kdelta ) k l k l (%i5) ishow(lc2kdt(expr))$ k i j k j i (%t5) a kdelta kdelta - a kdelta kdelta j k l j k l (%i6) ishow(contract(expand(%)))$ i i (%t6) a - a kdelta l l |
lc2kdt
関数は時々計量テンソルを利用します。
もし前もって計量テンソルが imetric
で定義されていなかったなら、
これはエラーになります。
(%i7) expr:ishow('levi_civita([],[i,j]) *'levi_civita([],[k,l])*a([j,k],[]))$ i j k l (%t7) levi_civita levi_civita a j k (%i8) ishow(lc2kdt(expr))$ Maxima encountered a Lisp error: Error in $IMETRIC [or a callee]: $IMETRIC [or a callee] requires less than two arguments. Automatically continuing. To reenable the Lisp debugger set *debugger-hook* to nil. (%i9) imetric(g); (%o9) done (%i10) ishow(lc2kdt(expr))$ %3 i k %4 j l %3 i l %4 j (%t10) (g kdelta g kdelta - g kdelta g %3 %4 %3 k kdelta ) a %4 j k (%i11) ishow(contract(expand(%)))$ l i l i j (%t11) a - g a j |
Categories: Package itensor
未評価の Levi-Civitaシンボル (levi_civita
)を含む式のために使われる整理ルール。
lc_u
と組み合わせて、
levi_civita
の評価より効率的にたくさんの式を整理するのに使うことができます。
例えば:
(%i1) load(itensor); (%o1) /share/tensor/itensor.lisp (%i2) el1:ishow('levi_civita([i,j,k],[])*a([],[i])*a([],[j]))$ i j (%t2) a a levi_civita i j k (%i3) el2:ishow('levi_civita([],[i,j,k])*a([i])*a([j]))$ i j k (%t3) levi_civita a a i j (%i4) canform(contract(expand(applyb1(el1,lc_l,lc_u)))); (%t4) 0 (%i5) canform(contract(expand(applyb1(el2,lc_l,lc_u)))); (%t5) 0 |
Categories: Package itensor
未評価の Levi-Civitaシンボル (levi_civita
)を含む式のために使われる整理ルール。
lc_l
と組み合わせて、
levi_civita
の評価より効率的にたくさんの式を整理するのに使うことができます。
詳しくは lc_l
を参照してください。
Categories: Package itensor
名前を変えて (rename
を参照してください)、ダミー添字を置換することで、
exprを整理します。
rename
は微分がないテンソル積の和に制限されます。
本当に限定されていて、
canform
が要求された整理を実行する能力がない時だけ使われるはずです。
canten
関数は、引数が添字が完全に対称な式の時だけ数学的に正確な結果を返します。
この理由から、canten
は、もし
allsym
が true
に設定されてないならエラーを返します。
Categories: Package itensor
canten
に似ていますが、添字縮約も実行します。
Categories: Package itensor
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デフォルト値: false
もし true
なら、
すべての添字付きオブジェクトは共変、反変添字のすべてに関して対称と仮定されます。
もし false
なら、これらの添字に関していかなる種類の対称性も仮定されません。
iframe_flag
が true
に設定されない限り、
微分添字はいつも対称と取られます。
Categories: Package itensor
m個の共変添字と n個の反変添字を持つ
tensorに関する対称プロパティを宣言します。
cov_iと contr_iは
それぞれ共変添字と反変添字の間の対称関係を表す擬似関数です。
これらは形式 symoper(index_1, index_2,...)
を取ります。
ここで symoper
は
sym
か anti
, cyc
のいずれかで、
index_iは tensorの添字の位置を示す整数です。
これは、 tensorが
index_iに関してそれぞれ対称、反対称、巡回であると宣言します。
symoper(all)
も対称条件に従う添字すべてを示す有効な形式です。
例えば、5つの共変添字を持つオブジェクト b
が与えられたとして、
decsym(b,5,3,[sym(1,2),anti(3,4)],[cyc(all)])
は、
b
が一番目と二番目の共変添字に対して対称であり、
三番目、四番目の共変添字に対して反対称であり、
反変添字すべてに対して巡回的であると宣言します。
対称宣言のリストのどれかは空であり得ます。
以下の例で示すように式整理を実行する関数は canform
です。
(%i1) load(itensor); (%o1) /share/tensor/itensor.lisp (%i2) expr:contract( expand( a([i1, j1, k1], []) *kdels([i, j, k], [i1, j1, k1])))$ (%i3) ishow(expr)$ (%t3) a + a + a + a + a + a k j i k i j j k i j i k i k j i j k (%i4) decsym(a,3,0,[sym(all)],[]); (%o4) done (%i5) ishow(canform(expr))$ (%t5) 6 a i j k (%i6) remsym(a,3,0); (%o6) done (%i7) decsym(a,3,0,[anti(all)],[]); (%o7) done (%i8) ishow(canform(expr))$ (%t8) 0 (%i9) remsym(a,3,0); (%o9) done (%i10) decsym(a,3,0,[cyc(all)],[]); (%o10) done (%i11) ishow(canform(expr))$ (%t11) 3 a + 3 a i k j i j k (%i12) dispsym(a,3,0); (%o12) [[cyc, [[1, 2, 3]], []]] |
Categories: Package itensor
m個の共変添字と n個の反変添字を持つ tensorからすべての対称プロパティを取り除きます。
Categories: Package itensor
ダミー添字をリネームして、
それらに課せられた対称条件によって指令されたようにすべての添字を並べ替えることで、
exprを整理します。
もし allsym
が true
なら、
すべての添字は対称と仮定され、
そうでないなら decsym
宣言が提供する対称情報が使われます。
ダミー添字は rename
関数に関するものと同じ方法でリネームされます。
canform
が大きな式に適用される時、
計算にかなりの時間が費やされるかもしれません。
この時間は最初に式に対して rename
をコールすることで短くできます。
decsym
の下の例も参照してください。
注意: canform
はいつも数学的に正しい結果を返しますが、
式を最も簡単な形式に完全に整理できないかもしれません。
オプションの二番目のパラメータ renameは、
もし false
に設定されたなら、リネームを抑制します。
Categories: Package itensor
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itensor
のための能力に関して拡張された通常の Maxima微分関数です。
v_1に関して n_1階、 v_2に関して n_2階、
という exprの微分を取ります。
テンソルパッケージでは v_iが 1から変数
dim
の値までの整数であるように関数が修正されています。
これによって、
微分がリスト vect_coords
の v_i番目の要素に関して実行されます。
もし vect_coords
がアトム変数にバインドされているなら、
v_iを下付き添字に持つ変数が微分変数として使われます。
これは座標名や、x[1]
, x[2]
,
...のような下付き添字付き名前の配列を使うことを可能にします。
更に、 diff
には添字付き変数に関する微分を計算する能力が追加されています。
特にテンソルパッケージは
計量テンソルと、計量テンソルやその一階微分、二階微分に関する微分を含む
式を微分する方法を知っています。
この能力は重力理論の Lagrange形式を考える時、
特に役に立ちます。
作用原理から Einsteinテンソルと場の方程式を演繹することを可能にします。
Categories: Package itensor
添字微分。
独立変数に関して微分する diff
と異なり、
idiff)
は座標に関して微分するのに使うことができます。
添字付きオブジェクトに関しては
結果的に、これは v_iを微分添字として追加することになります。
iframe_flag
が true
に設定されていない限り
続いて,微分添字が並び替えられます。
idiff
は計量テンソルの行列式も微分することができます。
従って、もし imetric
が G
にバインドされていたら、
idiff(determinant(g),k)
は
ダミー添字 %i
が適当に選ばれて
2 * determinant(g) * ichr2([%i,k],[%i])
を返します。
Categories: Package itensor
ベクトル場 vに対してテンソル式 tenの Lie微分を計算します。 tenは任意の添字付きテンソル式でなければいけません; vはベクトル場の(添字なしの)名前でなければいけません。 例えば:
(%i1) load(itensor); (%o1) /share/tensor/itensor.lisp (%i2) ishow(liediff(v,a([i,j],[])*b([],[k],l)))$ k %2 %2 %2 (%t2) b (v a + v a + v a ) ,l i j,%2 ,j i %2 ,i %2 j %1 k %1 k %1 k + (v b - b v + v b ) a ,%1 l ,l ,%1 ,l ,%1 i j |
Categories: Package itensor
テンソル式 tenの中の idiff
コマンドすべてを評価します。
Categories: Package itensor
exprと同値ですが、
添字付きオブジェクトの微分すべてが
idiff
関数の名詞形で置き換えられた式を返します。
もし微分が実行されたら引数はその添字付きオブジェクトをもたらしたでしょう。
微分された添字付きオブジェクトを
exprをもたらすある関数定義で置き換えて、
その後、 ev(expr, idiff)
で微分を実行したい時、
これは役に立ちます。
Categories: Package itensor
undiff
の実行と同値ですが、 ev
と rediff
があとに続きます。
この演算のポイントは微分形式で直接評価できない式を簡単に評価することです。 例えば、以下はエラーをもたらします:
(%i1) load(itensor); (%o1) /share/tensor/itensor.lisp (%i2) icurvature([i,j,k],[l],m); Maxima encountered a Lisp error: Error in $ICURVATURE [or a callee]: $ICURVATURE [or a callee] requires less than three arguments. Automatically continuing. To reenable the Lisp debugger set *debugger-hook* to nil. |
しかし、もし icurvature
が名詞形で入っているなら、
evundiff
を使って評価できます:
(%i3) ishow('icurvature([i,j,k],[l],m))$ l (%t3) icurvature i j k,m (%i4) ishow(evundiff(%))$ l l %1 l %1 (%t4) - ichr2 - ichr2 ichr2 - ichr2 ichr2 i k,j m %1 j i k,m %1 j,m i k l l %1 l %1 + ichr2 + ichr2 ichr2 + ichr2 ichr2 i j,k m %1 k i j,m %1 k,m i j |
注意: Maximaの以前のバージョンでは、
Christoffel記号の微分形式も評価できませんでした。
これは現在修正されています。
だから evundiff
はもはやこのような式に関しては不要です:
(%i5) imetric(g); (%o5) done (%i6) ishow(ichr2([i,j],[k],l))$ k %3 g (g - g + g ) j %3,i l i j,%3 l i %3,j l (%t6) ----------------------------------------- 2 k %3 g (g - g + g ) ,l j %3,i i j,%3 i %3,j + ----------------------------------- 2 |
Categories: Package itensor
exprにおいて微分添字を持たない tensor_iをすべて0にします。
Categories: Package itensor
exprにおいて、 微分添字を持つ tensor_iをすべて0にします。
Categories: Package itensor
以下の例で例示されるように、 exprにおいて n以上の微分添字を持つ微分されたオブジェクト tensorをすべて 0にします。
(%i1) load(itensor); (%o1) /share/tensor/itensor.lisp (%i2) ishow(a([i],[J,r],k,r)+a([i],[j,r,s],k,r,s))$ J r j r s (%t2) a + a i,k r i,k r s (%i3) ishow(flushnd(%,a,3))$ J r (%t3) a i,k r |
Categories: Package itensor
名前が tensor_iの1つである反変ベクトルの微分が
Kroneckerデルタをもたらすという座標微分プロパティを
tensor_iに与えます。
例えば、
もし coord(x)
が実行されたら、
idiff(x([],[i]),j)
は kdelta([i],[j])
を与えます。
coord
はこのプロパティを持つ添字付きオブジェクトすべてのリストです。
Categories: Package itensor
tensor_i
から関数 coord
がもたらした座標微分プロパティを削除します。
remcoord(all)
は添字付きオブジェクトすべてからこのプロパティを削除します。
Categories: Package itensor
show
と同じように exprを表示します;
しかし、
exprに現れるテンソル d'Alembert演算子はすべて記号 []
を使って示されます。
例えば、 []p([m],[n])
は
g([],[i,j])*p([m],[n],i,j)
を表します。
Categories: Package itensor
計量テンソルの共変と反変形式両方(現在の制約)の常微分を含む式を整理します。
例えば、 以下に見られるように、
conmetderiv
は反変計量テンソルの微分を Christoffelシンボルに結びつけます:
(%i1) load(itensor); (%o1) /share/tensor/itensor.lisp (%i2) ishow(g([],[a,b],c))$ a b (%t2) g ,c (%i3) ishow(conmetderiv(%,g))$ %1 b a %1 a b (%t3) - g ichr2 - g ichr2 %1 c %1 c |
Categories: Package itensor
計量テンソルの微分の積を含む式を整理します。
特に simpmetderiv
は2つの恒等式を知っています:
ab ab ab a g g + g g = (g g ) = (kdelta ) = 0 ,d bc bc,d bc ,d c ,d |
従って、
ab ab g g = - g g ,d bc bc,d |
と
ab ab g g = g g ,j ab,i ,i ab,j |
これは Christoffel記号の対称性の結果です。
simpmetderiv
関数はオプションパラメータを1つ取ります。
オプションパラメータがある時は、
積の式の中に(整理のための)代入が1つうまくいくと関数が停止します。
simpmetderiv
関数は
"正準"順序を積添字に適用する方法を決めるグローバル変数 flipflagも利用します。
まとめると、これらの機能は
他の方法では遂行困難か不可能な強力な式整理を達成するのに使うことができます。
これについて、
simpmetderiv
の部分整理機能を明示的に使って縮約式を得る
以下の例を通じて例示します:
(%i1) load(itensor); (%o1) /share/tensor/itensor.lisp (%i2) imetric(g); (%o2) done (%i3) ishow(g([],[a,b])*g([],[b,c])*g([a,b],[],d)*g([b,c],[],e))$ a b b c (%t3) g g g g a b,d b c,e (%i4) ishow(canform(%))$ errexp1 has improper indices -- an error. Quitting. To debug this try debugmode(true); (%i5) ishow(simpmetderiv(%))$ a b b c (%t5) g g g g a b,d b c,e (%i6) flipflag:not flipflag; (%o6) true (%i7) ishow(simpmetderiv(%th(2)))$ a b b c (%t7) g g g g ,d ,e a b b c (%i8) flipflag:not flipflag; (%o8) false (%i9) ishow(simpmetderiv(%th(2),stop))$ a b b c (%t9) - g g g g ,e a b,d b c (%i10) ishow(contract(%))$ b c (%t10) - g g ,e c b,d |
Weylテンソルの縮約を整理するために
simpmetderiv
と conmetderiv
を一緒に使う例として、
weyl.dem
も参照してください。
Categories: Package itensor
exprの中の、微分添字を 1つだけ持つ tensorをすべて0にします。
Categories: Package itensor
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変数 imetric:g
を割り当てることで計量を指定します。
更に、コマンド
defcon(g),defcon(g, g, kdelta)
を実行することで計量
gの縮約プロパティを設定します。
(デフォルトではバインドされていない)変数 imetric
を
imetric(g)
コマンドが割り当てる計量にバインドします。
Categories: Package itensor
計量の次元を設定します。 与えられた次元で Levi-Civita記号の反対称プロパティも初期化します。
Categories: Package itensor
以下の定義を介して第一種 Christoffel記号をもたらします。
(g + g - g )/2 . ik,j jk,i ij,k |
特定の計量で Christoffel記号を評価するには、
chr2
の下の例のように変数 imetric
が名前を割り当てられなければいけません。
Categories: Package itensor
以下の定義を介して第二種 Christoffel記号をもたらします。
ks ichr2([i,j],[k]) = g (g + g - g )/2 is,j js,i ij,s |
Categories: Package itensor
第二種 Christoffel記号(ichr2
)を使った
Riemann曲率テンソルをもたらします。
以下の表記法が使われます:
h h h %1 h icurvature = - ichr2 - ichr2 ichr2 + ichr2 i j k i k,j %1 j i k i j,k h %1 + ichr2 ichr2 %1 k i j |
Categories: Package itensor
第二種 Christoffel記号(ichr2
)を使って、
変数 v_iに対する
exprの共変微分をもたらします。
これらを評価するには、
ev(expr,ichr2)
を使わなければ行けません。
(%i1) load(itensor); (%o1) /share/tensor/itensor.lisp (%i2) entertensor()$ Enter tensor name: a; Enter a list of the covariant indices: [i,j]; Enter a list of the contravariant indices: [k]; Enter a list of the derivative indices: []; k (%t2) a i j (%i3) ishow(covdiff(%,s))$ k %1 k %1 k (%t3) - a ichr2 - a ichr2 + a i %1 j s %1 j i s i j,s k %1 + ichr2 a %1 s i j (%i4) imetric:g; (%o4) g (%i5) ishow(ev(%th(2),ichr2))$ %1 %4 k g a (g - g + g ) i %1 s %4,j j s,%4 j %4,s (%t5) - ------------------------------------------ 2 %1 %3 k g a (g - g + g ) %1 j s %3,i i s,%3 i %3,s - ------------------------------------------ 2 k %2 %1 g a (g - g + g ) i j s %2,%1 %1 s,%2 %1 %2,s k + ------------------------------------------- + a 2 i j,s (%i6) |
Categories: Package itensor
反変添字と同一の微分添字を持つ exprの中で 添字付きオブジェクトすべてに0を代入することで、 Lorentz条件を課します。
Categories: Package itensor
exprの中の未微分 Christoffel記号と計量テンソルの一階微分を消すようにします。
igeodesic_coords
関数での nameは
(もし expr)の中で現れるなら)
計量 nameを参照します。
一方で、接続係数は
名前 ichr1
か ichr2
で呼ばれなければいけません。
以下の例は、
igeodesic_coords
関数を使った、
Riemann曲率テンソルが満たす巡回恒等式の検証を例示します。
(%i1) load(itensor); (%o1) /share/tensor/itensor.lisp (%i2) ishow(icurvature([r,s,t],[u]))$ u u %1 u (%t2) - ichr2 - ichr2 ichr2 + ichr2 r t,s %1 s r t r s,t u %1 + ichr2 ichr2 %1 t r s (%i3) ishow(igeodesic_coords(%,ichr2))$ u u (%t3) ichr2 - ichr2 r s,t r t,s (%i4) ishow(igeodesic_coords(icurvature([r,s,t],[u]),ichr2)+ igeodesic_coords(icurvature([s,t,r],[u]),ichr2)+ igeodesic_coords(icurvature([t,r,s],[u]),ichr2))$ u u u u (%t4) - ichr2 + ichr2 + ichr2 - ichr2 t s,r t r,s s t,r s r,t u u - ichr2 + ichr2 r t,s r s,t (%i5) canform(%); (%o5) 0 |
Categories: Package itensor
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今では Maximaは 動標構(moving frame)を使って計算を実行する能力があります。 これらは直交標構(テトラド、四脚場)か任意系であり得ます。
標構 (frame)を使うには、
最初に iframe_flag
を true
に設定しなければいけません。
これにより計算内で Christoffel記号, ichr1
と
ichr2
がもっと一般的な標構 (frame)の接続係数
icc1
と icc2
に置き換えられることになります。
特に covdiff
と icurvature
の振る舞いが変わります。
系は 2つのテンソルで定義されます:
逆標枠場 (ifri
, 双対基底四脚場)と標構計量 (frame metric) ifg
。
標構計量は直交標構の単位行列、すなわち、
Minkowski時空での直交標構の Lorentz計量です。
逆標枠場は標構基底(単位ベクトル)を定義します。
標枠と標構計量に縮約プロパティが定義されます。
iframe_flag
が trueなら、
imetric
が上付き添字と下付き添字に関して定義する計量の代わりに
たくさんの itensor
式が標構計量 ifg
を使います。
重要: 変数 iframe_flag
を true
に設定することは defcon
や
imetric
のコールによって定義された計量の縮約プロパティを未定義に戻しません。
もし標枠場が使われるなら、
imetric
関数を呼び出さず、
変数 imetric
に名前を割り当てて計量を定義することが最良です。
Maximaはこれら2つのテンソルを使って、
接続係数 (icc1
と icc2
)の一部を形成する
標構係数 (ifc1
と ifc2
)を定義します。
以下の例がそれを例示します:
(%i1) load(itensor); (%o1) /share/tensor/itensor.lisp (%i2) iframe_flag:true; (%o2) true (%i3) ishow(covdiff(v([],[i]),j))$ i i %1 (%t3) v + icc2 v ,j %1 j (%i4) ishow(ev(%,icc2))$ %1 i i (%t4) v ifc2 + v %1 j ,j (%i5) ishow(ev(%,ifc2))$ %1 i %2 i (%t5) v ifg ifc1 + v %1 j %2 ,j (%i6) ishow(ev(%,ifc1))$ %1 i %2 v ifg (ifb - ifb + ifb ) j %2 %1 %2 %1 j %1 j %2 i (%t6) -------------------------------------------------- + v 2 ,j (%i7) ishow(ifb([a,b,c]))$ %3 %4 (%t7) (ifri - ifri ) ifr ifr a %3,%4 a %4,%3 b c |
もし iframe_bracket_form
フラグが false
に設定されているなら
標構ブラケット (frame bracket) (ifb
)を計算するのに代わりの方法を使います:
(%i8) block([iframe_bracket_form:false],ishow(ifb([a,b,c])))$ %6 %5 %5 %6 (%t8) ifri (ifr ifr - ifr ifr ) a %5 b c,%6 b,%6 c |
Maximaのこのバージョン以来、
標構ブラケット (ifb
)と同じように
ifr
と ifri
に関する縮約恒等式がいつも定義されます。
この関数は何もしません。
Categories: Package itensor
標構ブラケット(frame bracket)。 標構計量の接続係数への寄与が標構ブラケットを使って表されます:
- ifb + ifb + ifb c a b b c a a b c ifc1 = -------------------------------- abc 2 |
標構ブラケット自身は
標枠と標構計量を使って定義されます。
frame_bracket_form
の値に依存して
2つの代わりの計算方法が使われます。
もし true (デフォルト)か itorsion_flag
が true
なら:
d e f ifb = ifr ifr (ifri - ifri - ifri itr ) abc b c a d,e a e,d a f d e |
そうでないなら:
e d d e ifb = (ifr ifr - ifr ifr ) ifri abc b c,e b,e c a d |
Categories: Package itensor
第一種接続係数。
itensor
では以下のように定義されます。
icc1 = ichr1 - ikt1 - inmc1 abc abc abc abc |
この式では、 iframe_flag
が trueなら、
Christoffel記号 ichr1
が標構接続係数 ifc1
に置き換えられます。
itorsion_flag
が false
なら、 ikt1
は省略されます。
標構基底が使われるなら、
ねじれが標構ブラケットの一部として既に計算されているので、
その時にも ikt1
は省略されます。
最後に、
inonmet_flag
が false
なら inmc1
は存在しません。
Categories: Package itensor
第二種接続係数。
itensor
では以下のように定義されます。
c c c c icc2 = ichr2 - ikt2 - inmc2 ab ab ab ab |
この式では、
iframe_flag
が trueなら、
Christoffel記号 ichr2
が標構接続係数 ifc2
に置き換えられます。
itorsion_flag
が false
なら、 ikt2
は省略されます。
標構基底が使われるなら、
ねじれが標構ブラケットの一部として既に計算されているので、
その時にも ikt1
は省略されます。
最後に、
inonmet_flag
が false
なら、
inmc1
は存在しません。
Categories: Package itensor
(Ricci回転係数としても知られている)第一種標構係数。 このテンソルは標構計量の第一種接続係数への寄与を表します。 以下のように定義されます:
- ifb + ifb + ifb c a b b c a a b c ifc1 = -------------------------------- abc 2 |
Categories: Package itensor
第二種標構係数。
このテンソルは標構計量の第一種接続係数への寄与を表します。
必要に応じて、標構ブラケット (ifb
)の
適切な上付き、下付き添字での置換として定義されます:
c cd ifc2 = ifg ifc1 ab abd |
Categories: Package itensor
標枠。
標構計量(ifg
)を形成するために逆標構場 (ifri
)を縮約します。
Categories: Package itensor
逆標構場。 (双対基底ベクトル)標構基底を指定します。 標構計量と一緒に標構に基づいた計算すべての基底を形成します。
Categories: Package itensor
標構計量。
kdelta
のデフォルトですが、
components
を使って変えることができます。
Categories: Package itensor
逆標構計量。
標構計量 (ifg
)を kdelta
に縮約します。
Categories: Package itensor
デフォルト値: true
標構ブラケット (ifb
)が如何に計算されるか指定します。
Categories: Package itensor
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Maximaは今では、ねじれと非計量性を考慮することができます。
フラグ itorsion_flag
が true
に設定されている時、
ねじれの寄与が接続係数に加えられます。
同様に、フラグ inonmet_flag
が trueの時、非計量性成分が含まれます。
非計量性ベクトル。
共形非計量性は計量テンソルの共変微分を通して定義されます。
inonmet_flag
が true
に設定されている時
通常零の計量テンソルの共変微分は以下のように評価されます:
g =- g inm ij;k ij k |
Categories: Package itensor
非計量ベクトル成分の共変置換。 以下のように定義されます:
g inm - inm g - g inm ab c a bc ac b inmc1 = ------------------------------ abc 2 |
(もし標構計量を使うなら、ifg
を g
に代入します。)
Categories: Package itensor
非計量ベクトル成分の反変置換。
inonmet_flag
が true
なら接続係数で使われます。
以下のように定義されます:
c c cd -inm kdelta - kdelta inm + g inm g c a b a b d ab inmc2 = ------------------------------------------- ab 2 |
(もし標構計量を使うなら、ifg
を g
に代入します。)
Categories: Package itensor
(コントーションとしても知られる)ねじれテンソルの共変置換。 以下のように定義されます:
d d d -g itr - g itr - itr g ad cb bd ca ab cd ikt1 = ---------------------------------- abc 2 |
(標構計量を使うなら、ifg
を g
に代入します。)
Categories: Package itensor
(コントーションとしても知られる)ねじれテンソルの共変置換。 以下のように定義されます:
c cd ikt2 = g ikt1 ab abd |
(標構計量を使うなら、ifg
を g
に代入します。)
Categories: Package itensor
ねじれテンソル。 以下の例で例示されるように、 ねじれを伴う計量に関してスカラー関数上の繰り返される共変微分は計算されません:
(%i1) load(itensor); (%o1) /share/tensor/itensor.lisp (%i2) imetric:g; (%o2) g (%i3) covdiff( covdiff( f( [], []), i), j) - covdiff( covdiff( f( [], []), j), i)$ (%i4) ishow(%)$ %4 %2 (%t4) f ichr2 - f ichr2 ,%4 j i ,%2 i j (%i5) canform(%); (%o5) 0 (%i6) itorsion_flag:true; (%o6) true (%i7) covdiff( covdiff( f( [], []), i), j) - covdiff( covdiff( f( [], []), j), i)$ (%i8) ishow(%)$ %8 %6 (%t8) f icc2 - f icc2 - f + f ,%8 j i ,%6 i j ,j i ,i j (%i9) ishow(canform(%))$ %1 %1 (%t9) f icc2 - f icc2 ,%1 j i ,%1 i j (%i10) ishow(canform(ev(%,icc2)))$ %1 %1 (%t10) f ikt2 - f ikt2 ,%1 i j ,%1 j i (%i11) ishow(canform(ev(%,ikt2)))$ %2 %1 %2 %1 (%t11) f g ikt1 - f g ikt1 ,%2 i j %1 ,%2 j i %1 (%i12) ishow(factor(canform(rename(expand(ev(%,ikt1))))))$ %3 %2 %1 %1 f g g (itr - itr ) ,%3 %2 %1 j i i j (%t12) ------------------------------------ 2 (%i13) decsym(itr,2,1,[anti(all)],[]); (%o13) done (%i14) defcon(g,g,kdelta); (%o14) done (%i15) subst(g,nounify(g),%th(3))$ (%i16) ishow(canform(contract(%)))$ %1 (%t16) - f itr ,%1 i j |
Categories: Package itensor
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itensor
パッケージは
完全反対称共変テンソル場上の演算を実行できます。
回数 (0,L)の完全反対称テンソル場は微分L形式に対応します。
これらのオブジェクト上で外積やウェッジ積として知られる乗算が定義されます。
不運にも、すべての作者がウェッジ積の定義に同意しません。 何人の作者は反対称の概念に対応した定義を好みます: これらの仕事では、2つのベクトル場のウェッジ積は、例えば以下のように定義されます。
a a - a a i j j i a /\ a = ----------- i j 2 |
もっと一般的に、 p形式や q形式の積は以下のように定義されます。
1 k1..kp l1..lq A /\ B = ------ D A B i1..ip j1..jq (p+q)! i1..ip j1..jq k1..kp l1..lq |
ここで D
はKroneckerのデルタを表します。
しかし、他の作者は容積要素の概念に対応する"幾何的"定義を好みます:
a /\ a = a a - a a i j i j j i |
そして一般的な場合、
1 k1..kp l1..lq A /\ B = ----- D A B i1..ip j1..jq p! q! i1..ip j1..jq k1..kp l1..lq |
itensor
はテンソル代数パッケージなので、
これら2つの定義の前者がより自然なもののようです。
しかし、多くの応用は後者の定義を使います。
このジレンマを解決するに、ウェッジ積の振る舞いを制御するフラグが実装されました:
igeowedge_flag
が false
(デフォルト)なら、
前者の "テンソル的"定義が使われ、そうでないなら,後者の"幾何的"定義が適用されます。
ウェッジ積演算子はティルデ ~
で示されれます。
これは二項演算子です。
引数は、スカラか、階数1の共変テンソル、
共変添字すべてに関して反対称と宣言された階数
l
の共変テンソルのいずれかを含む式でなければいけません。
以下の例のように、
ウェッジ積演算子の振る舞いは igeowedge_flag
フラグで制御されます:
(%i1) load(itensor); (%o1) /share/tensor/itensor.lisp (%i2) ishow(a([i])~b([j]))$ a b - b a i j i j (%t2) ------------- 2 (%i3) decsym(a,2,0,[anti(all)],[]); (%o3) done (%i4) ishow(a([i,j])~b([k]))$ a b + b a - a b i j k i j k i k j (%t4) --------------------------- 3 (%i5) igeowedge_flag:true; (%o5) true (%i6) ishow(a([i])~b([j]))$ (%t6) a b - b a i j i j (%i7) ishow(a([i,j])~b([k]))$ (%t7) a b + b a - a b i j k i j k i k j |
Categories: Package itensor · Operators
縦線 |
は"ベクトルの縮約"二項演算子を示します。
完全反対称共変テンソルが反変ベクトルと縮約される時、
結果はどの添字が縮約に使われるかに関わらず同じです。
このように、添字に無関係な方法で縮約演算子を定義することが可能です。
itensor
パッケージでは、ベクトルとの縮約は常に
文字通りの並べ順で最初の添字に対して実行されます。
これは |
演算子を含む式のより良い整理を保証します。
例えば:
(%i1) load(itensor); (%o1) /share/tensor/itensor.lisp (%i2) decsym(a,2,0,[anti(all)],[]); (%o2) done (%i3) ishow(a([i,j],[])|v)$ %1 (%t3) v a %1 j (%i4) ishow(a([j,i],[])|v)$ %1 (%t4) - v a %1 j |
|
演算子で使われるテンソルは
は共変添字に対して完全反対称と宣言されなければいけないことが
本質的であることに注意してください。
そうでないなら、結果は正しくありません。
Categories: Package itensor · Operators
添字 iに対する exprの外積を計算します。
外微分は形式的に偏微分演算子のウェッジ積で微分形式として定義されます。
そんなように、演算子も igeowedge_flag
の設定で制御されます。
例えば:
(%i1) load(itensor); (%o1) /share/tensor/itensor.lisp (%i2) ishow(extdiff(v([i]),j))$ v - v j,i i,j (%t2) ----------- 2 (%i3) decsym(a,2,0,[anti(all)],[]); (%o3) done (%i4) ishow(extdiff(a([i,j]),k))$ a - a + a j k,i i k,j i j,k (%t4) ------------------------ 3 (%i5) igeowedge_flag:true; (%o5) true (%i6) ishow(extdiff(v([i]),j))$ (%t6) v - v j,i i,j (%i7) ishow(extdiff(a([i,j]),k))$ (%t7) - (a - a + a ) k j,i k i,j j i,k |
Categories: Package itensor
exprの Hodge双対を計算します。 例えば:
(%i1) load(itensor); (%o1) /share/tensor/itensor.lisp (%i2) imetric(g); (%o2) done (%i3) idim(4); (%o3) done (%i4) icounter:100; (%o4) 100 (%i5) decsym(A,3,0,[anti(all)],[])$ (%i6) ishow(A([i,j,k],[]))$ (%t6) A i j k (%i7) ishow(canform(hodge(%)))$ %1 %2 %3 %4 levi_civita g A %1 %102 %2 %3 %4 (%t7) ----------------------------------------- 6 (%i8) ishow(canform(hodge(%)))$ %1 %2 %3 %8 %4 %5 %6 %7 (%t8) levi_civita levi_civita g %1 %106 g g g A /6 %2 %107 %3 %108 %4 %8 %5 %6 %7 (%i9) lc2kdt(%)$ (%i10) %,kdelta$ (%i11) ishow(canform(contract(expand(%))))$ (%t11) - A %106 %107 %108 |
Categories: Package itensor
デフォルト値: false
ウェッジ積と外微分の振る舞いを制御します。
false
(デフォルト)に設定された時、
微分形式の概念は完全反対称共変テンソル場のそれに対応します。
true
に設定された時、微分形式は容積要素の概念に一致します。
Categories: Package itensor
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itensor
パッケージは
テンソル式をTexにエクスポートするための限定サポートを提供します。
itensor
式は関数コールとして現れるので、
いつもの Maxima tex
コマンドは期待された出力を生成しません。
代わりに tentex
コマンドを試すことができます。
これはテンソル式を適切に添字が付けられたTeXオブジェクトに翻訳しようとします。
以下の例のように、
tentex
関数を使うには、最初にtentex
をロードしなければいけません:
(%i1) load(itensor); (%o1) /share/tensor/itensor.lisp (%i2) load(tentex); (%o2) /share/tensor/tentex.lisp (%i3) idummyx:m; (%o3) m (%i4) ishow(icurvature([j,k,l],[i]))$ m1 i m1 i i (%t4) ichr2 ichr2 - ichr2 ichr2 - ichr2 j k m1 l j l m1 k j l,k i + ichr2 j k,l (%i5) tentex(%)$ $$\Gamma_{j\,k}^{m_1}\,\Gamma_{l\,m_1}^{i}-\Gamma_{j\,l}^{m_1}\, \Gamma_{k\,m_1}^{i}-\Gamma_{j\,l,k}^{i}+\Gamma_{j\,k,l}^{i}$$ |
コンパイルエラーに導かれるTeX式でのパーセント符号の出現を避けるための、
idummyx
割り当ての使用に注意してください。
注意せよ: このバージョンの tentex
関数は幾分実験的です。
Categories: Package itensor · TeX output
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itensor
パッケージは
ctensor
パッケージの文脈で実行することができる
Maximaコードを生成する能力があります。
この仕事を実行する関数は ic_convert
です。
itensor
方程式 eqnを
ctensor
割り当て文に変換します。
添字付きオブジェクトが配列に変換される一方で、
ダミー添字上の暗黙の和は明示的にされます。
(配列下付き添字は添字付きオブジェクトの反変添字が続く共変の順です。)
添字付きオブジェクトの微分は、
微分添字で下に添えられた ct_coords
に対して取られる diff
の名詞形に
置き換えられます。
Christoffel記号 ichr1
と ichr2
は
それぞれ、lcs
と mcs
に翻訳されます。
もし metricconvert
が true
なら、
2つの共変(反変)添字を持つ計量はすべて
lg
(ug
)にリネームされます。
更に、 自由添字すべての上で足されるdo
ループが導入されます。
なので、
ただ ev
するだけで変換される割り当て分を評価することができます。
以下の例はこの関数の特長を例示します。
(%i1) load(itensor); (%o1) /share/tensor/itensor.lisp (%i2) eqn:ishow(t([i,j],[k])=f([],[])*g([l,m],[])*a([],[m],j) *b([i],[l,k]))$ k m l k (%t2) t = f a b g i j ,j i l m (%i3) ic_convert(eqn); (%o3) for i thru dim do (for j thru dim do ( for k thru dim do t : f sum(sum(diff(a , ct_coords ) b i, j, k m j i, l, k g , l, 1, dim), m, 1, dim))) l, m (%i4) imetric(g); (%o4) done (%i5) metricconvert:true; (%o5) true (%i6) ic_convert(eqn); (%o6) for i thru dim do (for j thru dim do ( for k thru dim do t : f sum(sum(diff(a , ct_coords ) b i, j, k m j i, l, k lg , l, 1, dim), m, 1, dim))) l, m |
Categories: Package itensor · Package ctensor
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以下の Maximaワードは
itensor
パッケージで内部的に使われているので再定義してはいけません:
Keyword Comments ------------------------------------------ indices2() Internal version of indices() conti Lists contravariant indices covi Lists covariant indices of a indexed object deri Lists derivative indices of an indexed object name Returns the name of an indexed object concan irpmon lc0 _lc2kdt0 _lcprod _extlc |
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26.1 Introduction to ctensor | ||
26.2 Functions and Variables for ctensor |
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ctensor
は成分テンソル操作パッケージです。
ctensor
パッケージを使うには load(ctensor)
とタイプしてください。
ctensor
と対話的セッションを始めるには csetup()
とタイプしてください。
最初に多様体の次元を指定するよう尋ねられます。
もし次元が2, 3, 4のいずれかなら、
座標のリストがそれぞれ [x,y]
, [x,y,z]
, [x,y,z,t]
に設定されます。
これらの名前は、座標の新しいリストを(以下で記述する)変数
ct_coords
に割り当てることで変えることができ、ユーザーはこれについて尋ねられます。
座標名が他のオブジェクト定義と衝突することを避けるように注意を払わなければいけません。
次に、ユーザーは計量を直接、または順序位置
(ordinal position)を指定してファイルから入力します。
計量は行列 lg
に保存されます。
最後に、計量の逆元が計算され、行列 ug
に保存されます。
すべての計算を冪級数で実行するオプションがあります。
サンプルプロトコルは、
例として、 (Schwarzschild解に至る) Einsteinの真空方程式を導出する問題に適用される
静的な球対称計量(標準座標)に関して、以下のように開始されます。
ctensor
の関数の多くは例のように標準計量に対して表示されます。
(%i1) load(ctensor); (%o1) /share/tensor/ctensor.mac (%i2) csetup(); Enter the dimension of the coordinate system: 4; Do you wish to change the coordinate names? n; Do you want to 1. Enter a new metric? 2. Enter a metric from a file? 3. Approximate a metric with a Taylor series? 1; Is the matrix 1. Diagonal 2. Symmetric 3. Antisymmetric 4. General Answer 1, 2, 3 or 4 1; Row 1 Column 1: a; Row 2 Column 2: x^2; Row 3 Column 3: x^2*sin(y)^2; Row 4 Column 4: -d; Matrix entered. Enter functional dependencies with the DEPENDS function or 'N' if none depends([a,d],x); Do you wish to see the metric? y; [ a 0 0 0 ] [ ] [ 2 ] [ 0 x 0 0 ] [ ] [ 2 2 ] [ 0 0 x sin (y) 0 ] [ ] [ 0 0 0 - d ] (%o2) done (%i3) christof(mcs); a x (%t3) mcs = --- 1, 1, 1 2 a 1 (%t4) mcs = - 1, 2, 2 x 1 (%t5) mcs = - 1, 3, 3 x d x (%t6) mcs = --- 1, 4, 4 2 d x (%t7) mcs = - - 2, 2, 1 a cos(y) (%t8) mcs = ------ 2, 3, 3 sin(y) 2 x sin (y) (%t9) mcs = - --------- 3, 3, 1 a (%t10) mcs = - cos(y) sin(y) 3, 3, 2 d x (%t11) mcs = --- 4, 4, 1 2 a (%o11) done |
Categories: Tensors · Share packages · Package ctensor
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パッケージを初期化し、ユーザーに計量を対話的に入力可能にする
ctensor
(成分テンソル)パッケージの関数。
より詳細は ctensor
を参照してください。
Categories: Package ctensor
計量の逆元を計算し、将来の計算のためパッケージを設定する
ctensor
(成分テンソル)パッケージの関数。
cframe_flag
が false
なら、
関数は逆計量 ug
を(ユーザー定義の)行列 lg
から計算します。
計量の行列式も計算され、変数 gdet
に保存されます。
更に、パッケージは計量が対角的か調べ、結果に従って diagmetric
の値を設定します。
オプション引数 disが渡されて、それが false
でないなら、
ユーザーは計量の逆元を見るように促されます。
cframe_flag
が true
なら、
関数は fri
(逆標構行列)と lfg
(標構計量)の値が定義されていると考えます。
これらから標構行列 fr
と逆標構計量 ufg
が計算されます。
Categories: Package ctensor
あらかじめ定義された座標系と計量を設定します。 引数 coordinate_systemは以下のシンボルのいずれかです:
SYMBOL Dim Coordinates Description/comments ------------------------------------------------------------------ cartesian2d 2 [x,y] Cartesian 2D 座標系 polar 2 [r,phi] 極座標系 elliptic 2 [u,v] 楕円座標系 confocalelliptic 2 [u,v] 共焦点楕円座標 bipolar 2 [u,v] 二極座標系 parabolic 2 [u,v] 放物座標系 cartesian3d 3 [x,y,z] Cartesian 3D 座標系 polarcylindrical 3 [r,theta,z] 円筒z極2D ellipticcylindrical 3 [u,v,z] 円筒z楕円2D confocalellipsoidal 3 [u,v,w] 共焦点楕円 bipolarcylindrical 3 [u,v,z] 円筒z二極2D paraboliccylindrical 3 [u,v,z] 円筒z放物2D paraboloidal 3 [u,v,phi] Paraboloidal coords. conical 3 [u,v,w] 円錐座標 toroidal 3 [phi,u,v] 環状座標 spherical 3 [r,theta,phi] 球座標系 oblatespheroidal 3 [u,v,phi] 偏球座標系 oblatespheroidalsqrt 3 [u,v,phi] prolatespheroidal 3 [u,v,phi] 長形球座標系 prolatespheroidalsqrt 3 [u,v,phi] ellipsoidal 3 [r,theta,phi] 楕円体座標系 cartesian4d 4 [x,y,z,t] Cartesian 4D 座標系 spherical4d 4 [r,theta,eta,phi] 球 4D 座標系 exteriorschwarzschild 4 [t,r,theta,phi] Schwarzschild 計量 interiorschwarzschild 4 [t,z,u,v] 内部 Schwarzschild 計量 kerr_newman 4 [t,r,theta,phi] 荷電軸対称計量 |
coordinate_system
は
座標変数を含むリストが続く変換関数のリストでもあり得ます。
例えば、以下のように球計量を指定できます:
(%i1) load(ctensor); (%o1) /share/tensor/ctensor.mac (%i2) ct_coordsys([r*cos(theta)*cos(phi),r*cos(theta)*sin(phi), r*sin(theta),[r,theta,phi]]); (%o2) done (%i3) lg:trigsimp(lg); [ 1 0 0 ] [ ] [ 2 ] (%o3) [ 0 r 0 ] [ ] [ 2 2 ] [ 0 0 r cos (theta) ] (%i4) ct_coords; (%o4) [r, theta, phi] (%i5) dim; (%o5) 3 |
cframe_flag
が true
の時、変換関数も使うことができます:
(%i1) load(ctensor); (%o1) /share/tensor/ctensor.mac (%i2) cframe_flag:true; (%o2) true (%i3) ct_coordsys([r*cos(theta)*cos(phi),r*cos(theta)*sin(phi), r*sin(theta),[r,theta,phi]]); (%o3) done (%i4) fri; (%o4) [cos(phi)cos(theta) -cos(phi) r sin(theta) -sin(phi) r cos(theta)] [ ] [sin(phi)cos(theta) -sin(phi) r sin(theta) cos(phi) r cos(theta)] [ ] [ sin(theta) r cos(theta) 0 ] (%i5) cmetric(); (%o5) false (%i6) lg:trigsimp(lg); [ 1 0 0 ] [ ] [ 2 ] (%o6) [ 0 r 0 ] [ ] [ 2 2 ] [ 0 0 r cos (theta) ] |
オプションの引数 extra_argは以下のいずれかです:
cylindrical
は ct_coordsys
に追加の極座標を結びつけるよう命じます。
minkowski
は ct_coordsys
に
負の計量符号を持つ追加の座標を結びつけるよう命じます。
all
は ct_coordsys
に
計量を設定した後、
cmetric
と christof(false)
をコールするよう命じます。
もしグローバル変数 verbose
が true
に設定されているなら、
ct_coordsys
は、
cframe_flag
の値に依存して
dim
, ct_coords
と、 lg
か lfg
のいずれかと
fri
の値を表示します。
Categories: Package ctensor
ctensor
パッケージを初期化します。
init_ctensor
関数はctensor
パッケージを再初期化します。
それはctensor
が使う配列、行列すべてを削除し、フラグすべてをリセットし、
dim
を4にリセットし、標構計量を Lorentz標構にリセットします。
Categories: Package ctensor
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ctensor
パッケージの
主な目的は曲がった空間(時間)のテンソル、
最も顕著には一般相対性理論で使われるテンソルを計算することです。
計量基底が使われる時、
ctensor
は以下のテンソルを計算できます:
lg -- ug \ \ lcs -- mcs -- ric -- uric \ \ \ \ tracer - ein -- lein \ riem -- lriem -- weyl \ uriem |
ctensor
は動標構を使って機能することもできます。
cframe_flag
が true
に設定されている時、
以下のテンソルを計算できます:
lfg -- ufg \ fri -- fr -- lcs -- mcs -- lriem -- ric -- uric \ | \ \ \ lg -- ug | weyl tracer - ein -- lein |\ | riem | \uriem |
ctensor
(成分テンソル)パッケージの関数。
各種Christoffel記号を計算します。
引数 disはどの結果をすぐに表示するか決めます。
第一種と第二種Christoffel記号は
それぞれ配列 lcs[i,j,k]
と mcs[i,j,k]
に格納され、
最初の 2つの添字に対して対称と定義されます。
もし christof
の引数が lcs
か mcs
なら、
それぞれ lcs[i,j,k]
か mcs[i,j,k]
の固有の非零値が表示されます。
もし引数が all
なら、
lcs[i,j,k]
と mcs[i,j,k]
の固有の非零値が表示されます。
もし引数が false
なら要素の表示はされません。
配列要素 mcs[i,j,k]
は最後の添字が反変であるような方法で定義されます。
Categories: Package ctensor
ctensor
(成分テンソル)パッケージの関数。
ricci
は Ricciテンソルの共変(対称)成分 ric[i,j]
を計算します。
引数 disが true
なら非零成分が表示されます。
Categories: Package ctensor
この関数は最初にRicciテンソルの共変成分 ric[i,j]
を計算します。
そして混合 Ricciテンソルが反変計量テンソルを使って計算されます。
もし引数 disの値が true
なら
これらの(添字 i
は共変で、添字 j
は反変の)混合成分 uric[i,j]
は直接表示されます。
そうでないなら、
ricci(false)
は結果を表示することなく、単に配列
uric[i,j]
の要素を計算します。
Categories: Package ctensor
与えられた計量を持つ Riemannian多様体の (Ricciテンソルを縮約することで得られる)スカラ曲率を返します。
Categories: Package ctensor
ctensor
(成分テンソル)パッケージの関数。
einstein
は、
(関数 christof
と ricci
を使って)
Christoffel記号と Ricciテンソルを得られた後、
混合 Einsteinテンソルを計算します。
もし引数 disが true
なら、
混合 Einsteinテンソル ein[i,j]
の非零値が表示されます。
ここで j
は反変添字です。
変数 rateinstein
は
これらの成分上の有理整理をもたらします。
もし ratfac
が true
なら、
成分は因数分解もされます。
Categories: Package ctensor
共変 Einsteinテンソル。
leinstein
は
配列 lein
に共変 Einsteinテンソルの値を格納します。
共変 Einsteinテンソルは、
計量テンソルを掛けることで
混合 Einsteinテンソル ein
から計算されます。
もし引数 disが true
なら、
共変 Einsteinテンソルの非零値が表示されます。
Categories: Package ctensor
ctensor
(成分テンソル)パッケージの関数。
riemann
は
与えられた計量と対応するChristoffel記号から
Riemann曲率テンソルを計算します。
以下の添字慣例が使われます:
l _l _l _l _m _l _m R[i,j,k,l] = R = | - | + | | - | | ijk ij,k ik,j mk ij mj ik |
この表記法は
itensor
パッケージとその icurvature
関数で使われる表記法と
一致しています。
もしオプション引数 disが true
なら、
固有の非零成分 riem[i,j,k,l]
が表示されます。
Einsteinテンソルと同様に
ユーザーが設定する様々なスイッチが
Riemannテンソルの成分の整理を制御します。
もし ratriemann
が true
なら、
有理整理がされます。
もし ratfac
が true
なら、
成分のそれぞれは因数分解もされます。
もし変数 cframe_flag
が false
なら、
Riemannテンソルは
Christoffel記号から直接計算されます。
もし cframe_flag
が true
なら、
共変 Riemannテンソルは
標構場係数から最初に計算されます。
Categories: Package ctensor
共変 Riemannテンソル (lriem[]
).
配列 lriem
として
共変 Riemannテンソルを計算します。
引数 disが true
なら固有の非零値が表示されます。
変数 cframe_flag
が true
なら、
共変 Riemannテンソルを標構場係数から直接計算します。
そうでないなら、 (3,1) Riemannテンソルを最初に計算します。
添字順序の情報は riemann
を参照してください。
Categories: Package ctensor
配列要素 uriem[i,j,k,l]
として Riemann曲率テンソルの反変成分を計算します。
disが true
ならこれらを表示します。
Categories: Package ctensor
テンソル
lriem[i,j,k,l]*uriem[i,j,k,l]. |
を縮約することで得られる Kretschmann不変量 (kinvariant
)を形成します。
このオブジェクトは非常に大きくなるかもしれないので、自動で整理はしません。
Categories: Package ctensor
Weylの共形テンソルを計算します。
引数 disが true
なら、
非零成分 weyl[i,j,k,l]
をユーザーに示します。
そうでないなら、これらの成分を単に計算し、格納します。
スイッチ ratweyl
が true
に設定されているなら、
成分を有理整理します;
ratfac
が true
なら結果を因数分解もします。
Categories: Package ctensor
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ctensor
パッケージは
結果が Taylor級数近似であると仮定することで、結果を切り詰める機能を持ちます。
この振る舞いは ctayswitch
変数で制御されます;
trueに設定されている時、 結果を整理する際に
ctensor
は内部的に関数 ctaylor
を利用します。
以下の ctensor
関数が ctaylor
関数を呼び出します:
Function Comments --------------------------------- christof() For mcs only ricci() uricci() einstein() riemann() weyl() checkdiv() |
ctaylor
関数は、
taylor
を使ってその後ratdisrep
をコールすることで
引数をTaylor級数に変換することで、
引数を切り詰めます。
これは展開変数 ctayvar
に関してより高い項を落とす合わせ効果を持ちます。
落とす項の次数はctaypov
で定義されます;
級数展開が実行される点は ctaypt
で指定されます。
例として、 Minkowski計量の置換である簡単な計量を考えます。 追加の制約なしでは、対角計量でさえはるかに複雑すぎる Einsteinテンソルの式を生成します:
(%i1) load(ctensor); (%o1) /share/tensor/ctensor.mac (%i2) ratfac:true; (%o2) true (%i3) derivabbrev:true; (%o3) true (%i4) ct_coords:[t,r,theta,phi]; (%o4) [t, r, theta, phi] (%i5) lg:matrix([-1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,0,r^2,0], [0,0,0,r^2*sin(theta)^2]); [ - 1 0 0 0 ] [ ] [ 0 1 0 0 ] [ ] (%o5) [ 2 ] [ 0 0 r 0 ] [ ] [ 2 2 ] [ 0 0 0 r sin (theta) ] (%i6) h:matrix([h11,0,0,0],[0,h22,0,0],[0,0,h33,0],[0,0,0,h44]); [ h11 0 0 0 ] [ ] [ 0 h22 0 0 ] (%o6) [ ] [ 0 0 h33 0 ] [ ] [ 0 0 0 h44 ] (%i7) depends(l,r); (%o7) [l(r)] (%i8) lg:lg+l*h; [ h11 l - 1 0 0 0 ] [ ] [ 0 h22 l + 1 0 0 ] [ ] (%o8) [ 2 ] [ 0 0 r + h33 l 0 ] [ ] [ 2 2 ] [ 0 0 0 r sin (theta) + h44 l ] (%i9) cmetric(false); (%o9) done (%i10) einstein(false); (%o10) done (%i11) ntermst(ein); [[1, 1], 62] [[1, 2], 0] [[1, 3], 0] [[1, 4], 0] [[2, 1], 0] [[2, 2], 24] [[2, 3], 0] [[2, 4], 0] [[3, 1], 0] [[3, 2], 0] [[3, 3], 46] [[3, 4], 0] [[4, 1], 0] [[4, 2], 0] [[4, 3], 0] [[4, 4], 46] (%o12) done |
しかし、もしこの例を変数 l
に対して線形という近似として
再計算するなら、もっと簡潔な式を得ます:
(%i14) ctayswitch:true; (%o14) true (%i15) ctayvar:l; (%o15) l (%i16) ctaypov:1; (%o16) 1 (%i17) ctaypt:0; (%o17) 0 (%i18) christof(false); (%o18) done (%i19) ricci(false); (%o19) done (%i20) einstein(false); (%o20) done (%i21) ntermst(ein); [[1, 1], 6] [[1, 2], 0] [[1, 3], 0] [[1, 4], 0] [[2, 1], 0] [[2, 2], 13] [[2, 3], 2] [[2, 4], 0] [[3, 1], 0] [[3, 2], 2] [[3, 3], 9] [[3, 4], 0] [[4, 1], 0] [[4, 2], 0] [[4, 3], 0] [[4, 4], 9] (%o21) done (%i22) ratsimp(ein[1,1]); 2 2 4 2 2 (%o22) - (((h11 h22 - h11 ) (l ) r - 2 h33 l r ) sin (theta) r r r 2 2 4 2 - 2 h44 l r - h33 h44 (l ) )/(4 r sin (theta)) r r r |
例えば、重力源から遠く、弱い場極限で取り組む時に この機能が役に立つかもしれません。
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変数 cframe_flag
を trueに設定している時、
ctensor
パッケージは動標構 (moving frame)を使って計算を実行します。
標構(frame)ブラケット (fb[]
)。
以下の定義に従って標構ブラケットを計算します:
c c c d e ifb = ( ifri - ifri ) ifr ifr ab d,e e,d a b |
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ctensor
の(2004年11月時点で)新しい特長は 4次元時空計量の
Petrov分類を計算する能力です。
この機能のデモンストレーションは、
ファイル share/tensor/petrov.dem
を参照してください。
Newman-Penroseヌルテトラド(null tetrad) (np
)と上付き添字対応物
(npi
)を計算します。
例えば petrov
を参照してください。
ヌルテトラドは計量符号 (-,+,+,+)を持つ4次元直交標構計量が使われいるという仮定の上で構成されます。 以下のように、ヌルテトラドの成分は逆標構行列に関係します:
np = (fri + fri ) / sqrt(2) 1 1 2 np = (fri - fri ) / sqrt(2) 2 1 2 np = (fri + %i fri ) / sqrt(2) 3 3 4 np = (fri - %i fri ) / sqrt(2) 4 3 4 |
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5つの Newman-Penrose係数 psi[0]
...psi[4]
を計算します。
dis
が true
に設定されているなら係数を表示します。
例は petrov
を参照してください。
これらの係数は座標基底に関して、Weylテンソルから計算されます。
もし標構基底が使われるなら、最初に Weylテンソルを座標基底に変換します。
これは計算量の多い手続きになるかもしれません。
この理由で、いくつかの場合、 Weylテンソルを計算する前に
まず座標基底を使うのがより都合がいいかも知れません。
しかし、
Newman-Penroseヌルテトラドを構成することは標構基底を要求することに注意してください。
それ故に、重要な一連の計算は標構基底で始めることができます。
標構基底は、後で (cmetric
が自動的に計算する) lg
と
ug
を計算するのに使われます。
例はpetrov
を参照してください。
この時点で、 Christoffel記号を計算し始める前に
cframe_flag
を falseに設定することで
座標基底に戻ることができます。
後の段階で標構基底に変えると、
標構基底で計算したいくつか、座標基底でのいくつかと
2つを識別する方法がないまま、テンソルの混ざった状態で終わるかもしれないので、
矛盾する結果をもたらすかもしれません。
Categories: Package ctensor
psi[0]
...psi[4]
で特徴付けられる計量の Petrov分類を計算します。
例えば、以下は Kerr計量の Petrov分類を得る方法を例示します:
(%i1) load(ctensor); (%o1) /share/tensor/ctensor.mac (%i2) (cframe_flag:true,gcd:spmod,ctrgsimp:true,ratfac:true); (%o2) true (%i3) ct_coordsys(exteriorschwarzschild,all); (%o3) done (%i4) ug:invert(lg)$ (%i5) weyl(false); (%o5) done (%i6) nptetrad(true); (%t6) np = [ sqrt(r - 2 m) sqrt(r) ] [--------------- --------------------- 0 0 ] [sqrt(2) sqrt(r) sqrt(2) sqrt(r - 2 m) ] [ ] [ sqrt(r - 2 m) sqrt(r) ] [--------------- - --------------------- 0 0 ] [sqrt(2) sqrt(r) sqrt(2) sqrt(r - 2 m) ] [ ] [ r %i r sin(theta) ] [ 0 0 ------- --------------- ] [ sqrt(2) sqrt(2) ] [ ] [ r %i r sin(theta)] [ 0 0 ------- - ---------------] [ sqrt(2) sqrt(2) ] sqrt(r) sqrt(r - 2 m) (%t7) npi = matrix([- ---------------------,---------------, 0, 0], sqrt(2) sqrt(r - 2 m) sqrt(2) sqrt(r) sqrt(r) sqrt(r - 2 m) [- ---------------------, - ---------------, 0, 0], sqrt(2) sqrt(r - 2 m) sqrt(2) sqrt(r) 1 %i [0, 0, ---------, --------------------], sqrt(2) r sqrt(2) r sin(theta) 1 %i [0, 0, ---------, - --------------------]) sqrt(2) r sqrt(2) r sin(theta) (%o7) done (%i7) psi(true); (%t8) psi = 0 0 (%t9) psi = 0 1 m (%t10) psi = -- 2 3 r (%t11) psi = 0 3 (%t12) psi = 0 4 (%o12) done (%i12) petrov(); (%o12) D |
Petrov分類関数は以下の文献で発表されたアルゴリズムに基づいています。
"Classifying geometries in general relativity: III Classification in practice" by Pollney, Skea, and d'Inverno, Class. Quant. Grav. 17 2885-2902 (2000).
いくつかの簡単なテストケースを除いて、 2004年12月19日時点、実装はテストされていなく、エラーを含みそうです。
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ctensor
はねじれ係数と非計量性係数を計算し、接続係数内に含める能力を持ちます。
ユーザーが供給するテンソル tr
からねじれ係数を計算します。
tr
は階数 (2,1)テンソルでなければいけません。
tr
から、ねじれ係数 kt
は以下の公式に従って計算されます:
m m m - g tr - g tr - tr g im kj jm ki ij km kt = ------------------------------- ijk 2 k km kt = g kt ij ijm |
混合添字テンソルだけを計算し、配列 kt
に格納することに注意してください。
非計量性係数はユーザーが供給する非計量性ベクトル nm
から計算します。
nm
から非計量性係数 nmc
は以下のように計算されます:
k k km -nm D - D nm + g nm g k i j i j m ij nmc = ------------------------------ ij 2 |
ここで Dは Kroneckerのデルタを表します。
ctorsion_flag
が true
に設定されている時、
kt
の値が christof
で計算された混合添字付き接続係数から引かれ、
mcs
に格納されます。
同様に、もし cnonmet_flag
が true
に設定されているなら、
nmc
の値が混合添字付き接続係数から引かれます。
もし必要なら、 christof
は、kt
と nm
を計算するために
関数 contortion
と nonmetricity
をコールします。
ねじれテンソル trから (2,1)コントーション (contortion)係数を計算します。
Categories: Package ctensor
非計量性ベクトル nmから (2,1)非計量性係数を計算します。
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任意の平方対称行列 M上で座標変換を実行する
ctensor
(成分テンソル)パッケージの関数。
ユーザーは変換を定義する関数を入力しなければいけません。
(以前 transform
と呼ばれていました。)
Categories: Package ctensor
n次元の平方配列 A要素に対応しただ1つに定まる微分方程式(式)のリストを返します。
現在、 nは 2か 3を指定できます
deindex
はこれらのただ1つに定まる微分方程式に従う
Aの添字を含むグローバルリストです。
2次元配列である Einsteinテンソル (ein
)に関して、
もし以下の例で計量に関して計算するなら、
findde
は以下の独立微分方程式を与えます:
(%i1) load(ctensor); (%o1) /share/tensor/ctensor.mac (%i2) derivabbrev:true; (%o2) true (%i3) dim:4; (%o3) 4 (%i4) lg:matrix([a, 0, 0, 0], [ 0, x^2, 0, 0], [0, 0, x^2*sin(y)^2, 0], [0,0,0,-d]); [ a 0 0 0 ] [ ] [ 2 ] [ 0 x 0 0 ] (%o4) [ ] [ 2 2 ] [ 0 0 x sin (y) 0 ] [ ] [ 0 0 0 - d ] (%i5) depends([a,d],x); (%o5) [a(x), d(x)] (%i6) ct_coords:[x,y,z,t]; (%o6) [x, y, z, t] (%i7) cmetric(); (%o7) done (%i8) einstein(false); (%o8) done (%i9) findde(ein,2); 2 (%o9) [d x - a d + d, 2 a d d x - a (d ) x - a d d x x x x x x x 2 2 + 2 a d d - 2 a d , a x + a - a] x x x (%i10) deindex; (%o10) [[1, 1], [2, 2], [4, 4]] |
Categories: Package ctensor
スカラ関数の
共変勾配を計算します。
contragrad
が以下で例示する例のように
ユーザーは対応するベクトル名を選べます。
Categories: Package ctensor
スカラ関数の反変勾配を計算します。 Schwarzschild計量に関する以下の例が例示するように ユーザーは対応するベクトル名を選べます:
(%i1) load(ctensor); (%o1) /share/tensor/ctensor.mac (%i2) derivabbrev:true; (%o2) true (%i3) ct_coordsys(exteriorschwarzschild,all); (%o3) done (%i4) depends(f,r); (%o4) [f(r)] (%i5) cograd(f,g1); (%o5) done (%i6) listarray(g1); (%o6) [0, f , 0, 0] r (%i7) contragrad(f,g2); (%o7) done (%i8) listarray(g2); f r - 2 f m r r (%o8) [0, -------------, 0, 0] r |
Categories: Package ctensor
いったん依存性が関数に宣言されれば、スカラ関数のテンソル d'Alembert演算子を計算します。 例えば:
(%i1) load(ctensor); (%o1) /share/tensor/ctensor.mac (%i2) derivabbrev:true; (%o2) true (%i3) ct_coordsys(exteriorschwarzschild,all); (%o3) done (%i4) depends(p,r); (%o4) [p(r)] (%i5) factor(dscalar(p)); 2 p r - 2 m p r + 2 p r - 2 m p r r r r r r (%o5) -------------------------------------- 2 r |
Categories: Package ctensor
ベクトル場(発散)の対応する n個の成分を印字することで
(最初の添字が共変でなければいけない)混合二階テンソルの共変発散を計算します。
ここで n = dim
です。
もし関数の引数が g
なら、
Einsteinテンソルの発散が形成され、零にならなければいけません。
加えて、発散(ベクトル)は配列名 div
を与えられます。
Categories: Package ctensor
ctensor
(成分テンソル)パッケージの関数。
cgeodesic
は与えられた計量での運動の測地方程式を計算します。
それらは配列 geod[i]
に格納されます。
もし引数 disが true
なら、
これらの方程式が表示されます。
Categories: Package ctensor
Brans- Dicke重力理論の真空場の方程式の共変成分を生成します。
スカラ場は引数 fで指定されます。
fは、例えば、'p(x)
のように、
関数依存性を持つ(クォートされた)関数名でなければいけません。
二階共変場テンソルの成分は配列 bd
で表されます。
Categories: Package ctensor
R^2の不変密度に関する混合 Euler- Lagrangeテンソル(場の方程式)を生成します。
場の方程式は inv1
と名付けられた配列の成分です。
Categories: Package ctensor
*** NOT YET IMPLEMENTED ***
ric[i,j]*uriem[i,j]
の不変密度に関する
混合 Euler- Lagrangeテンソル(場の方程式)を生成します。
場の方程式は inv2
と名付けられた配列の成分です。
Categories: Package ctensor
*** NOT YET IMPLEMENTED ***
Rosenの二計量(bimetric)理論の場の方程式を生成します。
場の方程式は rosen
と名付けられた配列の成分です。
Categories: Package ctensor
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もし Mの最初の n行と n列が対角行列か対角 (2D) 配列を形成するなら
true
を返します。
Categories: Package ctensor · Predicate functions
もし Mが nかける nの対称行列か対称 (2D) 配列なら
true
を返し、そうでなければ false
を返します。
もし n が Mのサイズより小さいなら、
symmetricp
は
行1から行 nと列1から列 nからなる nかける nの部分行列(もしくは部分配列)のみを考慮します。
Categories: Package ctensor · Predicate functions
ユーザーに 二重に下付き添字されているテンソル(配列) fの「サイズ」のぱっと見を与えます。 二番目の要素が一番目の要素が指定する成分の NTERMSに対応する2つの要素のリストを印字します。 この方法で、非零式をすばやく見つけて整理を試みることが可能です。
Categories: Package ctensor
多次元配列で表されるように、テンソル tenの要素すべてを表示します。
他のタイプの変数はもちろん、階数 0と 1のテンソルが
ldisplay
を使ったように表示されます。
階数 2のテンソルは 2次元行列として表示され、
より高い階数のテンソルは2次元行列のリストとして表示されます。
例えば、
Schwarzschild計量の Riemannテンソルは以下のように見ることができます:
(%i1) load(ctensor); (%o1) /share/tensor/ctensor.mac (%i2) ratfac:true; (%o2) true (%i3) ct_coordsys(exteriorschwarzschild,all); (%o3) done (%i4) riemann(false); (%o4) done (%i5) cdisplay(riem); [ 0 0 0 0 ] [ ] [ 2 ] [ 3 m (r - 2 m) m 2 m ] [ 0 - ------------- + -- - ---- 0 0 ] [ 4 3 4 ] [ r r r ] [ ] riem = [ m (r - 2 m) ] 1, 1 [ 0 0 ----------- 0 ] [ 4 ] [ r ] [ ] [ m (r - 2 m) ] [ 0 0 0 ----------- ] [ 4 ] [ r ] [ 2 m (r - 2 m) ] [ 0 ------------- 0 0 ] [ 4 ] [ r ] riem = [ ] 1, 2 [ 0 0 0 0 ] [ ] [ 0 0 0 0 ] [ ] [ 0 0 0 0 ] [ m (r - 2 m) ] [ 0 0 - ----------- 0 ] [ 4 ] [ r ] riem = [ ] 1, 3 [ 0 0 0 0 ] [ ] [ 0 0 0 0 ] [ ] [ 0 0 0 0 ] [ m (r - 2 m) ] [ 0 0 0 - ----------- ] [ 4 ] [ r ] riem = [ ] 1, 4 [ 0 0 0 0 ] [ ] [ 0 0 0 0 ] [ ] [ 0 0 0 0 ] [ 0 0 0 0 ] [ ] [ 2 m ] [ - ------------ 0 0 0 ] riem = [ 2 ] 2, 1 [ r (r - 2 m) ] [ ] [ 0 0 0 0 ] [ ] [ 0 0 0 0 ] [ 2 m ] [ ------------ 0 0 0 ] [ 2 ] [ r (r - 2 m) ] [ ] [ 0 0 0 0 ] [ ] riem = [ m ] 2, 2 [ 0 0 - ------------ 0 ] [ 2 ] [ r (r - 2 m) ] [ ] [ m ] [ 0 0 0 - ------------ ] [ 2 ] [ r (r - 2 m) ] [ 0 0 0 0 ] [ ] [ m ] [ 0 0 ------------ 0 ] riem = [ 2 ] 2, 3 [ r (r - 2 m) ] [ ] [ 0 0 0 0 ] [ ] [ 0 0 0 0 ] [ 0 0 0 0 ] [ ] [ m ] [ 0 0 0 ------------ ] riem = [ 2 ] 2, 4 [ r (r - 2 m) ] [ ] [ 0 0 0 0 ] [ ] [ 0 0 0 0 ] [ 0 0 0 0 ] [ ] [ 0 0 0 0 ] [ ] riem = [ m ] 3, 1 [ - 0 0 0 ] [ r ] [ ] [ 0 0 0 0 ] [ 0 0 0 0 ] [ ] [ 0 0 0 0 ] [ ] riem = [ m ] 3, 2 [ 0 - 0 0 ] [ r ] [ ] [ 0 0 0 0 ] [ m ] [ - - 0 0 0 ] [ r ] [ ] [ m ] [ 0 - - 0 0 ] riem = [ r ] 3, 3 [ ] [ 0 0 0 0 ] [ ] [ 2 m - r ] [ 0 0 0 ------- + 1 ] [ r ] [ 0 0 0 0 ] [ ] [ 0 0 0 0 ] [ ] riem = [ 2 m ] 3, 4 [ 0 0 0 - --- ] [ r ] [ ] [ 0 0 0 0 ] [ 0 0 0 0 ] [ ] [ 0 0 0 0 ] [ ] riem = [ 0 0 0 0 ] 4, 1 [ ] [ 2 ] [ m sin (theta) ] [ ------------- 0 0 0 ] [ r ] [ 0 0 0 0 ] [ ] [ 0 0 0 0 ] [ ] riem = [ 0 0 0 0 ] 4, 2 [ ] [ 2 ] [ m sin (theta) ] [ 0 ------------- 0 0 ] [ r ] [ 0 0 0 0 ] [ ] [ 0 0 0 0 ] [ ] riem = [ 0 0 0 0 ] 4, 3 [ ] [ 2 ] [ 2 m sin (theta) ] [ 0 0 - --------------- 0 ] [ r ] [ 2 ] [ m sin (theta) ] [ - ------------- 0 0 0 ] [ r ] [ ] [ 2 ] [ m sin (theta) ] riem = [ 0 - ------------- 0 0 ] 4, 4 [ r ] [ ] [ 2 ] [ 2 m sin (theta) ] [ 0 0 --------------- 0 ] [ r ] [ ] [ 0 0 0 0 ] (%o5) done |
Categories: Package ctensor
n番目の要素を削除した Lから成る新しいリストを返します。
Categories: Package ctensor
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ctensor
デフォルト値: 4
ctensor
(成分テンソル)パッケージのオプション。
dim
はデフォルト 4の多様体の次元です。
コマンド dim: n
は次元を任意の別の値 n
に再設定します。
Categories: Package ctensor
デフォルト値: false
ctensor
(成分テンソル)パッケージのオプション。
もし diagmetric
が true
なら、
特殊なルーチンが計量の対角性を考慮して
(計量テンソルを明示的に含む)幾何的オブジェクトすべてを計算します。
もちろん、実行時間短縮になります。
注意: もし対角計量が指定されたら、
csetup
は自動的にこのオプションを設定します。
Categories: Package ctensor
テンソルを計算する時、三角関数整理を使うようにします。
現在、 ctrgsimp
は動標構を含む計算だけに影響します。
Categories: Package ctensor · Simplification flags and variables
計算をホロノミック (holonomic)計量と対比して動標構に関係して実行するようにします。
標構は逆標構配列 fri
と標構計量 lfg
で定義されます。
Cartesian標構を使う計算に関して、
lfg
は適切な次元の単位行列でなければいけません;
Lorentz標構での計算に関して、 lfg
は適切な符号を持たなければいけません。
Categories: Package ctensor
コントーションテンソルが接続係数の計算に含まれるようにします。
コントーションテンソル自体はユーザーが提供するテンソル tr
から
contortion
によって計算されます。
Categories: Package ctensor
非計量性係数が接続係数の計算に含まれるようにします。
コントーションテンソルはユーザーが提供する非計量性ベクトル nm
から
関数 nonmetricity
によって計算されます。
Categories: Package ctensor
もし true
に設定されているなら、いくつかの ctensor
計算が
Taylor級数展開を使って実行されるようにします。
現在、 christof
, ricci
, uricci
, einstein
,
weyl
がこの設定を考慮します。
Categories: Package ctensor
ctayswitch
が true
に設定されている場合、
Taylor級数展開で使われる変数。
Categories: Package ctensor
ctayswitch
が true
に設定されている場合、
Taylor級数展開で使われる最大べき数
Categories: Package ctensor
ctayswitch
が true
に設定されている場合、
Taylor級数展開が実行される点。
Categories: Package ctensor
計量テンソル lg
の行列式。
cframe_flag
が false
に設定されている時、
cmetric
が計算します。
Categories: Package ctensor
christof
が有理整理を適用するようにします。
Categories: Package ctensor
デフォルト値: true
もし true
なら、
Einsteinテンソルの非零成分上で有理整理が実行されます;
もし ratfac
が true
なら、成分は因数分解もされます。
Categories: Package ctensor
デフォルト値: true
Riemannテンソルの整理を制御するスイッチの1つです;
もし true
なら、有理整理がされます;
もし ratfac
が true
なら、成分それぞれは因数分解もされます。
Categories: Package ctensor
デフォルト値: true
もし true
なら、このスイッチは,
weyl
関数が Weylテンソルの値に有理整理を適用するようにします。
もし ratfac
が true
なら、成分は因数分解もされます。
Categories: Package ctensor
共変標構計量。
デフォルトでは、符号 (+,+,+,-)を持つ4次元Lorentz標構に初期化されます。
cframe_flag
が true
の時使われます。
Categories: Package ctensor
逆標構計量。
cframe_flag
が true
に設定されているなら、
cmetric
がコールされた時 lfg
から計算されます。
Categories: Package ctensor
(3,1) Riemannテンソル。
関数 riemann
が呼び出された時計算されます。
添字順序についての情報については riemann
の記述を参照してください。
もし cframe_flag
が true
なら、
riem
は共変Riemannテンソル lriem
から計算されます。
Categories: Package ctensor
共変Riemannテンソル。
lriemann
が計算します。
Categories: Package ctensor
反変Riemannテンソル。
Categories: Package ctensor
混合Ricciテンソル。
ricci
が計算します。
Categories: Package ctensor
反変Ricciテンソル。
ricci
が計算します。
Categories: Package ctensor
計量テンソル。
このテンソルは他の計算が実行される前に
(dim
掛け dim
行列として)指定されなければいけません。
Categories: Package ctensor
計量テンソルの逆元。
cmetric
が計算します。
Categories: Package ctensor
Weylテンソル。
weyl
が計算します。
Categories: Package ctensor
frame_bracket
が計算する標構ブラケット係数。
Categories: Package ctensor
Kretchmann不変量。
rinvariant
が計算します。
Categories: Package ctensor
Newman-Penroseヌルテトラド。
nptetrad
が計算します。
Categories: Package ctensor
上付き添字 Newman-Penroseヌルテトラド。
nptetrad
が計算します。
ug.np
として定義されます。
積 np.transpose(npi)
は定数です:
(%i39) trigsimp(np.transpose(npi)); [ 0 - 1 0 0 ] [ ] [ - 1 0 0 0 ] (%o39) [ ] [ 0 0 0 1 ] [ ] [ 0 0 1 0 ] |
Categories: Package ctensor
ユーザーが提供するねじれを表す階数3のテンソル。
contortion
が使います。
Categories: Package ctensor
コントーションテンソル。
contortion
が tr
から計算します。
Categories: Package ctensor
ユーザーが提供する非計量性ベクトル。
nonmetricity
が使います。
Categories: Package ctensor
nonmetricity
が nm
から計算する
非計量性係数。
Categories: Package ctensor
テンソルパッケージが初期化されたかを示す変数。
csetup
が設定し使います。
init_ctensor
が再設定します。
Categories: Package ctensor
デフォルト値: []
ctensor
(成分テンソル)パッケージのオプション。
ct_coords
は座標のリストを含みます。
関数 csetup
がコールされる時通常定義される一方、
割り当て ct_coords: [j1, j2, ..., jn]
で座標を再定義できます。
ここで、 jは新しい座標名です。
csetup
も参照してください。
Categories: Package ctensor
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ctensor
パッケージによって以下の名前が内部的に使われます。
なので再定義してはいけません:
Name Description --------------------------------------------------------------------- _lg() Evaluates to lfg if frame metric used, lg otherwise _ug() Evaluates to ufg if frame metric used, ug otherwise cleanup() Removes items drom the deindex list contract4() Used by psi() filemet() Used by csetup() when reading the metric from a file findde1() Used by findde() findde2() Used by findde() findde3() Used by findde() kdelt() Kronecker-delta (not generalized) newmet() Used by csetup() for setting up a metric interactively setflags() Used by init_ctensor() readvalue() resimp() sermet() Used by csetup() for entering a metric as Taylor-series txyzsum() tmetric() Frame metric, used by cmetric() when cframe_flag:true triemann() Riemann-tensor in frame base, used when cframe_flag:true tricci() Ricci-tensor in frame base, used when cframe_flag:true trrc() Ricci rotation coefficients, used by christof() yesp() |
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2004年11月に ctensor
パッケージは広範囲に渡って書き直されました。
多くの関数と変数は、パッケージにMacsymaの商用版との互換性を持たせるために、
リネームされました。
New Name Old Name Description --------------------------------------------------------------------- ctaylor() DLGTAYLOR() Taylor-series expansion of an expression lgeod[] EM Geodesic equations ein[] G[] Mixed Einstein-tensor ric[] LR[] Mixed Ricci-tensor ricci() LRICCICOM() Compute the mixed Ricci-tensor ctaypov MINP Maximum power in Taylor-series expansion cgeodesic() MOTION Compute geodesic equations ct_coords OMEGA Metric coordinates ctayvar PARAM Taylor-series expansion variable lriem[] R[] Covariant Riemann-tensor uriemann() RAISERIEMANN() Compute the contravariant Riemann-tensor ratriemann RATRIEMAN Rational simplif. of the Riemann-tensor uric[] RICCI[] Contravariant Ricci-tensor uricci() RICCICOM() Compute the contravariant Ricci-tensor cmetric() SETMETRIC() Set up the metric ctaypt TAYPT Point for Taylor-series expansion ctayswitch TAYSWITCH Taylor-series setting switch csetup() TSETUP() Start interactive setup session ctransform() TTRANSFORM() Interactive coordinate transformation uriem[] UR[] Contravariant Riemann-tensor weyl[] W[] (3,1) Weyl-tensor |
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27.1 Introduction to atensor | ||
27.2 Functions and Variables for atensor |
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atensor
は代数テンソル操作パッケージです。
atensor
を使うには load(atensor)
とタイプしてください。
続いて init_atensor
関数をコールしてください。
atensor
の本質は非可換(ドット)積演算子 (".
")の整理ルール一式です
atensor
はいくつかの代数型を認識します;
init_atensor
関数がコールされた時、対応する整理ルールが有効になります。
atensor
の能力は、四元数代数を 2つの基底ベクトルを持つ
Clifford代数 Cl(0,2)として定義することで実演することができます。
3つの四元数虚数単位は 2つの基底ベクトルとその積、すなわち以下の通りです:
i = v j = v k = v . v 1 2 1 2 |
atensor
パッケージは四元数代数に関する組み込みの定義を持ちますが、
この例では使わず、四元数乗算表を行列として組むよう試みます:
(%i1) load(atensor); (%o1) /share/tensor/atensor.mac (%i2) init_atensor(clifford,0,0,2); (%o2) done (%i3) atensimp(v[1].v[1]); (%o3) - 1 (%i4) atensimp((v[1].v[2]).(v[1].v[2])); (%o4) - 1 (%i5) q:zeromatrix(4,4); [ 0 0 0 0 ] [ ] [ 0 0 0 0 ] (%o5) [ ] [ 0 0 0 0 ] [ ] [ 0 0 0 0 ] (%i6) q[1,1]:1; (%o6) 1 (%i7) for i thru adim do q[1,i+1]:q[i+1,1]:v[i]; (%o7) done (%i8) q[1,4]:q[4,1]:v[1].v[2]; (%o8) v . v 1 2 (%i9) for i from 2 thru 4 do for j from 2 thru 4 do q[i,j]:atensimp(q[i,1].q[1,j]); (%o9) done (%i10) q; [ 1 v v v . v ] [ 1 2 1 2 ] [ ] [ v - 1 v . v - v ] [ 1 1 2 2 ] (%o10) [ ] [ v - v . v - 1 v ] [ 2 1 2 1 ] [ ] [ v . v v - v - 1 ] [ 1 2 2 1 ] |
atensor
は添字付きシンボルを基底ベクトルと認識します。
シンボルは asymbol
の中に記憶されたものであり、
添字は 1から adim
まで間です。
添字付きシンボルだけに関して双一次形式
sf
, af
, av
が評価されます。
評価によって fun(v[i],v[j])
に aform[i,j]
の値が代入されます。
ここで v
は asymbol
の値を表し、
fun
は af
か sf
を示します;
また、
av(v[i],v[j])
に v[aform[i,j]]
が代入されます。
言うまでもなく、関数 sf
, af
, av
は再定義できます。
atensor
パッケージがロードされる時、以下のフラグが設定されます:
dotscrules:true; dotdistrib:true; dotexptsimp:false; |
もし非結合代数で実験したいなら、
dotassoc
を false
に設定することも考えるかもしれません。
しかし、この場合、
atensimp
はいつも望みの整理を得ることができるわけではありません。
Categories: Tensors · Share packages · Package atensor
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特定の代数型で
atensor
パッケージを初期化します。
alg_typeは以下のいずれかであり得ます:
universal
: 普遍代数は交換規則を持ちません。
grassmann
: Grassman代数は交換関係 u.v+v.u=0
で定義されます。
clifford
: Clifford代数は交換関係 u.v+v.u=-2*sf(u,v)
で定義されます。
ここで sf
は対称スカラ値函数です。
この代数では、
opt_dimsは代数の正の次元数、縮退次元数、負の次元数をそれぞれ表す
3つの非負整数までありえます。
もしいずれかの opt_dims値が供給されたら、
atensor
は adim
と aform
の値を適切に構成します。
そうでないなら、
adim
はデフォルトが 0で、 aform
は未定義です。
symmetric
: 対称代数は交換関係 u.v-v.u=0
で定義されます。
symplectic
: シンプレクティック代数は交換関係
u.v-v.u=2*af(u,v)
で定義されます。
ここで af
は反対称スカラ値函数です。
シンプレクティック代数では
opt_dimsは非縮退次元数、縮退次元数をそれぞれ表す 2つの非負整数までありえます。
もしいずれかの opt_dims値が供給されたら、
atensor
は adim
と aform
の値を適切に構成します。
そうでないなら
adim
はデフォルトが 0で、 aform
は未定義です。
lie_envelop
: Lie包絡代数は交換関係 u.v-v.u=2*av(u,v)
で定義されます。
ここで av
は反対称函数です。
init_atensor
関数はいくつかの予め定義された代数型も認識します:
complex
は複素数代数を Clifford代数 Cl(0,1)として実装します。
init_atensor(complex)
をコールすることは
init_atensor(clifford,0,0,1)
と同値です。
quaternion
は四元数代数を実装します。
init_atensor (quaternion)
をコールすることは
init_atensor (clifford,0,0,2)
と同値です。
pauli
は Pauliスピノール代数を Clifford代数 Cl(3,0)として実装します。
init_atensor(pauli)
をコールすることは
init_atensor(clifford,3)
と同値です。
dirac
は Diracスピノール代数を Clifford代数 Cl(3,1)として実装します。
init_atensor(dirac)
をコールすることは
init_atensor(clifford,3,0,1)
と同値です。
Categories: Package atensor
init_atensor
のコールで構成された規則に従って代数テンソル式
exprを整理します。
整理は、適用可能な場所への交換関係の再帰的な適用と
sf
, af
, av
のコールの分解 (resolving calls)を含みます。
複雑な式に関してさえ、保護手段を使い、関数がいつでも終了することを確実にします。
Categories: Package atensor · Simplification functions
代数型。有効な値は universal
, grassmann
,
clifford
, symmetric
, symplectic
, lie_envelop
です。
Categories: Package atensor
デフォルト値: 0
代数の次元。
atensor
は添字付きオブジェクトが有効な基底ベクトルか決定するのに
adim
の値を使います。
abasep
を参照してください。
Categories: Package atensor · Global variables
デフォルト値: ident(3)
双一次形式sf
, af
, av
のデフォルト値。
デフォルトは、単位行列 ident(3)
です。
Categories: Package atensor · Global variables
デフォルト値: v
基底ベクトルのシンボル。
Categories: Package atensor · Global variables
交換関係で使われる対称スカラ関数。
デフォルトの実装は
両方の引数が abasep
を使った基底ベクトルかチェックし、
もしそうなら行列 aform
から対応する値を代入します。
Categories: Package atensor
交換関係で使われる反対称スカラ関数。
デフォルトの実装は
両方の引数が abasep
を使った基底ベクトルかチェックし、
もしそうなら行列 aform
から対応する値を代入します。
Categories: Package atensor
交換関係で使われる反対称スカラ関数。
デフォルトの実装は
両方の引数がabasep
を使った基底ベクトルかチェックし、
もしそうなら行列 aform
から対応する値を代入します。
例えば:
(%i1) load(atensor); (%o1) /share/tensor/atensor.mac (%i2) adim:3; (%o2) 3 (%i3) aform:matrix([0,3,-2],[-3,0,1],[2,-1,0]); [ 0 3 - 2 ] [ ] (%o3) [ - 3 0 1 ] [ ] [ 2 - 1 0 ] (%i4) asymbol:x; (%o4) x (%i5) av(x[1],x[2]); (%o5) x 3 |
Categories: Package atensor
引数が atensor
基底ベクトルかチェックします。
すなわち、それが添字付きシンボルかどうか、
asymbol
の値と同じシンボルを持つかどうか、
そして、1から adim
までの間の数値の添字を持つどうかチェックします。
Categories: Package atensor · Predicate functions
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それぞれの和や積に独自のインデックスを与えることで式 exprを変換します。
これは、和や積と一緒に機能する時
changevar
によりよい精度を与えます。
独自のインデックスの形式は jnumber
です。
量 numberは gensumnum
に参照することで決定されます。
ユーザーはこれを変更することができます。
例えば、 gensumnum:0$
はそれを再設定します。
Categories: Sums and products
Lの中のそれぞれの要素 xに関する exprの和を表します。
もし引数 Lがリストに評価されないなら、名詞形 'lsum
を返します。
例:
(%i1) lsum (x^i, i, [1, 2, 7]); 7 2 (%o1) x + x + x (%i2) lsum (i^2, i, rootsof (x^3 - 1, x)); ==== \ 2 (%o2) > i / ==== 3 i in rootsof(x - 1, x) |
Categories: Sums and products
和の外側の掛け算因子を内側に移動します。
もし外側の式でインデックスが使われているなら、
関数は sumcontract
に関してするのと同じように、
合理的なインデックスを見つけようとします。
これは、本質的に和の outative
プロパティの逆の考えですが、
このプロパティを取り除かず、ただ無視するだけであることに注意してください。
いくつかの場合、
intosum
の前に
scanmap (multthru, expr)
が必要になるかもしれません。
Categories: Expressions
デフォルト値: false
simpproduct
が true
の時
product
の結果は整理されます。
この整理は時々閉形式を生成することができるかもしれません。
もし simpproduct
が false
か
引用形式 'product
が使われたなら、
値は数学で使われるpi記法の表現である積の名詞形です。
Categories: Sums and products · Simplification flags and variables
インデックス iが i_0から i_1まで変わるように
exprの値の積を返します。
名詞形 'product
は、大文字Πとして表示されます。
product
は exprと下限上限 i_0、i_1を評価し、
product
はインデックス iをクォートします(評価しません)。
もし上限と下限が整数差だけ違うなら、 exprはインデックス iのそれぞれの値に関して評価され、 結果は明示的な積です。
そうでなければ、インデックスの範囲は不定です。
積を整理するためにいくつかの規則が適用されます。
グローバル変数 simpproduct
が true
の時、更なる規則が適用されます。
いくつかの場合、式整理は積でない結果を出力します;
そうでないなら、結果は名詞形 'product
です。
例:
(%i1) product (x + i*(i+1)/2, i, 1, 4); (%o1) (x + 1) (x + 3) (x + 6) (x + 10) (%i2) product (i^2, i, 1, 7); (%o2) 25401600 (%i3) product (a[i], i, 1, 7); (%o3) a a a a a a a 1 2 3 4 5 6 7 (%i4) product (a(i), i, 1, 7); (%o4) a(1) a(2) a(3) a(4) a(5) a(6) a(7) (%i5) product (a(i), i, 1, n); n /===\ ! ! (%o5) ! ! a(i) ! ! i = 1 (%i6) product (k, k, 1, n); n /===\ ! ! (%o6) ! ! k ! ! k = 1 (%i7) product (k, k, 1, n), simpproduct; (%o7) n! (%i8) product (integrate (x^k, x, 0, 1), k, 1, n); n /===\ ! ! 1 (%o8) ! ! ----- ! ! k + 1 k = 1 (%i9) product (if k <= 5 then a^k else b^k, k, 1, 10); 15 40 (%o9) a b |
Categories: Sums and products
デフォルト値: false
simpsum
が true
の時、 sum
の結果は整理されます。
この整理は、時々、閉形式を生成することができるかもしれません。
もし simpsum
が false
であるか、クォートされた形
'sum
が使われたなら、値は数学で使われるΣ表示の表現である和の名詞形です。
Categories: Sums and products · Simplification flags and variables
インデックス iが i_0から i_1まで変わるように
exprの値の和を返します。
名詞形 'sum
は大文字Σとして表示されます。
sum
は被和 exprと下限上限 i_0, i_1を評価し、
sum
はインデックス iをクォートします(評価しません)。
もし上限と下限が整数差だけ違うなら、被和 exprはインデックス iのそれぞれの値に関して評価され、結果は明示的な和です。
そうでないならインデックスの範囲は不定です。
積を整理するためにいくつかの規則が適用されます。
グローバル変数 simpsum
が true
の時、
更なる規則が適用されます。いくつかの場合、式整理は和でない結果を出力します;
そうでないなら、結果は名詞形 'sum
です。
evflag
(評価フラグ) cauchysum
が true
の時、
和の積はコーシー積として表現されます。
コーシー積では内側の和のインデックスは独立に変化するのではなく、
外側の和のインデックスの関数になります。
グローバル変数 genindex
は、
和の次のインデックスを生成するのに使われるアルファベット前置です。
gensumnum
は、自動生成されるインデックスが必要な時
和の次のインデックスを生成するのに使われる数値接尾です。
gensumnum
が false
の時,
自動生成されるインデックスは接尾なしの genindex
のみです。
sumcontract
, intosum
, bashindices
, niceindices
,
nouns
, evflag
, zeilberger
も参照してください。
例:
(%i1) sum (i^2, i, 1, 7); (%o1) 140 (%i2) sum (a[i], i, 1, 7); (%o2) a + a + a + a + a + a + a 7 6 5 4 3 2 1 (%i3) sum (a(i), i, 1, 7); (%o3) a(7) + a(6) + a(5) + a(4) + a(3) + a(2) + a(1) (%i4) sum (a(i), i, 1, n); n ==== \ (%o4) > a(i) / ==== i = 1 (%i5) sum (2^i + i^2, i, 0, n); n ==== \ i 2 (%o5) > (2 + i ) / ==== i = 0 (%i6) sum (2^i + i^2, i, 0, n), simpsum; 3 2 n + 1 2 n + 3 n + n (%o6) 2 + --------------- - 1 6 (%i7) sum (1/3^i, i, 1, inf); inf ==== \ 1 (%o7) > -- / i ==== 3 i = 1 (%i8) sum (1/3^i, i, 1, inf), simpsum; 1 (%o8) - 2 (%i9) sum (i^2, i, 1, 4) * sum (1/i^2, i, 1, inf); inf ==== \ 1 (%o9) 30 > -- / 2 ==== i i = 1 (%i10) sum (i^2, i, 1, 4) * sum (1/i^2, i, 1, inf), simpsum; 2 (%o10) 5 %pi (%i11) sum (integrate (x^k, x, 0, 1), k, 1, n); n ==== \ 1 (%o11) > ----- / k + 1 ==== k = 1 (%i12) sum (if k <= 5 then a^k else b^k, k, 1, 10); 10 9 8 7 6 5 4 3 2 (%o12) b + b + b + b + b + a + a + a + a + a |
Categories: Sums and products
定数だけ異なる上限と下限を持つ足し算の和すべてを結合します。
結果は、そんな和のそれぞれの集合の和に
この和を形成するために抽出されなければならなかった適切な余項
(appropriate extra term)すべてを加えた式です。
sumcontract
は互換性のある和すべてを結合し、
可能なら和の1つからインデックスの1つを使い、
もし供給されたどれもが使えないなら合理的なインデックスを形成するよう試みます。
sumcontract
の前に
intosum (expr)
を実行する必要があるかもしれません。
Categories: Sums and products
デフォルト値: false
sumexpand
が true
の時、和の積と指数和は、入れ子の和に整理されます。
cauchysum
も参照してください。
例:
(%i1) sumexpand: true$ (%i2) sum (f (i), i, 0, m) * sum (g (j), j, 0, n); m n ==== ==== \ \ (%o2) > > f(i1) g(i2) / / ==== ==== i1 = 0 i2 = 0 (%i3) sum (f (i), i, 0, m)^2; m m ==== ==== \ \ (%o3) > > f(i3) f(i4) / / ==== ==== i3 = 0 i4 = 0 |
Categories: Sums and products · Simplification flags and variables
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Maximaには微分可能な関数の級数を見つけるための関数
taylor
と powerseries
が入っています。
ある級数の閉形式を見つけることができる nusum
のようなツールもあります。
足し算や掛け算のような演算は級数上で普通に機能します。
この節では展開を制御するグローバル変数を提供します。
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デフォルト値: false
上限として inf
を持つ和同士を掛ける時、
もし sumexpand
が true
で、かつ cauchysum
が true
なら、
通常の積ではなく Cauchy積が使われます。
Cauchy積では内側の和のインデックスは独立に変化するのではなく、外側のインデックスの関数です。
例:
(%i1) sumexpand: false$ (%i2) cauchysum: false$ (%i3) s: sum (f(i), i, 0, inf) * sum (g(j), j, 0, inf); inf inf ==== ==== \ \ (%o3) ( > f(i)) > g(j) / / ==== ==== i = 0 j = 0 (%i4) sumexpand: true$ (%i5) cauchysum: true$ (%i6) expand(s,0,0); inf i1 ==== ==== \ \ (%o6) > > g(i1 - i2) f(i2) / / ==== ==== i1 = 0 i2 = 0 |
Categories: Sums and products
deftaylor
は、ある変数 x_iの関数 f_iそれぞれに関して、
expr_iをゼロの回りの Taylor級数と定義します。
expr_iは典型的には x_iの多項式か和です;
deftaylor
はもっと一般的な式も問題なく受け付けます。
powerseries (f_i(x_i), x_i, 0)
は
deftaylor
で定義された級数を返します。
deftaylor
は関数 f_1, ..., f_nのリストを返します。
deftaylor
は引数を評価します。
例:
(%i1) deftaylor (f(x), x^2 + sum(x^i/(2^i*i!^2), i, 4, inf)); (%o1) [f] (%i2) powerseries (f(x), x, 0); inf ==== i1 \ x 2 (%o2) > -------- + x / i1 2 ==== 2 i1! i1 = 4 (%i3) taylor (exp (sqrt (f(x))), x, 0, 4); 2 3 4 x 3073 x 12817 x (%o3)/T/ 1 + x + -- + ------- + -------- + . . . 2 18432 307200 |
Categories: Power series
デフォルト値: true
maxtayorder
が true
の時、(切り詰められた) Taylor級数の代数操作の間、
taylor
は厳密とわかっているできるだけ多くの項を保とうとします。
Categories: Power series
exprの中の和や積のインデックスを改名します。
niceindices
は、その名前が被加数や非積数の中に現れないなら、
インデックスそれぞれを niceindicespref[1]
の値に改名しようとします。
現れた場合、
niceindices
は
未使用の変数が見つかるまで niceindicespref
の次の要素を順に試します。
もしリスト全部が使い果たされたら、
例えば i0
, i1
, i2
, ....というように
niceindicespref[1]
の値に整数を追加することで、
追加のインデックスを構成します。
niceindices
は式を返します。
niceindices
は引数を評価します。
例:
(%i1) niceindicespref; (%o1) [i, j, k, l, m, n] (%i2) product (sum (f (foo + i*j*bar), foo, 1, inf), bar, 1, inf); inf inf /===\ ==== ! ! \ (%o2) ! ! > f(bar i j + foo) ! ! / bar = 1 ==== foo = 1 (%i3) niceindices (%); inf inf /===\ ==== ! ! \ (%o3) ! ! > f(i j l + k) ! ! / l = 1 ==== k = 1 |
Categories: Sums and products
デフォルト値: [i, j, k, l, m, n]
niceindicespref
は、
niceindices
が和や積のインデックスに使う名前の
リストです。
niceindicespref
の要素は通常、変数名です。
しかし、niceindices
がこれを強制するわけではありません。
例:
(%i1) niceindicespref: [p, q, r, s, t, u]$ (%i2) product (sum (f (foo + i*j*bar), foo, 1, inf), bar, 1, inf); inf inf /===\ ==== ! ! \ (%o2) ! ! > f(bar i j + foo) ! ! / bar = 1 ==== foo = 1 (%i3) niceindices (%); inf inf /===\ ==== ! ! \ (%o3) ! ! > f(i j q + p) ! ! / q = 1 ==== p = 1 |
Categories: Sums and products
R.W. Gosperによる決定手続きを使って、 xに関する exprの不定超幾何総和を実行します。 exprと結果は整数べき、階乗、二項式、有理関数の積として表現可能でなければいけません。
用語「定」と「不定和」は「定」と「不定積分」へ類似して使われています。
不定に和を取ることは、ただ例えば0からinfまで和を取るのではなく、
可変な長さの区間上の和に関してシンボリックな結果を与えることを意味します。
例えば、二項級数の一般的な部分和に関する公式はないので、
nusum
はそれができません。
nusum
と unsum
は有限積の和と差について少し知っています。
unsum
も参照してください。
例:
(%i1) nusum (n*n!, n, 0, n); Dependent equations eliminated: (1) (%o1) (n + 1)! - 1 (%i2) nusum (n^4*4^n/binomial(2*n,n), n, 0, n); 4 3 2 n 2 (n + 1) (63 n + 112 n + 18 n - 22 n + 3) 4 2 (%o2) ------------------------------------------------ - ------ 693 binomial(2 n, n) 3 11 7 (%i3) unsum (%, n); 4 n n 4 (%o3) ---------------- binomial(2 n, n) (%i4) unsum (prod (i^2, i, 1, n), n); n - 1 /===\ ! ! 2 (%o4) ( ! ! i ) (n - 1) (n + 1) ! ! i = 1 (%i5) nusum (%, n, 1, n); Dependent equations eliminated: (2 3) n /===\ ! ! 2 (%o5) ! ! i - 1 ! ! i = 1 |
Categories: Sums and products
以下の有理関数すべてのリストを返します。 与えられたTaylor級数展開で、分子と分母の次数の和がべき級数の切り詰めレベル以下のもの すなわち「最良」近似を有理関数は持ち、加えて指定された次数範囲を満たすものです。
taylor_seriesは1変数Taylor級数です。 numer_deg_boundと denom_deg_boundは分子と分母上の次数範囲を指定する正の整数です。
taylor_seriesは Laurent級数も可能です。
次数範囲は、inf
も可能で、
総次数が冪級数の長さ以下の有理関数すべてを返すことになります。
総次数は
numer_deg_bound + denom_deg_bound
として定義されます。
べき級数の長さは
"truncation level" + 1 - min(0, "order of series")
として定義されます。
(%i1) taylor (1 + x + x^2 + x^3, x, 0, 3); 2 3 (%o1)/T/ 1 + x + x + x + . . . (%i2) pade (%, 1, 1); 1 (%o2) [- -----] x - 1 (%i3) t: taylor(-(83787*x^10 - 45552*x^9 - 187296*x^8 + 387072*x^7 + 86016*x^6 - 1507328*x^5 + 1966080*x^4 + 4194304*x^3 - 25165824*x^2 + 67108864*x - 134217728) /134217728, x, 0, 10); 2 3 4 5 6 7 x 3 x x 15 x 23 x 21 x 189 x (%o3)/T/ 1 - - + ---- - -- - ----- + ----- - ----- - ------ 2 16 32 1024 2048 32768 65536 8 9 10 5853 x 2847 x 83787 x + ------- + ------- - --------- + . . . 4194304 8388608 134217728 (%i4) pade (t, 4, 4); (%o4) [] |
このべき級数展開を持つ次数4の分子/分母の有理関数はありません。 一般的に、 解くのに十分な数の未知の係数を持つために、 その和が少なくともべき級数の次数になるまで 分子の次数と分母の次数を増やさなければいけません。
(%i5) pade (t, 5, 5); 5 4 3 (%o5) [- (520256329 x - 96719020632 x - 489651410240 x 2 - 1619100813312 x - 2176885157888 x - 2386516803584) 5 4 3 /(47041365435 x + 381702613848 x + 1360678489152 x 2 + 2856700692480 x + 3370143559680 x + 2386516803584)] |
Categories: Power series
変数 xに関する点 a (無限大のためには inf
かもしれません)の回りの
exprのべき級数展開の一般形式を返します:
inf ==== \ n > b (x - a) / n ==== n = 0 |
もし powerseries
が exprを展開することができないなら、
taylor
が級数の最初のいくつかの項を与えることができます。
verbose
が true
の時、
powerseries
は進捗メッセージを印字します。
(%i1) verbose: true$ (%i2) powerseries (log(sin(x)/x), x, 0); can't expand log(sin(x)) so we'll try again after applying the rule: d / -- (sin(x)) [ dx log(sin(x)) = i ----------- dx ] sin(x) / in the first simplification we have returned: / [ i cot(x) dx - log(x) ] / inf ==== i1 2 i1 2 i1 \ (- 1) 2 bern(2 i1) x > ------------------------------ / i1 (2 i1)! ==== i1 = 1 (%o2) ------------------------------------- 2 |
Categories: Power series
デフォルト値: false
psexpand
が true
の時、
拡張有理関数展開が完全に展開されて表示されます。
スイッチ ratexpand
は同じ効果を持ちます。
psexpand
が false
の時、
多変数式がちょうど有理関数パッケージと同じように表示されます。
psexpand
が multi
の時、
変数に関する同じ総次数の項は一緒にまとめられます。
Categories: Display flags and variables
これらの関数は、変数 xに関するゼロの回りの Taylor級数 exprの反転を返します。
revert
は exprの最高次数と等しい次数の多項式を返します。
revert2
は次数 nの多項式を返します。
nは exprの次数よりも大きい値も小さい値も同じ値も取り得ます。
load ("revert")
はこれらの関数をロードします。
例:
(%i1) load ("revert")$ (%i2) t: taylor (exp(x) - 1, x, 0, 6); 2 3 4 5 6 x x x x x (%o2)/T/ x + -- + -- + -- + --- + --- + . . . 2 6 24 120 720 (%i3) revert (t, x); 6 5 4 3 2 10 x - 12 x + 15 x - 20 x + 30 x - 60 x (%o3)/R/ - -------------------------------------------- 60 (%i4) ratexpand (%); 6 5 4 3 2 x x x x x (%o4) - -- + -- - -- + -- - -- + x 6 5 4 3 2 (%i5) taylor (log(x+1), x, 0, 6); 2 3 4 5 6 x x x x x (%o5)/T/ x - -- + -- - -- + -- - -- + . . . 2 3 4 5 6 (%i6) ratsimp (revert (t, x) - taylor (log(x+1), x, 0, 6)); (%o6) 0 (%i7) revert2 (t, x, 4); 4 3 2 x x x (%o7) - -- + -- - -- + x 4 3 2 |
Categories: Power series
taylor (expr, x, a, n)
は 式exprを変数
xの aの周りの TaylorもしくはLaurent級数を
(x - a)^n
まで展開します。
もし exprが形式 f(x)/g(x)
の形であり、
g(x)
が n次まで項を持たないなら、
taylor
は g(x)
を 2 n
次まで展開しようとします。
もしまだ 0でない項がないなら、
taylor
は、展開の次数が n 2^taylordepth
以下である限り
g(x)
の展開の次数を倍にしていきます。
taylor (expr, [x_1, x_2, ...], a,
n)
は、すべての変数 x_1, x_2, ...について点
(a, a, , ...)
の周りで n次までのべき級数を返します。
taylor (expr, [x_1, a_1, n_1], [x_2,
a_2, n_2], ...)
は、変数 x_1, x_2, ...について点
(a_1, a_2, ...)
の回りで
n_1次, n_2次, ....まで展開したべき級数を返します。
taylor (expr, [x_1, x_2, ...], [a_1, a_2,
...], [n_1, n_2, ...])
は、変数
x_1, x_2, ...について点
(a_1, a_2, ...)
の回りで
n_1次, n_2次, ....まで展開したべき級数を返します。
taylor (expr, [x, a, n, 'asymp])
は、
exprの x - a
の負のべき乗展開を返します。
最高次の項は (x - a)^-n
です。
maxtaylorder
が true
の時、(丸められた)Taylor級数の代数操作の間、
talyor
は正確とわかっている限り多くの項を保とうとします。
psexpand
が true
の時、拡張有理関数式はフルに展開されて表示されます。
スイッチ ratexpand
は同じ効果を持ちます。
psexpand
が false
の時、
有理関数パッケージのように多変数式が表示されます。
psexpand
が multi
なら、同じ総次数の項が一緒にグループ化されます。
展開を制御するには taylor_logexpand
スイッチも参照してください。
例:
(%i1) taylor (sqrt (sin(x) + a*x + 1), x, 0, 3); 2 2 (a + 1) x (a + 2 a + 1) x (%o1)/T/ 1 + --------- - ----------------- 2 8 3 2 3 (3 a + 9 a + 9 a - 1) x + -------------------------- + . . . 48 (%i2) %^2; 3 x (%o2)/T/ 1 + (a + 1) x - -- + . . . 6 (%i3) taylor (sqrt (x + 1), x, 0, 5); 2 3 4 5 x x x 5 x 7 x (%o3)/T/ 1 + - - -- + -- - ---- + ---- + . . . 2 8 16 128 256 (%i4) %^2; (%o4)/T/ 1 + x + . . . (%i5) product ((1 + x^i)^2.5, i, 1, inf)/(1 + x^2); inf /===\ ! ! i 2.5 ! ! (x + 1) ! ! i = 1 (%o5) ----------------- 2 x + 1 (%i6) ev (taylor(%, x, 0, 3), keepfloat); 2 3 (%o6)/T/ 1 + 2.5 x + 3.375 x + 6.5625 x + . . . (%i7) taylor (1/log (x + 1), x, 0, 3); 2 3 1 1 x x 19 x (%o7)/T/ - + - - -- + -- - ----- + . . . x 2 12 24 720 (%i8) taylor (cos(x) - sec(x), x, 0, 5); 4 2 x (%o8)/T/ - x - -- + . . . 6 (%i9) taylor ((cos(x) - sec(x))^3, x, 0, 5); (%o9)/T/ 0 + . . . (%i10) taylor (1/(cos(x) - sec(x))^3, x, 0, 5); 2 4 1 1 11 347 6767 x 15377 x (%o10)/T/ - -- + ---- + ------ - ----- - ------- - -------- 6 4 2 15120 604800 7983360 x 2 x 120 x + . . . (%i11) taylor (sqrt (1 - k^2*sin(x)^2), x, 0, 6); 2 2 4 2 4 k x (3 k - 4 k ) x (%o11)/T/ 1 - ----- - ---------------- 2 24 6 4 2 6 (45 k - 60 k + 16 k ) x - -------------------------- + . . . 720 (%i12) taylor ((x + 1)^n, x, 0, 4); 2 2 3 2 3 (n - n) x (n - 3 n + 2 n) x (%o12)/T/ 1 + n x + ----------- + -------------------- 2 6 4 3 2 4 (n - 6 n + 11 n - 6 n) x + ---------------------------- + . . . 24 (%i13) taylor (sin (y + x), x, 0, 3, y, 0, 3); 3 2 y y (%o13)/T/ y - -- + . . . + (1 - -- + . . .) x 6 2 3 2 y y 2 1 y 3 + (- - + -- + . . .) x + (- - + -- + . . .) x + . . . 2 12 6 12 (%i14) taylor (sin (y + x), [x, y], 0, 3); 3 2 2 3 x + 3 y x + 3 y x + y (%o14)/T/ y + x - ------------------------- + . . . 6 (%i15) taylor (1/sin (y + x), x, 0, 3, y, 0, 3); 1 y 1 1 1 2 (%o15)/T/ - + - + . . . + (- -- + - + . . .) x + (-- + . . .) x y 6 2 6 3 y y 1 3 + (- -- + . . .) x + . . . 4 y (%i16) taylor (1/sin (y + x), [x, y], 0, 3); 3 2 2 3 1 x + y 7 x + 21 y x + 21 y x + 7 y (%o16)/T/ ----- + ----- + ------------------------------- + . . . x + y 6 360 |
Categories: Power series
デフォルト値: 3
もしまだ非ゼロ項がないなら、展開の次数が
n 2^taylordepth
以下である限り、
taylor
は g(x)
の展開の次数を倍にします。
Categories: Power series
Taylor級数 exprについての情報を返します。 戻り値はリストのリストです。 リストそれぞれは、変数名、展開点、展開次数から構成されます。
もし exprが Taylor級数でないなら、
taylorinfo
は false
を返します。
例:
(%i1) taylor ((1 - y^2)/(1 - x), x, 0, 3, [y, a, inf]); 2 2 (%o1)/T/ - (y - a) - 2 a (y - a) + (1 - a ) 2 2 + (1 - a - 2 a (y - a) - (y - a) ) x 2 2 2 + (1 - a - 2 a (y - a) - (y - a) ) x 2 2 3 + (1 - a - 2 a (y - a) - (y - a) ) x + . . . (%i2) taylorinfo(%); (%o2) [[y, a, inf], [x, 0, 3]] |
Categories: Power series
もし exprが Taylor級数なら true
を、
そうでないなら false
を返します。
Categories: Predicate functions · Power series
デフォルト値: true
taylor_logexpand
は taylor
級数の中の対数の展開を制御します。
taylor_logexpand
が true
の時、
対数すべては完全に展開されるので、
対数的恒等式を含むゼロ認識問題は展開プロセスを邪魔しません。
しかしながら、分岐情報を無視するのでこの方法はいつも数学的に正しいわけではありません。
taylor_logexpand
が false
に設定されている時、
なされる対数の唯一の展開は形式的なべき級数を得るのに必要なものです。
Categories: Power series · Exponential and logarithm functions
デフォルト値: true
taylor_order_coefficients
は Taylor級数の中の係数の順序付けを制御します。
taylor_order_coefficients
が true
の時、
Taylor級数の係数は標準に順序付けられます。
Categories: Power series
べき級数 exprの係数を整理します。
taylor
がこの関数をコールします。
Categories: Power series
デフォルト値: true
taylor_truncate_polynomials
が true
の時、
多項式は入力切り詰めレベルを基礎に切り詰められます。
そうでないなら、 taylor
への多項式入力は不定の精度を持つと考えられます。
Categories: Power series
taylor
形式から標準有理式 (CRE)形式に
exprを変換します。
効果は rat (ratdisrep (expr))
と同じですがより速いです。
Categories: Power series · Rational expressions
一般式 exprの内部表現に注釈をする(annotate)ので、まるでその和が切り詰められた Taylor級数かのように表示されます。 exprは別に変更されません。
例:
(%i1) expr: x^2 + x + 1; 2 (%o1) x + x + 1 (%i2) trunc (expr); 2 (%o2) 1 + x + x + . . . (%i3) is (expr = trunc (expr)); (%o3) true |
Categories: Power series
最初の後方差 f(n) - f(n - 1)
を返します。
従って unsum
はある意味 sum
の逆です。
nusum
も参照してください。
例:
(%i1) g(p) := p*4^n/binomial(2*n,n); n p 4 (%o1) g(p) := ---------------- binomial(2 n, n) (%i2) g(n^4); 4 n n 4 (%o2) ---------------- binomial(2 n, n) (%i3) nusum (%, n, 0, n); 4 3 2 n 2 (n + 1) (63 n + 112 n + 18 n - 22 n + 3) 4 2 (%o3) ------------------------------------------------ - ------ 693 binomial(2 n, n) 3 11 7 (%i4) unsum (%, n); 4 n n 4 (%o4) ---------------- binomial(2 n, n) |
Categories: Sums and products
デフォルト値: false
verbose
が true
の時、
powerseries
は進捗メッセージを印字します。
Categories: Power series
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fourie
パッケージは Fourier級数のシンボル計算のための関数を含みます。
fourie
パッケージの中には
Fourier積分係数を計算する関数や式の操作のためのいくつかの関数があります。
Categories: Fourier transform · Share packages · Package fourie
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もし equal (x, y)
なら true
を返し、
そうでないなら false
を返します。
(この場合 equal (x, y)
がするようなエラーメッセージを与えません。)
Categories: Package fourie
remfun (f, expr)
は
exprの中の f (arg)
すべてを argで置き換えます。
remfun (f, expr, x)
は
exprの中の f (arg)
を
argが変数 xを含むときだけ
argで置き換えます。
Categories: Package fourie
もし exprが関数 fを含むなら
funp (f, expr)
は true
を返します。
もし exprが関数 fを含み、変数
xが fのインスタンスの1つの引数のどこかにあるなら、
funp (f, expr, x)
は true
を返します。
Categories: Package fourie
absint (f, x, halfplane)
は、
与えられた半平面 (pos
, neg
, またはboth
)での
fの xに関する不定積分を返します。
fは形式
abs (x)
, abs (sin (x))
,
abs (a) * exp (-abs (b) * abs (x))
の式を含むことができます。
absint (f, x)
は
absint (f, x, pos)
と同値です。
absint (f, x, a, b)
は
xに関する fの aからbまでの定積分を返します。
fは絶対値を含むことができます。
Categories: Package fourie · Integral calculus
区間 [-p, p]
上で定義された f(x)
の
Fourier係数のリストを返します。
Categories: Package fourie
もし sinnpiflag
が true
なら sin (n %pi)
を0に整理します。
もし cosnpiflag
が true
なら cos (n %pi)
を
(-1)^n
に整理します。
Categories: Package fourie · Trigonometric functions · Simplification functions
デフォルト値: true
foursimp
を参照してください。
Categories: Package fourie
デフォルト値: true
foursimp
を参照してください。
Categories: Package fourie
Fourier係数 lのリストから
limit項までのFourier級数を構成して返します。
(limitは inf
も取り得ます。)
xと pは fourier
におけるものと同じ意味を持ちます。
Categories: Package fourie
[0, p]
上で定義された
f(x)
の Fourierコサイン係数を返します。
Categories: Package fourie
[0, p]
上で定義された
f(x)
の Fourierサイン係数を返します。
Categories: Package fourie
fourexpand (foursimp (fourier (f, x, p)),
x, p, 'inf)
を返します。
Categories: Package fourie
[minf, inf]
上で定義された
f(x)
の Fourier積分係数のリストを構成して返します。
Categories: Package fourie
[0, inf]
上の f(x)
の Fourierコサイン積分係数を返します。
Categories: Package fourie
[0, inf]
上の f(x)
の Fourierサイン積分係数を返します。
Categories: Package fourie
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aを Poisson符号に変換します。
Categories: Poisson series
aを Poisson符号から一般表現に変換します。
もし aが Poisson形式でないなら、
outofpois
は変換を実行します。
すなわち、その戻り値は outofpois (intopois (a))
です。
例えば、この関数は特定のタイプのサインやコサイン項のべきの和に関する標準
(canonical)整理器です。
Categories: Poisson series
aを bに関して微分します。 bは三角関数の引数の中だけか係数の中だけにいなければいけません。
Categories: Poisson series
関数的に intopois (a^b)
と同一です。
bは正の整数でなければいけません。
Categories: Poisson series
(poisdiff
と)同様に制限された意味で積分します。
もし bが三角関数の引数の中にあるなら bの中の非周期的項を落とします。
Categories: Poisson series
デフォルト値: 5
poislim
は三角関数の引数の中の係数の領域を決定します。
初期値 5は区間 [-2^(5-1)+1,2^(5-1)] すなわち[-15,16]に対応しますが、
[-2^(n-1)+1, 2^(n-1)]に設定することができます。
Categories: Poisson series
関数 sinfnを与えられた Poisson級数のサイン項に、 cosfnをコサイン項にマップします。 sinfnと cosfnは 2引数関数です。 引数それぞれは級数の中の項の係数と三角関数部です。
Categories: Poisson series
関数的に intopois (a + b)
と同一です。
Categories: Poisson series
aを一般表現の aに関する Poisson級数に変換します。
Categories: Poisson series
シンボル /P/
は Poisson級数式の行ラベルに続きます。
Categories: Poisson series
aを cの中の bに代入します。 cは Poisson級数です。
(1) bが変数 u, v, w, x, y,
zのいずれかの場合、
aはそれらの変数に関して線形の式(例えば 6*u + 4*v
)でなければいけません。
(2) bはそれらの変数以外の場合、 aもまたそれらの変数を含んではいけなく、さらにサインもコサインも含んではいけません。
poissubst (a, b, c, d, n)
は上のタイプ
(1)のようにaと bに関して演算しますが、
dが Poisson級数の場合、
cの中で bに a + d
を代入した結果を供給するために、
cos(d)
と sin(d)
を次数
nに展開する特殊なタイプの代入です。
アイデアは dが小さなパラメータの項に関する展開だということです。
例えば、
poissubst (u, v, cos(v), %e, 3)
は
cos(u)*(1 - %e^2/2) - sin(u)*(%e - %e^3/6)
をもたらします。
Categories: Poisson series
intopois (a*b)
と同じ機能です。
Categories: Poisson series
(もしユーザーがそれを定義したら)
Poisson乗算の間、適用する予約関数です。
項の中の u, v, ..., zの係数を引数とする6引数の述語論理関数です。
(この項の係数に関して) poistrim
が true
となる項は乗算の間に消去されます。
Categories: Poisson series
可読フォーマットで Poisson級数を印字します。
outofpois
と共通で、もし必要なら aを最初に Poisson符号に変換します。
Categories: Poisson series · Display functions
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29.1 Functions and Variables for Number Theory |
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整数 nについて n番目の Bernoulli数を返します。
もし zerobern
が false
ならゼロに等しい Bernoulli数は抑制されます。
burn
も参照してください。
(%i1) zerobern: true$ (%i2) map (bern, [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]); 1 1 1 1 1 (%o2) [1, - -, -, 0, - --, 0, --, 0, - --] 2 6 30 42 30 (%i3) zerobern: false$ (%i4) map (bern, [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]); 1 1 1 1 1 5 691 7 (%o4) [1, - -, -, - --, --, - --, --, - ----, -] 2 6 30 42 30 66 2730 6 |
Categories: Number theory
変数 xに関する n番目の Bernoulli多項式を返します。
Categories: Number theory
引数 sに関する Riemannのゼータ関数を返します。 戻り値は多倍長浮動小数点です; nは戻り値の小数点以下の桁数です。
Categories: Number theory · Numerical evaluation
引数 sと hに関する Hurwitzのゼータ関数を返します。 戻り値は多倍長浮動小数点です; nは戻り値の小数点以下の桁数です。
Hurwitzゼータ関数は以下のように定義されます。
inf ==== \ 1 zeta (s,h) = > -------- / s ==== (k + h) k = 0 |
load ("bffac")
でこの関数をロードします。
Categories: Number theory · Numerical evaluation
n番目の Bernoulli数の近似の有理数をを返します。
burn
は(有理) Bernoulli数が
まあまあの効率で(超越的)ゼータによって近似できるという観察を利用します。
n - 1 1 - 2 n (- 1) 2 zeta(2 n) (2 n)! B(2 n) = ------------------------------------ 2 n %pi |
bern
は返す前にインデックス nまでの Bernoulli数すべてを計算するので、
burn
は大きな、孤立した n(たぶん 105以上の n)に対しては
bern
より効率的かもしれません。
burn
は 255よりおおきな偶数 nに対しては近似を呼び出します。
奇数と 255以下の nに対しては関数 bern
が呼び出されます。
load ("bffac")
でこの関数をロードします。
bern
も参照してください。
Categories: Number theory
連立合同式 x = r_1 mod m_1
, …, x = r_n mod m_n
を解きます。
剰余 r_nは任意の整数が可能である一方、 法 m_nは正の互いに素な整数でなければいけません。
(%i1) mods : [1000, 1001, 1003, 1007]; (%o1) [1000, 1001, 1003, 1007] (%i2) lreduce('gcd, mods); (%o2) 1 (%i3) x : random(apply("*", mods)); (%o3) 685124877004 (%i4) rems : map(lambda([z], mod(x, z)), mods); (%o4) [4, 568, 54, 624] (%i5) chinese(rems, mods); (%o5) 685124877004 (%i6) chinese([1, 2], [3, n]); (%o6) chinese([1, 2], [3, n]) (%i7) %, n = 4; (%o7) 10 |
Categories: Number theory
連分数近似を計算します。
exprは連分数と整数の平方根と実数リテラル(整数、有理数、通常の浮動小数点や多倍長浮動小数点)から構成される式です。 cf
は有理数に関して厳密な展開を計算しますが、
通常の浮動小数点に関して展開は ratepsilon
で丸められ、
多倍長小数点に関して 10^(-fpprec)
で丸められます。
式の中のオペランドは代数演算子を組み合わせられます。
Maximaは cf
の外側で連分数に関する演算について知りません。
cf
は、
listarith
を false
にバインドした後、引数を評価します。
cf
はリストとして表現された連分数を返します。
連分数 a + 1/(b + 1/(c + ...))
はリスト [a, b, c, ...]
で表現されます。
リストの要素 a
, b
, c
, ...は整数に評価されなければいけません。
exprは sqrt (n)
も含むかもしれません。
n
は整数です。
この場合、cf
は変数 cflength
の値掛ける周期と同じ数の連分数の項を与えます。
cfdisrep
が返す代数表現を評価することで、連分数は数に評価することができます。
連分数を評価する別の方法に関しては cfexpand
も参照してください。
cfdisrep
, cfexpand
, cflength
も参照してください。
例:
(%i1) cf ([5, 3, 1]*[11, 9, 7] + [3, 7]/[4, 3, 2]); (%o1) [59, 17, 2, 1, 1, 1, 27] (%i2) cf ((3/17)*[1, -2, 5]/sqrt(11) + (8/13)); (%o2) [0, 1, 1, 1, 3, 2, 1, 4, 1, 9, 1, 9, 2] |
cflength
は連分数の何周期を代数的無理数のために計算するかを制御します。
(%i1) cflength: 1$ (%i2) cf ((1 + sqrt(5))/2); (%o2) [1, 1, 1, 1, 2] (%i3) cflength: 2$ (%i4) cf ((1 + sqrt(5))/2); (%o4) [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2] (%i5) cflength: 3$ (%i6) cf ((1 + sqrt(5))/2); (%o6) [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2] |
cfdisrep
が返す代数的表現を評価することによって連分数を評価することができます。
(%i1) cflength: 3$ (%i2) cfdisrep (cf (sqrt (3)))$ (%i3) ev (%, numer); (%o3) 1.731707317073171 |
cf
の外側で連分数に関する演算について知りません。
(%i1) cf ([1,1,1,1,1,2] * 3); (%o1) [4, 1, 5, 2] (%i2) cf ([1,1,1,1,1,2]) * 3; (%o2) [3, 3, 3, 3, 3, 6] |
Categories: Continued fractions
連分数 [a, b, c, ...]
のリスト表現から形式
a + 1/(b + 1/(c + ...))
の通常の代数式を構成し返します。
(%i1) cf ([1, 2, -3] + [1, -2, 1]); (%o1) [1, 1, 1, 2] (%i2) cfdisrep (%); 1 (%o2) 1 + --------- 1 1 + ----- 1 1 + - 2 |
Categories: Continued fractions
連分数 xのコンバージェントの最後(列1)とその1つ前(列2)の分子と分母の行列を返します。
(%i1) cf (rat (ev (%pi, numer))); `rat' replaced 3.141592653589793 by 103993/33102 =3.141592653011902 (%o1) [3, 7, 15, 1, 292] (%i2) cfexpand (%); [ 103993 355 ] (%o2) [ ] [ 33102 113 ] (%i3) %[1,1]/%[2,1], numer; (%o3) 3.141592653011902 |
Categories: Continued fractions
デフォルト値: 1
cflength
は、値 cflength
掛ける周期として関数
cf
が与える連分数の項の数を制御します。
従って、デフォルトは 1周期を与えます。
(%i1) cflength: 1$ (%i2) cf ((1 + sqrt(5))/2); (%o2) [1, 1, 1, 1, 2] (%i3) cflength: 2$ (%i4) cf ((1 + sqrt(5))/2); (%o4) [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2] (%i5) cflength: 3$ (%i6) cf ((1 + sqrt(5))/2); (%o6) [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2] |
Categories: Continued fractions
divsum (n, k)
は nの約数の k乗した和を返します。
divsum (n)
は nの約数の和を返します。
(%i1) divsum (12); (%o1) 28 (%i2) 1 + 2 + 3 + 4 + 6 + 12; (%o2) 28 (%i3) divsum (12, 2); (%o3) 210 (%i4) 1^2 + 2^2 + 3^2 + 4^2 + 6^2 + 12^2; (%o4) 210 |
Categories: Number theory
非負の整数 nに対して n番目のEuler数を返します。
もし zerobern
が false
なら、
0のEuler数は抑制されます。
Euler-Mascheroni定数に関しては %gamma
を参照してください。
(%i1) zerobern: true$ (%i2) map (euler, [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]); (%o2) [1, 0, - 1, 0, 5, 0, - 61] (%i3) zerobern: false$ (%i4) map (euler, [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]); (%o4) [1, - 1, 5, - 61, 1385, - 50521, 2702765] |
Categories: Number theory
デフォルト値: false
ifactors
が返す値を制御します。
デフォルトの false
の時、
ifactors
は計算された素因数の多重性について情報を提供するようになります。
もし factors_only
が true
に設定されているなら、
ifactors
は素因数のリスト以外なにも返しません。
例: ifactors
を参照してください。
Categories: Number theory
第 n項の Fibonacci数を返します。
fib(0)
は 0に等しく、 fib(1)
は 1に等しく、
fib (-n)
は (-1)^(n + 1) * fib(n)
に等しいです。
fib
をコールした後,
prevfib
は 最後に計算された1つ前の Fibonacci数
fib (x - 1)
に等しいです。
(%i1) map (fib, [-4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]); (%o1) [- 3, 2, - 1, 1, 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21] |
Categories: Number theory
exprに関する Fibonacci数を定数 %phi
を使って表現します。
%phi
は (1 + sqrt(5))/2
, 近似的に1.61803399です。
例:
(%i1) fibtophi (fib (n)); n n %phi - (1 - %phi) (%o1) ------------------- 2 %phi - 1 (%i2) fib (n-1) + fib (n) - fib (n+1); (%o2) - fib(n + 1) + fib(n) + fib(n - 1) (%i3) fibtophi (%); n + 1 n + 1 n n %phi - (1 - %phi) %phi - (1 - %phi) (%o3) - --------------------------- + ------------------- 2 %phi - 1 2 %phi - 1 n - 1 n - 1 %phi - (1 - %phi) + --------------------------- 2 %phi - 1 (%i4) ratsimp (%); (%o4) 0 |
Categories: Number theory
正の整数 nに対して nの素因数分解を返します。
もし n=p1^e1..pk^nk
が nの素因数への分解なら、
ifactorsは [[p1, e1], ... , [pk, ek]]
を返します。
使われる素因数分解法は 9973までの素数による試行除算と、 Pollardのローとp-1法と、楕円曲線法です。
もし変数 ifactor_verbose
が true
に設定されているなら、
ifactorは、因子が見つかり次第直近のフィードバックを含めて何をしているか詳細出力を生成します。
ifactors
が返す値はオプション変数 factors_only
によって制御されます。
デフォルトの false
の時、 ifactors
は計算された素因数の多重性について情報を提供するようになります。
もし factors_only
が true
に設定されているなら、
ifactors
は単に素因数のリストを返します。
(%i1) ifactors(51575319651600); (%o1) [[2, 4], [3, 2], [5, 2], [1583, 1], [9050207, 1]] (%i2) apply("*", map(lambda([u], u[1]^u[2]), %)); (%o2) 51575319651600 (%i3) ifactors(51575319651600), factors_only : true; (%o3) [2, 3, 5, 1583, 9050207] |
Categories: Number theory
リスト [a, b, u]
を返します。
ここで、 uは nと kの最大公約数で、
uは a n + b k
に等しいです。
引数 nと kは整数でなければいけません。
igcdex
はユークリッドのアルゴリズムを実装します。
gcdex
.も参照してください。
コマンド load(gcdex)
でこの関数をロードします。
例:
(%i1) load(gcdex)$ (%i2) igcdex(30,18); (%o2) [- 1, 2, 6] (%i3) igcdex(1526757668, 7835626735736); (%o3) [845922341123, - 164826435, 4] (%i4) igcdex(fib(20), fib(21)); (%o4) [4181, - 2584, 1] |
Categories: Number theory
xの絶対値の整数 n乗根を返します。
(%i1) l: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]$ (%i2) map (lambda ([a], inrt (10^a, 3)), l); (%o2) [2, 4, 10, 21, 46, 100, 215, 464, 1000, 2154, 4641, 10000] |
Categories: Number theory
mを法とする nの逆元を計算します。
もし nが mを法とするゼロ因子なら、
inv_mod (n,m)
は false
を返します。
(%i1) inv_mod(3, 41); (%o1) 14 (%i2) ratsimp(3^-1), modulus = 41; (%o2) 14 (%i3) inv_mod(3, 42); (%o3) false |
Categories: Number theory
整数 xの絶対値の「整数平方根」を返します。
Categories: Mathematical functions
pと qの Jacobi記号を返します。
(%i1) l: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]$ (%i2) map (lambda ([a], jacobi (a, 9)), l); (%o2) [1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0] |
Categories: Number theory
引数の最小公倍数を返します。 引数は、整数はもちろん一般式を取り得ます。
load ("functs")
でこの関数をロードします。
Categories: Number theory
n番目の Lucas数を返します。
lucas(0)
は 2に等しく、 lucas(1)
は 1に等しく、
lucas(-n)
は (-1)^(-n) * lucas(n)
に等しいです。
(%i1) map (lucas, [-4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]); (%o1) [7, - 4, 3, - 1, 2, 1, 3, 4, 7, 11, 18, 29, 47] |
After calling
lucas
を呼び出した後には、グローバル変数 next_lucas
は
最後の戻り値に続く Lucas数 lucas (n + 1)
に等しいです。
例は、どのようにして Fibonacci数が lucas
と next_lucas
を使って計算可能かを示します。
(%i1) fib_via_lucas(n) := block([lucas : lucas(n)], signum(n) * (2*next_lucas - lucas)/5 )$ (%i2) map (fib_via_lucas, [-4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]); (%o2) [- 3, 2, - 1, 1, 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21] |
Categories: Number theory
もし xと yが実数で、 yがゼロでないなら、
x - y * floor(x / y)
を返します。
さらにすべての実数 xに関して mod (x, 0) = x
が成り立ちます。
定義 mod (x, 0) = x
の議論に関しては、
Graham, Knuth, Patashnik著の「コンピュータの数学」の3.4節を参照してください。
関数 mod (x, 1)
は周期が 1で
mod (1, 1) = 0
、mod (0, 1) = 0
ののこぎり波関数です。
複素数の偏角の主値(区間 (-%pi, %pi]
での数)を見つけるためには、
関数 x |-> %pi - mod (%pi - x, 2*%pi)
を使います。
xは引数です。
xと yが定数式(例えば 10 * %pi
)の時、
mod
は floor
や
ceiling
が使うのと同じ多倍長浮動小数点評価スキームを使います。
同様に、まれですが そんな場合にはmod
は間違った値を返すことがありえます。
数値でない引数 xや yに関して
mod
はいくつかの式整理規則を知っています:
(%i1) mod (x, 0); (%o1) x (%i2) mod (a*x, a*y); (%o2) a mod(x, y) (%i3) mod (0, x); (%o3) 0 |
Categories: Mathematical functions
nよりも大きな最も小さな素数を返します。
(%i1) next_prime(27); (%o1) 29 |
Categories: Number theory
主変数 varに関する部分分数式 exprを展開します。
partfrac
は完全な部分分数分解を行います。
利用したアルゴリズムは
部分分数展開(元の分母の因子)の分母は互いに素であるという事実に基づいています。
分子は分母の線形結合として書けて、結果は展開されたものになります。
(%i1) 1/(1+x)^2 - 2/(1+x) + 2/(2+x); 2 2 1 (%o1) ----- - ----- + -------- x + 2 x + 1 2 (x + 1) (%i2) ratsimp (%); x (%o2) - ------------------- 3 2 x + 4 x + 5 x + 2 (%i3) partfrac (%, x); 2 2 1 (%o3) ----- - ----- + -------- x + 2 x + 1 2 (x + 1) |
a^n mod m
を計算するために剰余アルゴリズムを使います。
ここで、 aと nは整数で、 mは正の整数です。
もし nが負なら inv_mod
が剰余逆元を見つけるために使われます。
(%i1) power_mod(3, 15, 5); (%o1) 2 <(%i2) mod(3^15,5); (%o2) 2 (%i3) power_mod(2, -1, 5); (%o3) 3 (%i4) inv_mod(2,5); (%o4) 3 |
Categories: Number theory
素数テスト。
もし primep (n)
が false
を返すなら、 nは合成数であり、
もし true
を返すなら、 nは非常に高い確率で素数です。
341550071728321より小さな nに対しては
Miller-Rabinのテストの決定的バージョンが使われます。
もし primep (n)
が true
を返すなら、 nは素数です。
341550071728321よりの大きな nに対して、
primep
は、
primep_number_of_tests
個の Miller-Rabinの疑似素数テストと
1つの Lucasの疑似素数テストを使います。
合成数の nが Miller-Rabinのテスト1つを通過する確率は 1/4より小さいです。
primep_number_of_tests
に関してデフォルト値 25を使うと、
通過した nが合成である確率は 10^-15よりもはるかに小さいです。
Categories: Predicate functions · Number theory
デフォルト値: 25
primep
の中で使われる Miller-Rabinのテストの回数。
Categories: Number theory
startから endまでのすべての素数のリストを返します。
(%i1) primes(3, 7); (%o1) [3, 5, 7] |
Categories: Number theory
nよりも小さな最大の素数を返します。
(%i1) prev_prime(27); (%o1) 23 |
Categories: Number theory
実二次数体 sqrt (n)
の基本単数、すなわちノルムが 1の要素を返します。
ここで nは整数です。
これは結果的にペル方程式 a^2 - n b^2 = 1
を解くことになります。
(%i1) qunit (17); (%o1) sqrt(17) + 4 (%i2) expand (% * (sqrt(17) - 4)); (%o2) 1 |
Categories: Number theory
n以下の nと互いに素な整数の数を返します。
Categories: Number theory
デフォルト値: true
zerobern
が false
の時、
bern
は Bernoulli数を除外し、 euler
はゼロに等しい Euler数を除外します。
bern
と euler
を参照してください。
Categories: Number theory
Riemannのゼータ関数を返します。
もし xが負の整数か, 0, 1,または正の偶数なら、
Reimannのゼータ関数は厳密な値に整理されます。
正の偶数に対してはオプション変数
zeta%pi
は true
であることも必要です。
(zeta%pi
を参照してください。)
浮動小数点または多倍長浮動小数点数に対しては Reimannゼータ関数は数値的に評価されます。
Maximaは、
有理非整数、浮動小数点数、複素数の引数を含む他の引数すべてに対して、
また、 zeta%pi
が値 false
なら偶数に対しても
名詞形 zeta (n)
を返します。
zeta(1)
は未定義ですが、
Maximaは上からと下からの極限 limit(zeta(x), x, ,1)
を知っています。
例:
(%i1) zeta([-2, -1, 0, 0.5, 2, 3, 1+%i]); 2 1 1 %pi (%o1) [0, - --, - -, - 1.460354508809586, ----, zeta(3), 12 2 6 zeta(%i + 1)] (%i2) limit(zeta(x),x,1,plus); (%o2) inf (%i3) limit(zeta(x),x,1,minus); (%o3) minf |
Categories: Number theory
デフォルト値: true
zeta%pi
が true
の時、
偶数 n
に対して zeta
は %pi^n
に比例する式を返します。
そうでないなら、
偶数 n
に対して zeta
は名詞形 zeta (n)
を返します。
例:
(%i1) zeta%pi: true$ (%i2) zeta (4); 4 %pi (%o2) ---- 90 (%i3) zeta%pi: false$ (%i4) zeta (4); (%o4) zeta(4) |
Categories: Number theory
(Z/nZ)のすべての要素の加算表を表示します。
zn_mult_table
, zn_power_table
も参照してください。
Categories: Number theory
nのトーティエントの特性因子を含むリストを返します。
特性因子を使って、 nを法とする乗法群を巡回部分群の群直積として表現できます。
群自身が巡回的の時には、リストはトーティエントのみを含み、
zn_primroot
を使って使って生成元を計算できます。
もしトーティエントが複数の特性因子に分割されるなら、
zn_factor_generators
は対応する部分群の生成元を見つけます。
リストの r
個の因子のそれぞれは右に続く因子を割り切ります。
従って、最後の因子 f_r
は
nと互いに素なすべての a
に対して a^f_r = 1 (mod n)
を満たします。
この因子は Carmichael函数や Carmichaelラムダとしても知られています。
もし n > 2
なら、 totient(n)/2^r
は平方剰余の数であり、
これらのそれぞれは 2^r
個の平方根を持ちます。
totient
, zn_primroot
, zn_factor_generators
も参照してください。
例:
14
を法とする乗法群は巡回的で、その 6
要素は原始根で生成できます。
(%i1) [zn_characteristic_factors(14), phi: totient(14)]; (%o1) [[6], 6] (%i2) [zn_factor_generators(14), g: zn_primroot(14)]; (%o2) [[3], 3] (%i3) M14: makelist(power_mod(g,i,14), i,0,phi-1); (%o3) [1, 3, 9, 13, 11, 5] |
15
を法とする乗法群は巡回的でなかく、その 8
要素は2つの因子生成元で生成できます。
(%i1) [[f1,f2]: zn_characteristic_factors(15), totient(15)]; (%o1) [[2, 4], 8] (%i2) [[g1,g2]: zn_factor_generators(15), zn_primroot(15)]; (%o2) [[11, 7], false] (%i3) UG1: makelist(power_mod(g1,i,15), i,0,f1-1); (%o3) [1, 11] (%i4) UG2: makelist(power_mod(g2,i,15), i,0,f2-1); (%o4) [1, 7, 4, 13] (%i5) M15: create_list(mod(i*j,15), i,UG1, j,UG2); (%o5) [1, 7, 4, 13, 11, 2, 14, 8] |
最後の特性因子 4
に関して、
M15
の中のすべての a
に対して a^4 = 1 (mod 15)
を満たします。
M15
は2つの特性因子と、8/2^2
平方剰余を持ち、
これらのそれぞれは 2^2
個の平方根を持ちます。
(%i6) zn_power_table(15); [ 1 1 1 1 ] [ ] [ 2 4 8 1 ] [ ] [ 4 1 4 1 ] [ ] [ 7 4 13 1 ] (%o6) [ ] [ 8 4 2 1 ] [ ] [ 11 1 11 1 ] [ ] [ 13 4 7 1 ] [ ] [ 14 1 14 1 ] (%i7) map(lambda([i], zn_nth_root(i,2,15)), [1,4]); (%o7) [[1, 4, 11, 14], [2, 7, 8, 13]] |
Categories: Number theory
もし nが 1
なら 1
を返し、
そうでなければ、 nのトーシェントの最大特性因子を返します。
注意と例は zn_characteristic_factors
を参照してください。
Categories: Number theory
LU分解の技法を使って、 (Z/pZ)上の matrixの行列式を計算します。 pは素数でなければいけません。
行列式がゼロに等しい場合、LU分解が失敗するかもしれません。
この場合、 zn_determinant
はモジュラーでない行列式を計算し、その後整理します。
zn_invert_by_lu
も参照してください。
例:
(%i1) m : matrix([1,3],[2,4]); [ 1 3 ] (%o1) [ ] [ 2 4 ] (%i2) zn_determinant(m, 5); (%o2) 3 (%i3) m : matrix([2,4,1],[3,1,4],[4,3,2]); [ 2 4 1 ] [ ] (%o3) [ 3 1 4 ] [ ] [ 4 3 2 ] (%i4) zn_determinant(m, 5); (%o4) 0 |
Categories: Number theory
nのトーティエントの特性因子に対応する因子生成元を含むリストを返します。
コメントと例に関しては zn_characteristic_factors
を参照してください。
Categories: Number theory
LU分解の技法を使って、 (Z/pZ)上で matrixのモジュラー逆元を計算します。
pは素数、 matrixは可逆でなければいけません。
matrixが可逆でないなら、 zn_invert_by_lu
は false
を返します。
zn_determinant
も参照してください。
例:
(%i1) m : matrix([1,3],[2,4]); [ 1 3 ] (%o1) [ ] [ 2 4 ] (%i2) zn_determinant(m, 5); (%o2) 3 (%i3) mi : zn_invert_by_lu(m, 5); [ 3 4 ] (%o3) [ ] [ 1 2 ] (%i4) matrixmap(lambda([a], mod(a, 5)), m . mi); [ 1 0 ] (%o4) [ ] [ 0 1 ] |
Categories: Number theory
離散対数を計算します。
(Z/nZ)* が巡回群、 gが nを法とする原始根とし、 aがこの群の要素とします。
そのとき、zn_log (a, g, n)
は合同式 g^x = a mod n
を解きます。
採用したアルゴリズムは totient(n)
の素因数分解を必要とします。
この素因数分解はその上時間を消費するかもしれず、いくつかの場合、 最初に素因数分解してそれから因数のリストを 4番目の引数として zn_log
に渡すのが実用的かもしれません。
リストは、デフォルトオプション factors_only : false
を使って
ifactors(totient(n))
が返すリストと同じ形式でなければいけません。
離散対数のために、アルゴリズムは Pohlig-Hellman-縮約と Pollardのロー法を使います。
zn_log
の実行時間は主にtotientの最大素因数のビット長に依存します。
zn_primroot
, zn_order
, ifactors
, totient
も参照して下さい。
例:
zn_log (a, g, n)
は合同式 g^x = a mod n
を解きます。
(%i1) n : 22$ (%i2) g : zn_primroot(n); (%o2) 7 (%i3) ord_7 : zn_order(7, n); (%o3) 10 (%i4) powers_7 : makelist(power_mod(g, x, n), x, 0, ord_7 - 1); (%o4) [1, 7, 5, 13, 3, 21, 15, 17, 9, 19] (%i5) zn_log(21, g, n); (%o5) 5 (%i6) map(lambda([x], zn_log(x, g, n)), powers_7); (%o6) [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] |
オプションの4番目の引数は ifactors(totient(n))
が返すリストと同じ形式でなければいけません。
実行時間は主にtotientの最大素因数のビット長に依存します。
(%i1) (p : 2^127-1, primep(p)); (%o1) true (%i2) ifs : ifactors(p - 1)$ (%i3) g : zn_primroot(p, ifs); (%o3) 43 (%i4) a : power_mod(g, 1234567890, p)$ (%i5) zn_log(a, g, p, ifs); (%o5) 1234567890 (%i6) time(%o5); (%o6) [1.204] (%i7) f_max : last(ifs); (%o7) [77158673929, 1] (%i8) slength( printf(false, "~b", f_max[1]) ); (%o8) 37 |
Categories: Number theory
オプション引数 gcdがない時、 zn_mult_table(n)
は、
nと互いに素な (Z/nZ)*のすべての要素の乗算表を表示します。
オプションの第二引数 gcdは、(Z/nZ)の特定のぶぶ集合を選択することを可能にします。
もし gcdが整数なら、
gcd(x,n) =
gcdであるすべての剰余 x
の乗算表を返します。
読みやすくするため行と列の見出しも追加されます。
必要なら、これらは submatrix(1, table, 1)
で簡単に取り除くことができます。
もし gcdとして all
を渡したら、
(Z/nZ)のゼロでないすべての要素を表に印字します。
2番目の例は部分群の乗算表を生成する代わりの方法を提示します。
zn_add_table
, zn_power_table
も参照してください。
例:
デフォルトの表は (Z/nZ)*のすべての要素を表示し、 これでモジュラー乗法群の基本性質を例示したり勉強したりできます。 例えば、主対角線はすべての平方剰余を含み、 それぞれの行と列はすべての要素を含み、表は対象であるなど。
もし gcdに all
を与えると、(Z/nZ)のゼロでない要素すべてを表で表示します。
(%i1) zn_mult_table(8); [ 1 3 5 7 ] [ ] [ 3 1 7 5 ] (%o1) [ ] [ 5 7 1 3 ] [ ] [ 7 5 3 1 ] (%i2) zn_mult_table(8, all); [ 1 2 3 4 5 6 7 ] [ ] [ 2 4 6 0 2 4 6 ] [ ] [ 3 6 1 4 7 2 5 ] [ ] (%o2) [ 4 0 4 0 4 0 4 ] [ ] [ 5 2 7 4 1 6 3 ] [ ] [ 6 4 2 0 6 4 2 ] [ ] [ 7 6 5 4 3 2 1 ] |
もし gcdが整数なら、 見やすくするため行と列の見出しがつきます。
もし gcdで選ばれた部分集合が群なら、乗算表を生成する別の方法があります。
1
を単位元として持つ群からの同型写像は読みやすい表を作ります。
写像はCRTを介して行われます。
T36_4
の第2版の中で、ちょうど表 T9
のように、単位元、ここでは 28
、が左上隅に置かれます。
(%i1) T36_4: zn_mult_table(36,4); [ * 4 8 16 20 28 32 ] [ ] [ 4 16 32 28 8 4 20 ] [ ] [ 8 32 28 20 16 8 4 ] [ ] (%o1) [ 16 28 20 4 32 16 8 ] [ ] [ 20 8 16 32 4 20 28 ] [ ] [ 28 4 8 16 20 28 32 ] [ ] [ 32 20 4 8 28 32 16 ] (%i2) T9: zn_mult_table(36/4); [ 1 2 4 5 7 8 ] [ ] [ 2 4 8 1 5 7 ] [ ] [ 4 8 7 2 1 5 ] (%o2) [ ] [ 5 1 2 7 8 4 ] [ ] [ 7 5 1 8 4 2 ] [ ] [ 8 7 5 4 2 1 ] (%i3) T36_4: matrixmap(lambda([x], chinese([0,x],[4,9])), T9); [ 28 20 4 32 16 8 ] [ ] [ 20 4 8 28 32 16 ] [ ] [ 4 8 16 20 28 32 ] (%o3) [ ] [ 32 28 20 16 8 4 ] [ ] [ 16 32 28 8 4 20 ] [ ] [ 8 16 32 4 20 28 ] |
Categories: Number theory
xを含む (Z/mZ)の乗法部分群から xの n乗根すべてのリストを返します。
もし xが法 mに対する n冪剰余でないか、
(Z/mZ)のどの乗法部分群にも含まれないなら、
false
を返します。
もし最大公約数 g = gcd(x,m)
が m/g
と互いに素なら、
xは法 mに対する乗法部分群の要素です。
zn_nth_root
は Adlemanと Manders、 Millerによるアルゴリズムと
Daniel Shanksによるモジュラー乗法群に関する定理に基づいています。
アルゴリズムはモジュラス mの素因数分解を必要とします。
mの因数分解がわかっている場合、4番目の引数として因子のリストを渡すことができます。
このオプション引数は
デフォルトオプション factors_only: false
を使った時
ifactors(m)
が返すリストと同じ形式のものでなければいけません。
例:
nが 1
から6
までの値をとる、
1
の n番目の根すべてを含むリストのリストが続く
14
を法とする乗法群のべきテーブル
(%i1) zn_power_table(14); [ 1 1 1 1 1 1 ] [ ] [ 3 9 13 11 5 1 ] [ ] [ 5 11 13 9 3 1 ] (%o1) [ ] [ 9 11 1 9 11 1 ] [ ] [ 11 9 1 11 9 1 ] [ ] [ 13 1 13 1 13 1 ] (%i2) makelist(zn_nth_root(1,n,14), n,1,6); (%o2) [[1], [1, 13], [1, 9, 11], [1, 13], [1], [1, 3, 5, 9, 11, 13]] |
以下の例では xは mと互いに素ではないですが、 (Z/mZ)の乗法部分群の要素であり、 任意の n乗根は同じ部分群の要素です。
剰余クラス 3
は どの (Z/63Z)の乗法部分群の要素でもなく、
なので 27
の3乗根として返されません。
ここで zn_power_table
は
gcd(x,63) = 9
が成り立つ (Z/63Z)のすべての剰余 x
を表示します。
この部分群は (Z/7Z)*に同型で、単位元 36
はCRTを介して計算されます。
(%i1) m: 7*9$ (%i2) zn_power_table(m,9); [ 9 18 36 9 18 36 ] [ ] [ 18 9 36 18 9 36 ] [ ] [ 27 36 27 36 27 36 ] (%o2) [ ] [ 36 36 36 36 36 36 ] [ ] [ 45 9 27 18 54 36 ] [ ] [ 54 18 27 9 45 36 ] (%i3) zn_nth_root(27,3,m); (%o3) [27, 45, 54] (%i4) id7:1$ id63_9: chinese([id7,0],[7,9]); (%o5) 36 |
以下のRSAのような例では、モジュラス N
は平方因子をもちません。
すなわち、排他的に1乗冪因子に分解され、
0
から N-1
までのすべての x
は乗法部分群に含まれます。
解読処理は e
乗根を必要とします。
e
は totient(N)
と互いに素で、なので e
乗根は一意です。
この場合、 zn_nth_root
は効果的に CRT-RSAを実行します。
(flatten
は括弧は取り除きますが解は取り除かないことに注意してください)
(%i1) [p,q,e]: [5,7,17]$ N: p*q$ (%i3) xs: makelist(x,x,0,N-1)$ (%i4) ys: map(lambda([x],power_mod(x,e,N)),xs)$ (%i5) zs: flatten(map(lambda([y], zn_nth_root(y,e,N)), ys))$ (%i6) is(zs = xs); (%o6) true |
以下の例では、モジュラスの因数分解が知られていて、 4番目の引数として渡されます。
(%i1) p: 2^107-1$ q: 2^127-1$ N: p*q$ (%i4) ibase: obase: 16$ (%i5) msg: 11223344556677889900aabbccddeeff$ (%i6) enc: power_mod(msg, 10001, N); (%o6) 1a8db7892ae588bdc2be25dd5107a425001fe9c82161abc673241c8b383 (%i7) zn_nth_root(enc, 10001, N, [[p,1],[q,1]]); (%o7) [11223344556677889900aabbccddeeff] |
Categories: Number theory
xが 有限群 (Z/nZ)*の単位元ならその次数を返し、そうでないなら false
を返します。
xは nと互いに素なら nを法とする単位元です。
採用したアルゴリズムは totient(n)
の素因数分解を必要とします。
この素因数分解はその上時間を消費するかもしれず、いくつかの場合、 最初に素因数分解してそれから因数のリストを 3番目の引数として zn_order
に渡すのが実用的かもしれません。
リストは、デフォルトオプション factors_only : false
を使って
ifactors(totient(n))
が返すリストと同じ形式でなければいけません。
zn_primroot
, ifactors
, totient
も参照して下さい。
例:
zn_order
は (Z/nZ)*の単位元 xの次数を計算します。
(%i1) n : 22$ (%i2) g : zn_primroot(n); (%o2) 7 (%i3) units_22 : sublist(makelist(i,i,1,21), lambda([x], gcd(x, n) = 1)); (%o3) [1, 3, 5, 7, 9, 13, 15, 17, 19, 21] (%i4) (ord_7 : zn_order(7, n)) = totient(n); (%o4) 10 = 10 (%i5) powers_7 : makelist(power_mod(g,i,n), i,0,ord_7 - 1); (%o5) [1, 7, 5, 13, 3, 21, 15, 17, 9, 19] (%i6) map(lambda([x], zn_order(x, n)), powers_7); (%o6) [1, 10, 5, 10, 5, 2, 5, 10, 5, 10] (%i7) map(lambda([x], ord_7/gcd(x, ord_7)), makelist(i, i,0,ord_7 - 1)); (%o7) [1, 10, 5, 10, 5, 2, 5, 10, 5, 10] (%i8) totient(totient(n)); (%o8) 4 |
オプションの三番目の引数は ifactors(totient(n))
が返すリストと同じ形式でなければいけません。
(%i1) (p : 2^142 + 217, primep(p)); (%o1) true (%i2) ifs : ifactors( totient(p) )$ (%i3) g : zn_primroot(p, ifs); (%o3) 3 (%i4) is( (ord_3 : zn_order(g, p, ifs)) = totient(p) ); (%o4) true (%i5) map(lambda([x], ord_3/zn_order(x, p, ifs)), makelist(i,i,2,15)); (%o5) [22, 1, 44, 10, 5, 2, 22, 2, 8, 2, 1, 1, 20, 1] |
Categories: Number theory
オプション引数なしの場合、
zn_power_table(n)
は
nと互いに素なすべての剰余クラスである (Z/nZ)*のすべての要素のべき表を表示します。
指数は 1
から(Carmichael函数や Carmichaelラムダとしても知られる) totient(n)
の最大特性因子までループし、表は右側1の列で終わります。
オプションの第2引数 gcdで
(Z/nZ)の特定の部分集合の冪を選択することができます。
もし gcdが整数なら、
gcd(x,n) =
gcdが成立するすべての剰余クラス x
の冪を返します。
すなわち、 gcdのデフォルト値は 1
です。
もし gcdに all
を渡したら、
表は (Z/nZ)のすべての要素の冪を含みます。
もしオプションの第3引数 max_expを与えると、
指数は1
から max_expまでループします。
zn_add_table
, zn_mult_table
も参照してください。
例:
gcd = 1
であるデフォルトでは
例えば FermatやEulerの基本定理を例示したり勉強したりできます。
引数 gcdで
(Z/nZ)の部分集合を選択して乗法部分群や同型写像が勉強できます。
例えば、群 G10
と G10_2
は乗算の下でどちらも G5
と同型です。
1
は G5
では単位元です。
それぞれで 1
そうなります。
G10
では 6
も単位元です、G10_2
原始根、n乗根などの対応する写像が存在します。
(%i1) zn_power_table(10); [ 1 1 1 1 ] [ ] [ 3 9 7 1 ] (%o1) [ ] [ 7 9 3 1 ] [ ] [ 9 1 9 1 ] (%i2) zn_power_table(10,2); [ 2 4 8 6 ] [ ] [ 4 6 4 6 ] (%o2) [ ] [ 6 6 6 6 ] [ ] [ 8 4 2 6 ] (%i3) zn_power_table(10,5); (%o3) [ 5 5 5 5 ] (%i4) zn_power_table(10,10); (%o4) [ 0 0 0 0 ] (%i5) G5: [1,2,3,4]; (%o6) [1, 2, 3, 4] (%i6) G10_2: map(lambda([x], chinese([0,x],[2,5])), G5); (%o6) [6, 2, 8, 4] (%i7) G10: map(lambda([x], power_mod(3, zn_log(x,2,5), 10)), G5); (%o7) [1, 3, 7, 9] |
もし gcdに all
を渡せば、
表は (Z/nZ)のすべての要素の冪を含みます。
3番目の引数 max_expで最高指数を設定できます。 以下の表は RSAの非常に小さな例を表示します。
(%i1) N:2*5$ phi:totient(N)$ e:7$ d:inv_mod(e,phi)$ (%i5) zn_power_table(N, all, e*d); [ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ] [ ] [ 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ] [ ] [ 2 4 8 6 2 4 8 6 2 4 8 6 2 4 8 6 2 4 8 6 2 ] [ ] [ 3 9 7 1 3 9 7 1 3 9 7 1 3 9 7 1 3 9 7 1 3 ] [ ] [ 4 6 4 6 4 6 4 6 4 6 4 6 4 6 4 6 4 6 4 6 4 ] (%o5) [ ] [ 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 ] [ ] [ 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 ] [ ] [ 7 9 3 1 7 9 3 1 7 9 3 1 7 9 3 1 7 9 3 1 7 ] [ ] [ 8 4 2 6 8 4 2 6 8 4 2 6 8 4 2 6 8 4 2 6 8 ] [ ] [ 9 1 9 1 9 1 9 1 9 1 9 1 9 1 9 1 9 1 9 1 9 ] |
Categories: Number theory
もし乗法群 (Z/nZ)*が巡回的なら、 zn_primroot
は nを法とする最小の原始根を計算します。
もし nが 2
, 4
, p^k
または 2*p^k
に等しいなら (Z/nZ)* は巡回的です。
ここで p
は素数で 2
より大きく k
は自然数です。
もしオプション変数 zn_primroot_pretest
(デフォルト: false
)が true
に設定されているなら
zn_primroot
は条件付き事前テスト(according pretest)を実行します。
どんな場合でも計算は上限 zn_primroot_limit
で制限されます。
もし (Z/nZ)*が巡回的でないか zn_primroot_limit
まで原始根がないなら、 zn_primroot
は false
を返します。
採用したアルゴリズムは totient(n)
の素因数分解を必要とします。
この素因数分解はその上時間を消費するかもしれず、いくつかの場合、 最初に素因数分解してそれから因数のリストを 3番目の引数として zn_primroot
に渡すのが実用的かもしれません。
リストは、デフォルトオプション factors_only : false
を使って ifactors(totient(n))
が返すリストと同じ形式でなければいけません。
zn_primroot_p
, zn_order
, ifactors
, totient
も参照してください。
例:
zn_primroot
は nを法とする最小原始根を計算するか、 false
を返します。
(%i1) n : 14$ (%i2) g : zn_primroot(n); (%o2) 3 (%i3) zn_order(g, n) = totient(n); (%o3) 6 = 6 (%i4) n : 15$ (%i5) zn_primroot(n); (%o5) false |
オプションの二番目の引数は ifactors(totient(n))
が返すリストと同じ形式でなければいけません。
(%i1) (p : 2^142 + 217, primep(p)); (%o1) true (%i2) ifs : ifactors( totient(p) )$ (%i3) g : zn_primroot(p, ifs); (%o3) 3 (%i4) [time(%o2), time(%o3)]; (%o4) [[15.556972], [0.004]] (%i5) is(zn_order(g, p, ifs) = p - 1); (%o5) true (%i6) n : 2^142 + 216$ (%i7) ifs : ifactors(totient(n))$ (%i8) zn_primroot(n, ifs), zn_primroot_limit : 200, zn_primroot_verbose : true; `zn_primroot' stopped at zn_primroot_limit = 200 (%o8) false |
Categories: Number theory
デフォルト値: 1000
もし zn_primroot
が原始根をみつけられないなら、 上限でやめます。
もしオプション変数 zn_primroot_verbose
(デフォルト: false
)が true
に設定されているなら、 zn_primroot_limit
に到達した時メッセージが表示されます。
Categories: Number theory
xが乗法群 (Z/nZ)*の原始根かチェックします。
採用したアルゴリズムは totient(n)
の素因数分解を必要とします。
この素因数分解はその上時間を消費するかもしれず、いくつかの場合、 最初に素因数分解してそれから因数のリストを 3番目の引数として zn_primroot_p
に渡すのが実用的かもしれません。
リストは、デフォルトオプション factors_only : false
を使って ifactors(totient(n))
が返すリストと同じ形式でなければいけません。
zn_primroot
, zn_order
, ifactors
, totient
も参照して下さい。
例:
述語論理関数としての zn_primroot_p
。
(%i1) n : 14$ (%i2) units_14 : sublist(makelist(i,i,1,13), lambda([i], gcd(i, n) = 1)); (%o2) [1, 3, 5, 9, 11, 13] (%i3) zn_primroot_p(13, n); (%o3) false (%i4) sublist(units_14, lambda([x], zn_primroot_p(x, n))); (%o4) [3, 5] (%i5) map(lambda([x], zn_order(x, n)), units_14); (%o5) [1, 6, 6, 3, 3, 2] |
オプションの三番目の引数は ifactors(totient(n))
が返すリストと同じ形式でなければいけません。
(%i1) (p : 2^142 + 217, primep(p)); (%o1) true (%i2) ifs : ifactors( totient(p) )$ (%i3) sublist(makelist(i,i,1,50), lambda([x], zn_primroot_p(x, p, ifs))); (%o3) [3, 12, 13, 15, 21, 24, 26, 27, 29, 33, 38, 42, 48] (%i4) [time(%o2), time(%o3)]; (%o4) [[7.748484], [0.036002]] |
Categories: Predicate functions · Number theory
デフォルト値: false
もし nが 2
, 4
, p^k
か 2*p^k
なら 乗法群 (Z/nZ)*は巡回的です。
ここで p
は素数で 2
より大きく、 k
は自然数です。
zn_primroot_pretest
は zn_primroot
が 最小原始根を計算する前にこれらの場合の1つが起こるかどうかチェックするかどうか制御します。
zn_primroot_pretest
が true
に設定されているときだけ、 これの事前テストが実行されます。
Categories: Number theory
デフォルト値: false
zn_primroot_limit
に達したとき、 zn_primroot
がメッセージを表示するかどうか制御します。
Categories: Number theory
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30.1 Introduction to Symmetries | ||
30.2 Functions and Variables for Symmetries |
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sym
は多項式の対称群を扱うパッケージです。
これは Annick Valibouze (http://www-calfor.lip6.fr/~avb/) によって Macsyma-Symbolicsのために書かれました。 アルゴリズムは以下の論文に記載されています:
Categories: Group theory · Polynomials · Share packages · Package sym
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リスト Lで与えられた与えられた完全対称関数から 0から nまでの基本対称関数への変換 (passing)を実装します。 もしリスト Lが n+1個より少ない要素を含むなら、 タイプ h1, h2などの形式的な値で完成されます。 もしリスト Lの最初の要素が存在するなら、 それはアルファベットのサイズを指定します。 そうでないなら、サイズは nに設定されます。
(%i1) comp2pui (3, [4, g]); 2 2 (%o1) [4, g, 2 h2 - g , 3 h3 - g h2 + g (g - 2 h2)] |
Categories: Package sym
基本対称関数から完全関数に変換します。
comp2ele
や comp2comp
に似ています。
基数を変える他の関数: comp2ele
。
Categories: Package sym
基本対称関数から完全関数に変換します。
comp2ele
や comp2pui
に似ています。
基数を変える他の関数: comp2ele
。
Categories: Package sym
リスト eleで与えられた基本対称関数を使って、
リスト lvarに含まれる変数に関して対称多項式 symを分解します。
もし eleの最初の要素が与えられたらそれがアルファベットのサイズで、
そうでないならサイズは多項式 symの次数です。
もし値がリスト eleにないなら、
タイプ e1, e2などの形式的値が加えられます。
多項式 symは3つの異なる形式で与えられます:
contracted (elem
はその時、デフォルト値 1であるべきです),
partitioned (elem
は 3であるべきです),または
extended(すなわち多項式全体, そして elem
は 2であるべきです)。
関数 pui
は同じ方法で使われます。
以下のように、サイズ 3のアルファベットと値 7を持つ最初の基本対称関数 e1上で、 (ここで変数の2つにだけ依存する)短縮された形式が x^4-2*x*yである 3変数の対称多項式を基本対称関数で分解します:
(%i1) elem ([3, 7], x^4 - 2*x*y, [x, y]); (%o1) 7 (e3 - 7 e2 + 7 (49 - e2)) + 21 e3 + (- 2 (49 - e2) - 2) e2 (%i2) ratsimp (%); 2 (%o2) 28 e3 + 2 e2 - 198 e2 + 2401 |
基数を変える他の関数: comp2ele
。
Categories: Package sym
リスト Lは Schur関数 S_Lを表します: i_1 <= i_2 <= ... <= i_q成る L = [i_1, i_2, ..., i_q]を持ちます。 Schur関数 S_[i_1, i_2, ..., i_q]は、最初の q個の行と列 1 + i_1, 2 + i_2, ..., q + i_qから成る無限行列 h_[i-j], i <= 1, j <= 1の小行列式です。
この Schur関数は treinat
と
kostka
を使うことで単項式の項で書かれることができます。
返される形式は、変数
x_1,x_2,...
の短縮表現の対称多項式です。
(%i1) mon2schur ([1, 1, 1]); (%o1) x1 x2 x3 (%i2) mon2schur ([3]); 2 3 (%o2) x1 x2 x3 + x1 x2 + x1 (%i3) mon2schur ([1, 2]); 2 (%o3) 2 x1 x2 x3 + x1 x2 |
以上は3つの変数に関してこれが以下を与えることを意味します:
2 x1 x2 x3 + x1^2 x2 + x2^2 x1 + x1^2 x3 + x3^2 x1 + x2^2 x3 + x3^2 x2 |
基数を変えるための他の関数: comp2ele
。
Categories: Package sym
l_elemに含まれる基本対称関数を使って、リスト l_varのリストに含まれる変数のグループに関して多重対称多項式を多重短縮形 multi_pcに分解します。
(%i1) multi_elem ([[2, e1, e2], [2, f1, f2]], a*x + a^2 + x^3, [[x, y], [a, b]]); 3 (%o1) - 2 f2 + f1 (f1 + e1) - 3 e1 e2 + e1 (%i2) ratsimp (%); 2 3 (%o2) - 2 f2 + f1 + e1 f1 - 3 e1 e2 + e1 |
基数を変えるための他の関数: comp2ele
。
Categories: Package sym
関数 multi_elem
が関数 elem
に対するものであるように、関数
pui
に対するものです。
(%i1) multi_pui ([[2, p1, p2], [2, t1, t2]], a*x + a^2 + x^3, [[x, y], [a, b]]); 3 3 p1 p2 p1 (%o1) t2 + p1 t1 + ------- - --- 2 2 |
Categories: Package sym
リスト Lの中のべき関数を使って、
リスト lvarの中の変数に関して対称多項式 symを分解します。
もし Lの最初の要素が与えられるなら、それはアルファベットのサイズです。
そうでないなら、サイズは多項式 symの次数になります。
もしリスト Lの中に値がないなら、タイプ
p1, p2, などの形式的な値が加えられます。
多項式 symは3つの異なる形式で与えられることができます:
contracted (elem
は 1でなければならず、デフォルト値です),
partitioned (elem
は 3でなければいけません),
extended (すなわち多項式全体、そして elem
は 2でなければいけません)。
関数 pui
は同じ方法で使われます。
(%i1) pui; (%o1) 1 (%i2) pui ([3, a, b], u*x*y*z, [x, y, z]); 2 a (a - b) u (a b - p3) u (%o2) ------------ - ------------ 6 3 (%i3) ratsimp (%); 3 (2 p3 - 3 a b + a ) u (%o3) --------------------- 6 |
基数を変えるための他の関数: comp2ele
。
Categories: Package sym
リスト lpuiで与えられたべき関数を使って、
(最初に長さを持ち)最初の n個の完全関数のリストを返します。
もしリスト lpuiが空なら基数は nで、
そうでないなら基数は (comp2ele
やcomp2pui
同様)最初の要素です。
(%i1) pui2comp (2, []); 2 p2 + p1 (%o1) [2, p1, --------] 2 (%i2) pui2comp (3, [2, a1]); 2 a1 (p2 + a1 ) 2 p3 + ------------- + a1 p2 p2 + a1 2 (%o2) [2, a1, --------, --------------------------] 2 3 (%i3) ratsimp (%); 2 3 p2 + a1 2 p3 + 3 a1 p2 + a1 (%o3) [2, a1, --------, --------------------] 2 6 |
基数を変えるための他の関数: comp2ele
。
Categories: Package sym
べき関数から基本対称関数への変換 (passage)に影響します。
もしフラグ pui2ele
が girard
なら
1から nまでの基本対称関数のリストを返し、
もしフラグが close
なら
n番目の基本対称関数を返します。
基数を変えるための他の関数: comp2ele
。
Categories: Package sym
lpuiは最初の要素が整数 mのリストです。
puireduc
は最初の m個を使って最初の n個のべき関数を与えます。
(%i1) puireduc (3, [2]); 2 p1 (p1 - p2) (%o1) [2, p1, p2, p1 p2 - -------------] 2 (%i2) ratsimp (%); 3 3 p1 p2 - p1 (%o2) [2, p1, p2, -------------] 2 |
Categories: Package sym
Pはリスト l_varの変数の多項式です。
これらの変数のそれぞれは完全対称関数を表します。
l_varの中で、
i番目の完全対称関数は
文字 h
と整数 iの連結 hi
によって表されます。
この関数は Pを Schur関数を使って表現します。
(%i1) schur2comp (h1*h2 - h3, [h1, h2, h3]); (%o1) s 1, 2 (%i2) schur2comp (a*h3, [h3]); (%o2) s a 3 |
Categories: Package sym
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変数が lvarの中に含まれている短縮形 pcに関連付けられた分割多項式を返します。
(%i1) pc: 2*a^3*b*x^4*y + x^5; 3 4 5 (%o1) 2 a b x y + x (%i2) cont2part (pc, [x, y]); 3 (%o2) [[1, 5, 0], [2 a b, 4, 1]] |
Categories: Package sym
リスト lvarに含まれる変数に関する多項式 psymの
短縮形(すなわち、対称群の作用の下での単項軌道)を返します。
関数 explose
は逆演算を実行します。
関数 tcontract
は多項式の対称性をテストします。
(%i1) psym: explose (2*a^3*b*x^4*y, [x, y, z]); 3 4 3 4 3 4 3 4 (%o1) 2 a b y z + 2 a b x z + 2 a b y z + 2 a b x z 3 4 3 4 + 2 a b x y + 2 a b x y (%i2) contract (psym, [x, y, z]); 3 4 (%o2) 2 a b x y |
Categories: Package sym
短縮形 pcに関連付けられた対称多項式を返します。 リスト lvarは変数を含みます。
(%i1) explose (a*x + 1, [x, y, z]); (%o1) a z + a y + a x + 1 |
Categories: Package sym
対称式を分割形から短縮形に変換します。 短縮形は lvarの中の変数で表されます。
(%i1) part2cont ([[2*a^3*b, 4, 1]], [x, y]); 3 4 (%o1) 2 a b x y |
Categories: Package sym
psymはリスト lvarの変数に関する対称多項式です。 この関数は分割表現を返します。
(%i1) partpol (-a*(x + y) + 3*x*y, [x, y]); (%o1) [[3, 1, 1], [- a, 1, 0]] |
Categories: Package sym
多項式 polがリスト lvarの変数に関して対称かテストします。
もしそうなら関数 contract
のように短縮表現を返します。
Categories: Package sym
多項式 polがリスト lvarの中の変数に関して対称かテストします。
もしそうなら関数 partpol
のように分割表現を返します。
Categories: Package sym
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変数 lvar_1, ..., lvar_nのリストと変数 yについての多項式 p_1, ..., p_nに関して、 関数 fに関連付けられた順像 (direct image) (M. Giusti, D. Lazard et A. Valibouze, ISSAC 1988, Romeを参照してください) を計算します。 関数 fのアリティ (arity)が計算にとって重要です。 例えば、 fについての式がある変数に依存しないなら、その変数を含むことは役に立たず、 含めないなら計算量を相当に減らすことにもなるでしょう。
(%i1) direct ([z^2 - e1* z + e2, z^2 - f1* z + f2], z, b*v + a*u, [[u, v], [a, b]]); 2 (%o1) y - e1 f1 y 2 2 2 2 - 4 e2 f2 - (e1 - 2 e2) (f1 - 2 f2) + e1 f1 + ----------------------------------------------- 2 (%i2) ratsimp (%); 2 2 2 (%o2) y - e1 f1 y + (e1 - 4 e2) f2 + e2 f1 (%i3) ratsimp (direct ([z^3-e1*z^2+e2*z-e3,z^2 - f1* z + f2], z, b*v + a*u, [[u, v], [a, b]])); 6 5 2 2 2 4 (%o3) y - 2 e1 f1 y + ((2 e1 - 6 e2) f2 + (2 e2 + e1 ) f1 ) y 3 3 3 + ((9 e3 + 5 e1 e2 - 2 e1 ) f1 f2 + (- 2 e3 - 2 e1 e2) f1 ) y 2 2 4 2 + ((9 e2 - 6 e1 e2 + e1 ) f2 2 2 2 2 4 + (- 9 e1 e3 - 6 e2 + 3 e1 e2) f1 f2 + (2 e1 e3 + e2 ) f1 ) 2 2 2 3 2 y + (((9 e1 - 27 e2) e3 + 3 e1 e2 - e1 e2) f1 f2 2 2 3 5 + ((15 e2 - 2 e1 ) e3 - e1 e2 ) f1 f2 - 2 e2 e3 f1 ) y 2 3 3 2 2 3 + (- 27 e3 + (18 e1 e2 - 4 e1 ) e3 - 4 e2 + e1 e2 ) f2 2 3 3 2 2 + (27 e3 + (e1 - 9 e1 e2) e3 + e2 ) f1 f2 2 4 2 6 + (e1 e2 e3 - 9 e3 ) f1 f2 + e3 f1 |
根が和 a+uである多項式を見つけること。 ただし、 aは z^2 - e_1 z + e_2の根で、 uは z^2 - f_1 z + f_2の根です。
(%i1) ratsimp (direct ([z^2 - e1* z + e2, z^2 - f1* z + f2], z, a + u, [[u], [a]])); 4 3 2 (%o1) y + (- 2 f1 - 2 e1) y + (2 f2 + f1 + 3 e1 f1 + 2 e2 2 2 2 2 + e1 ) y + ((- 2 f1 - 2 e1) f2 - e1 f1 + (- 2 e2 - e1 ) f1 2 2 2 - 2 e1 e2) y + f2 + (e1 f1 - 2 e2 + e1 ) f2 + e2 f1 + e1 e2 f1 2 + e2 |
direct
は2つのフラグを受け付けます:
elementaires
と puissances
(デフォルト)。
これらは計算の中に現れる対称多項式をそれぞれ基本対称関数またはべき関数に分解することを
許します。
この関数で使われる sym
の関数は以下の通りです:
multi_orbit
(仲間 orbit
), pui_direct
, multi_elem
(仲間 elem
), multi_pui
(だからpui
), pui2ele
,
(もしフラグ direct
が puissances
の中にあるなら) ele2pui
。
Categories: Package sym
Pはリスト lvar_1, lvar_2, ..., lvar_pに含まれる変数の集合に関する多項式です。 この関数はこれら pリストで表された変数の集合の対称群の積の作用の下で多項式 Pの軌道を返します。
(%i1) multi_orbit (a*x + b*y, [[x, y], [a, b]]); (%o1) [b y + a x, a y + b x] (%i2) multi_orbit (x + y + 2*a, [[x, y], [a, b, c]]); (%o2) [y + x + 2 c, y + x + 2 b, y + x + 2 a] |
以下も参照してください: 単対称群の作用に関する orbit
。
Categories: Package sym
次数 nの対称群の作用を法としてのみ働くことで、 n個の変数に関する2つの対称多項式の積を返します。 多項式は分割形式です。
x, yに関する鵜2つの対称多項式:
分割形式が [[3, 1], [2, 1, 1]]
と [[5, 2]]
である
3*(x + y) + 2*x*y
と 5*(x^2 + y^2)
が与えられたとして、それらの積は、
(%i1) multsym ([[3, 1], [2, 1, 1]], [[5, 2]], 2); (%o1) [[10, 3, 1], [15, 3, 0], [15, 2, 1]] |
、すなわち、 10*(x^3*y + y^3*x) + 15*(x^2*y + y^2*x) + 15*(x^3 + y^3)
です。
対称多項式の表現を変える関数は以下の通りです:
contract
, cont2part
, explose
, part2cont
,
partpol
, tcontract
, tpartpol
。
Categories: Package sym
リスト lvarの変数の集合の対称群の作用の下で リスト lvarの変数に関する多項式 Pの軌道を計算します。
(%i1) orbit (a*x + b*y, [x, y]); (%o1) [a y + b x, b y + a x] (%i2) orbit (2*x + x^2, [x, y]); 2 2 (%o2) [y + 2 y, x + 2 x] |
多項式に関する対称群の積の作用 (action)に関しては multi_orbit
も参照してください。
Categories: Package sym
fを変数の n個のブロック
lvar_1, ..., lvar_nに関する多項式とします。
c_iを lvar_iの中の変数の数とし、
SCを次数 c_1, ..., c_nの n個の対称群の積とします。
この群は自然に fに作用します。
リスト orbiteは SCの作用の下での関数 fの軌道で、
SC(f)
を意味します。
(このリストは関数 multi_orbit
によって得られます。)
diは
c_1 <= d_1, c_2 <= d_2, ..., c_n <= d_n.
を満たすような整数です。
SDを対称群
S_[d_1] x S_[d_2] x ... x S_[d_n]
の積とします。
関数 pui_direct
は SC(f)
のべき関数から演繹された
SD(f)
の最初の n個のべき関数を返します。
ここで nは SD(f)
のサイズです。
結果は SDに関する多重短縮された形式です。 すなわち、 SDの作用の下で軌道毎にただ1つの要素が保持されます。
(%i1) l: [[x, y], [a, b]]; (%o1) [[x, y], [a, b]] (%i2) pui_direct (multi_orbit (a*x + b*y, l), l, [2, 2]); 2 2 (%o2) [a x, 4 a b x y + a x ] (%i3) pui_direct (multi_orbit (a*x + b*y, l), l, [3, 2]); 2 2 2 2 3 3 (%o3) [2 a x, 4 a b x y + 2 a x , 3 a b x y + 2 a x , 2 2 2 2 3 3 4 4 12 a b x y + 4 a b x y + 2 a x , 3 2 3 2 4 4 5 5 10 a b x y + 5 a b x y + 2 a x , 3 3 3 3 4 2 4 2 5 5 6 6 40 a b x y + 15 a b x y + 6 a b x y + 2 a x ] (%i4) pui_direct ([y + x + 2*c, y + x + 2*b, y + x + 2*a], [[x, y], [a, b, c]], [2, 3]); 2 2 (%o4) [3 x + 2 a, 6 x y + 3 x + 4 a x + 4 a , 2 3 2 2 3 9 x y + 12 a x y + 3 x + 6 a x + 12 a x + 8 a ] |
Categories: Package sym
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P. Esperetによって書かれ、分割 part_1と part_2のKostka数を計算します。
(%i1) kostka ([3, 3, 3], [2, 2, 2, 1, 1, 1]); (%o1) 6 |
Categories: Package sym
重み nと長さ mの分割のリストを返します。
(%i1) lgtreillis (4, 2); (%o1) [[3, 1], [2, 2]] |
以下も参照してください: ltreillis
, treillis
, treinat
。
Categories: Package sym
重み nと m以下の長さの分割のリストを返します。
(%i1) ltreillis (4, 2); (%o1) [[4, 0], [3, 1], [2, 2]] |
以下も参照してください: lgtreillis
, treillis
, treinat
。
Categories: Package sym
重み nの分割すべてを返します。
(%i1) treillis (4); (%o1) [[4], [3, 1], [2, 2], [2, 1, 1], [1, 1, 1, 1]] |
以下も参照してください: lgtreillis
, ltreillis
, treinat
。
Categories: Package sym
自然な順序に関する分割 partより低い分割のリストを返します。
(%i1) treinat ([5]); (%o1) [[5]] (%i2) treinat ([1, 1, 1, 1, 1]); (%o2) [[5], [4, 1], [3, 2], [3, 1, 1], [2, 2, 1], [2, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1]] (%i3) treinat ([3, 2]); (%o3) [[5], [4, 1], [3, 2]] |
以下も参照してください: lgtreillis
, ltreillis
, treillis
。
Categories: Package sym
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根の基本対称関数がリスト
L = [n, e_1, ..., e_n]
の中にあるような
zに関する多項式を返します。
ここで nは多項式の次数であり、
e_iは i番目の基本対称関数です。
(%i1) ele2polynome ([2, e1, e2], z); 2 (%o1) z - e1 z + e2 (%i2) polynome2ele (x^7 - 14*x^5 + 56*x^3 - 56*x + 22, x); (%o2) [7, 0, - 14, 0, 56, 0, - 56, - 22] (%i3) ele2polynome ([7, 0, -14, 0, 56, 0, -56, -22], x); 7 5 3 (%o3) x - 14 x + 56 x - 56 x + 22 |
逆: polynome2ele (P, z)
。
次も参照してください:
polynome2ele
, pui2polynome
。
Categories: Package sym
リスト l = [n, e_1, ..., e_n]
を与えます。
ここで nは変数 xに関する多項式 Pの次数であり、
e_iは Pの根の i番目の基本対称関数です。
(%i1) polynome2ele (x^7 - 14*x^5 + 56*x^3 - 56*x + 22, x); (%o1) [7, 0, - 14, 0, 56, 0, - 56, - 22] (%i2) ele2polynome ([7, 0, -14, 0, 56, 0, -56, -22], x); 7 5 3 (%o2) x - 14 x + 56 x - 56 x + 22 |
逆: ele2polynome (l, x)
Categories: Package sym
Lは集合 A上の基本対称関数を含むリストです。
prodrac
は、根が Aの要素の k掛ける
kの積の多項式を返します。
somrac
も参照してください。
Categories: Package sym
根のべき関数がリスト lpuiで与えられる xに関する多項式を計算します。
(%i1) pui; (%o1) 1 (%i2) kill(labels); (%o0) done (%i1) polynome2ele (x^3 - 4*x^2 + 5*x - 1, x); (%o1) [3, 4, 5, 1] (%i2) ele2pui (3, %); (%o2) [3, 4, 6, 7] (%i3) pui2polynome (x, %); 3 2 (%o3) x - 4 x + 5 x - 1 |
以下も参照してください:
polynome2ele
, ele2polynome
。
Categories: Package sym
リスト Lは多項式 Pの基本対称関数を含みます。 関数は根が Pの根の k掛ける kの別個の和である多項式を計算します。
prodrac
も参照してください。
Categories: Package sym
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変数 x_1, ..., x_dで表現された関数 fによって次数
n >= dの xに関する多項式 Pの解核を計算します。
計算の効率のため、変換関数 fに現れない変数のリスト
[x_1, ..., x_d]
に含まれないことが重要です。
計算の効率を増すためには、適切なアルゴリズムを使うように
resolvante
に関するフラグを設定することができます:
もし 関数fがユニタリなら:
(x1*x2 + x2*x3 + x3*x4 + x4*x5 + x5*x1 - (x1*x3 + x3*x5 + x5*x2 + x2*x4 + x4*x1))^2 |
一般的,
resolvante
のフラグはそれぞれ:
(%i1) resolvante: unitaire$ (%i2) resolvante (x^7 - 14*x^5 + 56*x^3 - 56*x + 22, x, x^3 - 1, [x]); " resolvante unitaire " [7, 0, 28, 0, 168, 0, 1120, - 154, 7840, - 2772, 56448, - 33880, 413952, - 352352, 3076668, - 3363360, 23114112, - 30494464, 175230832, - 267412992, 1338886528, - 2292126760] 3 6 3 9 6 3 [x - 1, x - 2 x + 1, x - 3 x + 3 x - 1, 12 9 6 3 15 12 9 6 3 x - 4 x + 6 x - 4 x + 1, x - 5 x + 10 x - 10 x + 5 x 18 15 12 9 6 3 - 1, x - 6 x + 15 x - 20 x + 15 x - 6 x + 1, 21 18 15 12 9 6 3 x - 7 x + 21 x - 35 x + 35 x - 21 x + 7 x - 1] [- 7, 1127, - 6139, 431767, - 5472047, 201692519, - 3603982011] 7 6 5 4 3 2 (%o2) y + 7 y - 539 y - 1841 y + 51443 y + 315133 y + 376999 y + 125253 (%i3) resolvante: lineaire$ (%i4) resolvante (x^4 - 1, x, x1 + 2*x2 + 3*x3, [x1, x2, x3]); " resolvante lineaire " 24 20 16 12 8 (%o4) y + 80 y + 7520 y + 1107200 y + 49475840 y 4 + 344489984 y + 655360000 (%i5) resolvante: general$ (%i6) resolvante (x^4 - 1, x, x1 + 2*x2 + 3*x3, [x1, x2, x3]); " resolvante generale " 24 20 16 12 8 (%o6) y + 80 y + 7520 y + 1107200 y + 49475840 y 4 + 344489984 y + 655360000 (%i7) resolvante (x^4 - 1, x, x1 + 2*x2 + 3*x3, [x1, x2, x3, x4]); " resolvante generale " 24 20 16 12 8 (%o7) y + 80 y + 7520 y + 1107200 y + 49475840 y 4 + 344489984 y + 655360000 (%i8) direct ([x^4 - 1], x, x1 + 2*x2 + 3*x3, [[x1, x2, x3]]); 24 20 16 12 8 (%o8) y + 80 y + 7520 y + 1107200 y + 49475840 y 4 + 344489984 y + 655360000 (%i9) resolvante :lineaire$ (%i10) resolvante (x^4 - 1, x, x1 + x2 + x3, [x1, x2, x3]); " resolvante lineaire " 4 (%o10) y - 1 (%i11) resolvante: symetrique$ (%i12) resolvante (x^4 - 1, x, x1 + x2 + x3, [x1, x2, x3]); " resolvante symetrique " 4 (%o12) y - 1 (%i13) resolvante (x^4 + x + 1, x, x1 - x2, [x1, x2]); " resolvante symetrique " 6 2 (%o13) y - 4 y - 1 (%i14) resolvante: alternee$ (%i15) resolvante (x^4 + x + 1, x, x1 - x2, [x1, x2]); " resolvante alternee " 12 8 6 4 2 (%o15) y + 8 y + 26 y - 112 y + 216 y + 229 (%i16) resolvante: produit$ (%i17) resolvante (x^7 - 7*x + 3, x, x1*x2*x3, [x1, x2, x3]); " resolvante produit " 35 33 29 28 27 26 (%o17) y - 7 y - 1029 y + 135 y + 7203 y - 756 y 24 23 22 21 20 + 1323 y + 352947 y - 46305 y - 2463339 y + 324135 y 19 18 17 15 - 30618 y - 453789 y - 40246444 y + 282225202 y 14 12 11 10 - 44274492 y + 155098503 y + 12252303 y + 2893401 y 9 8 7 6 - 171532242 y + 6751269 y + 2657205 y - 94517766 y 5 3 - 3720087 y + 26040609 y + 14348907 (%i18) resolvante: symetrique$ (%i19) resolvante (x^7 - 7*x + 3, x, x1*x2*x3, [x1, x2, x3]); " resolvante symetrique " 35 33 29 28 27 26 (%o19) y - 7 y - 1029 y + 135 y + 7203 y - 756 y 24 23 22 21 20 + 1323 y + 352947 y - 46305 y - 2463339 y + 324135 y 19 18 17 15 - 30618 y - 453789 y - 40246444 y + 282225202 y 14 12 11 10 - 44274492 y + 155098503 y + 12252303 y + 2893401 y 9 8 7 6 - 171532242 y + 6751269 y + 2657205 y - 94517766 y 5 3 - 3720087 y + 26040609 y + 14348907 (%i20) resolvante: cayley$ (%i21) resolvante (x^5 - 4*x^2 + x + 1, x, a, []); " resolvante de Cayley " 6 5 4 3 2 (%o21) x - 40 x + 4080 x - 92928 x + 3772160 x + 37880832 x + 93392896 |
Cayley解核に関しては、最後の2つの引数は中立であり、入力多項式は必然的に次数 5でなければいけません。
以下も参照してください:
resolvante_bipartite
, resolvante_produit_sym
,
resolvante_unitaire
, resolvante_alternee1
,
resolvante_klein
,
resolvante_klein3
, resolvante_vierer
, resolvante_diedrale
。
Categories: Package sym
関数
product(x_i - x_j, 1 <= i < j <= n - 1).
によって次数 nの変換 P(x)
を計算します。
以下も参照してください:
resolvante_produit_sym
, resolvante_unitaire
,
resolvante
, resolvante_klein
, resolvante_klein3
,
resolvante_vierer
, resolvante_diedrale
, resolvante_bipartite
。
Categories: Package sym
関数
によって
偶次数 nのP(x)
の変換を計算します。
x_1 x_2 ... x_[n/2] + x_[n/2 + 1] ... x_n.
(%i1) resolvante_bipartite (x^6 + 108, x); 10 8 6 4 (%o1) y - 972 y + 314928 y - 34012224 y |
以下も参照してください:
resolvante_produit_sym
, resolvante_unitaire
,
resolvante
, resolvante_klein
, resolvante_klein3
,
resolvante_vierer
, resolvante_diedrale
, resolvante_alternee1
.
Categories: Package sym
関数 x_1 x_2 + x_3 x_4
によって
P(x)
の変換を計算します。
(%i1) resolvante_diedrale (x^5 - 3*x^4 + 1, x); 15 12 11 10 9 8 7 (%o1) x - 21 x - 81 x - 21 x + 207 x + 1134 x + 2331 x 6 5 4 3 2 - 945 x - 4970 x - 18333 x - 29079 x - 20745 x - 25326 x - 697 |
以下も参照してください:
resolvante_produit_sym
, resolvante_unitaire
,
resolvante_alternee1
, resolvante_klein
, resolvante_klein3
,
resolvante_vierer
, resolvante
。
Categories: Package sym
関数 x_1 x_2 x_4 + x_4
によって
P(x)
の変換を計算します。
以下も参照してください:
resolvante_produit_sym
, resolvante_unitaire
,
resolvante_alternee1
, resolvante
, resolvante_klein3
,
resolvante_vierer
, resolvante_diedrale
。
Categories: Package sym
関数 x_1 x_2 x_4 + x_4
によって
P(x)
の変換を計算します。
以下も参照してください:
resolvante_produit_sym
, resolvante_unitaire
,
resolvante_alternee1
, resolvante_klein
, resolvante
,
resolvante_vierer
, resolvante_diedrale
。
Categories: Package sym
多項式 P(x)
のすべての積解核のリストを計算します。
(%i1) resolvante_produit_sym (x^5 + 3*x^4 + 2*x - 1, x); 5 4 10 8 7 6 5 (%o1) [y + 3 y + 2 y - 1, y - 2 y - 21 y - 31 y - 14 y 4 3 2 10 8 7 6 5 4 - y + 14 y + 3 y + 1, y + 3 y + 14 y - y - 14 y - 31 y 3 2 5 4 - 21 y - 2 y + 1, y - 2 y - 3 y - 1, y - 1] (%i2) resolvante: produit$ (%i3) resolvante (x^5 + 3*x^4 + 2*x - 1, x, a*b*c, [a, b, c]); " resolvante produit " 10 8 7 6 5 4 3 2 (%o3) y + 3 y + 14 y - y - 14 y - 31 y - 21 y - 2 y + 1 |
以下も参照してください:
resolvante
, resolvante_unitaire
,
resolvante_alternee1
, resolvante_klein
,
resolvante_klein3
, resolvante_vierer
,
resolvante_diedrale
。
Categories: Package sym
多項式 Q(x)
によって
多項式 P(x)
の解核を計算します。
以下も参照してください:
resolvante_produit_sym
, resolvante
,
resolvante_alternee1
, resolvante_klein
, resolvante_klein3
,
resolvante_vierer
, resolvante_diedrale
。
Categories: Package sym
関数 x_1 x_2 - x_3 x_4
によって
P(x)
の変換を計算します。
以下も参照してください:
resolvante_produit_sym
, resolvante_unitaire
,
resolvante_alternee1
, resolvante_klein
, resolvante_klein3
,
resolvante
, resolvante_diedrale
。
Categories: Package sym
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ここで rは分割 partの重みです。
この関数は、同類の多項係数を返します:
もし partの部分が i_1, i_2, ..., i_kなら、
結果は r!/(i_1! i_2! ... i_k!)
です。
Categories: Package sym
リスト Lの置換のリストを返します。
Categories: Package sym · Lists
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31.1 Functions and Variables for Groups |
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G/Hの次数を見つけます。
ここで、 Gは法 relationsに関する自由群で、
Hは subgroupが生成するGの部分群です。
subgroupはオプションの引数であり、省略すると[]になります。
これをする時には、 Gの G/H上の右作用に関する乗算テーブルを生成します。
ここで、剰余類が [H,Hg2,Hg3,...]と数え上げられます。
これは内部的に変数 todd_coxeter_state
で見ることができます。
例:
(%i1) symet(n):=create_list( if (j - i) = 1 then (p(i,j))^^3 else if (not i = j) then (p(i,j))^^2 else p(i,i) , j, 1, n-1, i, 1, j); <3> (%o1) symet(n) := create_list(if j - i = 1 then p(i, j) <2> else (if not i = j then p(i, j) else p(i, i)), j, 1, n - 1, i, 1, j) (%i2) p(i,j) := concat(x,i).concat(x,j); (%o2) p(i, j) := concat(x, i) . concat(x, j) (%i3) symet(5); <2> <3> <2> <2> <3> (%o3) [x1 , (x1 . x2) , x2 , (x1 . x3) , (x2 . x3) , <2> <2> <2> <3> <2> x3 , (x1 . x4) , (x2 . x4) , (x3 . x4) , x4 ] (%i4) todd_coxeter(%o3); Rows tried 426 (%o4) 120 (%i5) todd_coxeter(%o3,[x1]); Rows tried 213 (%o5) 60 (%i6) todd_coxeter(%o3,[x1,x2]); Rows tried 71 (%o6) 20 |
Categories: Group theory
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32.1 Introduction for Runtime Environment | ||
32.2 Interrupts | ||
32.3 Functions and Variables for Runtime Environment |
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maxima-init.mac
は、 Maximaがスタートする時自動的にロードされるファイルです。
自分の Maxima環境をカスタマイズするために
maxima-init.mac
を使うことができます。
maxima-init.mac
は、もし存在するなら、
関数 file_search
が検索する任意のディレクトリで大丈夫ですが、
通常は maxima_userdir
で名付けられたディレクトリの中に置かれます。
以下は maxima-init.mac
ファイルの例です:
setup_autoload ("specfun.mac", ultraspherical, assoc_legendre_p); showtime:all; |
この例では、 setup_autoload
はMaximaに
もし関数 (ultraspherical
,
assoc_legendre_p
)のいずれかがコールされた時まだ定義されていなかったら、
指定されたファイル (specfun.mac
)をロードするように命じます。
このように関数をコールする前にファイルをロードすることを覚えておく必要はありません。
文 showtime: all
は Maximaに showtime
変数を設定することを命じます。
maxima-init.mac
ファイルは他の任意の割り当てや Maxima文を含むことができます。
Categories: Session management
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ユーザーは、時間のかかる計算を ^C (control-C)文字で止めることができます。 デフォルトの動作は、計算を止めて、別のユーザープロンプトを印字することでです。 この場合、止められた計算の再開することはできません。
もし
:lisp (setq *debugger-hook* nil) |
を実行することによって、
Lisp変数 *debugger-hook*
が nil
に設定されているなら、
^Cを受け取ると、Maximaは Lispデバッガに入り、
ユーザーは Lisp環境を検査するためにデバッガを使うことができます。
止められた計算は Lispデバッガの中で、
continue
を入力することで、再開することができます。
(計算を完了まで走らせる以外に)
Lispデバッガから Maximaに戻る方法は Lispのバージョンそれぞれで異なります。
Unixシステム上では、 文字^Z (control-Z)は Maximaが完全に止まるようにし、
制御はシェルスクリプトに戻ります。
fg
コマンドが Maximaが止められた点から再開するようにします。
Categories: Console interaction
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maxima_tempdir
は
Maximaが一時的なファイルを生成するディレクトリを指名します。
特に、プロットのための一時ファイルが
maxima_tempdir
に生成されます。
maxima_tempdir
の初期値は、
もし Maximaが置くことができるならユーザーのホームディレクトリです;
そうでないなら、Maximaは適切なディレクトリについて推量します。
maxima_tempdir
はディレクトリを指名する文字列に割り当てられます。
Categories: Global variables
maxima_userdir
は、
Maximaが Maximaや Lispファイルを見つけるために検索するディレクトリを指名します。
(Maximaは他のディレクトリも検索します;
file_search_maxima
と file_search_lisp
が完全なリストです。)
maxima_userdir
の初期値は、
もし Maximaが置くことができなら
ユーザーのホームディレクトリのサブディレクトリです;
そうでないなら Maximaは適切なディレクトリについて推量します。
maxima_userdir
はディレクトリを指名する文字列に割り当てられます。
しかしながら、
maxima_userdir
への割り当ては、自動的には
file_search_maxima
と file_search_lisp
を変えません;
それらの変数は別々に変更しなければいけません。
Categories: Global variables
Maximaの記憶装置とスタックマネージメントの状態の描写を印字します。
room
は同じ名前の Lisp関数をコールします。
room ()
は適度の描写を印字します。
room (true)
は言葉数の多い描写を印字します。
room (false)
は簡潔な描写を印字します。
Categories: Debugging
keywordがシンボル feature
の時、
itemがシステムフィーチャのリスト上に追加されます。
sstatus (keyword, item)
が実行された後、
status (feature, item)
は true
を返します。
もし keywordがシンボル nofeature
なら、
itemはシステムフィーチャのリストから削除されます。
これはパッケージ作者が、搭載したフィーチャの追跡をするのに役に立つかもしれません。
status
も参照してください。
Categories: Programming
feature
) feature
, item)
いくつかのシステム依存のフィーチャの存在と不在についての情報を返す。
status (feature)
はシステムフィーチャのリストを返します。
これらは Lispのバージョン、オペレーティングシステムのタイプなどを含みます。
リストは1つの Lispタイプからもう1つに変わるかもしれません。
status (feature, item)
は、
もし itemが status (feature)
が返す項目のリスト上にあるなら、
true
を返し、そうでないなら false
を返します。
status
は引数 itemをクォートします。
クォート-クォート演算子 ''
はクォーテーションに優先されます。
名前がハイフンのように特殊文字を含むフィーチャは、
文字列引数として与えられなければいけません。例えば、
status (feature, "ansi-cl")
。
sstatus
も参照してください。
変数 features
は数式に適用されるフィーチャのリストを含みます。
もっと情報を知るには、 features
と featurep
を参照してください。
Categories: Programming
別のプロセスとして commandを実行します。
コマンドは実行のためデフォルトのシェルに渡されます。
system
はオペレーティングシステムすべてではサポートされませんが、
一般に Unixと Unixライクな環境では存在します。
_hist.out
は、
xgraph
を使ってバーグラフとしてプロットしたい頻度のリストだと仮定します。
(%i1) (with_stdout("_hist.out", for i:1 thru length(hist) do ( print(i,hist[i]))), system("xgraph -bar -brw .7 -nl < _hist.out")); |
プロットをバックグラウンドで( Maximaに制御を戻すように)させるようにし、 終了した後、一次ファルを削除するようにするためには以下のようにします:
system("(xgraph -bar -brw .7 -nl < _hist.out; rm -f _hist.out)&") |
出力行 %o1
, %o2
, %o3
,
…を計算するために使った時間のリストを秒で返します。
返された時間は内部計算時間の Maximaの概算であって、経過時間ではありません。
time
は出力行変数にだけ適用されます;
他の変数に関して time
は unknown
を返します。
Maximaに出力行それぞれに計算時間と経過時間を印字させるには、
showtime: true
を設定してください。
Categories: Debugging
timedate (T)
timedate ()
timedate(T, tz_offset)
は
タイムゾーン tz_offsetでの時刻 Tを表す文字列を返します。
文字列フォーマットは
(小数部を表すのにひつよなだけの数字を使った)
YYYY-MM-DD HH:MM:SS.NNN[+|-]ZZ:ZZ
か
もし小数部がなければ YYYY-MM-DD HH:MM:SS[+|-]ZZ:ZZ
です。
Tは GMTタイムゾーンで1900年1月1日0時から測定された秒です。
tz_offsetはGMTからのタイムゾーンのオフセット時間です。 東が正で西が負です。 tz_offsetは-24以上24以下の整数か有理数か浮動小数点でなければいけません。 もし tz_offsetが1/60の倍数でなければ、 それは最も近い1/60の倍数に丸められます。
timedate(T)
は
ローカルタイムゾーンのオフセットに等しい tz_offsetでの
timedate(T, tz_offset)
と同値です。
timedate()
は timedate(absolute_real_time())
と同値です。
すなわち、ローカルタイムゾーンで現在時刻を返します。
例:
引数なしの timedate()
は現在時刻と日付を表す文字列を返します。
(%i1) d : timedate (); (%o1) 2010-06-08 04:08:09+01:00 (%i2) print ("timedate reports current time", d) $ timedate reports current time 2010-06-08 04:08:09+01:00 |
引数ありの timedate
は引数を表す文字列を返します。
(%i1) timedate (0); (%o1) 1900-01-01 01:00:00+01:00 (%i2) timedate (absolute_real_time () - 7*24*3600); (%o2) 2010-06-01 04:19:51+01:00 |
オプションのタイムゾーンオフセットありの timedate
。
(%i1) timedate (1000000000, -9.5); (%o1) 1931-09-09 16:16:40-09:30 |
Categories: Time and date functions
日付や日時を表す文字列 Sをパースし、GMT 1900年1月1日零時からの秒数を返します。
もしゼロでない小数部があれば戻り値は有理数で、そうでなければ整数です。
もし許されるフォーマットのどれによっても Sをパースできなければ、
parse_timedate
は false
を返します。
文字列 Sは、オプションとしてタイムゾーン指定が続くような 以下のフォーマットのいずれかでなければいけません:
YYYY-MM-DD[ T]hh:mm:ss[,.]nnn
YYYY-MM-DD[ T]hh:mm:ss
YYYY-MM-DD
ここで、フィールドは年、月、日、時、分、秒、少数で、 カギ括弧は可能な代替文字を示します。 小数は1つ以上の数字を含むかもしれません。
秒の小数を除いてそれぞれの欄は指定の数字数を持たなければいけません: 年は4つの数字、月、日、時間、分、秒は2つの数字。
タイムゾーン指定は以下の形式のどれかでなくてはいけません:
[+-]hh:mm
[+-]hhmm
[+-]hh
Z
ここで hh
と mm
は時刻と分です
符号はGMTの東 (+
)か西 (-
)です。
タイムゾーンは+24時間から-24時間までです。
文字 Z
は +00:00
やその変形と同値で、
GMTを示します。
もしタイムゾーン指定がないなら、 時刻はローカルタイムゾーンと仮定されます。
頭やお尻の空白文字(スペース, タブ, 改行, キャリッジリターン)は無視されますが、
他の文字は parse_timedate
が失敗して false
を返す原因となります。
timedate
と absolute_real_time
も参照してください。
例:
可能なフォーマットそれぞれでのローカルタイムゾーンでの 1900年1月1日零時。 結果はローカルタイムゾーンでの秒数です。 GMTに先行する場合マイナスでGMTに遅れる場合プラスされます。 この例ではローカルタイムゾーンはGMTに遅れること8時間です。
(%i1) parse_timedate ("1900-01-01 00:00:00,000"); (%o1) 28800 (%i2) parse_timedate ("1900-01-01 00:00:00.000"); (%o2) 28800 (%i3) parse_timedate ("1900-01-01T00:00:00,000"); (%o3) 28800 (%i4) parse_timedate ("1900-01-01T00:00:00.000"); (%o4) 28800 (%i5) parse_timedate ("1900-01-01 00:00:00"); (%o5) 28800 (%i6) parse_timedate ("1900-01-01T00:00:00"); (%o6) 28800 (%i7) parse_timedate ("1900-01-01"); (%o7) 28800 |
異なる指定のタイムゾーンでの 1900年1月1日零時。 Midnight, January 1, 1900, GMT, in different indicated time zones.
(%i1) parse_timedate ("1900-01-01 19:00:00+19:00"); (%o1) 0 (%i2) parse_timedate ("1900-01-01 07:00:00+07:00"); (%o2) 0 (%i3) parse_timedate ("1900-01-01 01:00:00+01:00"); (%o3) 0 (%i4) parse_timedate ("1900-01-01Z"); (%o4) 0 (%i5) parse_timedate ("1899-12-31 21:00:00-03:00"); (%o5) 0 (%i6) parse_timedate ("1899-12-31 13:00:00-11:00"); (%o6) 0 (%i7) parse_timedate ("1899-12-31 08:00:00-16:00"); (%o7) 0 |
Categories: Time and date functions
year, month, day, hours, minutes, seconds
で指定された時刻と日にちを与えると、
encode_time
は(場合によって少数部を含む)
GMT 1900年1月1日0時からの秒数を返します。
yearは1899以上の整数でなければいけません。 しかし、1899年は、エンコード時刻の結果が0以上の場合だけ許されます。
monthは1から12までの整数でなければいけません。
dayは1から nまでの整数でなければいけません。 ここで nは monthが指定する月の日数です。
hoursは0から23までの整数でなければいけません。
minutesは0から59までの整数でなければいけません。
secondsは0以上60未満の整数、有理数、少数でなければいけません。
secondsが整数でない時、
encode_time
は
戻り値の少数部が secondsの少数部に等しい有理数を返します。
そうでなければ、 secondsは整数であり、戻り値も同様に整数です。
tz_offsetは時間単位でタイムゾーンのオフセットを示します。 GMTの東が正で西が負です。 tz_offsetは-24から24までの整数、有理数、少数でなければいけません。 もし tz_offsetは 1/3600の倍数でなければ、 最も近い1/3600の倍数に丸められます。
もし tz_offsetが存在しなければ、 オフセットにはローカル時刻が仮定されます。
decode_time
も参照してください。
例:
(%i1) encode_time (1900, 1, 1, 0, 0, 0, 0); (%o1) 0 (%i2) encode_time (1970, 1, 1, 0, 0, 0, 0); (%o2) 2208988800 (%i3) encode_time (1970, 1, 1, 8, 30, 0, 8.5); (%o3) 2208988800 (%i4) encode_time (1969, 12, 31, 16, 0, 0, -8); (%o4) 2208988800 (%i5) encode_time (1969, 12, 31, 16, 0, 1/1000, -8); 2208988800001 (%o5) ------------- 1000 (%i6) % - 2208988800; 1 (%o6) ---- 1000 |
Categories: Time and date functions
GMT 1900年1月1日0時からの(場合によって少数部を含む)秒数を与えると、 年、月、月の日、時、分、秒、タイムゾーンオフセットからなるリストで表現された 日にちと時刻を返します。
tz_offsetは時間単位でタイムゾーンのオフセットを示します。 GMTの東が正で西が負です。 tz_offsetは-24から24までの整数、有理数、少数でなければいけません。 もし tz_offsetは 1/3600の倍数でなければ、 最も近い1/3600の倍数に丸められます。
もし tz_offsetが存在しなければ、 オフセットにはローカル時刻が仮定されます。
encode_time
も参照ください。
例:
(%i1) decode_time (0, 0); (%o1) [1900, 1, 1, 0, 0, 0, 0] (%i2) decode_time (0); (%o2) [1899, 12, 31, 16, 0, 0, - 8] (%i3) decode_time (2208988800, 9.25); 37 (%o3) [1970, 1, 1, 9, 15, 0, --] 4 (%i4) decode_time (2208988800); (%o4) [1969, 12, 31, 16, 0, 0, - 8] (%i5) decode_time (2208988800 + 1729/1000, -6); 1729 (%o5) [1969, 12, 31, 18, 0, ----, - 6] 1000 (%i6) decode_time (2208988800 + 1729/1000); 1729 (%o6) [1969, 12, 31, 16, 0, ----, - 8] 1000 |
Categories: Time and date functions
GMTで1900年1月1日0時からの秒数を返します。 戻り値は整数です。
elapsed_real_time
と elapsed_run_time
も参照してください。
例:
(%i1) absolute_real_time (); (%o1) 3385045277 (%i2) 1900 + absolute_real_time () / (365.25 * 24 * 3600); (%o2) 2007.265612087104 |
Categories: Time and date functions
Maximaがもっとも最近スタートしたか再スタートして以来の (1秒の小数を含む)秒数を返します。 戻り値は浮動小数点数です。
absolute_real_time
と elapsed_run_time
も参照してください。
例:
(%i1) elapsed_real_time (); (%o1) 2.559324 (%i2) expand ((a + b)^500)$ (%i3) elapsed_real_time (); (%o3) 7.552087 |
Categories: Time and date functions
Maximaがもっとも最近スタートしたか再スタートして以来 Maximaが計算に費やした(1秒の小数を含む)秒数の概算を返します。 戻り値は浮動小数点数です。
absolute_real_time
と elapsed_real_time
も参照してください。
例:
(%i1) elapsed_run_time (); (%o1) 0.04 (%i2) expand ((a + b)^500)$ (%i3) elapsed_run_time (); (%o3) 1.26 |
Categories: Time and date functions
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33.1 Introduction to Miscellaneous Options | ||
33.2 Share | ||
33.3 Functions and Variables for Miscellaneous Options |
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この節では、 Maximaの操作上、グローバルな効果を持つ様々なオプションが論じられます。 すべてのユーザー定義関数のリストのような様々なリストも論じられます。
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Maximaの「共有」ディレクトリは Maximaユーザーのためのものですが、
Maximaのコア実装の部分ではないプログラムと他のファイルを含みます。
これらのプログラムは通常、 load
や setup_autoload
によってロードされます。
:lisp *maxima-sharedir*
は
ユーザーのファイルシステム内の共有ディレクトリの位置を表示します。
printfile ("share.usg")
は共有パッケージの期限切れリストを印字します。
ファイルシステムブラウザを使って共有ディレクトリをブラウズするともっと情報が得られることに
ユーザーは気づくでしょう。
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asksign
がコールされた時、
askexp
は asksign
がテストしている式です。
以前は、control-AでMaximaブレイクに入ることによって
ユーザーが askexp
を検査することができました。
Categories: Declarations and inferences
デフォルト値: i
genindex
は、必要な時、和の次の変数を生成するために使われる
アルファベットの接頭辞です。
Categories: Sums and products
デフォルト値: 0
gensumnum
は、和の次の変数を生成するために使われる数値接尾辞です。
もし false
に設定されているなら、インデックスは数値接尾辞なしで
genindex
だけから構成されます。
Categories: Sums and products
gensym()
は新鮮なシンボルを生成し返します。
新しいシンボルの名前はデフォルトでは、 "g"の接頭辞と Lisp内部カウンタの値がデフォルトの数の十進表現である接尾辞の連結です。
もし xが供給されてそれが文字列なら、この gensymへの呼び出しに限ってその文字列が "g"の代わりに接頭辞として使われます。
もし xが供給されてそれが非負整数なら、 この gensymへの呼び出しに限って内部 Lisp整数の値の代わりに接尾辞として使われます。
もし明示的に接尾辞が供給されない時だけ、 Lisp内部整数が使われた後 1だけ増分されます。
例:
(%i1) gensym(); (%o1) g887 (%i2) gensym("new"); (%o2) new888 (%i3) gensym(123); (%o3) g123 |
デフォルト値: false
packagefile: true
を設定すると、
ファイルがロードされる時必要なところを除いて、
Maximaの情報リスト(例えば、values
, functions
)への
情報の追加を抑制します。
他の人が使うパッケージ(ファイル)を生成するために
save
や translate
を使うパッケージデザイナーが使ったりします。
こうすると、
ユーザーが自身のデータを追加した時
パッケージの中身はユーザーのやったことを取り込まないでしょう。
これは起こりうる名前衝突の問題を解決はしないことに注意してください。
このフラグはパッケージファイルへ出力されるものに素直に影響することにも注意してください。
フラグを true
に設定することは
Maxima初期化ファイルを生成するにも役に立ちます。
Categories: Translation flags and variables
(添字付きもありえる)ユーザー変数 name_1, ..., name_nの値をシステムから取り除きます。
remvalue (all)
は、values
―
(Maximaが自動的に割り当てたものと対照的に)ユーザーが名前を与えた変数すべてのリスト―
の中の変数すべての値を取り除きます。
values
も参照してください。
Categories: Evaluation
同一の分母や、たがいに数値因子だけ異なる分母を持つ
exprのすべての項を結合することで、 exprを変換します。
これは combine
の振る舞いとわずかに違います。
combine
は同一分母を持つ項を集めます。
pfeformat: true
を設定し、 combine
を使うことは、
rncombine
を使って得られるものと似た結果をもたらしますが、
rncombine
はクロス積の数値的分母因子のおまけのステップを実行します。
これは、きれいな形式と、いくつかの相殺を認識する可能性をもたらします。
load(rncomb)
はこの関数をロードします。
Categories: Expressions
もし function_1, ...,
function_nのいずれかが参照されたがまだ定義されていないなら、
load
を通じて filenameがロードされるように指定します。
filenameは強制はされませんが、普通、指定された関数の定義を含みます。
setup_autoload
は配列関数については機能しません。
setup_autoload
は引数をクォートします。
例:
(%i1) legendre_p (1, %pi); (%o1) legendre_p(1, %pi) (%i2) setup_autoload ("specfun.mac", legendre_p, ultraspherical); (%o2) done (%i3) ultraspherical (2, 1/2, %pi); Warning - you are redefining the Macsyma function ultraspherical Warning - you are redefining the Macsyma function legendre_p 2 3 (%pi - 1) (%o3) ------------ + 3 (%pi - 1) + 1 2 (%i4) legendre_p (1, %pi); (%o4) %pi (%i5) legendre_q (1, %pi); %pi + 1 %pi log(-------) 1 - %pi (%o5) ---------------- - 1 2 |
Categories: Function definition · File input
リストの要素をカーリ括弧{ }
で囲んで表示します。
Tcl/Tk言語のプログラムの一部として適した形です。
tcl_output (list, i0, skip)
は、
要素i0で始まり、
要素 i0 + skip
, i0 + 2 skip
,
などなどというように listを表示します。
tcl_output (list, i0)
は
tcl_output (list, i0, 2)
と同値です。
tcl_output ([list_1, ..., list_n], i)
は
list_1, …, list_nの i番目の要素を表示します。
例:
(%i1) tcl_output ([1, 2, 3, 4, 5, 6], 1, 3)$ {1.000000000 4.000000000 } (%i2) tcl_output ([1, 2, 3, 4, 5, 6], 2, 3)$ {2.000000000 5.000000000 } (%i3) tcl_output ([3/7, 5/9, 11/13, 13/17], 1)$ {((RAT SIMP) 3 7) ((RAT SIMP) 11 13) } (%i4) tcl_output ([x1, y1, x2, y2, x3, y3], 2)$ {$Y1 $Y2 $Y3 } (%i5) tcl_output ([[1, 2, 3], [11, 22, 33]], 1)$ {SIMP 1.000000000 11.00000000 } |
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34.1 Introduction to Rules and Patterns | ||
34.2 Functions and Variables for Rules and Patterns |
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この節ではユーザー定義のパターンマッチングと整理ルールを記述します。
幾分違ったパターンマッチング体系を実装した2つの関数グループがあります。
1つのグループは、tellsimp
, tellsimpafter
, defmatch
,
defrule
, apply1
, applyb1
, apply2
です。
他のグループは、let
, letsimp
です。
どちらの体系も
matchdeclare
が宣言したパターン変数を使ってパターンを定義します。
tellsimp
と tellsimpafter
が定義するパターンマッチングルールは
Maximaの整理器によって自動的に適用されます。
defmatch
, defrule
, let
が定義するルールは
明示的に関数をコールすることで適用されます。
更に、 tellrat
が多項式に適用するルール用メカニズムと、
affine
パッケージの可換/非可換代数用メカニズムがあります。
Categories: Simplification · Rules and patterns
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rule_1を exprに失敗するまで繰り返し適用して、 それから同じルールを exprの部分式すべてに左から右へ、部分式すべてで rule_1が失敗するまで繰り返し適用します。
この方法で exprを変換した結果を expr_2と呼ぶことにします。 次に rule_2を expr_2の最上部から始めて同じ方法で適用します。 rule_nが最後の部分式上で失敗した時、結果を返します。
maxapplydepth
は apply1
と
apply2
が処理する最も深い部分式の深さです。
applyb1
, apply2
, let
も参照してください。
Categories: Rules and patterns
もし rule_1が与えられた部分式上で失敗したら、 rule_2を繰り返し適用し、などなどと続きます。 すべてのルールが与えられた部分式上で失敗した時だけ、 ルールの全組が次の部分式に繰り返し適用されます。 もしルールの1つが成功したら、 同じ部分式が最初のルールから再処理されます。
maxapplydepth
は
apply1
と apply2
が処理する最も深い部分式の深さです。
Categories: Rules and patterns
失敗するまで繰り返し exprの最も深い部分式に rule_1を適用し、 その後、 rule_1がトップレベルの式で失敗するまで 同じルールを1つ高いレベル(すなわち、より大きな部分式)に適用します。 その後、rule_2を rule_1の結果に同様に適用します。 rule_nがトップレベルの式に適用された後、結果を返します。
applyb1
は
apply1
に似ていますが、トップダウンからの代わりにボトムアップから働きます。
maxapplyheight
は applyb1
があきらめる前に届く最大の高さです
Categories: Rules and patterns
デフォルト値: default_let_rule_package
current_let_rule_package
は、
もし他のルールパッケージが指定されないなら、
(letsimp
など) let
パッケージの関数で使われる
ルールパッケージの名前です。
この変数には
let
コマンドを介して定義された任意の規格パッケージの名前が割り当てられます。
もし letsimp (expr, rule_pkg_name)
のようなコールがされたら、
ルールパッケージ rule_pkg_name
はその関数コールだけのために使われ、
current_let_rule_package
の値は変わりません。
Categories: Rules and patterns
デフォルト値: default_let_rule_package
default_let_rule_package
は、 ユーザーがlet
で明示的に設定したり、
current_let_rule_package
の値を変更することで明示的に設定したりしない時
使われるルールの名前です。
Categories: Rules and patterns
patternにマッチするか見るために exprをテストする関数
progname(expr, x_1, ..., x_n)
を定義します。
(引数として与えられているなら、) patternはパターン引数
x_1, ..., x_nを含む式です。
パターン引数は defmatch
の引数として明示的に与えられます。
一方、 matchdeclare
関数がパターン変数を宣言します。
matchdeclare
のパターン変数か
defmatch
のパターン引数として宣言されていない任意の変数は
それ自身とのみマッチします。
生成関数 prognameの最初の引数はパターンに対してマッチされる式であり、 他の引数はパターンの中のダミー変数 x_1, ..., x_nに対応する実際の引数です。
もしマッチが成功したなら、
prognameは、
左辺がパターン引数やパターン変数で、右辺がパターン引数や変数がマッチした部分式の
等式のリストを返します。
パターン変数はそれらがマッチした部分式に割り当てられますが、
パターン引数には割り当てられません。
もしマッチが失敗したら、 prognameは false
を返します。
リテラルパターン(すなわち、パターン引数もパターン変数も含まないパターン)は、
もしマッチが成功したら true
を返します。
matchdeclare
, defrule
, tellsimp
,
tellsimpafter
も参照してください。
例:
a
と b
は x
を含まず、
a
が非ゼロであるような形式 a*x + b
かどうか見るために
expr
をテストする関数 linearp(expr, x)
を定義します。
パターン引数 x
が defmatch
に与えられているので、
このマッチ関数は任意の変数に関する線形式にマッチします。
(%i1) matchdeclare (a, lambda ([e], e#0 and freeof(x, e)), b, freeof(x)); (%o1) done (%i2) defmatch (linearp, a*x + b, x); (%o2) linearp (%i3) linearp (3*z + (y + 1)*z + y^2, z); 2 (%o3) [b = y , a = y + 4, x = z] (%i4) a; (%o4) y + 4 (%i5) b; 2 (%o5) y (%i6) x; (%o6) x |
a
と b
が x
を含まず、 a
が非ゼロであるような
形式 a*x + b
かどうか見るために expr
をテストする関数
linearp(expr, x)
を定義します。
defmatch
にパターン引数が与えられていないので、
このマッチ関数は他の任意の変数ではなく変数 x
に関する線形式にマッチします。
(%i1) matchdeclare (a, lambda ([e], e#0 and freeof(x, e)), b, freeof(x)); (%o1) done (%i2) defmatch (linearp, a*x + b); (%o2) linearp (%i3) linearp (3*z + (y + 1)*z + y^2); (%o3) false (%i4) linearp (3*x + (y + 1)*x + y^2); 2 (%o4) [b = y , a = y + 4] |
定積分かどうか見るために expr
をテストする関数
checklimits(expr)
を定義します。
(%i1) matchdeclare ([a, f], true); (%o1) done (%i2) constinterval (l, h) := constantp (h - l); (%o2) constinterval(l, h) := constantp(h - l) (%i3) matchdeclare (b, constinterval (a)); (%o3) done (%i4) matchdeclare (x, atom); (%o4) done (%i5) simp : false; (%o5) false (%i6) defmatch (checklimits, 'integrate (f, x, a, b)); (%o6) checklimits (%i7) simp : true; (%o7) true (%i8) 'integrate (sin(t), t, %pi + x, 2*%pi + x); x + 2 %pi / [ (%o8) I sin(t) dt ] / x + %pi (%i9) checklimits (%); (%o9) [b = x + 2 %pi, a = x + %pi, x = t, f = sin(t)] |
Categories: Rules and patterns
与えられたパターンに関する置き換えルールを定義し、名付けます。
もし rulenameと名付けられたルールが
(apply1
, applyb1
, apply2
によって)式に適用されるなら、
パターンにマッチするすべての部分式は replacementで置き換えられます。
パターンマッチが値を割り当てる
replacementの中の変数すべてはその後整理される置き換えの中のそれらの値を割り当てられます。
ルールそれ自身は、パターンマッチと置き換えを演算
1つにして式を変換する関数として扱うことができます。
マッチが失敗したらルール関数は false
を返します。
Categories: Rules and patterns
defrule
, tellsimp
, tellsimpafter
が返すような、または
defmatch
が定義するパターンのような名前
rulename_1, ..., rulename_nを持つルールを表示します。
ルールそれぞれは中間式ラベル (%t
)と一緒に表示されます。
disprule (all)
はルールすべてを表示します。
disprule
は引数をクォートします。
disprule
は表示されたルールに対応する中間式ラベルのリストを返します。
let
が定義したルールを表示する letrules
も参照してください。
例:
(%i1) tellsimpafter (foo (x, y), bar (x) + baz (y)); (%o1) [foorule1, false] (%i2) tellsimpafter (x + y, special_add (x, y)); (%o2) [+rule1, simplus] (%i3) defmatch (quux, mumble (x)); (%o3) quux (%i4) disprule (foorule1, ?\+rule1, quux); (%t4) foorule1 : foo(x, y) -> baz(y) + bar(x) (%t5) +rule1 : y + x -> special_add(x, y) (%t6) quux : mumble(x) -> [] (%o6) [%t4, %t5, %t6] (%i6) ev(%); (%o6) [foorule1 : foo(x, y) -> baz(y) + bar(x), +rule1 : y + x -> special_add(x, y), quux : mumble(x) -> []] |
Categories: Rules and patterns · Display functions
prodは replで置き換えられるような
letsimp
のための代入ルールを定義します。
prodは以下の項の正または負のべきの積です:
letsimp
をコールする以前に
matchdeclare
関数が述語論理をアトムと関連づけるために使われないなら、
letsimp
が文字通りに検索するアトム。
この場合、 letsimp
はアトムを述語論理を満たす積の任意の項にマッチさせます。
sin(x)
, n!
, f(x,y)
などのようなカーネル。
上のアトムと同様に、述語論理をカーネルの引数に関連づけるために
matchdeclare
が使われないなら
letsimp
は文字通りのマッチを検索します。
正のべきの項は少なくともそのべきを持つ項だけにマッチするでしょう。
一方、負のべきの項は少なくとも負としてのべきをもつ項だけにマッチするでしょう。
prodの中の負のべきの場合、
スイッチ letrat
を true
に設定しなければいけません。
letrat
も参照してください。
もし述語論理が引数のリストが続く let
関数に含まれるなら、
arg_i'が arg_iにマッチした値である場合、
predname (arg_1', ..., arg_n')
が
true
に評価される時だけ試験的なマッチ
(すなわち、述語論理が省略されたなら受け入れられるもの)が受け入れられます。
arg_iは任意のアトム名や
prodの中に現れる任意の核の引数を取り得ます。
replは任意の有理式を取り得ます。
もし任意のアトムや prodからの引数が
replの中に現れるなら、適切な代入が行われます。
グローバルフラグ letrat
は letsimp
による商の整理を制御します。
letrat
が false
の時、
letsimp
はexprの分子と分母をそれぞれ整理し、商を整理はしません。
n!/n
のような代入は (n-1)!
に進み失敗します。
letrat
が true
の時、分子、分母、商がその順番で整理されます。
これらの代入関数は、同時にいくつかのルールパッケージを使うことを許します。
ルールパッケージそれぞれは任意の数の
let
ルールを含むことができ、ユーザー定義名で参照されます。
コマンド let ([prod, repl, predname, arg_1,
..., arg_n], package_name)
は、
ルール prednameをルールパッケージ package_nameに加えます。
コマンド letsimp (expr, package_name)
は、
package_nameの中でルールを適用します。
letsimp (expr, package_name1, package_name2, ...)
は、
letsimp (%, package_name2)
, …が続く
letsimp (expr, package_name1)
と同値です。
current_let_rule_package
は現在使われているルールパッケージの名前です。
この変数は
let
コマンドを介して定義された任意のルールパッケージの名前に割れ当てられます。
let
パッケージを構成する関数のいずれかがパッケージ名なしでコールされた時はいつでも
current_let_rule_package
が指定したパッケージが使われます。
もし letsimp (expr, rule_pkg_name)
のようなコールがされたら、
ルールパッケージ rule_pkg_nameはその letsimp
コマンドだけで使われ、
current_let_rule_package
は変わりません。
もし他に指定されないなら、
current_let_rule_package
は
default_let_rule_package
をデフォルト値とします。
(%i1) matchdeclare ([a, a1, a2], true)$ (%i2) oneless (x, y) := is (x = y-1)$ (%i3) let (a1*a2!, a1!, oneless, a2, a1); (%o3) a1 a2! --> a1! where oneless(a2, a1) (%i4) letrat: true$ (%i5) let (a1!/a1, (a1-1)!); a1! (%o5) --- --> (a1 - 1)! a1 (%i6) letsimp (n*m!*(n-1)!/m); (%o6) (m - 1)! n! (%i7) let (sin(a)^2, 1 - cos(a)^2); 2 2 (%o7) sin (a) --> 1 - cos (a) (%i8) letsimp (sin(x)^4); 4 2 (%o8) cos (x) - 2 cos (x) + 1 |
Categories: Rules and patterns
デフォルト値: false
letrat
が false
の時、
letsimp
は比の分子と分母それぞれを整理し、商を整理しません。
letrat
が true
の時、
分子、分母、商はその順番に整理されます。
(%i1) matchdeclare (n, true)$ (%i2) let (n!/n, (n-1)!); n! (%o2) -- --> (n - 1)! n (%i3) letrat: false$ (%i4) letsimp (a!/a); a! (%o4) -- a (%i5) letrat: true$ (%i6) letsimp (a!/a); (%o6) (a - 1)! |
Categories: Rules and patterns
ルールパッケージのルールを表示します。
letrules ()
は現在のルールパッケージのルールを表示します。
letrules (package_name)
は package_nameのルールを表示します。
現在のルールパッケージは current_let_rule_package
によって指名されます。
もし他に指定されないなら、
current_let_rule_package
は
default_let_rule_package
がデフォルト値になります。
disprule
も参照してください
それは tellsimp
と tellsimpafter
が定義するルールを表示します。
Categories: Rules and patterns
exprに変化がなくなるまで繰り返し let
が定義する代入ルールを適用します。
letsimp (expr)
は
current_let_rule_package
のルールを使います。
letsimp (expr, package_name)
は
current_let_rule_package
を変えずに
package_nameのルールを使います。
letsimp (expr, package_name_1, ..., package_name_n)
は、
letsimp (%, package_name_2)
などが続く
letsimp (expr, package_name_1
と同値です。
Categories: Rules and patterns
デフォルト値: [default_let_rule_package]
let_rule_packages
はデフォルトパッケージ
default_let_rule_package
に加えるユーザー定義の
letルールパッケージすべてのリストです。
Categories: Rules and patterns
述語論理 pred_kを変数 a_kの変数やリストに関連づけます。
なので a_kは述語論理が false
以外の何かを返す式にマッチします。
述語論理は関数の名前、ラムダ式、関数コール、最後の引数のないラムダコール、
true
または all
です。
任意の式が true
や all
にマッチします。
もし述語論理が関数コールかラムダコールとして指定されるなら、
テストされる式が引数のリストに追加されます;
マッチが評価される時引数が評価されます。
そうでないなら、述語論理は関数名またはラムダ式として指定され、
テストされる式が唯一の引数です。
matchdeclare
がコールされた時、述語論理関数は定義されている必要はありません;
述語論理はマッチが試みられるまで評価されません。
述語論理は、
true
か false
はもちろん、ブーリアン式を返すかもしれません。
ブーリアン式は、構成されたルール関数内で is
によって評価されるので、
述語論理内部で is
をコールする必要はありません。
もし式がマッチ述語論理を満たすなら、
マッチ変数が式に割り当てられます。
例外は足し算 +
や掛け算 *
のオペランドのマッチ変数です。
足し算と掛け算だけは特別に扱われます;
他のn項演算子(組み込みもユーザー定義も)は通常の関数のように扱われます。
足し算と掛け算の場合、 マッチ変数はマッチ述語論理を満たす唯一の式か、 そんな式の(それぞれ)和または積に割り当てられます。 そんな多項マッチングはどん欲 (greedy)です: 述語論理群はそれらの関連変数がマッチパターンの中で現れる順に評価され、 複数の述語論理を満たす項は、それが満たす最初の述語論理によってマッチされます。 述語論理それぞれは、 次の述語論理が評価される前に 和や積のオペランドすべてに対してテストされます。 加えて、 もし(それぞれ) 0か 1がマッチ述語論理を満たし、かつ、 述語論理を満たす他の項がないなら、 0か1が述語論理の関連マッチ変数に割り当てられます。
足し算と掛け算パターンを処理するアルゴリズムは、 (例えば、「任意のものにマッチする」変数が現れるパターンのように) マッチパターンの中やマッチされる式の中の項の順序付けに依存したいくつかのマッチ結果をもたらします。 しかしながら、もしマッチ述語論理すべてが相互に排他的なら、 1つのマッチ述語論理はべつのものがマッチした項を受け入れられないので、 マッチ結果は順序付けに影響されません。
変数 aを引数として matchdeclare
をコールすると、
もし既に宣言されているなら、
aに関する matchdeclare
プロパティが変わります:
ルールが定義された時、直近の matchdeclare
だけが効果を持ちます。
(matchdeclare
か remove
を介した)
matchdeclare
プロパティへの後の変更は、存在するルールに影響しません。
propvars (matchdeclare)
は
matchdeclare
プロパティを持つ変数すべてのリストを返します。
printprops (a, matchdeclare)
は、
変数 a
に関する述語論理を返します。
printprops (all, matchdeclare)
は、
すべての matchdeclare
変数に関する述語論理のリストを返します。
remove (a, matchdeclare)
は、
aから matchdeclare
プロパティを削除します。
関数 defmatch
, defrule
, tellsimp
, tellsimpafter
,
let
はパターンに対して式をテストするルールを構成します。
matchdeclare
は引数をクォートします。
matchdeclare
はいつも done
を返します。
例:
述語論理は、関数名か、ラムダ式か、最後の引数がない関数コールかラムダコールか、
true
か all
です。
(%i1) matchdeclare (aa, integerp); (%o1) done (%i2) matchdeclare (bb, lambda ([x], x > 0)); (%o2) done (%i3) matchdeclare (cc, freeof (%e, %pi, %i)); (%o3) done (%i4) matchdeclare (dd, lambda ([x, y], gcd (x, y) = 1) (1728)); (%o4) done (%i5) matchdeclare (ee, true); (%o5) done (%i6) matchdeclare (ff, all); (%o6) done |
もし式がマッチ述語論理を満たすなら、 マッチ変数は式に割り当てられます。
(%i1) matchdeclare (aa, integerp, bb, atom); (%o1) done (%i2) defrule (r1, bb^aa, ["integer" = aa, "atom" = bb]); aa (%o2) r1 : bb -> [integer = aa, atom = bb] (%i3) r1 (%pi^8); (%o3) [integer = 8, atom = %pi] |
足し算と掛け算の場合、 マッチ変数は、マッチ述語論理を満たす1つの式か、 そんな式の(それぞれ)和か積に割り当てられるかもしれません。
(%i1) matchdeclare (aa, atom, bb, lambda ([x], not atom(x))); (%o1) done (%i2) defrule (r1, aa + bb, ["all atoms" = aa, "all nonatoms" = bb]); bb + aa partitions `sum' (%o2) r1 : bb + aa -> [all atoms = aa, all nonatoms = bb] (%i3) r1 (8 + a*b + sin(x)); (%o3) [all atoms = 8, all nonatoms = sin(x) + a b] (%i4) defrule (r2, aa * bb, ["all atoms" = aa, "all nonatoms" = bb]); bb aa partitions `product' (%o4) r2 : aa bb -> [all atoms = aa, all nonatoms = bb] (%i5) r2 (8 * (a + b) * sin(x)); (%o5) [all atoms = 8, all nonatoms = (b + a) sin(x)] |
+
と *
の引数をマッチする時、
もしマッチ述語論理すべてが相互に排他的なら、
1つのマッチ述語論理は別のものがマッチした項を受け入れられないので、
マッチ結果は順序付けに影響されません。
(%i1) matchdeclare (aa, atom, bb, lambda ([x], not atom(x))); (%o1) done (%i2) defrule (r1, aa + bb, ["all atoms" = aa, "all nonatoms" = bb]); bb + aa partitions `sum' (%o2) r1 : bb + aa -> [all atoms = aa, all nonatoms = bb] (%i3) r1 (8 + a*b + %pi + sin(x) - c + 2^n); n (%o3) [all atoms = %pi + 8, all nonatoms = sin(x) + 2 - c + a b] (%i4) defrule (r2, aa * bb, ["all atoms" = aa, "all nonatoms" = bb]); bb aa partitions `product' (%o4) r2 : aa bb -> [all atoms = aa, all nonatoms = bb] (%i5) r2 (8 * (a + b) * %pi * sin(x) / c * 2^n); n (b + a) 2 sin(x) (%o5) [all atoms = 8 %pi, all nonatoms = -----------------] c |
関数 propvars
と printprops
はマッチ変数についての情報を返します。
(%i1) matchdeclare ([aa, bb, cc], atom, [dd, ee], integerp); (%o1) done (%i2) matchdeclare (ff, floatnump, gg, lambda ([x], x > 100)); (%o2) done (%i3) propvars (matchdeclare); (%o3) [aa, bb, cc, dd, ee, ff, gg] (%i4) printprops (ee, matchdeclare); (%o4) [integerp(ee)] (%i5) printprops (gg, matchdeclare); (%o5) [lambda([x], x > 100, gg)] (%i6) printprops (all, matchdeclare); (%o6) [lambda([x], x > 100, gg), floatnump(ff), integerp(ee), integerp(dd), atom(cc), atom(bb), atom(aa)] |
Categories: Rules and patterns · Declarations and inferences
デフォルト値: 10000
maxapplydepth
は apply1
と apply2
が探索する最大の深さです。
Categories: Function application
デフォルト値: 10000
maxapplyheight
は applyb1
があきらめる前に到達する最大の高さです。
Categories: Function application
let
関数で直近に定義された代入ルール prod -> replを削除します。
名前を渡すとルールをルールパッケージ名から削除します。
remlet()
やremlet(all)
は
現在のルールパッケージから代入ルールすべてを削除します。
例えばremlet (all, name)
のようにルールパッケージ名を渡すと、
ルールパッケージ nameも削除します。
もし同じ積の代入を変えようと思ったら、
remlet
をコールする必要はなく、
let
関数と新しい置き換えおよび述語論理名を使って
文字通りに同じ積を使って代入を再定義するだけです。
そこで remlet (prod)
をコールすると、元の代入ルールが生き返ります。
remrule
も参照してください。
tellsimp
や tellsimpafter
で定義されたルールを削除します。
Categories: Rules and patterns
tellsimp
や tellsimpafter
で定義されたルールを削除します。
remrule (op, rulename)
は、演算子 opから名前
rulenameを持つルールを削除します。
opが組み込みか
(infix
, prefix
, などで定義されたような)ユーザー定義演算子の時、
opと rulenameはダブルクォートマークでくくられないといけません。
remrule (op, all)
は演算子 opに関するルールすべてを削除します。
remlet
も参照してください。
let
で定義されたルールを削除します。
例:
(%i1) tellsimp (foo (aa, bb), bb - aa); (%o1) [foorule1, false] (%i2) tellsimpafter (aa + bb, special_add (aa, bb)); (%o2) [+rule1, simplus] (%i3) infix ("@@"); (%o3) @@ (%i4) tellsimp (aa @@ bb, bb/aa); (%o4) [@@rule1, false] (%i5) tellsimpafter (quux (%pi, %e), %pi - %e); (%o5) [quuxrule1, false] (%i6) tellsimpafter (quux (%e, %pi), %pi + %e); (%o6) [quuxrule2, quuxrule1, false] (%i7) [foo (aa, bb), aa + bb, aa @@ bb, quux (%pi, %e), quux (%e, %pi)]; bb (%o7) [bb - aa, special_add(aa, bb), --, %pi - %e, %pi + %e] aa (%i8) remrule (foo, foorule1); (%o8) foo (%i9) remrule ("+", ?\+rule1); (%o9) + (%i10) remrule ("@@", ?\@\@rule1); (%o10) @@ (%i11) remrule (quux, all); (%o11) quux (%i12) [foo (aa, bb), aa + bb, aa @@ bb, quux (%pi, %e), quux (%e, %pi)]; (%o12) [foo(aa, bb), bb + aa, aa @@ bb, quux(%pi, %e), quux(%e, %pi)] |
Categories: Rules and patterns
tellsimpafter
に似ていますが、
古いものの前に新しい情報を置くので組み込み整理ルールの前に適用されます。
整理器が働く前に式を変更することが重要な時、
例えば整理器が式について何か「知っている」がそれが返すものが好みでないなら、
tellsimp
を使います。
もし整理器が式の主演算子について何かを「知っている」が単に十分でないなら、
たぶん tellsimpafter
を使いたいでしょう。
パターンは、和や積、変数1つ、数は取れません。
システム変数 rules
は
defrule
, defmatch
, tellsimp
,
tellsimpafter
で定義されたルールのリストです。
例:
(%i1) matchdeclare (x, freeof (%i)); (%o1) done (%i2) %iargs: false$ (%i3) tellsimp (sin(%i*x), %i*sinh(x)); (%o3) [sinrule1, simp-%sin] (%i4) trigexpand (sin (%i*y + x)); (%o4) sin(x) cos(%i y) + %i cos(x) sinh(y) (%i5) %iargs:true$ (%i6) errcatch(0^0); 0 0 has been generated (%o6) [] (%i7) ev (tellsimp (0^0, 1), simp: false); (%o7) [^rule1, simpexpt] (%i8) 0^0; (%o8) 1 (%i9) remrule ("^", %th(2)[1]); (%o9) ^ (%i10) tellsimp (sin(x)^2, 1 - cos(x)^2); (%o10) [^rule2, simpexpt] (%i11) (1 + sin(x))^2; 2 (%o11) (sin(x) + 1) (%i12) expand (%); 2 (%o12) 2 sin(x) - cos (x) + 2 (%i13) sin(x)^2; 2 (%o13) 1 - cos (x) (%i14) kill (rules); (%o14) done (%i15) matchdeclare (a, true); (%o15) done (%i16) tellsimp (sin(a)^2, 1 - cos(a)^2); (%o16) [^rule3, simpexpt] (%i17) sin(y)^2; 2 (%o17) 1 - cos (y) |
Categories: Rules and patterns
組み込み整理ルールの後、 Maxima整理器が適用する整理ルールを定義します。
patternは、
(matchdeclare
で宣言された)パターン変数や他のアトムや演算子
―パターンマッチング用とみなされるリテラル―からなる式です。
replacementが patternにマッチする実際の式に代入されます; replacementの中のパターン変数には実際の式の中でマッチした値が割り当てられます。
patternは主演算子がパターン変数でない任意の非アトム式を取り得ます;
整理ルールは主演算子に関連付けられます。
(以下で記述する1つの例外がありますが、)関数、リスト、配列の名前が、
(パターン変数でなく)ただリテラルとして、
主演算子として patternの中で現れることができます;
これは、パターンとして
もし aa
や bb
がパターン変数なら
aa(x)
や bb[y]
のような式を除外します。
パターン変数である関数、リスト、配列の名前は
patternの中で主演算子以外の演算子として現れることがあります。
上の関数名に関するルールに1つ例外があります。
aa[x](y)
のような式の中の添字付き関数の名前は、
主演算子が aa
でなく Lispアトム mqapply
だからパターン変数にできます。
これは添字付き関数を含む式の表現の結果です。
(もしクォートやフラグ noeval
を通して抑制されないなら)
整理ルールは、評価の後、適用されます。
tellsimpafter
で確立されたルールは、
組み込みルールの後、それらが定義された順に適用されます。
ルールはボトムアップに適用されます。
すなわち、式全体への適用の前に、最初、部分式に適用されます。
ルールすべてが適用されることを保証するために、
(例えば、クォートクォート演算子 ''
やフラグ infeval
を介して)
結果を繰り返し整理する必要があるかもしれません。
パターン変数は、整理ルールの中でローカル変数として扱われます。
一旦ルールが定義されると、パターン変数の値はルールに影響せず、ルールによって影響されません。
成功したルールマッチの結果となるパターン変数への割り当ては、
パターン変数の現在の割り当て(またはその欠落)に影響しません。
しかしながら、 Maximaの中のアトムすべてで、
(put
や関連関数で定義された)パターン変数のプロパティはグローバルです。
tellsimpafter
が構成するルールは
patternの主演算子の名前を取って名付けられます。
組み込み演算子や
infix
, prefix
, postfix
, matchfix
,
nofix
で定義されたユーザー定義演算子に関するルールは、
Lisp識別子である名前を持ちます。
他の関数に関するルールは Maxima識別子である名前を持ちます。
名詞と動詞形の扱いは少し混乱しています。 もしルールが名詞(または動詞)形に関して定義されて、 対応する動詞(または名詞)形に関するルールが既に存在しているなら、 新しく定義されたルールは両方の形式(名詞と動詞)に適用されます。 もし対応する動詞(名詞)形に関するルールが存在しないなら、 新しく定義されたルールは名詞(または動詞)形にだけ適用されます。
tellsimpafter
で構成されたルールは通常の Lisp関数です。
もしルール名が $foorule1
なら、
構成子 :lisp (trace $foorule1)
は関数をトレースし、
:lisp (symbol-function '$foorule1)
は定義を表示します。
tellsimpafter
は引数をクォートします。
tellsimpafter
は patternの主演算子に関するルールのリストを返します。
このリストは新しく確立されたルールを含みます。
matchdeclare
, defmatch
, defrule
, tellsimp
,
let
, kill
, remrule
, clear_rules
も参照してください。
例:
patternは主演算子がパターン変数でない任意の非アトム式を取り得ます。
(%i1) matchdeclare (aa, atom, [ll, mm], listp, xx, true)$ (%i2) tellsimpafter (sin (ll), map (sin, ll)); (%o2) [sinrule1, simp-%sin] (%i3) sin ([1/6, 1/4, 1/3, 1/2, 1]*%pi); 1 sqrt(2) sqrt(3) (%o3) [-, -------, -------, 1, 0] 2 2 2 (%i4) tellsimpafter (ll^mm, map ("^", ll, mm)); (%o4) [^rule1, simpexpt] (%i5) [a, b, c]^[1, 2, 3]; 2 3 (%o5) [a, b , c ] (%i6) tellsimpafter (foo (aa (xx)), aa (foo (xx))); (%o6) [foorule1, false] (%i7) foo (bar (u - v)); (%o7) bar(foo(u - v)) |
ルールはそれらが定義された順に適用されます。 もし2つのルールが式にマッチできるなら最初に定義されたルールが適用されます。
(%i1) matchdeclare (aa, integerp); (%o1) done (%i2) tellsimpafter (foo (aa), bar_1 (aa)); (%o2) [foorule1, false] (%i3) tellsimpafter (foo (aa), bar_2 (aa)); (%o3) [foorule2, foorule1, false] (%i4) foo (42); (%o4) bar_1(42) |
整理ルールの中でパターン変数はローカル変数として扱われます。
(defmatch
と比較してください。パターン変数をグローバル変数として扱います。)
(%i1) matchdeclare (aa, integerp, bb, atom); (%o1) done (%i2) tellsimpafter (foo(aa, bb), bar('aa=aa, 'bb=bb)); (%o2) [foorule1, false] (%i3) bb: 12345; (%o3) 12345 (%i4) foo (42, %e); (%o4) bar(aa = 42, bb = %e) (%i5) bb; (%o5) 12345 |
アトムすべてと同様に、
たとえ値がローカルでもパターン変数のプロパティはグローバルです。
この例では、割り当てプロパティは define_variable
を介して宣言されます。
Maximaの至る所でこれはアトム bb
のプロパティです。
(%i1) matchdeclare (aa, integerp, bb, atom); (%o1) done (%i2) tellsimpafter (foo(aa, bb), bar('aa=aa, 'bb=bb)); (%o2) [foorule1, false] (%i3) foo (42, %e); (%o3) bar(aa = 42, bb = %e) (%i4) define_variable (bb, true, boolean); (%o4) true (%i5) foo (42, %e); Error: bb was declared mode boolean, has value: %e -- an error. Quitting. To debug this try debugmode(true); |
ルールは主演算子の名前を取って名付けられます。 組み込みやユーザー定義の演算子に関するルール名は Lisp識別子で、 一方、他の関数に関する名前は Maxima識別子です。
(%i1) tellsimpafter (foo (%pi + %e), 3*%pi); (%o1) [foorule1, false] (%i2) tellsimpafter (foo (%pi * %e), 17*%e); (%o2) [foorule2, foorule1, false] (%i3) tellsimpafter (foo (%i ^ %e), -42*%i); (%o3) [foorule3, foorule2, foorule1, false] (%i4) tellsimpafter (foo (9) + foo (13), quux (22)); (%o4) [+rule1, simplus] (%i5) tellsimpafter (foo (9) * foo (13), blurf (22)); (%o5) [*rule1, simptimes] (%i6) tellsimpafter (foo (9) ^ foo (13), mumble (22)); (%o6) [^rule1, simpexpt] (%i7) rules; (%o7) [foorule1, foorule2, foorule3, +rule1, *rule1, ^rule1] (%i8) foorule_name: first (%o1); (%o8) foorule1 (%i9) plusrule_name: first (%o4); (%o9) +rule1 (%i10) remrule (foo, foorule1); (%o10) foo (%i11) remrule ("^", ?\^rule1); (%o11) ^ (%i12) rules; (%o12) [foorule2, foorule3, +rule1, *rule1] |
加工された (worked)例: 反可換乗算。
(%i1) gt (i, j) := integerp(j) and i < j; (%o1) gt(i, j) := integerp(j) and i < j (%i2) matchdeclare (i, integerp, j, gt(i)); (%o2) done (%i3) tellsimpafter (s[i]^^2, 1); (%o3) [^^rule1, simpncexpt] (%i4) tellsimpafter (s[i] . s[j], -s[j] . s[i]); (%o4) [.rule1, simpnct] (%i5) s[1] . (s[1] + s[2]); (%o5) s . (s + s ) 1 2 1 (%i6) expand (%); (%o6) 1 - s . s 2 1 (%i7) factor (expand (sum (s[i], i, 0, 9)^^5)); (%o7) 100 (s + s + s + s + s + s + s + s + s + s ) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 |
Categories: Rules and patterns
kill (rules)
を実行し、足し算
+
, 掛け算 *
, べき ^
に関して次のルール番号を 1に再設定します。
Categories: Rules and patterns
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35.1 Introduction to Sets | ||
35.2 Functions and Variables for Sets |
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Maximaは、 明示的な列挙によって定義された有限集合用に、積集合や和集合のような集合関数を提供します。 Maximaはリストと集合を別のオブジェクトとして扱います。 この特長は、要素がリストであったり集合であったりする集合を扱うことを可能にします。
有限集合のための関数に加えて、 Maximaは組み合わせ論に関係したいくつかの関数を提供します; これらは、第一種と第二種スターリング数、ベル数、第一種と第二種の多項係数、 非負整数の分割、と2,3の他の関数を含みます。 Maximaはクロネッカーのデルタ関数も定義します。
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要素 a_1, ..., a_n
の集合を構成するには、
set(a_1, ..., a_n)
または {a_1, ..., a_n}
と書いてください;
空集合を構成するには set()
または {}
を書いてください。
入力では set(...)
と { ... }
は同値です。
集合はいつも中括弧で表示されます。
もし要素が一度以上リストされているなら、整理によって冗長な要素は消去されます。
(%i1) set(); (%o1) {} (%i2) set(a, b, a); (%o2) {a, b} (%i3) set(a, set(b)); (%o3) {a, {b}} (%i4) set(a, [b]); (%o4) {a, [b]} (%i5) {}; (%o5) {} (%i6) {a, b, a}; (%o6) {a, b} (%i7) {a, {b}}; (%o7) {a, {b}} (%i8) {a, [b]}; (%o8) {a, [b]} |
2つの要素候補 xと yは、
is(x = y)
が true
をもたらす
(すなわち、集合構成の目的で同じと見なされる)時だけ冗長です。
is(x = y)
が false
をもたらす一方、
is(equal(x, y))
は true
をもたらす可能性があることに
注意してください;
その場合、要素 xと yは異なったものと見なされます。
(%i1) x: a/c + b/c; b a (%o1) - + - c c (%i2) y: a/c + b/c; b a (%o2) - + - c c (%i3) z: (a + b)/c; b + a (%o3) ----- c (%i4) is (x = y); (%o4) true (%i5) is (y = z); (%o5) false (%i6) is (equal (y, z)); (%o6) true (%i7) y - z; b + a b a (%o7) - ----- + - + - c c c (%i8) ratsimp (%); (%o8) 0 (%i9) {x, y, z}; b + a b a (%o9) {-----, - + -} c c c |
リストの要素から集合を構成するには setify
を使ってください。
(%i1) setify ([b, a]); (%o1) {a, b} |
もし is(x = y)
が true
に評価されるなら、
集合の要素 x
と y
は等しいです。
従って rat(x)
と x
は集合の元として等しいです;
結果として
(%i1) {x, rat(x)}; (%o1) {x} |
さらに、
is((x - 1)*(x + 1) = x^2 - 1)
は false
に評価されるので、
(x - 1)*(x + 1)
と x^2 - 1
は集合の異なる要素です;
従って
(%i1) {(x - 1)*(x + 1), x^2 - 1}; 2 (%o1) {(x - 1) (x + 1), x - 1} |
この集合を 1要素集合に縮小するには、
rat
を集合の元それぞれに適用してください:
(%i1) {(x - 1)*(x + 1), x^2 - 1}; 2 (%o1) {(x - 1) (x + 1), x - 1} (%i2) map (rat, %); 2 (%o2)/R/ {x - 1} |
他の集合から冗長性を取り除くために他の整理関数を使う必要があるかもしれません。
以下は trigsimp
を使った例です:
(%i1) {1, cos(x)^2 + sin(x)^2}; 2 2 (%o1) {1, sin (x) + cos (x)} (%i2) map (trigsimp, %); (%o2) {1} |
元が冗長でなく、並べ換えられている時、集合は整理されてます。
集合関数の現在のバージョンは
集合を順に並べるためにMaxima関数 orderlessp
を使います;
しかしながら、
集合関数の将来のバージョンは、違う並び替え関数を使うかもしれません。
代入のような集合に関するいくつかの演算は、再整理を自動的に強制します; 例えば、
(%i1) s: {a, b, c}$ (%i2) subst (c=a, s); (%o2) {a, b} (%i3) subst ([a=x, b=x, c=x], s); (%o3) {x} (%i4) map (lambda ([x], x^2), set (-1, 0, 1)); (%o4) {0, 1} |
Maximaはリストと集合を異なるオブジェクトとして扱います;
union
や intersection
のような関数は、
もし引数のいずれかが集合でないなら文句を言います。
もしリストに集合関数を適用する必要があるなら、
集合に変換するために setify
関数を使ってください。
例えば、
(%i1) union ([1, 2], {a, b}); Function union expects a set, instead found [1,2] -- an error. Quitting. To debug this try debugmode(true); (%i2) union (setify ([1, 2]), {a, b}); (%o2) {1, 2, a, b} |
集合 s
の集合要素のうち述語論理 f
を満たすすべての要素を抽出するためには、
subset(s, f)
を使ってください。
(述語論理はブーリアン値関数です。)
例えば、
与えられた集合の中で変数 z
に依存しない等式を見つけるには、
以下を使ってください。
(%i1) subset ({x + y + z, x - y + 4, x + y - 5}, lambda ([e], freeof (z, e))); (%o1) {- y + x + 4, y + x - 5} |
節 Functions and Variables for Setsには Maximaの集合関数すべてがリストされます。
Categories: Sets
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集合の要素上を反復する2つの方法があります。
1つの方法は map
の使用です;
例えば:
(%i1) map (f, {a, b, c}); (%o1) {f(a), f(b), f(c)} |
他の方法は
for x in s do
を使うことです。
(%i1) s: {a, b, c}; (%o1) {a, b, c} (%i2) for si in s do print (concat (si, 1)); a1 b1 c1 (%o2) done |
Maxima関数 first
と rest
は集合に対して正しく機能します。
集合に適用されると、
first
は最初に表示される集合の要素を返します;
それは実装依存かもしれません。
もし s
が集合なら、
rest(s)
は disjoin(first(s), s)
と同値です。
今は、集合に対して正しく機能する Maxima関数が他にもあります。
集合関数の将来のバージョンでは、
first
と rest
は今と違うように動くかもしれませんし、
全く動かないかもしれません。
Maximaの orderless
と
ordergreat
メカニズムは集合関数と互換性がありません。
もし orderless
か ordergreat
のいずれかを使う必要があるなら、
どんなものでも集合を構成する前にこれらの関数をコールしてください。
そして unorder
をコールしないでください。
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マサチューセッツ州ケンブリッジ市の Stavros Macrakisと ネブラスカ大学カーニー校(UNK)の Barton Willisが Maximaの集合関数とそれらのドキュメンテーションを書きました。
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集合 aに要素 {x}
を加えた集合を返します。
もし aが集合リテラルでないなら adjoin
は文句を言います。
adjoin(x, a)
と union(set(x), a)
は同値です;
しかし adjoin
は union
より幾分早いかもしれません。
disjoin
も参照してください。
例:
(%i1) adjoin (c, {a, b}); (%o1) {a, b, c} (%i2) adjoin (a, {a, b}); (%o2) {a, b} |
Categories: Sets
n番目のベル数を返します。
belln(n)
は n個のメンバーを持つ集合の分割の数です。
非負整数 nの場合、
belln(n)
は n番目のベル数に整理されます。
他の引数の場合どんなものでも belln
は整理されません。
belln
は等式、リスト、行列、集合上に分配されます。
例:
非負整数に適用された belln
。
(%i1) makelist (belln (i), i, 0, 6); (%o1) [1, 1, 2, 5, 15, 52, 203] (%i2) is (cardinality (set_partitions ({})) = belln (0)); (%o2) true (%i3) is (cardinality (set_partitions ({1, 2, 3, 4, 5, 6})) = belln (6)); (%o3) true |
非負整数でない引数に適用された belln
。
(%i1) [belln (x), belln (sqrt(3)), belln (-9)]; (%o1) [belln(x), belln(sqrt(3)), belln(- 9)] |
Categories: Sets
集合 aの異なる要素の数を返します。
整理がディセーブルされた時でも cardinality
は冗長な要素を無視します。
例:
(%i1) cardinality ({}); (%o1) 0 (%i2) cardinality ({a, a, b, c}); (%o2) 3 (%i3) simp : false; (%o3) false (%i4) cardinality ({a, a, b, c}); (%o4) 3 |
Categories: Sets
形式 [x_1, ..., x_n]
のリストの集合を返します。
ここで x_1, ..., x_nはそれぞれ集合
b_1, ... , b_nの要素です。
もし任意の引数が集合リテラルでないなら cartesian_product
は文句を言います。
例:
(%i1) cartesian_product ({0, 1}); (%o1) {[0], [1]} (%i2) cartesian_product ({0, 1}, {0, 1}); (%o2) {[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]} (%i3) cartesian_product ({x}, {y}, {z}); (%o3) {[x, y, z]} (%i4) cartesian_product ({x}, {-1, 0, 1}); (%o4) {[x, - 1], [x, 0], [x, 1]} |
Categories: Sets
要素 xを持たない集合 aを返します。 もし xが aのメンバーでないなら aをそのまま返します。
もし aが集合リテラルでないなら disjoin
は文句を言います。
disjoin(x, a)
, delete(x, a)
,
setdifference(a, set(x))
はすべて同値です。
これらの中で disjoin
は一般的に他より速いです。
例:
(%i1) disjoin (a, {a, b, c, d}); (%o1) {b, c, d} (%i2) disjoin (a + b, {5, z, a + b, %pi}); (%o2) {5, %pi, z} (%i3) disjoin (a - b, {5, z, a + b, %pi}); (%o3) {5, %pi, b + a, z} |
Categories: Sets
集合 aと bが交わらないなら true
を返します。
もし aか bが集合リテラルでないなら disjointp
は文句を言います。
例:
(%i1) disjointp ({a, b, c}, {1, 2, 3}); (%o1) true (%i2) disjointp ({a, b, 3}, {1, 2, 3}); (%o2) false |
Categories: Sets · Predicate functions
nの約数の集合を表します。
nがゼロでない整数の時、
divisors(n)
は整数の集合に整理されます。
約数の集合は要素 1と nを含みます。
負の整数の約数はその絶対値の約数です。
divisors
は等式、リスト、行列、集合上に分配されます。
例:
28は完全数であることを検証できます: (自身を除いた)約数が 28です。
(%i1) s: divisors(28); (%o1) {1, 2, 4, 7, 14, 28} (%i2) lreduce ("+", args(s)) - 28; (%o2) 28 |
divisors
は整理関数です。
divisors(a)
の中で a
に8を代入することは、
divisors(8)
を再評価せずに約数をもたらします。
(%i1) divisors (a); (%o1) divisors(a) (%i2) subst (8, a, %); (%o2) {1, 2, 4, 8} |
divisors
は等式、リスト、行列、集合上に分配されます。
(%i1) divisors (a = b); (%o1) divisors(a) = divisors(b) (%i2) divisors ([a, b, c]); (%o2) [divisors(a), divisors(b), divisors(c)] (%i3) divisors (matrix ([a, b], [c, d])); [ divisors(a) divisors(b) ] (%o3) [ ] [ divisors(c) divisors(d) ] (%i4) divisors ({a, b, c}); (%o4) {divisors(a), divisors(b), divisors(c)} |
Categories: Integers
xが集合 aの要素の場合だけ true
を返します。
もし aが集合リテラルでないなら elementp
は文句を言います。
例:
(%i1) elementp (sin(1), {sin(1), sin(2), sin(3)}); (%o1) true (%i2) elementp (sin(1), {cos(1), cos(2), cos(3)}); (%o2) false |
Categories: Sets · Predicate functions
aが空の集合か空のリストの場合だけ true
を返します。
例:
(%i1) map (emptyp, [{}, []]); (%o1) [true, true] (%i2) map (emptyp, [a + b, {{}}, %pi]); (%o2) [false, false, false] |
Categories: Sets · Predicate functions
集合 sの同値関係 Fに関する同値クラスの集合を返します。
Fは sの sとの直積集合上の2変数関数です。
Fの戻り値は true
か false
、もしくは
is(expr)
が true
か false
のような
式 exprです。
Fが同値関数でない時、
equiv_classes
は不平なくそれを受け入れますが、
その場合、結果は一般に正しくありません。
例:
同値関係が true
か false
を返すラムダ式です。
(%i1) equiv_classes ({1, 1.0, 2, 2.0, 3, 3.0}, lambda ([x, y], is (equal (x, y)))); (%o1) {{1, 1.0}, {2, 2.0}, {3, 3.0}} |
同値関係が、is
が true
か false
に評価される
関係関数の名前です。
(%i1) equiv_classes ({1, 1.0, 2, 2.0, 3, 3.0}, equal); (%o1) {{1, 1.0}, {2, 2.0}, {3, 3.0}} |
同値クラスが 3の倍数だけ違う数です。
(%i1) equiv_classes ({1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}, lambda ([x, y], remainder (x - y, 3) = 0)); (%o1) {{1, 4, 7}, {2, 5}, {3, 6}} |
Categories: Sets
もし述語論理 fが与えられた引数すべてで true
なら、
true
を返します。
ある集合が二番目の引数として与えられたとして、
もし is(f(a_i))
が
sの中の a_iすべてに関して true
を返すなら、
every(f, s)
は true
です。
every
は sの中の a_iすべてに関して
fを評価するかどうかわかりません。
集合は順序付けされていないので、
every
は任意の順序で f(a_i)
を評価します。
引数に1つか複数のリストが与えられたとして、
もし is(f(x_1, ..., x_n))
が
L_1, ..., L_nそれぞれの中の x_1, ..., x_nすべてに対して
true
を返すなら、
every(f, L_1, ..., L_n)
は true
を返します。
every
は、
x_1, ..., x_nのすべての組み合わせに対して
fを評価するかどうかわかりません。
every
はインデックスを増やす順序でリストを評価します。
空の集合 {}
または空のリスト []
が引数に与えられると、
every
は true
を返します。
グローバルフラグ maperror
が true
の時、
リスト L_1, ..., L_nすべては長さが等しくなければいけません。
maperror
が false
の時、
リスト引数は最短のリストの長さに効果的に切り詰められます。
true
か false
以外の何かに
(is
を介して)評価される述語論理 fの戻り値は、
prederror
が決定します。
prederror
が true
の時、
そんな値は false
として扱われ、
every
の戻り値は false
です。
prederror
が false
の時、
そんな値は unknown
として扱われ、
every
の戻り値は unknown
です。
例:
1つの集合に適用された every
。
述語論理は1引数関数です。
(%i1) every (integerp, {1, 2, 3, 4, 5, 6}); (%o1) true (%i2) every (atom, {1, 2, sin(3), 4, 5 + y, 6}); (%o2) false |
2つのリストに適用された every
。
述語論理は2引数関数です。
(%i1) every ("=", [a, b, c], [a, b, c]); (%o1) true (%i2) every ("#", [a, b, c], [a, b, c]); (%o2) false |
true
か false
以外の何かに評価される
述語論理 fの戻り値はグローバルフラグ
prederror
が決定します。
(%i1) prederror : false; (%o1) false (%i2) map (lambda ([a, b], is (a < b)), [x, y, z], [x^2, y^2, z^2]); (%o2) [unknown, unknown, unknown] (%i3) every ("<", [x, y, z], [x^2, y^2, z^2]); (%o3) unknown (%i4) prederror : true; (%o4) true (%i5) every ("<", [x, y, z], [x^2, y^2, z^2]); (%o5) false |
Categories: Sets
要素に関数 fを適用した結果が最大または最小値になるような sの部分集合を返します。
extremal_subset(s, f, max)
は、
実数値関数 fが最大値を取る、
集合またはリスト sの部分集合を返します。
extremal_subset(s, f, min)
は、
実数値関数 fが最小値を取る、
集合またはリスト sの部分集合を返します。
例:
(%i1) extremal_subset ({-2, -1, 0, 1, 2}, abs, max); (%o1) {- 2, 2} (%i2) extremal_subset ({sqrt(2), 1.57, %pi/2}, sin, min); (%o2) {sqrt(2)} |
Categories: Sets
exprと同じ演算子を持つ部分式の引数を集め、これらの集めた引数から式を構成します。
expr
の主演算子と違った演算子の部分式は、
たとえそれらが逆に expr
に関するものと同じ演算子の部分式を含んだとしても、
変更なしにコピーされます。
引数の数が演算子に関して宣言された引数と違う式を
flatten
が構成する可能性があるかもしれません;
これは整理器や評価器からのエラーメッセージを起こさせるかもしれません。
flatten
はそんな状況を検出しようとしません。
特別な表現の式、例えば、標準有理式 (CRE)はflattenできません;
そんな場合、flatten
は引数を変更なしに返します。
例:
リストに適用すると、 flatten
はリストの要素すべてを集めます。
(%i1) flatten ([a, b, [c, [d, e], f], [[g, h]], i, j]); (%o1) [a, b, c, d, e, f, g, h, i, j] |
集合に適用すると、 flatten
は集合の要素すべてを集めます。
(%i1) flatten ({a, {b}, {{c}}}); (%o1) {a, b, c} (%i2) flatten ({a, {[a], {a}}}); (%o2) {a, [a]} |
flatten
は主演算子を n項に宣言する効果に似ています。
しかしながら、flatten
は主演算子と違う演算子を持つ部分式上に影響を持ちません。
一方、 n項宣言はそれらに影響します。
(%i1) expr: flatten (f (g (f (f (x))))); (%o1) f(g(f(f(x)))) (%i2) declare (f, nary); (%o2) done (%i3) ev (expr); (%o3) f(g(f(x))) |
flatten
は他の任意の演算子と同じように添字付き関数を扱います。
(%i1) flatten (f[5] (f[5] (x, y), z)); (%o1) f (x, y, z) 5 |
引数の数が演算子に関して宣言された引数と違う式を
flatten
が構成する可能性があるかもしれません;
(%i1) 'mod (5, 'mod (7, 4)); (%o1) mod(5, mod(7, 4)) (%i2) flatten (%); (%o2) mod(5, 7, 4) (%i3) ''%, nouns; Wrong number of arguments to mod -- an error. Quitting. To debug this try debugmode(true); |
aの中のすべての集合演算子をリスト演算子で置き換え、結果を返します。
full_listify
は、たとえ主演算子が set
でなくても
入れ子の部分式の中の集合演算子を置き換えます。
listify
は主演算子だけを置き換えます。
例:
(%i1) full_listify ({a, b, {c, {d, e, f}, g}}); (%o1) [a, b, [c, [d, e, f], g]] (%i2) full_listify (F (G ({a, b, H({c, d, e})}))); (%o2) F(G([a, b, H([c, d, e])])) |
Categories: Sets
aがリストの時、リスト演算子を集合演算子で置き換え、
fullsetify
を集合であるメンバーそれぞれに適用します。
aがリストでない時、変更なしで返します。
setify
は主演算子だけを置き換えます。
例:
f([b])
の主演算子はリストでないので、行 (%o2)
で
f
の引数は集合に変換されません。
(%i1) fullsetify ([a, [a]]); (%o1) {a, {a}} (%i2) fullsetify ([a, f([b])]); (%o2) {a, f([b])} |
Categories: Lists
任意の引数 xに対して xを返します。
例:
identity
は、引数が既にブーリアン値の時、述語論理として使うことができます。
(%i1) every (identity, [true, true]); (%o1) true |
nの整数分割を返します。 すなわち、和が nになる整数のリストです。
integer_partitions(n)
は整数 nの分割すべての集合を返します。
分割それぞれは大きい順に並べられたリストです。
integer_partitions(n, len)
は、長さ
len以下の分割すべてを返します;
この場合、
lenより少ない項を持つ分割それぞれには、
厳密に len項持つ分割にするようにゼロが足されます。
分割それぞれは大きい順に並べられたリストです。
リスト [a_1, ..., a_m]は、 (1) a_iそれぞれが非ゼロ整数、かつ、 (2) a_1 + ... + a_m = n. の時、非負整数 nの分割です。 従って 0は分割を持ちません。
例:
(%i1) integer_partitions (3); (%o1) {[1, 1, 1], [2, 1], [3]} (%i2) s: integer_partitions (25)$ (%i3) cardinality (s); (%o3) 1958 (%i4) map (lambda ([x], apply ("+", x)), s); (%o4) {25} (%i5) integer_partitions (5, 3); (%o5) {[2, 2, 1], [3, 1, 1], [3, 2, 0], [4, 1, 0], [5, 0, 0]} (%i6) integer_partitions (5, 2); (%o6) {[3, 2], [4, 1], [5, 0]} |
条件を満たす分割すべてを見つけるには、
関数 subset
を使ってください;
以下は素数から成る 10の分割すべてを見つける例です。
(%i1) s: integer_partitions (10)$ (%i2) cardinality (s); (%o2) 42 (%i3) xprimep(x) := integerp(x) and (x > 1) and primep(x)$ (%i4) subset (s, lambda ([x], every (xprimep, x))); (%o4) {[2, 2, 2, 2, 2], [3, 3, 2, 2], [5, 3, 2], [5, 5], [7, 3]} |
Categories: Integers
intersect
は以下に見る intersection
と同じです。
Categories: Sets
集合 a_1から a_nまでに共通な要素を含む集合を返します。
もし引数のいずれかが集合リテラルでないなら intersection
は文句を言います。
例:
(%i1) S_1 : {a, b, c, d}; (%o1) {a, b, c, d} (%i2) S_2 : {d, e, f, g}; (%o2) {d, e, f, g} (%i3) S_3 : {c, d, e, f}; (%o3) {c, d, e, f} (%i4) S_4 : {u, v, w}; (%o4) {u, v, w} (%i5) intersection (S_1, S_2); (%o5) {d} (%i6) intersection (S_2, S_3); (%o6) {d, e, f} (%i7) intersection (S_1, S_2, S_3); (%o7) {d} (%i8) intersection (S_1, S_2, S_3, S_4); (%o8) {} |
Categories: Sets
クロネッカーのデルタ関数を表します。
kron_delta
は、 xiと yjが引数のすべての対で等しい時
1に整理され、
xiと yjが引数のある対で等しくない時
0に整理されます。
等号は is(equal(xi,j))
を使って決定され、
不等号は is(notsqual(xi,xj))
を使って決定されます。
引数が1つの場合、 kron_delta
はエラーをシグナルします。
例:
(%i1) kron_delta(a,a); (%o1) 1 (%i2) kron_delta(a,b,a,b); (%o2) kron_delta(a, b) (%i3) kron_delta(a,a,b,a+1); (%o3) 0 (%i4) assume(equal(x,y)); (%o4) [equal(x, y)] (%i5) kron_delta(x,y); (%o5) 1 |
aが集合の時、aの要素を含むリストを返します。
そうでないなら、 listify
は aを返します。
full_listify
は aの中の集合演算子をリスト演算子に置き換えます。
例:
(%i1) listify ({a, b, c, d}); (%o1) [a, b, c, d] (%i2) listify (F ({a, b, c, d})); (%o2) F({a, b, c, d}) |
Categories: Sets
式 exprから生成された要素を持つ集合を返します。 ここで xは exprの中の変数のリストであり、 sはリストの集合かリストのリストです。 集合の要素それぞれを生成するために、 変数 xを並列に sの要素にバインドして exprを評価します。
sの要素それぞれは xと同じ長さを持たなければいけません。 変数 xのリストは添字の付かないシンボルのリストでなければいけません。 たとえシンボルが1つしかない場合でも、 xは1要素のリストでなければいけなく、 sの要素それぞれは1要素のリストでなければいけません。
makelist
も参照してください。
例:
(%i1) makeset (i/j, [i, j], [[1, a], [2, b], [3, c], [4, d]]); 1 2 3 4 (%o1) {-, -, -, -} a b c d (%i2) S : {x, y, z}$ (%i3) S3 : cartesian_product (S, S, S); (%o3) {[x, x, x], [x, x, y], [x, x, z], [x, y, x], [x, y, y], [x, y, z], [x, z, x], [x, z, y], [x, z, z], [y, x, x], [y, x, y], [y, x, z], [y, y, x], [y, y, y], [y, y, z], [y, z, x], [y, z, y], [y, z, z], [z, x, x], [z, x, y], [z, x, z], [z, y, x], [z, y, y], [z, y, z], [z, z, x], [z, z, y], [z, z, z]} (%i4) makeset (i + j + k, [i, j, k], S3); (%o4) {3 x, 3 y, y + 2 x, 2 y + x, 3 z, z + 2 x, z + y + x, z + 2 y, 2 z + x, 2 z + y} (%i5) makeset (sin(x), [x], {[1], [2], [3]}); (%o5) {sin(1), sin(2), sin(3)} |
Categories: Sets
メビウス関数を表します。
nが k個の異なる素数の積の時、
moebius(n)
は (-1)^kに整理されます;
n = 1の時 1に整理されます;
他の正の数すべてに対しては 0に整理されます。
moebius
は等式、リスト、行列、集合上に分配されます。
例:
(%i1) moebius (1); (%o1) 1 (%i2) moebius (2 * 3 * 5); (%o2) - 1 (%i3) moebius (11 * 17 * 29 * 31); (%o3) 1 (%i4) moebius (2^32); (%o4) 0 (%i5) moebius (n); (%o5) moebius(n) (%i6) moebius (n = 12); (%o6) moebius(n) = 0 (%i7) moebius ([11, 11 * 13, 11 * 13 * 15]); (%o7) [- 1, 1, 1] (%i8) moebius (matrix ([11, 12], [13, 14])); [ - 1 0 ] (%o8) [ ] [ - 1 1 ] (%i9) moebius ({21, 22, 23, 24}); (%o9) {- 1, 0, 1} |
Categories: Integers
多項係数を返します。
a_kそれぞれが非負の整数の時、
多項係数は、
a_1 + ... + a_n
個の別々のオブジェクトを
k番目の枠の中に a_kの要素を持つ n個の枠に置く方法の数を与えます。
一般に、 multinomial_coeff (a_1, ..., a_n)
は
(a_1 + ... + a_n)!/(a_1! ... a_n!)
と同値です。
multinomial_coeff()
(引数なし)は 1に評価されます。
minfactorial
は multinomial_coeff
が返す値を整理することができます。
例:
(%i1) multinomial_coeff (1, 2, x); (x + 3)! (%o1) -------- 2 x! (%i2) minfactorial (%); (x + 1) (x + 2) (x + 3) (%o2) ----------------------- 2 (%i3) multinomial_coeff (-6, 2); (- 4)! (%o3) -------- 2 (- 6)! (%i4) minfactorial (%); (%o4) 10 |
Categories: Integers
nが非負の整数の時、
nの異なる整数分割の数を返します。
そうでないなら num_distinct_partitions
は名詞形を返します。
num_distinct_partitions(n, list)
は、
1, 2, 3, ..., nの異なる分割の数のリストを返します。
nの異なる分割は、 n = k_1 + ... + k_mとなるような 異なる正の整数 k_1, ..., k_mのリストです。
例:
(%i1) num_distinct_partitions (12); (%o1) 15 (%i2) num_distinct_partitions (12, list); (%o2) [1, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 12, 15] (%i3) num_distinct_partitions (n); (%o3) num_distinct_partitions(n) |
Categories: Integers
nが非負の整数の時、
nの整数分割の数を返します。
そうでないなら num_partitions
は名詞式を返します。
num_partitions(n, list)
は、
1, 2, 3, ..., nの整数分割の数のリストを返します。
非負の整数 nに対して、
num_partitions(n)
は
cardinality(integer_partitions(n))
と等しいです;
しかしながら、 num_partitions
は
分割の集合を実際には構成しないのではるかに速いです。
例:
(%i1) num_partitions (5) = cardinality (integer_partitions (5)); (%o1) 7 = 7 (%i2) num_partitions (8, list); (%o2) [1, 1, 2, 3, 5, 7, 11, 15, 22] (%i3) num_partitions (n); (%o3) num_partitions(n) |
Categories: Integers
集合 aを述語論理 fに従って分割します。
partition_set
は2つの集合のリストを返します。
最初の集合は
fが false
に評価される
aの要素から成り、
二番目は aの他の要素すべてから成ります。
partition_set
は
is
を fの戻り値に適用しません。
もし aが集合リテラルなら
partition_set
は文句を言います。
subset
も参照してください。
例:
(%i1) partition_set ({2, 7, 1, 8, 2, 8}, evenp); (%o1) [{1, 7}, {2, 8}] (%i2) partition_set ({x, rat(y), rat(y) + z, 1}, lambda ([x], ratp(x))); (%o2)/R/ [{1, x}, {y, y + z}] |
Categories: Sets
リストまたは集合 aの要素の異なる順列すべての集合を返します。 順列それぞれは集合でなくリストです。
aがリストの時、 aの重複した要素が順列の中に含まれます。
もし aがリストリテラルや集合リテラルでないなら、
permutations
は文句を言います。
random_permutation
も参照してください。
例:
(%i1) permutations ([a, a]); (%o1) {[a, a]} (%i2) permutations ([a, a, b]); (%o2) {[a, a, b], [a, b, a], [b, a, a]} |
aの部分集合すべての集合、またはその集合の部分集合を返します。
powerset(a)
は
集合 aの部分集合すべての集合を返します。
powerset(a)
は2^cardinality(a)
個の要素を持ちます。
powerset(a, n)
は、
濃度 nを持つ aの部分集合すべての集合を返します。
もし aが集合リテラルでないか nが非負の整数でないなら、
powerset
は文句を言います。
例:
(%i1) powerset ({a, b, c}); (%o1) {{}, {a}, {a, b}, {a, b, c}, {a, c}, {b}, {b, c}, {c}} (%i2) powerset ({w, x, y, z}, 4); (%o2) {{w, x, y, z}} (%i3) powerset ({w, x, y, z}, 3); (%o3) {{w, x, y}, {w, x, z}, {w, y, z}, {x, y, z}} (%i4) powerset ({w, x, y, z}, 2); (%o4) {{w, x}, {w, y}, {w, z}, {x, y}, {x, z}, {y, z}} (%i5) powerset ({w, x, y, z}, 1); (%o5) {{w}, {x}, {y}, {z}} (%i6) powerset ({w, x, y, z}, 0); (%o6) {{}} |
Categories: Sets
クヌースのシャッフルアルゴリズムで構成されるような、 集合またはリスト aのランダムな順列を返します。
戻り値は、たとえ要素すべてが偶然同じでも引数とは別の新しいリストです。 しかしながら引数の要素はコピーされません。
例:
(%i1) random_permutation ([a, b, c, 1, 2, 3]); (%o1) [c, 1, 2, 3, a, b] (%i2) random_permutation ([a, b, c, 1, 2, 3]); (%o2) [b, 3, 1, c, a, 2] (%i3) random_permutation ({x + 1, y + 2, z + 3}); (%o3) [y + 2, z + 3, x + 1] (%i4) random_permutation ({x + 1, y + 2, z + 3}); (%o4) [x + 1, y + 2, z + 3] |
集合 aの中にあり、集合 bにない要素を含む集合を返します。
もし aか bが集合リテラルでないなら、
setdifference
は文句を言います。
例:
(%i1) S_1 : {a, b, c, x, y, z}; (%o1) {a, b, c, x, y, z} (%i2) S_2 : {aa, bb, c, x, y, zz}; (%o2) {aa, bb, c, x, y, zz} (%i3) setdifference (S_1, S_2); (%o3) {a, b, z} (%i4) setdifference (S_2, S_1); (%o4) {aa, bb, zz} (%i5) setdifference (S_1, S_1); (%o5) {} (%i6) setdifference (S_1, {}); (%o6) {a, b, c, x, y, z} (%i7) setdifference ({}, S_1); (%o7) {} |
Categories: Sets
集合 aと bが同じ要素数を持ち、
listify
が決定した順序で考えて
aの要素の中の x
と
bの要素の中の y
に対して
is(x = y)
がtrue
なら、
true
を返します。
そうでないなら setequalp
は false
を返します。
例:
(%i1) setequalp ({1, 2, 3}, {1, 2, 3}); (%o1) true (%i2) setequalp ({a, b, c}, {1, 2, 3}); (%o2) false (%i3) setequalp ({x^2 - y^2}, {(x + y) * (x - y)}); (%o3) false |
Categories: Sets · Predicate functions
リスト aの要素から集合を構成します。
リスト aの重複した要素は削除され、
要素は述語論理 orderlessp
に従って並び替えられます。
もし aが集合リテラルでないなら、
setify
は文句を言います。
例:
(%i1) setify ([1, 2, 3, a, b, c]); (%o1) {1, 2, 3, a, b, c} (%i2) setify ([a, b, c, a, b, c]); (%o2) {a, b, c} (%i3) setify ([7, 13, 11, 1, 3, 9, 5]); (%o3) {1, 3, 5, 7, 9, 11, 13} |
Categories: Lists
aが Maximaの集合の時だけ true
を返します。
setp
は、
整理された集合はもちろん、未整理の集合(すなわち、冗長な元を持つ集合)に対して、
true
を返します。
setp
は Maxima関数
setp(a) := not atom(a) and op(a) = 'set
と同値です。
例:
(%i1) simp : false; (%o1) false (%i2) {a, a, a}; (%o2) {a, a, a} (%i3) setp (%); (%o3) true |
Categories: Sets · Predicate functions
aの分割すべての集合、またはその集合の部分集合を返します。
set_partitions(a, n)
は
n個の空でない交わらない部分集合への
aの分解すべての集合を返します。
set_partitions(a)
は分割すべての集合を返します。
stirling2
は集合の分割の集合の濃度を返します。
集合の集合Pは
時、 集合 Sの分割です。
例:
条件 1と 2が空ゆえに真なので、空集合はそれ自身の分割です。
(%i1) set_partitions ({}); (%o1) {{}} |
集合の分割の集合の濃度は stirling2
を使って見つけられます。
(%i1) s: {0, 1, 2, 3, 4, 5}$ (%i2) p: set_partitions (s, 3)$ (%i3) cardinality(p) = stirling2 (6, 3); (%o3) 90 = 90 |
p
の要素それぞれは
n = 3個の要素を持たなければいけません;
チェックしましょう。
(%i1) s: {0, 1, 2, 3, 4, 5}$ (%i2) p: set_partitions (s, 3)$ (%i3) map (cardinality, p); (%o3) {3} |
最後に、
p
の要素それぞれに対して、
元の和集合は s
に等しくなければいけません;
チェックしましょう。
(%i1) s: {0, 1, 2, 3, 4, 5}$ (%i2) p: set_partitions (s, 3)$ (%i3) map (lambda ([x], apply (union, listify (x))), p); (%o3) {{0, 1, 2, 3, 4, 5}} |
Categories: Sets
もし与えられた引数のうち1つ以上で述語論理 fが true
なら
true
を返します。
二番目の引数として集合1つが与えられたとして、
もし
sの中の1つ以上の a_iに対して
is(f(a_i))
が true
を返すなら、
some(f, s)
は true
を返します。
some
は sの中の a_iすべてに対して
fを評価するかどうかわかりません。
集合は順序がないので、
some
は任意の順序で f(a_i)
評価するかもしれません。
引数として 1つ以上のリストが与えられたとして、
もし L_1, ..., L_nそれぞれの中の1つ以上の x_1, ..., x_nで
is(f(x_1, ..., x_n))
が true
を返すなら、
some(f, L_1, ..., L_n)
は true
を返します。
some
はいくつかの組み合わせ x_1, ..., x_nに対して
fを評価するかどうかわかりません。
some
はインデックスを増加する順序でリストを評価します。
引数として空集合 {}
か空のリスト []
が与えられる場合、
some
は false
を返します。
グローバルフラグ maperror
が true
の時、
すべてのリスト L_1, ..., L_nは同じ長さを持たなければいけません。
maperror
が false
の時、
リスト引数は最短のリストの長さに効果的に切り詰められます。
(is
を介して) true
か false
以外の何かに評価される
述語論理 fの戻り値は、
グローバルフラグ prederror
が決定します。
prederror
が true
の時、
そんな値は false
として扱われます。
prederror
が false
の時、
そんな値は unknown
として扱われます。
例:
集合1つに適用された some
。
述語論理は引数1つの関数です。
(%i1) some (integerp, {1, 2, 3, 4, 5, 6}); (%o1) true (%i2) some (atom, {1, 2, sin(3), 4, 5 + y, 6}); (%o2) true |
2つのリストに適用された some
。
述語論理は引数2つの関数です。
(%i1) some ("=", [a, b, c], [a, b, c]); (%o1) true (%i2) some ("#", [a, b, c], [a, b, c]); (%o2) false |
true
か false
以外の何かに評価される述語論理
fの戻り値は、グローバルフラグ prederror
が決定します。
(%i1) prederror : false; (%o1) false (%i2) map (lambda ([a, b], is (a < b)), [x, y, z], [x^2, y^2, z^2]); (%o2) [unknown, unknown, unknown] (%i3) some ("<", [x, y, z], [x^2, y^2, z^2]); (%o3) unknown (%i4) some ("<", [x, y, z], [x^2, y^2, z + 1]); (%o4) true (%i5) prederror : true; (%o5) true (%i6) some ("<", [x, y, z], [x^2, y^2, z^2]); (%o6) false (%i7) some ("<", [x, y, z], [x^2, y^2, z + 1]); (%o7) true |
第一種のスターリング数を表します。
nと mが非負の整数の時、
stirling1 (n, m)
の大きさは
m個の巡回置換を持つ n個の元を持つ集合の順列の数です。
stirling1
は整理関数です。
Maximaは以下の恒等式を知っています:
これらの恒等式は
引数が、整数リテラルまたは整数と宣言されたシンボルで、かつ、
最初の引数が非負の時、
適用されます。
stirling1
は、非整数引数に対して整理しません。
例:
(%i1) declare (n, integer)$ (%i2) assume (n >= 0)$ (%i3) stirling1 (n, n); (%o3) 1 |
Categories: Integers
第二種スターリング数を表します。
nと mが非負の整数の時、
stirling2 (n, m)
は、
濃度 nの集合が m個のばらばらの部分集合に分割できる方法の数です。
stirling2
は整理関数です。
Maximaは以下の恒等式を知っています。
引数が整数リテラルまたは整数と宣言されたシンボルで、かつ、最初の引数が非負の時、
これらの恒等式が適用されます。
stirling2
は非整数引数に対して整理されません。
例:
(%i1) declare (n, integer)$ (%i2) assume (n >= 0)$ (%i3) stirling2 (n, n); (%o3) 1 |
stirling2
は非整数引数に対して整理されません。
(%i1) stirling2 (%pi, %pi); (%o1) stirling2(%pi, %pi) |
Categories: Integers
述語論理 fを満たす集合 aの部分集合を返します。
subset
は、
aの要素のうち、fが false
以外の何かを返す要素の集合を返します。
subset
は is
を fの戻り値に適用しません。
もし aが集合リテラルでないなら subset
は文句を言います。
partition_set
も参照してください。
例:
(%i1) subset ({1, 2, x, x + y, z, x + y + z}, atom); (%o1) {1, 2, x, z} (%i2) subset ({1, 2, 7, 8, 9, 14}, evenp); (%o2) {2, 8, 14} |
Categories: Sets
集合 aが bの部分集合の時だけ true
を返します。
もし aか bのいずれかが集合リテラルでないなら、
subsetp
は文句を言います。
例:
(%i1) subsetp ({1, 2, 3}, {a, 1, b, 2, c, 3}); (%o1) true (%i2) subsetp ({a, 1, b, 2, c, 3}, {1, 2, 3}); (%o2) false |
Categories: Sets · Predicate functions
集合 a_1, …, a_nの対称差を返します。
2つの引数が与えられたとして、
symmdifference ( a, b)
は
union (setdifference ( a, b), setdifference (b, a))
と同じです。
もし引数が集合リテラルでないなら、
symmdifference
は文句を言います。
例:
(%i1) S_1 : {a, b, c}; (%o1) {a, b, c} (%i2) S_2 : {1, b, c}; (%o2) {1, b, c} (%i3) S_3 : {a, b, z}; (%o3) {a, b, z} (%i4) symmdifference (); (%o4) {} (%i5) symmdifference (S_1); (%o5) {a, b, c} (%i6) symmdifference (S_1, S_2); (%o6) {1, a} (%i7) symmdifference (S_1, S_2, S_3); (%o7) {1, b, z} (%i8) symmdifference ({}, S_1, S_2, S_3); (%o8) {1,b, z} |
Categories: Sets
集合 a_1から a_nの和集合を返します。
union()
(引数なし)は空集合を返します。
もし引数が集合リテラルでないなら、union
は文句を言います。
例:
(%i1) S_1 : {a, b, c + d, %e}; (%o1) {%e, a, b, d + c} (%i2) S_2 : {%pi, %i, %e, c + d}; (%o2) {%e, %i, %pi, d + c} (%i3) S_3 : {17, 29, 1729, %pi, %i}; (%o3) {17, 29, 1729, %i, %pi} (%i4) union (); (%o4) {} (%i5) union (S_1); (%o5) {%e, a, b, d + c} (%i6) union (S_1, S_2); (%o6) {%e, %i, %pi, a, b, d + c} (%i7) union (S_1, S_2, S_3); (%o7) {17, 29, 1729, %e, %i, %pi, a, b, d + c} (%i8) union ({}, S_1, S_2, S_3); (%o8) {17, 29, 1729, %e, %i, %pi, a, b, d + c} |
Categories: Sets
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36.1 Introduction to Function Definition | ||
36.2 Function | ||
36.3 Macros | ||
36.4 Functions and Variables for Function Definition |
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Categories: Function definition · Programming
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Maximaの中で関数を定義するためには :=
演算子を使います。
例えば、
f(x) := sin(x) |
は関数 f
を定義します。
匿名関数も lambda
を使って生成することができます。
例えば、
f(i,j) := block ([], ...); |
なる f
の代わりに
lambda ([i, j], ...) |
を使うことができます。
map (lambda ([i], i+1), l) |
は項目それぞれに1を加算したリストを返します。
余分な引数のリストに割り当てられる最後の引数を持つことで、引数が可変の関数も定義できます:
(訳注:
最後の引数変数を[]
でくくると、残りの引数のリストがその引数変数に割り当てられます。)
(%i1) f ([u]) := u; (%o1) f([u]) := u (%i2) f (1, 2, 3, 4); (%o2) [1, 2, 3, 4] (%i3) f (a, b, [u]) := [a, b, u]; (%o3) f(a, b, [u]) := [a, b, u] (%i4) f (1, 2, 3, 4, 5, 6); (%o4) [1, 2, [3, 4, 5, 6]] |
関数の右辺は式です。 従って、もし一連の式が欲しいなら、
f(x) := (expr1, expr2, ...., exprn); |
とします。 exprnの値が関数が返すものになります。
もし関数内部のある式から return
したいなら、
block
と return
を使わなければいけません。
block ([], expr1, ..., if (a > 10) then return(a), ..., exprn) |
はそれ自身式で、関数定義の右辺にとって代わることができます。 この際、最後の式よりも早く returnが起こるかもしれません。
ブロックの中の最初の []
は、
[a: 3, b, c: []]
のように変数と変数割り当てのリストを含むかもしれません。
[a: 3, b, c: []]
とすると、
block
内部や block
内部からコールされた関数内部でコードが実行される限り、
3つの変数 a
,b
,c
がグローバル値ではなく
特別な値を参照するようになります。
変数がブロックの開始から抜ける時間まで続くので、これは 動的バインドと呼ばれます。
一旦 block
から戻るかそこから出ると、(もし存在するなら)変数の古い値に戻されます。
この方法で変数を保護することは確かによい考えです。
ブロック変数に関する割り当ては並列に行われることに注意してください。
これは、もし先に c: a
を使ったら、
ブロックにちょうど入った時、c
の値は
a
がバインドされる前のa
の値であることを意味します。
例えば、
block ([a: a], expr1, ... a: a+3, ..., exprn) |
のような何かを実行することは、
a
の外部の値を変更されないよう保護しますが、その値がなんだったかアクセス可能にします。
割り当ての右辺はバインドが起こる前に入る文脈の中で評価されます。
ただ block ([x], ...)
を使うことは、ちょうどまるで新しい
Maximaセッションに入ったかのように x
がそれ自身を値として持つようにします。
関数の実際の引数は、ブロックの変数と厳密に同じ方法で扱われます。 例えば、
f(x) := (expr1, ..., exprn); |
と
f(1); |
では、式の評価に関して、まるで
block ([x: 1], expr1, ..., exprn) |
を実行したかのような類似の文脈を持ちます。
定義の右辺がランタイムで計算される時、
関数内部では define
とたぶん buildq
を使うことが役に立ちます。
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配列関数は、与えられた引数で初めてコールされた時、関数値を記憶し、 同じ引数が与えられた時、再計算することなしに記憶した値を返します。 そんな関数はしばしばメモ化関数と呼ばれます。
配列関数名は(グローバルリスト functions
ではなく)グローバルリスト
arrays
に追加されます。
arrayinfo
は記憶された値を持つ引数のリストを返し、
listarray
は記憶された値を返します。
dispfun
と fundef
は配列関数の定義を返します。
arraymake
は、通常の関数に対する
funmake
のように配列関数コールを構成します。
arrayapply
は、
通常の関数に対する apply
のように、
配列関数をその引数に適用します。
配列関数に対して map
に厳密に似たものはありません。
map(lambda([x], a[x]), L)
または
makelist(a[x], x, L)
―Lはリストです―は、目的からそれほど遠くありませんけれども。
remarray
は、通常の関数に対する
remfunction
のように
(記憶された関数値も含めて、)配列関数の定義を削除します。
kill(a[x])
は、配列関数 aの引数
xに関して記憶された値を削除します;
次回、引数 xで aがコールされた時、関数値は再計算されます。
しかしながら、関数定義も削除する
kill(a)
か remarray(a)
を除いて、
記憶された値すべてを一度に削除する方法はありません。
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リスト Lで指名された変数を式 exprに並列に代入します。
exprは評価しません。
buildq
が代入を実行した後、結果の式は整理はされますが評価されません。
Lの要素はシンボルまたは割り当て式 symbol: value
です。
割り当て式は並列に評価されます。
すなわち、ある変数が割り当ての右辺へバインドされるのは、
buildq
がコールされた文脈でのバインドです。
変数リスト L内でその変数がバインドされるのではありません。
もし Lの中のある変数に明示的な割り当てがないなら、
buildq
でのバインドは、
buildq
がコールされた文脈でのそれと同じです。
そして Lで指名された変数は並列に exprに代入されます。 すなわち、すべての変数への代入は他の代入がされる前に決まります。 だから1つの変数の代入は他には一切効果を持ちません。
もし任意の変数 xが exprの中で splice (x)
のように現れるなら、
xはリストにバインドされなければいけませんし、
リストは代入の代わりに expr に接合(内挿)されます。
exprの中の Lに現れない任意の変数は、
たとえそれらが
buildq
がコールされた文脈の中でバインドを持っていても、逐語的に結果に繰り越されます。
例
a
は明示的に x
にバインドされ、
一方で b
は、コールする文脈で同じバインド(すなわち29)を持ち、
c
は逐語的に繰り越されます。
結果の式は、明示的な評価 ''%
まで評価されません。
(%i1) (a: 17, b: 29, c: 1729)$ (%i2) buildq ([a: x, b], a + b + c); (%o2) x + c + 29 (%i3) ''%; (%o3) x + 1758 |
e
はリストにバインドされ、
foo
の引数の中でそのように現れ、
bar
の引数の中に内挿されます。
(%i1) buildq ([e: [a, b, c]], foo (x, e, y)); (%o1) foo(x, [a, b, c], y) (%i2) buildq ([e: [a, b, c]], bar (x, splice (e), y)); (%o2) bar(x, a, b, c, y) |
代入の後、結果は整理されます。 もし代入の前に整理が適用されたら、これら2つの結果は同じになったはずです。
(%i1) buildq ([e: [a, b, c]], splice (e) + splice (e)); (%o1) 2 c + 2 b + 2 a (%i2) buildq ([e: [a, b, c]], 2 * splice (e)); (%o2) 2 a b c |
Lの中の変数は並列にバインドされます;
もし順次バインドされたなら、
最初の結果は foo (b, b)
になったはずです。
代入は並列に実行されます;
二番目の結果を subst
の結果と比較してください。
subst
は代入を順次実行します。
(%i1) buildq ([a: b, b: a], foo (a, b)); (%o1) foo(b, a) (%i2) buildq ([u: v, v: w, w: x, x: y, y: z, z: u], bar (u, v, w, x, y, z)); (%o2) bar(v, w, x, y, z, u) (%i3) subst ([u=v, v=w, w=x, x=y, y=z, z=u], bar (u, v, w, x, y, z)); (%o3) bar(u, u, u, u, u, u) |
変数や式が左辺に、それらの値が右辺にある等式のリストを構成します。
macroexpand
は show_values
が返す式を表示します。
(%i1) show_values ([L]) ::= buildq ([L], map ("=", 'L, L)); (%o1) show_values([L]) ::= buildq([L], map("=", 'L, L)) (%i2) (a: 17, b: 29, c: 1729)$ (%i3) show_values (a, b, c - a - b); (%o3) [a = 17, b = 29, c - b - a = 1683] (%i4) macroexpand (show_values (a, b, c - a - b)); (%o4) map(=, '([a, b, c - b - a]), [a, b, c - b - a]) |
複数の引数を持つ関数が与えられたとして、 引数のいくつかが固定されたもう1つの関数を生成します。
(%i1) curry (f, [a]) := buildq ([f, a], lambda ([[x]], apply (f, append (a, x))))$ (%i2) by3 : curry ("*", 3); (%o2) lambda([[x]], apply(*, append([3], x))) (%i3) by3 (a + b); (%o3) 3 (b + a) |
Categories: Function definition
expr
がマクロ関数コールの時、
exprのマクロ展開を評価はせずに返します。
そうでないなら macroexpand
は exprを返します。
もし exprの展開が別のマクロ関数コールをもたらすなら、 そのマクロ関数コールも展開されます。
macroexpand
は引数をクォートします。
しかしながら、もしマクロ関数コールの展開が副作用を持つなら,
それらの副作用が実行されます。
::=
, macros
, macroexpand1
も参照してください。
例
(%i1) g (x) ::= x / 99; x (%o1) g(x) ::= -- 99 (%i2) h (x) ::= buildq ([x], g (x - a)); (%o2) h(x) ::= buildq([x], g(x - a)) (%i3) a: 1234; (%o3) 1234 (%i4) macroexpand (h (y)); y - a (%o4) ----- 99 (%i5) h (y); y - 1234 (%o5) -------- 99 |
Categories: Function application
expr
がマクロ関数コールの時、
exprのマクロ展開を評価せずに返します。
そうでないなら macroexpand1
は exprを返します。
macroexpand
は引数をクォートします。
しかし、もしマクロ関数コールの展開が副作用を持つなら,
それらの副作用が実行されます。
もし exprの展開が別のマクロ関数コールをもたらすなら、 そのマクロ関数コールは展開されません。
::=
, macros
, macroexpand
も参照してください。
例
(%i1) g (x) ::= x / 99; x (%o1) g(x) ::= -- 99 (%i2) h (x) ::= buildq ([x], g (x - a)); (%o2) h(x) ::= buildq([x], g(x - a)) (%i3) a: 1234; (%o3) 1234 (%i4) macroexpand1 (h (y)); (%o4) g(y - a) (%i5) h (y); y - 1234 (%o5) -------- 99 |
Categories: Function application
デフォルト値: []
macros
はユーザー定義のマクロ関数のリストです。
マクロ関数定義演算子 ::=
は、このリストに新しいマクロ関数を入れ、
kill
, remove
, remfunction
はリストからマクロ関数を削除します。
infolists
も参照してください。
Categories: Function definition · Global variables
splice
が buildq
内部に現れた時だけ、
アトム aで指名されたリストを式に接合(内挿)します;
そうでないなら splice
は未定義関数として扱われます。
もし buildq
内部で a単独として (splice
なしに)現れたら、
aはリストとして、結果の中に代入されます(内挿されません)。
splice
の引数はアトムだけを取り得ます;
リストリテラルやリストをもたらす式を取ることはできません。
通常、splice
は関数や演算子の引数を提供します。
関数 f
に対して、
buildq
内部の式 f (splice (a))
は、
f (a[1], a[2], a[3], ...)
に展開されます。
演算子 o
に対して、
buildq
内部の式 "o" (splice (a))
は、
"o" (a[1], a[2], a[3], ...)
に展開されます。
ここでo
は、任意のタイプの演算子を取り得ます(通常は複数の引数を取るものです)。
演算子はダブルクォート "
でくくられなければいけないことに注意してください。
例
(%i1) buildq ([x: [1, %pi, z - y]], foo (splice (x)) / length (x)); foo(1, %pi, z - y) (%o1) ----------------------- length([1, %pi, z - y]) (%i2) buildq ([x: [1, %pi]], "/" (splice (x))); 1 (%o2) --- %pi (%i3) matchfix ("<>", "<>"); (%o3) <> (%i4) buildq ([x: [1, %pi, z - y]], "<>" (splice (x))); (%o4) <>1, %pi, z - y<> |
Categories: Function definition
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F(x_1, ..., x_n)
を構成し評価します。
apply
は配列関数を通常の関数と区別しようとはしません;
Fが配列関数の名前の時、 apply
は
F(...)
(カギ括弧の代わりに括弧での関数コール)を評価します。
arrayapply
は、この場合、カギ括弧ありで関数コールを評価します。
例:
apply
は引数を評価します。
この例では min
が L
の値に適用されます。
(%i1) L : [1, 5, -10.2, 4, 3]; (%o1) [1, 5, - 10.2, 4, 3] (%i2) apply (min, L); (%o2) - 10.2 |
apply
は、たとえ関数 Fが引数をクォートする場合でも引数を評価します。
(%i1) F (x) := x / 1729; x (%o1) F(x) := ---- 1729 (%i2) fname : F; (%o2) F (%i3) dispfun (F); x (%t3) F(x) := ---- 1729 (%o3) [%t3] (%i4) dispfun (fname); fundef: no such function: fname -- an error. To debug this try: debugmode(true); (%i5) apply (dispfun, [fname]); x (%t5) F(x) := ---- 1729 (%o5) [%t5] |
apply
は関数名 Fを評価します。
シングルクオート '
は評価を無効にします。
demoivre
はグローバル変数の名前であり、また関数でもあります。
(%i1) demoivre; (%o1) false (%i2) demoivre (exp (%i * x)); (%o2) %i sin(x) + cos(x) (%i3) apply (demoivre, [exp (%i * x)]); apply: found false where a function was expected. -- an error. To debug this try: debugmode(true); (%i4) apply ('demoivre, [exp (%i * x)]); (%o4) %i sin(x) + cos(x) |
入れ子のリストを行列に変換する方法:
(%i1) a:[[1,2],[3,4]]; (%o1) [[1, 2], [3, 4]] (%i2) apply(matrix,a); [ 1 2 ] (%o2) [ ] [ 3 4 ] |
Categories: Function application
関数 block
は変数 v_1, …, v_mをコマンド列でローカルとすることを許可します。
もしこれらの変数が既に束縛されているなら、
ブロックの入り口で block
は(存在するなら)変数 v_1, …, v_mの現在の値を保存し、
それら自身に評価されるようにバインドを解除します;
ローカル変数はブロック内では任意の値にバインドできますが、
ブロックを出た時には保存された値が復元され、ブロック内で割り当てられた値は失われます。
ローカル変数を定義する必要がなければ、 block
コマンドの頭のリストは省略できます。
この場合、もし return
も go
も使わないなら、
block
は以下の構成要素に似た振る舞いをします。
( expr_1, expr_2,... , expr_n ); |
expr_1, ..., expr_nが順に評価され、評価された最後の式の値を返します。
順序は go
, throw
, return
関数で変更することができます。
return
か throw
を含む式が評価されないなら、最後の式は expr_nです。
block
内部の宣言 local(v_1, ..., v_m)
は
シンボル v_1, ..., v_mに関連付けられた性質を保存し、
他の式を評価する前に性質を取り除き、ブロック終了時に元に戻します。
いくつかの宣言は
:=
、array
, dependencies
, atvalue
,
matchdeclare
, atomgrad
, constant
,
nonscalar
その他を含むシンボルの性質として実装されます。
local
の効果はブロック内部のみで有効な宣言を作ります;
そうでないならブロック内部の宣言は実際にグローバル宣言となります。
block
は他の block
内部でも現れます。
新しいブロックが評価されるたびにローカル変数が確立されます。
ローカル変数は内包するブロック内ではグローバルです。
ブロックの中で変数がローカルでないなら、
その値は内包するブロックによって割り当てられた最新の値です。
そうでないならグローバル環境の変数の値になります。
このポリシーは「動的スコープ」の普通の理解と一致します。
ブロックの値は、最後の文もしくはブロックから明示的に終了するのに使われる関数
return
の引数の値です。
関数 go
は go
の引数でタグされたブロックの文に制御を移すのに使われます。
例えば block ([x], x:1, loop, x: x+1, ..., go(loop), ...)
。
go
の引数はブロック内部に現れるタグの名前でなければなりません。
go
を含んだブロック以外のブロック内部のタグへ飛ぶのに
go
を使うことはできません。
ブロックは、典型的な場合、関数定義の右辺に現れますが、他の場所でも使うことができます。
Categories: Expressions · Programming
expr_1, ..., expr_nを評価し、印字し、
それからユーザーが環境を検査し変更できるところで Maximaブレイクを引き起こします。
exit;
とタイプすると計算を再開します。
Categories: Debugging
expr_1, ..., expr_nを1つずつ評価します;
もしどれかが形式 throw (arg)
の式の評価に至るなら、
catch
の値は throw (arg)
の値であり、もう式は評価されません。
ここ「非局所的リターン」は入れ子の任意の深さを通過して、
throw
を含む最も近い catch
に飛びます。
もし throw
を含む catch
がないなら、
エラーメッセージが印字されます。
もし引数の評価がいかなる throw
の評価にも至らないなら、
catch
の値は expr_nの値です。
(%i1) lambda ([x], if x < 0 then throw(x) else f(x))$ (%i2) g(l) := catch (map (''%, l))$ (%i3) g ([1, 2, 3, 7]); (%o3) [f(1), f(2), f(3), f(7)] (%i4) g ([1, 2, -3, 7]); (%o4) - 3 |
もし l
が非負数だけから成るなら、
l
の要素それぞれの f
のリストを返します;
そうでないなら g
は
l
の最初の負の要素を「キャッチ」して、それを「スロー」します。
Categories: Programming
Maxima関数を Lispに翻訳し、翻訳したコードをファイル filenameに書き込みます。
compfile(filename, f_1, ..., f_n)
は
指定された関数を翻訳します。
compfile (filename, functions)
と
compfile (filename, all)
はユーザー定義関数をすべて翻訳します。
Lisp翻訳は評価されず、出力ファイルは Lispコンパイラによって処理もされません。
translate
は Lisp翻訳を生成し評価します。
compile_file
は Maximaを Lispに翻訳し、 Lispコンパイラを実行します。
translate
, translate_file
, compile_file
も参照してください。
Categories: Translation and compilation
Maxima関数 f_1, ..., f_nを Lispに翻訳し、
Lisp翻訳を評価し、翻訳された関数それぞれについて Lisp関数 COMPILE
をコールします。
compile
はコンパイルされた関数名のリストを返します。
compile (all)
や
compile (functions)
はユーザー定義関数すべてをコンパイルします。
compile
は引数をクォートします;
クォートクォート演算子 ''
はクォートに優先します。
関数をネイティブコードにコンパイルすることはスピードの大きな向上に向いていて、 メモリ利用量を劇的に減らす要因となるかもしれません。 提供する必要がある融通性が限られている時コードは特に有効となる傾向があります。 コンパイルが必要とするスピードを提供しないなら、 コードの機能を限定する2,3の方法に以下のものがあります:
mode_declare
を使ったり以下のような文を使ったり:
put(x_1, bigfloat, numerical_type)
'
をつけてオプションとすることで、
コンパイラはテキストがオプションを意味すると解釈します。
Categories: Translation and compilation
引数 x_1, …, x_nを持ち、
exprの中身を持つ fという名前の関数を定義します。
define
は(明示的にクオートされていない限り)いつも2番目の引数を評価します。
定義された関数は(かっこでくくられた引数を持つ)通常の
Maxima関数か(カギ括弧でくくられた引数を持つ)配列関数です。
最後の関数の引数 x_nが要素1つのリストの時、
define
によって定義される関数は可変な数の引数を受け付けます。
実際の引数は、形式的な引数 x_1, ..., x_(n - 1)に1対1に割り当てられます。
実際の引数がさらに存在するなら x_nにリストとして割り当てられます。
define
の最初の引数が f(x_1, ..., x_n)
か
f[x_1, ..., x_n]
の形の式の時、
関数の引数は評価されますが、既にその名前の関数や変数があったとしても
fは評価されません。
最初の引数が演算子 funmake
か arraymake
, ev
を伴う式の時、
最初の引数は評価されます;これは、本体だけでなく、関数名が計算されることを許します。
すべての関数定義は同じ名前空間で現れます;
関数 g
の中で関数 f
を定義することは、
f
のスコープをg
に自動的に限定することにはなりません。
しかし、 local(f)
は関数 f
の定義を
local
が現れたブロックや他の合成式内部でのみ有効とします。
もしある形式的な引数 x_kが(評価の後)クォートされたシンボルなら、
define
によって定義される関数は対応する実際の引数を評価しません。
そうでないならすべての実際の引数は評価されます。
例:
define
は(明示的にクォートされない限り)いつも二番目の引数を評価します。
(%i1) expr : cos(y) - sin(x); (%o1) cos(y) - sin(x) (%i2) define (F1 (x, y), expr); (%o2) F1(x, y) := cos(y) - sin(x) (%i3) F1 (a, b); (%o3) cos(b) - sin(a) (%i4) F2 (x, y) := expr; (%o4) F2(x, y) := expr (%i5) F2 (a, b); (%o5) cos(y) - sin(x) |
define
が定義する関数は通常の Maxima関数も配列関数も取り得ます。
(%i1) define (G1 (x, y), x.y - y.x); (%o1) G1(x, y) := x . y - y . x (%i2) define (G2 [x, y], x.y - y.x); (%o2) G2 := x . y - y . x x, y |
最後の引数か唯一の引数 x_nが1要素のリストの時、
define
が定義した関数は可変の数の引数を受け付けます。
(%i1) define (H ([L]), '(apply ("+", L))); (%o1) H([L]) := apply("+", L) (%i2) H (a, b, c); (%o2) c + b + a |
最初の引数が演算子 funmake
か, arraymake
,
ev
を含む式なら最初の引数は評価されます。
(%i1) [F : I, u : x]; (%o1) [I, x] (%i2) funmake (F, [u]); (%o2) I(x) (%i3) define (funmake (F, [u]), cos(u) + 1); (%o3) I(x) := cos(x) + 1 (%i4) define (arraymake (F, [u]), cos(u) + 1); (%o4) I := cos(x) + 1 x (%i5) define (foo (x, y), bar (y, x)); (%o5) foo(x, y) := bar(y, x) (%i6) define (ev (foo (x, y)), sin(x) - cos(y)); (%o6) bar(y, x) := sin(x) - cos(y) |
Categories: Function definition
グローバル変数を Maxima環境に導入します。
define_variable
はユーザーが書いたパッケージで役に立ちます。
パッケージはしばしば翻訳されたりコンパイルされたりします。
define_variable
は以下のステップを実行します:
mode_declare (name, mode)
は
nameのモードを翻訳器に宣言します。
可能なモードのリストについては mode_declare
を参照してください。
value_check
プロパティは、
define_variable
を介して
any
以外のモードに定義された任意の変数に割り当てることができます。
value_check
プロパティは1変数のラムダ式または関数名です。
それは値を変数に割り当てようとする時にコールされます。
value_check
関数の引数は期待値です。
define_variable
は default_value
を評価し、
name
と mode
をクォートします。
define_variable
は name
の現在値を返します。
それは、もし name
がそこでバインドされてないなら default_value
で、
そうでないなら name
の以前の値です。
例:
foo
はブーリアン変数で、初期値 true
を持ちます。
(%i1) define_variable (foo, true, boolean); (%o1) true (%i2) foo; (%o2) true (%i3) foo: false; (%o3) false (%i4) foo: %pi; translator: foo was declared with mode boolean , but it has value: %pi -- an error. To debug this try: debugmode(true); (%i5) foo; (%o5) false |
bar
は整数変数で、素数でなければいけません。
(%i1) define_variable (bar, 2, integer); (%o1) 2 (%i2) qput (bar, prime_test, value_check); (%o2) prime_test (%i3) prime_test (y) := if not primep(y) then error (y, "is not prime."); (%o3) prime_test(y) := if not primep(y) then error(y, "is not prime.") (%i4) bar: 1439; (%o4) 1439 (%i5) bar: 1440; 1440 is not prime. -- an error. To debug this try: debugmode(true); (%i6) bar; (%o6) 1439 |
baz_quux
は値を割り当てられない変数です。
モード any_check
は any
のようですが、
any_check
は value_check
メカニズムを可能にしますが、
any
はそうしません。
(%i1) define_variable (baz_quux, 'baz_quux, any_check); (%o1) baz_quux (%i2) F: lambda ([y], if y # 'baz_quux then error ("Cannot assign to `baz_quux'.")); (%o2) lambda([y], if y # 'baz_quux then error(Cannot assign to `baz_quux'.)) (%i3) qput (baz_quux, ''F, value_check); (%o3) lambda([y], if y # 'baz_quux then error(Cannot assign to `baz_quux'.)) (%i4) baz_quux: 'baz_quux; (%o4) baz_quux (%i5) baz_quux: sqrt(2); Cannot assign to `baz_quux'. -- an error. To debug this try: debugmode(true); (%i6) baz_quux; (%o6) baz_quux |
Categories: Translation and compilation
ユーザー定義関数 f_1, ..., f_nの定義を表示します。
引数それぞれは、 (::=
で定義された)マクロ名、
(:=
や define
で定義された)通常の関数、
(:=
や define
で定義された、しかし引数をカギ括弧
[ ]
でくくった)配列関数、
(:=
や define
で定義された、しかしいくつかの引数をカギ括弧
[ ]
で、他の引数を括弧 ( )
でくくった)添字付き関数、
特別な添字の値で選択された添字付き関数の族の1つ、定数添字で定義された添字付き関数、
のいずれかを取り得ます。
dispfun (all)
は、リスト functions
, arrays
,
macros
で与えられるようなユーザー定義関数すべてを表示します。
定数添字で定義された添字付き関数は除きます。
dispfun
は表示された関数それぞれのために
(%t1
, %t2
, など)
中間式ラベルを生成し、関数定義をラベルに割り当てます。
対照的に fundef
は関数定義を返します。
dispfun
は引数をクォートします;
クォートクォート演算子 ''
はクォートに優先します。
dispfun
は表示された関数に対応する中間式ラベルのリストを返します。
例:
(%i1) m(x, y) ::= x^(-y); - y (%o1) m(x, y) ::= x (%i2) f(x, y) := x^(-y); - y (%o2) f(x, y) := x (%i3) g[x, y] := x^(-y); - y (%o3) g := x x, y (%i4) h[x](y) := x^(-y); - y (%o4) h (y) := x x (%i5) i[8](y) := 8^(-y); - y (%o5) i (y) := 8 8 (%i6) dispfun (m, f, g, h, h[5], h[10], i[8]); - y (%t6) m(x, y) ::= x - y (%t7) f(x, y) := x - y (%t8) g := x x, y - y (%t9) h (y) := x x 1 (%t10) h (y) := -- 5 y 5 1 (%t11) h (y) := --- 10 y 10 - y (%t12) i (y) := 8 8 (%o12) [%t6, %t7, %t8, %t9, %t10, %t11, %t12] (%i13) ''%; - y - y - y (%o13) [m(x, y) ::= x , f(x, y) := x , g := x , x, y - y 1 1 - y h (y) := x , h (y) := --, h (y) := ---, i (y) := 8 ] x 5 y 10 y 8 5 10 |
Categories: Function definition · Display functions
map
と似ていますが、
fullmap
は主演算子が同じでなくなるまで部分式すべてに再帰的にマッピングを続けます。
fullmap
はある行列操作のための整理に使われています;
このように、 Maximaは時々、たとえ ユーザーが 明示的に
fullmap
をコールしなくても、
fullmap
に関係したエラーメッセージを生成します。
例:
(%i1) a + b * c; (%o1) b c + a (%i2) fullmap (g, %); (%o2) g(b) g(c) + g(a) (%i3) map (g, %th(2)); (%o3) g(b c) + g(a) |
Categories: Function application · Expressions
fullmap
に似ていますが、 fullmapl
はリストや行列にのみマップします。
例:
(%i1) fullmapl ("+", [3, [4, 5]], [[a, 1], [0, -1.5]]); (%o1) [[a + 3, 4], [4, 3.5]] |
Categories: Function application · Expressions
デフォルト値: []
functions
は現在のセッションでの通常の Maxima関数のリストです。
通常の関数は define
や :=
で構成された関数であり、
括弧 ()
を使ってコールされます。
関数は Maximaプロンプトで定義することができ、また、
load
や batch
がロードする Maximaファイルの中で定義することができます。
(例えば F[x]
のように、カギ括弧でコールされる)配列関数と
(例えば F[x](y)
のように、カギ括弧と括弧でコールされる)添字付き関数は、
functions
ではなくグローバル変数 arrays
にリストされます。
Lisp関数はどのリストにも保持されません。
例:
(%i1) F_1 (x) := x - 100; (%o1) F_1(x) := x - 100 (%i2) F_2 (x, y) := x / y; x (%o2) F_2(x, y) := - y (%i3) define (F_3 (x), sqrt (x)); (%o3) F_3(x) := sqrt(x) (%i4) G_1 [x] := x - 100; (%o4) G_1 := x - 100 x (%i5) G_2 [x, y] := x / y; x (%o5) G_2 := - x, y y (%i6) define (G_3 [x], sqrt (x)); (%o6) G_3 := sqrt(x) x (%i7) H_1 [x] (y) := x^y; y (%o7) H_1 (y) := x x (%i8) functions; (%o8) [F_1(x), F_2(x, y), F_3(x)] (%i9) arrays; (%o9) [G_1, G_2, G_3, H_1] |
Categories: Function definition · Global variables
関数 fの定義を返します。
引数には以下のものがあります。
::=
で定義された)マクロの名前、
:=
や define
で定義された)通常の関数か、
:=
や define
で定義され、引数がカギ括弧でくくられた)配列関数か、
:=
や define
で定義され、
いくつかの引数がカギ括弧でくくられ、残りがかっこでくくられた)添字関数か、
fundef
は引数をクォートします;
クォートクォート演算子 ''
はクォートに優先します。
fundef (f)
は fの定義を返します。
対照的に、 dispfun (f)
は中間式ラベルを生成し、ラベルに定義を割り当てます。
Categories: Function definition
式 F(arg_1, ..., arg_n)
を返します。
戻り値は整理されますが、評価されません。
だから関数 Fはたとえ存在してもコールされません。
funmake
は配列関数と通常の関数を区別しようとしません;
Fが配列関数名の時、
funmake
は F(...)
を返します
(すなわち、カギ括弧の代わりに括弧での関数コール)。
arraymake
は、この場合,カギ括弧での関数コールを返します。
funmake
は引数を評価します。
例:
通常の Maxima関数に適用された funmake
。
(%i1) F (x, y) := y^2 - x^2; 2 2 (%o1) F(x, y) := y - x (%i2) funmake (F, [a + 1, b + 1]); (%o2) F(a + 1, b + 1) (%i3) ''%; 2 2 (%o3) (b + 1) - (a + 1) |
マクロに適用された funmake
。
(%i1) G (x) ::= (x - 1)/2; x - 1 (%o1) G(x) ::= ----- 2 (%i2) funmake (G, [u]); (%o2) G(u) (%i3) ''%; u - 1 (%o3) ----- 2 |
添字付き関数に適用された funmake
。
(%i1) H [a] (x) := (x - 1)^a; a (%o1) H (x) := (x - 1) a (%i2) funmake (H [n], [%e]); n (%o2) lambda([x], (x - 1) )(%e) (%i3) ''%; n (%o3) (%e - 1) (%i4) funmake ('(H [n]), [%e]); (%o4) H (%e) n (%i5) ''%; n (%o5) (%e - 1) |
いかなる種類の関数にも定義されていないシンボルへ適用された funmake
(%i1) funmake (A, [u]); (%o1) A(u) (%i2) ''%; (%o2) A(u) |
funmake
は引数を評価しますが、戻り値を評価しません。
(%i1) det(a,b,c) := b^2 -4*a*c; 2 (%o1) det(a, b, c) := b - 4 a c (%i2) (x : 8, y : 10, z : 12); (%o2) 12 (%i3) f : det; (%o3) det (%i4) funmake (f, [x, y, z]); (%o4) det(8, 10, 12) (%i5) ''%; (%o5) - 284 |
Maximaは funmake
の戻り値を整理します。
(%i1) funmake (sin, [%pi / 2]); (%o1) 1 |
Categories: Function application · Expressions
ラムダ式 (すなわち、匿名関数)を定義し返します。 関数は要求された引数 x_1, ..., x_mを持ち、 また、オプション引数 Lを持つかもしれません。 オプション引数は関数本体の中にリストとして現れます。 関数の戻り値は expr_nです。 ラムダ式は変数に割り当てることができ、通常の関数のように評価できます。 ラムダ式は関数名が期待されるいくつかのコンテキストで現れるかもしれません。
関数が評価される時、
バインドされていないローカル変数 x_1, ..., x_mを生成します。
lambda
は block
の中や別の lambda
の中で現れるかもしれません;
ローカル変数は、別の block
や lambda
が評価される度に毎回確立されます。
ローカル変数は内包する block
や lambda
にはグローバルのように見えます。
もし変数がローカルでないなら、
その値は、(もし割り当てられたなら)内包する block
や
lambda
で直近に割り当てられた値です。
そうでないなら、グローバル環境での変数の値です。
このポリシーは「動的スコープ」の普通の理解と一致するかもしれません。
ローカル変数が確立された後、
expr_1から expr_nまでが順に評価されます。
特殊変数 %%
―直前の式の値を表します―が認識されます。
throw
と catch
も式のリストの中に現れるかもしれません。
block
で囲まれない限り
return
はラムダ式の中には現れません。
block
で囲まれた場合、
ブロックがたまたま expr_nに至るということでない限り、
return
はラムダ式の戻り値ではなくブロックの戻り値を定義します。
同様に、go
は block
で囲まれない限りラムダ式の中に現れません。
lambda
は引数をクォートします;
クォートクォート演算子 ''
はクォートに優先します。
例:
(%i1) f: lambda ([x], x^2); 2 (%o1) lambda([x], x ) (%i2) f(a); 2 (%o2) a |
(%i1) lambda ([x], x^2) (a); 2 (%o1) a (%i2) apply (lambda ([x], x^2), [a]); 2 (%o2) a (%i3) map (lambda ([x], x^2), [a, b, c, d, e]); 2 2 2 2 2 (%o3) [a , b , c , d , e ] |
''
のようにある方法で強制されない限り、
グローバル変数はラムダ式が評価される時評価されます。
(%i1) a: %pi$ (%i2) b: %e$ (%i3) g: lambda ([a], a*b); (%o3) lambda([a], a b) (%i4) b: %gamma$ (%i5) g(1/2); %gamma (%o5) ------ 2 (%i6) g2: lambda ([a], a*''b); (%o6) lambda([a], a %gamma) (%i7) b: %e$ (%i8) g2(1/2); %gamma (%o8) ------ 2 |
(%i1) h: lambda ([a, b], h2: lambda ([a], a*b), h2(1/2)); 1 (%o1) lambda([a, b], h2 : lambda([a], a b), h2(-)) 2 (%i2) h(%pi, %gamma); %gamma (%o2) ------ 2 |
lambda
は引数をクォートするので、
以下のラムダ式 i
は "a
を掛ける"関数を定義しません。
以下のラムダ式 i2
のように、
そんな関数は buildq
を介して定義することができます。
(%i1) i: lambda ([a], lambda ([x], a*x)); (%o1) lambda([a], lambda([x], a x)) (%i2) i(1/2); (%o2) lambda([x], a x) (%i3) i2: lambda([a], buildq([a: a], lambda([x], a*x))); (%o3) lambda([a], buildq([a : a], lambda([x], a x))) (%i4) i2(1/2); 1 (%o4) lambda([x], (-) x) 2 (%i5) i2(1/2)(%pi); %pi (%o5) --- 2 |
[L]
で指定されます。
引数は関数本体の中にリストとして現れます。
(%i1) f : lambda ([aa, bb, [cc]], aa * cc + bb); (%o1) lambda([aa, bb, [cc]], aa cc + bb) (%i2) f (foo, %i, 17, 29, 256); (%o2) [17 foo + %i, 29 foo + %i, 256 foo + %i] (%i3) g : lambda ([[aa]], apply ("+", aa)); (%o3) lambda([[aa]], apply(+, aa)) (%i4) g (17, 29, x, y, z, %e); (%o4) z + y + x + %e + 46 |
Categories: Function definition
シンボル v_1, ..., v_nに関連付けられた性質を保存し、
他の式を評価する前にすべての性質を削除し、
local
が現れたブロックや他の合成式の終了時に保存した性質を元に戻します。
いくつかの宣言は、:=
、array
, dependencies
, atvalue
,
matchdeclare
, atomgrad
, constant
,
nonscalar
その他を含むシンボルの性質として実装されます。
local
の効果はブロック内部のみで有効な宣言を作ります;
そうでないなら ブロック内部の宣言は実際にグローバル宣言となります。
local
は block
や関数定義の本体や lambda
式の中に現れます。
それぞれの中で1カ所だけ許されます。
local
は引数をクォートします。
local
は done
を返します。
例:
ローカル関数定義。
(%i1) foo (x) := 1 - x; (%o1) foo(x) := 1 - x (%i2) foo (100); (%o2) - 99 (%i3) block (local (foo), foo (x) := 2 * x, foo (100)); (%o3) 200 (%i4) foo (100); (%o4) - 99 |
Categories: Function definition · Programming
デフォルト値: false
macroexpansion
はマクロ関数コールにマクロ関数の展開(すなわち戻り値)を
代入するかどうかを制御します。
展開を記憶する代価を伴いますが、代入は続く式評価をスピードアップするかもしれません。
false
マクロ関数コールにマクロ関数の展開を代入しません。
expand
マクロ関数コールが初めて評価された時、展開を記憶します。
展開は次のコール時には再計算されません;
(print
やグローバル変数への割り当てのような)いかなる副作用も
最初にマクロ関数コールを評価した時だけ起こります。
式の中の展開は同じマクロ関数コールを持つ他の式に影響を与えません。
displace
マクロ関数コールを初めて評価した時、展開をコールに代入し、
マクロ関数をコールした式を変更します。
展開は次のコール時には再計算されません;
(print
やグローバル変数への割り当てのような)いかなる副作用も
最初にマクロ関数コールを評価した時だけ起こります。
式の中の展開は同じマクロ関数コールを持つ他の式に影響を与えません。
例
macroexpansion
が false
の時、
コールする式を評価する度にマクロ関数をコールし、
コールする式は変更されません。
(%i1) f (x) := h (x) / g (x); h(x) (%o1) f(x) := ---- g(x) (%i2) g (x) ::= block (print ("x + 99 is equal to", x), return (x + 99)); (%o2) g(x) ::= block(print("x + 99 is equal to", x), return(x + 99)) (%i3) h (x) ::= block (print ("x - 99 is equal to", x), return (x - 99)); (%o3) h(x) ::= block(print("x - 99 is equal to", x), return(x - 99)) (%i4) macroexpansion: false; (%o4) false (%i5) f (a * b); x - 99 is equal to x x + 99 is equal to x a b - 99 (%o5) -------- a b + 99 (%i6) dispfun (f); h(x) (%t6) f(x) := ---- g(x) (%o6) [%t6] (%i7) f (a * b); x - 99 is equal to x x + 99 is equal to x a b - 99 (%o7) -------- a b + 99 |
macroexpansion
が expand
の時、
マクロ関数を一度だけコールし、
コールする式を変更しません。
(%i1) f (x) := h (x) / g (x); h(x) (%o1) f(x) := ---- g(x) (%i2) g (x) ::= block (print ("x + 99 is equal to", x), return (x + 99)); (%o2) g(x) ::= block(print("x + 99 is equal to", x), return(x + 99)) (%i3) h (x) ::= block (print ("x - 99 is equal to", x), return (x - 99)); (%o3) h(x) ::= block(print("x - 99 is equal to", x), return(x - 99)) (%i4) macroexpansion: expand; (%o4) expand (%i5) f (a * b); x - 99 is equal to x x + 99 is equal to x a b - 99 (%o5) -------- a b + 99 (%i6) dispfun (f); mmacroexpanded(x - 99, h(x)) (%t6) f(x) := ---------------------------- mmacroexpanded(x + 99, g(x)) (%o6) [%t6] (%i7) f (a * b); a b - 99 (%o7) -------- a b + 99 |
macroexpansion
がdisplace
の時、
マクロ関数を一度だけコールし、
コールする式を変更します。
(%i1) f (x) := h (x) / g (x); h(x) (%o1) f(x) := ---- g(x) (%i2) g (x) ::= block (print ("x + 99 is equal to", x), return (x + 99)); (%o2) g(x) ::= block(print("x + 99 is equal to", x), return(x + 99)) (%i3) h (x) ::= block (print ("x - 99 is equal to", x), return (x - 99)); (%o3) h(x) ::= block(print("x - 99 is equal to", x), return(x - 99)) (%i4) macroexpansion: displace; (%o4) displace (%i5) f (a * b); x - 99 is equal to x x + 99 is equal to x a b - 99 (%o5) -------- a b + 99 (%i6) dispfun (f); x - 99 (%t6) f(x) := ------ x + 99 (%o6) [%t6] (%i7) f (a * b); a b - 99 (%o7) -------- a b + 99 |
Categories: Function application · Global flags
デフォルト値: true
mode_checkp
が true
の時、
mode_declare
はバインドされた変数のモードをチェックします。
Categories: Translation flags and variables
デフォルト値: false
mode_check_errorp
が true
の時、
mode_declare
はエラーをコールします。
Categories: Translation flags and variables
デフォルト値: true
mode_check_warnp
が true
の時、
モードエラーが記述されます。
Categories: Translation flags and variables
mode_declare
は、
その後の関数の翻訳やコンパイルのために変数と関数のモードを宣言するのに使われます。
mode_declare
は、通常、
関数定義の始めや Maximaスクリプトの始めに置かれたり、対話プロンプトで実行されたりします。
mode_declare
の引数は変数とモードから構成される対です。
モードは boolean
, fixnum
, number
, rational
,
float
のいずれか1つです。
変数それぞれは同じモードを持つように宣言される変数すべてのリストも取り得ます。
もし変数が配列で、かつ、参照される配列のすべての要素が値を持つなら、
array(yi, dim1, dim2, ...) |
よりむしろ array (yi, complete, dim1, dim2, …)
を
最初に配列のバインドを宣言する時に使うべきです。
もし配列の要素すべてがモード fixnum
(float
)なら、
complete
の代わりに fixnum
(float
)を使ってください。
もし配列のすべての要素が同じモード― m
としましょう―なら、
効率的な翻訳のためには、
mode_declare (completearray (yi), m)) |
を使うべきです。
配列を使う数値コードは、例えば、10 x 10の浮動小数点配列のために
mode_declare (completearray (a [10, 10]), float) |
というように期待される配列サイズを宣言することでより速く実行されるかもしれません
引数として function (f_1, f_2, ...)
を使うことで
関数の結果のモードを宣言することができます;
ここで f_1
, f_2
, …は関数名です。
例えば、式
mode_declare ([function (f_1, f_2, ...)], fixnum) |
は f_1
, f_2
, ...が返す値が1ワード整数であることを宣言します。
modedeclare
は mode_declare
と同義です。
Categories: Translation and compilation
mode_declare
と macros
で、例えば
flonumsのリストのリストや他の合成データオブジェクトを宣言するのに使われる特殊形式。
mode_identity
の最初の引数は、
mode_declare
に与えられるようなプリミティブな値モード名(すなわち、
float
, fixnum
, number
, list
,
any
のいずれか)であり、
二番目の引数は評価され、 mode_identity
の値として返される式です。
しかし、もし最初の引数で宣言されたモードが戻り値を許していないなら、
エラーか警告をシグナルします。
重要なことは、 Maximaによって Lisp翻訳器に命じた式のモードが、
二番目の引数のなかで続く一切から独立して最初の引数として与えられるそれだということです。
例えば、 x: 3.3; mode_identity (fixnum, x);
はエラーをもたらします。
mode_identity (flonum, x)
は 3.3を返します。
これは多くの使い道があります。
例えば、もし first (l)
が数を返すと知っていたなら、
mode_identity (number, first (l))
と書くかもしれません。
しかし、それをするもっと効率的な方法は、
firstnumb (x) ::= buildq ([x], mode_identity (number, first(x))); |
のように新しいプリミティブを定義し、そして数のリストの最初の要素を取る度に
firstnumb
を使うことです。
Categories: Translation and compilation
シンボル f_1, ..., f_nの関数定義をアンバインドします。
引数は(:=
か define
で生成された)通常の関数名か
(::=
で生成された)マクロ関数をとります。
remfunction (all)
は関数定義すべてをアンバインドします。
remfunction
は引数をクォートします。
remfunction
は関数定義はアンバインドされたシンボルのリストを返します。
シンボルに関数定義がないなら、シンボルの代わりに false
を返します。
remfunction
は配列関数すなわち添字付き関数には適用されません。
これらのタイプの関数には remarray
を適用します。
Categories: Function definition
デフォルト値: true
savedef
が true
の時、
関数が解釈される時に
ユーザー関数の Maximaバージョンが保持されます。
これは、 dispfun
が定義を表示することを許し、
関数を編集することを許します。
savedef
が false
の時、
解釈された関数の名前は functions
リストから取り除かれます。
Categories: Translation flags and variables
デフォルト値: true
transcompile
が true
の時、
translate
と translate_file
は
翻訳コードをコンパイルにより適したものにする宣言を生成します。
compfile
は実行中 transcompile: true
を設定します。
Categories: Translation flags and variables
ユーザー定義関数 f_1, …, f_nを Maxima言語から Lispに翻訳し、 Lisp翻訳を評価します。 通常、翻訳された関数は元の関数より速く実行されます。
translate (all)
や
translate (functions)
はユーザー定義関数すべてを翻訳します。
翻訳される関数は、より効率的なコードを生成するために可能な時は
先頭に mode_declare
コールを含むべきです。
例えば:
f (x_1, x_2, ...) := block ([v_1, v_2, ...], mode_declare (v_1, mode_1, v_2, mode_2, ...), ...) |
ここで x_1, x_2, ... は関数のパラメータであり、 v_1, v_2, ...はローカル変数です。
もし savedef
が false
なら(以下を参照してください)
翻訳された関数の名前は functions
リストから削除され、
props
リストに加えられます。
完全にデバッグされない限り、関数は翻訳すべきではありません。
式は整理されていると仮定されます;
もしされていないなら、厳密ですが最適でないコードが生成されます。
従って、ユーザーは
simp
スイッチを false
―翻訳される式の整理を抑制します―
に設定すべきではありません。
スイッチ translate
は、もし true
なら、
ユーザー関数の Lispへの自動翻訳をもたらします。
Lispと Maximaのバージョンの間である非互換性が存在する可能性があるので、
翻訳された関数は翻訳前にしたやり方と同一の動作をするわけではないことに注意してください。
原則として、もし変数のいずれかが mode_declare
された標準有理式 (CRE)なら
複数の引数を取る rat
関数と ratvars
関数は使うべきではありません。
また、 prederror: false
設定は翻訳されません。
savedef
- もし true
なら、
関数が translate
された時、 Maximaバージョンのユーザー関数を残すようにします。
これは定義を dispfun
で表示することを可能にし、関数を編集することを可能にします。
transrun
- もしfalse
なら、
すべての関数について翻訳バージョンではなく、
インタープリトされるバージョン(まだあると仮定して)が実行されるようにします。
translate
が返す結果は翻訳された関数名のリストです。
Categories: Translation and compilation
Maximaコードのファイルを Lispコードのファイルに翻訳します。
translate_file
は3つのファイル名のリストを返します:
Maximaファイル名、 Lispファイル名、翻訳についての追加情報を含むファイル名。
translate_file
は引数を評価します。
translate_file ("foo.mac"); load("foo.LISP")
は、
例えば、 ''
と %
の利用といった若干の制約を除いて、
コマンド batch ("foo.mac")
と同じです。
translate_file (maxima_filename)
はMaximaファイル
maxima_filenameを同様に名付けらた Lispファイルに翻訳します。
例えば foo.mac
は foo.LISP
に翻訳されます。
Maximaのファイル名はディレクトリ名を含むかもしれません。
その場合、 Lisp出力ファイルは Maxima入力ファイルと同じディレクトリに書かれます。
translate_file (maxima_filename, lisp_filename)
は、
Maximaファイル maxima_filenameを Lispファイル
lisp_filenameに翻訳します。
translate_file
はどんなものでも
lisp_filename
のファイル名の拡張子を無視します;
Lisp出力ファイルのファイル名の拡張子はいつも LISP
です。
Lispファイル名はディレクトリ名を含むかもしれません。
その場合、 Lisp出力ファイルは指定されたディレクトリに書かれます。
translate_file
は
様々な度合いの厳しさの翻訳器警告メッセージのファイルも書き出します。
このファイルのファイル名拡張子は UNLISP
です。
翻訳されたコードの中のバグを追跡するために、
このファイルは、あいまいかもしれませんが価値ある情報を含むかもしれません。
UNLISP
ファイルはいつも Maxima入力が来るのと同じディレクトリに書かれます。
translate_file
は
Lispコードがコンパイルされるすぐに宣言や定義が効力を発揮するようにする
Lispコードを発行します。
このトピックに関してさらに知るには compile_file
を参照してください。
tr_array_as_ref
,
tr_bound_function_applyp
,
tr_exponent
,
tr_file_tty_messagesp
,
tr_float_can_branch_complex
,
tr_function_call_default
,
tr_numer
,
tr_optimize_max_loop
,
tr_semicompile
,
tr_state_vars
,
tr_warnings_get
,
tr_warn_bad_function_calls
,
tr_warn_fexpr
,
tr_warn_meval
,
tr_warn_mode
,
tr_warn_undeclared
,
tr_warn_undefined_variable
も参照してください。
Categories: Translation and compilation
デフォルト値: true
transrun
が false
の時、
すべての関数について、翻訳バージョンではなく、
インタープリトされるバージョン(まだあると仮定して)が実行されるようにします。
Categories: Translation flags and variables
デフォルト値: true
もし translate_fast_arrays
が false
なら、
translate_file
が発行する Lispコードの中の配列参照は、
tr_array_as_ref
に影響されます。
tr_array_as_ref
が true
の時、配列名は評価されます。
そうでないなら 配列名は翻訳されたコードの中で文字リテラルとして現れます。
もし translate_fast_arrays
が true
なら、
tr_array_as_ref
は効果を持ちません。
Categories: Translation flags and variables
デフォルト値: true
tr_bound_function_applyp
が true
の時、
もし(関数引数のような)バインドされた変数が関数として使われていることが見つかったら
Maximaは警告を与えます。
tr_bound_function_applyp
はそんな場合に生成されたコードに影響しません。
例えば g (f, x) := f (x+1)
のような式は警告メッセージをトリガーします。
Categories: Translation flags and variables
デフォルト値: false
tr_file_tty_messagesp
が true
の時、
ファイルの翻訳中に
translate_file
が生成するメッセージがコンソールに表示され、
false
の時、ファイルの翻訳に関するメッセージは
UNLISPファイルに挿入されるだけです。
Categories: Translation flags and variables
デフォルト値: true
Maxima-to-Lisp翻訳器に関数acos
, asin
, asec
,
acsc
が複素数の結果を返すことができることを仮定するように命じます。
tr_float_can_branch_complex
の表面上の効果は以下の通りです。
しかし、このフラグは翻訳器出力上の効果を持ちません。
true
の時、たとえ (mode_declare
が設定したように) x
がモード
float
でもacos(x)
はモード any
です。
false
の時、 x
がモード float
の時だけ
acos(x)
はモード float
です。
Categories: Translation flags and variables
デフォルト値: general
false
はあきらめて meval
をコールすることを意味し、
expr
は引数が固定された Lisp関数を仮定することを意味します。
デフォルトであるgeneral
は
mexprs
や mlexprs
にはよいが macros
にはよくないコードを与えます。
general
はコンパイルされたコードの中で変数バインドが正確であることを保証します。
general
モードでは、 F(X)を翻訳する時、もし Fがバインドされた変数なら
apply (f, [x])
を意味すると仮定され、適切な警告と合わせてそのように翻訳されます。
これをオフにする必要はありません。
デフォルト設定で警告メッセージがないことは、
Maximaインタープリタと、翻訳、コンパイルされたコードの完全互換性を意味します。
Categories: Translation flags and variables
デフォルト値: false
tr_numer
がtrue
の時、
numer
プロパティはそれらを持つアトム、例えば %pi
に使われます。
Categories: Translation flags and variables
デフォルト値: 100
tr_optimize_max_loop
は、
翻訳器のマクロ展開と最適化パスが形式を検討する際繰り返す最大回数です。
これはマクロ展開エラーや終了しない最適化プロパティをキャッチします。
Categories: Translation flags and variables
デフォルト値: false
tr_semicompile
が true
の時、
translate_file
と compfile
は、マクロ展開されたが
Lispコンパイラによって機械語にコンパイルされない形式を出力します。
Categories: Translation flags and variables
デフォルト値:
[transcompile, tr_semicompile, tr_warn_undeclared, tr_warn_meval, tr_warn_fexpr, tr_warn_mode, tr_warn_undefined_variable, tr_function_call_default, tr_array_as_ref,tr_numer] |
翻訳された出力の形式に影響するスイッチのリスト。 翻訳器をデバッグしようとする時、この情報はシステムの人たちに役に立ちます。 翻訳された生成物を与えられた状態で生成されるべきだったものと比較することによって、 バグを追跡することが可能です。
Categories: Translation flags and variables
現在の翻訳の間に翻訳器が与える警告のリストを印字します。
Categories: Translation and compilation
デフォルト値: true
- 翻訳時にされた不適切な宣言のせいで正確でないかもしれない関数コールが行われている時、 警告を与えます。
Categories: Translation flags and variables
デフォルト値: compfile
- もしFEXPRに遭遇したら、警告を与えます。 FEXPRは、通常、翻訳コードの中で出力すべきではありません。 合法で特殊なプログラム形式はすべて翻訳されます。
Categories: Translation flags and variables
デフォルト値: compfile
- もし関数 meval
がコールされたら、警告を与えます。
もし meval
がコールされたら、それは翻訳の中の問題を示唆します。
Categories: Translation flags and variables
デフォルト値: all
- 変数がそのモードに不適切な値を割り当てられた時、警告を与えます。
Categories: Translation flags and variables
デフォルト値: compile
- 未宣言変数についての警告をいつ TTYに送るかを決めます。
Categories: Translation flags and variables
デフォルト値: all
- 未定義のグローバル変数が見られた時、警告を与えます。
Categories: Translation flags and variables
Maximaファイル filenameを Lispに翻訳し、 Lispコンパイラを実行し、 もし翻訳とコンパイルが成功したら、コンパイルされたコードを Maximaにロードします。
compile_file
は4つのファイル名のリストを返します:
元の Maximaファイル、 Lisp翻訳、翻訳時ノート、コンパイルされたコード。
もしコンパイルが失敗したら、4番目の項目は false
です。
Lispコードがコンパイルされると(コンパイルされたコードをロードすることなしに)すぐに
いくつかの宣言と定義は効力を発揮します。
これらは :=
演算子で定義された関数、
::=
演算子で定義されたマクロ、
alias
, declare
,
define_variable
, mode_declare
,
infix
, matchfix
,
nofix
, postfix
, prefix
,
compfile
を含みます。
コンパイルされたコードがロードされるまで
割り当てと関数コールは評価されません。
特に、 Maximaファイルの中で
(tr_numer
, など)翻訳フラグへの割り当ては翻訳時に効果を持ちません。
filenameは :lisp
文を含むことができません。
compile_file
は引数を評価します。
Categories: Translation and compilation
Maximaコードのファイルを Lispに翻訳する時、
ファイルの中で見る関数が翻訳された関数としてコールされるか、
コンパイルされた関数としてコールされるか、
また、どの関数が Maxima関数か未定義なのか、翻訳器が知ることが重要です。
この宣言をファイルの先頭に置くと、
翻訳器は、
Lisp関数値をまだ持たないシンボルがコール時には持つだろうということを知ります.
(Putting this declaration at the top of the file, lets it know that although a symbol does which does not yet have a Lisp function value, will have one at call time.)
fn
が Lisp関数になるつもりであることを翻訳器が知らない時、
(MFUNCTION-CALL fn arg1 arg2 ...)
が生成されます。
Categories: Translation and compilation
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37.1 Lisp and Maxima | ||
37.2 Garbage Collection | ||
37.3 Introduction to Program Flow | ||
37.4 Functions and Variables for Program Flow |
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Maximaは Lispで書かれており、
Lisp関数や変数を Maximaからアクセスしたり、その逆が簡単にできます。
Lispと Maximaのシンボルは命名の慣例で区別されます。
ドル記号 $
で始まる Lispシンボルはドル記号なしの Maximaシンボルに対応します。
クエスチョンマーク ?
で始まる Maximaシンボルは、クエスチョンマークなしの
Lispシンボルに対応します。
例えば Maximaシンボル foo
は Lispシンボル $FOO
に対応し、
Maximaシンボル ?foo
は LispシンボルFOO
に対応します。
?foo
は ?
と foo
の間にスペースを入れずに書くことに注意してください。
でないと、それは describe ("foo")
に間違えられます。
Lispシンボルの中にハイフン -
やアスタリスク *
、他の特殊文字があるなら、
Maximaのコードの中ではバックスラッシュ \
でエスケープしないといけません。
例えば、Lispの識別子 *foo-bar*
は、Maximaでは ?\*foo\-bar\*
と書きます。
Maximaセッションの中で Lispコードを実行できます。
特殊コマンド :lisp
を使って、
(1つか複数のフォームを含む) Lispの一行を実行できます。例えば、
(%i1) :lisp (foo $x $y) |
は、 Lisp関数 foo
を Maxima変数 x
, y
を引数としてコールします。
:lisp
構成子は
対話プロンプトや batch
や demo
によって処理されるファイルの中で使えますが、
load
, batchload
, translate_file
,
compile_file
が処理するファイルの中では使えません。
関数 to_lisp()
を実行すると 対話的な Lispセッションが始まります。
(to-maxima)
を入力すると Lispセッションを終了して Maximaに戻ります。
Lispの関数や変数を、 Maximaで通常の関数名、変数名(特殊な句読点のない名前)に見せるには、
Lispの名前をドル記号 $
で始めなければなりません。
Maximaでは識別子の中の大文字、小文字が区別されます。 Lispと Maximaの間の名前変換を決めるルールがあります。
$foo
や $FOO
, $Foo
はすべて
Maximaのfoo
に対応します。
でも、これはデフォルトで、
Lispリーダが $foo
, $FOO
, $Foo
を
Lispシンボル $FOO
に変換するからです。
|$FOO|
, |$foo|
はそれぞれ Maximaの
foo
, FOO
に対応します。
|$Foo|
は Maximaの Foo
に対応します。
#$
Lisp マクロを使うと、 Maximaの式を Lispコードの中で使うことができます。
#$expr$
は Maximaの式 exprと同値な Lispの式に展開されます。
(msetq $foo #$[x, y]$) |
これは以下のように入力するのと同じ効果です。
(%i1) foo: [x, y]; |
Lisp関数 displa
は Maximaフォーマットで式を表示します。
(%i1) :lisp #$[x, y, z]$ ((MLIST SIMP) $X $Y $Z) (%i1) :lisp (displa '((MLIST SIMP) $X $Y $Z)) [x, y, z] NIL |
Maximaで定義された関数は通常の Lisp関数ではありません。
Lisp関数 mfuncall
は Maxima関数をコールします。
例えば:
(%i1) foo(x,y) := x*y$ (%i2) :lisp (mfuncall '$foo 'a 'b) ((MTIMES SIMP) A B) |
以下の Lisp関数は Maximaパッケージの中でシャドウされています。
complement continue // float functionp array exp listen signum atan asin acos asinh acosh atanh tanh cosh sinh tan break gcd
Categories: Programming
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数式処理は膨大なゴミ(最終的には使われない一時的な、もしくは中間の結果)を生む傾向があり、 ゴミの効率的な取り扱いは、プログラムをうまく完了させるために非常に重要な場合があります。
(SunOS 4.0やBSDの幾つかを含む) mprotectシステムコールが利用可能な UNIXシステム上での GCLでは、階層化 (stratified)ガーベッジコレクションが利用可能です。 これはガーベッジコレクションを最近書き込まれたページに限定します。 GCLドキュメントの ALLOCATEや GBCを参照してください。 Lispレベルで (setq si::*notify-gbc* t)を実行すると どの領域がより多くの空間を必要としているか決めるのに役立つでしょう。
Maximaを走らせる他の Lispについては、 その Lispの GCの制御の仕方に関するドキュメントを調べてください。
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Maximaは go
のようなもっとプリミティブな構成子はもちろん、繰り返しのために
do
ループを提供します。
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コールスタック、すなわち、現在アクティブな関数をコールした関数のリストを印字します。
backtrace()
はコールスタック全体を印字します。
backtrace (n)
は現在アクティブな関数を含めて
n個の直近の関数を印字します。
backtrace
は、(デバッグの文脈でだけでなく、)
スクリプト、関数、対話プロンプトからコールすることができます。
例:
backtrace()
はコールスタック全体を印字します。
(%i1) h(x) := g(x/7)$ (%i2) g(x) := f(x-11)$ (%i3) f(x) := e(x^2)$ (%i4) e(x) := (backtrace(), 2*x + 13)$ (%i5) h(10); #0: e(x=4489/49) #1: f(x=-67/7) #2: g(x=10/7) #3: h(x=10) 9615 (%o5) ---- 49 |
backtrace (n)
は現在アクティブな関数を含めて
n個の直近の関数を印字します。
(%i1) h(x) := (backtrace(1), g(x/7))$ (%i2) g(x) := (backtrace(1), f(x-11))$ (%i3) f(x) := (backtrace(1), e(x^2))$ (%i4) e(x) := (backtrace(1), 2*x + 13)$ (%i5) h(10); #0: h(x=10) #0: g(x=10/7) #0: f(x=-67/7) #0: e(x=4489/49) 9615 (%o5) ---- 49 |
Categories: Debugging
do
文は繰り返しを実行するために使われます。
その強力な一般性のために do
文は2編で記述されます。
最初、通常の形式が
(Fortran, Algol, PL/I, など)いくつかの他のプログラミング言語の中で使われるそれ
との類似で与えられます;
それから他の特長が言及されます。
この形式の終了条件に関してだけ違う3つの別形があります。 それらは:
for variable: initial_value step increment
thru limit do body
for variable: initial_value step increment
while condition do body
for variable: initial_value step increment
unless condition do body
(代わりに step
は終了条件や範囲の後与えられるかもしれません。)
initial_value, increment, limit,
bodyは任意の式を取り得ます。
もし増分が 1なら "step 1
"は省略できます。
do
文の実行は、最初
initial_valueを variable (今後、制御変数と呼びます)
に割り当てることによって処理されます。
そして:
(1) もし制御変数が thru
指定の範囲を越えたら、もしくは、
unless
の条件が true
もしくは while
の条件が false
なら、
do
は終了します。
(2) bodyが評価されます。
(3) 増分が制御変数に足されます。
終了条件が満たされるまで、いずれかが満たされる時
do
が終了する複数の終了条件を与えることもできます。
一般的に、 thru
テストは、
もし incrementが非負なら制御変数が limitよりも大きい時、
または、もし incrementが負なら制御変数が limitよりも小さい時、
満たされます。
incrementと limitはこの不等式が決定できる限り数値でない式も取り得ます。
しかし、 do
文が入力された時
incrementが構文法的に負(例えば負の数)でない限り、
Maximaは do
が実行される時、正と仮定します。
もし正でないなら do
は適切に終了しないかもしれません。
limit, increment,
終了条件はループを通して毎回評価されることに注意してください。
もしこれらのいずれかが多くの計算を含み、
bodyの実行中すべてで変わらない結果をもたらすなら、
do
に先立って変数をそれらの値に設定し、その変数を
do
形式の中で使うことはもっと効率的です。
do
文が通常返す値はアトム done
です。
しかし、早い時点で do
から抜けて任意の望みの値を与えるために、
関数 return
を bodyの中で使うことができます。
しかし、 block
の中で起こる do
の中の return
は、
do
だけから抜けて、 block
からは抜けないことに注意してください。
do
から囲んでいる block
に抜けるために、
go
関数は使えないことにも注意してください。
制御変数はいつも do
にローカルです。
従って、
do
の外側の同じ名前を持つ変数の値に影響することなく、任意の変数が使えます。
制御変数は do
が終了した後バインドされていません。
(%i1) for a:-3 thru 26 step 7 do display(a)$ a = - 3 a = 4 a = 11 a = 18 a = 25 |
(%i1) s: 0$ (%i2) for i: 1 while i <= 10 do s: s+i; (%o2) done (%i3) s; (%o3) 55 |
条件 while i <= 10
は、
unless i > 10
やthru 10
と同値であることに注意してください。
(%i1) series: 1$ (%i2) term: exp (sin (x))$ (%i3) for p: 1 unless p > 7 do (term: diff (term, x)/p, series: series + subst (x=0, term)*x^p)$ (%i4) series; 7 6 5 4 2 x x x x x (%o4) -- - --- - -- - -- + -- + x + 1 90 240 15 8 2 |
以上は e^sin(x)
のTaylor級数の8項を与えます。
(%i1) poly: 0$ (%i2) for i: 1 thru 5 do for j: i step -1 thru 1 do poly: poly + i*x^j$ (%i3) poly; 5 4 3 2 (%o3) 5 x + 9 x + 12 x + 14 x + 15 x (%i4) guess: -3.0$ (%i5) for i: 1 thru 10 do (guess: subst (guess, x, 0.5*(x + 10/x)), if abs (guess^2 - 10) < 0.00005 then return (guess)); (%o5) - 3.162280701754386 |
この例は、Newton-Raphson反復を最大10回使って 10の負の平方根を計算します。
もし収束基準が満たされないなら、戻り値は done
になります。
いつもある量を制御変数に加える代わりに、
繰り返しそれぞれで量をある他の方法で換えたい時があるかもしれません。
この場合、
step increment
の代わりに
next expression
を使うことができます。
これは、ループの間、
制御変数が毎回 expressionの評価結果に設定されるようにします。
(%i6) for count: 2 next 3*count thru 20 do display (count)$ count = 2 count = 6 count = 18 |
for variable: value ...do...
の代わりとして、
構文法 for variable from value ...do...
が使えます。
これは、from value
を step
や
next
値の後や終了条件の後に置くことを許します。
もし from value
が省略されたら初期値として 1が使われます。
制御変数が実際には決して使われないような繰り返しを実行することに 興味があることがあるかもしれません。 それゆえに、貧弱な初期推測を使って 5の平方根を計算する以下の例にあるように、 初期化と更新情報を省略して終了条件だけ与えることが許されます。
(%i1) x: 1000$ (%i2) thru 20 do x: 0.5*(x + 5.0/x)$ (%i3) x; (%o3) 2.23606797749979 (%i4) sqrt(5), numer; (%o4) 2.23606797749979 |
もし望むなら、終了条件さえ完全に省略し、
無限に bodyを評価し続ける do body
だけを与えることもできます。
この場合、関数 return
が do
の実行を終了するのに使われるべきです。
(%i1) newton (f, x):= ([y, df, dfx], df: diff (f ('x), 'x), do (y: ev(df), x: x - f(x)/y, if abs (f (x)) < 5e-6 then return (x)))$ (%i2) sqr (x) := x^2 - 5.0$ (%i3) newton (sqr, 1000); (%o3) 2.236068027062195 |
(return
が実行された時、
x
の現在値を do
の値として返そうとすることに注意してください。
do
がブロックの最後の文なので、
block
から抜けて、 do
の値が block
の値として返されます。)
do
のもう1つ別の形式が Maximaで利用可能です。構文法は:
for variable in list end_tests do body |
listの要素は、 bodyの繰り返しのそれぞれで
variable
に連続的に割り当てられる任意の式です。
オプションの終了テスト end_testsは、
do
の実行を終了するのに使うことができます;
そうでないなら、
listが使い果たされた時、または、
bodyの中で return
が実行された時、
終了します。
(実際には、 list
は非アトムの任意の式を取り得えて、連続的な部分が取られます。)
(%i1) for f in [log, rho, atan] do ldisp(f(1))$ (%t1) 0 (%t2) rho(1) %pi (%t3) --- 4 (%i4) ev(%t3,numer); (%o4) 0.78539816 |
Categories: Programming
expr_1, …, expr_nを1つずつ評価し、もしエラーが起こらないなら、
[expr_n]
(リスト)を返します。
もしいずれかの引数の評価中にエラーが起こったら、
errcatch
はエラーが伝搬することを抑制し、
引数をこれ以上評価せずに空のリスト []
を返します。
errcatch
は、もしエラーがチャッチされないなら
batch
を終了させるエラーが起こるかもしれないと疑うような
batch
ファイルで役立ちます。
Categories: Programming
expr_1, ..., expr_nを評価して印字します。
そしてエラーがあれば、トップレベル Maximaか直近の errcatch
に戻るようにします。
変数 error
はエラーを記述するリストに設定されます。
error
の最初の要素はフォーマット文字列です。
引数 expr_1, ..., expr_nの中の文字列すべてを結合したものです。
残りの要素は文字列でない引数の値です。
errormsg()
は error
をフォーマットし印字します。
これは直近のエラーメッセージを効果的に再印字します。
Categories: Programming
デフォルト値: 10
error_size
は現れる式のサイズに従ってエラーメッセージを変更します。
もし( Lisp 関数 ERROR-SIZE
が決定するような)式のサイズが
error_size
より大きいなら、
式はメッセージの中でシンボルで置き換えられ、シンボルは式に割り当てられます。
シンボルはリスト error_syms
から取られます。
そうでないなら、式は error_size
より小さくメッセージの中に式が表示されます。
error
と error_syms
も参照してください。
例:
U
のサイズは ERROR-SIZE
で決められるように 24です。
(%i1) U: (C^D^E + B + A)/(cos(X-1) + 1)$ (%i2) error_size: 20$ (%i3) error ("Example expression is", U); Example expression is errexp1 -- an error. Quitting. To debug this try debugmode(true); (%i4) errexp1; E D C + B + A (%o4) -------------- cos(X - 1) + 1 (%i5) error_size: 30$ (%i6) error ("Example expression is", U); E D C + B + A Example expression is -------------- cos(X - 1) + 1 -- an error. Quitting. To debug this try debugmode(true); |
Categories: Debugging · Display flags and variables
デフォルト値: [errexp1, errexp2, errexp3]
エラーメッセージの中で、
error_size
より大きな式はシンボルで置き換えられ、シンボルは式に設定されます。
シンボルはリスト error_syms
から取られます。
最初の大きすぎる式は error_syms[1]
で置き換えられ、
2番目は error_syms[2]
で置き換えられ、と続きます。
もし大きすぎる式が error_syms
の要素よりもたくさんあるなら
シンボルは自動的に構成されます。
n番目のシンボルは concat ('errexp, n)
と同値です。
error
と error_size
も参照してください。
Categories: Debugging · Display flags and variables
直近のエラーメッセージを再印字します。
変数 error
はメッセージを保持し、
errormsg
はそれをフォーマットし印字します。
Categories: Programming
デフォルト値: true
false
の時、エラーメッセージの出力は抑制されます。
オプション変数 errormsg
は
ブロックの中でローカル値に設定することはできません。
errormsg
のグローバル値が常に存在します。
(%i1) errormsg; (%o1) true (%i2) sin(a,b); sin: wrong number of arguments. -- an error. To debug this try: debugmode(true); (%i3) errormsg:false; (%o3) false (%i4) sin(a,b); -- an error. To debug this try: debugmode(true); |
オプション変数 errormsg
はブロックの中でローカル値に設定できません。
(%i1) f(bool):=block([errormsg:bool], print ("value of errormsg is",errormsg))$ (%i2) errormsg:true; (%o2) true (%i3) f(false); value of errormsg is true (%o3) true (%i4) errormsg:false; (%o4) false (%i5) f(true); value of errormsg is false (%o5) false |
Categories: Programming
制御を
go
の引数でタグ付けされたブロックの文に移すために
block
内部で使われます。
文をタグ付けするには、その文の前にアトムの引数を
block
の中の別の文として先行させてください。
例えば:
block ([x], x:1, loop, x+1, ..., go(loop), ...) |
go
の引数は同じ block
の中に現れるタグの名前でなければいけません。
go
を含む block
以外の block
の中のタグに移るために、
go
を使うことはできません。
Categories: Programming
条件評価を表します。
if
式の様々な形が認識されます。
if cond_1 then expr_1 else expr_0
は、もし
cond_1が true
評価されたら expr_1に*評*価*され、
そうでないなら式は expr_0に評価されます。
コマンド if cond_1 then expr_1 elseif cond_2 then
expr_2 elseif ... else expr_0
は、
もし cond_kが true
でかつ先行する条件がすべて false
なら、
expr_kに評価されます。
もし条件のいずれも true
でないなら式は expr_0
に評価されます。
もし else
がないなら、
最後に else false
が仮定されます。
すなわち、コマンド if cond_1 then expr_1
は
if cond_1 then expr_1 else false
と同値で、
コマンド if cond_1 then expr_1 elseif ... elseif
cond_n then expr_n
は if cond_1 then expr_1
elseif ... elseif cond_n then expr_n else false
と同値です。
選択肢 expr_0, …, expr_nは、任意の Maxima式を取り得ます。
入れ子の if
式もあり得ます。
選択肢は、
対応する条件が true
でない限り、
整理も評価もされません。
条件 cond_1, ..., cond_nは、潜在的に、また、実際に
true
か false
に評価される式です。
条件が実際には true
にも false
にも評価されない時、
if
の振る舞いはグローバルフラグ prederror
で決定されます。
prederror
が true
の時、
もし評価された条件のいずれかが true
にも
false
にもならなかったら、エラーになります。
そうでないなら、 true
にも false
にも評価されない条件が受け入れられ、
結果は条件式になります。
条件は以下のように他の要素間の関係演算子と論理演算子からなります。
演算 シンボル タイプ 小なり < 関係 中置 以下 <= 関係 中置 等号 (構文法的) = 関係 中置 不等号 (構文法的) # 関係 中置 等号 (値) equal 関係 関数 不等号 (値) notequal 関係 関数 以上 >= 関係 中置 大なり > 関係 中置 かつ and 論理 中置 または or 論理 中置 否定 not 論理 前置 |
Categories: Programming · Predicate functions
map
は、主演算子(訳注:内部表現の最上位階層のリストに対応する演算子)は式
expr_1, ..., expr_nのそれと同じ演算子を使い、
そのサブパーツは、引数式の対応するサブパーツに fを適用した結果である式を返します。
fは n個の引数の関数名か n個の引数のラムダ形式です。
(訳注:また expr_1, …,
expr_nは内部表現に階層リスト構造を持つ式です。)
maperror
- もし maperror
が fals
eなら、
マッピング関数のすべては、(1)もし expr_iのすべてが同じ長さでなければ、
最も短い expr_iが完了した時点で停止し、
(2)もし expr_iが同じタイプのオブジェクトでなければ、
fをリスト [expr_1, expr_2, ...]に適用します。
もし maperror
が true
なら、上の2つの場合、エラーメッセージを出力します。
この関数の用法の1つは、ある関数(例えば partfrac
)を非常に長い式に適用する際、
計算の間にリスト保存領域を枯渇させるため式全体に適応するのが不可能な場合に、
それぞれの項に関数をマップすることです。
scanmap
, maplist
, outermap
, matrixmap
, apply
も参照してください。
(%i1) map(f,x+a*y+b*z); (%o1) f(b z) + f(a y) + f(x) (%i2) map(lambda([u],partfrac(u,x)),x+1/(x^3+4*x^2+5*x+2)); 1 1 1 (%o2) ----- - ----- + -------- + x x + 2 x + 1 2 (x + 1) (%i3) map(ratsimp, x/(x^2+x)+(y^2+y)/y); 1 (%o3) y + ----- + 1 x + 1 (%i4) map("=",[a,b],[-0.5,3]); (%o4) [a = - 0.5, b = 3] |
Categories: Function application
exprがマップルーチンでアトムとして扱われる時だけ true
を返します。
"Mapatoms"はアトム、(有理数を含む)数、添字付き変数です。
Categories: Predicate functions
デフォルト値: true
maperror
が false
の時は、
マップ関数すべてに以下の例のようにさせます。
map (f, expr_1, expr_2, …) |
に対しては、 (1) もし expr_iのすべてが同じ長さでないなら、 最も短い expr_iの終わりまで完了した時、停止するようにさせ、 (2) もし expr_iすべてが同じタイプのオブジェクトでないなら、 fを [expr_1, expr_2, ...]に適用するようにさせます。
もし maperror
が true
なら、
上の2つの例に関してエラーメッセージが表示されます。
Categories: Function application
デフォルト値: true
mapprint
が true
の時、
map
, maplist
, fullmap
からの様々な情報メッセージが
一定の状況で生成されます。
これらは map
が apply
を使ったり、
map
が最短のリストで切り詰めているような状況を含みます。
もし mapprint
が false
なら、これらのメッセージは抑制されます
Categories: Function application
式 expr_1, …, expr_nのパーツに fを適用した結果のリストを返します。 fは関数名かラムダ式です。
maplist
は
map (f, expr_1, ..., expr_n)
とは違います。
mapは主演算子が expr_iと同じ式を返します。
(整理と map
が apply
を行う場合は例外です。)
Categories: Function application
デフォルト値: false
prederror
が true
の時、
if
文の述語論理か is
関数が
true
か false
に評価されるのに失敗した時はいつでも
エラーメッセージが表示されます。
もし false
なら、この場合,代わりに unknown
が返されます。
prederror: false
モードは翻訳コードではサポートされません;
しかし、 maybe
は翻訳コードでサポートされます。
Categories: Programming · Predicate functions
引数を連れて、明示的に現在の block
, while
, for
, do
ループから抜けるために使われます。
なので他のプログラミング言語にある return
文と比較できますが、1つ違いがあります:
maximaでは、呼ばれた関数全体からではなく現在のブロックから戻るだけです、
この観点では、Cの break
文とより似ています。
(%i1) for i:1 thru 10 do o:i; (%o1) done (%i2) for i:1 thru 10 do if i=3 then return(i); (%o2) 3 (%i3) for i:1 thru 10 do ( block([i], i:3, return(i) ), return(8) ); (%o3) 8 (%i4) block([i], i:4, block([o], o:5, return(o) ), return(i), return(10) ); (%o4) 4 |
for
, while
, do
, block
も参照してください。
Categories: Programming
トップダウン法で fを exprに再帰的に適用します。 完全な因数分解が望まれる時、これは最も役に立ちます。 例えば:
(%i1) exp:(a^2+2*a+1)*y + x^2$ (%i2) scanmap(factor,exp); 2 2 (%o2) (a + 1) y + x |
scanmap
が与えられた関数 factor
を
exprの構成部分式に適用する方法に注意してください;
もし exprの別の形が scanmap
に適用されるなら、結果は異なるかもしれません。
従って、 scanmap
が exp
の展開形に適用される時、
%o2
が再現されません:
(%i3) scanmap(factor,expand(exp)); 2 2 (%o3) a y + 2 a y + y + x |
scanmap
が
与えられた関数を指数関数を含む部分式すべてに再帰的に適用する方法の別の例です:
(%i4) expr : u*v^(a*x+b) + c$ (%i5) scanmap('f, expr); f(f(f(a) f(x)) + f(b)) (%o5) f(f(f(u) f(f(v) )) + f(c)) |
scanmap (f, expr, bottomup)
は、
ボトムアップ法で fを exprに適用します。
例えば、未定義 f
に関して、
scanmap(f,a*x+b) -> f(a*x+b) -> f(f(a*x)+f(b)) -> f(f(f(a)*f(x))+f(b)) scanmap(f,a*x+b,bottomup) -> f(a)*f(x)+f(b) -> f(f(a)*f(x))+f(b) -> f(f(f(a)*f(x))+f(b)) |
この場合、両方の方法で同じ答えを得ます。
Categories: Function application
exprを評価し、直近の catch
に値を投げ戻します。
throw
は catch
と一緒に非ローカルリターンメカニズムとして使われます。
Categories: Programming
関数 fを外積 a_1掛ける a_2 ... 掛ける a_nの要素のそれぞれに適用します。
fは n個の引数の関数の名前か、 n個の引数のラムダ式です。
それぞれの引数 a_kは、リストか、入れ子のリストか、行列か、他の任意の種類の式を取り得ます。
outermap
戻り値は、入れ子の構造です。
xを戻り値とします。
すると、
xは最初のリストか入れ子のリストか行列引数と同じ構造を持ち、
x[i_1]...[i_m]
は、
二番目のリストか入れ子のリストか行列引数と同じ構造を持ち、
x[i_1]...[i_m][j_1]...[j_n]
は、
三番目のリストか入れ子のリストか行列引数と同じ構造を持ち、
以下同様。
ここで、 m, n, ...は、
引数それぞれの要素をアクセスするために要求されるインデックスの数
(リストには1つ、行列には2つ、入れ子のリストには1つ以上)です。
リストや行列でない引数は戻り値の構造に影響を与えません。
outermap
の効果は
cartesian_product
が返す外積の要素のそれぞれに
fを適用することのそれと違うことに注意してください。
outermap
は戻り値で引数の構造を保ちますが、
cartesian_product
は違います。
outermap
は引数を評価します。
例:
outermap
の初等的な例。
よりはっきり引数の組み合わせを示すために、 F
は未定義のままです。
(%i1) outermap (F, [a, b, c], [1, 2, 3]); (%o1) [[F(a, 1), F(a, 2), F(a, 3)], [F(b, 1), F(b, 2), F(b, 3)], [F(c, 1), F(c, 2), F(c, 3)]] (%i2) outermap (F, matrix ([a, b], [c, d]), matrix ([1, 2], [3, 4])); [ [ F(a, 1) F(a, 2) ] [ F(b, 1) F(b, 2) ] ] [ [ ] [ ] ] [ [ F(a, 3) F(a, 4) ] [ F(b, 3) F(b, 4) ] ] (%o2) [ ] [ [ F(c, 1) F(c, 2) ] [ F(d, 1) F(d, 2) ] ] [ [ ] [ ] ] [ [ F(c, 3) F(c, 4) ] [ F(d, 3) F(d, 4) ] ] (%i3) outermap (F, [a, b], x, matrix ([1, 2], [3, 4])); [ F(a, x, 1) F(a, x, 2) ] [ F(b, x, 1) F(b, x, 2) ] (%o3) [[ ], [ ]] [ F(a, x, 3) F(a, x, 4) ] [ F(b, x, 3) F(b, x, 4) ] (%i4) outermap (F, [a, b], matrix ([1, 2]), matrix ([x], [y])); [ [ F(a, 1, x) ] [ F(a, 2, x) ] ] (%o4) [[ [ ] [ ] ], [ [ F(a, 1, y) ] [ F(a, 2, y) ] ] [ [ F(b, 1, x) ] [ F(b, 2, x) ] ] [ [ ] [ ] ]] [ [ F(b, 1, y) ] [ F(b, 2, y) ] ] (%i5) outermap ("+", [a, b, c], [1, 2, 3]); (%o5) [[a + 1, a + 2, a + 3], [b + 1, b + 2, b + 3], [c + 1, c + 2, c + 3]] |
outermap
の戻り値のより密な検査。
最初の、二番目の、三番目の引数は、それぞれ、行列、リスト、行列です。
戻り値は行列です。
その行列の要素それぞれはリストで、それぞれのリストの要素それぞれは行列です。
(%i1) arg_1 : matrix ([a, b], [c, d]); [ a b ] (%o1) [ ] [ c d ] (%i2) arg_2 : [11, 22]; (%o2) [11, 22] (%i3) arg_3 : matrix ([xx, yy]); (%o3) [ xx yy ] (%i4) xx_0 : outermap (lambda ([x, y, z], x / y + z), arg_1, arg_2, arg_3); [ [ a a ] [ a a ] ] [ [[ xx + -- yy + -- ], [ xx + -- yy + -- ]] ] [ [ 11 11 ] [ 22 22 ] ] (%o4) Col 1 = [ ] [ [ c c ] [ c c ] ] [ [[ xx + -- yy + -- ], [ xx + -- yy + -- ]] ] [ [ 11 11 ] [ 22 22 ] ] [ [ b b ] [ b b ] ] [ [[ xx + -- yy + -- ], [ xx + -- yy + -- ]] ] [ [ 11 11 ] [ 22 22 ] ] Col 2 = [ ] [ [ d d ] [ d d ] ] [ [[ xx + -- yy + -- ], [ xx + -- yy + -- ]] ] [ [ 11 11 ] [ 22 22 ] ] (%i5) xx_1 : xx_0 [1][1]; [ a a ] [ a a ] (%o5) [[ xx + -- yy + -- ], [ xx + -- yy + -- ]] [ 11 11 ] [ 22 22 ] (%i6) xx_2 : xx_0 [1][1] [1]; [ a a ] (%o6) [ xx + -- yy + -- ] [ 11 11 ] (%i7) xx_3 : xx_0 [1][1] [1] [1][1]; a (%o7) xx + -- 11 (%i8) [op (arg_1), op (arg_2), op (arg_3)]; (%o8) [matrix, [, matrix] (%i9) [op (xx_0), op (xx_1), op (xx_2)]; (%o9) [matrix, [, matrix] |
outermap
は戻り値の中で引数の構造を保持します。
cartesian_product
は保持しません。
(%i1) outermap (F, [a, b, c], [1, 2, 3]); (%o1) [[F(a, 1), F(a, 2), F(a, 3)], [F(b, 1), F(b, 2), F(b, 3)], [F(c, 1), F(c, 2), F(c, 3)]] (%i2) setify (flatten (%)); (%o2) {F(a, 1), F(a, 2), F(a, 3), F(b, 1), F(b, 2), F(b, 3), F(c, 1), F(c, 2), F(c, 3)} (%i3) map (lambda ([L], apply (F, L)), cartesian_product ({a, b, c}, {1, 2, 3})); (%o3) {F(a, 1), F(a, 2), F(a, 3), F(b, 1), F(b, 2), F(b, 3), F(c, 1), F(c, 2), F(c, 3)} (%i4) is (equal (%, %th (2))); (%o4) true |
Categories: Function application
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38.1 Source Level Debugging | ||
38.2 Keyword Commands | ||
38.3 Functions and Variables for Debugging |
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Maximaは組み込みのソースレベルデバッガを持っています。 ユーザーは関数にブレイクポイントを設定でき、そこから行毎に実行することができます。 そのレベルでバインドされた変数と一緒にコールスタックを検査することができます。
コマンド :help
または :h
でデバッガーコマンドのリストを示します。
(一般的にもし略字がただ1つなら、コマンドは略せます。
もしただ1つでないなら、選択肢がリストされます。)
デバッガー内では、変数と式を検査し定義し操作するために、ユーザーは任意の通常の
Maxima関数も使うことができます。
Maximaプロンプトで、 :br
コマンドでブレイクポイントが設定できます。
デバッガー内では、ユーザーは、
:n
("next")コマンドを使って1度に1行進むことができます。
:bt
("backtrace")コマンドは、スタックフレームのリストを示します。
:r
("resume")コマンドは、デバッガーから抜けて、実行を続けます。
以下の例で、これらのコマンドを例示します。
(%i1) load ("/tmp/foobar.mac"); (%o1) /tmp/foobar.mac (%i2) :br foo Turning on debugging debugmode(true) Bkpt 0 for foo (in /tmp/foobar.mac line 1) (%i2) bar (2,3); Bkpt 0:(foobar.mac 1) /tmp/foobar.mac:1:: (dbm:1) :bt <-- :bt typed here gives a backtrace #0: foo(y=5)(foobar.mac line 1) #1: bar(x=2,y=3)(foobar.mac line 9) (dbm:1) :n <-- Here type :n to advance line (foobar.mac 2) /tmp/foobar.mac:2:: (dbm:1) :n <-- Here type :n to advance line (foobar.mac 3) /tmp/foobar.mac:3:: (dbm:1) u; <-- Investigate value of u 28 (dbm:1) u: 33; <-- Change u to be 33 33 (dbm:1) :r <-- Type :r to resume the computation (%o2) 1094 |
ファイル /tmp/foobar.mac
は以下の通りです:
foo(y) := block ([u:y^2], u: u+3, u: u^2, u); bar(x,y) := ( x: x+2, y: y+2, x: foo(y), x+y); |
EMACSを通してのデバッガーの使用
もしユーザーがシェルウィンドウ (dblシェル)で GNU emacsの下でコードを走らせているか、 グラフィカルならインターフェイスバージョン Xmaximaを走らせているなら、 もしブレイクポイントで停止させたら、 ウィンドウの他の半面に表示されるソースファイルの中に、 赤でハイライトされたか、右行を示す小さな矢印で現在位置を見るでしょう。 M-n (Alt-n)をタイプすることで、一度に一行進めることができます。
Emacsの下では、
dbl
シェルの中で走らせなければいけません。
dbl
シェルは elispディレクトリの中に
dbl.el
ファイルを要求します。
elispファイルをインストールしたか、
Maxima elispディレクトリをパスに足したかを確認してください:
例えば、以下を `.emacs'ファイルか `site-init.el'に足してください。
(setq load-path (cons "/usr/share/maxima/5.9.1/emacs" load-path)) (autoload 'dbl "dbl") |
すると emacsの中で、
M-x dbl |
は、例えば Maxima, gcl, gbbなどのプログラムを走らせることができるシェルウィンドウを開始するでしょう。 このシェルウィンドウはソースレベルデバッグや 他のウィンドウのソースコードの表示についても知っています。
ユーザーは C-x space
をタイプすることで
ファイルのある行にブレイクポイントを設定できます。
これは、カーソルがどの関数の中かがわかり、
カーソルが示すその関数のどの行かわかります。
もしカーソルが例えば foo
の行2上なら、
foo
を二番目の行でブレイクするために、
他のウィンドウの中でコマンド ":br foo 2
"を挿入します。
これをイネーブルにするには、ユーザーはファイル
foobar.mac
が訪れるウィンドウの中で
maxima-mode.elを機能させなければいけません。
Alt-Control-x
をタイプすることで関数を
Maximaに評価ような、そのファイルウィンドウで利用可能な追加のコマンドがあります。
Categories: Debugging
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キーワードコマンドは Maxima式として解釈 (interpret)されない特殊キーワードです。
キーワードコマンドはブレイクプロンプトではできませんが、
Maximaプロンプトやデバッガープロンプトで入力できます。
キーワードコマンドはコロン ':
'で始まります。
例えば Lisp形を評価するには :lisp
の後に評価される形式をタイプします。
(%i1) :lisp (+ 2 3) 5 |
取られる引数の数は特定のコマンドに依存します。
コマンド全体をタイプする必要はありません、ただブレイクキーワードの中で唯一であれば十分です。
例えば :br
は :break
のために十分です。
キーワードコマンドは以下にリストされます。
:break F n
関数 F
の中に関数の頭から行オフセット n
で
ブレイクポイントを設定します。
もし F
が文字列として与えられたら、
ファイルと仮定され n
はファイルの頭からのオフセットです。
オフセットはオプションです。
もし与えられないなら、ゼロと仮定されます。
(関数かファイルの最初の行。)
:bt
スタックフレームのバックトレイスを印字します。
:continue
計算を継続します。
:delete
指定されたブレイクポイントを、もし指定されないならすべてのブレイクポイントを削除します。
:disable
指定されたブレイクポイントを、もし指定されないならすべてのブレイクポイントをディセーブルにします。
:enable
指定されたブレイクポイントを、もし指定されないならすべてのブレイクポイントをイネーブルにします。
:frame n
スタックフレーム n
を、もし指定されないなら現在のフレームを印字します。
:help
デバッガーコマンドに関するヘルプを印字します。 もし指定されないならコマンドすべてのヘルプを印字します。
:info
項目についての情報を印字します。
:lisp some-form
some-form
を Lisp形式として評価します。
:lisp-quiet some-form
Lisp形式 some-form
を出力せずに評価します。
:next
:next
は関数コールをステップオーバーする点を除いて、
:step
のようなものです。
:quit
計算を完了せずに現在のデバッガーレベルから抜けます。
:resume
計算を継続します。
:step
次のソースー行に至るまで計算を継続します。
:top
計算を完了せずに(任意のデバッガーレベルから) Maximaプロンプトに戻ります。
Categories: Debugging
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デフォルト値: false
もし debugmode
が true
なら、
Maximaのエラーが起こった時 Maximaはデバッガーを開始します。
ユーザーはコールバックを検査したり、ブレイクポイントを設定したり、
Maximaコードをステップ実行したりなどコマンドを入力することができます。
デバッガーコマンドのリストに関しては debugging
を参照してください。
debugmode
をイネーブルにしても Lispのエラーは捕らえられません。
Categories: Debugging · Global flags
デフォルト値: false
refcheck
が true
の時、
Maximaは計算の中で、バイドされた変数が最初に使われる度にメッセージを印字します。
Categories: Evaluation · Console interaction · Global flags
デフォルト値: false
もし setcheck
が(添字付きでもよい)変数のリストに設定されているなら、
Maximaは変数またはそれらの添字付き出現が通常の割り当て演算子
:
、::
割り当て演算子や関数引数バインドでバインドされた時
(しかし関数割り当て :=
やマクロ割り当て
::=
演算子でバインドされた時以外)はいつでもメッセージを印字します。
メッセージは変数名とバインドされた値から構成されます。
setcheck
は、
all
か true
に設定することができ、それによってすべての変数を含みます。
setcheck
の新しい要素のそれぞれは、
チェックする変数の新しいリストを確立し、以前
setcheck
に割り当てられたいかなる変数も忘れます。
もし自身以外の何かに評価されるなら、
setcheck
に割り当てられた名前はクォートしなければいけません。
例えばもし x
, y
, z
が既にバインドされているなら、
チェックする変数のリストに置くには、
setcheck: ['x, 'y, 'z]$ |
をタイプしてください。
setcheck
リスト上の変数が、例えば
X: 'X
のようにそれ自身に割り当てられた時はなにも印字されません。
Categories: Console interaction · Global flags
デフォルト値: false
setcheckbreak
が true
の時、
setcheck
リスト上の変数が新しい値を割り当てられた時はいつでも
Maximaはブレイクプロンプトを出します。
ブレイクは割り当てが実行される前に起こります。
この時点で setval
が変数が割り当てられようとしている値を保持します。
なので setval
に割り当てることで違う値を割り当てることができます。
Categories: Console interaction · Global flags
setcheckbreak
が起こった時、変数が設定されようとしている値を保持します。
なので setval
に割り当てることで、違う値を割り当てることができます。
setcheck
と setcheckbreak
も参照してください。
Categories: Console interaction · Global variables
timer
は、タイミング統計が収集される関数のリストに与えられた関数
f_1, …, f_nそれぞれを入れます。
timer(f)$ timer(g)$
はリストに f
を入れ、その後 g
を入れます;
リストはあるコールから次へ累積されます。
timer(all)
は、計測される関数のリストに
(グローバル変数 functions
で指名されたように)
ユーザー定義関数すべてを入れます。
引数なしでは timer
は計測される関数のリストを返します。
Maximaは、計測される関数のリストに関して、
関数それぞれを実行するのに費やされる時間を記録します。
timer_info
はタイミング統計を返します。
関数コール毎に経過した平均時間、コール回数、総経過時間を含みます。
untimer
は計測される関数のリストから関数を削除します。
timer
は引数をクォートします。
f(x) := x^2$ g:f$ timer(g)$
は f
をタイマーリストに入れません。
もし trace(f)
が有効なら timer(f)
は有効ではないです;
trace
と timer
が同時に有効にはできません。
timer_devalue
も参照してください。
Categories: Debugging
untimer
はタイマーリストから与えられた関数
f_1, …, f_nそれぞれを削除します。
引数なしの時、untimer
は、現在タイマーリスト上にある関数すべてを削除します。
untimer (f)
を実行した後、
timer_info()
(引数なし)は
現在タイマーリスト上にない関数についての情報を返さないけれども、
timer_info (f)
は以前に集計されたタイミング統計を返します。
timer (f)
はタイミング統計すべてをゼロに再設定し、
f
をタイマーリストに再び入れます。
Categories: Debugging
デフォルト値: false
timer_devalue
が true
の時、
Maximaは計られる関数から他の計測される関数で費やされた時間を引きます。
そうでないなら、関数それぞれについて報告された時間は
他の関数で計測される時間を含みます。
計測されない関数で費やされた時間は総時間から引かれないことに注意してください。
timer
と timer_info
も参照してください。
Categories: Debugging · Global flags
関数 f_1, ..., f_nが与えられると、
timer_info
は関数それぞれのタイミング情報を含む行列を返します。
引数なしでは、
timer_info
は現在タイマーリスト上の関数すべてについてのタイミング情報を返します。
timer_info
が返す行列は、関数名、関数コール毎の時間、関数コールの回数、総時間、
gctime
を含みます。
gctime
は元の
Macymaの「ガーベッジコレクション時間」を意味しましたが、今はいつもゼロです。
timer_info
が戻り値を構成するデータは、
get
関数でも得ることができます:
get(f, 'calls); get(f, 'runtime); get(f, 'gctime); |
timer
も参照してください。
Categories: Debugging
関数 f_1, …, f_nが与えられると、
trace
は、
それらの関数がコールされたときはいつでも
デバッグ情報を印字するよう Maximaに指示します。
trace(f)$ trace(g)$
は、トレースする関数のリストに
f
を入れ、それからg
を入れます;
リストは1回のコールから次へ累積します。
trace(all)
は(グローバル変数 functions
で指名されたように)
ユーザー定義関数すべてをトレースする関数のリストに入れます。
引数なしでは、
trace
は現在トレースする関数すべてのリストを返します。
untrace
関数はトレースをディセーブルします。
trace_options
も参照してください。
trace
は引数をクォートします。
例えば
f(x) := x^2$ g:f$ trace(g)$
は f
をトレースリストに入れません。
関数が再定義された時、タイマーリストから削除されます。
例えば
timer(f)$ f(x) := x^2$
の後、
関数 f
はもはやタイマーリストにありません。
もし timer (f)
が有効なら、
trace (f)
は有効ではありません;
trace
と timer
は同じ関数で同時には有効にできません。
Categories: Debugging
関数 fについてトレースオプションを設定します。
いかなる以前のオプションも破棄されます。
trace_options (f, ...)
は、
もし (trace_options
の前でも後でも).
trace (f)
もコールされないなら、有効になりません。
trace_options (f)
はオプションすべてをデフォルト値に再設定します。
オプションキーワードは以下の通りです:
noprint
関数の入り口と出口でメッセージを印字しません。
break
関数に入る前と関数を抜けた後、ブレイクポイントを置きます。
break
を参照してください。
lisp_print
引数を表示し Lispオブジェクトとして値を返します。
info
関数の入れ口と出口で -> true
を印字します
errorcatch
エラーをチャッチし、
エラーを知らせるためのオプションに応じて、
関数コールを再試行するか、戻り値を指定します。
トレースオプションは、2つの形式で指定されます。
オプションキーワード単体の存在は、
オプションを無条件に実行します。
(foo: true
か似た形式を指定することでは、
オプション fooは実行されないことに注意してください;
キーワードはクォートする必要はないことにも注意してください。)
オプションキーワードを述語論理関数で指定することは、
オプションを述語論理上の条件付きにします。
述語論理関数の引数リストは、いつも
[level, direction, function, item]
です。
ここで level
は関数の再帰レベルで、
direction
は enter
か exit
を取り、
function
は関数名であり、
item
は(入るときの)引数リストか(出るときの)戻り値です。
以下は無条件トレースオプションの例です:
(%i1) ff(n) := if equal(n, 0) then 1 else n * ff(n - 1)$ (%i2) trace (ff)$ (%i3) trace_options (ff, lisp_print, break)$ (%i4) ff(3); |
以下は述語論理上の条件の break
オプションを持つ同じ関数です:
(%i5) trace_options (ff, break(pp))$ (%i6) pp (level, direction, function, item) := block (print (item), return (function = 'ff and level = 3 and direction = exit))$ (%i7) ff(6); |
Categories: Debugging
untrace
は、与えられた関数 f_1, …, f_nについて
trace
関数でイネーブルされたトレースをディセーブルします。
引数なしでは untrace
は関数すべてのトレースをディセーブルします。
untrace
はトレースをディセーブルした関数のリストを返します。
Categories: Debugging
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39.1 Introduction to alt-display | ||
39.2 Functions and Variables for alt-display |
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alt-displayパッケージは、 Maximaが出力を表示する方法を変える手段を提供します。 2002年に *alt-display1d*と *alt-display2d* Lispフックが Maximaに導入されましたが、 このパッケージの導入まで Maxima REPLから容易にアクセスできませんでした。
パッケージは、代わりの表示関数を定義する汎用の関数と表示関数を設定する別の関数を提供します。 パッケージは、 TeX, Texinfo, XML, Texinfo内の3つの出力フォーマットすべてで出力を生成するカスタマイズされた表示関数も提供します。
以下はサンプルのやり取りです:
(%i1) load("alt-display.mac")$ (%i2) set_alt_display(2,tex_display)$ (%i3) x/(x^2+y^2) = 1; \mbox{\tt\red({\it \%o_3}) \black}$${{x}\over{y^2+x^2}}=1$$ (%i4) set_alt_display(2,mathml_display)$ (%i5) x/(x^2+y^2) = 1; <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mi>mlabel</mi> <mfenced separators=""><msub><mi>%o</mi> <mn>5</mn></msub> <mo>,</mo><mfrac><mrow><mi>x</mi> </mrow> <mrow><msup><mrow> <mi>y</mi> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup><mrow> <mi>x</mi> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow></mfrac> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mfenced> </math> (%i6) set_alt_display(2,multi_display_for_texinfo)$ (%i7) x/(x^2+y^2) = 1; @iftex @tex \mbox{\tt\red({\it \%o_7}) \black}$${{x}\over{y^2+x^2}}=1$$ @end tex @end iftex @ifhtml @html <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mi>mlabel</mi> <mfenced separators=""><msub><mi>%o</mi> <mn>7</mn></msub> <mo>,</mo><mfrac><mrow><mi>x</mi> </mrow> <mrow><msup><mrow> <mi>y</mi> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup><mrow> <mi>x</mi> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow></mfrac> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mfenced> </math> @end html @end ifhtml @ifinfo @example (%o7) x/(y^2+x^2) = 1 @end example @end ifinfo |
もし代わりの表示関数がエラーを起こしたら、エラーが捕捉され、表示関数はデフォルトの表示にリセットされます。
以下の例では、出力を表示するように関数 error
を設定します。
これはエラーをスローし、2d表示をデフォルトにリセットすることでエラーをハンドリングします。
(%i8) set_alt_display(2,?error)$ (%i9) x; Error in *alt-display2d*. Messge: Condition designator ((MLABEL) $%O9 $X) is not of type (OR SYMBOL STRING FUNCTION). *alt-display2d* reset to nil. -- an error. To debug this try: debugmode(true); (%i10) x; (%o10) x |
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この関数は define
に似ています:
引数を評価し、関数定義に展開します。
functionは、入力(input)が1つの関数です。
Lisp変数名に簡単にアクセスできるように便宜上、代入は評価の後に exprに適用されます。
プロンプトそれぞれでタイムスタンプを設定する:
(%i1) load("alt-display.mac")$ (%i2) display2d:false$ (%i3) define_alt_display(time_stamp(x), block([alt_display1d:false,alt_display2d:false], simp:true, prompt_prefix:printf(false,"~a~%",timedate()), displa(x))); (%o3) time_stamp(x):=block([simp:false], block([?\*alt\-display1d\*:false,?\*alt\-display2d\*:false], simp:true, ?\*prompt\-prefix\*:printf(false,"~a~%",timedate()), ?displa(x))) (%i4) set_alt_display(1,time_stamp); (%o4) done 2016-10-03 09:49:27-05:00 (%i5) |
入力行 %i3
は、 define_alt_display
を使って time_stamp
を定義しています。
出力行 %o3
は、
displa
が ?displa
(表示関数)に置き換えられるのと同様に
Maxima変数名 alt_display1d
, alt_display2d
, prompt_prefix
がそれらのLisp解釈に置き換わっていることを示しています。
表示変数 alt_display1d
, alt_display2d
は、
displa
内で無限再帰を抑制するために
time_stamp
の本体の中で両方 false
に束縛されます。
Categories: Package alt-display
これはデフォルトの1-d 表示関数のエーリアスです。 代わりの1-dか2-d表示間数として使えます。
(%i1) load("alt-display.mac")$ (%i2) set_alt_display(2,info_display); (%o2) done (%i3) x/y; (%o3) x/y |
Categories: Package alt-display
MathML出力を生成します。
(%i1) load("alt-display.mac")$ (%i2) set_alt_display(2,mathml_display); <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mi>mlabel</mi> <mfenced separators=""><msub><mi>%o</mi> <mn>2</mn></msub> <mo>,</mo><mi>done</mi> </mfenced> </math> |
Categories: Package alt-display
TeX出力を生成します。
(%i2) set_alt_display(2,tex_display); \mbox{\tt\red({\it \%o_2}) \black}$$\mathbf{done}$$ (%i3) x/(x^2+y^2); \mbox{\tt\red({\it \%o_3}) \black}$${{x}\over{y^2+x^2}}$$ |
Categories: Package alt-display
3つの表示関数すべてを使ってTexinfo出力を生成します。
(%i2) set_alt_display(2,multi_display_for_texinfo)$ (%i3) x/(x^2+y^2); @iftex @tex \mbox{\tt\red({\it \%o_3}) \black}$${{x}\over{y^2+x^2}}$$ @end tex @end iftex @ifhtml @html <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mi>mlabel</mi> <mfenced separators=""><msub><mi>%o</mi> <mn>3</mn></msub> <mo>,</mo><mfrac><mrow><mi>x</mi> </mrow> <mrow><msup><mrow> <mi>y</mi> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>+</mo> <msup><mrow> <mi>x</mi> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow></mfrac> </mfenced> </math> @end html @end ifhtml @ifinfo @example (%o3) x/(y^2+x^2) @end example @end ifinfo |
Categories: Package alt-display
プロンプトプレフィックスとサフィックスを空の文字列にリセットし、 1-dと2-d表示関数を両方デフォルトに設定します。
Categories: Package alt-display
入力 numは設定される表示です: 1もしくは2です。
2番目の入力 display-functionは使われる表示関数です。
表示関数は Maxima関数か lambda
式のいずれかです。
以下は表示関数が lambda
式の例です;
ただ TeXとして結果を表示します。
(%i1) load("alt-display.mac")$ (%i2) set_alt_display(2, lambda([form], tex(?caddr(form))))$ (%i3) integrate(exp(-t^2),t,0,inf); $${{\sqrt{\pi}}\over{2}}$$ |
ユーザー定義の表示関数は、出力を 印刷するように気をつけなければいけません。 文字列を返す表示関数は何も表示しないように見え、エラーも起こしません。
Categories: Package alt-display
プロンプトプレフィックスかサフィックスを exprに設定します。
入力 fixは、 prefix
, suffix
, general
,
prolog
, epilog
のいずれか1つに評価されなければいけません。
exprは文字列もしくは false
に評価されなければいけません;
もし false
なら、 fixはデフォルト値にリセットされます。
(%i1) load("alt-display.mac")$ (%i2) set_prompt('prefix,printf(false,"It is now: ~a~%",timedate()))$ It is now: 2014-01-07 15:23:23-05:00 (%i3) |
以下の例は、 prolog
を除くそれぞれのオプションの効果を示します。
epilog
プロンプトは Maximaが閉めるように印刷されることに注意してください。
入力行が $
で終了しない限り、general
が入力の終わりと出力の間に印刷されます。
以下はプロンプト文字列が置かれる場所を示す例です。
(%i1) load("alt-display.mac")$ (%i2) set_prompt(prefix,"<<prefix>> ",suffix,"<<suffix>> ",general, printf(false,"<<general>>~%"),epilog,printf(false,"<<epilog>>~%")); (%o2) done <<prefix>> (%i3) <<suffix>> x/y; <<general>> x (%o3) - y <<prefix>> (%i4) <<suffix>> quit(); <<general>> <<epilog>> |
以下は、 Maximaが、端末か、Emacs(8)のような端末エミュレータ内で走っている時、 入力と出力を群生化させる方法を示す例です。
それぞれのプロンプト文字列は ASCIIエスケープ文字 (27) で始まり、開カギ括弧 (91)が続きます; それぞれの文字列は小文字のm (109) で終わります。 ウェブページ http://misc.flogisoft.com/bash/tip_colors_and_formatting と http://www.tldp.org/HOWTO/Bash-Prompt-HOWTO/x329.html は 端末の色を設定するために制御文字列を使う方法に関して情報を提供します。
Categories: Package alt-display
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40.1 Introduction to asympa | ||
40.2 Functions and variables for asympa |
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asympa
は漸近解析パッケージです。
パッケージは、
複雑性解析と数値解析で広く使われている "ビッグ O"と
"リトル o"関数を含む漸近解析のための式整理関数を含みます。
load ("asympa")
はこのパッケージをロードします。
Categories: Package asympa
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41.1 Functions and Variables for augmented_lagrangian |
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yyは xxの初期推量のリストです。 利用した方法は拡張 Lagrange法です。(文献[1]と[2]を参照してください。)
もしgradが存在するなら、 それは FOMの xxに関するグラディエントであり、 xxの変数それぞれに関する式のリストとして表されます。 もし存在ないなら、グラディエントは自動的に構成されます。
FOMと、もし gradが存在するならその要素それぞれは、 関数名やラムダ式ではなく、通常の式でなければいけません。
optional_args
は
symbol = value
として指定される追加の引数を表します。
認識するオプション引数は以下の通りです:
niter
拡張 Lagrangeアルゴリズムの繰り返しの回数
lbfgs_tolerance
LBFGSに供給される許容誤差
iprint
LBFGSに供給される IPRINTパラメータ(メッセージ出力を制御する2つの整数のリスト)
%lambda
拡張 Lagrangeを計算するために使われる
%lambda
の初期値
この実装は 擬似 Newtonアルゴリズムであるメモリ制限付きBFGS (LBFGS)アルゴリズムを適用することで 拡張 Lagrangeを最小化します。
load("augmented_lagrangian")
はこの関数をロードします。
lbfgsも参照してください。
参考文献:
[1] http://www-fp.mcs.anl.gov/otc/Guide/OptWeb/continuous/constrained/nonlinearcon/auglag.html
[2] http://www.cs.ubc.ca/spider/ascher/542/chap10.pdf
例:
(%i1) load ("lbfgs"); (%o1) /home/gunter/src/maxima-code/share/lbfgs/lbfgs.mac (%i2) load ("augmented_lagrangian"); (%o2) /home/gunter/src/maxima-code/share/contrib/augmented_lagra\ ngian.mac (%i3) FOM: x^2 + 2*y^2; 2 2 (%o3) 2 y + x (%i4) xx: [x, y]; (%o4) [x, y] (%i5) C: [x + y - 1]; (%o5) [y + x - 1] (%i6) yy: [1, 1]; (%o6) [1, 1] (%i7) augmented_lagrangian_method(FOM, xx, C, yy, iprint=[-1,0]); (%o7) [[x = 0.666659841080023, y = 0.333340272455448], %lambda = [- 1.333337940892518]] |
前と同じ例ですが、今回はグラディエントが引数として供給されます。
(%i1) load ("lbfgs")$ (%i2) load ("augmented_lagrangian")$ (%i3) FOM: x^2 + 2*y^2; 2 2 (%o3) 2 y + x (%i4) xx: [x, y]; (%o4) [x, y] (%i5) grad : [2*x, 4*y]; (%o5) [2 x, 4 y] (%i6) C: [x + y - 1]; (%o6) [y + x - 1] (%i7) yy: [1, 1]; (%o7) [1, 1] (%i8) augmented_lagrangian_method ([FOM, grad], xx, C, yy, iprint = [-1, 0]); (%o8) [[x = 0.6666598410800247, y = 0.3333402724554464], %lambda = [- 1.333337940892525]] |
Categories: Numerical methods · Optimization · Share packages · Package augmented_lagrangian
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42.1 Functions and Variables for Bernstein |
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k
が負の整数でないと仮定すると、
Bernstein多項式は
bernstein_poly(k,n,x) = binomial(n,k) x^k (1-x)^(n-k)
で定義されます;
負の整数 k
に対してはBernstein多項式 bernstein_poly(k,n,x)
はゼロです。
k
か n
のどちらかが非整数の時、オプション変数 bernstein_explicit
は
Bernstein多項式の明示形式への展開を制御します。
例:
(%i1) load(bernstein)$ (%i2) bernstein_poly(k,n,x); (%o2) bernstein_poly(k, n, x) (%i3) bernstein_poly(k,n,x), bernstein_explicit : true; n - k k (%o3) binomial(n, k) (1 - x) x |
Bernstein多項式は gradefプロパティと integrateプロパティの両方を持ちます:
(%i4) diff(bernstein_poly(k,n,x),x); (%o4) (bernstein_poly(k - 1, n - 1, x) - bernstein_poly(k, n - 1, x)) n (%i5) integrate(bernstein_poly(k,n,x),x); (%o5) k + 1 hypergeometric([k + 1, k - n], [k + 2], x) binomial(n, k) x ---------------------------------------------------------------- k + 1 |
実数と複素数両方の数値入力に対して Bernstein多項式は数値結果に評価されます:
(%i6) bernstein_poly(5,9, 1/2 + %i); 39375 %i 39375 (%o6) -------- + ----- 128 256 (%i7) bernstein_poly(5,9, 0.5b0 + %i); (%o7) 3.076171875b2 %i + 1.5380859375b2 |
bernstein_poly
を使うには、最初に load("bernstein")
。
デフォルト値: false
k
か n
のどちらかが非整数の時、オプション変数 bernstein_explicit
は
Bernstein多項式の明示形式への展開を制御します; 例えば:
(%i1) bernstein_poly(k,n,x); (%o1) bernstein_poly(k, n, x) (%i2) bernstein_poly(k,n,x), bernstein_explicit : true; n - k k (%o2) binomial(n, k) (1 - x) x |
k
と n
の両方が明示的に整数の時、
bernstein(k,n,x)
は いつも明示形式に展開されます。
多重 Bernstein多項式 multibernstein_poly ([k1, k2, ...,
kp], [n1, n2, ..., np], [x1, x2, ..., xp])
は
Bernstein多項式 bernstein_poly(k1, n1, x1)
bernstein_poly(k2, n2, x2) ... bernstein_poly(kp, np, xp)
の積です。
multibernstein_poly
を使うには、最初に load("bernstein")
してください。
関数 (x1, x2, ..., xn) |--> f
の n
次の一様
Bernstein多項式近似を返します。
例
(%i1) bernstein_approx(f(x),[x], 2); 2 1 2 (%o1) f(1) x + 2 f(-) (1 - x) x + f(0) (1 - x) 2 (%i2) bernstein_approx(f(x,y),[x,y], 2); 2 2 1 2 (%o2) f(1, 1) x y + 2 f(-, 1) (1 - x) x y 2 2 2 1 2 + f(0, 1) (1 - x) y + 2 f(1, -) x (1 - y) y 2 1 1 1 2 + 4 f(-, -) (1 - x) x (1 - y) y + 2 f(0, -) (1 - x) (1 - y) y 2 2 2 2 2 1 2 + f(1, 0) x (1 - y) + 2 f(-, 0) (1 - x) x (1 - y) 2 2 2 + f(0, 0) (1 - x) (1 - y) |
bernstein_approx
を使うには、最初に load("bernstein")
してください。
多項式 e
を多変数 Bernstein多項式の線形結合として厳密に表します。
(%i1) bernstein_expand(x*y+1,[x,y]); (%o1) 2 x y + (1 - x) y + x (1 - y) + (1 - x) (1 - y) (%i2) expand(%); (%o2) x y + 1 |
一番目の引数が多項式でない時 Maximaはエラーをシグナルします。
bernstein_expand
を使うには、最初に load("bernstein")
してください。
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パッケージ bitwise
は整数定数のビット操作を可能にする関数を提供します。
通常通り、知られているかもしれない変数の属性を考慮してもし定数の実際の値が未知なら、
maximaは演算の結果を整理しようとします。
declare
メカニズムを参照してください。
43.1 Functions and Variables for bitwise |
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符号付き整数のすべてのビットを反転させます。
この操作の結果は -int - 1
です。
(%i1) load("bitwise")$ (%i2) bit_not(i); (%o2) bit_not(i) (%i3) bit_not(bit_not(i)); (%o3) i (%i4) bit_not(3); (%o4) - 4 (%i5) bit_not(100); (%o5) - 101 (%i6) bit_not(-101); (%o6) 100 |
Categories: Number theory Binary operations Package bitwise
この関数は、2つ以上の符号付き整数のビット毎の and
を計算します。
(%i1) load("bitwise")$ (%i2) bit_and(i,i); (%o2) i (%i3) bit_and(i,i,i); (%o3) i (%i4) bit_and(1,3); (%o4) 1 (%i5) bit_and(-7,7); (%o5) 1 |
もし bit_and
のパラメータの1つが偶数かどうかわかっているなら、
関数はこの情報を考慮します。
(%i1) load("bitwise")$ (%i2) declare(e,even,o,odd); (%o2) done (%i3) bit_and(1,e); (%o3) 0 (%i4) bit_and(1,o); (%o4) 1 |
Categories: Number theory Binary operations Package bitwise
この関数は2つ以上の符号付き整数のビット毎の or
を計算します。
(%i1) load("bitwise")$ (%i2) bit_or(i,i); (%o2) i (%i3) bit_or(i,i,i); (%o3) i (%i4) bit_or(1,3); (%o4) 3 (%i5) bit_or(-7,7); (%o5) - 1 |
もし bit_or
のパラメータの1つが偶数かどうかわかっているなら、
関数はこの情報を考慮します。
(%i1) load("bitwise")$ (%i2) declare(e,even,o,odd); (%o2) done (%i3) bit_or(1,e); (%o3) e + 1 (%i4) bit_or(1,o); (%o4) o |
Categories: Number theory Binary operations Package bitwise
この関数は2つ以上の符号付き整数のビット毎の xor
を計算します。
(%i1) load("bitwise")$ (%i2) bit_xor(i,i); (%o2) 0 (%i3) bit_xor(i,i,i); (%o3) i (%i4) bit_xor(1,3); (%o4) 2 (%i5) bit_xor(-7,7); (%o5) - 2 |
もし bit_xor
のパラメータの1つが偶数かどうかわかっているなら、
関数はこの情報を考慮します。
(%i1) load("bitwise")$ (%i2) declare(e,even,o,odd); (%o2) done (%i3) bit_xor(1,e); (%o3) e + 1 (%i4) bit_xor(1,o); (%o4) o - 1 |
Categories: Number theory Binary operations Package bitwise
この関数は符号付き整数 int
のすべてのビットを nBits
だけ左へシフトさせます。
この操作で整数の幅は nBits
だけ拡張されます。
なので、bit_lsh
の結果は int * 2
です(原文に従う)。
(%i1) load("bitwise")$ (%i2) bit_lsh(0,1); (%o2) 0 (%i3) bit_lsh(1,0); (%o3) 1 (%i4) bit_lsh(1,1); (%o4) 2 (%i5) bit_lsh(1,i); (%o5) bit_lsh(1, i) (%i6) bit_lsh(-3,1); (%o6) - 6 (%i7) bit_lsh(-2,1); (%o7) - 4 |
Categories: Number theory Binary operations Package bitwise
この関数は符号付き整数 int
のすべてのビットを nBits
だけ右へシフトさせます。
この操作で整数の幅は nBits
だけ減らされます。
(%i1) load("bitwise")$ (%i2) bit_rsh(0,1); (%o2) 0 (%i3) bit_rsh(2,0); (%o3) 2 (%i4) bit_rsh(2,1); (%o4) 1 (%i5) bit_rsh(2,2); (%o5) 0 (%i6) bit_rsh(-3,1); (%o6) - 2 (%i7) bit_rsh(-2,1); (%o7) - 1 (%i8) bit_rsh(-2,2); (%o8) - 1 |
Categories: Number theory Binary operations Package bitwise
変数が数 int
を保持するために何ビット長必要か調べます。
この関数は正整数上のみに演算します。
(%i1) load("bitwise")$ (%i2) bit_length(0); (%o2) 0 (%i3) bit_length(1); (%o3) 1 (%i4) bit_length(7); (%o4) 3 (%i5) bit_length(8); (%o5) 4 |
Categories: Number theory Binary operations Package bitwise
符号付き整数 int
でビット nBit
がセットされているかどうか調べます。
(%i1) load("bitwise")$ (%i2) bit_onep(85,0); (%o2) true (%i3) bit_onep(85,1); (%o3) false (%i4) bit_onep(85,2); (%o4) true (%i5) bit_onep(85,3); (%o5) false (%i6) bit_onep(85,100); (%o6) false (%i7) bit_onep(i,100); (%o7) bit_onep(i, 100) |
符号付き数では、符号ビットは2の補数相当です。
(原文: For signed numbers the sign bit is interpreted to be more than nBit
to the
left of the leftmost bit of int
that reads 1
.)
(%i1) load("bitwise")$ (%i2) bit_onep(-2,0); (%o2) false (%i3) bit_onep(-2,1); (%o3) true (%i4) bit_onep(-2,2); (%o4) true (%i5) bit_onep(-2,3); (%o5) true (%i6) bit_onep(-2,4); (%o6) true |
もしテストする数が偶数かどうかわかっているなら、 関数はこの情報を考慮します。
(%i1) load("bitwise")$ (%i2) declare(e,even,o,odd); (%o2) done (%i3) bit_onep(e,0); (%o3) false (%i4) bit_onep(o,0); (%o4) true |
Categories: Number theory Binary operations Package bitwise
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44.1 Functions and Variables for bode |
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Bodeのゲイン線図を描く関数。
例 (1から7までは
http://www.swarthmore.edu/NatSci/echeeve1/Ref/Bode/BodeHow.html, |
から、8はRon Crummettから):
(%i1) load("bode")$ (%i2) H1 (s) := 100 * (1 + s) / ((s + 10) * (s + 100))$ (%i3) bode_gain (H1 (s), [w, 1/1000, 1000])$ (%i4) H2 (s) := 1 / (1 + s/omega0)$ (%i5) bode_gain (H2 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10$ (%i6) H3 (s) := 1 / (1 + s/omega0)^2$ (%i7) bode_gain (H3 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10$ (%i8) H4 (s) := 1 + s/omega0$ (%i9) bode_gain (H4 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10$ (%i10) H5 (s) := 1/s$ (%i11) bode_gain (H5 (s), [w, 1/1000, 1000])$ (%i12) H6 (s) := 1/((s/omega0)^2 + 2 * zeta * (s/omega0) + 1)$ (%i13) bode_gain (H6 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10, zeta = 1/10$ (%i14) H7 (s) := (s/omega0)^2 + 2 * zeta * (s/omega0) + 1$ (%i15) bode_gain (H7 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10, zeta = 1/10$ (%i16) H8 (s) := 0.5 / (0.0001 * s^3 + 0.002 * s^2 + 0.01 * s)$ (%i17) bode_gain (H8 (s), [w, 1/1000, 1000])$ |
この関数を使うためには、最初に load("bode")
と書いてください。
bode_phase
も参照してください。
Categories: Plotting · Package bode
Bodeの位相線図を描く関数。
例 (1から7までは
http://www.swarthmore.edu/NatSci/echeeve1/Ref/Bode/BodeHow.html, |
から、8はRon Crummettから):
(%i1) load("bode")$ (%i2) H1 (s) := 100 * (1 + s) / ((s + 10) * (s + 100))$ (%i3) bode_phase (H1 (s), [w, 1/1000, 1000])$ (%i4) H2 (s) := 1 / (1 + s/omega0)$ (%i5) bode_phase (H2 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10$ (%i6) H3 (s) := 1 / (1 + s/omega0)^2$ (%i7) bode_phase (H3 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10$ (%i8) H4 (s) := 1 + s/omega0$ (%i9) bode_phase (H4 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10$ (%i10) H5 (s) := 1/s$ (%i11) bode_phase (H5 (s), [w, 1/1000, 1000])$ (%i12) H6 (s) := 1/((s/omega0)^2 + 2 * zeta * (s/omega0) + 1)$ (%i13) bode_phase (H6 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10, zeta = 1/10$ (%i14) H7 (s) := (s/omega0)^2 + 2 * zeta * (s/omega0) + 1$ (%i15) bode_phase (H7 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10, zeta = 1/10$ (%i16) H8 (s) := 0.5 / (0.0001 * s^3 + 0.002 * s^2 + 0.01 * s)$ (%i17) bode_phase (H8 (s), [w, 1/1000, 1000])$ (%i18) block ([bode_phase_unwrap : false], bode_phase (H8 (s), [w, 1/1000, 1000])); (%i19) block ([bode_phase_unwrap : true], bode_phase (H8 (s), [w, 1/1000, 1000])); |
この関数を使うためには、最初にload("bode")
と書いてください。
bode_gain
も参照してください。
Categories: Plotting · Package bode
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45.1 Introduction to celine |
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シスターCelineの方法のMaxima実装。 Barton Willisがこのコードを書きました。 Creative Commons CC0 licenseの下で公開されています。
Celineの方法は、Marko Petkovsek, Herbert S. Wilf, Doron Zeilberger著 書籍"A=B"の4.1-4.4節に記述があります。 この本は http://www.math.rutgers.edu/~zeilberg/AeqB.pdfで閲覧可能です。
f = F(n,k)とします。 関数celineはFの漸化式の集合を以下の形式で返します。
p_0(n) * fff(n,k) + p_1(n) * fff(n+1,k) + ... + p_p(n) * fff(n+p,k+q),
ここでp_0から p_pは多項式です。 もしMaximaが sum(sum(a(i,j) * F(n+i,k+j),i,0,p),j,0,q) / F(n,k)が nと kの有理関数だとわからなければ、 celineは空集合を返します。 fがパラメータ(nや k以外の変数)を含む時、 celineはこれらのパラメータについて仮定を作るかもしれません。 'proviso'のキーとともに 'put'を使うと、 Maximaは入力ラベルにこれらの仮定を保存します。
この関数を使うには、最初にパッケージ integer_sequence, opsubst, to_poly_solveをロードします。
例:
(%i1) load("integer_sequence")$ (%i2) load("opsubst")$ (%i3) load("to_poly_solve")$ (%i4) load("celine")$ (%i5) celine(n!,n,k,1,0); (%o5) {fff(n + 1, k) - n fff(n, k) - fff(n, k)} |
結果が正しいことの確認:
(%i1) load("integer_sequence")$ (%i2) load("opsubst")$ (%i3) load("to_poly_solve")$ (%i4) load("celine")$ (%i5) g1:{fff(n+1,k)-n*fff(n,k)-fff(n,k)}; (%o5) {fff(n + 1, k) - n fff(n, k) - fff(n, k)} (%i6) ratsimp(minfactorial(first(g1))),fff(n,k) := n!; (%o6) 0 |
パラメータ付き例(例の結果が正しいというテストを含む):
(%i1) load("integer_sequence")$ (%i2) load("opsubst")$ (%i3) load("to_poly_solve")$ (%i4) load("celine")$ (%i5) e : pochhammer(a,k) * pochhammer(-k,n) / (pochhammer(b,k)); (a) (- k) k n (%o5) ----------- (b) k (%i6) recur : celine(e,n,k,2,1); (%o6) {fff(n + 2, k + 1) - fff(n + 2, k) - b fff(n + 1, k + 1) + n ((- fff(n + 1, k + 1)) + 2 fff(n + 1, k) - a fff(n, k) - fff(n, k)) + a (fff(n + 1, k) - fff(n, k)) + 2 fff(n + 1, k) 2 - n fff(n, k)} (%i7) /* Test this result for correctness */ (%i8) first(%), fff(n,k) := ''(e)$ (%i9) makefact(makegamma(%))$ (%o9) 0 (%i10) minfactorial(factor(minfactorial(factor(%)))); |
provisoデータが、設定 a = bがより低い次数の漸化式を出力することを示します。 以下の例がそれを示します:
(%i1) load("integer_sequence")$ (%i2) load("opsubst")$ (%i3) load("to_poly_solve")$ (%i4) load("celine")$ (%i5) e : pochhammer(a,k) * pochhammer(-k,n) / (pochhammer(b,k)); (a) (- k) k n (%o5) ----------- (b) k (%i6) recur : celine(e,n,k,2,1); (%o6) {fff(n + 2, k + 1) - fff(n + 2, k) - b fff(n + 1, k + 1) + n ((- fff(n + 1, k + 1)) + 2 fff(n + 1, k) - a fff(n, k) - fff(n, k)) + a (fff(n + 1, k) - fff(n, k)) + 2 fff(n + 1, k) 2 - n fff(n, k)} (%i7) get('%,'proviso); (%o7) false (%i8) celine(subst(b=a,e),n,k,1,1); (%o8) {fff(n + 1, k + 1) - fff(n + 1, k) + n fff(n, k) + fff(n, k)} |
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46.1 Functions and Variables for clebsch_gordan |
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Clebsch-Gordan 係数 <j1, j2, m1, m2 | j, m> を計算します。
Categories: clebsch_gordan
(関連の Clebsch-Gordan 係数を使って計算される) Racah's V 係数を計算します。
Categories: clebsch_gordan
(Wigner 6j シンボルを使って計算される)Racah's W 係数を計算します。
Categories: clebsch_gordan
(関連の Clebsch-Gordan 係数を使って計算される) Wigner's 3j シンボルを計算します。
Categories: clebsch_gordan
Wigner's 6j シンボルを計算します。
Categories: clebsch_gordan
Wigner's 9j シンボルを計算します。
Categories: clebsch_gordan
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47.1 Introduction to cobyla | ||
47.2 Functions and Variables for cobyla | ||
47.3 Examples for cobyla |
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fmin_cobyla
は
Powell[1][2][3]による
Fortran制約最適化ルーチン COBYLAの (f2cl
による) Common Lisp翻訳です。
COBYLAはX上の形式 g(X) >= 0の M個の不等式制約を条件として目的函数 F(X)を最小化します。 ここで Xは N個の成分を持つ変数のベクトルです。
等式制約 g(X)=0は、 よく、不等式制約の組 g(X)>=0と -g(X)>= 0で実装することができます。 Maximaの COBYLAインターフェースは等式制約を受けつけ、内部的に等式制約を不等式制約の組に変換します。
アルゴリズムは目的函数や制約函数の線形近似を用います。 変数空間内の N+1点での線形補間で形成された近似です。 補間点は単体の頂点としてみなされます。 パラメータ RHOは単体のサイズを制御し、 RHOBEGから EHOENDに自動的に減らされます。 それぞれの RHOで、サブルーチンは現在のサイズにとって変数の良いベクトルを達成しようとし、 そして、 RHOは値 RHOENDに達するまで減らされます。 それゆえに、 RHOBEGと RHOENDはそれぞれ、変数への合理的な初期変化と変数に要求される精度に 設定されるべきですが、 この精度は保証はないので、実験の対象として見るべきです。 変数の変化を計算する時、ルーチンは制約を単一のペナルティ函数にひとまとめにせずに、 制約それぞれを個別に扱います。 サブルーチン名は the phrase Constrained Optimization BY Linear Approximations (線形近似による位相制約下最適化)に由来します。
参考文献:
[1] Fortran Codeはhttp://plato.asu.edu/sub/nlores.html#generalから
[2] M. J. D. Powell, "A direct search optimization method that models the objective and constraint functions by linear interpolation," in Advances in Optimization and Numerical Analysis, eds. S. Gomez and J.-P. Hennart (Kluwer Academic: Dordrecht, 1994), p. 51-67.
[3] M. J. D. Powell, "Direct search algorithms for optimization calculations," Acta Numerica 7, 287-336 (1998). Also available as University of Cambridge, Department of Applied Mathematics and Theoretical Physics, Numerical Analysis Group, Report NA1998/04 from http://www.damtp.cam.ac.uk/user/na/reports.html
Categories: Numerical methods · Optimization · Share packages · Package cobyla
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オプションの制約の組を条件として多変数 Xに関する式 Fの近似的最小を返します。 Yは Xに対する初期推測のリストです。
Fは関数名やラムダ式ではなく、通常の式でなければいけません。
optional_args
は、
symbol = value
のように指定される付加的な引数を表します。
認識されるオプションの引数は以下の通りです:
constraints
Xが満たさなければいけない不等式と等式の制約のリスト。
不等式制約は、形式 g(X) >= h(X)
もしくは
g(X) <= h(X)
の実際の不等式でなければいけません。
等式制約は形式 g(X) = h(X)
のものでなければいけません。
rhobeg
単体のサイズを制御する内部 RHO変数の初期値(デフォルトは 1.0)。
rhoend
要望される最終値 rhoパラメータ。 近似的に変数の精度です。(デフォルトは 1d-6)
iprint
冗長な出力レベル(デフォルトは 0)。
maxfun
函数評価の最大回数(デフォルトは 1000)。
戻る時、ベクトルを返します:
var = value
の要素のリストです。
load(fmin_cobyla)
はこの関数をロードします。
この関数は、多倍長浮動小数点演算が使われること、
rhoendのデフォルト値が 10^(fpprec/2)
であることを除いて、
fmin_cobyla
と同一です。
更に知るには fmin_cobyla
を参照してください。
load(bf_fmin_cobyla)
はこの関数をロードします。
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x1*x2を 1-x1^2-x2^2 >= 0の条件で最小化します。 理論的解は x1 = 1/sqrt(2), x2 = -1/sqrt(2)です。
(%i1) load(fmin_cobyla)$ (%i2) fmin_cobyla(x1*x2, [x1, x2], [1,1], constraints = [x1^2+x2^2<=1], iprint=1); Normal return from subroutine COBYLA NFVALS = 66 F =-5.000000E-01 MAXCV = 1.999845E-12 X = 7.071058E-01 -7.071077E-01 (%o2) [[x1 = 0.70710584934848, x2 = - 0.7071077130248], - 0.49999999999926, [[-1.999955756559757e-12],[]], 66] |
追加の例は share/cobyla/exディレクトリにあります。
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48.1 Introduction to contrib_ode | ||
48.2 Functions and Variables for contrib_ode | ||
48.3 Possible improvements to contrib_ode | ||
48.4 Test cases for contrib_ode | ||
48.5 References for contrib_ode |
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Maximaの常微分方程式 (ODE)ソルバ ode2
は一階と二階の初等線形 ODEを解きます。
関数 contrib_ode
は線形と非線形一階 ODEと線形斉次二階 ODEに関する追加の方法で
ode2
を拡張します。
コードはまだ開発中で、コールの順序は将来のリリースで変わるかもしれません。
一旦コードが安定化したら、投稿ディレクトリから移して Maximaに統合されるかもしれません。
このパッケージは、使用前にコマンド
load('contrib_ode)
でロードしなければいけません。
contrib_ode
のコール取り決めは ode2
と同一です。
3つの引数を取ります:
ODE (右辺が 0なら左辺だけでもいいです)、
従属変数、独立変数。
成功した時、解のリストを返します。
解の形式は ode2
と異なります。
非線形方程式は複数解を持つので、
contrib_ode
は解のリストを返します。
解それぞれは複数の形式を持ちます:
%t
を使ったパラメトリック解、または、
%u
に関する別のODEへの変換
%c
は一階方程式の積分定数を表すのに使われます。
%k1
と %k2
は二階方程式の定数を表すのに使われます。
もし contrib_ode
がいかなる理由でも解を得られないなら、
たぶんエラーメッセージを印字した後 false
を返します。
一階非線形 ODEは複数解を持ち得るので、解のリストを返す必要があります。 例えば:
(%i1) load('contrib_ode)$ (%i2) eqn:x*'diff(y,x)^2-(1+x*y)*'diff(y,x)+y=0; dy 2 dy (%o2) x (--) - (1 + x y) -- + y = 0 dx dx (%i3) contrib_ode(eqn,y,x); dy 2 dy (%t3) x (--) - (1 + x y) -- + y = 0 dx dx first order equation not linear in y' x (%o3) [y = log(x) + %c, y = %c %e ] (%i4) method; (%o4) factor |
以下の例の二番目の解のように、 非線形ODEは積分定数を持たない特異解を持ち得ます:
(%i1) load('contrib_ode)$ (%i2) eqn:'diff(y,x)^2+x*'diff(y,x)-y=0; dy 2 dy (%o2) (--) + x -- - y = 0 dx dx (%i3) contrib_ode(eqn,y,x); dy 2 dy (%t3) (--) + x -- - y = 0 dx dx first order equation not linear in y' 2 2 x (%o3) [y = %c x + %c , y = - --] 4 (%i4) method; (%o4) clairault |
以下の ODEはダミー変数 %t
を使った2つのパラメトリック解を持ちます。
この場合、パラメトリック解を操作して陽解を与えることができます。
(%i1) load('contrib_ode)$ (%i2) eqn:'diff(y,x)=(x+y)^2; dy 2 (%o2) -- = (x + y) dx (%i3) contrib_ode(eqn,y,x); (%o3) [[x = %c - atan(sqrt(%t)), y = (- x) - sqrt(%t)], [x = atan(sqrt(%t)) + %c, y = sqrt(%t) - x]] (%i4) method; (%o4) lagrange |
以下の例 (Kamke 1.112)は陰解を例示します。
(%i1) load('contrib_ode)$ (%i2) assume(x>0,y>0); (%o2) [x > 0, y > 0] (%i3) eqn:x*'diff(y,x)-x*sqrt(y^2+x^2)-y; dy 2 2 (%o3) x -- - x sqrt(y + x ) - y dx (%i4) contrib_ode(eqn,y,x); y (%o4) [x - asinh(-) = %c] x (%i5) method; (%o5) lie |
以下の Riccati方程式は
変数 %u
に関する線形二階 ODEに変換されます。
Maximaは新しい ODEを解くことができません。
なので未評価で返します。
(%i1) load('contrib_ode)$ (%i2) eqn:x^2*'diff(y,x)=a+b*x^n+c*x^2*y^2; 2 dy 2 2 n (%o2) x -- = c x y + b x + a dx (%i3) contrib_ode(eqn,y,x); d%u --- 2 dx 2 a n - 2 d %u (%o3) [[y = - ----, %u c (-- + b x ) + ---- c = 0]] %u c 2 2 x dx (%i4) method; (%o4) riccati |
一階 ODEに対して contrib_ode
は ode2
をコールします。
その後、以下の方法を試します:
因数分解、Clairault, Lagrange, Riccati, Abel, Lie対称性を使った方法。
もし Abel方法が失敗したら、
Lie方法は Abel方程式には試みられませんが、
もし Riccati方法が未解決二階 ODEを返したら、 Lie方法が試みられます。
二階 ODEに対して contrib_ode
は ode2
をコールし、その後
odelin
をコールします。
もしコマンド
put('contrib_ode,true,'verbose)
を実行したら
長いデバッグトレースとメッセージが表示されます。
Categories: Differential equations · Share packages · Package contrib_ode
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独立変数 xと従属変数 yに関する ODE eqnの解のリストを返します。
Categories: Package contrib_ode
odelin
は独立変数 xと従属変数 yに関する一階および二階線形斉次
ODEを解きます。
ODEの基本的な解一式を返します。
二階 ODEに対して odelin
は、与えられた特殊関数を使って解を探索する
Bronsteinと Lafailleによる方法を使います。
(%i1) load('contrib_ode)$ (%i2) odelin(x*(x+1)*'diff(y,x,2)+(x+5)*'diff(y,x,1)+(-4)*y,y,x); gauss_a(- 6, - 2, - 3, - x) gauss_b(- 6, - 2, - 3, - x) (%o2) {---------------------------, ---------------------------} 4 4 x x |
Categories: Package contrib_ode
可能な解 solnを代入した後、 ODE eqnの値を返します。 もし solnが eqnの解なら値はゼロと同値です。
(%i1) load('contrib_ode)$ (%i2) eqn:'diff(y,x,2)+(a*x+b)*y; 2 d y (%o2) --- + (b + a x) y 2 dx (%i3) ans:[y = bessel_y(1/3,2*(a*x+b)^(3/2)/(3*a))*%k2*sqrt(a*x+b) +bessel_j(1/3,2*(a*x+b)^(3/2)/(3*a))*%k1*sqrt(a*x+b)]; 3/2 1 2 (b + a x) (%o3) [y = bessel_y(-, --------------) %k2 sqrt(a x + b) 3 3 a 3/2 1 2 (b + a x) + bessel_j(-, --------------) %k1 sqrt(a x + b)] 3 3 a (%i4) ode_check(eqn,ans[1]); (%o4) 0 |
Categories: Package contrib_ode
変数 method
は成功した解法に設定されます。
Categories: Package contrib_ode
%c
は一階 ODEの積分定数です。
Categories: Package contrib_ode
%k1
は二階 ODEの最初の積分定数です。
Categories: Package contrib_ode
%k2
は二階 ODEの二番目の積分定数です。
Categories: Package contrib_ode
gauss_a(a,b,c,x)
と gauss_b(a,b,c,x)
は 2F1幾何関数です。
それらは超幾何微分方程式
x(1-x) diff(y,x,2) + [c-(a+b+1)x] diff(y,x) - aby = 0
の任意の2つの独立解を表します (A&S 15.5.1)。
これらの関数は
odelin
と contrib_ode
が返す ODEの解の中でだけ使われます。
これらの関数の定義と使用は Maimaの将来のリリースで変わるかもしれません。
gauss_b
, dgauss_a
, gauss_b
も参照してください。
Categories: Package contrib_ode
gauss_a
を参照してください。
Categories: Package contrib_ode
gauss_a(a, b, c, x)
の xに関する導関数。
Categories: Package contrib_ode
gauss_b(a, b, c, x)
の xに関する導関数。
Categories: Package contrib_ode
Abramowitz and Stegun, Handbook of Mathematical Functions, Section 13.1.2の中で定義される Kummerの M関数
この関数は
odelin
と contrib_ode
が返す ODEの解の中でだけ使われます。
この関数の定義と使用は Maimaの将来のリリースで変わるかもしれません。
kummer_u
, dkummer_m
, dkummer_u
も参照してください。
Categories: Package contrib_ode
Abramowitz and Stegun, Handbook of Mathematical Functions, Section 13.1.3の中で定義される Kummerの U関数
kummer_m
を参照してください。
Categories: Package contrib_ode
kummer_m(a, b, x)
の xに関する導関数。
Categories: Package contrib_ode
kummer_u(a, b, x)
の xに関する導関数。
Categories: Package contrib_ode
Bessel関数 bessel_j, bessel_y, bessel_i, bessel_k, hankel_1, hankel_2, strauve_h, strauve_lを含む式を整理します。 最高次数 nの関数を次数 n-1と n-2の関数で置き換えるのに (Abramowitz and Stegun, Handbook of Mathematical Functions, 9.1.27節に与えられる) 漸化式を使います。
すべての次数の差が2より小さくなるまでこのプレセスを繰り返します。
(%i1) load('contrib_ode)$ (%i2) bessel_simplify(4*bessel_j(n,x^2)*(x^2-n^2/x^2) +x*((bessel_j(n-2,x^2)-bessel_j(n,x^2))*x -(bessel_j(n,x^2)-bessel_j(n+2,x^2))*x) -2*bessel_j(n+1,x^2)+2*bessel_j(n-1,x^2)); (%o2) 0 (%i3) bessel_simplify(-2*bessel_j(1,z)*z^3-10*bessel_j(2,z)*z^2 +15*%pi*bessel_j(1,z)*struve_h(3,z)*z-15*%pi*struve_h(1,z)*bessel_j(3,z)*z -15*%pi*bessel_j(0,z)*struve_h(2,z)*z+15*%pi*struve_h(0,z)*bessel_j(2,z)*z -30*%pi*bessel_j(1,z)*struve_h(2,z)+30*%pi*struve_h(1,z)*bessel_j(2,z)); (%o3) 0 |
Categories: Package contrib_ode Bessel functions Special functions
漸化式 (A&S 5.1.14)を使って指数積分 expintegral_eを含む式を整理します。
expintegral_e(n+1,z) = (1/n) * (exp(-z)-z*expintegral_e(n,z)) n = 1,2,3 ....
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これらのルーチンは開発進行中です。まだ以下をする必要があります:
ode1_factor
を多重根で機能するように拡張すること。
ode1_factor
をより高次因子を解こうとするように拡張すること。
現在、線形因子を解こうとするだけです。
ode1_lagrange
を複素根より実根を優先するように直すこと。
ode1_lie
に関する仕事。
2,3の相当な問題があります:
いくつかの部分が未実装です;
いくつかのテストケースが無限ループのようです;
他のテストケースではクラッシュします;
さらに他では非常に複雑な「解」を返します。
本当にリリースの準備ができていたか疑っています。
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ルーチンは 文献 Murphy, Kamke, Zwillinger他からのおおよそ千のテストケース上でテストされています。 これらはテストサブディレクトリに含まれています。
ode1_clairault
は特異解を含み、
Murphyと Kamkeの中の Clairault方程式の知られている解すべてを見つけます。
ode1_lie
の「解」のいくつかは過度に複雑でチェックが不可能です。
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49.1 Introduction to descriptive | ||
49.2 Functions and Variables for data manipulation | ||
49.3 Functions and Variables for descriptive statistics | ||
49.4 Functions and Variables for statistical graphs |
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パッケージ
descriptive
には記述統計計算とグラフ作成を行うための関数一式が入っています。
ソースコードと一緒に Maximaツリーに3つのデータセットがあります:
pidigits.data
, wind.data
, biomed.data
パッケージ descriptive
の関数の参考文献として、
どんな統計マニュアルでも使うことができます。
コメント、バグ、提案は、 'riotorto AT yahoo DOT com'にコンタクトしてください。
以下は、
descriptive
の中の記述関数が引数やリスト、行列の性質に依存して如何に機能するか
を示す簡単な例です。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) /* univariate sample */ mean ([a, b, c]); c + b + a (%o2) --------- 3 (%i3) matrix ([a, b], [c, d], [e, f]); [ a b ] [ ] (%o3) [ c d ] [ ] [ e f ] (%i4) /* multivariate sample */ mean (%); e + c + a f + d + b (%o4) [---------, ---------] 3 3 |
多変数標本では平均は列それぞれに関して計算されることに注意してください。
異なるサイズかもしれない複数の標本の場合、
Maxima関数 map
を使って標本それぞれに対して望みの結果を得ることができます。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) map (mean, [[a, b, c], [d, e]]); c + b + a e + d (%o2) [---------, -----] 3 2 |
この場合、サイズ 3と 2の2つの標本がリストに格納されました。
1変数標本は以下のようにリストに格納されなければいけません。
(%i1) s1 : [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]; (%o1) [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5] |
多変数標本は以下のように行列に格納されなければいけません。
(%i1) s2 : matrix ([13.17, 9.29], [14.71, 16.88], [18.50, 16.88], [10.58, 6.63], [13.33, 13.25], [13.21, 8.12]); [ 13.17 9.29 ] [ ] [ 14.71 16.88 ] [ ] [ 18.5 16.88 ] (%o1) [ ] [ 10.58 6.63 ] [ ] [ 13.33 13.25 ] [ ] [ 13.21 8.12 ] |
この場合、列の数は確率変数次元に等しく、行の数はサンプルのサイズです。
データは手で入力することができますが、
大きな標本は普通プレインテキストファイルの中に格納されています。
例えば、ファイル pidigits.data
は数 %pi
の最初の100桁を含みます:
3 1 4 1 5 9 2 6 5 3 ... |
Maximaでこれらの桁をロードするためには、
(%i1) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i2) length (s1); (%o2) 100 |
他方、ファイル wind.data
は
アイルランド共和国の5つの気象台の毎日の平均風速を含みます。
(これは12の気象台で取得されたデータセットの一部です。
元のファイルは StatLib Data Repositoryから無料でダウンロードでき、
その分析は Haslett, J., Raftery, A. E. (1989) Space-time Modelling with
Long-memory Dependence: Assessing Ireland's Wind Power Resource,
with Discussion. Applied Statistics 38, 1-50
で議論されてます。)
以下ではデータをロードします:
(%i1) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i2) length (s2); (%o2) 100 (%i3) s2 [%]; /* last record */ (%o3) [3.58, 6.0, 4.58, 7.62, 11.25] |
いくつかの標本は数値でないデータを含みます。
例えば、ファイル biomed.data
(StatLib Data
Repositoryからダウンロードされた別のもっと大きなものの一部)は、異なる年齢の2つのグループ
A
と B
の患者から測定された4つの血圧を含みます。
(%i1) s3 : read_matrix (file_search ("biomed.data"))$ (%i2) length (s3); (%o2) 100 (%i3) s3 [1]; /* first record */ (%o3) [A, 30, 167.0, 89.0, 25.6, 364] |
最初の個人はグループ A
に属し、30歳で、血圧は167.0, 89.0, 25.6, 364でした。
カテゴリデータを扱う時には気をつけなければいけません。
次の例では、シンボル a
が以前のある時点で値に割り当てられ、その後、カテゴリ値
a
を持つ標本が取られます。
(%i1) a : 1$ (%i2) matrix ([a, 3], [b, 5]); [ 1 3 ] (%o2) [ ] [ b 5 ] |
Categories: Descriptive statistics · Share packages · Package descriptive
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絶対頻度のテーブルから標本を構築します。 入力テーブルは行列か、サイズの等しいリストのリストです。 列の数やリストの長さは1より大きなければいけません。 それぞれの行もしくはそれぞれのリストの最後の要素は絶対頻度として解釈されます。 出力は常に行列形式での標本です。
例:
一変量頻度テーブル。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) sam1: build_sample([[6,1], [j,2], [2,1]]); [ 6 ] [ ] [ j ] (%o2) [ ] [ j ] [ ] [ 2 ] (%i3) mean(sam1); 2 j + 8 (%o3) [-------] 4 (%i4) barsplot(sam1) $ |
多変量頻度テーブル。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) sam2: build_sample([[6,3,1], [5,6,2], [u,2,1],[6,8,2]]) ; [ 6 3 ] [ ] [ 5 6 ] [ ] [ 5 6 ] (%o2) [ ] [ u 2 ] [ ] [ 6 8 ] [ ] [ 6 8 ] (%i3) cov(sam2); [ 2 2 ] [ u + 158 (u + 28) 2 u + 174 11 (u + 28) ] [ -------- - --------- --------- - ----------- ] (%o3) [ 6 36 6 12 ] [ ] [ 2 u + 174 11 (u + 28) 21 ] [ --------- - ----------- -- ] [ 6 12 4 ] (%i4) barsplot(sam2, grouping=stacked) $ |
Categories: Package descriptive
continuous_freq
の第1引数は数のリストか
(make_array
が生成した)1次元配列でなければいけません。
範囲を区間に分割し、それらの中に値がいくつあるか数えます。
二番目の引数はオプションで、
望みのクラス数 (デフォルトが 10)か、クラス境界と欲しいクラスを含むリストか
境界だけ含むリストのいずれかです。
(訳注: クラスは区間を意味します。)
もしサンプル値がすべて等しいなら、この関数は振幅 2のクラスを1つだけ返します。 (訳注: 振幅は区間幅を意味します。)
例:
オプション引数は望みのクラス数を示します。
出力の最初のリストは区間境界を含み、二番目は対応する個数を含みます:
区間 [0, 1.8]
すなわち 0か 1である桁が 16あり、
(1.8, 3.6]
すなわち 2か 3である桁が 24あり、など。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) continuous_freq (s1, 5); (%o3) [[0, 1.8, 3.6, 5.4, 7.2, 9.0], [16, 24, 18, 17, 25]] |
オプション引数は、境界 -2と 12を持つクラスを 7個欲しいことを示します:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) continuous_freq (s1, [-2,12,7]); (%o3) [[- 2, 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12], [8, 20, 22, 17, 20, 13, 0]] |
オプション引数は、境界 -2と 12を持つクラスをデフォルト個欲しいことを示します:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) continuous_freq (s1, [-2,12]); 3 4 11 18 32 39 46 53 (%o3) [[- 2, - -, -, --, --, 5, --, --, --, --, 12], 5 5 5 5 5 5 5 5 [0, 8, 20, 12, 18, 9, 8, 25, 0, 0]] |
第1引数に配列が可能です。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) a1 : make_array (fixnum, length (s1)) $ (%i4) fillarray (a1, s1); (%o4) {Lisp Array: #(3 1 4 1 5 9 2 6 5 3 5 8 9 7 9 3 2 3 8 4 6 2 6 4 3 3 8 3 2 7 9 \ 5 0 2 8 8 4 1 9 7 1 6 9 3 9 9 3 7 5 1 0 5 8 2 0 9 7 4 9 4 4 5 9 2 3 0 7 8 1 6 4 0 6 2 8 6 2 0 8 9 9 8 6 2 8 0 3 4 8 2 5 3 4 2 \ 1 1 7 0 6 7)} (%i5) continuous_freq (a1); 9 9 27 18 9 27 63 36 81 (%o5) [[0, --, -, --, --, -, --, --, --, --, 9], 10 5 10 5 2 5 10 5 10 [8, 8, 12, 12, 10, 8, 9, 8, 12, 13]] |
Categories: Package descriptive
数値的、記述的両方の離散標本の中の絶対頻度を数えます。
唯一の引数はリストか(make_array
が生成した)1次元配列です。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) discrete_freq (s1); (%o3) [[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [8, 8, 12, 12, 10, 8, 9, 8, 12, 13]] |
最初のリストは標本値を与え、二番目はそれらの絶対頻度を与えます。
コマンド ? col
と ? transpose
は最後の入力を理解するのを助けるはずです。
第1引数に配列が可能です。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) a1 : make_array (fixnum, length (s1)) $ (%i4) fillarray (a1, s1); (%o4) {Lisp Array: #(3 1 4 1 5 9 2 6 5 3 5 8 9 7 9 3 2 3 8 4 6 2 6 4 3 3 8 3 2 7 9 \ 5 0 2 8 8 4 1 9 7 1 6 9 3 9 9 3 7 5 1 0 5 8 2 0 9 7 4 9 4 4 5 9 2 3 0 7 8 1 6 4 0 6 2 8 6 2 0 8 9 9 8 6 2 8 0 3 4 8 2 5 3 4 2 \ 1 1 7 0 6 7)} (%i5) discrete_freq (a1); (%o5) [[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [8, 8, 12, 12, 10, 8, 9, 8, 12, 13]] |
Categories: Package descriptive
リストの要素それぞれから標本平均を引き、結果を標準偏差で割ります。
入力が行列の時、 standardize
は行それぞれから多変量平均を引き、対応する標準偏差でそれぞれの成分を割ります。
Categories: Package descriptive
これは Maximaの submatrix
関数の変形の一種です。
最初の引数はデータ行列であり、二番目は述語関数であり、
オプションの付加引数は返す列の番号です。
その振る舞いは例を使ってよりよく理解されます。
以下は最初の測候所での風速が 18より大きかった多変量レコードです。
ラムダ式の中で i番目の成分は v[i]
として参照されることを参考にしてください。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i3) subsample (s2, lambda([v], v[1] > 18)); [ 19.38 15.37 15.12 23.09 25.25 ] [ ] [ 18.29 18.66 19.08 26.08 27.63 ] (%o3) [ ] [ 20.25 21.46 19.95 27.71 23.38 ] [ ] [ 18.79 18.96 14.46 26.38 21.84 ] |
以下の例では、測候所番号 1で 16以上で、かつ、測候所番号 4で 25ノットより小さな風速のレコードの一番目、二番目、五番目の成分だけをリクエストします。 標本は、測候所 1, 2, 5からのデータだけを含みます。 この場合、述語関数は通常の Maxima関数として定義されます。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i3) g(x):= x[1] >= 16 and x[4] < 25$ (%i4) subsample (s2, g, 1, 2, 5); [ 19.38 15.37 25.25 ] [ ] [ 17.33 14.67 19.58 ] (%o4) [ ] [ 16.92 13.21 21.21 ] [ ] [ 17.25 18.46 23.87 ] |
以下は biomed.data
のカテゴリ変数の例です。
38歳より年上のグループ B
の患者に対応するレコードが欲しいです。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s3 : read_matrix (file_search ("biomed.data"))$ (%i3) h(u):= u[1] = B and u[2] > 38 $ (%i4) subsample (s3, h); [ B 39 28.0 102.3 17.1 146 ] [ ] [ B 39 21.0 92.4 10.3 197 ] [ ] [ B 39 23.0 111.5 10.0 133 ] [ ] [ B 39 26.0 92.6 12.3 196 ] (%o4) [ ] [ B 39 25.0 98.7 10.0 174 ] [ ] [ B 39 21.0 93.2 5.9 181 ] [ ] [ B 39 18.0 95.0 11.3 66 ] [ ] [ B 39 39.0 88.5 7.6 168 ] |
統計解析には血圧だけを使うかもしれません。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s3 : read_matrix (file_search ("biomed.data"))$ (%i3) subsample (s3, lambda([v], v[1] = B and v[2] > 38), 3, 4, 5, 6); [ 28.0 102.3 17.1 146 ] [ ] [ 21.0 92.4 10.3 197 ] [ ] [ 23.0 111.5 10.0 133 ] [ ] [ 26.0 92.6 12.3 196 ] (%o3) [ ] [ 25.0 98.7 10.0 174 ] [ ] [ 21.0 93.2 5.9 181 ] [ ] [ 18.0 95.0 11.3 66 ] [ ] [ 39.0 88.5 7.6 168 ] |
以下はs3
の多変量平均です。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s3 : read_matrix (file_search ("biomed.data"))$ (%i3) mean (s3); 65 B + 35 A 317 6 NA + 8144.999999999999 (%o3) [-----------, ---, 87.178, ------------------------, 100 10 100 3 NA + 19587 18.123, ------------] 100 |
ここで、一番目の成分は A
と B
はカテゴリなので意味がなく、
二番目の成分は個々人の平均の歳の有理表現であり、
四番目と最後の値はある奇妙な振る舞いを示しています。
これは、シンボル NA
が
non availableデータを示すようにここで使われているからで、
二つの平均は無意味です。
情報のある種の喪失を意味しますが、可能な解は
NA
シンボルを持つ行を行列から取り除くことです。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s3 : read_matrix (file_search ("biomed.data"))$ (%i3) g(v):= v[4] # NA and v[6] # NA $ (%i4) mean (subsample (s3, g, 3, 4, 5, 6)); (%o4) [79.4923076923077, 86.2032967032967, 16.93186813186813, 2514 ----] 13 |
Categories: Package descriptive
標本 matrixを exprlist内の式で変換します。 ここで、それぞれの列は varlistに従って名付けられます。
例:
2番目の引数が3つの列に名前を割り当てます。 これらの名前を使って、式のリストが標本の変換を定義します。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) data: matrix([3,2,7],[3,7,2],[8,2,4],[5,2,4]) $ (%i3) transform_sample(data, [a,b,c], [c, a*b, log(a)]); [ 7 6 log(3) ] [ ] [ 2 21 log(3) ] (%o3) [ ] [ 4 16 log(8) ] [ ] [ 4 10 log(5) ] |
定数の列を追加し、3番目の変量を削除します。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) data: matrix([3,2,7],[3,7,2],[8,2,4],[5,2,4]) $ (%i3) transform_sample(data, [a,b,c], [makelist(1,k,length(data)),a,b]); [ 1 3 2 ] [ ] [ 1 3 7 ] (%o3) [ ] [ 1 8 2 ] [ ] [ 1 5 2 ] |
Categories: Package descriptive
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これは標本平均です。以下のように定義されます。
n ==== _ 1 \ x = - > x n / i ==== i = 1 |
例:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) mean (s1); 471 (%o3) --- 100 (%i4) %, numer; (%o4) 4.71 (%i5) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i6) mean (s2); (%o6) [9.9485, 10.1607, 10.8685, 15.7166, 14.8441] |
Categories: Package descriptive
これは標本分散です。以下のように定義されます。
n ==== 2 1 \ _ 2 s = - > (x - x) n / i ==== i = 1 |
例:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) var (s1), numer; (%o3) 8.425899999999999 |
関数 var1
も参照してください。
Categories: Package descriptive
これは標本分散です。以下のように定義されます。
n ==== 1 \ _ 2 --- > (x - x) n-1 / i ==== i = 1 |
例:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) var1 (s1), numer; (%o3) 8.5110101010101 (%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i5) var1 (s2); (%o5) [17.39586540404041, 15.13912778787879, 15.63204924242424, 32.50152569696971, 24.66977392929294] |
関数 var
も参照してください。
Categories: Package descriptive
これは分母 nの分散である関数 var
の平方根です。
例:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) std (s1), numer; (%o3) 2.902740084816414 (%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i5) std (s2); (%o5) [4.149928523480858, 3.871399812729241, 3.933920277534866, 5.672434260526957, 4.941970881136392] |
Categories: Package descriptive
これは分母 n-1の分散である関数 var1
の平方根です。
例:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) std1 (s1), numer; (%o3) 2.917363553109228 (%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i5) std1 (s2); (%o5) [4.170835096721089, 3.89090320978032, 3.953738641137555, 5.701010936401517, 4.966867617451963] |
Categories: Package descriptive
次数 kの非中心モーメントです。以下のように定義されます。
n ==== 1 \ k - > x n / i ==== i = 1 |
例:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) noncentral_moment (s1, 1), numer; /* the mean */ (%o3) 4.71 (%i5) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i6) noncentral_moment (s2, 5); (%o6) [319793.8724761505, 320532.1923892463, 391249.5621381556, 2502278.205988911, 1691881.797742255] |
関数 central_moment
も参照してください。
Categories: Package descriptive
次数 kの中心モーメントです。以下のように定義されます。
n ==== 1 \ _ k - > (x - x) n / i ==== i = 1 |
例:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) central_moment (s1, 2), numer; /* the variance */ (%o3) 8.425899999999999 (%i5) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i6) central_moment (s2, 3); (%o6) [11.29584771375004, 16.97988248298583, 5.626661952750102, 37.5986572057918, 25.85981904394192] |
関数 noncentral_moment
と mean
も参照してください。
Categories: Package descriptive
変動係数は標本標準偏差 (std
)を平均 mean
で割った商です。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) cv (s1), numer; (%o3) .6193977819764815 (%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i5) cv (s2); (%o5) [.4192426091090204, .3829365309260502, 0.363779605385983, .3627381836021478, .3346021393989506] |
Categories: Package descriptive
これは標本 listの最小値です。
引数が行列の時、
smin
は統計変数に関連付けられた列の最小値を含むリストを返します。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) smin (s1); (%o3) 0 (%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i5) smin (s2); (%o5) [0.58, 0.5, 2.67, 5.25, 5.17] |
関数 smax
も参照してください。
Categories: Package descriptive
これは標本 listの最大値です。
引数が行列の時、
smax
は統計変数に関連付けられた列の最大値を含むリストを返します。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) smax (s1); (%o3) 9 (%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i5) smax (s2); (%o5) [20.25, 21.46, 20.04, 29.63, 27.63] |
関数 smin
も参照してください。
Categories: Package descriptive
範囲は極値の差です。
例:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) range (s1); (%o3) 9 (%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i5) range (s2); (%o5) [19.67, 20.96, 17.37, 24.38, 22.46] |
Categories: Package descriptive
これは標本 listの p分位数です。 pは [0, 1]の範囲の数です。 標本分位数にはいくつかの定義がありますが (Hyndman, R. J., Fan, Y. (1996) Sample quantiles in statistical packages. American Statistician, 50, 361-365)、 パッケージ descriptiveでは線形内挿に基づいたものが実装されています。
例:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) /* 1st and 3rd quartiles */ [quantile (s1, 1/4), quantile (s1, 3/4)], numer; (%o3) [2.0, 7.25] (%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i5) quantile (s2, 1/4); (%o5) [7.2575, 7.477500000000001, 7.82, 11.28, 11.48] |
Categories: Package descriptive
一旦標本が順に並べられると、 もし標本サイズが奇数ならメジアンは中央値であり、 そうでないなら2つの中央値の平均です。
例:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) median (s1); 9 (%o3) - 2 (%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i5) median (s2); (%o5) [10.06, 9.855, 10.73, 15.48, 14.105] |
メジアンは 1/2分位数です。
関数 quantile
も参照してください。
Categories: Package descriptive
四分位範囲は三番目と一番目の分位数の差
quantile(list,3/4) - quantile(list,1/4)
です。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) qrange (s1); 21 (%o3) -- 4 (%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i5) qrange (s2); (%o5) [5.385, 5.572499999999998, 6.022500000000001, 8.729999999999999, 6.649999999999999] |
関数 quantile
も参照してください。
Categories: Package descriptive
平均偏差です。以下のように定義されます。
n ==== 1 \ _ - > |x - x| n / i ==== i = 1 |
例:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) mean_deviation (s1); 51 (%o3) -- 20 (%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i5) mean_deviation (s2); (%o5) [3.287959999999999, 3.075342, 3.23907, 4.715664000000001, 4.028546000000002] |
関数 mean
も参照してください。
Categories: Package descriptive
メジアン偏差です。以下のように定義されます。
n ==== 1 \ - > |x - med| n / i ==== i = 1 |
ここで med
は listのメジアンです。
例:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) median_deviation (s1); 5 (%o3) - 2 (%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i5) median_deviation (s2); (%o5) [2.75, 2.755, 3.08, 4.315, 3.31] |
関数 mean
も参照してください。
Categories: Package descriptive
調和平均です。以下のように定義されます。
n -------- n ==== \ 1 > -- / x ==== i i = 1 |
例:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) y : [5, 7, 2, 5, 9, 5, 6, 4, 9, 2, 4, 2, 5]$ (%i3) harmonic_mean (y), numer; (%o3) 3.901858027632205 (%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i5) harmonic_mean (s2); (%o5) [6.948015590052786, 7.391967752360356, 9.055658197151745, 13.44199028193692, 13.01439145898509] |
関数 mean
と geometric_mean
も参照してください。
Categories: Package descriptive
幾何平均です。以下のように定義されます。
/ n \ 1/n | /===\ | | ! ! | | ! ! x | | ! ! i| | i = 1 | \ / |
例:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) y : [5, 7, 2, 5, 9, 5, 6, 4, 9, 2, 4, 2, 5]$ (%i3) geometric_mean (y), numer; (%o3) 4.454845412337012 (%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i5) geometric_mean (s2); (%o5) [8.82476274347979, 9.22652604739361, 10.0442675714889, 14.61274126349021, 13.96184163444275] |
関数mean
とharmonic_mean
も参照してください。
Categories: Package descriptive
尖度係数です。以下のように定義されます。
n ==== 1 \ _ 4 ---- > (x - x) - 3 4 / i n s ==== i = 1 |
例:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) kurtosis (s1), numer; (%o3) - 1.273247946514421 (%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i5) kurtosis (s2); (%o5) [- .2715445622195385, 0.119998784429451, - .4275233490482861, - .6405361979019522, - .4952382132352935] |
関数 mean
, var
, skewness
も参照してください。
Categories: Package descriptive
歪度係数です。以下のように定義されます。
n ==== 1 \ _ 3 ---- > (x - x) 3 / i n s ==== i = 1 |
例:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) skewness (s1), numer; (%o3) .009196180476450424 (%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i5) skewness (s2); (%o5) [.1580509020000978, .2926379232061854, .09242174416107717, .2059984348148687, .2142520248890831] |
関数mean
, var
, kurtosis
も参照してください。
Categories: Package descriptive
Pearsonの歪度係数です。以下のように定義されます。
_ 3 (x - med) ----------- s |
ここで medは listのメジアンです。
例:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) pearson_skewness (s1), numer; (%o3) .2159484029093895 (%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i5) pearson_skewness (s2); (%o5) [- .08019976629211892, .2357036272952649, .1050904062491204, .1245042340592368, .4464181795804519] |
関数 mean
, var
, median
も参照してください。
Categories: Package descriptive
分位歪度係数です。以下のように定義されます。
c - 2 c + c 3/4 1/2 1/4 -------------------- c - c 3/4 1/4 |
ここで c_pは標本 listの p分位数です。
例:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) quartile_skewness (s1), numer; (%o3) .04761904761904762 (%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i5) quartile_skewness (s2); (%o5) [- 0.0408542246982353, .1467025572005382, 0.0336239103362392, .03780068728522298, .2105263157894735] |
関数 quantile
も参照してください。
Categories: Package descriptive
生存や信頼性のKaplan Meier推定量、函数 S(x)=1-F(x)。
データは対のリストや2列行列として導入できます。 最初の要素は観測時間で、二番目の要素は打ち切りインデックスです。 (1 = 打ち切りなし, 0 = 右側打ち切り)
オプションの引数は返される式の中の変数の名前です。 デフォルトは xです。
例:
対のリストとしてのサンプル。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) S: km([[2,1], [3,1], [5,0], [8,1]]); charfun((3 <= x) and (x < 8)) (%o2) charfun(x < 0) + ----------------------------- 2 3 charfun((2 <= x) and (x < 3)) + ------------------------------- 4 + charfun((0 <= x) and (x < 2)) (%i3) load ("draw")$ (%i4) draw2d( line_width = 3, grid = true, explicit(S, x, -0.1, 10))$ |
生存確率を見積もります。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) S(t):= ''(km([[2,1], [3,1], [5,0], [8,1]], t)) $ (%i3) S(6); 1 (%o3) - 2 |
Categories: Package descriptive
経験分布函数 F(x)。
データは数値のリストや1列行列として導入できます。
オプションの引数は返される式の中の変数の名前です。 デフォルトは xです。
例:
経験分布函数。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) F(x):= ''(cdf_empirical([1,3,3,5,7,7,7,8,9])); (%o2) F(x) := (charfun(x >= 9) + charfun(x >= 8) + 3 charfun(x >= 7) + charfun(x >= 5) + 2 charfun(x >= 3) + charfun(x >= 1))/9 (%i3) F(6); 4 (%o3) - 9 (%i4) load(draw)$ (%i5) draw2d( line_width = 3, grid = true, explicit(F(z), z, -2, 12)) $ |
Categories: Package descriptive
多変量標本の共分散行列です。以下のように定義されます。
n ==== 1 \ _ _ S = - > (X - X) (X - X)' n / j j ==== j = 1 |
ここで X_jは標本行列の j番目の行です。
例:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i3) fpprintprec : 7$ /* change precision for pretty output */ (%i4) cov (s2); [ 17.22191 13.61811 14.37217 19.39624 15.42162 ] [ ] [ 13.61811 14.98774 13.30448 15.15834 14.9711 ] [ ] (%o4) [ 14.37217 13.30448 15.47573 17.32544 16.18171 ] [ ] [ 19.39624 15.15834 17.32544 32.17651 20.44685 ] [ ] [ 15.42162 14.9711 16.18171 20.44685 24.42308 ] |
関数 cov1
も参照してください。
Categories: Package descriptive
多変量標本の共分散行列です。以下のように定義されます。
n ==== 1 \ _ _ S = --- > (X - X) (X - X)' 1 n-1 / j j ==== j = 1 |
ここで X_jは標本行列の j番目の行です。
例:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i3) fpprintprec : 7$ /* change precision for pretty output */ (%i4) cov1 (s2); [ 17.39587 13.75567 14.51734 19.59216 15.5774 ] [ ] [ 13.75567 15.13913 13.43887 15.31145 15.12232 ] [ ] (%o4) [ 14.51734 13.43887 15.63205 17.50044 16.34516 ] [ ] [ 19.59216 15.31145 17.50044 32.50153 20.65338 ] [ ] [ 15.5774 15.12232 16.34516 20.65338 24.66977 ] |
関数 cov
も参照してください。
Categories: Package descriptive
関数 global_variances
は大域分散尺度のリストを返します:
trace(S_1)
,
trace(S_1)/p
,
determinant(S_1)
,
sqrt(determinant(S_1))
,
determinant(S_1)^(1/p)
, (以下の文献で定義されています: Peña, D. (2002) Análisis de datos multivariantes; McGraw-Hill, Madrid.)
determinant(S_1)^(1/(2*p))
.
ここで pは多変量確率変数の次元であり、
S_1は cov1
が返す共分散行列です。
オプション:
'data
(デフォルト 'true
)は入力行列が標本データを含むかどうかを示します。
含む場合には共分散行列 cov1
を計算しなくてはいけません。
含まない場合にはデータの代わりに(対称)共分散行列が与えられなければいけません。
例:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i3) global_variances (s2); (%o3) [105.338342060606, 21.06766841212119, 12874.34690469686, 113.4651792608501, 6.636590811800795, 2.576158149609762] |
共分散行列から global_variances
を計算します。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i3) s : cov1 (s2)$ (%i4) global_variances (s, data=false); (%o4) [105.338342060606, 21.06766841212119, 12874.34690469686, 113.4651792608501, 6.636590811800795, 2.576158149609762] |
Categories: Package descriptive
多変量標本の相関行列です。
オプション:
'data
(デフォルト 'true
)は入力行列が標本データを含むかどうかを示します。
含む場合には共分散行列 cov1
を計算しなくてはいけません。
含まない場合にはデータの代わりに(対称)共分散行列が与えられなければいけません。
例:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) fpprintprec : 7 $ (%i3) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i4) cor (s2); [ 1.0 .8476339 .8803515 .8239624 .7519506 ] [ ] [ .8476339 1.0 .8735834 .6902622 0.782502 ] [ ] (%o4) [ .8803515 .8735834 1.0 .7764065 .8323358 ] [ ] [ .8239624 .6902622 .7764065 1.0 .7293848 ] [ ] [ .7519506 0.782502 .8323358 .7293848 1.0 ] |
共分散行列から相関行列を計算します。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) fpprintprec : 7 $ (%i3) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i4) s : cov1 (s2)$ (%i5) cor (s, data=false); /* this is faster */ [ 1.0 .8476339 .8803515 .8239624 .7519506 ] [ ] [ .8476339 1.0 .8735834 .6902622 0.782502 ] [ ] (%o5) [ .8803515 .8735834 1.0 .7764065 .8323358 ] [ ] [ .8239624 .6902622 .7764065 1.0 .7293848 ] [ ] [ .7519506 0.782502 .8323358 .7293848 1.0 ] |
Categories: Package descriptive
関数 list_correlations
は相関尺度のリストを返します:
-1 ij S = (s ) 1 i,j = 1,2,...,p |
2 1 R = 1 - ------- i ii s s ii |
変数の残りが独立変数として使われる時、これらは X_i上の線形多変量回帰モデルの適合度の指標です。
ij s r = - ------------ ij.rest / ii jj\ 1/2 |s s | \ / |
オプション:
'data
(デフォルト 'true
)は入力行列が標本データを含むかどうかを示します。
含む場合には共分散行列 cov1
を計算しなくてはいけません。
含まない場合にはデータの代わりに(対称)共分散行列が与えられなければいけません。
例:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i3) z : list_correlations (s2)$ (%i4) fpprintprec : 5$ /* for pretty output */ (%i5) z[1]; /* precision matrix */ [ .38486 - .13856 - .15626 - .10239 .031179 ] [ ] [ - .13856 .34107 - .15233 .038447 - .052842 ] [ ] (%o5) [ - .15626 - .15233 .47296 - .024816 - .10054 ] [ ] [ - .10239 .038447 - .024816 .10937 - .034033 ] [ ] [ .031179 - .052842 - .10054 - .034033 .14834 ] (%i6) z[2]; /* multiple correlation vector */ (%o6) [.85063, .80634, .86474, .71867, .72675] (%i7) z[3]; /* partial correlation matrix */ [ - 1.0 .38244 .36627 .49908 - .13049 ] [ ] [ .38244 - 1.0 .37927 - .19907 .23492 ] [ ] (%o7) [ .36627 .37927 - 1.0 .10911 .37956 ] [ ] [ .49908 - .19907 .10911 - 1.0 .26719 ] [ ] [ - .13049 .23492 .37956 .26719 - 1.0 ] |
Categories: Package descriptive
多変量標本の主成分を計算します。 多変量統計分析で次元を減らすために標本の主成分が使われます。
オプション:
'data
(デフォルト 'true
)は入力行列が標本データを含むかどうかを示します。
含む場合には共分散行列 cov1
を計算しなくてはいけません。
含まない場合にはデータの代わりに(対称)共分散行列が与えられなければいけません。
関数 principal_components
の出力は以下の結果を含むリストです:
例:
この標本では、最初の成分は全分散の83.13パーセントを占める。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i3) fpprintprec:4 $ (%i4) res: principal_components(s2); 0 errors, 0 warnings (%o4) [[87.57, 8.753, 5.515, 1.889, 1.613], [83.13, 8.31, 5.235, 1.793, 1.531], [ .4149 .03379 - .4757 - 0.581 - .5126 ] [ ] [ 0.369 - .3657 - .4298 .7237 - .1469 ] [ ] [ .3959 - .2178 - .2181 - .2749 .8201 ]] [ ] [ .5548 .7744 .1857 .2319 .06498 ] [ ] [ .4765 - .4669 0.712 - .09605 - .1969 ] (%i5) /* accumulated percentages */ block([ap: copy(res[2])], for k:2 thru length(ap) do ap[k]: ap[k]+ap[k-1], ap); (%o5) [83.13, 91.44, 96.68, 98.47, 100.0] (%i6) /* sample dimension */ p: length(first(res)); (%o6) 5 (%i7) /* plot percentages to select number of principal components for further work */ draw2d( fill_density = 0.2, apply(bars, makelist([k, res[2][k], 1/2], k, p)), points_joined = true, point_type = filled_circle, point_size = 3, points(makelist([k, res[2][k]], k, p)), xlabel = "Variances", ylabel = "Percentages", xtics = setify(makelist([concat("PC",k),k], k, p))) $ |
共分散行列がわかっている場合、関数に渡すことができるが、
オプション data=false
を使わなくてはいけない。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) S: matrix([1,-2,0],[-2,5,0],[0,0,2]); [ 1 - 2 0 ] [ ] (%o2) [ - 2 5 0 ] [ ] [ 0 0 2 ] (%i3) fpprintprec:4 $ (%i4) /* the argumment is a covariance matrix */ res: principal_components(S, data=false); 0 errors, 0 warnings [ - .3827 0.0 .9239 ] [ ] (%o4) [[5.828, 2.0, .1716], [72.86, 25.0, 2.145], [ .9239 0.0 .3827 ]] [ ] [ 0.0 1.0 0.0 ] (%i5) /* transformation to get the principal components from original records */ matrix([a1,b2,c3],[a2,b2,c2]).last(res); [ .9239 b2 - .3827 a1 1.0 c3 .3827 b2 + .9239 a1 ] (%o5) [ ] [ .9239 b2 - .3827 a2 1.0 c2 .3827 b2 + .9239 a2 ] |
Categories: Package descriptive
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1変量、多変量どちらの標本でも離散統計変数の棒グラフをプロットします
dataは1標本を意味する結果のリストかもしれませんし、それぞれサイズ mの n個の標本を意味する m行 n列の行列かもしれません。
利用可能なオプションは以下のものです:
draw
パッケージで定義されたもの。
3/4
): 長方形の相対幅。
値は範囲 [0,1]
内でなければいけません。
clustered
):
複数の標本をいかに表示するか示します。
有効な値: clustered
と stacked
。
1
): 棒の2つの隣り合うグループの隙間を表す正の整数。
[]
): 複数の標本のための色のリスト。
指定された色よりもたくさん標本がある時は、
追加で必要な色はランダムに選ばれます。
更に詳しくは color
を参照してください。
absolute
): 縦座標のスケールを示します。
可能な値: absolute
, relative
, percent
。
orderlessp
): 可能な値は orderlessp
か
ordergreatp
です。
統計的結果がどちら向きに x軸に並んでいるかを示します。
[]
): 凡例に使われる文字列のリスト。
リストの長さが 0か標本の長さ以外ならエラーメッセージを返します。
0
): x軸上のどこからプロットされるか示します。
barsplot
が内部で割り当てる
xtics
を除くすべてのグローバル draw
オプション
もしこのオプションに自分の値を設定し、複雑なシーンを構築したいなら、
barsplot_description
を使用してください。
以下の例を参照してください。
key
, color
,
fill_color
, fill_density
, line_width
。
bars
も参照してください。
wxMaximaと iMaximaインターフェイスで埋め込みヒストグラムを生成するための
関数 wxbarsplot
もあります。
複数プロット文脈での barsplot
。
例:
行列形式での1変量標本。絶対頻度。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) m : read_matrix (file_search ("biomed.data"))$ (%i3) barsplot( col(m,2), title = "Ages", xlabel = "years", box_width = 1/2, fill_density = 3/4)$ |
異なるサイズの2つの標本。 相対頻度とユーザー宣言の色を使って。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) l1:makelist(random(10),k,1,50)$ (%i3) l2:makelist(random(10),k,1,100)$ (%i4) barsplot( l1,l2, box_width = 1, fill_density = 1, bars_colors = [black, grey], frequencies = relative, sample_keys = ["A", "B"])$ |
サイズが等しい4つの非数標本。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) barsplot( makelist([Yes, No, Maybe][random(3)+1],k,1,50), makelist([Yes, No, Maybe][random(3)+1],k,1,50), makelist([Yes, No, Maybe][random(3)+1],k,1,50), makelist([Yes, No, Maybe][random(3)+1],k,1,50), title = "Asking for something to four groups", ylabel = "# of individuals", groups_gap = 3, fill_density = 0.5, ordering = ordergreatp)$ |
スタックバー。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) barsplot( makelist([Yes, No, Maybe][random(3)+1],k,1,50), makelist([Yes, No, Maybe][random(3)+1],k,1,50), makelist([Yes, No, Maybe][random(3)+1],k,1,50), makelist([Yes, No, Maybe][random(3)+1],k,1,50), title = "Asking for something to four groups", ylabel = "# of individuals", grouping = stacked, fill_density = 0.5, ordering = ordergreatp)$ |
棒グラフ関連オプションについてはパッケージ drawの barsplot
を参照してください。
関数 histogram
と piechart
も参照してください。
Categories: Package descriptive · Plotting
関数 barsplot_description
は
他のグラフィックオブジェクトと一緒に複雑なシーンを生成するために
グラフィックオブジェクトを生成します。
例: 多重プロット文脈での barsplot
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) l1:makelist(random(10),k,1,50)$ (%i3) l2:makelist(random(10),k,1,100)$ (%i4) bp1 : barsplot_description( l1, box_width = 1, fill_density = 0.5, bars_colors = [blue], frequency = relative)$ (%i5) bp2 : barsplot_description( l2, box_width = 1, fill_density = 0.5, bars_colors = [red], frequency = relative)$ (%i6) draw(gr2d(bp1), gr2d(bp2))$ |
Categories: Package descriptive · Plotting
この関数は箱ひげ図をプロットします。
引数 dataはリストだったり行列だったりします。
箱ひげ図は主に異なる標本の比較に使われるので、リストはあまり興味深くありません。
行列の場合には多変量統計変数の複数成分を比較することが可能です。
しかし、できる限り異なる標本サイズの標本のリストも許すようにしています。
実際、これはパッケージ
descriptive
の中でこの種のデータ構造を許容する唯一の関数です
箱は、第2四分位数すなわち中央値に置かれた水平区間と共に
第1四分位数から第3四分位数までプロットされます。
デフォルトでは、下ひげと上ひげはそれぞれ最小値と最大値でプロットされます。
オプション rangeは、
quantile(x,3/4)+range*(quantile(x,3/4)-quantile(x,1/4))
より大きな値か
quantile(x,1/4)-range*(quantile(x,3/4)-quantile(x,1/4))
より小さな値が外れ値
と考えられるに違いないことを示すのに使うことができます。
その場合、それらは孤立した点としてプロットされ、ひげはサンプルの残りの極値に置かれます。
利用可能なオプションは以下のものです:
3/4
): 箱の相対幅。
この値は範囲 [0,1]
内でなければいけません。
vertical
): 可能な値: vertical
と
horizontal
。
inf
): 外れ値境界を設定するための四分位範囲の正の係数
1
): 孤立した外れ値の円のサイズ
boxplot
が内部で割り当てる
points_joined
, point_size
, point_type
,
xtics
, ytics
, xrange
, yrange
を除くすべての
draw
オプション。
もしこのオプションに自分の値を設定し、複雑なシーンを構築したいなら、
boxplot_description
を使用してください。
draw
オプション: key
, color
, line_width
。
wxMaximaと iMaximaインターフェイスで埋め込みヒストグラムを生成するための
関数 wxbarsplot
もあります。
例:
多変量標本の箱ひげ図。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s2 : read_matrix(file_search("wind.data"))$ (%i3) boxplot(s2, box_width = 0.2, title = "Windspeed in knots", xlabel = "Stations", color = red, line_width = 2)$ |
異なるサイズの 3つの標本の箱ひげ図。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) A : [[6, 4, 6, 2, 4, 8, 6, 4, 6, 4, 3, 2], [8, 10, 7, 9, 12, 8, 10], [16, 13, 17, 12, 11, 18, 13, 18, 14, 12]]$ (%i3) boxplot (A, box_orientation = horizontal)$ |
オプション rangeは外れ値を扱うのに使うことができます。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) B: [[7, 15, 5, 8, 6, 5, 7, 3, 1], [10, 8, 12, 8, 11, 9, 20], [23, 17, 19, 7, 22, 19]] $ (%i3) boxplot (B, range=1)$ (%i4) boxplot (B, range=1.5, box_orientation = horizontal)$ (%i5) draw2d( boxplot_description( B, range = 1.5, line_width = 3, outliers_size = 2, color = red, background_color = light_gray), xtics = {["Low",1],["Medium",2],["High",3]}) $ |
Categories: Package descriptive · Plotting
関数 boxplot_description
は
他のグラフィックオブジェクトと一緒に複雑なシーンを生成するために
グラフィックオブジェクトを生成します。
Categories: Package descriptive · Plotting
この関数は一連の標本からヒストグラムをプロットします。 標本データは数のリストか一次元行列に保存しなければいけません。
利用可能なオプションは以下のものです:
10
): ヒストグラムのクラス数、もしくは
クラスの境界と数か境界だけを含むリスト。
このオプションは、様々なビンの幅の範囲や
クラスの数を得るのに利用可能な3つの最適なアルゴリズムのいずれかを示すシンボルも受けつけます:
'fd
(Freedman, D. and Diaconis, P. (1981) On the
histogram as a density estimator: L_2 theory. Zeitschrift fuer
Wahrscheinlichkeitstheorie und verwandte Gebiete 57, 453-476.), 'scott
(Scott, D. W. (1979) On optimal and data-based histograms. Biometrika 66,
605-610.), and 'sturges
(Sturges, H. A. (1926) The choice of a class
interval. Journal of the American Statistical Association 21, 65-66).
absolute
): 縦座標のスケールを示します。
可能な値: absolute
, relative
, percent
, density
。
density
を使うと、ヒストグラムの面積がトータルで1になります。
auto
): ヒストグラムチックのフォーマット。
可能な値: auto
, endpoints
, intervals
, またはラベルのリスト。
histogram
が内部で割り当てる xrange
, yrange
,
xtics
を除くすべてのグローバル draw
オプション。
もしこれらのオプションに自分の値を設定したいなら、
histogram_description
を利用してください。
以下の例を参照してください。
key
, color
,
fill_color
, fill_density
と line_width
。
barsplot
も参照してください。
wxMaximaと iMaximaインターフェイスで埋め込みヒストグラムを生成する
関数 wxhistogram
もあります。
例:
8クラスを持つ簡単なヒストグラム。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) histogram ( s1, nclasses = 8, title = "pi digits", xlabel = "digits", ylabel = "Absolute frequency", fill_color = grey, fill_density = 0.6)$ |
ヒストグラムの境界を-2と12に、クラス数を3に設定します。 また予め定義されたチックを導入します:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) histogram ( s1, nclasses = [-2,12,3], htics = ["A", "B", "C"], terminal = png, fill_color = "#23afa0", fill_density = 0.6)$ |
様々なビンの幅の範囲。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) histogram (s1, nclasses = {0,3,6,7,11})$ |
クラスの数の最適探索のためのFreedmann - Diakonis ロバスト法
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) histogram(s1, nclasses=fd) $ |
Categories: Package descriptive · Plotting
関数 histogram_description
は他のグラフィックオブジェクトと一緒に
複雑なシーンを生成するのに適したグラフィックオブジェクトを生成します。
xrange
を設定しシーンの中に明示的な曲線を足すのに
histogram_description
を利用します:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) ( load("distrib"), m: 14, s: 2, s2: random_normal(m, s, 1000) ) $ (%i3) draw2d( grid = true, xrange = [5, 25], histogram_description( s2, nclasses = 9, frequency = density, fill_density = 0.5), explicit(pdf_normal(x,m,s), x, m - 3*s, m + 3* s))$ |
Categories: Package descriptive · Plotting
barsplot
に似ていますが、長方形の代わりに扇をプロットします。
利用可能なオプションは以下のものです:
[]
): セクタの色のリスト。
指定した色よりも多くセクタがあるときは、必要な色の超過分がランダムに選ばれます。
それらについて更に知るには color
を参照してください。
[0,0]
): 円グラフの中心。
1
): 円グラフの半径。
piechart
が内部で割り当てる key
を除いたすべてのグローバル draw
オプション。
もしこのオプションに自分の値を設定し、複雑なシーンを構築したいなら、
piechart_description
を利用してください。
draw
オプション: key
, color
,
fill_display
, line_width
。
ellipse
も参照してください。
wxMaximaと iMaximaインターフェイスで埋め込みヒストグラムを生成する
関数 wxhistogram
もあります。
例:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$ (%i3) piechart( s1, xrange = [-1.1, 1.3], yrange = [-1.1, 1.1], title = "Digit frequencies in pi")$ |
関数 barsplot
も参照してください。
Categories: Package descriptive · Plotting
関数 piechart_description
は他のグラフィックオブジェクトと一緒に
複雑なシーンを生成するのに適したグラフィックオブジェクトを生成します。
Categories: Package descriptive · Plotting
1変量 (list)や多変量 (matrix)の標本の散布図をプロットします。
利用可能なオプションは histogram
が許すものと同じです。
wxMaximaと iMaximaインターフェイスで埋め込みヒストグラムを生成する
関数 wxscatterplot
もあります。
例:
シミュレーティッドGauss標本の1変量散布図。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) load ("distrib")$ (%i3) scatterplot( random_normal(0,1,200), xaxis = true, point_size = 2, dimensions = [600,150])$ |
二次元散布図。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i3) scatterplot( submatrix(s2, 1,2,3), title = "Data from stations #4 and #5", point_type = diamant, point_size = 2, color = blue)$ |
3次元散布図。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i3) scatterplot(submatrix (s2, 1,2), nclasses=4)$ |
5つのクラスのヒストグラムと5次元散布図。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i3) scatterplot( s2, nclasses = 5, frequency = relative, fill_color = blue, fill_density = 0.3, xtics = 5)$ |
2次元か 3次元で孤立点か線で結んだ点をプロットすることについては、
points
を参照してください。
histogram
も参照してください。
Categories: Package descriptive · Plotting
関数 scatterplot_description
は他のグラフィックオブジェクトと一緒に
複雑なシーンを生成するのに適したグラフィックオブジェクトを生成します。
Categories: Package descriptive · Plotting
1変量、多変量どちらの標本でも離散統計変数のスターダイアグラムをプロットします
dataは 1標本を意味する結果のリストかもしれませんし、 それぞれサイズ mの n個の標本を意味する m行 n列の行列かもしれません。
利用可能なオプションは以下のものです:
[]
): 多変量標本の色のリスト。
指定した色よりも多くセクタがあるときは、必要な色の超過分がランダムに選ばれます。
それらについて更に知るには color
を参照してください。
absolute
): 半径のスケールを示します。
可能な値: absolute
, relative
, percent
。
orderlessp
): 可能な値は orderlessp
か
ordergreatp
です。
統計的結果がどちら向きに x軸に並んでいるかを示します。
[]
): 凡例に使われる文字列のリスト。
リストの長さが0か標本の長さ以外なら、
エラーメッセージを返します。
[0,0]
): ダイアグラムの中心。
1
): ダイアグラムの半径。
starplot
が内部で割り当てる points_joined
, point_type
,
key
を除いたすべてのグローバル draw
オプション。
もしこのオプションに自分の値を設定し、複雑なシーンを構築したいなら、
starplot_description
を利用してください。
draw
オプション: line_width
。
wxMaximaと iMaximaインターフェイスで埋め込みヒストグラムを生成する
関数 wxstarplot
もあります。
例:
絶対頻度に基づいたプロット。 ユーザーが定義した位置と半径。
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) l1: makelist(random(10),k,1,50)$ (%i3) l2: makelist(random(10),k,1,200)$ (%i4) starplot( l1, l2, stars_colors = [blue,red], sample_keys = ["1st sample", "2nd sample"], star_center = [1,2], star_radius = 4, proportional_axes = xy, line_width = 2 ) $ |
Categories: Package descriptive · Plotting
関数 starplot_description
は他のグラフィックオブジェクトと一緒に
複雑なシーンを生成するのに適したグラフィックオブジェクトを生成します。
Categories: Package descriptive · Plotting
幹葉図をプロットします。
固有の利用可能なオプションは:
1
): 葉の単位を示します;
10のべきでなければいけません。
例:
(%i1) load ("descriptive")$ (%i2) load(distrib)$ (%i3) stemplot( random_normal(15, 6, 100), leaf_unit = 0.1); -5|4 0|37 1|7 3|6 4|4 5|4 6|57 7|0149 8|3 9|1334588 10|07888 11|01144467789 12|12566889 13|24778 14|047 15|223458 16|4 17|11557 18|000247 19|4467799 20|00 21|1 22|2335 23|01457 24|12356 25|455 27|79 key: 6|3 = 6.3 (%o3) done |
Categories: Package descriptive · Plotting
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50.1 Functions and Variables for diag |
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lmの要素のブロックサムである行列を構成します。 lmの要素は行列だと仮定します; もし要素がスカラーなら、1x1の行列として扱います。
lmの要素それぞれが正方なら、結果の行列は正方になります。
例:
(%i1) load("diag")$ (%i2) a1:matrix([1,2,3],[0,4,5],[0,0,6])$ (%i3) a2:matrix([1,1],[1,0])$ (%i4) diag([a1,x,a2]); [ 1 2 3 0 0 0 ] [ ] [ 0 4 5 0 0 0 ] [ ] [ 0 0 6 0 0 0 ] (%o4) [ ] [ 0 0 0 x 0 0 ] [ ] [ 0 0 0 0 1 1 ] [ ] [ 0 0 0 0 1 0 ] (%i5) diag ([matrix([1,2]), 3]); [ 1 2 0 ] (%o5) [ ] [ 0 0 3 ] |
この関数を使うためには最初に load("diag")
と書いてください。
Categories: Matrices · Share packages · Package diag
固有値 lambdaを持つ次数 nの Jordan細胞を返します。
例:
(%i1) load("diag")$ (%i2) JF(2,5); [ 2 1 0 0 0 ] [ ] [ 0 2 1 0 0 ] [ ] (%o2) [ 0 0 2 1 0 ] [ ] [ 0 0 0 2 1 ] [ ] [ 0 0 0 0 2 ] (%i3) JF(3,2); [ 3 1 ] (%o3) [ ] [ 0 3 ] |
この関数を使うためには最初に load("diag")
と書いてください。
Categories: Package diag
行列 matの特別な形式でリストにエンコードされた Jordan形を返します。
対応する行列を得るには、
jordan
の出力を引数として使って関数 dispJordan
をコールしてください。
戻り値のリストの要素はそれ自身リストです。 それぞれの一番目の要素は matの固有値です。 残りの要素はこの固有値に関するJordanブロックの長さ(正の整数)です。 これらの整数は降順で並びます。 固有値は繰り返されません。
関数 dispJordan
, minimalPoly
, ModeMatrix
は、
jordan
を呼び出した出力を引数として期待します。
もしこの引数を、 jordan
を呼び出さず手で構成するなら、
それぞれの固有値が一度だけ現れること、ブロックサイズが降順で並ぶことを保証しなくてはいけません。
そうでなければ、関数は正しくない答えを返すかもしれません。
例:
(%i1) load("diag")$ (%i2) A: matrix([2,0,0,0,0,0,0,0], [1,2,0,0,0,0,0,0], [-4,1,2,0,0,0,0,0], [2,0,0,2,0,0,0,0], [-7,2,0,0,2,0,0,0], [9,0,-2,0,1,2,0,0], [-34,7,1,-2,-1,1,2,0], [145,-17,-16,3,9,-2,0,3])$ (%i3) jordan (A); (%o3) [[2, 3, 3, 1], [3, 1]] (%i4) dispJordan (%); [ 2 1 0 0 0 0 0 0 ] [ ] [ 0 2 1 0 0 0 0 0 ] [ ] [ 0 0 2 0 0 0 0 0 ] [ ] [ 0 0 0 2 1 0 0 0 ] (%o4) [ ] [ 0 0 0 0 2 1 0 0 ] [ ] [ 0 0 0 0 0 2 0 0 ] [ ] [ 0 0 0 0 0 0 2 0 ] [ ] [ 0 0 0 0 0 0 0 3 ] |
この関数を使うためには最初に load("diag")
と書いてください。
dispJordan
と minimalPoly
も参照してください。
Categories: Package diag
lで与えられた固有値と重複度のリストに対応した行列をJordan標準形で返します。
このリストはは関数 jordan
が与える形式でなければいけません。
この形式の詳細は jordan
を参照してください。
例:
(%i1) load("diag")$ (%i2) b1:matrix([0,0,1,1,1], [0,0,0,1,1], [0,0,0,0,1], [0,0,0,0,0], [0,0,0,0,0])$ (%i3) jordan(b1); (%o3) [[0, 3, 2]] (%i4) dispJordan(%); [ 0 1 0 0 0 ] [ ] [ 0 0 1 0 0 ] [ ] (%o4) [ 0 0 0 0 0 ] [ ] [ 0 0 0 0 1 ] [ ] [ 0 0 0 0 0 ] |
この関数を使うためには最初に load("diag")
と書いてください。
jordan
と minimalPoly
も参照してください。
Categories: Package diag
Maximaリストlで与えられたコードに関連付けられた最小多項式を返します。
lは関数 jordan
が与える出力です。
この形式の詳細については jordan
を参照してください。
例:
(%i1) load("diag")$ (%i2) a:matrix([2,1,2,0], [-2,2,1,2], [-2,-1,-1,1], [3,1,2,-1])$ (%i3) jordan(a); (%o3) [[- 1, 1], [1, 3]] (%i4) minimalPoly(%); 3 (%o4) (x - 1) (x + 1) |
この関数を使うためには最初に load("diag")
と書いてください。
jordan
と dispJordan
も参照してください。
Categories: Package diag
(M^^-1).A.Mが Aの Jordan形になるような可逆行列 Mを返します。
これを計算するために、Maximaは Aの Jordan形を見つけなければいけません。
それは非常に重い計算になる可能性があります。
もし既に jordan
を以前に呼び出して計算したなら、二番目の引数 jordan_infoにそれを渡してください。
要求される形式の詳細は jordan
を参照してください。
例:
(%i1) load("diag")$ (%i2) A: matrix([2,1,2,0], [-2,2,1,2], [-2,-1,-1,1], [3,1,2,-1])$ (%i3) M: ModeMatrix (A); [ 1 - 1 1 1 ] [ ] [ 1 ] [ - - - 1 0 0 ] [ 9 ] [ ] (%o3) [ 13 ] [ - -- 1 - 1 0 ] [ 9 ] [ ] [ 17 ] [ -- - 1 1 1 ] [ 9 ] (%i4) is ((M^^-1) . A . M = dispJordan (jordan (A))); (%o4) true |
この例で、A
の Jordan形が2回計算されていることに注意してください。
これを避けるには、 jordan(A)
の出力を変数に保存して、それを jordan
と dispJordan
に渡します。
この関数を使うためには最初に load("diag")
と書いてください。
jordan
と dispJordan
も参照してください。
Categories: Package diag
f(A)を返します。 ここで fは解析関数で Aは行列です。 この計算は fのTaylor展開に基づきます。 数値評価には効率的ではありませんが、小さな行列に関して記号的な答えを出すことができます。
例 1:
行列の指数関数。 出力が非常に大きいので、答えの一番目の行だけを求めます。
(%i1) load("diag")$ (%i2) A: matrix ([0,1,0], [0,0,1], [-1,-3,-3])$ (%i3) ratsimp (mat_function (exp, t*A)[1]); 2 - t 2 - t (t + 2 t + 2) %e 2 - t t %e (%o3) [--------------------, (t + t) %e , --------] 2 2 |
例 2:
指数関数に関するTaylor級数との比較。
また、 exp(%i*A)
をsine, cosineと比較。
(%i1) load("diag")$ (%i2) A: matrix ([0,1,1,1], [0,0,0,1], [0,0,0,1], [0,0,0,0])$ (%i3) ratsimp (mat_function (exp, t*A)); [ 2 ] [ 1 t t t + t ] [ ] (%o3) [ 0 1 0 t ] [ ] [ 0 0 1 t ] [ ] [ 0 0 0 1 ] (%i4) minimalPoly (jordan (A)); 3 (%o4) x (%i5) ratsimp (ident(4) + t*A + 1/2*(t^2)*A^^2); [ 2 ] [ 1 t t t + t ] [ ] (%o5) [ 0 1 0 t ] [ ] [ 0 0 1 t ] [ ] [ 0 0 0 1 ] (%i6) ratsimp (mat_function (exp, %i*t*A)); [ 2 ] [ 1 %i t %i t %i t - t ] [ ] (%o6) [ 0 1 0 %i t ] [ ] [ 0 0 1 %i t ] [ ] [ 0 0 0 1 ] (%i7) ratsimp (mat_function (cos, t*A) + %i*mat_function (sin, t*A)); [ 2 ] [ 1 %i t %i t %i t - t ] [ ] (%o7) [ 0 1 0 %i t ] [ ] [ 0 0 1 %i t ] [ ] [ 0 0 0 1 ] |
例 3:
べき演算。
(%i1) load("diag")$ (%i2) A: matrix([1,2,0], [0,1,0], [1,0,1])$ (%i3) integer_pow(x) := block ([k], declare (k, integer), x^k)$ (%i4) mat_function (integer_pow, A); [ 1 2 k 0 ] [ ] (%o4) [ 0 1 0 ] [ ] [ k (k - 1) k 1 ] (%i5) A^^20; [ 1 40 0 ] [ ] (%o5) [ 0 1 0 ] [ ] [ 20 380 1 ] |
この関数を使うためには最初に load("diag")
と書いてください。
Categories: Package diag
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51.1 Introduction to distrib | ||
51.2 Functions and Variables for continuous distributions | ||
51.3 Functions and Variables for discrete distributions |
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パッケージ distrib
には
離散と連続両方の単変量モデル上の確率計算を行う関数一式が入っています。
以下は基本的な確率関連の定義の短い復習です。
f(x)を 絶対連続確率変数 Xの density function, 密度函数とします。 distribution function, 分布函数は以下のように定義されます。
x / [ F(x) = I f(u) du ] / minf |
これは確率 Pr(X <= x)に等しいです。
mean, 平均値は局所化パラメータで、以下のように定義されます。
inf / [ E[X] = I x f(x) dx ] / minf |
variance, 分散は変動の測度です。
inf / [ 2 V[X] = I f(x) (x - E[X]) dx ] / minf |
これは正の実数です。 分散の平方根は standard deviation, 標準偏差, D[X]=sqrt(V[X])で、 変動の別の測度です。
skewness coefficient, 歪度係数は非対称性の測度です。
inf / 1 [ 3 SK[X] = ----- I f(x) (x - E[X]) dx 3 ] D[X] / minf |
kurtosis coefficient, 尖度係数は分布のとんがり具合を評価します。
inf / 1 [ 4 KU[X] = ----- I f(x) (x - E[X]) dx - 3 4 ] D[X] / minf |
もし Xがガウシアンなら、 KU[X]=0です。 実際、歪度と尖度は分布の非ガウシアン性を評価するのに使われる形状パラメータです。
もし確率変数 Xが離散的なら、密度すなわち probability, 確率函数 f(x)は数 x_iのある可算集合内で正値を取り、それ以外で0を取ります。 この場合、分布函数は以下の通りです。
==== \ F(x) = > f(x ) / i ==== x <= x i |
平均、分散、標準偏差、歪度係数、尖度係数はそれぞれ以下の形を取ります。
==== \ E[X] = > x f(x ) , / i i ==== x i |
==== \ 2 V[X] = > f(x ) (x - E[X]) , / i i ==== x i |
D[X] = sqrt(V[X]), |
==== 1 \ 3 SK[X] = ------- > f(x ) (x - E[X]) D[X]^3 / i i ==== x i |
and
==== 1 \ 4 KU[X] = ------- > f(x ) (x - E[X]) - 3 , D[X]^4 / i i ==== x i |
以下はパッケージ distrib
での命名規則です。
すべての関数名は 2つの部分を持ちます。
一番目の部分は計算したい函数やパラメータへの参照となります。
Functions: Density function (pdf_*) Distribution function (cdf_*) Quantile (quantile_*) Mean (mean_*) Variance (var_*) Standard deviation (std_*) Skewness coefficient (skewness_*) Kurtosis coefficient (kurtosis_*) Random variate (random_*) |
二番目の部分は確率モデルの明示的な参照になります。
Continuous distributions: Normal (*normal) Student (*student_t) Chi^2 (*chi2) Noncentral Chi^2 (*noncentral_chi2) F (*f) Exponential (*exp) Lognormal (*lognormal) Gamma (*gamma) Beta (*beta) Continuous uniform (*continuous_uniform) Logistic (*logistic) Pareto (*pareto) Weibull (*weibull) Rayleigh (*rayleigh) Laplace (*laplace) Cauchy (*cauchy) Gumbel (*gumbel) Discrete distributions: Binomial (*binomial) Poisson (*poisson) Bernoulli (*bernoulli) Geometric (*geometric) Discrete uniform (*discrete_uniform) hypergeometric (*hypergeometric) Negative binomial (*negative_binomial) Finite discrete (*general_finite_discrete) |
例えば pdf_student_t(x,n)
はn個の自由度を持つStudent分布の密度函数で、
std_pareto(a,b)
はパラメータ aと bを持つ
Pareto分布の標準偏差であり、
kurtosis_poisson(m)
は平均値 mを持つ Poisson分布の尖度係数です。
パッケージ distrib
を利用するには、始めに
(%i1) load(distrib)$ |
とタイプしてそれをロードする必要があります。
ご意見、バグ、提案は著者 'riotorto AT yahoo DOT com'に連絡ください。
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s>0で Normal(m,s)(正規)確率変数の密度函数の xでの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
s>0で Normal(m,s)(正規)確率変数の密度函数の xでの値を返します。
この関数は Maximaの組み込み誤差関数 erf
を使って定義されます。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) cdf_normal(x,m,s); x - m erf(---------) sqrt(2) s 1 (%o2) -------------- + - 2 2 |
erf
も参照してください。
Categories: Package distrib
s>0で Normal(m,s)(正規)確率変数の q分位数を返します。
言い換えるとこれは cdf_normal
の逆函数です。
引数 qは [0,1]の要素でなければいけません。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) quantile_normal(95/100,0,1); 9 (%o2) sqrt(2) inverse_erf(--) 10 (%i3) float(%); (%o3) 1.644853626951472 |
Categories: Package distrib
s>0で Normal(m,s)(正規)確率変数の平均、すなわち mを返します。
この関数を利用するには、始めに load(distrib)
を書いてください。
Categories: Package distrib
s>0で Normal(m,s)(正規)確率変数の分散、すなわち s^2を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
s>0で Normal(m,s)(正規)確率変数の分散、すなわち sを返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
s>0で Normal(m,s)(正規)確率変数の歪度を返します。それは常に
0に等しいです。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
s>0で Normal(m,s)(正規)確率変数の尖度を返します。それは常に
0に等しいです。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
s>0で Normal(m,s)(正規)確率変量を返します。
三番目の引数 nとともにrandom_normal
をコールすると、サイズ
nのランダムな標本がシミュレートされます。
これは Box-Muellerアルゴリズムの実装です。 Knuth, D.E. (1981) Seminumerical Algorithms. The Art of Computer Programming. Addison-Wesleyに記載されています。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib · Random numbers
n>0自由度のStudent確率変数 t(n)の密度函数の xでの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
n>0自由度の Student確率変数 t(n)の分布函数の xでの値を返します。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) cdf_student_t(1/2, 7/3); 7 1 28 beta_incomplete_regularized(-, -, --) 6 2 31 (%o2) 1 - ------------------------------------- 2 (%i3) float(%); (%o3) .6698450596140415 |
Categories: Package distrib
n>0自由度の Student確率変数 t(n)の q-分位数を返します。
言い換えるとこれは cdf_student_t
の逆函数です。
引数 qは [0,1]の要素でなければいけません。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
n>0自由度の Student確率変数 t(n)の平均を返します。
それはいつも0に等しいです。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
n>2自由度の Student確率変数 t(n)の分散を返します。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) assume(n>2)$ var_student_t(n); n (%o3) ----- n - 2 |
Categories: Package distrib
n>2自由度の Student確率変数 t(n)の標準偏差を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
n>3自由度の Student確率変数 t(n)の歪度係数を返します。
それはいつも 0に等しいです。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
n>4自由度の Student確率変数 t(n)の尖度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
n>0自由度の Student確率変量 t(n)を返します。
三番目の引数 mとともに random_student_t
をコールすると、
サイズ mのランダムな標本がシミュレートされます。
実装アルゴリズムは、 もし Zが正規確率変数 N(0,1)で、 S^2が n自由度のカイ二乗確率変数 Chi^2(n)なら、
Z X = ------------- / 2 \ 1/2 | S | | --- | \ n / |
は n自由度の Student確率変数 t(n)であるという事実に基づいています。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib · Random numbers
n>0自由度で非中心度パラメータ ncpを持つ
非中心 Student確率変数 nc_t(n,ncp)の密度函数のxでの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
時々、最終結果を得るために余分な仕事が必要となります。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) expand(pdf_noncentral_student_t(3,5,0.1)); 7/2 7/2 0.04296414417400905 5 1.323650307289301e-6 5 (%o2) ------------------------ + ------------------------- 3/2 5/2 sqrt(%pi) 2 14 sqrt(%pi) 7/2 1.94793720435093e-4 5 + ------------------------ %pi (%i3) float(%); (%o3) .02080593159405669 |
Categories: Package distrib
n>0自由度で非中心度パラメータ ncpを持つ 非中心Student確率変数 nc_t(n,ncp)の分布函数のxでの値を返します。 この函数は閉形式を持たず、数値的に計算されます。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) cdf_noncentral_student_t(-2,5,-5); (%o2) .9952030093319743 |
Categories: Package distrib
n>0自由度で非中心度パラメータ ncpを持つ
非中心Student確率変数 nc_t(n,ncp)のq-分位数を返します。
言い換えると、これは cdf_noncentral_student_t
の逆函数です。
引数 qは [0,1]の要素でなければいけません。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
n>0自由度で非中心度パラメータ ncpを持つ
非中心Student確率変数 nc_t(n,ncp)の平均を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) mean_noncentral_student_t(df,k); df - 1 gamma(------) sqrt(df) k 2 (%o2) ------------------------ df sqrt(2) gamma(--) 2 |
Categories: Package distrib
n>2自由度で非中心度パラメータ ncpを持つ
非中心Student確率変数 nc_t(n,ncp)の分散を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
n>2自由度で非中心度パラメータ ncpを持つ
非中心Student確率変数 nc_t(n,ncp)の標準偏差を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
n>3自由度で非中心度パラメータ ncpを持つ
非中心Student確率変数 nc_t(n,ncp)の歪度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
n>3自由度で非中心度パラメータ ncpを持つ
非中心Student確率変数 nc_t(n,ncp)の尖度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
n>0自由度で非中心度パラメータ ncpを持つ
非中心Student確率変量 nc_t(n,ncp)を返します。
三番目の引数 mとともにrandom_noncentral_student_t
をコールすると、
サイズ mのランダムな標本がシミュレートされます。
もし Xが正規確率変数 N(ncp,1)で、 S^2がn自由度のカイ二乗確率変数 Chi^2(n)なら、
X U = ------------- / 2 \ 1/2 | S | | --- | \ n / |
は n自由度で非中心度パラメータ ncpを持つ 非中心Student確率変数 nc_t(n,ncp)であるという事実に基づいています。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib · Random numbers
n>0でカイ二乗確率変数 Chi^2(n)の密度函数の xでの値を返します。
Chi^2(n)確率変数は Gamma(n/2,2)と同値です。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) pdf_chi2(x,n); n/2 - 1 - x/2 x %e (%o2) ---------------- n/2 n 2 gamma(-) 2 |
Categories: Package distrib
n>0で、カイ二乗確率変数 Chi^2(n)の分布函数の xでの値を返します。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) cdf_chi2(3,4); 3 (%o2) 1 - gamma_incomplete_regularized(2, -) 2 (%i3) float(%); (%o3) .4421745996289256 |
Categories: Package distrib
n>0で、カイ二乗確率変数 Chi^2(n)の q-分位数を返します;
言い換えると、これは cdf_chi2
の逆函数です。
引数 qは [0,1]の要素でなければいけません。
この函数は閉形式を持たず、数値的に計算されます。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) quantile_chi2(0.99,9); (%o2) 21.66599433346194 |
Categories: Package distrib
n>0で、カイ二乗確率変数 Chi^2(n)の平均を返します。
Chi^2(n)確率変数は Gamma(n/2,2)に同値です。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) mean_chi2(n); (%o2) n |
Categories: Package distrib
n>0で、カイ二乗確率変数 Chi^2(n)の分散を返します。
Chi^2(n)確率変数は Gamma(n/2,2)に同値です。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) var_chi2(n); (%o2) 2 n |
Categories: Package distrib
n>0で、カイ二乗確率変数 Chi^2(n)の標準偏差を返します。
Chi^2(n)確率変数は Gamma(n/2,2)です。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) std_chi2(n); (%o2) sqrt(2) sqrt(n) |
Categories: Package distrib
n>0で、カイ二乗確率変数 Chi^2(n)の歪度係数を返します。
Chi^2(n)確率変数は Gamma(n/2,2)です。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) skewness_chi2(n); 3/2 2 (%o2) ------- sqrt(n) |
Categories: Package distrib
n>0で、カイ二乗確率変数 Chi^2(n)の尖度係数を返します。
Chi^2(n)確率変数は Gamma(n/2,2)です。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) kurtosis_chi2(n); 12 (%o2) -- n |
Categories: Package distrib
n>0で、カイ二乗確率変量 Chi^2(n)を返します。
二番目の引数 mとともにrandom_chi2
をコールすると、
サイズ mのランダムな標本がシミュレートされます。
シミュレーションはAhrens-Chengアルゴリズムに基づきます。
詳細はrandom_gamma
を参照してください。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib · Random numbers
n>0と非中心度パラメータ ncp>=0を持つ 非中心カイ二乗確率変数 nc_Chi^2(n,ncp)の 密度函数の xでの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
n>0と非中心度パラメータ ncp>=0を持つ
非中心カイ二乗確率変数 nc_Chi^2(n,ncp)の
分布函数の
xでの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
n>0と非中心度パラメータ ncp>=0を持つ
非中心カイ二乗確率変数 nc_Chi^2(n,ncp)の
q-分位数を返します;
言い換えると、これは cdf_noncentral_chi2
の逆函数です。
引数 qは [0,1]の要素でなければいけません。
この関数は閉形式を持たず、数値的に計算されます。
Categories: Package distrib
n>0と非中心度パラメータ ncp>=0を持つ 非中心カイ二乗確率変数 nc_Chi^2(n,ncp)の 平均を返します。
Categories: Package distrib
n>0と非中心度パラメータ ncp>=0を持つ 非中心カイ二乗確率変数 nc_Chi^2(n,ncp)の 分散を返します。
Categories: Package distrib
n>0と非中心度パラメータ ncp>=0を持つ 非中心カイ二乗確率変数 nc_Chi^2(n,ncp)の 標準偏差を返します。
Categories: Package distrib
n>0と非中心度パラメータ ncp>=0を持つ 非中心カイ二乗確率変数 nc_Chi^2(n,ncp)の 歪度係数を返します。
Categories: Package distrib
n>0と非中心度パラメータ ncp>=0を持つ 非中心カイ二乗確率変数 nc_Chi^2(n,ncp)の 尖度係数を返します。
Categories: Package distrib
n>0と非中心度パラメータ ncp>=0を持つ
非中心カイ二乗確率変量 nc_Chi^2(n,ncp)を返します。
三番目の引数 mとともに random_noncentral_chi2
をコールすると、
サイズ mのランダムな標本がシミュレートされます。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib · Random numbers
m,n>0で、 F確率変数 F(m,n)の密度関数の xの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
m,n>0で、 F確率変数 F(m,n)の分布関数の xの値を返します。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) cdf_f(2,3,9/4); 9 3 3 (%o2) 1 - beta_incomplete_regularized(-, -, --) 8 2 11 (%i3) float(%); (%o3) 0.66756728179008 |
Categories: Package distrib
m,n>0で、 F確率変数 F(m,n)の q-分位数を返します;
言い換えるとこれは cdf_f
の逆函数です。
引数 qは [0,1]の要素でなければいけません。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) quantile_f(2/5,sqrt(3),5); (%o2) 0.518947838573693 |
Categories: Package distrib
m,n>2で、 F確率変数 F(m,n)の平均を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
m,n>4で、 F確率変数 F(m,n)の分散を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
m,n>4で、 F確率変数 F(m,n)の標準偏差を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
m,n>6で、 F確率変数 F(m,n)の歪度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
m,n>8で、 F確率変数 F(m,n)の尖度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
m,n>8で、 F確率変量 F(m,n)を返します。
三番目の引数 kとともに random_f
をコールすると、
サイズ kのランダムな標本がシミュレートされます。
シミュレーションアルゴリズムは、もし Xが Chi^2(m)確率変数で Yが Chi^2(n)確率変数なら
n X F = --- m Y |
は mと n自由度を持つ F確率変数 F(m,n)である という事実に基づいています。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib · Random numbers
m>0で、 Exponential(m)(指数)確率変数の密度函数の xでの値を返します。
Exponential(m)(指数)確率変数は Weibull(1,1/m)と同値です。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) pdf_exp(x,m); - m x (%o2) m %e |
Categories: Package distrib
m>0で、 Exponential(m)(指数)確率変数の分布函数の xでの値を返します。
Exponential(m)(指数)確率変数は Weibull(1,1/m)と同値です。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) cdf_exp(x,m); - m x (%o2) 1 - %e |
Categories: Package distrib
m>0で、 Exponential(m)(指数)確率変数の q-分位数を返します;
言い換えるとこれはcdf_exp
の逆函数です。
引数 qは [0,1]の要素でなければいけません。
Exponential(m)(指数)確率変数は Weibull(1,1/m)と同値です。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) quantile_exp(0.56,5); (%o2) .1641961104139661 (%i3) quantile_exp(0.56,m); 0.8209805520698303 (%o3) ------------------ m |
Categories: Package distrib
m>0で、 Exponential(m)(指数)確率変数の平均を返します。
Exponential(m)(指数)確率変数は Weibull(1,1/m)と同値です。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) mean_exp(m); 1 (%o2) - m |
Categories: Package distrib
m>0で、 Exponential(m)(指数)確率変数の分散を返します。
Exponential(m)(指数)確率変数は Weibull(1,1/m)と同値です。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) var_exp(m); 1 (%o2) -- 2 m |
Categories: Package distrib
m>0で、 Exponential(m)(指数)確率変数の標準偏差を返します。
Exponential(m)(指数)確率変数は Weibull(1,1/m)と同値です。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) std_exp(m); 1 (%o2) - m |
Categories: Package distrib
m>0で、 Exponential(m)(指数)確率変数の歪度係数を返します。
Exponential(m)(指数)確率変数は Weibull(1,1/m)と同値です。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) skewness_exp(m); (%o2) 2 |
Categories: Package distrib
m>0で、 Exponential(m)(指数)確率変数の尖度係数を返します。
Exponential(m)(指数)確率変数は Weibull(1,1/m)と同値です。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) kurtosis_exp(m); (%o3) 6 |
Categories: Package distrib
m>0で、 Exponential(m)(指数)確率変量を返します。
二番目の引数 kとともに random_exp
をコールすると、
サイズ kのランダムな標本がシミュレートされます。
シミュレーションアルゴリズムは一般逆函数法です。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib · Random numbers
s>0で、 Lognormal(m,s)(対数正規)確率変数の密度函数の xでの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
s>0で、 Lognormal(m,s)(対数正規)確率変数の分布函数の
xでの値を返します。
この関数は Maximaの組み込み誤差関数 erf
を使って定義されます。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) cdf_lognormal(x,m,s); log(x) - m erf(----------) sqrt(2) s 1 (%o2) --------------- + - 2 2 |
erf
も参照してください。
Categories: Package distrib
s>0で、 Lognormal(m,s)(対数正規)確率変数の q-分位数を返します;
言い換えるとこれは cdf_lognormal
の逆函数です。
引数 qは [0,1]の要素でなければいけません。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) quantile_lognormal(95/100,0,1); sqrt(2) inverse_erf(9/10) (%o2) %e (%i3) float(%); (%o3) 5.180251602233015 |
Categories: Package distrib
s>0で、 Lognormal(m,s)(対数正規)確率変数の平均を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
s>0で、 Lognormal(m,s)(対数正規)確率変数の分散を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
s>0で、 Lognormal(m,s)(対数正規)確率変数の標準偏差を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
s>0で、 Lognormal(m,s)(対数正規)確率変数の歪度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
s>0で、 Lognormal(m,s)(対数正規)確率変数の尖度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
s>0で、 Lognormal(m,s)(対数正規)確率変量を返します。
三番目の引数 nとともにrandom_lognormal
をコールすると、
サイズ nのランダムな標本がシミュレートされます。
対数世紀変量は確率正規変量の平均によってシミュレートされます。
詳細は random_normal
を見てください。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib · Random numbers
a,b>0で、 Gamma(a,b)確率変数の密度函数の
xでの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a,b>0で、 Gamma(a,b)確率変数の分布函数の xでの値を返します。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) cdf_gamma(3,5,21); 1 (%o2) 1 - gamma_incomplete_regularized(5, -) 7 (%i3) float(%); (%o3) 4.402663157376807E-7 |
Categories: Package distrib
a,b>0で、 Gamma(a,b)確率変数の p-分位数を返します;
言い換えればこれは cdf_gamma
の逆函数です。
引数 qは [0,1]の要素でなければいけません。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a,b>0で、 Gamma(a,b)確率変数の平均を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a,b>0で、 Gamma(a,b)確率変数の分散を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a,b>0で、 Gamma(a,b)確率変数の標準偏差を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a,b>0で、 Gamma(a,b)確率変数の歪度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a,b>0で、 Gamma(a,b)確率変数の尖度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a,b>0で、 Gamma(a,b)確率変量を返します。
三番目の引数 nとともに random_gamma
をコールすると、
サイズ nのランダムな標本がシミュレートされます。
実装アルゴリズムはパラメータ aの値に依存して、2つの手続きの組み合わせです:
a>=1に対して, Cheng, R.C.H. and Feast, G.M. (1979). Some simple gamma variate generators. Appl. Stat., 28, 3, 290-295.
0<a<1に対して, Ahrens, J.H. and Dieter, U. (1974). Computer methods for sampling from gamma, beta, poisson and binomial cdf_tributions. Computing, 12, 223-246.
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib · Random numbers
a,b>0で、 Beta(a,b)確率変数の密度函数の
xでの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a,b>0で、 Beta(a,b)確率変数の分布函数の xでの値を返します。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) cdf_beta(1/3,15,2); 11 (%o2) -------- 14348907 (%i3) float(%); (%o3) 7.666089131388195E-7 |
Categories: Package distrib
a,b>0で、 Beta(a,b)確率変数の q-分位数を返します;
言い換えるとこれは cdf_beta
の逆函数です。
引数 qは [0,1]の要素でなければいけません。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a,b>0で、 Beta(a,b)確率変数の平均を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a,b>0で、 Beta(a,b)確率変数の分散を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a,b>0で、 Beta(a,b)確率変数の標準偏差を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a,b>0で、 Beta(a,b)確率変数の歪度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a,b>0で、 Beta(a,b)確率変数の尖度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a,b>0で、 Beta(a,b)確率変量を返します。
三番目の引数 nとともに random_gamma
をコールすると、
サイズ nのランダムな標本がシミュレートされます。
実装アルゴリズムは Cheng, R.C.H. (1978). Generating Beta Variates with Nonintegral Shape Parameters. Communications of the ACM, 21:317-322 に定義されています。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib · Random numbers
a<bで、
Continuous Uniform(a,b)確率変数の密度函数の
xでの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a<bで、
Continuous Uniform(a,b)確率変数の分布函数の
xでの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a<bで、
Continuous Uniform(a,b)確率変数の分布函数の
q-分位数を返します。
言い換えるとこれは cdf_continuous_uniform
の逆函数です。
引数 qは [0,1]の要素でなければいけません。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a<bで、 Continuous Uniform(a,b)確率変数の分布函数の
平均を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a<bで、 Continuous Uniform(a,b)確率変数の分布函数の
分散を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a<bで、 Continuous Uniform(a,b)確率変数の分布函数の標準偏差を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a<bで、 Continuous Uniform(a,b)確率変数の分布函数の歪度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a<bで、 Continuous Uniform(a,b)確率変数の分布函数の尖度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a<bで、 Continuous Uniform(a,b)確率変量を返します。
三番目の引数 nとともに random_gamma
をコールすると、
サイズ nのランダムな標本がシミュレートされます。
これは random
組み込みMaxima関数の直接の応用です。
random
も参照してください。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib · Random numbers
b>0で、 Logistic(a,b)確率変数の密度函数の xでの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
b>0で、 Logistic(a,b)確率変数の分布函数の xでの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
b>0で、 Logistic(a,b)確率変数の q-分位数を返します。
言い換えると、これは cdf_logistic
の逆函数です。
引数 qは [0,1]の要素でなければいけません。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
b>0で、 Logistic(a,b)確率変数の平均を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
b>0で、 Logistic(a,b)確率変数の分散を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
b>0で、 Logistic(a,b)確率変数の標準偏差を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
b>0で、 Logistic(a,b)確率変数の歪度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
b>0で、 Logistic(a,b)確率変数の尖度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
b>0で、 Logistic(a,b)確率変量を返します。
三番目の引数 nとともに random_logistic
をコールすると、
サイズ nのランダムな標本がシミュレートされます。
実装アルゴリズムは一般逆函数法に基づいています。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib · Random numbers
a,b>0で、 Pareto(a,b)確率変数の密度函数の xの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a,b>0で、 Pareto(a,b)確率変数の分布函数の xの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a,b>0で、 Pareto(a,b)確率変数の q-分位数を返します;
言い換えると、これは cdf_pareto
の逆函数です。
引数 qは [0,1]の要素でなければいけません。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a,b>0で、 Pareto(a,b)確率変数の平均を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a>2,b>0で、 Pareto(a,b)確率変数の分散を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a>2,b>0で、 Pareto(a,b)確率変数の標準偏差を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a>2,b>0で、 Pareto(a,b)確率変数の歪度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a>2,b>0で、 Pareto(a,b)確率変数の尖度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a>2,b>0で、 Pareto(a,b)確率変量を返します。
三番目の引数 nとともに random_pareto
をコールすると、
サイズ nのランダムな標本がシミュレートされます。
実装アルゴリズムは一般逆函数法に基づいています。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib · Random numbers
a,b>0で、 Weibull(a,b)確率変数の密度函数の xの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a,b>0で、 Weibull(a,b)確率変数の分布函数の xの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a,b>0で、 Weibull(a,b)確率変数の q-分位数を返します;
言い換えれば、これは cdf_weibull
の逆函数です。
引数 qは [0,1]の要素でなければいけません。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a,b>0で、 Weibull(a,b)確率変数の平均を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a,b>0で、 Weibull(a,b)確率変数の分散を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a,b>0で、 Weibull(a,b)確率変数の標準偏差を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a,b>0で、 Weibull(a,b)確率変数の歪度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a,b>0で、 Weibull(a,b)確率変数の尖度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
a,b>0で、 Weibull(a,b)確率変量を返します。
実装アルゴリズムは一般逆函数法に基づいています。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib · Random numbers
b>0で、 Rayleigh(b)確率変数の密度函数の xでの値を返します。
Rayleigh(b)確率変数は Weibull(2,1/b)と同値です。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) pdf_rayleigh(x,b); 2 2 2 - b x (%o2) 2 b x %e |
Categories: Package distrib
b>0で、 Rayleigh(b)確率変数の分布函数の xでの値を返します。
Rayleigh(b)確率変数は Weibull(2,1/b)と同値です。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) cdf_rayleigh(x,b); 2 2 - b x (%o2) 1 - %e |
Categories: Package distrib
b>0で、 Rayleigh(b)確率変数の q-分位数を返します;
言い換えれば、これは cdf_rayleigh
の逆函数です。
引数 qは [0,1]の要素でなければいけません。
Rayleigh(b)確率変数は Weibull(2,1/b)と同値です。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) quantile_rayleigh(0.99,b); 2.145966026289347 (%o2) ----------------- b |
Categories: Package distrib
b>0で、 Rayleigh(b)確率変数の 平均を返します;
Rayleigh(b)確率変数は Weibull(2,1/b)と同値です。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) mean_rayleigh(b); sqrt(%pi) (%o2) --------- 2 b |
Categories: Package distrib
b>0で、 Rayleigh(b)確率変数の分散を返します。
Rayleigh(b)確率変数は Weibull(2,1/b)と同値です。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) var_rayleigh(b); %pi 1 - --- 4 (%o2) ------- 2 b |
Categories: Package distrib
b>0で、 Rayleigh(b)確率変数の標準偏差を返します。
Rayleigh(b)確率変数は Weibull(2,1/b)と同値です。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) std_rayleigh(b); %pi sqrt(1 - ---) 4 (%o2) ------------- b |
Categories: Package distrib
b>0で、 Rayleigh(b)確率変数の歪度係数を返します。
Rayleigh(b)確率変数は Weibull(2,1/b)と同値です。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) skewness_rayleigh(b); 3/2 %pi 3 sqrt(%pi) ------ - ----------- 4 4 (%o2) -------------------- %pi 3/2 (1 - ---) 4 |
Categories: Package distrib
b>0で、 Rayleigh(b)確率変数の尖度係数を返します。
Rayleigh(b)確率変数は Weibull(2,1/b)と同値です。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) kurtosis_rayleigh(b); 2 3 %pi 2 - ------ 16 (%o2) ---------- - 3 %pi 2 (1 - ---) 4 |
Categories: Package distrib
b>0で、 Rayleigh(b)確率変量を返します。
二番目の引数 nとともに random_pareto
をコールすると、
サイズ nのランダムな標本がシミュレートされます。
実装アルゴリズムは一般逆函数法に基づいています。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib · Random numbers
b>0で、 Laplace(a,b)確率変数の密度函数の xでの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
b>0で、 Laplace(a,b)確率変数の分布函数の
xでの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
b>0で、 Laplace(a,b)確率変数のq-分位数を返します;
言い換えれば、これは cdf_laplace
の逆函数です。
引数 qは [0,1]の要素でなければいけません。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
b>0で、 Laplace(a,b)確率変数の平均を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
b>0で、 Laplace(a,b)確率変数の分散を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
b>0で、 Laplace(a,b)確率変数の標準偏差を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
b>0で、 Laplace(a,b)確率変数の歪度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
b>0で、 Laplace(a,b)確率変数の尖度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
b>0で、 Laplace(a,b)確率変量を返します。
三番目の引数 nとともに random_laplace
をコールすると、サイズ
nのランダムな標本がシミュレートされます。
実装アルゴリズムは一般逆函数法に基づいています。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib · Random numbers
b>0で、 Cauchy(a,b)確率変数の密度函数のxでの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
b>0で、 Cauchy(a,b)確率変数の分布函数のxでの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
b>0で、 Cauchy(a,b)確率変数のq-分位数を返します;
言い換えると、これは cdf_cauchy
の逆函数です。
引数 qは [0,1]の要素でなければいけません。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
b>0で、 Cauchy(a,b)確率変量を返します。
三番目の引数 nとともに random_cauchy
をコールすると、
サイズ nのランダムな標本がシミュレートされます。
実装アルゴリズムは一般逆函数法に基づいています。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib · Random numbers
b>0で、 Gumbel(a,b)確率変数の密度函数のxでの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
b>0で、 Gumbel(a,b)確率変数の分布函数のxでの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
b>0で、 Gumbel(a,b)確率変数のq-分位数を返します;
言い換えれば、これは cdf_gumbel
の逆函数です。
引数 qは [0,1]の要素でなければいけません。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
b>0で、 Gumbel(a,b)確率変数の平均を返します。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) mean_gumbel(a,b); (%o2) %gamma b + a |
ここでシンボル %gamma
は Euler-Mascheroni定数を表します。
%gamma
も参照してください。
Categories: Package distrib
b>0で、 Gumbel(a,b)確率変数の分散を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
b>0で、 Gumbel(a,b)確率変数の標準偏差を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
b>0で、 Gumbel(a,b)確率変数の歪度係数を返します。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) skewness_gumbel(a,b); 3/2 2 6 zeta(3) (%o2) -------------- 3 %pi |
ここで zeta
はRiemannのゼータ函数を表します。
Categories: Package distrib
b>0で、 Gumbel(a,b)確率変数の尖度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib · Package distrib
b>0で、 Gumbel(a,b)確率変量を返します。
三番目の引数 nとともに random_gumbel
をコールすると、
サイズ nのランダムな標本がシミュレートされます。
実装アルゴリズムは一般逆函数法に基づいています。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib · Random numbers
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Pr(X=i) = v_i
のようなベクトル確率
vを持つ一般有限離散確率変数の確率函数の
xでの値を返します。
ベクトル vは非負式のリストであり得ます。
その成分は確率のベクトルを得るために規格化されます。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) pdf_general_finite_discrete(2, [1/7, 4/7, 2/7]); 4 (%o2) - 7 (%i3) pdf_general_finite_discrete(2, [1, 4, 2]); 4 (%o3) - 7 |
Categories: Package distrib
ベクトル確率 vを持つ一般有限離散確率変数の分布函数の xでの値を返します。
さらなる詳細は pdf_general_finite_discrete
を参照してください。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) cdf_general_finite_discrete(2, [1/7, 4/7, 2/7]); 5 (%o2) - 7 (%i3) cdf_general_finite_discrete(2, [1, 4, 2]); 5 (%o3) - 7 (%i4) cdf_general_finite_discrete(2+1/2, [1, 4, 2]); 5 (%o4) - 7 |
Categories: Package distrib
ベクトル確率 vを持つ一般有限離散確率変数の q-分位数を返します。
さらなる詳細は pdf_general_finite_discrete
を参照してください。
Categories: Package distrib
ベクトル確率 vを持つ一般有限離散確率変数の平均を返します。
さらなる詳細は pdf_general_finite_discrete
を参照してください。
Categories: Package distrib
ベクトル確率 vを持つ一般有限離散確率変数の分散を返します。
さらなる詳細は pdf_general_finite_discrete
を参照してください。
Categories: Package distrib
ベクトル確率 vを持つ一般有限離散確率変数の標準偏差を返します。
さらなる詳細は pdf_general_finite_discrete
を参照してください。
Categories: Package distrib
ベクトル確率 vを持つ一般有限離散確率変数の歪度係数を返します。
さらなる詳細は pdf_general_finite_discrete
を参照してください。
Categories: Package distrib
ベクトル確率 vを持つ一般有限離散確率変数の尖度係数を返します。
さらなる詳細は pdf_general_finite_discrete
を参照してください。
Categories: Package distrib
ベクトル確率 vを持つ一般有限離散確率変量を返します。
二番目の引数 mとともに
random_general_finite_discrete
をコールすると、サイズ
mのランダムな標本がシミュレートされます。
さらなる詳細は pdf_general_finite_discrete
を参照してください。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) random_general_finite_discrete([1,3,1,5]); (%o2) 4 (%i3) random_general_finite_discrete([1,3,1,5], 10); (%o3) [4, 2, 2, 3, 2, 4, 4, 1, 2, 2] |
Categories: Package distrib · Random numbers
0 \leq p \leq 1かつ nは正の整数で、
Binomial(n,p)確率変数の確率函数の xでの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1かつ nは正の整数で、 Binomial(n,p)確率変数の分布函数の xでの値を返します。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) cdf_binomial(5,7,1/6); 7775 (%o2) ---- 7776 (%i3) float(%); (%o3) .9998713991769548 |
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1かつ nは正の整数で、
Binomial(n,p)確率変数のq-分位数を返します;
言い換えれば、これは cdf_binomial
の逆函数です。
引数 qは [0,1]の要素でなければいけません。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1かつ nは正の整数で、
Binomial(n,p)確率変数の平均を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1かつ nは正の整数で、
Binomial(n,p)確率変数の分散を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1かつ nは正の整数で、
Binomial(n,p)確率変数の標準偏差を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1かつ nは正の整数で、
Binomial(n,p)確率変数の歪度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1かつ nは正の整数で、
Binomial(n,p)確率変数の尖度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1かつ nは正の整数で、
Binomial(n,p)確率変量を返します。
三番目の引数 mとともにrandom_binomial
をコールすると、
サイズ mのランダムな標本がシミュレートされます。
実装アルゴリズムは Kachitvichyanukul, V. and Schmeiser, B.W. (1988) Binomial Random Variate Generation. Communications of the ACM, 31, Feb., 216.に 記載されているものに基づいています。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib · Random numbers
m>0で、 Poisson(m)確率変数の確率函数の xでの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
m>0で、 Poisson(m)確率変数の分布函数の xでの値を返します。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) cdf_poisson(3,5); (%o2) gamma_incomplete_regularized(4, 5) (%i3) float(%); (%o3) .2650259152973623 |
Categories: Package distrib
m>0で、 Poisson(m)確率変数の q-分位数を返します;
言い換えると、これは cdf_poisson
の逆函数です。
引数 qは [0,1]の要素でなればいけません。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
m>0で、 Poisson(m)確率変数の平均を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
m>0で、 Poisson(m)確率変数の分散を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
m>0で、 Poisson(m)確率変数の標準偏差を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
m>0で、 Poisson(m)確率変数の歪度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
m>0で、 Poisson(m)確率変数の尖度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
m>0で、 Poisson(m)確率変量を返します。
二番目の引数 nとともに random_binomial
をコールすると、
サイズ nのランダムな標本がシミュレートされます。
実装アルゴリズムは Ahrens, J.H. and Dieter, U. (1982) Computer Generation of Poisson Deviates From Modified Normal Distributions. ACM Trans. Math. Software, 8, 2, June,163-179.に記述されたものです。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib · Random numbers
0 \leq p \leq 1で、 Bernoulli(p)確率変数の確率函数の xでの値を返します。
Bernoulli(p)確率変数は Binomial(1,p)と同値です。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) pdf_bernoulli(1,p); (%o2) p |
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1で、 Bernoulli(p)確率変数の分布函数の xでの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1で、 Bernoulli(p)確率変数のq-分位数を返します;
言い換えると、これは cdf_bernoulli
の逆函数です。
引数 qは [0,1]の要素でなければいけません。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1で、 Bernoulli(p)確率変数の平均を返します。
Bernoulli(p)確率変数は Binomial(1,p)と同値です。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) mean_bernoulli(p); (%o2) p |
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1で、 Bernoulli(p)確率変数の分散を返します。
Bernoulli(p)確率変数は Binomial(1,p)と同値です。 なので、 Maximaが結果を得るのに十分な情報を持たない時は、二項分散に基づいた名詞形を返します。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) var_bernoulli(p); (%o2) (1 - p) p |
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1で、 Bernoulli(p)確率変数の標準偏差を返します。
Bernoulli(p)確率変数は Binomial(1,p)と同値です。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) std_bernoulli(p); (%o2) sqrt((1 - p) p) |
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1で、 Bernoulli(p)確率変数の歪度係数を返します。
Bernoulli(p)確率変数は Binomial(1,p)と同値です。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) skewness_bernoulli(p); 1 - 2 p (%o2) --------------- sqrt((1 - p) p) |
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1で、 Bernoulli(p)確率変数の尖度係数を返します。
Bernoulli(p)確率変数は Binomial(1,p)と同値です。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) kurtosis_bernoulli(p); 1 - 6 (1 - p) p (%o2) --------------- (1 - p) p |
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1で、 Bernoulli(p)確率変量を返します。
二番目の引数 nとともに random_bernoulli
をコールすると、
サイズ nのランダムな標本がシミュレートされます。
これは random
組み込みMaxima関数の直接の応用です。
random
も参照してください。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib · Random numbers
0 \leq p \leq 1で、
Geometric(p)(幾何)確率変数の確率函数の
xでの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1で、
Geometric(p)(幾何)確率変数の分布函数の xでの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1で、
Geometric(p)(幾何)確率変数の
q-分位数を返します;
言い換えると、これは cdf_geometric
の逆函数です。
引数 qは [0,1]の要素でなければいけません。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1で、
Geometric(p)(幾何)確率変数の
平均を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1で、
Geometric(p)(幾何)確率変数の分散を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1で、
Geometric(p)(幾何)確率変数の標準偏差を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1で、
Geometric(p)(幾何)確率変数の歪度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1で、
Geometric(p)(幾何)確率変数の尖度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1で、
Geometric(p)(幾何)確率変量を返します。
二番目の引数 nとともに random_geometric
をコールすると、サイズ
nのランダムな標本がシミュレートされます。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib · Random numbers
nが厳密に正の整数で、 Discrete Uniform(n)確率変数の確率函数の
xでの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
nが厳密に正の整数で、 Discrete Uniform(n)確率変数の分風函数の
xでの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
nが厳密に正の整数で、 Discrete Uniform(n)確率変数の
q-分位数を返します;
言い換えると、これは cdf_discrete_uniform
の逆函数です。
引数 qは [0,1]の要素でなければいけません。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
nが厳密に正の整数で、 Discrete Uniform(n)確率変数の平均を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
nが厳密に正の整数で、 Discrete Uniform(n)確率変数の分散を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
nが厳密に正の整数で、 Discrete Uniform(n)確率変数の標準偏差を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
nが厳密に正の整数で、 Discrete Uniform(n)確率変数の歪度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
nが厳密に正の整数で、 Discrete Uniform(n)確率変数の尖度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
nが厳密に正の整数で、 Discrete Uniform(n)確率変量を返します。
二番目の引数 mとともにrandom_discrete_unform
をコールすると、
サイズ mのランダムな標本がシミュレートされます。
これは random
組み込み Maxima関数の直接の応用です。
random
も参照してください。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib · Random numbers
n1, n2, nが非負整数でかつ n<=n1+n2で、 Hypergeometric(n1,n2,n)確率変数の確率函数の xでの値を返します。 n1がクラス Aのオブジェクトの数、 n2がクラス Bのオブジェクトの数、 nが置き換えなしのサンプルのサイズとして、この関数は 「x個のオブジェクトが厳密にクラス Aである」事象の確率を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
n1, n2, nが非負整数でかつ n<=n1+n2で、
Hypergeometric(n1,n2,n)確率変数の分布函数の xでの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
n1, n2, nが非負整数でかつ n<=n1+n2で、
Hypergeometric(n1,n2,n)確率変数の q-分位数を返します。
言い換えると、これは cdf_hypergeometric
の逆函数です。
引数 qは [0,1]の要素でなければいけません。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
n1, n2, nが非負整数でかつ n<=n1+n2で、
Hypergeometric(n1,n2,n)確率変数の平均を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
n1, n2, nが非負整数でかつ n<=n1+n2で、
Hypergeometric(n1,n2,n)確率変数の分散を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
n1, n2, nが非負整数でかつ n<=n1+n2で、
Hypergeometric(n1,n2,n)確率変数の標準偏差を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
n1, n2, nが非負整数でかつ n<=n1+n2で、
Hypergeometric(n1,n2,n)確率変数の標準偏差を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
n1, n2, nが非負整数でかつ n<=n1+n2で、
Hypergeometric(n1,n2,n)確率変数の歪度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
n1, n2, nが非負整数でかつ n<=n1+n2で、
Hypergeometric(n1,n2,n)確率変量を返します。
四番目の引数 mとともに
random_hypergeometric
をコールすると、サイズ
mのランダムな標本がシミュレートされます。
Kachitvichyanukul, V., Schmeiser, B.W. (1985) Computer generation of hypergeometric random variates. Journal of Statistical Computation and Simulation 22, 127-145.に記述されたアルゴリズム。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib · Random numbers
0 \leq p \leq 1かつ nが正の数で、
Negative Binomial(n,p)確率変数の確率函数の xでの値を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1かつ nが正の数で、 Negative Binomial(n,p)確率変数の分布函数の xでの値を返します。
(%i1) load (distrib)$ (%i2) cdf_negative_binomial(3,4,1/8); 3271 (%o2) ------ 524288 |
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1かつ nが正の数で、
Negative Binomial(n,p)確率変数の q-分位数を返します;
言い換えると、これは cdf_negative_binomial
の逆函数です。
引数 qは [0,1]の要素でなければいけません。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1かつ nが正の数で、
Negative Binomial(n,p)確率変数の平均を返します;
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1かつ nが正の数で、
Negative Binomial(n,p)確率変数の分散を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1かつ nが正の数で、
Negative Binomial(n,p)確率変数の標準偏差を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1かつ nが正の数で、
Negative Binomial(n,p)確率変数の歪度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1かつ nが正の数で、
Negative Binomial(n,p)確率変数の尖度係数を返します。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib
0 \leq p \leq 1かつ nが正の数で、
Negative Binomial(n,p)確率変量を返します。
三番目の引数 mとともにrandom_negative_binomial
をコールすると、
サイズ mのランダムな標本がシミュレートされます。
Devroye, L. (1986) Non-Uniform Random Variate Generation. Springer Verlag, p. 480.に記載されたアルゴリズム。
この関数を利用するには始めに load(distrib)
と書いてください。
Categories: Package distrib · Random numbers
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,
52.1 Introduction to draw | ||
52.2 Functions and Variables for draw | ||
52.3 Functions and Variables for pictures | ||
52.4 Functions and Variables for worldmap |
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draw
は Maxima-Gnuplotと Maxima-vtkのインターフェイスです。
Maximaレベルで使われる3つの主な関数があります:
draw2d
, draw3d
, draw
。
このパッケージのさらに磨きかけられた例のために以下のリンクに従ってください:
http://tecnostats.net/Maxima/gnuplot
http://tecnostats.net/Maxima/vtk
このプログラムを走らせるには Gnuplot 4.2以上が必要です。
Categories: Plotting · Share packages · Package draw
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関数 gr2d
は 2Dシーンを記述するオブジェクトを作ります。
引数はグラフィックオプション、グラフィックオブジェクト、または、
グラフィックオプションとオブジェクト両方を含むリストです。
このシーンは順に解釈されます:
グラフィックオプションはその右に置かれたそれらのグラフィックオブジェクトに影響します。
いくつかのグラフィックオプションはシーンのグローバルな外観に影響します。
以下は2次元のシーンで利用可能なグラフィックオブジェクトのリストです:
bars
, ellipse
, explicit
, image
, implicit
,
label
, parametric
, points
, polar
, polygon
,
quadrilateral
, rectangle
, triangle
, vector
,
geomap
(パッケージworldmap
で定義されるもの)。
(%i1) load("draw"); (%o1) /maxima/share/draw/draw.lisp (%i2) draw( gr2d( key="sin (x)",grid=[2,2], explicit( sin(x), x,0,2*%pi ) ), gr2d( key="cos (x)",grid=[2,2], explicit( cos(x), x,0,2*%pi ) ) ); (%o2) [gr2d(explicit), gr2d(explicit)] |
Categories: Package draw
関数 gr3d
は 3dシーンを記述するオブジェクトを作ります。
引数はグラフィックオプション、グラフィックオブジェクト、または
グラフィックオプションとオブジェクト両方を含むリストです。
このシーンは順に解釈されます:
グラフィックオプションはその右に置かれたそれらの
グラフィックオブジェクトに影響します。
いくつかのグラフィックオプションはシーンのグローバルな外観に影響します。
以下は3次元のシーンで利用可能なグラフィックオブジェクトのリストです:
cylindrical
, elevation_grid
, explicit
, implicit
,
label
, mesh
, parametric
,
parametric_surface
,
points
, quadrilateral
, spherical
, triangle
,
tube
,
vector
, geomap
(パッケージ worldmap
で定義されるもの)。
Categories: Package draw
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一連のシーンをプロットします;
引数は gr2d
や gr3d
のオブジェクトといくつかのオプションです。
デフォルトでは、1列の中にシーンを一緒に配置します。
関数 draw
は以下のグローバルオプションを受け付けます: terminal
,
columns
, dimensions
, file_name
, delay
.
関数 draw2d
や draw3d
は
それぞれ、2次元と3次元に関して、1つのシーンだけが要求される時に使われるショートカットです。
例:
(%i1) scene1: gr2d(title="Ellipse", nticks=30, parametric(2*cos(t),5*sin(t),t,0,2*%pi))$ (%i2) scene2: gr2d(title="Triangle", polygon([4,5,7],[6,4,2]))$ (%i3) draw(scene1, scene2, columns = 2)$ |
The two draw sentences are equivalent:
(%i1) draw(gr3d(explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1))); (%o1) [gr3d(explicit)] (%i2) draw3d(explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1)); (%o2) [gr3d(explicit)] |
アニメーティド gifファイル:
(%i1) draw( delay = 100, file_name = "zzz", terminal = 'animated_gif, gr2d(explicit(x^2,x,-1,1)), gr2d(explicit(x^3,x,-1,1)), gr2d(explicit(x^4,x,-1,1))); End of animation sequence (%o1) [gr2d(explicit), gr2d(explicit), gr2d(explicit)] |
gr2d
, gr3d
, draw2d
, draw3d
も参照してください。
Categories: Package draw · File output
この関数は
draw(gr2d(options, ..., graphic_object, ...))
.
のショートカットです。
2d特化のシーンをプロットするのに使うことができます。
この関数を利用するには、最初に load(draw)
と書いてください。
Categories: Package draw · File output
この関数は
draw(gr3d(options, ..., graphic_object, ...))
のショートカットです。
3d特化のシーンをプロットするのに使うことができます。
この関数を利用するには、最初に load(draw)
と書いてください。
Categories: Package draw · File output
現在のプロットをファイルに保存します。
受け付けられるグラフィックオプションは以下です:
terminal
, dimensions
, file_name
例:
(%i1) /* screen plot */ draw(gr3d(explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1)))$ (%i2) /* same plot in eps format */ draw_file(terminal = eps, dimensions = [5,5]) $ |
Categories: Package draw · File output
この関数を使うと、 Maximaを端末
termで 1ウィンドウマルチプロットモードとして動作させることができます;
この関数が受け付ける引数は、screen
, wxt
, aquaterm
,
none
です。
マルチプロットモードがイネーブルの時、
draw
へのそれぞれのコールは、
同じウィンドウに以前のものを消すことなく新しいプロットを送ります。
マルチモードをディセーブルにするには、
multiplot_mode(none)
を書いてください。
マルチプロットモードがイネーブルの時、グローバルオプション
terminal
はブロックされます。
別の端末に変更する前に、この機能中のモードをディセーブルしなければいけません。
この特長は Windowsプラットフォームでは機能しません。
例:
(%i1) set_draw_defaults( xrange = [-1,1], yrange = [-1,1], grid = true, title = "Step by step plot" )$ (%i2) multiplot_mode(screen)$ (%i3) draw2d(color=blue, explicit(x^2,x,-1,1))$ (%i4) draw2d(color=red, explicit(x^3,x,-1,1))$ (%i5) draw2d(color=brown, explicit(x^4,x,-1,1))$ (%i6) multiplot_mode(none)$ |
Categories: Package draw · File output
ユーザーグラフィックオプションを設定します。 この関数は 共通のグラフィックスオプションで一連のグラフィックスをプロットするのに役に立ちます。 引数なしにこの関数を呼ぶと、ユーザーデフォルトを取り除きます。
例:
(%i1) set_draw_defaults( xrange = [-10,10], yrange = [-2, 2], color = blue, grid = true)$ (%i2) /* plot with user defaults */ draw2d(explicit(((1+x)**2/(1+x*x))-1,x,-10,10))$ (%i3) set_draw_defaults()$ (%i4) /* plot with standard defaults */ draw2d(explicit(((1+x)**2/(1+x*x))-1,x,-10,10))$ |
Categories: Package draw
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デフォルト値: 10
adapt_depth
は適応プロットルーチンが使う分割の最大数です。
このオプションは 2d explicit
関数に対してだけ有効です。
nticks
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: false
オプション allocation
を使うと、出力ウィンドウの中に自在にシーンを置くことが可能です;
これはマルチプロットで重要です。
false
の時、シーンは、オプション columns
に割り当てられた値に従って自動的に配置されます。
他の場合には allocation
は二組の数のリストに設定しなければいけません;
一番目はシーンの左下隅の位置に対応し、 二番目のペアはプロットの幅と高さを与えます。
すべての数字は0から1の間の相対座標で与えなければいけません。
例:
グラフィックスの配置に関して。
(%i1) draw( gr2d( explicit(x^2,x,-1,1)), gr2d( allocation = [[1/4, 1/4],[1/2, 1/2]], explicit(x^3,x,-1,1), grid = true) ) $ |
選択された次元を持つマルチプロット。
(%i1) draw( terminal = wxt, gr2d( grid=[5,5], allocation = [[0, 0],[1, 1/4]], explicit(x^2,x,-1,1)), gr3d( allocation = [[0, 1/4],[1, 3/4]], explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1) ))$ |
オプション columns
も参照して下さい。
Categories: Package draw
デフォルト値: true
もし axis_3d
が true
なら、
x, y z軸が3dシーンで表示されます。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題なりません。
例:
(%i1) draw3d(axis_3d = false, explicit(sin(x^2+y^2),x,-2,2,y,-2,2) )$ |
2dでの軸に関しては、
axis_bottom
, axis_left
, axis_top
,
axis_right
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: true
もし axis_bottom
が true
なら、底の軸は 2dシーンで表示されます。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題なりません。
例:
(%i1) draw2d(axis_bottom = false, explicit(x^3,x,-1,1))$ |
axis_left
, axis_top
, axis_right
,
axis_3d
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: true
もし axis_left
が true
なら、左の軸が 2dシーンで表示されます。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題なりません。
例:
(%i1) draw2d(axis_left = false, explicit(x^3,x,-1,1))$ |
axis_bottom
, axis_top
, axis_right
,
axis_3d
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: true
もし axis_right
が true
なら、 2dシーンで右軸が表示されます。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題なりません。
例:
(%i1) draw2d(axis_right = false, explicit(x^3,x,-1,1))$ |
axis_bottom
, axis_left
, axis_top
,
axis_3d
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: true
もし axis_top
が true
なら、上部の軸が 2dシーンで表示されます。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題なりません。
例:
(%i1) draw2d(axis_top = false, explicit(x^3,x,-1,1))$ |
axis_bottom
, axis_left
, axis_right
,
axis_3d
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: white
端末の背景色を設定します。デフォルト背景色は白です。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題なりません。
このオプションは端末 epslatex
と epslatex_standalone
と一緒には機能しません。
color
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: true
もし border
が true
なら、
ポリゴンの境界は line_type
と line_width
に従って塗られます。
このオプションは以下のグラフィックオブジェクトに影響します:
例:
(%i1) draw2d(color = brown, line_width = 8, polygon([[3,2],[7,2],[5,5]]), border = false, fill_color = blue, polygon([[5,2],[9,2],[7,5]]) )$ |
Categories: Package draw
デフォルト値: [false, false]
グラフィックオブジェクト tube
の極値が閉か開かを示す
2つの可能な値 true
と false
のリスト。
デフォルトでは極値は開です。
設定 capping = false
は capping = [false, false]
と同値で、
capping = true
は capping = [true, true]
と同値です。
例:
(%i1) draw3d( capping = [false, true], tube(0, 0, a, 1, a, 0, 8) )$ |
Categories: Package draw
デフォルト値: auto
もし cbrange
が auto
なら
enhanced3d
が false
でない時
色付けられる値の範囲は自動的に計算されます。
カラー範囲外の値は、最も近い端の色を使います。
enhanced3d
や colorbox
が false
の時、オプション
cbrange
は効果を持ちません。
もしユーザーが色付けられた値の特定の区間が欲しいなら、
cbrange=[-2, 3]
のように Maximaリストとして与えられなければいけません。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
例:
(%i1) draw3d ( enhanced3d = true, color = green, cbrange = [-3,10], explicit(x^2+y^2, x,-2,2,y,-2,2)) $ |
enhanced3d
, colorbox
, cbtics
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: auto
このグラフィックオプションは、オプション enhanced3d
が
false
でない時、カラーボックス上にチックマークを描く方法を制御します。
enhanced3d
か colorbox
が false
の時、
オプション cbtics
は効果を持ちません。
完全な記述に関しては、xtics
を参照してください。
例:
(%i1) draw3d ( enhanced3d = true, color = green, cbtics = {["High",10],["Medium",05],["Low",0]}, cbrange = [0, 10], explicit(x^2+y^2, x,-2,2,y,-2,2)) $ |
enhanced3d
, colorbox
, cbrange
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: "blue"
color
は、線や点、ポリゴンやラベルの境界をプロットする色を指定します。
色は名前や16進数の rgbコードとして与えられます。 もし gnuplot version >= 5.0が使われていて使用中の端末がこのrgbaをサポートしているなら、 透過情報を持つ色もまたサポートされます。
利用可能な色の名前は以下のものです:
white black gray0 grey0 gray10 grey10 gray20 grey20 gray30 grey30 gray40 grey40 gray50 grey50 gray60 grey60 gray70 grey70 gray80 grey80 gray90 grey90 gray100 grey100 gray grey light_gray light_grey dark_gray dark_grey red light_red dark_red yellow light_yellow dark_yellow green light_green dark_green spring_green forest_green sea_green blue light_blue dark_blue midnight_blue navy medium_blue royalblue skyblue cyan light_cyan dark_cyan magenta light_magenta dark_magenta turquoise light_turquoise dark_turquoise pink light_pink dark_pink coral light_coral orange_red salmon light_salmon dark_salmon aquamarine khaki dark_khaki goldenrod light_goldenrod dark_goldenrod gold beige brown orange dark_orange violet dark_violet plum purple
16進コードでの色彩成分は形式 "#rrggbb"
で導入されます。
例:
(%i1) draw2d(explicit(x^2,x,-1,1), /* default is black */ color = red, explicit(0.5 + x^2,x,-1,1), color = blue, explicit(1 + x^2,x,-1,1), color = light_blue, explicit(1.5 + x^2,x,-1,1), color = "#23ab0f", label(["This is a label",0,1.2]) )$ |
(%i1) draw2d( line_width=50, color="#FF0000", explicit(sin(x),x,0,10), color="#0000FF80", explicit(cos(x),x,0,10) ); |
fill_color
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: true
もし colorbox
が true
なら、
ラベルなしの色スケールが image
2Dオブジェクトか色付けされた
3dオブジェクトと一緒に描かれます。
もし colorbox
が false
なら、色スケールは表示されません。
もし colorbox
が文字列なら、ラベル付き色スケールを描きます。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題なりません。
例:
(%i1) im: apply('matrix, makelist(makelist(random(200),i,1,30),i,1,30))$ (%i2) draw( gr2d(image(im,0,0,30,30)), gr2d(colorbox = false, image(im,0,0,30,30)) )$ |
色スケールと3D色付けオブジェクト。
(%i1) draw3d( colorbox = "Magnitude", enhanced3d = true, explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1))$ |
palette_draw
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: 1
columns
は多重プロットでの列の数です。
これはグローバルグラフィックオプションなので、シーン記述での位置はかまいません。
関数 draw
の引数として使うこともできます。
例:
(%i1) scene1: gr2d(title="Ellipse", nticks=30, parametric(2*cos(t),5*sin(t),t,0,2*%pi))$ (%i2) scene2: gr2d(title="Triangle", polygon([4,5,7],[6,4,2]))$ (%i3) draw(scene1, scene2, columns = 2)$ |
Categories: Package draw
デフォルト値: none
オプション contour
を使うと、ユーザーは等高線をプロットする場所を選択できます。
可能な値は以下の通りです:
none
:
等高線をプロットしません。
base
:
等高線を xy平面上に射影します。
surface
:
等高線を表面にプロットします。
both
:
xy平面上と表面と2つの等高線をプロットします。
map
:
等高線を xy平面上に射影して、観点をちょうど垂直に設定します。
これはグローバルグラフィックオプションなので、シーン記述での位置はかまいません。
例:
(%i1) draw3d(explicit(20*exp(-x^2-y^2)-10,x,0,2,y,-3,3), contour_levels = 15, contour = both, surface_hide = true) $ |
(%i1) draw3d(explicit(20*exp(-x^2-y^2)-10,x,0,2,y,-3,3), contour_levels = 15, contour = map ) $ |
Categories: Package draw
デフォルト値: 5
このグラフィックオプションは等高線が描かれる方法を制御します。
contour_levels
は、正の整数、
3つの数のリスト、または、数の任意の集合に設定することができます:
contour_levels
が正の整数 nにバインド (bounded)されている時、
nこの等高線が等しい間隔で描かれます。
デフォルトでは、
5つの等しく間隔の空けられた等高線がプロットされます。
contour_levels
が
形式[lowest,s,highest]
の長さ3のリストにバインド(bounded)されている時、
等高線は
lowest
からhighest
へs
個のステップでプロットされます。
contour_levels
が形式
{n1, n2, ...}
の数の集合にバインド (bounded)されている時、
等高線は値 n1
, n2
, ...にプロットされます。
これはグローバルグラフィックオプションなので、シーン記述での位置はかまいません。
例:
10の等しく間隔の空けられた等高線。 レベルの実際の数は簡単なラベルを与えるために調整することができます。
(%i1) draw3d(color = green, explicit(20*exp(-x^2-y^2)-10,x,0,2,y,-3,3), contour_levels = 10, contour = both, surface_hide = true) $ |
-8から 8まで 4つのステップで。
(%i1) draw3d(color = green, explicit(20*exp(-x^2-y^2)-10,x,0,2,y,-3,3), contour_levels = [-8,4,8], contour = both, surface_hide = true) $ |
レベル -7, -6, 0.8, 5での等値線。
(%i1) draw3d(color = green, Explicit(20*exp(-x^2-y^2)-10,x,0,2,y,-3,3), Contour_levels = {-7, -6, 0.8, 5}, Contour = both, Surface_hide = true) $ |
contour
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: "data.gnuplot"
これは、リクエストされたプロットを構築するために Gnuplotが必要とする数値データを含むファイルの名前です。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題なりません。
関数 draw
の引数としても使うことができます。
gnuplot_file_name
の中で例を参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: 5
これはアニメーション gifファイルにおけるフレームの 1/100秒単位の遅延です。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、
シーン記述の位置は問題なりません。
関数 draw
の引数としても使うことができます。
例:
(%i1) draw( delay = 100, file_name = "zzz", terminal = 'animated_gif, gr2d(explicit(x^2,x,-1,1)), gr2d(explicit(x^3,x,-1,1)), gr2d(explicit(x^4,x,-1,1))); End of animation sequence (%o2) [gr2d(explicit), gr2d(explicit), gr2d(explicit)] |
オプション delay
はアニメーション gifに関してだけアクティブです;
他のいかなる場合も無視されます。
terminal
, dimensions
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: [600,500]
出力端末の寸法。 その値は、幅と高さで形成されるリストです。 2つの数の意味は使っている端末に依存します。
端末 gif
, animated_gif
, png
, jpg
, svg
,
screen
, wxt
, aquaterm
では、
整数はそれぞれの方向の点の数を表します。
もし整数でないなら丸められます。
端末 eps
, eps_color
, pdf
, pdfcairo
では、
両方の数は 1/100cm単位の長さを表します。
デフォルトでは、これらのフォーマットでの画像は幅 6cm、高さ 5cmであることを意味します。
これはグローバルグラフィックオプションなので、シーン記述での位置は関係ありません。
関数 draw
の引数として使われることもあります。
例:
ファイル出力と wxtキャンバスに適用されたオプション dimensions
。
(%i1) draw2d( dimensions = [300,300], terminal = 'png, explicit(x^4,x,-1,1)) $ (%i2) draw2d( dimensions = [300,300], terminal = 'wxt, explicit(x^4,x,-1,1)) $ |
eps出力に適用されたオプション dimensions
。
A4縦寸法の epsファイルが欲しいです。
(%i1) A4portrait: 100*[21, 29.7]$ (%i2) draw3d( dimensions = A4portrait, terminal = 'eps, explicit(x^2-y^2,x,-2,2,y,-2,2)) $ |
Categories: Package draw
デフォルト値: true
true
の時、描画される関数は複素関数とみなされ、実部の値をプロットします;
false
の時、関数が実数値を与えないときは何もプロットしません。
このオプションは
2Dや 3Dにおけるオブジェクト explicit
と parametric
と
parametric_surface
に作用します。
例:
オプション draw_realpart
はオブジェクト explicit
と
parametric
に作用します。
(%i1) draw2d( draw_realpart = false, explicit(sqrt(x^2 - 4*x) - x, x, -1, 5), color = red, draw_realpart = true, parametric(x,sqrt(x^2 - 4*x) - x + 1, x, -1, 5) ); |
Categories: Package draw
デフォルト値: none
もし enhanced3d
が none
なら3Dプロットで表面を色付けしません。
色付けされた表面を得るには、オプション enhanced3d
にリストを割り当てなければいけません。
リストの最初の要素は色で、残りはその式中で使われる変数やパラメータの名前です。
[f(x,y,z), x, y, z]
のようなリストは、表面の点 [x,y,z]
に数
f(x,y,z)
を割り当てることを意味します。数は実際の palette
に従って色付けされます。
パラメータで定義されたそれらの3Dグラフィックオブジェクトに関して、
parametric
オブジェクトと tube
オブジェクトに関して[f(u), u]
という具合に、
あるいは、 parametric_surface
オブジェクトに関して [f(u,v), u, v]
という具合に、
パラメータで色数を定義することが可能です。
3Dオブジェクトがすべて絶対座標に基づいたモデル [f(x,y,z), x, y, z]
を採用する一方、
その中の explicit
と elevation_grid
の2つだけは
[x,y]
座標上で定義されたモデル [f(x,y), x, y]
も受け付けます。
3Dグラフィックオブジェクト implicit
は
[f(x,y,z), x, y, z]
モデルだけを受け付けます。
オブジェクト points
も
[f(x,y,z), x, y, z]
モデルを受け付けますが、点が順序的性質を持つ時は
モデル [f(k), k]
も有効です。 k
は順序パラメータです。
enhanced3d
に none
以外の何かを割り当てた時、オプション
color
と surface_hide
は無視されます。
リストで定義れた変数名はグラフィックオブジェクトの定義で使われたものと異なるかもしれません。
下位互換性を維持するために、
enhanced3d = false
は enhanced3d = none
と同値で、
enhanced3d = true
は enhanced3d = [z, x, y, z]
と同値です。
もし enhanced3d
に式が与えられたら、
その変数は表面定義で使われたものと同じでなければいけません。
リストを使う時にはこれは必要ありません。
もし enhanced3d
が false
なら、 3dプロットで表面は色付けられません。
もし enhanced3d
が true
なら、 Gnuplotの
pm3dモードを設定して表面が色付けられます。
もし式が enhanced3d
に与えられるなら、
それは palette
に従って色を割り当てるのに使われます;
この式の中の変数は表面記述で使われるものと同じでなければいけません。
如何にパレットが指定されるか知るためには、オプション palette
を参照してください。
例:
(%i1) draw3d( enhanced3d = [x-z/10,x,y,z], palette = gray, explicit(20*exp(-x^2-y^2)-10,x,-3,3,y,-3,3))$ |
[f(x,y), x, y]
モデルで定義された色付けを持つ
explicit
オブジェクト。
リストで定義れた変数名はグラフィックオブジェクトの定義で使われたものと異なるかもしれません;
この場合、 r
は x
に、 s
は y
に対応します。
(%i1) draw3d( enhanced3d = [sin(r*s),r,s], explicit(20*exp(-x^2-y^2)-10,x,-3,3,y,-3,3))$ |
[f(x,y,z), x, y, z]
モデルで定義された色付けを持つ parametric
オブジェクト。
(%i1) draw3d( nticks = 100, line_width = 2, enhanced3d = [if y>= 0 then 1 else 0, x, y, z], parametric(sin(u)^2,cos(u),u,u,0,4*%pi)) $ |
[f(u), u]
モデルで定義された色付けを持つ parametric
オブジェクト。
この場合、 (u-1)^2
は [(u-1)^2,u]
のショートカットです。
(%i1) draw3d( nticks = 60, line_width = 3, enhanced3d = (u-1)^2, parametric(cos(5*u)^2,sin(7*u),u-2,u,0,2))$ |
[f(x,y), x, y]
モデルで定義された色付けを持つ elevation_grid
オブジェクト。
(%i1) m: apply( matrix, makelist(makelist(cos(i^2/80-k/30),k,1,30),i,1,20)) $ (%i2) draw3d( enhanced3d = [cos(x*y*10),x,y], elevation_grid(m,-1,-1,2,2), xlabel = "x", ylabel = "y"); |
[f(x,y,z), x, y, z]
モデルで定義された色付けを持つ tube
オブジェクト。
(%i1) draw3d( enhanced3d = [cos(x-y),x,y,z], palette = gray, xu_grid = 50, tube(cos(a), a, 0, 1, a, 0, 4*%pi) )$ |
[f(u), u]
モデルで定義された色付けを持つ tube
オブジェクト。
ここで enhanced3d = -a
は enhanced3d = [-foo,foo]
のショートカットになります。
(%i1) draw3d( capping = [true, false], palette = [26,15,-2], enhanced3d = [-foo, foo], tube(a, a, a^2, 1, a, -2, 2) )$ |
[f(x,y,z), x, y, z]
モデルで定義された色付けを持つ
implicit
オブジェクトと points
オプジェクト
(%i1) draw3d( enhanced3d = [x-y,x,y,z], implicit((x^2+y^2+z^2-1)*(x^2+(y-1.5)^2+z^2-0.5)=0.015, x,-1,1,y,-1.2,2.3,z,-1,1)) $ (%i2) m: makelist([random(1.0),random(1.0),random(1.0)],k,1,2000)$ |
(%i3) draw3d( point_type = filled_circle, point_size = 2, enhanced3d = [u+v-w,u,v,w], points(m) ) $ |
点が順序的性質を持つ時、モデル [f(k), k]
も有効です。
k
は順序パラメータです。
(%i1) m:makelist([random(1.0), random(1.0), random(1.0)],k,1,5)$ (%i2) draw3d( enhanced3d = [sin(j), j], point_size = 3, point_type = filled_circle, points_joined = true, points(m)) $ |
Categories: Package draw
デフォルト値: y
値は x
, y
, xy
を取り得ますが、
その値に依存して、グラフィックオブジェクト
errors
は水平エラーバー、垂直エラーバー、その両方を伴って点を描画します。
error_type=boxes
の時、クロスの代わりにボックスが描かれます。
errors
も参照してください。
デフォルト値: "maxima_out"
これは、端末png
, jpg
, eps
, eps_color
, pdf
,
pdfcairo
がグラフィックを保存するファイルの名前です。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題なりません。
例:
(%i1) draw2d(file_name = "myfile", explicit(x^2,x,-1,1), terminal = 'png)$ |
terminal
, dimensions
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: "red"
fill_color
はポリゴンと 2d explicit
関数を塗りつぶすための色を指定します。
如何に色が指定されるかを知るには color
を参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: 0
fill_density
は bars
オブジェクトに関して
fill_color
の強度を指定する数です。 0と 1の間の数です。
例を見るには bars
を参照してください。
デフォルト値: false
オプション filled_func
は関数によって制限された領域が如何に塗りつぶされるべきかを
制御します。
filled_func
が true
の時、
オブジェクト
explicit
とグラフィックウィンドウの底で定義された関数によって閉ざされた領域を
fill_color
で塗りつぶします。
filled_func
が関数式を含む時、
この関数とオブジェクト explicit
で定義された関数によって閉ざされた領域を
塗りつぶします。
デフォルトでは、明示的な関数は塗りつぶされません。
役に立つ特殊なケースは filled_func=0
です。
水平軸と明示関数による領域の縁を生成します。
このオプションは 2dグラフィックオブジェクト explicit
だけに影響します。
例:
explicit
オブジェクトとグラフィックウィンドウによって閉ざされた領域。
(%i1) load(draw)$ (%i2) draw2d(fill_color = red, filled_func = true, explicit(sin(x),x,0,10) )$ |
explicit
オブジェクトとオプション
filled_func
で定義された関数によって閉ざされた領域。
filled_func
の中の変数は
explicit
の中で使われるものと同じでなければいけないことに注意してください。
(%i1) draw2d(fill_color = red, filled_func = sin(x), explicit(-sin(x),x,0,%pi)); |
Region bounded by an
explicit
オブジェクトとオプション filled_func
で定義された関数で囲まれた領域。
Note that the variable in
filled_func
の変数は
explicit
で使われるそれと同じでなければいけないことに注意してください。
(%i1) draw2d(fill_color = grey, filled_func = sin(x), explicit(-sin(x),x,0,%pi)); |
fill_color
と explicit
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: ""
(empty string)
このオプションは端末が使う書体を設定するために使うことができます。 プロットを通して書体とサイズは1つだけ使うことができます。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
font_size
も参照してください。
Gnuplotはそれ自身フォントを扱いません。 異なる端末のサポートライブラリに任せます。 それぞれはフォントに関して独自の哲学を持っています。 簡単なまとめは以下の通りです:
例:
(%i1) draw2d(font = "Arial", font_size = 20, label(["Arial font, size 20",1,1]))$ |
GDFONTPATH
の中に保持されたフォントパスを使います;
この場合、オプション font
をフォント名に設定することだけが必要です。
フォントファイルへの完全なパスを与えることも可能です。
例:
オプション font
はフォントファイルへの完全なパスを与えることができます:
(%i1) path: "/usr/share/fonts/truetype/freefont/" $ (%i2) file: "FreeSerifBoldItalic.ttf" $ (%i3) draw2d( font = concat(path, file), font_size = 20, color = red, label(["FreeSerifBoldItalic font, size 20",1,1]), terminal = png)$ |
もし環境変数 GDFONTPATH
が
フォントファイルが配置されているパスに設定されているなら、
グラフィックオプション font
をフォント名に設定することが可能です。
(%i1) draw2d( font = "FreeSerifBoldItalic", font_size = 20, color = red, label(["FreeSerifBoldItalic font, size 20",1,1]), terminal = png)$ |
"Times-Roman"
, "Times-Italic"
, "Times-Bold"
,
"Times-BoldItalic"
,"Helvetica"
, "Helvetica-Oblique"
, "Helvetica-Bold"
,"Helvetic-BoldOblique"
, "Courier"
,
"Courier-Oblique"
, "Courier-Bold"
,"Courier-BoldOblique"
。
例:
(%i1) draw2d( font = "Courier-Oblique", font_size = 15, label(["Courier-Oblique font, size 15",1,1]), terminal = eps)$ |
fontconfig
ユーティリティを介してフォントを見つけます。
"Times-Roman"
です。
Gnuplotドキュメンテーションは端末とフォントに関する情報の重要なソースです。
Categories: Package draw
デフォルト値: 10
このオプションは、端末が使うフォントサイズを設定するために使うことができます。
1つの書体とサイズだけがプロットの間中で使うことができます。
オプション font
が空の文字列に等しくない時だけ、
font_size
はアクティブです。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。
font
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: "maxout_xxx.gnuplot"
ここで "xxx"
は同時に走っているmaximaプロセスそれぞれに固有の数字です。
これは Gnuplotで処理される必要なコマンドを含むファイルの名前です。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題なりません。
関数 draw
の引数としても使うことができます。
例:
(%i1) draw2d( file_name = "my_file", gnuplot_file_name = "my_commands_for_gnuplot", data_file_name = "my_data_for_gnuplot", terminal = png, explicit(x^2,x,-1,1)) $ |
data_file_name
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: false
もし grid
が not false
なら、 xy平面上に格子を描きます。
もし grid
に trueを割り当てたなら、 それぞれの軸の目盛毎にグリッド線を1つ引きます。
もし grid
に [nx,ny] > [0,0]
のリスト nx,ny
を割り当てたなら、
x軸の目盛毎に nx
個の線を、y軸の目盛毎に ny
個の線を引きます。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
例:
(%i1) draw2d(grid = true, explicit(exp(u),u,-2,2))$ |
(%i1) draw2d(grid = [2,2], explicit(sin(x),x,0,2*%pi))$ |
Categories: Package draw
デフォルト値: 45
head_angle
は矢印の頭と線分の間の角度を度の単位で示します。
このオプションは vector
オブジェクトに対してだけ有効です。
例:
(%i1) draw2d(xrange = [0,10], yrange = [0,9], head_length = 0.7, head_angle = 10, vector([1,1],[0,6]), head_angle = 20, vector([2,1],[0,6]), head_angle = 30, vector([3,1],[0,6]), head_angle = 40, vector([4,1],[0,6]), head_angle = 60, vector([5,1],[0,6]), head_angle = 90, vector([6,1],[0,6]), head_angle = 120, vector([7,1],[0,6]), head_angle = 160, vector([8,1],[0,6]), head_angle = 180, vector([9,1],[0,6]) )$ |
head_both
, head_length
, head_type
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: false
もし head_both
が true
なら、ベクトルを2つの矢先と共に描画します。
もし false
なら1つの矢だけが描かれます。
このオプションは vector
オブジェクトに対してだけ有効です。
例:
(%i1) draw2d(xrange = [0,8], yrange = [0,8], head_length = 0.7, vector([1,1],[6,0]), head_both = true, vector([1,7],[6,0]) )$ |
head_length
, head_angle
, head_type
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: 2
head_length
は矢印の頭の長さを x-軸の単位で示します。
このオプションは vector
オブジェクトに対してだけ有効です。
例:
(%i1) draw2d(xrange = [0,12], yrange = [0,8], vector([0,1],[5,5]), head_length = 1, vector([2,1],[5,5]), head_length = 0.5, vector([4,1],[5,5]), head_length = 0.25, vector([6,1],[5,5]))$ |
head_both
, head_angle
, head_type
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: filled
head_type
は矢印の頭を如何にプロットするかを指定するのに使われます。
可能な値は以下の通りです: filled
(閉じていて塗りつぶされた矢印の頭),
empty
(閉じているが塗りつぶされていない矢印の頭),
nofilled
(開いた矢印の頭)。
このオプションは vector
オブジェクトにだけ有効です。
例:
(%i1) draw2d(xrange = [0,12], yrange = [0,10], head_length = 1, vector([0,1],[5,5]), /* default type */ head_type = 'empty, vector([3,1],[5,5]), head_type = 'nofilled, vector([6,1],[5,5]))$ |
head_both
, head_angle
, head_length
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: false
このオプションは enhanced3d
が false
でない時だけ有効です。
interpolate_color
が false
の時、表面が均一な四角形で色付けします。
true
の時、色の遷移を内挿で滑らかにします。
interpolate_color
は2つの数字のリスト [m,n]
も受け付けます。
正の mと nの場合、四角形もしくは三角形それぞれをそれぞれの方向に m回、 n回内挿します。
負の mと nの場合、少なくとも |m|点、 |n|点描かれるように内挿頻度を選びます;
特殊なグリッド関数と考えるといいでしょう。
ゼロ、すなわち interpolate_color=[0,0]
は表面上の内挿点の最適数を自動的に選択します。
また、 interpolate_color=true
は interpolate_color=[0,0]
と等価です。
例:
陽関数での色内挿。
(%i1) draw3d( enhanced3d = sin(x*y), explicit(20*exp(-x^2-y^2)-10, x ,-3, 3, y, -3, 3)) $ |
(%i2) draw3d( interpolate_color = true, enhanced3d = sin(x*y), explicit(20*exp(-x^2-y^2)-10, x ,-3, 3, y, -3, 3)) $ |
(%i3) draw3d( interpolate_color = [-10,0], enhanced3d = sin(x*y), explicit(20*exp(-x^2-y^2)-10, x ,-3, 3, y, -3, 3)) $ |
mesh
グラフィックオブジェクトでの色内装。
パラメトリック表面内の内挿色は予期しない結果をもたらす可能性があります。
(%i1) draw3d( enhanced3d = true, mesh([[1,1,3], [7,3,1],[12,-2,4],[15,0,5]], [[2,7,8], [4,3,1],[10,5,8], [12,7,1]], [[-2,11,10],[6,9,5],[6,15,1], [20,15,2]])) $ |
(%i2) draw3d( enhanced3d = true, interpolate_color = true, mesh([[1,1,3], [7,3,1],[12,-2,4],[15,0,5]], [[2,7,8], [4,3,1],[10,5,8], [12,7,1]], [[-2,11,10],[6,9,5],[6,15,1], [20,15,2]])) $ |
(%i3) draw3d( enhanced3d = true, interpolate_color = true, view=map, mesh([[1,1,3], [7,3,1],[12,-2,4],[15,0,5]], [[2,7,8], [4,3,1],[10,5,8], [12,7,1]], [[-2,11,10],[6,9,5],[6,15,1], [20,15,2]])) $ |
enhanced3d
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: [50, 50]
ip_grid
は陰的プロットでの最初のサンプリングのためにグリッドを設定します。
このオプションは implicit
オブジェクトに対してだけ関係があります。
Categories: Package draw
デフォルト値: [5, 5]
ip_gridi_in
は陰的プロットでの二番目のサンプリングのためにグリッドを設定します。
このオプションは implicit
オブジェクトに対してだけ関係があります。
Categories: Package draw
デフォルト値: ""
(empty string)
key
は凡例の中の関数名です。
もし key
が空の文字列なら、関数にキーを割り当てません。
このオプションは以下のグラフィックオブジェクトに影響します:
gr2d
: points
, polygon
, rectangle
,
ellipse
, vector
, explicit
, implicit
,
parametric
, とpolar
。
gr3d
: points
, explicit
, parametric
,
とparametric_surface
例:
(%i1) draw2d(key = "Sinus", explicit(sin(x),x,0,10), key = "Cosinus", color = red, explicit(cos(x),x,0,10) )$ |
デフォルト値: ""
(空文字列)
key_pos
は凡例を描画する位置を定義します。
もし key
が空文字列なら、 "top_right"
を使います。
利用可能な位置指定子は以下の通り: top_left
, top_center
, top_right
,
center_left
, center
, center_right
,
bottom_left
, bottom_center
, bottom_right
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
例:
(%i1) draw2d( key_pos = top_left, key = "x", explicit(x, x,0,10), color= red, key = "x squared", explicit(x^2,x,0,10))$ (%i3) draw3d( key_pos = center, key = "x", explicit(x+y,x,0,10,y,0,10), color= red, key = "x squared", explicit(x^2+y^2,x,0,10,y,0,10))$ |
Categories: Package draw
デフォルト値: center
label_alignment
は
与えられた座標に関するラベルを書く場所を指定するのに使われます。
可能な値は以下のものです: center
, left
, right
.
このオプションは label
オブジェクトに対してだけ有効です。
例:
(%i1) draw2d(xrange = [0,10], yrange = [0,10], points_joined = true, points([[5,0],[5,10]]), color = blue, label(["Centered alignment (default)",5,2]), label_alignment = 'left, label(["Left alignment",5,5]), label_alignment = 'right, label(["Right alignment",5,8]))$ |
label_orientation
, color
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: horizontal
label_orientation
はラベルの向きを指定するのに使われます。
可能な値は以下のものです: horizontal
, vertical
.
このオプションは label
オブジェクトに対してだけ有効です。
例:
この例では、ダミーの点がイメージを得るために加えられます。
パッケージ draw
はいつもシーンを描くのにデータを必要とします。
(%i1) draw2d(xrange = [0,10], yrange = [0,10], point_size = 0, points([[5,5]]), color = navy, label(["Horizontal orientation (default)",5,2]), label_orientation = 'vertical, color = "#654321", label(["Vertical orientation",1,5]))$ |
label_alignment
と color
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: solid
line_type
は線が如何に表示されるかを示します;
可能な値は solid
と dots
で、どちらもすべての端末で利用可能です。そして
dashes
, short_dashes
, short_long_dashes
, short_short_long_dashes
,
dot_dash
, これらは png
, jpg
, gif
端末の中で利用可能です。
このオプションは以下のグラフィックオブジェクトに鋭意供します:
gr2d
: points
, polygon
, rectangle
, ellipse
,
vector
, explicit
, implicit
, parametric
と
polar
。
gr3d
: points
, explicit
, parametric
と
parametric_surface
。
例:
(%i1) draw2d(line_type = dots, explicit(1 + x^2,x,-1,1), line_type = solid, /* default */ explicit(2 + x^2,x,-1,1))$ |
line_width
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: 1
line_width
はプロットする線の幅です。
値は正の数でなければいけません。
このオプションは以下のグラフィックオブジェクトに影響します:
gr2d
: points
, polygon
, rectangle
, ellipse
,
vector
, explicit
, implicit
, parametric
と
polar
。
gr3d
: points
と parametric
.
例:
(%i1) draw2d(explicit(x^2,x,-1,1), /* default width */ line_width = 5.5, explicit(1 + x^2,x,-1,1), line_width = 10, explicit(2 + x^2,x,-1,1))$ |
line_type
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: false
もし logcb
が true
なら、
カラーボックスのチックを対数スケールで描きます。
enhanced3d
か colorbox
が false
の時、オプション
logcb
は効果を持ちません。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
例:
(%i1) draw3d ( enhanced3d = true, color = green, logcb = true, logz = true, palette = [-15,24,-9], explicit(exp(x^2-y^2), x,-2,2,y,-2,2)) $ |
enhanced3d
, colorbox
, cbrange
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: false
もし logx
が true
なら x軸を対数スケールで描きます。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
ただし、どの2D explicit
オブジェクトより先に記述されなければいけないという例外があります。
そうすることで draw
はよりよいプロットを生成できます。
例:
(%i1) draw2d(logx = true, logx = true)$ |
logy_draw
, logx_secondary
, logy_secondary
, logz
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: false
もし logx_secondary
が true
なら、 第2の x 軸を対数スケールで描画します。
このオプションは2dシーンでだけ有効です。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
例:
(%i1) draw2d( grid = true, key="x^2, linear scale", color=red, explicit(x^2,x,1,100), xaxis_secondary = true, xtics_secondary = true, logx_secondary = true, key = "x^2, logarithmic x scale", color = blue, explicit(x^2,x,1,100) )$ |
logx_draw
, logy_draw
, logy_secondary
, logz
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: false
もし logy
が true
なら y軸は対数スケールで描かれます。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
例:
(%i1) draw2d(logy = true, explicit(exp(x),x,0,5))$ |
logx_draw
, logx_secondary
, logy_secondary
, logz
.も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: false
もし logy_secondary
が true
なら、 第2の y 軸を対数スケールで描画します。
このオプションは2dシーンでだけ有効です。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
例:
(%i1) draw2d( grid = true, key="x^2, linear scale", color=red, explicit(x^2,x,1,100), yaxis_secondary = true, ytics_secondary = true, logy_secondary = true, key = "x^2, logarithmic y scale", color = blue, explicit(x^2,x,1,100) )$ |
logx_draw
, logy_draw
, logx_secondary
, logz
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: false
もし logz
が true
なら z軸を対数スケールで描きます。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
例:
(%i1) draw3d(logz = true, explicit(exp(u^2+v^2),u,-2,2,v,-2,2))$ |
logx_draw
, logy_draw
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: 29
2dでは、
nticks
は、適応プロットルーチンが陽的オブジェクトに関して使う点の初期数を与えます。
それはパラメトリック曲線と極座標曲線で描かれる点の数でもあります。
このオプションは以下のグラフィックオブジェクトに影響を与えます:
gr2d
: ellipse
, explicit
, parametric
と polar
。
gr3d
: parametric
。
adapt_depth
も参照してください。
例:
(%i1) draw2d(transparent = true, ellipse(0,0,4,2,0,180), nticks = 5, ellipse(0,0,4,2,180,180) )$ |
Categories: Package draw
デフォルト値: color
palette
はグレイレベルを色成分上にマップする仕方を示します。
3Dオブジェクトでのオプション enhanced3d
と一緒に機能します。
3Dオブジェクトは表面のすべての点を実数かグレイレベルに関連付けます。
グレイイメージとも一緒に機能します。
palette
によってレベルは色に変換されます。
これらの変換を定義するには2つの方法があります。
1つ目の方法では、 palette
は -36から +36までの範囲の成分の長さ 3のベクトルです;
それぞれの値はそれぞれ赤、緑、青色上にレベルをマップする公式に関する添字です:
0: 0 1: 0.5 2: 1 3: x 4: x^2 5: x^3 6: x^4 7: sqrt(x) 8: sqrt(sqrt(x)) 9: sin(90x) 10: cos(90x) 11: |x-0.5| 12: (2x-1)^2 13: sin(180x) 14: |cos(180x)| 15: sin(360x) 16: cos(360x) 17: |sin(360x)| 18: |cos(360x)| 19: |sin(720x)| 20: |cos(720x)| 21: 3x 22: 3x-1 23: 3x-2 24: |3x-1| 25: |3x-2| 26: (3x-1)/2 27: (3x-2)/2 28: |(3x-1)/2| 29: |(3x-2)/2| 30: x/0.32-0.78125 31: 2*x-0.84 32: 4x;1;-2x+1.84;x/0.08-11.5 33: |2*x - 0.5| 34: 2*x 35: 2*x - 0.5 36: 2*x - 1 |
負の数は負の色成分を意味します。
palette = gray
と palette = color
は、それぞれ
palette = [3,3,3]
と palette = [7,5,15]
のショートカットです
2つ目の方法では、 palette
はユーザー定義のルックアップテーブルです。
この場合、長さ n
のルックアップテーブルを構成するフォーマットは
palette=[color_1, color_2, ..., color_n
です。
ここで、 color_i
は color_i
を最低のグレイレベルに割り当て、
color_n
を最高に割り当てるような均整のとれた色です
(オプション color
を参照してください)。
残りの色は内挿されます。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題なりません。
例:
3Dオブジェクトでのオプション enhanced3d
と一緒に機能します。
(%i1) draw3d( enhanced3d = [z-x+2*y,x,y,z], palette = [32, -8, 17], explicit(20*exp(-x^2-y^2)-10,x,-3,3,y,-3,3))$ |
グレイイメージとも一緒に機能します。
(%i1) im: apply( 'matrix, makelist(makelist(random(200),i,1,30),i,1,30))$ (%i2) /* palette = color, default */ draw2d(image(im,0,0,30,30))$ (%i3) draw2d(palette = gray, image(im,0,0,30,30))$ (%i4) draw2d(palette = [15,20,-4], colorbox=false, image(im,0,0,30,30))$ |
palette
はユーザー定義のルックアップテーブルの場合があります。
この例では、
x
の低いレベルは赤に割り当てられ、高いレベルは黄色に割り当てられています。
(%i1) draw3d( palette = [red, blue, yellow], enhanced3d = x, explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1)) $ |
colorbox
と enhanced3d
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: 1
point_size
はプロットする点のサイズを設定します。
非負数でなければいけません。
グラフィックオプション point_type
が
dot
に設定される時このオプションは効果を持ちません。
このオプションは以下のグラフィックオブジェクトに影響します:
例:
(%i1) draw2d(points(makelist([random(20),random(50)],k,1,10)), point_size = 5, points(makelist(k,k,1,20),makelist(random(30),k,1,20)))$ |
Categories: Package draw
デフォルト値: 1
point_type
は孤立した点をどう表示するかを示します;
このオプションの値は、 -1以上の整数インデックスもしくは点スタイルの名前であり得ます:
$none
(-1), dot
(0), plus
(1), multiply
(2),
asterisk
(3), square
(4), filled_square
(5),
circle
(6), filled_circle
(7), up_triangle
(8),
filled_up_triangle
(9), down_triangle
(10),
filled_down_triangle
(11), diamant
(12),
filled_diamant
(13)。
このオプションは以下のグラフィックオブジェクトに影響します:
例:
(%i1) draw2d(xrange = [0,10], yrange = [0,10], point_size = 3, point_type = diamant, points([[1,1],[5,1],[9,1]]), point_type = filled_down_triangle, points([[1,2],[5,2],[9,2]]), point_type = asterisk, points([[1,3],[5,3],[9,3]]), point_type = filled_diamant, points([[1,4],[5,4],[9,4]]), point_type = 5, points([[1,5],[5,5],[9,5]]), point_type = 6, points([[1,6],[5,6],[9,6]]), point_type = filled_circle, points([[1,7],[5,7],[9,7]]), point_type = 8, points([[1,8],[5,8],[9,8]]), point_type = filled_diamant, points([[1,9],[5,9],[9,9]]) )$ |
Categories: Package draw
デフォルト値: false
points_joined
が true
の時、点を線で結びます;
false
の時、孤立した点が描かれます。
このグラフィックオプションの三番目の可能な値は impulses
です;
この場合、点から x軸(2D)もしくは xy平面(3D)へ垂直の線分が描かれます。
このオプションは以下のグラフィックオブジェクトに影響します:
例:
(%i1) draw2d(xrange = [0,10], yrange = [0,4], point_size = 3, point_type = up_triangle, color = blue, points([[1,1],[5,1],[9,1]]), points_joined = true, point_type = square, line_type = dots, points([[1,2],[5,2],[9,2]]), point_type = circle, color = red, line_width = 7, points([[1,3],[5,3],[9,3]]) )$ |
Categories: Package draw
デフォルト値: none
proportional_axes
が xy
か xyz
に等しい時、
2Dか 3Dシーンでそれらの相対的な長さに比例する軸とともに描画するように
軸単位のアスペクトレシオを 1:1に設定します。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
このオプションは Gnuplot 4.2.6以上で機能します。
例:
単プロット。
(%i1) draw2d( ellipse(0,0,1,1,0,360), transparent=true, color = blue, line_width = 4, ellipse(0,0,2,1/2,0,360), proportional_axes = xy) $ |
多重プロット。
(%i1) draw( terminal = wxt, gr2d(proportional_axes = xy, explicit(x^2,x,0,1)), gr2d(explicit(x^2,x,0,1), xrange = [0,1], yrange = [0,2], proportional_axes=xy), gr2d(explicit(x^2,x,0,1)))$ |
Categories: Package draw
デフォルト値: false
もし surface_hide
が true
なら、隠れた部分を 3d表面にプロットしません。
これはグローバルグラフィックオプションなので、シーン記述での位置はかまいません。
例:
(%i1) draw(columns=2, gr3d(explicit(exp(sin(x)+cos(x^2)),x,-3,3,y,-3,3)), gr3d(surface_hide = true, explicit(exp(sin(x)+cos(x^2)),x,-3,3,y,-3,3)) )$ |
Categories: Package draw
デフォルト値: screen
Gnuplotが使う端末を選択します; 可能な値は:
screen
(デフォルト), png
, pngcairo
, jpg
, gif
,
eps
, eps_color
, epslatex
, epslatex_standalone
,
svg
, canvas
, dumb
, dumb_file
, pdf
, pdfcairo
,
wxt
, animated_gif
, multipage_pdfcairo
, multipage_pdf
,
multipage_eps
, multipage_eps_color
, aquaterm
。
端末 screen
, wxt
,
aquaterm
は2つの要素を持つリストとしても定義できます:
端末自身の名前と非負の整数。
この形式では、それぞれ対応する番号を持つ複数のウィンドウを同時に開くことができます。
この特長は Windowsプラットフォームでは機能しません。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
関数 draw
の引数としても使われます。
注意せよ― pdfcairoは Gnuplot 4.3を必要とします。
pdfは、Gnuplotをオプション
--enable-pdf
でコンパイルすることを必要とし、
libpdfがインストールされていなければいけません。
pdfライブラリは以下で入手可能です:
http://www.pdflib.com/en/download/pdflib-family/pdflib-lite/
例:
(%i1) /* screen terminal (default) */ draw2d(explicit(x^2,x,-1,1))$ (%i2) /* png file */ draw2d(terminal = 'png, explicit(x^2,x,-1,1))$ (%i3) /* jpg file */ draw2d(terminal = 'jpg, dimensions = [300,300], explicit(x^2,x,-1,1))$ (%i4) /* eps file */ draw2d(file_name = "myfile", explicit(x^2,x,-1,1), terminal = 'eps)$ (%i5) /* pdf file */ draw2d(file_name = "mypdf", dimensions = 100*[12.0,8.0], explicit(x^2,x,-1,1), terminal = 'pdf)$ (%i6) /* wxwidgets window */ draw2d(explicit(x^2,x,-1,1), terminal = 'wxt)$ |
複数のウィンドウ。
(%i1) draw2d(explicit(x^5,x,-2,2), terminal=[screen, 3])$ (%i2) draw2d(explicit(x^2,x,-2,2), terminal=[screen, 0])$ |
動画 gifファイル。
(%i1) draw( delay = 100, file_name = "zzz", terminal = 'animated_gif, gr2d(explicit(x^2,x,-1,1)), gr2d(explicit(x^3,x,-1,1)), gr2d(explicit(x^4,x,-1,1))); End of animation sequence (%o1) [gr2d(explicit), gr2d(explicit), gr2d(explicit)] |
オプション delay
は動画 gifでだけ有効です;
他のいかなる場合も無視されます。
eps 形式での複数ページ出力。
(%i1) draw( file_name = "parabol", terminal = multipage_eps, dimensions = 100*[10,10], gr2d(explicit(x^2,x,-1,1)), gr3d(explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1))) $ |
file_name
, dimensions
, delay
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: ""
(empty string)
オプション title
、文字列は、シーンのメインタイトルです。
デフォルトではタイトルは書かれません。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
例:
(%i1) draw2d(explicit(exp(u),u,-2,2), title = "Exponential function")$ |
Categories: Package draw
デフォルト値: none
もし transform
が none
なら、
空間を変換せず、グラフィックオブジェクトを定義の通り描画します。
空間変換を望む時、リストをオプション
transform
に割り当てられなければいけません。
2Dシーンの場合、リストは形式
[f1(x,y), f2(x,y), x, y]
を取ります。
3Dシーンの場合、リストは形式
[f1(x,y,z), f2(x,y,z), f3(x,y,z), x, y, z]
を取ります。
リストの中で定義されている変数名は
グラフィックオブジェクトの定義の中で使われるものと異なるかもしれません。
例:
2Dの回転。
(%i1) th : %pi / 4$ (%i2) draw2d( color = "#e245f0", proportional_axes = 'xy, line_width = 8, triangle([3,2],[7,2],[5,5]), border = false, fill_color = yellow, transform = [cos(th)*x - sin(th)*y, sin(th)*x + cos(th)*y, x, y], triangle([3,2],[7,2],[5,5]) )$ |
3Dでの変形。
(%i1) draw3d( color = "#a02c00", explicit(20*exp(-x^2-y^2)-10,x,-3,3,y,-3,3), transform = [x+10,y+10,z+10,x,y,z], color = blue, explicit(20*exp(-x^2-y^2)-10,x,-3,3,y,-3,3) )$ |
Categories: Package draw
デフォルト値: false
もし transparent
が false
なら、
ポリゴンの内側の領域は fill_color
に従って塗りつぶされます。
このオプションは以下のグラフィックオブジェクトに影響します:
例:
(%i1) draw2d(polygon([[3,2],[7,2],[5,5]]), transparent = true, color = blue, polygon([[5,2],[9,2],[7,5]]) )$ |
Categories: Package draw
デフォルト値: false
もし unit_vectors
が true
なら、ベクトルは単位 1でプロットされます。
これはベクトル場をプロットするのに役に立ちます。
もし unit_vectors
が false
なら、ベクトルは元の長さでプロットされます。
このオプションは vector
オブジェクトに対してだけ有効です。
例:
(%i1) draw2d(xrange = [-1,6], yrange = [-1,6], head_length = 0.1, vector([0,0],[5,2]), unit_vectors = true, color = red, vector([0,3],[5,2]))$ |
Categories: Package draw
デフォルト値: ""
(empty string)
熟練 Gnuplotユーザーは、
plot
や splot
コマンドの前に送られる設定を書くことで、
このオプションを利用して、
Gnuplotの振る舞いを微調整することができます。
このオプションの値は文字列か(行毎に1つの)文字列のリストでなければいけません。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題なりません。
例:
Gnuplotにグラフィックオブジェクトの頭に軸とグリッドを描画するよう命令します。
(%i1) draw2d( xaxis =true, xaxis_type=solid, yaxis =true, yaxis_type=solid, user_preamble="set grid front", region(x^2+y^2<1 ,x,-1.5,1.5,y,-1.5,1.5))$ |
gnuplotに黒ですべての等高線を描画するように命令します。
(%i1) wxdraw3d( contour=both, surface_hide=true,enhanced3d=true,wired_surface=true, contour_levels=10, user_preamble="set for [i=1:8] linetype i dashtype i linecolor 0", explicit(sin(x)*cos(y),x,1,10,y,1,10) ); |
Categories: Package draw
デフォルト値: [60,30]
3Dシーンでビュー方向を示す度数で測られた角度の対。 最初の角度は x軸回りの垂直回転であり、 [0, 360]の範囲です。 二番目は z回りの水平回転であり、 [0, 360]の範囲です。
もしオプション view
に値 map
を与えたなら、ビュー方向をxy-平面に垂直に設定します。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題なりません。
例:
(%i1) draw3d(view = [170, 50], enhanced3d = true, explicit(sin(x^2+y^2),x,-2,2,y,-2,2) )$ |
(%i2) draw3d(view = map, enhanced3d = true, explicit(sin(x^2+y^2),x,-2,2,y,-2,2) )$ |
Categories: Package draw
デフォルト値: false
enhanced3d
モードでの 3D 表面が点を結合したグリッドを表示するかどうかを示します。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
例:
(%i1) draw3d( enhanced3d = [sin(x),x,y], wired_surface = true, explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1)) $ |
Categories: Package draw
デフォルト値: 10
x_voxel
は 3d
陰的
オブジェクトで実装されたマーチングキューブアルゴリズム
x方向のボクセルの数です。
グラフィックオブジェクト region
でも使われます。
Categories: Package draw
デフォルト値: false
もし xaxis
が true
なら、 x軸を描きます。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
例:
(%i1) draw2d(explicit(x^3,x,-1,1), xaxis = true, xaxis_color = blue)$ |
xaxis_width
, xaxis_type
, xaxis_color
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: "black"
xaxis_color
は x軸の色を指定します。
色をどう定義するかを知るには color
を参照してください。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
例:
(%i1) draw2d(explicit(x^3,x,-1,1), xaxis = true, xaxis_color = red)$ |
xaxis
, xaxis_width
, xaxis_type
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: false
もし xaxis_secondary
が true
なら、
関数値を、二番目の x軸に関してプロットできます。
二番目の x軸はシーンのトップに描かれます。
これは 2dプロットにだけ影響する局所的なグラフィックオプションであることに注意してください。
例:
(%i1) draw2d( key = "Bottom x-axis", explicit(x+1,x,1,2), color = red, key = "Above x-axis", xtics_secondary = true, xaxis_secondary = true, explicit(x^2,x,-1,1)) $ |
xrange_secondary
, xtics_secondary
, xtics_rotate_secondary
,
xtics_axis_secondary
, xaxis_secondary
も参照してください。
デフォルト値: dots
xaxis_type
は x軸をどう表示するかを示します;
可能な値は solid
と dots
です。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
例:
(%i1) draw2d(explicit(x^3,x,-1,1), xaxis = true, xaxis_type = solid)$ |
xaxis
, xaxis_width
, xaxis_color
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: 1
xaxis_width
は x軸の幅です。
その値は正数でなければいけません。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
例:
(%i1) draw2d(explicit(x^3,x,-1,1), xaxis = true, xaxis_width = 3)$ |
xaxis
, xaxis_type
, xaxis_color
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: ""
オプションxlabel
、文字列は x軸のラベルです。
デフォルトでは、軸は文字列 "x"
でラベルされます。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
例:
(%i1) draw2d(xlabel = "Time", explicit(exp(u),u,-2,2), ylabel = "Population")$ |
xlabel_secondary
と ylabel
, ylabel_secondary
, zlabel
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: ""
(空の文字列)
文字列であるオプション xlabel_secondary
は副x軸のラベルです。
デフォルトでは何も書かれません。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
例:
(%i1) draw2d( xaxis_secondary=true,yaxis_secondary=true, xtics_secondary=true,ytics_secondary=true, xlabel_secondary="t[s]", ylabel_secondary="U[V]", explicit(sin(t),t,0,10) )$ |
xlabel
, ylabel
, ylabel_secondary
, zlabel
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: auto
もし xrange
が auto
なら x座標の範囲を自動的に計算します。
もしユーザーが xに関して特定の区間が欲しいなら、
xrange=[-2, 3]
のように Maximaリストとして与えられなければいけません。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
例:
(%i1) draw2d(xrange = [-3,5], explicit(x^2,x,-1,1))$ |
Categories: Package draw
デフォルト値: auto
もし xrange_secondary
が auto
なら
二番目の x軸の範囲を自動的に計算します。
もしユーザーが二番目の x軸の特定した区間が欲しいなら、
xrange_secondary=[-2, 3]
のように Maximaリストとして与えられなければいけません。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
xrange
, yrange
, zrange
,
yrange_secondary
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: true
このグラフィックオプション制御はチックマークを x軸上に描く方法を制御します。
xtics
がシンボル trueにバインドされている時
チックマークを自動的に描きます。
xtics
がシンボル falseにバインドされている時
チックマークを描きません。
xtics
が正の数にバインドされている時、
これは2つの連続するチックマークの間の距離になります。
xtics
が形式
[start,incr,end]
の長さ3のリストにバインドされている時、
チックマークを start
から end
まで長さ
incr
の間隔でプロットします。
xtics
が形式
{n1, n2, ...}
の数の集合にバインドされている時、チックマークを
値 n1
, n2
, ...にプロットします。
xtics
が形式
{["label1", n1], ["label2", n2], ...}
の対の集合にバインドされている時、値
n1
, n2
, ...に対応するチックマークをそれぞれ、
"label1"
, "label2"
, ...にラベルします。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
例:
チックをディセーブルします。
(%i1) draw2d(xtics = 'false, explicit(x^3,x,-1,1) )$ |
1/4単位毎のチック。
(%i1) draw2d(xtics = 1/4, explicit(x^3,x,-1,1) )$ |
-3/4から 3/4まで 1/8のステップでチック。
(%i1) draw2d(xtics = [-3/4,1/8,3/4], explicit(x^3,x,-1,1) )$ |
点 -1/2, -1/4, 3/4にチック。
(%i1) draw2d(xtics = {-1/2,-1/4,3/4}, explicit(x^3,x,-1,1) )$ |
ラベルされたチック。
(%i1) draw2d(xtics = {["High",0.75],["Medium",0],["Low",-0.75]}, explicit(x^3,x,-1,1) )$ |
Categories: Package draw
デフォルト値: false
もし xtics_axis
が true
なら、
チックマークとそれらのラベルを x軸に沿ってだけプロットします。
もし false
なら、チックを境界上にプロットします。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
Categories: Package draw
デフォルト値: false
もし xtics_rotate
が true
なら、
x軸上のチックマークを90度回転します。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
Categories: Package draw
デフォルト値: false
もし xtics_rotate_secondary
が true
なら、
補助的な x軸上のチックマークが 90度回転されます。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
Categories: Package draw
デフォルト値: auto
このグラフィックオプションは、二番目の x軸上にチックマークを描く方法を制御します。
完全な記述に関しては xtics
を参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: false
もし xtics_secondary_axis
が true
なら、
チックマークとそれらのラベルを補助的な x軸に沿ってだけプロットし、
もし false
なら境界上にプロットします。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
Categories: Package draw
デフォルト値: 30
xu_grid
は
サンプル点のグリッドを構築するための一番目の変数
(陽での x
、パラメトリック3d表面での u
)の座標の数です。
このオプションは以下のグラフィックオブジェクトに影響を与えます:
gr3d
: explicit
と parametric_surface
。
例:
(%i1) draw3d(xu_grid = 10, yv_grid = 50, explicit(x^2+y^2,x,-3,3,y,-3,3) )$ |
yv_grid
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: ""
(empty string)
xy_file
は、マウスでクリックし
'x'キーを叩いた後、座標を保存するファイルの名前です。
デフォルトでは座標を保存しません。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題なりません。
Categories: Package draw
デフォルト値: false
3Dシーンの中に xy平面を配置します。
xyplane
が false
の時、
xy平面は自動的に置かれます;
実数の時、 xy平面はこのレベルで z軸と交わります。
このオプションは 2Dシーンでは効果を持ちません。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題なりません。
例:
(%i1) draw3d(xyplane = %e-2, explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1))$ |
Categories: Package draw
デフォルト値: 10
y_voxel
は
3d陰的
オブジェクトで実装されたマーチングキューブアルゴリズムで使われる
y方向のボクセルの数です。
グラフィックオブジェクト region
でも使われます。
Categories: Package draw
デフォルト値: false
もし yaxis
が true
なら y軸を描きます。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題なりません。
例:
(%i1) draw2d(explicit(x^3,x,-1,1), yaxis = true, yaxis_color = blue)$ |
yaxis_width
, yaxis_type
, yaxis_color
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: "black"
yaxis_color
は y軸の色を指定します。
色がどのように定義されているか知るには color
を参照してください。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題なりません。
例:
(%i1) draw2d(explicit(x^3,x,-1,1), yaxis = true, yaxis_color = red)$ |
yaxis
, yaxis_width
, yaxis_type
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: false
もし yaxis_secondary
が true
なら、
関数値を二番目の y軸に関してプロットできます。
二番目の y軸をシーンの右側に描きます。
これは 2dプロットにだけ影響する局所的なグラフィックオプションであることに注意してください。
例:
(%i1) draw2d( explicit(sin(x),x,0,10), yaxis_secondary = true, ytics_secondary = true, color = blue, explicit(100*sin(x+0.1)+2,x,0,10)); |
yrange_secondary
, ytics_secondary
, ytics_rotate_secondary
,
ytics_axis_secondary
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: dots
yaxis_type
は y軸がどのように表示されるか示します;
可能な値は solid
と dots
です。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題なりません。
例:
(%i1) draw2d(explicit(x^3,x,-1,1), yaxis = true, yaxis_type = solid)$ |
yaxis
, yaxis_width
, yaxis_color
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: 1
yaxis_width
は y軸の幅です。
その値は正の数でなければいけません。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題なりません。
例:
(%i1) draw2d(explicit(x^3,x,-1,1), yaxis = true, yaxis_width = 3)$ |
yaxis
, yaxis_type
, yaxis_color
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: ""
オプションylabel
、文字列は y軸のラベルです。
デフォルトでは軸は文字列 "y"
でラベルされます。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
例:
(%i1) draw2d(xlabel = "Time", ylabel = "Population", explicit(exp(u),u,-2,2) )$ |
xlabel
, xlabel_secondary
, ylabel_secondary
, zlabel
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: ""
(空の文字列)
文字列であるオプション ylabel_secondary
は副y軸のラベルです。
デフォルトではラベルを書きません。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
例:
(%i1) draw2d( key_pos=bottom_right, key="current", xlabel="t[s]", ylabel="I[A]",ylabel_secondary="P[W]", explicit(sin(t),t,0,10), yaxis_secondary=true, ytics_secondary=true, color=red,key="Power", explicit((sin(t))^2,t,0,10) )$ |
xlabel_draw
, xlabel_secondary
, ylabel_draw
, zlabel
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: auto
もし yrange
が auto
なら、 y座標の範囲を自動的に計算します。
もしユーザーが yの特定の区間が欲しいなら、
yrange=[-2, 3]
のように Maximaリストとして与えなければいけません。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
例:
(%i1) draw2d(yrange = [-2,3], explicit(x^2,x,-1,1), xrange = [-3,3])$ |
xrange
, yrange_secondary
, zrange
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: auto
もし yrange_secondary
が auto
なら、二番目の
y軸の範囲を自動的に計算します。
もしユーザーが二番目の y軸の特定の区間が欲しいなら、
yrange_secondary=[-2, 3]
のように Maximaリストとして与えなければいけません。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
例:
(%i1) draw2d( explicit(sin(x),x,0,10), yaxis_secondary = true, ytics_secondary = true, yrange = [-3, 3], yrange_secondary = [-20, 20], color = blue, explicit(100*sin(x+0.1)+2,x,0,10)) $ |
xrange
, yrange
, zrange
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: true
このグラフィックオプションは y軸上にチックマークを描く方法を制御します。
完全な記述に関しては xtics
を参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: false
もし ytics_axis
が true
なら、
チックマークとそれらのラベルを y軸に沿ってだけプロットし、
もし false
なら境界上にプロットします。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
Categories: Package draw
デフォルト値: false
もし ytics_rotate
が true
なら、
y軸上のチックマークを90度回転させます。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
Categories: Package draw
デフォルト値: false
もし ytics_rotate_secondary
が true
なら、
補助的な y軸上のチックマークを 90度回転させます。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
Categories: Package draw
デフォルト値: auto
このグラフィックオプションは、二番目の y軸上にチックマークを描く方法を制御します。
完全な記述に関しては xtics
を参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: false
もし ytics_secondary_axis
が true
なら、
チックマークとそれらのラベルを補助的な y軸に沿ってだけプロットし、
もし false
なら境界上にプロットします。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
Categories: Package draw
デフォルト値: 30
yv_grid
はサンプル点のグリッドを構築するための二番目の変数(陽での
y
、パラメトリック 3d表面での v
)の座標の数です。
このオプションは以下のグラフィックオブジェクトに影響を与えます:
gr3d
: explicit
とparametric_surface
。
例:
(%i1) draw3d(xu_grid = 10, yv_grid = 50, explicit(x^2+y^2,x,-3,3,y,-3,3) )$ |
xu_grid
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: 10
z_voxel
は
3d 陰的
オブジェクトで実装されたマーチングキューブアルゴリズム
で使われる z方向のボクセルの数です。
Categories: Package draw
デフォルト値: false
もし zaxis
が true
なら、 3Dプロットで z軸を描きます。
このオプションは 2Dシーンでは効果を持ちません。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題なりません。
例:
(%i1) draw3d(explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1), zaxis = true, zaxis_type = solid, zaxis_color = blue)$ |
zaxis_width
, zaxis_type
, zaxis_color
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: "black"
zaxis_color
は z軸の色を指定します。
色がどのように定義されているか知るには color
を参照してください。
このオプションは 2Dシーンでは効果を持ちません。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題なりません。
例:
(%i1) draw3d(explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1), zaxis = true, zaxis_type = solid, zaxis_color = red)$ |
zaxis
, zaxis_width
, zaxis_type
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: dots
zaxis_type
は z軸がどのように表示されるか示します;
可能な値は solid
と dots
です。
このオプションは 2Dシーンでは効果を持ちません。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題なりません。
例:
(%i1) draw3d(explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1), zaxis = true, zaxis_type = solid)$ |
zaxis
, zaxis_width
, zaxis_color
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: 1
zaxis_width
は z軸の幅です。
その値は正の数でなければいけません。
このオプションは 2Dシーンでは効果を持ちません。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題なりません。
例:
(%i1) draw3d(explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1), zaxis = true, zaxis_type = solid, zaxis_width = 3)$ |
zaxis
, zaxis_type
, zaxis_color
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: ""
オプション zlabel
文字列は z軸のラベルです。
デフォルトでは軸は文字列 "z"
でラベルされます。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
例:
(%i1) draw3d(zlabel = "Z variable", ylabel = "Y variable", explicit(sin(x^2+y^2),x,-2,2,y,-2,2), xlabel = "X variable" )$ |
xlabel_draw
と ylabel_draw
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: "auto"
このグラフィックオプションは
もし3dプロットのz軸ラベルを水平に描画するか (false
)垂直か (true
)
もしくはラベルの長さに基づいてmaximaが方向を自動的に選択するか
auto
)を選ぶことを可能にします。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
例:
(%i1) draw3d( explicit(sin(x)*sin(y),x,0,10,y,0,10), zlabel_rotate=false )$ |
zlabel_draw
も参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: auto
もし zrange
が auto
なら、 z座標の範囲を自動的に計算します。
もしユーザーが zの特定の区間が欲しいなら、
zrange=[-2, 3]
のように Maximaリストとして与えなければいけません。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
例:
(%i1) draw3d(yrange = [-3,3], zrange = [-2,5], explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1), xrange = [-3,3])$ |
Categories: Package draw
デフォルト値: auto
このグラフィックオプションは、 z軸上にチックマークを描く方法を制御します。
完全な記述に関しては xtics
を参照してください。
Categories: Package draw
デフォルト値: false
もし ztics_secondary_axis
が true
なら、
チックマークとそれらのラベルを補助的な z軸に沿ってだけプロットし、
もし false
なら境界上にプロットします。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
Categories: Package draw
デフォルト値: false
もし ztics_rotate
が true
なら、
z軸上のチックマークを 90度回転させます。
これはグローバルグラフィックスオプションなので、シーン記述の位置は問題になりません。
Categories: Package draw
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2D内に垂直バーを描画します。
2D
bars ([x1,h1,w1], [x2,h2,w2,
...])
は値 x1, x2, ...に中心を持ち、高さ h1, h2,
...と幅 w1, w2, ...を持つバーを描画します。
このオブジェクトは以下のグラフィックオプションに影響されます: key
,
fill_color
, fill_density
, line_width
。
例:
(%i1) draw2d( key = "Group A", fill_color = blue, fill_density = 0.2, bars([0.8,5,0.4],[1.8,7,0.4],[2.8,-4,0.4]), key = "Group B", fill_color = red, fill_density = 0.6, line_width = 4, bars([1.2,4,0.4],[2.2,-2,0.4],[3.2,5,0.4]), xaxis = true); |
円柱座標で定義された 3D関数を描画します。
3D
cylindrical (radius, z, minz, maxz, azi,
minazi, maxazi)
は
minzから maxzまでの値を取る zと
minaziから maxaziまで値を取る方位角
aziを伴う円柱座標で定義された関数
radius(z,azi)
をプロットします。
このオブジェクトは以下のグラフィックオプションに作用されます:
xu_grid
, yv_grid
, line_type
, key
,
wired_surface
, enhanced3d
, color
。
例:
(%i1) draw3d(cylindrical(1,z,-2,2,az,0,2*%pi))$ |
Categories: Package draw
3D空間に行列 matを描画します。 x0から x0 + widthまでの横座標範囲と y0から y0 + heightまでの縦座標範囲で、 z値は matから取られます。 要素 a(1,1)は点 (x0,y0+height)上に射影され、 a(1,n)は (x0+width,y0+height)上に射影され、 a(m,1)は (x0,y0)上に射影され、 a(m,n)は (x0+width,y0)上に射影されます。
このオブジェクトは以下のグラフィックオプションに作用されます: line_type
,
line_width
, key
, wired_surface
, enhanced3d
,
color
。
Maximaの古いバージョンでは elevation_grid
を mesh
と呼びました。
mesh
も参照してください。
例:
(%i1) m: apply( matrix, makelist(makelist(random(10.0),k,1,30),i,1,20)) $ (%i2) draw3d( color = blue, elevation_grid(m,0,0,3,2), xlabel = "x", ylabel = "y", surface_hide = true); |
Categories: Package draw
2D内で楕円や円を描画します。
2D
ellipse (xc, yc, a, b, ang1, ang2)
は
[xc, yc]
を中心とし、水平と垂直半軸にそれぞれ
aと bを持ち、角度 ang1から始まり、角度
ang2に等しい振幅を持つ楕円をプロットします。
このオブジェクトは以下のgraphic optionsに影響されます:
nticks
,
transparent
, fill_color
, border
, line_width
,
line_type
, key
, color
.
例:
(%i1) draw2d(transparent = false, fill_color = red, color = gray30, transparent = false, line_width = 5, ellipse(0,6,3,2,270,-270), /* center (x,y), a, b, start & end in degrees */ transparent = true, color = blue, line_width = 3, ellipse(2.5,6,2,3,30,-90), xrange = [-3,6], yrange = [2,9] )$ |
Categories: Package draw
オプション error_type
の値に依存して、
水平、垂直もしくは両方のエラーバーと共に点を描きます。
2D
もし error_type = x
なら、
errors
の引数は形式 [x, y, xdelta]
か
[x, y, xlow, xhigh]
でなければいけません。
もし error_type = y
なら、
引数は形式 [x, y, ydelta]
か [x, y, ylow, yhigh]
でなければいけません。
もし error_type = xy
か error_type = boxes
なら、
errors
の引数は形式 [x, y, xdelta, ydelta]
か
[x, y, xlow, xhigh, ylow, yhigh]
でなければいけません。
error_type
も参照してください。
このオブジェクトは以下のグラフィックオブジェクトによって影響されます:
error_type
, points_joined
, line_width
, key
,
line_type
, color
, fill_density
, xaxis_secondary
,
yaxis_secondary
.
オプション fill_density
は error_type=boxes
の時だけ有効です。
例:
水平エラーバー。
(%i1) draw2d( error_type = y, errors([[1,2,1], [3,5,3], [10,3,1], [17,6,2]]))$ |
垂直および水平エラーバー。
(%i1) draw2d( error_type = xy, points_joined = true, color = blue, errors([[1,2,1,2], [3,5,2,1], [10,3,1,1], [17,6,1/2,2]])); |
Categories: Package draw
(fcn,var1,minval1,maxval1,var2,minval2,maxval2) 2Dおよび3Dにて陽関数を描画します。
2D
explicit(fcn,var,minval,maxval)
は
minvalから maxvalまで値を取る変数 varを伴う陽関数
fcnをプロットします。
このオブジェクトは以下のgraphic optionsに作用されます:
nticks
, adapt_depth
, draw_realpart
, line_width
,
line_type
, key
, filled_func
, fill_color
,
color
。
例:
(%i1) draw2d(line_width = 3, color = blue, explicit(x^2,x,-3,3) )$ |
(%i2) draw2d(fill_color = brown, filled_func = true, explicit(x^2,x,-3,3) )$ |
3D
explicit(fcn, var1, minval1, maxval1, var2,
minval2, maxval2)
は
minval1から maxval1まで値を取る変数 var1と
minval2から maxval2まで値を取る変数 var2を伴う陽関数
fcnをプロットします。
このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます:
draw_realpart
, xu_grid
, yv_grid
, line_type
,
line_width
, key
, wired_surface
, enhanced3d
,
color
。
例:
(%i1) draw3d(key = "Gauss", color = "#a02c00", explicit(20*exp(-x^2-y^2)-10,x,-3,3,y,-3,3), yv_grid = 10, color = blue, key = "Plane", explicit(x+y,x,-5,5,y,-5,5), surface_hide = true)$ |
埋められた関数に関しては filled_func
も参照してください。
Categories: Package draw
2Dにてイメージを描写します。
2D
image (im,x0,y0,width,height)
は
実平面上の頂点 (x0,y0)
から
(x0+width,y0+height)
までの長方形領域にイメージ
imをプロットします。
引数 imは実数の行列、長さ 3のベクトルの行列もしくは
pictureオブジェクトでなければいけません。
もし imが実数の行列か
levels pictureオブジェクトなら、ピクセル値は -36から +36に広がる成分を持つ長さ
3のベクトルであるグラフィックオプション palette
に従って解釈されます;
それぞれの値はレベルをそれぞれ赤、緑、青色にマップする公式のインデックスです。
0: 0 1: 0.5 2: 1 3: x 4: x^2 5: x^3 6: x^4 7: sqrt(x) 8: sqrt(sqrt(x)) 9: sin(90x) 10: cos(90x) 11: |x-0.5| 12: (2x-1)^2 13: sin(180x) 14: |cos(180x)| 15: sin(360x) 16: cos(360x) 17: |sin(360x)| 18: |cos(360x)| 19: |sin(720x)| 20: |cos(720x)| 21: 3x 22: 3x-1 23: 3x-2 24: |3x-1| 25: |3x-2| 26: (3x-1)/2 27: (3x-2)/2 28: |(3x-1)/2| 29: |(3x-2)/2| 30: x/0.32-0.78125 31: 2*x-0.84 32: 4x;1;-2x+1.84;x/0.08-11.5 33: |2*x - 0.5| 34: 2*x 35: 2*x - 0.5 36: 2*x - 1 |
負の数は負の色成分を意味します。
palette = gray
と palette = color
はそれぞれ、
palette = [3,3,3]
と palette = [7,5,15]
へのショートカットです。
もし imが長さ 3のベクトルの行列か rgb pictureオブジェクトなら、それらは赤、緑、青の色成分として解釈されます。
例:
もし imが実数の行列なら、ピクセル値はグラフィックオプション
palette
に従って解釈されます。
(%i1) im: apply( 'matrix, makelist(makelist(random(200),i,1,30),i,1,30))$ (%i2) /* palette = color, default */ draw2d(image(im,0,0,30,30))$ |
(%i3) draw2d(palette = gray, image(im,0,0,30,30))$ |
(%i4) draw2d(palette = [15,20,-4], colorbox=false, image(im,0,0,30,30))$ |
colorbox
も参照してください。
もし imが長さ3のベクトルの行列なら、 それらは赤、緑、青の色成分として解釈されます。
(%i1) im: apply( 'matrix, makelist( makelist([random(300), random(300), random(300)],i,1,30),i,1,30))$ (%i2) draw2d(image(im,0,0,30,30))$ |
パッケージ draw
は自動的にパッケージ picture
をロードします。
この例ではレベルピクチャオブジェクトを手動で組み立て、描画します。
(%i1) im: make_level_picture([45,87,2,134,204,16],3,2); (%o1) picture(level, 3, 2, {Array: #(45 87 2 134 204 16)}) (%i2) /* default color palette */ draw2d(image(im,0,0,30,30))$ |
(%i3) /* gray palette */ draw2d(palette = gray, image(im,0,0,30,30))$ |
xpmファイルを読み込み、描写します。
(%i1) load(draw)$ (%i2) im: read_xpm("myfile.xpm")$ (%i3) draw2d(image(im,0,0,10,7))$ |
make_level_picture
, make_rgb_picture
,
read_xpm
も参照してください。
http://www.telefonica.net/web2/biomates/maxima/gpdraw/image
には更に丹念な例があります。
Categories: Package draw
(fcn,x,xmin,xmax,y,ymin,ymax,z,zmin,zmax) 2Dおよび 3Dにて陰関数を描画します。
2D
implicit(fcn,x,xmin,xmax,y,ymin,ymax)
は
xminから xmaxまでの値を取る変数 xと
yminから ymaxまでの値を取る変数 yを伴う
fcnで定義された陰関数をプロットします。
このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます:
ip_grid
, ip_grid_in
, line_width
, line_type
,
key
, color
.
例:
(%i1) draw2d(grid = true, line_type = solid, key = "y^2=x^3-2*x+1", implicit(y^2=x^3-2*x+1, x, -4,4, y, -4,4), line_type = dots, key = "x^3+y^3 = 3*x*y^2-x-1", implicit(x^3+y^3 = 3*x*y^2-x-1, x,-4,4, y,-4,4), title = "Two implicit functions" )$ |
3D
implicit (fcn,x,xmin,xmax, y,ymin,ymax, z,zmin,zmax)
は
xminから xmaxまでの値を取る変数 xと
yminから ymaxまでの値を取る変数 yと
zminから zmaxまでの値を取る変数 zを伴う
fcnで定義された陰表面をプロットします。
このオブジェクトはマーチングキューブアルゴリズムを実装します。
このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます:
x_voxel
, y_voxel
, z_voxel
, line_width
,
line_type
, key
, wired_surface
, enhanced3d
,
color
。
例:
(%i1) draw3d( color=blue, implicit((x^2+y^2+z^2-1)*(x^2+(y-1.5)^2+z^2-0.5)=0.015, x,-1,1,y,-1.2,2.3,z,-1,1), surface_hide=true); |
Categories: Package draw
2Dと 3D内でラベルを書きます。
色付けられたラベルは Gnuplot 4.3以上で機能します。
これはパッケージ draw
に関して既知のバグです。
このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます:
label_alignment
, label_orientation
, color
.
2D
label([string,x,y])
は点
[x,y]
にstringを書きます。
例:
(%i1) draw2d(yrange = [0.1,1.4], color = red, label(["Label in red",0,0.3]), color = "#0000ff", label(["Label in blue",0,0.6]), color = light_blue, label(["Label in light-blue",0,0.9], ["Another light-blue",0,1.2]) )$ |
3D
label([string,x,y,z])
は、
点[x,y,z]
にstringを書きます。
例:
(%i1) draw3d(explicit(exp(sin(x)+cos(x^2)),x,-3,3,y,-3,3), color = red, label(["UP 1",-2,0,3], ["UP 2",1.5,0,4]), color = blue, label(["DOWN 1",2,0,-3]) )$ |
Categories: Package draw
3Dで四角形のメッシュを描画します。
3D
引数 row_iは [[x_i1,y_i1,z_i1], ...,[x_in,y_in,z_in]]
という形の
n個の 3D 点のリストで、行すべては同じ長さです。
これらの点すべては 3Dでの任意の表面を定義し、ある意味
elevation_grid
オブジェクトの一般化です。
このオブジェクトは以下のグラフィックオプションに作用されます:
line_type
, line_width
, color
, key
,
wired_surface
, enhanced3d
, transform
。
例:
簡単な例。
(%i1) draw3d( mesh([[1,1,3], [7,3,1],[12,-2,4],[15,0,5]], [[2,7,8], [4,3,1],[10,5,8], [12,7,1]], [[-2,11,10],[6,9,5],[6,15,1], [20,15,2]])) $ |
3Dで三角形をプロット。
(%i1) draw3d( line_width = 2, mesh([[1,0,0],[0,1,0]], [[0,0,1],[0,0,1]])) $ |
2つの四角形。
(%i1) draw3d( surface_hide = true, line_width = 3, color = red, mesh([[0,0,0], [0,1,0]], [[2,0,2], [2,2,2]]), color = blue, mesh([[0,0,2], [0,1,2]], [[2,0,4], [2,2,4]])) $ |
Categories: Package draw
2Dおよび 3Dにてパラメトリック関数を描画します。
このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます:
nticks
, line_width
, line_type
, key
, color
,
enhanced3d
.
2D
コマンド parametric(xfun, yfun, par, parmin,
parmax)
は
parminから parmaxまで値を取るパラメータ parを伴う
パラメトリック関数 [xfun, yfun]
をプロットします。
例:
(%i1) draw2d(explicit(exp(x),x,-1,3), color = red, key = "This is the parametric one!!", parametric(2*cos(rrr),rrr^2,rrr,0,2*%pi))$ |
3D
parametric (xfun, yfun, zfun, par, parmin,
parmax)
は parminから parmaxまで値を取るパラメータ
parを伴うパラメトリック曲線
[xfun, yfun, zfun]
をプロットします。
例:
(%i1) draw3d(explicit(exp(sin(x)+cos(x^2)),x,-3,3,y,-3,3), color = royalblue, parametric(cos(5*u)^2,sin(7*u),u-2,u,0,2), color = turquoise, line_width = 2, parametric(t^2,sin(t),2+t,t,0,2), surface_hide = true, title = "Surface & curves" )$ |
Categories: Package draw
3Dにおいてパラメトリックな表面を描画します。
3D
コマンド parametric_surface (xfun, yfun, zfun,
par1, par1min, par1max, par2, par2min,
par2max)
は
par1minから par1maxまでを値として取るパラメータ par1と
par2minから par2maxまでを値として取るパラメータ par2を伴う
パラメトリックな表面 [xfun, yfun, zfun]
をプロットします。
このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます:
xu_grid
, yv_grid
, line_type
, line_width
, key
,
wired_surface
, enhanced3d
, color
。
例:
(%i1) draw3d(title = "Sea shell", xu_grid = 100, yv_grid = 25, view = [100,20], surface_hide = true, parametric_surface(0.5*u*cos(u)*(cos(v)+1), 0.5*u*sin(u)*(cos(v)+1), u*sin(v) - ((u+3)/8*%pi)^2 - 20, u, 0, 13*%pi, v, -%pi, %pi) )$ |
Categories: Package draw
2Dや 3Dの中で点を描画します。
このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます:
point_size
, point_type
, points_joined
, line_width
,
key
, line_type
, color
.
3Dモードでは enhanced3d
の影響も受けます。
2D
points ([[x1,y1], [x2,y2],...])
や
points ([x1,x2,...], [y1,y2,...])
は
点 [x1,y1]
, [x2,y2]
,などをプロットします。
もし横座標が与えられないなら、それらは連続する正の整数に設定されます。
だから、points ([y1,y2,...])
は点
[1,y1]
, [2,y2]
などを描画します。
もし matrixが2列または2行行列なら、
points (matrix)
は関連した点を描画します。
もし matrixが 1列または 1行行列なら、横座標が自動的に割り当てられます。
もし 1d_y_arrayが数の 1Dの lisp配列なら、
points (1d_y_array)
は
横座標を連続する正の整数に設定してそれらをプロットします。
points (1d_x_array, 1d_y_array)
は
引数として渡された 2つの配列から取られた座標を持つ点をプロットします。
もし 2d_xy_arrayが 2列の 2D配列なら、
points (2d_xy_array)
は平面上に対応する点をプロットします。
例:
points
への2種類の引数、ペアのリストと分離した座標の2つのリスト。
(%i1) draw2d( key = "Small points", points(makelist([random(20),random(50)],k,1,10)), point_type = circle, point_size = 3, points_joined = true, key = "Great points", points(makelist(k,k,1,20),makelist(random(30),k,1,20)), point_type = filled_down_triangle, key = "Automatic abscissas", color = red, points([2,12,8]))$ |
衝撃を描画。
(%i1) draw2d( points_joined = impulses, line_width = 2, color = red, points(makelist([random(20),random(50)],k,1,10)))$ |
座標の配列。
(%i1) a: make_array (flonum, 100) $ (%i2) for i:0 thru 99 do a[i]: random(1.0) $ (%i3) draw2d(points(a)) $ |
分離した座標の 2つの配列。
(%i1) x: make_array (flonum, 100) $ (%i2) y: make_array (fixnum, 100) $ (%i3) for i:0 thru 99 do ( x[i]: float(i/100), y[i]: random(10) ) $ (%i4) draw2d(points(x, y)) $ |
2列 2D配列。
(%i1) xy: make_array(flonum, 100, 2) $ (%i2) for i:0 thru 99 do ( xy[i, 0]: float(i/100), xy[i, 1]: random(10) ) $ (%i3) draw2d(points(xy)) $ |
関数 read_array
で埋められた配列の描画。
(%i1) a: make_array(flonum,100) $ (%i2) read_array (file_search ("pidigits.data"), a) $ (%i3) draw2d(points(a)) $ |
3D
points([[x1, y1, z1], [x2, y2, z2],
...])
や
points([x1, x2, ...], [y1, y2, ...],
[z1, z2, ...])
は
点 [x1, y1, z1]
, [x2, y2,
z2]
などをプロットします。
もし matrixが 3列または 3行行列なら、
points (matrix)
は関連した点を描画します。
引数が lisp配列の時、
points (1d_x_array, 1d_y_array, 1d_z_array)
は
3つの 1D配列から座標を取ります。
もし 2d_xyz_arrayが 3列または 3行を持つ 2D配列なら、
points (2d_xyz_array)
は対応する点をプロットします。
例:
3次元のサンプル1つ、
(%i1) load ("numericalio")$ (%i2) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i3) draw3d(title = "Daily average wind speeds", point_size = 2, points(args(submatrix (s2, 4, 5))) )$ |
3次元のサンプル2つ、
(%i1) load ("numericalio")$ (%i2) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$ (%i3) draw3d( title = "Daily average wind speeds. Two data sets", point_size = 2, key = "Sample from stations 1, 2 and 3", points(args(submatrix (s2, 4, 5))), point_type = 4, key = "Sample from stations 1, 4 and 5", points(args(submatrix (s2, 2, 3))) )$ |
1次元配列、
(%i1) x: make_array (fixnum, 10) $ (%i2) y: make_array (fixnum, 10) $ (%i3) z: make_array (fixnum, 10) $ (%i4) for i:0 thru 9 do ( x[i]: random(10), y[i]: random(10), z[i]: random(10) ) $ (%i5) draw3d(points(x,y,z)) $ |
2次元色付け配列、
(%i1) xyz: make_array(fixnum, 10, 3) $ (%i2) for i:0 thru 9 do ( xyz[i, 0]: random(10), xyz[i, 1]: random(10), xyz[i, 2]: random(10) ) $ (%i3) draw3d( enhanced3d = true, points_joined = true, points(xyz)) $ |
ユーザーが明示的に指定した色数。
(%i1) pts: makelist([t,t^2,cos(t)], t, 0, 15)$ (%i2) col_num: makelist(k, k, 1, length(pts))$ (%i3) draw3d( enhanced3d = ['part(col_num,k),k], point_size = 3, point_type = filled_circle, points(pts))$ |
Categories: Package draw
極座標で定義された2D関数を描画します。
2D
polar (radius,ang,minang,maxang)
は
minangから maxangまで値を取る変数 angを伴う極座標で定義された関数
radius(ang)
をプロットします。
このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます:
nticks
, line_width
, line_type
, key
, color
.
例:
(%i1) draw2d(user_preamble = "set grid polar", nticks = 200, xrange = [-5,5], yrange = [-5,5], color = blue, line_width = 3, title = "Hyperbolic Spiral", polar(10/theta,theta,1,10*%pi) )$ |
Categories: Package draw
2D内でポリゴンを描画します。
2D
コマンド polygon ([[x1, y1], [x2, y2],...])
や
polygon ([x1, x2,...], [y1, y2,...])
は
頂点 [x1, y1]
, [x2, y2]
などを持つポリゴンを
平面上にプロットします。
このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます:
transparent
, fill_color
, border
, line_width
,
key
, line_type
, color
.
例:
(%i1) draw2d(color = "#e245f0", line_width = 8, polygon([[3,2],[7,2],[5,5]]), border = false, fill_color = yellow, polygon([[5,2],[9,2],[7,5]]) )$ |
Categories: Package draw
四辺形を描画します。
2D
quadrilateral ([x1, y1], [x2, y2],
[x3, y3], [x4, y4])
は
頂点 [x1, y1]
, [x2, y2]
,
[x3, y3]
, [x4, y4]
を持つ四辺形を描画します。
このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます:
transparent
, fill_color
, border
, line_width
,
key
, xaxis_secondary
, yaxis_secondary
, line_type
,
transform
, color
.
例:
(%i1) draw2d( quadrilateral([1,1],[2,2],[3,-1],[2,-2]))$ |
3D
quadrilateral([x1, y1, z1], [x2, y2,
z2], [x3, y3, z3], [x4, y4, z4])
は
頂点 [x1, y1, z1]
, [x2, y2,
z2]
, [x3, y3, z3]
, [x4, y4,
z4]
を持つ四辺形を描画します。
このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます: line_type
,
line_width
, color
, key
, enhanced3d
,
transform
.
Categories: Package draw
2D内で長方形を描画します。
2D
rectangle ([x1,y1], [x2,y2])
は、対角頂点
[x1,y1]
と[x2,y2]
を持つ長方形を描画します。
このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます: transparent
,
fill_color
, border
, line_width
, key
,
line_type
, color
.
例:
(%i1) draw2d(fill_color = red, line_width = 6, line_type = dots, transparent = false, fill_color = blue, rectangle([-2,-2],[8,-1]), /* opposite vertices */ transparent = true, line_type = solid, line_width = 1, rectangle([9,4],[2,-1.5]), xrange = [-3,10], yrange = [-3,4.5] )$ |
Categories: Package draw
平面上に不等式で定義された領域を描画します。
2D
exprは不等式とブーリアン演算子 and
, or
,
not
で形成された式です。
領域は [minval1, maxval1]と[minval2,
maxval2]で定義された長方形で区切られています。
このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます: fill_color
,
key
, x_voxel
, y_voxel
.
例:
(%i1) load(draw)$ (%i2) draw2d( x_voxel = 30, y_voxel = 30, region(x^2+y^2<1 and x^2+y^2 > 1/2, x, -1.5, 1.5, y, -1.5, 1.5)); |
球座標で定義された3D関数を描画します。
3D
spherical(radius, azi, minazi, maxazi, zen,
minzen, maxzen)
は
minaziから maxaziまで値を取る 方位角 aziと
minzenから maxzenまで値を取る 天頂角
zenを伴う球座標で定義された関数
radius(azi, zen)
を描画します。
このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます:
xu_grid
, yv_grid
, line_type
, key
,
wired_surface
, enhanced3d
, color
。
例:
(%i1) draw3d(spherical(1,a,0,2*%pi,z,0,%pi))$ |
Categories: Package draw
三角形を描画します。
2D
triangle ([x1,y1], [x2,y2],
[x3,y3])
は、頂点 [x1,y1]
,
[x2,y2]
, [x3,y3]
を持つ三角形を描画します。
このオブジェクトは以下のグラフィックオプションに影響されます:
transparent
, fill_color
, border
, line_width
,
key
, xaxis_secondary
, yaxis_secondary
, line_type
,
transform
, color
.
例:
(%i1) draw2d( triangle([1,1],[2,2],[3,-1]))$ |
3D
triangle ([x1,y1,z1], [x2,y2,z2],
[x3,y3,z3])
は頂点
[x1,y1,z1]
, [x2,y2,z2]
,
[x3,y3,z3]
を持つ三角形を描画します。
このオブジェクトは以下のグラフィックオプションに影響されます:
line_type
, line_width
, color
, key
,
enhanced3d
, transform
.
Categories: Package draw
3Dにおいて径が変化する管を描画します。
3D
[xfun,yfun,zfun]
は
pminから pmaxまで値を取るパラメータ
pを伴うパラメトリックな曲線です。
パラメトリックな曲線上に中心を持ち、曲線と垂直な半径 rfunの円が置かれます。
このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます:
xu_grid
, yv_grid
, line_type
, line_width
, key
,
wired_surface
, color
, capping
。
例:
(%i1) draw3d( enhanced3d = true, xu_grid = 50, tube(cos(a), a, 0, cos(a/10)^2, a, 0, 4*%pi) )$ |
Categories: Package draw
2Dおよび 3D内でベクトルを描画します。
このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます:
head_both
, head_length
, head_angle
, head_type
,
line_width
, line_type
, key
, color
.
2D
vector([x,y], [dx,dy])
は
[x,y]
を原点とするベクトル[dx,dy]
を
プロットします。
例:
(%i1) draw2d(xrange = [0,12], yrange = [0,10], head_length = 1, vector([0,1],[5,5]), /* default type */ head_type = 'empty, vector([3,1],[5,5]), head_both = true, head_type = 'nofilled, line_type = dots, vector([6,1],[5,5]))$ |
3D
vector([x,y,z], [dx,dy,dz])
は
[x,y,z]
を原点とするベクトル
[dx,dy,dz]
をプロットします。
例:
(%i1) draw3d(color = cyan, vector([0,0,0],[1,1,1]/sqrt(3)), vector([0,0,0],[1,-1,0]/sqrt(2)), vector([0,0,0],[1,1,-2]/sqrt(6)) )$ |
Categories: Package draw
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ピクチャからピクセルを返します。
座標 xと yは 0からそれぞれ width-1
と
height-1
までの範囲を取ります。
Categories: Package draw
レベル pictureオブジェクトを返します。
make_level_picture (data)
は行列 dataから
pictureオブジェクトを作ります。
make_level_picture (data,width,height)
は
数のリストからオブジェクトを作ります;
この場合、 widthと height両方を与えなければいけません。
返された pictureオブジェクトは以下の4つの部分を含みます:
level
例:
行列からのレベルピクチャ。
(%i1) make_level_picture(matrix([3,2,5],[7,-9,3000])); (%o1) picture(level, 3, 2, {Array: #(3 2 5 7 0 255)}) |
数値リストからのレベルピクチャ
(%i1) make_level_picture([-2,0,54,%pi],2,2); (%o1) picture(level, 2, 2, {Array: #(0 0 54 3)}) |
Categories: Package draw
rgb色付けされた pictureオブジェクトを返します。 3つ引数すべては赤、緑、青のレベルを持つレベルピクチャでなければいけません;
戻り値の pictureオブジェクトは以下の4つの部分を含みます:
rgb
例:
(%i1) red: make_level_picture(matrix([3,2],[7,260])); (%o1) picture(level, 2, 2, {Array: #(3 2 7 255)}) (%i2) green: make_level_picture(matrix([54,23],[73,-9])); (%o2) picture(level, 2, 2, {Array: #(54 23 73 0)}) (%i3) blue: make_level_picture(matrix([123,82],[45,32.5698])); (%o3) picture(level, 2, 2, {Array: #(123 82 45 33)}) (%i4) make_rgb_picture(red,green,blue); (%o4) picture(rgb, 2, 2, {Array: #(3 54 123 2 23 82 7 73 45 255 0 33)}) |
Categories: Package draw
(levelまたはrgb)ピクチャの反転を返します。
Categories: Package draw
等しいピクチャの場合 true
を、そうでないなら false
を返します。
Categories: Package draw · Predicate functions
もし引数が適正なイメージならtrue
を、そうでないなら false
を返します。
Categories: Package draw · Predicate functions
xpm形式のファイルを読み、ピクチャオブジェクトを返します。
Categories: Package draw
rgbピクチャを赤、緑、青チャンネルを平均することで levelの1つに変換します。
Categories: Package draw
もし引数 colorが red
, green
または blue
なら、関数
take_channel
はピクチャ imの対応する色チャンネルを返します。
例:
(%i1) red: make_level_picture(matrix([3,2],[7,260])); (%o1) picture(level, 2, 2, {Array: #(3 2 7 255)}) (%i2) green: make_level_picture(matrix([54,23],[73,-9])); (%o2) picture(level, 2, 2, {Array: #(54 23 73 0)}) (%i3) blue: make_level_picture(matrix([123,82],[45,32.5698])); (%o3) picture(level, 2, 2, {Array: #(123 82 45 33)}) (%i4) make_rgb_picture(red,green,blue); (%o4) picture(rgb, 2, 2, {Array: #(3 54 123 2 23 82 7 73 45 255 0 33)}) (%i5) take_channel(%,'green); /* simple quote!!! */ (%o5) picture(level, 2, 2, {Array: #(54 23 73 0)}) |
Categories: Package draw
[ < ] | [ > ] | [ << ] | [ Up ] | [ >> ] | [Top] | [Contents] | [Index] | [ ? ] |
このパッケージは自動的にパッケージ draw
をロードします。
[ < ] | [ > ] | [ << ] | [ Up ] | [ >> ] | [Top] | [Contents] | [Index] | [ ? ] |
デフォルト値: false
boundaries_array
はグラフィックオプション
geomap
が境界座標を探すところです。
boundaries_array
のそれぞれの成分は浮動小数点量の配列であり、
多角形のセグメントかマップ境界の座標です。
geomap
も参照してください。
Categories: Package draw
その数 (boundaries_array
座標)でラベルされた多角形セグメント(境界)のリストを
描画します。
これは新しい地理的なものを作る時に非常に役立ちます。
例:
boundaries_array
内の成分数で境界をラベルされたヨーロッパの地図
(%i1) load(worldmap)$ (%i2) european_borders: region_boundaries(-31.81,74.92,49.84,32.06)$ (%i3) numbered_boundaries(european_borders)$ |
Categories: Package draw
色付けられた大陸や国のリストを描画するのに必要なポリゴンを作ります。
例:
(%i1) load(worldmap)$ (%i2) /* A continent */ make_poly_continent(Africa)$ (%i3) apply(draw2d, %)$ |
(%i4) /* A list of countries */ make_poly_continent([Germany,Denmark,Poland])$ (%i5) apply(draw2d, %)$ |
Categories: Package draw
色付けられた国を描画するのに必要なポリゴンを作ります。 もし島が存在するなら、 1つの国は複数のポリゴンで定義されることがあります。
例:
(%i1) load(worldmap)$ (%i2) make_poly_country(India)$ (%i3) apply(draw2d, %)$ |
Categories: Package draw
境界添字から polygon
オブジェクトを返します。
引数 nlistは boundaries_array
の成分のリストです。
例:
ブータンは境界番号 171, 173, 1143で定義されます。
だから、 make_polygon([171,173,1143])
は座標
boundaries_array[171]
, boundaries_array[173]
,
boundaries_array[1143]
の配列を付加し、
draw
でプロットされるのに適した polygon
オブジェクトを返します.
エラーメッセージを避けるには、任意の連続する配列が端で共通の
2つの座標を持つという意味で配列は互換性がなければいけません。
この例では、
boundaries_array[171]
の最初の 2つの成分は
boundaries_array[173]
の最後の 2つの座標と等しく、
boundaries_array[173]
の最初の 2つは
boundaries_array[1143]
の最初の 2つに等しいです;
結論として、境界番号 171, 173,
1143は (この順で)互換性があり、色付けられたポリゴンは描画できます。
(%i1) load(worldmap)$ (%i2) Bhutan; (%o2) [[171, 173, 1143]] (%i3) boundaries_array[171]; (%o3) {Array: #(88.750549 27.14727 88.806351 27.25305 88.901367 27.282221 88.917877 27.321039)} (%i4) boundaries_array[173]; (%o4) {Array: #(91.659554 27.76511 91.6008 27.66666 91.598022 27.62499 91.631348 27.536381 91.765533 27.45694 91.775253 27.4161 92.007751 27.471939 92.11441 27.28583 92.015259 27.168051 92.015533 27.08083 92.083313 27.02277 92.112183 26.920271 92.069977 26.86194 91.997192 26.85194 91.915253 26.893881 91.916924 26.85416 91.8358 26.863331 91.712479 26.799999 91.542191 26.80444 91.492188 26.87472 91.418854 26.873329 91.371353 26.800831 91.307457 26.778049 90.682457 26.77417 90.392197 26.903601 90.344131 26.894159 90.143044 26.75333 89.98996 26.73583 89.841919 26.70138 89.618301 26.72694 89.636093 26.771111 89.360786 26.859989 89.22081 26.81472 89.110237 26.829161 88.921631 26.98777 88.873016 26.95499 88.867737 27.080549 88.843307 27.108601 88.750549 27.14727)} (%i5) boundaries_array[1143]; (%o5) {Array: #(91.659554 27.76511 91.666924 27.88888 91.65831 27.94805 91.338028 28.05249 91.314972 28.096661 91.108856 27.971109 91.015808 27.97777 90.896927 28.05055 90.382462 28.07972 90.396088 28.23555 90.366074 28.257771 89.996353 28.32333 89.83165 28.24888 89.58609 28.139999 89.35997 27.87166 89.225517 27.795 89.125793 27.56749 88.971077 27.47361 88.917877 27.321039)} (%i6) Bhutan_polygon: make_polygon([171,173,1143])$ (%i7) draw2d(Bhutan_polygon)$ |
Categories: Package draw
頂点 (x1,y1) -左上- と
(x2,y2) -右下-の長方形に完全に含まれるグローバル変数
boundaries_array
の多角形セグメント検出します。
例:
南イタリアをプロットするためのセグメントの数を返します。
(%i1) load(worldmap)$ (%i2) region_boundaries(10.4,41.5,20.7,35.4); (%o2) [1846, 1863, 1864, 1881, 1888, 1894] (%i3) draw2d(geomap(%))$ |
Categories: Package draw
頂点 (x1,y1) -左上- と
(x2,y2) -右下-で定義された長方形に少なくとも1つ頂点を含まれる
グローバル変数 boundaries_array
の多角形セグメント検出します。
多角形セグメント検出します。
例:
(%i1) load(worldmap)$ (%i2) region_boundaries_plus(10.4,41.5,20.7,35.4); (%o2) [1060, 1062, 1076, 1835, 1839, 1844, 1846, 1858, 1861, 1863, 1864, 1871, 1881, 1888, 1894, 1897] (%i3) draw2d(geomap(%))$ |
Categories: Package draw
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2Dと 3Dに関して地図を描画します。
2D
この関数はグローバル変数 boundaries_array
と一緒に機能します。
引数 numlistは数や数のリストを含むリストです。
これらすべての数は、グローバル配列 boundaries_array
の成分を表す
0以上の整数でなければいけません。
boundaries_array
のそれぞれの成分は浮動小数点量の配列であり、
多角形セグメントやマップ境界の座標です。
geomap (numlist)
は引数を平坦化し、
boundaries_array
の中に関連した境界を描画します。
このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます:
line_width
, line_type
, color
.
例:
手で定義された簡単な地図:
(%i1) load(draw)$ (%i2) /* Vertices of boundary #0: {(1,1),(2,5),(4,3)} */ ( bnd0: make_array(flonum,6), bnd0[0]:1.0, bnd0[1]:1.0, bnd0[2]:2.0, bnd0[3]:5.0, bnd0[4]:4.0, bnd0[5]:3.0 )$ (%i3) /* Vertices of boundary #1: {(4,3),(5,4),(6,4),(5,1)} */ ( bnd1: make_array(flonum,8), bnd1[0]:4.0, bnd1[1]:3.0, bnd1[2]:5.0, bnd1[3]:4.0, bnd1[4]:6.0, bnd1[5]:4.0, bnd1[6]:5.0, bnd1[7]:1.0)$ (%i4) /* Vertices of boundary #2: {(5,1), (3,0), (1,1)} */ ( bnd2: make_array(flonum,6), bnd2[0]:5.0, bnd2[1]:1.0, bnd2[2]:3.0, bnd2[3]:0.0, bnd2[4]:1.0, bnd2[5]:1.0 )$ (%i5) /* Vertices of boundary #3: {(1,1), (4,3)} */ ( bnd3: make_array(flonum,4), bnd3[0]:1.0, bnd3[1]:1.0, bnd3[2]:4.0, bnd3[3]:3.0)$ (%i6) /* Vertices of boundary #4: {(4,3), (5,1)} */ ( bnd4: make_array(flonum,4), bnd4[0]:4.0, bnd4[1]:3.0, bnd4[2]:5.0, bnd4[3]:1.0)$ (%i7) /* Pack all together in boundaries_array */ ( boundaries_array: make_array(any,5), boundaries_array[0]: bnd0, boundaries_array[1]: bnd1, boundaries_array[2]: bnd2, boundaries_array[3]: bnd3, boundaries_array[4]: bnd4 )$ (%i8) draw2d(geomap([0,1,2,3,4]))$ |
補助バッケージ worldmap
はグローバル変数
boundaries_array
を(経度、緯度)座標で実世界境界に設定します。
これらのデータはパブリックドメインであり、
https://web.archive.org/web/20100310124019/http://www-cger.nies.go.jp/grid-e/gridtxt/grid19.html
に由来するものです。
パッケージ worldmap
は、国、大陸、海岸線の境界も
boundaries_array
の必要な成分を持つリストとして、
定義します。
(更に知るにはファイル share/draw/worldmap.mac
を参照してください)
パッケージ draw
は自動的に worldmap
をロードしません。
(%i1) load(worldmap)$ (%i2) c1: gr2d(geomap([Canada,United_States, Mexico,Cuba]))$ (%i3) c2: gr2d(geomap(Africa))$ (%i4) c3: gr2d(geomap([Oceania,China,Japan]))$ (%i5) c4: gr2d(geomap([France,Portugal,Spain, Morocco,Western_Sahara]))$ (%i6) draw(columns = 2, c1,c2,c3,c4)$ |
パッケージ worldmap
は国をポリゴンとしてプロットする時にも役に立ちます。
この場合、グラフィックオブジェクト geomap
はもはや必要でなく、代わりに
polygon
オブジェクトが使われます。
配列ではなくリストが現在使われているので、地図レンダリングはより遅いでしょう。
以下のコードを理解するためには、
make_poly_country
と make_poly_continent
も参照してください。
(%i1) load(worldmap)$ (%i2) mymap: append( [color = white], /* borders are white */ [fill_color = red], make_poly_country(Bolivia), [fill_color = cyan], make_poly_country(Paraguay), [fill_color = green], make_poly_country(Colombia), [fill_color = blue], make_poly_country(Chile), [fill_color = "#23ab0f"], make_poly_country(Brazil), [fill_color = goldenrod], make_poly_country(Argentina), [fill_color = "midnight-blue"], make_poly_country(Uruguay))$ (%i3) apply(draw2d, mymap)$ |
3D
geomap (numlist)
は地図境界を中心が (0,0,0)で半径 1の球上に射影します。
geomap (numlist,3Dprojection)
を使うことで、
球や射影タイプを変えることが可能です。
利用可能な 3D射影:
[spherical_projection,x,y,z,r]
:
地図境界を中心 (x,y,z)、半径rの球上に射影します。
(%i1) load(worldmap)$ (%i2) draw3d(geomap(Australia), /* default projection */ geomap(Australia, [spherical_projection,2,2,2,3]))$ |
[cylindrical_projection,x,y,z,r,rc]
:
球地図境界を中心 (x,y,z)の半径
rの地球の極を通る軸を持ち半径 rcの円柱に再射影します。
(%i1) load(worldmap)$ (%i2) draw3d(geomap([America_coastlines,Eurasia_coastlines], [cylindrical_projection,2,2,2,3,4]))$ |
[conic_projection,x,y,z,r,alpha]
:
球地図境界を中心 (x,y,z)の半径 rの地球の極を通る軸を持ち角度
alphaの円錐上に再射影します。
北円錐と南円錐両方が球に接触します。
(%i1) load(worldmap)$ (%i2) draw3d(geomap(World_coastlines, [conic_projection,0,0,0,1,90]))$ |
更に丹念な例を見るには、 http://riotorto.users.sf.net/gnuplot/geomap も参照してください。
Categories: Package draw
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53.1 Introduction to drawdf | ||
53.2 Functions and Variables for drawdf |
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関数 drawdf
は一階常微分方程式 (ODE)や二連立自律一階 ODE系の方向場を描画します。
これは追加パッケージなので、利用するには、最初に
load(drawdf)
でロードしなければいけません。
Drawdfは draw
パッケージ上に構築されています。これは Gnuplot 4.2を要求します。
単一の ODEの方向場をプロットするには、 ODEを以下の形式で書かなければいけません:
dy -- = F(x,y) dx |
そして関数 Fを drawdf
の引数に与えなければいけません。
もし独立変数と従属変数が、上の式のように xと yでないなら、
drawdfコマンドへの引数として与えられるリストの中に明示的にそれら
2つの変数を指名しなければいけません。
(例を見てください。)
2つの自律 ODEの組の方向場をプロットするには、それらを以下の形式で書かなければいけません。
dx dy -- = G(x,y) -- = F(x,y) dt dt |
そして drawdf
の引数は 2つの関数 Gと
Fをその順に持つリストでなければいけません;
すなわち、リストの最初の式は水平軸上に表された変数の時間導関数であり、
二番目の式は垂直軸上に表された変数の時間導関数です。
それら 2つの変数は xと yである必要はありませんが、
もしそうでないなら、 drawdfに与えられる二番目の引数は
2つの変数を、最初のものが水平軸上のものを、その後が垂直軸上のものを
指定する別のリストでなければいけません。
もしただ 1つの ODEが与えられるなら、
drawdf
は暗に x=t
,G(x,y)=1
と認め、
非自律方程式を2つの自律方程式系に変換します。
Categories: Differential equations · Plotting Share packages · Package drawdf Package draw
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関数 drawdf
は、
オプションの解曲線や draw
パッケージを使う他のグラフィックスと一緒に
2D方向場を描きます。
最初の引数は導関数を指定し、式か 2つの式のリストでなければいけません。 dydx, dxdt, dydtは xと yに依存する式です。 dvdu, dudt, dvdtは uと vに依存する式です。
もし独立変数と従属変数が xと yでないなら、
それらの名前を、導関数に続いてすぐに、
2つの名前のリスト [
u,v]
のとしてか、形式
[
u,umin,umax]
と
[
v,vmin,vmax]
の
2つのリストとしてのいずれかのように,指定しなければいけません。
残りの引数はグラフィックオプションかグラフィックオブジェクト,
任意の深さで入れ子になったグラフィックオプションやオブジェクトを含むリストです。
drawdf
がサポートするグラフィックオプションとオブジェクトの集合は
draw
パッケージの draw2d
と gr2d
がサポートするもの上位集合です。
引数は順次解釈されます: グラフィックオプションは続くグラフィックオブジェクトすべてに影響します。 更に、グラフィックオブジェクトは指定された順にキャンバス上に描かれ、 先に描かれたグラフィックスを見えなくするかもしれません。 いくつかのグラフィックオプションはシーンのグローバルな外観に影響します。
drawdf
がサポートする追加のグラフィックオブジェクトは以下を含みます:
solns_at
, points_at
, saddles_at
, soln_at
,
point_at
, saddle_at
.
drawdf
がサポートする追加のグラフィックオプションは以下を含みます:
field_degree
, soln_arrows
, field_arrows
,
field_grid
, field_color
, show_field
,
tstep
, nsteps
, duration
, direction
,
field_tstep
, field_nsteps
, field_duration
.
draw
パッケージから受け継がれた、共通に使われるグラフィックオブジェクトは
以下を含みます: explicit
, implicit
, parametric
,
polygon
, points
, vector
, label
,
draw2d
と gr2d
がサポートする他のすべてのもの。
draw
パッケージから受け継がれた、共通に使われるグラフィックオプションは
以下を含みます:
points_joined
, color
, point_type
, point_size
,
line_width
, line_type
, key
, title
, xlabel
,
ylabel
, user_preamble
, terminal
, dimensions
,
file_name
, draw2d
と gr2d
がサポートする他のすべてのもの。
draw2d
も参照してください。
wxMaximaや Imaximaのユーザーは wxdrawdf
を代わりに使うかもしれません。
それは、グラフィックスが wxdraw
を使うノートブック内で描かれることを除いて、
drawdf
と同一です。
この関数を利用するには、最初に load(drawdf)
と書いてください。
例:
(%i1) load(drawdf)$ (%i2) drawdf(exp(-x)+y)$ /* default vars: x,y */ (%i3) drawdf(exp(-t)+y, [t,y])$ /* default range: [-10,10] */ (%i4) drawdf([y,-9*sin(x)-y/5], [x,1,5], [y,-2,2])$ |
下位互換のために、 drawdf
は
plotdfがサポートしたパラメータのほとんどを受け付けます。
(%i5) drawdf(2*cos(t)-1+y, [t,y], [t,-5,10], [y,-4,9], [trajectory_at,0,0])$ |
soln_at
と solns_at
は、少し強化された
4次の Runge Kutta数値積分器を使って、指定された点を通る解曲線を描きます。
(%i6) drawdf(2*cos(t)-1+y, [t,-5,10], [y,-4,9], solns_at([0,0.1],[0,-0.1]), color=blue, soln_at(0,0))$ |
field_degree=2
とすると、それぞれのグリッド点での 1次と
2次の導関数に基づいて、場を二次のスプラインで構成します。
field_grid=[
COLS,ROWS]
はグリッドの列と行の数を指定します。
(%i7) drawdf(2*cos(t)-1+y, [t,-5,10], [y,-4,9], field_degree=2, field_grid=[20,15], solns_at([0,0.1],[0,-0.1]), color=blue, soln_at(0,0))$ |
soln_arrows=true
は解曲線に矢印を加え、
(デフォルトでは)方向場からそれらを削除します。
また、解曲線を強調するようにデフォルトの色を変えます。
(%i8) drawdf(2*cos(t)-1+y, [t,-5,10], [y,-4,9], soln_arrows=true, solns_at([0,0.1],[0,-0.1],[0,0]))$ |
duration=40
は数値積分の時間間隔を指定します(デフォルトは 10))。
もし解がプロット領域から遠くに移動し過ぎたり、
導関数が複素数や無限大になったりしても、積分は自動的に停止します。
ここでも field_degree=2
を指定して二次スプラインをプロットします。
以下の方程式は捕食者-被食者系をモデル化します。
(%i9) drawdf([x*(1-x-y), y*(3/4-y-x/2)], [x,0,1.1], [y,0,1], field_degree=2, duration=40, soln_arrows=true, point_at(1/2,1/2), solns_at([0.1,0.2], [0.2,0.1], [1,0.8], [0.8,1], [0.1,0.1], [0.6,0.05], [0.05,0.4], [1,0.01], [0.01,0.75]))$ |
field_degree='solns
とすると、場は、 4次の
Runge Kuttaで計算された多くの小さな解曲線で構成され、この場合、より良い結果をもたらします。
(%i10) drawdf([x*(1-x-y), y*(3/4-y-x/2)], [x,0,1.1], [y,0,1], field_degree='solns, duration=40, soln_arrows=true, point_at(1/2,1/2), solns_at([0.1,0.2], [0.2,0.1], [1,0.8], [0.8,1], [0.1,0.1], [0.6,0.05], [0.05,0.4], [1,0.01], [0.01,0.75]))$ |
saddles_at
は自動的にそれぞれの鞍部で方程式を線形化しようとし、
セパラトリクスを含む、それぞれの固有ベクトルに対応した数値解をプロットしようとします。
tstep=0.05
は数値積分器の最大時間ステップを指定します(デフォルトは 0.1)。
xと yのステップを小さく保つために、小さ目の時間ステップが時々使われます。
以下の方程式は減衰振り子をモデル化します。
(%i11) drawdf([y,-9*sin(x)-y/5], tstep=0.05, soln_arrows=true, point_size=0.5, points_at([0,0], [2*%pi,0], [-2*%pi,0]), field_degree='solns, saddles_at([%pi,0], [-%pi,0]))$ |
show_field=false
は場を完全に抑制します。
(%i12) drawdf([y,-9*sin(x)-y/5], tstep=0.05, show_field=false, soln_arrows=true, point_size=0.5, points_at([0,0], [2*%pi,0], [-2*%pi,0]), saddles_at([3*%pi,0], [-3*%pi,0], [%pi,0], [-%pi,0]))$ |
drawdf
は認識しないパラメータすべてを draw2d
や gr2d
に渡します。
なので、 draw
パッケージのフルパワーを drawdf
と組み合わせられます。
(%i13) drawdf(x^2+y^2, [x,-2,2], [y,-2,2], field_color=gray, key="soln 1", color=black, soln_at(0,0), key="soln 2", color=red, soln_at(0,1), key="isocline", color=green, line_width=2, nticks=100, parametric(cos(t),sin(t),t,0,2*%pi))$ |
drawdf
はグラフィクオプションやオブジェクトの入れ子のリストを受け付けます。
なので、 makelistやグラフィックスを生成する他の関数コールの便利な使用が可能です。
(%i14) colors : ['red,'blue,'purple,'orange,'green]$ (%i15) drawdf([x-x*y/2, (x*y - 3*y)/4], [x,2.5,3.5], [y,1.5,2.5], field_color = gray, makelist([ key = concat("soln",k), color = colors[k], soln_at(3, 2 + k/20) ], k,1,5))$ |
Categories: Package drawdf
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54.1 The dynamics package | ||
54.2 Graphical analysis of discrete dynamical systems | ||
54.3 Visualization with VTK |
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パッケージ dynamics
には、
3D可視化と、アニメーション、微分差分方程式のグラフィックス解析、微分方程式の数値解のための関数が含まれています。
微分方程式用の関数については Numerical Methods
の節で記述します。
離散力学系とフラクタルの様々なグラフィックス表現を生成するためのいくつかの関数と、
Mandelbrotと Julia集合については Plotting
の節で記述します。
このパッケージのすべての関数は初めて使われる時自動的にロードされます。
Categories: Dynamical systems · Share packages · Package dynamics
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いわゆるカオスゲームを実装します:
初期点 (x0, y0)をプロットし、
m個の点 [x1, y1]…xm, ym]の1つをランダムに選択します。
プロットする次の点はプロットした以前の点からランダムに選ばれた点までの線分上で、
ランダム点からその線分の長さに bを掛けた距離にあります。
手続きは n回繰り返されます。
オプションは plot2d
と同じです。
例. Sierpinsky三角形のプロット:
(%i1) chaosgame([[0, 0], [1, 0], [0.5, sqrt(3)/2]], [0.1, 0.1], 1/2, 30000, [style, dots]); |
Categories: Package dynamics · Plotting
2次元グラフに、点の水平座標が整数 0, 1, 2, ..., n、 垂直座標が再帰関係
y(n+1) = F(y(n)) |
で定義された数列の対応する値 y(n)である n+1個の点を描きます。
ここで、初期値 y(0)は y0に等しいです。
Fは1変数にだけ依存する式でなければいけません。
(例の中では yに依存していますが、他のいかなる変数を使うことができます),
y0は実数でなければいけなく、 nは正の整数でなければいけません。
この関数は plot2d
と同じオプションを受け付けます。
例。
(%i1) evolution(cos(y), 2, 11); |
Categories: Package dynamics · Plotting
再帰関係を伴う二次元離散力学系によって定義された点列の中の最初の n+1点を二次元プロットで表示します。 初期値 u0と v0を持つ
u(n+1) = F(u(n), v(n)) v(n+1) = G(u(n), v(n)) |
Fと Gは 2変数 uと vのみに依存する式 2つでなければいけません。
変数はリストの中に明示的に指名されなければいけません。
オプションはplot2d
と同じです。
例。 2次元離散力学系の発展:
(%i1) f: 0.6*x*(1+2*x)+0.8*y*(x-1)-y^2-0.9$ (%i2) g: 0.1*x*(1-6*x+4*y)+0.1*y*(1+9*y)-0.4$ (%i3) evolution2d([f,g], [x,y], [-0.5,0], 50000, [style,dots]); |
そしてそのフラクタルの小領域の拡大:
(%i9) evolution2d([f,g], [x,y], [-0.5,0], 300000, [x,-0.8,-0.6], [y,-0.4,-0.2], [style, dots]); |
Categories: Package dynamics · Plotting
反復関数系法を実装します。
この方法は関数 chaosgame
で記述した方法に似ていますが、
現在点からランダムに選ばれた点にセグメントを縮める代わりに、
そのセグメントの2成分はランダムに選ばれた点に対応する 2行 2列行列 Aiを乗算されます。
m個のアトラクティブな点の1つのランダムな選択を重み
r1,...,rmで定義された非均一な確率分布で作ることができます。
それらの重みは累積形で与えられます;
例えばもし確率0.2, 0.5, 0.3を持つ3点があるなら、
重み r1, r2と r3は 2, 7, 10とできます。
オプションはplot2d
と同じです。
例。 4つの行列と4点で得られたBarnsleyのシダ:
(%i1) a1: matrix([0.85,0.04],[-0.04,0.85])$ (%i2) a2: matrix([0.2,-0.26],[0.23,0.22])$ (%i3) a3: matrix([-0.15,0.28],[0.26,0.24])$ (%i4) a4: matrix([0,0],[0,0.16])$ (%i5) p1: [0,1.6]$ (%i6) p2: [0,1.6]$ (%i7) p3: [0,0.44]$ (%i8) p4: [0,0]$ (%i9) w: [85,92,99,100]$ (%i10) ifs(w, [a1,a2,a3,a4], [p1,p2,p3,p4], [5,0], 50000, [style,dots]); |
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パラメータ xを持つ一次元離散力学系の族に関する軌道図を描画します; この種の図は一次元離散系の分岐の研究に使われます。
関数 F(y)は、
関数 evolution
の場合と同様に値 y0で始まる数列を定義しますが、
この場合、その関数は x0から xfまでの区間内の値を取り、
xstepの増分を持つパラメータ xにも依存します。
パラメータ xに使われるそれぞれの値は水平軸に示されます。
垂直軸は、数列に n1回の時間発展させた後得られる数列
y(n1+1),..., y(n1+n2+1)の n2個の値を示します。
plot2d
が受け付けるオプションに加えて、
垂直方向に表現された異なる点の最大数を設定するオプション pixelsを受け付けます。
例。パラメータ aを持つ2次写像の軌道グラフ:
(%i1) orbits(x^2+a, 0, 50, 200, [a, -2, 0.25], [style, dots]); |
x =
-1.25近傍の下位分岐周りの領域を拡大するために使用:
(%i2) orbits(x^2+a, 0, 100, 400, [a,-1,-1.53], [x,-1.6,-0.8], [nticks, 400], [style,dots]); |
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再帰関係によって定義された数列に関する階段図形を描画します。
y(n+1) = F(y(n)) |
入力パラメータの解釈と許される値は
関数 evolution
に関するものと同じです。
階段図形は線 G(y) =
yと共に関数
F(y)のプロットから構成されます。
垂直区間は、その線上の点 (y0, y0)から関数
Fと交差する点まで描画されます。
水平区間はその点から線上の点 (y1, y1)に届くまで描画されます。
手続きは点 (yn, yn)に届くまで n回繰り返されます。
オプションは plot2d
と同じです。
例。
(%i1) staircase(cos(y), 1, 11, [y, 0, 1.2]); |
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関数 sceneは、 Visualization ToolKit (VTK)ソフトウエアを使って3D画像とアニメーションを生成します。 この関数を使うためには、 Xmaximaと VTKを(あるシステムでは別のパッケージに含まれる VTKの TCLバインディングを含めて)システムにインストールしなければいけません。
空のリストもしくは いくつかの objects
と options
のリストを受け付けます。
プログラムはXmaximaを起動し、Xmaximaが3次元空間内に与えられたオブジェクトを表現し与えられたオプションを適用した外部ウィンドウを開きます。
それぞれのオブジェクトは以下の4つのクラスの1つに属さなければいけません: 球、立法、円柱、円錐 (Scene objects
を参照してください)
オブジェクトは名前を与えることか、最初の要素がクラス名で続く要素がそのオブジェクトのオプションであるリストで識別されます
例。 青の背景を持つ六角形ピラミッド:
(%i1) scene(cone, [background,"#9980e5"])$ |
マウスの左ボタンを押しながらグラフィックスウィンドウ上を動かすことによって、
ピラミッドの別のビューを見せるようにカメラを回すことができます。
2つのプロットオプション elevation
と azimuth
を
ビュー用カメラの初期の向きを変えるのに使うことができます。
マウスの中央ボタンを押しながら動かすとカメラを動かすことができ、
マウスの右ボタンを押しながら上下に動かすとズームイン/アウトします。
それぞれのオブジェクトオプションはオプション名で始まるリストでなければいけません。
許されるオプションのリストは Scene object's options
節で見つけられます。
例。これは、地面に落下してエネルギーを失うことなしに跳ね返る球を示します。 アニメーションを開始したり止めたりするには、play/pauseボタンを押してください。
(%i1) p: makelist ([0,0,2.1- 9.8*t^2/2], t, 0, 0.64, 0.01)$ (%i2) p: append (p, reverse(p))$ (%i3) ball: [sphere, [radius,0.1], [thetaresolution,20], [phiresolution,20], [position,0,0,2.1], [color,red], [animate,position,p]]$ (%i4) ground: [cube, [xlength,2], [ylength,2], [zlength,0.2], [position,0,0,-0.1],[color,violet]]$ (%i5) scene (ball, ground, restart)$ |
restartオプションは
位置リストの最後の点に届く度に自動的にアニメーションを再始動するのに使われます。
色に関して受け付けられる値はplot2dの color
オプションのものと同じです。
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デフォルト値: 135
カメラの水平(x, y)平面上の回転。 angleは実数でなければいけません; 角度0は カメラがy軸の方向を示し、x軸が右に現れることを意味します。
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デフォルト値: black
グラフィックスウインドウの背景色。
カラー名と16進数の赤-緑-青文字列を受け付けます (plot2dの color
オプションを参照してください)。
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デフォルト値: 30
カメラの垂直回転。 angleは実数でなければいけません; 角度0はカメラが水平面上を指すことを意味し、 デフォルト角度の30度はカメラが水平面から30度下向きを示していることを意味します。
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デフォルト値: 500
グラフィックスウィンドウの高さ(ピクセル)です。 pixelsは正の整数でなければいけません。
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デフォルト値: false
true値は、リストの終わりに至った時アニメーションが自動的に再スタートすることを意味します。 "restart"とだけ書くのは、[restart, true]と等価です。
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デフォルト値: 10
連続アニメーションフレームの間の繰り返しの間の時間(ミリ秒単位)です。 timeは実数でなければいけません。
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デフォルト値: 500
グラフィックスウインドウの幅(ピクセル)です。 pixelsは正の整数でなければいけません。
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デフォルト値: .scene
nameは文字列でなければいけません。
Xmaximaが scene
グラフィックス用に生成した Tkウインドウの名前として使われます。
デフォルト値 .scene
は新たなトップレベルウィンドウが生成されることを意味します。
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デフォルト値: Xmaxima: scene
nameは 文字列でなければいけません。
scene
が生成するウィンドウのタイトルに書かれます。
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高さが1で、軸から0.5単位離れた頂点を持つ六角形の底面を持つ正角錐を生成します。
オプション height
と radius
は
それらのデフォルト値を変えるのに使い、オプション resolution
は
底面の辺の数を変えるのに使います; より大きな値にするとコーンらしく見えます。
デフォルトでは軸はx軸に沿っていて、軸の中点は原点にあり、頂点はx軸の正側にあります;
それらのデフォルトを変えるには、オプション orientation
と center
を使ってください。
例. これは、プレイボタンを押すとz軸の周りを回転し始める角錐を示します。
(%i1) scene([cone, [orientation,0,30,0], [tstep,100], [animate,orientation,makelist([0,30,i],i,5,360,5)]], restart)$ |
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単位1の辺でxy, xz, yz面と平行な面を持つ正立方体。
オプション xlength
, ylength
, zlength
で3つの辺の長さを変えることができ、長方形の箱に変えます。
オプション orientation
で表面を回転させることができます。
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高さが1で、軸から0.5単位離れた頂点を持つ六角形の底面を持つ正角柱を生成します。
オプション height
, radius
でそれらのデフォルトを変えることができ、
オプション resolution
で底面の辺の数を変えることができます;
より大きな値にすると円柱らしく見えます。
オプション height
でデフォルトの高さを変えることができます。
デフォルトでは軸はx軸に沿っていて、軸の中点が原点に来ます; それらのデフォルトを変えるにはオプション orientation
, center
を使ってください。
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0.5単位のデフォルト半径を持ち、原点に中心がある球。
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propertyは以下の 4つのオプジェクトのプロパティの1つでなければいけません:
origin
, scale
, position
, orientation
そして positionsは点のリストでなければいけません。
再生ボタンを押すと、オプション tstep
が与える時間感覚で
オブジェクトプロパティを連続的にリストのすべての値をとるように変化させます。
一連の始めに戻すには巻き戻しボタンを使います。再度再生ボタンを押せばアニメーションが再スタートするようになります。
track
も参照してください。
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デフォルト値: 1
円錐か円柱に対して、底面を描くかどうかを決めます。 numberの値 1で底面を描き、値 0では描きません。
Categories: Package dynamics · Plotting
デフォルト値: [0, 0, 0]
position
に関するオブジェクトの幾何中心の座標。
pointは3つの実数のリストか、コンマで区切られた3つの実数をとることができます。
円柱や円錐、立方体では、高さの半分にあり、球では中心にあります。
Categories: Package dynamics · Plotting
デフォルト値: white
オブジェクトの色。
カラーネームか16進の赤緑青文字列を受け付けます。
(polot2dの color
オプションを参照してください。)
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デフォルト値: 180
球に関して、phiはz軸を通る垂直面上の角度です。 z軸の正の部分から測ります。 angleは0と180の間の数でなければいけません。 表面が終わるphiの最終値を設定します。 180より小さな値の時、球の表面の一部が消えます。
startphi
, phiresolution
も参照してください。
Categories: Package dynamics · Plotting
デフォルト値: 360
球に関して、thetaは水平面上の角度(経度)です。 x軸の正の部分から測ります。 angleは0と360の間の数でなければいけません。 表面が終わるthetaの最終値を設定します。 360より小さな値の時、球の表面の一部が消えます。
starttheta
, thetaresolution
も参照してください。
Categories: Package dynamics · Plotting
デフォルト値: 1
valueは正の数字でなければいけません。 円錐や円柱の高さを設定します。
Categories: Package dynamics · Plotting
デフォルト値: 1
オプション wireframe
が使われる時の線の幅。
valueは正の数でなければいけません。
Categories: Package dynamics · Plotting
デフォルト値: 1
valueは0と1の間の数でなければいけません。 数が小さいと、オブジェクトが透明になっていきます。 デフォルト値1は完全に不透明なオブジェクトを意味します。
Categories: Package dynamics · Plotting
デフォルト値: [0, 0, 0]
3つの軸に対するオブジェクトの回転角度。
anglesは3つの実数のリストか、コンマで区切られた3つの実数を取ることができます。
例: [0, 0, 90]
はオブジェクトのx軸を参照系のy軸に回します。
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デフォルト値: [0, 0, 0]
オブジェクトの他の寸法を決めるのに使われるオブジェクトの原点の座標。 pointは3つの実数のリストか、コンマで区切られた3つの実数を取ることができます。
Categories: Package dynamics · Plotting
デフォルト値:
startphi
から endphi
までの phi角度区間が分割される部分区間の数。
numは正の整数でなければいけません。
Categories: Package dynamics · Plotting
表面を描画するのに使われる三角測量の頂点のみを表示します。
例: [sphere, [points]]
Categories: Package dynamics · Plotting
デフォルト値: 1
オプション points
を使う時の点の大きさ
valueは正の数でなければいけません。
Categories: Package dynamics · Plotting
デフォルト値: [0, 0, 0]
オブジェクトの位置の座標。 pointは3つの実数のリストかコンマで区切られた3つの実数を取ることができます。
Categories: Package dynamics · Plotting
デフォルト値: 0.5
円柱や円錐の底面の頂点と軸の距離、半径。 valueは正の数でなければいけません。
Categories: Package dynamics · Plotting
デフォルト値: 6
numberは2より大きな整数でなければいけません。 円錐や円柱の底面の辺の数を設定します。
Categories: Package dynamics · Plotting
デフォルト値: [1, 1, 1]
3つの軸に関してオブジェクトをスケールするのに使う3つの数字。
factorsは3つの実数のリストかコンマで区切られた3つの実数を取ることができます。
例: [2, 0.5, 1]
はオブジェクトをx軸方向に2倍に拡大し、y軸方向に半分に縮小し、z軸方向はそのままにします。
Categories: Package dynamics · Plotting
デフォルト値: 0
球に関して、phyはz軸を含む垂直面上の角度です。 z軸の正の部分から測られます。 angle0と180の間の数でなければいけません。 表面が始まるphiの初期値を設定します。 0より大きな値の時、球の表面の一部が消えます。
endphi
, phiresolution
も参照してください。
Categories: Package dynamics · Plotting
デフォルト値: 0
球に関して、thetaは水平面の角度(経度)です。 x軸の正の部分から測られます。 angle0と360の間の数でなければいけません。 表面が始まるthetaの初期値を設定します。 0より大きな値の時、球の表面の一部が消えます。
endtheta
, thetaresolution
も参照してください。
Categories: Package dynamics · Plotting
オブジェクトの表面を描画します。
表面を構築するのに使われる三角測量の線と点を表示します。
これはデフォルトの振る舞いです。
オプション points
や wireframe
でこの振る舞いを変えることができます。
Categories: Package dynamics · Plotting
デフォルト値:
starttheta
から endtheta
までの theta角度区間を分割する部分区間の数。
numは正の整数でなければいけません。
starttheta
, endtheta
も参照してください。
Categories: Package dynamics · Plotting
positionsは点のリストでなければいけません。
再生ボタンを押した時、オプション tstep
で与えられた時間感覚でオプジェクト位置がリストの点すべてに連続的に変わります。
オブジェクトの軌跡の後を残します。
一連の始めに戻すには巻き戻しボタンを使います。再度再生ボタンを押せばアニメーションが再スタートするようになります。
例. これは、5 m/sのスピード、45度の角度で投げられたボールの軌跡を表示します。空気抵抗は無視されます:
(%i1) p: makelist ([0,4*t,4*t- 9.8*t^2/2], t, 0, 0.82, 0.01)$ (%i2) ball: [sphere, [radius,0.1], [color,red], [track,p]]$ (%i3) ground: [cube, [xlength,2], [ylength,4], [zlength,0.2], [position,0,1.5,-0.2],[color,green]]$ (%i4) scene (ball, ground)$ |
animation
も参照してください。
Categories: Package dynamics · Plotting
デフォルト値: 1
立方体のx方向の高さ。
lengthは正の数でなければいけません。
ylength
, zlength
も参照してください。
Categories: Package dynamics · Plotting
デフォルト値: 1
立方体のy方向の高さ。
lengthは正の数でなければいけません。
xlength
, zlength
も参照してください。
Categories: Package dynamics · Plotting
デフォルト値: 1
立方体のz方向の高さ。
lengthは正の数でなければいけません。
xlength
, ylength
も参照してください。
Categories: Package dynamics · Plotting
表面を描画するの使われる三角測量の辺だけを表示します。
例: [cube, [wireframe]]
Categories: Package dynamics · Plotting
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工学フォーマットは
maximaが浮動小数点数を出力する方法をエンジニアがよく使う記法
a*10^b
に変更します。
ここで b
は3で割り切れる数です。
55.1 Functions and Variables for engineering-format | ||
55.2 Known Bugs |
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デフォルト値: true
この変数は工学フォーマットを一時的にオフに切り返すために使います。
(%i1) load("engineering-format"); (%o1) /maxima/share/contrib/engineering-format.lisp (%i2) float(sin(10)/10000); (%o2) - 54.40211108893698e-6 (%i3) engineering_format_floats:false$ (%i4) float(sin(10)/10000); (%o4) - 5.440211108893698e-5 |
See also fpprintprec
and float
.
Categories: Display functions · Global flags · Share packages
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SBCL 1.3.0の出力ルーチンには、3で割り切れない指数を時々出力するバグがあります。 この場合でも表示数の値はまだ有効です。
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56.1 Introduction to ezunits | ||
56.2 Introduction to physical_constants | ||
56.3 Functions and Variables for ezunits |
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ezunits
は次元量を扱うためのパッケージです。
次元解析のいくつかの関数を含みます。
ezunits
は次元量と単位変換に関する算術演算を実行できます。
組み込み単位は国際単位系 (SI)と US慣習単位系を含み、他の単位が宣言できます。
physical_constants
、物理定数のコレクションも参照してください。
load(ezunits)
はこのパッケージをロードします。
demo(ezunits)
はいくつかの例を表示します。
便利な関数 known_units
は組み込みとユーザー宣言単位のリストを返し、そして、
display_known_unit_conversions
は可読性の高いフォーマットで
既知の変換一式を表示します。
式 a ` bは無次元量を示す a
と次元単位 b
で次元量を表します。
そのように宣言することなしに、シンボルを単位として使うことができます;
単位シンボルはいかなる特別なプロパティを持つ必要はありません。
式 a ` bの量と単位はそれぞれ、 qty
関数と
units
関数で抽出することができます。
シンボルは、指定された量か指定された単位か両方を持つ次元量であると宣言することができます。
式 a ` b `` cは
単位 b
から単位 c
に変換します。
ezunits
は SI基本単位、 SI組立単位、いくつかの非
SI単位に関する組み込み変換を持っています。
まだ ezunits
が知らない単位変換は宣言することができます。
ezunits
が知っている単位変換は
組み込み変換とユーザー定義の変換から構成されるグローバル変数
known_unit_conversions
で指定されます。
単位の積や商、冪に関する変換は知られている単位変換の組から演繹されます。
Maximaは一般的に、
厳密でない数(浮動小数点数か多倍長浮動小数点数)より厳密な数(整数か有理数)を好むので、
次元量でそれらが現れた時、 ezunits
は厳密な数を保護します。
組み込み単位変換すべては厳密な数で表現されます;
宣言された変換で厳密でない数は厳密なものに強制的に変換されます。
単位の表示のために優先される系はありません;
変換を明示的に示さない限り、入力単位を他の単位に変換しません。
ezunits
は前置詞 m-, k-, M, G-(ミリ-, キロ-, メガ-, ギガ-)を
SI基本単位や SI組立単位に適用された際、認識しますが、
そのような前置詞は明示的な変換で示された時だけ適用されます。
次元量に対する算術演算子はそのような演算子の慣例的な規則で実行されます。
y
is nondimensional.
ezunits
は和の中の単位が同じ次元を持つことを要求しません;
そんな項は足さられず、エラーは報告されません。
ezunits
は初等的な次元解析関数を含みます。
すなわち、次元量の基本的な次元と基本的な単位、無次元量と自然単位系の計算です。
次元解析の関数は Barton Willisが書いた別のパッケージの類似の関数から焼き直されました。
次元解析のために基本的な次元のリストと基本的な単位の連想リストは保持されます; デフォルトでは、基本的な次元は、長さ、質量、時刻、電荷、温度、量であり、 基本的な単位は関連したSI単位で、他の基本的な次元や単位を宣言できます。
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physical_constants
は物理定数のコレクションです。
CODATA 2006 推奨値 (http://physics.nist.gov/constants)からコピーしました。
load(physical_constants)
はこのパッケージをロードし、
まだロードされていないなら ezunits
もロードします。
物理定数は定数値のプロパティを持つシンボルとして表されます。
定数値は ezunits
が表すように次元量です。
関数 constvalue
は定数値を取りに行きます;
定数値はシンボルの普通の値ではなく、 constvalue
が値を取りに行くまで
物理定数のシンボルは評価される式の中でシンボルのままです。
physical_constants
はある補助情報、すなわち、それぞれの定数の記述文字列、
数値の誤差の見積もり、 TeX表示のためのプロパティを含みます。
物理定数を識別するためにそれぞれのシンボルは
physical_constant
プロパティを持ちます;
なので、 propvars(physical_constant)
はそんなシンボルすべてのリストを表示します。
physical_constants
以下の定数を含みます。
%c
真空中の光速度
%mu_0
真空の透磁率
%e_0
真空の誘電率
%Z_0
真空の特性インピーダンス
%G
Newtonの重力定数
%h
Planck定数
%h_bar
Planck定数
%m_P
Planck質量
%T_P
Planck温度
%l_P
Planck長
%t_P
Planck時間
%%e
電気素量
%Phi_0
磁束量子
%G_0
コンダクタンス量子
%K_J
Josephson定数
%R_K
von Klitzing定数
%mu_B
Bohr磁子
%mu_N
核磁子
%alpha
微細構造定数
%R_inf
Rydberg定数
%a_0
Bohr半径
%E_h
Hartreeエネルギー
%ratio_h_me
循環量子
%m_e
電子質量
%N_A
Avogadro数
%m_u
原子質量定数
%F
Faraday定数
%R
気体定数
%%k
Boltzmann定数
%V_m
理想気体のモル体積
%n_0
Loschmidt定数
%ratio_S0_R
Sackur-Tetrode定数 (絶対エントロピー定数)
%sigma
Stefan-Boltzmann定数
%c_1
第一放射定数
%c_1L
スペクトル放射強度の第一放射定数
%c_2
第二放射定数
%b
Wien変位則定数
%b_prime
Wien変位則定数
参考文献: http://physics.nist.gov/constants
例:
physical_constant
プロパティを持つすべてのシンボルのリスト。
(%i1) load ("physical_constants")$ (%i2) propvars (physical_constant); (%o2) [%c, %mu_0, %e_0, %Z_0, %G, %h, %h_bar, %m_P, %T_P, %l_P, %t_P, %%e, %Phi_0, %G_0, %K_J, %R_K, %mu_B, %mu_N, %alpha, %R_inf, %a_0, %E_h, %ratio_h_me, %m_e, %N_A, %m_u, %F, %R, %%k, %V_m, %n_0, %ratio_S0_R, %sigma, %c_1, %c_1L, %c_2, %b, %b_prime] |
物理定数 %c
のプロパティ。
(%i1) load ("physical_constants")$ (%i2) constantp (%c); (%o2) true (%i3) get (%c, description); (%o3) speed of light in vacuum (%i4) constvalue (%c); m (%o4) 299792458 ` - s (%i5) get (%c, RSU); (%o5) 0 (%i6) tex (%c); $$c$$ (%o6) false |
1ポンドの質量に等価なエネルギー。
シンボル %c
は constvalue
が値を取りにいくまでシンボルのままです。
(%i1) load ("physical_constants")$ (%i2) m * %c^2; 2 (%o2) %c m (%i3) %, m = 1 ` lbm; 2 (%o3) %c ` lbm (%i4) constvalue (%); 2 lbm m (%o4) 89875517873681764 ` ------ 2 s (%i5) E : % `` J; Computing conversions to base units; may take a moment. 366838848464007200 (%o5) ------------------ ` J 9 (%i6) E `` GJ; 458548560580009 (%o6) --------------- ` GJ 11250000 (%i7) float (%); (%o7) 4.0759872051556356e+7 ` GJ |
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次元量演算子。
式 a ` bは次元量を表します。
a
は無次元量を表し、 b
は次元単位を表します。
シンボルは宣言せずに単位として使うことができます;
単位シンボルは特別なプロパティを持つ必要はありません。
式 a ` bの量と単位はそれぞれ、
qty
と units
関数で抽出することができます。
次元量の算術演算子は演算子の慣例規則に従って実行されます。
y
が無次元の時 x^y ` a^yに等しい。
ezunits
は和の中の単位が同じ次元であることを要求しません;
そのような項は一緒には足されませんし、エラーは報告されません。
load(ezunits)
はこの演算子をイネーブルにします。
例:
SI (国際単位系) 単位。
(%i1) load ("ezunits")$ (%i2) foo : 10 ` m; (%o2) 10 ` m (%i3) qty (foo); (%o3) 10 (%i4) units (foo); (%o4) m (%i5) dimensions (foo); (%o5) length |
"慣習"単位。
(%i1) load ("ezunits")$ (%i2) bar : x ` acre; (%o2) x ` acre (%i3) dimensions (bar); 2 (%o3) length (%i4) fundamental_units (bar); 2 (%o4) m |
アドホック単位。
(%i1) load ("ezunits")$ (%i2) baz : 3 ` sheep + 8 ` goat + 1 ` horse; (%o2) 8 ` goat + 3 ` sheep + 1 ` horse (%i3) subst ([sheep = 3*goat, horse = 10*goat], baz); (%o3) 27 ` goat (%i4) baz2 : 1000`gallon/fortnight; gallon (%o4) 1000 ` --------- fortnight (%i5) subst (fortnight = 14*day, baz2); 500 gallon (%o5) --- ` ------ 7 day |
次元量の算術演算子
(%i1) load ("ezunits")$ (%i2) 100 ` kg + 200 ` kg; (%o2) 300 ` kg (%i3) 100 ` m^3 - 100 ` m^3; 3 (%o3) 0 ` m (%i4) (10 ` kg) * (17 ` m/s^2); kg m (%o4) 170 ` ---- 2 s (%i5) (x ` m) / (y ` s); x m (%o5) - ` - y s (%i6) (a ` m)^2; 2 2 (%o6) a ` m |
Categories: Package ezunits
単位変換演算子。
式 a ` b `` cは単位 b
を単位 c
に変換します。
ezunits
には SI基本単位、 SI組立単位、いくつかの非
SI単位のための組み込み変換があります。
ezunits
がまだ知らない単位変換は宣言することができます。
ezunits
が知っている単位変換はグローバル変数
known_unit_conversions
に明記されます。
それは組み込みとユーザー定義の変換を含みます。
単位の積、商、べきの変換は既知の単位変換一式から演繹されます。
単位の表示のためにより好まれる系はありません;
変換が明示的に示されない限り、入力単位は他の単位に変換されません。
ezunits
は、変換が明示的に示されない限り、
前置詞 (milli-, centi-, deci-, etc)で単位を整理しようとしません。
load(ezunits)
はこの演算子を有効にします。
例:
既知の単位変換一式。
(%i1) load ("ezunits")$ (%i2) display2d : false$ (%i3) known_unit_conversions; (%o3) {acre = 4840*yard^2,Btu = 1055*J,cfm = feet^3/minute, cm = m/100,day = 86400*s,feet = 381*m/1250,ft = feet, g = kg/1000,gallon = 757*l/200,GHz = 1000000000*Hz, GOhm = 1000000000*Ohm,GPa = 1000000000*Pa, GWb = 1000000000*Wb,Gg = 1000000*kg,Gm = 1000000000*m, Gmol = 1000000*mol,Gs = 1000000000*s,ha = hectare, hectare = 100*m^2,hour = 3600*s,Hz = 1/s,inch = feet/12, km = 1000*m,kmol = 1000*mol,ks = 1000*s,l = liter, lbf = pound_force,lbm = pound_mass,liter = m^3/1000, metric_ton = Mg,mg = kg/1000000,MHz = 1000000*Hz, microgram = kg/1000000000,micrometer = m/1000000, micron = micrometer,microsecond = s/1000000, mile = 5280*feet,minute = 60*s,mm = m/1000, mmol = mol/1000,month = 2629800*s,MOhm = 1000000*Ohm, MPa = 1000000*Pa,ms = s/1000,MWb = 1000000*Wb, Mg = 1000*kg,Mm = 1000000*m,Mmol = 1000000000*mol, Ms = 1000000*s,ns = s/1000000000,ounce = pound_mass/16, oz = ounce,Ohm = s*J/C^2, pound_force = 32*ft*pound_mass/s^2, pound_mass = 200*kg/441,psi = pound_force/inch^2, Pa = N/m^2,week = 604800*s,Wb = J/A,yard = 3*feet, year = 31557600*s,C = s*A,F = C^2/J,GA = 1000000000*A, GC = 1000000000*C,GF = 1000000000*F,GH = 1000000000*H, GJ = 1000000000*J,GK = 1000000000*K,GN = 1000000000*N, GS = 1000000000*S,GT = 1000000000*T,GV = 1000000000*V, GW = 1000000000*W,H = J/A^2,J = m*N,kA = 1000*A, kC = 1000*C,kF = 1000*F,kH = 1000*H,kHz = 1000*Hz, kJ = 1000*J,kK = 1000*K,kN = 1000*N,kOhm = 1000*Ohm, kPa = 1000*Pa,kS = 1000*S,kT = 1000*T,kV = 1000*V, kW = 1000*W,kWb = 1000*Wb,mA = A/1000,mC = C/1000, mF = F/1000,mH = H/1000,mHz = Hz/1000,mJ = J/1000, mK = K/1000,mN = N/1000,mOhm = Ohm/1000,mPa = Pa/1000, mS = S/1000,mT = T/1000,mV = V/1000,mW = W/1000, mWb = Wb/1000,MA = 1000000*A,MC = 1000000*C, MF = 1000000*F,MH = 1000000*H,MJ = 1000000*J, MK = 1000000*K,MN = 1000000*N,MS = 1000000*S, MT = 1000000*T,MV = 1000000*V,MW = 1000000*W, N = kg*m/s^2,R = 5*K/9,S = 1/Ohm,T = J/(m^2*A),V = J/C, W = J/s} |
基本単位変換。
(%i1) load ("ezunits")$ (%i2) 1 ` ft `` m; Computing conversions to base units; may take a moment. 381 (%o2) ---- ` m 1250 (%i3) %, numer; (%o3) 0.3048 ` m (%i4) 1 ` kg `` lbm; 441 (%o4) --- ` lbm 200 (%i5) %, numer; (%o5) 2.205 ` lbm (%i6) 1 ` W `` Btu/hour; 720 Btu (%o6) --- ` ---- 211 hour (%i7) %, numer; Btu (%o7) 3.412322274881517 ` ---- hour (%i8) 100 ` degC `` degF; (%o8) 212 ` degF (%i9) -40 ` degF `` degC; (%o9) (- 40) ` degC (%i10) 1 ` acre*ft `` m^3; 60228605349 3 (%o10) ----------- ` m 48828125 (%i11) %, numer; 3 (%o11) 1233.48183754752 ` m |
フィートとメートルを相互に強制変換。
(%i1) load ("ezunits")$ (%i2) 100 ` m + 100 ` ft; (%o2) 100 ` m + 100 ` ft (%i3) (100 ` m + 100 ` ft) `` ft; Computing conversions to base units; may take a moment. 163100 (%o3) ------ ` ft 381 (%i4) %, numer; (%o4) 428.0839895013123 ` ft (%i5) (100 ` m + 100 ` ft) `` m; 3262 (%o5) ---- ` m 25 (%i6) %, numer; (%o6) 130.48 ` m |
基本次元と基本単位を見つけるための次元解析
(%i1) load ("ezunits")$ (%i2) foo : 1 ` acre * ft; (%o2) 1 ` acre ft (%i3) dimensions (foo); 3 (%o3) length (%i4) fundamental_units (foo); 3 (%o4) m (%i5) foo `` m^3; Computing conversions to base units; may take a moment. 60228605349 3 (%o5) ----------- ` m 48828125 (%i6) %, numer; 3 (%o6) 1233.48183754752 ` m |
宣言された単位変換。
(%i1) load ("ezunits")$ (%i2) declare_unit_conversion (MMBtu = 10^6*Btu, kW = 1000*W); (%o2) done (%i3) declare_unit_conversion (kWh = kW*hour, MWh = 1000*kWh, bell = 1800*s); (%o3) done (%i4) 1 ` kW*s `` MWh; Computing conversions to base units; may take a moment. 1 (%o4) ------- ` MWh 3600000 (%i5) 1 ` kW/m^2 `` MMBtu/bell/ft^2; 1306449 MMBtu (%o5) ---------- ` -------- 8242187500 2 bell ft |
Categories: Package ezunits
パッケージ physical_constants
が宣言した定数の1つの値と単位を表示します。
パッケージは物理定数やパッケージ ezunits
の中で宣言された新しい定数を含みます。
(declare_constvalue
を参照してください。)
constvalue
が認識する定数は
numerval
で宣言された値や
constantp
が認識する値と区別されることに注意してください。
例:
物理定数の定数値。
(%i1) load ("physical_constants")$ (%i2) constvalue (%G); 3 m (%o2) 6.67428 ` ----- 2 kg s (%i3) get ('%G, 'description); (%o3) Newtonian constant of gravitation |
Categories: Package ezunits
パッケージ ezunits
の中で使われる定数の値を宣言します。
この関数は load(ezunits)
でロードしなければいけません。
例:
(%i1) load ("ezunits")$ (%i2) declare_constvalue (FOO, 100 ` lbm / acre); lbm (%o2) 100 ` ---- acre (%i3) FOO * (50 ` acre); (%o3) 50 FOO ` acre (%i4) constvalue (%); (%o4) 5000 ` lbm |
Categories: Package ezunits
declare_constvalue
の効果を戻します。
この関数は load(ezunits)
でロードしなければいけません。
Categories: Package ezunits
次元量 xの単位を返します。 もし xが無次元なら 1を返します。
xは文字通り次元式 a ` bかもしれませんし、
declare_units
を介して宣言された単位を持つシンボルかもしれませんし、
それらの一方または両方を含む式かもしれません。
この関数は load(ezunits)
でロードしなければいけません。
例:
(%i1) load ("ezunits")$ (%i2) foo : 100 ` kg; (%o2) 100 ` kg (%i3) bar : x ` m/s; m (%o3) x ` - s (%i4) units (foo); (%o4) kg (%i5) units (bar); m (%o5) - s (%i6) units (foo * bar); kg m (%o6) ---- s (%i7) units (foo / bar); kg s (%o7) ---- m (%i8) units (foo^2); 2 (%o8) kg |
Categories: Package ezunits
units
が aの単位 uを返さなければいけないことを宣言します。
ここで uは式です。
この関数は load(ezunits)
でロードしなければいけません。
例:
(%i1) load ("ezunits")$ (%i2) units (aa); (%o2) 1 (%i3) declare_units (aa, J); (%o3) J (%i4) units (aa); (%o4) J (%i5) units (aa^2); 2 (%o5) J (%i6) foo : 100 ` kg; (%o6) 100 ` kg (%i7) units (aa * foo); (%o7) kg J |
Categories: Package ezunits
次元量 xの無次元パーツを返します。 もし xが無次元なら xを返します。 xは文字通り次元式 a ` bかも知れませんし、 宣言された量のシンボルかもしれませんし、 それらの一方または両方を含む式かもしれません。
この関数は load(ezunits)
でロードしなければいけません。
例:
(%i1) load ("ezunits")$ (%i2) foo : 100 ` kg; (%o2) 100 ` kg (%i3) qty (foo); (%o3) 100 (%i4) bar : v ` m/s; m (%o4) v ` - s (%i5) foo * bar; kg m (%o5) 100 v ` ---- s (%i6) qty (foo * bar); (%o6) 100 v |
Categories: Package ezunits
qty
が シンボル aの xを返さなければいけないことを宣言します。
ここで xは無次元量です。
この関数は load(ezunits)
でロードしなければいけません。
例:
(%i1) load ("ezunits")$ (%i2) declare_qty (aa, xx); (%o2) xx (%i3) qty (aa); (%o3) xx (%i4) qty (aa^2); 2 (%o4) xx (%i5) foo : 100 ` kg; (%o5) 100 ` kg (%i6) qty (aa * foo); (%o6) 100 xx |
Categories: Package ezunits
もし
xが文字通り次元式か、次元的と宣言されたシンボルか、主演算子が次元的宣言された式なら、
true
を返します。
それ以外なら、 unitp
は false
を返します。
load(ezunits)
はこの関数を返します。
例:
文字通り次元式へ適用された unitp
。
(%i1) load ("ezunits")$ (%i2) unitp (100 ` kg); (%o2) true |
次元的と宣言されたシンボルへ適用された unitp
。
(%i1) load ("ezunits")$ (%i2) unitp (foo); (%o2) false (%i3) declare (foo, dimensional); (%o3) done (%i4) unitp (foo); (%o4) true |
主演算子が次元的と宣言された式に適用された unitp
。
(%i1) load ("ezunits")$ (%i2) unitp (bar (x, y, z)); (%o2) false (%i3) declare (bar, dimensional); (%o3) done (%i4) unitp (bar (x, y, z)); (%o4) true |
Categories: Package ezunits
式 u = v, ... を単位変換演算子 ``が知っている単位変換のリストに追加します。 uと vはともにその中のいかなる変数も単位である乗法の項か、文字通り次元式です。
現状では、それぞれの式の左辺が(乗法式でなく)ただの単位か、 1に等しい量とただの単位である単位の文字通り次元式であるような 変換を表現する必要があります。 この限定は将来のバージョンで緩和されるかもしれません。
known_unit_conversions
は既知の単位変換のリストです。
この関数は load(ezunits)
でロードしなければいけません。
例:
乗法項の等式で表現された単位変換。
(%i1) load ("ezunits")$ (%i2) declare_unit_conversion (nautical_mile = 1852 * m, fortnight = 14 * day); (%o2) done (%i3) 100 ` nautical_mile / fortnight `` m/s; Computing conversions to base units; may take a moment. 463 m (%o3) ---- ` - 3024 s |
文字通り次元式の等式で表現された単位変換。
(%i1) load ("ezunits")$ (%i2) declare_unit_conversion (1 ` fluid_ounce = 2 ` tablespoon); (%o2) done (%i3) declare_unit_conversion (1 ` tablespoon = 3 ` teaspoon); (%o3) done (%i4) 15 ` fluid_ounce `` teaspoon; Computing conversions to base units; may take a moment. (%o4) 90 ` teaspoon |
Categories: Package ezunits
a_1, ..., a_nがそれぞれ、次元 d_1, ..., d_nを持つと宣言します。
a_kそれぞれはシンボルかシンボルのリストです。 もしリストなら a_k内のすべてのシンボルは次元 d_kを持つように宣言されます。
load(ezunits)
はこれらの関数をロードします。
例:
(%i1) load ("ezunits") $ (%i2) declare_dimensions ([x, y, z], length, [t, u], time); (%o2) done (%i3) dimensions (y^2/u); 2 length (%o3) ------- time (%i4) fundamental_units (y^2/u); 0 errors, 0 warnings 2 m (%o4) -- s |
Categories: Package ezunits
declare_dimensions
の効果を戻します。
この関数は load(ezunits)
でロードしなければいけません。
Categories: Package ezunits
declare_fundamental_dimensions
は基本次元を宣言します。
シンボル d_1, d_2, d_3,
... は、もしそれらがまだリストの中にないなら、基本次元のリストに追加されます。
remove_fundamental_dimensions
は
declare_fundamental_dimensions
の効果を戻します。
fundamental_dimensions
は基本次元のリストです。
デフォルトでは、リストはいくつかの物理次元から成ります。
load(ezunits)
はこれらの関数をロードします。
例:
(%i1) load ("ezunits") $ (%i2) fundamental_dimensions; (%o2) [length, mass, time, current, temperature, quantity] (%i3) declare_fundamental_dimensions (money, cattle, happiness); (%o3) done (%i4) fundamental_dimensions; (%o4) [length, mass, time, current, temperature, quantity, money, cattle, happiness] (%i5) remove_fundamental_dimensions (cattle, happiness); (%o5) done (%i6) fundamental_dimensions; (%o6) [length, mass, time, current, temperature, quantity, money] |
Categories: Package ezunits
declare_fundamental_units
は u_1, ..., u_nをそれぞれ、次元
d_1, ..., d_nを持つように宣言します。
引数すべてはシンボルでなければいけません。
declare_fundamental_units
をコールした後、
dimensions(u_k)
は引数
u_1, ..., u_nそれぞれに対して d_kを返し、
fundamental_units(d_k)
は引数
d_1, ..., d_nそれぞれに対して u_kを返します。
remove_fundamental_units
は
declare_fundamental_units
の効果を戻します。
load(ezunits)
はこれらの関数をロードします。
例:
(%i1) load ("ezunits") $ (%i2) declare_fundamental_dimensions (money, cattle, happiness); (%o2) done (%i3) declare_fundamental_units (dollar, money, goat, cattle, smile, happiness); (%o3) [dollar, goat, smile] (%i4) dimensions (100 ` dollar/goat/km^2); money (%o4) -------------- 2 cattle length (%i5) dimensions (x ` smile/kg); happiness (%o5) --------- mass (%i6) fundamental_units (money*cattle/happiness); 0 errors, 0 warnings dollar goat (%o6) ----------- smile |
Categories: Package ezunits
dimensions
は基礎次元の積と冪で構成された式として次元量 xの次元を返します。
dimensions_as_list
はそれぞれの要素が
xの次元に関して対応する基礎次元の冪を示す整数であるようなリストとして次元量
xの次元を返します。
load(ezunits)
はこれらの関数をロードします。
例:
(%i1) load ("ezunits")$ (%i2) dimensions (1000 ` kg*m^2/s^3); 2 length mass (%o2) ------------ 3 time (%i3) declare_units (foo, acre*ft/hour); acre ft (%o3) ------- hour (%i4) dimensions (foo); 3 length (%o4) ------- time |
(%i1) load ("ezunits")$ (%i2) fundamental_dimensions; (%o2) [length, mass, time, charge, temperature, quantity] (%i3) dimensions_as_list (1000 ` kg*m^2/s^3); (%o3) [2, 1, - 3, 0, 0, 0] (%i4) declare_units (foo, acre*ft/hour); acre ft (%o4) ------- hour (%i5) dimensions_as_list (foo); (%o5) [3, 0, - 1, 0, 0, 0] |
Categories: Package ezunits
fundamental_units(x)
は
dimensions(x)
が決定するように
xの基本次元に関連付けられた単位を返します。
xは文字通り次元式 a ` bか、
declare_units
を介して宣言された単位を持つシンボルか
それらのいずれかもしくは両方を含む式かもしれません。
fundamental_units()
は
declare_fundamental_units
が宣言するように、
既知の基本単位すべてのリストを返します。
load(ezunits)
はこの関数をロードします。
例:
(%i1) load ("ezunits")$ (%i2) fundamental_units (); (%o2) [m, kg, s, A, K, mol] (%i3) fundamental_units (100 ` mile/hour); m (%o3) - s (%i4) declare_units (aa, g/foot^2); g (%o4) ----- 2 foot (%i5) fundamental_units (aa); kg (%o5) -- 2 m |
Categories: Package ezunits
次元量のリスト Lから形成できる無次元量の基底を返します。
load(ezunits)
はこの関数をロードします。
例:
(%i1) load ("ezunits") $ (%i2) dimensionless ([x ` m, y ` m/s, z ` s]); 0 errors, 0 warnings 0 errors, 0 warnings y z (%o2) [---] x |
基礎物理量から派生される無次元量。 リストの一番目の要素は微細構造定数に比例することに注意してください。
(%i1) load ("ezunits") $ (%i2) load ("physical_constants") $ (%i3) dimensionless([%h_bar, %m_e, %m_P, %%e, %c, %e_0]); 0 errors, 0 warnings 0 errors, 0 warnings 2 %%e %m_e (%o3) [--------------, ----] %c %e_0 %h_bar %m_P |
Categories: Package ezunits
dimension(expr) =
dimension(v_1^e_1 ... v_n^e_n)
であるような指数
e_1, ..., e_nを見つけます。
load(ezunits)
はこの関数をロードします。
例:
Categories: Package ezunits
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57.1 Functions and Variables for f90 |
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1つか複数の式 expr_1, …, expr_nを Fortran 90プログラムとして印字します。 出力は標準出力に印字されます。
f90
は
Fortran 90のいわゆる「自由形式」入力フォーマットで出力を印字します:
列位置に特別な注意はありません。
長い行は、アンパサンド &
継続文字で固定幅に分割されます。
load(f90)
はこの関数をロードします。
関数 fortran
も参照してください。
例:
(%i1) load ("f90")$ (%i2) foo : expand ((xxx + yyy + 7)^4); 4 3 3 2 2 2 (%o2) yyy + 4 xxx yyy + 28 yyy + 6 xxx yyy + 84 xxx yyy 2 3 2 + 294 yyy + 4 xxx yyy + 84 xxx yyy + 588 xxx yyy + 1372 yyy 4 3 2 + xxx + 28 xxx + 294 xxx + 1372 xxx + 2401 (%i3) f90 ('foo = foo); foo = yyy**4+4*xxx*yyy**3+28*yyy**3+6*xxx**2*yyy**2+84*xxx*yyy**2& +294*yyy**2+4*xxx**3*yyy+84*xxx**2*yyy+588*xxx*yyy+1372*yyy+xxx**& 4+28*xxx**3+294*xxx**2+1372*xxx+2401 (%o3) false |
複数式。
with_stdout
関数を介して標準出力をファイルにとらえます。
(%i1) load ("f90")$ (%i2) foo : sin (3*x + 1) - cos (7*x - 2); (%o2) sin(3 x + 1) - cos(7 x - 2) (%i3) with_stdout ("foo.f90", f90 (x = 0.25, y = 0.625, 'foo = foo, 'stop, 'end)); (%o3) false (%i4) printfile ("foo.f90"); x = 0.25 y = 0.625 foo = sin(3*x+1)-cos(7*x-2) stop end (%o4) foo.f90 |
Categories: Translation and compilation · Share packages · Package f90
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58.1 Introduction to finance | ||
58.2 Functions and Variables for finance |
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これは金融パッケージ(第0.1版)です。
すべての関数において、 rateは複利率であり、 numは期間で正でなくてはいけません。 また、 flowはキャッシュフローを示すので、産出はフローが負になり、投入は正になります。
このパッケージで定義された関数を使う前に、
load(finance)$
と書いて
パッケージをロードしなければいけないことに注意してください。
著者: Nicolas Guarin Zapata.
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1年は 360日、ひと月は30日と仮定して 2つの日付の距離を計算します。
例:
(%i1) load(finance)$ (%i2) days360(2008,12,16,2007,3,25); (%o2) - 621 |
Categories: Package finance
ある利率を与えられたとして、現在価値の将来価値を計算します。 rateは利率で、 PVは現在価値、 numは期間です。
例:
(%i1) load(finance)$ (%i2) fv(0.12,1000,3); (%o2) 1404.928 |
Categories: Package finance
ある利率を与えられたとして、将来価値の現在価値を計算します。 rateは利率で、 PVは現在価値、 numは期間です。
例:
(%i1) load(finance)$ (%i2) pv(0.12,1000,3); (%o2) 711.7802478134108 |
Categories: Package finance
時間順でマネーフローを、正の値は青で上に、負の値は赤で下にプロットします。 フローの向きは値の符号で与えられます。 valはフローの値のリストです。
例:
(%i1) load(finance)$ (%i2) graph_flow([-5000,-3000,800,1300,1500,2000])$ |
Categories: Package finance
(総額のような)現在価値がわかっている年金を計算できます。 年金は一定で定期払いです。 rateは利率で、 PVは現在価値、 numは期間です。
例:
(%i1) load(finance)$ (%i2) annuity_pv(0.12,5000,10); (%o2) 884.9208207992202 |
Categories: Package finance
要望価値(将来価値)がわかっている年金を計算できます。 年金は一定で定期払いです。 rateは利率で、 PVは将来価値、 numは期間です。
例:
(%i1) load(finance)$ (%i2) annuity_fv(0.12,65000,10); (%o2) 3703.970670389863 |
Categories: Package finance
(総額のような)現在価値がわかっている年金を計算できます。 年金は割増定期払いです。 rateは利率で、 growing_rateは成長率、 PVは現在価値、 numは期間です。
例:
(%i1) load(finance)$ (%i2) geo_annuity_pv(0.14,0.05,5000,10); (%o2) 802.6888176505123 |
Categories: Package finance
要望価値(将来価値)がわかっている年金を計算できます。 年金は割増定期払いです。 rateは利率で、 growing_rateは成長率、 FVは将来価値、 numは期間です。
例:
(%i1) load(finance)$ (%i2) geo_annuity_fv(0.14,0.05,5000,10); (%o2) 216.5203395312695 |
Categories: Package finance
特定率で決定された償却表。 rateは利率で、 amountは総価値、 numは期間です。
例:
(%i1) load(finance)$ (%i2) amortization(0.05,56000,12)$ "n" "Balance" "Interest" "Amortization" "Payment" 0.000 56000.000 0.000 0.000 0.000 1.000 52481.777 2800.000 3518.223 6318.223 2.000 48787.643 2624.089 3694.134 6318.223 3.000 44908.802 2439.382 3878.841 6318.223 4.000 40836.019 2245.440 4072.783 6318.223 5.000 36559.597 2041.801 4276.422 6318.223 6.000 32069.354 1827.980 4490.243 6318.223 7.000 27354.599 1603.468 4714.755 6318.223 8.000 22404.106 1367.730 4950.493 6318.223 9.000 17206.088 1120.205 5198.018 6318.223 10.000 11748.170 860.304 5457.919 6318.223 11.000 6017.355 587.408 5730.814 6318.223 12.000 0.000 300.868 6017.355 6318.223 |
Categories: Package finance
arit_amortization
によって、
特定率で決定された割増払いの償却表を計算することができます。
支払いは一定ではなく、算術級数的成長を示し、増分は
"Payment"列の連続する2行の差であることに注意してください。
rateは利率で、 incrementは増分、 amountは総価値、
numは期間です。
例:
(%i1) load(finance)$ (%i2) arit_amortization(0.05,1000,56000,12)$ "n" "Balance" "Interest" "Amortization" "Payment" 0.000 56000.000 0.000 0.000 0.000 1.000 57403.679 2800.000 -1403.679 1396.321 2.000 57877.541 2870.184 -473.863 2396.321 3.000 57375.097 2893.877 502.444 3396.321 4.000 55847.530 2868.755 1527.567 4396.321 5.000 53243.586 2792.377 2603.945 5396.321 6.000 49509.443 2662.179 3734.142 6396.321 7.000 44588.594 2475.472 4920.849 7396.321 8.000 38421.703 2229.430 6166.892 8396.321 9.000 30946.466 1921.085 7475.236 9396.321 10.000 22097.468 1547.323 8848.998 10396.321 11.000 11806.020 1104.873 10291.448 11396.321 12.000 -0.000 590.301 11806.020 12396.321 |
Categories: Package finance
geo_amortization
によって、
ある率、ある総額、ある期間で決定された償却表を見つけることができます。
支払いは一定ではなく、幾何級数的成長を示し、 growing_rateは "Payment"列の連続する 2行の比率であることに注意してください。 rateは利率で、 amountは総価値、 numは期間です。
例:
(%i1) load(finance)$ (%i2) geo_amortization(0.05,0.03,56000,12)$ "n" "Balance" "Interest" "Amortization" "Payment" 0.000 56000.000 0.000 0.000 0.000 1.000 53365.296 2800.000 2634.704 5434.704 2.000 50435.816 2668.265 2929.480 5597.745 3.000 47191.930 2521.791 3243.886 5765.677 4.000 43612.879 2359.596 3579.051 5938.648 5.000 39676.716 2180.644 3936.163 6116.807 6.000 35360.240 1983.836 4316.475 6300.311 7.000 30638.932 1768.012 4721.309 6489.321 8.000 25486.878 1531.947 5152.054 6684.000 9.000 19876.702 1274.344 5610.176 6884.520 10.000 13779.481 993.835 6097.221 7091.056 11.000 7164.668 688.974 6614.813 7303.787 12.000 0.000 358.233 7164.668 7522.901 |
Categories: Package finance
saving
によって、定額預金での価値を表すテーブルを見つけることができます。
amountは要望量を、 numは預金の期間を表します。
例:
(%i1) load(finance)$ (%i2) saving(0.15,12000,15)$ "n" "Balance" "Interest" "Payment" 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 252.205 0.000 252.205 2.000 542.240 37.831 252.205 3.000 875.781 81.336 252.205 4.000 1259.352 131.367 252.205 5.000 1700.460 188.903 252.205 6.000 2207.733 255.069 252.205 7.000 2791.098 331.160 252.205 8.000 3461.967 418.665 252.205 9.000 4233.467 519.295 252.205 10.000 5120.692 635.020 252.205 11.000 6141.000 768.104 252.205 12.000 7314.355 921.150 252.205 13.000 8663.713 1097.153 252.205 14.000 10215.474 1299.557 252.205 15.000 12000.000 1532.321 252.205 |
Categories: Package finance
プロジェクトに関する存続可能性を評価するために、価値系列の正味現在価値を計算します。 valは変動キャッシュフロー(varying cash flow)のリストです。
例:
(%i1) load(finance)$ (%i2) npv(0.25,[100,500,323,124,300]); (%o2) 714.4703999999999 |
Categories: Package finance
IRR (内部利益率)は正味現在価値をゼロにする割引率の値です。 valは変動キャッシュフロー(varying cash flow)のリストで、I0は初期投資です。
例:
(%i1) load(finance)$ (%i2) res:irr([-5000,0,800,1300,1500,2000],0)$ (%i3) rhs(res[1][1]); (%o3) .03009250374237132 |
Categories: Package finance
便益コスト比を計算します。 便益は投入の正味現在価値 (NPV)で、 コストは産出の正味現在価値 (NPV)です。 もし特定の期間に関して投入価値か産出価値がゼロなら、投入/産出比はその期間で 0となることに注意してください。 rateは利率であり、 inputは投入価値のリスト、 outputは産出価値のリストです。
例:
(%i1) load(finance)$ (%i2) benefit_cost(0.24,[0,300,500,150],[100,320,0,180]); (%o2) 1.427249324905784 |
Categories: Package finance
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59.1 Introduction to fractals | ||
59.2 Definitions for IFS fractals | ||
59.3 Definitions for complex fractals | ||
59.4 Definitions for Koch snowflakes | ||
59.5 Definitions for Peano maps |
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このパッケージはよく知られているフラクタルをいくつか定義します:
- ランダム IFS(反復函数系)を使って: Sierpinski三角形、木、シダ
- 複素フラクタル: Mandelbrotと Julia集合
- Koch雪片集合
- Peano写像: Sierpinskiと Hilbert写像
著者: José Ramírez Labrador.
質問、提案、バグに関しては、 pepe DOT ramirez AAATTT uca DOT esまで、 私に気兼ねせずコンタクトしてください。
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いくつかのフラクタルは 縮小アフィン変換をランダムに繰り返し適用することで生成することができます; Hoggar S. G., "Mathematics for computer graphics", Cambridge University Press 1994を参照してください。
いくつかの縮小アフィン変換のリストを定義して、 繰り返しの中で変換をランダムに選択します。 変換の選択の確率は縮小比に関係しなければいけません。
変換を変えて別のフラクタルを見つけることができます。
Sierpinski三角形: 3つの縮小写像; .5の縮小定数と変形; すべての写像は同じ縮小比です。 引数 nは十分大きく、10000以上でなければいけません、
例:
(%i1) load(fractals)$ (%i2) n: 10000$ (%i3) plot2d([discrete,sierpinskiale(n)], [style,dots])$ |
Categories: Package fractals
すべて同じ縮小比を持つ3つの縮小写像。 引数 nは十分大きく、10000以上でなければいけません、
例:
(%i1) load(fractals)$ (%i2) n: 10000$ (%i3) plot2d([discrete,treefale(n)], [style,dots])$ |
Categories: Package fractals
変換を選択する確率が縮小比に関係する、4つの縮小写像。 引数 nは十分大きく、10000以上でなければいけません、
例:
(%i1) load(fractals)$ (%i2) n: 10000$ (%i3) plot2d([discrete,fernfale(n)], [style,dots])$ |
Categories: Package fractals
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Mandelbrot集合。
例:
たくさんの演算を実行しなければいけないので、このプログラムは時間がかかります; 計算時間は格子点の数にも関係します。
(%i1) load(fractals)$ (%i2) plot3d (mandelbrot_set, [x, -2.5, 1], [y, -1.5, 1.5], [gnuplot_preamble, "set view map"], [gnuplot_pm3d, true], [grid, 150, 150])$ |
Categories: Package fractals
Julia集合。
たくさんの演算を実行しなければいけないので、このプログラムは時間がかかります; 計算時間は格子点の数にも関係します。
例:
(%i1) load(fractals)$ (%i2) plot3d (julia_set, [x, -2, 1], [y, -1.5, 1.5], [gnuplot_preamble, "set view map"], [gnuplot_pm3d, true], [grid, 150, 150])$ |
julia_parameter
も参照してください。
Categories: Package fractals
デフォルト値: %i
Juliaフラクタルの複素パラメータ。
デフォルト値は%i
です;
値-.745+%i*.113002
,
-.39054-%i*.58679
, -.15652+%i*1.03225
, -.194+%i*.6557
,
.011031-%i*.67037
などはいかがでしょう。
Categories: Package fractals
関数 julia_set
が変換 julia_parameter+z^2
を実装する一方、関数
julia_sin
は julia_parameter*sin(z)
を実装します。
詳細はソースコードを参照してください。
たくさんの sinを計算するので、このプログラムは重いです。
例:
たくさんの演算を実行しなければいけないので、このプログラムは時間がかかります; 計算時間は格子点の数にも関係します。
(%i1) load(fractals)$ (%i2) julia_parameter:1+.1*%i$ (%i3) plot3d (julia_sin, [x, -2, 2], [y, -3, 3], [gnuplot_preamble, "set view map"], [gnuplot_pm3d, true], [grid, 150, 150])$ |
julia_parameter
も参照してください。
Categories: Package fractals
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Koch雪片集合。
関数 snowmap
は複素平面内の初期値の閉多角形の頂点上に雪
Koch写像をプロットします。
ここで多角形の向きが重要です。
引数 nnは Koch変換の繰り返し適用の回数です;
nnは小さく(5か6で)なければいけません。
例:
(%i1) load(fractals)$ (%i2) plot2d([discrete, snowmap([1,exp(%i*%pi*2/3),exp(-%i*%pi*2/3),1],4)])$ (%i3) plot2d([discrete, snowmap([1,exp(-%i*%pi*2/3),exp(%i*%pi*2/3),1],4)])$ (%i4) plot2d([discrete, snowmap([0,1,1+%i,%i,0],4)])$ (%i5) plot2d([discrete, snowmap([0,%i,1+%i,1,0],4)])$ |
Categories: Package fractals
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ある面積を覆う連続曲線。 警告: nと共に点の数は指数関数的に増加します。
Hilbert写像。 nnは(例えば 5とか)小さくなければいけません。 もし 7以上なら Maximaはクラッシュするかもしれません。
例:
(%i1) load(fractals)$ (%i2) plot2d([discrete,hilbertmap(6)])$ |
Categories: Package fractals
Sierpinski写像。 nnは(例えば5とか)小さくなければいけません。 もし 7以上なら Maximaはクラッシュするかもしれません。
例:
(%i1) load(fractals)$ (%i2) plot2d([discrete,sierpinskimap(6)])$ |
Categories: Package fractals
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60.1 Functions and Variables for ggf |
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デフォルト値: 3
これは関数 ggf
のオプション変数です。
母関数の連分数を計算する時、 (厳密に) GGFINFINITYより大きな次数を持つ部分商は捨てます。 現在のコンバージェントは母関数の正確な値として考えられます; 部分商すべての次数はたいてい 0か 1です; もしより大きな値を使うなら、十分精度の高い計算を行うために十分な項を与えるべきです。
ggf
も参照してください。
Categories: Package ggf
デフォルト値: 3
これは関数 ggf
のオプション変数です。
母関数の連分数を計算する時、もし GGFCFMAX個の部分商を計算した後、よい結果が見つからないなら (GGFINFINITYフラグを参照してください)、 母関数を2つの多項式の分数でないようにみなし、関数を抜けます。 もっと複雑な母関数のためにより大きな値を自由に入れてください。
ggf
も参照してください。
Categories: Package ggf
(もし母関数が2つの多項式の分数なら) 与えられた最初の数項に対する数列の母関数を計算します。 lは数のリストです。
解は2つの多項式の分数として返されます。
解が見つからなかったら done
を返します。
この関数はグローバル変数 GGFINFINITYと GGFCFMAXで制御されます。 GGFINFINITYと GGFCFMAXも参照してください。
この関数を使うには最初に load("ggf")
と書いてください。
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61.1 Introduction to graphs | ||
61.2 Functions and Variables for graphs |
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graphs
パッケージは Maximaに無向グラフ
(以下グラフ)とダイグラフ(以下ダイグラフ)のデータ構造を提供します。
ダイグラフは uから vへの有向辺と vから
uへの有向辺を持つことがありますが、
グラフやダイグラフは単純です(多重辺もループも持ちません)。
内部的にはグラフは隣接リストで表現され、 lisp構造として実装されます。 頂点はそれらの id (idは整数)で識別されます。 辺/弧は長さ 2のリストで表現されます。 グラフ/ダイグラフの頂点にラベルを割り当てることができ、 グラフ/ダイグラフの辺/弧に重みを割り当てることができます。
グラフを描画するための draw_graph
関数があります。
グラフは頂点配置アルゴリズムを使って描画されます。
draw_graph
は
http://www.graphviz.orgから入手可能な graphvizプログラムを使うこともできます。
draw_graph
は Maxima draw
パッケージに基づいています。
graphs
パッケージを使うには最初に load(graphs)
でロードしてください。
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頂点の集合 v_list上に辺 e_listを使って新しいグラフを生成します。
v_listは頂点のリスト
([v1, v2,..., vn]
)もしくは頂点ラベルを持つ頂点のリスト
([[v1,l1], [v2,l2],..., [vn,ln]]
)です。
nは頂点の数です。 頂点は 0から n-1までの整数で識別されます。 (訳注: 1から始まる Maximaのリストの添字の慣例とは異なることに注意してください。)
e_listは辺のリスト
([e1, e2,..., em]
)もしくは辺の重みを持つ辺のリスト
([[e1, w1], ..., [em, wm]]
)です。
もし directedが false
でないならダイグラフを返します。
例1: 頂点 3つの循環を生成する。
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g : create_graph([1,2,3], [[1,2], [2,3], [1,3]])$ (%i3) print_graph(g)$ Graph on 3 vertices with 3 edges. Adjacencies: 3 : 1 2 2 : 3 1 1 : 3 2 |
例2: 辺の重みを持つ頂点 3つの循環を生成する。
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g : create_graph([1,2,3], [[[1,2], 1.0], [[2,3], 2.0], [[1,3], 3.0]])$ (%i3) print_graph(g)$ Graph on 3 vertices with 3 edges. Adjacencies: 3 : 1 2 2 : 3 1 1 : 3 2 |
例3: ダイグラフを生成する:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) d : create_graph( [1,2,3,4], [ [1,3], [1,4], [2,3], [2,4] ], 'directed = true)$ (%i3) print_graph(d)$ Digraph on 4 vertices with 4 arcs. Adjacencies: 4 : 3 : 2 : 4 3 1 : 4 3 |
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グラフ gのコピーを返します。
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パラメータ nと dを持つ巡回グラフを返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g : circulant_graph(10, [1,3])$ (%i3) print_graph(g)$ Graph on 10 vertices with 20 edges. Adjacencies: 9 : 2 6 0 8 8 : 1 5 9 7 7 : 0 4 8 6 6 : 9 3 7 5 5 : 8 2 6 4 4 : 7 1 5 3 3 : 6 0 4 2 2 : 9 5 3 1 1 : 8 4 2 0 0 : 7 3 9 1 |
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Clebschグラフを返します。
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グラフ gの補グラフを返します。
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n+mこの頂点上の完全二部グラフを返します。
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nこの頂点上の完全グラフを返します。
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n個の頂点上のダイグラフを返します。
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nこの頂点上の閉路を返します。
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立方八面体グラフを返します。
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n次元立方体を返します。
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十二面体グラフを返します。
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n個の頂点上の空グラフを返します。
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4n個の頂点上の花グラフを返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) f5 : flower_snark(5)$ (%i3) chromatic_index(f5); (%o3) 4 |
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隣接行列 Aで表現されるグラフを返します。
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Fruchtグラフを返します。
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グラフ g1と g2の直積を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) grid : graph_product(path_graph(3), path_graph(4))$ (%i3) draw_graph(grid)$ |
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グラフ g1と g2の和を返します。
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n x mグリッドを返します。
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大菱形二十・十二面体グラフを返します。
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大斜方立方八面体グラフを返します。
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Grotzchグラフを返します。
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Heawoodグラフを返します。
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二十面体グラフを返します。
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二十・十二面体グラフを返します。
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グラフ gの頂点の部分集合 V上の誘導部分グラフを返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) p : petersen_graph()$ (%i3) V : [0,1,2,3,4]$ (%i4) g : induced_subgraph(V, p)$ (%i5) print_graph(g)$ Graph on 5 vertices with 5 edges. Adjacencies: 4 : 3 0 3 : 2 4 2 : 1 3 1 : 0 2 0 : 1 4 |
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グラフ gの折れ線グラフを返します。
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述語論理関数 fを使ってグラフを生成します。
vrtは頂点か整数のリスト/集合です。 もし vrtが整数なら、 グラフの頂点は 1から vrtまでの整数です。
fは述語論理関数です。
もし f(a,b)=true
なら
2つの頂点 aと bを結合します。
もし directedが falseでないならグラフは有向です。
例 1:
(%i1) load(graphs)$ (%i2) g : make_graph(powerset({1,2,3,4,5}, 2), disjointp)$ (%i3) is_isomorphic(g, petersen_graph()); (%o3) true (%i4) get_vertex_label(1, g); (%o4) {1, 2} |
例 2:
(%i1) load(graphs)$ (%i2) f(i, j) := is (mod(j, i)=0)$ (%i3) g : make_graph(20, f, directed=true)$ (%i4) out_neighbors(4, g); (%o4) [8, 12, 16, 20] (%i5) in_neighbors(18, g); (%o5) [1, 2, 3, 6, 9] |
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グラフ gの Mycielskiグラフを返します。
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頂点も辺も持たないグラフを返します。
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n個の頂点上の有向道を返します。
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n個の頂点上の道を返します。
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Petersenグラフ P_{n,d}を返します。
nと dのデフォルト値は n=5
と d=2
です。
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a+b
個の頂点上のランダムな2部グラフを返します。
辺それぞれは確率 pで存在します。
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n
個の頂点上のランダムなダイグラフを返します。
弧それぞれは確率 pで存在します。
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n個の頂点上のランダムな d正則グラフを返します。
dのデフォルト値は d=3
です。
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n個の頂点上のランダムグラフを返します。 辺それぞれは確率 pで存在します。
Categories: Package graphs · Package graphs - constructions
n個の頂点とランダムな m個の辺上のランダムグラフを返します。
Categories: Package graphs · Package graphs - constructions
n個の頂点上のランダムネットワークを返します。
弧それぞれは確率 pで存在し、範囲 [0,w]
の中に重みを持ちます。
関数はリスト [network, source, sink]
を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) [net, s, t] : random_network(50, 0.2, 10.0); (%o2) [DIGRAPH, 50, 51] (%i3) max_flow(net, s, t)$ (%i4) first(%); (%o4) 27.65981397932507 |
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n個の頂点上のランダムなトーナメントを返します。
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n個の頂点上のランダムな木を返します。
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斜方二十・十二面体グラフを返します。
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斜方立方八面体グラフを返します。
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変形立方体グラフを返します。
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変形十二面体グラフを返します。
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切頂六面体グラフを返します。
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切頂十二面体グラフを返します。
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切頂二十面体グラフを返します。
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切頂四面体グラフを返します。
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Tutteグラフを返します。
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ダイグラフ gの台グラフを返します。
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n+1個の頂点上の車輪グラフを返します。
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グラフ grの隣接行列を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) c5 : cycle_graph(4)$ (%i3) adjacency_matrix(c5); [ 0 1 0 1 ] [ ] [ 1 0 1 0 ] (%o3) [ ] [ 0 1 0 1 ] [ ] [ 1 0 1 0 ] |
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グラフ grに関する平均次数を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) average_degree(grotzch_graph()); 40 (%o2) -- 11 |
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グラフ grの2連結成分(の頂点集合)を返します
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g : create_graph( [1,2,3,4,5,6,7], [ [1,2],[2,3],[2,4],[3,4], [4,5],[5,6],[4,6],[6,7] ])$ (%i3) biconnected_components(g); (%o3) [[6, 7], [4, 5, 6], [1, 2], [2, 3, 4]] |
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グラフ grの頂点の二分割か、もし grが二部でないなら空のリストを返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) h : heawood_graph()$ (%i3) [A,B]:bipartition(h); (%o3) [[8, 12, 6, 10, 0, 2, 4], [13, 5, 11, 7, 9, 1, 3]] (%i4) draw_graph(h, show_vertices=A, program=circular)$ |
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グラフ grの彩色指数を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) p : petersen_graph()$ (%i3) chromatic_index(p); (%o3) 4 |
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グラフ grの彩色数を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) chromatic_number(cycle_graph(5)); (%o2) 3 (%i3) chromatic_number(cycle_graph(6)); (%o3) 2 |
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グラフ grの辺 eの重みを削除します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g : create_graph(3, [[[0,1], 1.5], [[1,2], 1.3]])$ (%i3) get_edge_weight([0,1], g); (%o3) 1.5 (%i4) clear_edge_weight([0,1], g)$ (%i5) get_edge_weight([0,1], g); (%o5) 1 |
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グラフ grの頂点 vのラベルを削除します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g : create_graph([[0,"Zero"], [1, "One"]], [[0,1]])$ (%i3) get_vertex_label(0, g); (%o3) Zero (%i4) clear_vertex_label(0, g); (%o4) done (%i5) get_vertex_label(0, g); (%o5) false |
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グラフ grの連携成分(の頂点集合)を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g: graph_union(cycle_graph(5), path_graph(4))$ (%i3) connected_components(g); (%o3) [[1, 2, 3, 4, 0], [8, 7, 6, 5]] |
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グラフ grの直径を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) diameter(dodecahedron_graph()); (%o2) 5 |
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グラフ grの辺の最適色づけを返します。
関数は彩色指数と grの辺の色付けを表すリストを返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) p : petersen_graph()$ (%i3) [ch_index, col] : edge_coloring(p); (%o3) [4, [[[0, 5], 3], [[5, 7], 1], [[0, 1], 1], [[1, 6], 2], [[6, 8], 1], [[1, 2], 3], [[2, 7], 4], [[7, 9], 2], [[2, 3], 2], [[3, 8], 3], [[5, 8], 2], [[3, 4], 1], [[4, 9], 4], [[6, 9], 3], [[0, 4], 2]]] (%i4) assoc([0,1], col); (%o4) 1 (%i5) assoc([0,5], col); (%o5) 3 |
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グラフ grの頂点次数のリストを返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) degree_sequence(random_graph(10, 0.4)); (%o2) [2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3] |
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グラフ grの辺連結性を返します。
min_edge_cut
も参照してください。
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(有向)グラフ grの辺(弧)のリストを返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) edges(complete_graph(4)); (%o2) [[2, 3], [1, 3], [1, 2], [0, 3], [0, 2], [0, 1]] |
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グラフ grの辺 eの重みを返します。
もし辺に割り当てられた重みがないなら、関数は 1を返します。 もし辺がグラフの中に存在しないなら、関数はエラーをシグナルするか、オプション引数 ifnotを返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) c5 : cycle_graph(5)$ (%i3) get_edge_weight([1,2], c5); (%o3) 1 (%i4) set_edge_weight([1,2], 2.0, c5); (%o4) done (%i5) get_edge_weight([1,2], c5); (%o5) 2.0 |
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グラフ grの頂点 vのラベルを返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g : create_graph([[0,"Zero"], [1, "One"]], [[0,1]])$ (%i3) get_vertex_label(0, g); (%o3) Zero |
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グラフ grの(変数 xに関する)特性多項式を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) p : petersen_graph()$ (%i3) graph_charpoly(p, x), factor; 5 4 (%o3) (x - 3) (x - 1) (x + 2) |
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グラフ grの中心を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g : grid_graph(5,5)$ (%i3) graph_center(g); (%o3) [12] |
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グラフ grの固有値を返します。
関数は maxima eigenvalues
関数と同じフォーマットで固有値を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) p : petersen_graph()$ (%i3) graph_eigenvalues(p); (%o3) [[3, - 2, 1], [1, 4, 5]] |
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グラフ grの外周を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g : grid_graph(5,5)$ (%i3) graph_periphery(g); (%o3) [24, 20, 4, 0] |
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グラフ grの辺の数を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) p : petersen_graph()$ (%i3) graph_size(p); (%o3) 15 |
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グラフ grの頂点の数を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) p : petersen_graph()$ (%i3) graph_order(p); (%o3) 10 |
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grの最短閉路の長さを返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g : heawood_graph()$ (%i3) girth(g); (%o3) 6 |
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グラフ grの Hamilton閉路を返します。 もし grがハミルトニアンでないなら空のリストを返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) c : cube_graph(3)$ (%i3) hc : hamilton_cycle(c); (%o3) [7, 3, 2, 6, 4, 0, 1, 5, 7] (%i4) draw_graph(c, show_edges=vertices_to_cycle(hc))$ |
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グラフ grの Hamilton経路を返します。 もし grが Hamilton経路を持たないなら空のリストを返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) p : petersen_graph()$ (%i3) hp : hamilton_path(p); (%o3) [0, 5, 7, 2, 1, 6, 8, 3, 4, 9] (%i4) draw_graph(p, show_edges=vertices_to_path(hp))$ |
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グラフ/ダイグラフ gr1と gr2の間の同型写像を返します。 もし gr1と gr2が同型でないなら、空のリストを返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) clk5:complement_graph(line_graph(complete_graph(5)))$ (%i3) isomorphism(clk5, petersen_graph()); (%o3) [9 -> 0, 2 -> 1, 6 -> 2, 5 -> 3, 0 -> 4, 1 -> 5, 3 -> 6, 4 -> 7, 7 -> 8, 8 -> 9] |
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ダイグラフ grの頂点 vの内隣接点のリストを返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) p : path_digraph(3)$ (%i3) in_neighbors(2, p); (%o3) [1] (%i4) out_neighbors(2, p); (%o4) [] |
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もし grが二連結なら true
を、
そうでないなら false
を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) is_biconnected(cycle_graph(5)); (%o2) true (%i3) is_biconnected(path_graph(5)); (%o3) false |
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もし grが二部(二彩色)なら true
を、
そうでないなら false
を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) is_bipartite(petersen_graph()); (%o2) false (%i3) is_bipartite(heawood_graph()); (%o3) true |
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もしグラフ grが連結なら true
を、
そうでないなら false
を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) is_connected(graph_union(cycle_graph(4), path_graph(3))); (%o2) false |
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もし grがダイグラフなら true
を、
そうでないなら false
を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) is_digraph(path_graph(5)); (%o2) false (%i3) is_digraph(path_digraph(5)); (%o3) true |
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もし eが(有向)グラフ gの辺(弧)なら true
を、
そうでないなら false
を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) c4 : cycle_graph(4)$ (%i3) is_edge_in_graph([2,3], c4); (%o3) true (%i4) is_edge_in_graph([3,2], c4); (%o4) true (%i5) is_edge_in_graph([2,4], c4); (%o5) false (%i6) is_edge_in_graph([3,2], cycle_digraph(4)); (%o6) false |
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もし grがグラフなら true
を、
そうでないなら false
を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) is_graph(path_graph(5)); (%o2) true (%i3) is_graph(path_digraph(5)); (%o3) false |
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もし grがグラフかダイグラフなら true
を、
そうでないなら false
を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) is_graph_or_digraph(path_graph(5)); (%o2) true (%i3) is_graph_or_digraph(path_digraph(5)); (%o3) true |
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もし グラフ/ダイグラフ gr1と gr2が同型なら true
を、
そうでないなら false
を返します。
isomorphism
も参照してください。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) clk5:complement_graph(line_graph(complete_graph(5)))$ (%i3) is_isomorphic(clk5, petersen_graph()); (%o3) true |
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もし grが平面グラフなら true
を、
そうでないなら false
を返します。
使われているアルゴリズムはDemoucronのアルゴリズムです。 これは二次時間アルゴリズムです。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) is_planar(dodecahedron_graph()); (%o2) true (%i3) is_planar(petersen_graph()); (%o3) false (%i4) is_planar(petersen_graph(10,2)); (%o4) true |
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もしダイグラフ grが強連結なら true
を、
そうでないなら false
を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) is_sconnected(cycle_digraph(5)); (%o2) true (%i3) is_sconnected(path_digraph(5)); (%o3) false |
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もし vがグラフ gの頂点なら true
を、
そうでないなら false
を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) c4 : cycle_graph(4)$ (%i3) is_vertex_in_graph(0, c4); (%o3) true (%i4) is_vertex_in_graph(6, c4); (%o4) false |
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もし grが木なら true
を、
そうでないなら false
を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) is_tree(random_tree(4)); (%o2) true (%i3) is_tree(graph_union(random_tree(4), random_tree(5))); (%o3) false |
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グラフ grの Laplace行列を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) laplacian_matrix(cycle_graph(5)); [ 2 - 1 0 0 - 1 ] [ ] [ - 1 2 - 1 0 0 ] [ ] (%o2) [ 0 - 1 2 - 1 0 ] [ ] [ 0 0 - 1 2 - 1 ] [ ] [ - 1 0 0 - 1 2 ] |
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グラフ grの最大クリークを返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g : random_graph(100, 0.5)$ (%i3) max_clique(g); (%o3) [6, 12, 31, 36, 52, 59, 62, 63, 80] |
Categories: Package graphs · Package graphs - properties
グラフ grの頂点の最大次数と最大次数の頂点を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g : random_graph(100, 0.02)$ (%i3) max_degree(g); (%o3) [6, 79] (%i4) vertex_degree(95, g); (%o4) 2 |
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ソース sとシンク tを持ち ネットワーク netを通る最大フローを返します。
関数は最大フローの値と最適フローで弧の重みを表現するリストを返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) net : create_graph( [1,2,3,4,5,6], [[[1,2], 1.0], [[1,3], 0.3], [[2,4], 0.2], [[2,5], 0.3], [[3,4], 0.1], [[3,5], 0.1], [[4,6], 1.0], [[5,6], 1.0]], directed=true)$ (%i3) [flow_value, flow] : max_flow(net, 1, 6); (%o3) [0.7, [[[1, 2], 0.5], [[1, 3], 0.2], [[2, 4], 0.2], [[2, 5], 0.3], [[3, 4], 0.1], [[3, 5], 0.1], [[4, 6], 0.3], [[5, 6], 0.4]]] (%i4) fl : 0$ (%i5) for u in out_neighbors(1, net) do fl : fl + assoc([1, u], flow)$ (%i6) fl; (%o6) 0.7 |
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グラフ grの最大独立集合を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) d : dodecahedron_graph()$ (%i3) mi : max_independent_set(d); (%o3) [0, 3, 5, 9, 10, 11, 18, 19] (%i4) draw_graph(d, show_vertices=mi)$ |
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グラフ grの最大マッチングを返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) d : dodecahedron_graph()$ (%i3) m : max_matching(d); (%o3) [[5, 7], [8, 9], [6, 10], [14, 19], [13, 18], [12, 17], [11, 16], [0, 15], [3, 4], [1, 2]] (%i4) draw_graph(d, show_edges=m)$ |
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グラフ grの頂点の最小次数と最小次数の頂点を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g : random_graph(100, 0.1)$ (%i3) min_degree(g); (%o3) [3, 49] (%i4) vertex_degree(21, g); (%o4) 9 |
Categories: Package graphs · Package graphs - properties
グラフ grの最小切断辺を返します。
edge_connectivity
も参照してください。
Categories: Package graphs · Package graphs - properties
グラフ grの最小頂点被覆を返します。
Categories: Package graphs · Package graphs - properties
グラフ grの最小頂点切断を返します。
vertex_connectivity
も参照してください。
Categories: Package graphs · Package graphs - properties
グラフ grの最小全域木を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g : graph_product(path_graph(10), path_graph(10))$ (%i3) t : minimum_spanning_tree(g)$ (%i4) draw_graph(g, show_edges=edges(t))$ |
Categories: Package graphs · Package graphs - properties
グラフ grの頂点 vの隣接点のリストを返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) p : petersen_graph()$ (%i3) neighbors(3, p); (%o3) [4, 8, 2] |
Categories: Package graphs · Package graphs - properties
グラフ grの最短奇閉路の長さを返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g : graph_product(cycle_graph(4), cycle_graph(7))$ (%i3) girth(g); (%o3) 4 (%i4) odd_girth(g); (%o4) 7 |
Categories: Package graphs · Package graphs - properties
ダイグラフ grの頂点 vの外隣接点のリストを返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) p : path_digraph(3)$ (%i3) in_neighbors(2, p); (%o3) [1] (%i4) out_neighbors(2, p); (%o4) [] |
Categories: Package graphs · Package graphs - properties
grの平面埋め込みでのfacial walkのリストを返します。
もし grが平面グラフでないなら false
を返します。
グラフ grは二連結でなければいけません。
使われるアルゴリズムは Demoucronのアルゴリズムです。 これは二次時間アルゴリズムです。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) planar_embedding(grid_graph(3,3)); (%o2) [[3, 6, 7, 8, 5, 2, 1, 0], [4, 3, 0, 1], [3, 4, 7, 6], [8, 7, 4, 5], [1, 2, 5, 4]] |
Categories: Package graphs · Package graphs - properties
グラフ grについてのある情報を印字します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) c5 : cycle_graph(5)$ (%i3) print_graph(c5)$ Graph on 5 vertices with 5 edges. Adjacencies: 4 : 0 3 3 : 4 2 2 : 3 1 1 : 2 0 0 : 4 1 (%i4) dc5 : cycle_digraph(5)$ (%i5) print_graph(dc5)$ Digraph on 5 vertices with 5 arcs. Adjacencies: 4 : 0 3 : 4 2 : 3 1 : 2 0 : 1 (%i6) out_neighbors(0, dc5); (%o6) [1] |
Categories: Package graphs
グラフ grの半径を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) radius(dodecahedron_graph()); (%o2) 5 |
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グラフ grの辺 eに重み wを割り当てます。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g : create_graph([1, 2], [[[1,2], 1.2]])$ (%i3) get_edge_weight([1,2], g); (%o3) 1.2 (%i4) set_edge_weight([1,2], 2.1, g); (%o4) done (%i5) get_edge_weight([1,2], g); (%o5) 2.1 |
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グラフ grの頂点 vにラベル lを割り当てます。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g : create_graph([[1, "One"], [2, "Two"]], [[1,2]])$ (%i3) get_vertex_label(1, g); (%o3) One (%i4) set_vertex_label(1, "oNE", g); (%o4) done (%i5) get_vertex_label(1, g); (%o5) oNE |
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グラフ grの uから vまでの最短経路を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) d : dodecahedron_graph()$ (%i3) path : shortest_path(0, 7, d); (%o3) [0, 1, 19, 13, 7] (%i4) draw_graph(d, show_edges=vertices_to_path(path))$ |
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グラフ grの uから vまでの最短重み付き経路とその長さを返します。
重み付き経路の長さは経路内の辺の辺重みの和です。 もし辺に重みがないなら、辺はデフォルト重み1を持ちます。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g: petersen_graph(20, 2)$ (%i3) for e in edges(g) do set_edge_weight(e, random(1.0), g)$ (%i4) shortest_weighted_path(0, 10, g); (%o4) [2.575143920268482, [0, 20, 38, 36, 34, 32, 30, 10]] |
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ダイグラフ grの強成分を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) t : random_tournament(4)$ (%i3) strong_components(t); (%o3) [[1], [0], [2], [3]] (%i4) vertex_out_degree(3, t); (%o4) 3 |
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Returns a topological sorting of the vertices of a directed graph ダイグラフ dagの頂点のトポロジカルソートを返します。 もし dagが有向無閉路グラフなら空のリストを返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g:create_graph( [1,2,3,4,5], [ [1,2], [2,5], [5,3], [5,4], [3,4], [1,3] ], directed=true)$ (%i3) topological_sort(g); (%o3) [1, 2, 5, 3, 4] |
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グラフ gの頂点連結性を返します。
min_vertex_cut
も参照してください。
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グラフ grの頂点 vの次数を返します。
Categories: Package graphs · Package graphs - properties
(有向)グラフ grの uと vの間の最短経路の長さを返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) d : dodecahedron_graph()$ (%i3) vertex_distance(0, 7, d); (%o3) 4 (%i4) shortest_path(0, 7, d); (%o4) [0, 1, 19, 13, 7] |
Categories: Package graphs · Package graphs - properties
グラフ grの頂点 vの離心率を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g:cycle_graph(7)$ (%i3) vertex_eccentricity(0, g); (%o3) 3 |
Categories: Package graphs · Package graphs - properties
ダイグラフ grの頂点 vの内次数を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) p5 : path_digraph(5)$ (%i3) print_graph(p5)$ Digraph on 5 vertices with 4 arcs. Adjacencies: 4 : 3 : 4 2 : 3 1 : 2 0 : 1 (%i4) vertex_in_degree(4, p5); (%o4) 1 (%i5) in_neighbors(4, p5); (%o5) [3] |
Categories: Package graphs · Package graphs - properties
ダイグラフ grの頂点 vの外次数を返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) t : random_tournament(10)$ (%i3) vertex_out_degree(0, t); (%o3) 2 (%i4) out_neighbors(0, t); (%o4) [7, 1] |
Categories: Package graphs · Package graphs - properties
グラフ grの頂点のリストを返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) vertices(complete_graph(4)); (%o2) [3, 2, 1, 0] |
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グラフ grの頂点の最適色付けを返します。
関数は、彩色数と grの頂点の色付けを表すリストを返します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) p:petersen_graph()$ (%i3) vertex_coloring(p); (%o3) [3, [[0, 2], [1, 3], [2, 2], [3, 3], [4, 1], [5, 3], [6, 1], [7, 1], [8, 2], [9, 2]]] |
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グラフ grのWiener指数を返します。
例:
(%i2) wiener_index(dodecahedron_graph()); (%o2) 500 |
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辺 eをグラフ grに加えます。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) p : path_graph(4)$ (%i3) neighbors(0, p); (%o3) [1] (%i4) add_edge([0,3], p); (%o4) done (%i5) neighbors(0, p); (%o5) [3, 1] |
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リスト e_listの中の辺すべてをグラフ grに加えます。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g : empty_graph(3)$ (%i3) add_edges([[0,1],[1,2]], g)$ (%i4) print_graph(g)$ Graph on 3 vertices with 2 edges. Adjacencies: 2 : 1 1 : 2 0 0 : 1 |
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頂点 vをグラフ grに加えます。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g : path_graph(2)$ (%i3) add_vertex(2, g)$ (%i4) print_graph(g)$ Graph on 3 vertices with 1 edges. Adjacencies: 2 : 1 : 0 0 : 1 |
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リスト v_listの中の頂点すべてをグラフ grに加えます。
Categories: Package graphs · Package graphs - modifications
グラフ grに関して、リスト v_list内の頂点すべてをリスト u_list内の頂点に連結します。
v_listと u_listは1つの頂点か、頂点のリストを取り得ます。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g : empty_graph(4)$ (%i3) connect_vertices(0, [1,2,3], g)$ (%i4) print_graph(g)$ Graph on 4 vertices with 3 edges. Adjacencies: 3 : 0 2 : 0 1 : 0 0 : 3 2 1 |
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グラフ grの辺 eを縮約します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g: create_graph( 8, [[0,3],[1,3],[2,3],[3,4],[4,5],[4,6],[4,7]])$ (%i3) print_graph(g)$ Graph on 8 vertices with 7 edges. Adjacencies: 7 : 4 6 : 4 5 : 4 4 : 7 6 5 3 3 : 4 2 1 0 2 : 3 1 : 3 0 : 3 (%i4) contract_edge([3,4], g)$ (%i5) print_graph(g)$ Graph on 7 vertices with 6 edges. Adjacencies: 7 : 3 6 : 3 5 : 3 3 : 5 6 7 2 1 0 2 : 3 1 : 3 0 : 3 |
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グラフ grから辺 eを削除します。
例:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) c3 : cycle_graph(3)$ (%i3) remove_edge([0,1], c3)$ (%i4) print_graph(c3)$ Graph on 3 vertices with 2 edges. Adjacencies: 2 : 0 1 1 : 2 0 : 2 |
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グラフ grから頂点 vを削除します。
Categories: Package graphs
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グラフをファイル flにDIMACSフォーマットでエクスポートします。 オプションのコメントはファイルの頭に加えられます。
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DIMACSフォーマットのファイル flからグラフを返します。
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文字列 strに graph6フォーマットで符号化されたグラフを返します。
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グラフ grを graph6フォーマットに符号化した文字列を返します。
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リスト gr_list内のグラフをファイル flに graph6フォーマットでエクスポートします。
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graph6フォーマットのファイル flからグラフのリストを返します。
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文字列 strに sparse6フォーマットで符号化されたグラフを返します。
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グラフ grを sparse6フォーマットに符号化した文字列を返します。
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リスト gr_list内のグラフをファイル flに sparse6フォーマットでエクスポートします。
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sparse6フォーマットのファイル flからグラフのリストを返します。
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drawパッケージを使ってグラフを描画します。
頂点を配置するのに使われるアルゴリズムはオプション引数 programで指定されます。
デフォルト値は program=spring_embedding
です。
draw_graphは頂点を配置するのに graphvizプログラムも使うことができますが、
graphvizを別途インストールしなければいけません。
例 1:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g:grid_graph(10,10)$ (%i3) m:max_matching(g)$ (%i4) draw_graph(g, spring_embedding_depth=100, show_edges=m, edge_type=dots, vertex_size=0)$ |
例 2:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g:create_graph(16, [ [0,1],[1,3],[2,3],[0,2],[3,4],[2,4], [5,6],[6,4],[4,7],[6,7],[7,8],[7,10],[7,11], [8,10],[11,10],[8,9],[11,12],[9,15],[12,13], [10,14],[15,14],[13,14] ])$ (%i3) t:minimum_spanning_tree(g)$ (%i4) draw_graph( g, show_edges=edges(t), show_edge_width=4, show_edge_color=green, vertex_type=filled_square, vertex_size=2 )$ |
例 3:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g:create_graph(16, [ [0,1],[1,3],[2,3],[0,2],[3,4],[2,4], [5,6],[6,4],[4,7],[6,7],[7,8],[7,10],[7,11], [8,10],[11,10],[8,9],[11,12],[9,15],[12,13], [10,14],[15,14],[13,14] ])$ (%i3) mi : max_independent_set(g)$ (%i4) draw_graph( g, show_vertices=mi, show_vertex_type=filled_up_triangle, show_vertex_size=2, edge_color=cyan, edge_width=3, show_id=true, text_color=brown )$ |
例 4:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) net : create_graph( [0,1,2,3,4,5], [ [[0,1], 3], [[0,2], 2], [[1,3], 1], [[1,4], 3], [[2,3], 2], [[2,4], 2], [[4,5], 2], [[3,5], 2] ], directed=true )$ (%i3) draw_graph( net, show_weight=true, vertex_size=0, show_vertices=[0,5], show_vertex_type=filled_square, head_length=0.2, head_angle=10, edge_color="dark-green", text_color=blue )$ |
例 5:
(%i1) load(graphs)$ (%i2) g: petersen_graph(20, 2); (%o2) GRAPH (%i3) draw_graph(g, redraw=true, program=planar_embedding); (%o3) done |
例 6:
(%i1) load(graphs)$ (%i2) t: tutte_graph(); (%o2) GRAPH (%i3) draw_graph(t, redraw=true, fixed_vertices=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]); (%o3) done |
Categories: Package graphs
デフォルト値: spring_embedding
頂点を配置するのに使われるプログラムのデフォルト値は
draw_graph
プログラムです。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
デフォルト値: false
もし trueなら頂点の idが表示されます。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
デフォルト値: false
もし trueなら頂点のラベルが表示されます。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
デフォルト値: center
頂点のラベル/idをいかに整列させるか決めます。
left
, center
, right
であり得ます。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
デフォルト値: false
もし trueなら辺の重みを表示します。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
デフォルト値: circle
頂点をいかに表示するか定義します。
可能な値に関しては draw
パッケージの
point_typeオプションを参照してください。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
頂点のサイズ。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
頂点を表示するのに使う色。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
デフォルト値: []
選択された頂点を異なる色を使って表示。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
show_verticesで指定された頂点をいかに表示するか定義します。
可能な値については draw
パッケージの
point_typeオプションを参照してください。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
show_vertices内の頂点のサイズ。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
show_verticesリスト内の頂点を表示するのに使う色。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
デフォルト値: []
グラフの頂点の分割
[[v1,v2,...],...,[vk,...,vn]]
分割内のそれぞれのリストの頂点を
異なる色で描画します。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
頂点の色付けを指定します。 色付け colは vertex_coloringが返すようなフォーマットで指定されなければいけません。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
辺を表示するのに使われる色。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
辺の幅。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
辺をどう表示するか定義します。
draw
パッケージの line_typeオプションを参照してください。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
異なる色を使ってリスト e_list内で指定された辺を表示します。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
show_edgesリスト内の辺を表示するのに使う色。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
show_edges内の辺の幅。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
show_edges内の辺を以下に表示するかを定義します。
draw
パッケージの line_typeオプションを参照してください。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
グラフの辺の分割
[[e1,e2,...],...,[ek,...,em]]
分割内のそれぞれのリストの辺を
異なる色を使って描画します。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
辺の色付け。 色付けは関数 edge_coloringが返すようなフォーマットで指定しなければいけません。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
デフォルト値: false
もし true
なら、
たとえ位置がグラフの以前の描画から保存されていても頂点位置を再計算します。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
デフォルト値: 15
(ダイグラフの)弧に表示される矢印の角度。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
デフォルト値: 0.1
(ダイグラフの)弧に表示される矢印の長さ。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
デフォルト値: 50
バネ埋め込みグラフ描画アルゴリズムでの繰り返し回数。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
描画で使う端末。
(draw
パッケージの terminalオプションを参照してください。)
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
端末がスクリーンでないなら描画のファイル名。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
グラフの頂点を配置するのに使われるプログラムを定義します。
graphvizプログラム (dot, neato, twopi, circ, fdp)の1つ,
circular, spring_embedding, planar_embeddingを取り得ます。
二連結平面グラフでは planar_embeddingだけが利用可能です。
program=spring_embedding
の時、
固定位置の頂点の集合が fixed_verticesオプションで指定可能です。
Categories: Package graphs · Package graphs - draw_graphs options
正多角形沿いに固定された位置を持つ頂点のリストを指定します。
program=spring_embedding
の時、使うことができます。
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頂点のリスト v_listを v_listで定義された経路の辺のリストに変換します。
Categories: Package graphs
頂点のリスト v_listを v_listで定義された閉路の辺のリストに変換します。
Categories: Package graphs
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62.1 Introduction to grobner | ||
62.2 Functions and Variables for grobner |
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grobner
は Maximaで Groebner基底を使うためのパッケージです。
以下の関数を使うには `grobner.lisp'パッケージをロードしなければいけません。
load(grobner); |
demo("grobner.demo"); |
もしくは
batch("grobner.demo") |
でデモを開始することができます。
デモの中の計算のいくつかは長い時間かかります。 だから、デモの出力 `grobner-demo.output'を デモファイルと同じディレクトリに用意しています。
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パッケージは
Marek Rychlik
http://alamos.math.arizona.edu
によって書かれ、 General Public License(GPL)の条件の下、 2002-05-24にリリースされました。 (ファイル `grobner.lisp'を参照してください。) このドキュメントはファイル
`README', `grobner.lisp', `grobner.demo', `grobner-demo.output'
から
Günter Nowakによって抽出されました。
ドキュメントの改善に関する提案は maximaメーリングリスト maxima@math.utexas.eduで議論することができます。 現在、コードは若干古くなっています。 モダンな実装は以下に記載されている高速の F4アルゴリズムを使います。
A new efficient algorithm for computing Gröbner bases (F4) Jean-Charles Faugère LIP6/CNRS Université Paris VI January 20, 1999 |
Categories: Groebner bases · Share packages · Package grobner
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lex
純粋に辞書式の、単項式比較のデフォルト順序。
grlex
全次数順序。同点は辞書式で決めます。
grevlex
全次数。同点は逆辞書式で決めます。
invlex
逆時書式順序。
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デフォルト値: lex
このグローバルスイッチはどの単項式順序を多項式と Groebner基底計算で使うか制御します。
もし設定しないなら lex
を使います。
Categories: Package grobner
デフォルト値: expression_ring
このスイッチは grober計算で使う多項式の係数環を示します。
もし設定しないなら maximaの 一般式環を使います。
もし望むならこの変数を ring_of_integers
に設定できます。
Categories: Package grobner
デフォルト値: false
消去ベース関数で消去される変数のデフォルト順序名。
設定しないなら lex
を使います。
Categories: Package grobner
デフォルト値: false
消去ベース関数で保持される変数のデフォルト順序名。
設定しないなら lex
を使います。
Categories: Package grobner
デフォルト値: false
消去計算で使われるデフォルト消去順序名。
設定したなら、
変数 poly_primary_elimination_order
と
poly_secondary_elimination_order
の設定を上書きします。
ユーザーはこれが消去変数の数に有効な真の消去順序であることを保証しなければいけません。
Categories: Package grobner
デフォルト値: false
もし true
に設定したなら、
このパッケージの関数すべては
maxima一般式ではなく、
それぞれの多項式を現在の単項式順序で並べた項のリストとして返します。
Categories: Package grobner
デフォルト値: false
もし true
に設定したなら、
デバッグ用、トレース用出力を生成します。
Categories: Package grobner
デフォルト値: buchberger
可能な値:
buchberger
parallel_buchberger
gebauer_moeller
Groebner基底を見つけるのに使うアルゴリズム名。
Categories: Package grobner
デフォルト値: false
もし false
でないなら、
可能な時はいつでも、頭項簡約を使います。
頭項簡約は割り算アルゴリズムが最初の簡約後に停止することを意味します。
Categories: Package grobner
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poly_add
, poly_subtract
, poly_multiply
, poly_expt
は
多項式の算出演算子です。
これらは内部表現を使って実行されますが、
結果は maxima一般形式に変換されます。
2つの多項式 poly1と poly2を足します。
(%i1) poly_add(z+x^2*y,x-z,[x,y,z]); 2 (%o1) x y + x |
Categories: Package grobner
多項式 poly1から poly2を引きます。
(%i1) poly_subtract(z+x^2*y,x-z,[x,y,z]); 2 (%o1) 2 z + x y - x |
Categories: Package grobner
多項式 poly1と poly2の積を返します。
(%i2) poly_multiply(z+x^2*y,x-z,[x,y,z])-(z+x^2*y)*(x-z),expand; (%o1) 0 |
Categories: Package grobner
2つの多項式 poly1と poly2の シジジー (syzygy)多項式 (S多項式)を返します。
Categories: Package grobner
多項式 poly1を係数の GCDで割ったものを返します。
(%i1) poly_primitive_part(35*y+21*x,[x,y]); (%o1) 5 y + 3 x |
Categories: Package grobner
多項式 poly1を主係数で割ったものを返します。 割り算が可能であることを仮定しています。 これは体の場合には大丈夫ですが、環の場合にはいつも可能なわけではありません。
Categories: Package grobner
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この関数は多項式を内部形式にパースします。
もし polyが多項式を正確にパースしたら、それは
expand(poly)
と同値です。
もし表現が変数
varlistの多項式と互換性がないなら、結果はエラーです。
式が正確に内部表現にパースするかテストするのに使うことができます。
以下の例は添字付き変数と超越関数変数が許されることを例示します。
(%i1) poly_expand((x-y)*(y+x),[x,y]); 2 2 (%o1) x - y (%i2) poly_expand((y+x)^2,[x,y]); 2 2 (%o2) y + 2 x y + x (%i3) poly_expand((y+x)^5,[x,y]); 5 4 2 3 3 2 4 5 (%o3) y + 5 x y + 10 x y + 10 x y + 5 x y + x (%i4) poly_expand(-1-x*exp(y)+x^2/sqrt(y),[x]); 2 y x (%o4) - x %e + ------- - 1 sqrt(y) (%i5) poly_expand(-1-sin(x)^2+sin(x),[sin(x)]); 2 (%o5) - sin (x) + sin(x) - 1 |
Categories: Package grobner
polyの正の整数 numberのべき乗を返します。 もし numberが正の整数でないならエラーが生じます。
(%i1) poly_expt(x-y,3,[x,y])-(x-y)^3,expand; (%o1) 0 |
Categories: Package grobner
poly_content
は係数の GCDを抽出します。
(%i1) poly_content(35*y+21*x,[x,y]); (%o1) 7 |
Categories: Package grobner
多項式 polyを n個の多項式のリスト polylistで擬似的に割ります。 複数の値を返します。 一番目の値は商のリスト aです。 二番目の値は余り rです。 三番目の値は、係数環(体である必要はありません)内で polylistが c*polyを割れるようなスカラ係数 cです。 最後に四番目の値は実行された簡約の回数です。 結果のオブジェクトは以下の等式を満たします:
c*poly=sum(a[i]*polylist[i],i=1...n)+r.
Categories: Package grobner
多項式 poly1を多項式 poly2で割ります。 余りのない厳密な割り算が可能と仮定します。 商を返します。
Categories: Package grobner
poly_normal_form
は多項式の集合 polylistに関して多項式
polyの正規形を見つけます。
Categories: Package grobner
Buchberger判定 (criterion)を使ってもし polylistが現在の項順序に関して
Groebner基底なら true
を返します:
Buchberger判定(criterion)は、
polylistの2つの多項式 h1と h2すべてに関して、
S多項式 S(h1,h2)が polylistを法として0に簡約されるというものです。
Categories: Package grobner
poly_buchberger
は多項式のリスト上で Buchbergerアルゴリズムを実行し、結果の
Groebner基底を返します。
Categories: Package grobner
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K[ x[1],...,x[n] ]上のイデアル Iの
k番目の消去イデアル I_kは
イデアル intersect(I, K[ x[k+1],...,x[n] ])です。
コロンイデアル I:Jは
イデアル {h|for all w in J: w*h in I}です。.
イデアル I:p^infはイデアル {h| there is a n in N: p^n*h in I}です。
イデアル I:J^infはイデアル {h| there is a n in N and a p in J: p^n*h in I}です。
The 根基イデアル sqrt(I)はイデアル
{h| there is a n in N : h^n in I }です。
poly_reduction
は多項式のリスト polylistを簡約します。
それぞれの多項式は他の多項式で完全に簡約されます。
Categories: Package grobner
polylistと同じ単項式イデアルの最小全域である、 多項式リスト polylistの部分リストを返します。 すなわち、部分リストの中の多項式の主単項式はすべて、他の多項式の主単項式を割りません。
Categories: Package grobner
poly_normalize_list
は
poly_normalize
をリストの中の多項式それぞれに適用します。
これはリスト polylistの中のすべての多項式を主係数で割ることを意味します。
Categories: Package grobner
多項式リスト polylistで張られたイデアルの Groebner基底を返します。 グローバルフラグで影響を受けます。
Categories: Package grobner
多項式リスト polylistで張られたイデアルの簡約 Groebner基底を返します。
Categories: Package grobner
poly_depends
は多項式が変数 varに依存するかテストします。
Categories: Package grobner · Predicate functions
poly_elimination_ideal
は、
(必ずしも Groebner基底である必要はない)生成多項式のリストとして指定されたイデアルの
number番目の消去イデアルの Groebner基底を返します。
Categories: Package grobner
コロンイデアル
I(polylist1):I(polylist2)
の簡約 Groebner基底を返します。
ここで polylist1と polylist2は 2つの多項式リストです。
Categories: Package grobner
poly_ideal_intersection
は 2つのイデアルの交わりです。
Categories: Package grobner
poly1と poly2の最小公倍数(式)を返します。
Categories: Package grobner
poly1と poly2の最大公約数(式)を返します。
ezgcd
, gcd
, gcdex
,
gcdivide
も参照してください。
例:
(%i1) p1:6*x^3+19*x^2+19*x+6; 3 2 (%o1) 6 x + 19 x + 19 x + 6 (%i2) p2:6*x^5+13*x^4+12*x^3+13*x^2+6*x; 5 4 3 2 (%o2) 6 x + 13 x + 12 x + 13 x + 6 x (%i3) poly_gcd(p1, p2, [x]); 2 (%o3) 6 x + 13 x + 6 |
Categories: Package grobner
poly_grobner_equal
は 2つの
Groebner基底が同じイデアルを生成するかテストします。
もし Groebner基底と仮定された2つの多項式リスト polylist1と
polylist2が同じイデアルを生成するなら、 true
を返します。
そうでないなら false
を返します。
これは、一番目の基底のすべての多項式が二番目の基底を法として
0に簡約されるかとその逆をチェックすることと同値です。
以下の例では、一番目のリストが Groebner基底でないので結果が
false
であることに注意してください。
(%i1) poly_grobner_equal([y+x,x-y],[x,y],[x,y]); (%o1) false |
Categories: Package grobner
poly_grobner_subsetp
は
polylist1が生成するイデアルが
polylist2が生成するイデアルに含まれるかテストします。
このテストが常に成功するには polylist2が Groebner基底でなければいけません。
Categories: Package grobner · Predicate functions
もし多項式 polyが Groebner基底であると仮定された多項式リスト
polylistが生成するイデアルに属するなら、 true
を返します。
そうでないなら false
を返します。
poly_grobner_member
は多項式が
Groebner基底であると仮定された多項式のリストが生成するイデアルに属するかテストします。
normal_form
が 0と同値です。
Categories: Package grobner
イデアル
I(polylist):poly^inf の saturationの簡約 Groebner基底を返します。
幾何学的に、代数的閉体上で、これは polyの多様体上で恒等的に 0とならない polylistが生成するイデアルの中の多項式の集合です。
Categories: Package grobner
イデアル
I(polylist1):I(polylist2)^inf の saturationの簡約 Groebner基底を返します。
幾何学的に、代数的閉体上で、これは polylist2の多様体上で恒等的に 0とならない polylist1が生成するイデアルの中の多項式の集合です。
Categories: Package grobner
polylist2は 2個の多項式のリスト [poly1,...,polyn]
です。
多項式リスト polylist1が生成するイデアルの多項式リスト
polylist2の多項式に関する連続 saturationの列によって得られるイデアル
I(polylist):poly1^inf:...:polyn^inf
の簡約 Groebner基底を返します。
Categories: Package grobner
polylistlistは多項式リスト n個のリスト [polylist1,...,polylistn]
です。
イデアル
I(polylist):I(polylist_1)^inf:...:I(polylist_n)^inf の saturationの簡約 Groebner基底を返します。
Categories: Package grobner
poly_saturation_extension
は有名な Rabinowitzのトリックを実装します。
Categories: Package grobner
Categories: Package grobner
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63.1 Functions and Variables for impdiff |
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このサブルーチンは多変数関数の陰導関数を計算します。 fは配列関数で、インデックスは indvarlist順の微分の階数です; indvarlistは独立変数リストです; orderlistは望みの次数です; depvarは従属変数です。
この関数を使うには最初に load("impdiff")
と書いてください。
Categories: Differential calculus · Share packages · Package impdiff
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64.1 Introduction to interpol | ||
64.2 Functions and Variables for interpol |
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パッケージ interpol
は多項式内挿のための
Lagrange、線形、三次スプライン法を定義します。
コメント、バグ、提案は 'mario AT edu DOT xunta DOT es'にコンタクトを取ってください。
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Lagrange法で多項式内挿を計算します。 引数 pointsは以下のいずれかでなければいけません:
p:matrix([2,4],[5,6],[9,3])
,
p: [[2,4],[5,6],[9,3]]
,
p: [4,6,3]
,
この場合、横座標は自動的に 1, 2, 3などに割り当てます。
最初の 2つの場合には、 計算を行う前に対を最初の座標に関して並び替えます。
option引数を使って独立変数の名前を選択することが可能です。
デフォルトでは 'x
です;
別のものを定義するには varname='z
のように書いてください。
高次多項式を使って計算する時には、浮動小数点評価は不安定なことに注意してください。
linearinterpol
, cspline
, ratinterpol
も参照してください。
例:
(%i1) load(interpol)$ (%i2) p:[[7,2],[8,2],[1,5],[3,2],[6,7]]$ (%i3) lagrange(p); (x - 7) (x - 6) (x - 3) (x - 1) (%o3) ------------------------------- 35 (x - 8) (x - 6) (x - 3) (x - 1) - ------------------------------- 12 7 (x - 8) (x - 7) (x - 3) (x - 1) + --------------------------------- 30 (x - 8) (x - 7) (x - 6) (x - 1) - ------------------------------- 60 (x - 8) (x - 7) (x - 6) (x - 3) + ------------------------------- 84 (%i4) f(x):=''%; (x - 7) (x - 6) (x - 3) (x - 1) (%o4) f(x) := ------------------------------- 35 (x - 8) (x - 6) (x - 3) (x - 1) - ------------------------------- 12 7 (x - 8) (x - 7) (x - 3) (x - 1) + --------------------------------- 30 (x - 8) (x - 7) (x - 6) (x - 1) - ------------------------------- 60 (x - 8) (x - 7) (x - 6) (x - 3) + ------------------------------- 84 (%i5) /* Evaluate the polynomial at some points */ expand(map(f,[2.3,5/7,%pi])); 4 3 2 919062 73 %pi 701 %pi 8957 %pi (%o5) [- 1.567535, ------, ------- - -------- + --------- 84035 420 210 420 5288 %pi 186 - -------- + ---] 105 5 (%i6) %,numer; (%o6) [- 1.567535, 10.9366573451538, 2.89319655125692] (%i7) load(draw)$ /* load draw package */ (%i8) /* Plot the polynomial together with points */ draw2d( color = red, key = "Lagrange polynomial", explicit(f(x),x,0,10), point_size = 3, color = blue, key = "Sample points", points(p))$ (%i9) /* Change variable name */ lagrange(p, varname=w); (w - 7) (w - 6) (w - 3) (w - 1) (%o9) ------------------------------- 35 (w - 8) (w - 6) (w - 3) (w - 1) - ------------------------------- 12 7 (w - 8) (w - 7) (w - 3) (w - 1) + --------------------------------- 30 (w - 8) (w - 7) (w - 6) (w - 1) - ------------------------------- 60 (w - 8) (w - 7) (w - 6) (w - 3) + ------------------------------- 84 |
Categories: Package interpol
もし数 xが区間 [a, b)に属するなら true
を返し、
そうでないなら false
を返します。
Categories: Package interpol
線形法で多項式内挿を計算します。 引数 pointsは以下のいずれかでなければいけません:
p:matrix([2,4],[5,6],[9,3])
,
p: [[2,4],[5,6],[9,3]]
,
p: [4,6,3]
,
この場合、横座標は自動的に 1, 2, 3などに割り当てます。
最初の 2つの場合には、 計算を行う前に対を最初の座標に関して並び替えます。
option引数を使って独立変数の名前を選択することが可能です。
デフォルトでは 'x
です;
別のものを定義するには varname='z
のように書いてください。
lagrange
, cspline
, ratinterpol
も参照してください。
例:
(%i1) load(interpol)$ (%i2) p: matrix([7,2],[8,3],[1,5],[3,2],[6,7])$ (%i3) linearinterpol(p); 13 3 x (%o3) (-- - ---) charfun2(x, minf, 3) 2 2 + (x - 5) charfun2(x, 7, inf) + (37 - 5 x) charfun2(x, 6, 7) 5 x + (--- - 3) charfun2(x, 3, 6) 3 (%i4) f(x):=''%; 13 3 x (%o4) f(x) := (-- - ---) charfun2(x, minf, 3) 2 2 + (x - 5) charfun2(x, 7, inf) + (37 - 5 x) charfun2(x, 6, 7) 5 x + (--- - 3) charfun2(x, 3, 6) 3 (%i5) /* Evaluate the polynomial at some points */ map(f,[7.3,25/7,%pi]); 62 5 %pi (%o5) [2.3, --, ----- - 3] 21 3 (%i6) %,numer; (%o6) [2.3, 2.952380952380953, 2.235987755982989] (%i7) load(draw)$ /* load draw package */ (%i8) /* Plot the polynomial together with points */ draw2d( color = red, key = "Linear interpolator", explicit(f(x),x,-5,20), point_size = 3, color = blue, key = "Sample points", points(args(p)))$ (%i9) /* Change variable name */ linearinterpol(p, varname='s); 13 3 s (%o9) (-- - ---) charfun2(s, minf, 3) 2 2 + (s - 5) charfun2(s, 7, inf) + (37 - 5 s) charfun2(s, 6, 7) 5 s + (--- - 3) charfun2(s, 3, 6) 3 |
Categories: Package interpol
三次スプライン法で多項式内挿を計算します。 引数 pointsは以下のいずれかでなければいけません:
p:matrix([2,4],[5,6],[9,3])
,
p: [[2,4],[5,6],[9,3]]
,
p: [4,6,3]
,
この場合、横座標は自動的に1, 2, 3などに割り当てます。
最初の 2つの場合には、 計算を行う前に対を最初の座標に関して並び替えます。
特定の必要性に合わせるため3つのオプションがあります:
'd1
, デフォルトは 'unknown
, は x_1での一階導関数です;
もし 'unknown
なら、
x_1での二階導関数は 0に等しいとします(自然な三次スプライン);
もし数字だったら二階導関数をこの数字に基づいて計算します。
'dn
, デフォルトは 'unknown
, は x_nでの一階導関数です;
もし 'unknown
なら、
x_nでの二階導関数は0に等しいとします(自然な三次スプライン);
もし数字だったら二階導関数をこの数字に基づいて計算します。
'varname
, デフォルトは 'x
, は独立変数の名前です。
lagrange
, linearinterpol
, ratinterpol
も参照してください。
例:
(%i1) load(interpol)$ (%i2) p:[[7,2],[8,2],[1,5],[3,2],[6,7]]$ (%i3) /* Unknown first derivatives at the extremes is equivalent to natural cubic splines */ cspline(p); 3 2 1159 x 1159 x 6091 x 8283 (%o3) (------- - ------- - ------ + ----) charfun2(x, minf, 3) 3288 1096 3288 1096 3 2 2587 x 5174 x 494117 x 108928 + (- ------- + ------- - -------- + ------) charfun2(x, 7, inf) 1644 137 1644 137 3 2 4715 x 15209 x 579277 x 199575 + (------- - -------- + -------- - ------) charfun2(x, 6, 7) 1644 274 1644 274 3 2 3287 x 2223 x 48275 x 9609 + (- ------- + ------- - ------- + ----) charfun2(x, 3, 6) 4932 274 1644 274 (%i4) f(x):=''%$ (%i5) /* Some evaluations */ map(f,[2.3,5/7,%pi]), numer; (%o5) [1.991460766423356, 5.823200187269903, 2.227405312429507] (%i6) load(draw)$ /* load draw package */ (%i7) /* Plotting interpolating function */ draw2d( color = red, key = "Cubic splines", explicit(f(x),x,0,10), point_size = 3, color = blue, key = "Sample points", points(p))$ (%i8) /* New call, but giving values at the derivatives */ cspline(p,d1=0,dn=0); 3 2 1949 x 11437 x 17027 x 1247 (%o8) (------- - -------- + ------- + ----) charfun2(x, minf, 3) 2256 2256 2256 752 3 2 1547 x 35581 x 68068 x 173546 + (- ------- + -------- - ------- + ------) charfun2(x, 7, inf) 564 564 141 141 3 2 607 x 35147 x 55706 x 38420 + (------ - -------- + ------- - -----) charfun2(x, 6, 7) 188 564 141 47 3 2 3895 x 1807 x 5146 x 2148 + (- ------- + ------- - ------ + ----) charfun2(x, 3, 6) 5076 188 141 47 (%i8) /* Defining new interpolating function */ g(x):=''%$ (%i9) /* Plotting both functions together */ draw2d( color = black, key = "Cubic splines (default)", explicit(f(x),x,0,10), color = red, key = "Cubic splines (d1=0,dn=0)", explicit(g(x),x,0,10), point_size = 3, color = blue, key = "Sample points", points(p))$ |
Categories: Package interpol
pointsで与えられたデータと numdegに等しい分子の次数の関して有理形内挿を生成します; 分子の次数は自動的に計算されます。 引数 pointsは以下のいずれかでなければいけません:
p:matrix([2,4],[5,6],[9,3])
,
p: [[2,4],[5,6],[9,3]]
,
p: [4,6,3]
,
この場合、横座標は自動的に1, 2, 3などに割り当てます。
最初の2つの場合には、 計算を行う前に対を最初の座標に関して並び替えます。
特定の必要性に合わせるためオプションが1つあります:
'varname
, デフォルトは 'x
, は独立変数の名前です。
lagrange
, linearinterpol
, cspline
, minpack_lsquares
, lbfgs
も参照してください。
例:
(%i1) load(interpol)$ (%i2) load(draw)$ (%i3) p:[[7.2,2.5],[8.5,2.1],[1.6,5.1],[3.4,2.4],[6.7,7.9]]$ (%i4) for k:0 thru length(p)-1 do draw2d( explicit(ratinterpol(p,k),x,0,9), point_size = 3, points(p), title = concat("Degree of numerator = ",k), yrange=[0,10])$ |
Categories: Package interpol
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65.1 Introduction to lapack | ||
65.2 Functions and Variables for lapack |
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lapack
は SLATECプロジェクトから得られるような Fortranライブラリ
LAPACKの(プログラム f2cl
を介した) Common Lisp翻訳です。
(訳者注意書き: lapackを使用するには、 load("lapack"); load("eigensys");を実行してください。 load("lapack")には、初回だけコンパイルで時間がかかるかもしれません。)
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行列 Aの固有値と、オプションで固有ベクトルを計算します。 Aの要素はすべて整数か浮動小数点数でなければいけません。 Aは平方(行と列が同じ数)でなければいけません。 Aは対称であってもなくてもいいです。
dgeev(A)
はAの固有値だけを計算します。
dgeev(A, right_p, left_p)
は
Aの固有値と、
right_p = true
の時、右固有ベクトル、
left_p = true
の時、左固有ベクトルを計算します。
3項目のリストが返されます。
最初の項目は固有値のリストです。
二番目の項目は false
か右固有ベクトルの行列です。
三番目の項目は false
か左固有ベクトルの行列です。
右固有ベクトル v(j) (右固有ベクトル行列の j番目の列)は
A . v(j) = lambda(j) . v(j)
を満たします。ここで lambda(j)は対応する固有値です。
左固有ベクトル v(j) (左固有ベクトル行列の j番目の列)は
u(j)**H . A = lambda(j) . u(j)**H
を満たします。ここで u(j)**Hは u(j)の共役転置を意味します。
Maxima関数 ctranspose
が共役転置を計算します。
計算された固有ベクトルは、 Euclideanノルムが 1に等しく、最大成分の虚部が 0になるように規格化されます。
例:
(%i1) load ("lapack")$ (%i2) fpprintprec : 6; (%o2) 6 (%i3) M : matrix ([9.5, 1.75], [3.25, 10.45]); [ 9.5 1.75 ] (%o3) [ ] [ 3.25 10.45 ] (%i4) dgeev (M); (%o4) [[7.54331, 12.4067], false, false] (%i5) [L, v, u] : dgeev (M, true, true); [ - .666642 - .515792 ] (%o5) [[7.54331, 12.4067], [ ], [ .745378 - .856714 ] [ - .856714 - .745378 ] [ ]] [ .515792 - .666642 ] (%i6) D : apply (diag_matrix, L); [ 7.54331 0 ] (%o6) [ ] [ 0 12.4067 ] (%i7) M . v - v . D; [ 0.0 - 8.88178E-16 ] (%o7) [ ] [ - 8.88178E-16 0.0 ] (%i8) transpose (u) . M - D . transpose (u); [ 0.0 - 4.44089E-16 ] (%o8) [ ] [ 0.0 0.0 ] |
Categories: Package lapack
行列 Aの QR分解します。 Aのすべての要素は整数か浮動小数点数でなければいけません。 Aは行と列の数は同じかもしれませんし違うかもしれません。
2つの項目のリストを返します。
一番目の項目は行列 Qで、それは Aと同じ行数を持つ平方正規直交行列です。
二番目の項目は行列 Rで、それは Aと同じサイズで、
対角以下のすべての要素が零に等しいものです。
積 Q . R
は(浮動小数点の丸め誤差を除いて) Aに等しい。
ここで "."は非可換乗算演算子です。
(%i1) load ("lapack") $ (%i2) fpprintprec : 6 $ (%i3) M : matrix ([1, -3.2, 8], [-11, 2.7, 5.9]) $ (%i4) [q, r] : dgeqrf (M); [ - .0905357 .995893 ] (%o4) [[ ], [ .995893 .0905357 ] [ - 11.0454 2.97863 5.15148 ] [ ]] [ 0 - 2.94241 8.50131 ] (%i5) q . r - M; [ - 7.77156E-16 1.77636E-15 - 8.88178E-16 ] (%o5) [ ] [ 0.0 - 1.33227E-15 8.88178E-16 ] (%i6) mat_norm (%, 1); (%o6) 3.10862E-15 |
Categories: Package lapack
線形方程式 A x = bの解 xを計算します。 ここで、 Aは平方行列、 bは Aと同じ数の行と任意の長さの列を持つ行列です。 戻り値 xは bと同じサイズです。
Aと bの要素は
float
を介して実の浮動小数点数に評価されなければいけません;
従って、要素は任意の数値型か、数値定数のシンボルか、浮動小数点に評価される式であり得ます。
xの要素はいつも浮動小数点数です。
すべての算術は浮動小数演算として実行されます。
dgesv
は Aの LU分解を介して解を計算します。
例:
dgesv
は線形方程式 A x = bの解を計算します。
(%i1) A : matrix ([1, -2.5], [0.375, 5]); [ 1 - 2.5 ] (%o1) [ ] [ 0.375 5 ] (%i2) b : matrix ([1.75], [-0.625]); [ 1.75 ] (%o2) [ ] [ - 0.625 ] (%i3) x : dgesv (A, b); [ 1.210526315789474 ] (%o3) [ ] [ - 0.215789473684211 ] (%i4) dlange (inf_norm, b - A.x); (%o4) 0.0 |
bは Aと同じ数の行と任意の長さの列を持つ行列です。 xは bと同じサイズです。
(%i1) A : matrix ([1, -0.15], [1.82, 2]); [ 1 - 0.15 ] (%o1) [ ] [ 1.82 2 ] (%i2) b : matrix ([3.7, 1, 8], [-2.3, 5, -3.9]); [ 3.7 1 8 ] (%o2) [ ] [ - 2.3 5 - 3.9 ] (%i3) x : dgesv (A, b); [ 3.103827540695117 1.20985481742191 6.781786185657722 ] (%o3) [ ] [ - 3.974483062032557 1.399032116146062 - 8.121425428948527 ] (%i4) dlange (inf_norm, b - A . x); (%o4) 1.1102230246251565E-15 |
Aと bの要素は実の浮動小数点数に評価されなければいけません;
(%i1) A : matrix ([5, -%pi], [1b0, 11/17]); [ 5 - %pi ] [ ] (%o1) [ 11 ] [ 1.0b0 -- ] [ 17 ] (%i2) b : matrix ([%e], [sin(1)]); [ %e ] (%o2) [ ] [ sin(1) ] (%i3) x : dgesv (A, b); [ 0.690375643155986 ] (%o3) [ ] [ 0.233510982552952 ] (%i4) dlange (inf_norm, b - A . x); (%o4) 2.220446049250313E-16 |
Categories: Package lapack · Linear equations
特異値から成る行列 Aの特異値分解 (SVD)を計算します。 オプションで左および右特異ベクトルを取ります。
Aの要素はすべて整数か浮動小数点数でなければいけません。 Aは(行と列が同じ数の)平方かもしれませんし、そうでないかもしれません。
mを Aの行数、nを列数とします。 Aの特異値分解は A = U . Sigma . V^Tのような 3つの行列 U, Sigma, V^Tから構成されます。 ここで、 Uは m掛けmのユニタリ行列、 Sigmaは m掛けnの対角行列、 V^Tは n掛けnのユニタリ行列です。
sigma[i]を Sigmaの対角要素、すなわち、
Sigma[i, i] = sigma[i]とします。
要素 sigma[i]は Aのいわゆる特異値です;
これらは実数で、非負で、降順で返されます。
Uと Vの最初の min(m, n)列は Aの左と右特異ベクトルです。
dgesvd
は V自身ではなく Vの転置を返すことに注意してください。
dgesvd(A)
は Aの特異値だけを計算します。
dgesvd(A, left_p, right_p)
は
Aの特異値と、
left_p = true
の時、左特異ベクトル、
right_p = true
の時、右特異ベクトルを計算します。
3つの項目のリストを返します。
一つ目の項目は特異値のリストです。
二つ目の項目は false
か、左特異ベクトルの行列です。
三つ目の項目は false
か、右特異ベクトルの行列です。
例:
(%i1) load ("lapack")$ (%i2) fpprintprec : 6; (%o2) 6 (%i3) M: matrix([1, 2, 3], [3.5, 0.5, 8], [-1, 2, -3], [4, 9, 7]); [ 1 2 3 ] [ ] [ 3.5 0.5 8 ] (%o3) [ ] [ - 1 2 - 3 ] [ ] [ 4 9 7 ] (%i4) dgesvd (M); (%o4) [[14.4744, 6.38637, .452547], false, false] (%i5) [sigma, U, VT] : dgesvd (M, true, true); (%o5) [[14.4744, 6.38637, .452547], [ - .256731 .00816168 .959029 - .119523 ] [ ] [ - .526456 .672116 - .206236 - .478091 ] [ ], [ .107997 - .532278 - .0708315 - 0.83666 ] [ ] [ - .803287 - .514659 - .180867 .239046 ] [ - .374486 - .538209 - .755044 ] [ ] [ .130623 - .836799 0.5317 ]] [ ] [ - .917986 .100488 .383672 ] (%i6) m : length (U); (%o6) 4 (%i7) n : length (VT); (%o7) 3 (%i8) Sigma: genmatrix(lambda ([i, j], if i=j then sigma[i] else 0), m, n); [ 14.4744 0 0 ] [ ] [ 0 6.38637 0 ] (%o8) [ ] [ 0 0 .452547 ] [ ] [ 0 0 0 ] (%i9) U . Sigma . VT - M; [ 1.11022E-15 0.0 1.77636E-15 ] [ ] [ 1.33227E-15 1.66533E-15 0.0 ] (%o9) [ ] [ - 4.44089E-16 - 8.88178E-16 4.44089E-16 ] [ ] [ 8.88178E-16 1.77636E-15 8.88178E-16 ] (%i10) transpose (U) . U; [ 1.0 5.55112E-17 2.498E-16 2.77556E-17 ] [ ] [ 5.55112E-17 1.0 5.55112E-17 4.16334E-17 ] (%o10) [ ] [ 2.498E-16 5.55112E-17 1.0 - 2.08167E-16 ] [ ] [ 2.77556E-17 4.16334E-17 - 2.08167E-16 1.0 ] (%i11) VT . transpose (VT); [ 1.0 0.0 - 5.55112E-17 ] [ ] (%o11) [ 0.0 1.0 5.55112E-17 ] [ ] [ - 5.55112E-17 5.55112E-17 1.0 ] |
Categories: Package lapack
行列 Aのノルムもしくはノルムのような関数を計算します。
max
max(abs(A(i, j)))を計算します。 ここで iと jはそれぞれ行と列を行き渡ります。 この関数は適切な行列ノルムではないことに注意してください。
one_norm
Aの L[1]ノルム、すなわち、それぞれの列の要素の絶対値の和の最大値を計算します。
inf_norm
Aの L[inf]ノルム、すなわち、それぞれの行の要素の絶対値の和の最大値を計算します。
frobenius
Aの Frobeniusノルム、すなわち、行列要素の平方の和の平方根を計算します。
Categories: Package lapack
2つの行列の積を計算します。オプションで積を三つ目の行列に足し算します。
最も簡単な形式では、 dgemm(A, B)
は
2つの実行列 Aと Bの積を計算します。
二番目の形式では、
dgemm
は
alpha * A * B + beta * Cを計算します。
ここで A, B, Cは適当なサイズの実行列であり、
alphaと betaは実数です。
オプションで、 Aと/もしくは Bは積を計算する前に転置を取ることができます。
追加のパラメータはオプションのキーワード引数で指定できます:
キーワード引数はオプションで、どんな順番でも指定できます。
それらはすべて、形式 key=val
を取ります。
キーワード引数は以下の通りです:
C
足すべき行列 C。
デフォルトは false
であり、行列を足さないことを意味します。
alpha
Aと Bの積をこの値に掛けます。 デフォルトは 1です。
beta
もし行列 Cが与えられたら、 この値を、足される前にCに掛けます。 デフォルト値は 0で、これはたとえCが与えられても Cが足されないことを意味します。 故に、必ず betaに零でない値を指定してください。
transpose_a
もし true
なら、
Aの代わりに Aの転置を積に使います。
デフォルトは false
です。
transpose_b
もし true
なら
Bの代わりに Bの転置を積に使います。
デフォルトは false
です。
(%i1) load ("lapack")$ (%i2) A : matrix([1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]); [ 1 2 3 ] [ ] (%o2) [ 4 5 6 ] [ ] [ 7 8 9 ] (%i3) B : matrix([-1,-2,-3],[-4,-5,-6],[-7,-8,-9]); [ - 1 - 2 - 3 ] [ ] (%o3) [ - 4 - 5 - 6 ] [ ] [ - 7 - 8 - 9 ] (%i4) C : matrix([3,2,1],[6,5,4],[9,8,7]); [ 3 2 1 ] [ ] (%o4) [ 6 5 4 ] [ ] [ 9 8 7 ] (%i5) dgemm(A,B); [ - 30.0 - 36.0 - 42.0 ] [ ] (%o5) [ - 66.0 - 81.0 - 96.0 ] [ ] [ - 102.0 - 126.0 - 150.0 ] (%i6) A . B; [ - 30 - 36 - 42 ] [ ] (%o6) [ - 66 - 81 - 96 ] [ ] [ - 102 - 126 - 150 ] (%i7) dgemm(A,B,transpose_a=true); [ - 66.0 - 78.0 - 90.0 ] [ ] (%o7) [ - 78.0 - 93.0 - 108.0 ] [ ] [ - 90.0 - 108.0 - 126.0 ] (%i8) transpose(A) . B; [ - 66 - 78 - 90 ] [ ] (%o8) [ - 78 - 93 - 108 ] [ ] [ - 90 - 108 - 126 ] (%i9) dgemm(A,B,c=C,beta=1); [ - 27.0 - 34.0 - 41.0 ] [ ] (%o9) [ - 60.0 - 76.0 - 92.0 ] [ ] [ - 93.0 - 118.0 - 143.0 ] (%i10) A . B + C; [ - 27 - 34 - 41 ] [ ] (%o10) [ - 60 - 76 - 92 ] [ ] [ - 93 - 118 - 143 ] (%i11) dgemm(A,B,c=C,beta=1, alpha=-1); [ 33.0 38.0 43.0 ] [ ] (%o11) [ 72.0 86.0 100.0 ] [ ] [ 111.0 134.0 157.0 ] (%i12) -A . B + C; [ 33 38 43 ] [ ] (%o12) [ 72 86 100 ] [ ] [ 111 134 157 ] |
Categories: Package lapack
dgeev
同様、しかし行列 Aは複素行列です。
Categories: Package lapack
zheev
同様、しかし行列 Aは平方複素エルミート行列と仮定されます。
もし eigvec_pが true
なら、
行列の固有ベクトルも計算します。
実際には行列 Aがエルミートであることはチェックしません。
dgeev
と同じように2つの項目のリストを返します:
固有値のリストと、 false
または固有ベクトルの行列。
Categories: Package lapack
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66.1 Introduction to lbfgs | ||
66.2 Functions and Variables for lbfgs |
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lbfgs
は L-BFGS algorithm [1]の実装であり、
限定メモリ準Newton (BFGS)アルゴリズムによって無制約な最小化問題を解きます。
Hessian行列の逆元全体の代わりに低ランク近似が保存されるので、限定メモリと呼ばれます。
最初、
Jorge J. MoréとDavid J. Thuenteが最初に書いたいくつかの関数を組み入れて
Jorge Nocedalがプログラムを Fortranで書き、
プログラム f2cl
によって Lispに自動翻訳されました。
Maximaパッケージ
lbfgs
は翻訳されたコードといくつかの詳細を扱うインターフェース関数からなります。
参考文献:
[1] D. Liu and J. Nocedal. "On the limited memory BFGS method for large scale optimization". Mathematical Programming B 45:503-528 (1989)
[2] http://netlib.org/opt/lbfgs_um.shar
Categories: Numerical methods · Optimization · Share packages · Package lbfgs
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初期見積もり X0から始めて 変数リスト X上での、 norm(grad(FOM)) < epsilon*max(1, norm(X))のような性能指標 FOMの無制約最小化の近似解を見つけます。
もし与えられたなら、 gradは FOMの多変数 Xに関する勾配です。 gradは Xの要素それぞれに対して要素を1つ持つリストかリストを返す関数です。 もし与えられなかったら、勾配を記号微分で自動的に計算します。 もし FOMが関数なら、勾配 gradを共有しなければいけません。
適用されるアルゴリズムは限定メモリ準 Newton(BFGS)アルゴリズム [1]です。 Hessian行列の逆元全体の代わりに低ランク近似が保存されるので、限定メモリと呼ばれます。 アルゴリズムのそれぞれの繰り返しは直線探索です。 すなわち、変数 Xに関して、近似 Hessian逆元から計算される探索方向の線 (ray)に沿っての探索です。 FOMはいつも直線探索でうまく減少します。 (いつもではありませんが)普通 FOMの勾配のノルムも減少します。
iprintは lbfgs
が印字する進捗メッセージを制御します。
iprint[1]
iprint[1]
controls the frequency of progress messages.
iprint[1] < 0
進捗メッセージなし。
iprint[1] = 0
最初と最後の繰り返しでメッセージ。
iprint[1] > 0
毎iprint[1]
回の繰り返してメッセージを印字する。
iprint[2]
iprint[2]
は進捗メッセージの量を制御します。
iprint[2] = 0
繰り返し回数、 FOMの評価回数、 FOMの値、 FOMの勾配のノルム、ステップ長を印字します。
iprint[2] = 1
iprint[2] = 0
に加えて、
X0と X0で評価された FOMの勾配を印字します。
iprint[2] = 2
iprint[2] = 1
に加えて、
繰り返しそれぞれで Xの値を印字します。
iprint[2] = 3
iprint[2] = 2
に加えて、
繰り返しそれぞれで FOMの勾配を印字します。
lbfgs
が印字する列は以下の通りです。
I
繰り返し関数。それぞれの直線探索で増えます。
NFN
性能指標の評価回数。
FUNC
最も最近の直線探索の最後での性能指標の値。
GNORM
最も最近の直線探索の最後での性能指標の勾配のノルム。
STEPLENGTH
探索アルゴリズムの内部パラメータ。
アルゴリズムの詳細に関係する付加情報は、元々の Fortranコード[2]のコメントに見つけられます。
lbfgs_nfeval_max
と lbfgs_ncorrections
も参照してください。
参考文献:
[1] D. Liu and J. Nocedal. "On the limited memory BFGS method for large scale optimization". Mathematical Programming B 45:503-528 (1989)
[2] http://netlib.org/opt/lbfgs_um.shar
例:
Netlibの LBFGSパッケージの中で、プログラム sdrive.f中の、 FGCOMPUTEが計算したのと同じ FOM。 問題の変数が添字付き変数であることに注意してください。 FOMは u[k] = 1(k = 1, ..., 8)で 0に等しい厳密な最小を持ちます。
(%i1) load ("lbfgs")$ (%i2) t1[j] := 1 - u[j]; (%o2) t1 := 1 - u j j (%i3) t2[j] := 10*(u[j + 1] - u[j]^2); 2 (%o3) t2 := 10 (u - u ) j j + 1 j (%i4) n : 8; (%o4) 8 (%i5) FOM : sum (t1[2*j - 1]^2 + t2[2*j - 1]^2, j, 1, n/2); 2 2 2 2 2 2 (%o5) 100 (u - u ) + (1 - u ) + 100 (u - u ) + (1 - u ) 8 7 7 6 5 5 2 2 2 2 2 2 + 100 (u - u ) + (1 - u ) + 100 (u - u ) + (1 - u ) 4 3 3 2 1 1 (%i6) lbfgs (FOM, '[u[1],u[2],u[3],u[4],u[5],u[6],u[7],u[8]], [-1.2, 1, -1.2, 1, -1.2, 1, -1.2, 1], 1e-3, [1, 0]); ************************************************* N= 8 NUMBER OF CORRECTIONS=25 INITIAL VALUES F= 9.680000000000000D+01 GNORM= 4.657353755084533D+02 ************************************************* |
I NFN FUNC GNORM STEPLENGTH 1 3 1.651479526340304D+01 4.324359291335977D+00 7.926153934390631D-04 2 4 1.650209316638371D+01 3.575788161060007D+00 1.000000000000000D+00 3 5 1.645461701312851D+01 6.230869903601577D+00 1.000000000000000D+00 4 6 1.636867301275588D+01 1.177589920974980D+01 1.000000000000000D+00 5 7 1.612153014409201D+01 2.292797147151288D+01 1.000000000000000D+00 6 8 1.569118407390628D+01 3.687447158775571D+01 1.000000000000000D+00 7 9 1.510361958398942D+01 4.501931728123679D+01 1.000000000000000D+00 8 10 1.391077875774293D+01 4.526061463810630D+01 1.000000000000000D+00 9 11 1.165625686278198D+01 2.748348965356907D+01 1.000000000000000D+00 10 12 9.859422687859144D+00 2.111494974231706D+01 1.000000000000000D+00 11 13 7.815442521732282D+00 6.110762325764183D+00 1.000000000000000D+00 12 15 7.346380905773044D+00 2.165281166715009D+01 1.285316401779678D-01 13 16 6.330460634066464D+00 1.401220851761508D+01 1.000000000000000D+00 14 17 5.238763939854303D+00 1.702473787619218D+01 1.000000000000000D+00 15 18 3.754016790406625D+00 7.981845727632704D+00 1.000000000000000D+00 16 20 3.001238402313225D+00 3.925482944745832D+00 2.333129631316462D-01 17 22 2.794390709722064D+00 8.243329982586480D+00 2.503577283802312D-01 18 23 2.563783562920545D+00 1.035413426522664D+01 1.000000000000000D+00 19 24 2.019429976373283D+00 1.065187312340952D+01 1.000000000000000D+00 20 25 1.428003167668592D+00 2.475962450735100D+00 1.000000000000000D+00 21 27 1.197874264859232D+00 8.441707983339661D+00 4.303451060697367D-01 22 28 9.023848942003913D-01 1.113189216665625D+01 1.000000000000000D+00 23 29 5.508226405855795D-01 2.380830599637816D+00 1.000000000000000D+00 24 31 3.902893258879521D-01 5.625595817143044D+00 4.834988416747262D-01 25 32 3.207542206881058D-01 1.149444645298493D+01 1.000000000000000D+00 26 33 1.874468266118200D-01 3.632482152347445D+00 1.000000000000000D+00 27 34 9.575763380282112D-02 4.816497449000391D+00 1.000000000000000D+00 28 35 4.085145106760390D-02 2.087009347116811D+00 1.000000000000000D+00 29 36 1.931106005512628D-02 3.886818624052740D+00 1.000000000000000D+00 30 37 6.894000636920714D-03 3.198505769992936D+00 1.000000000000000D+00 31 38 1.443296008850287D-03 1.590265460381961D+00 1.000000000000000D+00 32 39 1.571766574930155D-04 3.098257002223532D-01 1.000000000000000D+00 33 40 1.288011779655132D-05 1.207784334505595D-02 1.000000000000000D+00 34 41 1.806140190993455D-06 4.587890258846915D-02 1.000000000000000D+00 35 42 1.769004612050548D-07 1.790537363138099D-02 1.000000000000000D+00 36 43 3.312164244118216D-10 6.782068546986653D-04 1.000000000000000D+00 |
THE MINIMIZATION TERMINATED WITHOUT DETECTING ERRORS. IFLAG = 0 (%o6) [u = 1.000005339816132, u = 1.000009942840108, 1 2 u = 1.000005339816132, u = 1.000009942840108, 3 4 u = 1.000005339816132, u = 1.000009942840108, 5 6 u = 1.000005339816132, u = 1.000009942840108] 7 8 |
回帰問題。
FOMは予言値 F(X[i])と観測値 Y[i]の二乗平均差です。
関数 Fは有界な単調関数(いわゆる「シグモイド」函数)です。
この例では、 Fのパラメータに関して lbfgs
は近似値を計算し、
plot2d
は Fの観測データとの比較を表示します。
(%i1) load ("lbfgs")$ (%i2) FOM : '((1/length(X))*sum((F(X[i]) - Y[i])^2, i, 1, length(X))); 2 sum((F(X ) - Y ) , i, 1, length(X)) i i (%o2) ----------------------------------- length(X) (%i3) X : [1, 2, 3, 4, 5]; (%o3) [1, 2, 3, 4, 5] (%i4) Y : [0, 0.5, 1, 1.25, 1.5]; (%o4) [0, 0.5, 1, 1.25, 1.5] (%i5) F(x) := A/(1 + exp(-B*(x - C))); A (%o5) F(x) := ---------------------- 1 + exp((- B) (x - C)) (%i6) ''FOM; A 2 A 2 (%o6) ((----------------- - 1.5) + (----------------- - 1.25) - B (5 - C) - B (4 - C) %e + 1 %e + 1 A 2 A 2 + (----------------- - 1) + (----------------- - 0.5) - B (3 - C) - B (2 - C) %e + 1 %e + 1 2 A + --------------------)/5 - B (1 - C) 2 (%e + 1) (%i7) estimates : lbfgs (FOM, '[A, B, C], [1, 1, 1], 1e-4, [1, 0]); ************************************************* N= 3 NUMBER OF CORRECTIONS=25 INITIAL VALUES F= 1.348738534246918D-01 GNORM= 2.000215531936760D-01 ************************************************* |
I NFN FUNC GNORM STEPLENGTH 1 3 1.177820636622582D-01 9.893138394953992D-02 8.554435968992371D-01 2 6 2.302653892214013D-02 1.180098521565904D-01 2.100000000000000D+01 3 8 1.496348495303004D-02 9.611201567691624D-02 5.257340567840710D-01 4 9 7.900460841091138D-03 1.325041647391314D-02 1.000000000000000D+00 5 10 7.314495451266914D-03 1.510670810312226D-02 1.000000000000000D+00 6 11 6.750147275936668D-03 1.914964958023037D-02 1.000000000000000D+00 7 12 5.850716021108202D-03 1.028089194579382D-02 1.000000000000000D+00 8 13 5.778664230657800D-03 3.676866074532179D-04 1.000000000000000D+00 9 14 5.777818823650780D-03 3.010740179797108D-04 1.000000000000000D+00 |
THE MINIMIZATION TERMINATED WITHOUT DETECTING ERRORS. IFLAG = 0 (%o7) [A = 1.461933911464101, B = 1.601593973254801, C = 2.528933072164855] (%i8) plot2d ([F(x), [discrete, X, Y]], [x, -1, 6]), ''estimates; (%o8) |
FOMの勾配が(自動的に計算される代わりに)指定されます。
FOMとその勾配の両方を関数として lbfgs
に渡します。
(%i1) load ("lbfgs")$ (%i2) F(a, b, c) := (a - 5)^2 + (b - 3)^4 + (c - 2)^6$ (%i3) define(F_grad(a, b, c), map (lambda ([x], diff (F(a, b, c), x)), [a, b, c]))$ (%i4) estimates : lbfgs ([F, F_grad], [a, b, c], [0, 0, 0], 1e-4, [1, 0]); ************************************************* N= 3 NUMBER OF CORRECTIONS=25 INITIAL VALUES F= 1.700000000000000D+02 GNORM= 2.205175729958953D+02 ************************************************* |
I NFN FUNC GNORM STEPLENGTH 1 2 6.632967565917637D+01 6.498411132518770D+01 4.534785987412505D-03 2 3 4.368890936228036D+01 3.784147651974131D+01 1.000000000000000D+00 3 4 2.685298972775191D+01 1.640262125898520D+01 1.000000000000000D+00 4 5 1.909064767659852D+01 9.733664001790506D+00 1.000000000000000D+00 5 6 1.006493272061515D+01 6.344808151880209D+00 1.000000000000000D+00 6 7 1.215263596054292D+00 2.204727876126877D+00 1.000000000000000D+00 7 8 1.080252896385329D-02 1.431637116951845D-01 1.000000000000000D+00 8 9 8.407195124830860D-03 1.126344579730008D-01 1.000000000000000D+00 9 10 5.022091686198525D-03 7.750731829225275D-02 1.000000000000000D+00 10 11 2.277152808939775D-03 5.032810859286796D-02 1.000000000000000D+00 11 12 6.489384688303218D-04 1.932007150271009D-02 1.000000000000000D+00 12 13 2.075791943844547D-04 6.964319310814365D-03 1.000000000000000D+00 13 14 7.349472666162258D-05 4.017449067849554D-03 1.000000000000000D+00 14 15 2.293617477985238D-05 1.334590390856715D-03 1.000000000000000D+00 15 16 7.683645404048675D-06 6.011057038099202D-04 1.000000000000000D+00 |
THE MINIMIZATION TERMINATED WITHOUT DETECTING ERRORS. IFLAG = 0 (%o4) [a = 5.000086823042934, b = 3.052395429705181, c = 1.927980629919583] |
Categories: Package lbfgs
デフォルト値: 100
lbfgs_nfeval_max
は、lbfgs
がする性能指標 (FOM)の評価の最大回数です。
lbfgs_nfeval_max
に届いた時、
lbfgs
は最後に成功した直線探索の結果を返します。
Categories: Package lbfgs
デフォルト値: 25
lbfgs_ncorrections
は lbfgs
が保つ近似逆
Hessian行列に適用された修正回数です。
Categories: Package lbfgs
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67.1 Functions and Variables for lindstedt |
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これは Lindstedtコードでの最初のパスです。 摂動方程式上の初期条件が i>0に対して z[i]=0, z'[i]=0で、 入力した初期条件― (%k1と %k2だけでなく)任意の定数があり得ます―で問題を解くことができます。 icは初期条件のリストです。
初期条件を与えない時、 摂動方程式の中の定数がゼロ次方程式解と同じなので、問題が起こります。 また Van der Pol方程式のように、摂動方程式の初期条件が i>0に対して z[i]=0, z'[i]=0でない時、問題が起こります。
例:
(%i1) load("makeOrders")$ (%i2) load("lindstedt")$ (%i3) Lindstedt('diff(x,t,2)+x-(e*x^3)/6,e,2,[1,0]); 2 e (cos(5 T) - 24 cos(3 T) + 23 cos(T)) (%o3) [[[--------------------------------------- 36864 e (cos(3 T) - cos(T)) - --------------------- + cos(T)], 192 2 7 e e T = (- ---- - -- + 1) t]] 3072 16 |
この関数を使うには、最初に load("makeOrders")
と
load("lindstedt")
を書いてください。
Categories: Differential equations · Share packages · Package lindstedt
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68.1 Introduction to linearalgebra | ||
68.2 Functions and Variables for linearalgebra |
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linearalgebra
は線形代数に関する関数のコレクションです。
例:
(%i1) M : matrix ([1, 2], [1, 2]); [ 1 2 ] (%o1) [ ] [ 1 2 ] (%i2) nullspace (M); [ 1 ] [ ] (%o2) span([ 1 ]) [ - - ] [ 2 ] (%i3) columnspace (M); [ 1 ] (%o3) span([ ]) [ 1 ] (%i4) ptriangularize (M - z*ident(2), z); [ 1 2 - z ] (%o4) [ ] [ 2 ] [ 0 3 z - z ] (%i5) M : matrix ([1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]) - z*ident(3); [ 1 - z 2 3 ] [ ] (%o5) [ 4 5 - z 6 ] [ ] [ 7 8 9 - z ] (%i6) MM : ptriangularize (M, z); [ 4 5 - z 6 ] [ ] [ 2 ] [ 66 z 102 z 132 ] [ 0 -- - -- + ----- + --- ] (%o6) [ 49 7 49 49 ] [ ] [ 3 2 ] [ 49 z 245 z 147 z ] [ 0 0 ----- - ------ - ----- ] [ 264 88 44 ] (%i7) algebraic : true; (%o7) true (%i8) tellrat (MM [3, 3]); 3 2 (%o8) [z - 15 z - 18 z] (%i9) MM : ratsimp (MM); [ 4 5 - z 6 ] [ ] [ 2 ] (%o9) [ 66 7 z - 102 z - 132 ] [ 0 -- - ------------------ ] [ 49 49 ] [ ] [ 0 0 0 ] (%i10) nullspace (MM); [ 1 ] [ ] [ 2 ] [ z - 14 z - 16 ] [ -------------- ] (%o10) span([ 8 ]) [ ] [ 2 ] [ z - 18 z - 12 ] [ - -------------- ] [ 12 ] (%i11) M : matrix ([1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]); [ 1 2 3 4 ] [ ] [ 5 6 7 8 ] (%o11) [ ] [ 9 10 11 12 ] [ ] [ 13 14 15 16 ] (%i12) columnspace (M); [ 1 ] [ 2 ] [ ] [ ] [ 5 ] [ 6 ] (%o12) span([ ], [ ]) [ 9 ] [ 10 ] [ ] [ ] [ 13 ] [ 14 ] (%i13) apply ('orthogonal_complement, args (nullspace (transpose (M)))); [ 0 ] [ 1 ] [ ] [ ] [ 1 ] [ 0 ] (%o13) span([ ], [ ]) [ 2 ] [ - 1 ] [ ] [ ] [ 3 ] [ - 2 ] |
Categories: Linear algebra · Share packages · Package linearalgebra
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関数 fを加算関数として使い、行列 M_1, …, M_nの和を返します。 関数 fは任意の数の引数を受け付けなければいけません (Maxima n項関数)。
例:
(%i1) m1 : matrix([1,2],[3,4])$ (%i2) m2 : matrix([7,8],[9,10])$ (%i3) addmatrices('max,m1,m2); (%o3) matrix([7,8],[9,10]) (%i4) addmatrices('max,m1,m2,5*m1); (%o4) matrix([7,10],[15,20]) |
Categories: Package linearalgebra
Mのエントリがすべて行列なら、その時に限って trueを返します。
Categories: Package linearalgebra · Predicate functions
もし Mが行列なら、
列演算 C_i <- C_i - theta * C_j
を施すことで生じる行列を返します。
もし Mが行 iか行 jを持たないならエラーをシグナルします。
Categories: Package linearalgebra
もし Mが行列なら、列 iと jを交換します。 もし Mに列 iか jがないならエラーをシグナルします。
Categories: Package linearalgebra
もし Mが行列なら span (v_1, ..., v_n)
を返します。
ここで、集合 {v_1, ..., v_n}
は Mの列空間の基底です。
空集合の包は {0}
です。
従って、列空間が 1員だけ持つ時 span ()
を返します。
Categories: Package linearalgebra
自己共役(すなわち Hermite)行列の Cholesky分解を返します。
二番目の引数はデフォルトでは 'generalring'です。
fieldの取り得る値の説明については lu_factor
を参照してください。
Categories: Matrix decompositions · Package linearalgebra
行列 Mの複素共役転置を返します。
関数 ctranspose
はそれぞれの行列要素を転置するのに
matrix_element_transpose
を使います。
Categories: Package linearalgebra
対角成分 d_1, d_2,...,d_nを持つ対角行列を返します。 対角成分が行列の時、戻り値行列の零成分は適切なサイズの零行列です; 例えば:
(%i1) diag_matrix(diag_matrix(1,2),diag_matrix(3,4)); [ [ 1 0 ] [ 0 0 ] ] [ [ ] [ ] ] [ [ 0 2 ] [ 0 0 ] ] (%o1) [ ] [ [ 0 0 ] [ 3 0 ] ] [ [ ] [ ] ] [ [ 0 0 ] [ 0 4 ] ] (%i2) diag_matrix(p,q); [ p 0 ] (%o2) [ ] [ 0 q ] |
Categories: Package linearalgebra
ベクトル uと vの内積を返します。
これは conjugate (transpose (u)) . v
と同じです。
引数 uと vは列ベクトルでなければいけません。
Categories: Package linearalgebra
Aの固有値と固有ベクトルを Jacobi回転法で計算します。
Aは対称行列でなければいけません。
(しかし、正定値である必要も半正定値である必要もありません。)
field_typeは計算上の体を示し、 floatfield
か bigfloatfield
です。
もし field_typeを指定しないなら、デフォルトは floatfield
です。
Aの要素は、数か、
(field_typeに依存して )float
か
bfloat
を介して数に評価される式でなければいけません。
例:
(%i1) S: matrix([1/sqrt(2), 1/sqrt(2)],[-1/sqrt(2), 1/sqrt(2)]); [ 1 1 ] [ ------- ------- ] [ sqrt(2) sqrt(2) ] (%o1) [ ] [ 1 1 ] [ - ------- ------- ] [ sqrt(2) sqrt(2) ] (%i2) L : matrix ([sqrt(3), 0], [0, sqrt(5)]); [ sqrt(3) 0 ] (%o2) [ ] [ 0 sqrt(5) ] (%i3) M : S . L . transpose (S); [ sqrt(5) sqrt(3) sqrt(5) sqrt(3) ] [ ------- + ------- ------- - ------- ] [ 2 2 2 2 ] (%o3) [ ] [ sqrt(5) sqrt(3) sqrt(5) sqrt(3) ] [ ------- - ------- ------- + ------- ] [ 2 2 2 2 ] (%i4) eigens_by_jacobi (M); The largest percent change was 0.1454972243679 The largest percent change was 0.0 number of sweeps: 2 number of rotations: 1 (%o4) [[1.732050807568877, 2.23606797749979], [ 0.70710678118655 0.70710678118655 ] [ ]] [ - 0.70710678118655 0.70710678118655 ] (%i5) float ([[sqrt(3), sqrt(5)], S]); (%o5) [[1.732050807568877, 2.23606797749979], [ 0.70710678118655 0.70710678118655 ] [ ]] [ - 0.70710678118655 0.70710678118655 ] (%i6) eigens_by_jacobi (M, bigfloatfield); The largest percent change was 1.454972243679028b-1 The largest percent change was 0.0b0 number of sweeps: 2 number of rotations: 1 (%o6) [[1.732050807568877b0, 2.23606797749979b0], [ 7.071067811865475b-1 7.071067811865475b-1 ] [ ]] [ - 7.071067811865475b-1 7.071067811865475b-1 ] |
Categories: Matrix decompositions · Package linearalgebra
x = lu_factor (A)
の時、
get_lu_factors
は形式 [P, L, U]
のリストを返します。
ここで、 Pは置換行列、 Lは対角成分を含む下三角行列、
Uは上三角行列であり、
A = P L U
が成り立ちます。
Categories: Package linearalgebra
Hankel行列 Hを返します。 Hの最初の列は colです; 最初の成分を除いて、 Hの最後の行は rowです。 rowのデフォルトは colと同じ長さを持つ零ベクトルです。
Categories: Package linearalgebra
変数 xのリストに関する fの Hessian行列を返します。
Hessian行列の (i, j)
成分は
diff(f, x[i], 1, x[j], 1)
です。
例:
(%i1) hessian (x * sin (y), [x, y]); [ 0 cos(y) ] (%o1) [ ] [ cos(y) - x sin(y) ] (%i2) depends (F, [a, b]); (%o2) [F(a, b)] (%i3) hessian (F, [a, b]); [ 2 2 ] [ d F d F ] [ --- ----- ] [ 2 da db ] [ da ] (%o3) [ ] [ 2 2 ] [ d F d F ] [ ----- --- ] [ da db 2 ] [ db ] |
Categories: Differential calculus · Package linearalgebra
n掛け nの Hilbert行列を返します。 nが正の整数でない時、エラーをシグナルします。
Categories: Package linearalgebra
行列 Mと同じ形を持つ単位行列を返します。 単位行列の対角成分は体 fldの乗算単位元です; fldのデフォルトは generalringです。
一番目の引数 Mは平方行列か非行列でなければいけません。 Mが行列の時、 Mのそれぞれの成分は平方行列であり得ます。 - 従って、 Mは区分されたMaxima行列であり得ます。 行列は任意の(有限の)深さに区分できます。
zerofor
も参照してください。
Categories: Package linearalgebra
LU分解を使って行列 Mの逆行列を返します。 LU分解は環 rngを使って実行されます。
Categories: Package linearalgebra
変数のリスト xに関する関数のリスト fの Jacobi行列を返します。
Jacobi行列の (i, j)
成分は
diff(f[i], x[j])
です。
例:
(%i1) jacobian ([sin (u - v), sin (u * v)], [u, v]); [ cos(v - u) - cos(v - u) ] (%o1) [ ] [ v cos(u v) u cos(u v) ] (%i2) depends ([F, G], [y, z]); (%o2) [F(y, z), G(y, z)] (%i3) jacobian ([F, G], [y, z]); [ dF dF ] [ -- -- ] [ dy dz ] (%o3) [ ] [ dG dG ] [ -- -- ] [ dy dz ] |
Categories: Differential calculus · Package linearalgebra
行列 Aと Bの Kronecker積を返します。
Categories: Package linearalgebra
オプションの引数 pが与えられたとして、もし eが Maximaリストで、
pがすべてのリストの要素で true
に評価されるなら、
true
を返します。
listp
がオプションの引数を与えられない時、もし eが Maximaリストなら、
true
を返します。
他のすべての場合 false
を返します。
Categories: Package linearalgebra · Predicate functions
一番目の引数は行列でなければいけません; 引数 r_1から c_2は行 r_1から r_2と列 c_1から c_2から成る Mの部分行列を決定します。
ある性質を満たす部分行列 Mの中の成分を見つけます。 3つのケース:
(1) rel = 'bool
で fが述語論理:
左から右へ、そして上から下へ部分行列をスキャンし、
述語論理 fを満たす最初の成分のインデックスを返します。
もし fを満たす行列成分がないなら、 false
を返します。
(2) rel = 'max
で fが実関数:
fを最大にする成分を探して部分行列をスキャンします。 最大化の成分のインデックスを返します。
(3) rel = 'min
で fが実関数:
fを最小にする成分を探して部分行列をスキャンします。 最小化の成分のインデックスを返します。
Categories: Package linearalgebra
M = lu_factor (A, field)
の時、
lu_backsub (M, b)
は線形系
A x = b
を解きます。
Categories: Package linearalgebra
形式 [LU, perm, fld]
か
[LU, perm, fld, lower-cnd
upper-cnd]
のリストを返します。
ここで、
(1) 行列 LUは Mの分解をパックされた形式で含みます。
パックされた形式は3つのことを意味します;
第一に LUの行はリスト permに従って置換されます。
もし、例えば、 permがリスト [3,2,1]
なら、
LU分解の実際の一番目の行は行列 LUの三番目の行です。
第二に、 mの下三角因子はすべて 1で置き換えられた対角成分を持つ LUの下三角部です。
第三に、 Mの上三角因子は LUの上三角部です。
(2) 体が floatfield
か complexfield
の時、数
lower-cndと upper-cndは
Mの無限ノルム条件数の下限と上限です。
すべての体に対して条件数を見積ることができるわけではありません;
そんな体に対しては lu_factor
は 2項目リストを返します。
下限と上限どちらも真の値から任意に大きな因子だけ異なる可能性があります。
(mat_cond
も参照してください。)
引数 Mは平方行列でなければいけません。
オプション引数 fldは環か体かを決めるシンボルでなければいけません。 予め定義された体と環は以下のものがあります:
(a) generalring
- Maxima式の環,
(b) floatfield
- 倍精度浮動小数点数体,
(c) complexfield
- 倍精度浮動小数点複素数体,
(d) crering
- Maxima CRE式の環,
(e) rationalfield
- 有理数体,
(f) runningerror
- 浮動小数点の丸め誤差をトラック,
(g) noncommutingring
- 乗算が非可換ドット演算子のMaxima式の環
体が floatfield
か complexfield
,
runningerror
のいずれかの時、アルゴリズムは部分ピボットを使います;
他のすべての体に対しては、零ピボットを避ける必要があるときだけ行をスイッチします。
浮動小数点加算算術は結合的でなく、'体'の意味は数学的定義と異なります。
体 runningerror
の要素は形式 [x,n]
の 2つの要素の Maximaリストです。
ここで、 xは浮動小数点数で、 n
は整数です。
x
の'真'の値と x
の相対差は計算機イプシロンに
n
をかけたもので近似的に抑えられます。
ランニングエラー境界はオーダーが計算機イプシロンの平方の項をいくつか落とします。
The running error bound drops some terms that of the order the square of the machine epsilon.
新しい体を定義するユーザーインターフェースはありません。
Common Lispに精通しているユーザーは新しい体を定義することができるはずです。
これをするには、ユーザーは算術演算のための関数と
体表現と Maximaの相互変換のための関数を定義しなければいけません。
さらに、(部分ピボットが使われる)順序体に関しては、
ユーザーは大きさの関数と体の元の比較関数を定義しなければいけません。
あとは、 Common Lisp 構造体 mring
を定義することだけです。
ファイル mring
に多くの例があります。
分解を計算するために、最初の仕事は行列成分それぞれを指定された体の元に変換することです。
変換が不可能な時は、分解はエラーメッセージとともに停止します。
体の元は Maxima式である必要はありません。
例えば、complexfield
の元は Common Lisp複素数です。
そして、分解を計算した後には、行列成分は Maxima式に変換されなければいけません。
get_lu_factors
も参照してください。
例:
(%i1) w[i,j] := random (1.0) + %i * random (1.0); (%o1) w := random(1.) + %i random(1.) i, j (%i2) showtime : true$ Evaluation took 0.00 seconds (0.00 elapsed) (%i3) M : genmatrix (w, 100, 100)$ Evaluation took 7.40 seconds (8.23 elapsed) (%i4) lu_factor (M, complexfield)$ Evaluation took 28.71 seconds (35.00 elapsed) (%i5) lu_factor (M, generalring)$ Evaluation took 109.24 seconds (152.10 elapsed) (%i6) showtime : false$ (%i7) M : matrix ([1 - z, 3], [3, 8 - z]); [ 1 - z 3 ] (%o7) [ ] [ 3 8 - z ] (%i8) lu_factor (M, generalring); [ 1 - z 3 ] [ ] (%o8) [[ 3 9 ], [1, 2], generalring] [ ----- - z - ----- + 8 ] [ 1 - z 1 - z ] (%i9) get_lu_factors (%); [ 1 0 ] [ 1 - z 3 ] [ 1 0 ] [ ] [ ] (%o9) [[ ], [ 3 ], [ 9 ]] [ 0 1 ] [ ----- 1 ] [ 0 - z - ----- + 8 ] [ 1 - z ] [ 1 - z ] (%i10) %[1] . %[2] . %[3]; [ 1 - z 3 ] (%o10) [ ] [ 3 8 - z ] |
Categories: Matrix decompositions · Package linearalgebra
行列 mのp-ノルムの行列条件数を返します。
pに許される値は 1と infです。
この関数は、行列 mの逆元を計算するのに LU分解を使います。
このため mat_cond
の実行時間は行列サイズの三乗に比例します;
lu_factor
は、行列サイズの二乗に比例する時間内に
無限大ノルム条件数の下限と上限を決定します。
Categories: Package linearalgebra
行列 Mの行列 p-ノルムを返します。
pに許される値は 1か inf
か frobenius
(Frobenius行列ノルム)です。
行列 Mは区分されない行列でなければいけません。
Categories: Package linearalgebra
オプション引数 pが与えられたとして、
もし eが行列で、 pが行列成分すべてに対して
true
に評価されるなら、
true
を返します。
matrixp
がオプション引数を与えられない時は、もし e
が行列なら、
true
を返します。
他のすべての場合には false
を返します。
blockmatrixp
も参照してください。
Categories: Package linearalgebra · Predicate functions
行列 Mの行数と列数をそれぞれ与える 2要素リストを返します。
Categories: Package linearalgebra
もし Mが区分行列なら、 行列をすべてのレベルで区分解除します。 もし Mが行列なら、 Mを返します; それ以外ではエラーをシグナルします。
Categories: Package linearalgebra
行列 Mの跡を返します。
もし Mが行列でないなら、名詞形を返します。
Mが区分行列の時、
mat_trace(M)
は
mat_trace(mat_unblocker(m))
するのと同じ値を返します。
Categories: Package linearalgebra
もし Mが区分行列なら、
Mを 1レベル区分解除します。
もし Mが行列なら、
mat_unblocker (M)
は Mを返します;
それ以外ではエラーをシグナルします。
このように、もし Mの成分それぞれが行列なら、
mat_unblocker (M)
は区分されていない行列を返しますが、
もし Mの成分それぞれが区分行列なら、
mat_unblocker (M)
は区分が 1レベル少ない区分行列を返します。
もし区分行列を使うなら、おそらく、
matrix_element_mult
を "."
に、
matrix_element_transpose
を 'transpose
に設定したくなるでしょう。
mat_fullunblocker
も参照してください。
例:
(%i1) A : matrix ([1, 2], [3, 4]); [ 1 2 ] (%o1) [ ] [ 3 4 ] (%i2) B : matrix ([7, 8], [9, 10]); [ 7 8 ] (%o2) [ ] [ 9 10 ] (%i3) matrix ([A, B]); [ [ 1 2 ] [ 7 8 ] ] (%o3) [ [ ] [ ] ] [ [ 3 4 ] [ 9 10 ] ] (%i4) mat_unblocker (%); [ 1 2 7 8 ] (%o4) [ ] [ 3 4 9 10 ] |
Categories: Package linearalgebra
もし Mが行列なら、
span (v_1, ..., v_n)
を返します。
ここで集合 {v_1, ..., v_n}
は Mの零空間の基底です。
空集合のスパンは {0}
です。
なので、零空間が要素を 1つだけ持つときは span ()
を返します。
Categories: Package linearalgebra
もし Mが行列なら、 Mの零空間の次元を返します。
Categories: Package linearalgebra
span (u_1, ..., u_m)
を返します。
ここで集合 {u_1, ..., u_m}
は集合
(v_1, ..., v_n)
の直交補空間の基底です。
ベクトル v_1から v_nそれぞれは列ベクトルでなければいけません。
Categories: Package linearalgebra
もし pがリスト Lの中の変数に関して多項式なら、
true
を返します。
述語論理 coeffpは係数それぞれに対して
true
に評価されなければいけなく、述語論理 exponpは
Lの中の変数の指数すべてに対して true
に評価されなければいけません。
もし
exponpに対してデフォルトでない値を使いたいなら、
たとえ coeffpに関してデフォルトを使いたくても
coeffpを値とともに供給しなければいけません。
polynomialp (p, L, coeffp)
は
polynomialp (p, L, coeffp, 'nonnegintegerp)
と同値です。
polynomialp (p, L)
は
polynomialp (p, L, 'constantp, 'nonnegintegerp)
と同値です。
多項式は展開する必要はありません:
(%i1) polynomialp ((x + 1)*(x + 2), [x]); (%o1) true (%i2) polynomialp ((x + 1)*(x + 2)^a, [x]); (%o2) false |
coeffpと exponpにデフォルトでない値を使う例:
(%i1) polynomialp ((x + 1)*(x + 2)^(3/2), [x], numberp, numberp); (%o1) true (%i2) polynomialp ((x^(1/2) + 1)*(x + 2)^(3/2), [x], numberp, numberp); (%o2) true |
2変数多項式:
(%i1) polynomialp (x^2 + 5*x*y + y^2, [x]); (%o1) false (%i2) polynomialp (x^2 + 5*x*y + y^2, [x, y]); (%o2) true |
Categories: Package linearalgebra · Predicate functions
もし pが
xの多項式なら、
pのコンパニオン行列を返します。
次数 nのモニック多項式(最高次数の係数が1の多項式)に対しては、
p = (-1)^n charpoly (polytocompanion (p, x))
があります。
pが xの多項式でないなら、エラーをシグナルします。
Categories: Package linearalgebra
もし Mがそれぞれの成分がvの多項式の行列なら、以下のような行列 M2を返します。
(1) M2は上三角で、
(2) M2 = E_n ... E_1 M
,
ここで E_1から E_nは成分が vの多項式の基本行列です。
(3) |det (M)| = |det (M2)|
,
注意: この関数はすべての成分が vの多項式かチェックしません。
Categories: Package linearalgebra
もし Mが行列なら、行演算
R_i <- R_i - theta * R_j
をすることで生じる行列を返します。
もし Mに行iか jがないなら、エラーをシグナルします。
Categories: Package linearalgebra
行列 Mの階数を返します。 階数は列空間の次元です。
例:
(%i1) rank(matrix([1,2],[2,4])); (%o1) 1 (%i2) rank(matrix([1,b],[c,d])); Proviso: {d - b c # 0} (%o2) 2 |
Categories: Package linearalgebra
もし Mが行列なら行 iと jを入れ替えます。 もし Mに行iか jがないならエラーをシグナルします。
Categories: Package linearalgebra
Toeplitz行列 Tを返します。 Tの一番目の列は colです; 一番目の成分を除いて、 Tの最初の行は rowです。 rowのデフォルトは colの複素共役です。
例:
(%i1) toeplitz([1,2,3],[x,y,z]); [ 1 y z ] [ ] (%o1) [ 2 1 y ] [ ] [ 3 2 1 ] (%i2) toeplitz([1,1+%i]); [ 1 1 - %I ] (%o2) [ ] [ %I + 1 1 ] |
Categories: Package linearalgebra
i番目の行が [1, x_i, x_i^2, ... x_i^(n-1)]
の
n掛け n行列を返します。
Categories: Package linearalgebra
行列 Mと同じ形の零行列を返します。 零行列の成分すべては体 fldの加算の単位元です; fldのデフォルトは generalringです。
一番目の引数 Mは平方行列か行列以外でなければいけません。 Mが行列の時、 Mの成分それぞれは平方行列であり得ます。 - 従って Mは区分 Maxima行列であり得ます。 行列は任意の(有限の)深さに区分できます。
identfor
も参照してください。
Categories: Package linearalgebra
Mが区分行列でない時、
もし行列 Mのそれぞれの要素 eに対して
is (equal (e, 0))
が真なら、
true
を返します。
Mが区分行列の時、
もしeの要素それぞれに対して zeromatrixp
が
true
に評価されるなら、
true
を返します。
Categories: Package linearalgebra · Predicate functions
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69.1 Introduction to lsquares | ||
69.2 Functions and Variables for lsquares |
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lsquares
は数値データからモデルのパラメータを見積もる最小二乗法を実装するための
関数のコレクションです。
Categories: Statistical estimation · Share packages · Package lsquares
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Dに最良フィットするパラメータ aを見積もります。
lsquares_estimates
は最初に厳密な解を探し、それが失敗したら近似的な解を探します。
戻り値は形式 [a = ..., b = ..., c = ...]
の等式のリストのリストです。
リストのそれぞれの要素は二乗平均誤差の、個別の等価な最小です。
データ Dは行列でなければいけません。 行それぞれは(文脈によって「レコード」とか「ケース」とか呼ばれる)1つのデータで、 列それぞれはすべてのデータに関するある変数の値を含みます。 変数のリスト xは Dの列それぞれの名前を与えます。 解析をしない列にも名前を与えます。
パラメータのリスト aは見積もられるパラメータの名前を与えます。
方程式 eは変数 xと aに関する式か等式です;
もし eが等式でないなら e = 0
と同様に扱われます。
lsquares_estimates
の付加引数は等式として指定され、
厳密な結果が見つからなかった時、数値方法で見積もりを見つけるためにコールされる関数
lbfgs
へそのまま渡されます。
もしある厳密解が (solve
を介して)見つけることができるなら、データ
Dは非数値を含むかもしれません。
しかし、もし厳密解が見つからないなら Dの要素それぞれは数値でなければいけません。
これは数リテラル(整数、有理数、通常の浮動小数点、多倍長浮動小数点)はもちろん、
%pi
や %e
のような数値定数を含みます。
数値計算は通常の浮動小数点算出で実行されます。
他の種類の数値は計算のため、すべて通常の浮動小数点に変換されます。
load(lsquares)
はこの関数をロードします。
lsquares_estimates_exact
,
lsquares_estimates_approximate
,
lsquares_mse
,
lsquares_residuals
,
lsquares_residual_mse
も参照してください。
例:
厳密解が見つかる問題。
(%i1) load ("lsquares")$ (%i2) M : matrix ( [1,1,1], [3/2,1,2], [9/4,2,1], [3,2,2], [2,2,1]); [ 1 1 1 ] [ ] [ 3 ] [ - 1 2 ] [ 2 ] [ ] (%o2) [ 9 ] [ - 2 1 ] [ 4 ] [ ] [ 3 2 2 ] [ ] [ 2 2 1 ] (%i3) lsquares_estimates ( M, [z,x,y], (z+D)^2 = A*x+B*y+C, [A,B,C,D]); 59 27 10921 107 (%o3) [[A = - --, B = - --, C = -----, D = - ---]] 16 16 1024 32 |
厳密解が見つからない問題。
だから lsquares_estimates
は数値近似に頼ります。
(%i1) load ("lsquares")$ (%i2) M : matrix ([1, 1], [2, 7/4], [3, 11/4], [4, 13/4]); [ 1 1 ] [ ] [ 7 ] [ 2 - ] [ 4 ] [ ] (%o2) [ 11 ] [ 3 -- ] [ 4 ] [ ] [ 13 ] [ 4 -- ] [ 4 ] (%i3) lsquares_estimates ( M, [x,y], y=a*x^b+c, [a,b,c], initial=[3,3,3], iprint=[-1,0]); (%o3) [[a = 1.375751433061394, b = 0.7148891534417651, c = - 0.4020908910062951]] |
指数関数は最小二乗法フィッティングにはよい条件ではありません。 それらにフィッティングする場合、対数を使って指数関数を避けられるかもしれません。
(%i1) load ("lsquares")$ (%i2) yvalues:[1,3,5,60,200,203,80]$ (%i3) time:[1,2,4,5,6,8,10]$ (%i4) f:y=a*exp(b*t); b t (%o4) y = a %e (%i5) yvalues_log:log(yvalues)$ (%i6) f_log:log(subst(y=exp(y),f)); b t (%o6) y = log(a %e ) (%i7) lsquares_estimates( transpose(matrix(yvalues_log,time)), [y,t], f_log, [a,b] ); ************************************************* N= 2 NUMBER OF CORRECTIONS=25 INITIAL VALUES F= 6.802906290754687D+00 GNORM= 2.851243373781393D+01 ************************************************* I NFN FUNC GNORM STEPLENGTH 1 3 1.141838765593467D+00 1.067358003667488D-01 1.390943719972406D-02 2 5 1.141118195694385D+00 1.237977833033414D-01 5.000000000000000D+00 3 6 1.136945723147959D+00 3.806696991691383D-01 1.000000000000000D+00 4 7 1.133958243220262D+00 3.865103550379243D-01 1.000000000000000D+00 5 8 1.131725773805499D+00 2.292258231154026D-02 1.000000000000000D+00 6 9 1.131625585698168D+00 2.664440547017370D-03 1.000000000000000D+00 7 10 1.131620564856599D+00 2.519366958715444D-04 1.000000000000000D+00 THE MINIMIZATION TERMINATED WITHOUT DETECTING ERRORS. IFLAG = 0 (%o7) [[a = 1.155904145765554, b = 0.5772666876959847]] |
Categories: Package lsquares · Numerical methods
方程式系を構成し、solve
を介して記号的にそれらを解くことを試みることで、平均二乗誤差
MSEを最小化するパラメータ aを見積もります。
平均二乗誤差は lsquares_mse
が返すようなパラメータ aの式です。
戻り値は形式 [a = ..., b = ..., c = ...]
の等式のリストのリストです。
戻り値は、 0個か 1個、 2以上の要素を含むかもしれません。
もし複数の要素が返されたら、それぞれは個別の、平均二乗誤差の等価最小を表します。
lsquares_estimates
,
lsquares_estimates_approximate
,
lsquares_mse
,
lsquares_residuals
,
lsquares_residual_mse
も参照してください。
例:
(%i1) load ("lsquares")$ (%i2) M : matrix ( [1,1,1], [3/2,1,2], [9/4,2,1], [3,2,2], [2,2,1]); [ 1 1 1 ] [ ] [ 3 ] [ - 1 2 ] [ 2 ] [ ] (%o2) [ 9 ] [ - 2 1 ] [ 4 ] [ ] [ 3 2 2 ] [ ] [ 2 2 1 ] (%i3) mse : lsquares_mse (M, [z, x, y], (z + D)^2 = A*x + B*y + C); 5 ==== \ 2 2 > ((- B M ) - A M + (M + D) - C) / i, 3 i, 2 i, 1 ==== i = 1 (%o3) ------------------------------------------------- 5 (%i4) lsquares_estimates_exact (mse, [A, B, C, D]); 59 27 10921 107 (%o4) [[A = - --, B = - --, C = -----, D = - ---]] 16 16 1024 32 |
Categories: Package lsquares
平均二乗誤差 MSEを最小化するパラメータ aを数値最小化関数
lbfgs
を介して見積もります。
平均二乗誤差は lsquares_mse
が返すようなパラメータ aの式です。
lsquares_estimates_approximate
が返す解は平均二乗誤差の
(たぶん大域ですが)局所最小値です。
lsquares_estimates_exact
との一貫性のため、戻り値は要素 1つ、すなわち、形式
[a = ..., b = ..., c = ...]
の等式のリストを持つ入れ子のリストです。
lsquares_estimates_approximate
の付加引数は等式として指定され、
数値方法で見積もりを見つけるためにコールされる関数 lbfgs
へそのまま渡されます。
パラメータが数値が割り当てられた時 MSEは数に評価されなければいけません。
これは MSEを構成するデータが %pi
や%e
、数リテラル
(整数、有理数、通常の浮動小数点、多倍長浮動小数点)のような数値定数だけを含むことを
要求します。
数値計算は通常の浮動小数点算出で実行されます。
他の種類の数値は計算のため、すべて通常の浮動小数点に変換されます。
load(lsquares)
はこの関数をロードします。
lsquares_estimates
,
lsquares_estimates_exact
,
lsquares_mse
,
lsquares_residuals
,
lsquares_residual_mse
も参照してください。
例:
(%i1) load ("lsquares")$ (%i2) M : matrix ( [1,1,1], [3/2,1,2], [9/4,2,1], [3,2,2], [2,2,1]); [ 1 1 1 ] [ ] [ 3 ] [ - 1 2 ] [ 2 ] [ ] (%o2) [ 9 ] [ - 2 1 ] [ 4 ] [ ] [ 3 2 2 ] [ ] [ 2 2 1 ] (%i3) mse : lsquares_mse (M, [z, x, y], (z + D)^2 = A*x + B*y + C); 5 ==== \ 2 2 > ((- B M ) - A M + (M + D) - C) / i, 3 i, 2 i, 1 ==== i = 1 (%o3) ------------------------------------------------- 5 (%i4) lsquares_estimates_approximate ( mse, [A, B, C, D], iprint = [-1, 0]); (%o4) [[A = - 3.678504947401971, B = - 1.683070351177937, C = 10.63469950148714, D = - 3.340357993175297]] |
Categories: Package lsquares · Numerical methods
平均二乗誤差 (MSE)、すなわち、変数 xの 方程式eに関するデータ Dの和の式を返します。
MSEは以下のように定義されます:
n ==== 1 \ 2 - > (lhs(e ) - rhs(e )) n / i i ==== i = 1 |
ここで、 nはデータ数で、
e[i]
は、 i
番目のデータ
D[i]
から値を割り当てられた
xの中の変数に対して評価された方程式 eです。
load(lsquares)
はこの関数をロードします。
例:
(%i1) load ("lsquares")$ (%i2) M : matrix ( [1,1,1], [3/2,1,2], [9/4,2,1], [3,2,2], [2,2,1]); [ 1 1 1 ] [ ] [ 3 ] [ - 1 2 ] [ 2 ] [ ] (%o2) [ 9 ] [ - 2 1 ] [ 4 ] [ ] [ 3 2 2 ] [ ] [ 2 2 1 ] (%i3) mse : lsquares_mse (M, [z, x, y], (z + D)^2 = A*x + B*y + C); 5 ==== \ 2 2 > ((- B M ) - A M + (M + D) - C) / i, 3 i, 2 i, 1 ==== i = 1 (%o3) ------------------------------------------------- 5 (%i4) diff (mse, D); (%o4) 5 ==== \ 2 4 > (M + D) ((- B M ) - A M + (M + D) - C) / i, 1 i, 3 i, 2 i, 1 ==== i = 1 -------------------------------------------------------------- 5 (%i5) ''mse, nouns; 2 2 9 2 2 (%o5) (((D + 3) - C - 2 B - 2 A) + ((D + -) - C - B - 2 A) 4 2 2 3 2 2 + ((D + 2) - C - B - 2 A) + ((D + -) - C - 2 B - A) 2 2 2 + ((D + 1) - C - B - A) )/5 |
(%i3) mse : lsquares_mse (M, [z, x, y], (z + D)^2 = A*x + B*y + C); 5 ==== \ 2 2 > ((D + M ) - C - M B - M A) / i, 1 i, 3 i, 2 ==== i = 1 (%o3) --------------------------------------------- 5 |
(%i4) diff (mse, D); 5 ==== \ 2 4 > (D + M ) ((D + M ) - C - M B - M A) / i, 1 i, 1 i, 3 i, 2 ==== i = 1 (%o4) ---------------------------------------------------------- 5 |
(%i5) ''mse, nouns; 2 2 9 2 2 (%o5) (((D + 3) - C - 2 B - 2 A) + ((D + -) - C - B - 2 A) 4 2 2 3 2 2 + ((D + 2) - C - B - 2 A) + ((D + -) - C - 2 B - A) 2 2 2 + ((D + 1) - C - B - A) )/5 |
Categories: Package lsquares
指定されたパラメータ aとデータ Dでの方程式 eに関する残差を返します。
Dは行列で、 xは変数のリスト、 eは方程式か一般式です;
もし方程式でないなら、 eは e = 0
であるかのように扱われます。
aは xを除いた eの任意の自由変数に値を指定する方程式のリストです。
残差は以下のように定義されます:
lhs(e ) - rhs(e ) i i |
ここで、 e[i]
は、
aから任意の残りの自由変数を割り当てて、
i
番目のデータ D[i]
から値を割り当てられた
xの中の変数に対して評価された方程式 eです。
load(lsquares)
はこの関数をロードします。
例:
(%i1) load ("lsquares")$ (%i2) M : matrix ( [1,1,1], [3/2,1,2], [9/4,2,1], [3,2,2], [2,2,1]); [ 1 1 1 ] [ ] [ 3 ] [ - 1 2 ] [ 2 ] [ ] (%o2) [ 9 ] [ - 2 1 ] [ 4 ] [ ] [ 3 2 2 ] [ ] [ 2 2 1 ] (%i3) a : lsquares_estimates ( M, [z,x,y], (z+D)^2 = A*x+B*y+C, [A,B,C,D]); 59 27 10921 107 (%o3) [[A = - --, B = - --, C = -----, D = - ---]] 16 16 1024 32 (%i4) lsquares_residuals ( M, [z,x,y], (z+D)^2 = A*x+B*y+C, first(a)); 13 13 13 13 13 (%o4) [--, - --, - --, --, --] 64 64 32 64 64 |
Categories: Package lsquares
指定されたパラメータ aとデータ Dでの方程式 eに関する残差平均二乗誤差を返します。
残差 MSEは以下のように定義されます:
n ==== 1 \ 2 - > (lhs(e ) - rhs(e )) n / i i ==== i = 1 |
ここで、
e[i]
は、
aから任意の残りの自由変数を割り当てて、
i
番目のデータ D[i]
から値を割り当てられた
xの中の変数に対して評価された方程式 eです。
load(lsquares)
はこの関数をロードします。
例:
(%i1) load ("lsquares")$ (%i2) M : matrix ( [1,1,1], [3/2,1,2], [9/4,2,1], [3,2,2], [2,2,1]); [ 1 1 1 ] [ ] [ 3 ] [ - 1 2 ] [ 2 ] [ ] (%o2) [ 9 ] [ - 2 1 ] [ 4 ] [ ] [ 3 2 2 ] [ ] [ 2 2 1 ] (%i3) a : lsquares_estimates ( M, [z,x,y], (z+D)^2 = A*x+B*y+C, [A,B,C,D]); 59 27 10921 107 (%o3) [[A = - --, B = - --, C = -----, D = - ---]] 16 16 1024 32 (%i4) lsquares_residual_mse ( M, [z,x,y], (z + D)^2 = A*x + B*y + C, first (a)); 169 (%o4) ---- 2560 |
Categories: Package lsquares
「最小二乗」法によるデータ表の多変数多項式調整。
Matはデータを含む行列であり、
VarListは変数名 (Mat列それぞれの名前ですが、
Mat列を無視する際には変数名の代わりに"-")のリストであり、
depvarsは従属変数の名前か、
従属変数の1つ以上の名前(その名前 VarListの中になければいけません)のリストであり、
maxexponはオプションの、独立変数それぞれの最大指数(デフォルト1)であり、
maxdegreeはオプションの最大多項式次数(デフォルトで maxexpon)です;
それぞれの項の指数の和は maxdegree以下でなければいけないことに注意してください。
もし maxdgree = 0
なら制限は適用されません。
もし depvarsが(リストではなく)従属変数の名前なら、
plsquares
は調整された多項式を返します。
もし depvarsが1つ以上の従属変数のリストなら、
plsquares
は調整された多項式のリストを返します。
適合度について知らせるために決定係数が表示されます。
それは 0(無相関)から 1(厳密相関)までの範囲です。
これらの値はグローバル変数 DETCOEF(もし
depvarsがリストならリスト)にも保管されます。
多変数線形調整の簡単な例:
(%i1) load("plsquares")$ (%i2) plsquares(matrix([1,2,0],[3,5,4],[4,7,9],[5,8,10]), [x,y,z],z); Determination Coefficient for z = .9897039897039897 11 y - 9 x - 14 (%o2) z = --------------- 3 |
次数制限のない同じ例:
(%i3) plsquares(matrix([1,2,0],[3,5,4],[4,7,9],[5,8,10]), [x,y,z],z,1,0); Determination Coefficient for z = 1.0 x y + 23 y - 29 x - 19 (%o3) z = ---------------------- 6 |
N面ポリゴンは何本の対角線を持ちますか? いくつの多項式次数を使うべきですか?
(%i4) plsquares(matrix([3,0],[4,2],[5,5],[6,9],[7,14],[8,20]), [N,diagonals],diagonals,5); Determination Coefficient for diagonals = 1.0 2 N - 3 N (%o4) diagonals = -------- 2 (%i5) ev(%, N=9); /* Testing for a 9 sides polygon */ (%o5) diagonals = 27 |
何通りの方法でn掛けnのチェス盤に2つのクィーンを取られないように置けますか?
(%i6) plsquares(matrix([0,0],[1,0],[2,0],[3,8],[4,44]), [n,positions],[positions],4); Determination Coefficient for [positions] = [1.0] 4 3 2 3 n - 10 n + 9 n - 2 n (%o6) [positions = -------------------------] 6 (%i7) ev(%[1], n=8); /* Testing for a (8 x 8) chessboard */ (%o7) positions = 1288 |
6つの従属変数を持つ例:
(%i8) mtrx:matrix([0,0,0,0,0,1,1,1],[0,1,0,1,1,1,0,0], [1,0,0,1,1,1,0,0],[1,1,1,1,0,0,0,1])$ (%i8) plsquares(mtrx,[a,b,_And,_Or,_Xor,_Nand,_Nor,_Nxor], [_And,_Or,_Xor,_Nand,_Nor,_Nxor],1,0); Determination Coefficient for [_And, _Or, _Xor, _Nand, _Nor, _Nxor] = [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0] (%o2) [_And = a b, _Or = - a b + b + a, _Xor = - 2 a b + b + a, _Nand = 1 - a b, _Nor = a b - b - a + 1, _Nxor = 2 a b - b - a + 1] |
この関数を使うには最初に load("lsquares")
と書いてください。
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70.1 Introduction to minpack | ||
70.2 Functions and Variables for minpack |
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Minpack
は Netlibで入手可能な Fortranライブラリ MINPACKの
(f2cl
を介した) Common Lisp翻訳です。
Categories: Numerical methods · Share packages · Package minpack · Package minpack
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リスト flistの関数の平方の和を最小化する点を計算します。 変数はリスト varlistの中にあります。 最適点の初期推測は guessで供給されなければいけません。
オプションのキーワード引数 toleranceと
jacobianはアルゴリズム上のある制御を提供します。
toleranceは平方の和に関する望みの見積もり相対誤差です。
jacobianは Jacobianを指定するのに使うことができます。
もし jacobianが与えられず(デフォルトの) true
なら、
Jacobianを flistから計算します。
もし jacobianが false
なら数値近似を使います。
minpack_lsquares
はリストを返します。
一番目の項目は見積られた解です;
二番目は平方の和で,三番目はアルゴリズムの成功を示します。
可能な値は以下の通りです。
0
不適切な入力パラメータ。
1
アルゴリズムが平方の和の相対誤差がせいぜい tolerance
と見積もります。
2
アルゴリズムがxと解の相対誤差がせいぜい tolerance
と見積もります。
3
info = 1と info = 2の条件が両方とも成立します。
4
fvec が機械精度の jacobianの列に直交的です。
5
iflag = 1が 100*(n+1)に至る fcnへのコールの回数
6
tolが小さすぎます。平方の和の更なる減少は不可能です。
7
tolが小さすぎます。近似解 xの更なる改善は不可能です。
/* Problem 6: Powell singular function */ (%i1) powell(x1,x2,x3,x4) := [x1+10*x2, sqrt(5)*(x3-x4), (x2-2*x3)^2, sqrt(10)*(x1-x4)^2]$ (%i2) minpack_lsquares(powell(x1,x2,x3,x4), [x1,x2,x3,x4], [3,-1,0,1]); (%o2) [[1.652117596168394e-17, - 1.652117596168393e-18, 2.643388153869468e-18, 2.643388153869468e-18], 6.109327859207777e-34, 4] |
/* Same problem but use numerical approximation to Jacobian */ (%i3) minpack_lsquares(powell(x1,x2,x3,x4), [x1,x2,x3,x4], [3,-1,0,1], jacobian = false); (%o3) [[5.060282149485331e-11, - 5.060282149491206e-12, 2.179447843547218e-11, 2.179447843547218e-11], 3.534491794847031e-21, 5] |
n
個の未知数に関する n
個の方程式系を解きます。
n
個の方程式形はリスト flistで与えられます。
解の初期推測は guessの中で提供されます。
オプションのキーワード引数 toleranceと
jacobianはアルゴリズム上のある制御を提供します。
toleranceは平方の和に関して望まれる見積り相対誤差です。
jacobianは Jacobianを指定するのに使うことができます。
もし jacobianを与えないか、(デフォルトの) true
なら、
Jacobianを flistから計算します。
もし jacobianが false
なら数値近似を使います。
minpack_solve
はリストを返します。
一番目の項目は見積られた解です;
二番目は平方の和で,三番目はアルゴリズムの成功を示します。
可能な値は以下の通りです。
0
不適切な入力パラメータ。
1
アルゴリズムが、解の相対誤差がせいぜい tolerance
と見積もります。
2
iflag = 1で fcnをコールした回数が 100*(n+1)に達しました。
3
tolが小さ過ぎます。平方和の中で換算がこれ以上不可能です。
4
繰り返しがよい進捗を産んでいません。
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71.1 Functions and Variables for makeOrders |
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引数までの多項式のべきすべてのリストを返します。
(%i1) load("makeOrders")$ (%i2) makeOrders([a,b],[2,3]); (%o2) [[0, 0], [0, 1], [0, 2], [0, 3], [1, 0], [1, 1], [1, 2], [1, 3], [2, 0], [2, 1], [2, 2], [2, 3]] (%i3) expand((1+a+a^2)*(1+b+b^2+b^3)); 2 3 3 3 2 2 2 2 2 (%o3) a b + a b + b + a b + a b + b + a b + a b 2 + b + a + a + 1 |
ここで、
[0, 1]
は項 bに関連づけられ、
[2, 3]
は a^2 b^3に関連づけられます。
この関数を使うには最初に load("makeOrders")
と書いてください。
Categories: Polynomials · Share packages · Package makeOrders
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72.1 Introduction to mnewton | ||
72.2 Functions and Variables for mnewton |
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mnewton
は1変数または多変数の非線形方程式を解くための Newton法の実装です。
Categories: Numerical methods · Share packages · Package mnewton
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デフォルト値: 10.0^(-fpprec/2)
mnewton
関数が解に向かって収束した時を決定する精度。
もし newtonepsilon
が多倍長浮動小数点なら、
mnewton
計算を多倍長浮動小数点でします。
mnewton
も参照してください。
Categories: Package mnewton
デフォルト値: 50
もし収束しないか収束が遅すぎるなら
mnewton
関数を止める繰り返しの最大数。
mnewton
も参照してください。
Categories: Package mnewton
Newton法を使った複数非線形関数の解。 FuncListは解くべき関数のリスト、 VarListは変数名のリスト、 GuessListは初期近似のリストです。
solve()
が返すのと同じフォーマットで解を返されます。
もし解が見つからないなら、[]
を返します。
グローバル変数 newtonepsilon
と
newtonmaxiter
がこの関数を制御します。
(%i1) load("mnewton")$ (%i2) mnewton([x1+3*log(x1)-x2^2, 2*x1^2-x1*x2-5*x1+1], [x1, x2], [5, 5]); (%o2) [[x1 = 3.756834008012769, x2 = 2.779849592817897]] (%i3) mnewton([2*a^a-5],[a],[1]); (%o3) [[a = 1.70927556786144]] (%i4) mnewton([2*3^u-v/u-5, u+2^v-4], [u, v], [2, 2]); (%o4) [[u = 1.066618389595407, v = 1.552564766841786]] |
変数 newtonepsilon
は近似の精度を制御します。
それはまた、計算を浮動小数点で実行するか、多倍長浮動小数点で実行するかを制御します。
(%i1) (load("mnewton"), fpprec : 25, newtonepsilon : bfloat(10^(-fpprec+5)))$ (%i2) mnewton([2*3^u-v/u-5, u+2^v-4], [u, v], [2, 2]); (%o2) [[u = 1.066618389595406772591173b0, v = 1.552564766841786450100418b0]] |
この関数を使うためには最初に load("mnewton")
と書いてください。
newtonepsilon
と newtonmaxiter
も参照してください。
Categories: Package mnewton
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73.1 Introduction to numericalio | ||
73.2 Functions and Variables for plain-text input and output | ||
73.3 Functions and Variables for binary input and output |
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numericalio
はファイルやストリームを読み書きする関数のコレクションです。
プレインテキスト入出力のための関数は、数(整数、浮動小数点、多倍長浮動小数点)やシンボル、
文字列を読み書きできます。
バイナリ入出力のための関数は、浮動小数点数だけを読み書きできます。
もし既に入力データを記憶すべきリスト、行列、配列オブジェクトがあるなら、
numericalio
入力関数群はデータをそのオブジェクトに書き込むことができます。
そうでないなら、
numericalio
はデータを記憶するオブジェクトの構造をある程度推測し、
そのオブジェクトを返します。
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プレインテキスト入出力では、
読み書きする項目それぞれがアトムであることが仮定されます:
整数、浮動小数点数、多倍長浮動小数点、文字列、シンボルであり、
有理数や複素数や他のどんなアトムでない式でもありません。
numericalio
関数群は、アトムでない式に直面した時、
何か適当なことを試みるかもしれませんが、
結果はここで規定されず、変更の対象となります。
入力ファイルと出力ファイルどちらのアトムも、
Maximaバッチファイルや対話コンソールでのものと同じフォーマットを持ちます。
特に、文字列はダブルクォートで括られ、
バックスラッシュ \
は次の文字の任意の特殊解釈を抑制し、クエスチョンマーク
?
は (Maximaシンボルではなく、)
Lispシンボルを意味するシンボルの始まりとして認識されます。
(分割された行をつなぎ合わせる)いかなる継続文字も認識されません。
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プレインテキスト入出力のための関数は、オプションの引数 separator_flagを取ります。 それはどの文字がデータを分離するかを示します。
プレインテキスト入力では、
separator_flagの以下の値が認識されます:
コンマで区切られた値のための comma
、
垂直バー文字 |
で区切られた値のための pipe
、
セミコロン ;
で区切られた値のための semicolon
、
空白かタブ文字で区切られた値のための space
。
もしファイル名が .csv
で終わり、
separator_flagが指定されていないなら、
comma
を仮定します。
もしファイル名が .csv
以外の何かで終わり、
separator_flag
が指定されていないなら、
space
を仮定します。
プレインテキスト入力では、
複数続く空白とタブ文字は1つの区切り文字として数えられます.
しかしながら、複数のコンマ、パイプまたはセミコロンは意味を持ちます。
連続するコンマ、パイプ、セミコロン文字は
(空白やタブが間に入ろうが入るまいが)
区切り文字の間に false
を持つと見なされます。
例えば、 1234,,Foo
は 1234,false,Foo
と同じと扱われます。
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プレインテキスト出力では、comma
, pipe
, semicolon
, そして
space
はもちろん、タブ文字で区切られた値のための tab
も、
separator_flagの値として認識されます。
プレインテキスト出力では、
false
アトムは以下のように書かれます:
リスト [1234, false, Foo]
は 1234,false,Foo
と書かれ、
出力を 1234,,Foo
につぶすことはありません。
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numericalio
関数群は8バイトIEEE754浮動小数点数を読み書きすることができます。
これらの数は、
assume_external_byte_order
で設定されたグローバルフラグに従って、
最下位バイトから順でも最上位バイトから順でも記憶することができます。
もし指定されないなら、
numericalio
は外部バイト順は最上位バイトからと仮定します。
他の種類の数は8バイト浮動小数点に強制変換されます;
numericalio
はアトムでないバイナリデータを読み書きできません。
いくつかのLisp実装は
IEEE 754の特殊値(正負の無限大、非数値、指数表現でない数)を認識しません。
numericalio
でそんな値を読み込むことの効果は未定義です。
numericalio
は
バイトストリームを読んだり書いたりするためのストリームを開く関数を含みます。
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read_matrix(S)
は、
ソースSを読み込み、行列として内容全体を返します。
行列のサイズは入力データから推論されます;
ファイルの行それぞれは行列の 1行になります。
もし複数の行が異なる長さを持つなら read_matrix
はエラーを出力します。
read_matrix(S, M)
は、
Mが一杯になるか、ソースが尽きるまで、ソース Sを行列 Mに読み込みます。
入力データは行優先順に行列に読み込まれます;
入力は Mと同じ行数と列数を持つ必要はありません。
ソース Sは 例えばファイルのまさに最初の行をスキップすることを許すファイル名かストリームでありえます。 (もし 最初の行が列の説明を含む CSVデータを読むなら、それは役立つかもしれません。)
s : openr("data.txt"); readline(s); /* skip the first line */ M : read_matrix(s, 'comma); /* read the following (comma-separated) lines into matrix M */ close(s); |
separator_flagの認識される値は
comma
, pipe
, semicolon
, space
です。
もし separator_flagを指定しないならファイルは空白で区切られていると仮定します。
Categories: Package numericalio · File input
Aが一杯になるか、ソースが尽きるまで、ソース Sを配列 Aに読み込みます。 入力データは列優先順に配列に読み込まれます; 入力は Aの次元に一致する必要はありません。
ソース Sはファイル名かストリームかもしれません。
separator_flagの認識される値は
comma
, pipe
, semicolon
, space
です。
もし separator_flagを指定しないならファイルは空白で区切られていると仮定します。
Categories: Package numericalio · File input
ソース Sが読み込まれ、ハッシュ配列として内容全体が返されます。 ソース Sはファイル名かストリームかもしれません。
read_hashed_array
は、
それぞれの行の最初の項目をハッシュキーとして扱い、
行の残りを(リストとして)キーと結合します。
例えば、行 567 12 17 32 55
は
A[567]: [12, 17, 32, 55]$
と同値です。
行数は要素数と同じである必要はありません。
separator_flagの認識される値は
comma
, pipe
, semicolon
, space
です。
もし separator_flagが指定しないならファイルは空白で区切られていると仮定します。
Categories: Package numericalio · File input
ソース Sを読み込み、入れ子のリストとして内容全体を返します。 ソース Sはファイル名かストリームかもしれません。
read_nested_list
は入力のそれぞれの行について部分リストを持つリストを返します。
行数は要素数と同じである必要はありません。
空の行は無視されません: 空の行は空の部分リストをもたらします。
separator_flagの認識される値は
comma
, pipe
, semicolon
, space
です。
もし separator_flagを指定しないなら、ファイルは空白で区切られていると仮定します。
Categories: Package numericalio · File input
read_list(S)
は、ソース
Sを読み込み、フラットなリストとして内容全体を返します。
read_list(S, L)
は、
Lが一杯になるかソースが尽きるまで、ソース Sをリスト Lに読み込みます。
ソース Sはファイル名かストリームかもしれません。
separator_flagの認識される値は
comma
, pipe
, semicolon
, space
です。
もし separator_flagを指定しないなら、ファイルは空白で区切られていると仮定します。
Categories: Package numericalio · File input
オブジェクト Xをデスティネーション Dに書き出します。
write_data
は行列を行につき一行で行優先順に書き出します。
write_data
は array
や
make_array
で生成された配列を行優先順でスラブ毎に改行して書き出します。
高次元スラブは更に改行で分割されます。
write_data
はハッシュ配列をキーそれぞれに結合したリストが続くように
1行に書き出します。
write_data
は入れ子のリストをそれぞれの部分リストを 1行に書き出します。
write_data
はフラットなリストすべてを 1行に書き出します。
デスティネーション Dはファイル名かストリームかもしれません。
デスティネーションがファイル名の時、グローバル変数
file_output_append
は出力ファイルに追加されるか上書きされるか決定します。
デスティネーションがストリームの時、
write_data
はデータすべてが書かれた後、特殊なアクションを取ります;
特にストリームは開いたままとなります。
separator_flagの認識される値は
comma
, pipe
, semicolon
, space
です。
もし separator_flagを指定しないなら、ファイルは空白で区切られていると仮定します。
Categories: Package numericalio · File output
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numericalio
にバイナリデータを読み書きするためのバイトオーダーを知らせます。
byte_order_flagの2つの値が認識されます:
リトルエンディアンバイトオーダーとも呼ばれる最下位バイト優先を示す lsb
と
ビッグエンディアンバイトオーダーとも呼ばれる最上位バイト優先を示す msb
もし指定しないなら、
numericalio
は外部のバイトオーダーは最上位バイト優先を仮定します。
Categories: Package numericalio
file_nameという名前のファイルを読むための 8ビット符号なしバイトの入力ストリームを返します。
Categories: Package numericalio · File input
file_nameという名前のファイルに書き込むための 8ビット符号なしバイトの出力ストリームを返します。
Categories: Package numericalio · File output
file_nameという名前のファイルに追加するための 8ビット符号なしバイトの出力ストリームを返します。
Categories: Package numericalio · File output
Mが一杯になるかソースが尽きるまで、ソース Sから行列 Mにバイナリの 8バイト浮動小数点数を読み込みます。 Mの要素は行優先順で読み込まれます。
ソース Sはファイル名かストリームかもしれません。
ソースの要素のバイトオーダーは
assume_external_byte_order
で指定します。
Categories: Package numericalio · File input
Aが一杯になるかソースが尽きるまで、ソース Sから配列 Aにバイナリの 8バイト浮動小数点数を読み込みます。 Mの要素は行優先順で読み込まれます。
ソース Sはファイル名かストリームかもしれません。
ソースの要素のバイトオーダーは
assume_external_byte_order
で指定されます。
Categories: Package numericalio · File input
read_binary_list(S)
は、バイナリ
8バイト浮動小数点数の数列としてソース
Sの内容全体を読み込み、それをリストとして返します。
ソース Sはファイル名かストリームかもしれません。
read_binary_list(S, L)
は、リスト
Lが一杯になるかソースが尽きるまで、ソース
Sからバイナリ8バイト浮動小数点数を読み込みます。
ソースの要素のバイトオーダーは
assume_external_byte_order
で指定します。
Categories: Package numericalio · File input
バイナリ 8バイトIEEE 754浮動小数点数で構成されるオブジェクト
Xをディスティネーション Dに書き込みます。
他の種類の数は 8バイト浮動小数点に強制変換されます。
write_binary_data
は非数データを書くことはできません。
オブジェクト Xはリストか、入れ子のリスト、行列、もしくは、
array
か make_array
で生成された配列であり得ます;
Xは未宣言配列や他のいかなる種類のオブジェクトもありえません。
write_binary_data
は入れ子のリスト、行列、配列を行優先順に書き込みます。
デスティネーション Dはファイル名かストリームかもしれません。
デスティネーションがファイル名の時、グローバル変数
file_output_append
が出力ファイルに追加されるか上書きされるか決めます。
デスティネーションがストリームの時、データすべてが書かれた後
write_binary_data
は特別な動作は何もしません;
特に、ストリームは開かれたままです。
デスティネーションの要素のバイトオーダーは
assume_external_byte_order
で指定します。
Categories: Package numericalio · File output
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74.1 Introduction to operatingsystem | ||
74.2 Directory operations | ||
74.3 File operations | ||
74.4 Environment operations |
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パッケージ operatingsystem
は、
ファイルシステム操作のようなオペレーティングシステムのタスクのための関数を含みます。
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現在のワーキングディレクトリを返します。
directory
も参照して下さい。
例:
(%i1) load("operatingsystem")$ (%i2) mkdir("testdirectory")$ (%i3) chdir("testdirectory")$ (%i4) chdir("..")$ (%i5) rmdir("testdirectory")$ |
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環境変数 envの値を取得します。
例:
(%i1) load("operatingsystem")$ (%i2) getenv("PATH"); (%o2) /usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin |
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75.1 Functions and Variables for opsubst |
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関数 opsubst
は、
opsubst
は式の中の演算子への代入だけをすることを除いて、
関数 subst
に似ています。
一般に、 fが式 eの中の演算子の時、
式 eの中で gを fに代入します。
演算子を決定するために、 opsubst
は inflag
を trueに設定します。
これは、
opsubst
が式の中の表示演算子ではなく内部演算子への代入をすることを意味します。
例:
(%i1) load ("opsubst")$ (%i2) opsubst(f,g,g(g(x))); (%o2) f(f(x)) (%i3) opsubst(f,g,g(g)); (%o3) f(g) (%i4) opsubst(f,g[x],g[x](z)); (%o4) f(z) (%i5) opsubst(g[x],f, f(z)); (%o5) g (z) x (%i6) opsubst(tan, sin, sin(sin)); (%o6) tan(sin) (%i7) opsubst([f=g,g=h],f(x)); (%o7) h(x) |
内部的に Maximaは単項否定や割り算、引き算演算子を使いません; 例えば:
(%i8) opsubst("+","-",a-b); (%o8) a - b (%i9) opsubst("f","-",-a); (%o9) - a (%i10) opsubst("^^","/",a/b); a (%o10) - b |
-a*bの内部表現は *(-1,a,b)です; 例えば、
(%i11) opsubst("[","*", -a*b); (%o11) [- 1, a, b] |
どちらかの演算子が Maximaシンボルでない時、他のある関数は一般にエラーを知らせます:
(%i12) opsubst(a+b,f, f(x)); Improper name or value in functional position: b + a -- an error. Quitting. To debug this try debugmode(true); |
しかしながら、添字付き演算子は許されます:
(%i13) opsubst(g[5],f, f(x)); (%o13) g (x) 5 |
この関数を使うためには最初に load("opsubst")
と書いてください。
Categories: Expressions · Share packages · Package opsubst
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76.1 Introduction to orthogonal polynomials | ||
76.2 Functions and Variables for orthogonal polynomials |
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orthopoly
は、
Chebyshev, Laguerre, Hermite, Jacobi, Legendre,
超球 (Gegenbauer)多項式を含むいくつかの種類の直交多項式の
シンボリックな評価と数値評価のためのパッケージです。
さらに、 orthopoly
は球 Bessel, 球 Hankel, 球調和関数のサポートを含みます。
ほとんどの部分に関して、 orthopoly
は
Abramowitz and StegunのHandbook of Mathematical Functions, Chapter 22 (10th printing, December 1972)の慣例に従います;
加えて、
Gradshteyn and RyzhikのTable of Integrals, Series, and Products (1980 corrected and enlarged edition)と
Eugen MerzbacherのQuantum Mechanics (2nd edition, 1970)を使います。
University of Nebraska at Kearney (UNK)のBarton Willisが
orthopoly
パッケージとドキュメンテーションを書きました。
パッケージは GNU General Public License (GPL)の下で公開されています。
Categories: Orthogonal polynomials · Share packages · Package orthopoly
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load ("orthopoly")
は orthopoly
パッケージをロードします。
3次の Legendre多項式を見つけるには、
(%i1) legendre_p (3, x); 3 2 5 (1 - x) 15 (1 - x) (%o1) - ---------- + ----------- - 6 (1 - x) + 1 2 2 |
これを xの冪の和として表すには、 ratsimpか ratを結果に適用してください。
(%i2) [ratsimp (%), rat (%)]; 3 3 5 x - 3 x 5 x - 3 x (%o2)/R/ [----------, ----------] 2 2 |
あるいはまた、
legendre_p
の第二引数 (「主」変数)を正準有理形 (CRE)にしてください。
(%i1) legendre_p (3, rat (x)); 3 5 x - 3 x (%o1)/R/ ---------- 2 |
浮動小数点評価に関して、
orthopoly
はランニング誤差解析を使って誤差の上限を推定します。
例えば、
(%i1) jacobi_p (150, 2, 3, 0.2); (%o1) interval(- 0.062017037936715, 1.533267919277521E-11) |
区間は interval (c, r)
形を取ります。
ここで cは中央値、 rは区間の半径です。
Maximaは区間上の算術をサポートしていないので、グラフィックスなどいくつかの状況では
誤差を抑制し、区間の中央値だけ出力したいでしょう。
これをするには、オプション変数 orthopoly_returns_intervals
を
false
に設定してください。
(%i1) orthopoly_returns_intervals : false; (%o1) false (%i2) jacobi_p (150, 2, 3, 0.2); (%o2) - 0.062017037936715 |
更に知るにはセクション see Floating point Evaluationを参照してください。
orthopoly
のほとんどの関数は gradef
プロパティを持ちます;
例えば、
(%i1) diff (hermite (n, x), x); (%o1) 2 n H (x) n - 1 (%i2) diff (gen_laguerre (n, a, x), x); (a) (a) n L (x) - (n + a) L (x) unit_step(n) n n - 1 (%o2) ------------------------------------------ x |
二番目の例の単位階段関数は、 nが 0で評価することによって、そうでなければ生じる誤差を抑制します。
(%i3) ev (%, n = 0); (%o3) 0 |
gradef
プロパティは「主」変数にのみ適用されます;
他の引数に関する導関数は、普通、エラーメッセージに帰着します;
例えば、
(%i1) diff (hermite (n, x), x); (%o1) 2 n H (x) n - 1 (%i2) diff (hermite (n, x), n); Maxima doesn't know the derivative of hermite with respect the first argument -- an error. Quitting. To debug this try debugmode(true); |
一般に orthopoly
の関数はリストや行列上に写像します。
写像を完全に評価するには、
オプション変数 doallmxops
と listarith
はともに
true
(デフォルト値)でなければいけません。
行列上への写像を見るには以下を考えてください。
(%i1) hermite (2, x); 2 (%o1) - 2 (1 - 2 x ) (%i2) m : matrix ([0, x], [y, 0]); [ 0 x ] (%o2) [ ] [ y 0 ] (%i3) hermite (2, m); [ 2 ] [ - 2 - 2 (1 - 2 x ) ] (%o3) [ ] [ 2 ] [ - 2 (1 - 2 y ) - 2 ] |
二番目の例では、値の i, j
要素は hermite (2, m[i,j])
です;
次の例で見るように、これは計算 -2 + 4 m . m
と同じではありません。
(%i4) -2 * matrix ([1, 0], [0, 1]) + 4 * m . m; [ 4 x y - 2 0 ] (%o4) [ ] [ 0 4 x y - 2 ] |
定義域外の点で関数を評価すると、一般に、
orthopoly
は未評価関数を返します。
例えば、
(%i1) legendre_p (2/3, x); (%o1) P (x) 2/3 |
orthopoly
は TeXへの翻訳をサポートします;
端末上での 2次元出力も行います。
(%i1) spherical_harmonic (l, m, theta, phi); m (%o1) Y (theta, phi) l (%i2) tex (%); $$Y_{l}^{m}\left(\vartheta,\varphi\right)$$ (%o2) false (%i3) jacobi_p (n, a, a - b, x/2); (a, a - b) x (%o3) P (-) n 2 (%i4) tex (%); $$P_{n}^{\left(a,a-b\right)}\left({{x}\over{2}}\right)$$ (%o4) false |
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式がいくつかの直交多項式を記号順で含む時、 式が実際に 0になる可能性がありますが、 まだ Maximaはそれを零に整理することができません。 もしそんな量で割るなら、困ったことになるでしょう。 例えば、以下の式は 1より大きな整数 nで零になりますが、 まだ Maximaはそれを零に整理することができません。
(%i1) (2*n - 1) * legendre_p (n - 1, x) * x - n * legendre_p (n, x) + (1 - n) * legendre_p (n - 2, x); (%o1) (2 n - 1) P (x) x - n P (x) + (1 - n) P (x) n - 1 n n - 2 |
特定の nでは式を零に換算できます。
(%i2) ev (% ,n = 10, ratsimp); (%o2) 0 |
一般に、直交多項式の多項式形は浮動小数点評価に関しては不適当です。 以下は例です。
(%i1) p : jacobi_p (100, 2, 3, x)$ (%i2) subst (0.2, x, p); (%o2) 3.4442767023833592E+35 (%i3) jacobi_p (100, 2, 3, 0.2); (%o3) interval(0.18413609135169, 6.8990300925815987E-12) (%i4) float(jacobi_p (100, 2, 3, 2/10)); (%o4) 0.18413609135169 |
真値は約0.184です; この計算は極端な減算消去誤差に苦しみます。 多項式を展開し評価すると、よりよい結果を与えます。
(%i5) p : expand(p)$ (%i6) subst (0.2, x, p); (%o6) 0.18413609766122982 |
これは一般的な規則ではありません; 多項式を展開することはいつも、より数値評価に適した式を生じるわけではありません。 数値評価する最もよい方法は断然、関数引数を少なくとも1つ浮動小数点数にすることです。 それをすることで、特別な浮動小数点アルゴリズムが評価に使われます。
Maximaの float
関数は幾分でたらめです;
もし
float
を記号次数や順序パラメータを持つ直交多項式を含む式に適用するなら、
これらのパラメータは浮動小数点に変換されるかもしれません;
その後、式は完全には評価されません。
以下を考えてください。
(%i1) assoc_legendre_p (n, 1, x); 1 (%o1) P (x) n (%i2) float (%); 1.0 (%o2) P (x) n (%i3) ev (%, n=2, x=0.9); 1.0 (%o3) P (0.9) 2 |
(%o3)の式は浮動小数点に評価されません;
orthopoly
は整数を要求するところで浮動小数点値を認識しません。
同様に、
pochhammer_max_index
を越える位数の
pochhammer
関数の数値評価はトラブルの元かもしれません;
以下を考えてください。
(%i1) x : pochhammer (1, 10), pochhammer_max_index : 5; (%o1) (1) 10 |
float
を適用することは xを浮動小数点に評価しません。
(%i2) float (x); (%o2) (1.0) 10.0 |
xを浮動小数点に評価するには、
pochhammer_max_index
を 11以上にバインドして、
float
を xに適用する必要があります。
(%i3) float (x), pochhammer_max_index : 11; (%o3) 3628800.0 |
pochhammer_max_index
のデフォルト値は 100です;
orthopoly
をロードした後、値を変えてください。
最後に、参考書は直交多項式の定義を変えることを承知してください; 一般的に Abramowitz and Stegunの慣例を使っています。
orhtopolyのバグを疑う前にいくつかの特殊なケースをチェックして、あなたの定義が
orthopoly
が使っているものと一致しているかを明らかにしてください。
定義はしばしば規格化について異なります; 時々、著者は (-1, 1)以外の区間上で直交な族を作る関数の「シフト」版を使います。 例えば、 (0, 1)上で直交するLegendre多項式を定義するのに、 以下を定義します。
(%i1) shifted_legendre_p (n, x) := legendre_p (n, 2*x - 1)$ (%i2) shifted_legendre_p (2, rat (x)); 2 (%o2)/R/ 6 x - 6 x + 1 (%i3) legendre_p (2, rat (x)); 2 3 x - 1 (%o3)/R/ -------- 2 |
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orthopoly
の関数のほとんどは浮動小数点評価中の誤差を見積もるのに、
ランニング誤差解析を使います;
例外は球 Bessel関数と第二種 Legendreの陪多項式です。
数値評価のため、球 Bessel関数は SLATEC関数をコールします。
第二種 Legendreの陪多項式の数値評価のために特別な方法は使われません。
ランニング誤差解析は (丸め単位としても知られている)計算機イプシロンの二次か高次の誤差を無視します。 2,3の他の誤差も無視します。 (ありそうにありませんが、)実際の誤差は推定を越える可能性があります。
区間は形式 interval (c, r)
を持ちます。
ここで、cは区間の中心で、 rは半径です。
区間の中心は複素数であり得ますし、
半径はいつも正の実数です。
以下は例です。
(%i1) fpprec : 50$ (%i2) y0 : jacobi_p (100, 2, 3, 0.2); (%o2) interval(0.1841360913516871, 6.8990300925815987E-12) (%i3) y1 : bfloat (jacobi_p (100, 2, 3, 1/5)); (%o3) 1.8413609135168563091370224958913493690868904463668b-1 |
実際の誤差が誤差推定よりも小さいことをテストしましょう。
(%i4) is (abs (part (y0, 1) - y1) < part (y0, 2)); (%o4) true |
なるほど、この例では、 誤差推定は真の誤差の上限です。
Maximaは区間の算術をサポートしていません。
(%i1) legendre_p (7, 0.1) + legendre_p (8, 0.1); (%o1) interval(0.18032072148437508, 3.1477135311021797E-15) + interval(- 0.19949294375000004, 3.3769353084291579E-15) |
ユーザーは区間算数を行う計算をする演算子を定義できます。 区間の足し算を定義するには、以下のように定義できます。
(%i1) infix ("@+")$ (%i2) "@+"(x,y) := interval (part (x, 1) + part (y, 1), part (x, 2) + part (y, 2))$ (%i3) legendre_p (7, 0.1) @+ legendre_p (8, 0.1); (%o3) interval(- 0.019172222265624955, 6.5246488395313372E-15) |
引数が複素数の時、特殊な浮動小数点ルーチンがコールされます。 例えば、
(%i1) legendre_p (10, 2 + 3.0*%i); (%o1) interval(- 3.876378825E+7 %i - 6.0787748E+7, 1.2089173052721777E-6) |
これを真値と比較しましょう。
(%i1) float (expand (legendre_p (10, 2 + 3*%i))); (%o1) - 3.876378825E+7 %i - 6.0787748E+7 |
更に、引数が多倍長浮動小数点の時、特殊な浮動小数点ルーチンがコールされます; しかしながら、多倍長浮動小数点は倍精度浮動小数点に変換され、最終結果は倍精度です。
(%i1) ultraspherical (150, 0.5b0, 0.9b0); (%o1) interval(- 0.043009481257265, 3.3750051301228864E-14) |
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orthopoly
直交多項式を含む式をプロットするには 2つのことをしなければいけません:
orthopoly_returns_intervals
を false
に設定する。
orthopoly
関数のすべてのコールをクォートする。
もし関数コールがクォートされていないなら、 Maximaはプロットする前にそれらを多項式に評価します; 結果として、特殊な浮動小数点コードはコールされません。 以下は、 Legendre多項式を含む式をどうやってプロットするかの例です。
(%i1) plot2d ('(legendre_p (5, x)), [x, 0, 1]), orthopoly_returns_intervals : false; (%o1) |
式 legendre_p (5, x)
全体をクォートします;
これは 'legendre_p (5, x)
を使って関数名をクォートするだけとは違います。
Categories: Plotting
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orthopoly
パッケージは
Pochhammerシンボルと単位階段函数を定義します。
orthopoly
は gradef
文の中で
Kroneckerのデルタ函数と単位階段函数を使います。
Pochhammerシンボルをガンマ函数の商に変換するには、
makegamma
を使ってください。
(%i1) makegamma (pochhammer (x, n)); gamma(x + n) (%o1) ------------ gamma(x) (%i2) makegamma (pochhammer (1/2, 1/2)); 1 (%o2) --------- sqrt(%pi) |
Pochhammerシンボルの導函数は
psi
函数を使って与えられます。
(%i1) diff (pochhammer (x, n), x); (%o1) (x) (psi (x + n) - psi (x)) n 0 0 (%i2) diff (pochhammer (x, n), n); (%o2) (x) psi (x + n) n 0 |
(%o1)の式に注意する必要があります;
psi
函数の差分は
x = -1, -2, .., -n
の時多項式です。
これらの多項式は nが正の整数の時、導函数を
n - 1
次多項式にするように、
pochhammer (x, n)
の因子を相殺します。
Pochhammerシンボルはガンマ函数の商としての表現を通して負の位数で定義されます。 以下を考えてください。
(%i1) q : makegamma (pochhammer (x, n)); gamma(x + n) (%o1) ------------ gamma(x) (%i2) sublis ([x=11/3, n= -6], q); 729 (%o2) - ---- 2240 |
代わりに、この結果を直接得ることができます。
(%i1) pochhammer (11/3, -6); 729 (%o1) - ---- 2240 |
単位階段函数は左連続です; 従って、
(%i1) [unit_step (-1/10), unit_step (0), unit_step (1/10)]; (%o1) [0, 0, 1] |
もし零で左連続でも右連続でもない単位階段函数が必要なら、
signum
を使って自分のものを定義してください;
例えば、
(%i1) xunit_step (x) := (1 + signum (x))/2$ (%i2) [xunit_step (-1/10), xunit_step (0), xunit_step (1/10)]; 1 (%o2) [0, -, 1] 2 |
unit_step
自身を再定義しないでください;
orthopoly
の中のあるコードは単位階段函数が左連続であることを要求します。
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一般的に、 orthopoly
は直交多項式の超幾何表現を使うことで記号評価をします。
超幾何函数は(ドキュメント化されていない)関数 hypergeo11
と
hypergeo21
を使って評価されます。
例外は半整数 Bessel函数と第二種 Legendreの陪函数です。
半整数 Bessel函数は明示的な表現を使って評価されます。
第二種 Legendreの陪函数は再帰を使って評価されます。
浮動小数点評価のために、函数のほとんどを超幾何形式に再び変換します; 順方向再帰を使って超幾何函数を評価します。 ここでも、例外は半整数 Bessel函数と第二種 Legendreの陪函数です。 半整数 Bessel函数は SLATECコードを使って数値的に評価されます。
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次数 nと位数 mの第一種Legendre陪函数。
参考文献: Abramowitz and Stegun, equations 22.5.37, page 779, 8.6.6 (second equation), page 334, and 8.2.5, page 333.
Categories: Package orthopoly
次数 nと位数 mの第二種Legendre陪函数。
参考文献: Abramowitz and Stegun, equation 8.5.3 and 8.1.8.
Categories: Package orthopoly
n次の第一種 Chebyshev多項式。
参考文献: Abramowitz and Stegun, equation 22.5.47, page 779.
Categories: Package orthopoly
n次の第二種 Chebyshev多項式。
参考文献: Abramowitz and Stegun, equation 22.5.48, page 779.
Categories: Package orthopoly
次数 nの一般化 Laguerre多項式。
参考文献: Abramowitz and Stegun, equation 22.5.54, page 780.
Categories: Package orthopoly
n次の Hermite多項式。
参考文献: Abramowitz and Stegun, equation 22.5.55, page 780.
Categories: Package orthopoly
もし入力が区間なら true
を、そうでないなら false
を返します。
Categories: Package orthopoly · Predicate functions
Jacobiの多項式。
Jacobiの多項式は実際には
aと bすべてに対して定義されます;
しかし、Jacobi多項式の重み
(1 - x)^a (1 + x)^b
は
a <= -1
か b <= -1
で可積分でありません。
参考文献: Abramowitz and Stegun, equation 22.5.42, page 779.
Categories: Package orthopoly
n次の Laguerre多項式。
参考文献: Abramowitz and Stegun, equations 22.5.16 and 22.5.54, page 780.
Categories: Package orthopoly
n次の第一種 Legendre多項式。
参考文献: Abramowitz and Stegun, equations 22.5.50 and 22.5.51, page 779.
Categories: Package orthopoly
n次の第二種 Legendre函数。
参考文献: Abramowitz and Stegun, equations 8.5.3 and 8.1.8.
Categories: Package orthopoly
引数 argsを持つ直交函数族 fの漸化式を返します。 再帰は多項式次数に関してです。
(%i1) orthopoly_recur (legendre_p, [n, x]); (2 n + 1) P (x) x - n P (x) n n - 1 (%o1) P (x) = ------------------------------- n + 1 n + 1 |
orthopoly_recur
の二番目の引数は
関数 fの正しい数の引数のリストでなければいけません;
もしそうでないなら Maximaはエラーをシグナルします。
(%i1) orthopoly_recur (jacobi_p, [n, x]); Function jacobi_p needs 4 arguments, instead it received 2 -- an error. Quitting. To debug this try debugmode(true); |
更に、 fが直交多項式族の1つの名前でないなら、エラーがシグナルされます。
(%i1) orthopoly_recur (foo, [n, x]); A recursion relation for foo isn't known to Maxima -- an error. Quitting. To debug this try debugmode(true); |
Categories: Package orthopoly
デフォルト値: true
orthopoly_returns_intervals
が true
の時、浮動小数点の結果が形式
interval (c, r)
で返されます。
ここで、 cは区間の中心で、 rは半径です。
中心は複素数であり得ます;
その場合、区間は複素平面上の円です。
Categories: Package orthopoly
3つの要素のリストを返します; 一番目の要素はリスト argsが与える引数を持つ直交多項式族 fの重みの公式です; 二番目と三番目の要素は直交性の区間の下限と上限を与えます。 例えば、
(%i1) w : orthopoly_weight (hermite, [n, x]); 2 - x (%o1) [%e , - inf, inf] (%i2) integrate(w[1]*hermite(3, x)*hermite(2, x), x, w[2], w[3]); (%o2) 0 |
fの主変数はシンボルでなければいけません; そうでないなら Maximaはエラーをシグナルします。
Categories: Package orthopoly
Pochhammerシンボル。
n <= pochhammer_max_index
の非負整数 nに対して、式
pochhammer (x, n)
は
n > 0
の時、積
x (x + 1) (x + 2) ... (x + n - 1)
を評価します。
n = 0
の時は 1です。
負の nに対しては、
pochhammer (x, n)
は
(-1)^n / pochhammer (1 - x, -n)
として定義されます。
従って、
(%i1) pochhammer (x, 3); (%o1) x (x + 1) (x + 2) (%i2) pochhammer (x, -3); 1 (%o2) - ----------------------- (1 - x) (2 - x) (3 - x) |
Pochhammerシンボルをガンマ函数の商に変換するには、
(Abramowitz and Stegun, equation 6.1.22を参照してください)
makegamma
を使ってください;
例えば、
(%i1) makegamma (pochhammer (x, n)); gamma(x + n) (%o1) ------------ gamma(x) |
nが pochhammer_max_index
を越えるか、
nが記号の時、
pochhammer
は名詞形を返します。
(%i1) pochhammer (x, n); (%o1) (x) n |
Categories: Package orthopoly · Gamma and factorial functions
デフォルト値: 100
pochhammer (n, x)
は
n <= pochhammer_max_index
の時だけ
積を展開します。
例:
(%i1) pochhammer (x, 3), pochhammer_max_index : 3; (%o1) x (x + 1) (x + 2) (%i2) pochhammer (x, 4), pochhammer_max_index : 3; (%o2) (x) 4 |
参考文献: Abramowitz and Stegun, equation 6.1.16, page 256.
Categories: Package orthopoly · Gamma and factorial functions
第一種球 Bessel函数。
参考文献: Abramowitz and Stegun, equations 10.1.8, page 437 and 10.1.15, page 439.
Categories: Package orthopoly · Bessel functions
第二種球 Bessel函数。
参考文献: Abramowitz and Stegun, equations 10.1.9, page 437 and 10.1.15, page 439.
Categories: Package orthopoly · Bessel functions
第一種球 Hankel函数。
参考文献: Abramowitz and Stegun, equation 10.1.36, page 439.
Categories: Package orthopoly · Bessel functions
第二種球 Hankel函数。
参考文献: Abramowitz and Stegun, equation 10.1.17, page 439.
Categories: Package orthopoly · Bessel functions
球調和函数。
参考文献: Merzbacher 9.64.
Categories: Package orthopoly
左連続の単位階段函数;なので
unit_step (x)
はx <= 0
で0であり、
x > 0
で1です。
もし0で値1/2を取る単位階段函数が欲しいなら、
(1 + signum (x))/2
を使ってください。
Categories: Package orthopoly · Mathematical functions
(Gegenbauer多項式としても知られている)超球多項式。
参考文献: Abramowitz and Stegun, equation 22.5.46, page 779.
Categories: Package orthopoly
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パッケージ ratpow
は
CRE多項式の分母の指数を見つける関数を提供します。
もし分母の指数が必要なら、代わりに ratdenom
を使って先に分母を抽出できます。
戻り値の係数は数を除いて CRE形式です。
CRE多項式の変数のリストを取得するには、 showratvars
が使えます。
CREに関する情報については rat
, ratdisrep
showratvars
を参照してください。
77.1 Functions and Variables for ratpow |
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ratnumer(expr)
の主変数の最大指数を見つけます。
(%i1) load("ratpow")$ (%i2) ratp_hipow( x^(5/2) + x^2 , x); (%o2) 2 (%i3) ratp_hipow( x^(5/2) + x^2 , sqrt(x)); (%o3) 5 |
Categories: Rational expressions Package ratpow
ratnumer(expr)
の主変数の最小指数を見つけます。
(%i1) load("ratpow")$ (%i2) ratp_lopow( x^5 + x^2 , x); (%o2) 2 |
1
は x^0
に等しいので、以下の例は0を返します:
(%i1) load("ratpow")$ (%i2) ratp_lopow( x^5 + x^2 + 1, x); (%o2) 0 |
以下の等式のCRE形式は sqrt(x)
と x
を含みます。
それらは独立変数として解釈されるので、
この場合、 ratp_lopow
は 0
を返します:
(%i1) load("ratpow")$ (%i2) g:sqrt(x)^5 + sqrt(x)^2; 5/2 (%o2) x + x (%i3) showratvars(g); 1/2 (%o3) [x , x] (%i4) ratp_lopow( g, x); (%o4) 0 (%i5) ratp_lopow( g, sqrt(x)); (%o5) 0 |
Categories: Rational expressions Package ratpow
ratnumer(expr)
の主変数の指数と係数のリストを生成します。
(%i1) load("ratpow")$ (%i2) ratp_coeffs( 4*x^3 + x + sqrt(x), x); (%o2)/R/ [[3, 4], [1, 1], [0, sqrt(x)]] |
Categories: Rational expressions Package ratpow
ratnumer(expr)
の係数のリストを生成します;
戻り値の係数は数を除いて CRE形式です。
(%i1) load("ratpow")$ (%i2) ratp_dense_coeffs( 4*x^3 + x + sqrt(x), x); (%o2)/R/ [4, 0, 1, sqrt(x)] |
Categories: Rational expressions Package ratpow
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78.1 Functions and Variables for romberg |
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Romberg法による数値積分を計算します。
romberg(expr, x, a, b)
は積分
integrate(expr, x, a, b)
の概算を返します。
exprは、 xが浮動小数点値にバインドされた時 浮動小数点値に評価される式でなければいけません。
romberg(F, a, b)
は積分
integrate(F(x), x, a, b)
の概算を返します。
ここで、 x
は Fの名付けられない唯一の引数を表します;
実際の引数は x
と名付けられません。
Fは、引数が浮動小数点値の時、浮動小数点値を返す
Maximaか Lispの関数でなければいけません。
Fは翻訳またはコンパイルされた Maxima関数を指定することができます。
グローバル変数 rombergabs
と rombergtol
が
romberg
の精度を決定します。
romberg
は、連続する近似の間の絶対差が
rombergabs
よりも小さい時か、連続する近似に関する相対差が
rombergtol
よりも小さい時、成功のうちに終了します。
従って、
rombergabs
が 0.0 (デフォルト)の時、
相対誤差テストだけが romberg
に効果を持ちます。
romberg
は、
あきらめる前に、せいぜい rombergit
回、ステップサイズを半分にします;
それゆえ関数評価の最大回数は 2^rombergit
です。
もし rombergabs
や
rombergtol
によって確立される誤差基準が満たされないなら、
romberg
はエラーメッセージを印字します。
romberg
はいつも、少なくとも rombergmin
回の繰り返しを行います;
これは、被積分関数が振動的な時、見せかけの終了を防ぐつもりの発見的方法です。
romberg
は、積分変数を特定の値にバインド(する前ではなく)した後、
被積分関数を繰り返し評価します。
この評価ポリシーは、多次元積分を計算するための
romberg
の入れ子のコールを可能にします。
しかしながら、誤差計算は入れ子の積分の誤差を考慮しないので、
エラーは過小評価されるかもしれません。
また、多次元問題のために特別に工夫された方法は
より少ない関数評価で同じ精度をもたらす可能性があります。
load(romberg)
はこの関数をロードします。
QUADPACK
、数値積分関数のコレクションも参照してください。
例:
1次元積分。
(%i1) load ("romberg"); (%o1) /usr/share/maxima/5.11.0/share/numeric/romberg.lisp (%i2) f(x) := 1/((x - 1)^2 + 1/100) + 1/((x - 2)^2 + 1/1000) + 1/((x - 3)^2 + 1/200); 1 1 1 (%o2) f(x) := -------------- + --------------- + -------------- 2 1 2 1 2 1 (x - 1) + --- (x - 2) + ---- (x - 3) + --- 100 1000 200 (%i3) rombergtol : 1e-6; (%o3) 9.9999999999999995E-7 (%i4) rombergit : 15; (%o4) 15 (%i5) estimate : romberg (f(x), x, -5, 5); (%o5) 173.6730736617464 (%i6) exact : integrate (f(x), x, -5, 5); (%o6) 10 sqrt(10) atan(70 sqrt(10)) + 10 sqrt(10) atan(30 sqrt(10)) + 10 sqrt(2) atan(80 sqrt(2)) + 10 sqrt(2) atan(20 sqrt(2)) + 10 atan(60) + 10 atan(40) (%i7) abs (estimate - exact) / exact, numer; (%o7) 7.5527060865060088E-11 |
romberg
の入れ子のコールで実装された 2次元積分。
(%i1) load ("romberg"); (%o1) /usr/share/maxima/5.11.0/share/numeric/romberg.lisp (%i2) g(x, y) := x*y / (x + y); x y (%o2) g(x, y) := ----- x + y (%i3) rombergtol : 1e-6; (%o3) 9.9999999999999995E-7 (%i4) estimate : romberg (romberg (g(x, y), y, 0, x/2), x, 1, 3); (%o4) 0.81930239628356 (%i5) assume (x > 0); (%o5) [x > 0] (%i6) integrate (integrate (g(x, y), y, 0, x/2), x, 1, 3); 3 2 log(-) - 1 9 2 9 (%o6) - 9 log(-) + 9 log(3) + ------------ + - 2 6 2 (%i7) exact : radcan (%); 26 log(3) - 26 log(2) - 13 (%o7) - -------------------------- 3 (%i8) abs (estimate - exact) / exact, numer; (%o8) 1.3711979871851024E-10 |
Categories: Package romberg · Numerical methods
デフォルト値: 0.0
グローバル変数 rombergabs
と rombergtol
は
romberg
の精度を決定します。
romberg
は、連続する近似の間の絶対差が
rombergabs
よりも小さい時か、連続する近似に関する相対差が
rombergtol
よりも小さい時、成功のうちに終了します。
従って、 rombergabs
が 0.0 (デフォルト)の時、
相対誤差テストだけが romberg
に効果を持ちます。
rombergit
と rombergmin
も参照してください。
Categories: Package romberg
デフォルト値: 11
romberg
は、あきらめる前に、せいぜい
rombergit
回、ステップサイズを半分にします;
それゆえ、関数評価の最大回数は 2^rombergit
です。
romberg
はいつも、少なくとも rombergmin
回の繰り返しを行います;
これは、被積分関数が振動的な時、見せかけの終了を防ぐつもりの発見的方法です。
rombergabs
と rombergtol
も参照してください。
Categories: Package romberg
デフォルト値: 0
romberg
はいつも、少なくとも rombergmin
回の繰り返しを行います;
これは、被積分関数が振動的な時、見せかけの終了を防ぐつもりの発見的方法です。
rombergit
, rombergabs
, rombergtol
も参照してください。
Categories: Package romberg
デフォルト値: 1e-4
グローバル変数 rombergabs
と rombergtol
は
romberg
の精度を決定されます。
romberg
は、連続する近似の間の絶対差が
rombergabs
よりも小さい時か、連続する近似に関する相対差が
rombergtol
よりも小さい時、成功のうちに終了します。
従って、 rombergabs
が 0.0 (デフォルト)の時、
相対誤差テストだけが romberg
に効果を持ちます。
rombergit
と rombergmin
も参照してください。
Categories: Package romberg
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79.1 Introduction to simplex | ||
79.2 Functions and Variables for simplex |
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simplex
はシンプレックスアルゴリズムを使った線形最適化のパッケージです。
例:
(%i1) load("simplex")$ (%i2) minimize_lp(x+y, [3*x+2*y>2, x+4*y>3]); 9 7 1 (%o2) [--, [y = --, x = -]] 10 10 5 |
Categories: Numerical methods · Optimization · Share packages · Package simplex
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ディレクトリ share/simplex/Tests
にいくつかテストがあります。
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関数 klee_minty
は
linear_program
のための入力を生成します。
入力に関してスケーリングなしには解くためには指数時間が要求されます。
例:
load(klee_minty)$ apply(linear_program, klee_minty(6)); |
よりよいアプローチ:
epsilon_sx : 0$ scale_sx : true$ apply(linear_program, klee_minty(10)); |
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netlib (http://www.netlib.org/lp/data/) テストスイートからいくつかのより小さい問題が
Maximaが可読なフォーマットに変換されます。
問題は adlittle
, afiro
, kb2
, sc50a
です。
それぞれの問題は、行列 A とベクトル bと cのため、CSVフォーマットの3つの入力ファイルを持ちます。
例:
A : read_matrix("adlittle_A.csv", 'csv)$ b : read_list("adlittle_b.csv", 'csv)$ c : read_list("adlittle_c.csv", 'csv)$ linear_program(A, b, c)$ %[2] => 225494.963126615 |
結果:
PROBLEM MINIMUM SCALING adlittle 225494.963126615 no afiro - 464.7531428571429 no kb2 - 1749.900129055996 yes sc50a - 64.5750770585645 no |
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デフォルト値: 10^-8
linear_program
の数値計算で使われるイプシロン。
以下も参照してください: linear_program
Categories: Package simplex
linear_program
はシンプレックスアルゴリズムの実装です。
linear_program(A, b, c)
は、
A.x = b
かつ x >= 0
を満たすベクトルの中で
c.x
が可能な最小となるベクトル xを計算します。
引数 Aは行列で、引数 bと cはリストです。
linear_program
は、最小化ベクトル xと最小値
c.x
を含むリストを返します。
もし問題が有界でないなら、 "Problem not bounded!"を返し、
もし問題が実現可能でないなら、 "Problem not feasible!"を返します。
この関数を使うためには、最初に load(simplex);
で
simplex
パッケージをロードしてください。
例:
(%i2) A: matrix([1,1,-1,0], [2,-3,0,-1], [4,-5,0,0])$ (%i3) b: [1,1,6]$ (%i4) c: [1,-2,0,0]$ (%i5) linear_program(A, b, c); 13 19 3 (%o5) [[--, 4, --, 0], - -] 2 2 2 |
以下も参照してください: minimize_lp
, scale_lp
, epsilon_lp
Categories: Package simplex · Numerical methods
いくつかの線形制約 condに従う線形目標関数 objを最大化します。
引数と戻り値の詳細な記述に関しては、
minimize_lp
を参照してください。
以下も参照してください: minimize_lp
.
Categories: Package simplex · Numerical methods
いくつかの線形制約 condに従う線形目標関数 objを最小化します。
condは線形等式や不等式のリストです。
厳密な不等式では、 >
は >=
に、
<
は <=
に置き換えられます。
オプションの引数 posは正と仮定される決定変数のリストです。
もし最小が存在するなら、
minimize_lp
は目標関数の最小値と最小が得られる決定変数値のリストを含むリストです。
もし問題が有界でないなら、
minimize_lp
は "Problem not bounded!"を返し、
もし問題が実現可能でないなら、 "Ploblem not feasible!"を返します。
決定変数はデフォルトでは非負とは仮定されません。
もし決定変数すべてが正なら、
nonegative_lp
を true
に設定してください。
もし決定変数のいくつかだけが正なら、オプション引数
posの中でそれらをリストしてください。
(これは制約を足すより効率的だということに注意してください。)
minimize_lp
は Maximaの
linear_program
関数で実装されたシンプレックスアルゴリズムを使います。
この関数を使うためには、最初に load(simplex);
で
simplex
パッケージをロードしてください。
例:
(%i1) minimize_lp(x+y, [3*x+y=0, x+2*y>2]); 4 6 2 (%o1) [-, [y = -, x = - -]] 5 5 5 (%i2) minimize_lp(x+y, [3*x+y>0, x+2*y>2]), nonegative_lp=true; (%o2) [1, [y = 1, x = 0]] (%i3) minimize_lp(x+y, [3*x+y=0, x+2*y>2]), nonegative_lp=true; (%o3) Problem not feasible! (%i4) minimize_lp(x+y, [3*x+y>0]); (%o4) Problem not bounded! |
いかも参照してください: maximize_lp
, nonegative_lp
, epsilon_lp
。
Categories: Package simplex · Numerical methods
デフォルト値: false
もし nonegative_lp
が trueなら、
minimize_lp
と maximize_lp
の決定変数すべては正と仮定されます。
以下も参照してください: minimize_lp
。
Categories: Package simplex
デフォルト値: false
scale_lp
が true
の時、
linear_program
は行や列それぞれの最大絶対値が1になるように入力をスケールします。
Categories: Package simplex
linear_program
が戻った後、
pivot_count_sx
は最後の計算のピボットの数です。
Categories: Package simplex
pivot_max_sx
は
linear_program
が許すピボットの最大数です。
Categories: Package simplex
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80.1 Introduction to simplification | ||
80.2 Package absimp | ||
80.3 Package facexp | ||
80.4 Package functs | ||
80.5 Package ineq | ||
80.6 Package rducon | ||
80.7 Package scifac | ||
80.8 Package sqdnst |
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ディレクトリ maxima/share/simplification
は整理ルールと整理関数を実装する
いくつかのスクリプトと整理に関係しないいくつかの関数を含みます。
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absimp
パッケージは abs
と
signum
関数のために組み込み整理ルールを拡張するパターンマッチングルールを含みます。
absimp
は、組み込み assume
関数で確立された関係や、偶数や奇数に関する
modedeclare (m, even, n, odd)
のような宣言によって確立された関係を考慮します。
absimp
は abs
と signum
を使って
unitramp
と unitstep
関数を定義します。
load ("absimp")
はこのパッケージをロードします。
demo (absimp)
はこのパッケージのデモを表示します。
例:
(%i1) load ("absimp")$ (%i2) (abs (x))^2; 2 (%o2) x (%i3) diff (abs (x), x); x (%o3) ------ abs(x) (%i4) cosh (abs (x)); (%o4) cosh(x) |
Categories: Simplification functions · Rules and patterns · Share packages · Package absimp
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facexp
パッケージは、
制御された展開によって式を構造化する能力をユーザーに与えるいくつかの関連関数を含みます。
式が物理的意味を持つ変数を含むとき、この能力は特に役に立ちます。
そんな式の最も簡潔な形式は、それらの変数に関して式を完全に展開し、
その後係数を因数分解することで得られることがしばしばあるからです。
この手続きは標準の Maxima関数を使って実行することは難しくありませんが、
追加の微調整も望まれていて、これらの仕上げは適用するのが更に難しくなることがあります。
関数 facsum
とその関連形式は、
この方法で式の構造を制御するための便利な手段を提供します。
別の関数 collectterms
は、この形式に既に整理された複数の式を
式全体を再整理することなく、足し合わせるのに使うことができます。
式が非常に大きいとき、この関数は役に立つかもしれません。
load ("facexp")
はこのパッケージをロードします。
demo (facexp)
はこのパッケージのデモを見せます。
Categories: Expressions · Share packages · Package facexp
引数 arg_1, ..., arg_nに依存する
exprの形式を返します。
引数は ratvars
に適した任意の形式か、そんな形式のリストを取り得ます。
もし引数がリストでないなら、
返される形式は、引数に関して完全に展開され、引数の係数は因数分解されます。
これらの係数は、非合理的な意味合いを除いて引数に依存しません。
引数のいずれかがリストなら、リストすべてを 1つのリストに結合し、
facsum
は、
引数の係数に対して factor
をコールする代わりに
これらの係数に対して自分自身をコールします。
この再帰コールに関しては、上記で新しく構成されたリストを新しい引数リストとして使います。
この処理は、リストの中に望まれた要素を入れ子にすることで、
任意の深さまで繰り返すことができます。
log (x + y)
のような、より複雑な部分式に関して
facsum
したいかも知れません。
そんな引数も許されています。
時々、ユーザーは
式に関して、先頭演算子によってのみ指定された上記形式いずれかが欲しいかもしれません。
例えば、すべての log
に関して facsum
したかもしれません。
この場合、この方法で扱われる特定の log
か、代わりに式
operator (log)
や 'operator (log)
を引数に含むことができます。
もし演算子 op_1, ..., op_nに関して
式 exprを facsum
したいなら、
facsum (expr, operator (op_1, ..., op_n))
を評価します。
operator
形式はリスト引数の中でも可能です。
更に、スイッチ facsum_combine
と nextlayerfactor
の設定は
facsum
の結果に影響するかもしれません。
Categories: Package facexp · Expressions
デフォルト値: false
nextlayerfactor
が true
の時、引数の係数の因数分解された形式の因子に
facsum
の再帰コールを適用します。
false
の時、 facsum
の再帰コールが起こる時はいつでも、
全体としてそれぞれの係数にfacsum
を適用します。
facsum
の引数リストにアトム nextlayerfactor
を入れると、
nextlayerfactor: true
の効果がありますが、
式の次のレベルだけに関してです。
nextlayerfactor
はいつも
true
か false
にバインドされているので、
facsum
の引数リストの中に現れる時はいつでも、
シングルクォートで表さなければいけません。
Categories: Package facexp · Expressions
デフォルト値: true
引数が多項式の商の時、
facsum_combine
は facsum
が返す最終結果の形式を制御します。
もし facsum_combine
が false
なら、
形式は既に記述したような完全に展開された和として返されますが、
もし true
なら、返される式は既に記述した形式の多項式の比です。
有理式の分子と分母両方を
facsum
したいが、分母が分子の項ずつに掛けられたくない時、このスイッチの
true
設定が役に立ちます。
Categories: Package facexp · Expressions
exprの因子に関して引数として
arg_1, ... arg_nを付けて facsum
をコールすることで得られる
exprの形式を返します。
もし exprの因子のいずれかがべきに累乗されるなら、
因子と指数と両方がこの方法で処理されます。
Categories: Package facexp · Expressions
arg_1 ... arg_nを含むすべての項を集めます。
もしいくつかの式が facsum
か factorfacsum
, factenexpand
,
facexpten
, factorfacexpten
で整理されていて、
それらが一緒に加算されているなら、関数
collectterms
を使ってそれらを結合することが望まれる場合があります。
collectterms
は
nextlayerfactor
を除いてこれらの他の関連した関数に渡すことができる引数すべてを
引数として取ることができます。
collectterms
の利点は facsum
と似た形式を返すことです。
しかし、既に facsum
で処理された加算形式なのでこの処理を繰り返す必要はありません。
この能力は加算する式が非常に大きい時特に役立ちます。
factor
も参照してください。
例:
(%i1) (exp(x)+2)*x+exp(x); x x (%o1) x (%e + 2) + %e (%i2) collectterms(expand(%),exp(x)); x (%o2) (x + 1) %e + 2 x |
Categories: Package facexp · Expressions
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Categories: Share packages · Package functs
式 exprからパーツ nを削除します。
もし nが形式 [l, m]
のリストなら、パーツ
lから mまでを削除します。
この関数を使うには最初に load(functs)
と書いてください。
Categories: Package functs · Expressions
変数 xに関する式のリスト[f_1, ..., f_n]の Wronskian行列を返します。 Wronskian行列の行列式は式のリストの Wronskian行列式です。
wronskian
を使うには最初に load(functs)
してください。例えば:
(%i1) load(functs)$ (%i2) wronskian([f(x), g(x)],x); [ f(x) g(x) ] [ ] (%o2) [ d d ] [ -- (f(x)) -- (g(x)) ] [ dx dx ] |
Categories: Package functs · Differential calculus
行列 Mの跡(対角要素の和)を返します。
この関数を使うには最初に load(functs)
と書いてください。
Categories: Package functs · Matrices
分母を有理化するように、 zの分子と分母に分母の複素共役を掛けます。 もし与えられたものが正準有理式 (CRE)形式なら、正準有理式 (CRE)形式を返し、 そうでないなら、一般形式を返します。
この関数を使うには最初に load(functs)
を書いてください。
Categories: Package functs · Expressions
もし exprがゼロでなく、
freeof (x, expr)
がtrue
を返すなら、
true
を返します。
そうでないなら false
を返します。
この関数を使うには最初に load(functs)
と書いてください。
Categories: Package functs · Expressions
exprが a*x + b
の形の式の時、
linear
は 3つの形式変数 b, a, xに対応する3つの等式のリストを返します。
ここで、 aはゼロでなく、 aと bは xに依存しません。
そうでないなら、 linear
は exprを返します。
load(antid)
はこの関数をロードします。
例:
(%i1) load ("antid"); (%o1) /maxima/share/integration/antid.mac (%i2) linear ((1 - w)*(1 - x)*z, z); (%o2) [bargumentb = 0, aargumenta = (w - 1) x - w + 1, xargumentx = z] (%i3) linear (cos(u - v) + cos(u + v), u); (%o3) false |
Categories: Package antid · Expressions
takegcd
が true
の時、
gcdivide
は多項式 pと
qを最大公約多項式で割り、結果の比を返します。
takegcd
が false
の時、
gcdivide
は比 p/q
を返します。
この関数を使うには最初にload(functs)
と書いてください。
ezgcd
, gcd
, gcdex
, poly_gcd
も参照してください。
例:
(%i1) load(functs)$ (%i2) p1:6*x^3+19*x^2+19*x+6; 3 2 (%o2) 6 x + 19 x + 19 x + 6 (%i3) p2:6*x^5+13*x^4+12*x^3+13*x^2+6*x; 5 4 3 2 (%o3) 6 x + 13 x + 12 x + 13 x + 6 x (%i4) gcdivide(p1, p2); x + 1 (%o4) ------ 3 x + x (%i5) takegcd:false; (%o5) false (%i6) gcdivide(p1, p2); 3 2 6 x + 19 x + 19 x + 6 (%o6) ---------------------------------- 5 4 3 2 6 x + 13 x + 12 x + 13 x + 6 x (%i7) ratsimp(%); x + 1 (%o7) ------ 3 x + x |
Categories: Package functs · Polynomials
算術級数 a, a + d, a + 2*d, ...,
a + (n - 1)*d
の第 n項を返します。
この関数を使うには最初に load(functs)
と書いてください。
Categories: Package functs · Sums and products
幾何級数 a, a*r, a*r^2, ...,
a*r^(n - 1)
の第 n項を返します。
この関数を使うには最初に load(functs)
と書いてください。
Categories: Package functs · Sums and products
調和級数 a/b, a/(b + c),
a/(b + 2*c), ..., a/(b + (n - 1)*c)
の第 n項を返します。
この関数を使うには最初に load(functs)
と書いてください。
Categories: Package functs · Sums and products
算術級数の 1から nまでの和を返します。
この関数を使うには最初に load(functs)
と書いてください。
Categories: Package functs · Sums and products
幾何級数の 1から nまでの和を返します。
もし nが無限大 (inf
)なら、
rの絶対値が 1未満でのみ、和は有限です。
この関数を使うには最初に load(functs)
と書いてください。
Categories: Package functs · Sums and products
Gaussian確率函数 %e^(-x^2/2) / sqrt(2*%pi)
を返します。
この関数を使うには最初に load(functs)
と書いてください。
Categories: Package functs · Mathematical functions
Gudermannian函数 2*atan(%e^x)-%pi/2
を返します。
この関数を使うには最初に load(functs)
と書いてください。
Categories: Package functs · Mathematical functions
逆 Gudermannian函数 log (tan (%pi/4 + x/2))
を返します。
この関数を使うには最初に load(functs)
と書いてください。
Categories: Package functs · Mathematical functions
正矢(せいし) 1 - cos (x)
を返します。
この関数を使うには最初に load(functs)
と書いてください。
Categories: Package functs · Mathematical functions
余矢(よし) 1 - sin (x)
を返します。
この関数を使うには最初に load(functs)
と書いてください。
Categories: Package functs · Mathematical functions
外正割 (exsecant) sec (x) - 1
を返します。
この関数を使うには最初に load(functs)
と書いてください。
Categories: Package functs · Mathematical functions
半正矢 (1 - cos(x))/2
を返します。
この関数を使うには最初に load(functs)
と書いてください。
Categories: Package functs · Mathematical functions
一度に r個を取る n個のオブジェクトの組み合わせの数を返します。
この関数を使うには最初に load(functs)
と書いてください。
Categories: Package functs · Mathematical functions
n個のオブジェクトの集合から選択された r個のオブジェクトの置換の数を返します。
この関数を使うには最初に load(functs)
と書いてください。
Categories: Package functs · Mathematical functions
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ineq
パッケージは不等式の整理規則を含みます。
セッション例:
(%i1) load(ineq)$ tellsimp: warning: rule will treat '+ ' as noncommutative and nonassociative. tellsimp: warning: rule will treat '+ ' as noncommutative and nonassociative. tellsimp: warning: rule will treat '+ ' as noncommutative and nonassociative. tellsimp: warning: rule will treat '+ ' as noncommutative and nonassociative. tellsimp: warning: rule will treat '+ ' as noncommutative and nonassociative. tellsimp: warning: rule will treat '+ ' as noncommutative and nonassociative. tellsimp: warning: rule will treat '+ ' as noncommutative and nonassociative. tellsimp: warning: rule will treat '+ ' as noncommutative and nonassociative. (%i2) a>=4; /* a sample inequality */ (%o2) a >= 4 (%o3) b + a > c + 4 (%o4) 7 x < 7 y (%o5) - 2 x <= - 6 z 2 (%o6) 1 <= a + 1 (%o8) 2 x < 3 x (%o9) a >= b (%o10) a + 3 >= b + 3 (%o11) a >= b (%o12) a >= c - b (%o13) b + a >= c (%o14) (- c) + b + a >= 0 (%o15) c - b - a <= 0 2 (%o16) (z - 1) > - 2 z 2 (%o17) z + 1 > 0 (%o18) true (%i19) (b>c)+%; /* add a second, strict inequality */ |
不等式の回りで括弧を使うことについて注意してください;
ユーザーが (A > B) + (C = 5)
と入力した時、
結果は A + C > B + 5
ですが、 A > B + C = 5
は構文エラーであり、
(A > B + C) = 5
は完全に何か他のものです。
規則定義の完全なリストを見るには、 disprule (all)
を実行してください。
Maximaが不等式に掛けられる量の符号を決定できない時、 ユーザーは問い合わせを受けるでしょう。
最もありふれた仕様の欠陥を以下に例示します:
(%i1) eq: a > b; (%o1) a > b (%i2) 2*eq; (%o2) 2 (a > b) (%i3) % - eq; (%o3) a > b |
別の問題は 0掛ける不等式です;
これを 0にするデフォルト動作はそのままです。
しかし、もし X*some_inequality
とタイプして、
Maximaが X
の符号を尋ね、
zero
(または z
)と答えたなら、
プログラムは X*some_inequality
を返し、
X
が 0という情報を使いません。
そんな時は、データベースは、決定の際、
X
を評価する目的ではなく、比較目的のためだけに使われるので、
ev (%, x: 0)
を実行すべきです。
パッケージがロードされた時、
整理器が、パッケージなしよりたくさんの規則を検証するよう強制されるので、
ユーザーはより遅い応答に気がつくかもしれません。
だから、これらを利用した後、規則を取り除きたいかもしれません。
(あなたが定義したかもしれないものすべてを含み)規則すべてを消すには、
kill (rules)
してください;
もしくは、もっと選択的にそれらのうちのいくつかだけ消すかもしれません;
もしくは、特定の規則に remrule
を使ってください。
もし自分の規則を定義した後、このパッケージをロードするなら、
同じ名前を持つあなたの規則をつぶすでしょう。
このパッケージの規則は以下の通りです:
*rule1
, ..., *rule8
,
+rule1
, ..., +rule18
,
そして、それを参照するには、
"+"
に関する最初の規則を限定して取り除くための
remrule ("+", "+rule1")
とか、
二番目の乗法規則の定義を表示するための disprule ("*rule2")
とか、
規則名を引用符で囲まなければいけません。
Categories: Simplification functions · Rules and patterns · Share packages · Package ineq
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Categories: Expressions · Share packages · Package rducon
exprの定部分式を構成された定アトムで置き換え、
これら構成された定数すべての定義を等式のリスト const_eqns
に保存し、修正された
exprを返します。
exprのそれらのパーツは、関数 constantp
が施された時
true
を返す定数です。
それゆえ、 reduce_consts
を呼び出す前に、
declare ([objects to be given the constant property], constant)$ |
をして、自分の式に現れる定数量のデータベースを設定すべきです。
もしこれらの数式計算の後、 Fortran出力を生成する予定があるなら、 最初のコードセクションの 1つはすべての定数の計算であるべきです。 このコードセグメントを生成するには、
map ('fortran, const_eqns)$ |
を実行してください。
reduce_consts
に影響する const_eqns
を除いた変数は以下の通りです:
const_prefix
(デフォルト値: xx
)
定部分式を表すために
reduce_consts
が生成するシンボルすべてに接頭として付けるのに使われる文字列です。
const_counter
(デフォルト値: 1)は
reduce_consts
が見つける定部分式それぞれを表すためのユニークなシンボルを生成するのに使われる整数添字です。
load ("rducon")
はこの関数をロードします。
demo (rducon)
はこの関数のデモを見せます。
Categories: Package rducon · Expressions
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Categories: Expressions · Share packages · Package scifac
gcfac
は、科学者が式をより簡単にしようとする時に適用するのと同じ発見的方法の適用を
試みる因数分解関数です。
gcfac
は単項式タイプの因数分解に限られます。
和に関しては gcfac
は以下を行います:
対のすべての可能な再配列の中から最も簡潔な対因数分解された結果を産むものを見つけることの 組み合わせ的に困難な性質のため、 項目(3)は必ずしも、対での因数分解の最善の仕事をしません。
load ("scifac")
はこの関数をロードします。
demo (scifac)
はこの関数のデモを見せます。
Categories: Package scifac · Expressions
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可能なら、簡単で、数値的で、二項無理数 (binomial surds)の sqrt
を denestします。
例えば、
(%i1) load ("sqdnst")$ (%i2) sqrt(sqrt(3)/2+1)/sqrt(11*sqrt(2)-12); sqrt(3) sqrt(------- + 1) 2 (%o2) --------------------- sqrt(11 sqrt(2) - 12) (%i3) sqrtdenest(%); sqrt(3) 1 ------- + - 2 2 (%o3) ------------- 1/4 3/4 3 2 - 2 |
時々、
(19601-13860 sqrt(2))^(7/4)
に対してのように、
sqrtdenest
を複数回適用することが役立ちます。
load ("sqdnst")
はこの関数をロードします。
Categories: Expressions · Share packages · Package sqdnst
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81.1 Introduction to solve_rec | ||
81.2 Functions and Variables for solve_rec |
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solve_rec
は多項式係数を持つ線形漸化式を解くためのパッケージです。
デモが demo(solve_rec);
で利用可能です。
例:
(%i1) load("solve_rec")$ (%i2) solve_rec((n+4)*s[n+2] + s[n+1] - (n+1)*s[n], s[n]); n %k (2 n + 3) (- 1) %k 1 2 (%o2) s = -------------------- + --------------- n (n + 1) (n + 2) (n + 1) (n + 2) |
Categories: Linear recurrences · Share packages · Package solve_rec
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特殊解 solが知られている時、線形漸化式 recの次数を減らします。
例:
(%i3) rec: x[n+2] = x[n+1] + x[n]/n; x n (%o3) x = x + -- n + 2 n + 1 n (%i4) solve_rec(rec, x[n]); WARNING: found some hypergeometrical solutions! (%o4) x = %k n n 1 (%i5) reduce_order(rec, n, x[n]); (%t5) x = n %z n n n - 1 ==== \ (%t6) %z = > %u n / %j ==== %j = 0 (%o6) (- n - 2) %u - %u n + 1 n (%i6) solve_rec((n+2)*%u[n+1] + %u[n], %u[n]); n %k (- 1) 1 (%o6) %u = ---------- n (n + 1)! だから一般解は以下の通りです。 n - 1 ==== j \ (- 1) %k n > -------- + %k n 2 / (j + 1)! 1 ==== j = 0 |
Categories: Package solve_rec
デフォルト値: true
もし simplify_products
が true
なら、
solve_rec
は答えの積を整理しようとします。
以下も参照してください: solve_rec
.
Categories: Package solve_rec
exprに現れるすべての和を閉形式に整理しようとします。
この関数を初めて使うには、
load(simplify_sum)
で
simplify_sum
パッケージをロードしてください。
例:
(%i1) load("simplify_sum")$ (%i2) sum(binomial(n+k,k)/2^k,k,1,n)+sum(binomial(2*n,2*k),k,1,n); n n ==== ==== ¥ binomial(n + k, k) ¥ (%o2) > ------------------ + > binomial(2 n, 2 k) / k / ==== 2 ==== k = 1 k = 1 (%i3) simplify_sum(%); 2 n - 1 n (%o3) 2 + 2 - 2 |
Categories: Package solve_rec · Sums and products · Simplification functions
変数 varに関して多項式係数を持つ線形漸化式 eqnの超幾何解について解きます。 オプション引数 initは初期条件です。
solve_rec
は定数係数の線形漸化式を解くことができ、
多項式係数の斉次線形漸化式の超幾何解と多項式係数の有理解を見つけ、
Ricatti型漸化式を解くことができます。
超幾何解を見つけるのに使われるアルゴリズムの実行時間は主係数と最小次数 (trailing)係数の次数に関して指数的であることに注意してください。
この関数を使うには最初に load(solve_rec);
で
solve_rec
パッケージをロードしてください。
定係数の線形漸化式の例:
(%i2) solve_rec(a[n]=a[n-1]+a[n-2]+n/2^n, a[n]); n n (sqrt(5) - 1) %k (- 1) 1 n (%o2) a = ------------------------- - ---- n n n 2 5 2 n (sqrt(5) + 1) %k 2 2 + ------------------ - ---- n n 2 5 2 |
多項式係数の線形漸化式の例:
(%i7) 2*x*(x+1)*y[x] - (x^2+3*x-2)*y[x+1] + (x-1)*y[x+2]; 2 (%o7) (x - 1) y - (x + 3 x - 2) y + 2 x (x + 1) y x + 2 x + 1 x (%i8) solve_rec(%, y[x], y[1]=1, y[3]=3); x 3 2 x! (%o9) y = ---- - -- x 4 2 |
Ricatti型漸化式の例:
(%i2) x*y[x+1]*y[x] - y[x+1]/(x+2) + y[x]/(x-1) = 0; y y x + 1 x (%o2) x y y - ------ + ----- = 0 x x + 1 x + 2 x - 1 (%i3) solve_rec(%, y[x], y[3]=5)$ (%i4) ratsimp(minfactorial(factcomb(%))); 3 30 x - 30 x (%o4) y = - ------------------------------------------------- x 6 5 4 3 2 5 x - 3 x - 25 x + 15 x + 20 x - 12 x - 1584 |
以下も参照してください: solve_rec_rat
, simplify_products
,
product_use_gamma
。
Categories: Package solve_rec
線形漸化式の有理解について解きます。 引数の記述については solve_recを参照してください。
この関数を使うには最初に
load(solve_rec);
で solve_rec
パッケージをロードしてください。
例:
(%i1) (x+4)*a[x+3] + (x+3)*a[x+2] - x*a[x+1] + (x^2-1)*a[x]; (%o1) (x + 4) a + (x + 3) a - x a x + 3 x + 2 x + 1 2 + (x - 1) a x (%i2) solve_rec_rat(% = (x+2)/(x+1), a[x]); 1 (%o2) a = --------------- x (x - 1) (x + 1) |
以下も参照してください: solve_rec
。
Categories: Package solve_rec
デフォルト値: true
積を整理する時、もし product_use_gamma
が true
なら、
solve_rec
は式の中にガンマ函数を導入します。
以下も参照してください: simplify_products
, solve_rec
。
Categories: Package solve_rec
和が満たす再帰を返します。
hi ==== \ > summand / ==== k = lo |
が満たす漸化式を返します。
ここで、被和 (summand)は kと nに対して超幾何的です。
もし loと hiが省略されたら、
それらは lo = -inf
、hi = inf
と仮定されます。
この関数を初めて使うには
load(simplify_sum)
で
simplify_sum
パッケージをロードしてください。
例:
(%i1) load("simplify_sum")$ (%i2) summand: binom(n,k); (%o2) binomial(n, k) (%i3) summand_to_rec(summand,k,n); (%o3) 2 sm - sm = 0 n n + 1 (%i7) summand: binom(n, k)/(k+1); binomial(n, k) (%o7) -------------- k + 1 (%i8) summand_to_rec(summand, [k, 0, n], n); (%o8) 2 (n + 1) sm - (n + 2) sm = - 1 n n + 1 |
Categories: Package solve_rec
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82.1 Introduction to stats | ||
82.2 Functions and Variables for inference_result | ||
82.3 Functions and Variables for stats | ||
82.4 Functions and Variables for special distributions |
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パッケージ stats
は古典的な統計推定や仮説検定手続き一式を含みます。
これらの関数はすべて、母集団推定と意思決定のための必要な結果を含む
inference_result
Maximaオブジェクトを返します。
グローバル変数 stats_numer
は、
結果を浮動小数点フォーマットで与えるか、シンボルと有理数のフォーマットで与えるかを制御します;
デフォルト値は true
で、結果を浮動小数点フォーマットで返します。
パッケージ descriptive
はデータ構造(リストと行列)を操作するための
いくつかのユーティリティを含みます;
例えば、部分サンプルを抽出するためのもの。
プレインテキストファイルからデータを読むためのパッケージ
numericalio
の使い方に関するいくつかの例も含みます。
詳細は descriptive
と numericalio
を参照してください。
パッケージ stats
は、パッケージ descriptive
, distrib
,
inference_result
をロードします。
コメント、バグ、提案は、作者 'mario AT edu DOT xunta DOT es'にコンタクトしてください。
Categories: Statistical inference · Share packages · Package stats
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statsの関数が返す型の inference_result
オブジェクトを構成します。
引数 titleは手続き名の文字列です;
valuesは形式 symbol = value
の要素を持つリストであり、
numbersは、どの値がデフォルトで表示されるか示す
1から length(values)
までの範囲の正の整数のリストです。
例:
これは長方形に関する結果を示す簡単な例です。
このオブジェクトのタイトルは文字列 "Rectangle"
であり、
'base
, 'height
, 'diagonal
, 'area
,
'perimeter
と指名された 5つの結果を格納しますが、
一番目、二番目、五番目と四番目だけが表示されます。
'diagonal
はこのオブジェクトに格納されますが、表示されません;
その値にアクセスするには関数 take_inference
を利用してください。
(%i1) load(inference_result)$ (%i2) b: 3$ h: 2$ (%i3) inference_result("Rectangle", ['base=b, 'height=h, 'diagonal=sqrt(b^2+h^2), 'area=b*h, 'perimeter=2*(b+h)], [1,2,5,4] ); | Rectangle | | base = 3 | (%o3) | height = 2 | | perimeter = 10 | | area = 6 (%i4) take_inference('diagonal,%); (%o4) sqrt(13) |
take_inference
も参照してください。
Categories: Package stats
objが inference_result
オブジェクトか否かに依存して、
true
か false
を返します。
Categories: Package stats
objに格納された項目名のリストを返します。
objは inference_result
オブジェクトでなければいけません。
例:
inference_result
オブジェクトは
'pi
と 'e
と名付けられた2つの値を格納しますが、二番目だけが表示されます。
items_inference
関数は、表示されるされないに関係なく、項目すべての名前を返します。
(%i1) load(inference_result)$ (%i2) inference_result("Hi", ['pi=%pi,'e=%e],[2]); | Hi (%o2) | | e = %e (%i3) items_inference(%); (%o3) [pi, e] |
Categories: Package stats
もし nが正の整数なら、
objに格納された n番目の値を返します。
もし nameが項目名なら、そう名付けられた項目を返します。
もし一番目の引数が数やシンボルのリストなら、
関数 take_inference
は対応する結果のリストを返します。
例:
ある inference_result
オブジェクトが与えられたとして、
それに格納されたある情報を抽出するために関数
take_inference
がコールされます。
(%i1) load(inference_result)$ (%i2) b: 3$ h: 2$ (%i3) sol: inference_result("Rectangle", ['base=b, 'height=h, 'diagonal=sqrt(b^2+h^2), 'area=b*h, 'perimeter=2*(b+h)], [1,2,5,4] ); | Rectangle | | base = 3 | (%o3) | height = 2 | | perimeter = 10 | | area = 6 (%i4) take_inference('base,sol); (%o4) 3 (%i5) take_inference(5,sol); (%o5) 10 (%i6) take_inference([1,'diagonal],sol); (%o6) [3, sqrt(13)] (%i7) take_inference(items_inference(sol),sol); (%o7) [3, 2, sqrt(13), 6, 10] |
inference_result
と take_inference
も参照してください。
Categories: Package stats
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デフォルト値: true
もし stats_numer
が true
なら、
推定統計的関数は浮動小数点数で結果を返します。
もし false
なら、
結果は記号と有理フォーマットで与えられます。
Categories: Package stats · Numerical evaluation
これは平均t検定です。
引数 xは1次元標本を含むリストか列行列です。
もしオプション 'asymptotic
が true
なら、
中心極限定理に基づいた漸近検定も実行します。
オプション:
'mean
, デフォルト 0
, はチェックされる平均値です。
'alternative
, デフォルト 'twosided
, は対立仮説です;
有効な値は次の通りです: 'twosided
, 'greater
, 'less
。
'dev
, デフォルト 'unknown
, は既知の時の標準偏差値です;
有効な値は次の通りです: 'unknown
か正の式。
'conflevel
, デフォルト 95/100
, は信頼区間の信頼度です;
(0,1)内の値を取る式でなければいけません。
'asymptotic
, デフォルト false
, は正確確率t検定か、
中心極限定理に基づいた漸近検定かどちらを実行するかを示します;
有効な値は true
と false
です。
関数 test_mean
の出力は
以下の結果を示すinference_result
Maximaオブジェクトです:
'mean_estimate
: 標本平均。
'conf_level
: ユーザーが選択した信頼度。
'conf_interval
: 母平均の信頼度。
'method
: 推定手続き。
'hypotheses
: 検定される帰無と対立仮説。
'statistic
: 帰無仮説を検定するために使われる標本統計の値。
'distribution
: パラメータと合わせて、標本統計分布。
'p_value
: 検定のp値
例:
未知の分散で正確確率 t検定を実行します。 片側対立 H_1: mean<50に対して 帰無仮説は H_0: mean=50です; 結果に従うと、p値が大きすぎ、 H_0を却下する証拠がありません。
(%i1) load("stats")$ (%i2) data: [78,64,35,45,45,75,43,74,42,42]$ (%i3) test_mean(data,'conflevel=0.9,'alternative='less,'mean=50); | MEAN TEST | | mean_estimate = 54.3 | | conf_level = 0.9 | | conf_interval = [minf, 61.51314273502712] | (%o3) | method = Exact t-test. Unknown variance. | | hypotheses = H0: mean = 50 , H1: mean < 50 | | statistic = .8244705235071678 | | distribution = [student_t, 9] | | p_value = .7845100411786889 |
今回、Maximaは 中心極限定理に基づく漸近検定を実行します。
両側対立 H_1: not equal(mean, 50)に対して
帰無仮説は H_0: equal(mean, 50)です;
結果に従うと、
p値は非常に小さく、
対立 H_1を指示して、H_0は却下すべきです。
. Note that, as indicated by the
Method
成分が示すように、
この手続きは多くの標本に適用すべきです。
(%i1) load("stats")$ (%i2) test_mean([36,118,52,87,35,256,56,178,57,57,89,34,25,98,35, 98,41,45,198,54,79,63,35,45,44,75,42,75,45,45, 45,51,123,54,151], 'asymptotic=true,'mean=50); | MEAN TEST | | mean_estimate = 74.88571428571429 | | conf_level = 0.95 | | conf_interval = [57.72848600856194, 92.04294256286663] | (%o2) | method = Large sample z-test. Unknown variance. | | hypotheses = H0: mean = 50 , H1: mean # 50 | | statistic = 2.842831192874313 | | distribution = [normal, 0, 1] | | p_value = .004471474652002261 |
Categories: Package stats
これは2つの標本の平均の差 t検定です。
引数 x1と x2は2つの独立標本を含むリストか列行列です。
異なる未知の分散の場合
(以下のオプション 'dev1
, 'dev2
, 'varequal
を参照してください)、
自由度の次数はWelch近似を使って計算されます。
もしオプション 'asymptotic
が true
に設定されているなら
中心極限定理に基づく漸近検定も実行します。
オプション:
'alternative
, デフォルト 'twosided
, は対立仮説です;
有効な値は次の通りです: 'twosided
, 'greater
, 'less
。
'dev1
, デフォルト 'unknown
,
既知の時、これはx1標本の標準偏差値です;
有効な値は次の通りです: 'unknown
もしくは正の式。
'dev2
, デフォルト 'unknown
,
既知の時、これはx2標本の標準偏差値です;
有効な値は次の通りです: 'unknown
もしくは正の式。
'varequal
, デフォルト false
,
分散を等しいと考えるか等しくないと考えるか;
このオプションは
'dev1
と 'dev2
の両方もしくはいずれかが 'unknown
の時だけ
有効です。
'conflevel
, デフォルト 95/100
,
信頼区間の信頼度;
(0,1)内の値を取る式でなければいけません。
'asymptotic
, デフォルト false
,
正確確率 t検定か
中心極限定理に基づく漸近検定どちらを実行するかを示します;
有効な値は true
と false
です。
関数 test_means_difference
の出力は
以下の結果を示すinference_result
Maximaオブジェクトです:
'diff_estimate
: 平均差推定。
'conf_level
: ユーザーが選択した信頼度。
'conf_interval
: 平均差の信頼区間。
'method
: 推定手続き。
'hypotheses
: 検定される帰無、対立仮説。
'statistic
: 帰無仮説を検定するのに使われる標本統計値
'distribution
: パラメータを伴う標本統計分布。
'p_value
: 検定のp値。
例:
母平均 m_1と m_2で対立 H_1: m_1>m_2に対して 2つの小さな標本 x yで平均が等しいか検定します; 分散は未知で異なると仮定されます。
(%i1) load("stats")$ (%i2) x: [20.4,62.5,61.3,44.2,11.1,23.7]$ (%i3) y: [1.2,6.9,38.7,20.4,17.2]$ (%i4) test_means_difference(x,y,'alternative='greater); | DIFFERENCE OF MEANS TEST | | diff_estimate = 20.31999999999999 | | conf_level = 0.95 | | conf_interval = [- .04597417812882298, inf] | (%o4) | method = Exact t-test. Welch approx. | | hypotheses = H0: mean1 = mean2 , H1: mean1 > mean2 | | statistic = 1.838004300728477 | | distribution = [student_t, 8.62758740184604] | | p_value = .05032746527991905 |
前と同じ検定、 しかし今回は分散が等しいと仮定されます。
(%i1) load("stats")$ (%i2) x: [20.4,62.5,61.3,44.2,11.1,23.7]$ (%i3) y: matrix([1.2],[6.9],[38.7],[20.4],[17.2])$ (%i4) test_means_difference(x,y,'alternative='greater, 'varequal=true); | DIFFERENCE OF MEANS TEST | | diff_estimate = 20.31999999999999 | | conf_level = 0.95 | | conf_interval = [- .7722627696897568, inf] | (%o4) | method = Exact t-test. Unknown equal variances | | hypotheses = H0: mean1 = mean2 , H1: mean1 > mean2 | | statistic = 1.765996124515009 | | distribution = [student_t, 9] | | p_value = .05560320992529344 |
Categories: Package stats
これは分散 chi^2検定です。 引数 xは 正規母集団から取られた1次元標本を含む リストか列行列です。
オプション:
'mean
, デフォルト 'unknown
,
は、既知の時、母平均です。
'alternative
, デフォルト 'twosided
,
対立仮説です;
有効な値は次の通りです: 'twosided
, 'greater
, 'less
.
'variance
, デフォルト 1
,
これはチェックされる分散値(正)です。
'conflevel
, デフォルト 95/100
,
信頼区間の信頼度;
(0,1)内の値を取る式でなければいけません。
関数 test_variance
の出力は
以下の結果を示すinference_result
Maximaオブジェクトです:
'var_estimate
: 標本分散。
'conf_level
: ユーザーが選択した信頼度。
'conf_interval
: 母分散の信頼区間。
'method
: 推定手続き。
'hypotheses
: 検定される帰無、対立仮説。
'statistic
: 帰無仮説を検定するのに使う標本統計値。
'distribution
: パラメータを伴う標本統計分布。
'p_value
: 検定の p値。
例:
平均が未知の母集団の分散が200以上か検定します。
(%i1) load("stats")$ (%i2) x: [203,229,215,220,223,233,208,228,209]$ (%i3) test_variance(x,'alternative='greater,'variance=200); | VARIANCE TEST | | var_estimate = 110.75 | | conf_level = 0.95 | | conf_interval = [57.13433376937479, inf] | (%o3) | method = Variance Chi-square test. Unknown mean. | | hypotheses = H0: var = 200 , H1: var > 200 | | statistic = 4.43 | | distribution = [chi2, 8] | | p_value = .8163948512777689 |
Categories: Package stats
これは2つの正規母集団の分散比 F検定です。 引数 x1と x2は 2つの独立標本を含むリストか列行列です。
オプション:
'alternative
, デフォルト 'twosided
,
は対立仮説です;
有効な値は次の通りです: 'twosided
, 'greater
, 'less
.
'mean1
, デフォルト 'unknown
,
既知の時、これはx1が取られた母集団の平均です。
'mean2
, デフォルト 'unknown
,
既知の時、これはx2が取られた母集団の平均です。
'conflevel
, デフォルト 95/100
,
比の信頼区間の信頼度;
(0,1)内の値を取る式でなければいけません。
関数 test_variance_ratio
の出力は
以下の結果を示すinference_result
Maximaオブジェクトです:
'ratio_estimate
: 標本分散比。
'conf_level
: ユーザーが選択した信頼度。
'conf_interval
: 分散比の信頼区間。
'method
: 推定手続き。
'hypotheses
: 検定される帰無、対立仮説。
'statistic
: 帰無仮説を検定するのに使われる標本統計値。
'distribution
: パラメータを伴う標本統計分布。
'p_value
: 検定のp値。
例:
前者が後者より大きいという対立仮説に対して、 2つの正規母集団の分散の等しさが
(%i1) load("stats")$ (%i2) x: [20.4,62.5,61.3,44.2,11.1,23.7]$ (%i3) y: [1.2,6.9,38.7,20.4,17.2]$ (%i4) test_variance_ratio(x,y,'alternative='greater); | VARIANCE RATIO TEST | | ratio_estimate = 2.316933391522034 | | conf_level = 0.95 | | conf_interval = [.3703504689507268, inf] | (%o4) | method = Variance ratio F-test. Unknown means. | | hypotheses = H0: var1 = var2 , H1: var1 > var2 | | statistic = 2.316933391522034 | | distribution = [f, 5, 4] | | p_value = .2179269692254457 |
Categories: Package stats
出現率推定。 引数 xは 未知の確率でのBernoulli実験のn回試行での成功回数です。
オプション:
'proportion
, デフォルト 1/2
,
はチェックされる出現率の値です。
'alternative
, デフォルト 'twosided
,
は対立仮説です;
有効な値は次の通りです: 'twosided
, 'greater
, 'less
.
'conflevel
, デフォルト 95/100
,
比の信頼区間の信頼度;
(0,1)内の値を取る式でなければいけません。
'asymptotic
, デフォルト false
,
二項分布に基づく正確確率 t検定か
中心極限定理に基づく漸近検定どちらを実行するかを示します;
有効な値は true
と false
です。
'correct
, デフォルト true
,
Yates補正が適用されるかどうかを示します。
The output of function
関数 test_proportion
の出力は
以下の結果を示す
inference_result
Maximaオブジェクトです:
'sample_proportion
: 標本出現率。
'conf_level
: ユーザーが選択した信頼度。
'conf_interval
: 出現率のWilson信頼区間。
'method
: 推定手続き。
'hypotheses
: 検定される帰無、対立仮説。
'statistic
: 帰無仮説を検定するのに使われる標本統計値。
'distribution
: パラメータを伴う標本統計分布。
'p_value
: 検定のp値。
例:
正確確率検定を実行します。 片側対立 H_1: p<1/2に対して、 帰無仮説は H_0: p=1/2です。
(%i1) load("stats")$ (%i2) test_proportion(45, 103, alternative = less); | PROPORTION TEST | | sample_proportion = .4368932038834951 | | conf_level = 0.95 | | conf_interval = [0, 0.522714149150231] | (%o2) | method = Exact binomial test. | | hypotheses = H0: p = 0.5 , H1: p < 0.5 | | statistic = 45 | | distribution = [binomial, 103, 0.5] | | p_value = .1184509388901454 |
両側漸近検定。信頼度は99/100です。
(%i1) load("stats")$ (%i2) fpprintprec:7$ (%i3) test_proportion(45, 103, conflevel = 99/100, asymptotic=true); | PROPORTION TEST | | sample_proportion = .43689 | | conf_level = 0.99 | | conf_interval = [.31422, .56749] | (%o3) | method = Asympthotic test with Yates correction. | | hypotheses = H0: p = 0.5 , H1: p # 0.5 | | statistic = .43689 | | distribution = [normal, 0.5, .048872] | | p_value = .19662 |
Categories: Package stats
2つの出現率の差の推定。 引数 x1は 一番目の母集団でのBernoulli実験の n1回の試行での成功回数であり、 x2と n2は 二番目の母集団での対応する値です。 標本は独立で、検定は漸近です。
オプション:
'alternative
, デフォルト 'twosided
,
は対立仮説です;
有効な値は次の通りです: 'twosided
(p1 # p2
), 'greater
(p1 > p2
), 'less
(p1 < p2
).
'conflevel
, デフォルト 95/100
,
比の信頼区間の信頼度;
(0,1)内の値を取る式でなければいけません。
'correct
, デフォルト true
,
はYates補正が適用されるかどうかを示します。
関数 test_proportions_difference
の出力は
以下の結果を示す
inference_result
Maximaオブジェクトです:
'proportions
: 2つの標本出現率のリスト。
'conf_level
: ユーザーが選択した信頼度。
'conf_interval
: 出現率の差 p1 - p2
の信頼区間。
'method
: 推定手続きと
標本サイズのいずれかが10より小さい場合の警告メッセージ
'hypotheses
: 検定される帰無、対立仮説。
'statistic
: 帰無仮説を検定するのに使われる標本統計値。
'distribution
: パラメータを伴う標本統計分布。
'p_value
: 検定のp値。
例:
機械が250個のうち、10個の欠陥製品を製造しました。
その機械は、ある保守作業のあと、
150個のうち、4個の欠陥製品を製造しました。
機械が改善したか知るために、
対立 H0:p1>p2
に対して
帰無仮説 H0:p1=p2
を検定します。
ここで、
p1
と p2
は
保守の前と後で製造された製品が欠陥である確率です。
p値に従うと、対立を受け入れる十分な証拠はありません。
(%i1) load("stats")$ (%i2) fpprintprec:7$ (%i3) test_proportions_difference(10, 250, 4, 150, alternative = greater); | DIFFERENCE OF PROPORTIONS TEST | | proportions = [0.04, .02666667] | | conf_level = 0.95 | | conf_interval = [- .02172761, 1] | (%o3) | method = Asymptotic test. Yates correction. | | hypotheses = H0: p1 = p2 , H1: p1 > p2 | | statistic = .01333333 | | distribution = [normal, 0, .01898069] | | p_value = .2411936 |
データが未知の時の漸近正規分布の正確確率標準偏差。
(%i1) load("stats")$ (%i2) stats_numer: false$ (%i3) sol: test_proportions_difference(x1,n1,x2,n2)$ (%i4) last(take_inference('distribution,sol)); 1 1 x2 + x1 (-- + --) (x2 + x1) (1 - -------) n2 n1 n2 + n1 (%o4) sqrt(---------------------------------) n2 + n1 |
Categories: Package stats
これは連続母集団のメジアンに関するノンパラメトリック符号検定です。 引数 xは1次元標本を含むリストか列行列です。
オプション:
'alternative
, デフォルト 'twosided
,
は対立仮説です;
有効な値は次の通りです: 'twosided
, 'greater
, 'less
.
'median
, デフォルト 0
, はチェックされるメジアン値です。
関数 test_sign
の出力は
以下の結果を示す
inference_result
Maximaオブジェクトです:
'med_estimate
: 標本メジアン。
'method
: 推定手続き。
'hypotheses
: 検定される帰無、対立仮説。
'statistic
: 帰無仮説を検定するのに使われる標本統計値。
'distribution
: パラメータを伴う標本統計分布。
'p_value
: 検定のp値。
例:
対立 H_1: median > 6に対して、 標本が採られた母集団がメジアン6を持つかどうかチェックします。
(%i1) load("stats")$ (%i2) x: [2,0.1,7,1.8,4,2.3,5.6,7.4,5.1,6.1,6]$ (%i3) test_sign(x,'median=6,'alternative='greater); | SIGN TEST | | med_estimate = 5.1 | | method = Non parametric sign test. | (%o3) | hypotheses = H0: median = 6 , H1: median > 6 | | statistic = 7 | | distribution = [binomial, 10, 0.5] | | p_value = .05468749999999989 |
Categories: Package stats
これは 連続母集団のメジアンに関する推定を行う Wilcoxonの符号順位検定です。 引数 xは 1次元標本を含む リストか列行列です。 もし標本サイズが20より大きいか、複数の零すなわち引き分けがあれば、 正規近似を実行します
pdf_rank_test
と cdf_rank_test
も参照してください。
オプション:
'median
, デフォルト 0
,
はチェックされるメジアン値です。
'alternative
, デフォルト 'twosided
,
は対立仮説です;
有効な値は次の通りです: 'twosided
, 'greater
and 'less
.
関数 test_signed_rank
の出力は
以下の結果を持つ
inference_result
Maximaオブジェクトです:
'med_estimate
: 標本メジアン。
'method
: 推定手続き。
'hypotheses
: 検定される帰無、対立仮説。
'statistic
: 帰無仮説を検定するのに使われる標本統計値。
'distribution
: パラメータを伴う標本統計分布。
'p_value
: 検定のp値。
例:
対立 H_1: median > 15に対して 帰無仮説 H_0: median = 15をチェックします。 引き分けがないので、これは正確確率検定です。
(%i1) load("stats")$ (%i2) x: [17.1,15.9,13.7,13.4,15.5,17.6]$ (%i3) test_signed_rank(x,median=15,alternative=greater); | SIGNED RANK TEST | | med_estimate = 15.7 | | method = Exact test | (%o3) | hypotheses = H0: med = 15 , H1: med > 15 | | statistic = 14 | | distribution = [signed_rank, 6] | | p_value = 0.28125 |
Checks the null hypothesis H_0: equal(median, 2.5) against the alternative H_1: not equal(median, 2.5). This is an approximated test, since there are ties.
(%i1) load("stats")$ (%i2) y:[1.9,2.3,2.6,1.9,1.6,3.3,4.2,4,2.4,2.9,1.5,3,2.9,4.2,3.1]$ (%i3) test_signed_rank(y,median=2.5); | SIGNED RANK TEST | | med_estimate = 2.9 | | method = Asymptotic test. Ties | (%o3) | hypotheses = H0: med = 2.5 , H1: med # 2.5 | | statistic = 76.5 | | distribution = [normal, 60.5, 17.58195097251724] | | p_value = .3628097734643669 |
Categories: Package stats
これは 2つの連続母集団のメジアンを比較するWilcoxon-Mann-Whitney検定です。 最初の2つの引数 x1と x2は 2つの独立標本のデータを持つリストか列行列です。 もし標本サイズのいずれかが10より大きいか、 引き分けがあるなら、 正規近似を実行します。
オプション:
'alternative
, デフォルト 'twosided
,
は対立仮説です;
有効な値は次の通りです: 'twosided
, 'greater
and 'less
.
The output of function
関数 test_rank_sum
の出力は
以下の結果を持つ
inference_result
Maximaオブジェクトです:
'method
: 推定手続き。
'hypotheses
: 検定される帰無、対立仮説。
'statistic
: 帰無仮説を検定するのに使われる標本統計値。
'distribution
: パラメータを伴う標本統計分布。
'p_value
: 検定のp値。
例:
母集団が似たメジアンを持つかチェックします。 標本サイズは小さく、正確確率検定がされます。
(%i1) load("stats")$ (%i2) x:[12,15,17,38,42,10,23,35,28]$ (%i3) y:[21,18,25,14,52,65,40,43]$ (%i4) test_rank_sum(x,y); | RANK SUM TEST | | method = Exact test | | hypotheses = H0: med1 = med2 , H1: med1 # med2 (%o4) | | statistic = 22 | | distribution = [rank_sum, 9, 8] | | p_value = .1995886466474702 |
次は、 より大きな標本で引き分けを含み、 手続きは正規近似をします。 対立仮説は H_1: median1 < median2です。
(%i1) load("stats")$ (%i2) x: [39,42,35,13,10,23,15,20,17,27]$ (%i3) y: [20,52,66,19,41,32,44,25,14,39,43,35,19,56,27,15]$ (%i4) test_rank_sum(x,y,'alternative='less); | RANK SUM TEST | | method = Asymptotic test. Ties | | hypotheses = H0: med1 = med2 , H1: med1 < med2 (%o4) | | statistic = 48.5 | | distribution = [normal, 79.5, 18.95419580097078] | | p_value = .05096985666598441 |
Categories: Package stats
正規性のShapiro-Wilk検定。
引数 xは
数のリストであり、
標本サイズは2より大きく、5000以下でなければいけません。
そうでないなら、関数 test_normality
はエラーメッセージをシグナルします。
参考文献:
[1] Algorithm AS R94, Applied Statistics (1995), vol.44, no.4, 547-551
関数 test_normality
の出力は
以下の結果を持つ
inference_result
Maximaオブジェクトです:
'statistic
: W統計値
'p_value
: 正規仮定のp値。
例:
サイズ9の標本に基づいて母集団の正規性をチェックします。
(%i1) load("stats")$ (%i2) x:[12,15,17,38,42,10,23,35,28]$ (%i3) test_normality(x); | SHAPIRO - WILK TEST | (%o3) | statistic = .9251055695162436 | | p_value = .4361763918860381 |
Categories: Package stats
重回帰 y_i = b0 + b1*x_1i + b2*x_2i + ... + bk*x_ki + u_i。 ここで u_iは N(0,sigma)個の独立確率変数です。 引数 xは複数の列を持つ行列でなければいけません。 最後の列は応答 (y_i)とみなされます。
オプション:
'conflevel
, デフォルト 95/100
,
比の信頼区間の信頼度;
(0,1)内の値を取る式でなければいけません。
関数 linear_regression
の出力は
以下の結果を持つ
inference_result
Maximaオブジェクトです:
'b_estimation
: 回帰係数推定。
'b_covariances
: 回帰係数推定の共分散行列。
b_conf_int
: 回帰係数の信頼区間。
b_statistics
: 係数テストの統計。
b_p_values
: 係数テストのp値。
b_distribution
: 係数テストの確率分布。
v_estimation
: 不偏分散推定量。
v_conf_int
: 分散信頼区間。
v_distribution
: 分散テストの確率分布。
residuals
: 残差。
adc
: 調整済み決定係数。
aic
: 赤池情報量規準。
bic
: Bayes情報量規準。
上の項目 1, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11だけがこの順で、デフォルトで表示されます。
残りはユーザーが関数 items_inference
と take_inference
を利用するまで
隠されたままです。
例:
線形モデルの三変量標本へのフィッティング。 最後の列は応答 (y_i)と見なされます。
(%i2) load("stats")$ (%i3) X:matrix( [58,111,64],[84,131,78],[78,158,83], [81,147,88],[82,121,89],[102,165,99], [85,174,101],[102,169,102])$ (%i4) fpprintprec: 4$ (%i5) res: linear_regression(X); | LINEAR REGRESSION MODEL | | b_estimation = [9.054, .5203, .2397] | | b_statistics = [.6051, 2.246, 1.74] | | b_p_values = [.5715, .07466, .1423] | (%o5) | b_distribution = [student_t, 5] | | v_estimation = 35.27 | | v_conf_int = [13.74, 212.2] | | v_distribution = [chi2, 5] | | adc = .7922 (%i6) items_inference(res); (%o6) [b_estimation, b_covariances, b_conf_int, b_statistics, b_p_values, b_distribution, v_estimation, v_conf_int, v_distribution, residuals, adc, aic, bic] (%i7) take_inference('b_covariances, res); [ 223.9 - 1.12 - .8532 ] [ ] (%o7) [ - 1.12 .05367 - .02305 ] [ ] [ - .8532 - .02305 .01898 ] (%i8) take_inference('bic, res); (%o8) 30.98 (%i9) load("draw")$ (%i10) draw2d( points_joined = true, grid = true, points(take_inference('residuals, res)) )$ |
Categories: Package stats · Statistical estimation
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符号順位統計の正確確率分布の確率密度関数。 引数 xは実数であり、 nは正の整数です。
test_signed_rank
も参照してください。
Categories: Package stats
符号順位統計の正確確率分布の累積密度関数。 引数 xは実数であり、 nは正の整数です。
test_signed_rank
も参照してください。
Categories: Package stats
順位和統計の正確確率分布の確率密度関数。 引数 xは実数であり、 nと mはともに正の整数です。
test_rank_sum
も参照してください。
Categories: Package stats
順位和統計の正確確率分布の累積密度関数。 引数 xは実数であり、 nと mはともに正の整数です。
test_rank_sum
も参照してください。
Categories: Package stats
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83.1 Functions and Variables for stirling |
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gamma(x)
を O(1/x^(2n-1)) Stirling公式で置き換えます。
nが非負の整数の時、エラーを知らせます。
オプションの三番目の引数 pred
があると、
pred
が trueの時だけ Stirling公式を適用します。
参照文献: Abramowitz & Stegun, " Handbook of mathematical functions", 6.1.40.
例:
(%i1) load ("stirling")$ (%i2) stirling(gamma(%alpha+x)/gamma(x),1); 1/2 - x x + %alpha - 1/2 (%o2) x (x + %alpha) 1 1 --------------- - ---- - %alpha 12 (x + %alpha) 12 x %e (%i3) taylor(%,x,inf,1); %alpha 2 %alpha %alpha x %alpha - x %alpha (%o3)/T/ x + -------------------------------- + . . . 2 x (%i4) map('factor,%); %alpha - 1 %alpha (%alpha - 1) %alpha x (%o4) x + ------------------------------- 2 |
関数 stirling
は変数 'gamma'と関数 gammaの違いを知っています:
(%i5) stirling(gamma + gamma(x),0); x - 1/2 - x (%o5) gamma + sqrt(2) sqrt(%pi) x %e (%i6) stirling(gamma(y) + gamma(x),0); y - 1/2 - y (%o6) sqrt(2) sqrt(%pi) y %e x - 1/2 - x + sqrt(2) sqrt(%pi) x %e |
変数 k
を含む項だけに
Stirling公式を適用するためにオプションの三番目の引数を使います;
例えば、
(%i7) makegamma(pochhammer(a,k)/pochhammer(b,k)); (%o7) (gamma(b)*gamma(k+a))/(gamma(a)*gamma(k+b)) (%i8) stirling(%,1, lambda([s], not(freeof(k,s)))); (%o8) (%e^(b-a)*gamma(b)*(k+a)^(k+a-1/2)*(k+b)^(-k-b+1/2))/gamma(a) |
項 gamma(a)
と gamma(b)
は、
k
を含まないので、
Stirling公式はこれら2つの項に適用されませんでした。
この関数を使うには最初に load("stirling")
と書いてください。
Categories: Gamma and factorial functions · Share packages · Package stirling
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84.1 Introduction to String Processing | ||
84.2 Input and Output | ||
84.3 Characters | ||
84.4 String Processing | ||
84.5 Octets and Utilities for Cryptography |
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パッケージ stringproc
はフォーマットやエンコードやデータストリームを含む文字列と文字を処理する関数を含みます。
例えば base64や hash関数といった暗号のためのいくつかのツールがこのパッケージを締めくくります。
これは load(stringproc)
を介して直接ロードもできますし、関数の1つを使うと自動的にロードされます。
質問やバグレポートは、著者に連絡してください。 以下のコマンドは著者の eメールアドレスを印字します。
printf(true, "~{~a~}@gmail.com", split(sdowncase("Volker van Nek")))$
例えば "Text"
とタイプすることで文字列が構成されます。
オプション変数 stringdisp
がデフォルトの false
に設定されている時、
ダブルクオートは印字されません。
stringpは オブジェクトが文字列かどうかのテストです。
(%i1) str: "Text"; (%o1) Text (%i2) stringp(str); (%o2) true |
文字は、長さ1の文字列で表されます。 charpは対応するテストです。
(%i1) char: "e"; (%o1) e (%i2) charp(char); (%o2) true |
Maximaでは文字列の位置インデックスはリストと同様 1から始まり、 以下の一貫性が成り立ちます。
(%i1) is(charat("Lisp",1) = charlist("Lisp")[1]); (%o1) true |
文字列は Maximaの式を含むかもしれません。 これらは parse_stringでパースできます。
(%i1) map(parse_string, ["42" ,"sqrt(2)", "%pi"]); (%o1) [42, sqrt(2), %pi] (%i2) map('float, %); (%o2) [42.0, 1.414213562373095, 3.141592653589793] |
文字列は文字として処理したり、オクテットとしてバイナリ形式で処理できます。 変換の関数は string_to_octetsとoctets_to_stringです。 使用できるエンコードはプラットフォームやアプリケーション、裏にあるLispに依存します。 (以下はSBCLでコンパイルされた GNU/Linux上の Maximaを見せます)
(%i1) obase: 16.$ (%i2) string_to_octets("$£€", "cp1252"); (%o2) [24, 0A3, 80] (%i3) string_to_octets("$£€", "utf-8"); (%o3) [24, 0C2, 0A3, 0E2, 82, 0AC] |
文字列は文字ストリームに書かれたり、オクテットとしてバイナリストリームに書かれたりします。 以下の例は文字のファイル入出力を例示します。
openwはファイルへの出力ストリームを返します。 printfはそのファイルにフォーマットされたものを書き込みます。 例えば、closeで ストリームに含まれるすべての文字はファイルに書き込まれます。
(%i1) s: openw("file.txt"); (%o1) #<output stream file.txt> (%i2) printf(s, "~%~d ~f ~a ~a ~f ~e ~a~%", 42, 1.234, sqrt(2), %pi, 1.0e-2, 1.0e-2, 1.0b-2)$ (%i3) close(s)$ |
そして openrは以前使ったファイルから入力ストリームを返します。 readlineは文字列として読み込んだ行を返します。 文字列は、例えば splitや tokensでトークン化され、 最終的に parse_stringでパースできます。
(%i4) s: openr("file.txt"); (%o4) #<input stream file.txt> (%i5) readline(s); (%o5) 42 1.234 sqrt(2) %pi 0.01 1.0E-2 1.0b-2 (%i6) map(parse_string, split(%)); (%o6) [42, 1.234, sqrt(2), %pi, 0.01, 0.01, 1.0b-2] (%i7) close(s)$ |
Categories: Strings · Share packages · Package stringproc
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例: ファイルへのフォーマットされた印字。
(%i1) s: openw("file.txt"); (%o1) #<output stream file.txt> (%i2) control: "~2tAn atom: ~20t~a~%~2tand a list: ~20t~{~r ~}~%~2t\ and an integer: ~20t~d~%"$ (%i3) printf( s,control, 'true,[1,2,3],42 )$ (%o3) false (%i4) close(s); (%o4) true (%i5) s: openr("file.txt"); (%o5) #<input stream file.txt> (%i6) while stringp( tmp:readline(s) ) do print(tmp)$ An atom: true and a list: one two three and an integer: 42 (%i7) close(s)$ |
streamを閉じて、もし streamが開いていたら
true
を返します。
Categories: File input · File output · Package stringproc
streamはファイルからかファイルへの開いたストリームでなかればいけません。
その時 flength
はこのファイルの中に現在存在するバイト数を返します。
例: writebyteを参照してください。
Categories: File input · File output · Package stringproc
streamをフラッシュします。 ここで streamはファイルへの出力ストリームでなければいけません。
例: writebyteを参照してください。
Categories: File output · Package stringproc
もし posが使われてないなら、 streamの中の現在位置を返します。
もし posが使われているなら、
fposition
は streamの中の位置を設定します。
posは正の数でなければいけません。
データストリームの位置は文字列やリスト同様、1から始まります。 すなわち、 streamの最初の要素は位置 1にあります。
Categories: File input · File output · Package stringproc
もし位置が行の最初でないなら
標準出力ストリームに改行を書き込み、 true
を返します。
オプション引数 streamを使うと、そのストリームに改行を書き込みます。
freshline()
が期待通りに動かない場合がいくつかあります。
newline
も参照してください。
Categories: File output · Package stringproc
現在 streamに存在するすべての文字を含む文字列を返します。 streamはオープンな文字列出力ストリームでなければいけません。 戻り値の文字は streamから取り除かれます。
例: make_string_output_streamを参照してください。
Categories: Package stringproc
stringの一部とファイルの終了を含む入力ストリームを返します。 オプション引数がない場合、ストリームは全体の文字列を含み、一番目の文字の前に位置されます。 startと endはストリームに含まれた部分文字列を定義します。 一番目の文字は位置 1で得られます。
(%i1) istream : make_string_input_stream("text", 1, 4); (%o1) #<string-input stream from "text"> (%i2) (while (c : readchar(istream)) # false do sprint(c), newline())$ t e x (%i3) close(istream)$ |
Categories: Package stringproc
文字を受け付ける出力ストリームを返します。 このストリームに現在存在する文字は get_output_stream_stringを使って取り出すことができます。
(%i1) ostream : make_string_output_stream(); (%o1) #<string-output stream 09622ea0> (%i2) printf(ostream, "foo")$ (%i3) printf(ostream, "bar")$ (%i4) string : get_output_stream_string(ostream); (%o4) foobar (%i5) printf(ostream, "baz")$ (%i6) string : get_output_stream_string(ostream); (%o6) baz (%i7) close(ostream)$ |
Categories: Package stringproc
標準出力ストリームに改行を書き込みます。
オプション引数 streamを使うと、そのストリームに改行を書き込みます。
newline()
が期待通りに動かないいくつかの場合があります。
newline()
の使用の例に関しては、
sprintを参照してください。
Categories: File output · Package stringproc
fileへの文字出力ストリームを返します。
もし存在しているファイルを開いたら、
opena
は file
の終わりに要素を追加します。
バイナリ出力に関しては opena_binaryを参照してください。
Categories: File output · Package stringproc
fileへの文字入力ストリームを返します。
openr
は fileが存在すること仮定します。
もしファイルを読んでエンコーディングについてのLispエラーが出たら、
引数 encodingとして正しい文字列を渡すことが役に立つかもしれません。
利用可能なエンコーディングとそれらの名前は使用しているlispに依存します。
sbclでは適切な文字列のリストは
http://www.sbcl.org/manual/#External-Formats
で確認することができます。
バイナリ出力に関しては openr_binaryを参照してください。
close
, openw
も参照してください。
(%i1) istream : openr("data.txt","EUC-JP"); (%o1) #<FD-STREAM for "file /home/gunter/data.txt" {10099A3AE3}> (%i2) close(istream); (%o2) true |
Categories: File input · Package stringproc
fileへの文字出力ストリームを返します。
もし fileが存在しないなら、生成されます。
もし存在しているファイルを開いたら、
openw
は fileを破壊的に変更します。
バイナリ出力に関しては openw_binaryを参照してください。
Categories: File output · Package stringproc
制御文字列 stringの文字を出力し、ティルデがディレクティブを導入することを観察することで フォーマットされた出力を生成します。 ティルデの後の文字は、前置パラメータと修飾子が先立つこともありますが、どの種類のフォーマットが望まれているか指定します。 ほとんどのディレクティブは1つか複数の要素の引数 expr_1, ..., expr_nを使い、出力を生成します。
もし destがストリームか true
なら、 printf
は false
を返します。
そうでなければ、 printf
は出力を含む文字列を返します。
デフォルトでは、ストリーム stdin, stdout, stderrが定義されています。
もしmaximaがサーバーとして走っているなら
(これは もし maximaがグラフィカルユーザーインタフェースと通信しているなら通常のケースです)、
setup-client
は old_stdoutと old_stderrも定義します。
printf
は Maximaの Common Lisp 関数 format
を提供します。
以下の例はこれら二つの関数の一般的な関係を具体的に示します。
(%i1) printf(true, "R~dD~d~%", 2, 2); R2D2 (%o1) false (%i2) :lisp (format t "R~dD~d~%" 2 2) R2D2 NIL |
以下の記述は printf
の可能性の雑なスケッチに限定されます。
Lisp関数 format
は詳細は多くの参考書籍に記述されています。
例えば、 Guy L. Steeleによる無料のオンラインマニュアル "Common Lisp the Language"が役立つでしょう。
それの chapter 22.3.3を参照してください。
~% 改行 ~& 行のフレッシュ ~t タブ ~$ 通貨記号 ~d 10進整数 ~b 2進整数 ~o 8進整数 ~x 16進整数 ~br b進整数 ~r 整数を一字一字 ~p 複数形 ~f 浮動小数点 ~e 科学的記数法 ~g 大きさに応じて~fまたは~e ~h 多倍長浮動小数点 ~a Maxima関数文字列を使う ~s ~aと同様, しかし"ダブルコーテーション"で囲まれた出力 ~~ ~ ~< 行揃え, ~> 終端 ~( 大文字小文字変換, ~) 終端 ~[ 選択, ~] 終端 ~{ 繰り返し, ~} 終端 |
多倍長浮動小数点に関するディレクティブ ~hは Lisp標準ではないので、以下に具体的に示します。
ディレクティブ ~*はサポートされていないことに注意してください。
もし destがストリームか true
なら、 printf
は false
を返します。
そうでなければ、 printf
は出力を含む文字列を返します。
(%i1) printf( false, "~a ~a ~4f ~a ~@r", "String",sym,bound,sqrt(12),144), bound = 1.234; (%o1) String sym 1.23 2*sqrt(3) CXLIV (%i2) printf( false,"~{~a ~}",["one",2,"THREE"] ); (%o2) one 2 THREE (%i3) printf(true,"~{~{~9,1f ~}~%~}",mat ), mat = args(matrix([1.1,2,3.33],[4,5,6],[7,8.88,9]))$ 1.1 2.0 3.3 4.0 5.0 6.0 7.0 8.9 9.0 (%i4) control: "~:(~r~) bird~p ~[is~;are~] singing."$ (%i5) printf( false,control, n,n,if n=1 then 1 else 2 ), n=2; (%o5) Two birds are singing. |
ディレクティブ ~hは多倍長浮動小数点を扱うために導入されました。
~w,d,e,x,o,p@H w : width d : decimal digits behind floating point e : minimal exponent digits x : preferred exponent o : overflow character p : padding character @ : display sign for positive numbers |
(%i1) fpprec : 1000$ (%i2) printf(true, "|~h|~%", 2.b0^-64)$ |0.0000000000000000000542101086242752217003726400434970855712890625| (%i3) fpprec : 26$ (%i4) printf(true, "|~h|~%", sqrt(2))$ |1.4142135623730950488016887| (%i5) fpprec : 24$ (%i6) printf(true, "|~h|~%", sqrt(2))$ |1.41421356237309504880169| (%i7) printf(true, "|~28h|~%", sqrt(2))$ | 1.41421356237309504880169| (%i8) printf(true, "|~28,,,,,'*h|~%", sqrt(2))$ |***1.41421356237309504880169| (%i9) printf(true, "|~,18h|~%", sqrt(2))$ |1.414213562373095049| (%i10) printf(true, "|~,,,-3h|~%", sqrt(2))$ |1414.21356237309504880169b-3| (%i11) printf(true, "|~,,2,-3h|~%", sqrt(2))$ |1414.21356237309504880169b-03| (%i12) printf(true, "|~20h|~%", sqrt(2))$ |1.41421356237309504880169| (%i13) printf(true, "|~20,,,,'+h|~%", sqrt(2))$ |++++++++++++++++++++| |
Categories: File output · Package stringproc
streamの中の最初のバイトを削除し返します。
streamはバイナリ入力ストリームでなければいけません。
もしファイルの終端に来たら、readbyte
は false
を返します。
例: OpenSSLのAESで暗号化されたファイルから最初の16バイトを読みます。
(%i1) ibase: obase: 16.$ (%i2) in: openr_binary("msg.bin"); (%o2) #<input stream msg.bin> (%i3) (L:[], thru 16. do push(readbyte(in), L), L:reverse(L)); (%o3) [53, 61, 6C, 74, 65, 64, 5F, 5F, 88, 56, 0DE, 8A, 74, 0FD, 0AD, 0F0] (%i4) close(in); (%o4) true (%i5) map(ascii, rest(L,-8)); (%o5) [S, a, l, t, e, d, _, _] (%i6) salt: octets_to_number(rest(L,8)); (%o6) 8856de8a74fdadf0 |
Categories: File input · Package stringproc
streamの一番目の文字を取り出し、返します。
ファイルの終端になったら、 readchar
は false
を返します。
例: make_string_input_streamを参照してください。
Categories: File input · Package stringproc
streamの現在位置から行の終わりまでの文字を含む文字列か、
もしファイルの終わりが来たら false
を返します。
Categories: File input · Package stringproc
引数を順に評価し、一番左から始まる「一行」に表示します。
式は数の右隣にスペース文字と共に印字され、行の長さを無視します。
改行には newline()
が役に立つかもしれません。
例: sprint
を使って連続的に印字。
newline()
で改行を生成。
(%i1) for n:0 thru 19 do sprint(fib(n))$ 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597 2584 4181 (%i2) for n:0 thru 22 do ( sprint(fib(n)), if mod(n,10) = 9 then newline() )$ 0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377 610 987 1597 2584 4181 6765 10946 17711 |
Categories: Package stringproc
streamに byteを書き出します。
streamはバイナリ出力ストリームでなければいけません。
writebyte
は byte
を返します。
例: バイナリファイル出力ストリームに数バイト書き出します。
この例では、バイトすべては印字可能文字に対応していて printfile
で印字されます。
バイトは flush_outpu
か close
が呼ばれるまでストリームに残ります。
(%i1) ibase: obase: 16.$ (%i2) bytes: map(cint, charlist("GNU/Linux")); (%o2) [47, 4E, 55, 2F, 4C, 69, 6E, 75, 78] (%i3) out: openw_binary("test.bin"); (%o3) #<output stream test.bin> (%i4) for i thru 3 do writebyte(bytes[i], out); (%o4) done (%i5) printfile("test.bin")$ (%i6) flength(out); (%o6) 0 (%i7) flush_output(out); (%o7) true (%i8) flength(out); (%o8) 3 (%i9) printfile("test.bin")$ GNU (%i0A) for b in rest(bytes,3) do writebyte(b, out); (%o0A) done (%i0B) close(out); (%o0B) true (%i0C) printfile("test.bin")$ GNU/Linux |
Categories: File output · Package stringproc
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文字は長さ 1の文字列です。
Lispリーダーの現在の外部フォーマットに関する情報を印字し、
外部フォーマットのエンコーディングが
Maximaを走らせているアプリケーションのエンコーディングと違う場合、
adjust_external_format
はエンコーディングの調整を試みて、
ヘルプか指示を印字します。
adjust_external_format
は、
外部フォーマットが変更された時 true
を、
そうでなければ false
を返します。
cint, unicode, octets_to_string, string_to_octets のような関数は、 Unicode文字フルレンジで適切に動くために、 Lispリーダーの外部フォーマットとして UTF-8を必要とします。
例(2016年3月 Windows上の Maxima):
デフォルトの外部フォーマットがアプリケーションが提供するエンコーディングと等しくない時に
adjust_external_format
を使用
1. コマンドライン Maxima
端末セッションが好まれる場合、
SBCLでコンパイルされた Maximaを使うことをお勧めします。
そうすれば Unicodeがデフォルトでサポートされ、
adjust_external_format
を呼び出す必要がありません。
もし MaximaがCLISPか GCLでコンパイルされたなら、
端末エンコーディングを CP850から CP1252に変更することをお勧めします。
adjust_external_format
がヘルプを印字します。
CCLは UTF-8を読み込む一方、端末入力はデフォルトで CP850です。
CCLは CP1252をサポートしません。
adjust_external_format
は
端末エンコーディングと外部フォーマット両方を iso-8859-1に変更するための指示を印字します。
2. wxMaxima
wxMaximaでは SBCLはデフォルトで CP1252を読み込みますが、 アプリケーションからの入力は UTF-8エンコードです。 調整が必要です。
一度、adjust_external_format
を呼び出し、
Maximaを再起動すると、
デフォルト外部フォーマットは UTF-0になります。
(%i1)adjust_external_format(); The line (setf sb-impl::*default-external-format* :utf-8) has been appended to the init file C:/Users/Username/.sbclrc Please restart Maxima to set the external format to UTF-8. (%i1) false |
Maximaを再起動。
(%i1) adjust_external_format(); The external format is currently UTF-8 and has not been changed. (%i1) false |
Categories: Package stringproc
もし charがアルファベット文字なら true
を返します。
非 US-ASCII文字をアルファベット文字か確認するには、 背後のLispが完全なUnicodeサポートを提供しなければいけません。 例えば、ドイツ語のウムラウトは GNU/Linux上の SBCLではアルファベット文字として検出されますが、 GCLではそうなりません。 (Windows Maximaでは、SBCLでコンパイルされた時、 UTF-8を設定しなければいけません。 詳しくは adjust_external_formatを参照してください)
例: 非 US-ASCII文字のテスト
背後のLisp (SBCL, GNU/Linux)は タイプされた文字をLisp文字に変換してテストすることができます。
(%i1) alphacharp("ü"); (%o1) true |
GCLではこれはできまsねん。 エラーが起こります。
(%i1) alphacharp("u"); (%o1) true (%i2) alphacharp("ü"); package stringproc: ü cannot be converted into a Lisp character. -- an error. |
Categories: Predicate functions · Package stringproc
もし charがアルファベット文字か数字なら true
を返します。
(対応する US-ASCII文字だけが数字とみなされます)
注意: alphacharpの注記を参照してください。
Categories: Predicate functions · Package stringproc
128
未満の整数 intに対応するUS-ASCII文字を返します。
127
より大きな符号位置を変換するには unicodeを参照してください。
例:
(%i1) for n from 0 thru 127 do ( ch: ascii(n), if alphacharp(ch) then sprint(ch), if n = 96 then newline() )$ A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z |
Categories: Package stringproc
もし char_1と char_2が同じ文字なら true
を返します。
Categories: Predicate functions · Package stringproc
cequal
と同様ですが、文字の大小を無視します。
背後のLispが文字をアルファベット文字として認識できる時
非 US-ASCII文字で可能なだけです。
alphacharpの注記を参照してください。
Categories: Predicate functions · Package stringproc
もし char_1の符号位置が char_2のそれより大きいなら
true
を返します。
Categories: Predicate functions · Package stringproc
cgreaterp
と同様ですが、文字の大小を無視します。
背後のLispが文字をアルファベット文字として認識できる時
非 US-ASCII文字で可能なだけです。
alphacharpの注記を参照してください。
Categories: Predicate functions · Package stringproc
もし objが Maxima-文字なら true
を返します。
例えばイントロダクションを参照してください。
Categories: Predicate functions · Package stringproc
Maxima文字 charのUnicode符号位置を返します。
charは長さ 1
でなければいけません。
例: いくつかの文字の16進符号位置。 (GNU/Linux上の SBCLを使った Maxima)
(%i1) obase: 16.$ (%i2) map(cint, ["$","£","€"]); (%o2) [24, 0A3, 20AC] |
警告: 外部フォーマットが UTF-8に設定されている時、 Windows上の SBCLを使った wxMaximaでは 16ビットより大きな符号位置に対応した文字を入力できません。 adjust_external_formatを参照してください。
CMUCLはこれらの文字を 1文字として処理しません。
そして cint
は false
を返します。
回避策として文字をUTF-8オクテットを介して符号位置に変換すればいいかもしれません:
utf8_to_unicode(string_to_octets(character));
utf8_to_unicode, string_to_octetsを参照してください。
Categories: Package stringproc
もし char_1の符号位置が char_2のそれより小さいなら
true
を返します。
Categories: Predicate functions · Package stringproc
clessp
と同様ですが、文字の大小を無視します。
背後のLispが文字をアルファベット文字として認識できる時
非 US-ASCII文字で可能なだけです。
alphacharpの注記を参照してください。
Categories: Predicate functions · Package stringproc
もし charが、グラフィック文字ですがスペース文字でないなら、
true
を返します。
グラフィック文字は見ることができる文字とスペース文字です。
(constituent
は Paul Grahamによって定義されています。
Paul Graham, ANSI Common Lisp, 1996, page 67を参照してください)
(%i1) for n from 0 thru 255 do ( tmp: ascii(n), if constituent(tmp) then sprint(tmp) )$ ! " # % ' ( ) * + , - . / 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 : ; < = > ? @ A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z [ \ ] ^ _ ` a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z { | } ~ |
Categories: Predicate functions · Package stringproc
対応する US-ASCII文字が数字とみなされるような場合だけ
もし charが数字なら true
を返します。
Categories: Predicate functions · Package stringproc
もし charが小文字なら true
を返します。
注意: alphacharpの注記を参照してください。
Categories: Predicate functions · Package stringproc
改行文字(ASCII文字 10)。
Categories: Global variables · Package stringproc
スペース文字。
Categories: Global variables · Package stringproc
タブ文字。
Categories: Global variables · Package stringproc
argが定義する文字を返します。 もし背後の LispがUnicodeのフルサポートを提供するなら argは Unicode符号位置か名前文字列です。
例: 16進符号位置で定義された文字 (GNU/Linux上の SBCLを使った Maxima)
(%i1) ibase: 16.$ (%i2) map(unicode, [24, 0A3, 20AC]); (%o2) [$, £, €] |
警告: 外部フォーマットが UTF-8に設定されている時、 Windows上の SBCLを使った wxMaximaでは 16ビットより大きな符号位置に対応した文字を入力できません。 adjust_external_formatを参照してください。
CMUCLはこれらの文字を 1文字として処理しません。
そして cint
は false
を返します。
回避策として文字をUTF-8オクテットを介して符号位置に変換すればいいかもしれません:
octets_to_string(unicode_to_utf8(code_point));
octets_to_string, unicode_to_utf8を参照してください。
背後の Lispが Unicodeのフルサポートを提供するなら
文字は、名前で指定できるかもしれません。
以下は、ECL, CLISP, SBCLで可能です。
ここで Windows上のSBCLでは外部フォーマットはUTF-8に設定しなければいけません。
CMUCLも unicode(name)
をサポートしますが、また 16ビット文字に限定されます。
unicode
の文字列引数は基本的に
"~@c"して石を使った printf
が返すのと同じ文字列を返します。
しかし以下で見るように、接頭辞 "#\"は省略しなければいけません。
下線はスペースに置き換えられ、大文字は小文字に置き換えられます。
例 (続き): 名前で定義された文字 (GNU/Linux上の SBCLを使った Maxima)
(%i3) printf(false, "~@c", unicode(0DF)); (%o3) #\LATIN_SMALL_LETTER_SHARP_S (%i4) unicode("LATIN_SMALL_LETTER_SHARP_S"); (%o4) ß (%i5) unicode("Latin small letter sharp s"); (%o5) ß |
Categories: Package stringproc
Unicode code_pointに対応する UTF-8コードを含むリストを返します。
例: Unicode符号位置をUTF-8に、そしてその逆の変換。
(%i1) ibase: obase: 16.$ (%i2) map(cint, ["$","£","€"]); (%o2) [24, 0A3, 20AC] (%i3) map(unicode_to_utf8, %); (%o3) [[24], [0C2, 0A3], [0E2, 82, 0AC]] (%i4) map(utf8_to_unicode, %); (%o4) [24, 0A3, 20AC] |
Categories: Package stringproc
もし charが大文字なら true
を返します。
注意: alphacharpに関する注記を参照してください。
Categories: Predicate functions · Package stringproc
このオプション変数は Maximaを走らせるアプリケーションが提供する文字エンコーディングが UTF-8なのに Lispリーダの外部フォーマットが UTF-8に等しくない時 Maximaに影響します。
GNU/Linux上では Maximaが GCLでビルドされた時にはこれは trueです。 Windows上でGCLか SBCLでビルドされた場合もそうです。
SBCLを使う場合、外部フォーマットを UTF-8に変更することをお薦めします。
その場合、 us_ascii_only
は設定不要です。
詳細は adjust_external_formatを参照してください。
us_ascii_only
はデフォルトで false
です。
その時、 Maxima自身が (すなわち上記の状況で) UTF-8エンコーディングをパースします。
us_ascii_only
が true
に設定されている時、
文字列処理関数の引数に使われるすべての文字列は非US-ASCII文字を含まないと仮定されます。
その約束の下、Maximaは UTF-8をパースすることを避けて、文字列をより効率よく処理できます。
Categories: Global variables · Package stringproc
1文字のUTF-8エンコーディングを含む listに対応する Unicode符号位置を返します。
例: unicode_to_utf8を参照してください。
Categories: Package stringproc
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文字列の位置インデックスは Maximaのリストと同様に 1から始まります。 charatの例を参照してください。
stringの n番目の文字を返します。 stringの一番目の文字は n = 1で返されます。
(%i1) charat("Lisp",1); (%o1) L (%i2) charlist("Lisp")[1]; (%o2) L |
Categories: Package stringproc
stringの文字すべてのリストを返します。
(%i1) charlist("Lisp"); (%o1) [L, i, s, p] |
Categories: Package stringproc
文字列 strを Maxima式としてパースし、評価します。
文字列 strは終端子(ドル記号 $
またはセミコロン ;
)
を持つかもしれませんし持たないかもしれません。
もし複数あるなら、最初の式だけがパースされ、評価されます。
もし strが文字列でないならエラーが出力されます。
例:
(%i1) eval_string ("foo: 42; bar: foo^2 + baz"); (%o1) 42 (%i2) eval_string ("(foo: 42, bar: foo^2 + baz)"); (%o2) baz + 1764 |
parse_stringも参照してください。
Categories: Package stringproc
文字列 strを Maxima式としてパースします(評価しません)。
文字列 strは終端子(ドル記号 $
またはセミコロン ;
)
を持つかもしれませんし持たないかもしれません。
もし複数あるなら、最初の式だけがパースされ、評価されます。
もし strが文字列でないならエラーが出力されます。
例:
(%i1) parse_string ("foo: 42; bar: foo^2 + baz"); (%o1) foo : 42 (%i2) parse_string ("(foo: 42, bar: foo^2 + baz)"); 2 (%o2) (foo : 42, bar : foo + baz) |
eval_stringも参照してください。
Categories: Package stringproc
stringのコピーを新しい文字列として返します。
Categories: Package stringproc
supcaseと同様ですが、大文字を小文字に変換します。
Categories: Package stringproc
もし string_1と string_2が同じ文字の列を含むなら、
true
を返します。
Categories: Predicate functions · Package stringproc
sequal
と同様ですが、文字の大小を無視します。
背後のLispが文字をアルファベット文字として認識できる時
非 US-ASCII文字で可能なだけです。
alphacharpの注記を参照してください。
Categories: Predicate functions · Package stringproc
sexplode
は関数charlist
の別名です。
Categories: Package stringproc
simplode
は式のリストを取り、それらを結合して文字列にします。
もしデリミタ delimを指定しないなら、
simplode
はデリミタを使いません。
delimは任意の文字列を取り得ます。
例:
(%i1) simplode(["xx[",3,"]:",expand((x+y)^3)]); (%o1) xx[3]:y^3+3*x*y^2+3*x^2*y+x^3 (%i2) simplode( sexplode("stars")," * " ); (%o2) s * t * a * r * s (%i3) simplode( ["One","more","coffee."]," " ); (%o3) One more coffee. |
Categories: Package stringproc
substring (string, 1, pos - 1)
と
文字列
seq、substring (string, pos)
の結合となる文字列を返します。
stringの一番目の文字は位置 1にあることに注意してください。
例:
(%i1) s: "A submarine."$ (%i2) concat( substring(s,1,3),"yellow ",substring(s,3) ); (%o2) A yellow submarine. (%i3) sinsert("hollow ",s,3); (%o3) A hollow submarine. |
Categories: Package stringproc
位置 startから endまでのそれぞれの文字を逆順にすることを除いて stringを返します。 もし endを与えないなら、 startから stringの終わりまでのすべての文字列を置き換えます。
例:
(%i1) sinvertcase("sInvertCase"); (%o1) SiNVERTcASE |
Categories: Package stringproc
stringの中の文字の数を返します。
Categories: Package stringproc
num個の文字 charを持つ新しい文字列を返します。
例:
(%i1) smake(3,"w"); (%o1) www |
Categories: Package stringproc
string_1と string_2が異なる
string_1の最初の文字の位置、または false
を返します。
マッチングのデフォルトのテスト関数は sequal
です。
もし smismatch
が文字の大小を無視なければいけないなら、
テストとして sequalignore
を使ってください。
例:
(%i1) smismatch("seven","seventh"); (%o1) 6 |
Categories: Package stringproc
stringのすべてのトークンのリストを返します。
それぞれのトークンはパースされていない文字列です。
split
は delimをデリミタとして使います。
もし delimが与えられないなら、
スペース文字がデフォルトのデリミタです。
multipleはデフォルトで true
のブーリアン変数です。
重複デリミタが 1つとして読まれます。
これは、もしタブが複数スペース文字として保存されているなら、役立ちます。
もしmultipleが false
に設定されるなら、
それぞれのデリミタが有効です。
例:
(%i1) split("1.2 2.3 3.4 4.5"); (%o1) [1.2, 2.3, 3.4, 4.5] (%i2) split("first;;third;fourth",";",false); (%o2) [first, , third, fourth] |
Categories: Package stringproc
stringの中で charとマッチする最初の文字の位置を返します。 stringの一番目の文字は位置 1にあります。 文字の大小を無視した文字のマッチに関しては, ssearchを参照してください。
Categories: Package stringproc
string同様文字列を返しますが、
seqとマッチする部分文字列すべてなしに返します。
マッチのデフォルトのテスト関数は sequal
です。
もし sremove
が seqを検索する間文字の大小を無視しなければいけないなら、
テストとして sequalignore
を使ってください。
探索を限定するには startと endを使ってください。
stringの一番目の文字は位置 1にあることに注意してください。
例:
(%i1) sremove("n't","I don't like coffee."); (%o1) I do like coffee. (%i2) sremove ("DO ",%,'sequalignore); (%o2) I like coffee. |
Categories: Package stringproc
seqとマッチする最初の文字列だけが削除されることを除いて、
sremove
同様です。
Categories: Package stringproc
stringの文字すべてが逆順の文字列を返します。
Categories: Package stringproc
文字列seqとマッチする stringの最初の部分文字列の位置を返します。
マッチのためのデフォルトのテスト関数は sequal
です。
もし ssearch
が文字の大小を無視しなければいけないなら、
テストとして sequalignore
を使ってください。
検索を限定するには startと endを使ってください。
stringの一番目の文字は位置 1にあることに注意してください。
例:
(%i1) ssearch("~s","~{~S ~}~%",'sequalignore); (%o1) 4 |
Categories: Package stringproc
test (c, d)
が false
、かつ、
test (d, c)
が true
であるような 2つの連続する文字
cと dがないような順で stringの文字すべてを含む文字列を返します。
ソートのためのデフォルトのテスト関数は clesspです。
テスト関数一式は
{clessp, clesspignore, cgreaterp, cgreaterpignore, cequal, cequalignore}
です。
例:
(%i1) ssort("I don't like Mondays."); (%o1) '.IMaddeiklnnoosty (%i2) ssort("I don't like Mondays.",'cgreaterpignore); (%o2) ytsoonnMlkIiedda.' |
Categories: Package stringproc
stringの中の oldにマッチするすべての部分文字列を
newで置き換えた文字列を返します。
oldと newは同じ長さである必要はありません。
マッチのためのデフォルトのテスト関数は sequal
です。
もし ssubst
が oldを検索する間大文字小文字を無視すべきなら、
テストとして sequalignore
を使ってください。
検索を制限するには startと endを使ってください。
stringの一番目の文字は位置 1にあることに注意してください。
例:
(%i1) ssubst("like","hate","I hate Thai food. I hate green tea."); (%o1) I like Thai food. I like green tea. (%i2) ssubst("Indian","thai",%,'sequalignore,8,12); (%o2) I like Indian food. I like green tea. |
Categories: Package stringproc
oldとマッチする最初の部分文字列だけを置き換えることを除いて、
subst
と同様です。
Categories: Package stringproc
stringの両端から seqに現れるすべての文字を除いた文字列を返します。
例:
(%i1) "/* comment */"$ (%i2) strim(" /*",%); (%o2) comment (%i3) slength(%); (%o3) 7 |
Categories: Package stringproc
stringの左端だけトリムすることを除いて
strim
と同様です。
Categories: Package stringproc
stringの右端だけトリムすることを除いて
strim
と同様です。
Categories: Package stringproc
objが文字列なら true
を返します。
例はイントロダクションを参照してください。
Categories: Predicate functions · Package stringproc
位置 startで始まり位置 endで終わる stringの部分文字列を返します。 位置 endの文字は含まれません。 もし endが与えられないなら、部分文字列は文字列の残りを含みます。 stringの一番目の文字は位置 1にあることに注意してください。
例:
(%i1) substring("substring",4); (%o1) string (%i2) substring(%,4,6); (%o2) in |
Categories: Package stringproc
stringの位置 startから endまでの小文字を対応する大文字に置き換えた文字列を返します。 もし endが与えられないなら、 startから stringの終わりまでのすべての小文字が置き換えられます。
例:
(%i1) supcase("english",1,2); (%o1) English |
Categories: Package stringproc
stringから抽出されたトークンのリストを返します。
トークンは、文字があるテスト関数を満たす部分文字列です。
もしtestを与えないなら、
constituentをデフォルトテストとして使います。
{constituent, alphacharp, digitcharp, lowercasep, uppercasep, charp, characterp, alphanumericp}
はテスト関数一式です。
(tokens
の LispバージョンはPaul Grahamによって書かれました。
ANSI Common Lisp, 1996, page 67.)
例:
(%i1) tokens("24 October 2005"); (%o1) [24, October, 2005] (%i2) tokens("05-10-24",'digitcharp); (%o2) [05, 10, 24] (%i3) map(parse_string,%); (%o3) [5, 10, 24] |
Categories: Package stringproc
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argの base64表現を文字列として返します。 引数 argは文字列か非負整数かオクテットのリストです。
例:
(%i1) base64: base64("foo bar baz"); (%o1) Zm9vIGJhciBiYXo= (%i2) string: base64_decode(base64); (%o2) foo bar baz (%i3) obase: 16.$ (%i4) integer: base64_decode(base64, 'number); (%o4) 666f6f206261722062617a (%i5) octets: base64_decode(base64, 'list); (%o5) [66, 6F, 6F, 20, 62, 61, 72, 20, 62, 61, 7A] (%i6) ibase: 16.$ (%i7) base64(octets); (%o7) Zm9vIGJhciBiYXo= |
もし argがウムラウト(127より大きなオクテット)含むなら、 結果のbase64文字列はプラットフォーム依存であることに注意してください。 しかし、デコードされた文字列はオリジナルと同じになります。
Categories: Package stringproc
デフォルトでは base64_decode
は
base64-stringを元の文字列にデコードします。
オプション引数 return-typeを与えると
base64_decode
は代わりに対応する数やオクテットのリストを返します。
return-typeは string
か number
, list
です。
例: base64を参照してください。
Categories: Package stringproc
デフォルトでは crc24sum
は オクテットリストの
CRC24
チェックサムを文字列として返します。
オプション引数 return-typeを与えると
crc24sum
は代わりに対応する数かオクテットリストを返します。
return-typeは string
か number
, list
です。
例:
-----BEGIN PGP SIGNATURE----- Version: GnuPG v2.0.22 (GNU/Linux) iQEcBAEBAgAGBQJVdCTzAAoJEG/1Mgf2DWAqCSYH/AhVFwhu1D89C3/QFcgVvZTM wnOYzBUURJAL/cT+IngkLEpp3hEbREcugWp+Tm6aw3R4CdJ7G3FLxExBH/5KnDHi rBQu+I7+3ySK2hpryQ6Wx5J9uZSa4YmfsNteR8up0zGkaulJeWkS4pjiRM+auWVe vajlKZCIK52P080DG7Q2dpshh4fgTeNwqCuCiBhQ73t8g1IaLdhDN6EzJVjGIzam /spqT/sTo6sw8yDOJjvU+Qvn6/mSMjC/YxjhRMaQt9EMrR1AZ4ukBF5uG1S7mXOH WdiwkSPZ3gnIBhM9SuC076gLWZUNs6NqTeE3UzMjDAFhH3jYk1T7mysCvdtIkms= =WmeC -----END PGP SIGNATURE----- |
(%i1) ibase : obase : 16.$ (%i2) sig64 : sconcat( "iQEcBAEBAgAGBQJVdCTzAAoJEG/1Mgf2DWAqCSYH/AhVFwhu1D89C3/QFcgVvZTM", "wnOYzBUURJAL/cT+IngkLEpp3hEbREcugWp+Tm6aw3R4CdJ7G3FLxExBH/5KnDHi", "rBQu+I7+3ySK2hpryQ6Wx5J9uZSa4YmfsNteR8up0zGkaulJeWkS4pjiRM+auWVe", "vajlKZCIK52P080DG7Q2dpshh4fgTeNwqCuCiBhQ73t8g1IaLdhDN6EzJVjGIzam", "/spqT/sTo6sw8yDOJjvU+Qvn6/mSMjC/YxjhRMaQt9EMrR1AZ4ukBF5uG1S7mXOH", "WdiwkSPZ3gnIBhM9SuC076gLWZUNs6NqTeE3UzMjDAFhH3jYk1T7mysCvdtIkms=" )$ (%i3) octets: base64_decode(sig64, 'list)$ (%i4) crc24: crc24sum(octets, 'list); (%o4) [5A, 67, 82] (%i5) base64(crc24); (%o5) WmeC |
Categories: Package stringproc
文字列か非負整数かオクテットのリストの
MD5
チェックサムを返します。
デフォルトの戻り値は32ヘックス文字を含む文字列です。
オプション引数 return-typeを与えると
md5sum
は代わりに対応する数かオクテットリストを返します。
return-typeは string
か number
, list
です。
例:
(%i1) ibase: obase: 16.$ (%i2) msg: "foo bar baz"$ (%i3) string: md5sum(msg); (%o3) ab07acbb1e496801937adfa772424bf7 (%i4) integer: md5sum(msg, 'number); (%o4) 0ab07acbb1e496801937adfa772424bf7 (%i5) octets: md5sum(msg, 'list); (%o5) [0AB,7,0AC,0BB,1E,49,68,1,93,7A,0DF,0A7,72,42,4B,0F7] (%i6) sdowncase( printf(false, "~{~2,'0x~^:~}", octets) ); (%o6) ab:07:ac:bb:1e:49:68:01:93:7a:df:a7:72:42:4b:f7 |
もし argがドイツ語のウムラウトや他の非ASCII文字(127より大きなオクテット)含むなら、
MD5
チェックサムはプラットフォーム依存であることに注意してください。
Categories: Package stringproc
可変長の擬似乱数を返します。 デフォルトでは戻り値は lenオクテットの長さの数字です。
オプション引数 return-typeを使って
mgf1_sha1
は代わりに lenオクテットの対応するリストを返すことができます。
return-typeは number
か list
です。
戻り値の計算は RFC 3447
appendix B.2.1 MGF1
に記述されています。
SHA1
はハッシュ関数として使われます。
すなわち、計算された数字のランダム度は SHA1
ハッシュのランダム度に拠ります。
例:
(%i1) ibase: obase: 16.$ (%i2) number: mgf1_sha1(4711., 8); (%o2) 0e0252e5a2a42fea1 (%i3) octets: mgf1_sha1(4711., 8, 'list); (%o3) [0E0,25,2E,5A,2A,42,0FE,0A1] |
Categories: Package stringproc
numberのオクテット表現をオクテットのリストとして返します。 numberは非負整数でなければいけません。
例:
(%i1) ibase : obase : 16.$ (%i2) octets: [0ca,0fe,0ba,0be]$ (%i3) number: octets_to_number(octets); (%o3) 0cafebabe (%i4) number_to_octets(number); (%o4) [0CA, 0FE, 0BA, 0BE] |
Categories: Package stringproc
octetsのリストの中のオクテットを連結し、数を返します。
例: number_to_octetsを参照してください。
Categories: Package stringproc
octetsのリストからオブジェクト識別子(OID)を計算します。
例: RSA encryption OID
(%i1) ibase : obase : 16.$ (%i2) oid: octets_to_oid([2A,86,48,86,0F7,0D,1,1,1]); (%o2) 1.2.840.113549.1.1.1 (%i3) oid_to_octets(oid); (%o3) [2A, 86, 48, 86, 0F7, 0D, 1, 1, 1] |
Categories: Package stringproc
現在のシステムのデフォルトに従って octetsのリストを文字列にデコードします。 非US-ASCII文字に対応するオクテットをデコードする時、 結果はプラットフォームやアプリケーション、背後のLispに依存します。
例: システムデフォルトを使う (GCLでコンパイルされた Maxima。 それはフォーマット定義を使わず、 単にGNU/Linux端末がエンコードした UTF-8オクテットを渡します)
(%i1) octets: string_to_octets("abc"); (%o1) [61, 62, 63] (%i2) octets_to_string(octets); (%o2) abc (%i3) ibase: obase: 16.$ (%i4) unicode(20AC); (%o4) € (%i5) octets: string_to_octets(%); (%o5) [0E2, 82, 0AC] (%i6) octets_to_string(octets); (%o6) € (%i7) utf8_to_unicode(octets); (%o7) 20AC |
Lispリーダの外部フォーマットが UTF-8に等しい場合、 オプション引数 encodingで オクテットを文字列に変換するエンコーディングを設定できます。 もし必要なら 外部フォーマットの変更に関してadjust_external_formatを参照してください。
サポートするエンコーディングのいくつかの名前
(もっと知るには対応する Lispマニュアルを参照してください):
CCL, CLISP, SBCL: utf-8, ucs-2be, ucs-4be, iso-8859-1, cp1252, cp850
CMUCL: utf-8, utf-16-be, utf-32-be, iso8859-1, cp1252
ECL: utf-8, ucs-2be, ucs-4be, iso-8859-1, windows-cp1252, dos-cp850
例 (続き): オプションのエンコーディング引数を使う (GNU/Linux端末, SBCLでコンパイルされた Maxima).
(%i8) string_to_octets("€", "ucs-2be"); (%o8) [20, 0AC] |
Categories: Package stringproc
オブジェクト識別子(OID)を octetsのリストに変換します。
例: octets_to_oidを参照してください。
Categories: Package stringproc
文字列か非負整数かオクテットのリストの SHA1
フィンガープリントを返します。
デフォルトの戻り値は40ヘックス文字を含む文字列です。
オプション引数 return-typeを与えると
sha1sum
は代わりに対応する数かオクテットのリストを返します。
return-typeは string
か number
, list
です。
例:
(%i1) ibase: obase: 16.$ (%i2) msg: "foo bar baz"$ (%i3) string: sha1sum(msg); (%o3) c7567e8b39e2428e38bf9c9226ac68de4c67dc39 (%i4) integer: sha1sum(msg, 'number); (%o4) 0c7567e8b39e2428e38bf9c9226ac68de4c67dc39 (%i5) octets: sha1sum(msg, 'list); (%o5) [0C7,56,7E,8B,39,0E2,42,8E,38,0BF,9C,92,26,0AC,68,0DE,4C,67,0DC,39] (%i6) sdowncase( printf(false, "~{~2,'0x~^:~}", octets) ); (%o6) c7:56:7e:8b:39:e2:42:8e:38:bf:9c:92:26:ac:68:de:4c:67:dc:39 |
もし argがドイツ語のウムラウトや他の非ASCII文字(127より大きなオクテット)含むなら、
SHA1
フィンガープリントはプラットフォーム依存であることに注意してください。
Categories: Package stringproc
文字列か非負整数かオクテットのリストの SHA256
フィンガープリントを返します。
デフォルトの戻り値は64ヘックス文字を含む文字列です。
オプション引数 return-typeを与えると
sha256sum
は代わりに対応する数かオクテットのリストを返します。
(sha1sumを参照してください)
例:
(%i1) string: sha256sum("foo bar baz"); (%o1) dbd318c1c462aee872f41109a4dfd3048871a03dedd0fe0e757ced57dad6f2d7 |
もし argがドイツ語のウムラウトや他の非ASCII文字(127より大きなオクテット)含むなら、
SHA256
フィンガープリントはプラットフォーム依存であることに注意してください。
Categories: Package stringproc
現在のシステムのデフォルトに従って stringをオクテットのリストにエンコードします。 非US-ASCII文字を含む文字列をエンコードする時、 結果はプラットフォームやアプリケーション、背後の Lispに依存します。
Lispリーダの外部フォーマットが UTF-8に等しい場合、 オプション引数 encodingで オクテットを文字列に変換するエンコーディングを設定できます。 もし必要なら 外部フォーマットの変更に関してadjust_external_formatを参照してください。
例やより詳しい情報は octets_to_stringを参照してください。
Categories: Package stringproc
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85.1 Functions and Variables for to_poly_solve |
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パッケージ to_poly
と to_poly_solve
は実験的なものです;
これらのパッケージの関数の仕様は変更の可能性があり、
これらのパッケージの関数のいくつかは他の Maxima関数にマージされるかもしれません。
Barton Willis (University of Nebraska at Kearneyの数学科の教授)が
to_poly
と to_poly_solve
パッケージと
これらのパッケージのための英語のユーザードキュメンテーションを書きました。
演算子 %and
は整理化(simplifying)非短絡論理積です。
Maximaは %and
式を trueか falseか論理的に同値ですが整理された式に整理します。
演算子 %and
は結合的で可換でべき等的です。
そして、 %and
が名詞形を返す時、
%and
の引数は非冗長なソートされたリストを形成します;
例えば、
(%i1) a %and (a %and b); (%o1) a %and b |
もし積の引数の1つが 明示的にもう一つの引数の否定なら、
%and
は falseを返します:
(%i2) a %and (not a); (%o2) false |
積のいずれかのメンバーが falseなら、 たとえ他のメンバーが明白に非ブーリアンでも積は falseに整理されます; 例えば、
(%i3) 42 %and false; (%o3) false |
inequation(すなわち、不等もしくは等式)の %and
式の任意の引数は
Fourier消去パッケージを使って整理されます。
Fourier消去整理器は
すべてでないですがいくつかの非線形 inequationを線形
inequationに変換するプリプロセッサを持ちます;
例えば、 Fourier消去コードは
abs(x) + 1 > 0
を trueに整理します。だから、
(%i4) (x < 1) %and (abs(x) + 1 > 0); (%o4) x < 1 |
注釈
prederror
は
%and
式の整理を変えません。
%and, %or
と not
を含む複合式は完全に括弧でくくらなくてはいけません。
and
と or
はどちらも短絡的です。
なので and
は結合的でなかったり可換ではなかったりします。
制限 積 %and
はinequationを
大域的にではなく局所的に整理します。
これは以下のような積は falseに整理されないことを意味します。
(%i5) (x < 1) %and (x > 1); (%o5) (x > 1) %and (x < 1) |
また、 Fourier消去コードは事実データベースを無視します。
(%i6) assume(x > 5); (%o6) [x > 5] (%i7) (x > 1) %and (x > 2); (%o7) (x > 1) %and (x > 2) |
最終的に、同値の線形 inequationに容易に変換されない非線形 inequationは整理されません。
%or
上に %and
を分配するためのサポートはありません;
%and
上に論理否定を分配するサポートもありません。
利用のためには `load(to_poly_solve)'
関連関数 %or, %if, and, or, not
状況 演算子 %and
は実験的です;
この関数の仕様は変更の可能性があり、
その機能は他の Maxima関数にマージされるかもしれません。
演算子 %if
は整理化条件文です。
条件 boolはブーリアン値でなければいけません。
条件が trueの時、二番目の引数を返します;
条件が falseの時、三番目の引数を返します;
その他の場合、名詞形を返します。
Maxima inequations (不等式か等式)はブーリアン値ではありません;
例えば、 Maximaは 5 < 6を trueに整理 しませんし、
5 = 6を falseに整理しません;
しかしながら、 %if
文への条件の文脈では、
Maximaは 自動的に inequationの真値を決定しようとします。
例:
(%i1) f : %if(x # 1, 2, 8); (%o1) %if(x - 1 # 0, 2, 8) (%i2) [subst(x = -1,f), subst(x=1,f)]; (%o2) [2, 8] |
もし条件が inequationを含むなら、 Maximaは Fourier消去パッケージを使ってそれを整理します。
注釈
(%i3) %if(42,1,2); (%o3) %if(42, 1, 2) |
if
は n項演算子ですが、演算子 %if
は
n項演算子ではないです。
制限 Fourier消去コードは 同値の線形 inequationに容易に変換可能な非線形 inequationだけを 整理します。
利用には: `load(to_poly_solve)'
状況: 演算子 %if
は実験的です;
仕様は変更の可能性があり、
機能は他の Maxima関数にマージされるかもしれません。
演算子 %or
は整理化非短絡論理和です。
Maximaは
%or
式を trueか falseか論理的に同値ですが整理された式に整理します。
演算子 %or
は結合的で可換でべき等です。
そして
%or
が名詞形を返す時、
%or
の引数は非冗長なソートされたリストを形成します;
例えば、
(%i1) a %or (a %or b); (%o1) a %or b |
もし和のメンバーの1つが明示的に他のメンバーの否定なら、
%or
は trueを返します:
(%i2) a %or (not a); (%o2) true |
もし和の任意のメンバーが trueなら、 たとえ和の他のメンバーが明白に非ブーリアンでも和は trueに整理されます。 例えば
(%i3) 42 %or true; (%o3) true |
inequation(不等式か等式)である %or
式の任意の引数は
Fourier消去パッケージを使って整理されます。
Fourier消去コードは abs(x) + 1 > 0
を trueに整理します。
なので、
(%i4) (x < 1) %or (abs(x) + 1 > 0); (%o4) true |
注釈
prederror
は
%or
式の整理を変更しません。
%and, %or
, not
を含む複合式は括弧でくくらなければいけません;
これらの演算子の結合力は期待と一致しないことがあります。
and
と or
はどちらも短絡的です。
なので or
は結合的でないか可換でないかです。
制限 和 %or
はinequationを
大域的にではなく、局所的に整理します。
これは以下のような和は trueに整理されないことを意味します。
(%i1) (x < 1) %or (x >= 1); (%o1) (x > 1) %or (x >= 1) |
更に Fourier消去コードは事実データベースを無視します:
(%i2) assume(x > 5); (%o2) [x > 5] (%i3) (x > 1) %and (x > 2); (%o3) (x > 1) %and (x > 2) |
最終的に、同値の線形 inequationに容易に変換されない非線形 inequationは整理されません。
両方とも falseである項を探すアルゴリズムは弱いものです;
また、%and
上に %or
を分配するためのサポートはありません;
%or
上に論理否定を分配するサポートもありません。
利用のためには `load(to_poly_solve)'
関連関数 %or, %if, and, or, not
状況 演算子 %or
は実験的です;
仕様は変更の可能性があり、
機能は他の Maxima関数にマージされるかもしれません。
もし引数が
a + %i * b
, a
, %i b
, %i
のいずれかなら、
述語論理 complex_number_p
は trueを返します。
ここで a
と b
は有理数か(多倍長浮動小数点数を含む)浮動小数点数です;
他のすべての入力に対して、
complex_number_p
は falseを返します; 例えば
(%i1) map('complex_number_p,[2/3, 2 + 1.5 * %i, %i]); (%o1) [true, true, true] (%i2) complex_number_p((2+%i)/(5-%i)); (%o2) false (%i3) complex_number_p(cos(5 - 2 * %i)); (%o3) false |
関連関数 isreal_p
利用するには `load(to_poly_solve)'
状況 関数 complex_number_p
は実験的です;
仕様は変更の可能性があり、
機能は他の Maxima関数にマージされるかもしれません。
関数コール compose_functions(l)
は
リスト lの中の関数の合成をラムダ形を返します。
関数は右から 左へ適用されます; 例えば
(%i1) compose_functions([cos, exp]); %g151 (%o1) lambda([%g151], cos(%e )) (%i2) %(x); x (%o2) cos(%e ) |
関数リストが空のとき、恒等関数を返します:
(%i3) compose_functions([]); (%o3) lambda([%g152], %g152) (%i4) %(x); (%o4) x |
注釈
compose_functions
ではなく) funmake
がエラーをシグナルします:
(%i5) compose_functions([a < b]); funmake: first argument must be a symbol, subscripted symbol, string, or lambda expression; found: a < b #0: compose_functions(l=[a < b])(to_poly_solve.mac line 40) -- an error. To debug this try: debugmode(true); |
new_variable
が決めます。
(%i6) compose_functions([%g0]); (%o6) lambda([%g154], %g0(%g154)) (%i7) compose_functions([%g0]); (%o7) lambda([%g155], %g0(%g155)) |
独立変数が違っても、 Maximaはこれらのラムダ形が意味的に等しいことを演繹できます:
(%i8) is(equal(%o6,%o7)); (%o8) true |
利用するには `load(to_poly_solve)'
状況 関数 compose_functions
は実験的です;
仕様は変更の可能性があり、
機能は他の Maxima関数にマージされるかもしれません。
関数 dfloat
は
float
に似ていますが、
float
が IEEE 倍精度浮動小数点数に評価するのを失敗した時、
関数 dfloat
は
rectform
を適用します; 例えば
(%i1) float(4.5^(1 + %i)); %i + 1 (%o1) 4.5 (%i2) dfloat(4.5^(1 + %i)); (%o2) 4.48998802962884 %i + .3000124893895671 |
注釈
float
は(デフォルト値が falseの)オプション変数であり
かつ関数名です。
関連関数 float, bfloat
利用するには `load(to_poly_solve)'
状況 関数 dfloat
は実験的です;
仕様は変更の可能性があり、
機能は他の Maxima関数にマージされるかもしれません。
関数 elim
は
集合もしくはリスト l
内の等式から
集合もしくはリスト x
内の変数を消去します。
x
のメンバーそれぞれはシンボルでなければいけません;
l
のメンバーは等式か零に等しいと仮定される式であり得ます。
関数 elim
は2つのリストのリストを返します;
一番目は変数が消去された式のリストです;
二番目はピボットのリストです;
二番目のリストは
elim
が変数を消去するのに使った式のリストです。
以下は線形方程式を消去する例です:
(%i1) elim(set(x + y + z = 1, x - y - z = 8, x - z = 1), set(x,y)); (%o1) [[2 z - 7], [y + 7, z - x + 1]] |
x
と y
の消去は一つの等式 2 z - 7 = 0
をもたらします;
等式 y + 7 = 0
と z - z + 1 = 1
がピボットとして使われました。
これらの等式から3つの変数すべての消去は、線形系を三角化します:
(%i2) elim(set(x + y + z = 1, x - y - z = 8, x - z = 1), set(x,y,z)); (%o2) [[], [2 z - 7, y + 7, z - x + 1]] |
もちろん、等式は線形である必要はありません:
(%i3) elim(set(x^2 - 2 * y^3 = 1, x - y = 5), [x,y]); 3 2 (%o3) [[], [2 y - y - 10 y - 24, y - x + 5]] |
ユーザーは変数が消去される順序を制御しません。 確かに、アルゴリズムは最良のピボットと最良の消去順序を選ぼうとする発見的方法を使います。
注釈
eliminate
と違い、等式の数が変数の数と等しい時、関数 elim
は
solve
を呼び出しません。
elim
は終結式を適用することで機能します;
オプション変数 resultant
は
Maximaがどのアルゴリズムを使うか決めます。
sqfr
を使って、
Maximaはそれぞれの終結式を因数分解し、多重零点を抑制します。
elim
は多項式方程式の非線形一式を三角化します;
三角化された集合の解集合は
三角化されていない集合の解集合よりも大きいかもしれません。
例えば、、
三角化された方程式は見せかけの解を持ち得ます。
関連関数 elim_allbut, eliminate_using, eliminate
オプション変数 resultant
利用するには `load(to_poly)'
状況 関数 elim
は実験的です;
仕様は変更の可能性があり、
機能は他の Maxima関数にマージされるかもしれません。
この関数は、
等式のリスト l
内のリスト
x
内の変数を 除いて変数すべてを消去することを除いて、
elim
に似ています。
(%i1) elim_allbut([x+y = 1, x - 5*y = 1],[]); (%o1) [[], [y, y + x - 1]] (%i2) elim_allbut([x+y = 1, x - 5*y = 1],[x]); (%o2) [[x - 1], [y + x - 1]] |
利用するには `load(to_poly)'
オプション変数 resultant
関連関数 elim, eliminate_using, eliminate
状況 関数 elim_allbut
は実験的です;
仕様は変更の可能性があり、
機能は他の Maxima関数にマージされるかもしれません。
e
をピボットとして使って、
l
の中の等式のリストか集合からシンボル x
を消去します。
関数 eliminate_using
は集合を返します。
(%i1) eq : [x^2 - y^2 - z^3 , x*y - z^2 - 5, x - y + z]; 3 2 2 2 (%o1) [- z - y + x , - z + x y - 5, z - y + x] (%i2) eliminate_using(eq,first(eq),z); 3 2 2 3 2 (%o2) {y + (1 - 3 x) y + 3 x y - x - x , 4 3 3 2 2 4 y - x y + 13 x y - 75 x y + x + 125} (%i3) eliminate_using(eq,second(eq),z); 2 2 4 3 3 2 2 4 (%o3) {y - 3 x y + x + 5, y - x y + 13 x y - 75 x y + x + 125} (%i4) eliminate_using(eq, third(eq),z); 2 2 3 2 2 3 2 (%o4) {y - 3 x y + x + 5, y + (1 - 3 x) y + 3 x y - x - x } |
オプション変数 resultant
関連関数 elim, eliminate, elim_allbut
利用するには `load(to_poly)'
状況 関数 elimimate_using
は実験的です;
仕様は変更の可能性があり、
機能は他の Maxima関数にマージされるかもしれません。
Fourier消去は
Gauss消去の線形 inequation(等式か不等式)に関する類似物です。
関数コール fourier_elim([eq1, eq2, ...], [var1, var2, ...])
は
線形 inequationsのリスト [eq1, eq2, ...]
上の変数
[var1, var2, ...]
に関する Fourier消去です;
例えば
(%i1) fourier_elim([y-x < 5, x - y < 7, 10 < y],[x,y]); (%o1) [y - 5 < x, x < y + 7, 10 < y] (%i2) fourier_elim([y-x < 5, x - y < 7, 10 < y],[y,x]); (%o2) [max(10, x - 7) < y, y < x + 5, 5 < x] |
最初に xを、次に yを消去することは xの下限と上限―yに依存します―をもたらし、 そして yの下限と上限ーそれらは数ですーをもたらします。 他の順序での消去は x依存の yの下限と上限、 そして xの数値的下限と上限を与えます。
必要な時、 fourier_elim
は inequationのリストの論理和を返します:
(%i3) fourier_elim([x # 6],[x]); (%o3) [x < 6] or [6 < x] |
解集合が空の時、 fourier_elim
は emptyset
を返し、
解集合が実数すべての時、 fourier_elim
は universalset
を返します;
例えば
(%i4) fourier_elim([x < 1, x > 1],[x]); (%o4) emptyset (%i5) fourier_elim([minf < x, x < inf],[x]); (%o5) universalset |
非線形 inequationに対して、
fourier_elim
は(幾分)整理された inequationsのリストを返します:
(%i6) fourier_elim([x^3 - 1 > 0],[x]); 2 2 (%o6) [1 < x, x + x + 1 > 0] or [x < 1, - (x + x + 1) > 0] (%i7) fourier_elim([cos(x) < 1/2],[x]); (%o7) [1 - 2 cos(x) > 0] |
inequationのリストの代わりに、
fourier_elim
の一番目の引数は論理和か論理積であるかもしれません:
(%i8) fourier_elim((x + y < 5) and (x - y >8),[x,y]); 3 (%o8) [y + 8 < x, x < 5 - y, y < - -] 2 (%i9) fourier_elim(((x + y < 5) and x < 1) or (x - y >8),[x,y]); (%o9) [y + 8 < x] or [x < min(1, 5 - y)] |
関数 fourier_elim
は
inequation演算子 <, <=, >, >=, #
, =
をサポートします。
Fourier消去コードは 絶対値や最小、最大関数を含むいくつかの非線形 inequationを 線形 inequationに変換するプリプロセッサを持ちます. 加えて、プリプロセッサは線形項の積か商であるいくつかの式を扱います:
(%i10) fourier_elim([max(x,y) > 6, x # 8, abs(y-1) > 12],[x,y]); (%o10) [6 < x, x < 8, y < - 11] or [8 < x, y < - 11] or [x < 8, 13 < y] or [x = y, 13 < y] or [8 < x, x < y, 13 < y] or [y < x, 13 < y] (%i11) fourier_elim([(x+6)/(x-9) <= 6],[x]); (%o11) [x = 12] or [12 < x] or [x < 9] (%i12) fourier_elim([x^2 - 1 # 0],[x]); (%o12) [- 1 < x, x < 1] or [1 < x] or [x < - 1] |
利用するには `load(fourier_elim)'
述語論理 isreal_p
は、
Maximaが e
が実数線全体上で実数値であることを
決められる時 trueを返します;
Maximaが実数線の空でないある部分集合上で
e
が実数値でないことを決められる時 falseを返します;
他の場合、名詞形を返します。
(%i1) map('isreal_p, [-1, 0, %i, %pi]); (%o1) [true, true, false, true] |
Maxima変数は実と仮定されます; たとえば
(%i2) isreal_p(x); (%o2) true |
関数 isreal_p
は事実データベースを検査します:
(%i3) declare(z,complex)$ (%i4) isreal_p(z); (%o4) isreal_p(z) |
制限
頻繁すぎるほど isreal_p
は
falseを返すことができる時に名詞形を返します;
対数函数は実数線全体で実数値ではありません。
だから isreal_p(log(x))
は falseを返すべきです;
しかしながら
(%i5) isreal_p(log(x)); (%o5) isreal_p(log(x)) |
利用するには `load(to_poly_solve)'
関連関数 complex_number_p
状況 関数 isreal_p
は実験的です;
仕様は変更の可能性があり、
機能は他の Maxima関数にマージされるかもしれません。
%[z,n,r,c,g]k
という形のユニークなシンボルを返します。
ここで k
は整数です
typeに許される値は
integer, natural_number, real, natural_number, generalです。
(自然数(natural number)は 非負整数を意味します;
なので零は自然数です
自然数の定義のすべてではありませんがいくつかは零を除外します。)
typeが許される値の1つでない時、 typeは generalにデフォルト設定されます。 整数、自然数、複素数に対して、 Maximaは自動的にこの情報を事実データベースに追加します。
(%i1) map('new_variable, ['integer, 'natural_number, 'real, 'complex, 'general]); (%o1) [%z144, %n145, %r146, %c147, %g148] (%i2) nicedummies(%); (%o2) [%z0, %n0, %r0, %c0, %g0] (%i3) featurep(%z0, 'integer); (%o3) true (%i4) featurep(%n0, 'integer); (%o4) true (%i5) is(%n0 >= 0); (%o5) true (%i6) featurep(%c0, 'complex); (%o6) true |
注釈 一般に、new_variable
の引数はクォートすべきです。
クォートは以下に似たエラーを防ぎます。
(%i7) integer : 12$ (%i8) new_variable(integer); (%o8) %g149 (%i9) new_variable('integer); (%o9) %z150 |
関連関数 nicedummies
利用するには `load(to_poly_solve)'
状況 関数 new_variable
は実験的です;
仕様は変更の可能性があり、
機能は他の Maxima関数にマージされるかもしれません。
関数 nicedummies
は
new_variable
が導入した式の中の変数を零から再インデックスします;
(%i1) new_variable('integer) + 52 * new_variable('integer); (%o1) 52 %z136 + %z135 (%i2) new_variable('integer) - new_variable('integer); (%o2) %z137 - %z138 (%i3) nicedummies(%); (%o3) %z0 - %z1 |
関連関数 new_variable
利用するには `load(to_poly_solve)'
状況 関数 nicedummies
は実験的です;
仕様は変更の可能性があり、
機能は他の Maxima関数にマージされるかもしれません。
関数 parg
は複素偏角関数 carg
の整理化バージョンです;
例えば
(%i1) map('parg,[1,1+%i,%i, -1 + %i, -1]); %pi %pi 3 %pi (%o1) [0, ---, ---, -----, %pi] 4 2 4 |
一般に非定数入力に対して parg
は名詞形を返します;例えば
(%i2) parg(x + %i * sqrt(x)); (%o2) parg(x + %i sqrt(x)) |
sign
を使って入力が正の実数か負の実数か決めることができる時
parg
は非定数入力に対して非名詞形を返します。
以下は2つの例です:
(%i3) parg(abs(x)); (%o3) 0 (%i4) parg(-x^2-1); (%o4) %pi |
注釈 sign
関数は
複素数と宣言された変数 (declare(x,complex)
)を
ほとんど無視します;
複素数と宣言された変数に対して、
parg
は間違った値を返す可能性があります;
例えば
(%i1) declare(x,complex)$ (%i2) parg(x^2 + 1); (%o2) 0 |
Related function carg, isreal_p
利用するには `load(to_poly_solve)'
状況 関数 parg
は実験的です;
仕様は変更の可能性があり、
機能は他の Maxima関数にマージされるかもしれません。
関数 real_imagpart_to_conjugate
は
realpart
と imagpart
をすべて
conjugate
を含む代数的に同値な式に置き換えます。
(%i1) declare(x, complex)$ (%i2) real_imagpart_to_conjugate(realpart(x) + imagpart(x) = 3); conjugate(x) + x %i (x - conjugate(x)) (%o2) ---------------- - --------------------- = 3 2 2 |
利用するには `load(to_poly_solve)'
状況 関数 real_imagpart_to_conjugate
は実験的です;
仕様は変更の可能性があり、
機能は他の Maxima関数にマージされるかもしれません。
関数 rectform_log_if_constant
は
log(c)
の形の項をすべて
rectform(log(c))
に変換します。
ここで c
は宣言された定数式か明示的に宣言された定数です。
(%i1) rectform_log_if_constant(log(1-%i) - log(x - %i)); log(2) %i %pi (%o1) - log(x - %i) + ------ - ------ 2 4 (%i2) declare(a,constant, b,constant)$ (%i3) rectform_log_if_constant(log(a + %i*b)); 2 2 log(b + a ) (%o3) ------------ + %i atan2(b, a) 2 |
利用するには `load(to_poly_solve)'
状況 関数 rectform_log_if_constant
は実験的です;
仕様は変更の可能性があり、
機能は他のMaxima関数にマージされるかもしれません。
関数 simp_inequality
は
inequationの論理積と論理和にいくつかの整理を適用します。
制限 関数 simp_inequality
は少なくとも2つの点で制限されます;
第一に整理が局所的です; 例えば
(%i1) simp_inequality((x > minf) %and (x < 0)); (%o1) (x>1) %and (x<1) |
第二に simp_inequality
は事実データベースを参照しません:
(%i2) assume(x > 0)$ (%i3) simp_inequality(x > 0); (%o3) x > 0 |
利用するには `load(fourier_elim)'
状況 関数 simp_inequality
は実験的です;
仕様は変更の可能性があり、
機能は他の Maxima関数にマージされるかもしれません。
この関数は
恒等式 cot(x) = atan(1/x), acsc(x) = asin(1/x),
と
asec, acoth, acsch
asech
に関する類似の恒等式を式に適応します。
Abramowitz and Stegun, Eqs. 4.4.6 から 4.4.8までと
4.6.4から 4.6.6までを参照してください。
利用するには `load(to_poly_solve)'
状況 関数 standardize_inverse_trig
は実験的です;
仕様は変更の可能性があり、
機能は他の Maxima関数にマージされるかもしれません。
l
が単一の等式か等式のリストの時、それぞれの等式の右辺側を左辺に代入します。
代入は並列に行われます; 例えば
(%i1) load(to_poly_solve)$ (%i2) subst_parallel([x=y,y=x], [x,y]); (%o2) [y, x] |
これを順にされる代入と比較します:
(%i3) subst([x=y,y=x],[x,y]); (%o3) [x, x] |
関数 subst_parallel
は、
subst_parallel
は非アトムの代入を許すことを除いて
sublis
と似ています;
例えば
(%i4) subst_parallel([x^2 = a, y = b], x^2 * y); (%o4) a b (%i5) sublis([x^2 = a, y = b], x^2 * y); 2 sublis: left-hand side of equation must be a symbol; found: x -- an error. To debug this try: debugmode(true); |
subst_parallel
が行う代入は文字通りであり意味論的ではありません;
なので
subst_parallel
は
x * yが x^2 * yの部分式であることを認識しません
(%i6) subst_parallel([x * y = a], x^2 * y); 2 (%o6) x y |
関数 subst_parallel
は整理の前にすべての代入を完了します。
これは、もし整理が前に行われていたらエラーが起こるような条件式への代入を許します:
(%i7) subst_parallel([x = 0], %if(x < 1, 5, log(x))); (%o7) 5 (%i8) subst([x = 0], %if(x < 1, 5, log(x))); log: encountered log(0). -- an error. To debug this try: debugmode(true); |
関連関数 subst, sublis, ratsubst
利用するには `load(to_poly_solve_extra.lisp)'
状況 関数 subst_parallel
は実験的です;
仕様は変更の可能性があり、
機能は他の Maxima関数にマージされるかもしれません。
関数 to_poly
は等式 e
を
inequation制約を伴う多項式系に変換しようとします;
制約を満たす多項式系の解は等式 e
の解です。
非公式には to_poly
は等式 eを多項式化しようとします;
例がわかりやすいかもしれません:
(%i1) load(to_poly_solve)$ (%i2) to_poly(sqrt(x) = 3, [x]); 2 (%o2) [[%g130 - 3, x = %g130 ], %pi %pi [- --- < parg(%g130), parg(%g130) <= ---], []] 2 2 |
条件 -%pi/2<parg(%g130),parg(%g130)<=%pi/2
は
%g130
が平方根関数の範囲内であることを告げます。
これが trueの時、
sqrt(x) = 3
に設定された解は
%g130-3,x=%g130^2
に設定された解と同じです。
三角式を多項式化するには、非代数的代入の導入が必要です;
これらの非代数的代入は
to_poly
が返す三番目のリスト内で返されます;
例えば
(%i3) to_poly(cos(x),[x]); 2 %i x (%o3) [[%g131 + 1], [2 %g131 # 0], [%g131 = %e ]] |
数字 1が変数リストのメンバーでない限り定数項は多項式化されません; 例えば
(%i4) to_poly(x = sqrt(5),[x]); (%o4) [[x - sqrt(5)], [], []] (%i5) to_poly(x = sqrt(5),[1,x]); 2 (%o5) [[x - %g132, 5 = %g132 ], %pi %pi [- --- < parg(%g132), parg(%g132) <= ---], []] 2 2 |
根の 1つとして sqrt(5) + sqrt(7)を持つ多項式を生成するには、以下のコマンドを使います。
(%i6) first(elim_allbut(first(to_poly(x = sqrt(5) + sqrt(7), [1,x])), [x])); 4 2 (%o6) [x - 24 x + 4] |
関連関数 to_poly_solve
利用するには `load(to_poly)'
状況: 関数 to_poly
は実験的です;
仕様は変更の可能性があり、
機能は他の Maxima関数にマージされるかもしれません。
関数 to_poly_solve
は等式 eを変数 lについて解こうとします。
等式 eは単一の式か式の集合もしくはリストでありえます;
同様に lは単一のシンボルかシンボルの集合のリストでありえます;
eのメンバーが明示的に等式でない時(例えば x^2 -1)、
ソルバは式は 0に等しいと仮定します。
to_poly_solve
の基本戦略は
入力を多項式形に変換し、 多項式系上でalgsys
を呼ぶことです。
内部的には、 to_poly_solve
は algexact
を trueに設定します。
algexact
のデフォルト置を変えるには、 'algexact=falseを to_poly_solve
の引数リストに追加してください。
to_poly_solve
が解集合を決定できる時、解集合のそれぞれのメンバーは
%union
オブジェクト内のリストです:
(%i1) load(to_poly_solve)$ (%i2) to_poly_solve(x*(x-1) = 0, x); (%o2) %union([x = 0], [x = 1]) |
to_poly_solve
が解集合を決定できない時
%solve
名詞形が返されます。(この場合、警告が印字されます。)
(%i3) to_poly_solve(x^k + 2* x + 1 = 0, x); Nonalgebraic argument given to 'to_poly' unable to solve k (%o3) %solve([x + 2 x + 1 = 0], [x]) |
%solve
名詞形への代入は時々解に帰着します。
(%i4) subst(k = 2, %); (%o4) %union([x = - 1]) |
特に三角等式の場合、ソルバは時々任意整数の導入を必要とします。
これらの任意整数は
%zXXX
という形を持ちます。
ここで XXX
は整数です;
例えば
(%i5) to_poly_solve(sin(x) = 0, x); (%o5) %union([x = 2 %pi %z33 + %pi], [x = 2 %pi %z35]) |
これらの変数を零から再インデックスするには nicedummies
を使います:
(%i6) nicedummies(%); (%o6) %union([x = 2 %pi %z0 + %pi], [x = 2 %pi %z1]) |
時折、ソルバは
%cXXX
という形の任意複素数か
%rXXX
という形の任意実数を導入します。
関数 nicedummies
はこれらの識別子を零から再インデックスします。
解集合は時々
論理積、論理和、含意に関してそれぞれ %and
か, %or
,
%if
を含む様々な論理演算子の整理化バージョンを含みます;
例えば
(%i7) sol : to_poly_solve(abs(x) = a, x); (%o7) %union(%if(isnonnegative_p(a), [x = - a], %union()), %if(isnonnegative_p(a), [x = a], %union())) (%i8) subst(a = 42, sol); (%o8) %union([x = - 42], [x = 42]) (%i9) subst(a = -42, sol); (%o9) %union() |
空集合は %union()
によって表現されます。
関数 to_poly_solve
は有理数や非有理べき、絶対値、三角関数、最小最大を含む等式の
(すべてではありませんが)いくつかを解くことができます。
Lambert W 函数を使って解くことができるいくつかの等式も解くことができます;
例:
(%i1) load(to_poly_solve)$ (%i2) to_poly_solve(set(max(x,y) = 5, x+y = 2), set(x,y)); (%o2) %union([x = - 3, y = 5], [x = 5, y = - 3]) (%i3) to_poly_solve(abs(1-abs(1-x)) = 10,x); (%o3) %union([x = - 10], [x = 12]) (%i4) to_poly_solve(set(sqrt(x) + sqrt(y) = 5, x + y = 10), set(x,y)); 3/2 3/2 5 %i - 10 5 %i + 10 (%o4) %union([x = - ------------, y = ------------], 2 2 3/2 3/2 5 %i + 10 5 %i - 10 [x = ------------, y = - ------------]) 2 2 (%i5) to_poly_solve(cos(x) * sin(x) = 1/2,x, 'simpfuncs = ['expand, 'nicedummies]); %pi (%o5) %union([x = %pi %z0 + ---]) 4 (%i6) to_poly_solve(x^(2*a) + x^a + 1,x); 2 %i %pi %z81 ------------- 1/a a (sqrt(3) %i - 1) %e (%o6) %union([x = -----------------------------------], 1/a 2 2 %i %pi %z83 ------------- 1/a a (- sqrt(3) %i - 1) %e [x = -------------------------------------]) 1/a 2 (%i7) to_poly_solve(x * exp(x) = a, x); (%o7) %union([x = lambert_w(a)]) |
線形不等式に対して、 to_poly_solve
は自動的に Fourier消去を行います:
(%i8) to_poly_solve([x + y < 1, x - y >= 8], [x,y]); 7 (%o8) %union([x = y + 8, y < - -], 2 7 [y + 8 < x, x < 1 - y, y < - -]) 2 |
to_poly_solve
のオプション引数のそれぞれは等式でなければいけません;
一般にこれらのオプションの順序は問題になりません.
simpfuncs = l
,
ここで l
は函数のリストです。
lのメンバーの合成をそれぞれの解に適用します。
(%i1) to_poly_solve(x^2=%i,x); 1/4 1/4 (%o1) %union([x = - (- 1) ], [x = (- 1) ]) (%i2) to_poly_solve(x^2= %i,x, 'simpfuncs = ['rectform]); %i 1 %i 1 (%o2) %union([x = - ------- - -------], [x = ------- + -------]) sqrt(2) sqrt(2) sqrt(2) sqrt(2) |
時々追加の整理は整理を戻すことがあります; 例えば
(%i3) to_poly_solve(x^2=1,x); (%o3) %union([x = - 1], [x = 1]) (%i4) to_poly_solve(x^2= 1,x, 'simpfuncs = [polarform]); %i %pi (%o4) %union([x = 1], [x = %e ] |
Maximaは
関数リスト l
のそれぞれのメンバーが純粋に整理であるかチェックしようとしません;
例えば
(%i5) to_poly_solve(x^2 = %i,x, 'simpfuncs = [lambda([s],s^2)]); (%o5) %union([x = %i]) |
それぞれの解を倍精度浮動小数点数に変換するには
simpfunc = ['dfloat]
を使います:
(%i6) to_poly_solve(x^3 +x + 1 = 0,x, 'simpfuncs = ['dfloat]), algexact : true; (%o6) %union([x = - .6823278038280178], [x = .3411639019140089 - 1.161541399997251 %i], [x = 1.161541399997251 %i + .3411639019140089]) |
use_grobner = true
このオプションを使うと
解を企てる前に関数 poly_reduced_grobner
が等式に適用されます
主として、このオプションは関数 algsys
の弱みに対する応急措置を提供します。
以下はそんな応急措置の例です:
(%i7) to_poly_solve([x^2+y^2=2^2,(x-1)^2+(y-1)^2=2^2],[x,y], 'use_grobner = true); sqrt(7) - 1 sqrt(7) + 1 (%o7) %union([x = - -----------, y = -----------], 2 2 sqrt(7) + 1 sqrt(7) - 1 [x = -----------, y = - -----------]) 2 2 (%i8) to_poly_solve([x^2+y^2=2^2,(x-1)^2+(y-1)^2=2^2],[x,y]); (%o8) %union() |
maxdepth = k
,
ここで k
は正の整数です。
この関数はソルバの最大再帰深さを制御します。
maxdepth
のデフォルト値は 5です。
再帰深さを越えた時、ソルバはエラーをシグナルします:
(%i9) to_poly_solve(cos(x) = x,x, 'maxdepth = 2); Unable to solve Unable to solve (%o9) %solve([cos(x) = x], [x], maxdepth = 2) |
parameters = l
,
ここで l
はシンボルのリストです。
ソルバはリスト l
のメンバーすべてに有効な解を返そうとします;
例えば:
(%i10) to_poly_solve(a * x = x, x); (%o10) %union([x = 0]) (%i11) to_poly_solve(a * x = x, x, 'parameters = [a]); (%o11) %union(%if(a - 1 = 0, [x = %c111], %union()), %if(a - 1 # 0, [x = 0], %union())) |
(%o2)
で、ソルバはダミー変数を導入しました;
これらのダミー変数を再インデックスするには、関数 nicedummies
を使います:
(%i12) nicedummies(%); (%o12) %union(%if(a - 1 = 0, [x = %c0], %union()), %if(a - 1 # 0, [x = 0], %union())) |
f(a) = f(b)という形の等式を解くために
to_poly_solve
はハッシュ配列
one_to_one_reduce
に記憶されたデータを使います。
割り当て one_to_one_reduce['f,'f] : lambda([a,b], a=b)
は
to_poly_solve
に
f(a) = f(b)の解集合がa=bの解集合に等しいことを告げます;
例えば
(%i13) one_to_one_reduce['f,'f] : lambda([a,b], a=b)$ (%i14) to_poly_solve(f(x^2-1) = f(0),x); (%o14) %union([x = - 1], [x = 1]) |
さらに一般的に、割り当て
one_to_one_reduce['f,'g] : lambda([a,b], w(a, b) = 0
は
to_poly_solve
に
f(a) = f(b)の解集合が w(a,b) = 0の解集合に等しいことを告げます;
例えば
(%i15) one_to_one_reduce['f,'g] : lambda([a,b], a = 1 + b/2)$ (%i16) to_poly_solve(f(x) - g(x),x); (%o16) %union([x = 2]) |
加えて、f(a) = bという形の等式を解くために関数
to_poly_solve
はハッシュ配列
function_inverse
に記憶されたデータを使います。
割り当て function_inverse['f] : lambda([s], g(s))
は
to_poly_solve
に
f(x) = b
に設定された解が
x = g(b)
に設定された解に等しいことを知らせます;
2つの例:
(%i17) function_inverse['Q] : lambda([s], P(s))$ (%i18) to_poly_solve(Q(x-1) = 2009,x); (%o18) %union([x = P(2009) + 1]) (%i19) function_inverse['G] : lambda([s], s+new_variable(integer)); (%o19) lambda([s], s + new_variable(integer)) (%i20) to_poly_solve(G(x - a) = b,x); (%o20) %union([x = b + a + %z125]) |
注釈
fullratsubst
が適切に代入できる時、
解く変数は非シンボルであり得ます:
(%i1) to_poly_solve([x^2 + y^2 + x * y = 5, x * y = 8], [x^2 + y^2, x * y]); 2 2 (%o1) %union([x y = 8, y + x = - 3]) |
(%i1) declare(x,complex)$ (%i2) to_poly_solve(x + (5 + %i) * conjugate(x) = 1, x); %i + 21 (%o2) %union([x = - -----------]) 25 %i - 125 (%i3) declare(y,complex)$ (%i4) to_poly_solve(set(conjugate(x) - y = 42 + %i, x + conjugate(y) = 0), set(x,y)); %i - 42 %i + 42 (%o4) %union([x = - -------, y = - -------]) 2 2 |
to_poly_solve
は
絶対値の引数が複素数値か決めるため事実データベースに問い合わせます。
(%i1) to_poly_solve(abs(x) = 6, x); (%o1) %union([x = - 6], [x = 6]) (%i2) declare(z,complex)$ (%i3) to_poly_solve(abs(z) = 6, z); (%o3) %union(%if((%c11 # 0) %and (%c11 conjugate(%c11) - 36 = 0), [z = %c11], %union())) |
これはソルバが事実データベースを参照する唯一の状況です。
例えば、もし解く変数が整数と宣言されていたら、
to_poly_solve
はこの宣言を無視します。
Relevant option variables algexact, resultant, algebraic
関連関数 to_poly
利用するには `load(to_poly_solve)'
状況: 関数 to_poly_solve
は実験的です;
仕様は変更の可能性があり、
機能は他の Maxima関数にマージされるかもしれません。
%union(soln_1, soln_2, soln_3, ...)
は
引数の和集合を表します。
引数のそれぞれはto_poly_solve
が決定する解集合です。
%union()
は空集合を表します。
多くの場合、
解は等式のリスト [x = ..., y = ..., z = ...]
です。
ここで x, y, zは未知数です。
そんな場合、 to_poly_solve
は
1つ以上のリストを含む %union
式を返します。
解集合は時々、論理積、論理和、含意に関してそれぞれ、
%and
や %or
, %if
を含む論理演算子のいくつかの
simplifying versionを含みます。
例:
%union(...)
は引数の和集合を表します。
引数のそれぞれはto_poly_solve
が決定する解集合です。
多くの場合、解は等式のリストです。
(%i1) load ("to_poly_solve") $ (%i2) to_poly_solve ([sqrt(x^2 - y^2), x + y], [x, y]); (%o2) %union([x = 0, y = 0], [x = %c13, y = - %c13]) |
%union()
は空集合を表します。
(%i1) load ("to_poly_solve") $ (%i2) to_poly_solve (abs(x) = -1, x); (%o2) %union() |
解集合は時々、論理演算子のいくつかのsimplifying versionを含みます。 The solution set sometimes involves simplifing versions of various of logical operators.
(%i1) load ("to_poly_solve") $ (%i2) sol : to_poly_solve (abs(x) = a, x); (%o2) %union(%if(isnonnegative_p(a), [x = - a], %union()), %if(isnonnegative_p(a), [x = a], %union())) (%i3) subst (a = 42, sol); (%o3) %union([x = - 42], [x = 42]) (%i4) subst (a = -42, sol); (%o4) %union() |
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86.1 Introduction to Units | ||
86.2 Functions and Variables for Units |
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unitパッケージは、ユーザーが任意の単位間での変換したり、 方程式の中の次元を扱うことを可能にします。 このパッケージの機能はオリジナルの Maxima単位パッケージとは根本的に違います - オリジナルは定義の基本的なリストでしたが、このパッケージは、 ユーザーが次元基底毎に最後の答えが翻訳される単位を選ぶことを可能にするような ルールセットを使います。 表示でそれらを混ぜる代わりに単位を分離し、 ユーザーが個々の答えに関連付けられた単位を容易に識別することを可能にします。 演繹された単位に整理する間、巧みな制御を供給することはもちろん、 ユーザーが式を基本的な基底単位に整理することを可能にします。 次元解析が可能で、変換と整理オプションを管理するために様々なツールが利用可能です。 カスタマイズ可能な自動変換に加えて、 unitsはこれまでの手動変換オプションも提供します。
注意 - 単位変換が正確でない時、 Maximaは分数に帰着する近似を行います。 これは単位を整理するのに使われる手法の結果です。 このタイプの代入を警告するメッセージは、 この状況はしばしば起こり、警告が出力を埋め尽くすので、 (通常オンですが)単位の場合デフォルトでディセーブルにされています。 (単位変換の後、 ratprintの現行の状態を復元します。 なので、他の点では、その設定のユーザー変更は保持されます。) もしユーザーが単位に関するこの情報を必要とするなら、 単位変換プロセスからの警告の印字を再アクティベートするために unitverbose:onを設定できます。
unitは Maximaに、share/contrib/unitディレクトリに含まれます。 通常の Maximaのパッケージローディング慣例に従います:
(%i1) load("unit")$ ******************************************************************* * Units version 0.50 * * Definitions based on the NIST Reference on * * Constants, Units, and Uncertainty * * Conversion factors from various sources including * * NIST and the GNU units package * ******************************************************************* Redefining necessary functions... WARNING: DEFUN/DEFMACRO: redefining function TOPLEVEL-MACSYMA-EVAL ... WARNING: DEFUN/DEFMACRO: redefining function MSETCHK ... WARNING: DEFUN/DEFMACRO: redefining function KILL1 ... WARNING: DEFUN/DEFMACRO: redefining function NFORMAT ... Initializing unit arrays... Done. |
WARNINGメッセージが予想されますが、心配の原因ではありません - それらは unitパッケージが本来の Maximaで既に定義されている関数を再定義していることを示しています。 これは単位を適切には使うために必要です。 もし他のパッケージがこれらの関数に他の変更を加えたなら それらの変更はこのロードプロセスによって上書きされることにユーザーは気づくべきです。
unit.macファイルは、パッケージに必要な lisp関数を含む lispファイルunit-functions.lispもロードします。
Clifford Yappが主作者です。 彼は、 Nebraska大学Kearney校(UNK)のBarton Willis, Robert Dodier, そして Maximaメーリングリストの他の大胆不敵な人々から 価値ある援助を受けました。
たぶん多くのバグがあります。知らせてください。
float
と numer
は期待の動作をしません。
TODO : 次元機能、温度の扱い、略語表示、仲間。単位を含む量の足し算の例を示す。
Categories: Physical units · Share packages · Package unit
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デフォルトでは、 unitパッケージは 組み立てられた次元はどんなものでも使いませんが、 MKS単位を使ってすべての単位を 7つの基本的な次元に変換します。
(%i2) N; kg m (%o2) ---- 2 s (%i3) dyn; 1 kg m (%o3) (------) (----) 100000 2 s (%i4) g; 1 (%o4) (----) (kg) 1000 (%i5) centigram*inch/minutes^2; 127 kg m (%o5) (-------------) (----) 1800000000000 2 s |
いくつかの場合、これは望みの振る舞いです。
もしユーザーが他の単位を使いたいなら、これは
setunits
コマンドで達成されます:
(%i6) setunits([centigram,inch,minute]); (%o6) done (%i7) N; 1800000000000 %in cg (%o7) (-------------) (------) 127 2 %min (%i8) dyn; 18000000 %in cg (%o8) (--------) (------) 127 2 %min (%i9) g; (%o9) (100) (cg) (%i10) centigram*inch/minutes^2; %in cg (%o10) ------ 2 %min |
単位の設定は実に柔軟性があります。 例えば、もしキログラム、メータ、秒に、それらの次元のデフォルトとして戻りたいなら、 以下のようにできます:
(%i11) setunits([kg,m,s]); (%o11) done (%i12) centigram*inch/minutes^2; 127 kg m (%o12) (-------------) (----) 1800000000000 2 s |
組立単位もこのコマンドで扱います:
(%i17) setunits(N); (%o17) done (%i18) N; (%o18) N (%i19) dyn; 1 (%o19) (------) (N) 100000 (%i20) kg*m/s^2; (%o20) N (%i21) centigram*inch/minutes^2; 127 (%o21) (-------------) (N) 1800000000000 |
unitパッケージは質量、長さ、力として二乗された逆時間の非 MKS組み合わせを認識し、それを Newtonのものに変換したことに注目してください。 これは一般に Maximaがどのように働くかを示します。 例えば、もし Newtonのものよりダインを好むなら、単に以下をします:
(%i22) setunits(dyn); (%o22) done (%i23) kg*m/s^2; (%o23) (100000) (dyn) (%i24) centigram*inch/minutes^2; 127 (%o24) (--------) (dyn) 18000000 |
任意の力に整理することを中断するには、 uforgetコマンドを使います:
(%i26) uforget(dyn); (%o26) false (%i27) kg*m/s^2; kg m (%o27) ---- 2 s (%i28) centigram*inch/minutes^2; 127 kg m (%o28) (-------------) (----) 1800000000000 2 s |
これは、
uforget(N)
か uforget(%force)
を使っても同じように機能したでしょう。
uforget
も参照してください。
この関数を使うには最初に load("unit")
と書いてください。
Categories: Package unit
デフォルトでは、 unitパッケージは、
NKS単位を使って単位すべてを 7つの基本次元に変換します。
この振る舞いは
setunits
コマンドを使って変えることができます。
その後、ユーザーは、
uforget
コマンドを使って,
特定の次元に関してデフォルトの振る舞いに戻すことができます:
(%i13) setunits([centigram,inch,minute]); (%o13) done (%i14) centigram*inch/minutes^2; %in cg (%o14) ------ 2 %min (%i15) uforget([cg,%in,%min]); (%o15) [false, false, false] (%i16) centigram*inch/minutes^2; 127 kg m (%o16) (-------------) (----) 1800000000000 2 s |
uforget
は単位ではなく次元上で働きます。
だから、特定の次元の任意の単位は機能します。
次元それ自身も合法な引数です。
setunits
も参照してください。
この関数を使うには最初に load("unit")
と書いてください。
Categories: Package unit
グローバル環境をリセットすることがやりすぎの時、
convert
コマンドがあります。
これは 1回変換を許します。
変換に使うのに、 1つの引数か単位のリストを受け付けることができます。
変換演算がされた時、
望みの結果が再変換されるのを避けるために正常なグローバル評価系は迂回されます。
結果として、もしこの振る舞いを制御しているグローバル環境 (ratprint
)がtrueなら、
不正確な計算に対して "rat"警告が見られるでしょう。
これはグローバル変換の精度の抜き取り検査に役に立ちます。
別の特長は、たとえグローバル環境が組立次元に整理するように設定されても
convert
はユーザーに基本次元変換を許すことです。
(%i2) kg*m/s^2; kg m (%o2) ---- 2 s (%i3) convert(kg*m/s^2,[g,km,s]); g km (%o3) ---- 2 s (%i4) convert(kg*m/s^2,[g,inch,minute]); `rat' replaced 39.37007874015748 by 5000/127 = 39.37007874015748 18000000000 %in g (%o4) (-----------) (-----) 127 2 %min (%i5) convert(kg*m/s^2,[N]); (%o5) N (%i6) convert(kg*m^2/s^2,[N]); (%o6) m N (%i7) setunits([N,J]); (%o7) done (%i8) convert(kg*m^2/s^2,[N]); (%o8) m N (%i9) convert(kg*m^2/s^2,[N,inch]); `rat' replaced 39.37007874015748 by 5000/127 = 39.37007874015748 5000 (%o9) (----) (%in N) 127 (%i10) convert(kg*m^2/s^2,[J]); (%o10) J (%i11) kg*m^2/s^2; (%o11) J (%i12) setunits([g,inch,s]); (%o12) done (%i13) kg*m/s^2; (%o13) N (%i14) uforget(N); (%o14) false (%i15) kg*m/s^2; 5000000 %in g (%o15) (-------) (-----) 127 2 s (%i16) convert(kg*m/s^2,[g,inch,s]); `rat' replaced 39.37007874015748 by 5000/127 = 39.37007874015748 5000000 %in g (%o16) (-------) (-----) 127 2 s |
setunits
と uforget
も参照してください。
この関数を使うには最初に load("unit")
を書いてください。
Categories: Package unit
デフォルト値: none
もしユーザーが記述されたものよりもデフォルト単位の振る舞いを持ちたいなら、
それらは
maxima-init.macと usersetunits変数を利用することができます。
unitパッケージは
この変数がリストに割り当てられているかを見るためにスタートアップ時にチェックします。
もし割り当てられているなら、そのリスト上で setunitsを使い、
そのリストからの単位をデフォルトに取ります。
uforget
は自身のデフォルト上に usersetunitsで定義された振る舞いに戻します。
例えば、
もし以下を含む maxima-init.macファイルを持っているなら:
usersetunits : [N,J]; |
we would see the following behavior:
(%i1) load("unit")$ ******************************************************************* * Units version 0.50 * * Definitions based on the NIST Reference on * * Constants, Units, and Uncertainty * * Conversion factors from various sources including * * NIST and the GNU units package * ******************************************************************* Redefining necessary functions... WARNING: DEFUN/DEFMACRO: redefining function TOPLEVEL-MACSYMA-EVAL ... WARNING: DEFUN/DEFMACRO: redefining function MSETCHK ... WARNING: DEFUN/DEFMACRO: redefining function KILL1 ... WARNING: DEFUN/DEFMACRO: redefining function NFORMAT ... Initializing unit arrays... Done. User defaults found... User defaults initialized. (%i2) kg*m/s^2; (%o2) N (%i3) kg*m^2/s^2; (%o3) J (%i4) kg*m^3/s^2; (%o4) J m (%i5) kg*m*km/s^2; (%o5) (1000) (J) (%i6) setunits([dyn,eV]); (%o6) done (%i7) kg*m/s^2; (%o7) (100000) (dyn) (%i8) kg*m^2/s^2; (%o8) (6241509596477042688) (eV) (%i9) kg*m^3/s^2; (%o9) (6241509596477042688) (eV m) (%i10) kg*m*km/s^2; (%o10) (6241509596477042688000) (eV) (%i11) uforget([dyn,eV]); (%o11) [false, false] (%i12) kg*m/s^2; (%o12) N (%i13) kg*m^2/s^2; (%o13) J (%i14) kg*m^3/s^2; (%o14) J m (%i15) kg*m*km/s^2; (%o15) (1000) (J) |
usersetunits
なしでは、初期の入力は MKSに変換されたでしょうし、
uforgetは MKS規則への復帰をもたらしたでしょう。
なるほど、ユーザーの好みは両方のケースで考慮されます。
もし望まれるなら、これらはまだオーバーライドされることができることに注目してください。
この整理を完全に消すには
- すなわち、ユーザーデフォルトを出荷デフォルトに再設定するには -
dontusedimension
コマンドを使えます。
usedimension
が uforget
を使用上自由にする時だけ
uforget
はユーザー設定を再び戻すことができますが、
代わりに、
kill(usersetunits)
はユーザーデフォルトの知識すべてを
セッションから完全に削除します。
以下はこれらの様々なオプションがいかに働くかを示すいくつかの例です。
(%i2) kg*m/s^2; (%o2) N (%i3) kg*m^2/s^2; (%o3) J (%i4) setunits([dyn,eV]); (%o4) done (%i5) kg*m/s^2; (%o5) (100000) (dyn) (%i6) kg*m^2/s^2; (%o6) (6241509596477042688) (eV) (%i7) uforget([dyn,eV]); (%o7) [false, false] (%i8) kg*m/s^2; (%o8) N (%i9) kg*m^2/s^2; (%o9) J (%i10) dontusedimension(N); (%o10) [%force] (%i11) dontusedimension(J); (%o11) [%energy, %force] (%i12) kg*m/s^2; kg m (%o12) ---- 2 s (%i13) kg*m^2/s^2; 2 kg m (%o13) ----- 2 s (%i14) setunits([dyn,eV]); (%o14) done (%i15) kg*m/s^2; kg m (%o15) ---- 2 s (%i16) kg*m^2/s^2; 2 kg m (%o16) ----- 2 s (%i17) uforget([dyn,eV]); (%o17) [false, false] (%i18) kg*m/s^2; kg m (%o18) ---- 2 s (%i19) kg*m^2/s^2; 2 kg m (%o19) ----- 2 s (%i20) usedimension(N); Done. To have Maxima simplify to this dimension, use setunits([unit]) to select a unit. (%o20) true (%i21) usedimension(J); Done. To have Maxima simplify to this dimension, use setunits([unit]) to select a unit. (%o21) true (%i22) kg*m/s^2; kg m (%o22) ---- 2 s (%i23) kg*m^2/s^2; 2 kg m (%o23) ----- 2 s (%i24) setunits([dyn,eV]); (%o24) done (%i25) kg*m/s^2; (%o25) (100000) (dyn) (%i26) kg*m^2/s^2; (%o26) (6241509596477042688) (eV) (%i27) uforget([dyn,eV]); (%o27) [false, false] (%i28) kg*m/s^2; (%o28) N (%i29) kg*m^2/s^2; (%o29) J (%i30) kill(usersetunits); (%o30) done (%i31) uforget([dyn,eV]); (%o31) [false, false] (%i32) kg*m/s^2; kg m (%o32) ---- 2 s (%i33) kg*m^2/s^2; 2 kg m (%o33) ----- 2 s |
不運にも、広範囲に色々なオプションがあることは最初は少し混乱しますが、 一旦ユーザーがそれらを使うようになると、 仕事環境全体で非常に充実したコントロールを持つことをユーザーは見いだすに違いありません。
Categories: Package unit
望みの計量単位すべてを自動的に生成するグローバル単位リストを再構築します。 xは ユーザーがいくつの計量接頭子の定義を望むか指定するのに使われる数値引数です。 引数は、より低い数字の単位を定義するより高い数字それぞれを持つような 以下のようなものです:
0 - none. Only base units 1 - kilo, centi, milli (default) 2 - giga, mega, kilo, hecto, deka, deci, centi, milli, micro, nano 3 - peta, tera, giga, mega, kilo, hecto, deka, deci, centi, milli, micro, nano, pico, femto 4 - all |
通常は、 Maximaはこれは非常にたくさんの数の単位をもたらすので、完全な展開を定義しませんが、
多少なりとも完全な方法でリストを再構築するのに
metricexpandall
を使うことができます。
unit.macファイルの中の適切な変数は %unitexpandです。
Categories: Package unit
デフォルト値: 2
これは
unitの初期ロードの最中に
metricexpandall
に供給される値です。
Categories: Package unit
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87.1 Introduction to zeilberger | ||
87.2 Functions and Variables for zeilberger |
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zeilberger
は
超幾何定総和に関する Zeilbergerのアルゴリズムと超幾何不定総和に関する
Gosperのアルゴリズムの実装します。
zeilberger
は
Axel Rieseによって開発された「フィルタリング」最適化法を利用します。
zeilberger
は Fabrizio Carusoによって開発されました。
load ("zeilberger")
はこのパッケージをロードします。
Categories: Sums and products · Share packages · Package zeilberger
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zeilberger
は超幾何不定総和に関する Gosperのアルゴリズムの実装します。
kの超幾何項 F_kが与えられたとして、
超幾何反差 (anti-difference)、すなわち、以下のような超幾何項
f_kを見つけたいです。
F_k = f_(k+1) - f_k.
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zeilberger
は超幾何定総和に関する Gosperのアルゴリズムの実装します。
適当な (nと kに関する)超幾何項
F_(n,k)
と正の整数 dが与えられたとして、
F_(n,k)
に関する (nに関する)多項式係数を持つ d次の線形漸化式と、
a_0 F_(n,k) + ... + a_d F_(n+d),k = Delta_k(R(n,k) F_(n,k)),
のような nと kに関する有理函数 Rを見つけたいです。
ここで、 Delta_k は k-順方向差分演算子です。すなわち、 Delta_k(t_k) := t_(k+1) - t_k.
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以下の接尾辞の 1つを追加することでコールされる出力が冗長なバージョンのコマンドもあります:
Summary
終わりにサマリだけが表示されます。
Verbose
中間ステップでのある情報。
VeryVerbose
更なる情報。
Extra
Zeilbergerのアルゴリズムでの線形系上の情報を含む更なる情報。
例えば:
GosperVerbose
, parGosperVeryVerbose
,
ZeilbergerExtra
, AntiDifferenceSummary
.
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もし存在するなら F_kの超幾何反差を返します。
そうでないなら AntiDifference
は no_hyp_antidifference
を返します。
Categories: Package zeilberger
もし存在するなら、
F_kに対する有理証 (rational certificate)、
すなわち、以下のような有理函数を返します。
F_k = R(k+1) F_(k+1) - R(k) F_k,
そうでないなら Gosper
は no_hyp_sol
を返します。
Categories: Package zeilberger
もし F_kが超幾何反差を持つなら、
k = aから k = bまでの
F_kの和を返します。
そうでないなら GosperSum
は nongosper_summable
を返します。
例:
(%i1) load ("zeilberger")$ (%i2) GosperSum ((-1)^k*k / (4*k^2 - 1), k, 1, n); Dependent equations eliminated: (1) 3 n + 1 (n + -) (- 1) 2 1 (%o2) - ------------------ - - 2 4 2 (4 (n + 1) - 1) (%i3) GosperSum (1 / (4*k^2 - 1), k, 1, n); 3 - n - - 2 1 (%o3) -------------- + - 2 2 4 (n + 1) - 1 (%i4) GosperSum (x^k, k, 1, n); n + 1 x x (%o4) ------ - ----- x - 1 x - 1 (%i5) GosperSum ((-1)^k*a! / (k!*(a - k)!), k, 1, n); n + 1 a! (n + 1) (- 1) a! (%o5) - ------------------------- - ---------- a (- n + a - 1)! (n + 1)! a (a - 1)! (%i6) GosperSum (k*k!, k, 1, n); Dependent equations eliminated: (1) (%o6) (n + 1)! - 1 (%i7) GosperSum ((k + 1)*k! / (k + 1)!, k, 1, n); (n + 1) (n + 2) (n + 1)! (%o7) ------------------------ - 1 (n + 2)! (%i8) GosperSum (1 / ((a - k)!*k!), k, 1, n); (%o8) NON_GOSPER_SUMMABLE |
Categories: Package zeilberger
F_(n,k)に対して次数 dの漸化式を見つけようとします。
アルゴリズムは解の列 [s_1, s_2, ..., s_m]をもたらします。 解それぞれは形式
[R(n, k), [a_0, a_1, ..., a_d]].
を持ちます。
もし漸化式を見つけられないなら parGosper
は []
を返します。
Categories: Package zeilberger
F_(n,k)の超幾何不定総和を計算しようとします。
Zeilberger
は最初に Gosper
を呼び出し、
もしそれが解を見つけるのに失敗したら、
次数 1, 2, 3, ..., から MAX_ORD
までを使って
parGosper
を呼び出します。
もし Zeilbergerが MAX_ORD
に達する前に解を見つけたら、
停止して解を返します。
アルゴリズムは解の列 [s_1, s_2, ..., s_m]をもたらします。 解それぞれは形式
[R(n,k), [a_0, a_1, ..., a_d]].
を持ちます。
もし解を見つけられなかったら、
Zeilberger
は []
を返します。
Zeilberger
は
Gosper_in_Zeilberger
が true
の時だけ
Gosper
を呼び出します。
Categories: Package zeilberger
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デフォルト値: 5
MAX_ORD
は Zeilberger
が試みる漸化式の最大次数です。
Categories: Package zeilberger
デフォルト値: false
simplified_output
が true
の時、
zeilberger
パッケージの関数は解の更なる整理を試みます。
Categories: Package zeilberger
デフォルト値: linsolve
linear_solver
は
Zeilbergerのアルゴリズムで方程式系を解くのに使うソルバを指定します。
Categories: Package zeilberger
デフォルト値: true
warnings
が true
の時、
zeilberger
パッケージの関数は実行中に警告メッッセージを印字します。
Categories: Package zeilberger
デフォルト値: true
Gosper_in_Zeilberger
が true
の時、
Zeilberger
関数は
parGosper
をコールする前に
Gosper
をコールします。
そうでないなら、 Zeilberger
はすぐに parGosper
に向かいます。
Categories: Package zeilberger
デフォルト値: true
trivial_solutions
が true
の時、
Zeilberger
は
零に等しい証を持つ解か、すべての係数が零に等しい解を返します。
Categories: Package zeilberger
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デフォルト値: false
mod_test
が true
の時、
parGosper
は解を持たない系を除くためにモジュラーテストを実行します。
Categories: Package zeilberger
デフォルト値: linsolve
modular_linear_solver
は
parGosper
でのモジュラーテストが使う線形ソルバを指定します。
Categories: Package zeilberger
デフォルト値: big_primes[10]
parGosper
でモジュラーテストを実行する時
ev_point
で変数 nを評価します。
Categories: Package zeilberger
デフォルト値: big_primes[1]
mod_big_prime
は
parGosper
でモジュラーテストが使う法です。
Categories: Package zeilberger
デフォルト値: 4
mod_threshold
は
parGosper
でのモジュラーテストが試みられる際の最大次数です。
Categories: Package zeilberger
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88.1 Error messages | ||
88.2 Warning messages |
この章は いくつかのエラーメッセージやエラーから復帰する方法についての詳細情報を提供します。
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このエラーメッセージの共通の原因は、
要素番号が < 1
か > length(list)
のリストの要素にアクセスしようと
鍵括弧演算子 ([ ]
)を使うことです。
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これは通常 1つ以上の(訳注: 原文はmore than one)要素からなるリストや集合、他の何かが期待されたことを意味します。 このエラーメッセージの1つの起こりうる原因は以下の型の生成です:
(%i1) l:[1,2,3]; (%o1) [1, 2, 3] (%i2) append(l,4); append: argument must be a non-atomic expression; found 4 -- an error. To debug this try: debugmode(true); |
リストに変数や数を追加する正しい方法は最初にそれらを要素1つのリストでラップすることです:
(%i1) l:[1,2,3]; (%o1) [1, 2, 3] (%i2) append(l,[4]); (%o2) [1, 2, 3, 4] |
Categories: Error messages
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Maximaはいくつかの割り当て演算子をサポートします。
関数を定義しようとする時には、:=
を使わなければいけません。
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このメッセージは古典的なゼロ除算エラーを通知します。
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これは、コンマ (,
)で始まるコマンドか、別のコンマが直接後に続くコンマが原因です。
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このエラーの共通の理由は、括弧を開くことなしに閉じたり、コンマが直接先行する閉じ括弧です。
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このエラーメッセージは通常、ファイルは存在するが読み込めないことを示します。
もしファイルが存在していて可読なら、このエラーメッセージに関して別の可能性があります:
Maximaは高速化のためパッケージをネイティブバイナリファイルにコンパイルできます。
もしファイルをコンパイルした後にシステム上の何かがバイナリと非互換にするような方法で
バイナリを変更したら、ファイルはもはやロードできなくなります。
Maximaは通常、パッケージから生成するバイナリファイルを
以下のようにタイプした後印字される名前のフォルダ内の
binary
と名付けられたフォルダの中に置きます:
(%i1) maxima_userdir; (%o1) /home/gunter/.maxima |
もしこのディレクトリがなければ、maximaはパッケージをコンパイルしなければいけない時すぐにそれを再度作ります。
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makelist
は2番目の引数に刻まれる変数名を期待します。
今回、未定義の変数の名前の代わりにmaximaが他の何か、多分リストかリストの名前を見つけました。
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このエラーのもっともありえる原因は ループカウンタとして知られる数値の数や変数を使おうとしたことにありました。
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このエラーメッセージが現れる1つのありえる理由は等式をリストに追加するために
append
を使おうとしようとしたことです:
(%i1) l:[a=1,b=2,c=3]; (%o1) [a = 1, b = 2, c = 3] (%i2) append(l,d=5); append: operators of arguments must all be the same. -- an error. To debug this try: debugmode(true); |
等式をリストに追加するために最初に要素1つのリストにラップしなくてはいけません:
(%i1) l:[a=1,b=2,c=3]; (%o1) [a = 1, b = 2, c = 3] (%i2) append(l,[d=5]); (%o2) [a = 1, b = 2, c = 3, d = 5] |
Categories: Error messages
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普通Lispは、少なくとも1つのスタックとユーザーオブジェクトを含むヒープを含むいくつかのタイプのメモリを扱います。 メモリの枯渇を避けるにはいくつかの手法が役に立つかもしれません:
--dynamic-space-size <n>
を使うと
sbclにヒープを n
メガバイト確保するように命令できます。
しかし、 sbclはいくつかの異なるタイプのメモリを扱わなければならなくて、
なので利用可能な物理メモリの半分ぐらいまでしか確保できないことに注意してください。
また、 32-bitプロセスは 物理メモリに 2GBまでしかアクセスできないことに注意してください。
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part()
が
n
より少ない項目を持つ何かの中の
n
番目の項目をアクセスするのに使われました。
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maximaが値を知らない変数を含んでいたので関数が描画できませんでした。
どの変数がわからないのか見つけるためには、
描画コマンドの名前
(draw2d
, plot2d
や似たようなもの)を
既存の関数名と衝突しない適当な名前(例えば ddraw2d
)で一時的に置き換えて
maximaに描画コマンドがなんのパラメータを見ているのか印字させることが時々役に立ちます。
(%i1) load("draw")$ (%i2) f(x):=sin(omega*t); (%o2) f(x) := sin(omega t) (%i3) draw2d( explicit( f(x), x,1,10 ) ); draw2d (explicit): non defined variable -- an error. To debug this try: debugmode(true); (%i4) ddraw2d( explicit( f(x), x,1,10 ) ); (%o4) ddraw2d(explicit(sin(omega t), x, 1, 10)) |
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これは、VTKが実際にインストールされていないかー maximaが見つけられないかー 以下の maximaコマンドを入力した時の出力の名前のディレクトリへの書き込みアクセスができないか を意味します:
(%i1) maxima_tempdir; (%o1) /tmp |
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88.2.1 Encountered undefined variable <x> in translation | ||
88.2.2 Rat: replaced <x> by <y> = <z> |
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関数をコンパイルしましたが、変数 x
の型がわかりませんでした。
これはコンパイルされたコマンドが、
maximaがこの変数に関して提供するすべての柔軟性を保持する追加のコードを含むことを意味します。
もし x
が変数名を意味しなくてコマンドへの名前付きオプションを意味するなら、
名前オプションの前にシングルクォート ('
)をつけることでこの問題を解決するでしょう。
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浮動小数点数は、最大数が普通は十分大きなものですが、依然制限はあります。
無害に見える例でこの制限が小さすぎることを示すよい例はとして、
Wilkinson's Polynomial,
Rump多項式、そして正確な1/10は2進数の浮動小数点で表現できないという事実があります。
それゆえに、
浮動小数点エラーが徐々に大きくなったり、項が互いに打ち消し合うことを妨げるあちこちの場所で、
maximaはデフォルトでそれらを正確な分数に置き換えます。
ratprint
, ratepsilon
, bftorat
, fpprintprec
, rationalize
も参照してください。
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A.1 Translation Policies | ||
A.2 About Terms in Japanese |
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とにかく、質より量ということで訳を進めました。品質を高めるべく、少しずつ見直しを進めています。 訳者自身が意味を理解していない文もありましたので、誤訳、迷訳についてはご指摘いただければ幸いです。
できるだけ多くの人に参考になるようにと、章のレベルに応じて、訳語を変えたところがあります。 例えば、足し算と加算を使い分けたりしました。その結果、文体に一貫性が欠ける部分があるかと思いますが、意図を汲み取っていただければ幸いです。
章や節などのノード名は、訳すとtexi2htmlに不具合があるので、英文そのままとしました。
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simplificationとevaluationがMaximaの基礎となっていますが、simplificationは、対応する日本語がないと思いました。Maximaに関する他の記事では、簡易化、簡素化、簡単化などと訳されているようです。一番近いニュアンスは、「式の整理をすること」と思いましたので、「整理」もしくは「式整理」と訳しました。 reduceの訳語には簡約を使いました。
functionは、数学的な定義に基づく場合とプログラミング的な定義に基づく場合があるので、前者を函数、後者を関数と漢字を充てました。
Categories: Help
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Introduction to Special Functions airy_ai airy_bi airy_dai airy_dbi
%rnum %rnum_list algepsilon algexact algsys backsubst breakup dispflag eliminate bf_find_root find_root find_root_abs find_root_error find_root_rel funcsolve multiplicities newton programmode realonly solve solvedecomposes solveexplicit solvefactors solvenullwarn solveradcan solvetrigwarn
array arrayapply arrayinfo arraymake arrays arraysetapply fillarray listarray make_array rearray remarray subvar translate_fast_arrays use_fast_arrays
%f %s Introduction to Special Functions bessel_i bessel_j bessel_k bessel_simplify bessel_y besselexpand hankel_1 hankel_2 scaled_bessel_i scaled_bessel_i0 scaled_bessel_i1 spherical_bessel_j spherical_bessel_y spherical_hankel1 spherical_hankel2
Introduction to Numbers cabs carg cbffac conjugate demoivre exponentialize imagpart plog polarform polartorect realpart rectform recttopolar residue
% %th ? ?? Documentation Interrupts _ appendfile closefile demo describe entermatrix example ibase kill labels labels linenum myoptions obase optionset playback printfile prompt quit ratprint read readonly refcheck setcheck setcheckbreak setval to_lisp writefile
%e %gamma %i %phi %pi constant constantp false ind inf infinity minf true und zeroa zerob
Keyword Commands Source Level Debugging backtrace break bug_report build_info debugmode error_size error_syms room run_testsuite share_testsuite_files showtime testsuite_files time timer timer_devalue timer_info trace trace_options untimer untrace
activate activecontexts additive alias aliases alphabetic antisymmetric askexp askinteger asksign assume assume_pos assume_pos_pred assumescalar atvalue commutative compare constant context contexts deactivate declare decreasing increasing dependencies depends even odd facts featurep features forget get gradef gradefs infix infolists integer noninteger integervalued is killcontext lassociative linear mainvar matchdeclare maybe multiplicative newcontext nonscalar numerval outative posfun printprops properties props propvars put qput rassociative irrational rational complex imaginary real rem remove scalar sign supcontext symmetric
atomgrad del depends derivabbrev derivdegree derivlist derivsubst diff dscalar express gradef gradefs hessian implicit_derivative jacobian vect_cross wronskian
Introduction to contrib_ode Introduction to drawdf Introduction to numerical solution of differential equations Lindstedt at atvalue bc2 desolve ic1 ic2 laplace ode2 plotdf ploteq rk
%edispflag absboxchar dispflag display2d display_format_internal error_size error_syms exptdispflag fpprintprec grind inchar labels leftjust linechar linel linenum lispdisp lmxchar negsumdispflag noundisp obase outchar pfeformat powerdisp psexpand rmxchar showtime sqrtdispflag stardisp stringdisp ttyoff
disp dispcon dispfun display disprule dispterms engineering_format_floats grind labels ldisp ldisplay playback print printpois printprops reveal show showratvars
Introduction to Elliptic Functions and Integrals inverse_jacobi_cd inverse_jacobi_cn inverse_jacobi_cs inverse_jacobi_dc inverse_jacobi_dn inverse_jacobi_ds inverse_jacobi_nc inverse_jacobi_nd inverse_jacobi_ns inverse_jacobi_sc inverse_jacobi_sd inverse_jacobi_sn jacobi_cd jacobi_cn jacobi_cs jacobi_dc jacobi_dn jacobi_ds jacobi_nc jacobi_nd jacobi_ns jacobi_sc jacobi_sd jacobi_sn
elliptic_e elliptic_ec elliptic_eu elliptic_f elliptic_kc elliptic_pi
0 to a negative exponent Comma is not a prefix operator Illegal use of delimiter No such list element Only symbols can be bound Operators of arguments must all be the same VTK is not installed argument must be a non-atomic expression loadfile failed to load makelist second argument must evaluate to a number out of memory part fell off the end undefined variable during plotting undefined variable during translation
%enumer detout eval evflag evfun float infeval noeval nouns numer pred simp
expintegral_chi expintegral_ci expintegral_e expintegral_e1 expintegral_e_simplify expintegral_ei expintegral_li expintegral_shi expintegral_si expintexpand expintrep
%e_to_numlog %edispflag %emode %enumer exp exptsubst li log logabs logarc logconcoeffp logcontract logexpand lognegint logsimp plog polarform taylor_logexpand
Package facexp Package rducon Package scifac append args arrayapply arraymake arraysetapply assoc atom block box boxchar collapse collectterms combine concat cons copy delete denom derivdegree derivsubst disolate dispform distrib dontfactor dpart eighth endcons expand expandwrt expandwrt_denom expandwrt_factored expon expop exptdispflag exptisolate exptsubst facsum facsum_combine factorfacsum factorout factorsum fifth first firstn fourth freeof fullmap fullmapl funmake gcfac gfactorsum hipow inflag inpart intosum isolate isolate_wrt_times last lastn length lfreeof lhs linear listconstvars listdummyvars listofvars lopow lpart m1pbranch mainvar maxnegex maxposex member multiplicative multthru nextlayerfactor ninth nonarray nonzeroandfreeof nterms num numfactor op opsubst opsubst optimize optimprefix ordergreat orderless ordergreatp orderlessp part partition partswitch pickapart piece pop psubst push rational reduce_consts rembox rempart rest reveal reverse rhs rncombine rootsconmode sconcat second seventh sixth sqrtdenest sublis sublis_apply_lambda subnumsimp subst substinpart substpart subvar tenth third unorder xthru
Introduction to numericalio batch batchload close demo directory file_search file_search_demo file_search_lisp file_search_maxima file_search_tests file_search_usage file_type filename_merge flength fposition load load_pathname loadfile loadprint openr openr_binary pathname_directory pathname_name pathname_type printfile read_array read_binary_array read_binary_list read_binary_matrix read_hashed_array read_list read_matrix read_nested_list readbyte readchar readline setup_autoload
Introduction to numericalio appendfile close closefile draw draw2d draw3d drawf_ile file_output_append filename_merge flength flush_output fposition freshline multiplot_mode newline opena opena_binary openw openw_binary printf save stringout tex with_stdout write_binary_data write_data writebyte writefile
Introduction to Fourier series Introduction to fast Fourier transform
apply fullmap fullmapl funmake macroexpand macroexpand1 macroexpansion map maperror maplist mapprint maxapplydepth maxapplyheight outermap scanmap
::= := Function buildq define dispfun functions fundef lambda local macros remfunction setup_autoload splice
!! beta beta_args_sum_to_integer beta_expand beta_incomplete beta_incomplete_generalized beta_incomplete_regularized bffac bfpsi bfpsi0 cbffac factcomb factlim ! factorial factorial_expand gamma gamma_expand gamma_greek gamma_incomplete gamma_incomplete_generalized gamma_incomplete_regularized gammalim genfact log_gamma makefact makegamma maxpsifracdenom maxpsifracnum maxpsinegint maxpsiposint pochhammer pochhammer_max_index psi stirling sumsplitfact
debugmode derivabbrev engineering_format_floats file_output_append listarith loadprint logabs m1pbranch macroexpansion nolabels optionset ratvarswitch refcheck setcheck setcheckbreak timer_devalue use_fast_arrays
% %% _ __ adim aform aliases arrays asymbol dependencies file_search_demo file_search_lisp file_search_maxima file_search_tests file_search_usage functions infolists macros manual_demo maxima_tempdir maxima_userdir myoptions newline opproperties prompt props setval share_testsuite_files space structures tab testsuite_files us_ascii_only values
? ?? About Terms in Japanese apropos demo describe example manual_demo
%iargs acosh acoth acsch asech asinh atanh cosh coth csch demoivre exponentialize sech sinh tanh
divisors gcfactor integer_partitions intfaclim modulus moebius multinomial_coeff num_distinct_partitions num_partitions stirling1 stirling2
Introduction to QUADPACK absint antid antidiff changevar dblint defint erfflag intanalysis integrate integrate_use_rootsof integration_constant integration_constant_counter ldefint logabs residue risch tldefint
augcoefmatrix coefmatrix dgesv echelon globalsolve linsolve linsolve_params linsolvewarn triangularize
[ ] append assoc cons copylist create_list delete eighth endcons fifth first firstn flatten fourth fullsetify join last lastn length listarith listp lmax lmin lreduce makelist member ninth permut permutations pop push random_permutation rest reverse rreduce second setify seventh sixth some sort sublist sublist_indices tenth third tree_reduce xreduce
abs agd ceiling charfun combination covers delta entier exsec fix floor gaussprob gd hav isqrt lmax lmin max min mod permutation round signum sqrt sqrtdispflag truncate unit_step vers
addcol addrow adjoint augcoefmatrix cauchy_matrix charpoly coefmatrix col columnvector covect copymatrix determinant detout diag diagmatrix doallmxops domxexpt domxmxops domxnctimes doscmxops doscmxplus echelon eigen ematrix entermatrix genmatrix ident invert list_matrix_entries lmxchar matrix matrix_element_add matrix_element_mult matrix_element_transpose matrixexp matrixmap matrixp mattrace minor ncharpoly newdet nonscalar nonscalarp permanent rank ratmx row scalarmatrixp scalarp setelmx sparse submatrix tracematrix transpose triangularize zeromatrix
bern bernpoly bfhzeta bfzeta binomial bit_and bit_length bit_lsh bit_not bit_onep bit_or bit_rsh bit_xor burn chinese divsum euler factors_only fib fibtophi ifactors igcdex inrt inv_mod jacobi lcm lucas minfactorial next_prime power_mod prev_prime primep primep_number_of_tests primes qunit totient zerobern zeta zeta%pi zn_add_table zn_carmichael_lambda zn_characteristic_factors zn_determinant zn_factor_generators zn_invert_by_lu zn_log zn_mult_table zn_nth_root zn_order zn_power_table zn_primroot zn_primroot_limit zn_primroot_p zn_primroot_pretest zn_primroot_verbose
bffac bfhzeta bfloat bfloatp bfpsi bfpsi0 bftorat bftrunc bfzeta cbffac float float2bf floatnump fpprec fpprintprec keepfloat numer numer_pbranch numerval ratepsilon rationalize ratprint stats_numer
Introduction to QUADPACK Introduction to cobyla Introduction to fast Fourier transform Introduction to interpol Introduction to lapack Introduction to lbfgs Introduction to minpack Introduction to mnewton Introduction to numerical solution of differential equations Introduction to simplex allroots augmented_lagrangian_method bfallroots bf_find_root find_root find_root_abs find_root_error find_root_rel horner linear_program lsquares_estimates lsquares_estimates_approximate maximize_lp minimize_lp newton nroots plotdf ploteq plsquares polyfactor quad_control quad_qag quad_qagi quad_qagp quad_qags quad_qawc quad_qawf quad_qawo quad_qaws random realroots rk romberg rootsepsilon
!! # ' " ** * + - / ^ . : :: ::= := < <= > >= = @ Introduction to operators [ ] ^^ additive and antisymmetric commutative equal express ! factorial infix lassociative linear matchfix nary nofix not notequal op operatorp opproperties or outative posfun postfix prefix rassociative symmetric | ~
Introduction to cobyla Introduction to lbfgs Introduction to simplex augmented_lagrangian_method
Introduction to Affine all_dotsimp_denoms check_overlaps declare_weights dotsimp extract_linear_equations fast_central_elements fast_linsolve grobner_basis list_nc_monomials mono monomial_dimensions nc_degree set_up_dot_simplifications
define_alt_display info_display mathml_display multi_display_for_texinfo reset_displays set_alt_display set_prompt tex_display
Introduction to atensor abasep adim af aform alg_type asymbol atensimp av init_atensor sf
%c %k1 %k2 Introduction to contrib_ode bessel_simplify contrib_ode dgauss_a dgauss_b dkummer_m dkummer_u expintegral_e_simplify gauss_a gauss_b kummer_m kummer_u method ode_check odelin
Introduction to ctensor bdvac bimetric cdisplay cframe_flag cgeodesic checkdiv christof cmetric cnonmet_flag cograd contortion contragrad csetup ct_coords ct_coordsys ctaylor ctaypov ctaypt ctayswitch ctayvar ctorsion_flag ctransform ctrgsimp deleten diagmatrixp diagmetric dim dscalar dscalar einstein fb findde frame_bracket gdet ic_convert init_ctensor invariant1 invariant2 kinvariant kt leinstein lfg lg lriem lriemann nm nmc nonmetricity np npi nptetrad ntermst petrov psi ratchristof rateinstein ratriemann ratweyl ric ricci riem riemann rinvariant scurvature symmetricp tensorkill tr ufg ug uric uricci uriem uriemann weyl weyl
Introduction to descriptive barsplot barsplot_description boxplot boxplot_description build_sample cdf_empirical central_moment continuous_freq cor cov cov1 cv discrete_freq geometric_mean global_variances harmonic_mean histogram histogram_description km kurtosis list_correlations mean mean_deviation median median_deviation noncentral_moment pearson_skewness piechart piechart_description principal_components qrange quantile quartile_skewness range scatterplot scatterplot_description skewness smax smin standardize starplot starplot_description std std1 stemplot subsample transform_sample var var1
JF ModeMatrix diag dispJordan jordan mat_function minimalPoly
Introduction to distrib cdf_bernoulli cdf_beta cdf_binomial cdf_cauchy cdf_chi2 cdf_continuous_uniform cdf_discrete_uniform cdf_exp cdf_f cdf_gamma cdf_general_finite_discrete cdf_geometric cdf_gumbel cdf_hypergeometric cdf_laplace cdf_logistic cdf_lognormal cdf_negative_binomial cdf_noncentral_chi2 cdf_noncentral_student_t cdf_normal cdf_pareto cdf_poisson cdf_rayleigh cdf_student_t cdf_weibull kurtosis_bernoulli kurtosis_beta kurtosis_binomial kurtosis_chi2 kurtosis_continuous_uniform kurtosis_discrete_uniform kurtosis_exp kurtosis_f kurtosis_gamma kurtosis_general_finite_discrete kurtosis_geometric kurtosis_gumbel kurtosis_gumbel kurtosis_hypergeometric kurtosis_laplace kurtosis_logistic kurtosis_lognormal kurtosis_negative_binomial kurtosis_noncentral_chi2 kurtosis_noncentral_student_t kurtosis_normal kurtosis_pareto kurtosis_poisson kurtosis_rayleigh kurtosis_student_t kurtosis_weibull mean_bernoulli mean_beta mean_binomial mean_chi2 mean_continuous_uniform mean_discrete_uniform mean_exp mean_f mean_gamma mean_general_finite_discrete mean_geometric mean_gumbel mean_hypergeometric mean_laplace mean_logistic mean_lognormal mean_negative_binomial mean_noncentral_chi2 mean_noncentral_student_t mean_normal mean_pareto mean_poisson mean_rayleigh mean_student_t mean_weibull pdf_bernoulli pdf_beta pdf_binomial pdf_cauchy pdf_chi2 pdf_continuous_uniform pdf_discrete_uniform pdf_exp pdf_f pdf_gamma pdf_general_finite_discrete pdf_geometric pdf_gumbel pdf_hypergeometric pdf_laplace pdf_logistic pdf_lognormal pdf_negative_binomial pdf_noncentral_chi2 pdf_noncentral_student_t pdf_normal pdf_pareto pdf_poisson pdf_rayleigh pdf_student_t pdf_weibull quantile_bernoulli quantile_beta quantile_binomial quantile_cauchy quantile_chi2 quantile_continuous_uniform quantile_discrete_uniform quantile_exp quantile_f quantile_gamma quantile_general_finite_discrete quantile_geometric quantile_gumbel quantile_hypergeometric quantile_laplace quantile_logistic quantile_lognormal quantile_negative_binomial quantile_noncentral_chi2 quantile_noncentral_student_t quantile_normal quantile_pareto quantile_poisson quantile_rayleigh quantile_student_t quantile_weibull random_bernoulli random_beta random_binomial random_cauchy random_chi2 random_continuous_uniform random_discrete_uniform random_exp random_f random_gamma random_general_finite_discrete random_geometric random_gumbel random_hypergeometric random_laplace random_logistic random_lognormal random_negative_binomial random_noncentral_chi2 random_noncentral_student_t random_normal random_pareto random_poisson random_rayleigh random_student_t random_weibull skewness_bernoulli skewness_beta skewness_binomial skewness_chi2 skewness_continuous_uniform skewness_discrete_uniform skewness_exp skewness_f skewness_gamma skewness_general_finite_discrete skewness_geometric skewness_gumbel skewness_hypergeometric skewness_laplace skewness_logistic skewness_lognormal skewness_negative_binomial skewness_noncentral_chi2 skewness_noncentral_student_t skewness_normal skewness_pareto skewness_poisson skewness_rayleigh skewness_student_t skewness_weibull std_bernoulli std_beta std_binomial std_chi2 std_continuous_uniform std_discrete_uniform std_exp std_f std_gamma std_general_finite_discrete std_geometric std_gumbel std_hypergeometric std_laplace std_logistic std_lognormal std_negative_binomial std_noncentral_chi2 std_noncentral_student_t std_normal std_pareto std_poisson std_rayleigh std_student_t std_weibull var_bernoulli var_beta var_binomial var_chi2 var_continuous_uniform var_discrete_uniform var_exp var_f var_gamma var_general_finite_discrete var_geometric var_gumbel var_hypergeometric var_laplace var_logistic var_lognormal var_negative_binomial var_noncentral_chi2 var_noncentral_student_t var_normal var_pareto var_poisson var_rayleigh var_student_t var_weibull
Introduction to draw Introduction to drawdf adapt_depth allocation axis_3d axis_bottom axis_left axis_right axis_top background_color border boundaries_array capping cbrange cbtics color colorbox columns contour contour_levels cylindrical data_file_name delay dimensions draw draw2d draw3d draw_realpart drawf_ile elevation_grid ellipse enhanced3d errors explicit file_name fill_color filled_func font font_size geomap get_pixel gnuplot_file_name gr2d gr3d grid head_angle head_both head_length head_type image implicit interpolate_color ip_grid ip_grid_in key key_pos label label_alignment label_orientation line_type line_width logcb logx logx_secondary logy logy_secondary logz make_level_picture make_poly_continent make_poly_country make_polygon make_rgb_picture mesh multiplot_mode negative_picture nticks numbered_boundaries palette parametric parametric_surface picture_equalp picturep point_size point_type points points_joined polar polygon proportional_axes quadrilateral read_xpm rectangle region_boundaries region_boundaries_plus rgb2level set_draw_defaults spherical surface_hide take_channel terminal title transform transparent triangle tube unit_vectors user_preamble vector view wired_surface x_voxel xaxis xaxis_color xaxis_secondary xaxis_type xaxis_width xlabel xlabel_secondary xrange xrange_secondary xtics xtics_axis xtics_rotate xtics_rotate_secondary xtics_secondary xtics_secondary_axis xu_grid xy_file xyplane y_voxel yaxis yaxis_color yaxis_secondary yaxis_type yaxis_width ylabel ylabel_secondary yrange yrange_secondary ytics ytics_axis ytics_rotate ytics_rotate_secondary ytics_secondary ytics_secondary_axis yv_grid z_voxel zaxis zaxis_color zaxis_type zaxis_width zlabel zlabel_rotate zrange ztics ztics_axis ztics_rotate
The dynamics package animation azimuth background capping center chaosgame color cone cube cylinder elevation endphi endtheta evolution evolution2d height height ifs julia linewidth mandelbrot opacity orbits orientation origin phiresolution points pointsize position radius resolution restart scale scene sphere staircase startphi starttheta surface thetaresolution track tstep width windowname windowtitle wireframe xlength ylength zlength
eigen eigenvalues eivals eigenvectors eivects gramschmidt innerproduct inprod similaritytransform simtran ueivects uniteigenvectors unitvector uvect
Introduction to ezunits ` `` constvalue declare_constvalue declare_dimensions declare_fundamental_dimensions fundamental_dimensions remove_fundamental_dimensions declare_fundamental_units remove_fundamental_units declare_qty declare_unit_conversion declare_units dimensionless dimensions dimensions_as_list fundamental_units natural_unit qty remove_constvalue remove_dimensions unitp units
Package facexp collectterms facsum facsum_combine factorfacsum nextlayerfactor
Introduction to fast Fourier transform bf_fft bf_inverse_fft bf_inverse_real_fft bf_real_fft fft inverse_fft inverse_real_fft polartorect real_fft recttopolar
amortization annuity_fv annuity_pv arit_amortization benefit_cost days360 fv geo_amortization geo_annuity_fv geo_annuity_pv graph_flow irr npv pv saving
Introduction to Fourier series absint cosnpiflag equalp fourcos fourexpand fourier fourint fourintcos fourintsin foursimp foursin funp remfun sinnpiflag totalfourier
fernfale hilbertmap julia_parameter julia_set julia_sin mandelbrot_set sierpinskiale sierpinskimap snowmap treefale
Package functs agd arithmetic arithsum combination covers exsec gaussprob gcdivide gd geometric geosum harmonic hav nonzeroandfreeof permutation rational rempart tracematrix vers wronskian
circulant_graph clebsch_graph complement_graph complete_bipartite_graph complete_graph copy_graph cube_graph cuboctahedron_graph cycle_digraph cycle_graph dodecahedron_graph empty_graph flower_snark from_adjacency_matrix frucht_graph graph_product graph_union great_rhombicosidodecahedron_graph great_rhombicuboctahedron_graph grid_graph grotzch_graph heawood_graph icosahedron_graph icosidodecahedron_graph induced_subgraph line_graph make_graph mycielski_graph new_graph path_digraph path_graph petersen_graph random_bipartite_graph random_digraph random_graph random_graph1 random_network random_regular_graph random_tournament random_tree small_rhombicosidodecahedron_graph small_rhombicuboctahedron_graph snub_cube_graph snub_dodecahedron_graph truncated_cube_graph truncated_dodecahedron_graph truncated_icosahedron_graph truncated_tetrahedron_graph tutte_graph underlying_graph wheel_graph
draw_graph_program edge_color edge_coloring edge_partition edge_type edge_width file_name fixed_vertices head_angle head_length label_alignment program redraw show_edge_color show_edge_type show_edge_width show_edges show_id show_label show_vertex_color show_vertex_size show_vertex_type show_vertices show_weight spring_embedding_depth terminal vertex_color vertex_coloring vertex_partition vertex_size vertex_type
dimacs_export dimacs_import graph6_decode graph6_encode graph6_export graph6_import sparse6_decode sparse6_encode sparse6_export sparse6_import
add_edge add_edges add_vertex add_vertices connect_vertices contract_edge remove_edge
adjacency_matrix average_degree biconnected_components bipartition chromatic_index chromatic_number clear_edge_weight clear_vertex_label connected_components degree_sequence diameter edge_coloring edge_connectivity edges get_edge_weight get_vertex_label girth graph_center graph_charpoly graph_eigenvalues graph_order graph_periphery graph_size hamilton_cycle hamilton_path in_neighbors is_biconnected is_bipartite is_connected is_digraph is_edge_in_graph is_graph is_graph_or_digraph is_isomorphic is_planar is_sconnected is_tree is_vertex_in_graph isomorphism laplacian_matrix max_clique max_degree max_flow max_independent_set max_matching min_degree min_edge_cut min_vertex_cover min_vertex_cut minimum_spanning_tree neighbors odd_girth out_neighbors planar_embedding radius set_edge_weight set_vertex_label shortest_path shortest_weighted_path strong_components topological_sort vertex_coloring vertex_connectivity vertex_degree vertex_distance vertex_eccentricity vertex_in_degree vertex_out_degree vertices wiener_index
Introduction to graphs add_edge add_edges add_vertex add_vertices adjacency_matrix average_degree biconnected_components bipartition chromatic_index chromatic_number circulant_graph clear_edge_weight clear_vertex_label clebsch_graph complement_graph complete_bipartite_graph complete_graph connect_vertices connected_components contract_edge copy_graph create_graph cube_graph cuboctahedron_graph cycle_digraph cycle_graph degree_sequence diameter dimacs_export dimacs_import dodecahedron_graph draw_graph draw_graph_program edge_color edge_coloring edge_coloring edge_connectivity edge_partition edge_type edge_width edges empty_graph file_name fixed_vertices flower_snark from_adjacency_matrix frucht_graph get_edge_weight get_vertex_label girth graph6_decode graph6_encode graph6_export graph6_import graph_center graph_charpoly graph_eigenvalues graph_order graph_periphery graph_product graph_size graph_union great_rhombicosidodecahedron_graph great_rhombicuboctahedron_graph grid_graph grotzch_graph hamilton_cycle hamilton_path head_angle head_length heawood_graph icosahedron_graph icosidodecahedron_graph in_neighbors induced_subgraph is_biconnected is_bipartite is_connected is_digraph is_edge_in_graph is_graph is_graph_or_digraph is_isomorphic is_planar is_sconnected is_tree is_vertex_in_graph isomorphism label_alignment laplacian_matrix line_graph make_graph max_clique max_degree max_flow max_independent_set max_matching min_degree min_edge_cut min_vertex_cover min_vertex_cut minimum_spanning_tree mycielski_graph neighbors new_graph odd_girth out_neighbors path_digraph path_graph petersen_graph planar_embedding print_graph program radius random_bipartite_graph random_digraph random_graph random_graph1 random_network random_regular_graph random_tournament random_tree redraw remove_edge remove_vertex set_edge_weight set_vertex_label shortest_path shortest_weighted_path show_edge_color show_edge_type show_edge_width show_edges show_id show_label show_vertex_color show_vertex_size show_vertex_type show_vertices show_weight small_rhombicosidodecahedron_graph small_rhombicuboctahedron_graph snub_cube_graph snub_dodecahedron_graph sparse6_decode sparse6_encode sparse6_export sparse6_import spring_embedding_depth strong_components terminal topological_sort truncated_cube_graph truncated_dodecahedron_graph truncated_icosahedron_graph truncated_tetrahedron_graph tutte_graph underlying_graph vertex_color vertex_coloring vertex_coloring vertex_connectivity vertex_degree vertex_distance vertex_eccentricity vertex_in_degree vertex_out_degree vertex_partition vertex_size vertex_type vertices vertices_to_cycle vertices_to_path wheel_graph wiener_index
Introduction to grobner poly_add poly_buchberger poly_buchberger_criterion poly_coefficient_ring poly_colon_ideal poly_content poly_depends_p poly_elimination_ideal poly_elimination_order poly_exact_divide poly_expand poly_expt poly_gcd poly_grobner poly_grobner_algorithm poly_grobner_debug poly_grobner_equal poly_grobner_member poly_grobner_subsetp poly_ideal_intersection poly_ideal_polysaturation poly_ideal_polysaturation1 poly_ideal_saturation poly_ideal_saturation1 poly_lcm poly_minimization poly_monomial_order poly_multiply poly_normal_form poly_normalize poly_normalize_list poly_polysaturation_extension poly_primary_elimination_order poly_primitive_part poly_pseudo_divide poly_reduced_grobner poly_reduction poly_return_term_list poly_s_polynomial poly_saturation_extension poly_secondary_elimination_order poly_subtract poly_top_reduction_only
Introduction to interpol charfun2 cspline lagrange linearinterpol ratinterpol
Introduction to itensor allsym canform canten changename components concan conmetderiv contract coord covdiff decsym defcon diff entertensor evundiff extdiff flipflag flush flush1deriv flushd flushnd hodge ic_convert icc1 icc2 ichr1 ichr2 icounter icurvature idiff idim idummy idummyx ifb ifc1 ifc2 ifg ifgi ifr iframe_bracket_form iframes ifri igeodesic_coords igeowedge_flag ikt1 ikt2 imetric indexed_tensor indices inm inmc1 inmc2 ishow itr kdels kdelta lc2kdt lc_l lc_u levi_civita liediff listoftens lorentz_gauge makebox rediff remcomps remcon remcoord remsym rename show showcomps simpmetderiv tentex undiff | ~
Introduction to lapack dgeev dgemm dgeqrf dgesv dgesvd dlange zlange zgeev zheev
Introduction to lbfgs lbfgs lbfgs_ncorrections lbfgs_nfeval_max
Introduction to linearalgebra addmatrices blockmatrixp cholesky columnop columnspace columnswap ctranspose diag_matrix dotproduct eigens_by_jacobi get_lu_factors hankel hessian hilbert_matrix identfor invert_by_lu jacobian kronecker_product listp locate_matrix_entry lu_backsub lu_factor mat_cond mat_fullunblocker mat_norm mat_trace mat_unblocker matrix_size matrixp nonnegintegerp nullity nullspace orthogonal_complement polynomialp polytocompanion ptriangularize rank rowop rowswap toeplitz vandermonde_matrix zerofor zeromatrixp
Introduction to lsquares lsquares_estimates lsquares_estimates_approximate lsquares_estimates_exact lsquares_mse lsquares_residual_mse lsquares_residuals plsquares
Introduction to numericalio assume_external_byte_order opena_binary openr_binary openw_binary read_array read_binary_array read_binary_list read_binary_matrix read_hashed_array read_list read_matrix read_nested_list write_binary_data write_data
Introduction to orthogonal polynomials assoc_legendre_p assoc_legendre_q chebyshev_t chebyshev_u gen_laguerre hermite intervalp jacobi_p laguerre legendre_p legendre_q orthopoly_recur orthopoly_returns_intervals orthopoly_weight pochhammer pochhammer_max_index spherical_bessel_j spherical_bessel_y spherical_hankel1 spherical_hankel2 spherical_harmonic ultraspherical unit_step
Introduction to QUADPACK quad_control quad_qag quad_qagi quad_qagp quad_qags quad_qawc quad_qawf quad_qawo quad_qaws
Introduction to simplex epsilon_lp linear_program maximize_lp minimize_lp nonegative_lp pivot_count_sx pivot_max_sx scale_lp
Introduction to solve_rec product_use_gamma reduce_order simplify_products simplify_sum solve_rec solve_rec_rat summand_to_rec
Introduction to stats cdf_rank_sum cdf_signed_rank inference_result inferencep items_inference linear_regression pdf_rank_sum pdf_signed_rank stats_numer take_inference test_mean test_means_difference test_normality test_proportion test_proportions_difference test_rank_sum test_sign test_signed_rank test_variance test_variance_ratio
Introduction to String Processing adjust_external_format alphacharp alphanumericp ascii base64 base64_decode cequal cequalignore cgreaterp cgreaterpignore charat charlist charp cint clessp clesspignore close constituent crc24sum digitcharp eval_string flength flush_output fposition freshline get_output_stream_string lowercasep make_string_input_stream make_string_output_stream md5sum mgf1_sha1 newline newline number_to_octets octets_to_number octets_to_oid octets_to_string oid_to_octets opena openr openw parse_string printf readbyte readchar readline scopy sdowncase sequal sequalignore sexplode sha1sum sha256sum simplode sinsert sinvertcase slength smake smismatch space split sposition sprint sremove sremovefirst sreverse ssearch ssort ssubst ssubstfirst strim striml strimr string_to_octets stringp substring supcase tab tokens unicode unicode_to_utf8 uppercasep us_ascii_only utf8_to_unicode writebyte
Introduction to Symmetries comp2pui cont2part contract direct ele2comp ele2polynome ele2pui elem explose kostka lgtreillis ltreillis mon2schur multi_elem multi_orbit multi_pui multinomial multsym orbit part2cont partpol permut polynome2ele prodrac pui pui2comp pui2ele pui2polynome pui_direct puireduc resolvante resolvante_alternee1 resolvante_bipartite resolvante_diedrale resolvante_klein resolvante_klein3 resolvante_produit_sym resolvante_unitaire resolvante_vierer schur2comp somrac tcontract tpartpol treillis treinat
%unitexpand Introduction to Units convert metricexpandall setunits uforget usersetunits
AntiDifference Gosper GosperSum Gosper_in_Zeilberger Introduction to zeilberger MAX_ORD Zeilberger Zeilberger ev_point linear_solver mod_big_prime mod_test mod_threshold modular_linear_solver parGosper parGosper simplified_output trivial_solutions warnings
Introduction to Units Introduction to ezunits Introduction to physical_constants
Introduction to Plotting Introduction to draw Introduction to drawdf Introduction to numerical solution of differential equations Introduction to orthogonal polynomials Plotting Formats adapt_depth animation axes azimuth azimuth background barsplot barsplot_description bode_gain bode_phase box boxplot boxplot_description capping center chaosgame color color color_bar color_bar_tics cone contour_plot cube cylinder elevation elevation endphi endtheta evolution evolution2d geomview_command gnuplot_close gnuplot_command gnuplot_curve_styles gnuplot_curve_titles gnuplot_default_term_command gnuplot_dumb_term_command gnuplot_file_args gnuplot_out_file gnuplot_pdf_term_command gnuplot_pm3d gnuplot_png_term_command gnuplot_postamble gnuplot_preamble gnuplot_ps_term_command gnuplot_replot gnuplot_reset gnuplot_restart gnuplot_start gnuplot_svg_term_command gnuplot_term gnuplot_view_args grid grid2d height height histogram histogram_description ifs implicit_plot iterations julia label legend linewidth logx logy make_transform mandelbrot mesh_lines_color nticks opacity orbits orientation origin palette pdf_file phiresolution piechart piechart_description plot2d plot3d plot_format plot_options plot_realpart plotdf ploteq png_file point_type points pointsize polar_to_xy position ps_file radius remove_plot_option resolution restart run_viewer same_xy same_xyz scale scatterplot scatterplot_description scene set_plot_option sphere spherical_to_xyz staircase starplot starplot_description startphi starttheta stemplot style surface svg_file t thetaresolution title track transform_xy tstep width windowname windowtitle wireframe x xlabel xlength xtics xy_scale y ylabel ylength ytics yx_ratio z zlabel zlength zmin
intopois outofpois poisdiff poisexpt poisint poislim poismap poisplus poissimp poisson poissubst poistimes poistrim printpois
Introduction to Affine Introduction to Polynomials Introduction to Symmetries allroots berlefact bezout bfallroots bothcoef coeff content divide eliminate ezgcd facexpand factor factorflag fasttimes gcd gcdex gcdivide gfactor lratsubst makeOrders multiplicities nroots nthroot polydecomp polyfactor polymod programmode quotient ratcoef realroots remainder resultant resultant rootsepsilon savefactors sqfr tellrat untellrat
deftaylor maxtayorder pade powerseries revert revert2 taylor taylor_logexpand taylor_order_coefficients taylor_simplifier taylor_truncate_polynomials taylordepth taylorinfo taylorp taytorat trunc verbose
abasep alphacharp alphanumericp atom bfloatp blockmatrixp cequal cequalignore cgreaterp cgreaterpignore charp clessp clesspignore constantp constituent diagmatrixp digitcharp disjointp elementp emptyp evenp featurep floatnump if integerp intervalp is listp listp lowercasep mapatom matrixp matrixp maybe member nonnegintegerp nonscalarp numberp oddp operatorp ordergreatp orderlessp picture_equalp picturep poly_depends_p poly_grobner_subsetp polynomialp prederror primep ratnump ratp scalarp sequal sequalignore setequalp setp stringp subsetp subvarp symbolp symmetricp taylorp unknown uppercasep zeroequiv zeromatrixp zn_primroot_p
Function Lisp and Maxima block catch do for from in next step thru unless while errcatch error errormsg errormsg go if local prederror return sstatus status throw
make_random_state random random_bernoulli random_beta random_binomial random_cauchy random_chi2 random_continuous_uniform random_discrete_uniform random_exp random_f random_gamma random_general_finite_discrete random_geometric random_gumbel random_hypergeometric random_laplace random_logistic random_lognormal random_negative_binomial random_noncentral_chi2 random_noncentral_student_t random_normal random_pareto random_poisson random_rayleigh random_student_t random_weibull set_random_state
Introduction to Polynomials fullratsimp fullratsubst gcd gcdex lratsubst rat ratcoef ratdenom ratdenomdivide ratdiff ratdisrep ratepsilon ratexpand ratfac ratmx ratnumer ratnump ratp ratp_coeffs ratp_dense_coeffs ratp_hipow ratp_lopow ratprint ratsimp ratsimpexpons ratsubst ratvars ratvarswitch ratweight ratweights ratwtlvl showratvars taytorat tellrat totaldisrep untellrat
Introduction to Rules and Patterns Package absimp Package ineq apply1 apply2 applyb1 clear_rules current_let_rule_package default_let_rule_package defmatch defrule disprule let let_rule_packages letrat letrules letsimp matchdeclare remlet remrule tellsimp tellsimpafter
Introduction for Runtime Environment batch batchload kill load loadfile myoptions nolabels optionset reset save stringout
Introduction to Sets adjoin belln cardinality cartesian_product disjoin disjointp elementp emptyp equiv_classes every extremal_subset flatten full_listify intersect intersection listify lmax lmin makeset partition_set permutations powerset random_permutation set_partitions setdifference setequalp setp some subset subsetp symmdifference tree_reduce union xreduce
Introduction to Affine Introduction to Fourier series Introduction to QUADPACK Introduction to String Processing Introduction to Symmetries Introduction to Units Introduction to atensor Introduction to cobyla Introduction to contrib_ode Introduction to ctensor Introduction to descriptive Introduction to distrib Introduction to draw Introduction to drawdf Introduction to ezunits Introduction to fast Fourier transform Introduction to graphs Introduction to grobner Introduction to interpol Introduction to itensor Introduction to lapack Introduction to lbfgs Introduction to linearalgebra Introduction to lsquares Introduction to minpack Introduction to mnewton Introduction to numericalio Introduction to orthogonal polynomials Introduction to physical_constants Introduction to simplex Introduction to solve_rec Introduction to stats Introduction to zeilberger Lindstedt Package absimp Package facexp Package functs Package ineq Package rducon Package scifac The dynamics package Vectors augmented_lagrangian_method diag dimension eigen engineering_format_floats f90 ggf implicit_derivative implicit_plot makeOrders opsubst sqrtdenest stirling
%e_to_numlog %emode %iargs %piargs algebraic besselexpand beta_args_sum_to_integer beta_expand ctrgsimp distribute_over domain dot0nscsimp dot0simp dot1simp dotassoc dotconstrules dotdistrib dotexptsimp dotident dotscrules evflag gamma_expand gammalim halfangles logarc logconcoeffp logexpand lognegint logsimp negdistrib radexpand radsubstflag ratalgdenom ratdenomdivide ratsimpexpons rootsconmode scalarmatrixp simpproduct simpsum sumexpand sumsplitfact trigexpandplus trigexpandtimes triginverses trigsign
Package absimp Package ineq atensimp foursimp fullratsimp hypergeometric_simp logarc radcan ratsimp rootscontract scsimp simplify_sum trigexpand trigrat trigreduce trigsimp unknown vectorsimp
Introduction to Rules and Patterns lassociative linear multiplicative
%f %m %s %w Introduction to Special Functions airy_ai airy_bi airy_dai airy_dbi bessel_i bessel_j bessel_k bessel_simplify bessel_y besselexpand erf erf_generalized erfc erfi expintegral_chi expintegral_ci expintegral_e expintegral_e1 expintegral_e_simplify expintegral_ei expintegral_li expintegral_shi expintegral_si fresnel_c fresnel_s gamma gamma_greek gamma_incomplete gamma_incomplete_generalized gamma_incomplete_regularized generalized_lambert_w hankel_1 hankel_2 hypergeometric_simp lambert_w log_gamma nzeta nzetai nzetar parabolic_cylinder_d scaled_bessel_i0 scaled_bessel_i1 struve_h struve_l
Introduction to zeilberger arithmetic arithsum bashindices cauchysum genindex gensumnum geometric geosum harmonic lsum niceindices niceindicespref nusum product simplify_sum simpproduct simpsum sum sumcontract sumexpand unsum
Comments Identifiers Introduction to Strings Introduction to operators infix matchfix nary nofix postfix prefix
get_tex_environment set_tex_environment get_tex_environment_default set_tex_environment_default tentex tex texput
Introduction to atensor Introduction to ctensor Introduction to itensor
absolute_real_time decode_time elapsed_real_time elapsed_run_time encode_time parse_timedate timedate
compfile compile compile_file declare_translated define_variable f90 fortindent fortran fortspaces mode_declare mode_identity tr_warnings_get translate translate_file
mode_check_errorp mode_check_warnp mode_checkp packagefile savedef tr_array_as_ref tr_bound_function_applyp tr_file_tty_messagesp tr_float_can_branch_complex tr_function_call_default tr_numer tr_optimize_max_loop tr_semicompile tr_state_vars tr_warn_bad_function_calls tr_warn_fexpr tr_warn_meval tr_warn_mode tr_warn_undeclared tr_warn_undefined_variable transcompile translate_fast_arrays transrun
%iargs %piargs Introduction to Trigonometric acos acot acsc asec asin atan atan2 atrig1 cos cot csc demoivre exponentialize foursimp halfangles ntrig sec sin tan trigexpand trigexpandplus trigexpandtimes triginverses trigrat trigreduce trigsign trigsimp
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Applied Mathematics and Programming Division, K.U. Leuven
Applied Mathematics and Programming Division, K.U. Leuven
Institut für Mathematik, T.U. Wien
National Bureau of Standards, Washington, D.C., U.S.A
http://www.netlib.org/quadpack
R. Piessens, E. de Doncker-Kapenga, C.W. Uberhuber, and D.K. Kahaner. QUADPACK: A Subroutine Package for Automatic Integration. Berlin: Springer-Verlag, 1983, ISBN 0387125531.
Emacs
の中の info
リーダを使っている読者は実際のプロンプト文字列を見るでしょう;
他の読者は群生化した出力を見るでしょう
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ctensor
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