Maxima Manual

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Maxima ist ein Computeralgebrasystem, das in Lisp programmiert ist.

Maxima basiert auf Macsyma, das am MIT (Massachusetts Institute of Technology) in den Jahren 1968 bis 1982 als Teil des Projektes MAC entwickelt wurde. Das Department of Energy (DOE) erhielt im Jahr 1982 den Quellcode vom MIT; diese Version ist als DOE Macsyma bekannt. Professor William F. Schelter von der University of Texas hat von 1982 bis zu seinem Tod im Jahr 2001 eine Kopie von DOE Macsyma gepflegt. Im Jahr 1998 erhielt Schelter vom Department of Energy die Erlaubnis, den Quellcode von DOE Macsyma unter der GNU Public Lizenz zu veröffentlichen. Im Jahr 2000 initiierte Schelter das Maxima Projekt bei SourceForge, um DOE Macsyma, heute Maxima genannt, weiter zu entwickeln.

Dieses Dokument ist eine Übersetzung des englischen Maxima Manuals in die deutsche Sprache. Das Manual ist noch nicht vollständig übersetzt. Damit keine Inhalte fehlen, sind die nicht übersetzten Teile in der englischen Sprache eingefügt. Dieses Manual ist nicht nur eine Übersetzung, sondern auch der Versuch, die Inhalte neu zu organisieren und zu überarbeiten.

Dr. Dieter Kaiser



Inhaltsverzeichnis

Kurzes Inhaltsverzeichnis


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1 Einführung in Maxima

Von einer Kommandozeile wird Maxima mit dem Kommando maxima gestartet. Maxima zeigt die aktuelle Version an und gibt einen Prompt für die Eingabe aus. Ein Maxima-Kommando wird mit einem Semikolon ; abgeschlossen. Eine Maxima-Sitzung wird mit dem Kommando quit(); beendet. Es folgt ein Beispiel für eine Sitzung.

[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 kann Hilfetexte anzeigen. Das Kommando describe(text) zeigt alle Inhalte an, die die Zeichenkette text enthalten. Das Fragezeichen ? (exakte Suche) und zwei Fragezeichen ?? (ungenaue Suche) sind abkürzende Schreibweisen für die Funktion describe.

(%i1) ?? integrat

 0: Functions and Variables for Integration
 1: Introduction to Integration
 2: integrate (Functions and Variables for Integration)
 3: integrate_use_rootsof (Functions and Variables for Integration)
 4: integration_constant (Functions and Variables for Integration)
 5: integration_constant_counter (Functions and Variables for 
    Integration)
Enter space-separated numbers, `all' or `none': 4

 -- System variable: integration_constant
     Default value: `%c'

     When a constant of integration is introduced by indefinite
     integration of an equation, the name of the constant is
     constructed by concatenating `integration_constant' and
     `integration_constant_counter'.

     `integration_constant' may be assigned any symbol.

     Examples:

          (%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


(%o1)                                true

Das Ergebnis einer Rechnung wird mit dem Operator : einer Variablen zugewiesen. Weiterhin speichert Maxima die Eingaben unter den Marken (%i) und die Ergebnisse unter den Marken (%o) ab. Die Marken erhalten eine fortlaufende Nummerierung. Mit diesen Marken kann auf frühere Eingaben und Ergebnisse zurückgegriffen werden. Auf das letzte Ergebnis kann mit % zurückgegriffen werden.

(%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)
(%i4) %/6;
                                          5
(%o4)                              (y + x)

Maxima kennt numerische Konstanten wie die Kreiszahl %pi oder die imaginäre Einheit %i und kann mit komplexen Zahlen rechnen. Mit der Funktion rectform wird eine komplexe Zahl in die Standardform gebracht, mit der Funktion polarform wird eine komplexe Zahl in der Polarform dargestellt.

(%i1) cos(%pi);
(%o1)                          - 1
(%i2) exp(%i*%pi);
(%o2)                          - 1
(%i3) rectform((1+%i)/(1-%i));
(%o3)                          %i
(%i4) polarform((1+%i)/(1-%i));
                              %i %pi
                              ------
                                2
(%o4)                       %e

Maxima kann mit der Funktion diff differenzieren und mit der Funktion integrate integrieren.

(%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

Mit den Funktionen linsolve und solve kann Maxima lineare Gleichungssysteme und kubische Gleichungen lösen.

(%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]

Die Funktion solve kann auch nichtlineare Gleichungssysteme lösen. Wird eine Eingabe mit $ anstatt ; abgeschlossen, wird keine Ausgabe erzeugt.

(%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

Mit den Funktionen plot2d und plot3d kann Maxima Funktionsgraphen mit einer oder mehreren Funktionen zeichnen.

(%i1) plot2d(sin(x)/x, [x, -20, 20])$
./figures/introduction1
(%i2) plot2d([atan(x), erf(x), tanh(x)], [x, -5, 5], [y, -1.5, 2])$
./figures/introduction2
(%i3) plot3d(sin(sqrt(x^2 + y^2))/sqrt(x^2 + y^2), 
         [x, -12, 12], [y, -12, 12])$
./figures/introduction3

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2 Programmfehler


2.1 Einführung in Programmfehler

Maxima wird ständig weiterentwickelt. Der Funktionsumfang wird erweitert und Fehler, die bei einem Programm dieser Komplexität kaum zu vermeiden sind, werden korrigiert. Fehler können berichtet werden. Werden ausreichend Informationen mitgeteilt, können die Entwickler Maxima weiter verbessern. Ein aktueller Link zur Webseite zum Berichten von Fehlern sowie die notwendigen Informationen über die Maxima-Installation werden mit der Funktion bug_report angezeigt. Um die Installation auf dem Rechner zu testen, kann die Maxima-Testsuite mit der Funktion run_testsuite ausgeführt werden. Die folgende Übersicht zeigt die Funktionen und Variablen für das Testen der Installation und das Berichten von Fehlern:

   run_testsuite     testsuite_files     bug_report     build_info

2.2 Funktionen und Variablen für Programmfehler

Funktion: run_testsuite ([options])

Die Funktion run_testsuite führt die Maxima-Testsuite aus. Erfolgreiche Tests und Tests, die zwar nicht erfolgreich, aber als ein bekannter Fehler gekennzeichnet sind, geben die Meldung "passed". run_testsuite akzeptiert die folgenden optionalen Schlüsselworte als Argumente:

display_all

Hat das Schlüsselwort display_all den Wert true, werden alle Tests angezeigt. Der Standardwert ist false. In diesem Fall werden nur die Tests angezeigt, die fehlschlagen.

display_known_bugs

Hat das Schlüsselwort display_known_bugs den Wert true, werden alle Tests angezeigt, die als fehlerhaft gekennzeichnet sind. Der Standardwert ist false.

tests

Das Schlüsselwort tests erhält eine Liste mit den Testdateien, die ausgeführt werden sollen. Eine Testdatei kann durch eine Zeichenkette oder ein Symbol angegeben werden. Der Standard ist, dass alle Testdateien ausgeführt werden, die in der Optionsvariablen testsuite_files enthalten sind.

time

Hat das Schlüsselwort time den Wert true, werden die Laufzeiten der einzelnen Testdateien angezeigt. Hat time den Wert all und display_all den Wert true, wird die Laufzeit jedes einzelnen Tests angezeigt. Der Standardwert ist false.

Das Ausführen einer Testdatei kann die Maxima-Umgebung ändern. Typischerweise führt eine Testdatei zuerst das Kommando kill(all) aus, um eine definierte Umgebung herzustellen, in der keine nutzerdefinierten Funktionen und Variablen vorhanden sind. Siehe auch die Funktion kill.

Testdateien können auch von der Funktion batch mit der Option test ausgeführt werden. Siehe die Dokumentation der Funktion batch auch für ein Beispiel, wie eine Testdatei aufgebaut ist.

run_testsuite hat den Rückgabewert done.

Beispiele:

(%i1) run_testsuite(tests = ["rtest1", rtest2]);
Running tests in rtest1: 111/111 tests passed
Running tests in rtest2: 66/66 tests passed

No unexpected errors found out of 177 tests.
Evaluation took:
  0.344 seconds of real time
  0.30402 seconds of total run time (0.30002 user, 0.00400 system)
  88.37% CPU
  581,206,031 processor cycles
  7,824,088 bytes consed
  
(%o1)                         done

Es werden zusätzlich alle Tests angezeigt. Die Ausgabe wird hier nach dem zweiten Test abgekürzt.

(%i2) run_testsuite(display_all=true, tests=["rtest1",rtest2]);
Running tests in rtest1: 
********************** Problem 1 ***************
Input:
(fmakunbound(f), kill(functions, values, arrays))

Result:
done

... Which was correct.

********************** Problem 2 ***************
Input:
             2
f(x) := y + x

Result:
             2
f(x) := y + x

... Which was correct.

[...]

Im folgenden Beispiel werden die Tests ausgegeben, von denen bekannt ist, dass sie fehlerhaft sind. Dies sind die Tests mit den Nummern 76 und 78.

(%i1) run_testsuite(display_known_bugs=true, tests=[rtest12]);
Running tests in rtest12:
********************** Problem 76 ***************
Input:
           2
letsimp(foo (x))

Result:
       2
1 - bar (aa)

This differed from the expected result:
       2
1 - bar (x)
********************** Problem 78 ***************
Input:
           4
letsimp(foo (x))

Result:
   4            2
bar (aa) - 2 bar (aa) + 1

This differed from the expected result:
         2         4
1 - 2 bar (x) + bar (x)

76/78 tests passed

The following 2 problems failed: (76 78)

Error summary:
Errors found in /usr/local/share/maxima/5.23post/tests/rtest12.mac,
problems: (76 78)
2 tests failed out of 78 total tests.
Evaluation took:
  0.157 seconds of real time
  0.12801 seconds of total run time (0.12401 user, 0.00400 system)
  [Run times consist of 0.008 seconds GC time, 
   and 0.121 seconds non-GC time.]
  81.53% CPU
  9 forms interpreted
  71 lambdas converted
  254,604,658 processor cycles
  6,145,064 bytes consed
  
(%o0)                         done
Optionsvariable: testsuite_files

Die Optionsvariable testsuite_files enthält die Liste der Testdateien, die von run_testsuite standardmäßig ausgeführt werden. Wenn bekannt ist, dass einzelne Tests einer Testdatei fehlschlagen werden, dann wird anstatt dem Namen der Datei eine Liste eingefügt, die den Namen und die Nummern der fehlerhaften Tests enthält. Das folgende Beispiel zeigt die Zuweisung einer neuen Liste und wie fehlerhafte Tests gekennzeichnet werden:

 testsuite_files : ["rtest13s", ["rtest14", 57, 63]]

Die Einträge der Liste bedeuten, dass die Dateien "rtest13s" und "rtest14" von der Funktion run_testsuite ausgeführt werden sollen und das bekannt ist, dass die Tests mit den Nummern 57 und 63 der Testdatei "rtest14" fehlschlagen werden.

Funktion: bug_report ()

Zeigt die Maxima- und Lisp-Version der Installation sowie einen Link zur Webseite des Maxima-Projekts. Die Informationen zur Version werden auch von build_info angezeigt. Wenn ein Programmfehler berichtet wird, ist es hilfreich, die Maxima- und Lisp-Version in den Fehlerbericht aufzunehmen. bug_report gibt eine leere Zeichenkette "" zurück.

Beispiel:

(%i1) bug_report();

Please report bugs to:
    https://sourceforge.net/p/maxima/bugs/
To report a bug, you must have a Sourceforge account.
Please include the following information with your bug report:
-------------------------------------------------------------
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 above information is also reported by the function 'build_info()'.
Funktion: build_info ()

Zeigt die Maxima- und Lisp-Version der Installation. build_info gibt die Eigenschaften der Maxima-Version als Maxima structure (definiert durch defstruct) zurück. Die Felder der Struktur sind: version, timestamp, host, lisp_name und lisp_version. Wenn die Ausgabe formatiert erfolgt (mit display2d:true;), werden die Ergebnisse als kurze Tabelle ausgegeben.

Beispiel:

(%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"

Der Versionsstring (hier 5.36.1) kann auch folgendermassen aussehen: branch_5_37_base_331_g8322940_dirty

(%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)"

In diesem Fall wurde Maxima nicht von einem Release sondern direkt aus dem Git checkout des Sourcecodes compiliert. Im obigen Beispiel ist der Checkout 331 Commits nach dem letzten Git-Tag (üblicherweise ein Maxima-Release (5.37 im obigen Beispiel)) und der verkürzte Commit Hash des letzten Commits lautet "8322940".


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3 Hilfe


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3.1 Dokumentation

Die Maxima-Dokumentation ist in Texinfo geschrieben und wird in verschiedenen Formaten zur Verfügung gestellt. Von der Maxima-Kommandozeile kann die Dokumentation mit den Kommandos ?, ?? oder describe aufgerufen werden. Weiterhin kann die Dokumentation als GNU Infotext mit dem GNU Programm info, in einem Browser oder als PDF-Datei gelesen werden. Sowohl unter Windows als auch unter Linux kann die Dokumentation als Hilfedatei gelesen werden.


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3.2 Funktionen und Variablen der Hilfe

Funktion: apropos (string)

Gibt eine Liste der Maxima-Symbole zurück, die die Zeichenkette string im Namen enthalten. Das Kommando apropos("") gibt eine Liste mit allen Maxima-Symbolen zurück. Wenn apropos kein Maxima-Symbol finden kann, das die Zeichenkette string im Namen enthält, ist das Ergebnis eine leere Liste [].

Beispiel:

Zeige alle Maxima-Symbole, die die Zeichenkette "gamma" im Namen enthalten:

(%i1) apropos("gamma");
(%o1) [%gamma, gamma, gammalim, gamma_expand, gamma_incomplete_lower, 
gamma_incomplete, gamma_incomplete_generalized, 
gamma_incomplete_regularized, Gamma, log_gamma, makegamma, 
prefer_gamma_incomplete, 
gamma_incomplete_generalized_regularized]
Funktion: demo (filename)

Führt die Beispiele der Demo-Datei filename aus. Das Argument filename kann ein Symbol oder eine Zeichenkette sein. demo macht nach jeder Ausgabe eine Pause und wartet auf eine Eingabe. demo sucht in den Ordnern, die in der Optionsvariablen file_search_demo enthalten sind, nach der Datei filename. Die Dateiendung .dem muss nicht angegeben werden.

Siehe auch die Funktion file_search für die Suche von Dateien und die Funktion batch für den Aufbau einer Demo-Datei. Demo-Dateien können auch von der Funktion batch mit der Option demo ausgeführt werden. demo wertet das Argument aus. demo gibt den Namen der Demo-Datei zurück, die ausgeführt wird.

Beispiel:

(%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)
_
Funktion: describe (topic)
Funktion: describe (topic, exact)
Funktion: describe (topic, inexact)

describe(topic) entspricht dem Kommando describe(topic, exact). Das Argument topic ist eine Zeichenkette oder ein Symbol. Wenn topic ein Operator wie zum Beispiel +, *, do oder if ist, muss der Name des Operators als eine Zeichenkette angegeben werden. Der Name des Operators + für die Addition ist zum Beispiel "+".

describe(topic, exact) findet Einträge, die mit topic übereinstimmen. Bei der Suche nach einer Übereinstimmung werden Klein- und Großschreibung nicht voneinander unterschieden. describe(topic, inexact) findet Einträge, die topic enthalten. Sind mehrere Einträge vorhanden, fragt Maxima, welcher der Einträge angezeigt werden soll.

? foo (mit einem Leerzeichen zwischen ? und foo) entspricht describe("foo", exact) und ?? foo entspricht describe("foo", inexact). In der Kurzschreibweise muss das Argument ein Symbol sein. Siehe auch ? und ??.

describe("", inexact) gibt alle Themen aus, die in der Dokumentation enthalten sind.

describe wertet das Argument nicht aus. describe gibt true zurück, wenn Einträge gefunden wurden, ansonsten false.

Beispiel:

Im folgenden Beispiel werden die Einträge 2 und 3 ausgewählt (Die Ausgabe ist verkürzt wiedergeben). Alle oder keiner der Einträge werden mit all oder none ausgewählt. Die Eingabe kann mit a oder n abgekürzt werden.

(%i1) ?? integrat
 0: Functions and Variables for Integration
 1: Introduction to Integration
 2: integrate (Functions and Variables for Integration)
 3: integrate_use_rootsof (Functions and Variables for Integration)
 4: integration_constant (Functions and Variables for Integration)
 5: integration_constant_counter (Functions and Variables for 
    Integration)
Enter space-separated numbers, `all' or `none': 2 3

 -- 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, with limits of integration <a> and <b>.
     [...]

 -- 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.
     [...]
Optionsvariable: output_format_for_help

Standardwert: text

output_format_for_help gibt an, wie describe die Hilfe darstellt.

output_format_for_help kann auf folgende Werte gesetzt werden:

text

Die Hilfe wird als Text am Terminal dargestellt. Das ist der Standard.

html

Die Hilfe wird mit einem Browser als HTML Version des Handbuchs dargestellt.

frontend

Die Hilfe wird mit dem Hilfesystem des Frontends dargestellt. Wenn kein Frontend verwendet wird, wird ein Fehler ausgegeben. Frontends sind beispielsweise wxMaxima oder Xmaxima.

Andere Werte sind Fehler.

Siehe auch browser und url_base.

Categories: Help · Global variables ·
Optionsvariable: browser

Damit wird das Browserkommando angegeben, mit dem die HTML Dateien dargestellt werden. Der String hat die Form <cmd> ~A wobei ~A mit der URL ersetzt wird und <cmd> ist das Programm, das die URL im Argument im Browser darstellt.

Auf Windows ist der Standardwert "start ~A", was den Default-Browser öffnet. Das kann beispielsweise durch start firefox ~A, start chrome ~A oder start iexplore ~A ersetzt werden, um andere Browser als den Standardbrowser zu verwenden.

Unter anderen Betriebssystemen wird der Standardbrowser automatisch verwendet (unter Verwendung von xdg-open unter Linux/Unix und open auf MacOS). Die browser variable kann auf einen Nicht-Default-Browser gesetzt werden, z.B. browser:"firefox '~A'"; oder browser:"chromium '~A'";

Siehe auch output_format_for_help und url_base.

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Optionsvariable: url_base

Wenn die Hilfe mit einem Webbrowser dargestellt wird, definiert url_base die zu verwendende URL. Der Standardwert ist eine file:// URL, die zum Directory mit den HTML-Dateien zeigt. Man könnte z.B. auch http://localhost:8080/ oder andere URLs verwenden, wo die Hilfe abrufbar ist. Achtung: Diese URL muß exakt dieselben HTML-Dateien enthalten, die aus dem Maxima-Sourcecode gebaut werden; eine Tabelle wird verwendet, um aus einem Thema die richtige Position in einer HTML-Datei zu finden.

Siehe auch output_format_for_help und browser..

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Funktion: example (topic)
Funktion: example ()

Das Kommando example(topic) zeigt Beispiele für das Argument topic. topic ist ein Symbol oder eine Zeichenkette. Ist das Argument ein Operator, wie zum Beispiel +, * oder do, muss das Argument topic eine Zeichenkette sein. Der Name des Operators + für die Addition ist zum Beispiel "+". Groß- und Kleinschreibung werden nicht unterschieden.

example() zeigt eine Liste aller Themen, für die Beispiele vorhanden sind.

Die Optionsvariable manual_demo enthält den Namen der Datei, die die Beispiele enthält. Der Standardwert ist "manual.demo".

example wertet das Argument nicht aus. example gibt done zurück, außer wenn kein Argument angeben ist oder wenn kein Beispiel gefunden wurde. In diesen Fällen wird eine Liste mit allen Themen ausgegeben, zu denen Beispiele vorhanden sind.

Beispiele:

(%i1) example(append);
(%i2) append([x+y,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],z^2+y^2+x^2)
                                    2    2    2
(%o4)            lambda([x, y, z], z  + y  + x )
(%i5) %(1,2,a)
                              2
(%o5)                        a  + 5
(%i6) a+2+1
(%o6)                         a + 3
(%o6)                         done
Optionsvariable: manual_demo

Standardwert: "manual.demo"

Die Optionsvariable manual_demo enthält den Namen der Datei, die die Beispiele für die Funktion example enthält. Siehe example.


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4 Kommandozeile


4.1 Einführung in die Kommandozeile

Konsole

Für Maxima sind verschiedene Nutzeroberflächen erhältlich. Oberflächen, die je nach Betriebssystem bereits mit der Installation von Maxima zur Verfügung stehen, sind wxMaxima, Xmaxima, Imaxima und die Konsole.

Die Konsole (oder das Terminal) arbeitet in einem Textmodus. Für die Ausgabe in einem grafischen Modus mit einer menügesteuerten Eingabe müssen andere Nutzeroberflächen verwendet werden.

In dieser Dokumentation wird ausschließlich die Konsole eingesetzt, die unter allen Betriebssystemen zur Verfügung steht. Der Nutzer kann alle Maxima-Funktionen in einer Konsole nutzen. Im Textmodus der Konsole werden die Ergebnisse in der Regel in einem 2D-Modus dargestellt. Für die Ausgabe von Funktionsgraphen werden von Maxima Hilfsprogramme wie GNUPlot aufgerufen.

Eingabe, Auswertung, Vereinfachung und Ausgabe

Jede Eingabe des Nutzers in einer Konsole bis zur Ausgabe eines Ergebnisses auf der Konsole kann in vier Phasen eingeteilt werden:

  1. Von der Tastatur oder aus einer Datei wird ein Ausdruck eingelesen und vom Parser in eine interne Darstellung umgewandelt. In dieser 1. Phase werden inbesondere Operatoren wie "+", "/" oder "do" behandelt.
  2. Der vom Parser eingelesene Ausdruck wird von Maxima in der 2. Phase ausgewertet. Dabei werden Variablen durch ihren Wert ersetzt und Funktionen wie die Substitution oder Integration eines Ausdrucks ausgeführt. Das Ergebnis dieser Phase ist ein ausgewerteter Ausdruck.
  3. Der ausgewertete Ausdruck wird in der 3. Phase von Maxima vereinfacht. Dabei werden Ausdrücke wie a+a zu 2*a oder sin(%pi/2) zu 1 vereinfacht.
  4. Das Ergebnis ist ein ausgewerteter und vereinfachter Ausdruck. Zuletzt wird dieses Ergebnis in der 4. Phase für die Anzeige vorbereitet und auf der Konsole ausgegeben.

Der Nutzer kann auf jede einzelne Phase Einfluß nehmen. Verschiedene Kapitel der Dokumentation befassen sich mit diesen Möglichkeiten. In diesem Kapitel werden die Kommandos und Möglichkeiten zusammengestellt, die sich mit der Eingabe und Ausgabe auf der Konsole befassen. In Auswertung wird beschrieben wie auf die Auswertung und in Vereinfachung wie auf die Vereinfachung einer Eingabe Einfluss genommen werden kann.

Marken

Maxima speichert alle Eingaben in den Marken %i und die Ausgaben in den Marken %o ab. Die Marken erhalten eine laufende Nummer. Weiterhin erzeugen einige Funktionen Zwischenmarken %t. Andere Systemvariablen speichern das letzte Ergebnis oder die letzte Eingabe ab. Folgende Symbole bezeichnen Variablen und Funktionen für die Verwaltung der Marken:

   __          _        
   %           %%           %th
   inchar      linechar     outchar
   linenum     nolabels

Informationslisten

Maxima verwaltet Informationslisten. Die verfügbaren Informationslisten sind in der Systemvariablen infolists enthalten. In diesem Kapitel werden die Informationslisten labels, values und myoptions erläutert. Wird eine Optionsvariable vom Nutzer gesetzt, kontrolliert die Optionsvariable optionset die Ausgabe weiterer Informationen. Folgende Symbole bezeichnen Variablen und Funktionen für Informationslisten und Optionsvariablen:

   infolists     labels        values 
   myoptions     optionset

Weitere Informationslisten, die in anderen Kapiteln erläutert werden, sind:

   functions      arrays         macros
   rules          aliases        dependencies 
   gradefs        props          let_rule_packages
   structures

Löschen und Rücksetzen

Um eine Maxima-Umgebung herzustellen, in der keine Variablen oder Funktionen definiert sind, oder um einzelne Zuweisungen, Eigenschaften oder Definitionen zu entfernen, kennt Maxima die folgenden Funktionen:

   kill     reset     reset_verbosely

Weitere Kommandos der Kommandozeile

Mit den Symbolen ? und ?? kann Dokumentation abgerufen werden. Wird ? einem Bezeichner als Präfix vorangestellt, wird der Bezeichner als Lisp-Symbol interpretiert. Mit weiteren Kommandos kann eine Maxima-Sitzung beendet oder zu einer Lisp-Sitzung gewechselt werden. Das Zeichen für die Eingabeaufforderung einer Unterbrechung kann geändert werden. Die Zeit für jede einzelne Berechnung kann angezeigt werden und die Ergebnisse einer Sitzung können wiederholt ausgegeben werden. Maxima kennt hierfür die folgenden Symbole:

   ?            ??
   playback     prompt     showtime
   quit         to_lisp

Die Funktionen read und readonly geben Ausdrücke auf der Konsole aus und lesen dann die Eingabe des Nutzers ein:

   read               readonly

Ausgabe auf der Konsole

Für die Ausgabe werden Ausdrücke von einer internen Darstellung in eine externe Darstellung transformiert. Zum Beispiel hat die Eingabe sqrt(x) eine interne Darstellung, die dem Ausdruck x^(1/2) entspricht. Für die Ausgabe wird die interne Darstellung in einen Ausdruck transformiert, die der Ausgabe sqrt(x) entspricht. Dieses Verhalten wird von der Optionsvariablen sqrtdispflag kontrolliert. Siehe Ausdrücke für Funktionen, die die interne und externe Darstellung von Ausdrücken unterscheiden.

Folgende Optionsvariablen und Symbole kontrollieren die Ausgabe auf der Konsole:

   %edispflag         absboxchar       display2d
   display_format_internal             exptdispflag
   expt               nexpt            ibase
   linel              lispdisp         negsumdispflag
   obase              pfeformat        powerdisp
   sqrtdispflag       stardisp         ttyoff

Mit folgenden Funktionen kann die Ausgabe auf der Konsole formatiert werden:

   disp               display          dispterms
   grind              ldisp            ldisplay
   print

4.2 Funktionen und Variablen der Eingabe

Operator: ;

Mit dem Semikolon ; wird die Eingabe eines Maxima-Ausdrucks auf der Konsole und in einer Datei abgeschlossen. Es können mehrere Ausdrücke mit einem Semikolon als Abschluss auf einer Zeile eingegeben werden. Siehe auch $.

Beispiele:

(%i1) a:10;
(%o1)                          10
(%i2) a+b;
(%o2)                        b + 10
(%i3) x:10; x+y;
(%o3)                          10
(%o4)                        y + 10
Operator: $

Das Dollarzeichen schließt wie das Semikolon die Eingabe eines Ausdruckes auf der Konsole und in einer Datei ab. Im Unterschied zum Semikolon wird die Ausgabe des Ergebnisses unterdrückt. Das Ergebnis wird jedoch weiterhin einer Ausgabemarke %o zugewiesen und die Systemvariable % enthält das Ergebnis. Siehe auch ;.

Beispiele:

(%i1) expand((a+b)^2)$

(%i2) %;
                          2            2
(%o2)                    b  + 2 a b + a
(%i3) a:10$ a+b$

(%i5) %o3;
(%o5)                          10
(%i6) %o4;
(%o6)                        b + 10
Systemvariable: __

Während einer laufenden Auswertung enthält die Systemvariable __ den zuletzt vom Parser eingelesenen Ausdruck expr. Der Ausdruck expr wird der Systemvariablen __ vor der Auswertung und Vereinfachung zugewiesen.

Die Systemvariable __ wird von den Funktionen batch und load erkannt. Wird eine Datei mit der Funktion batch ausgeführt, hat __ dieselbe Bedeutung wie bei der Eingabe in einer Kommandozeile. Wird eine Datei mit dem Namen filename mit der Funktion load geladen, enthält __ den Ausdruck load(filename). Das ist die letzte Eingabe in der Kommandozeile.

Siehe auch die Systemvariablen _ und %.

Beispiele:

(%i1) print ("I was called as: ", __)$
I was called as:  print(I was called as, __) 

(%i2) foo (__);
(%o2)                     foo(foo(__))

(%i3) g (x) := (print ("Current input expression =", __), 0)$
(%i4) [aa : 1, bb : 2, cc : 3]$
(%i5) (aa + bb + cc)/(dd + ee + g(x))$

                            cc + bb + aa
Current input expression = -------------- 
                           g(x) + ee + dd
Systemvariable: _

Die Systemvariable _ enthält den zuletzt eingegebenen Ausdruck expr. Der Ausdruck expr wird der Systemvariablen _ vor der Auswertung und Vereinfachung zugewiesen.

Die Systemvariable _ wird von den Funktionen batch und load erkannt. Wird eine Datei mit der Funktion batch ausgeführt, hat _ dieselbe Bedeutung wie bei der Eingabe in einer Kommandozeile. Wird eine Datei mit der Funktion load geladen, enthält _ das zuletzt in der Kommandozeile eingegebene Kommando.

Siehe auch die Systemvariablen __ und %.

Beispiele:

Die Funktion cabs wird ausgewertet und nicht vereinfacht. Das Beispiel zeigt, dass die Systemvariable _ den zuletzt eingelesenen Ausdruck vor der Auswertung enthält.

(%i1) cabs(1+%i);
(%o1)                        sqrt(2)
(%i2) _;
(%o2)                     cabs(%i + 1)

Die Funktion abs vereinfacht einen Ausdruck. Wird der Inhalt der Systemvariablen _ ausgegeben, wird das für die Ausgabe vereinfachte Ergebnis angezeigt. Mit der Funktion string wird der Inhalt der Systemvariablen _ vor der Ausgabe in ein Zeichenkette umgewandelt, um den nicht vereinfachten Wert sichtbar zu machen.

(%i3) abs(1+%i);
(%o3)                        sqrt(2)
(%i4) _;
(%o4)                        sqrt(2)
(%i5) abs(1+%i);
(%o5)                        sqrt(2)
(%i6) string(_);
(%o6)                       abs(1+%i)
Systemvariable: %

Die Systemvariable % enthält das Ergebnis des zuletzt von Maxima ausgewerteten und vereinfachten Ausdrucks. % enhält das letzte Ergebnis auch dann, wenn die Ausgabe des Ergebnisses durch Abschluss der Eingabe mit einem Dollarzeichen $ unterdrückt wurde.

Die Systemvariable % wird von den Funktionen batch und load erkannt. Wird eine Datei mit der Funktion batch ausgeführt, hat % dieselbe Bedeutung wie bei der Eingabe in einer Kommandozeile. Wird eine Datei mit der Funktion load geladen, enthält % das letzte Ergebnis des Ausdrucks, der auf der Konsole eingegeben wurde.

Siehe auch die Systemvariablen _, __ und %th.

Systemvariable: %%

In zusammengesetzten Ausdrücken, wie in Ausdrücken mit block oder lambda oder in Ausdrücken der Gestalt (s_1, ..., s_n), enthält die Systemvariable %% das Ergebnis des vorhergehenden Ausdrucks. Für den ersten Ausdruck oder außerhalb eines zusammengesetzten Ausdrucks ist %% nicht definiert.

Die Systemvariable %% wird von batch und load erkannt und hat dieselbe Bedeutung wie bei der Eingabe in der Konsole. Siehe auch die Systemvariable % und die Funktion %th.

Beispiele:

Auf die im ersten Ausdruck berechnete Stammfunktion wird im zweiten Ausdruck mit %% Bezug genommen, um das Integral an der oberen und unteren Grenze auszuwerten.

(%i1) block (integrate (x^5, x), ev (%%, x=2) - ev (%%, x=1));
                               21
(%o1)                          --
                               2

Ein zusammengesetzter Ausdruck kann weitere zusammengesetzte Ausdrücke enthalten. %% enthält dabei jeweils das Ergebnis des letzten Ausdrucks. Das folgende Beispiel hat das Ergebnis 7*a^n.

(%i3) block (block (a^n, %%*42), %%/6);
                                 n
(%o3)                         7 a

Der Wert der Systemvariablen %% kann nach einer Unterbrechung mit dem Kommando break inspiziert werden. In diesem Beispiel hat die Systemvariable %% den Wert 42.

(%i4) block (a: 42, break ())$
Entering a Maxima break point. Type 'exit;' to resume.
_%%;
42
_
Funktion: %th (n)

Die Funktion %th liefert das n-te vorhergehende Ergebnis. Dies ist dann nützlich, wenn wie in Batch-Dateien die absolute Zeilennummer der letzten Ausgabemarken nicht bekannt ist.

Die Funktion %th wird von den Funktionen batch und load erkannt. Wird eine Datei mit batch ausgeführt, hat %th dieselbe Bedeutung wie bei der Eingabe in der Konsole. Wird eine Datei mit der Funktion load geladen, enthält %th das letzte Ergebnis der Eingabe in der Konsole.

Siehe auch % und %%.

Beispiel:

Das Beispiel zeigt, wie die letzten 5 eingegebenen Werte mit der Funktion %th aufsummiert werden.

(%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
Spezielles Symbol: ?

Wird dem Namen einer Funktion oder Variablen ein ? als Präfix vorangestellt, wird der Name als ein Lisp-Symbol interpretiert. Zum Beispiel bedeutet ?round die Lisp-Funktion ROUND. Siehe Lisp und Maxima für weitere Ausführungen zu diesem Thema.

Die Eingabe ? word ist eine Kurzschreibweise für das Kommando describe("word"). Das Fragezeichen muss am Anfang einer Eingabezeile stehen, damit Maxima die Eingabe als eine Anfrage nach der Dokumentation interpretiert. Siehe auch describe.

Spezielles Symbol: ??

Die Eingabe ?? word ist eine Kurzschreibweise für das Kommando describe("word", inexact). Die Fragezeichen müssen am Anfang einer Eingabezeile stehen, damit Maxima die Eingabe als eine Anfrage nach der Dokumentation interpretiert. Siehe auch describe.

Optionsvariable: inchar

Standardwert: %i

Die Optionsvariable inchar enthält den Präfix der Eingabemarken. Maxima erzeugt die Eingabemarken automatisch aus dem Präfix inchar und der Zeilennummer linenum.

Der Optionsvariablen inchar kann eine Zeichenkette oder ein Symbol zugewiesen werden, die auch mehr als ein Zeichen haben können. Da Maxima intern nur das erste Zeichen berücksichtigt, sollten sich die Präfixe inchar, outchar und linechar im ersten Zeichen voneinander unterscheiden. Ansonsten funktionieren einige Kommandos wie zum Beispiel kill(inlabels) nicht wie erwartet.

Siehe auch die Funktion und Systemvariable labels sowie die Optionsvariablen outchar und linechar.

Beispiele:

(%i1) inchar: "input";
(%o1)                         input
(input2) expand((a+b)^3);
                     3        2      2      3
(%o2)               b  + 3 a b  + 3 a  b + a
(input3)
Systemvariable: infolists

Die Systemvariable infolists enthält eine Liste der Informationslisten, die Maxima zur Verfügung stellt. Diese sind:

labels

Enthält die Marken %i, %o und %t, denen bisher ein Ausdruck zugewiesen wurde.

values

Enthält die vom Nutzer mit den Operatoren : oder :: definierten Variablen.

functions

Enthält die vom Nutzer mit dem Operator := oder der Funktion define definierten Funktionen.

arrays

Enthält die mit den Operatoren :, :: oder := definierten Arrays oder Array-Funktionen.

macros

Enthält die vom Nutzer mit dem Operator ::= definierten Makros.

myoptions

Enthält die Optionsvariablen, die vom Nutzer bisher einen neuen Wert erhalten haben.

rules

Enthält die vom Nutzer mit den Funktionen tellsimp, tellsimpafter, defmatch oder defrule definierten Regeln.

aliases

Enthält die Symbole, die einen vom Nutzer definierten Alias-Namen mit der Funktion alias erhalten haben. Weiterhin erzeugen die Funktionen ordergreat und orderless sowie eine Deklaration als noun mit der Funktion declare Alias-Namen, die in die Liste eingetragen werden.

dependencies

Enthält alle Symbole, für die mit den Funktionen depends oder gradef eine Abhängigkeit definiert ist.

gradefs

Enthält die Funktionen, für die der Nutzer mit der Funktion gradef eine Ableitung definiert hat.

props

Enthält die Symbole, die eine Eigenschaft mit der Funktion declare erhalten haben.

let_rule_packages

Enthält die vom Nutzer definierten let-Regeln.

Funktion: kill (a_1, …, a_n)
Funktion: kill (labels)
Funktion: kill (inlabels, outlabels, linelabels)
Funktion: kill (n)
Funktion: kill ([m, n])
Funktion: kill (values, functions, arrays, …)
Funktion: kill (all)
Funktion: kill (allbut (a_1, …, a_n))

Die Funktion kill entfernt alle Zuweisungen (Werte, Funktionen, Arrays oder Regeln) und Eigenschaften von den Argumenten a_1, …, a_n. Ein Argument a_k kann ein Symbol oder ein einzelnes Array-Element sein. Ist a_k ein einzelnes Array-Element, entfernt kill die Zuweisungen an dieses Element, ohne die anderen Elemente des Arrays zu beeinflussen.

kill kennt verschiedene spezielle Argumente, die auch kombiniert werden können wie zum Beispiel kill(inlabels, functions, allbut(foo, bar)).

kill(labels) entfernt alle Zuweisungen an Eingabe-, Ausgabe- und Zwischenmarken. kill(inlabels) entfernt nur die Zuweisungen an Eingabemarken, die mit dem aktuellen Wert von inchar beginnen. Entsprechend entfernt kill(outlabels) die Zuweisungen an die Ausgabemarken, die mit dem aktuellen Wert von outchar beginnen und kill(linelabels) die Zuweisungen an die Zwischenmarken, die mit dem aktuellen Wert von linechar beginnen.

kill(n), wobei n eine ganze Zahl ist, entfernt die Zuweisungen an die n letzten Eingabe- und Ausgabemarken. kill([m, n]) entfernt die Zuweisungen an die Eingabe- und Ausgabemarken mit den Nummern von m bis n.

kill(infolist), wobei infolist eine Informationsliste wie zum Beispiel values, functions oder arrays ist, entfernt die Zuweisungen an allen Einträgen der Liste infolist. Siehe auch infolists.

kill(all) entfernt die Zuweisungen an die Einträge in sämtlichen Informationslisten. kill(all) setzt keine Optionsvariablen auf ihre Standardwerte zurück. Siehe die Funktion reset, um Optionsvariablen auf ihre Standwerte zurückzusetzen.

kill(allbut(a_1, ..., a_n)) entfernt alle Zuweisungen bis auf Zuweisungen an die Variablen a_1, …, a_n. kill(allbut(infolist)) entfernt alle Zuweisungen bis auf denen in der Informationsliste infolist.

kill(symbol) entfernt sämtliche Zuweisungen und Eigenschaften des Symbols symbol. Im Gegensatz dazu entfernen remvalue, remfunction, remarray und remrule jeweils eine spezielle Eigenschaft eines Symbols.

kill wertet die Argumente nicht aus. Der Quote-Quote-Operator '' kann die Auswertung erzwingen. kill gibt immer done zurück.

Funktion: labels (symbol)
Systemvariable: labels

Die Funktion labels gibt eine Liste der Eingabe-, Ausgabe- und Zwischenmarken zurück, die mit dem Argument symbol beginnen. Typischerweise ist symbol der Wert von inchar, outchar oder linechar. Dabei kann das Prozentzeichen fortgelassen werden. So haben zum Beispiel die Kommandos labels(i) und labels(%i) dasselbe Ergebnis.

Wenn keine Marke mit symbol beginnt, gibt labels eine leere Liste zurück.

Die Funktion labels wertet das Argument nicht aus. Mit dem Quote-Quote-Operator '' kann die Auswertung erzwungen werden. Zum Beispiel gibt das Kommando labels(''inchar) die Marken zurück, die mit dem aktuellen Buchstaben für die Eingabemarken beginnen.

Die Systemvariable labels ist eine Informationsliste, die die Eingabe-, Ausgabe- und Zwischenmarken enthält. In der Liste sind auch die Marken enthalten, die vor einer Änderung von inchar, outchar oder linechar erzeugt wurden.

Standardmäßig zeigt Maxima das Ergebnis jeder Eingabe an, wobei dem Ergebnis eine Ausgabemarke hinzugefügt wird. Die Anzeige der Ausgabe wird durch die Eingabe eines abschließenden $ (Dollarzeichen) statt eines ; (Semikolon) unterdrückt. Dabei wird eine Ausgabemarke erzeugt und das Ergebnis zugewiesen, jedoch nicht angezeigt. Die Marke kann aber in der gleichen Art und Weise wie bei angezeigten Ausgabemarken referenziert werden. Siehe auch %, %% und %th.

Einige Funktionen erzeugen Zwischenmarken. Die Optionsvariable programmode kontrolliert, ob zum Beispiel solve und einige andere Funktionen Zwischenmarken erzeugen, anstatt eine Liste von Ausdrücken zurückzugeben. Andere Funktionen wie zum Beispiel ldisplay erzeugen stets Zwischenmarken.

Siehe auch infolists.

Optionsvariable: linechar

Standardwert: %t

Die Optionsvariable linechar enthält den Präfix der Zwischenmarken. Maxima generiert die Zwischenmarken automatisch aus linechar.

Der Optionsvariablen linechar kann eine Zeichenkette oder ein Symbol zugewiesen werden, die auch mehr als ein Zeichen haben können. Da Maxima intern nur das erste Zeichen berücksichtigt, sollten sich die Präfixe inchar, outchar und linechar im ersten Zeichen voneinander unterscheiden. Ansonsten funktionieren einige Kommandos wie kill(inlabels) nicht wie erwartet.

Die Ausgabe von Zwischenmarken kann mit verschiedenen Optionsvariablen kontrolliert werden. Siehe programmode und labels.

Systemvariable: linenum

Enthält die Zeilennummer der aktuellen Ein- und Ausgabemarken. Die Zeilennummer wird von Maxima automatisch erhöht. Siehe auch labels, inchar und outchar.

Systemvariable: myoptions

myoptions ist eine Informationsliste, die die Optionsvariablen enthält, die vom Nutzer während einer Sitzung geändert wurden. Die Variable verbleibt in der Liste, auch wenn sie wieder auf den Standardwert zurückgesetzt wird.

Optionsvariable: nolabels

Standardwert: false

Hat nolabels den Wert true, werden die Eingabe- und Ausgabemarken zwar angezeigt, ihnen werden aber keine Eingaben und Ergebnisse zugewiesen und sie werden nicht der Informationsliste labels hinzugefügt. Andernfalls werden den Marken die Eingabe und die Ergebnisse zugewiesen und in die Informationsliste labels eingetragen.

Zwischenmarken %t werden durch nolabels nicht beeinflusst. Den Marken werden unabhängig vom Wert, den nolabels hat, Zwischenergebnisse zugewiesen und sie werden in die Informationsliste labels eingetragen.

Siehe auch labels.

Optionsvariable: optionset

Standardwert: false

Hat optionset den Wert true, gibt Maxima eine Meldung aus, wenn einer Optionsvariablen ein Wert zugewiesen wird.

Beispiel:

(%i1) optionset:true;
assignment: assigning to option optionset
(%o1)                         true
(%i2) gamma_expand:true;
assignment: assigning to option gamma_expand
(%o2)                         true
Optionsvariable: outchar

Standardwert: %o

Die Optionsvariable outchar enthält den Präfix der Ausgabemarken. Maxima generiert die Ausgabemarken automatisch aus outchar und linenum.

Der Optionsvariablen outchar kann eine Zeichenkette oder ein Symbol zugewiesen werden, die auch mehr als ein Zeichen haben können. Da Maxima intern nur das erste Zeichen berücksichtigt, sollten sich die Präfixe inchar, outchar und linechar im ersten Zeichen voneinander unterscheiden. Ansonsten funktionieren einige Kommandos wie kill(inlabels) nicht wie erwartet.

Siehe auch labels.

Beispiele:

(%i1) outchar: "output";
(output1)                    output
(%i2) expand((a+b)^3);
                     3        2      2      3
(output2)           b  + 3 a b  + 3 a  b + a
(%i3) 
Funktion: playback ()
Funktion: playback (n)
Funktion: playback ([m, n])
Funktion: playback ([m])
Funktion: playback (input)
Funktion: playback (slow)
Funktion: playback (time)
Funktion: playback (grind)

Zeigt Eingaben, Ergebnisse und Zwischenergebnisse an, ohne diese neu zu berechnen. playback zeigt nur die Eingaben und Ergebnisse an, die Marken zugewiesen wurden. Andere Ausgaben, wie zum Beispiel durch print, describe oder Fehlermeldungen, werden nicht angezeigt. Siehe auch labels.

playback() zeigt sämtliche Eingaben und Ergebnisse an, die bis dahin erzeugt wurden. Ein Ergebnis wird auch dann angezeigt, wenn die Ausgabe mit $ unterdrückt war.

playback(n) zeigt die letzten n Ausdrücke an. Jeder Eingabe-, Ausgabe- und Zwischenausdruck zählt dabei als ein Ausdruck. playback([m, n]) zeigt die Eingabe-, Ausgabe- und Zwischenausdrücke mit den Zahlen von m bis einschließlich n an. playback([m]) ist äquivalent zu playback([m, m]). Die Ausgabe ist ein Paar von Ein- und Ausgabeausdrücken.

playback(input) zeigt sämtliche Eingabeausdrücke an, die bis dahin erzeugt wurden.

playback(slow) macht nach jeder Ausgabe eine Pause und wartet auf eine Eingabe. Dieses Verhalten ist vergleichbar mit der Funktion demo.

playback(time) zeigt für jeden Ausdruck die für die Berechnung benötigte Zeit an.

playback(grind) zeigt die Eingabeausdrücke in dem gleichen Format an, wie die Funktion grind. Ausgabeausdrücke werden von der Option grind nicht beeinflusst. Siehe auch grind.

Die Argumente können kombiniert werden, wie zum Beispiel im folgenden Kommando playback([5, 10], grind, time, slow).

playback wertet die Argumente nicht aus. playback gibt stets done zurück.

Optionsvariable: prompt

Standardwert: _

Die Optionsvariable prompt enthält das Zeichen für die Eingabeaufforderung der Funktionen demo und playback sowie nach einer Unterbrechung, wie zum Beispiel durch das Kommando break.

Funktion: quit ([returnwert])

Die Funktion quit() beendet eine Maxima-Sitzung. Die Funktion muss als quit(); oder quit()$, nicht quit allein aufgerufen werden. quit kann einen Returnwert retournieren, wenn der Lisp-Compiler und das Betriebssystem Returnwerte unterstützt. Standardmässig wird der Wert 0 retourniert (meist als kein Fehler interpretiert). quit(1) könnte der Shell daher einen Fehler anzeigen. Das kann für Skripte nützlich sein, wo Maxima dadurch anzeigen kann, dass Maxima irgendwas nicht berechnen konnte oder ein sonstiger Fehler aufgetreten ist.

Mit der Tastatureingabe control-c oder Strg-c kann in der Konsole die Verarbeitung abgebrochen werden. Standardmäßig wird die Maxima-Sitzung fortgesetzt. Hat die globale Lisp-Variable *debugger-hook* den Wert nil, wird der Lisp-Debugger gestartet. Siehe Fehlersuche.

Funktion: read (expr_1, …, expr_n)

Gibt die Ausdrücke expr_1, … expr_n auf der Konsole aus, liest sodann einen Ausdruck von der Konsole ein und wertet diesen aus. Die Eingabe des Ausdrucks wird mit den Zeichen ; oder $ beendet.

Siehe auch readonly.

Beispiele:

(%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)
Funktion: readonly (expr_1, …, expr_n)

Gibt die Ausdrücke expr_1, … expr_n auf der Konsole aus, liest sodann einen Ausdruck von der Konsole ein und gibt den eingelesenen Ausdruck zurück ohne diesen auszuwerten. Die Eingabe des Ausdrucks wird mit den Zeichen ; oder $ beendet.

Siehe auch read.

Beispiele:

(%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
Funktion: reset ()

reset() setzt globale Maxima- und Lisp-Variablen und Optionen auf ihre Standardwerte zurück. Maxima legt eine interne Liste mit den Standardwerten von globalen Variablen an. Alle Variablen, die in dieser Liste enthalten sind, werden auf ihre Standardwerte zurückgesetzt. Nicht alle globalen Variablen sind mit ihren Standwerten in diese Liste eingetragen. Daher kann reset die Anfangswerte stets nur unvollständig wiederherstellen.

reset(arg_1, ..., arg_n) setzt die Variablen arg_1, …, arg_n auf ihren Standardwert zurück.

reset gibt eine Liste mit den Variablen zurück, die auf ihren Standardwert zurückgesetzt wurden. Ist die Liste leer, wurden keine Variablen zurückgesetzt.

Siehe auch reset_verbosely.

Funktion: reset_verbosely ()
Funktion: reset_verbosely (arg_1, …, arg_n)

Entspricht der Funktion reset. Im Unterschied zu reset wird zu jeder Variable, die zurückgesetzt wird, zusätzlich der Standardwert angezeigt.

Siehe reset.

Optionsvariable: showtime

Standardwert: false

Hat showtime den Wert true, werden die interne Rechenzeit und die gesamte verstrichene Zeit zu jeder Ausgabe angezeigt.

Die Rechenzeit wird unabhängig vom Wert der Optionsvariablen showtime nach jeder Auswertung eines Ausdruckes in den Ausgabemarken abgespeichert. Daher können die Funktionen time und playback die Rechenzeit auch dann anzeigen, wenn showtime den Wert false hat.

Siehe auch timer.

Funktion: to_lisp ()

Wechselt zu einer Lisp-Sitzung. (to-maxima) wechselt von der Lisp-Sitzung zurück in die Maxima-Sitzung.

Beispiel:

Definiere eine Funktion und wechsle zu Lisp. Die Definition wird von der Eigenschaftsliste gelesen. Dann wird die Definition der Funktion geholt, faktorisiert und in der Variablen $result gespeichert. Die Variable kann nach der Rückkehr in Maxima genutzt werden.

(%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)
Systemvariable: values

Anfangswert: []

values ist eine Informationsliste, die die Variablen enthält, die vom Nutzer mit den Operatoren : oder :: einen Wert erhalten haben. Wird der Wert einer Variablen mit den Kommandos kill, remove oder remvalue entfernt, wird die Variable von der Liste values entfernt.

Siehe auch functions für die Informationsliste mit den vom Nutzer definierten Funktionen sowie infolists.

Beispiele:

(%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)                          []

4.3 Funktionen und Variablen der Ausgabe

Optionsvariable: %edispflag

Standardwert: false

Hat %edispflag den Wert true, zeigt Maxima die Exponentiation von %e mit einem negativen Exponenten als Quotienten an. Siehe auch die Optionsvariable exptdispflag.

Beispiel:

(%i1) %e^-10;
                               - 10
(%o1)                        %e
(%i2) %edispflag:true$
(%i3) %e^-10;
                               1
(%o3)                         ----
                                10
                              %e
Optionsvariable: absboxchar

Standardwert: !

Die Optionsvariable absboxchar enthält das Zeichen, das von Maxima benutzt wird, um den Betrag eines Ausdruckes anzuzeigen, der mehr als eine Zeile benötigt.

Beispiel:

(%i1) abs((x^3+1));
                            ! 3    !
(%o1)                       !x  + 1!
Funktion: disp (expr_1, expr_2, …)

Ist ähnlich wie die Funktion display. Die Funktion disp zeigt jedoch keine Gleichungen sondern nur die Ergebnisse der Ausdrücke expr_1, expr_2, … an.

Siehe auch die Funktionen ldisp, display und print.

Beispiele:

(%i1) b[1,2]:x-x^2$
(%i2) x:123$
(%i3) disp(x, b[1,2], sin(1.0));
                               123

                                  2
                             x - x

                        .8414709848078965

(%o3)                         done
Funktion: display (expr_1, expr_2, …)

Die Variablen oder Ausdrücke expr_i werden als eine Gleichung ausgegeben. Die linke Seite der Gleichung ist die Variable oder der Ausdruck expr_i und die rechte Seite der Wert der Variablen oder das Ergebnis des Ausdrucks. Die Argumente können Variable, indizierte Variable oder Funktionen sein.

Siehe auch die Funktionen ldisplay, disp und ldisp.

Beispiele:

(%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) = .8414709848078965

(%o3)                         done
Optionsvariable: display2d

Standardwert: true

Hat display2d den Wert false, werden Ausdrücke auf der Konsole linear und nicht zweidimensional angezeigt.

Siehe auch die Optionsvariable leftjust, um Formeln linksbündig auszugeben.

Beispiel:

(%i1) x/(x^2+1);
                               x
(%o1)                        ------
                              2
                             x  + 1
(%i2) display2d:false$
(%i3) x/(x^2+1);
(%o3) x/(x^2+1)
Optionsvariable: display_format_internal

Standardwert: false

Hat display_format_internal den Wert true, werden Ausdrücke für die Anzeige nicht in die externe Darstellung transformiert. Die Ausgabe erfolgt wie in der internen Darstellung. Das entspricht der Rückgabe der Funktion inpart.

Siehe die Funktion dispform für Beispiele, die den Unterschied zwischen der internen und der externen Darstellung zeigen.

Funktion: dispterms (expr)

Der Ausdruck expr wird zeilenweise ausgegeben. Auf der ersten Zeile wird der Operator des Ausdrucks expr ausgegeben. Dann werden die Argumente des Operators zeilenweise ausgegeben. Dies kann nützlich sein, wenn ein Ausdruck sehr lang ist.

Beispiel:

(%i1) dispterms(2*a*sin(x)+%e^x);

+

2 a sin(x)

  x
%e

(%o1)                         done
Spezielles Symbol: expt (a, b)
Spezielles Symbol: ncexpt (a, b)

Ist ein Exponentialausdruck zu lang, um ihn als a^b anzuzeigen, wird stattdessen expt(a, b) angezeigt. Entsprechend wird statt a^^b, ncexpt(a, b) angezeigt. expt und ncexpt sind keine Funktionen und erscheinen nur in der Ausgabe.

Optionsvariable: exptdispflag

Standardwert: true

Hat die Optionsvariable exptdispflag den Wert true, werden Ausdrücke mit einem negativen Exponenten als Quotient angezeigt. Siehe auch die Optionsvariable %edispflag.

Beispiele:

(%i1) exptdispflag:true;
(%o1)                         true
(%i2) 10^-x;
                                1
(%o2)                          ---
                                 x
                               10
(%i3) exptdispflag:false;
(%o3)                         false
(%i4) 10^-x;
                                - x
(%o4)                         10
Funktion: grind (expr)
Optionsvariable: grind

Die Funktion grind gibt den Ausdruck expr auf der Konsole in einer Form aus, die für die Eingabe in Maxima geeignet ist. grind gibt done zurück.

Ist expr der Name einer Funktion oder eines Makros, gibt grind die Definition der Funktion oder des Makros aus.

Siehe auch die Funktion string, die einen Ausdruck als eine Zeichenkette zurückgibt.

Hat die Optionsvariable grind den Wert true, haben die Ergebnisse der Funktionen stringout und string dasselbe Format wie die Funktion grind. Ansonsten werden keine spezielle Formatierungen von diesen Funktionen vorgenommen. Der Standardwert der Optionsvariablen grind ist false.

grind kann auch ein Argument der Funktion playback sein. In diesem Fall gibt playback die Eingabe im gleichen Format wie die Funktion grind aus.

grind wertet das Argument aus.

Beispiele:

(%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
Optionsvariable: ibase

Standardwert: 10

ibase enthält die Basis der ganzen Zahlen, welche von Maxima eingelesen werden.

ibase kann eine ganze Zahl zwischen 2 und einschließlich 36 zugewiesen werden. Ist ibase größer als 10, werden die Zahlen 0 bis 9 und die Buchstaben A, B, C, … für die Darstellung der Zahl in der Basis ibase herangezogen. Große und kleine Buchstaben werden nicht unterschieden. Die erste Stelle muss immer eine Ziffer sein, damit Maxima den eingelesenen Ausdruck als eine Zahl interpretiert.

Gleitkommazahlen werden immer zur Basis 10 interpretiert.

Siehe auch obase.

Beispiele:

ibase ist kleiner als 10.

(%i1) ibase : 2 $
(%i2) obase;
(%o2)                          10
(%i3) 1111111111111111;
(%o3)                         65535

ibase ist größer als 10. Die erste Stelle muss eine Ziffer sein.

(%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

Wird eine ganze Zahl mit einem Dezimalpunkt beendet, wird die Zahl als Gleitkommazahl interpretiert.

(%i1) ibase : 36 $
(%i2) obase;
(%o2)                          10
(%i3) 1234;
(%o3)                         49360
(%i4) 1234.;
(%o4)                         1234
Funktion: ldisp (expr_1, …, expr_n)

Die Ausdrücke expr_1, …, expr_n werden auf der Konsole ausgegeben. Dabei wird jedem Ausdruck eine Zwischenmarke zugewiesen. Die Liste der Zwischenmarken wird als Ergebnis zurückgegeben.

Siehe auch die Funktionen disp, display und ldisplay.

(%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
Funktion: ldisplay (expr_1, …, expr_n)

Die Ausdrücke expr_1, …, expr_n werden als eine Gleichung der Form lhs = rhs ausgegeben. lhs ist eines der Argumente der Funktion ldisplay und rhs ist der Wert oder das Ergebnis des Argumentes. Im Unterschied zur Funktion display wird jeder Gleichung eine Zwischenmarke zugewiesen, die als Liste zurückgegeben werden.

Siehe auch display, disp und ldisp.

Beispiele:

(%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
Optionsvariable: leftjust

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable leftjust den Wert true, werden Formeln linksbündig und nicht zentriert ausgegeben.

Siehe auch die Optionsvariable display2d, um zwischen der 1D- und 2D-Anzeige umzuschalten.

Beispiel:

(%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
Optionsvariable: linel

Standardwert: 79

Die Optionsvariable linel enthält die Anzahl der Zeichen einer Zeile der Ausgabe. linel können beliebige positive ganze Zahlen zugewiesen werden, wobei sehr kleine oder große Werte unpraktisch sein können. Text, der von internen Funktionen ausgegeben wird, wie Fehlermeldungen oder Ausgaben der Hilfe, werden von linel nicht beeinflusst.

Optionsvariable: lispdisp

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable lispdisp den Wert true, werden Lisp-Symbole mit einem vorangestelltem Fragezeichen ? angezeigt.

Beispiele:

(%i1) lispdisp: false$
(%i2) ?foo + ?bar;
(%o2)                       foo + bar
(%i3) lispdisp: true$
(%i4) ?foo + ?bar;
(%o4)                      ?foo + ?bar
Optionsvariable: negsumdispflag

Standardwert: true

Hat negsumdispflag den Wert true, wird eine Differenz mit zwei Argumenten x - y als x - y und nicht als -y + x angezeigt. Hat negsumdispflag den Wert false, wird die Differenz als -y + x angezeigt.

Optionsvariable: obase

Standardwert: 10

obase enthält die Basis für ganze Zahlen für die Ausgabe von Maxima. obase kann eine ganze Zahl zwischen 2 und einschließlich 36 zugewiesen werden. Ist obase größer als 10, werden die Zahlen 0 bis 9 und die Buchstaben A, B, C, … für die Darstellung der Zahl in der Basis obase herangezogen. Große und kleine Buchstaben werden nicht unterschieden. Die erste Stelle ist immer eine Ziffer.

Siehe auch ibase.

Beispiele:

(%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
Optionsvariable: pfeformat

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable pfeformat den Wert true, werden Brüche mit ganzen Zahlen auf einer Zeile mit dem Zeichen / dargestellt. Ist der Nenner eine ganze Zahl, wird dieser als 1/n vor den Ausdruck gestellt.

Beispiele:

(%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)
Optionsvariable: powerdisp

Standardwert: false

Hat powerdisp den Wert true, werden die Terme einer Summe mit steigender Potenz angezeigt. Der Standardwert ist false und die Terme werden mit fallender Potenz angezeigt.

Beispiele:

(%i1) powerdisp:true;
(%o1)                         true
(%i2) x^2+x^3+x^4;
                           2    3    4
(%o2)                     x  + x  + x
(%i3) powerdisp:false;
(%o3)                         false
(%i4) x^2+x^3+x^4;
                           4    3    2
(%o4)                     x  + x  + x
Funktion: print (expr_1, …, expr_n)

Wertet die Argumente expr_1, …, expr_n nacheinander von links nach rechts aus und zeigt die Ergebnisse an. print gibt das Ergebnis des letzten Arguments als Ergebnis zurück. print erzeugt keine Zwischenmarken.

Siehe auch display, disp, ldisplay und ldisp. Siehe printfile, um den Inhalt einer Datei anzuzeigen.

Beispiele:

(%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)
Optionsvariable: sqrtdispflag

Standardwert: true

Hat die Optionsvariable den Wert false, wird die Wurzelfunktion als Exponentiation mit dem Exponenten 1/2 angezeigt.

Optionsvariable: stardisp

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable stardisp den Wert true, wird die Multiplikation mit einem Stern * angezeigt.

Optionsvariable: ttyoff

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable ttyoff den Wert true, werden Ergebnisse nicht angezeigt. Die Ergebnisse werden weiter berechnet und sie werden Marken zugewiesen. Siehe labels.

Textausgaben von Funktionen, wie Fehlermeldungen und Ausgaben der Hilfe mit describe werden nicht beeinflusst.


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5 Datentypen und Strukturen


5.1 Zahlen


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5.1.1 Einführung in Zahlen

Ganze und rationale Zahlen

Arithmetische Rechnungen mit ganzen oder rationalen Zahlen sind exakt. Prinzipiell können die ganzen und rationalen Zahlen eine beliebige Anzahl an Stellen haben. Eine Obergrenze ist allein der zur Verfügung stehende Speicherplatz.

(%i1) 1/3+5/4+3;
                               55
(%o1)                          --
                               12
(%i2) 100!;
(%o2) 9332621544394415268169923885626670049071596826438162146859\
2963895217599993229915608941463976156518286253697920827223758251\
185210916864000000000000000000000000
(%i3) 100!/101!;
                                1
(%o3)                          ---
                               101

Funktionen für ganze und rationale Zahlen:

   integerp       numberp       nonnegintegerp     
   oddp           evenp
   ratnump        rationalize

Gleitkommazahlen

Maxima rechnet mit Gleitkommazahlen in doppelter Genauigkeit. Weiterhin kann Maxima mit großen Gleitkommazahlen rechnen, die prinzipiell eine beliebige Genauigkeit haben.

Gleitkommazahlen werden mit einem Dezimalpunkt eingegeben. Der Exponent kann mit "f", "e" oder "d" angegeben werden. Intern rechnet Maxima ausschließlich mit Gleitkommazahlen in doppelter Genauigkeit, die immer mit "e" für den Exponenten angezeigt werden. Große Gleitkommazahlen werden mit dem Exponenten "b" bezeichnet. Groß- und Kleinschreibung werden bei der Schreibweise des Exponenten nicht unterschieden.

(%i1) [2.0,1f10,1,e10,1d10,1d300];
(%o1)        [2.0, 1.e+10, 1, e10, 1.e+10, 1.e+300]
(%i2) [2.0b0,1b10,1b300];
(%o2)               [2.0b0, 1.0b10, 1.0b300]

Ist mindestens eine Zahl in einer Rechnung eine Gleitkommazahl, werden die Argumente in Gleitkommazahlen umgewandelt und eine Gleitkommazahl als Ergebnis zurückgegeben. Dies wird auch für große Gleitkommazahlen ausgeführt.

(%i1) 2.0+1/2+3;
(%o1)                                 5.5
(%i2) 2.0b0+1/2+3;
(%o2)                                5.5b0

Mit den Funktionen float und bfloat werden Zahlen in Gleitkommazahlen und große Gleitkommazahlen umgewandelt:

(%i1) float([2,1/2,1/3,2.0b0]);
(%o1)          [2.0, 0.5, .3333333333333333, 2.0]
(%i2) bfloat([2,1/2,1/3,2.0b0]);
(%o2)     [2.0b0, 5.0b-1, 3.333333333333333b-1, 2.0b0]

Funktionen und Variablen für Gleitkommazahlen:

   float        floatnump     
   bfloat       bfloatp       fpprec
   float2bf     bftorat       ratepsilon

   number_pbranch 
   m1pbranch

Komplexe Zahlen

Maxima kennt keinen eigenen Typ für komplexe Zahlen. Komplexe Zahlen werden von Maxima intern als die Addition von Realteil und dem mit der Imaginären Einheit %i multiplizierten Imaginärteil dargestellt. Zum Beispiel sind die komplexen Zahlen 2 + 3*%i und 2 - 3*%i die Wurzeln der Gleichung x^2 - 4*x + 13 = 0.

Maxima vereinfacht Produkte, Quotienten, Wurzeln und andere Ausdrücke mit komplexen Zahlen nicht automatisch zu einer komplexen Zahl. Um Produkte mit komplexen Zahlen zu vereinfachen, kann der Ausdruck mit der Funktion expand expandiert werden.

Funktionen für komplexe Zahlen:

   realpart     imagpart      rectform     polarform
   cabs         carg          conjugate    csign

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5.1.2 Funktionen und Variablen für Zahlen

Funktion: bfloat (expr)

Konvertiert alle Zahlen im Ausdruck expr in große Gleitkommazahlen. Die Anzahl der Stellen wird durch die Optionsvariable fpprec spezifiziert.

Hat die Optionsvariable float2bf den Wert false, gibt Maxima eine Warnung aus, wenn eine Gleitkommazahl mit doppelter Genauigkeit in eine große Gleitkommazahl umgewandelt wird.

Siehe auch die Funktion und den Auswertungsschalter float sowie die Optionsvariable numer für die Umwandlung von Zahlen in Gleitkommazahlen mit doppelter Genauigkeit.

Beispiele:

(%i1) bfloat([2, 3/2, 1.5]);
(%o1)                 [2.0b0, 1.5b0, 1.5b0]
(%i2) bfloat(sin(1/2));
(%o2)                  4.79425538604203b-1
(%i3) bfloat(%pi),fpprec:45;
(%o3)    3.1415926535897932384626433832795028841971694b0
Funktion: bfloatp (number)

Gibt den Wert true zurück, wenn das Argument number eine große Gleitkommazahl ist, ansonsten den Wert false.

Siehe auch die Funktionen numberp, floatnump, ratnump und integerp.

Beispiele:

(%i1) bfloatp(1.5b0);
(%o1)                         true
(%i2) a:bfloat(%e);
(%o2)                  2.718281828459045b0
(%i3) bfloatp(a);
(%o3)                         true
(%i4) bfloatp(1.5);
(%o4)                         false
Optionsvariable: bftorat

Standardwert: false

Die Optionsvariable bftorat kontrolliert die Umwandlung von großen Gleitkommazahlen in rationale Zahlen. Hat bftorat den Wert false, wird die Genauigkeit der Umwandlung von der Optionsvariablen ratepsilon kontrolliert. Hat dagegen bftorat den Wert true, wird die große Gleitkommazahl exakt durch die rationale Zahl repräsentiert.

Hinweis: bftorat hat keinen Einfluss auf die Umwandlung in rationale Zahlen mit der Funktion rationalize.

Beispiel:

(%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
Optionsvariable: bftrunc

Standardwert: true

Hat die Optionsvariable bftrunc den Wert true, werden bei der Ausgabe einer großen Gleitkommazahl nachfolgende Nullen nicht angezeigt.

Beispiele:

(%i1) bftrunc:true;
(%o1)                         true
(%i2) bfloat(1);
(%o2)                         1.0b0
(%i3) bftrunc:false;
(%o3)                         false
(%i4) bfloat(1);
(%o4)                  1.000000000000000b0
Funktion: evenp (expr)

Ist das Argument expr eine gerade ganze Zahl, wird true zurückgegeben. In allen anderen Fällen wird false zurückgegeben.

evenp gibt für Symbole oder Ausdrücke immer den Wert false zurück, auch wenn das Symbol als gerade ganze Zahl deklariert ist oder der Ausdruck eine gerade ganze Zahl repräsentiert. Siehe die Funktion featurep, um zu testen, ob ein Symbol oder Ausdruck eine gerade ganze Zahl repräsentiert.

Beispiele:

(%i1) evenp(2);
(%o1)                         true
(%i2) evenp(3);
(%o2)                         false
(%i3) declare(n, even);
(%o3)                         done
(%i4) evenp(n);
(%o4)                         false
(%i5) featurep(n, even);
(%o5)                         true
Funktion: float (expr)
Optionsvariable: float

Die Funktion float konvertiert ganze, rationale und große Gleitkommazahlen, die im Argument expr enthalten sind, in Gleitkommazahlen mit doppelter Genauigkeit.

float ist auch eine Optionsvariable mit dem Standardwert false und ein Auswertungsschalter für die Funktion ev. Erhält die Optionsvariable float den Wert true, werden rationale und große Gleitkommazahlen sofort in Gleitkommazahlen umgewandelt. Als Auswertungsschalter der Funktion ev hat float denselben Effekt, ohne dass die Optionsvariable float ihren Wert ändert. Im Unterschied zur Funktion float werden durch das Setzen der Optionsvariablen oder bei Verwendung als Auswertungsschalter keine ganze Zahlen in Gleitkommazahlen umgewandelt. Daher können die beiden Kommandos ev(expr, float) und float(expr) ein unterschiedliches Ergebnis haben.

Siehe auch die Optionsvariable numer.

Beispiele:

In den ersten zwei Beispielen werden die Zahlen 1/2 und 1 in eine Gleitkommazahl umgewandelt. Die Sinusfunktion vereinfacht sodann zu einem numerischen Wert. Das Auswertungsschalter float wandelt ganze Zahlen nicht in eine Gleitkommazahl um. Daher wird sin(1) nicht zu einem numerischen Wert vereinfacht.

(%i1) float(sin(1/2));
(%o1)                   0.479425538604203
(%i2) float(sin(1));
(%o2)                   .8414709848078965
(%i3) sin(1/2),float;
(%o3)                   0.479425538604203
(%i4) sin(1),float;
(%o4)                        sin(1)
Optionsvariable: float2bf

Standardwert: true

Hat die Optionsvariable float2bf den Wert false, wird eine Warnung ausgegeben, wenn eine Gleitkommazahl in eine große Gleitkommazahl umgewandelt wird, da die Umwandlung zu einem Verlust an Genauigkeit führen kann.

Beispiele:

(%i1) float2bf:true;
(%o1)                         true
(%i2) bfloat(1.5);
(%o2)                         1.5b0
(%i3) float2bf:false;
(%o3)                         false
(%i4) bfloat(1.5);
bfloat: converting float 1.5 to bigfloat.
(%o4)                         1.5b0
Funktion: floatnump (number)

Gibt den Wert true zurück, wenn das Argument number eine Gleitkommazahl ist. Ansonsten wird false zurückgegeben. Auch wenn number eine große Gleitkommazahl ist, ist das Ergebnis false.

Siehe auch die Funktionen numberp, bfloatp, ratnump und integerp.

Beispiele:

(%i1) floatnump(1.5);
(%o1)                         true
(%i2) floatnump(1.5b0);
(%o2)                         false
Optionsvariable: fpprec

Standardwert: 16

ffprec ist die Zahl der Stellen für das Rechnen mit großen Gleitkommazahlen. ffprec hat keinen Einfluß auf das Rechnen mit Gleitkommazahlen in doppelter Genauigkeit. Siehe auch bfloat und fpprintprec.

Beispiele:

(%i1) fpprec:16;
(%o1)                          16
(%i2) bfloat(%pi);
(%o2)                  3.141592653589793b0
(%i3) fpprec:45;
(%o3)                          45
(%i4) bfloat(%pi);
(%o4)    3.1415926535897932384626433832795028841971694b0
(%i5) sin(1.5b0);
(%o5)   9.97494986604054430941723371141487322706651426b-1
Optionsvariable: fpprintprec

Standardwert: 0

fpprintprec ist die Anzahl der Stellen, die angezeigt werden, wenn eine Gleitkommazahl ausgegeben wird.

Hat fpprintprec einen Wert zwischen 2 und 16, ist die Anzahl der angezeigten Stellen für einfache Gleitkommazahlen gleich dem Wert von fpprintprec. Hat fpprintprec den Wert 0 oder ist größer als 16 werden 16 Stellen angezeigt.

Hat für große Gleitkommazahlen fpprintprec einen Wert zwischen 2 und fpprec, ist die Anzahl der angezeigten Stellen gleich fpprintprec. Ist der Wert von fpprintprec gleich 0 oder größer als fpprec werden fpprec Stellen angezeigt.

fpprintprec kann nicht den Wert 1 erhalten.

Beispiele:

(%i1) fpprec:16;
(%o1)                          16
(%i2) fpprintprec:5;
(%o2)                           5
(%i3) float(%pi);
(%o3)                        3.1416
(%i4) bfloat(%pi);
(%o4)                       3.1415b0
(%i5) fpprintprec:25;
(%o5)                          25
(%i6) bfloat(%pi);
(%o6)                  3.141592653589793b0
(%i7) bfloat(%pi);
(%o7)                  3.141592653589793b0
(%i8) fpprec:45;
(%o8)                          45
(%i9) bfloat(%pi);
(%o9)             3.141592653589793238462643b0
(%i10) fpprintprec:45;
(%o10)                         45
(%i11) bfloat(%pi);
(%o11)   3.1415926535897932384626433832795028841971694b0
Funktion: integerp (number)

Hat den Rückgabewert true, wenn das Argument number eine ganze Zahl ist. In allen anderen Fällen gibt integerp den Wert false zurück.

integerp gibt für Symbole oder Ausdrücke immer den Wert false zurück, auch wenn das Symbol als ganze Zahl deklariert ist oder der Ausdruck eine ganze Zahl repräsentiert. Siehe die Funktion featurep, um zu testen, ob ein Symbol oder Ausdruck eine ganze Zahl repräsentiert.

Beispiele:

(%i1) integerp (1);
(%o1)                         true
(%i2) integerp (1.0);
(%o2)                         false
(%i3) integerp (%pi);
(%o3)                         false
(%i4) declare (n, integer)$
(%i5) integerp (n);
(%o5)                         false
Optionsvariable: m1pbranch

Standardwert: false

Die Optionsvariable m1pbranch kontrolliert die Vereinfachung der Exponentiation von -1 für den Fall, dass die Optionsvariable domain den Wert complex hat. Hat m1pbranch für diesen Fall den Wert true, wird die Exponentiation von -1 zu einem Ausdruck vereinfacht, der dem Hauptwert entspricht. Die Auswirkung der Optionsvariable m1pbranch ist in der folgenden Tabelle gezeigt.

              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

Siehe auch die Optionsvariable numer_pbranch.

Funktion: nonnegintegerp (number)

Gibt den Wert true zurück, wenn number eine ganze positive Zahl oder Null ist. Siehe auch integerp.

Beispiele:

(%i1) nonnegintegerp(2);
(%o1)                         true
(%i2) nonnegintegerp(-2);
(%o2)                         false
Funktion: numberp (number)

Hat das Ergebnis true, wenn number eine ganze, rationale, eine Gleitkommazahl oder eine große Gleitkommazahl ist. Ansonsten ist das Ergebnis false.

numberp gibt für ein Symbol immer das Ergebnis false zurück. Dies ist auch dann der Fall, wenn das Symbol eine numerische Konstante wie %pi ist oder wenn das Symbol mit der Funktion declare eine Eigenschaft wie integer, real oder complex erhalten hat.

Beispiele:

(%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,real);
(%o6)                         done
(%i7) map (numberp, [a, b, c, d, e]);
(%o7) [false, false, false, false, false]
Optionsvariable: numer

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable numer den Wert true, werden rationale Zahlen und große Gleitkommazahlen in Gleitkommazahlen umgewandelt. Weiterhin werden Konstante wie zum Beispiel %pi, die einen numerischen Wert haben, durch diesen ersetzt. Mathematische Funktionen mit numerischen Argumenten vereinfachen zu einer Gleitkommazahl. Wird die Optionsvariable numer gesetzt, erhält die Optionsvariable float denselben Wert. Im Unterschied zur Optionsvariablen float vereinfachen auch mathematische Funktionen mit einem ganzzahligen Wert wie zum Beispiel sin(1) zu einem numerischen Wert.

numer ist auch ein Auswertungsschalter der Funktion ev. Der Auswertungsschalter hat die gleiche Funktionsweise wie die Optionsvariable, ohne dass die Optionsvariable ihren Wert ändert.

Siehe auch float und %enumer.

Beispiele:

Erhält numer den Wert true, werden rationale Zahlen, Konstante mit einem numerischen Wert und mathematische Funktionen mit numerischen Argumenten zu einer Gleitkommazahl ausgewertet oder vereinfacht.

(%i1) numer:false;
(%o1)                         false
(%i2) [1, 1/3, %pi, sin(1)];
                           1
(%o2)                  [1, -, %pi, sin(1)]
                           3
(%i3) numer:true;
(%o3)                         true
(%i4) [1, 1/3, %pi, sin(1)];
(%o4) [1, .3333333333333333, 3.141592653589793, 
                                               .8414709848078965]

numer ist auch ein Auswertungsschalter der Funktion ev. Hier wird die Kurzschreibweise der Funktion ev verwendet.

(%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]
Optionsvariable: numer_pbranch

Standardwert: false

Die Optionsvariable numer_pbranch kontrolliert die Vereinfachung der Exponentiation einer negativen ganzen, rationalen oder Gleitkommazahl. Hat numer_pbranch den Wert true und ist der Exponent eine Gleitkommazahl oder hat die Optionsvariable numer den Wert true, dann berechnet Maxima den Hauptwert der Exponentiation. Ansonsten wird ein vereinfachter Ausdruck, aber nicht numerischer Wert zurückgegeben. Siehe auch die Optionsvariable m1pbranch.

Beispiele:

(%i1) (-2)^0.75;
(%o1) (-2)^0.75

(%i2) (-2)^0.75,numer_pbranch:true;
(%o2) 1.189207115002721*%i-1.189207115002721

(%i3) (-2)^(3/4);
(%o3) (-1)^(3/4)*2^(3/4)

(%i4) (-2)^(3/4),numer;
(%o4) 1.681792830507429*(-1)^0.75

(%i5) (-2)^(3/4),numer,numer_pbranch:true;
(%o5) 1.189207115002721*%i-1.189207115002721
Funktion: numerval (x_1, val_1, …, var_n, val_n)

Die Variablen x_1, …, x_n erhalten die numerischen Werte val_1, …, val_n. Die numerischen Werte werden immer dann für die Variablen in Ausdrücke eingesetzt, wenn die Optionsvariable numer den Wert true hat. Siehe auch ev.

Die Argumente val_1, …, val_n können auch beliebige Ausdrücke sein, die wie numerische Werte für Variablen eingesetzt werden.

Beispiele:

(%i1) numerval(a, 123, b, x^2)$

(%i2) [a, b];
(%o2)                        [a, b]
(%i3) numer:true;
(%o3)                         true
(%i4) [a, b];
                                   2
(%o4)                       [123, x ]
Funktion: oddp (expr)

Gibt true zurück, wenn das Argument expr eine ungerade ganze Zahl ist. In allen anderen Fällen wird false zurückgegeben.

oddp gibt für Symbole oder Ausdrücke immer den Wert false zurück, auch wenn das Symbol als ungerade ganze Zahl deklariert ist oder der Ausdruck eine ungerade ganze Zahl repräsentiert. Siehe die Funktion featurep, um zu testen, ob ein Symbol oder Ausdruck eine ungerade ganze Zahl repräsentiert.

Beispiele:

(%i1) oddp(3);
(%o1)                         true
(%i2) oddp(2);
(%o2)                         false
(%i3) declare(n,odd);
(%o3)                         done
(%i4) oddp(n);
(%o4)                         false
(%i5) featurep(n,odd);
(%o5)                         true
Optionsvariable: ratepsilon

Standardwert: 2.0e-15

Die Optionsvariable ratepsilon kontrolliert die Genauigkeit, mit der Gleitkommazahlen in rationale Zahlen umgewandelt werden, wenn die Optionsvariable bftorat den Wert false hat. Für ein Beispiel siehe die Optionsvariable bftorat.

Funktion: rationalize (expr)

Konvertiert alle Gleitkommazahlen einschließlich großer Gleitkommazahlen, die in dem Ausdruck expr auftreten, in rationale Zahlen.

Es mag überraschend sein, dass rationalize(0.1) nicht das Ergebnis 1/10 hat. Dies ist nicht speziell für Maxima. Ursache ist, dass die gebrochene Zahl 1/10 in der internen Darstellung als binäre Zahl keine endliche Darstellung hat.

Siehe auch die Funktionen float und bfloat sowie die Auswertungsschalter float und numer, um eine rationale Zahl in eine Gleitkommazahl umzuwandeln.

Beispiele:

(%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
(%i8) float(%);
(%o8)                          sin(0.1 x + 5.6)
Funktion: ratnump (number)

Gibt true zurück, wenn number eine ganze oder rationale Zahl ist. In allen anderen Fällen ist das Ergebnis false.

Siehe auch die Funktionen numberp, integerp, floatnump und bfloatp.

Beispiele:

(%i1) ratnump(1/2);
(%o1)                         true
(%i2) ratnump(3);
(%o2)                         true
(%i3) ratnump(3.0);
(%o3)                         false

5.2 Zeichenketten


5.2.1 Einführung in Zeichenketten

Zeichenketten werden bei der Eingabe in Anführungszeichen gesetzt. Sie werden standardmäßig ohne Anführungszeichen ausgegeben. Hat die Optionsvariable stringdisp den Wert true, werden Zeichenketten mit Anführungszeichen dargestellt.

Zeichenketten können jedes Zeichen einschließlich Tabulator-, Zeilenvorschub- oder Wagenrücklauf-Zeichen enthalten. Das Anführungszeichen wird innerhalb einer Zeichenkette durch \" und der Backslash durch \\ dargestellt. Ein Backslash am Ende einer Eingabezeile erlaubt die Fortsetzung einer Zeichenkette in der nächsten Zeile. Maxima kennt keine weiteren Kombinationen mit einem Backslash. Daher wird der Backslash an anderer Stelle ignoriert. Maxima kennt keine andere Möglichkeit, als spezielle Zeichen wie ein Tabulator-, Zeilenvorschub- oder Wagenrücklaufzeichen in einer Zeichenkette darzustellen.

Maxima hat keinen Typ für ein einzelnes Zeichen. Einzelne Zeichen werden daher als eine Zeichenkette mit einem Zeichen dargestellt. Folgende Funktionen und Variablen arbeiten mit Zeichenketten:

   concat   sconcat   string   stringdisp

Das Zusatzpaket stringproc enthält eine umfangreiche Bibliothek an Funktionen für Zeichenketten. Siehe stringproc.

Beispiele:

(%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
in this string.";
(%o3) Embedded line termination
in this string.
(%i4) s_4 : "Ignore the \
line termination \
characters in \
this string.";
(%o4) Ignore the line termination characters in this string.
(%i5) stringdisp : false;
(%o5)                         false
(%i6) s_1;
(%o6)                   This is a string.
(%i7) stringdisp : true;
(%o7)                         true
(%i8) s_1;
(%o8)                  "This is a string."

5.2.2 Funktionen und Variablen für Zeichenketten

Funktion: concat (arg_1, arg_2, …)

Verkettet die Argumente arg_1, arg_2, … zu einer Zeichenkette oder einem Symbol. Die Argumente müssen sich zu einem Atom auswerten lassen. Der Rückgabewert ist ein Symbol, wenn das erste Argument ein Symbol ist. Ansonsten wird eine Zeichenkette zurückgegeben.

concat wertet die Argumente aus. Der Quote-Operator ' verhindert die Auswertung. Siehe auch die Funktion sconcat.

Beispiele:

(%i1) y: 7$
(%i2) z: 88$
(%i3) stringdisp:true$
(%i4) concat(y, z/2);
(%o4)                         "744"
(%i5) concat('y, z/2);
(%o5)                          y44

Einem Symbol, das mit concat konstruiert wird, kann ein Wert zugewiesen werden und es kann in Ausdrücken auftreten.

(%i6) a: concat ('y, z/2);
(%o6)                          y44
(%i7) a:: 123;
(%o7)                          123
(%i8) y44;
(%o8)                          123
(%i9) b^a;
                               y44
(%o9)                         b
(%i10) %, numer;
                                123
(%o11)                         b

concat(1, 2) gibt eine Zeichenkette als Ergebnis zurück.

(%i12) concat (1, 2) + 3;
(%o12)                       "12" + 3
Funktion: sconcat (arg_1, arg_2, …)

Verkettet die Argumente arg_1, arg_2, … zu einer Zeichenkette. Im Unterschied zu der Funktion concat müssen die Argumente nicht Atome sein. Der Rückgabewert ist eine Zeichenkette.

Beispiel:

(%i1) sconcat ("xx[", 3, "]:", expand ((x+y)^3));
(%o1)               xx[3]:y^3+3*x*y^2+3*x^2*y+x^3
Funktion: string (expr)

Konvertiert das Argument expr in eine lineare Darstellung, wie sie auch vom Parser von der Eingabe eingelesen wird. Die Rückgabe von string ist eine Zeichenkette. Diese kann nicht als Eingabe für eine Berechnung genutzt werden.

Beispiele:

Die hier verwendete Funktion stringp ist im Paket stringproc definiert und wird automatisch geladen.

(%i1) stringdisp:true;
(%o1)                         true
(%i2) string(expand((a+b)^2));
(%o2)                    "b^2+2*a*b+a^2"
(%i3) stringp(%);
(%o3)                         true
Optionsvariable: stringdisp

Standardwert: false

Hat stringdisp den Wert true, werden Zeichenketten mit Anführungszeichen ausgegeben. Ansonsten werden keine Anführungszeichen ausgegeben.

Wird die Definition einer Funktion ausgegeben, werden enthaltene Zeichenketten unabhängig vom Wert der Optionsvariablen stringdisp immer mit Anführungszeichen ausgegeben.

Beispiele:

(%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."

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5.3 Funktionen und Variablen für Konstante

Konstante: %e

%e ist die Basis des natürlichen Logarithmus, auch Eulersche Zahl genannt. Der numerische Wert der Konstanten als Gleitkommazahl mit doppelter Genauigkeit ist 2.718281828459045d0.

Die Funktion bfloat kann %e mit einer beliebigen Genauigkeit berechnen.

Hat die Optionsvariable numer den Wert true, wird %e durch den numerischen Wert ersetzt, aber nicht, wenn %e die Basis der Exponentiation mit einem symbolischen Exponenten ist. Hat zusätzlich die Optionsvariable %enumer den Wert true, dann wird %e in einem Ausdruck immer durch den numerischen Wert ersetzt.

Beispiel:

Berechnung von %e auf 48 Stellen.

(%i1) fpprec: 48$
(%i2) bfloat(%e);
(%o2)  2.7182818284590452353602874713526624977572470937b0

Die Wirkung der Optionsvariablen numer und %enumer auf das Ersetzen von %e durch den numerischen Wert.

(%i1) %e, numer;
(%o1)                   2.718281828459045
(%i2) %e^x, numer;
                                 x
(%o2)                          %e
(%i3) %e^x, numer, %enumer;
                                        x
(%o3)                  2.718281828459045

Im ersten Beispiel vereinfacht die Reihe zu %e. Für die Vereinfachung der Reihe wird die Funktion simplify_sum geladen. Im zweiten Beispiel ist %e der Grenzwert.

(%i1) load("simplify_sum")$

(%i2) sum(1/n!, n, 0, inf);
                            inf
                            ====
                            \     1
(%o2)                        >    --
                            /     n!
                            ====
                            n = 0
(%i3) simplify_sum(%);

(%o3)                          %e

(%i4) limit((1+x)^(1/x), x, 0);
(%o4)                          %e
Konstante: %i

%i ist die imaginäre Einheit.

Maxima kennt keinen eigenen Typ für komplexe Zahlen. Komplexe Zahlen werden von Maxima intern als die Addition von Realteil und dem mit der imaginären Einheit %i multiplizierten Imaginärteil dargestellt. Zum Beispiel sind die komplexen Zahlen 2 + 3*%i und 2 - 3*%i die Wurzeln der Gleichung x^2 - 4*x + 13 = 0. Siehe auch das Kapitel Zahlen.

Beispiele:

Einige Beispiele für das Rechnen mit der imaginären Einheit.

(%i1) sqrt(-1);
(%o1)                          %i
(%i2) %i^2;
(%o2)                          - 1
(%i3) exp(%i*%pi/2);
(%o3)                          %i
(%i4) sin(%i*x);
(%o4)                      %i sinh(x)
Konstante: false

Repräsentiert den logischen Wert falsch. false wird intern von Maxima durch die Lisp-Konstante NIL dargestellt.

Siehe auch true für den logischen Wert wahr.

Konstante: %gamma

Die Euler-Mascheroni-Konstante mit dem Wert 0.5772156649015329 als Gleitkommazahl in doppelter Genauigkeit.

Die Funktion bfloat kann %gamma mit einer beliebigen Genauigkeit berechnen.

Hat die Optionsvariable numer den Wert true, wird die Konstante %gamma durch ihren numerischen Wert ersetzt.

Beispiele:

Numerische Werte für %gamma.

(%i1) %gamma, numer;
(%o1)                   .5772156649015329
(%i2) bfloat(%gamma), fpprec: 48;
(%o2)  5.7721566490153286060651209008240243104215933594b-1

Bestimmte Integrale, die %gamma als Ergebnis haben.

(%i1) -integrate(exp(-t)*log(t), t, 0, inf);
(%o1)                        %gamma
(%i2) -integrate(log(log(1/t)),t, 0,1);
(%o2)                        %gamma
Konstante: ind

ind repräsentiert ein unbestimmtes Ergebnis. Siehe auch und und die Funktion limit.

Beispiel:

(%i1) limit(sin(1/x), x, 0);
(%o1)                          ind
Konstante: inf

inf repräsentiert einen positiven unendlich großen Wert. Siehe auch minf und infinity.

Die unendlichen Größen, aber auch die unbestimmten Größen ind und und, eignen sich nicht für das arithmetische Rechnen. Diese Größen werden von Maxima in Rechnungen wie Symbole behandelt, was zu fehlerhaften Ergebnissen führt. Daher sollten unendliche Größen nur im Zusammenhang mit Grenzwerten limit, bestimmten Integralen integrate oder Reihen sum verwendet werden.

Konstante: infinity

infinity repräsentiert einen komplexen unendlichen Wert. Siehe auch inf und minf.

Die unendlichen Größen, aber auch die unbestimmten Größen ind und und, eignen sich nicht für das arithmetische Rechnen. Diese Größen werden von Maxima in Rechnungen wie Symbole behandelt, was zu fehlerhaften Ergebnissen führt. Daher sollten unendliche Größen nur im Zusammenhang mit Grenzwerten limit, bestimmten Integralen integrate oder Reihen sum verwendet werden.

Konstante: minf

minf repräsentiert einen negativen unendlichen Wert. Siehe auch inf und infinity.

Die unendlichen Größen, aber auch die unbestimmten Größen ind und und, eignen sich nicht für das arithmetische Rechnen. Diese Größen werden von Maxima in Rechnungen wie Symbole behandelt, was zu fehlerhaften Ergebnissen führt. Daher sollten unendliche Größen nur im Zusammenhang mit Grenzwerten limit, bestimmten Integralen integrate oder Reihen sum verwendet werden.

Konstante: %phi

%phi repräsentiert die Goldene Zahl (1 + sqrt(5))/2. Der Wert als Gleitkommazahl in doppelter Genauigkeit ist 1.618033988749895d0.

Die Funktion fibtophi drückt Fibonacci-Zahlen fib(n) durch die Goldene Zahl %phi aus. Standardmäßig kennt Maxima keine algebraischen Eigenschaften der Konstanten %phi. Mit den Eingaben tellrat(%phi^2-%phi-1) und algebraic: true kann die Funktion ratsimp einige Vereinfachungen ausführen.

Die Funktion bfloat kann %phi mit einer beliebigen Genauigkeit berechnen. Hat die Optionsvariable numer den Wert true, wird die Konstante %phi durch ihren numerischen Wert ersetzt.

Beispiele:

Numerische Werte für %phi.

(%i1) %phi, numer;
(%o1)                   1.618033988749895
(%i2) bfloat(%phi), fpprec: 48;
(%o2)  1.61803398874989484820458683436563811772030917981b0

fibtophi drückt Fibonacci-Zahlen fib(n) durch %phi aus.

(%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

Mit den Eingaben tellrat(%phi^2-%phi-1) und algebraic:true kann die Funktion ratsimp einige Vereinfachungen für Ausdrücke ausführen, die %phi enthalten.

(%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
Konstante: %pi

%pi repräsentiert die Kreiszahl. Der numerische Wert als Gleitkommazahl in doppelter Genauigkeit ist 3.141592653589793d0.

Die Funktion bfloat kann %pi mit einer beliebigen Genauigkeit berechnen. Hat die Optionsvariable numer den Wert true, wird die Konstante %pi durch ihren numerischen Wert ersetzt.

Beispiele:

Numerische Werte für %pi.

(%i1) %pi, numer;
(%o1)                   3.141592653589793
(%i2) bfloat(%pi), fpprec:48;
(%o2)  3.14159265358979323846264338327950288419716939938b0

Grenzwert und bestimmte Integrale, die %pi als Ergebnis haben.

(%i1) 'limit(n!^2*(n+1)^(2*n^2+n)/(2*n^(2*n^2+3*n+1)),n,inf);
                        2                     2
                   - 2 n  - 3 n - 1        2 n  + n   2
         limit    n                 (n + 1)         n!
         n -> inf
(%o1)    ----------------------------------------------
                               2
(%i2) %, nouns;
(%o2)                          %pi
(%i3) 'integrate(4*sqrt(1-t^2),t,0,1);
                         1
                        /
                        [            2
(%o3)                 4 I  sqrt(1 - t ) dt
                        ]
                        /
                         0
(%i4) %, nouns;
(%o4)                          %pi
(%i5) 'integrate(2*exp(-t^2),t,0,inf);
                           inf
                          /         2
                          [      - t
(%o5)                   2 I    %e     dt
                          ]
                          /
                           0
(%i6) %, nouns;
(%o6)                       sqrt(%pi)
Konstante: true

true repräsentiert den logischen Wert wahr. Intern ist true als die Lisp-Konstante T implementiert.

Siehe auch false für den logischen Wert falsch.

Konstante: und

und repräsentiert ein nicht definiertes Ergebnis. Siehe auch ind und die Funktion limit.

Beispiel:

(%i1) limit (x*sin(x), x, inf);
(%o1)                          und
Konstante: zeroa

zeroa repräsentiert eine positive unendlich kleine Zahl. zeroa kann in Ausdrücken benutzt werden. Die Funktion limit vereinfacht Ausdrücke, die infinitesimale Größen enthalten.

Siehe auch zerob und limit.

Beispiele:

limit vereinfacht Ausdrücke, die infinitesimale Größen enthalten.

(%i1) limit(zeroa);
(%o1)                           0
(%i2) limit(x+zeroa);
(%o2)                           x
Konstante: zerob

zerob repräsentiert eine negative unendlich kleine Zahl. zerob kann in Ausdrücken benutzt werden. Die Funktion limit vereinfacht Ausdrücke, die infinitesimale Größen enthalten.

Siehe auch zeroa und limit.


5.4 Listen


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5.4.1 Einführung in Listen

Listen werden in Maxima mit eckigen Klammern eingegeben und angezeigt:

[a, b, c, ...]

Die Elemente einer Liste können Zahlen, Symbole, Ausdrücke und auch Listen sein, wodurch verschachtelte Listen entstehen:

(%i1) [1, 1/2, a, a+b, sin(x), [log(y)^2, y]];
                 1                        2
(%o1)        [1, -, a, b + a, sin(x), [log (y), y]]
                 2

Mit den Funktionen makelist und create_list können Listen aus Ausdrücken generiert werden. Die Funktion copylist erzeugt eine Kopie einer Liste. Auf einzelne Elemente oder Teile von Listen kann mit den Funktionen first, rest oder last zugegriffen werden. Mit der Aussagefunktion listp kann getestet werden, ob eine Liste vorliegt. Für das Arbeiten mit Listen kennt Maxima die folgenden Funktionen:

   append        assoc     cons      copylist
   create_list   delete    eighth    endcons
   fifth         first     fourth    join
   last          length    listp     makelist
   member        ninth     pop       push
   rest          reverse   second    seventh
   sixth         sort      sublist   sublist_indices
   tenth         third

Da Maxima intern alle Ausdrücke als Listen darstellt, können viele der oben aufgeführten Funktionen nicht nur auf Maxima-Listen, sondern auch auf allgemeine Ausdrücke angewendet werden. So wird zum Beispiel die Addition der drei Symbole a, b, c von Maxima intern folgendermaßen als eine Lisp-Liste dargestellt:

   ((MPLUS) $A $B $C)

Der Operator der Addition ist MPLUS und die Symbole $A, $B und $C sind die Argumente des Operators. Alle Funktionen für Listen, die nur auf die Argumente wirken, können auch auf allgemeine Ausdrücke angewendet werden. Im folgenden werden zum Beispiel die Funktionen first, last, cons und delete auf eine Addition angewendet:

(%i1) expr: a + b + c;
(%o1)                       c + b + a
(%i2) first(expr);
(%o2)                           c
(%i3) last(expr);
(%o3)                           a
(%i4) cons(2*x, expr);
(%o4)                    2 x + c + b + a
(%i5) delete(b, expr);
(%o5)                         c + a

Weitere Beispiele für die Anwendung der Funktionen für Listen auf allgemeine Ausdrücke sind bei den einzelnen Funktionen angegeben. Eine ausführliche Beschreibung der internen Darstellung von Maxima-Ausdrücken ist in Ausdrücke enthalten.

Auf die einzelnen Elemente einer Liste kann direkt über einen Index zugegriffen werden. Bezeichnet der Index kein Element der Liste, gibt Maxima eine Fehlermeldung aus. Im Folgenden werden Beispiele gezeigt:

(%i1) list : [a,b,c];
(%o1)                       [a, b, c]
(%i2) list[1];
(%o2)                           a
(%i3) list[2];
(%o3)                           b
(%i4) list[3];
(%o4)                           c
(%i5) list[1]: sin(x);
(%o5)                        sin(x)
(%i6) list[2]: cos(x);
(%o6)                        cos(x)
(%i7) list[3]: tan(x);
(%o7)                        tan(x)
(%i8) list;
(%o8)               [sin(x), cos(x), tan(x)]

Listen können auch als Argument einer Funktion auftreten. Hat die Funktion die Eigenschaft distribute_over, dann wird die Funktion auf die Elemente der Liste angewendet. Dies funktioniert auch für Funktionen mit mehreren Argumenten.

(%i1) sin([x,y,z]);
(%o1)               [sin(x), sin(y), sin(z)]
(%i2) mod([x,y],3);
(%o2)                [mod(x, 3), mod(y, 3)]
(%i3) mod([x,y],[5,7]);
(%o3)   [[mod(x, 5), mod(x, 7)], [mod(y, 5), mod(y, 7)]]

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5.4.2 Funktionen und Variablen für Listen

Operator: [
Operator: ]

Die Operatoren [ und ] markieren den Anfang und das Ende einer Liste.

[ und ] schließen auch die Indizes von Symbolen, Arrays, Hash-Arrays oder Array-Funktionen ein.

Beispiele:

(%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
Funktion: append (list_1, …, list_n)

Gibt eine Liste mit den Elementen der Listen list_1, …, list_n zurück. Ist eines der Argumente list_1, …, list_n keine Liste meldet Maxima einen Fehler.

append kann auch für allgemeine Ausdrücke genutzt werden. So hat zum Beispiel append(f(a,b), f(c,d,e)) das Ergebnis f(a,b,c,d,e). In diesem Fall muss der Operator, der hier f ist, für beide Ausdrücke identisch sein, ansonsten meldet Maxima einen Fehler.

Siehe auch die Funktionen cons und endcons, um ein Element einer Liste hinzuzufügen.

Beispiele:

In den ersten Beispielen werden jeweils Listen mit verschiedenen Elementen zusammengefügt. Im letzten Beispiel wird append genutzt, um zwei Additionen zusammenzusetzen.

(%i1) append([a,b], [x,y,z], [1]);
(%o1)                  [a, b, x, y, z, 1]
(%i2) append([x+y, 0, -3.2], [2.5e+20, x]);
(%o2)             [y + x, 0, - 3.2, 2.5e+20, x]
(%i3) append([2*a+b], [x+y]);
(%o3)                   [b + 2 a, y + x]
(%i4) append(2*a+b, x+y);
(%o4)                    y + x + b + 2 a
Funktion: assoc (key, list, default)
Funktion: assoc (key, list)

Ist das Argument list eine Liste mit paarweisen Elementen der Form [[key_1, value_1], [key_2, value_2], ...], wobei key_i ein Schlüssel und value_i der dazugehörige Wert ist, dann gibt die Funktion assoc den zum Schlüssel key gehörenden Wert value zurück. Wird der Schlüssel nicht gefunden, wird das Argument default zurückgegeben, wenn es vorhanden ist, oder der Wert false.

Anstatt Paare [key_i, value_i] können auch allgemeine Ausdrücke in der Liste enthalten sein, die zwei Argumente haben. Zum Beispiel sind Einträge der Form x=1 oder a^b möglich. Im ersten Fall ist x der Schlüssel und im zweiten Fall a. Die Werte sind jeweils 1 und b.

Beispiele:

(%i1) l : [[info, 10], [warn, 20], [err, 30]];
(%o1)          [[info, 10], [warn, 20], [err, 30]]
(%i2) assoc(info, l);
(%o2)                          10
(%i3) assoc(warn, l);
(%o3)                          20
(%i4) assoc(err, l);
(%o4)                          30
(%i5) l : [x+y, a^(2*b), sin(x) = 0.5];
                            2 b
(%o5)              [y + x, a   , sin(x) = 0.5]
(%i6) assoc(x, l);
(%o6)                           y
(%i7) assoc(y, l);
(%o7)                         false
(%i8) assoc(a, l);
(%o8)                          2 b
(%i9) assoc(sin(x), l);
(%o9)                          0.5
Funktion: cons (expr, list)

Fügt den Ausdruck expr als erstes Element der Liste list hinzu.

cons arbeitet auch mit allgemeinen Ausdrücken als Argument list. In diesem Fall wird dem Hauptoperator des Arguments list der Ausdruck expr als erstes Argument hinzugefügt.

Siehe auch die Funktion endcons, um ein Element an das Ende einer Liste anzuhängen sowie die Funktion append, um zwei Listen zusammenzufügen.

Beispiele:

(%i1) cons(x, [a, b, c]);
(%o1)                     [x, a, b, c]
(%i2) cons(x^2+1, [a, b, c]);
                          2
(%o2)                   [x  + 1, a, b, c]
(%i3) cons(x^2+1, a+b+c);
                        2
(%o3)                  x  + c + b + a + 1
(%i4) cons(x^2+1, f(a,b,c));
                          2
(%o4)                  f(x  + 1, a, b, c)
Funktion: copylist (list)

Gibt eine Kopie der Liste list zurück.

Im Unterschied zur Funktion copylist wird mit dem Zuweisungsoperator : keine Kopie, sondern eine Referenz auf das Original zugewiesen. Das folgende Beispiel zeigt den Unterschied für den Fall, dass das Original modifiziert wird.

(%i1) list : [x,y,z];
(%o1)                       [x, y, z]
(%i2) a: list;
(%o2)                       [x, y, z]
(%i3) b: copylist(list);
(%o3)                       [x, y, z]
(%i4) list[2]:99;
(%o4)                          99
(%i5) list;
(%o5)                      [x, 99, z]
(%i6) a;
(%o6)                      [x, 99, z]
(%i7) b;
(%o7)                       [x, y, z]
Funktion: create_list (expr, x_1, list_1, …, x_n, list_n)

Erzeugt eine Liste, indem der Ausdruck expr zunächst für die Variable x_1 ausgewertet wird. Der Variablen x_1 werden für die Auswertung nacheinander die Werte der Liste list_1 zugewiesen. Dann wird der Ausdruck expr für die Variable x_2 mit den Werten der Liste list_2 ausgewertet u.s.w. Die Anzahl der Elemente der Ergebnisliste ist das Produkt der Anzahl der Elemente der einzelnen Listen list_i. Die Variablen x_i müssen Symbole sein, die nicht ausgewertet werden. Die Elemente der Listen list_i werden vor der Iteration ausgewertet.

Anstatt einer Liste list_i mit den Elementen für die Iteration kann auch eine untere und obere Grenze angegeben werden. Die Grenzen können ganze Zahlen oder Gleitkommazahlen sowie Ausdrücke sein, die zu einer Zahl auswerten. Die Schrittweite ist immer 1. Siehe auch das Beispiel weiter unten.

Beispiele:

(%i1) create_list(x^i, i, [1, 3, 7]);
                 3   7
(%o1)       [x, x , x ]

In diesem Beispiel wird für zwei Listen iteriert.

(%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]]

Anstatt einer Liste list_i können auch zwei Argumente übergeben werden, die jedes zu einer Nummer auswerten. Diese Werte sind die untere und die obere Grenze für die Iteration.

(%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]]
Funktion: delete (expr, list)
Funktion: delete (expr, list, n)

delete(expr, list) entfernt aus der Liste list die Elemente, die gleich dem Ausdruck expr sind. Mit dem Argument n kann die Anzahl der Elemente spezifiziert werden, die aus der Liste entfernt werden sollen. delete gibt eine neue Liste zurück. Das Argument list wird nicht modifiziert.

Die Gleichheit wird mit dem Operator = geprüft. Daher werden nur Ausdrücke als gleich erkannt, die syntaktisch übereinstimmen. Äquivalente Ausdrücke, die syntaktisch voneinander verschieden sind, werden nicht aus der Liste entfernt. Zum Beispiel sind die Ausdrücke x^2-1 und (x+1)*(x-1) äquivalent, aber syntaktisch verschieden.

Das zweite Argument list kann auch ein allgemeiner Ausdruck sein. In diesem Fall werden die Argumente des Hauptoperators als die Elemente einer Liste angenommen.

Beispiele:

Entferne Elemente einer Liste.

(%i1) delete (y, [w, x, y, z, z, y, x, w]);
(%o1)                  [w, x, z, z, x, w]

Entferne Terme einer Summe.

(%i1) delete (sin(x), x + sin(x) + y);
(%o1)                         y + x

Entferne Faktoren eines Produkts.

(%i1) delete (u - x, (u - w)*(u - x)*(u - y)*(u - z));
(%o1)                (u - w) (u - y) (u - z)

Entferne Argumente einer Funktion.

(%i1) delete (a, f(a, b, c, d, a));
(%o1)                     f(b, c, d)

Das Element a tritt mehrfach auf. Es werden zwei Elemente entfernt.

(%i1) delete (a, f(a, b, a, c, d, a), 2);
(%o1)                    f(b, c, d, a)

Die Gleichheit wird mit dem Operator = geprüft.

(%i1) [is(equal (0, 0)), is(equal (0, 0.0)), is(equal (0, 0b0))];

`rat' replaced 0.0 by 0/1 = 0.0
`rat' replaced 0.0B0 by 0/1 = 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 ]
Funktion: endcons (expr, list)

Fügt den Ausdruck expr als letztes Element der Liste list hinzu.

endcons arbeitet auch mit allgemeinen Ausdrücken als Argument list. In diesem Fall wird dem Hauptoperator des Arguments list der Ausdruck expr als letztes Argument hinzugefügt.

Siehe auch die Funktion cons, um ein Element am Anfang einer Liste einzufügen sowie die Funktion append, um zwei Listen zusammenzufügen.

Beispiele:

(%i1) endcons(x, [a, b, c]);
(%o1)                     [a, b, c, x]
(%i2) endcons(x^2+1, [a, b, c]);
                                   2
(%o2)                   [a, b, c, x  + 1]
(%i3) endcons(x^2+1, a+b+c);
                        2
(%o3)                  x  + c + b + a + 1
(%i4) endcons(x^2+1, f(a,b,c));
                                   2
(%o4)                  f(a, b, c, x  + 1)
Funktion: first (list)

Gibt das erste Element der Liste list zurück.

Das Argument list kann auch ein allgemeiner Ausdruck wie zum Beispiel der Term einer Summe, der Faktor eines Produktes oder die erste Spalte einer Matrix sein. Die Funktion first und verwandte Funktionen wie last oder rest arbeiten mit der externen Darstellung eines Ausdrucks, wie sie in der Anzeige erscheint. Dies kann mit der Optionsvariablen inflag kontrolliert werden. Hat die Optionsvariable inflag den Wert true, wird von diesen Funktionen die interne Darstellung betrachtet.

Die Funktionen second bis tenth geben jeweils das 2. bis 10. Element zurück.

Beispiele:

(%i1) l: [a,b,c];
(%o1)                       [a, b, c]
(%i2) first(l);
(%o2)                           a
(%i3) first(x + y);
(%o3)                           y
(%i4) first(x * y);
(%o4)                           x
(%i5) first(f(x, y, z));
(%o5)                           x
Funktion: join (list_1, list_2)

Erzeugt eine neue Liste aus den Elementen der Listen list_1 und list_2, wobei die Elemente abwechselnd übernommen werden. Das Ergebnis hat die Form [list_1[1], list_2[1], list_1[2], list_2[2], ...].

Haben die Listen verschiedene Längen, werden die zusätzlichen Elemente der längeren Liste ignoriert.

Sind list_1 oder list_2 keine Listen, gibt Maxima einen Fehler aus.

Beispiele:

(%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]
Funktion: last (list)

Gibt das letzte Element der Liste list zurück.

Das Argument list kann auch ein allgemeiner Ausdruck sein. Siehe first für weitere Erläuterungen.

Beispiele:

(%i1) l: [a,b,c];
(%o1)                       [a, b, c]
(%i2) last(x + y);
(%o2)                           x
(%i3) last(x * y);
(%o3)                           y
(%i4) last(f(x, y, z));
(%o4)                           z
Funktion: length (list)

Gibt die Anzahl der Elemente der Liste list zurück.

Das Argument list kann auch ein allgemeiner Ausdruck sein. Wie bei anderen Funktionen für Listen wird auch von der Funktion length die externe Darstellung eines Ausdrucks betrachtet, wie sie für die Ausgabe vorliegt. Die Optionsvariable inflag hat daher Einfluss auf das Ergebnis der Funktion length.

Beispiele:

(%i1) length([a, x^2, sin(x), y+3]);
(%o1)                           4
(%i2) length(a/(b*x));
(%o2)                           2
(%i3) length(a/(b*x)),inflag:true;
(%o3)                           3
Optionsvariable: listarith

Standardwert: true

Hat die Optionsvariable listarith den Wert true, werden Rechenoperationen mit Matrizen und Listen elementweise ausgeführt. Das Ergebnis von Rechnungen mit Listen und Matrizen sind wieder Listen und Matrizen. Hat die Optionsvariable listarith den Wert false, wird die elementweise Ausführung der Rechenoperationen unterdrückt.

Beispiele:

(%i1) listarith: true;
(%o1)                         true
(%i2) 2 + [a, b, c];
(%o2)                 [a + 2, b + 2, c + 2]
(%i3) 2^[a, b, c];
                            a   b   c
(%o3)                     [2 , 2 , 2 ]
(%i4) [1, 2, 3] + [a, b, c];
(%o4)                 [a + 1, b + 2, c + 3]
(%i5) listarith: false;
(%o5)                         false
(%i6) 2 + [a, b, c];
(%o6)                     [a, b, c] + 2
(%i7) 2^[a, b, c];
                            [a, b, c]
(%o7)                      2
(%i8) [1, 2, 3] + [a, b, c];
(%o8)                 [a, b, c] + [1, 2, 3]
Funktion: listp (expr)

Gibt true zurück, wenn expr eine Liste ist. Ansonsten ist der Rückgabewert false.

Funktion: makelist (expr, i, i_0, i_1)
Funktion: makelist (expr, x, list)

Erzeugt eine Liste, indem der Ausdruck expr für die Variable i ausgewertet wird. Die Variable i nimmt nacheinander die Werte von i_0 bis i_1 an, wobei die Schrittweite 1 ist. Alternativ kann eine Liste list als Argument übergeben werden. In diesem Fall nimmt die Variable i nacheinander die Werte der Liste list an.

Siehe auch die Funktion create_list, um eine Liste zu generieren.

Beispiele:

(%i1) makelist(concat(x, i), i, 1, 6);
(%o1)               [x1, x2, x3, x4, x5, x6]
(%i2) makelist(x = y, y, [a, b, c]);
(%o2)                 [x = a, x = b, x = c]
Funktion: member (expr, list)

Gibt true zurück, wenn der Ausdruck expr gleich einem Element in der Liste list ist. Die Gleichheit wird dem Operator = festgestellt.

Die Gleichheit wird mit dem Operator = geprüft. Daher werden nur Ausdrücke als gleich erkannt, die syntaktisch übereinstimmen. Äquivalente Ausdrücke, die syntaktisch voneinander verschieden sind, werden nicht aus der Liste entfernt. Zum Beispiel sind die Ausdrücke x^2-1 und (x+1)*(x-1) äquivalent, aber syntaktisch verschieden.

Das Argument list kann auch ein allgemeiner Ausdruck sein. Dabei werden die Argumente des Hauptoperators betrachtet.

Siehe auch die Funktion elementp.

Beispiele:

(%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
Funktion: pop (list)

Die Funktion pop entfernt das erste Element der Liste list und gibt dieses Element zurück. list muss ein Symbol sein, dem eine Liste zugewiesen wurde, und kann nicht selbst eine Liste sein.

Ist dem Argument list keine Liste zugewiesen, gibt Maxima eine Fehlermeldung aus.

Siehe auch die Funktion push für Beispiele.

Mit dem Kommando load("basic") wird die Funktion geladen.

Funktion: push (item, list)

Die Funktion push fügt das Argument item als erstes Element der Liste list hinzu und gibt die neue Liste zurück. Das Argument list muss ein Symbol sein, dem eine Liste zugewiesen wurde, und kann nicht selbst eine Liste sein. Das Argument item kann ein beliebiger Ausdruck sein.

Ist dem Argument list keine Liste zugewiesen, gibt Maxima eine Fehlermeldung aus.

Siehe auch die Funktion pop, um das erste Element einer Liste zu entfernen.

Mit dem Kommando load("basic") wird die Funktion geladen.

Beispiele:

(%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]
Funktion: rest (list, n)
Funktion: rest (list)

Entfernt das erste Element oder, wenn n eine positive ganze Zahl ist, die ersten n Elemente der Liste list und gibt den Rest der Liste als Ergebnis zurück. Ist n eine negative Zahl, werden die letzten n Elemente von der Liste entfernt und der Rest als Ergebnis zurückgegeben.

Das Argument list kann auch ein allgemeiner Ausdruck sein.

Siehe auch die Funktionen first und last.

Beispiele:

(%i1) rest([a,b,c]);
(%o1)                        [b, c]
(%i2) rest(a+b+c);
(%o2)                         b + a
Funktion: reverse (list)

Kehrt die Anordnung der Elemente einer Liste list um und gibt die Ergebnisliste zurück. Das Argument list kann auch ein allgemeiner Ausdruck sein.

Beispiele:

(%i1) reverse([a, b, c]);
(%o1)                       [c, b, a]
(%i2) reverse(sin(x)=2*x^2+1);
                           2
(%o2)                   2 x  + 1 = sin(x)
Funktion: second (list)
Funktion: third (list)
Funktion: fourth (list)
Funktion: fifth (list)
Funktion: sixth (list)
Funktion: seventh (list)
Funktion: eighth (list)
Funktion: ninth (list)
Funktion: tenth (list)

Die Funktionen second bis tenth geben das 2. bis 10. Element eines Ausdrucks oder einer Liste list zurück. Siehe first.

Funktion: sort (L, P)
Funktion: sort (L)

Sortiert eine Liste L und gibt die sortierte Liste zurück. Das optionale Argument P ist eine Aussagefunktion mit zwei Argumenten, die eine Ordnung der Elemente definiert. Die Aussagefunktion kann eine Funktion, ein binärer Operator oder ein Lambda-Ausdruck sein. Wird kein Argument P angegeben, werden die Elemente der Liste mit der Aussagefunktion orderlessp geordnet.

Die Aussagefunktion orderlessp sortiert eine List aufsteigend. Mit der Aussagefunktion ordergreatp kann die Liste absteigend sortiert werden. Die Aussagefunktion ordermagnitudep sortiert Maxima Zahlen, Konstante oder Ausdrücke, die zu einer Zahl oder Konstanten ausgewertet werden können, nach der Größe. Mit dem Operator < kann auch nach der Größe sortiert werden. Im Unterschied zur Aussagefunktion ordermagnitudep ist die Ordnung nicht vollständig, wenn einzelne Elemente der Liste nicht vergleichbar unter dem Operator < sind.

Beispiele:

(%i1) sort ([11, -17, 29b0, 7.55, 3, -5/2, b + a, 9 * c,
      19 - 3 * x]);
               5
(%o1) [- 17, - -, 3, 7.55, 11, 2.9b1, b + a, 9 c, 19 - 3 x]
               2
(%i2) sort ([11, -17, 29b0, 7.55, 3, -5/2, b + a, 9*c, 19 - 3*x],
      ordergreatp);
                                                   5
(%o2) [19 - 3 x, 9 c, b + a, 2.9b1, 11, 7.55, 3, - -, - 17]
                                                   2
(%i3) sort ([%pi, 3, 4, %e, %gamma]);
(%o3)                [3, 4, %e, %gamma, %pi]
(%i4) sort ([%pi, 3, 4, %e, %gamma], "<");
(%o4)                [%gamma, %e, 3, %pi, 4]
(%i5) my_list: [[aa,hh,uu], [ee,cc], [zz,xx,mm,cc], [%pi,%e]];
(%o5) [[aa, hh, uu], [ee, cc], [zz, xx, mm, cc], [%pi, %e]]
(%i6) sort (my_list);
(%o6) [[%pi, %e], [aa, hh, uu], [ee, cc], [zz, xx, mm, cc]]
(%i7) sort (my_list, lambda ([a, b], orderlessp (reverse (a),
      reverse (b))));
(%o7) [[%pi, %e], [ee, cc], [zz, xx, mm, cc], [aa, hh, uu]]

Ordne Maxima Zahlen, Konstante und konstante Ausdrücke nach der Größe. Alle anderen Elemente werden aufsteigend sortiert.

(%i8) sort([%i,1+%i,2*x,minf,inf,%e,sin(1),0,1,2,3,1.0,1.0b0],
           ordermagnitudep);
(%o8) [minf, 0, sin(1), 1, 1.0, 1.0b0, 2, %e, 3, inf, %i, 
                                                     %i + 1, 2 x]
Funktion: sublist (L, P)

Gibt die Elemente der Liste L als eine Liste zurück, für die die Aussagefunktion P das Ergebnis true hat. P ist eine Funktion mit einem Argument wie zum Beispiel die Funktion integerp. Siehe auch die Funktion sublist_indices.

Beispiele:

(%i1) L: [1, 2, 3, 4, 5, 6];
(%o1)                  [1, 2, 3, 4, 5, 6]
(%i2) sublist (L, evenp);
(%o2)                       [2, 4, 6]
Funktion: sublist_indices (L, P)

Gibt die Indizes der Elemente der Liste L zurück, für die die Aussagefunktion P das Ergebnis true hat. P ist eine Funktion mit einem Argument wie zum Beispiel die Funktion integerp. Siehe auch die Funktion sublist.

Beispiele:

(%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]
Funktion: unique (L)

Gibt eine Liste mit den Elementen der Liste L zurück, die sich voneinander unterscheiden. Sind alle Elemente der Liste L verschieden, gibt unique eine Kopie der Liste L und nicht die Liste selbst zurück. Ist L keine Liste, gibt unique den Ausdruck L zurück.

Beispiel:

(%i1) unique ([1, %pi, a + b, 2, 1, %e, %pi, a + b, [1]]);
(%o1)              [1, 2, %e, %pi, [1], b + a]

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5.5 Arrays


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5.5.1 Einführung in Arrays

Am flexibelsten sind Arrays, die nicht deklariert werden, diese werden auch Hashed-Arrays genannt und entstehen dadurch, dass einer indizierten Variablen ein Wert zugewiesen wird. Die Indizes brauchen keine ganze Zahlen zu sein, es sind auch Symbole und Ausdrücke als Index möglich. Nicht-deklarierte Arrays wachsen dynamisch mit der Zuweisung von Werten an die Elemente. Im Folgenden wird ein nicht-deklariertes Array a durch Zuweisung von Werten erzeugt. Die Elemente des Arrays werden mit der Funktion listarray angezeigt.

(%i1) a[1,2]: 99;
(%o1)                          99
(%i2) a[x,y]: x^y;
                                y
(%o2)                          x
(%i3) listarray(a);
                                  y
(%o3)                       [99, x ]

Von den nicht-deklarierten Arrays sind deklarierte Arrays zu unterscheiden. Diese haben bis zu 5 Dimensionen und können einen Typ wie fixnum oder flonum erhalten. Maxima unterscheidet zunächst zwei verschiedene Arten von deklarierten Arrays. Zum einen kann ein Symbol mit der Funktion array als ein deklariertes Array definiert werden. Eine andere Möglichkeit ist, mit der Funktion make_array ein Lisp-Array zu deklarieren, dass einem Symbol zugewiesen wird.

Das erste Beispiel zeigt die Deklaration eines Symbols a als ein Array. Im zweiten Beispiel wird ein Lisp-Array erzeugt, das dem Symbol b zugewiesen wird.

(%i1) array(a, fixnum, 2, 2);
(%o1)                           a
(%i2) b: make_array(fixnum, 2, 2);
(%o2)              {Array:  #2A((0 0) (0 0))}

Erhält die Optionsvariable use_fast_arrays den Wert true, werden ausschließlich Lisp-Arrays erzeugt. Im Folgenden wird auch von der Funktion array ein Lisp-Array erzeugt, dass dem Symbol c zugewiesen wird. Die Implementation der Funktionalität der Funktion array ist jedoch nicht vollständig, wenn Lisp-Arrays genutzt werden. So kann in diesem Beispiel nicht wie oben ein Array mit dem Typ fixnum definiert werden. Das ist ein Programmfehler.

(%i3) use_fast_arrays: true;
(%o3)                         true
(%i4) array(c, 2, 2);
(%o4)    #2A((NIL NIL NIL) (NIL NIL NIL) (NIL NIL NIL))
(%i5) c;
(%o5)    #2A((NIL NIL NIL) (NIL NIL NIL) (NIL NIL NIL))
(%i6) array(c, fixnum, 2, 2);

make_array: dimensions must be integers; found [fixnum + 1, 3, 3]
 -- an error. To debug this try: debugmode(true);

Maxima kennt weiterhin Array-Funktionen, die Funktionswerte speichern können, und indizierte Funktionen. Die hier beschriebenen Funktionen können auch auf diese Arrays angewendet werden. Siehe Array-Funktionen für eine Beschreibung.

Weitere Ausführungen sind bei der Beschreibung der einzelnen Funktionen zu finden. Maxima kennt folgende Funktionen und Symbole für das Arbeiten mit Arrays:

   array         arrayapply     arrayinfo   
   arraymake     arrays         fillarray
   listarray     make_array     rearray
   remarray      subvar         subvarp
   use_fast_arrays

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5.5.2 Funktionen und Variablen für Arrays

Funktion: array (name, dim_1, …, dim_n)
Funktion: array (name, type, dim_1, …, dim_n)
Funktion: array ([name_1, …, name_m], dim_1, …, dim_n)
Funktion: array ([name_1, …, name_m], type, dim_1, …, dim_n)

Erzeugt ein n-dimensionales Array. Das Array kann bis zu 5 Dimensionen haben. Die Indizes der i-ten Dimension sind ganze Zahlen in einem Bereich von 0 bis einschließlich dim_i.

array(name, dim_1, ..., dim_n) erzeugt ein Array, dessen Elemente einen beliebigen Typ haben und auch Symbole oder Ausdrücke sein können.

array(name, type, dim_1, ..., dim_n) erzeugt ein Array mit Elementen, die vom Typ type sind. Das Argument type kann fixnum für ganze Zahlen oder flonum für Gleitkommazahlen sein.

array([name_1, ..., name_m], dim_1, ..., dim_n) erzeugt m Arrays, die alle die gleiche Dimension haben. Wie oben kann weiterhin der Typ der Arrays durch Angabe des Argumentes type als fixnum oder flonum festgelegt werden.

Mit der Funktion array können nicht-deklarierte Arrays in ein deklariertes Array umgewandelt werden. Wenn das deklarierte einen Typ erhalten soll, müssen alle Elemente des nicht-deklarierten Arrays von diesem Typ sein.

Siehe auch die Funktion make_array, um ein Lisp-Array zu erzeugen, sowie die Optionsvariable use_fast_arrays.

Beispiele:

Es werden zwei verschiedene Arrays definiert. Im ersten Fall erhält das Array keinen Typ. Elemente, denen noch kein Wert zugewiesen wurde, werden mit dem Symbol ##### initialisiert. Im zweiten Fall ist das Array vom Typ fixnum. Jetzt wird das Array mit dem Wert 0 initialisiert.

(%i1) array(a, 2, 2);
(%o1)                           a
(%i2) a[0,0]: 0; a[1,1]:11; a[2,2]:22;
(%o2)                           0
(%o3)                          11
(%o4)                          22
(%i5) listarray(a);
(%o5) [0, #####, #####, #####, 11, #####, #####, #####, 22]
(%i6) array(b, fixnum, 2, 2);
(%o6)                           b
(%i7) b[0,0]: 0; b[1,1]:11; b[2,2]:22;
(%o7)                           0
(%o8)                          11
(%o9)                          22
(%i10) listarray(b);
(%o10)            [0, 0, 0, 0, 11, 0, 0, 0, 22]

Ein nicht-deklariertes Array kann in ein deklariertes Array umgewandelt werden.

(%i1) a[1,1]:11;
(%o1)                          11
(%i2) a[2,2]:22;
(%o2)                          22
(%i3) arrayinfo(a);
(%o3)              [hashed, 2, [1, 1], [2, 2]]
(%i4) array(a, fixnum, 2, 2);
(%o4)                           a
(%i5) arrayinfo(a);
(%o5)                 [complete, 2, [2, 2]]
Funktion: arrayapply (A, [i_1, …, i_n])

Wertet A[i_1, ... , i_n] aus, wobei A ein Array und i_1, …, i_n die Indizes eines Array-Elementes sind.

Siehe auch die Funktion subvar, die die gleiche Funktionalität hat, sowie die Funktion arraymake, die die Referenz auf das Array-Element nicht auswertet.

Beispiele:

Die Funktion arrayapply wertet die Referenz auf ein Array-Element aus. Im Unterschied dazu wertet die Funktion arraymake die Referenz nicht aus. Die Funktion subvar hat die gleiche Funktionalität wie arrayapply.

(%i1) a[1,2]: 12;
(%o1)                          12
(%i2) a[x,y]: x^y;
                                y
(%o2)                          x
(%i3) arrayapply(a, [1, 2]);
(%o3)                          12
(%i4) arrayapply(a, [x, y]);
                                y
(%o4)                          x
(%i5) arraymake(a, [x,y]);
(%o5)                         a
                               x, y
(%i6) subvar(a, x, y);
                                y
(%o6)                          x
Funktion: arrayinfo (A)

Gibt Informationen über das Array A zurück. Das Argument A kann ein deklariertes oder ein nicht-deklariertes Array sowie eine Array-Funktion oder eine indizierte Funktion sein.

Für ein deklarierte Array gibt arrayinfo eine Liste zurück, die declared, die Zahl der Dimensionen und die Größe der Dimensionen enthält. Die Elemente des Arrays werden von der Funktion listarray zurückgegeben.

Für ein nicht-deklariertes Array (Hashed-Array) gibt arrayinfo eine Liste zurück, die hashed, die Zahl der Indizes und die Indizes enthält, deren Elemente einen Wert haben. Die Werte der Elemente werden mit der Funktion listarray zurückgegeben.

Für Array-Funktionen gibt arrayinfo eine Liste zurück, die hashed die Zahl der Indizes und die Indizes enthält, für die Funktionen im Array enthalten sind. Die Funktionen werden mit der Funktion listarray angezeigt.

Für indizierte Funktionen gibt arrayinfo eine Liste zurück, die hashed, die Zahl der Indizes und die Indizes enthält, für die Lambda-Ausdrücke vorhanden sind. Die lambda-Ausdrücke werden von der Funktion listarray angezeigt.

Die Funktion arrayinfo kann auch für Lisp-Arrays angewendet werden, die mit der Funktion make_array erzeugt werden.

Beispiele:

arrayinfo und listarray angewendet auf ein deklariertes Array.

(%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]

arrayinfo und listarray angewendet auf ein nicht-deklariertes Array.

(%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) ]

arrayinfo und listarray angewendet auf eine Array-Funktion.

(%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

arrayinfo und listarray angewendet auf eine indizierte Funktion.

(%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     )]
Funktion: arraymake (A, [i_1, …, i_n])

Gibt den Ausdruck A[i_1, ..., i_n] zurück. Das Ergebnis ist eine nicht ausgewertete Referenz auf ein Element des Arrays A. arraymake ist vergleichbar mit der Funktion funmake.

Ist das Array A ein Lisp-Array, wie es mit der Funktion make_array erzeugt wird, dann gibt arraymake einen Lisp-Fehler zurück. Das ist ein Programmfehler.

Siehe auch die Funktionen arrayapply und subvar, die die Referenz auswerten.

Beispiele:

(%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
Systemvariable: arrays

Standardwert: []

arrays ist eine Informationsliste infolists der vom Nutzer definierten Arrays. Die Liste enthält deklarierte Arrays, nicht-deklarierte Arrays und Array-Funktionen, die der Nutzer mit dem Operator := oder der Funktion define definiert hat. Dagegen sind Arrays, die mit make_array definiert sind, nicht in der Liste enthalten.

Siehe auch die Funktion array, um ein Array zu definieren.

Beispiele:

(%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]
Funktion: fillarray (A, B)

Füllt das Array A mit den Werten aus B. Das Argument B ist eine Liste oder ein Array.

Hat das Array A einen Typ, dann kann es nur mit Elementen gefüllt werden, die den gleichen Typ haben.

Sind die Dimensionen von A und B verschieden, werden zunächst die Zeilen des Arrays A aufgefüllt. Hat die Liste oder das Array B nicht genügend Elemente, um das Array A aufzufüllen, werden die restlichen Elemente mit dem letzten Wert von B aufgefüllt. Überzählige Elemente in B werden ignoriert.

fillarray gibt das erste Argument zurück.

Siehe die Funktionen array und make_array, um ein Array zu definieren.

Beispiele:

Erzeuge ein Array mit 9 Elementen und fülle es mit den Elementen einer Liste.

(%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]

Sind zu wenige Elemente vorhanden, um das Array aufzufüllen, wird das Array mit dem letzten Element aufgefüllt. Überzählige Elemente werden ignoriert.

(%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)}

Arrays werden zeilenweise aufgefüllt.

(%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))}
Funktion: listarray (A)

Gibt eine Liste mit den Elementen des Arrays A zurück. Das Argument A kann ein deklariertes, nicht-deklariertes, eine Array-Funktion oder eine indizierte Funktion sein.

Die Elemente werden zeilenweise ausgegeben. Für nicht-deklarierte Arrays mit Indizes, die keine ganze Zahlen sind, wird die Sortierung von der Aussagefunktion orderlessp bestimmt.

Für nicht-deklarierte Arrays, Array-Funktionen und indizierte Funktionen werden die Elemente in der Reihenfolge wie von der Funktion arrayinfo zurückgegeben.

Elemente von deklarierten Arrays, denen noch kein Wert zugewiesen wurde und die keinen Typ haben, werden als ##### zurückgegeben. Elemente von deklarierten Arrays mit einem Typ, geben den Wert 0 für den Typ fixnum und 0.0 für den Typ flonum zurück.

Ist das Argument A ein Lisp-Array, wie es von der Funktion make_array erzeugt wird, generiert Maxima einen Lisp-Fehler. Das ist ein Programmfehler.

Beispiele:

Anwendung der Funktionen listarray und arrayinfo für ein deklariertes Array.

(%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]]

Anwendung der Funktionen listarray und arrayinfo für ein nicht-deklariertes Array.

(%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]]

Anwendung der Funktionen listarray und arrayinfo für eine Array-Funktion.

(%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]]

Anwendung der Funktionen listarray und arrayinfo für ein indizierte Funktion.

(%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]]
Funktion: make_array (type, dim_1, …, dim_n)

Gibt ein Lisp-Array zurück. Das Argument type kann die Werte any, flonum, fixnum oder hashed haben. Das Array hat i Dimensionen und der Index i läuft von 0 bis einschließlich dim_i-1.

Die meisten Funktionen, die auf ein Array angewendet werden können, das mit der Funktion array definiert wurde, können auch auf Lisp-Arrays angewendet werden. Einige Funktionalitäten stehen jedoch nicht zur Verfügung. Dies ist auf eine unzureichende Implementation der Lisp-Arrays zurückzuführen und kann als Programmfehler betrachtet werden. Hinweise auf Einschränkungen sind bei den einzelnen Funktionen für Arrays zu finden.

Erhält die Optionsvariable use_fast_arrays den Wert true, erzeugt Maxima ausschließlich Lisp-Arrays. Dies trifft auch auf die Funktion array zu. Wie bereits oben erläutert, ist in diesem Fall jedoch mit einer eingeschränkten Funktionalität zu rechnen.

Beispiele:

(%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
Funktion: rearray (A, dim_1, …, dim_n)

Die Funktion rearray erlaubt es, ein Array A zu vergrößern oder auch zu verkleinern. Die Anzahl der Dimensionen n sowie der Typ eines Arrays können nicht geändert werden.

Das neue Array wird zeilenweise mit den Werten des alten Arrays aufgefüllt. Hat das alte Array nicht genügend Elemente werden die restlichen Elemente entsprechend dem Typ des Arrays mit false, 0.0 oder 0 aufgefüllt.

Siehe die Funktionen array und make_array, um ein Array zu definieren.

Beispiel:

In diesem Beispiel wird das Array A verkleinert. Der Rückgabewert von rearray ist ein internes Lisp-Array auch für den Fall, dass das Array selbst kein Lisp-Array ist.

(%i1) array(A, fixnum, 2, 2);
(%o1)                           A
(%i2) listarray(A);
(%o2)              [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
(%i3) rearray(A, 1, 1);
(%o3)              {Array:  #2A((0 0) (0 0))}
(%i4) listarray(A);
(%o4)                     [0, 0, 0, 0]
Funktion: remarray (A_1, …, A_n)
Funktion: remarray (all)

Entfernt Arrays und Array-Funktionen. Der vom Array belegte Speicher wird freigegeben. Die Argumente können deklarierte und nicht-deklarierte Arrays sowie Array-Funktionen und indizierte Funktionen sein.

remarray(all) entfernt alle Arrays, die in der Informationsliste arrays enthalten sind.

remarray gibt eine Liste der Arrays zurück, die entfernt wurden. remarray wertet die Argumente nicht aus.

Funktion: subvar (x, i_1, x_2, …)

Wertet den indizierten Ausdruck x[i_1, i_2, ...] aus. subvar wertet die Argumente aus.

Siehe die Funktion arrayapply, die dieselbe Funktionalität hat, und die Funktion arraymake, die eine Referenz auf das Array-Element zurückgibt, ohne diese auszuwerten.

Beispiele:

(%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
Funktion: subvarp (expr)

Gibt true zurück, wenn expr eine indizierte Variable wie zum Beispiel a[i] ist.

Optionsvariable: use_fast_arrays

Standardwert: false

Erhält die Optionsvariable use_fast_arrays den Wert true, erzeugt Maxima ausschließlich Lisp-Arrays, wie sie auch von der Funktion make_array erzeugt werden. Dies trifft auch auf die Funktion array zu. Der Vorteil der Lisp-Arrays ist, dass diese effizienter sind.

Die Implementation der Lisp-Arrays ist jedoch nicht vollständig ausgeführt, so dass es zu einer eingeschränkten Funktionalität kommt. Dies ist ein Programmfehler. Hinweise auf einzelne Einschränkungen sind bei den einzelnen Funktionen zu finden.

Siehe die Funktion make_array für weitere Ausführungen zu Lisp-Arrays.


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5.6 Strukturen


5.6.1 Einführung in Strukturen

Maxima bietet eine einfache Möglichkeit, Daten in eine Struktur zusammenzufassen. Eine Struktur ist ein Ausdruck, in der die Argumente mit ihren Feldnamen bezeichnet werden und die Struktur als Ganzes mit dem Namen des Operators bezeichnet wird. Der Wert eines Feldes kann ein beliebiger Ausdruck sein.

Eine Struktur wird mit der Funktion defstruct definiert. Die Informationsliste structures enthält die vom Nutzer definierten Strukturen. Die Funktion new generiert eine neue Instanz einer Struktur. Mit dem Operator @ wird auf die Felder einer Struktur zugegriffen. Mit dem Kommando kill(S) wird die Definition der Struktur S gelöscht. Mit dem Kommando kill(x@a) wird das Feld a der Instanz x einer Struktur gelöscht.

In der 2D-Anzeige werden die Felder von Instanzen einer Struktur als eine Gleichung angezeigt. Die linke Seite der Gleichung ist der Feldname und die rechte Seite der Gleichung ist der Wert des Feldes. Die Gleichungen werden nur in der Anzeige gezeigt und werden nicht als Teil der Struktur gespeichert. In der 1D-Anzeige und bei der Ausgabe mit der Funktion grind werden nur die Werte der Felder ausgegeben.

Ein Feldname kann nicht als der Name einer Funktion verwendet werden. Jedoch kann ein Feld einen Lambda-Ausdruck enthalten. Auch können die Felder nicht auf bestimmte Datentypen eingeschränkt werden. Einem Feld kann immer ein beliebiger Ausdruck zugewiesen werden. Weiterhin sind die Felder einer Struktur immer sichtbar. Der Zugriff auf ein Feld kann nicht eingeschränkt werden.


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5.6.2 Funktionen und Variablen für Strukturen

Systemvariable: structures

structures ist eine Informationsliste, die die vom Benutzer mit der Funktion defstruct definierten Strukturen enthält.

Funktion: defstruct (S(a_1, …, a_n))
Funktion: defstruct (S(a_1 = v_1, …, a_n = v_n))

Definiert eine Struktur, als eine Liste mit den Feldnamen a_1, …, a_n und dem Namen S für die Struktur. Eine Instanz einer Struktur ist ein Ausdruck mit dem Operator S und n Argumenten, die die Werte der Felder sind. Mit dem Kommando new(S wird eine neue Instanz einer Struktur S generiert. Siehe auch new.

Mit einem Symbol a als Argument wird der Name eines Feldes bezeichnet. Mit einer Gleichung a = v wird der Name des Feldes als a bezeichnet und ein Standardwert v definiert. Der Standardwert v kann ein beliebiger Ausdruck sein.

defstruct legt die Definition der Struktur S in der Informationsliste structures ab.

Mit dem Kommando kill(S) wird die Definition einer Struktur gelöscht und von der Informationsliste structures entfernt.

Beispiele:

(%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)]
Funktion: new (S)
Funktion: new (S (v_1, …, v_n))

new erzeugt eine neue Instanz einer Struktur.

Das Kommando new(S) erzeugt eine neue Instanz der Struktur S, die mit der Funktion defstruct definiert wurde. Die Felder werden mit den Standardwerten belegt, wenn die Definition der Struktur Standardwerte enthält. Ansonsten erhalten die Felder keine Werte.

Das Kommando new(S(v_1, ..., v_n)) erzeugt eine neue Instanz der Struktur S, wobei die Felder mit den Werten v_1, …, v_n initialisiert werden.

Beispiele:

(%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)
Operator: @

@ ist der Operator für den Zugriff auf ein Feld einer Struktur. Der Ausdruck x@a bezeichnet das Feld a der Instanz x einer Struktur. Der Feldname wird nicht ausgewertet.

Hat das Feld a der Instanz x keinen Wert, wird der Ausdruck x@a zu sich selbst ausgewertet.

kill(x@a) löscht den Wert des Feldes a der Instanz x einer Struktur.

Beispiele:

(%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

Der Feldname wird nicht ausgewertet.

(%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

6 Ausdrücke


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6.1 Einführung in Ausdrücke

Alles in Maxima, bis auf wenige Ausnahmen, sind Ausdrücke. Dazu gehören mathematische Ausdrücke wie sqrt(2*a+b) oder Kommandos wie subst(a^2,b,sin(b+1). Auch Maxima-Programme sind Ausdrücke. Ausdrücke bestehen aus einem Atom oder einem Operator mit seinen Argumenten.

Ein Atom kann ein Symbol, eine Zeichenkette, eine ganze Zahl oder eine Gleitkommazahl sein. Jeder Ausdruck, der nicht ein Atom ist, hat die Darstellung op(a_1, a_2, ..., a_n). op ist der Operator und a_1, …, a_n sind die Argumente des Operators. Die Argumente des Operators können Atome oder wiederum Operatoren mit Argumenten sein.

Da Maxima in Lisp programmiert ist, wird ein Ausdruck intern als eine Liste dargestellt, die die Gestalt ((op) a_1 a_2 ... a_n) hat. Die arithmetischen Operatoren "+" und "*" haben zum Beispiel die interne Darstellung:

x+y+10  -> ((mplus) 10 $x $y)
2*x*x   -> ((mtimes) 2 $x $y)
2*(x+y) -> ((mtimes) 2 ((mplus) $x $y)

Mathematische Funktionen wie die trigonometrischen Funktionen oder die Logarithmusfunktion werden von Maxima intern analog dargestellt:

sin(x)          -> ((%sin) $x)
log(y)          -> ((%log) $y)
2*sin(x)+log(y) -> ((mplus) ((mtimes) 2 ((%sin) $x)) ((%log) $y)) 

Mehrere Ausdrücke können zusammengefaßt werden, indem die Ausdrücke durch Kommata getrennt und mit runden Klammern umgeben werden.

(%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

Auch Programmschleifen sind in Maxima Ausdrücke. Der Rückgabewert einer Programmschleife ist done.

(%i1) y: (x: 1, for i from 1 thru 10 do (x: x*i))$
(%i2) y;
(%o2)                         done

Um einen anderen Rückgabewert als done zu erhalten, kann zum Beispiel der Wert der Variablen x nach dem Ende der Programmschleife ausgegeben werden.

(%i3) y: (x: 1, for i from 1 thru 10 do (x: x*i), x)$
(%i4) y;
(%o4)                        3628800

Es gibt eine Anzahl an reservierten Namen, die nicht als Variablennamen verwendet werden sollten. Ihre Verwendung kann möglicherweise kryptische Fehlermeldungen erzeugen. Dazu gehören zum Beispiel die folgenden Namen:

   integrate            next           from                 diff            
   in                   at             limit                sum             
   for                  and            elseif               then            
   else                 do             or                   if              
   unless               product        while                thru            
   step                                                                     

Funktionen und Variablen um einen Teilausdruck zu isolieren:

   isolate     disolate  isolate_wrt_times   expisolate
   part        inpart    substpart           substinpart
   inflag      piece     partswitch
   pickapart

Funktionen und Variablen für Substantive und Verben:

   nounify   verbify     alias     aliases

Funktionen und Variablen, um zu prüfen, ob ein Teilausdruck enthalten ist und um eine Liste der Variablen eines Ausdrucks zu erstellen:

   freeof       lfreeof
   listofvars   listconstvars    listdummyvars

Funktionen und Variablen für Operatoren und Argumente:

   args    op    operatorp

Funktionen und Variablen für Substitutionen in Ausdrücke:

   subst psubst sublis exptsubst opsubst

Funktionen und Variablen für die kanonische Ordnung der Argumente eines Ausdrucks:

   ordergreat    orderless    unorder
   ordergreatp   orderlessp   ordermagnitudep

Weitere Funktionen und Variablen:

   nterms   optimize   optimprefix   partition

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6.2 Substantive und Verben

Operatoren und Funktionen können als Substantiv oder Verb vorliegen. Verben werden von Maxima ausgewertet. Substantive, die in einem Ausdruck auftreten, werden dagegen nicht ausgewertet, sondern vereinfacht. Die meisten mathematischen Funktionen sind Substantive. Funktionen wie limit, diff oder integrate sind standardmäßig Verben, die jedoch in ein Substantiv umgewandelt werden können. Ein Verb kann durch den Quote-Operator ' oder mit der Funktion nounify in ein Substantiv umgewandelt werden. Der Auswertungsschalter nouns bewirkt, dass Substantive von der Funktion ev ausgewertet werden.

In der internen Darstellung von Maxima erhalten Lisp-Symbole, die ein Verb darstellen, ein führendes Dollarzeichen $. Lisp-Symbole, die ein Substantiv darstellen, erhalten ein führendes Prozentzeichen %. Einige Substantive wie 'integrate oder 'derivative haben eine spezielle Darstellung für die Ausgabe. Standardmäßig werden jedoch Substantive und Verben identisch dargestellt. Hat die Optionsvariable noundisp den Wert true, werden Substantive mit einem führenden Hochkommata angezeigt.

Siehe auch noun, nouns, nounify und verbify.

Beispiele:

(%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;
                               52
(%o8)                          --
                               17
(%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)

6.3 Bezeichner

Maxima Bezeichner bestehen aus den Buchstaben des Alphabets und den Zahlzeichen 0 bis 9. Sonderzeichen können in einem Bezeichner mit einem vorangestellten Backslash \ verwendet werden, zum Beispiel a\&b.

Ein Zahlzeichen kann der erste Buchstabe eines Bezeichners sein, wenn ihm ein Backslash vorangestellt ist, zum Beispiel \2and3. Zahlzeichen, die an anderen Stellen auftreten, muss kein Backslash vorangestellt werden, zum Beispiel is5.

Sonderzeichen können mit der Funktion declare als alphabetisch erklärt werden. In diesem Fall muss dem Sonderzeichen kein Backslash vorangestellt werden, wenn es in einem Bezeichner genutzt wird. Die Zeichen A bis Z, a bis z und 0 bis 9 sowie die Zeichen % und _ haben bereits die Eigenschaft alphabetisch.

Maxima unterscheidet Groß- und Kleinschreibung. So werden von Maxima foo, FOO oder Foo unterschieden. Ein Maxima-Bezeichner ist ein Lisp-Symbol, dem ein Dollarzeichen $ vorangestellt ist. Lisp-Symbolen, die in Maxima verwendet werden sollen, ist ein Fragezeichen ? vorangestellt. Siehe das Kapitel Lisp und Maxima für eine ausführlichere Beschreibung.

Beispiele:

(%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

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6.4 Funktionen und Variablen für Ausdrücke

Funktion: alias (new_name_1, old_name_1, …, new_name_n, old_name_n)

Die Funktion alias ermöglicht einen alternativen Alias-Namen für eine Maxima-Funktion, einer Variablen oder einem Array. Der Funktion alias kann eine beliebige Anzahl von paarweisen Namen und Alias-Namen übergeben werden.

alias gibt eine Liste mit den Symbolen zurück, denen ein Alias-Name zugewiesen werden konnte. Wurde einem Symbol bereits derselbe Alias-Name gegeben, enthält die Liste den Wert false. Wird versucht einem Symbol, das bereits einen Alias-Namen hat, einen neuen Alias-Namen zu geben, bricht alias mit einer Fehlermeldung ab.

Symbole, die einen Alias-Namen erhalten haben, werden in die Systemvariable aliases eingetragen. Siehe die Systemvariable aliases.

Die Funktionen ordergreat und orderless sowie die Deklaration eines Symbols als ein noun mit der Funktion declare erzeugen automatisch Alias-Namen, die in die Liste aliases eingetragen werden.

Der Alias-Name kann mit der Funktion kill entfernt werden.

Beispiel:

(%i1) alias(mysqrt,sqrt);
(%o1)                        [sqrt]
(%i2) aliases;
(%o2)                        [sqrt]
(%i3) mysqrt(4);
(%o3)                           2
(%i4) kill(mysqrt);
(%o4)                         done
(%i5) mysqrt(4);
(%o5)                       mysqrt(4)
(%i6) aliases;
(%o6)                          []
Systemvariable: aliases

Anfangswert: []

Die Systemvariable aliases ist eine Informationsliste der Symbole, die einen vom Nutzer definierten Alias-Namen mit dem Kommando alias erhalten haben. Weiterhin werden von den Funktionen ordergreat und orderless sowie bei der Deklaration eines Symbols als ein noun mit der Funktion declare Alias-Namen generiert, die in die Liste aliases eingetragen werden.

Siehe auch die Funktion alias für ein Beispiel.

Schlüsselwort: allbut

Das Schlüsselwort allbut wird bei part-Befehlen wie part, inpart, substpart, substinpart, dpart und lpart genutzt, um Indizes bei der Auswahl von Teilausdrücken auszuschließen.

Das Schlüsselwort allbut kann auch zusammen mit dem Kommando kill verwendet werden. kill(allbut(a_1, a_2, ...)) hat denselben Effekt wie kill(all) mit der Ausnahme, dass die Symbole a_1, a_2, … von kill ausgenommen werden. Siehe die Funktion kill.

Beispiele:

(%i1) expr : e + d + c + b + a;
(%o1)                   e + d + c + b + a
(%i2) part (expr, [2, 5]);
(%o2)                         d + a

(%i3) expr : e + d + c + b + a;
(%o3)                   e + d + c + b + a
(%i4) part (expr, allbut (2, 5));
(%o4)                       e + c + b

Das Schlüsselwort allbut kann zusammen mit dem Kommando kill verwendet werden.

(%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]
Funktion: args (expr)

Die Funktion args gibt eine Liste mit den Argumenten des Hauptoperators des Ausdrucks expr zurück.

Die Anordnung der Argumente der Ergebnisliste wird von der Optionsvariablen inflag beeinflußt. Hat inflag den Wert true, ist die Anordnung entsprechend der internen Darstellung des Ausdrucks expr. Ansonsten ist die Anordnung wie in der externen Darstellung für die Anzeige. Siehe die Optionsvariable inflag.

args(expr) ist äquivalent zu substpart("[", expr, 0). Siehe auch substpart und op.

Beispiele:

(%i1) args(gamma_incomplete(a,x));
(%o1)                        [a, x]
(%i2) args(x+y+z);
(%o2)                       [z, y, x]
(%i3) args(x+y+z),inflag:true;
(%o3)                       [x, y, z]
(%i4) args(x+2*a);
(%o4)                       [x, 2 a]
Funktion: atom (expr)

Gibt den Wert true zurück, wenn das Argument expr ein Atom ist. Atome sind ganze Zahlen, Gleitkommazahlen, Zeichenketten und Symbole. Siehe auch die Funktionen symbolp und listp.

Beispiele:

(%i1) atom(5);
(%o1)                         true
(%i2) atom(5.0);
(%o2)                         true
(%i3) atom(5.0b0);
(%o3)                         true
(%i4) atom(1/2);
(%o4)                         false
(%i5) atom('a);
(%o5)                         true
(%i6) atom(2*x);
(%o6)                         false
(%i7) atom("string");
(%o7)                         true
Funktion: box (expr)
Funktion: box (expr, a)

Die Funktion box(expr) umschließt den Ausdruck expr in der Ausgabe mit einem Rahmen, wenn display2d den Wert true hat. Ansonsten ist der Rückgabewert ein Ausdruck mit box als Operator und expr als Argument.

box(expr, a) umschließt expr mit einem Rahmen, der mit einer Marke a bezeichnet ist. Ist die Marke länger als der Rahmen, werden Zeichen abgeschnitten.

Die Funktion box wertet ihre Argumente aus. Die eingerahmten Ausdrücke werden dagegen nicht mehr ausgewertet.

Die Optionsvariable boxchar enthält das Zeichen, das von den Funktionen box sowie dpart und lpart verwendet wird, um den Rahmen auszugeben.

Beispiele:

(%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"
                                 """"""
Optionsvariable: boxchar

Standardwert: "

Die Optionsvariable boxchar enthält das Zeichen, welches von den Funktionen box sowie dpart und lpart genutzt wird, um einen Rahmen auszugeben.

Die Rahmen werden immer mit dem aktuellen Wert von boxchar ausgegeben. Das Zeichen boxchar wird nicht zusammen mit dem eingerahmten Ausdruck gespeichert.

Funktion: collapse (expr)
Funktion: collapse ([expr_1, expr_2, …])

Komprimiert einen Ausdruck expr, indem gemeinsame Teilausdrücke denselben Speicher nutzen. collapse wird von der Funktion optimize aufgerufen. collapse kann auch mit einer Liste aufgerufen werden, die mehrere Argumente enthält.

Siehe auch die Funktion optimize.

Funktion: dispform (expr)
Funktion: dispform (expr, all)

dispform formatiert den Ausdruck expr von der internen Darstellung in eine externe Darstellung, wie sie für die Anzeige des Ausdrucks benötigt wird. Bei der Formatierung sind Optionsvariablen wie dispflag und powerdisp wirksam.

Beispiele für die interne und externe Darstellung von Ausdrücken sind:

          Interne Darstellung            Externe Darstellung
------------------------------------------------------------
-x      : ((MTIMES) -1 $x)               ((MMINUS) $x)
sqrt(x) : ((MEXPT) $x ((RAT) 1 2))       ((%SQRT) $X)
a/b     : ((MTIMES) $A ((MEXPT) $B -1))  ((MQUOTIENT) $A $B)

dispform(expr) gibt die externe Darstellung nur für den ersten Operator im Ausdruck zurück. dispform(expr, all) gibt die externe Darstellung aller Operatoren im Ausdruck expr zurück.

Siehe auch part, inpart und inflag.

Beispiel:

Die Funktion dispform kann genutzt werden, um die Wurzelfunktion in einem Ausdruck zu substituieren. Die Wurzelfunktion ist nur in der externen Darstellung eines Ausdruckes vorhanden:

(%i1) expr: sqrt(5)/(5+sqrt(2));
                             sqrt(5)
(%o1)                      -----------
                           sqrt(2) + 5
(%i2) subst(f,sqrt,expr);
                             sqrt(5)
(%o2)                      -----------
                           sqrt(2) + 5
(%i3) subst(f,sqrt,dispform(expr));
                              f(5)
(%o3)                      -----------
                           sqrt(2) + 5
(%i4) subst(f,sqrt,dispform(expr,all));
                              f(5)
(%o4)                       --------
                            f(2) + 5
Funktion: disolate (expr, x_1, …, x_n)

Die Funktion disolate arbeitet ähnlich wie die Funktion isolate. Teilausdrücke im Ausdruck expr, die die Variablen x_1, …, x_n nicht enthalten, werden durch Zwischenmarken %t1, %t2, … ersetzt. Im Unterschied zu der Funktion isolate kann die Funktion disolate Teilausdrücke zu mehr als einer Variablen aus einem Ausdruck isolieren.

Die Ersetzung von Teilausdrücken durch Zwischenmarken kann mit der Optionsvariable isolate_wrt_times kontrolliert werden. Hat die Optionsvariable isolate_wrt_times den Wert true, werden Ersetzungen in Produkten ausgeführt. Der Standardwert ist false. Siehe isolate_wrt_times für Beispiele.

Die Optionsvariable exptisolate hat im Unterschied zur Funktion isolate keinen Einfluss auf die Ersetzung von Teilausdrücken durch Zwischenmarken.

disolate wird automatisch aus der Datei share/simplification/disol.mac geladen. Das Kommando demo(disol)$ zeigt Beispiele.

Siehe auch die Funktion isolate.

Beispiel:

(%i1) expr:a*(e*(g+f)+b*(d+c));
(%o1)               a (e (g + f) + b (d + c))
(%i2) disolate(expr,a,b,e);
(%t2)                         d + c

(%t3)                         g + f

(%o3)                   a (%t3 e + %t2 b)
Funktion: dpart (expr, n_1, …, n_k)

Wählt wie die Funktion part einen Teilausdruck aus, gibt aber den vollständigen Ausdruck zurück, wobei der ausgewählte Teilausdruck eingerahmt ist. Der Rahmen ist Teil des zurückgegebenen Ausdrucks.

Siehe auch part, inpart und lpart sowie box.

Beispiel:

(%i1) dpart (x+y/z^2, 1, 2, 1);
                             y
(%o1)                       ---- + x
                               2
                            """
                            "z"
                            """
Optionsvariable: exptisolate

Standardwert: false

Hat exptisolate den Wert true, dann sucht die Funktion isolate auch in den Exponenten von Zahlen oder Symbolen nach Teilausdrücken zu einer Variablen.

Siehe die Funktion isolate für Beispiele.

Optionsvariable: exptsubst

Standardwert: false

Die Optionsvariable exptsubst kontrolliert die Substitution von Ausdrücken mit der Exponentialfunktion durch die Funktionen subst und psubst.

Beispiele:

(%i1) subst(y,%e^x,%e^(a*x)),exptsubst:false;
                                a x
(%o1)                         %e
(%i2) subst(y,%e^x,%e^(a*x)),exptsubst:true;
                                a
(%o2)                          y
Funktion: freeof (x, expr)
Funktion: freeof (x_1, …, x_n, expr)

freeof(x, expr) gibt das Ergebnis true zurück, wenn das Argument x nicht im Ausdruck expr enthalten ist. Ansonsten ist der Rückgabewert false.

freeof(x_1, ..., x_n, expr) gibt das Ergebnis true zurück, wenn keines der Argumente x_1, x_2, … im Ausdruck expr enthalten ist.

Die Argumente x_1, …, x_n können die Namen von Funktionen und Variablen sein, indizierte Namen, die Namen von Operatoren oder allgemeine Ausdrücke. Die Funktion freeof wertet die Argumente aus.

Bei der Prüfung, ob ein Teilausdruck x im Ausdruck expr enthalten ist, untersucht die Funktion freeof den Ausdruck expr in der vorliegenden Form (nach Auswertung und Vereinfachung) und versucht nicht herauszufinden, ob der Teilausdruck in einem äquivalenten Ausdruck enthälten wäre.

freeof ignoriert Dummy-Variablen. Dummy-Variablen sind Variablen, die außerhalb eines Ausdrucks nicht in Erscheinung treten. Folgende Dummy-Variablen werden von freeof ignoriert: der Index einer Summe oder eines Produktes, die unabhängige Variable in einem Grenzwert, die Integrationsvariable eines bestimmten Integrals oder einer Laplacetransformation, formale Variablen in at- oder lambda-Ausdrücke, lokale Variablen eines Blocks oder einer do-Schleife.

Das unbestimmte Integral ist nicht frei von der Integrationsvariablen.

Beispiele:

Argumente sind Namen von Funktionen, Variablen, indizierten Variablen, Operatoren und Ausdrücke. freeof(a, b, expr) ist äquivalent zu freeof(a, expr) and freeof(b, expr).

(%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

Die Funktion freeof wertet die Argumente aus.

(%i1) expr: (a+b)^5$
(%i2) c: a$
(%i3) freeof(c, expr);
(%o3)                         false

freeof betrachtet keine äquivalenten Ausdrücke. Vereinfachungen können einen äquivalenten Ausdruck liefern, der jedoch den Teilausdruck nicht mehr enthält.

(%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

Die Exponentialfunktion exp(x) wird von Maxima sofort zu %e^x vereinfacht. Der Name exp der Exponentialfunktion ist daher nicht in einem Ausdruck enthalten.

(%i5) exp(x);
                                 x
(%o5)                          %e
(%i6) freeof(exp, exp (x));
(%o6)                         true

Eine Summe ist frei von dem Index und ein bestimmtes Integral ist frei von der Integrationsvariablen. Ein unbestimmtes Integral ist nicht frei von der Integrationsvariablen.

(%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
Optionsvariable: inflag

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable inflag den Wert true, wird von Funktionen, die Teile eines Ausdrucks expr extrahieren, die interne Form des Ausdrucks expr betrachtet.

Die Anordnung der Argumente der internen Darstellung unterscheidet sich zum Beispiel für die Addition von der externen Darstellung für die Anzeige. Daher hat first(x+y) das Ergebnis x, wenn inflag den Wert true hat, und y, wenn inflag den Wert false hat. Der Ausdruck first(y+x) gibt in beiden Fällen dasselbe Ergebnis.

Hat inflag den Wert true, entsprechen die Funktionen part und substpart den Funktionen inpart und substinpart.

Folgende Funktionen werden von der Optionsvariablen inflag beeinflusst: part, substpart, first, rest, last, length, die Konstruktion forin, map, fullmap, maplist, reveal, pickapart, args und op.

Funktion: inpart (expr, n_1, …, n_k)

Die Funktion inpart ist ähnlich wie part, arbeitet aber mit der internen Darstellung eines Ausdruckes und nicht mit der externen Darstellung für die Anzeige. Da keine Formatierung vorgenommen wird, ist die Funktion inpart schneller als part.

Immer dann, wenn sich die interne und die externe Darstellung eines Ausdrucks voneinander unterscheiden, haben die Funktionen inpart und part verschiedene Ergebnisse. Dies trifft zu für die Anordnung der Argumente einer Addition, der Subtraktion und Division sowie zum Beispiel für die Wurzelfunktion.

Ist das letzte Argument einer part-Funktion eine Liste mit Indizes, werden mehrere Teilausdrücke heraus gepickt. So hat inpart(x + y + z, [1, 3]) das Ergebnis z+x.

Siehe auch part, dpart und lpart.

Beispiele:

(%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)
Funktion: isolate (expr, x)

Teilausdrücke im Ausdruck expr, die die Variable x nicht enthalten, werden durch Zwischenmarken %t1, %t2, … ersetzt. Dies kann genutzt werden, um die weitere Auswertung und Vereinfachung dieser Teilausdrücke zu verhindern. Die Ersetzung der Teilausdrücke kann durch eine Auswertung des Ausdrucks rückgängig gemacht werden.

Die Ersetzung von Teilausdrücken kann mit den Optionsvariablen exptisolate und isolate_wrt_times kontrolliert werden. Hat die Optionsvariable exptisolate den Wert true, werden Ersetzungen auch für die Exponentiation ausgeführt. Die Basis muss dabei eine Zahl oder ein Symbol wie %e sein. Hat die Optionsvariable isolate_wrt_times den Wert true, werden Ersetzungen in Produkten ausgeführt. Siehe isolate_wrt_times für Beispiele.

Die Ersetzung von Teilausdrücken für mehrere Variable kann mit der Funktion disolate ausgeführt werden. Siehe disolate.

Beispiele:

(%i1) (b+a)^4*(x*((d+c)^2+2*x)+1);
                       4                  2
(%o1)           (b + a)  (x (2 x + (d + c) ) + 1)
(%i2) isolate(%,x);

                                   2
(%t2)                       (d + c)


                                   4
(%t3)                       (b + a)

(%o3)                %t3 (x (2 x + %t2) + 1)
(%i4) ratexpand(%);
                          2
(%o4)              2 %t3 x  + %t2 %t3 x + %t3
(%i5) ev(%);
                  4  2          4        2            4
(%o5)    2 (b + a)  x  + (b + a)  (d + c)  x + (b + a)
(%i6) (b+a)*(b+a+x)^2*%e^(b+a*x+x^2);
                                       2
                                  2   x  + a x + b
(%o6)          (b + a) (x + b + a)  %e
(%i7) ev(isolate(%,x),exptisolate:true);

(%t7)                         b + a


                                 b
(%t8)                          %e

                                        2
                                   2   x  + a x
(%o8)             %t7 %t8 (x + %t7)  %e
Optionsvariable: isolate_wrt_times

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable isolate_wrt_times den Wert true, führen die Funktionen isolate und disolate auch Ersetzungen in Produkten aus.

Siehe auch die Funktionen isolate und disolate.

Beispiele:

(%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
Optionsvariable: listconstvars

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable listconstvars den Wert true, werden Konstante wie %e, %pi und Variablen, die als konstant deklariert sind, von der Funktion listofvars in die Ergebnisliste aufgenommen. Der Standardwert von listconstvars ist false und Konstante werden ignoriert.

Optionsvariable: listdummyvars

Standardwert: true

Hat listdummyvars den Wert false, werden die Dummy-Variablen eines Ausdrucks von der Funktion listofvars ignoriert. Dummy-Variablen sind zum Beispiel der Index einer Summe, die Grenzwertvariable oder die Integrationsvariable eines bestimmten Integrals.

Beispiele:

(%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]
Funktion: listofvars (expr)

Die Funktion listofvars gibt eine Liste der Variablen zurück, die im Ausdruck expr enthalten sind.

Hat die Optionsvariable listconstvars den Wert true, werden auch Konstante wie %e, %pi und %i sowie als konstant deklarierte Variable in die Liste aufgenommen. Der Standardwert von listconstvars ist false.

Siehe entsprechend die Optionsvariable listdummyvars für Dummy-Variablen.

Beispiel:

(%i1) listofvars (f (x[1]+y) / g^(2+a));
(%o1)                     [g, a, x , y]
                                  1
Funktion: lfreeof (list, expr)

Für jedes Element m der Liste list wird die Funktion freeof aufgerufen. lfreeof hat den Rückgabewert true, wenn keines der Elemente der Liste list im Ausdruck expr enthalten ist. Ansonsten ist der Rückgabewert false.

Siehe auch die Funktion freeof.

Funktion: lpart (label, expr, n_1, …, n_k)

Die Funktion lpart ist ähnlich zu dpart, verwendet aber einen Rahmen, der mit einer Marke gekennzeichnet ist.

Siehe auch part, inpart und dpart.

Eigenschaft: mainvar

Die Deklaration einer Variablen als eine Hauptvariable mit der Funktion declare ändert deren Anordnung in einem Ausdruck der kanonisch geordnet ist. Hauptvariable sind bezüglich der Funktionen ordergreatp und orderlessp stets größer als alle anderen Symbole, Konstanten und Zahlen.

Beispiel:

(%i1) sort([9, 1, %pi, g, t, a]);
(%o1)                 [1, 9, %pi, a, g, t]

(%i2) declare(a, mainvar)$
(%i3) sort([9, 1, %pi, g, t, a]);
(%o3)                 [1, 9, %pi, g, t, a]
Eigenschaft: noun

noun ist eine der Optionen des Kommandos declare. Wird eine Funktion als noun deklariert, wird diese als Substantivform behandelt und nicht ausgewertet.

Ein Symbol f, dass als noun deklariert wird, wird in die Informationsliste aliases eingetragen und die Rückgabe der Funktion properties enthält den Eintrag noun.

Beispiel:

(%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
Optionsvariable: noundisp

Standardwert: false

Hat noundisp den Wert true, werden Substantivformen mit einem vorangestelltem Hochkomma angezeigt. Diese Optionsvariable hat immer den Wert true, wenn die Definition von Funktionen angezeigt wird.

Funktion: nounify (f)

Die Funktion nounify gibt den Namen einer Funktion f in einer Substantivform zurück. Der Name f ist ein Symbol oder eine Zeichenkette.

Einige Funktionen geben eine Substantivform zurück, wenn die Funktion nicht ausgewertet werden kann. Wird einem Funktionsaufruf wie zum Beispiel 'f(x) oder '(f(x)) ein Hochkomma vorangestellt, wird ebenfalls eine Substantivform zurückgegeben.

Siehe auch die Funktion verbify.

Funktion: nterms (expr)

Die Funktion nterms gibt die Anzahl der Terme des Ausdrucks expr zurück, wobei der Ausdruck als vollständig expandiert angenommen wird, ohne dass Terme gekürzt oder zusammengefasst werden.

Ausdrücke wie sin(expr), sqrt(expr) oder exp(expr) werden dabei als ein Term gezählt.

Funktion: op (expr)

Die Funktion op gibt den Hauptoperator des Ausdrucks expr zurück. op(expr) ist äquivalent zu part(expr, 0).

Ist der Hauptoperator des Ausdrucks expr ein Operator wie "+", "*" oder "/" wird der Name des Operators als Zeichenkette zurückgegeben. Andernfalls wird ein Symbol zurückgegeben.

op beachtet den Wert der Optionsvariablen inflag. op wertet die Argumente aus. Siehe auch args.

Beispiele:

(%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
Funktion: operatorp (expr, op)
Funktion: operatorp (expr, [op_1, …, op_n])

Das Kommando operatorp(expr, op) gibt true zurück, wenn op der Hauptoperator des Ausdrucks expr ist.

operatorp(expr, [op_1, ..., op_n]) gibt true zurück, wenn einer der Operatoren op_1, …, op_n der Hauptoperator des Ausdrucks expr ist.

Optionsvariable: opsubst

Hat die Optionsvariable opsubst den Wert false, führt die Funktion subst keine Substitution in einen Operator eines Ausdrucks aus. Zum Beispiel hat (opsubst: false, subst(x^2, r, r+r[0])) das Ergebnis x^2+r[0].

Funktion: optimize (expr)

Die Funktion optimize gibt einen Ausdruck zurück, der dasselbe Ergebnis und dieselben Seiteneffekte wie expr hat, der jedoch effizienter ausgewertet werden kann. Im neuen Ausdruck wird die mehrfache Berechnung gleicher Teilausdrücke vermieden und gleiche Teilausdrücke werden zusammengefasst.

Siehe auch die Funktion collapse.

example(optimize) zeigt ein Beispiel.

Optionsvariable: optimprefix

Standardwert: %

Die Optionsvariable optimprefix enthält den Präfix, der von der Funktion optimize benutzt wird, um einen Teilausdruck zu benennen.

Funktion: ordergreat (v_1, …, v_n)
Funktion: orderless (v_1, …, v_n)

Die Funktion ordergreat ändert die kanonische Anordnung der Symbole so, dass v_1 > v_2 > … > v_n. Weiterhin ist v_n kleiner als jedes andere Symbol, das nicht in der Liste enthalten ist.

orderless ändert die kanonische Anordnung der Symbole so, dass v_1 < v_2 < … < v_n. Weiterhin ist v_n größer als jedes andere Symbol, das nicht in der Liste enthalten ist.

Die durch ordergreat und orderless definierte Ordnung wird durch unorder wieder aufgehoben. ordergreat und orderless können jeweils nur einmal aufgerufen werden, solange nicht mit unorder zuvor die definierte Ordnung aufgehoben wird.

Siehe auch ordergreatp, orderlessp und mainvar.

Funktion: ordergreatp (expr_1, expr_2)
Funktion: orderlessp (expr_1, expr_2)

Die Funktion ordergreatp gibt true zurück, wenn in der kanonischen Ordnung von Maxima expr_1 größer als expr_2 ist. Ansonsten ist das Ergebnis false.

Die Funktion orderlessp gibt true zurück, wenn in der kanonischen Ordnung von Maxima expr_1 kleiner als expr_2 ist. Ansonsten ist das Ergebnis false.

Alle Maxima-Atome und Ausdrücke sind vergleichbar unter ordergreatp und orderlessp. Die kanonische Ordnung von Atomen ist folgendermaßen:

Numerische Konstanten < deklarierte Konstanten < deklarierte Skalare < erstes Argument von orderless < weitere Argumente von orderless < letztes Argument von orderless < Variablen beginnend mit a, ... < Variablen beginnend mit Z < letzte Argument von ordergreat < weitere Argumente von ordergreat < erste Argument von ordergreat < deklarierte Hauptvariablen.

Die Ordnung für Ausdrücke, die keine Atome sind, wird von der für Atome abgeleitet. Für die Operatoren "+", "*" und "^" kann die Ordnung nicht einfach beschrieben werden. Andere Operatoren, Funktionen und Ausdrücke werden angeordnet nach den Argumenten, dann nach den Namen. Bei Ausdrücken mit Indizes wird der Name des Symbols als Operator und der Index als Argument betrachtet.

Die kanonische Ordnung der Ausdrücke wird modifiziert durch die Funktionen ordergreat und orderless sowie der Deklarationen mainvar, constant und scalar.

Siehe auch sort.

Beispiele:

Ordne Symbole und Konstanten. %pi wird nicht nach dem numerischen Wert sortiert, sondern wie eine Konstante.

(%i1) stringdisp : true;
(%o1)                         true
(%i2) sort ([%pi, 3b0, 3.0, x, X, "foo", 3, a, "bar", 4.0, 4b0]);
(%o2) [3, 3.0, 4.0, 3.0b0, 4.0b0, %pi, "bar", "foo", a, x, X]

Anwendung der Funktionen ordergreat und orderless.

(%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]

Anwendung der Deklarationen mainvar, constant und scalar.

(%i1) sort ([aa, foo, bar, bb, baz, quux, cc, dd, A1, B1, C1]);
(%o1)   [aa, bar, baz, bb, cc, dd, foo, quux, A1, B1, C1]
(%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, bar, bb, cc, dd, foo, C1, aa]

Ordne nicht atomare Ausdrücke.

(%i1) sort ([f(1), f(2), f(2, 1), g(1), g(1, 2), g(n), f(n, 1)]);
(%o1) [f(1), g(1), g(1, 2), f(2), f(2, 1), g(n), f(n, 1)]
(%i2) sort ([foo(1), X[1], X[k], foo(k), 1, k]);
(%o2)            [1, foo(1), X , k, foo(k), X ]
                              1              k
Funktion: ordermagnitudep (expr_1, expr_2)

Ist eine Aussagefunktion, die das Ergebnis true hat, wenn die Argumente expr_1 und expr_2 Zahlen, Konstante oder konstante Ausdrücke repräsentieren und expr_1 kleiner als expr_2 ist. Sind die Argumente nicht der Größe nach vergleichbar, wird die Ordnung durch die Aussagefunktion orderlessp bestimmt.

Wird die Aussagefunktion ordermagnitudep als Argument der Funktion sort verwendet, werden die Elemente einer Liste nach der Größe sortiert.

Beispiele:

(%i1) ordermagnitudep(1, 2);
(%o1)                         true
(%i2) ordermagnitudep(%e, %pi);
(%o2)                         true
(%i3) sort([%e, %pi, sin(1), 0, 1, 2, 3, 4]);
(%o3)           [0, 1, 2, 3, 4, %e, %pi, sin(1)]
(%i4) sort([%e, %pi, sin(1), 0, 1, 2, 3, 4], ordermagnitudep);
(%o4)           [0, sin(1), 1, 2, %e, 3, %pi, 4]
Funktion: part (expr, n_1, …, n_k)

Die Funktion part gibt einen Teilausdruck des Ausdrucks expr zurück. Der Ausdruck expr wird zuvor in das Format für die Anzeige umgewandelt.

Der Teilausdruck wird durch die Indizes n_1, …, n_k ausgewählt. Zuerst wird der Teilausdruck n_1 ermittelt, von diesem der Teilausdruck n_2, u.s.w. Der zum Index n_k zuletzt gewonnene Teilausdruck ist dann das Ergebnis.

part kann auch verwendet werden, um ein Element einer Liste oder die Zeile einer Matrix zu erhalten.

Das letzte Argument einer part-Funktion kann eine Liste mit Indizes sein. In diesem Fall werden alle angegebenen Teilausdrücke als Ergebnis zurückgegeben. Zum Beispiel hat das Kommando part(x + y + z, [1, 3]) das Ergebnis z+x.

Die Systemvariable piece enthält den letzten Ausdruck, der bei der Verwendung einer part-Funktion ausgewählt wurde.

Hat die Optionsvariable partswitch den Wert true, wird end zurückgegeben, wenn versucht wurde, einen Teilausdruck zu bilden, der nicht existiert, andernfalls wird eine Fehlermeldung ausgegeben.

Siehe auch inpart, substpart, substinpart, dpart und lpart.

Beispiele:

(%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) zeigt weitere Beispiele.

Funktion: partition (expr, var)

Die Funktion partition gibt eine Liste mit zwei Ausdrücken zurück. Ist das Argument expr ein Produkt enthält das erste Element die Faktoren, die die Variable var enthalten, und das zweite Element enthält die übrigen Faktoren. Entsprechend enthält das erste Element die Terme einer Summe oder die Elemente einer Liste, die die Variable var enthalten, und das zweite Elemente die verbleibende Terme der Summe oder Elemente der Liste.

(%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)]]
Optionsvariable: partswitch

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable partswitch den Wert true, wird end zurückgegeben, wenn versucht wird, einen Teilausdruck zu bilden, der nicht existiert, andernfalls wird eine Fehlermeldung ausgegeben.

Funktion: pickapart (expr, n)

Den Teilausdrücken in einer Tiefe n eines verschachtelten Ausdrucks werden Zwischenmarken zugewiesen. n ist eine ganze positive Zahl. Die Rückgabe von pickapart ist ein äquivalenter Ausdruck, der die Zwischenmarken enthält.

Siehe auch part, dpart, lpart, inpart und reveal.

Beispiele:

(%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
Systemvariable: piece

Die Systemvariable piece enthält den letzten Ausdruck, der bei der Verwendung einer part-Funktion ausgewählt wurde.

Siehe auch part und inpart.

Funktion: psubst (list, expr)
Funktion: psubst (a, b, expr)

psubst(a, b, expr) ist identisch mit subst. Siehe subst.

Im Unterschied zu subst führt die Funktion psubst Substitutionen parallel aus, wenn das erste Argument list eine Liste mit Gleichungen ist.

Siehe auch die Funktion sublis, um Substitutionen parallel auszuführen.

Beispiel:

Das erste Beispiel zeigt die parallele Substitution mit psubst. Das zweite Beispiel zeigt das Ergebnis für die Funktion subst. In diesem Fall werden die Substitutionen nacheinander ausgeführt.

(%i4) psubst ([a^2=b, b=a], sin(a^2) + sin(b));
(%o4)                           sin(b) + sin(a)
(%i5) subst ([a^2=b, b=a], sin(a^2) + sin(b));
(%o5)                              2 sin(a)
Funktion: rembox (expr, unlabelled)
Funktion: rembox (expr, label)
Funktion: rembox (expr)

Die Funktion rembox entfernt Rahmen aus dem Ausdruck expr. rembox(expr, unlabelled) entfernt alle Rahmen, die keine Marke haben. rembox(expr, label) entfernt nur Rahmen, die mit der Marke label gekennzeichnet sind. rembox(expr) entfernt alle Rahmen.

Rahmen werden mit den Funktionen box, dpart und lpart einem Ausdruck hinzugefügt.

Beispiele:

(%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);
                        """""""    a d - b c
(%o2)               sin("%pi x") + ---------
                        """""""      """"
                                     " 2"
                                     "h "
                                     """"

(%i3) expr2: lpart (BAR, lpart (FOO, %, 1), 2);
                  FOO"""""""""""   BAR""""""""
                  "    """"""" "   "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
Funktion: reveal (expr, depth)

Ersetzt Teile des Ausdrucks expr in der ganzzahligen Tiefe depth durch eine beschreibende Zusammenfassung:

  • Summen und Differenzen werden durch Sum(n) ersetzt, wobei n die Anzahl der Terme der Summe oder Differenz ist.
  • Produkte werden durch Product(n) ersetzt, wobei n die Anzahl der Faktoren des Produktes ist.
  • Exponentiationen werden durch Expt ersetzt.
  • Quotienten werden durch Quotient ersetzt.
  • Die Negation wird durch Negterm ersetzt.
  • Listen werden durch List(n) ersetzt, wobei n die Anzahl der Elemente der Liste ist.

Ist depth größer oder gleich der maximalen Tiefe des Ausdrucks expr, gibt reveal den Ausdruck expr unverändert zurück.

reveal wertet die Argumente aus. reveal gibt die Zusammenfassung zurück.

Beispiele:

(%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
Funktion: sublis (list, expr)

Führt im Unterschied zu der Funktion subst die Substitutionen der Liste list parallel und nicht nacheinander aus.

Mit der Optionsvariablen sublis_apply_lambda wird die Vereinfachung von Lamda-Ausdrücken kontrolliert, nachdem die Substitution ausgeführt wurde.

Siehe auch die Funktion psubst, um parallele Substitutionen auszuführen.

Beispiele:

(%i1) sublis ([a=b, b=a], sin(a) + cos(b));
(%o1)                    sin(b) + cos(a)
Optionsvariable: sublis_apply_lambda

Standardwert: true

Kontrolliert, ob Lambda-Ausdrücke nach einer Substitution ausgewertet werden. Hat sublis_apply_lambda den Wert true werden Lambda-Ausdrücke ausgewertet. Ansonsten verbleiben diese nach der Substitution im Ausdruck.

Option variable: subnumsimp

Default value: false

If true then the functions subst and psubst can substitute a subscripted variable f[x] with a number, when only the symbol f is given.

See also subst.

(%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
Funktion: subst (a, b, c)

Substituiert a für b in den Ausdruck c. Das Argument b muss ein Atom oder ein vollständiger Teilausdruck von c sein. Zum Beispiel ist x+y+z ein vollständiger Teilausdruck von 2*(x+y+z)/w, nicht aber x+y. Hat b nicht diese Eigenschaft, dann können möglicherweise die Funktionen substpart oder ratsubst angewendet werden.

Hat b die Form e/f, kann subst(a*f, e, c) verwendet werden. Ist b von der Form e^(1/f), dann kann subst(a^f, e, c) verwendet werden. Die Funktion subst erkennt auch den Ausdruck x^y in x^-y, so dass subst(a, sqrt(x), 1/sqrt(x)) das Ergebnis 1/a hat. a und b können auch die Namen von Operatoren oder Funktionen sein. Soll die unabhängige Variable in Ausdrücken mit Ableitungen substituiert werden, sollte die Funktion at verwendet werden.

subst ist der Alias-Name für substitute.

subst(eq_1, expr) und subst([eq_1, ..., eq_k], expr) sind weitere mögliche Formen. eq_i sind Gleichungen, die angeben, welche Substitutionen auszuführen sind. Für jede Gleichung wird die rechte Seite der Gleichung für die linke Seite in den Ausdruck expr substituiert.

Hat die Optionsvariable exptsubst den Wert true, wird eine Substitution wie y für %e^x in einem Ausdruck der Form %e^(a*x) nicht ausgeführt.

Hat die Optionsvariable opsubst den Wert false, führt die Funktion subst keine Substitution in einen Operator eines Ausdrucks aus. Zum Beispiel hat (opsubst: false, subst(x^2, r, r+r[0])) das Ergebnis x^2+r[0].

Beispiele:

(%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

Weitere Beispiele werden mit example(subst) angezeigt.

Funktion: substinpart (x, expr, n_1, …, n_k)

Die Funktion substinpart ist vergleichbar mit substpart. substinpart wirkt jedoch auf die interne Darstellung des Ausdrucks expr.

Beispiele:

(%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)
Funktion: substpart (x, expr, n_1, …, n_k)

Substituiert x für den Teilausdruck, der mit den restlichen Argumenten der Funktion substpart ausgewählt wird. Es wird der neue Ausdruck expr zurückgegeben. x kann auch der Name eines Operators sein, der für einen Operator im Ausdruck expr substituiert wird. Zum Beispiel hat substpart("+", a*b, 0) das Ergebnis b + a).

Mit dem Wert true für die Optionsvariable inflag, verhält sich die Funktion substpart wie substinpart.

Beispiele:

(%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
Funktion: symbolp (expr)

Gibt true zurück, wenn expr ein Symbol ist, ansonsten false. Das Kommando symbolp(x) ist äquivalent zu atom(x) and not numberp(x).

Siehe auch Bezeichner.

Funktion: unorder ()

Löscht die Ordnung, die mit dem letzten Aufruf der Funktionen ordergreat oder orderless erzeugt wurde.

Siehe auch ordergreat und orderless.

Beispiele:

(%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
Funktion: verbify (f)

Gibt das Verb des Symbols f zurück. Siehe auch das Kapitel Substantive und Verben, sowie noun und nounify.

Beispiele:

(%i1) verbify ('foo);
(%o1)                          foo
(%i2) :lisp $%
$FOO
(%i2) nounify (foo);
(%o2)                          foo
(%i3) :lisp $%
%FOO

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7 Operatoren


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7.1 Einführung in Operatoren

Maxima kennt die üblichen arithmetischen, relationalen und logischen Operatoren der Mathematik. Weiterhin kennt Maxima Operatoren für die Zuweisung von Werten an Variablen und die Definition von Funktionen. Die folgende Tabelle zeigt die in diesem Kapitel beschriebenen Operatoren. Angegeben sind der Name des Operators, der linksseitige Vorrang lbp und der rechtsseitige Vorrang rbp, der Typ des Operators und ein Beispiel einschließlich der internen Darstellung, wie sie vom Parser von der Eingabe gelesen wird.

Operator  lbp rbp  Typ     Beispiel
                       
   +      100 134  nary     a+b      ((mplus) $A $B)
   -      100 134  prefix   -a       ((mminus) $A)
   *      120      nary     a*b      ((mtimes) $A $B)
   /      120 120  infix    a/b      ((mquotient) $A $B)
   ^      140 139  infix    a^b      ((mexpt) $A $B)
   **     140 139  infix    a**b     ((mexpt) $A $B)
   ^^     140 139  infix    a^^b     ((mncexpt) $A $B)
   .      130 129  infix    a.b      ((mnctimes) $A $B)
                                     
   <       80  80  infix    a<b      ((mlessp) $A $B)
   <=      80  80  infix    a<=b     ((mleqp) $A $B)
   >       80  80  infix    a>b      ((mqreaterp) $A $B)
   >=      80  80  infix    a>=b     ((mgeqp) $A $B)
                                     
   not         70  prefix   not a    ((mnot) $A)
   and     65      nary     a and b  ((mand) $A $B)
   or      60      nary     a or b   ((mor) $A $B)
                                     
   #       80  80  infix    a#b      ((mnotequal) $A $B)
   =       80  80  infix    a=b      ((mequal) $A $B)
                                     
   :      180  20  infix    a:b      ((msetq) $A $B)
   ::     180  20  infix    a::b     ((mset) $A $B)
   :=     180  20  infix    a:=b     ((mdefine) $A $B)
   ::=    180  20  infix    a::=b    ((mdefmacro) $A $B)

Mit dem Vorrang der Operatoren werden die bekannten Rechenregeln der einzelnen Operatoren definiert. So wird zum Beispiel a + b * c vom Parser als a + (b * c) interpretiert, da der linksseitige Vorrang der Multiplikation größer als der linksseitige Vorrang der Addition ist.

Maxima unterscheidet die folgenden Operatoren:

Prefix

Prefix-Operatoren sind unäre Operatoren, die einen Operanden haben, der dem Operator nachfolgt. Beispiele sind die Operatoren - und not.

Postfix

Postfix-Operatoren sind unäre Operatoren, die einen Operanden haben, der dem Operator vorangestellt ist. Ein Beispiel ist der Operator ! für die Fakultät.

Infix

Infix-Operatoren, sind binäre Operatoren, die zwei Operanden haben. Der Operator steht zwischen diesen Operanden. Hierzu zählen zum Beispiel der Operator für die Exponentiation ^ oder der Operator für die Zuweisung :.

N-ary

N-ary-Operatoren fassen eine beliebige Anzahl an Operanden zu einem Ausdruck zusammen. Hierzu zählen die Multiplikation * oder die Addition +.

Matchfix

Matchfix-Operatoren sind Begrenzungszeichen, die eine beliebige Anzahl an Operanden einschließen. Ein Beispiel sind die Operatoren [ und ], die eine Liste [a, b, ...] definieren.

Nofix

Ein Nofix-Operator ist ein Operator, der keinen Operanden hat. Maxima kennt keinen internen Nofix-Operator. Zum Beispiel kann mit nofix(quit) ein Nofix-Operator definiert werden. Dann ist es möglich, Maxima allein mit quit anstatt dem Funktionsaufruf quit() zu beenden.

Maxima unterscheidet das Symbol eines Operators, wie zum Beispiel + für die Addition, von dem Namen eines Operators, der eine Zeichenkette ist. Der Additionsoperator hat den Namen "+". Mit dem Namen des Operators kann der Operator als eine Funktion eingegeben werden. Im folgenden wird ein Beispiel für den binären Infix-Operator der Exponentiation gezeigt:

(%i1) a^b;
                                b
(%o1)                          a
(%i2) "^"(a,b);
                                b
(%o2)                          a

Der Name des Operators kann immer dann verwendet werden, wenn eine Funktion als Argument benötigt wird. Beispiele sind die Funktionen map, apply oder auch die Substitution mit subst.

(%i3) apply("+", [a,b,c]);
(%o3)                       c + b + a
(%i4) map("^", [a,b,c],[1,2,3]);
                                2   3
(%o4)                      [a, b , c ]
(%i5) subst("*"="+", 10*a*b*c);
(%o5)                    c + b + a + 10

In Nutzerdefinierte Operatoren wird beschrieben, wie interne Maxima-Operatoren umdefiniert oder neue Operatoren definiert werden.

Die obige Tabelle enthält nicht alle von Maxima definierten Operatoren. Weitere Operatoren sind zum Beispiel ! für die Fakultät, die Operatoren for, do, while, um eine Programmschleife zu programmieren, oder if, then, else, um eine Bedingung zu definieren.


7.2 Arithmetische Operatoren

Operator: +
Operator: -
Operator: *
Operator: /
Operator: ^

Sind die Operatoren der Addition, Multiplikation, Division und Exponentiation. Wird der Name eines Operators in einem Ausdruck benötigt, können die Bezeichnungen "+", "*", "/" und "^" verwendet werden.

In Ausdrücken wie (+a)*(-a) oder exp(-a) repräsentieren die Operatoren + und - die unäre Addition und Negation. Die Namen der Operatoren sind "+" und "-".

Die Subtraktion a - b wird von Maxima intern als Addition a + (- b) dargestellt. In der Ausgabe wird der Ausdruck a + (- b) als Subtraktion a - b angezeigt.

Die Division a / b wird von Maxima intern als Multiplikation a * b^(- 1) dargestellt. In der Ausgabe wird der Ausdruck a * b^(- 1) als Division a / b angezeigt. Der Name des Operators für die Division ist "/".

Die Operatoren der Addition und Multiplikation sind kommutative N-ary-Operatoren. Die Operatoren der Division und Exponentiation sind nicht-kommutative binäre Operatoren.

Maxima sortiert die Operanden eines kommutativen Operators und konstruiert eine kanonische Darstellung. Maxima unterscheidet die interne Sortierung von der externen Sortierung für die Anzeige. Die interne Sortierung wird von der Aussagefunktion orderlessp bestimmt. Die externe Sortierung für die Anzeige wird von der Aussagefunktion ordergreatp festgelegt. Ausnahme ist die Multiplikation. Für diese sind die interne und die externe Sortierung identisch.

Arithmetische Rechnungen mit Zahlen (ganzen Zahlen, rationale Zahlen, Gleitkommazahlen und großen Gleitkommazahlen) werden als eine Vereinfachung und nicht als Auswertung ausgeführt. Mit Ausnahme der Exponentiation werden alle arithmetischen Operationen mit Zahlen zu Zahlen vereinfacht. Exponentiationen von Zahlen wie zum Beispiel (1/3)^(1/2) werden nicht notwendigerweise zu Zahlen vereinfacht. In diesem Beispiel ist das Ergebnis der Vereinfachung 1/sqrt(3).

Bei einer arithmetischen Rechnung kann es zur Umwandlung in Gleitkommazahlen kommen. Ist eines der Argumente eine große Gleitkommazahl, so ist auch das Ergebnis eine große Gleitkommazahl. Entsprechend ist das Ergebnis eine einfache Gleitkommazahl, sofern mindestens einer der Operanden eine einfache Gleitkommazahl ist. Treten nur ganze oder rationale Zahlen auf, ist das Ergebnis wieder eine ganze oder rationale Zahl.

Da arithmetische Rechnungen Vereinfachungen und keine Auswertungen sind, werden arithmetische Rechnungen auch dann ausgeführt, wenn die Auswertung des Ausdrucks zum Beispiel mit dem Quote-Operator ' unterdrückt ist.

Arithmetische Operatoren werden elementweise auf Listen angewendet, wenn die Optionsvariable listarith den Wert true hat. Auf Matrizen werden die arithmetischen Operatoren immer elementweise angewendet. Ist einer der Operanden eine Liste oder Matrix und der andere Operand hat einen anderen Typ, dann wird dieses Argument mit jedem Element der Liste oder Matrix kombiniert.

Beispiele:

Addition und Multiplikation sind kommutative N-ary-Operatoren. Maxima sortiert die Operanden und konstruiert eine kanonische Darstellung. Die Namen der Operatoren sind "+" und "*".

(%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

Division und Exponentiation sind nicht-kommutative binäre Operatoren. Die Namen der Operatoren sind "/" und "^".

(%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

Subtraktion und Division werden intern als Addition und Multiplikation dargestellt.

(%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

Sind die Operanden Zahlen, werden die Rechnungen ausgeführt. Ist einer der Operanden eine Gleitkommazahl, ist das Ergebnis ebenfalls eine Gleitkommazahl.

(%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]

Arithmetische Rechnungen sind Vereinfachungen und keine Auswertung.

(%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

Arithmetische Rechnungen werden elementweise für Listen und Matrizen ausgeführt. Bei Listen wird dies mit der Optionsvariablen listarith kontrolliert.

(%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 ]
Operator: **

Ist eine alternative Schreibweise für den Operator ^ der Exponentiation. In der Ausgabe wird entweder ^ angezeigt oder der Exponent hochgestellt. Siehe den Operator der Exponentiation ^.

Die Funktion fortran zeigt den Operator der Exponentiation immer als ** an, unabhängig davon, ob ** oder ^ eingegeben wird.

Beispiele:

(%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
Operator: ^^

Ist der Operator der nicht-kommutativen Exponentiation von Matrizen. In der linearen Ausgabe wird der nicht-kommutative Operator als ^^ angezeigt. In der zweidimensionalen Ausgabe wird der hochgestellte Exponent von spitzen Klammern < > eingeschlossen.

Beispiele:

(%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
Operator: .

Ist der Operator der nicht-kommutativen Multiplikation von Matrizen. Siehe für Erläuterungen Nicht-kommutative Multiplikation.


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7.3 Relationale Operatoren

Operator: <
Operator: <=
Operator: >=
Operator: >

Die Symbole <, <=, >= und > sind die relationalen Operatoren "kleiner als", "kleiner als oder gleich", "größer als oder gleich" und "größer als". Die Namen dieser Operatoren sind jeweils: "<", "<=", ">=" und ">". Diese können dort eingesetzt werden, wo der Name des Operators benötigt wird.

Die relationalen Operatoren sind binäre Operatoren. Ausdrücke wie a < b < c werden von Maxima nicht erkannt und generieren eine Fehlermeldung.

Relationale Ausdrücke werden von den Funktionen is und maybe sowie den Funktionen if, while und unless zu booleschen Werten ausgewertet. Relationale Ausdrücke werden ansonsten nicht zu booleschen Werten ausgewertet oder vereinfacht. Jedoch werden die Operanden eines booleschen Ausdruckes ausgewertet, wenn die Auswertung nicht mit dem Quote-Operator ' unterdrückt ist.

Wenn ein relationaler Ausdruck mit den Funktionen is oder if nicht zu true oder false ausgewertet werden kann, wird das Verhalten der Funktionen von der Optionsvariablen prederror kontrolliert. Hat prederror den Wert true, wird von is und if ein Fehler erzeugt. Hat prederror den Wert false, hat is den Rückgabewert unknown und if gibt einen konditionalen Ausdruck zurück, der teilweise ausgewertet ist.

Die Funktion maybe verhält sich immer so, als ob prederror den Wert false hat, und die Schleifenanweisungen while sowie unless verhalten sich immer so, als ob prederror den Wert true hat.

Relationale Operatoren werden nicht auf die Elemente von Listen oder Matrizen sowie auf die beiden Seiten einer Gleichung angewendet.

Siehe auch die Operatoren = und # sowie die Funktionen equal und notequal.

Beispiele:

Relationale Ausdrücke werden von einigen Funktionen zu booleschen Werten ausgewertet.

(%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

Relationale Ausdrücke werden ansonsten nicht zu booleschen Werten ausgewertet oder vereinfacht, jedoch werden die Operanden eines relationalen Ausdruckes ausgewertet.

(%i1) [x, y, z] : [123, 456, 789];
(%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]

7.4 Logische Operatoren

Operator: and

Ist der logische Operator der Konjunktion. and ist ein N-ary-Operator. Die Operanden sind boolesche Ausdrücke und das Ergebnis ist ein boolescher Wert.

Der Operator and erzwingt die Auswertung aller oder einen Teil der Operanden. Die Operanden werden in der Reihenfolge ausgewertet, in der sie auftreten. and wertet nur so viele Operanden aus, wie nötig sind, um das Ergebnis des Ausdrucks zu bestimmen. Hat irgendein Argument den Wert false, ist das Ergebnis false und die weiteren Argumente werden nicht ausgewertet.

Die Optionsvariable prederror kontrolliert das Verhalten von and für den Fall, dass ein Operand nicht zu true oder false ausgewertet werden kann. and gibt eine Fehlermeldung aus, wenn prederror den Wert true hat. Andernfalls werden Operanden akzeptiert, die nicht zu true oder false ausgewertet werden können und das Ergebnis ist ein boolescher Ausdruck.

and ist nicht kommutativ, da aufgrund von nicht ausgewerteten Operanden die Ausdrücke a and b und b and a ein unterschiedliches Ergebnis haben können.

Beispiele:

(%i1) n:2;
(%o1)                           2
(%i2) integerp(n) and evenp(n);
(%o2)                         true
(%i3) not(a=b) and 1=1 and integerp(2);
(%o3)                         true
(%i4) not(a=b) and 1=1 and oddp(2);
(%o4)                         false
(%i5) a and b;
(%o5)                        a and b
(%i6) prederror:true$
(%i7) a and b;

Unable to evaluate predicate a
 -- an error. To debug this try: debugmode(true);

Da and nur so viele Operanden auswertet wie notwendig sind, um das Ergebnis festzustellen, führt der syntaktische Fehler im zweiten Operanden nicht zu einer Fehlermeldung, das das Ergebnis bereits mit dem ersten Operanden feststeht.

(%i8) a=b and sin(2,2);
(%o8)                         false
Operator: or

Ist der logische Operator der Disjunktion. or ist ein N-ary-Operator. Die Operanden sind boolesche Ausdrücke und das Ergebnis ist ein boolescher Wert.

Der Operator or erzwingt die Auswertung aller oder einen Teil der Operanden. Die Operanden werden in der Reihenfolge ausgewertet, in der sie auftreten. or wertet nur so viele Operanden aus wie nötig sind, um das Ergebnis des Ausdrucks zu bestimmen. Hat irgendein Operand den Wert true, ist das Ergebnis true und die weiteren Operanden werden nicht ausgewertet.

Die Optionsvariable prederror kontrolliert das Verhalten von or für den Fall, dass ein Operand nicht zu true oder false ausgewertet werden kann. or gibt eine Fehlermeldung, wenn prederror den Wert true hat. Andernfalls werden Operanden akzeptiert, die nicht zu true oder false ausgewertet werden können und das Ergebnis ist ein boolescher Ausdruck.

or ist nicht kommutativ, da aufgrund von nicht ausgewerteten Operanden die Ausdrücke a or b und b or a ein unterschiedliches Ergebnis haben können.

Beispiele:

(%i1) n:2;
(%o1)                           2
(%i2) oddp(n) or evenp(n);
(%o2)                         true
(%i3) a=b or not(1=1) or integerp(2);
(%o3)                         true
(%i4) a or b;
(%o4)                        a or b
(%i5) prederror:true$
(%i6) a or b;

Unable to evaluate predicate a
 -- an error. To debug this try: debugmode(true);

Da or nur so viele Operanden auswertet wie notwendig sind, um das Ergebnis festzustellen, führt der syntaktische Fehler im zweiten Operanden nicht zu einer Fehlermeldung, da das Ergebnis bereits mit dem ersten Operanden feststeht.

(%i7) integerp(2) or sin(2,2);
(%o7)                         true
Operator: not

Ist die logische Negation. not ist ein Prefix-Operator. Der Operand ist ein boolescher Ausdruck und das Ergebnis ein boolescher Wert.

Der Operator not erzwingt die Auswertung des Operanden. Die Optionsvariable prederror kontrolliert das Verhalten von not für den Fall, dass der Operand nicht zu true oder false ausgewertet werden kann. not gibt eine Fehlermeldung, wenn prederror den Wert true hat. Andernfalls wird ein Operand akzeptiert, der nicht zu true oder false ausgewertet werden kann, und das Ergebnis ist ein boolescher Ausdruck.

Beispiele:

(%i1) not integerp(2);
(%o1)                         false
(%i2) not (a=b);
(%o2)                         true
(%i3) not a;
(%o3)                         not a
(%i4) prederror:true$
(%i5) not a;

Unable to evaluate predicate a
 -- an error. To debug this try: debugmode(true);

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7.5 Operatoren für Gleichungen

Operator: #

Ist der Operator für eine Ungleichung. # ist ein Infix-Operator mit zwei Operanden.

Mit dem Operator # wird eine Ungleichung a # b formuliert, wobei die Operanden a und b jeweils die linke und die rechte Seite der Ungleichung sind und beliebige Ausdrücke sein können. Die Operanden werden ausgewertet, nicht jedoch die Ungleichung selbst.

Die Funktionen is, maybe, die logischen Operatoren and, or und not sowie die Funktionen für die Definition von Programmanweisungen wie if, while oder unless erzwingen die Auswertung einer Ungleichung.

Wegen der Regeln für die Auswertung von Aussagen und weil not expr die Auswertung des Argumentes expr bewirkt, ist der Ausdruck not (a = b) äquivalent zu is(a # b) und nicht zu a # b.

Die Funktionen rhs und lhs geben die rechte und die linke Seite einer Gleichung oder Ungleichung zurück.

Siehe auch den Operator =, um eine Gleichung zu formulieren, sowie die Funktionen equal und notequal.

Beispiele:

(%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
Operator: =

Ist der Operator für eine Gleichung. = ist ein Infix-Operator mit zwei Operanden.

Mit dem Operator = wird eine Gleichung a = b formuliert, wobei die Operanden a und b jeweils die linke und die rechte Seite der Gleichung sind und beliebige Ausdrücke sein können. Die Operanden werden ausgewertet, nicht jedoch die Gleichung selbst. Nicht ausgewertete Gleichungen können als Argument von Funktionen wie zum Beispiel den Funktionen solve, algsys oder ev auftreten.

Die Funktion is wertet eine Gleichung = zu einem booleschen Wert aus. is(a = b) wertet die Gleichung a = b zum Wert true aus, wenn a und b identische Ausdrücke sind. Das trifft zu, wenn a und b identische Atome sind oder wenn ihre Operatoren sowie die Operanden identisch sind. In jedem anderen Fall ist das Ergebnis false. Das Ergebnis der Auswertung ist nie unkown. Hat is(a = b) das Ergebnis true, werden a und b als syntaktisch gleich bezeichnet. Im Unterschied dazu gilt für äquivalente Ausdrücke, dass is(equal(a, b)) den Wert true hat. Ausdrücke können äquivalent aber syntaktisch verschieden sein.

Eine Ungleichung wird mit dem Operator # formuliert. Wie für den Operator = für eine Gleichung wird eine Ungleichung a # b nicht ausgewertet. Eine Auswertung erfolgt mit is(a # b), welche die Werte true oder false als Ergebnis hat.

Neben is werten auch die Operatoren if, and, or und not Gleichungen mit dem Operator = oder Ungleichungen mit dem Operator # zu den Werten true oder false aus.

Wegen der Regeln für die Auswertung von Aussagen und weil im Ausdruck not expr der Operand expr ausgewertet wird, ist not a = b äquivalent zu is(a # b) und nicht zu a # b.

Die Funktionen rhs und lhs geben die rechte und die linke Seite einer Gleichung oder Ungleichung zurück.

Siehe auch den Operator # für Ungleichungen sowie die Funktionen equal und notequal.

Beispiele:

Ein Ausdruck a = b repräsentiert eine nicht ausgewertete Gleichung.

(%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]

is(a = b) wertet die Gleichung a = b zu true aus, wenn a und b syntaktisch gleich sind. Ausdrücke können äquivalent sein, ohne syntaktisch gleich zu sein.

(%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]

Einige Operatoren werten = und # zu true oder false aus.

(%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]

Da not expr die Auswertung des Ausdrucks expr bewirkt, ist not (a = b) äquivalent zu is(a # b).

(%i1) [2 * x # 3 * x, not (2 * x = 3 * x)];
(%o1)                   [2 x # 3 x, true]
(%i2) is (2 * x # 3 * x);
(%o2)                         true

7.6 Zuweisungsoperatoren

Operator: :

Ist der Operator für die Zuweisung eines Wertes an eine Variable.

Ist die linke Seite eine Variable (ohne Index), wertet der Operator : die rechte Seite aus und weist den Wert der Variablen auf der linken Seite zu.

Ist die linke Seite ein Element einer Liste, Matrix oder ein deklariertes Maxima- oder Lisp-Array, wird die rechte Seite diesem Element zugewiesen. Der Index muss ein existierendes Element bezeichnen.

Ist die linke Seite ein Element eines nicht deklarierten Arrays, dann wird die rechte Seite diesem Element zugewiesen, falls dieses existiert. Existiert das Element noch nicht, wird ein neues Element erzeugt.

Ist die linke Seite eine Liste mit Variablen (ohne Index), muss die rechte Seite zu einer Liste auswerten. Die Elemente der Liste auf der rechten Seite werden den Elementen auf der linken Seite parallel zugewiesen.

Siehe auch kill und remvalue für die Aufhebung der Zuweisung eines Wertes an ein Symbol.

Beispiele:

Zuweisung an eine einfache Variable.

(%i1) a;
(%o1)                           a
(%i2) a : 123;
(%o2)                          123
(%i3) a;
(%o3)                          123

Zuweisung an ein Element einer Liste.

(%i1) b : [1, 2, 3];
(%o1)                       [1, 2, 3]
(%i2) b[3] : 456;
(%o2)                          456
(%i3) b;
(%o3)                      [1, 2, 456]

Die Zuweisung erzeugt ein nicht deklariertes Array.

(%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]

Mehrfache Zuweisung.

(%i1) [a, b, c] : [45, 67, 89];
(%o1)                     [45, 67, 89]
(%i2) a;
(%o2)                          45
(%i3) b;
(%o3)                          67
(%i4) c;
(%o4)                          89

Die mehrfache Zuweisung wird parallel ausgeführt. Die Werte von a und b werden in diesem Beispiel ausgetauscht.

(%i1) [a, b] : [33, 55];
(%o1)                       [33, 55]
(%i2) [a, b] : [b, a];
(%o2)                       [55, 33]
(%i3) a;
(%o3)                          55
(%i4) b;
(%o4)                          33
Operator: ::

Ist der Operator für die Zuweisung eines Wertes an eine Variable.

Der Operator :: ist vergleichbar mit dem Operator : mit dem Unterschied, dass :: sowohl die rechte als auch die linke Seite auswertet.

Beispiele:

(%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
Operator: ::=

Ist der Operator für die Definition von Makro-Funktionen.

Der Operator ::= definiert eine Makro-Funktion, das ist eine Funktion, die ihre Argumente nicht auswertet. Der Ausdruck, der die Makro-Funktion definiert, wird in dem Kontext ausgewertet, in dem das Makro aufgerufen wird. Ansonsten verhält sich eine Makro-Funktion wie eine gewöhnliche Funktion.

Die Funktion macroexpand expandiert eine Makro-Funktion, ohne sie auszuwerten. macroexpand(foo(x)) dem ''% folgt, ist äquivalent zu foo(x), wenn foo eine Makro-Funktion ist.

Der Operator ::= fügt den Namen der neuen Makro-Funktion der Informationsliste macros hinzu. Die Funktionen kill, remove und remfunction heben die Zuweisung der Makro-Funktion an ein Symbol auf und entfernen die Makro-Funktion von der Informationsliste macros.

Die Funktionen fundef oder dispfun geben die Definition einer Makro-Funktion zurück oder weisen die Makro-Funktion einer Marke zu.

Makro-Funktionen enthalten häufig Ausdrücke mit den Funktionen buildq und splice. Mit diesen werden Ausdrücke konstruiert, die dann ausgewertet werden.

Beispiele:

Eine Makro-Funktion wertet ihre Argumente nicht aus. Daher zeigt Beispiel (1) y - z und nicht den Wert von y - z. Das Makro wird in dem Kontext ausgewertet, in dem das Makro aufgerufen wird. Dies zeigt (2).

(%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

Eine gewöhnliche Funktion wertet ihre Argumente aus. Daher zeigt (1) den Wert von y - z. Der Rückgabewert wird nicht ausgewertet und gibt (2). Mit ''% wird die Auswertung erzwungen.

(%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 gibt die Expansion des Makros zurück. macroexpand(foo(x)) dem ''% folgt, ist äquivalent zu foo(x), wenn foo eine Makro-Funktion ist.

(%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
Operator: :=

Ist der Operator für Funktionsdefinitionen.

f(x_1, ..., x_n) := expr definiert eine Funktion mit dem Namen f, den Argumenten x_1, …, x_n und der Funktionsdefinition expr. Der Operator := wertet die Funktionsdefinition nicht aus. Die Auswertung kann mit dem Quote-Quote-Operator '' erzwungen werden. Die definierte Funktion kann eine gewöhnliche Maxima-Funktion f(x) sein oder eine Array-Funktion f[i](x).

Ist das letzte oder das einzige Argument der Funktion x_n eine Liste mit einem Element, dann akzeptiert die mit := definierte Funktion eine variable Anzahl an Argumenten. Die Argumente werden zunächst nacheinander den Argumenten x_1, …, x_(n - 1) zugewiesen. Sind weitere Argumente vorhanden, werden diese x_n als Liste zugewiesen.

Funktionsdefinitionen erscheinen im globalen Namensraum. Wird eine Funktion f innerhalb einer Funktion g definiert, wird die Reichweite der Funktion nicht automatisch auf g beschränkt. Dagegen führt local(f) zu einer Definition, die nur innerhalb eines Blockes oder einem anderen zusammengesetzten Ausdrück erscheint. Siehe auch local.

Ist eines der Argumente ein Symbol auf das der Quote-Operator ' angewendet wurde, wird dieses Argument nicht ausgewertet. Ansonsten werden alle Argumente ausgewertet.

Siehe auch define und ::=.

Beispiele:

:= wertet die Funktionsdefinition nie aus, außer wenn der Quote-Quote-Operator angewendet wird.

(%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)

Mit dem Operator := definierte Funktionen können eine gewöhnliche Maxima-Funktion oder eine Array-Funktion sein.

(%i1) G1 (x, y) := x.y - y.x;
(%o1)               G1(x, y) := x . y - y . x
(%i2) G2 [x, y] := x.y - y.x;
(%o2)                G2     := x . y - y . x
                       x, y

Ist das letzte oder einzige Argument x_n eine Liste mit einem Element, dann akzeptiert die Funktion eine variable Anzahl an Argumenten.

(%i1) H ([L]) := apply ("+", L);
(%o1)                H([L]) := apply("+", L)
(%i2) H (a, b, c);
(%o2)                       c + b + a

local erzeugt eine lokale Funktionsdefinition.

(%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

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7.7 Nutzerdefinierte Operatoren


7.7.1 Einführung in nutzerdefinierte Operatoren

Es ist möglich neue Operatoren zu definieren, vorhandene Operatoren zu entfernen oder deren Eigenschaften zu ändern. Jede Funktion kann als ein Operator definiert werden, die Funktion kann, muss aber nicht definiert sein.

Im Folgenden werden die Operatoren dd und "<-" definiert. Nach der Definition als Operatoren ist dd a gleichbedeutend mit "dd"(a) und a <- b entspricht dem Funktionsaufruf "<-"(a,b). In diesem Beispiel sind die Funktionen "dd" und "<-" nicht definiert.

(%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

Maxima kennt die folgenden Funktionen, um Operatoren zu definieren: prefix, postfix, infix, nary, matchfix und nofix.

Der Vorrang eines Operators op vor anderen Operatoren leitet sich aus dem links- und rechtsseitigen Vorrang des Operators ab. Sind die links- und rechtsseitigen Vorränge von op beide größer als der links- und rechtsseitige Vorrang eines anderen Operators, dann hat op Vorrang vor diesem Operator. Sind die Vorränge nicht beide größer oder kleiner, werden weitere Regeln zur Bestimmung des Vorrangs herangezogen.

Maxima kennt die Wortart eines Operanden und des Ergebnisses eines Operanden. Wortart bedeutet hier, den Typ eines Operanden. Maxima kennt die drei Typen expr, clause und any. Diese stehen für einen algebraischen Ausdruck, einen logischen Ausdruck und einen beliebigen Ausdruck. Mit Hilfe der für einen Operator definierten Wortart kann der Parser beim Einlesen eines Ausdrucks Syntaxfehler feststellen.

Die Assoziativität eines Operators op hängt ab von seinem Vorrang. Ein größerer linksseitiger Vorrang hat zur Folge, dass der Operator op vor einem anderen Operator auf seiner linken Seite ausgewertet wird. Während ein größerer rechtsseitiger Vorrang zur Folge hat, dass der Operator vor anderen Operatoren auf der rechten Seite ausgewertet wird. Daraus folgt, dass ein größerer linksseitiger Vorrang lbp einen Operator op rechts-assoziativ und eine größerer rechtsseitiger Vorrang rbp den Operator links-assoziativ macht. Sind der links- und rechtsseitige Vorrang gleich groß, ist der Operator op links-assoziativ.

Mit den Befehlen remove und kill können Operatoreigenschaften von einem Symbol entfernt werden. remove("a", op) entfernt die Operatoreigenschaften des Symbols a. kill("a") entfernt alle Eigenschaften einschließich der Operator-Eigenschaften des Symbols a. In diesem Fall steht der Name des Symbols in Anführungszeichen.

(%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)

7.7.2 Funktionen und Variablen für nutzerdefinierte Operatoren

Funktion: infix (op)
Funktion: infix (op, lbp, rbp)
Funktion: infix (op, lbp, rbp, lpos, rpos, pos)

Deklariert op als einen Infix-Operator. Ein Infix-Operator hat eine Funktionsdefinition mit zwei Argumenten. Der Infix-Operator steht zwischen den Operanden. Zum Beispiel ist die Subtraktion - ein Infix-Operator.

infix(op) deklariert op als einen Infix-Operator mit einem links- und rechtsseitigen Vorrang von jeweils 180.

infix(op, lbp, rbp) deklariert op als einen Infix-Operator mit den angegebenen Werten für den links- und rechtsseitigen Vorrang.

infix(op, lbp, rbp, lpos, rpos, pos) deklariert op als einen Infix-Operator mit den angegebenen Vorrängen sowie den Wortarten lpos, rpos und pos für den linken und den rechten Operanden sowie das Ergebnis des Operators.

Beispiele:

Sind die rechtsseitigen und linksseitigen Vorränge eines Operators op größer als die entsprechenden Vorränge eines anderen Operators, dann hat der Operator op Vorrang.

(%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)

Ein größerer linksseitige Vorrang lbp bewirkt, dass der Operator op rechts-assoziativ ist. Ein größerer rechtsseitiger Vorrang macht dagegen den Operator op links-assoziativ.

(%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 kann Syntaxfehler beim Einlesen eines Ausdrucks feststellen, wenn der eingelesene Operand nicht die für den Operator definierte Wortart hat.

(%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
Funktion: matchfix (ldelimiter, rdelimiter)
Funktion: matchfix (ldelimiter, rdelimiter, arg_pos, pos)

Deklariert einen Matchfix-Operator mit dem linksseitigen Begrenzungszeichen ldelimiter und dem rechtsseitigen Begrenzungszeichen rdelimiter.

Ein Matchfix-Operator hat eine beliebige Anzahl an Argumenten, die zwischen dem linksseitigen und dem rechtsseitigen Begrenzungszeichen stehen. Das Begrenzungszeichen kann eine beliebige Zeichenkette sein. Einige Zeichen wie %, ,, $ und ; können nicht als Begrenzungszeichen definiert werden.

Ein linksseitiges Begrenzungszeichen kann nicht verschiedene rechtsseitige Begrenzungszeichen haben.

Maxima-Operatoren können als Matchfix-Operatoren definiert werden, ohne dass sich die sonstigen Operatoreigenschaften ändern. So kann zum Beispiel der Operator + als Matchfix-Operator definiert werden.

matchfix(ldelimiter, rdelimiter, arg_pos, pos) definiert die Wortarten für die Argumente arg_pos und das Ergebnis pos sowie das linksseitige ldelimiter und rechtsseitige rdelimiter Begrenzungszeichen.

Die zu einem Matchfix-Operator zugehörige Funktion kann jede nutzerdefinierte Funktion sein, die mit := oder define definiert wird. Die Definition der Funktion kann mit dispfun(ldelimiter) ausgegeben werden.

Maxima kennt nur den Operator für Listen [ ] als Matchfix-Operator. Klammern ( ) und Anführungszeichen " " arbeiten wie Matchfix-Operatoren, werden aber vom Parser nicht als Matchfix-Operatoren behandelt.

matchfix wertet die Argumente aus. matchfix gibt das erste Argument ldelimiter als Ergebnis zurück.

Beispiele:

Begrenzungszeichen können eine beliebige Zeichenkette sein.

(%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-Operatoren können für nutzerdefinierte Funktionen definiert werden.

(%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
Funktion: nary (op)
Funktion: nary (op, bp, arg_pos, pos)

nary(op) definiert einen N-ary-Operator op mit einem linksseitigen Vorrang von 180. Der rechtsseitige Vorrang wird nicht benötigt.

nary(op, bp, arg_pos, pos) definiert einen N-ary-Operator op mit einem rechtsseitigen Vorrang von bp und der Wortart arg_pos für den Operanden und der Wortart pos für das Ergebnis.

Ein N-ary-Operator ist ein Operator, der eine beliebige Anzahl an Argumenten haben kann. Die Argumente werden durch den Operator voneinander getrennt, so ist zum Beispiel + ein N-ary-Operator und A+B+C.

Im Unterschied zur Definition eines Operators kann eine Funktion f auch als nary mit der Funktion declare deklariert werden. Die Deklaration hat Auswirkung auf die Vereinfachung der Funktion. Zum Beispiel wird ein Ausdruck j(j(a,b),j(c,d) zu j(a,b,c,d) vereinfacht.

Funktion: nofix (op)
Funktion: nofix (op, pos)

nofix(op) definiert den Operator op als einen Nofix-Operator.

nofix(op, pos) definiert einen Nofix-Operator mit der Wortart pos für das Ergebnis.

Nofix-Operatoren sind Operatoren, die kein Argument haben. Tritt ein solcher Operator allein auf, wird die dazugehörige Funktion ausgewertet. Zum Beispiel beendet die Funktion quit() eine Maxima-Sitzung. Wird diese Funktion mit nofix("quit") als ein Nofix-Operator definiert, genügt die Eingabe von quit, um eine Maxima-Sitzung zu beenden.

Funktion: postfix (op)
Funktion: postfix (op, lbp, lpos, pos)

postfix (op) definiert einen Postfix-Operator op.

postfix (op, lbp, lpos, pos) definiert einen Postfix-Operator op mit einem linksseitigem Vorrang von lbp sowie den Wortarten lpos für den Operanden und pos für das Ergebnis.

Ein Postfix-Operator hat einen Operanden, der dem Operator vorangestellt ist. Ein Beispiel ist der !-Operator mit 3!. Die Funktion postfix("x") erweitert die Maxima-Syntax um den Postfix-Operator x.

Funktion: prefix (op)
Funktion: prefix (op, rbp, rpos, pos)

prefix (op) definiert einen Prefix-Operator op.

prefix (op, lbp, lpos, pos) definiert einen Prefix-Operator op mit einem rechtsseitigem Vorrang von rbp sowie den Wortarten rpos für den Operanden und pos für das Ergebnis.

Ein Prefix-Operator hat einen Operanden, der dem Operator nachfolgt. Mit prefix("x") wird die Maxima-Syntax um einen Prefix-Operator x erweitert.


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8 Auswertung


8.1 Einführung in die Auswertung

In Einführung in die Kommandozeile sind die vier Phasen der Eingabe, Auswertung, Vereinfachung und Ausgabe erläutert, die jede Eingabe des Nutzers bis zur Ausgabe auf der Konsole durchläuft.

Jede Eingabe eines Ausdrucks expr wird von Maxima ausgewertet. Symbole, die keinen Wert haben, und Zahlen werden zu sich selbst ausgewertet. Symbole, die einen Wert haben, werden durch ihren Wert ersetzt.

Beispiele:

Im ersten Beispiel werden Symbole und Zahlen zu sich selbst ausgewertet. Im zweiten Beispiel erhält die Variable a den Wert 2. In den folgenden Ausdrücken wird die Variable a ausgewertet und durch ihren Wert ersetzt.

(%i1) [a, b, 2, 1/2, 1.0];
                                  1
(%o1)                   [a, b, 2, -, 1.0]
                                  2
(%i2) a:2$

(%i3) [a, sin(a), a^2];
(%o3)                    [2, sin(2), 4]

Maxima unterscheidet Funktionen in einer Verbform von Funktionen in einer Substantivform. Funktionen in einer Verbform werden ausgewertet, indem die Funktion auf die ausgewerteten Argumente angewendet wird. Im Gegensatz dazu werden Funktionen in einer Substantivform nicht auf die Argumente angewendet, jedoch werden die Argumente weiterhin ausgewertet. Funktionen können in beiden Formen auftreten. Typische Beispiele sind die Differentiation mit der Funktion diff oder die Integration mit der Funktion integrate. Siehe zum diesem Thema auch Substantive und Verben.

Beispiele:

Die Variable a erhält einen Wert. Im ersten Fall liegt die Funktion diff in ihrer Verbform vor. Die Auswertung bewirkt, dass die Funktion auf die Argumente a*x^2 und x angewendet wird. Im zweiten Fall liegt die Funktion diff in ihrer Substantivform vor. Dies wird hier durch den Quote-Operator ' bewirkt. Jetzt wird die Funktion nicht angewendet. Das Ergebnis ist ein symbolischer Ausdruck für die Ableitung. Da auch in diesem Fall die Argumente ausgewertet werden, wird auch hier der Wert 1/2 für die Variable a eingesetzt.

(%i1) a:1/2;
                                1
(%o1)                           -
                                2
(%i2) diff(a*x^2, x);
(%o2)                           x
(%i3) 'diff(a*x^2, x);
                                  2
                             d   x
(%o3)                        -- (--)
                             dx  2

Nicht alle Maxima-Funktionen werten die Argumente aus. Die Dokumentation der Funktionen gibt häufig einen Hinweis darauf, ob die Argumente ausgewertet werden oder nicht.

Beispiel:

Die Funktion properties wertet das Argument nicht aus. Dies ist für den Nutzer praktisch, da ansonsten die Auswertung einer Variablen a, die einen Wert hat, explizit mit dem Quote-Operator ' unterdrückt werden müsste, um die Eigenschaften des Symbols 'a anzuzeigen. Im ersten Fall ist das Ergebnis eine leere Liste. Das Symbol a hat keine Eigenschaften. Im zweiten Fall erhält die Variable a einen Wert. Die Funktion properties wertet ihr Argument nicht aus und a wird nicht durch den Wert 2 ersetzt. Die Funktion properties zeigt weiterhin die Eigenschaften des Symbols 'a an.

(%i1) properties(a);
(%o1)                          []
(%i2) a:2$

(%i3) properties(a);
(%o3)                        [value]

Die Auswertung von Symbolen, Funktionen und Ausdrücken kann mit dem Quote-Operator ' und dem Quote-Quote-Operator '' kontrolliert werden. Der Quote-Operator unterdrückt die Auswertung. Dagegen erzwingt der Quote-Quote-Operator die Auswertung.

Mit der Funktion ev wird ein Ausdruck in einer definierten Umgebung ausgewertet, in der Optionsvariablen für die Auswertung einen bestimmten Wert erhalten oder Auswertungsschalter evflag und Auswertungsfunktionen evfun angewendet werden.


8.2 Funktionen und Variablen für die Auswertung

Operator: '

Der Quote-Operator ' unterdrückt die Auswertung eines Symbols oder Ausdrucks. Auf eine Funktion angewendet, unterdrückt der Quote-Operator die Auswertung der Funktion. Die Auswertung der Argumente der Funktion wird nicht unterdrückt. Das Ergebnis ist die Substantivform der Funktion.

Wird der Quote-Operator auf einen eingeklammerten Ausdruck angewendet, wird die Auswertung aller Symbole und Funktionen innerhalb der Klammern unterdrückt. '(f(x)) bedeutet, dass der Ausdruck f(x) nicht ausgewertet werden soll. 'f(x) bedeutet, dass die Substantivform von f auf das ausgewertete Argument x angewendet wird.

Der Quote-Operator unterdrückt die Auswertung, aber nicht die Vereinfachung von Ausdrücken.

Substantivformen werden mit einem Hochkomma angezeigt, wenn die Optionsvariable noundisp den Wert true hat.

Siehe auch den Quote-Quote-Operator '' und den Auswertungsschalter nouns.

Beispiele:

Auf ein Symbol angewendet, unterdrückt der Quote-Operator die Auswertung des Symbols.

(%i1) aa: 1024;
(%o1)                         1024
(%i2) aa^2;
(%o2)                        1048576
(%i3) 'aa^2;
                                 2
(%o3)                          aa
(%i4) ''%;
(%o4)                        1048576

Auf eine Funktion angewendet, unterdrückt der Quote-Operator die Auswertung der Funktion. Das Ergebnis ist die Substantivform der Funktion.

(%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

Wird der Quote-Operator auf einen eingeklammerten Ausdruck angewendet, wird die Auswertung aller Symbole und Funktionen innerhalb der Klammern unterdrückt.

(%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

Der Quote-Operator unterdrückt nicht die Vereinfachung von Ausdrücken.

(%i1) sin (17 * %pi) + cos (17 * %pi);
(%o1)                          - 1
(%i2) '(sin (17 * %pi) + cos (17 * %pi));
(%o2)                          - 1

Gleitkommarechnungen sind eine Vereinfachung und keine Auswertung. Daher kann die Berechnung von sin(1.0) nicht mit dem Quote-Operator unterdrückt werden.

(%i1) sin(1.0);
(%o1)                          .8414709848078965
(%i2) '(sin(1.0));
(%o2)                          .8414709848078965
Operator: ''

Der Quote-Quote-Operator '' (zwei Hochkommata) modifiziert die Auswertung von Ausdrücken, die von der Eingabe gelesen werden.

Wird der Quote-Quote-Operator auf einen allgemeinen Ausdruck expr angewendet, wird der Ausdruck expr durch seinen Wert ersetzt.

Wird der Quote-Quote-Operator auf den Operator eines Ausdruckes angewendet, ändert sich der Operator, wenn er in seiner Substantivform vorliegt, in die Verbform.

Der Quote-Quote-Operator wird vom Parser, der die Eingabe liest, sofort angewendet und nicht im eingelesen Ausdruck gespeichert. Daher kann die Auswertung des Quote-Quote-Operators nicht durch einen weiteren Quote-Operator verhindert werden. Der Quote-Quote-Operator führt zur Auswertung von Ausdrücken, deren Auswertung unterdrückt ist. Das ist der Fall für Funktionsdefinitionen, Lambda-Ausdrücke und Ausdrücke, deren Auswertung durch den Quote-Operator verhindert wurde.

Der Quote-Quote-Operator wird von den Befehlen batch und load erkannt.

Siehe auch den Quote-Operator ' und den Auswertungsschalter nouns.

Beispiele:

Wird der Quote-Quote-Operator auf einen Ausdruck expr angewendet, wird der Wert von expr in den Ausdruck eingesetzt.

(%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

Wird der Quote-Quote-Operator auf den Operator in einem Ausdruck angewendet, ändert sich der Operator von seiner Substantivform in die Verbform.

(%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

Der Quote-Quote-Operator wird vom Parser sofort auf den eingelesenen Ausdruck angewendet und ist nicht Teil eines Maxima-Ausdrucks.

(%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

Der Quote-Quote-Operator bewirkt die Auswertung von Ausdrücken, deren Auswertung unterdrückt ist wie in Funktionsdefinitionen, Lambda-Ausdrücken und Ausdrücken, auf die der Quote-Operator angewendet wurde.

(%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)                      [%t8, %t9]
(%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
Funktion: ev (expr, arg_1, …, arg_n)

Wertet den Ausdruck expr in einer Umgebung aus, die durch die Argumente arg_1, …, arg_n spezifiziert wird. Die Argumente sind Optionsvariablen (Boolesche Variablen), Zuweisungen, Gleichungen und Funktionen. ev gibt das Ergebnis der Auswertung zurück.

Die Auswertung wird in den folgenden Schritten durchgeführt:

  1. Zuerst wird die Umgebung gesetzt. Dazu werden die Argumente arg_1, …, arg_n ausgewertet. Folgende Argumente sind möglich:
    • simp bewirkt, dass der Ausdruck expr vereinfacht wird. Der Wert der Optionsvariablen simp wird dabei ignoriert. Der Ausdruck wird also auch dann vereinfacht, wenn die Optionsvariable simp den Wert false hat.
    • noeval unterdrückt die Auswertungphase der Funktion ev (siehe Schritt (4) unten). Dies ist nützlich im Zusammenhang mit anderen Schaltern und um einen Ausdruck expr erneuert zu vereinfachen, ohne dass dieser ausgewertet wird.
    • nouns bewirkt die Auswertung von Substantivformen. Solche Substantivformen sind typischerweise nicht ausgewertete Funktionen wie 'integrate oder 'diff, die im Ausdruck expr enthalten sind.
    • expand bewirkt die Expansion des Ausdruckes expr. Siehe die Funktion expand.
    • expand(m, n) bewirkt die Expansion des Ausdruckes expr, wobei den Optionsvariablen maxposex und maxnegex die Werte der Argumente m und n zugewiesen werden. Siehe die Funktion expand.
    • detout bewirkt, dass bei der Berechnung von Inversen von Matrizen, die im Ausdruck expr enthalten sind, Determinanten den Matrizen vorangestellt und nicht elementweise in die Matrize hereinmultipliziert werden.
    • diff bewirkt, dass alle Ableitungen ausgeführt werden, die im Ausdruck expr enthalten sind.
    • derivlist(x, y, z, ...) bewirkt, dass die Ableitungen bezüglich der angegebenen Variablen x, y, z, … ausgeführt werden.
    • risch bewirkt das Integrale im Ausdruck expr mit dem Risch-Algorithmus berechnet werden. Siehe risch. Wird der Schalter nouns benutzt, wird der Standardalgorithmus für Integrale verwendet.
    • float bewirkt, dass rationale Zahlen in Gleitkommazahlen konvertiert werden.
    • numer bewirkt, dass mathematische Funktionen mit numerischen Argumenten ein Ergebnis in Gleitkommazahlen liefern. Variablen in expr, denen numerische Werte zugewiesen wurden, werden durch diese ersetzt. Der Schalter float wird zusätzlich wirksam.
    • pred bewirkt, dass Aussagen zu true oder false ausgewertet werden.
    • eval bewirkt eine zusätzliche Auswertung des Ausdrucks expr. (Siehe Schritt (5) unten). eval kann mehrfach angewendet werden. Jedes Auftreten von eval führt zu einer weiteren Auswertung.
    • A, wobei A ein Symbol ist, das als ein Auswertungsschalter evflag definiert ist. Während der Auswertung des Ausdrucks expr erhält A den Wert true.
    • V: expression (oder alternativ V=expression) bewirkt, dass V während der Auswertung des Ausdrucks expr den Wert expression erhält. V kann auch eine Optionsvariable sein, die für die Auswertung den Wert expression erhält. Wenn mehr als ein Argument der Funktion ev übergeben wird, wird die Zuweisung der Werte parallel ausgeführt. Wenn V kein Atom ist, wird anstatt einer Zuweisung eine Substitution ausgeführt.
    • F, wobei F der Name einer Funktion ist, die als eine Auswertungsfunktion (siehe evfun) definiert wurde. F bewirkt, dass die Auswertungsfunktion auf den Ausdruck expr angewendet wird.
    • Jeder andere Funktionsname (zum Beispiel sum) bewirkt, dass jedes Auftreten dieser Funktion im Ausdruck expr ausgewertet wird.
    • Zusätzlich kann für die Auswertung von expr eine lokale Funktion F(x) := expression definiert werden.
    • Wird ein Symbol, eine indizierte Variable oder ein indizierter Ausdruck, der oben nicht genannt wurde, als Argument übergeben, wird das Argument ausgewertet. Wenn das Ergebnis eine Gleichung oder eine Zuweisung ist, werden die entsprechenden Zuweisungen und Substitutionen ausgeführt. Wenn das Ergebnis eine Liste ist, werden die Elemente der Liste als zusätzliche Argumente von ev betrachtet. Dies erlaubt, das eine Liste mit Gleichungen (zum Beispiel [%t1, %t2], wobei %t1 und %t2 Gleichungen sind) wie sie zum Beispiel von der Funktion solve erzeugt wird, als Argument verwendet werden kann.

    Die Argumente der Funktion ev können in einer beliebigen Reihenfolge übergeben werden. Ausgenommen sind Gleichungen mit Substitutionen, die nacheinander von links nach rechts ausgewertet werden, sowie Auswertungsfunktionen, die verkettet werden. So wird zum Beispiel ev(expr, ratsimp, realpart) zu realpart(ratsimp(expr)).

    Die Schalter simp, numer, float und detout sind auch Optionsvariablen, die lokal in einem Block oder global gesetzt werden können.

    Ist expr ein kanonischer rationaler Ausdruck (CRE = canonical rational expression), ist auch das Ergebnis der Funktion ev ein CRE-Ausdruck, falls nicht die beiden Schalter float und numer den Wert true haben.

  2. Während des Schritts (1) wird eine Liste der nicht indizierten Variablen erstellt, die auf der linken Seite von Gleichungen auftreten. Die Gleichungen können dabei entweder als Argument oder als Wert eines Argumentes vorliegen. Variablen, die nicht in dieser Liste enthalten sind, werden durch ihre globalen Werte ersetzt. Davon ausgenommen sind Variablen, die eine Array-Funktion repräsentieren. Ist zum Beispiel expr eine Marke wie %i2 im Beispiel unten oder das letzte Ergebnis %, so wird in diesem Schritt der globale Wert dieser Marke eingesetzt und die Bearbeitung durch ev fortgesetzt.
  3. Wenn in den Argumenten Substitutionen aufgeführt sind, werden diese nun ausgeführt.
  4. Der resultierende Ausdruck wird erneut ausgewertet, außer wenn noeval unter den Argumente ist, und vereinfacht. Die Funktionsaufrufe in expr werden erst ausgeführt, wenn die enthaltenden Variablen ausgewertet sind. Dadurch verhält sich ev(F(x)) wie F(ev(x)).
  5. Für jedes Auftreten des Schalters eval in den Argumenten werden die Schritte (3) und (4) wiederholt.

Anstatt der Anwendung der Funktion ev können alternativ der Ausdruck und die Argumente durch Kommata getrennt eingegeben werden:

expr, arg_1, ..., arg_n

Diese Kurzschreibweise ist jedoch als Teil eines anderen Ausdrucks, zum Beispiel in Funktionen oder Blöcken nicht gestattet.

Beispiele:

(%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 + 2.449599732693821

Im folgenden Beispiel werden die Zuweisungen parallel durchgeführt. Es wird die Kurzschreibweise der Funktion ev angewendet.

(%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
Auswertungsschalter: eval

Als Argument des Kommandos ev(expr, eval) bewirkt eval eine zusätzliche Auswertung des Ausdrucks expr.

eval kann mehrfach auftreten. Jedes Auftreten führt zu einer zusätzlichen Auswertung.

Siehe auch die Funktion ev sowie die Auswertungsschalter noeval und infeval

Beispiele:

(%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
Eigenschaft: evflag

Wenn ein Symbol x die Eigenschaft eines Auswertungsschalters besitzt, sind die Ausdrücke ev(expr, x) und expr, x  äquivalent zu ev(expr, x = true). Während der Auswertung von expr erhält also x den Wert true.

Mit declare(x, evflag) wird der Variablen x die evflag-Eigenschaft gegeben. Siehe auch die Funktion declare. Mit kill oder remove kann diese Eigenschaft wieder entfernt werden. Siehe auch properties für die Anzeige von Eigenschaften.

Folgende Optionsvariablen haben bereits die evflag-Eigenschaft:

   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

Beispiele:

(%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
Eigenschaft: evfun

Wenn eine Funktion F die Eigenschaft evfun besitzt, sind die Ausdrücke ev(expr, F) und expr, F  äquivalent zu F(ev(expr)).

Zwei oder mehr evfun-Funktionen F, G, … werden in der aufgeführten Reihenfolge auf den Ausdruck expr angewendet.

Mit declare(F, evfun) wird der Funktion F die evfun-Eigenschaft gegeben. Siehe auch die Funktion declare. Mit kill oder remove kann diese Eigenschaft wieder entfernt werden. Siehe auch properties für die Anzeige von Eigenschaften.

Funktionen, die bereits die evfun-Eigenschaft besitzen, sind:

   bfloat          factor       fullratsimp
   logcontract     polarform    radcan
   ratexpand       ratsimp      rectform
   rootscontract   trigexpand   trigreduce

Beispiele:

(%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))
Optionsvariable: infeval

Standardwert: false

infeval bewirkt, dass die Funktion ev die Auswertung eines Ausdrucks solange wiederholt, bis dieser sich nicht mehr ändert. Um zu verhindern, dass eine Variable in diesem Modus durch die Auswertung verschwindet, kann zum Beispiel für eine Variable x der Ausdruck x='x als Argument von ev einfügt werden. Ausdrücke wie ev(x, x=x+1, infeval) führen in diesem Modus zu Endlosschleifen.

Siehe auch die Auswertungsschalter noeval und eval.

Auswertungsschalter: noeval

noeval unterdrückt die Auswertungsphase der Funktion ev. Der Schalter kann im Zusammenhang mit anderen Auswertungsschaltern genutzt werden, um einen Ausdruck erneut zu vereinfachen, ohne diesen auszuwerten.

Siehe auch die Optionsvariable infeval und den Auswertungsschalter eval.

Auswertungsschalter: nouns

nouns ist ein Auswertungsschalter. Wird dieser Schalter als eine Option der Funktion ev genutzt, werden alle Substantivformen, die in dem Ausdruck enthalten sind, in Verbformen umgewandelt und ausgewertet.

Siehe auch die Eigenschaft noun und die Funktionen nounify und verbify.

Auswertungsschalter: pred

Wird pred als ein Argument der Funktion ev eingesetzt, werden Aussagen zu true oder false ausgewertet. Siehe die Funktion ev.

Beispiel:

(%i1) 1 < 2;
(%o1)                                1 < 2
(%i2) 1 < 2,pred;
(%o2)                                true

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9 Vereinfachung


9.1 Einführung in die Vereinfachung

Nach der Auswertung einer Eingabe, die in Auswertung beschrieben ist, schließt sich die Vereinfachung eines Ausdrucks an. Mathematische Funktionen mit denen symbolisch gerechnet werden kann, werden nicht ausgewertet, sondern vereinfacht. Mathematische Funktionen werden intern von Maxima in einer Substantivform dargestellt. Auch Ausdrücke mit den arithmetischen Operatoren werden vereinfacht. Numerische Rechnungen wie die Addition oder Multiplikation sind daher keine Auswertung, sondern eine Vereinfachung. Die Auswertung eines Ausdrucks kann mit dem Quote-Operator ' unterdrückt werden. Entsprechend kann die Vereinfachung eines Ausdrucks mit der Optionsvariablen simp kontrolliert werden.

Beispiele:

Im ersten Beispiel wird die Auswertung mit dem Quote-Operator unterdrückt. Das Ergebnis ist eine Substantivform für die Ableitung. Im zweiten Beispiel ist die Vereinfachung unterdrückt. Die Ableitung wird ausgeführt, da es sich um eine Auswertung handelt. Das Ergebnis wird jedoch nicht zu 2*x vereinfacht.

(%i1) 'diff(x*x,x);
                             d    2
(%o1)                        -- (x )
                             dx
(%i2) simp:false;
(%o2)                         false
(%i3) diff(x*x,x);
(%o3)                       1 x + 1 x

Für jede mathematischen Funktion oder Operator hat Maxima intern eine eigene Routine, die für die Vereinfachung aufgerufen wird, sobald die Funktion oder der Operator in einem Ausdruck auftritt. Diese Routinen implementieren Symmetrieeigenschaften, spezielle Funktionswerte oder andere Eigenschaften und Regeln. Mit einer Vielzahl von Optionsvariablen kann Einfluss auf die Vereinfachung der Funktionen und Operatoren genommen werden.

Beispiel:

Die Vereinfachung der Exponentialfunktion exp wird von den folgenden Optionsvariablen kontrolliert: %enumer, %emode, %e_to_numlog, radexpand, logsimp, und demoivre. Im ersten Beispiel wird der Ausdruck mit der Exponentialfunktion nicht vereinfacht. Im zweiten Beispiel vereinfacht Maxima ein Argument %i*%pi/2.

(%i1) exp(x+%i*%pi/2), %emode:false;
                                %i %pi
                            x + ------
                                  2
(%o1)                     %e
(%i2) exp(x+%i*%pi/2), %emode:true;
                                  x
(%o2)                        %i %e

Zusätzlich zu der Vereinfachung von einzelnen mathematischen Funktionen und Operatoren, die automatisch von Maxima ausgeführt werden, kennt Maxima Funktionen wie expand oder radcan, die auf Ausdrücke angewendet werden, um spezielle Vereinfachungen vorzunehmen.

Beispiel:

(%i1) (log(x+x^2)-log(x))^a/log(1+x)^(a/2);
                           2               a
                     (log(x  + x) - log(x))
(%o1)                -----------------------
                                    a/2
                          log(x + 1)
(%i2) radcan(%);
                                    a/2
(%o2)                     log(x + 1)

Einem Operator oder einer Funktion können Eigenschaften wie linear oder symmetrisch gegeben werden. Maxima berücksichtigt diese Eigenschaften bei der Vereinfachung eines Ausdrucks. Zum Beispiel wird mit dem Kommando declare(f, oddfun) eine Funktion als ungerade definiert. Maxima vereinfacht dann jedes Auftreten eines Ausdrucks f(-x) zu -f(x). Entsprechend vereinfacht Maxima f(-x) zu f(x), wenn die Funktion als gerade definiert wurde.

Die folgenden Eigenschaften sind in der Liste opproperties enthalten und kontrollieren die Vereinfachung von Funktionen und Operatoren:

   additive        lassociative     oddfun
   antisymmetric   linear           outative
   commutative     multiplicative   rassociative
   evenfun         nary             symmetric

Darüber hinaus haben auch die Fakten und die Eigenschaften des aktuellen Kontextes Einfluss auf die Vereinfachung von Ausdrücken. Siehe dazu die Ausführungen in Maximas Datenbank.

Beispiel:

Die Sinusfunktion vereinfacht für ein ganzzahliges Vielfaches von %pi zum Wert 0. Erhält das Symbol n die Eigenschaft integer, wird die Sinusfunktion entsprechend vereinfacht.

(%i1) sin(n*%pi);
(%o1)                      sin(%pi n)
(%i2) declare(n, integer);
(%o2)                         done
(%i3) sin(n*%pi);
(%o3)                           0

Führen alle oben genannten Möglichkeiten nicht zu dem gewünschten Ergebnis, kann der Nutzer Maxima um weitere Regeln für die Vereinfachung erweitern. Diese Möglichkeiten werden in Muster und Regeln erläutert.


9.2 Funktionen und Variablen für die Vereinfachung

Eigenschaft: additive

declare(f, additive) deklariert eine Funktion f als additiv. Hat die Funktion f ein Argument, dann wird f(x + y) zu f(x) + f(y) vereinfacht.

Ist f eine Funktion mit zwei oder mehr Argumenten, ist die Additivität für das erste Argument definiert. Zum Beispiel wird f(x + y,a + b) zu f(y, b + a) + f(x, b + a) vereinfacht.

Siehe die Funktion declare.

Beispiel:

(%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)
Eigenschaft: antisymmetric

declare(f, antisymmetric) deklariert die Funktion f als antisymmetrisch. Zum Beispiel wird f(y, x) zu - f(x, y) vereinfacht.

Siehe auch die Eigenschaft symmetric und die Funktion declare.

Beispiel:

(%i1) S (b, a);
(%o1)                        S(b, a)
(%i2) declare (T, antisymmetric);
(%o2)                         done
(%i3) T (b, a);
(%o3)                       - T(a, b)
(%i4) T (a, c, e, d, b);
(%o4)                   T(a, b, c, d, e)
Funktion: combine (expr)

Terme einer rationalen Funktion, die denselben Nenner haben, werden zusammengefasst.

Beispiel:

(%i1) x^2/(1+x)+2*x/(1+x);
                            2
                           x       2 x
(%o1)                     ----- + -----
                          x + 1   x + 1
(%i2) combine(%);
                             2
                            x  + 2 x
(%o2)                       --------
                             x + 1
Eigenschaft: commutative

declare(f, commutative) deklariert die Funktion f als kommutativ. Zum Beispiel wird f(x, z, y) zu f(x, y, z) vereinfacht. Dies hat denselben Effekt wie die Deklaration symmetric.

Siehe auch die Funktion declare.

Funktion: demoivre (expr)
Optionsvariable: demoivre

Die Funktion demoivre(expr) konvertiert den Ausdruck expr, ohne die Optionsvariable demoivre zu setzen.

Hat die Optionsvariable demoivre den Wert true, werden komplexe Exponentialfunktionen in äquivalente Kreisfunktionen umgewandelt. exp(a + b*%i) wird zu %e^a*(cos(b)+%i*sin(b)) vereinfacht, wenn b frei von der imaginären Einheit %i ist. a und b werden nicht expandiert.

Der Standardwert von demoivre ist false.

Siehe auch die Funktion exponentialize, um trigonometrische und hyperbolische Funktionen in eine Exponentialform zu konvertieren. demoivre und exponentialize können nicht gleichzeitig den Wert true haben.

Funktion: distrib (expr)

Summen werden ausmultipliziert. Im Unterschied zu der Funktion expand wird distrib nur auf der obersten Ebene eines Ausdruckes angewendet und ist daher schneller als expand. Im Unterschied zu der Funktion multthru werden die Summen der obersten Ebenen vollständig ausmultipliziert.

Beispiele:

(%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
Optionsvariable: distribute_over

Standardwert: true

Die Optionsvariable distribute_over kontrolliert die Anwendung von Funktionen auf Listen, Matrizen oder Gleichungen. Diese Eigenschaft wird nicht angewendet, wenn distribute_over den Wert false hat.

Beispiele:

Die Funktion sin wird auf eine Liste angewendet.

(%i1) sin([x,1,1.0]);
(%o1)                 [sin(x), sin(1), .8414709848078965]

Die Funktion mod hat zwei Argumente, die auf Listen angewendet werden kann. Die Funktion kann auch auf verschachtelte Listen angewendet werden.

(%i2) mod([x,11,2*a],10);
(%o2)                    [mod(x, 10), 1, 2 mod(a, 5)]
(%i3) mod([[x,y,z],11,2*a],10);
(%o3)       [[mod(x, 10), mod(y, 10), mod(z, 10)], 1, 2 mod(a, 5)]

Anwendung der Funktion floor auf eine Matrix und eine Gleichung.

(%i4) floor(matrix([a,b],[c,d]));
                            [ floor(a)  floor(b) ]
(%o4)                       [                    ]
                            [ floor(c)  floor(d) ]
(%i5) floor(a=b);
(%o5)                         floor(a) = floor(b)

Funktionen mit mehreren Argumenten können auf Listen für eines der Argumente oder alle Argumente angewendet werden.

(%i6) expintegral_e([1,2],[x,y]);
(%o6) [[expintegral_e(1, x), expintegral_e(1, y)], 
       [expintegral_e(2, x), expintegral_e(2, y)]]
Optionsvariable: domain

Standardwert: real

Hat domain den Wert complex, wird sqrt(x^2) nicht zu abs(x) vereinfacht.

Eigenschaft: evenfun
Eigenschaft: oddfun

Erhält eine Funktion oder ein Operator mit der Funktion declare die Eigenschaft evenfun oder oddfun wird die Funktion oder der Operator von Maxima als gerade und ungerade interpretiert. Diese Eigenschaft wird bei der Vereinfachung von Ausdrücken von Maxima angewendet.

Beispiele:

(%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
Funktion: expand (expr)
Funktion: expand (expr, p, n)

Expandiert den Ausdruck expr. Produkte von Summen und Potenzen von Summen werden ausmultipliziert. Die Nenner von rationalen Ausdrücken, die Summen sind, werden in ihre Terme aufgespalten. Produkte (kommutative und nicht-kommutative) werden in Summen herein multipliziert.

Für Polynome ist es besser, die Funktion ratexpand zu verwenden, welche für diesen Fall einen effizienteren Algorithmus hat.

maxnegex und maxposex kontrollieren den maximalen negativen und positiven Exponenten, für die ein Ausdruck expandiert wird.

expand(expr, p, n) expandiert expr, wobei maxposex den Wert p und maxnegex den Wert n erhalten.

expon ist der größte negative Exponent, für den ein Ausdruck automatisch expandiert wird. Hat zum Beispiel expon den Wert 4, wird (x+1)^(-5) nicht automatisch expandiert.

expop ist der größte positive Exponent, für den ein Ausdruck automatisch expandiert wird. So wird (x+1)^3 dann automatisch expandiert, wenn expop größer oder gleich 3 ist. Soll (x+1)^n mit der Funktion expand expandiert werden, weil n größer als expop ist, dann ist dies nur möglich, wenn n kleiner als maxposex ist.

expand(expr,0,0) bewirkt eine erneuerte vollständige Vereinfachung des Ausdrucks expr. Der Ausdruck wird nicht erneuert ausgewertet. Im Unterschied zum Kommando ev(expr, noeval) wird eine spezielle Darstellung (zum Beispiel eine CRE-Form) nicht entfernt. Siehe auch ev.

Das expand-Flag wird mit ev verwendet, um einen Ausdruck zu expandieren.

Die Datei simplification/facexp.mac enthält weitere Funktionen wie facsum, factorfacsum und collectterms und Variablen wie nextlayerfactor und facsum_combine, um Ausdrücke zu vereinfachen. Diese Funktionen werden automatisch geladen und erlauben spezielle Expansionen von Ausdrücken. Eine kurze Beschreibung ist in der Datei simplification/facexp.usg enthalten. Eine Demo kann mit demo(facexp) ausgeführt werden.

Beispiele:

(%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

Vereinfache einen Ausdruck erneut:

(%i7) expr:(1+x)^2*sin(x);
                                2
(%o7)                    (x + 1)  sin(x)
(%i8) exponentialize:true;
(%o8)                         true
(%i9) expand(expr, 0, 0);
                            2    %i x     - %i x
                  %i (x + 1)  (%e     - %e      )
(%o9)           - -------------------------------
                                 2
Funktion: expandwrt (expr, x_1, …, x_n)

Expandiert den Ausdruck expr in Bezug auf die Variablen x_1, …, x_n. Alle Produkte, die die Variablen enthalten, werden ausmultipliziert. Das Ergebnis ist frei von Produkten von Summen, die nicht frei von den Variablen sind. x_1, …, x_n können Variable, Operatoren oder Ausdrücke sein.

Standardmäßig wird der Nenner eines rationalen Ausdrucks nicht expandiert. Dies kann mit der Optionsvariablen expandwrt_denom kontrolliert werden.

Die Funktion wird automatisch aus der Datei simplification/stopex.mac geladen.

Optionsvariable: expandwrt_denom

Standardwert: false

expandwrt_denom kontrolliert die Behandlung von rationalen Ausdrücken durch die Funktion expandwrt. Ist der Wert true, werden der Zähler und der Nenner eines rationalen Ausdrucks expandiert. Ist der Wert false, wird allein der Zähler expandiert.

Funktion: expandwrt_factored (expr, x_1, …, x_n)

Ist vergleichbar mit der Funktion expandwrt, behandelt aber Ausdrücke verschieden, die Produkte enthalten. expandwrt_factored expandiert nur die Faktoren im Ausdruck expr, die die Variablen x_1, …, x_n enthalten.

Optionsvariable: expon

Standardwert: 0

expon ist der größte negative Exponent für den ein Ausdruck automatisch expandiert wird. Hat zum Beispiel expon den Wert 4, wird (x+1)^(-5) nicht automatisch expandiert. Siehe auch expop.

Funktion: exponentialize (expr)
Optionsvariable: exponentialize

Die Funktion exponentialize konvertiert trigonometrische und hyperbolische Funktion die in dem Ausdruck expr auftreten in Exponentialfunktionen, ohne dass die Optionsvariable exponentialize gesetzt wird.

Hat die Optionsvariable exponentialize den Wert true, werden trigonometrische und hyperbolischen Funktionen in eine Exponentialform konvertiert. Der Standardwert ist false.

demoivre konvertiert komplexe Exponentialfunktionen in trigonometrische und hyperbolische Funktionen. exponentialize und demoivre können nicht gleichzeitig den Wert true haben.

Optionsvariable: expop

Standardwert: 0

expop ist der größte positive Exponent, für den ein Ausdruck automatisch expandiert wird. So wird (x+1)^3 dann automatisch expandiert, wenn expop größer oder gleich 3 ist. Soll (x+1)^n mit der Funktion expand expandiert werden, weil n größer als expop ist, dann ist dies nur möglich, wenn n kleiner als maxposex ist. Siehe auch expon.

Eigenschaft: lassociative

declare(f, lassociative) deklariert f als eine links-assoziative Funktion. Zum Beispiel wird f (f (a,b), f (c, d)) zu f (f (f (a, b), c), d) vereinfacht.

Siehe auch die Eigenschaft rassociative und die Funktion declare.

Eigenschaft: linear

declare(f, linear) deklariert die Funktion f als linear.

Hat die Funktion f ein Argument, dann wird f(x + y) zu f(x) + f(y) und f(a*x) zu a*f(x) vereinfacht.

Ist f eine Funktion mit zwei oder mehr Argumenten, ist die Linearität für das erste Argument definiert. Zum Beispiel wird f(a*x + b, x) zu a f(x, x) + f(1, x) b vereinfacht.

linear ist äquivalent zu additive und outative. Siehe auch opproperties und die Funktion declare.

Beispiel:

(%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
Optionsvariable: maxnegex

Standardwert: 1000

maxnegex ist der größte negative Exponent, der von der Funktion expand exandieren wird. Siehe auch maxposex.

Optionsvariable: maxposex

Standardwert: 1000

maxposex ist der größte positive Exponent, der von der Funktion expand expandiert wird. Siehe auch maxnegex.

Eigenschaft: multiplicative

declare(f, multiplicative) deklariert die Funktion f als multiplikativ.

Hat die Funktion f ein Argument, dann wird f(x*y) zu f(x)*f(y) vereinfacht.

Ist f eine Funktion mit zwei oder mehr Argumenten, ist die Multiplikativität für das erste Argument definiert. Zum Beispiel wird f(a*x + b, x) zu f(g(x), x)*f(h(x), x) vereinfacht.

Diese Vereinfachung werden nicht für Ausdrücke der Form product(x[i], i, m, n) ausgeführt.

Siehe auch die Funktion declare.

Beispiel:

(%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)
Funktion: multthru (expr)
Funktion: multthru (expr_1, expr_2)

Multipliziert einen oder mehrere Faktoren in eine Summe herein. multthru expandiert keine Potenzen von Summen. multthru ist die effizienteste Methode, um Produkte von Summen auszumultiplizieren. Da Maxima intern die Division als ein Produkt darstellt, kann multthru auch angewendet werden, um einen Nenner in eine Summe hereinzumultiplizieren.

multthru(expr_1, expr_2) multipliziert jeden Term des Ausdrucks expr_2 mit expr_1. Der Ausdruck expr_2 kann dabei eine Summe oder eine Gleichung sein.

Siehe auch die Funktionen expand und function_distrib.

(%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
Eigenschaft: nary

Erhält eine Funktion oder ein Operator mit der Funktion declare die Eigenschaft nary, werden verschachtelte Anwendungen der Funktion oder des Operators wie zum Beispiel foo(x, foo(y, z)) zu foo(x, y, z) vereinfacht. Die Deklaration als nary unterscheidet sich von der Funktion nary. Während der Funktionsaufruf einen neuen Operator definiert, wirkt sich die Deklaration nur auf die Vereinfachung aus.

Beispiel:

(%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)
Optionsvariable: negdistrib

Standardwert: true

Hat negdistrib den Wert true, wird die Zahl -1 in eine Summe hereinmultipliziert. Zum Beispiel wird -(x + y) zu - y - x vereinfacht. true ist der Standardwert von negdistrib.

Erhält negdistrib den Wert false wird -(x + y) nicht vereinfacht. negdistrib sollte sehr umsichtig und nur in speziellen Fällen für lokale Vereinfachungen genutzt werden.

Systemvariable: opproperties

opproperties ist eine Liste mit den Eigenschaften, die eine Funktion oder ein Operator erhalten kann und die die Vereinfachung der Funktionen und Operatoren kontrollieren. Diese Eigenschaften erhalten die Funktionen und Operatoren mit der Funktion declare. Es gibt weitere Eigenschaften, die Funktionen, Operatoren und Variablen erhalten können. Die Systemvariable features enthält eine vollständige Liste der Eigenschaften, die in Maximas Datenbank eingetragen werden. Darüberhinaus können mit der Funktion declare noch Eigenschaften definiert werden, die in der Lisp-Eigenschaftsliste eingetragen werden.

Die folgenden Eigenschaften sind in der Liste opproperties enthalten und kontrollieren die Vereinfachung von Funktionen und Operatoren:

   linear          additive        multiplicative
   outative        commutative     symmetric      
   antisymmetric   nary            lassociativ
   rassociative    evenfun         oddfun
Eigenschaft: outative

declare(f, outative) deklariert eine Funktion f als outative. Hat der Operator oder die Funktion Argumente mit konstanten Faktoren, so werden diese konstanten Faktoren herausgezogen.

Hat die Funktion f ein Argument, dann wird f(a*x) zu a*f(x) vereinfacht, wenn a ein konstanter Faktor ist.

Ist f eine Funktion mit zwei oder mehr Argumenten, ist die Outativität für das erste Argument definiert. Zum Beispiel wird f(a*g(x), x) zu a*f(g(x),x) vereinfacht, wenn a ein konstanter Faktor ist.

Die Funktionen sum, integrate und limit haben die Eigenschaft outative. Siehe auch die Funktion declare.

Beispiel:

(%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)
Funktion: radcan (expr)

Die Funktion radcan vereinfacht Ausdrücke, die die Logarithmusfunktion, Exponentialfunktionen und Wurzeln enthalten.

Beispiele:

(%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
Optionsvariable: radexpand

Standardwert: true

radexpand kontrolliert die Vereinfachung von Wurzeln.

Hat radexpand den Wert all, werden die nten-Wurzeln der Faktoren eines Produktes, die eine n-te Potenz sind, aus der Wurzel herausgezogen. Zum Beispiel vereinfacht sqrt(16*x^2 zu 4*x.

Inbesondere vereinfacht der Ausdruck sqrt(x^2) folgendermaßen:

  • Hat radexpand den Wert all oder wurde assume(x>0) ausgeführt, dann vereinfacht sqrt(x^2) zu x.
  • Hat radexpand den Wert true und domain ist real, dann vereinfacht sqrt(x^2) zu abs(x).
  • Hat radexpand den Wert false oder hat radexpand den Wert true und domain ist complex, dann wird sqrt(x^2) nicht vereinfacht.
Eigenschaft: rassociative

declare(f, rassociative) deklariert die Funktion f als rechts-assioziativ. Zum Beispiel wird f(f(a, b), f(c, d)) zu f(a, f(b, f(c, d))) vereinfacht.

Siehe auch die Eigenschaft lassociative und die Funktion declare.

Funktion: scsimp (expr, rule_1, …, rule_n)

Sequential Comparative Simplification (Methode nach Stoute).

scsimp versucht den Ausdruck expr mit Hilfe der Regeln rule_1, …, rule_n zu vereinfachen. Die Regeln werden nacheinander solange angewendet, bis sich der Ausdruck nicht weiter vereinfacht. Führt keine der Regeln zu einem Erfolg, wird der ursprüngliche Ausdruck zurückgegeben.

example(scsimp) zeigt einige Beispiele.

Optionsvariable: simp

Standardwert: true

simp kontrolliert die Vereinfachung von Ausdrücken. Der Standardwert von simp ist true und Ausdrücke werden vereinfacht. simp ist auch ein Auswertungsschalter für die Funktion ev.

Wird simp als ein Auswertungschalter mit dem Wert false genutzt, dann wird die Vereinfachung nur während der Auswertungsphase unterdrückt. simp kann nicht die Vereinfachung unterdrücken, die sich der Auswertung anschließt.

Beispiele:

Die Vereinfachung wird ausgeschaltet. Der Ausdruck sin(1.0) wird nicht zu einem numerischen Wert vereinfacht. Der Auswertungsschalter simp schaltet die Vereinfachung ein.

(%i1) simp:false;
(%o1)                                false
(%i2) sin(1.0);
(%o2)                              sin(1.0)
(%i3) sin(1.0),simp;
(%o3)                          .8414709848078965

Die Vereinfachung wird wieder eingeschaltet. Der Auswertungsschalter simp kann die Vereinfachung nicht vollständig unterdrücken. In der Ausgabe ist der Ausdruck vereinfacht, aber die Variable x enthält einen nicht vereinfachten Ausdruck, da die Zuweisung noch während der Auswertungsphase des Ausdrucks vorgenommen wurde.

(%i4) simp:true;
(%o4)                                true
(%i5) x:sin(1.0),simp:false;
(%o5)                          .8414709848078965
(%i6) :lisp $X
((%SIN) 1.0)
Eigenschaft: symmetric

declare(f, symmetric) deklariert die Funktion f als symmetrisch. Zum Beispiel wird f(x, z, y) zu f(x, y, z) vereinfacht.

commutative entspricht symmetric Siehe auch die Funktion declare.

Beispiel:

(%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)
Funktion: xthru (expr)

Die Terme einer Summe des Ausdrucks expr werden so zusammengefasst, dass sie einen gemeinsamen Nenner haben. Produkte und Potenzen von Summen werden dabei nicht expandiert. Gemeinsame Faktoren im Zähler und Nenner werden gekürzt.

Es kann vorteilhaft sein, vor dem Ausführen von ratsimp zunächst mit xthru die gemeinsamen Faktoren eines rationalen Ausdrucks zu kürzen.

Siehe auch die Funktion combine.

Beispiele:

(%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)

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10 Mathematische Funktionen


10.1 Funktionen für Zahlen

Funktion: abs (z)

Die Funktion abs ist die Betragsfunktion und für das numerische und symbolische Rechnen geeignet. Ist das Argument z eine reelle oder komplexe Zahl wird der Betrag berechnet. Wenn möglich werden allgemeine Ausdrücke mit der Betragsfunktion vereinfacht. Maxima kann Ausdrücke mit der Betragsfunktion integrieren und ableiten sowie Grenzwerte von Ausdrücken mit der Betragsfunktion ermitteln. Das Paket abs_integrate erweitert Maximas Möglichkeiten, Integrale mit der Betragsfunktion zu lösen.

Die Betragsfunktion wird automatisch auf die Elemente von Listen und Matrizen sowie auf die beiden Seiten von Gleichungen angewendet. Siehe distribute_over.

Siehe die Funktion cabs, um den Betrag eines komplexen Ausdrucks oder einer Funktion zu berechnen.

Beispiele:

Berechnung des Betrages für reelle und komplexen Zahlen sowie numerische Konstanten und unendliche Größen. Das erste Beispiel zeigt, wie die Betragsfunktion von Maxima auf die Elemente einer Liste angewendet wird.

(%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]

Vereinfachung von Ausdrücken mit der Betragsfunktion.

(%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)

Ableitung und Integrale mit der Betragsfunktion. Wird das Paket abs_integrate geladen, können weitere Integrale mit der Betragsfunktion gelöst werden. Das letzte Beispiel zeigt die Laplacetransformation der Betragsfunktion. Siehe laplace.

(%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
Funktion: ceiling (x)

Die Funktion ceiling ist für das numerische und symbolische Rechnen geeignet.

Ist das Argument x eine reelle Zahl, gibt ceiling die kleinste ganze Zahl zurück, die größer oder gleich x ist.

Die Funktion ceiling gibt auch dann einen numerischen Wert zurück, wenn das Argument ein konstanter Ausdruck ist, wie zum Beispiel 1+%e, der zu einer reellen Zahl ausgewertet werden kann. In diesem Fall wird der konstante Ausdruck in eine große Gleitkommazahl umgewandelt, auf die die Funktion ceiling angewendet wird. Aufgrund von Rundungsfehlern bei der Umwandlung in Gleitkommazahlen kann es zu Fehlern bei der Berechnung von ceiling kommen. Um diese zu minimieren, wird die Anzahl der Stellen fpprec für die Berechnung von ceiling um drei Stellen erhöht.

Ist das Argument expr der Funktion ein komplexer Ausdruck, wird eine Substantivform zurückgegeben.

Wenn möglich werden Ausdrücke mit der Funktion ceiling von Maxima vereinfacht. Maxima kennt insbesondere Vereinfachungen für den Fall, dass das Argument der Funktion ceiling ein Ausdruck mit den Funktionen floor oder round ist. Weiterhin werden für die Vereinfachung die Aussagen und Fakten der aktiven Kontexte herangezogen. Siehe Funktionen und Variablen für Fakten.

ceiling wird automatisch auf die Elemente von Listen und Matrizen sowie auf die beiden Seiten von Gleichungen angewendet. Siehe distribute_over.

Siehe auch die Funktionen floor und round.

Beispiele:

(%i1) ceiling(ceiling(x));
(%o1)                      ceiling(x)
(%i2) ceiling(floor(x));
(%o2)                       floor(x)
(%i3) declare (n, integer)$
(%i4) ceiling([n, abs(n), max (n, 6)]);
(%o4)               [n, abs(n), max(6, n)]
(%i5) assume (x > 0, x < 1)$
(%i6) ceiling (x);
(%o6)                           1

Sind die Werte einer Funktion eine Teilmenge der ganzen Zahlen, kann diese als integervalued deklariert werden. Die Funktionen ceiling und floor können diese Information nutzen, um Ausdrücke zu vereinfachen.

(%i1) declare (f, integervalued)$
(%i2) floor (f(x));
(%o2)                         f(x)
(%i3) ceiling (f(x) - 1);
(%o3)                       f(x) - 1

Maxima kennt das Integral der Funktion ceiling.

(%i1) integrate(ceiling(x),x);
               (- ceiling(x) + 2 x + 1) ceiling(x)
(%o1)          -----------------------------------
                                2
Funktion: entier (x)

entier ist eine andere Bezeichnung für die Funktion floor. Siehe floor.

Funktion: floor (x)

Die Funktion floor ist für das numerische und symbolische Rechnen geeignet.

Ist das Argument x eine reelle Zahl, gibt floor die größte ganze Zahl zurück, die kleiner oder gleich x ist.

Die Funktion floor gibt auch dann einen numerischen Wert zurück, wenn das Argument ein konstanter Ausdruck ist, wie zum Beispiel 1+%e, der zu einer reellen Zahl ausgewertet werden kann. In diesem Fall wird der konstante Ausdruck in eine große Gleitkommazahl umgewandelt, auf die die Funktion floor angewendet wird. Aufgrund von Rundungsfehlern bei der Umwandlung in Gleitkommazahlen kann es zu Fehlern bei der Berechnung von floor kommen. Um diese zu minimieren, wird die Anzahl der Stellen fpprec für die Berechnung von floor um drei Stellen erhöht.

Ist das Argument x der Funktion ein komplexer Ausdruck, wird eine Substantivform zurückgegeben.

Wenn möglich werden Ausdrücke mit der Funktion floor von Maxima vereinfacht. Maxima kennt insbesondere Vereinfachungen für den Fall, dass das Argument der Funktion floor ein Ausdruck mit den Funktionen ceiling oder round ist. Weiterhin werden für die Vereinfachung die Aussagen und Fakten der aktiven Kontexte herangezogen. Siehe Funktionen und Variablen für Fakten.

floor wird automatisch auf die Elemente von Listen und Matrizen sowie auf die beiden Seiten von Gleichungen angewendet. Siehe distribute_over.

Siehe auch die Funktionen ceiling und round.

Beispiele:

(%i1) floor(ceiling(x));
(%o1)                      ceiling(x)
(%i2) floor(floor(x));
(%o2)                       floor(x)
(%i3) declare(n, integer);
(%o3)                         done
(%i4) floor([n, abs(n), min (n, 6)]);
(%o4)                [n, abs(n), min(6, n)]
(%i5) assume(x>0, x<1)$
(%i6) floor(x);
(%o6)                           0

Sind die Werte einer Funktion eine Teilmenge der ganzen Zahlen, kann diese als integervalued deklariert werden. Die Funktionen ceiling und floor können diese Information nutzen, um Ausdrücke zu vereinfachen.

(%i1) declare (f, integervalued)$
(%i2) floor(f(x));
(%o2)                         f(x)
(%i3) ceiling(f(x) - 1);
(%o3)                       f(x) - 1

Maxima kennt das Integral der Funktion floor.

(%i6) integrate(floor(x),x);
                 (- floor(x) + 2 x - 1) floor(x)
(%o6)            -------------------------------
                                2
Funktion: fix (x)

fix ist eine andere Bezeichnung für die Funktion floor. Siehe floor.

Funktion: lmax (L)

Ist das Argument L eine Liste oder Menge, wird die Funktion max auf die Elemente der Liste oder Menge angewendet und das Ergebnis zurückgegeben. Ist L keine Liste oder Menge, signalisiert Maxima einen Fehler.

Beispiel:

(%i1) L:[1+%e, %pi, 3];
(%o1)                   [%e + 1, %pi, 3]
(%i1) lmax(L);
(%o1)                        %e + 1
Funktion: lmin (L)

Ist das Argument L eine Liste oder Menge, wird die Funktion min auf die Elemente der Liste oder Menge angewendet und das Ergebnis zurückgegeben. Ist L keine Liste oder Menge, signalisiert Maxima einen Fehler.

Beispiel:

(%i1) L:[1+%e, %pi, 3];
(%o1)                   [%e + 1, %pi, 3]
(%i2) lmin(L);
(%o2)                           3
Funktion: max (x_1, …, x_n)

Sind alle Argumente x_1, …, x_n Zahlen oder konstante Ausdrücke wie zum Beispiel 1+%e oder sin(1), dann wird der größte Zahlenwert zurückgegeben. Sind symbolische Variablen oder allgemeine Ausdrücke unter den Argumenten, gibt Maxima einen vereinfachten Ausdruck zurück. Die unendliche Größen inf und minf können als Argument auftreten.

Die Vereinfachung der Funktion max kann kontrolliert werden, in dem mit der Funktion put dem Symbol trylevel zu der Eigenschaft maxmin ein Wert zwischen 1 bis 3 gegeben wird. Folgende Werte können mit der Funktion put gesetzt werden:

put(trylevel, 1, maxmin)

trylevel hat den Wert 1. Das ist der Standardwert. Maxima führt keine besonderen Vereinfachungen aus.

put(trylevel, 2, maxmin)

Maxima wendet die Vereinfachung max(e,-e) --> |e| an.

put(trylevel, 3, maxima)

Maxima wendet die Vereinfachung max(e,-e) --> |e| an und versucht Ausdrücke zu eliminieren, die zwischen zwei anderen Argumenten liegen. So wird zum Beispiel max(x, 2*x, 3*x) zu max(x, 3*x) vereinfacht.

Mit dem Kommando get(trylevel, maxmin) wird der aktuelle Wert für das Symbol trylevel angezeigt. Siehe die Funktion get.

max berücksichtigt bei der Vereinfachung von Ausdrücken die Aussagen und Fakten der aktiven Kontexte. Siehe das Kapitel Funktionen und Variablen für Fakten.

Beispiele:

(%i1) max(1.6, 3/2, 1);
(%o1)                          1.6
(%i2) max(1.5b0,1.5,3/2);
                                3
(%o2)                           -
                                2
(%i3) max(%e,%pi,1,2,3);
(%o3)                          %pi
(%i4) max(1+%e,%pi,1,2,3);
(%o4)                        %e + 1
(%i5) max(minf,inf);
(%o5)                          inf
(%i6) assume(a>b);
(%o6)                        [a > b]
(%i7) max(a,b);
(%o7)                           a
Funktion: min (x_1, …, x_n)

Sind alle Argumente x_1, …, x_n Zahlen oder konstante Ausdrücke wie zum Beispiel 1+%e oder sin(1), dann wird der kleinste Zahlenwert zurückgegeben. Sind symbolische Variablen oder allgemeine Ausdrücke unter den Argumenten, gibt Maxima einen vereinfachten Ausdruck zurück. Die unendliche Größen inf und minf können als Argument auftreten.

Die Vereinfachung der Funktion min kann kontrolliert werden, in dem mit der Funktion put dem Symbol trylevel zu der Eigenschaft maxmin ein Wert zwischen 1 bis 3 gegeben wird. Folgende Werte können mit der Funktion put gesetzt werden:

put(trylevel, 1, maxmin)

trylevel hat den Wert 1. Das ist der Standardwert. Maxima führt keine besonderen Vereinfachungen aus.

put(trylevel, 2, maxmin)

Maxima wendet die Vereinfachung min(e,-e) --> |e| an.

put(trylevel, 3, maxima)

Maxima wendet die Vereinfachung min(e,-e) --> |e| an und versucht Ausdrücke zu eliminieren, die zwischen zwei anderen Argumenten liegen. So wird zum Beispiel min(x, 2*x, 3*x) zu min(x, 3*x) vereinfacht.

Mit dem Kommando get(trylevel, maxmin) wird der aktuelle Wert für das Symbol trylevel angezeigt. Siehe die Funktion get.

min berücksichtigt bei der Vereinfachung von Ausdrücken die Aussagen und Fakten der aktiven Kontexte. Siehe das Kapitel Funktionen und Variablen für Fakten.

Beispiele:

(%i1) min(1.6, 3/2, 1);
(%o1)                           1
(%i2) min(1.5b0,1.5,3/2);
                                3
(%o2)                           -
                                2
(%i3) min(%e,%pi,3);
(%o3)                          %e
(%i4) min(1+%e,%pi,3);
(%o4)                           3
(%i5) min(minf,inf);
(%o5)                         minf
(%i6) assume(a>b);
(%o6)                        [a > b]
(%i7) min(a,b);
(%o7)                           b
Funktion: round (x)

Die Funktion round ist für das numerische und symbolische Rechnen geeignet.

Ist das Argument x eine reelle Zahl, gibt round die am nächsten liegende ganze Zahl zurück. Vielfache von 1/2 werden auf die nächste gerade ganze Zahl gerundet.

Die Funktion round gibt auch dann einen numerischen Wert zurück, wenn das Argument ein konstanter Ausdruck ist, wie zum Beispiel 1+%e, der zu einer reellen Zahl ausgewertet werden kann. In diesem Fall wird der konstante Ausdruck in eine große Gleitkommazahl umgewandelt, auf die die Funktion round angewendet wird. Aufgrund von Rundungsfehlern bei der Umwandlung in Gleitkommazahlen kann es zu Fehlern bei der Berechnung von round kommen. Um diese zu minimieren, wird die Anzahl der Stellen fpprec für die Berechnung von round um drei Stellen erhöht.

Ist das Argument x der Funktion ein komplexer Ausdruck, wird eine Substantivform zurückgegeben.

Wenn möglich werden Ausdrücke mit der Funktion round von Maxima vereinfacht. Maxima kennt insbesondere Vereinfachungen für den Fall, dass das Argument der Funktion round ein Ausdruck mit den Funktionen ceiling oder floor ist. Weiterhin werden für die Vereinfachung die Aussagen und Fakten der aktiven Kontexte herangezogen. Siehe Funktionen und Variablen für Fakten.

round wird automatisch auf die Elemente von Listen und Matrizen sowie auf die beiden Seiten von Gleichungen angewendet. Siehe distribute_over.

Siehe auch die Funktionen ceiling und floor.

Beispiele:

(%i1) round(floor(x));
(%o1)                       floor(x)
(%i2) round(round(x));
(%o2)                       round(x)
(%i3) declare(n, integer);
(%o3)                         done
(%i4) round([n, abs(n), min(n,6)]);
(%o4)                [n, abs(n), min(6, n)]

Sind die Werte einer Funktion eine Teilmenge der ganzen Zahlen, kann diese als integervalued deklariert werden. Die Funktion round kann diese Information nutzen, um Ausdrücke zu vereinfachen.

(%i1) declare(f, integervalued);
(%o1)                         done
(%i2) round(f(x));
(%o2)                         f(x)
(%i3) round(f(x) - 1);
(%o3)                       f(x) - 1
Funktion: signum (z)

Die Signumfunktion signum ist für das numerische und symbolische Rechnen geeignet. Ist das Argument z eine Zahl, ist das Ergebnis 0, 1 oder -1, wenn die Zahl Null, positiv oder negativ ist. Das Argument kann auch ein konstanter Ausdruck wie %pi oder 1+%e sein. Ist das Argument z eine komplexe Zahl, vereinfacht die der Ausdruck signum(z) zu z/abs(z).

Ist das Argument z keine Zahl oder kein konstanter Ausdruck, versucht Maxima den Ausdruck zu vereinfachen. Maxima kann die Funktion signum differenzieren. Wird das Paket abs_integrate geladen, kann Maxima Integrale mit der Funktion signum lösen.

signum wird automatisch auf die Elemente von Listen und Matrizen sowie auf die beiden Seiten von Gleichungen angewendet. Siehe distribute_over.

Beispiele:

Ergebnisse für verschiedene Zahlen und konstante Ausdrücke. Die Beispiele zeigen, dass das Ergebnis der Signumfunktion den Typ der Zahl erhält. Die unendlichen Größen minf und inf können als Argument auftreten.

(%i1) signum([-1.5, 0, 0.0, 1.5, 1.5b0, %e, sin(1), cos(4)]);
(%o1)        [- 1.0, 0, 0.0, 1.0, 1.0b0, 1, 1, - 1]
(%i2) signum(1+%i);
                          %i         1
(%o2)                   ------- + -------
                        sqrt(2)   sqrt(2)
(%i3) signum([minf,inf]);
(%o3)                      [- 1, 1]

Vereinfachungen der Signumfunktion.

(%i3) signum(x*y);
(%o3)                  signum(x) signum(y)
(%i4) signum(-x);
(%o4)                      - signum(x)

Wird das Paket abs_integrate geladen, kann Maxima Integrale mit der Signumfunktion lösen. Ausdrücke mit der Signumfunktion können differenziert werden.

(%i5) load("abs_integrate")$

(%i6) integrate(signum(x),x);
(%o6)                        abs(x)

(%i7) integrate(sin(x)*signum(x),x);
(%o7)               (1 - cos(x)) signum(x)

(%i7) diff(%,x);
(%o7)                  signum(x) sin(x)

10.2 Funktionen für komplexe Zahlen

Funktion: cabs (expr)

Berechnet den Betrag eines komplexen Ausdrucks expr. Im Unterschied zu der Funktion abs, zerlegt die Funktion cabs einen komplexen Ausdruck immer in einen Realteil und Imaginärteil, um den komplexen Betrag zu berechnen. Sind x und y zwei reelle Variablen oder Ausdrücke, berechnet die Funktion cabs den Betrag des komplexen Ausdrucks x + %i*y als:

                           2    2
                     sqrt(y  + x )

Die Funktion cabs nutzt Symmetrieeigenschaften und implementierte Eigenschaften komplexer Funktionen, um den Betrag eines Ausdrucks zu berechnen. Sind solche Eigenschaften für eine Funktion vorhanden, können diese mit der Funktion properties angezeigt werden. Eigenschaften, die das Ergebnis der Funktion cabs bestimmen, sind: mirror symmetry, conjugate function und complex characteristic.

cabs ist eine Verbfunktion, die nicht für das symbolische Rechnen geeignet ist. Für das symbolische Rechnen wie der Integration oder der Ableitung von Ausdrücken mit der Betragsfunktion muss die Funktion abs verwendet werden.

Das Ergebnis der Funktion cabs kann die Betragsfunktion abs und den Arkustangens atan2 enthalten.

cabs wird automatisch auf die Elemente von Listen und Matrizen sowie auf die beiden Seiten von Gleichungen angewendet.

Siehe auch die Funktionen rectform, realpart, imagpart, carg, conjugate, und polarform für das Rechnen mit komplexen Zahlen.

Beispiele:

Zwei Beispiele mit der Wurzelfunktion sqrt und der Sinusfunktion sin.

(%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))

Die Funktion erf hat Spiegelsymmetrie, die hier für die Berechnung des komplexen Betrages angewendet wird.

(%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 kennt komplexe Eigenschaften der Besselfunktionen, um den komplexen Betrag zu vereinfachen. Dies ist ein Beispiel für die Besselfunktion bessel_j.

(%i4) cabs(bessel_j(1,%i));
(%o4)                 abs(bessel_j(1, %i))
Funktion: carg (expr)

Gibt das komplexe Argument des Ausdrucks expr zurück. Das komplexe Argument ist ein Winkel theta im Intervall (-%pi, %pi) derart, dass expr = r exp (theta %i) gilt, wobei r den Betrag des komplexen Ausdrucks expr bezeichnet. Das ist die Polarform des Ausdrucks, wie sie auch von der Funktion polarform zurückgegeben wird. Der Betrag des komplexen Ausdrucks kann mit der Funktion cabs berechnet werden.

Das Ergebnis der Funktion carg kann die Funktion atan2 enthalten.

carg wird automatisch auf die Elemente von Listen und Matrizen sowie auf die beiden Seiten von Gleichungen angewendet. Siehe distribute_over.

Die Funktion carg ist eine Verbfunktion, mit der nicht symbolisch gerechnet werden kann.

Siehe auch die Funktionen rectform, realpart und imagpart sowie die Funktionen cabs und conjugate.

Beispiele:

(%i1) carg (1);
(%o1)                           0
(%i2) carg (1 + %i);
                               %pi
(%o2)                          ---
                                4
(%i3) carg (exp (%i));
(%o3)                           1

(%i4) carg (exp (3/2 * %pi * %i));
                                %pi
(%o4)                         - ---
                                 2
(%i5) carg(exp(x+%i*y));
(%o5)                atan2(sin(y), cos(y))

(%i6) carg(sqrt(x+%i*y));
                          atan2(y, x)
(%o6)                     -----------
                               2
(%i7) carg(sqrt(1+%i*y));
                            atan(y)
(%o7)                       -------
                               2
Funktion: conjugate (expr)

Gibt den konjugiert komplexen Wert des Ausdrucks expr zurück. Sind x und y reelle Variablen oder Ausdrücke, dann hat der Ausdruck x + %i*y das Ergebnis x - %i*y. Die Funktion conjugate ist für numerische und symbolische Rechnungen geeignet.

Maxima kennt Regeln, um den konjugierten Wert für Summen, Produkte und Quotienten von komplexen Ausdrücken zu vereinfachen. Weiterhin kennt Maxima Symmetrieeigenschaften und komplexe Eigenschaften von Funktionen, um den konjugierten Wert mit diesen Funktionen zu vereinfachen. Sind solche Eigenschaften für eine Funktion vorhanden, können diese mit der Funktion properties angezeigt werden. Eigenschaften, die das Ergebnis der Funktion conjugate bestimmen, sind: mirror symmetry, conjugate function und complex characteristic.

conjugate wird automatisch auf die Elemente von Listen und Matrizen sowie auf die beiden Seiten von Gleichungen angewendet. Siehe distribute_over.

Für das Rechnen mit komplexen Ausdrücken siehe auch die Funktionen cabs und carg sowie rectform und polarform.

Beispiele:

Beispiele mit reellen, imaginären und komplexen Variablen.

(%i1) declare ([x, y], real, [z1, z2], complex, j, imaginary);
(%o1)                         done
(%i2) conjugate(x + %i*y);
(%o2)                       x - %i y
(%i3) conjugate(z1*z2);
(%o3)              conjugate(z1) conjugate(z2)
(%i4) conjugate(j/z2);
                                 j
(%o4)                    - -------------
                           conjugate(z2)

Im Folgenden nutzt Maxima Symmetrieeigenschaften, um den konjugiert komplexen Wert der Funktionen gamma und sin zu berechnen. Die Logarithmusfunktion log hat Spiegelsymmetrie, wenn das Argument einen positiven Realteil hat.

(%i5) conjugate(gamma(x+%i*y));
(%o5)                    gamma(x - %i y)
(%i6) conjugate(sin(x+%i*y));
(%o6)                    - sin(%i y - x)
(%i7) conjugate(log(x+%i*y));
(%o7)               conjugate(log(%i y + x))
(%i8) conjugate(log(1+%i*y));
(%o8)                     log(1 - %i y)
Funktion: imagpart (expr)

Gibt den Imaginärteil des Ausrucks expr zurück. Intern berechnet Maxima den Imaginärteil mit der Funktion rectform, die einen Ausdruck in den Realteil und in den Imaginärteil zerlegt. Daher treffen die Ausführungen zu rectform auch auf die Funktion imagpart zu.

Wie die Funktion rectform ist auch die Funktion imagpart eine Verbfunktion, mit der nicht symbolisch gerechnet werden kann.

imagpart wird automatisch auf die Elemente von Listen und Matrizen sowie auf die beiden Seiten von Gleichungen angewendet. Siehe distribute_over.

Mit der Funktion realpart wird der Realteil eines Ausdrucks berechnet.

Siehe auch die Funktionen cabs, carg und conjugate für das Rechnen mit komplexen Zahlen. Mit der Funktion polarform kann ein komplexer Ausdruck in die Polarform gebracht werden.

Beispiele:

Für weitere Erläuterungen dieser Beispiele siehe auch die Funktion rectform.

(%i1) imagpart((2-%i)/(1-%i));
                                1
(%o1)                           -
                                2
(%i2) imagpart(sin(x+%i*y));
(%o2)                    cos(x) sinh(y)
(%i3) imagpart(gamma(x+%i*y));
             %i (gamma(x - %i y) - gamma(%i y + x))
(%o3)        --------------------------------------
                               2
(%i4) imagpart(bessel_j(1,%i));
(%o4)                    bessel_j(1, %i)
Funktion: polarform (expr)

Gibt den Ausdruck expr in der Polarform r %e^(%i theta) zurück. r ist der Betrag des komplexen Ausdrucks, wie er auch mit der Funktion cabs berechnet werden kann. theta ist das Argument des komplexen Ausdrucks, das mit der Funktion carg berechnet werden kann.

Maxima kennt komplexe Eigenschaften von Funktionen, die bei der Berechnung der Polarform angewendet werden. Siehe die Funktion cabs für weitere Erläuterungen.

Wenn mit komplexen Ausdrücken in der Polarform gerechnet werden soll, ist es hilfreich die Optionsvariable %emode auf den Wert false zu setzen. Damit wird verhindert, dass Maxima komplexe Ausdrücke mit der Exponentialfunktion exp automatisch in die Standardform vereinfacht.

polarform wird automatisch auf die Elemente von Listen und Matrizen sowie auf die beiden Seiten von Gleichungen angewendet. Siehe distribute_over.

Die Funktion polarform ist eine Verbfunktion, mit der nicht symbolisch gerechnet werden kann.

Siehe auch die Funktionen cabs, carg und conjugate für das Rechnen mit komplexen Zahlen. Mit der Funktion rectform kann ein komplexer Ausdruck in die Standardform gebracht werden.

Beispiele:

Die allgemeine Polarform eines komplexen Ausdrucks. Die Variablen x und y werden von Maxima als reell angenommen.

(%i1) polarform(x+%i*y);
                       2    2    %i atan2(y, x)
(%o1)            sqrt(y  + x ) %e

Die Polarform einer komplexen Zahl und eines Ausdrucks mit einer reellen Variablen x.

(%i2) polarform(4/5+3*%i/5);
                           %i atan(3/4)
(%o2)                    %e
(%i3) polarform(sqrt(1+%i*x));
                                  %i atan(x)
                                  ----------
                      2     1/4       2
(%o3)               (x  + 1)    %e

Wenn in der Polarform gerechnet werden soll, ist es hilfreich die Optionsvariable %emode auf den Wert false zu setzen. Damit wird verhindert, dass Maxima komplexe Ausdrücke mit der Exponentialfunktion exp automatisch in eine Standardform vereinfacht.

(%i4) z:polarform(1+%i);
                                  %i %pi
                                  ------
                                    4
(%o4)                   sqrt(2) %e
(%i5) z^3;
                     3/2    %i         1
(%o5)               2    (------- - -------)
                          sqrt(2)   sqrt(2)
(%i6) %emode:false;
(%o6)                         false
(%i7) z^3;
                                3 %i %pi
                                --------
                          3/2      4
(%o7)                    2    %e
Funktion: realpart (expr)

Gibt den Realteil des Ausdrucks expr zurück. Intern berechnet Maxima den Realteil mit der Funktion rectform, die einen Ausdruck in den Realteil und in den Imaginärteil zerlegt. Daher treffen die Ausführungen zu rectform auch auf die Funktion realpart zu.

Wie die Funktion rectform ist auch die Funktion realpart eine Verbfunktion, mit der nicht symbolisch gerechnet werden kann.

realpart wird automatisch auf die Elemente von Listen und Matrizen sowie auf die beiden Seiten von Gleichungen angewendet. Siehe distribute_over.

Mit der Funktion imagpart wird der Imaginärteil eines Ausdrucks berechnet.

Siehe auch die Funktionen cabs, carg und conjugate für das Rechnen mit komplexen Zahlen. Mit der Funktion polarform kann ein komplexer Ausdruck in die Polarform gebracht werden.

Beispiele:

Für weitere Erläuterungen dieser Beispiele siehe auch die Funktion rectform.

(%i1) realpart((2-%i)/(1-%i));
                                3
(%o1)                           -
                                2
(%i2) realpart(sin(x+%i*y));
(%o2)                    sin(x) cosh(y)
(%i3) realpart(gamma(x+%i*y));
                gamma(%i y + x) + gamma(x - %i y)
(%o3)           ---------------------------------
                                2
(%i4) realpart(bessel_j(1,%i));
(%o4)                           0
Funktion: rectform (expr)

Zerlegt den Ausdruck expr in den Realteil a und den Imaginärteil b und gibt den komplexen Ausdruck in der Standardform a + b %i zurück.

Die Funktion rectform nutzt Symmetrieeigenschaften und implementierte Eigenschaften komplexer Funktionen, um den Realteil und Imaginärteil eines komplexen Ausdrucks zu berechnen. Sind solche Eigenschaften für eine Funktion vorhanden, können diese mit der Funktion properties angezeigt werden. Eigenschaften, die das Ergebnis der Funktion rectform bestimmen, sind: mirror symmetry, conjugate function und complex characteristic.

rectform ist eine Verbfunktion, die nicht für das symbolische Rechnen geeignet ist.

rectform wird automatisch auf die Elemente von Listen und Matrizen sowie auf die beiden Seiten von Gleichungen angewendet. Siehe distribute_over.

Die Funktionen realpart und imagpart geben jeweils allein den Realteil und den Imaginärteil eines Ausdrucks zurück. Um einen Ausdruck in die Polarform zu bringen, kann die Funktion polarform verwendet werden.

Siehe auch die Funktionen cabs, carg und conjugate für das Rechnen mit komplexen Zahlen.

Beispiele:

Zerlegung eines komplexen Ausdrucks und der Sinusfunktion sin in den Realteil und Imaginärteil. Maxima kennt komplexe Eigenschaften der trigonometrischen Funktionen, um den Realteil und den Imaginärteil zu bestimmen.

(%i1) rectform((2-%i)/(1-%i));
                             %i   3
(%o1)                        -- + -
                             2    2
(%i2) rectform(sin(x+%i*y));
(%o2)          %i cos(x) sinh(y) + sin(x) cosh(y)

Bei der Zerlegung in einen Realteil und einen Imaginärteil nutzt Maxima die Spiegelsymmetrie der Gammfunktion gamma. Die Eigenschaft der Spiegelsymmetrie wird mit der Funktion properties angezeigt, der Eintrag lautet mirror symmetry.

(%i3) properties(gamma);
(%o3)    [mirror symmetry, noun, rule, gradef, transfun]

(%i4) rectform(gamma(x+%i*y));
      gamma(%i y + x) + gamma(x - %i y)
(%o4) ---------------------------------
                      2
                                gamma(x - %i y) - gamma(%i y + x)
                              - ---------------------------------
                                                2

Maxima kennt komplexe Eigenschaften der Besselfunktionen. Die Besselfunktion bessel_j ist für eine ganzzahlige Ordnung und einem imaginären Argument rein imaginär.

(%i5) rectform(bessel_j(1,%i));
(%o5)                  %i bessel_j(1, %i)

10.3 Funktionen der Kombinatorik

Operator: !!

Ist der Operator der doppelten Fakultät.

Für eine positive ganze Zahl n, wird n!! zu dem Produkt n (n-2) (n-4) (n-6) ... (n - 2 (k-1)) vereinfacht, wobei k gleich floor(n/2) ist und floor die größte ganze Zahl als Ergebnis hat, die kleiner oder gleich n/2 ist.

Für ein Argument n, das keine ganze positive Zahl ist, gibt n!! die Substantivform genfact(n, n/2,2) zurück. Siehe die Funktion genfact.

Die Verallgemeinerung der doppelten Fakultät für reelle und komplexe Zahlen ist als die Funktion double_factorial implementiert.

Beispiele:

(%i1) [0!!, 1!!, 2!!, 3!!, 4!!, 5!!, 6!!, 7!!, 8!!];
(%o1)           [1, 1, 2, 3, 8, 15, 48, 105, 384]
(%i2) 1.5!!;
(%o2)                  genfact(1.5, 0, 2)
(%i3) x!!;
                                   x
(%o3)                   genfact(x, -, 2)
                                   2
Funktion: binomial (x, y)

Ist der Binominialkoeffizient, der definiert ist als

                                  x!
             binomial(x, y) = -----------
                              (x - y)! y!

Die Funktion binomial ist für das numerische und symbolische Rechnen geeignet.

Sind die Argumente x oder y ganze Zahlen, wird der Binominialkoeffizient zu einer ganzen Zahl vereinfacht. Sind die Argumente x und y reelle oder komplexe Gleitkommazahlen, wird der Binominialkoeffizient mit der entsprechenden verallgemeinerten Fakultät berechnet. Siehe auch factorial und gamma.

Ist das Argument y oder die Differenz x-y eine ganz Zahl, wird der Binominialkoeffizient zu einem Polynom vereinfacht.

Mit den Funktionen makefact oder makegamma werden Binominialkoeffizienten in einem Ausdruck durch äquivalente Ausdrücke mit der Fakultät oder der Gammafunktion ersetzt.

Maxima kennt die Ableitung des Binominialkoeffizienten nach den Argumenten x und y.

Beispiele:

(%i1) binomial(11, 7);
(%o1)                          330
(%i2) binomial(%i, 1.5);
(%o2)       .3693753994635863 %i - .7573400496142132
(%i3) binomial(x, 3);
                        (x - 2) (x - 1) x
(%o3)                   -----------------
                                6
(%i4) binomial(x+3, 3);
                     (x + 1) (x + 2) (x + 3)
(%o4)                -----------------------
                                6
(%i5) makefact(binomial(x,y));
                               x!
(%o5)                      -----------
                           (x - y)! y!

(%i6) diff(binomial(x,y), y);
(%o6)  - binomial(x, y) (psi (y + 1) - psi (- y + x + 1))
                            0             0
Funktion: double_factorial (z)

Ist die doppelte Fakultät, die allgemein definiert ist als

               2  1/4 (1 - cos(z %pi))  z/2       z
             (---)                     2    gamma(- + 1)
              %pi                                 2

Die Funktion double_factorial ist für das numerische und symbolische Rechnen geeignet. Ist das Argument z eine ganze Zahl, eine Gleitkommazahl, eine große Gleitkommazahl oder eine komplexe Gleitkommazahl, dann wird ein numerisches Ergebnis berechnet. Für eine positive ganze Zahl ist das Ergebnis gleich dem Ergebnis des Operators der doppelten Fakultät !!. Für rationale Zahlen ist das Ergebnis eine Substantivform.

Für negative gerade ganze Zahlen ist die Funktion double_factorial nicht definiert.

Hat die Optionsvariable factorial_expand den Wert true, vereinfacht Maxima double_factorial für das Argument n-1 und für Argumente n+2*k, wobei k eine ganze Zahl ist.

Maxima kennt die Ableitung der Funktion double_factorial.

double_factorial wird automatisch auf die Elemente von Listen und Matrizen sowie auf die beiden Seiten von Gleichungen angewendet. Siehe distribute_over.

Beispiele:

Numerische Ergebnisse für ganze Zahlen, Gleitkommazahlen und komplexen Gleitkommazahlen.

(%i1) double_factorial([-3, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]);
(%o1) [- 1, 1, 1, 1, 2, 3, 8, 15, 48, 105, 384, 945, 3840]

(%i2) double_factorial([1.5, 1.5b0, 0.5+%i, 0.5b0+%i]);
(%o2) [1.380662681753386, 1.380662681753387b0,
.4186422526242637 - .7218816624466643 %i, 
4.186422526242633b-1 - 7.218816624466641b-1 %i]

Vereinfachungen, wenn die Optionsvariable factorial_expand den Wert true hat.

(%i3) factorial_expand:true;
(%o3)                         true
(%i4) double_factorial(n-1);
                               n!
(%o4)                  -------------------
                       double_factorial(n)
(%i5) double_factorial(n+4);
(%o5)          (n + 2) (n + 4) double_factorial(n)
(%i6) double_factorial(n-4);
                       double_factorial(n)
(%o6)                  -------------------
                            (n - 2) n

Die Ableitung der Funktion double_factorial.

(%i7) diff(double_factorial(x), x);
                                     2
                            %pi log(---) sin(%pi x)
                                    %pi                    x
(%o7) (double_factorial(x) (----------------------- + psi (- + 1)
                                       2                 0 2
                                                     + log(2)))/2
Funktion: factcomb (expr)

Fasst Faktoren mit Fakultäten im Ausdruck expr zusammen. Zum Beispiel wird (n+1)*n! zu (n+1)! zusammengefasst.

Hat die Optionsvariable sumsplitfact den Wert false, wird nach der Vereinfachung mit factcomb die Funktion minfactorial auf den Ausdruck expr angewendet.

Beispiele:

(%i1) expr: ((n+1)*n!)/(n+2)!;
                           (n + 1) n!
(%o1)                      ----------
                            (n + 2)!
(%i2) factcomb(expr);
                            (n + 1)!
(%o2)                       --------
                            (n + 2)!
(%i3) factcomb(expr), sumsplitfact:false;
                                1
(%o3)                         -----
                              n + 2
Funktion: factorial (z)
Operator: !

Die Funktion factorial ist für das numerische und symbolische Rechnen der Fakultät geeignet. Der Operator der Fakultät !, ist identisch mit der Funktion factorial.

Für eine ganze Zahl n, vereinfacht n! zum Produkt der ganzen Zahlen von 1 bis einschließlich n. 0! vereinfacht zu 1. Für reelle und komplexe Gleitkommazahlen wird z! mit der Verallgemeinerung gamma(z+1) berechnet. Siehe die Funktion gamma. Für eine halbzahlige rationale Zahl n/2, vereinfacht (n/2)! zu einem rationalen Faktor multipliziert mit sqrt(%pi).

Die Optionsvariable factlim enthält die größte Zahl, für die die Fakultät einer ganzen Zahl numerisch berechnet wird. Ist das Argument der Fakultät eine rationale Zahl, wird von Maxima die Funktion gamma für die numerische Berechnung aufgerufen. In diesem Fall ist gammalim - 1 der größte Nenner, für den die Fakultät vereinfacht wird. Siehe gammalim.

Hat die Optionsvariable factorial_expand den Wert true, wird die Fakultät von Argumenten der Form (n+k)! oder (n-k)! vereinfacht, wobei k eine ganze Zahl ist.

Mit den Funktionen minfactorial und factcomb können Fakultäten in Ausdrücken vereinfacht werden.

Die Funktion makegamma ersetzt Fakultäten in einem Ausdruck durch die Gammafunktion gamma. Umgekehrt ersetzt die Funktion makefact Binomialkoeffizienten und die Gammafunktion in einem Ausdruck durch Fakultäten.

Maxima kennt die Ableitung der Fakultät und die Grenzwerte der Fakultät für spezielle Werte wie negative ganze Zahlen.

Siehe auch die Gammfunktion gamma und den Binomialkoeffizienten binomial.

Beispiele:

Die Fakultät einer ganzen Zahl wird zu einer exakten Zahl vereinfacht, wenn das Argument nicht größer als factlim ist. Die Fakultät für reelle und komplexe Zahlen wird als Gleitkommazahl berechnet.

(%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) [81.44668037931197, .3430658398165451 %i
                                             + .6529654964201663]
(%i4) [2.86b0!, (1.0b0+%i)!];
(%o4) [5.046635586910012b0, 3.430658398165454b-1 %i
                                          + 6.529654964201667b-1]

Die Fakultät von numerischen Konstanten oder eines konstanten Ausdrucks wird numerisch berechnet, wenn die Konstante oder der Ausdruck zu einer Zahl ausgewertet werden kann.

(%i1) [(%i + 1)!, %pi!, %e!, (cos(1) + sin(1))!];
(%o1)      [(%i + 1)!, %pi!, %e!, (sin(1) + cos(1))!]
(%i2) ev (%, numer, %enumer);
(%o2) [.3430658398165451 %i + .6529654964201663, 
         7.188082728976031, 4.260820476357003, 1.227580202486819]

Fakultäten werden vereinfacht und nicht ausgewertet. Daher wird die Fakultät auch dann berechnet, wenn die Auswertung mit dem Quote-Operator ' unterdrückt ist.

(%i1) '([0!, (7/2)!, 4.77!, 8!, 20!]);
            105 sqrt(%pi)
(%o1)   [1, -------------, 81.44668037931197, 40320, 20!]
                 16

Maxima kennt die Ableitung der Fakultät.

(%i1) diff(x!, x);
(%o1)                    x! psi (x + 1)
                               0

Die Optionsvariable factorial_expand kontrolliert die Expansion und Vereinfachung von Ausdrücken, die die Fakultät enthalten.

(%i1) (n+1)!/n!,factorial_expand:true;
(%o1)                         n + 1
Optionsvariable: factlim

Standardwert: 100000

Die Optionsvariable factlim spezifiziert die größte ganze Zahl, für die die Fakultät einer ganzen Zahl numerisch berechnet wird. Hat factlim den Wert -1, wird die Fakultät für jede ganze Zahl berechnet. Siehe die Funktion factorial.

Optionsvariable: factorial_expand

Standardwert: false

Die Optionsvariable factorial_expand kontrolliert die Vereinfachung von Ausdrücken wie (n+k)! oder (n-k)!, wobei k eine ganze Zahl ist. Siehe factorial für ein Beispiel.

Siehe auch die Funktionen minfactorial und factcomb für die Vereinfachung von Ausdrücken mit der Fakultät.

Funktion: genfact (x, y, z)

Gibt die verallgemeinerte Fakultät zurück, die als x (x-z) (x - 2 z) ... (x - (y - 1) z) definiert ist. Ist x eine ganze Zahl, dann entspricht genfact(x, x, 1) der Fakultät x! und genfact(x, x/2, 2) der doppelten Fakultät x!!. Siehe auch die Funktionen factorial und double_factorial sowie die Operatoren ! und !!.

Funktion: minfactorial (expr)

Die Funktion minfactorial vereinfacht Fakultäten factorial in dem Ausdruck epxr, die sich um eine ganze Zahl voneinander unterscheiden. Siehe auch die Funktion factcomb, um Fakultäten zusammenzufassen, sowie die Optionsvariable factorial_expand.

(%i1) n!/(n+2)!;
                               n!
(%o1)                       --------
                            (n + 2)!
(%i2) minfactorial (%);
                                1
(%o2)                    ---------------
                         (n + 1) (n + 2)
Optionsvariable: sumsplitfact

Standardwert: true

Hat die Optionsvariable sumsplitfact den Wert false, wird von der Funktion factcomb nach der Zusammenfassung von Fakultäten die Funktion minfactorial angewendet. Siehe die Funktion factcomb für ein Beispiel.


10.4 Wurzel-, Exponential- und Logarithmusfunktion

Optionsvariable: %e_to_numlog

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable %e_to_numlog den Wert true, wird ein Ausdruck mit der Exponentialfunktion exp der Form %e^(r*log(x)) zu x^r vereinfacht, wenn r eine rationale Zahl ist. Ist r eine ganze Zahl, wird die Vereinfachung von der Optionsvariablen logsimp kontrolliert.

Beispiel:

(%i1) exp(1/2*log(x));
                              log(x)
                              ------
                                2
(%o1)                       %e
(%i2) exp(1/2*log(x)), %e_to_numlog:true;
(%o2)                        sqrt(x)
Optionsvariable: %emode

Standardwert: true

Die Optionsvariable %emode kontrolliert die Vereinfachung von Ausdrücken mit der Exponentialfunktion exp der Form %e^(%pi %i x).

Ist das Argument x eine ganze Zahl oder eine rationale Zahl, die ein Vielfaches von 1/2, 1/3, 1/4 oder 1/6 ist, dann wird der Ausdruck %e^(%pi %i x) zu einer reellen oder komplexen Zahl vereinfacht. Für Gleitkommazahlen wird diese Vereinfachung dann ausgeführt, wenn diese eine ganze Zahl oder halbzahlige rationale Zahl repräsentieren.

Eine Summe im Exponenten wie zum Beispiel %e^(%pi *%i (x+n)), wobei n eine der oben genannten Zahlen und x ein allgemeiner Ausdruck ist, wird vereinfacht, indem der Faktor %^(%pi %i n) entsprechend vereinfacht wird.

Hat %emode den Wert false, werden keine speziellen Vereinfachungen für den Ausdruck %e^(%pi %i x) vorgenommen.

Beispiele:

(%i1) exp([2*%pi*%i, 1/2*%pi*%i, 0.5*%pi*%i, 0.5b0*%pi*%i]);
(%o1)               [1, %i, 1.0 %i, 1.0b0 %i]

(%i2) exp([1/3*%pi*%i, 1/4*%pi*%i, 1/6*%pi*%i]);
         sqrt(3) %i   1    %i         1     %i   sqrt(3)
(%o2)   [---------- + -, ------- + -------, -- + -------]
             2        2  sqrt(2)   sqrt(2)  2       2

(%i3) exp((1/3+x)*%pi*%i);
                    sqrt(3) %i   1    %i %pi x
(%o3)              (---------- + -) %e
                        2        2
Optionsvariable: %enumer

Standardwert: false

Hat %enumer den Wert true, wird die Konstante %e immer dann durch ihren nummerischen Wert ersetzt, wenn die Optionsvariable numer den Wert true hat.

Hat %enumer den Wert false, wird die Konstante %e nur dann durch ihren nummerischen Wert ersetzt, wenn der Exponent von %e^x zu einer Gleitkommazahl ausgewertet wird.

Siehe auch ev und numer.

Beispiel:

(%i1) %enumer:true;
(%o1)                         true
(%i2) exp(x);
                                 x
(%o2)                          %e
(%i3) exp(x),numer;
                                        x
(%o3)                  2.718281828459045
Funktion: exp (z)

Ist die Exponentialfunktion. Die Exponentialfunktion exp wird von Maxima sofort zu %e^z vereinfacht und tritt in vereinfachten Ausdrücken nicht auf. Maxima vereinfacht die Exponentialfunktion daher wie die allgemeine Exponentiation ^. Darüberhinaus kennt Maxima spezielle Regeln für die Vereinfachung der Exponentialfunktion.

Ist das Argument z der Exponentialfunktion eine ganze oder rationale Zahl wird ein vereinfachter Ausdruck zurückgegeben. Ist das Argument z eine reelle oder komplexe Gleitkommazahl wird ein numerisches Ergebnis berechnet.

Folgende Optionsvariablen kontrollieren die Vereinfachung der Exponentialfunktion:

%enumer

Hat die Optionsvariable %enumer den Wert true, vereinfacht Maxima die Eulersche Zahl %e immer dann zu ihrem numerischen Wert, wenn die Optionsvariable numer auch den Wert true hat.

%emode

Hat die Optionsvariable %emode den Wert true, wendet Maxima Regeln an, um Ausdrücke der Form %e^(x*%i*%pi) zu vereinfachen. Der Standardwert von %emode ist true. Wenn mit komplexen Zahlen in der Polarform gerechnet wird, kann es hilfreich sein, die Optionsvariable %emode auf den Wert false zu setzen.

%e_to_numlog

Hat die Optionsvariable %e_to_numlog den Wert true, vereinfacht Maxima einen Ausdruck %e^(r*log(x) zu x^r, wobei r eine rationale Zahl ist. Ist r eine ganze Zahl wird diese Vereinfachung von der Optionsvariablen logsimp kontrolliert. Für reelle oder komplexe Gleitkommazahlen wird diese Vereinfachung nicht ausgeführt.

radexpand

Die Optionsvariable radexpand kontrolliert die Vereinfachung von Ausdrücken der Form (%e^a)^b. Ist a ein reelles Argument vereinfacht Maxima immer zu einem Ausdruck %e^(a*b). Ist a ein komplexes Argument, wird die Vereinfachung %e^(a*b) dann ausgeführt, wenn die Optionsvariable radexpand den Wert all hat.

logsimp

Die Optionsvariable logsimp kontrolliert die Vereinfachung der Exponentialfunktion für den Fall, dass im Argument expr die Logarithmusfunktion log auftritt. Hat die logsimp den Wert true, wird ein Ausdruck %e^(n*log(x) zu x^n vereinfacht, wenn n eine ganze Zahl ist. Mit der Optionsvariablen %e_to_numlog wird diese Vereinfachung für eine rationale Zahl n kontrolliert.

demoivre

Ist eine Optionsvariable und eine Funktion, die auch als Auswertungsschalter evflag definiert ist. Hat die Optionsvariable demoivre den Wert true, wird ein Ausdruck %e^(x + %i y) zu %e^x (cos(y) + %i sin(y)) vereinfacht. Siehe auch die Optionsvariable exponentialize.

Maxima kennt viele spezielle unbestimmte und bestimmte Integrale mit der Exponentialfunktion.

Funktion: log (z)

Ist der natürliche Logarithmus zur Basis e. Die Logarithmusfunktion ist für das numerische und symbolische Rechnen geeignet.

Maxima hat keine vordefinierte Logarithmusfunktion zur Basis 10 oder anderen Basen. Eine einfache Definition ist zum Beispiel log10(x) := log(x)/log(10). Mit dem Kommando load("log10") kann ein Paket geladen werden, dass eine dekadische Logarithmusfunktion log10 definiert.

Ist das Argument z der Logarithmusfunktion eine ganze oder rationale Zahl wird ein vereinfachter Ausdruck zurückgegeben. Ist das Argument z eine reelle oder komplexe Gleitkommazahl wird ein numerisches Ergebnis berechnet.

Die folgenden Optionsvariablen kontrollieren die Vereinfachung und Auswertung der Logarithmusfunktion:

logexpand

Hat die Optionsvariable logexpand den Wert true, dann wird log(a^b) zu b*log(a) vereinfacht. Hat logexpand den Wert all, wird zusätzlich log(a*b) zu log(a)+log(b) vereinfacht. Mit den Wert super vereinfacht Maxima weiterhin log(a/b) zu log(a)-log(b), wobei a/b eine rationale Zahl ist. log(1/b wird für eine ganze Zahl b immer vereinfacht. Hat die Optionsvariable logexpand den Wert false werden alle obigen Vereinfachungen ausgeschaltet.

logsimp

Hat die Optionsvariable logsimp den Wert false, werden Exponentialfunktionen exp, die Logarithmusfunktionen im Exponenten enthalten, nicht vereinfacht.

lognegint

Hat die Optionsvariable lognegint den Wert true, wird log(-n) zu log(n)+%i*%pi für positive n vereinfacht.

%e_to_numlog

Hat die Optionsvariable %e_to_numlog den Wert true, wird ein Ausdruck %e^(r*log(x)) zu x^r vereinfacht. Dabei sind r eine rationale Zahl und x ein beliebiger Ausdruck. Die Funktion radcan führt diese Vereinfachung ebenfalls aus.

Die Logarithmusfunktion wird automatisch auf die Elemente von Listen und Matrizen sowie auf die beiden Seiten von Gleichungen angewendet. Siehe distribute_over.

Beispiele:

Verschiedene Beispiele mit der Logarithmusfunktion.

(%i1) log(%e);
(%o1)                           1
(%i2) log(100.0);
(%o2)                   4.605170185988092
(%i3) log(2.5+%i);
(%o3)       .3805063771123649 %i + .9905007344332917
(%i4) taylor(log(1+x),x,0,5);
                       2    3    4    5
                      x    x    x    x
(%o4)/T/          x - -- + -- - -- + -- + . . .
                      2    3    4    5
(%i5) rectform(log(x+%i*y));
                       2    2
                  log(y  + x )
(%o5)             ------------ + %i atan2(y, x)
                       2
(%i6) limit(log(x),x,0,plus);
(%o6)                         minf
(%i7) integrate(log(z)^n,z);
                                                    - n - 1
(%o7) - gamma_incomplete(n + 1, - log(z)) (- log(z))
                                                            n + 1
                                                      log(z)
(%i8) laplace(log(t),t,s);
                        - log(s) - %gamma
(%o8)                   -----------------
                                s
(%i9) depends(y,x);
(%o9)                        [y(x)]
(%i10) ode2(diff(y,x)+log(y)+1,y,x);
            - 1
(%o10)    %e    expintegral_e(1, - log(y) - 1) = x + %c
Optionsvariable: logabs

Standardwert: false

Treten bei der unbestimmten Integration Logarithmusfunktionen im Ergebnis auf, so wird der Betrag der Argumente der Logarithmusfunktionen gebildet, wenn die Optionsvariable logabs den Wert true hat.

Beispiele:

(%i1) logabs:true;
(%o1)                         true
(%i2) integrate(1/x,x);
(%o2)                      log(abs(x))
(%i3) integrate(1/(1+x^3),x);
                                                   2 x - 1
            ! 2        !                      atan(-------)
        log(!x  - x + 1!)   log(abs(x + 1))        sqrt(3)
(%o3) - ----------------- + --------------- + -------------
                6                  3             sqrt(3)
Funktion: logarc (expr)
Optionsvariable: logarc

Hat die Optionsvariable logarc den Wert true, werden inverse Winkel- und Hyperbelfunktionen durch Logarithmusfunktionen ersetzt. Der Standardwert von logarc ist false.

Die Funktion logarc(expr) führt diese Ersetzung aus, ohne dass die Optionsvariable logarc gesetzt wird.

Beispiele:

(%i1) logarc(asin(x));
                                     2
(%o1)             - %i log(sqrt(1 - x ) + %i x)
(%i2) logarc:true;
(%o2)                         true
(%i3) asin(x);
                                     2
(%o3)             - %i log(sqrt(1 - x ) + %i x)
Optionsvariable: logconcoeffp

Standardwert: false

Der Optionsvariablen logconcoeffp kann eine Aussagefunktion mit einem Argument zugewiesen werden, die kontrolliert, welche Koeffizienten von der Funktion logcontract zusammengezogen werden. Sollen zum Beispiel Wurzeln generiert werden, kann folgende Aussagefunktion definiert werden:

logconcoeffp:'logconfun$ 
logconfun(m) := featurep(m,integer) or ratnump(m)$

Das Kommando logcontract(1/2*log(x)) liefert nun das Ergebnis log(sqrt(x)).

Funktion: logcontract (expr)

Der Ausdruck expr wird rekursiv nach Ausdrücken der Form a1*log(b1) + a2*log(b2) + c durchsucht. Diese werden zu log(ratsimp(b1^a1 * b2^a2)) + c transformiert.

(%i1) 2*(a*log(x) + 2*a*log(y))$
(%i2) logcontract(%);
                                 2  4
(%o2)                     a log(x  y )

Wird die Variable n mit dem Kommando declare(n, integer) als eine ganze Zahl deklariert, dann wird logcontract(2*a*n*log(x)) zu a*log(x^(2*n)) vereinfacht. Die Koeffizienten, die zusammengezogen werden, sind in diesem Fall die Zahl 2 und die Variable n, welche die folgende Aussage erfüllen featurep(coeff, integer). Der Nutzer kann kontrollieren, welche Koeffizienten zusammengezogen werden. Dazu wird der Optionsvariablen logconcoeffp eine Aussagefunktion mit einem Argument zugewiesen. Sollen zum Beispiel Wurzeln generiert werden, kann folgende Definition verwendet: logconcoeffp: 'logconfun$ logconfun(m) := featurep(m,integer) or ratnump(m)$. Dann hat das Kommando logcontract(1/2*log(x)) das Ergebnis log(sqrt(x)).

Optionsvariable: logexpand

Standardwert: true

Die Optionsvariable logexpand kontrolliert die Vereinfachung der Logarithmusfunktion log.

Hat logexpand den Wert true, wird log(a^b) zu b*log(a) vereinfacht. Hat logexpand den Wert all, wird zusätzlich log(a*b) zu log(a)+log(b) vereinfacht. Mit dem Wert super vereinfacht Maxima weiterhin log(a/b) zu log(a)-log(b), wobei a/b eine rationale Zahl ist. log(1/b wird für eine ganze Zahl b immer vereinfacht. Hat die Optionsvariable logexpand den Wert false werden alle obigen Vereinfachungen ausgeschaltet.

Optionsvariable: lognegint

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable lognegint den Wert true, wird log(-n) zu log(n)+%i*%pi für positive n vereinfacht.

Optionsvariable: logsimp

Standardwert: true

Hat die Optionsvariable logsimp den Wert false, werden Exponentialfunktionen exp, die Logarithmusfunktionen im Exponenten enthalten, nicht vereinfacht.

Funktion: plog (x)

Gibt den Hauptwert des komplexen natürlichen Logarithmus im Intervall -%pi < carg(x) <= +%pi zurück.

Optionsvariable: rootsconmode

Standardwert: true

rootsconmode kontrolliert das Verhalten der Funktion rootscontract. Siehe die Funktion rootscontract für Details.

Funktion: rootscontract (expr)

Konvertiert Produkte von Wurzeln in Wurzeln von Produkten. Zum Beispiel hat rootscontract(sqrt(x)*y^(3/2)) das Ergebnis sqrt(x*y^3).

Hat die Optionsvariable radexpand den Wert true und die Optionsvariable domain den Wert real, das sind die Standardwerte, wird abs(x) zu sqrt(x^2) vereinfacht. Zum Beispiel hat rootscontract(abs(x) * sqrt(y)) das Ergebnis sqrt(x^2*y).

Die Optionsvariable rootsconmode kontrolliert das Ergebnis folgendermaßen:

Problem             Wert             Ergebnis 
                    rootsconmode     rootscontract
      
x^(1/2)*y^(3/2)     false            sqrt(x*y^3)
x^(1/2)*y^(1/4)     false            sqrt(x)*y^(1/4)
x^(1/2)*y^(1/4)     true             sqrt(x*sqrt(y))
x^(1/2)*y^(1/3)     true             sqrt(x)*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)

Hat rootsconmode den Wert false, kontrahiert rootscontract nur Faktoren mit rationalen Exponenten, die den gleichen Nenner haben. Hat rootsconmode den Wert all, wird das kleinste gemeinsame Vielfache des Nenners der Faktoren verwendet, um die Faktoren zusammenzufassen.

Ähnlich wie bei der Funktion logcontract werden von rootscontract die Argumente unter der Wurzel mit der Funktion ratsimp vereinfacht.

Beispiele:

(%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
Funktion: sqrt (z)

Ist die Wurzelfunktion. Die Wurzelfunktion wird von Maxima sofort zu x^(1/2) vereinfacht und tritt in Ausdrücken nicht auf.

Die Wurzelfunktion ist für das numerische und symbolische Rechnen geeignet. Ist das Argument z der Wurzelfunktion eine Gleitkommazahl, wird ein numerisches Ergebnis zurückgegeben. Für ganze und rationale Zahlen wird die Wurzelfunktion vereinfacht. Die numerische Berechnung kann mit den Optionsvariablen und Auswertungsschaltern numer und float kontrolliert werden.

Hat die Optionsvariable radexpand den Wert true, werden die n-ten Wurzeln von Faktoren unter einer Wurzel aus der Wurzel herausgezogen. So wird zum Beispiel sqrt(16*x^2) nur dann zu 4*x vereinfacht, wenn radexpand den Wert true hat.

Siehe auch die Funktionen rootscontract und sqrtdenest für die Vereinfachung von Ausdrücken, die die Wurzelfunktion enthalten.

Beispiele:

Verschiedene Beispiele mit der Wurzelfunktion.

(%i1) sqrt(4);
(%o1)                           2
(%i2) sqrt(24);
(%o2)                       2 sqrt(6)
(%i3) sqrt(2.0);
(%o3)                   1.414213562373095
(%i4) taylor(sqrt(1+x),x,0,5);
                       2    3      4      5
                  x   x    x    5 x    7 x
(%o4)/T/      1 + - - -- + -- - ---- + ---- + . . .
                  2   8    16   128    256
(%i5) rectform(sqrt(x+%i*y));
           2    2 1/4     atan2(y, x)
(%o5) %i (y  + x )    sin(-----------)
                               2
                                      2    2 1/4     atan2(y, x)
                                  + (y  + x )    cos(-----------)
                                                          2
(%i6) integrate(sqrt(t)*(t+1)^-2,t,0,1);
                             %pi - 2
(%o6)                        -------
                                4

10.5 Winkelfunktionen


10.5.1 Einführung in Winkelfunktionen

Maxima kennt viele Winkel- und Hyperbelfunktionen. Nicht alle Identitäten für Winkel- und Hyperbelfunktionen sind programmiert, aber es ist möglich weitere Identitäten mit der Fähigkeit der Erkennung von Mustern hinzuzufügen.

Maxima kennt die folgenden Winkel- und Hyperbelfunktionen sowie deren Inverse:

     sin       cos       tan
     sec       csc       cot
     asin      acos      atan
     asec      acsc      acot
     sinh      cosh      tanh
     sech      csch      coth
     asinh     acosh     atanh
     asech     acsch     acoth

10.5.2 Funktionen und Variablen für Winkelfunktionen

Funktion: asin (z)
Funktion: acos (z)
Funktion: atan (z)
Funktion: acot (z)
Funktion: acsc (z)
Funktion: asec (z)

Die inversen Winkelfunktionen: Arkussinus, Arkuskosinus, Arkustangens, Arkuskotangens, Arkuskosekans und Arkussekans.

Die inversen Winkelfunktionen sind für das numerische und symbolische Rechnen geeignet. Die inversen Winkelfunktionen können für reelle und komplexe Gleitkommazahlen in doppelter und in beliebiger Genauigkeit berechnet werden. Ist das Argument eine ganze oder rationale Zahl, werden die inversen Winkelfunktionen nicht numerisch berechnet, sondern vereinfacht. Die numerische Berechnung kann mit den Optionsvariablen und Auswertungsschaltern numer und float erzwungen werden.

Die inversen Winkelfunktionen sind bis auf die Funktionen acos und asec als ungerade definiert. Die Funktionen acos und asec vereinfachen für ein negatives Argument -x zu %pi-acos(x) und %pi-asec(x). Für die inversen Winkelfunktion asin, acos und atan ist die Spiegelsymmetrie für den Fall implementiert, dass das komplexe Argument x+%i*y einen Realteil abs(x)<1 hat.

Ist das Argument z eine Matrix, eine Liste oder eine Gleichung werden die inversen Winkelfunktionen auf die Elemente der Matrix, der Liste oder auf die beiden Seiten der Gleichung angewendet. Dieses Verhalten wird von der Optionsvariablen distribute_over kontrolliert.

Inverse Winkelfunktionen können für das symbolische Rechnen verwendet werden. Maxima kann Ausdrücke mit inversen Winkelfunktionen differenzieren und integrieren, Grenzwerte bestimmen sowie Gleichungen mit inversen Winkelfunktionen lösen.

Das Argument der inversen Winkelfunktionen kann eine Taylorreihe sein. In diesem Fall wird die Taylorreihenentwicklung für die inverse Winkelfunktion vollständig ausgeführt.

Die folgenden Optionsvariablen kontrollieren die Vereinfachung der inversen Winkelfunktionen:

distribute_over

Hat die Optionsvariable distribute_over den Wert true und ist das Argument der inversen Winkelfunktion eine Matrix, Liste oder Gleichung wird die Funktion auf die Elemente oder beiden Seiten der Gleichung angewendet. Der Standardwert ist true.

%piargs

Hat die Optionsvariable %piargs den Wert true, werden die inversen Winkelfunktionen für spezielle Werte als Argument vereinfacht. Der Standardwert ist true.

%iargs

Hat die Optionsvariable %iargs den Wert true und ist das Argument der inversen Winkelfunktion ein Vielfaches der imaginären Einheit %i werden die inversen Winkelfunktionen zu inversen Hyperbelfunktionen vereinfacht. Der Standardwert ist true.

triginverses

Hat die Optionsvariable triginverses den Wert all und ist das Argument die entsprechende Winkelfunktion vereinfachen die inversen Winkelfunktionen, zum Beispiel vereinfacht asin(sin(x)) zu x. Der Standardwert ist true und die Vereinfachung wird nicht vorgenommen.

logarc

Hat die Optionsvariable logarc den Wert true, werden inverse Winkelfunktionen durch Logarithmusfunktionen ersetzt. Der Standardwert von logarc ist false.

Funktion: atan2 (y, x)

Ist der Arkustangens mit zwei Argumenten, der in Maxima wie folgt definiert ist:

     atan(y/x)           x>0
     atan(y/x) + %pi     x<0 und y>=0
     atan(y/x) - %pi     x<0 und y<0
       %pi / 2           x=0 und y>0
     - %pi / 2           x=0 und y<0
     nicht definiert     x=0 und y=0

Mit der obigen Definition ist der Wertebereich des Arkustangens -%pi < atan2(y,x) <= %pi. Alternativ kann der Arkustangens mit zwei Argumenten definiert werden als

                              %i y + x
     atan2(y, x) = - %i log(-------------)
                                  2    2
                            sqrt(y  + x )

Der Arkustangens ist für das symbolische und numerische Rechnen geeignet. Für reelle Argumente x und y deren Vorzeichen bestimmt werden kann, vereinfacht Maxima den Arkustangens wie oben in der Definition angegeben. Sind beide Argumente Gleitkommazahlen wird ein numerisches Ergebnis berechnet. Die numerische Berechnung für komplexe Gleitkommazahlen ist nicht implementiert. Weiterhin kennt Maxima die speziellen Werte, wenn eines der Argumente x oder y unendlich ist. atan2(x, x) und atan2(x, -x) werden von Maxima vereinfacht, wenn Maxima das Vorzeichen von x ermitteln kann.

Die Vereinfachung des Arkustangens wird weiterhin von den folgenden Optionsvariablen kontrolliert:

distribute_over

Hat die Optionsvariable distribute_over den Wert true und ist das Argument des Arkustangens eine Matrix, Liste oder Gleichung wird die Funktion auf die Elemente oder beiden Seiten der Gleichung angewendet. Der Standardwert ist true.

trigsign

Hat die Optionsvariable trigsign den Wert true, vereinfacht Maxima atan2(-y, x) zu - atan2(y, x). Der Standardwert ist true.

logarc

Hat die Optionsvariable logarc den Wert true, wird der Arkustangens durch einen Ausdruck mit der Logarithmusfunktionen ersetzt. Der Standardwert von logarc ist false.

Maxima kann Ausdrücke mit dem Arkustangens ableiten und integrieren sowie die Grenzwerte von Ausdrücken mit dem Arkustangens ermitteln.

Beispiele:

(%i1) atan2([-1, 1],[-1, 0, 1]);
              3 %pi    %pi    %pi    3 %pi  %pi  %pi
(%o1)     [[- -----, - ---, - ---], [-----, ---, ---]]
                4       2      4       4     2    4
(%i2) atan2(1,[-0.5, 0.5]);
(%o2)         [2.034443935795703, 1.10714871779409]
(%i3) assume(a>0)$

(%i4) atan2(2*a, -2*a);
                              3 %pi
(%o4)                         -----
                                4
(%i5) diff(atan2(y,x), x);
                                 y
(%o5)                       - -------
                               2    2
                              y  + x
(%i6) integrate(atan2(y,x), x);
                          2    2
                   y log(y  + x )          y
(%o6)              -------------- + x atan(-)
                         2                 x
Funktion: sin (z)
Funktion: cos (z)
Funktion: tan (z)
Funktion: cot (z)
Funktion: csc (z)
Funktion: sec (z)

Die Winkelfunktionen: Sinus, Kosinus, Tangens, Kotangens, Kosekans und Sekans.

Die Winkelfunktionen sind für das numerische und symbolische Rechnen geeignet. Die Winkelfunktionen können für reelle und komplexe Gleitkommazahlen in doppelter und in beliebiger Genauigkeit berechnet werden. Ist das Argument eine ganze oder rationale Zahl, werden die Winkelfunktionen nicht numerisch berechnet, sondern vereinfacht. Die numerische Berechnung kann mit den Optionsvariablen und Auswertungsschaltern numer und float erzwungen werden.

Die Winkelfunktionen sind gerade oder ungerade und haben Spiegelsymmetrie. Maxima wendet diese Symmetrieeigenschaften automatisch bei der Vereinfachung von Ausdrücken mit Winkelfunktionen an.

Ist das Argument z eine Matrix, eine Liste oder eine Gleichung werden die Winkelfunktionen auf die Elemente der Matrix, der Liste oder auf die beiden Seiten der Gleichung angewendet. Dieses Verhalten wird von der Optionsvariablen distribute_over kontrolliert.

Winkelfunktionen können für das symbolische Rechnen verwendet werden. Maxima kann Ausdrücke mit Winkelfunktionen differenzieren und integrieren, Grenzwerte bestimmen sowie Gleichungen und Differentialgleichungen mit Winkelfunktionen lösen.

Das Argument der Winkelfunktionen kann eine Taylorreihe sein. In diesem Fall wird die Taylorreihenentwicklung für die Winkelfunktion vollständig ausgeführt.

Die folgenden Optionsvariablen kontrollieren die Vereinfachung der Winkelfunktionen:

distribute_over

Hat die Optionsvariable distribute_over den Wert true und ist das Argument der Winkelfunktion eine Matrix, Liste oder Gleichung wird die Funktion auf die Elemente oder beiden Seiten der Gleichung angewendet. Der Standardwert ist true.

%piargs

Hat die Optionsvariable %piargs den Wert true, werden die Winkelfunktionen für ganzzahlige und halbzahlige Vielfache der Konstanten %pi zu speziellen Werten vereinfacht. Der Standardwert ist true.

%iargs

Hat die Optionsvariable %iargs den Wert true und ist das Argument der Winkelfunktion ein Vielfaches der imaginären Einheit %i werden die Winkelfunktionen zu Hyperbelfunktionen vereinfacht. Der Standardwert ist true.

trigsign

Hat die Optionsvariable trigsign den Wert true, werden die gerade oder ungerade Symmetrie der Winkelfunktionen bei der Vereinfachung angewendet. Der Standardwert ist true.

triginverses

Hat die Optionsvariable triginverses den Wert true und ist das Argument eine inverse Winkelfunktion vereinfachen die Winkelfunktionen zu einem einfachen algebraischen Ausdruck, zum Beispiel vereinfacht sin(acos(x)) zu sqrt(1-x^2). Der Standardwert ist true.

trigexpand

Hat die Optionsvariable trigexpand den Wert true, dann werden die Winkelfunktionen für ein Argument expandiert, das eine Summe oder ein Produkt mit einer ganzen Zahl ist. Der Standardwert ist false.

exponentialize

Hat die Optionsvariable exponentialize den Wert true, dann werden die Winkelfunktionen in eine Exponentialform transformiert. Der Standardwert ist false.

halfangles

Hat die Optionsvariable halfangles den Wert true, dann werden die Winkelfunktionen für halbzahlige Argumente zu einem äquivalenten Ausdruck transformiert. Der Standardwert ist false.

Beispiele:

Im Folgenden werden Beispiele für die Sinusfunktion gezeigt. Numerische Berechnungen für Gleitkommazahlen:

(%i1) sin(1+%i);
(%o1)                      sin(%i + 1)
(%i2) sin(1.0+%i);
(%o2)       .6349639147847361 %i + 1.298457581415977
(%i3) sin(1.0b0+%i);
(%o3)     6.349639147847361b-1 %i + 1.298457581415977b0
(%i4) sin(1.0b0),fpprec:45;
(%o4)   8.41470984807896506652502321630298999622563061b-1

Einige Vereinfachungen der Sinusfunktionen:

(%i5) sin(%i*(x+y));
(%o5)                    %i sinh(y + x)
(%i6) sin(%pi/3);
                             sqrt(3)
(%o6)                        -------
                                2
(%i2) sin(x+y),trigexpand:true;
(%o2)             cos(x) sin(y) + sin(x) cos(y)
(%i3) sin(2*x+y),trigexpand:true;
           2         2
(%o3)  (cos (x) - sin (x)) sin(y) + 2 cos(x) sin(x) cos(y)

Grenzwerte, Ableitungen und Integrale mit der Sinusfunktion:

(%i4) limit(sin(x)/x,x,0);
(%o4)                          1
(%i5) diff(sin(sqrt(x))/x,x);
                  cos(sqrt(x))   sin(sqrt(x))
(%o5)             ------------ - ------------
                        3/2            2
                     2 x              x
(%i6) integrate(sin(x^3),x);
(%o6) 
                         1      3                     1        3
        gamma_incomplete(-, %i x ) + gamma_incomplete(-, - %i x )
                         3                            3
      - ---------------------------------------------------------
                                   12

Reihenentwicklung der Sinusfunktion:

(%i7) taylor(sin(x),x,0,3);
                              3
                             x
(%o7)/T/                 x - -- + . . .
                             6
Optionsvariable: %piargs

Standardwert: true

Hat %piargs den Wert true, werden Winkel- und Hyperbelfunktionen sowie deren Inverse zu algebraischen Konstanten vereinfacht, wenn das Argument ein ganzzahliges Vielfaches der folgenden Konstanten ist: %pi, %pi/2, %pi/3, %pi/4 oder %pi/6.

Maxima kennt weiterhin einige Identitäten, wenn die Konstante %pi mit einer Variablen multipliziert wird, die als ganzzahlig deklariert wurde.

Beispiele:

(%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

Weitere Identitäten werden angewendet, wenn %pi und %pi/2 mit einer ganzzahligen Variable multipliziert werden.

(%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)   ]
Optionsvariable: %iargs

Standardwert: true

Hat %iargs den Wert true, werden Winkelfunktionen zu Hyperbelfunktionen vereinfacht, wenn das Argument ein Vielfaches der imaginären Einheit %i ist.

Die Vereinfachung zu Hyperbelfunktionen wird auch dann ausgeführt, wenn das Argument offensichtlich reell ist.

Beispiele:

(%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)]

Auch wenn das Argument offensichtlich reell ist, wird zu einer Hyperbelfunktion vereinfacht.

(%i1) declare (x, imaginary)$
(%i2) [featurep (x, imaginary), featurep (x, real)];
(%o2)                     [true, false]
(%i3) sin (%i * x);
(%o3)                      %i sinh(x)
Optionsvariable: halfangles

Standardwert: false

Hat halfangles den Wert true, werden Winkel- und Hyperbelfunktionen mit halbzahligen Argumenten expr/2 vereinfacht.

Für ein reelles Argument x im Intervall 0 < x < 2*%pi vereinfacht der Sinus für ein halbzahliges Argument zu einer einfachen Formel:

                         sqrt(1 - cos(x))
                         ----------------
                             sqrt(2)

Ein komplizierter Faktor wird gebraucht, damit die Formel korrekt ist für ein komplexes Argument z:

           realpart(z)
     floor(-----------)
              2 %pi
(- 1)                   (1 - unit_step(- imagpart(z))

                            realpart(z)            realpart(z)
                      floor(-----------) - ceiling(-----------)
                               2 %pi                  2 %pi
                ((- 1)                                          + 1))

Maxima kennt diesen Faktor und ähnliche Faktoren für die Sinus, Kosinus, Sinus Hyperbolicus und Kosinus Hyperbolicus Funktionen. Für spezielle Argumente z dieser Funktionen vereinfachen diese Funktionen entsprechend.

Beispiele:

(%i1) halfangles:false;
(%o1)                                false
(%i2) sin(x/2);
                                        x
(%o2)                               sin(-)
                                        2
(%i3) halfangles:true;
(%o3)                                true
(%i4) sin(x/2);
                                                    x
                                            floor(-----)
                                                  2 %pi
                      sqrt(1 - cos(x)) (- 1)
(%o4)                 ----------------------------------
                                   sqrt(2)
(%i5) assume(x>0, x<2*%pi)$
(%i6) sin(x/2);
                               sqrt(1 - cos(x))
(%o6)                          ----------------
                                   sqrt(2)
Paket: ntrig

Das Paket ntrig enthält Regeln, um Winkelfunktionen zu vereinfachen, die Argumente der Form f(n %pi/10) haben. f ist eine der Funktionen sin, cos, tan, csc, sec oder cot.

Das Kommando load("ntrig") lädt das Paket. Die Vereinfachungen werden dann von Maxima automatisch ausgeführt.

Funktion: trigexpand (expr)

Die Funktion trigexpand expandiert Winkel- und Hyperbelfunktionen im Ausdruck expr, die Summen und Vielfache von Winkeln als Argument haben. Die besten Ergebnisse werden erzielt, wenn der Ausdruck expr zunächst expandiert wird.

Folgende Schalter kontrollieren trigexpand:

trigexpand

Wenn true, werden Sinus- und Kosinusfunktionen expandiert.

halfangles

Wenn true, werden Vereinfachungen für halbzahlige Argumente angewendet.

trigexpandplus

Wenn true, werden Winkelfunktionen, die eine Summe als Argument haben, wie zum Beispiel sin(x+y), vereinfacht.

trigexpandtimes

Wenn true, werden Winkelfunktionen, die ein Produkt als Argument haben, wie zum Beispiel sin(2 x), vereinfacht.

Beispiele:

(%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)
Optionsvariable: trigexpandplus

Standardwert: true

trigexpandplus kontrolliert die Vereinfachung von Winkelfunktionen mit der Funktion trigexpand für den Fall, dass Winkelfunktionen mit Summen als Argumente auftreten. Hat trigexpandplus den Wert true, werden zum Beispiel Winkelfunktionen wie sin(x+y) vereinfacht.

Optionsvariable: trigexpandtimes

Standardwert: true

trigexpandtimes kontrolliert die Vereinfachung von Winkelfunktionen mit der Funktion trigexpand für den Fall, dass Winkelfunktionen mit Produkten als Argumente auftreten. Hat trigexpandtimes den Wert true, werden zum Beispiel Winkelfunktionen wie sin(2 x) vereinfacht.

Optionsvariable: triginverses

Standardwert: true

Kontrolliert die Vereinfachung, wenn das Argument einer Winkelfunktion oder Hyperbelfunktion eine der inversen Funktion ist.

Hat triginverses den Wert all, vereinfachen beide Ausdrücke atan(tan(x)) und tan(atan(x)) zum Wert x.

Hat triginverses den Wert all, wird arcfun(fun(x)) nicht vereinfacht.

Hat triginverses den Wert false, werden arcfun(fun(x)) und fun(arcfun(x)) nicht vereinfacht.

Funktion: trigreduce (expr, x)
Funktion: trigreduce (expr)

Produkte und Potenzen von Winkelfunktionen und den Hyperbelfunktionen mit dem Argument x werden zu Funktionen vereinfacht, die Vielfache von x enthalten. trigreduce versucht auch, Sinus- und Kosinusfunktionen in einem Nenner zu eliminieren. Wird keine Variable x angegeben, werden alle Variablen im Ausdruck expr betrachtet.

Siehe auch poissimp.

(%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
Optionsvariable: trigsign

Standardwert: true

Hat trigsign den Wert true, werden Winkelfunktionen mit einem negativem Argument vereinfacht. Zum Beispiel vereinfacht in diesem Fall sin(-x) zu -sin(x).

Funktion: trigsimp (expr)

Wendet die Identitäten sin(x)^2 + cos(x)^2 = 1 und cosh(x)^2 - sinh(x)^2 = 1 an, um Ausdrücke, die Funktionen wie tan, sec, usw. enthalten, zu Ausdrücken mit den Funktionen sin, cos, sinh, cosh zu vereinfachen.

Die Anwendung von Funktionen wie trigreduce, ratsimp und radcan kann den Ausdruck weiter vereinfachen.

Das Kommando demo(trgsmp) zeigt einige Beispiele.

Funktion: trigrat (expr)

Gives a canonical simplifyed quasilinear form of a trigonometrical expression; expr is a rational fraction of several sin, cos or tan, the arguments of them are linear forms in some variables (or kernels) and %pi/n (n integer) with integer coefficients. The result is a simplified fraction with numerator and denominator linear in sin and cos. Thus trigrat linearize always when it is possible.

(%i1) trigrat(sin(3*a)/sin(a+%pi/3));
(%o1)            sqrt(3) sin(2 a) + cos(2 a) - 1

The following example is taken from Davenport, Siret, and Tournier, Calcul Formel, Masson (or in English, Addison-Wesley), section 1.5.5, Morley theorem.

(%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

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10.6 Hyperbelfunktionen


10.6.1 Einführung in Hyperbelfunktionen


10.6.2 Funktionen und Variablen für Hyperbelfunktionen

Funktion: asinh (x)
Funktion: acosh (x)
Funktion: atanh (x)
Funktion: acoth (x)
Funktion: acsch (x)
Funktion: asech (x)

Die inversen Hyperbelfunktionen: Areasinus Hyperbolicus, Areakosinus Hyperbolicus, Areatangens Hyperbolicus, Areakotangens Hyperbolicus, Areakosekans Hyperbolicus, Areasekans Hyperbolicus.

Funktion: sinh (x)
Funktion: cosh (x)
Funktion: tanh (x)
Funktion: coth (x)
Funktion: csch (x)
Funktion: sech (x)

Die Hyperbelfunktionen: Sinus Hyperbolicus, Kosinus Hyperbolicus, Tangens Hyperbolicus, Kotangens Hyperbolicus, Kosekans Hyperbolicus, Sekans Hyperbolicus.


10.7 Zufallszahlen

Funktion: make_random_state (n)
Funktion: make_random_state (s)
Funktion: make_random_state (true)
Funktion: make_random_state (false)

Ein Zufallszustand repräsentiert den Zustand des Zufallszahlengenerators. Der Zustand enthält 627 32-Bit Worte.

make_random_state(n) gibt einen neuen Zufallszustand zurück, der aus einer ganzen Zahl n modulo 2^32 erzeugt wird. n kann eine negative Zahl sein.

make_random_state(s) gibt eine Kopie des Zufallszutandes s zurück.

make_random_state(true) gibt einen neuen Zufallszustand zurück, der aus der aktuellen Systemzeit des Computers erzeugt wird.

make_random_state(false) gibt eine Kopie des aktuellen Zustands des Zufallszahlengenerators zurück.

Funktion: set_random_state (s)

Kopiert s in den Zufallszustand des Zufallszahlengenerators.

set_random_state gibt immer done zurück.

Funktion: random (x)

Erzeugt eine Pseudo-Zufallszahl. Ist x eine ganze Zahl, gibt random(x) eine ganze Zahl im Intervall 0 bis einschließlich x-1 zurück. Ist x eine Gleitkommazahl, gibt random(x) eine positive Gleitkommazahl zurück, die kleiner als x ist. random gibt eine Fehlermeldung, wenn x weder eine ganze Zahl noch eine Gleitkommazahl ist oder wenn x eine negative Zahl ist.

Die Funktionen make_random_state und set_random_state verwalten den Zustand des Zufallszahlengenerators.

Der Maxima-Zufallszahlengenerator ist eine Implementation des Mersenne twister MT 19937.

Beispiele:

(%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)                   .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)                  .2310127244107132
(%i12) random (10.0);
(%o12)                  4.394553645870825
(%i13) random (100.0);
(%o13)                  32.28666704056853

11 Maximas Datenbank


11.1 Einführung in Maximas Datenbank

Eigenschaften

Variablen und Funktionen können mit der Funktion declare Eigenschaften zugewiesen werden. Diese Eigenschaften werden in eine Datenbank abgelegt oder in eine von Lisp bereitgestellte Eigenschaftsliste eingetragen. Mit der Funktion featurep kann geprüft werden, ob ein Symbol eine bestimmte Eigenschaft hat und mit der Funktion properties können alle Eigenschaften eines Symbols angezeigt werden. Die Funktion remove löscht Eigenschaften aus der Datenbank oder von der Eigenschaftsliste. Wird mit der Funktion kill ein Symbol entfernt, werden auch die zugewiesenen Eigenschaften gelöscht.

Weiterhin können mit den Funktionen put und qput beliebige vom Nutzer vorgesehene Eigenschaften in die Eigenschaftsliste zu einem Symbol abgelegt werden. Mit der Funktion get werden die Eigenschaften von der Eigenschaftsliste gelesen und mit der Funktion rem gelöscht.

Variablen können die folgenden Eigenschaften erhalten, die in die Datenbank eingetragen werden.

   constant
   integer        noninteger
   even           odd
   rational       irrational
   real           imaginary      complex

Funktionen können die folgenden Eigenschaften erhalten, die in die Datenbank eingetragen werden.

   increasing     decreasing
   posfun         integervalued

Die folgenden Eigenschaften können für Funktionen definiert werden und wirken sich auf die Vereinfachung dieser Funktionen aus. Diese Eigenschaften werden in Vereinfachung beschrieben.

   linear         additive       multiplicative
   outative       commutative    symmetric      
   antisymmetric  nary           lassociativ
   rassociative   evenfun        oddfun

Weitere Eigenschaften, die Variablen und Funktionen erhalten können, und die in die Lisp-Eigenschaftsliste des Symbols abgelegt werden, sind.

   bindtest       feature        alphabetic
   scalar         nonscalar      nonarray

Kontexte

Maxima verwaltet Kontexte, um Eigenschaften von Variablen und Funktionen sowie Fakten abzulegen. Fakten werden mit der Funktion assume definiert und in dem aktuellen Kontext abgelegt. Mit assume(a>10) erhält Maxima zum Beispiel die Information, dass die Variable a größer als 10 ist. Mit der Funktion forget werden Fakten aus der Datenbank entfernt. Fragt Maxima den Nutzer nach Eigenschaften von Variablen, werden die Antworten in einem Kontext abgelegt.

Ein Kontext hat einen Namen, mit dem auf diesen Bezug genommen werden kann. Nach dem Starten von Maxima hat der aktuelle Kontext den Namen initial. Es kann eine beliebige Anzahl weiterer Kontexte definiert werden. Diese können hierarchisch voneinander abhängen. So ist der Kontext initial ein Unterkontext zum Kontext global. Die Fakten in einem übergeordneten Kontext sind in dem Unterkontext immer präsent. Der Kontext global enthält zum Beispiel Fakten, die von Maxima initialisiert werden, und zusätzlich zu den Fakten des Kontextes initial aktiv sind.

Kontexte können eine beliege Anzahl an Fakten aufnehmen. Sie können mit der Funktion deactivate deaktiviert werden, ohne dass die Fakten verloren gehen und später mit der Funktion activate aktiviert werden, wodurch die Fakten für Aussagefunktionen wieder zur Verfügung stehen.


11.2 Funktionen und Variablen für Eigenschaften

Eigenschaft: alphabetic

Das Kommando declare(string, alphabetic) deklariert die Zeichen der Zeichenkette string als alphabetisch. Das Argument string muss eine Zeichenkette sein. Zeichen, die als alphabetisch deklariert sind, können in Maxima-Bezeichnern verwendet werden. Siehe auch Bezeichner.

Beispiele:

Die Zeichen "~", "@" und ` als alphabetisch erklärt.

(%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~]
Eigenschaft: bindtest

Hat ein Symbol x die Eigenschaft bindtest und wird es ausgewertet, ohne das dem Symbol bisher ein Wert zugewiesen wurde, signalisiert Maxima einen Fehler. Siehe auch die Funktion declare.

Beispiel:

(%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
Eigenschaft: constant

Das Kommando declare(a, constant) deklariert ein Symbol a als konstant. Die Funktion constantp hat für dieses Symbol dann das Ergebnis true. Die Deklaration als eine Konstante verhindert nicht, dass dem Symbol ein Wert zugewiesen werden kann. Siehe declare und constantp.

Beispiel:

(%i1) declare(c, constant);
(%o1)                         done
(%i2) constantp(c);
(%o2)                         true
(%i3) c : x;
(%o3)                           x
(%i4) constantp(c);
(%o4)                         false
Funktion: constantp (expr)

Gibt für einen konstanten Ausdruck expr den Wert true zurück, andernfalls false.

Ein Ausdruck wird von Maxima als ein konstanter Ausdruck erkannt, wenn seine Argumente Zahlen sind (einschließlich von Zahlen in einer CRE-Darstellung), symbolische Konstanten wie %pi, %e und %i, Variablen, die einen konstanten Wert haben, Variablen, die mit declare als konstant deklariert sind, oder Funktionen, deren Argumente konstant sind.

Die Funktion constantp wertet das Argument aus.

Siehe auch die Eigenschaft constant.

Beispiele:

(%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) 
Funktion: declare (a_1, p_1, a_2, p_2, …)

Weist dem Symbol a_i die Eigenschaft p_i zu. Die Argumente a_i und p_i können Listen sein. Ist a_i eine Liste, dann erhält jedes Symbol der Liste die Eigenschaft p_i. Ist umgekehrt p_i eine Liste mit Eigenschaften, dann erhält das Symbol a_i diese Eigenschaften. Entsprechend erhalten alle Symbole einer Liste a_i die Eigenschaften einer Liste p_i.

Die Funktion declare wertet die Argumente nicht aus. declare gibt stets done als Ergebnis zurück.

Hat ein Symbol sym die Eigenschaft prop mit der Funktion declare erhalten, dann hat das Kommando featurep(sym, prop) das Ergebnis true. Mit der Funktion properties können alle Eigenschaften eines Symbols angezeigt werden.

Mit der Funktion declare können Symbole die folgenden Eigenschaften erhalten:

additive

Hat eine Funktion f die Eigenschaft additive, wird ein Ausdruck der Form f(x + y + z + ...) zu f(x) + f(y) + f(z) + ... vereinfacht. Siehe additive.

alphabetic

a_i ist eine Zeichenkette, deren Zeichen als alphabetische Zeichen deklariert werden. Die Zeichen können dann in Maxima-Bezeichnern verwendet werden. Siehe alphabetic für Beispiele.

antisymmetric, commutative, symmetric

a_i wird als eine symmetrische, antisymmetrische oder kommutative Funktion interpretiert. Die Eigenschaften commutative und symmetric sind äquivalent. Siehe antisymmetric, commutative und symmetric.

bindtest

Hat ein Symbol die Eigenschaft bindtest und wird es ausgewertet, ohne das dem Symbol bisher ein Wert zugewiesen wurde, signalisiert Maxima einen Fehler. Siehe bindtest für Beispiele.

constant

Hat ein Symbol die Eigenschaft constant, wird es von Maxima als eine Konstante interpretiert. Siehe auch constant.

even, odd

Erhält eine Variable die Eigenschaft even oder odd, wird sie als gerade oder ungerade interpretiert.

evenfun, oddfun

Erhält eine Funktion oder ein Operator die Eigenschaft evenfun oder oddfun wird die Funktion oder der Operator von Maxima als gerade und ungerade interpretiert. Diese Eigenschaft wird bei der Vereinfachung von Ausdrücken von Maxima angewendet. Siehe evenfun und oddfun.

evflag

Deklariert die Variable a_i als einen Auswertungsschalter. Während der Auswertung eines Ausdrucks mit der Funktion ev, erhält der Auswertungsschalter a_i den Wert true. Siehe evflag für Beispiele.

evfun

Deklariert eine Funktion a_i als eine Auswertungsfunktion. Tritt die Funktion a_i als Argument der Funktion ev auf, so wird die Funktion auf den Ausdruck angewendet. Siehe evfun für Beispiele.

feature

a_i wird als eine Eigenschaft feature interpretiert. Andere Symbole können dann diese vom Nutzer definierte Eigenschaft erhalten. Siehe feature.

increasing, decreasing

Erhält eine Funktion die Eigenschaft decreasing oder increasing, wird die Funktion als eine monoton steigende oder fallende Funktion interpretiert. Siehe decreasing und increasing.

integer, noninteger

a_i wird als eine ganzzahlige oder nicht-ganzzahlige Variable interpretiert. Siehe integer und noninteger.

integervalued

Erhält eine Funktion die Eigenschaft integervalued, nimmt Maxima für Vereinfachungen an, dass die Funktionen einen ganzzahligen Wertebereich hat. Für ein Beispiel siehe integervalued.

lassociative, rassociative

a_i wird als eine rechts- oder links-assoziative Funktion interpretiert. Siehe lassociative und rassociative.

linear

Entspricht der Deklaration einer Funktion als outative und additive. Siehe auch linear.

mainvar

Wird eine Variable als mainvar deklariert, wird sie als eine "Hauptvariable" interpretiert. Eine Hauptvariable wird vor allen Konstanten und Variablen in einer kanonischen Ordnung eines Maxima-Ausdrückes angeordnet. Die Anordnung wird durch die Funktion ordergreatp bestimmt. Siehe auch mainvar.

multiplicative

Hat eine Funktion f die Eigenschaft multiplicative, werden Ausdrücke der Form a_i(x * y * z * ...) zu a_i(x) * a_i(y) * a_i(z) * ... vereinfacht. Die Vereinfachung wird nur für das erste Argument der Funktion f ausgeführt. Siehe multiplicative.

nary

Erhält eine Funktion oder ein Operator die Eigenschaft nary, wird die Funktion oder der Operator bei der Vereinfachung als Nary-Funktion oder Nary-Operator interpretiert. Verschachtelte Ausdrücke wie foo(x, foo(y, z)) werden zum Beispiel zu foo(x, y, z) vereinfacht. Die Deklaration nary unterscheidet sich von der Funktion nary. Während der Funktionsaufruf einen neuen Operator definiert, wirkt sich die Deklaration nur auf die Vereinfachung aus. Siehe auch nary.

nonarray

Hat ein Symbol a_i die Eigenschaft nonarray, wird es nicht als ein Array interpretiert, wenn das Symbol einen Index erhält. Diese Deklaration verhindert die mehrfache Auswertung, wenn a_i als indizierte Variable genutzt wird. Siehe nonarray.

nonscalar

a_i wird als eine nicht-skalare Variable interpretiert. Ein Symbol wird also als ein Vektor oder eine Matrix deklariert. Siehe nonscalar.

noun

a_i wird als Substantivform interpretiert. Abhängig vom Kontext wird a_i durch 'a_i oder nounify(a_i) ersetzt. Siehe auch noun. für ein Beispiel.

outative

Ausdrücke mit der Funktion a_i werden so vereinfacht, dass konstante Faktoren aus dem Argument herausgezogen werden. Hat die Funktion a_i ein Argument, wird ein Faktor dann als konstant angesehen, wenn er ein Symbol oder eine deklarierte Konstante ist. Hat die Funktion a_i zwei oder mehr Argumente, wird ein Faktor dann als konstant angesehen, wenn das zweite Argument ein Symbol und der Faktor unabhängig vom zweiten Argument ist. Siehe auch outative.

posfun

a_i wird als eine Funktion interpretiert, die nur positive Werte hat. Siehe posfun.

rational, irrational

a_i wird als eine rationale oder irrationale Zahl interpretiert. Siehe rational und irrational.

real, imaginary, complex

a_i wird als eine reelle, imaginäre oder komplexe Zahl interpretiert. Siehe real, imaginary und complex.

scalar

a_i wird als skalare Variable interpretiert. Siehe scalar.

Eigenschaft: decreasing
Eigenschaft: increasing

Erhält eine Funktion mit der Funktion declare die Eigenschaft decreasing oder increasing wird die Funktion als eine steigende oder fallende Funktion interpretiert.

Beispiel:

(%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
Eigenschaften: even
Eigenschaften: odd

Hat eine Variable mit der Funktion declare die Eigenschaft even oder odd erhalten, wird sie von Maxima als gerade oder ungerade ganze Zahl interpretiert. Diese Eigenschaften werden jedoch nicht von den Funktionen evenp, oddp oder integerp erkannt.

Siehe auch die Funktion askinteger.

Beispiele:

(%i1) declare(n, even);
(%o1)                         done
(%i2) askinteger(n, even);
(%o2)                          yes
(%i3) askinteger(n);
(%o3)                          yes
(%i4) evenp(n);
(%o4)                         false
Eigenschaft: feature

feature ist eine Eigenschaft, die ein Symbol sym mit der Funktion declare erhalten kann. In diesem Fall ist das Symbol sym selbst eine Eigenschaft, so dass das Kommando declare(x, sym) einem Symbol x die vom Nutzer definierte Eigenschaft sym gibt.

Maxima unterscheidet Systemeigenschaften und mathematische Eigenschaften, die Symbole und Ausdrücke haben können. Für Systemeigenschaften siehe die Funktion status. Für mathematische Eigenschaften siehe die Funktionen declare und featurep.

Beispiel:

(%i1) declare (FOO, feature);
(%o1)                         done
(%i2) declare (x, FOO);
(%o2)                         done
(%i3) featurep (x, FOO);
(%o3)                         true
Funktion: featurep (a, p)

Stellt fest, ob das Symbol oder der Ausdruck a die Eigenschaft p hat. Maxima nutzt die Fakten der aktiven Kontexte und die definierten Eigenschaften für Symbole und Funktionen.

featurep gibt sowohl für den Fall false zurück, dass das Argument a nicht die Eigenschaft p hat, als auch für den Fall, dass Maxima dies nicht anhand der bekannten Fakten und Eigenschaften entscheiden kann.

featurep wertet die Argumente aus.

Siehe auch declare und featurep..

Beispiele:

(%i1) declare (j, even)$
(%i2) featurep (j, integer);
(%o2)                           true
Systemvariable: features

Maxima kennt spezielle mathematische Eigenschaften von Funktionen und Variablen.

declare(x), foo gibt der Funktion oder Variablen x die Eigenschaft foo.

declare(foo, feature) deklariert die neue Eigenschaft foo. Zum Beispiel deklariert declare([red, green, blue], feature) die drei neuen Eigenschaften red, green und blue.

featurep(x, foo) hat die Rückgabe true, wenn x die Eigenschaft foo hat. Ansonsten wird false zurückgegeben.

Die Informationsliste features enthält eine Liste der Eigenschaften, die Funktionen und Variablen erhalten können und die in die Datenbank eingetragen werden:

   integer         noninteger       even 
   odd             rational         irrational
   real            imaginary        complex
   analytic        increasing       decreasing
   oddfun          evenfun          posfun
   commutative     lassociative     rassociative
   symmetric       antisymmetric

Hinzu kommen die vom Nutzer definierten Eigenschaften.

features ist eine Liste der mathematischen Eigenschaften. Es gibt weitere Eigenschaften. Siehe declare und status.

Funktion: get (a, i)

Gibt die Eigenschaft i des Symbols a zurück. Hat das Symbol a nicht die Eigenschaft i, wird false zurückgegeben.

get wertet die Argumente aus.

Beispiele:

(%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]]
Eigenschaften: integer
Eigenschaften: noninteger

Hat eine Variable mit der Funktion declare die Eigenschaft integer oder noninteger erhalten, wird sie von Maxima als eine ganze Zahl oder als nicht-ganze Zahl interpretiert. Siehe auch askinteger.

Beispiele:

(%i1) declare(n, integer, x, noninteger);
(%o1)                         done
(%i2) askinteger(n);
(%o2)                          yes
(%i3) askinteger(x);
(%o3)                          no
Eigenschaft: integervalued

Erhält eine Funktion mit declare die Eigenschaft integervalued, nimmt Maxima für Vereinfachungen an, dass der Wertebereich der Funktion ganzzahlig ist.

Beispiel:

(%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
Eigenschaft: nonarray

declare(a, nonarray) gibt dem Symbol a die Eigenschaft nicht ein Array zu sein. Dies verhindert die mehrfache Auswertung, wenn das Symbol a als indizierte Variable genutzt wird.

Beispiel:

(%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
Eigenschaft: nonscalar

Hat ein Symbol die Eigenschaft nonscalar, verhält es sich wie eine Matrix oder Liste bei nicht-kommutativen Rechenoperationen.

Funktion: nonscalarp (expr)

Gibt true zurück, wenn der Ausdruck expr kein Skalar ist. Der Ausdruck enthält dann Matrizen, Listen oder Symbole, die als nonscalar deklariert wurden.

Eigenschaft: posfun

declare(f, posfun) deklariert die Funktion f als eine Funktion, die nur positive Werte annimmt. is(f(x) > 0) gibt dann true zurück.

Funktion: printprops (a, i)
Funktion: printprops ([a_1, …, a_n], i)
Funktion: printprops (all, i)

Zeigt die zum Kennzeichen i zugeordnete Eigenschaft des Atoms a an. i kann einer der Werte gradef, atvalue, atomgrad oder matchdeclare sein. a kann sowohl eine Liste von Atomen, als auch das Atom all sein. In diesem Fall werden alle Atome angezeigt, die eine Eigenschaft zum Kennzeichen i haben.

Beispiel:

(%i1) gradef(f(x), 2*g(x));
(%o1)                         f(x)
(%i2) printprops(f,gradef);
                       d
                       -- (f(x)) = 2 g(x)
                       dx

(%o2)                         done
Funktion: properties (a)

Gibt eine Liste mit den Eigenschaften zurück, die das Symbol a von Maxima oder dem Nutzer erhalten hat. Die Rückgabe kann jede Eigenschaft enthalten, die mit der Funktion declare einem Symbol zugewiesen ist. Diese Eigenschaften sind:

   linear         additive       multiplicative
   outative       commutative    symmetric      
   antisymmetric  nary           lassociativ
   rassociative   evenfun        oddfun
   bindtest       feature        alphabetic
   scalar         nonscalar      nonarray
   constant       integer        noninteger
   even           odd            rational
   irrational     real           imaginary
   complex        increasing     decreasing
   posfun         integervalued

Die folgenden Einträge beschreiben Eigenschaften, die Variablen haben können:

value

Der Variable ist mit dem Operatoren : oder :: ein Wert zugewiesen.

system value

Die Variable ist eine Optionsvariable oder Systemvariable, die von Maxima definiert ist.

numer

Die Variable hat einen numerischen Wert auf der Eigenschaftsliste, der mit der Funktion numerval zugewiesen ist.

assign property

Die Variable hat eine eine Funktion auf der Eigenschaftsliste, die die Zuweisung eines Wertes kontrolliert.

Einträge, die die Eigenschaften von Funktionen beschreiben:

function

Eine mit dem Operator := oder der Funktion define definierte Nutzerfunktion.

macro

Eine mit dem Operator ::= definierte Makrofunktion.

system function

Ein interne Maxima-Funktion.

special evaluation form

Eine Maxima-Spezialform, die die Argumente nicht auswertet.

transfun

Wird eine Nutzerfunktion mit translate übersetzt oder mit der Funktion compile kompiliert, erhält sie die Eigenschaft transfun. Interne Maxima-Funktionen, die mit dem Lisp-Makro defmfun definiert werden, haben ebenfalls diese Eigenschaft.

deftaylor

Für die Funktion ist eine Taylorreihenentwicklung definiert.

gradef

Die Funktion hat eine Ableitung.

integral

Die Funktion hat eine Stammfunktion.

distribute over bags

Ist das Argument der Funktion eine Liste, Matrix oder Gleichung so wird die Funktion auf die Elemente oder beide Seiten der Gleichung angewendet.

limit function

Es existiert eine Funktion für die Behandlung spezieller Grenzwerte.

conjugate function

Es existiert eine Funktion, um die konjugiert komplexe Funktion für spezielle Wertebereiche zu ermitteln.

mirror symmetry

Die Funktion hat die Eigenschaft der Spiegelsymmetrie.

complex characteristic

Es existiert eine Funktion, um den Realteil und den Imaginärteil der Funktion für spezielle Wertebereiche zu ermitteln.

user autoload function

Die Funktion wird automatisch beim ersten Aufruf aus einer Datei geladen. Der Nutzer kann mit dem Funktion setup_autoload eine solche Funktion definieren.

Weitere Eigenschaften, die Symbole erhalten können:

operator

Das Symbol ist ein Maxima-Operator oder ein nutzerdefinierte Operator.

rule

Die Funktion oder der Operator haben eine Regel für die Vereinfachung.

alias
database info

Das Symbol hat Einträge in Maximas Datenbank.

hashed array, declared array, complete array

Ein Hashed-Array, ein deklariertes Array oder ein Array dessen Elemente einen bestimmten Typ haben.

array function

Eine Array-Funktion die mit dem Operator := definiert ist.

atvalue

Dem Symbol ist mit der Funktion atvalue ein Wert an einer Stelle zugewiesen.

atomgrad

Für das Symbol ist mit der Funktion gradef eine Ableitung definiert.

dependency

Für das Symbol ist eine Abhängigkeit mit der Funktion depends definiert.

matchdeclare

Das Symbol ist eine mit matchdeclare definierte Mustervariable, der eine Aussagefunktion zugeordnet ist.

modedeclare

Für das Symbol ist mit der Funktion mode_declare ein Typ definiert.

user properties
context

Das Symbol bezeichnet einen Kontext.

activecontext

Das Symbol bezeichnet einen aktiven Kontextes.

Systemvariable: props

Standardwert: []

props ist eine Liste der Symbole, die vom Nutzer eine Eigenschaft erhalten haben, die in die Lisp-Eigenschaftsliste des Symbols eingetragen wird. Neben den Funktionen put und qput, mit denen der Nutzer direkt eine Eigenschaft zu einem Symbol in die Lisp-Eigenschaftsliste eintragen kann, legen auch Maxima-Funktionen Eigenschaften zu Symbolen in der Eigenschaftsliste ab und tragen diese Symbole in die Systemvariable props ein. Zu diesen Funktionen gehören zum Beispiel declare, numerval, matchdeclare, mode_declare, gradef oder setup_autoload.

Nach dem Start von Maxima sollte die Systemvariable props keine Symbole enthalten. Das ist jedoch nicht der Fall und kann als ein Fehler betrachtet werden, der in Zukunft zu beheben ist.

Funktion: propvars (prop)

Gibt eine Liste mit den Atomen zurück, die in der Informationsliste props eingetragen sind und die die Eigenschaft prop haben. Zum Beispiel gibt propvars(atvalue) eine Liste der Atome zurück, die die Eigenschaft atvalue haben.

Funktion: put (atom, value, indicator)

Weist den Wert value der Eigenschaft indicator des Atoms atom zu. indicator kann eine beliebige Eigenschaft sein und beschränkt sich nicht auf die vom System definierten Eigenschaften. put wertet die Argumente aus. put gibt value zurück.

Beispiele:

(%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
Funktion: qput (atom, value, indicator)

Entspricht der Funktion put mit dem Unterschied, dass qput die Argumente nicht auswertet.

Beispiele:

(%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
Eigenschaft: rational
Eigenschaft: irrational

Hat eine Variable mit der Funktion declare die Eigenschaft rational oder irrational erhalten, wird sie von Maxima als eine rationale Zahl oder als eine nicht rationale Zahl interpretiert.

Eigenschaft: real
Eigenschaft: imaginary
Eigenschaft: complex

Hat eine Variable mit der Funktion declare die Eigenschaft real, imaginary oder complex erhalten, wird sie von Maxima als eine reelle Zahl, imaginäre Zahl oder als eine komplexe Zahl interpretiert.

Funktion: rem (atom, indicator)

Entfernt die Eigenschaft indicator vom Atom atom.

Funktion: remove (a_1, p_1, …, a_n, p_n)
Funktion: remove ([a_1, …, a_m], [p_1, …, p_n], …)
Funktion: remove ("a", operator)
Funktion: remove (a, transfun)
Funktion: remove (all, p)

Entfernt Eigenschaften von Atomen.

remove(a_1, p_1, ..., a_n, p_n) entfernt die Eigenschaft p_k von dem Atom a_k.

remove([a_1, ..., a_m], [p_1, ..., p_n], ...) entfernt die Eigenschaften p_1, …, p_n von den Atomen a_1, …, a_m. Es können mehrere Paare an Listen angegeben werden.

remove(all, p) entfernt die Eigenschaft p von allen Atomen, die diese Eigenschaft aufweisen.

Die zu entfernenden Eigenschaften können vom System definierte Eigenschaften wie function, macro, mode_declare oder nutzerdefinierte Eigenschaften sein.

remove("a", operator) oder remove("a", op) entfernen vom Atom a die Operatoreigenschaften, die mit den Funktionen prefix, infix, nary, postfix, matchfix oder nofix definiert wurden. Die Namen von Operatoren müssen als eine Zeichenkette angegeben werden.

remove gibt immer done zurück.

Eigenschaft: scalar

Hat ein Symbol die Eigenschaft scalar, verhält es sich wie ein Skalar bei nicht-kommutativen Rechenoperationen.

Funktion: scalarp (expr)

Gibt true zurück, wenn der Ausdruck expr eine Zahl, Konstante, ein als Skalar definiertes Symbol oder ein aus diesen Objekten zusammengesetzter Ausdruck ist. Der Ausdruck darf jedoch keine Liste oder eine Matrix sein.


11.3 Funktionen und Variablen für Fakten

Funktion: activate (context_1, …, context_n)

Das Kommando activate(context) aktiviert den Kontext context. Der Funktion activate können mehrere Kontexte context_1, …, context_n übergeben werden. Nur die Aussagen und Fakten eines aktiven Kontextes stehen für die Auswertung von Aussagen zur Verfügung.

Maxima gibt done zurück, wenn der Kontext erfolgreich aktiviert werden konnte oder wenn der Kontext bereits aktiv ist. Wird versucht einen nicht existierenden Kontext zu aktivieren, gibt Maxima eine Fehlermeldung aus.

Das Kommando facts() gibt die Fakten und Aussagen des aktuellen Kontextes aus. Die Aussagen und Fakten anderer Kontexte können zwar aktiv sein, sind aber in der Rückgabe von facts nicht enthalten. Um die Aussagen und Fakten eines anderen als des aktuellen Kontexts auszugeben, kann das Kommando facts(context) ausgeführt werden.

Die Systemvariable activecontexts enthält eine Liste der aktiven Kontexte. Siehe auch die Systemvariable contexts für eine Liste aller Kontexte, die Maxima kennt.

Systemvariable: activecontexts

Standardwert: []

Die Systemvariable activecontexts enthält eine Liste der Kontexte, die mit der Funktion activate aktiviert wurden. Unterkontexte sind aktiv, ohne dass die Funktion activate aufgerufen werden muss und sind nicht in der Liste activecontexts enthalten. Siehe auch die Funktion activate für die Aktivierung eines Kontextes und die Systemvariable contexts für eine Liste aller vorhandenen Kontexte.

Funktion: askinteger (expr, integer)
Funktion: askinteger (expr)
Funktion: askinteger (expr, even)
Funktion: askinteger (expr, odd)

Das Kommando askinteger(expr, integer) versucht anhand der Aussagen und Fakten der aktiven Kontexte zu entscheiden, ob expr eine ganze Zahl repräsentiert. Kann askinteger die Frage nicht entscheiden, fragt Maxima den Nutzer. Die Antwort wird dem aktuellen Kontext hinzugefügt. askinteger(expr) ist äquivalent zu askinteger(expr, integer).

askinteger(expr, even) und askinteger(expr, odd) versuchen zu entscheiden, ob expr eine gerade oder ungerade ganze Zahl repräsentiert. Kann Maxima dies nicht entscheiden, wird der Nutzer gefragt. Die Antwort wird dem aktuellen Kontext hinzugefügt.

Beispiele:

(%i1) askinteger(n,integer);
Is n an integer?
yes;
(%o1)                          yes
(%i2) askinteger(e,even);
Is e an even number?
yes;
(%o2)                          yes
(%i3) facts();
(%o3)           [kind(n, integer), kind(e, even)]
(%i4) declare(f,integervalued);
(%o4)                         done
(%i5) askinteger(f(x));
(%o5)                          yes
Funktion: asksign (expr)

Die Funktion asksign versucht zu entscheiden, ob der Ausdruck expr einen positiven, negativen oder den Wert Null repräsentiert. Kann Maxima dies nicht feststellen, wird der Nutzer nach weiteren Informationen gefragt, um die Frage zu entscheiden. Die Antworten des Nutzers werden für die laufende Auswertung dem aktuellen Kontext hinzugefügt. Der Rückgabewert der Funktion asksign ist pos, neg oder zero für einen positiven, negativen oder den Wert Null.

Funktion: assume (pred_1, …, pred_n)

Fügt die Aussagen pred_1, …, pred_n dem aktuellen Kontext hinzu. Eine inkonsistente oder redundante Aussage wird dem Kontext nicht hinzugefügt. assume gibt eine Liste mit den Aussagen zurück, die dem Kontext hinzugefügt wurden, oder die Symbole redunant und inconsistent.

Die Aussagen pred_1, …, pred_n können nur Ausdrücke mit den relationalen Operatoren "<", "<=", equal, notequal, ">=" und ">" sein. Aussagen können nicht die Operatoren "=" für Gleichungen oder "#" für Ungleichungen enthalten. Auch können keine Aussagefunktionen wie integerp verwendet werden.

Zusammengesetzte Aussagen mit dem Operator and der Form pred_1 and ... and pred_n sind möglich, nicht dagegen Aussagen mit dem Operator or der Form pred_1 or ... or pred_n. Ein Ausdruck mit dem Operator not der Form not(pred_k) ist dann möglich, wenn pred_k eine relationale Aussage ist. Aussagen der Form not (pred_1 and pred_2) und not (pred_1 or pred_2) sind dagegen nicht möglich.

Der Folgerungsmechanismus von Maxima ist nicht sehr stark. Viele Schlußfolgerungen können von Maxima nicht abgeleitet werden. Dies ist eine bekannte Schwäche von Maxima.

assume behandelt keine Aussagen mit komplexen Zahlen. Enthält eine Aussage eine komplexe Zahl, gibt assume den Wert inconsistent oder redunant zurück.

assume wertet die Argumente aus.

Siehe auch is, facts, forget, context und declare.

Beispiele:

(%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
Optionsvariable: assumescalar

Standardwert: true

Die Optionsvariable assumescalar kontrolliert, wie ein Ausdruck von den arithmetischen Operatoren "+", "*", "^", "." und "^^" behandelt wird, wenn Maxima nicht ermitteln kann, ob der Ausdruck ein Skalar oder Nicht-Skalar ist. assumescalar hat drei mögliche Werte:

false

Unbekannte Ausdrücke werden als ein Nicht-Skalar behandelt.

true

Unbekannte Ausdrücke werden als ein Skalar für die kommutativen arithmetischen Operatoren "+", "*" und "^" behandelt.

all

Unbekannte Ausdrücke werden für alle arithmetischen Operatoren als ein Skalar behandelt.

Es ist besser Variablen als ein Skalar oder Nicht-Skalar mit der Funktion declare zu deklarieren, anstatt die Vereinfachung mit der Optionsvariablen assumescalar zu kontrollieren. Siehe auch die Eigenschaften scalar und nonscalar sowie die Funktionen scalarp und nonscalarp.

Beispiele:

Maxima kann nicht ermitteln, ob das Symbol x ein Skalar oder ein Nicht-Skalar ist.

(%i1) scalarp(x);
(%o1)                         false
(%i2) nonscalarp(x);
(%o2)                         false

Hat assumescalar den Wert true, behandelt Maxima das Symbol x als einen Skalar für die kommutative Multiplikation.

(%i3) x * [a,b,c], assumescalar:false;
(%o3)                      x [a, b, c]
(%i4) x * [a,b,c], assumescalar:true;
(%o4)                    [a x, b x, c x]

Für die nicht kommutative Multiplikation behandelt Maxima das Symbol x dann als einen Skalar, wenn assumescalar den Wert all hat.

(%i5) x . [a,b,c], assumescalar:false;
(%o5)                     x . [a, b, c]
(%i6) x . [a,b,c], assumescalar:true;
(%o6)                     x . [a, b, c]
(%i7) x . [a,b,c], assumescalar:all;
(%o7)                 [x . a, x . b, x . c]
Optionsvariable: assume_pos

Standardwert: false

Die Optionsvariable assume_pos kontrolliert das Ergebnis der Funktionen sign und asksign, für den Fall, dass Maxima das Vorzeichen einer Variablen oder indizierten Variablen nicht aus den aktiven Kontexten ermitteln kann. Hat assume_pos den Wert true, dann wird für Variable oder indizierte Variable, immer das Ergebnis pos ermittelt, wenn die Optionsvariable assume_pos_pred den Standardwert false hat und das Vorzeichen nicht aus den aktiven Kontexten ermittelt werden kann.

Die Optionsvariable assume_pos_pred hat den Standardwert false. In diesem Fall werden von Maxima Variablen und indizierte Variablen als positiv angenommen, wenn assume_pos den Wert true hat. Der Optionsvariablen assume_pos_pred kann eine Aussagefunktion mit einem Argument zugewiesen werden. Hat die Aussagefunktion für ein Argument expr das Ergebnis true, wird das Argument als positiv angenommen, wenn die Optionsvariable assume_pos den Wert true hat und Maxima das Vorzeichen nicht aus den aktiven Kontexten ermitteln kann.

Die Funktionen sign und asksign versuchen das Vorzeichen eines Ausdrucks anhand der Vorzeichen der Argumente zu ermitteln. Sind zum Beispiel a und b beide positiv, dann wird für den Ausdruck a+b ein positives Vorzeichen ermittelt. Auch wenn die Vorzeichen der Variablen a und b nicht bekannt sind, hat daher asksign(a+b) das Ergebnis pos, wenn assume_pos den Wert true hat, da in diesem Fall die Variablen als positiv angenommen werden.

Es gibt jedoch keine Möglichkeit, alle Ausdrücke grundsätzlich als positiv zu erklären. Selbst wenn der Optionsvariablen assume_pos_pred eine Aussagefunktion zugewiesen wird, die alle Ausdrücke als positiv erklärt, werden Differenzen a-b oder das Vorzeichen der Logarithmusfunktion log(a) nicht als positiv ermittelt. Die Fragen der Funktion asksign an den Nutzer können daher nie vollständig mit dem Mechanismus der Optionsvariablen assume_pos unterdrückt werden.

Siehe für weitere Beispiele die Optionsvariable assume_pos_pred.

Beispiele:

Das Vorzeichen der Variablen x ist nicht bekannt. Erhält die Optionsvariable assume_pos den Wert true, wird für die Variable x und die indizierte Variable x[1] ein positives Vorzeichen ermittelt.

(%i1) sign(x);
(%o1)                          pnz
(%i2) assume_pos:true;
(%o2)                         true
(%i3) sign(x);
(%o3)                          pos
(%i4) sign(x[1]);
(%o4)                          pos

Die Vorzeichen der Variablen a und b sind nicht bekannt. Maxima ermittelt ein positives Vorzeichen für die Summe der Variablen. Das Vorzeichen der Differenz ist dagegen weiterhin nicht bekannt.

(%i5) sign(a+b);
(%o5)                          pos
(%i6) sign(a-b);
(%o6)                          pnz
Optionsvariable: assume_pos_pred

Standardwert: false

Der Optionsvariablen assume_pos_pred kann eine Aussagefunktion wie zum Beispiel symbolp oder ein Lambda-Ausdruck mit einem Argument x zugewiesen werden. Hat die Optionsvariable assume_pos den Wert true, werden Variablen, indizierte Variablen oder die Werte von Funktionen dann als positiv angenommen, wenn die Aussagefunktion das Ergebnis true hat.

Die Aussagefunktion wird intern von den Funktionen sign und asksign aufgerufen, wenn die Optionsvariable assume_pos den Wert true hat und das Vorzeichen einer Variablen, indizierten Variablen oder für den Wert einer Funktion nicht ermittelt werden konnte. Gibt die Aussagefunktion das Ergebnis true zurück, wird das Argument als positiv angenommen.

Hat die Optionsvariable assume_pos_pred den Standardwert false werden Variablen und indizierte Variablen von Maxima als positiv angenommen, wenn die Optionsvariable assume_pos den Wert true hat. Das entspricht einer Aussagefunktion, die als lambda([x], symbolp(x) or subvarp(x)) definiert wird.

Siehe auch assume und assume_pos.

Beispiele:

Der Optionsvariablen assume_pos_pred wird der Name der Aussagefunktion symbolp zugewiesen. Indizierte Variablen werden nun nicht mehr als positiv angenommen, wie es für den Standartwert false gilt.

(%i1) assume_pos: true$
(%i2) assume_pos_pred: symbolp$
(%i3) sign (a);
(%o3)                          pos
(%i4) sign (a[1]);
(%o4)                          pnz

Der Optionsvariablen assume_pos_pred wird ein Lambda-Ausdruck zugewiesen, der für alle Argumente das Ergebnis true hat. Die Funktion sign ermittelt nun für Variablen, indizierte Variablen und den Werten von Funktionen ein positives Vorzeichen. Dies trifft jedoch nicht für die Logarithmusfunktion oder eine Differenz zu.

(%i1) assume_pos: true$
(%i2) assume_pos_pred: lambda([x], true);
(%o2)                   lambda([x], true)
(%i3) sign(a);
(%o3)                          pos
(%i4) sign(a[1]);
(%o4)                          pos
(%i5) sign(foo(x));
(%o5)                          pos
(%i6) sign(foo(x)+foo(y));
(%o6)                          pos
(%i7) sign(log(x));
(%o7)                          pnz
(%i8) sign(x-y);
(%o8)                          pnz
Optionsvariable: context

Standardwert: initial

Die Optionsvariable context enthält den Namen des aktuellen Kontextes. Das ist der Kontext, der die Aussagen der Funktion assume oder die mit der Funktion declare definierten Eigenschaften aufnimmt und aus dem die Aussagen mit der Funktion forget oder die Eigenschaften mit der Funktion remove gelöscht werden.

Wird der Optionsvariablen context der Name eines existierenden Kontextes zugewiesen, wird dieser zum aktuellen Kontext. Existiert der Kontext noch nicht, wird er durch Aufruf der Funktion newcontext erzeugt.

Siehe auch contexts für eine allgemeinere Beschreibung von Kontexten.

Beispiele:

Der Standardkontext ist initial. Es wird ein neuer Kontext mycontext generiert, der die Aussagen und Eigenschaften aufnimmt.

(%i1) context;
(%o1)                        initial
(%i2) context:mycontext;
(%o2)                       mycontext
(%i3) contexts;
(%o3)             [mycontext, initial, global]
(%i4) assume(a>0);
(%o4)                        [a > 0]
(%i5) declare(b,integer);
(%o5)                         done
(%i6) facts(mycontext);
(%o6)               [a > 0, kind(b, integer)]
Systemvariable: contexts

Standardwert: [initial, global]

Die Systemvariable contexts enthält eine Liste der Kontexte, die Maxima bekannt sind. Die Liste enthält auch die nicht aktiven Kontexte.

Die Kontexte global und initial sind immer vorhanden. Diese werden von Maxima initialisiert und können nicht entfernt werden. Der Kontext global enthält Aussagen und Fakten für Systemvariablen und Systemfunktionen. Mit den Funktionen newcontext oder supcontext kann der Nutzer weitere Kontexte anlegen.

Die Kontexte haben eine Hierarchie. Die Wurzel ist immer der Kontext global, der damit ein Unterkontext aller anderen Kontexte und immer aktiv ist. Der Kontext initial ist anfangs leer und nimmt, sofern kein weiterer Kontext angelegt wurde, die Aussagen und Fakten des Nutzers auf, die mit den Funktionen assume und declare definiert werden. Mit der Funktion facts können die Aussagen und Fakten von Kontexten angezeigt werden.

Die Verwaltung verschiedener Kontexte ermöglicht es, Aussagen und Fakten in einem Kontext zusammenzustellen. Durch das Aktivieren mit der Funktion activate oder Deaktivieren mit der Funktion deactivate können diese Aussagen und Fakten für Maxima verfügbar gemacht oder wieder ausgeschaltet werden.

Die Aussagen und Fakten in einem Kontext bleiben so lange verfügbar, bis sie mit den Funktionen forget oder remove gelöscht werden. Weiterhin kann der gesamte Kontext mit der Funktion killcontext entfernt werden.

Beispiel:

Das folgende Beispiel zeigt wie ein Kontext mycontext angelegt wird. Der Kontext enthält die Aussage [a>0]. Der Kontext kann mit der Funktion activate aktiviert werden, um die Aussage verfügbar zu machen.

(%i1) newcontext(mycontext);
(%o1)                       mycontext
(%i2) context;
(%o2)                       mycontext
(%i3) assume(a>0);
(%o3)                        [a > 0]
(%i4) context:initial;
(%o4)                        initial
(%i5) is(a>0);
(%o5)                        unknown
(%i6) activate(mycontext);
(%o6)                         done
(%i7) is(a>0);
(%o7)                         true
Funktion: deactivate (context_1, …, context_n)

Die Kontexte context_1, …, context_n werden deaktiviert. Die Aussagen und Fakten dieser Kontexte stehen für die Auswertung von Aussagen nicht mehr zur Verfügung. Die Kontexte werden nicht gelöscht und können mit der Funktion activate wieder aktiviert werden.

Die deaktivierten Kontexte werden aus der Liste activecontexts entfernt.

Funktion: facts (item)
Funktion: facts ()

Ist item der Name eines Kontextes, gibt facts(item) eine Liste der Aussagen und Fakten des Kontextes item zurück.

Ist item nicht der Name eines Kontextes, gibt facts(item) eine Liste mit den Aussagen und Fakten zurück, die zu item im aktuellen Kontext bekannt sind. Aussagen und Fakten die zu einem anderen aktiven Kontext gehören einschließlich der Unterkontexte, sind nicht in der Liste enthalten.

facts() gibt eine Liste der Fakten des aktuellen Kontextes zurück.

Beispiel:

(%i1) context:mycontext;
(%o1)                       mycontext
(%i2) assume(a>0, a+b>0, x<0);
(%o2)               [a > 0, b + a > 0, x < 0]
(%i3) facts();
(%o3)               [a > 0, b + a > 0, 0 > x]
(%i4) facts(a);
(%o4)                  [a > 0, b + a > 0]
(%i5) facts(x);
(%o5)                        [0 > x]
(%i6) context:initial;
(%o6)                        initial
(%i7) activate(mycontext);
(%o7)                         done
(%i8) facts();
(%o8)                          []
(%i9) facts(mycontext);
(%o9)               [a > 0, b + a > 0, 0 > x]
Funktion: forget (pred_1, …, pred_n)
Funktion: forget (L)

Entfernt Aussagen, die mit assume einem Kontext hinzugefügt wurden. Die Aussagen können Ausdrücke sein, die äquivalent aber nicht unbedingt identisch zu vorherigen Fakten sind.

forget(L) entfernt alle Aussagen, die in der Liste L enthalten sind.

Funktion: is (expr)

Versucht festzustellen, ob die Aussage expr mit Hilfe der Aussagen und Fakten der aktiven Kontexte entschieden werden kann.

Kann die Aussage expr zu true oder false entschieden werden, wird das entsprechende Ergebnis zurückgegeben. Andernfalls wird der Rückgabewert durch den Schalter prederror bestimmt. Hat prederror den Wert true, wird eine Fehlermeldung ausgegeben. Ansonsten wird unknown zurückgegeben.

Siehe auch assume, facts und maybe.

Beispiele:

is wertet Aussagen aus.

(%i1) %pi > %e;
(%o1)                       %pi > %e
(%i2) is (%pi > %e);
(%o2)                         true

is versucht Aussagen anhand der Aussagen und Fakten der aktiven Kontexte zu entscheiden.

(%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

Wenn is eine Aussage anhand der Aussagen und Fakten der aktiven Kontexte nicht entscheiden kann, wird der Rückgabewert vom Wert des Schalters prederror bestimmt.

(%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
Funktion: killcontext (context_1, …, context_n)

Das Kommando killcontext(context) löscht den Kontext context.

Ist einer der Kontexte der aktuelle Kontext, wird der erste vorhandene Unterkontext zum aktuellen Kontext. Ist der erste verfügbare Kontext der Kontext global, dann wird der Kontext initial zum aktuellen Kontext. Wird der Kontext initial gelöscht, dann wird eine neuer leerer Kontext initial erzeugt.

killcontext löscht einen Kontext nicht, wenn dieser ein Unterkontext des aktuellen Kontextes ist oder wenn der Kontext mit der Funktion activate aktiviert wurde.

killcontext wertet die Argumente aus. killcontext gibt done zurück.

Funktion: maybe (expr)

Versucht festzustellen, ob die Aussage expr anhand der Aussagen und Fakten der aktive Kontexte entschieden werden kann.

Kann die Aussage als true oder false entschieden werden, gibt maybe entsprechend true oder false zurück. Andernfalls gibt maybe den Wert unknown zurück.

maybe entspricht der Funktion is mit prederror: false. Dabei wird maybe ausgeführt, ohne dass prederror einen Wert erhält.

Siehe auch assume, facts und is.

Beispiele:

(%i1) maybe (x > 0);
(%o1)                        unknown
(%i2) assume (x > 1);
(%o2)                        [x > 1]
(%i3) maybe (x > 0);
(%o3)                         true
Funktion: newcontext (name)

newcontext(name) erzeugt einen neuen, leeren Kontext mit dem Namen name. Der neue Kontext hat den Kontext global als Subkontext und wird zum aktuellen Kontext.

newcontext wertet seine Argumente aus. newcontext gibt name zurück.

Optionsvariable: prederror

Standardwert: false

Hat prederror den Wert true, wird eine Fehlermeldung ausgegeben, wenn eine Aussage mit einer if-Anweisung oder der Funktion is nicht zu true oder false ausgewertet werden kann.

Hat prederror den Wert false, wird für diese Fälle unknown zurückgegeben.

Siehe auch is und maybe.

Funktion: sign (expr)

Versucht das Vorzeichen des Ausdrucks expr auf Grundlage der Fakten der aktuellen Datenbank zu finden. sign gibt eine der folgende Antworten zurück: pos (positiv), neg (negative), zero (null), pz (positive oder null), nz (negative oder null), pn (positiv oder negative) oder pnz (positiv, negative oder null, für den Fall das Vorzeichen nicht bekannt ist).

Funktion: supcontext (name, context)
FunKtion: supcontext (name)

Erzeugt einen neuen Kontext, mit dem Namen name, der den Kontext context als einen Unterkontext enthält. Der Kontext context muss existieren.

Wird context nicht angegeben, wird der aktuelle Kontext angenommen.


11.4 Funktionen und Variablen für Aussagen

Funktion: charfun (p)

Gibt den Wert 0 zurück, wenn die Aussage p zu false ausgewertet werden kann und den Wert 1, wenn die Auswertung true liefert. Kann die Aussage weder zu false oder true ausgewertet werden, wird eine Substantiv-Form zurück gegeben.

Beispiele:

(%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]
Funktion: compare (x, y)

Liefert den Vergleichsoperator op (<, <=, >, >=, = oder #), so dass der Ausdruck is(x op y) zu true ausgewertet werden kann. Ist eines der Argumente eine komplexe Zahl, dann wird notcomparable zurückgegeben. Kann Maxima keinen Vergleichsoperator bestimmen, wird unknown zurückgegeben.

Beispiele:

(%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)                          <=

Die Funktion compare versucht nicht festzustellen, ob der Wertebereich einer Funktion reelle Zahlen enthält. Obwohl der Wertebereich von acos(x^2+1) bis auf Null keine reellen Zahlen enthält, gibt compare das folgende Ergebnis zurück:

(%i1) compare (acos (x^2 + 1), acos (x^2 + 1) + 1);
(%o1)                           <
Funktion: equal (a, b)

Repräsentiert die Äquivalenz, das heißt den gleichen Wert.

equal wird nicht ausgewertet oder vereinfacht. Die Funktion is versucht einen Ausdruck mit equal zu einem booleschen Wert auszuwerten. is(equal(a, b)) gibt true oder false zurück, wenn und nur wenn a und b gleich oder ungleich sind für alle Werte ihrer Variablen, was mit ratsimp(a - b) bestimmt wird. Gibt ratsimp das Ergebnis 0 zurück, werden die beiden Ausdrücke als äquivalent betracht. Zwei Ausdrücke können äquivalent sein, obwohl sie nicht syntaktisch gleich (im allgemeinen identisch) sind.

Kann is einen Ausdruck mit equal nicht zu true oder false auswerten, hängt das Ergebnis vom Wert des globalen Flags prederror ab. Hat prederror den Wert true, gibt is eine Fehlermeldung zurück. Ansonsten wird unknown zurückgegeben.

Es gibt weitere Operatoren, die einen Ausdruck mit equal zu true oder false auswerten können. Dazu gehören if, and, or und not.

Die Umkehrung von equal ist notequal.

Beispiele:

equal wird von allein weder ausgewertet noch vereinfacht:

(%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)

Die Funktion is versucht, equal zu einem booleschen Wert auszuwerten. Der Ausdruck is(equal(a, b)) gibt den Wert true zurück, when ratsimp(a - b) den Wert 0 hat. Zwei Ausdrücke können äquivalent sein, obwohl sie nicht syntaktisch gleich sind.

(%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

Kann is einen Ausdruck mit equal nicht zu true oder false vereinfachen, hängt das Ergebnis vom Wert des globalen Flags prederror ab.

(%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

Einige weitere Operatoren werten equal und notequal zu einem booleschen Wert aus.

(%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]

Da not expr den Ausdruck expr auswertet, ist not equal(a, b) äquivalent zu is(notequal(a, b))

(%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
Funktion: notequal (a, b)

Repräsentiert die Verneinung von equal(a, b).

Beispiele:

(%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
Funktion: unknown (expr)

Gibt den Wert true zurück, wenn der Ausdruck expr einen Operator oder eine Funktion enthält, die nicht von Maximas Vereinfacher erkannt wird.

Funktion: zeroequiv (expr, v)

Testet, ob ein Ausdruck expr mit der Variablen v äquivalent zu Null ist. Die Funktion gibt true, false oder dontknow zurück.

zeroequiv hat Einschränkungen:

  1. Funktionen im Ausdruck expr müssen von Maxima differenzierbar und auswertbar sein.
  2. Hat der Ausdruck Pole auf der reellen Achse, können Fehler auftreten.
  3. Enthält der Ausdruck Funktionen, die nicht Lösung einer Differentialgleichung erster Ordnung sind (zum Beispiel Bessel Funktionen), können die Ergebnisse fehlerhaft sein.
  4. Der Algorithmus wertet die Funktion an zufällig Punkten für ausgewählte Teilausdrücke aus. Dies ist ein riskantes Verfahren und kann zu Fehlern führen.

zeroequiv(sin(2*x) - 2*sin(x)*cos(x), x) hat zum Beispiel das Ergebnis true und zeroequiv (%e^x + x, x) hat das Ergebnis false. Andererseits hat zeroequiv (log(a*b) - log(a) - log(b), a) das Ergebnis dontknow, wegen dem zusätzlichem Parameter b.


12 Grafische Darstellung


12.1 Einführung in die grafische Darstellung

Maxima verwendet externe Grafikprogramme, um grafische Darstellungen auszugeben. Die Grafikfunktionen berechnen die Punkte der Grafik und senden diese mit einem Satz an Kommandos an das externe Grafikprogramm. Die Daten werden als Datenstrom über eine Pipe oder als eine Datei an das Grafikprogramm übergeben. Die Datei erhält den Namen maxout.interface, wobei interface der Name des externen Grafikprogramms ist. Die möglichen Dateiendungen sind: gnuplot, xmaxima, mgnuplot, gnuplot_pipes oder geomview.

Die Datei maxout.interface wird in dem Verzeichnis gespeichert, das durch die Systemvariable maxima_tempdir bezeichnet wird.

Die Datei maxout.interface kann wiederholt an das Grafikprogramm übergeben werden. Gibt Maxima keine Grafik aus, kann diese Datei geprüft werden, um mögliche Fehler festzustellen.

Das Paket draw ist eine Alternative, um Funktionsgraphen und eine Vielzahl anderer Graphen zu erstellen. Das Paket draw hat einen größeren Umfang an Funktionalitäten und ist flexibler, wenn der Graph besondere Formatierungen enthalten soll. Einige Grafikoptionen sind in beiden beiden Grafikpaketen vorhanden, können sich aber in der Syntax unterscheiden. Mit dem Kommando ? opt, wobei opt eine Grafikoption ist, wird möglicherweise nur die Dokumentation der Standard-Grafikroutinen angezeigt. Um auch die entsprechende Grafikoption des Paketes draw zu sehen, kann ?? opt auf der Kommandozeile eingegeben werden. Siehe draw.


12.2 Grafikformate

Maxima verwendet für die Ausgabe von Grafiken die Grafikprogramme Gnuplot, Xmaxima oder Geomview. Mit der Grafikoption plot_format können verschiedene Grafikformate für diese Programme ausgewählt werden. Die Grafikformate sind:

  • gnuplot

    Startet das externe Programm Gnuplot. Gnuplot muss installiert sein. Die Grafikkommandos und Daten werden in die Datei maxout.gnuplot gespeichert.

  • gnuplot_pipes (Standardwert)

    Es ist ähnlich dem Format gnuplot, mit der Ausnahme, dass die Grafikkommandos als Datenstrom über eine Pipe an Gnuplot gesendet werden, während die Daten in der Datei maxout.gnuplot_pipes gespeichert werden. Es wird nur eine Instanz von Gnuplot gestartet. Aufeinander folgende Grafikkommandos werden an ein bereits geöffnetes Gnuplot-Programm gesendet. Gnuplot wird mit der Funktion gnuplot_close geschlossen. In diesem Grafikformat kann die Funktion gnuplot_replot genutzt werden, um eine Grafik zu modifizieren, die bereits auf dem Bildschirm ausgegeben wurde.

    Dieses Grafikformat sollte nur für die Ausgabe von Grafiken auf den Bildschirm verwendet werden. Für die Ausgabe von Grafiken in eine Datei ist das Grafikformat gnuplot besser geeignet.

  • mgnuplot

    Mgnuplot ist eine Tcl/Tk-Anwendung, die Gnuplot für die Ausgabe von Grafiken nutzt. Die Anwendung ist in der Maxima-Distribution enthalten. Mgnuplot bietet eine rudimentäre GUI für Gnuplot, hat aber weniger Fähigkeiten als Gnuplot. Mgnuplot benötigt die Installation von Gnuplot und Tcl/Tk.

  • xmaxima

    Xmaxima ist eine auf Tcl/Tk basierende grafische Nutzeroberfläche, die von der Maxima-Konsole gestartet werden kann. Um dieses Grafikformat zu nutzen, muss Xmaxima installiert sein, das in der Distribution von Maxima enthalten ist. Wird Maxima aus Xmaxima gestartet, werden die Grafikkommandos und Daten über denselben Socket gesendet, der auch für die Kommunikation zwischen Xmaxima und Maxima geöffnet wird. Wird das Grafikformat von einer Konsole oder einer anderen Nutzeroberfläche gestartet, werden die Grafikkommandos und Daten in die Datei maxout.xmaxima gespeichert. Diese Datei wird an Xmaxima für die Ausgabe der Grafik übergeben.

    In früheren Versionen wurde dieses Grafikformat openmath genannt.

  • geomview

    Geomview ist ein - auf Motif basierendes - interaktives 3D Programm für Unix, das auch verwendet werden kann, um Plots von Maxima anzuzeigen. Um dieses Format zu verwenden muss das Programm geomview installiert sein.


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12.3 Funktionen und Variablen für die grafische Darstellung

Funktion: contour_plot (expr, x_range, y_range, options, …)

Zeichnet einen Konturgraphen (die Isolinien einer Funktion) von expr im Bereich x_range und y_range mit den Optionen options. expr ist ein Ausdruck oder der Name einer Funktion f(x,y) mit zwei Argumenten. Alle weiteren Argumente entsprechen denen der Funktion plot3d.

Die Funktion steht nur für die Grafikformate gnuplot und gnuplot_pipes zur Verfügung. Das Paket implicit_plot enthält die Funktion implicit_plot mit der für alle Grafikformate Konturgraphen erstellt werden können.

Beispiele:

(%i1) contour_plot(x^2 + y^2, [x, -4, 4], [y, -4, 4])$
./figures/plotting1

Es kann jede Option genutzt werden, die von der Funktion plot3d akzeptiert wird. Standardmäßig zeichnet Gnuplot den Graphen mit 3 Isolinien. Die Anzahl der Isolinien kann mit der Gnuplot-Option gnuplot_preamble erhöht werden. In diesem Beispiel werden 12 Isolinien gezeichnet und die Legende ist entfernt.

(%i1) contour_plot (u^3 + v^2, [u, -4, 4], [v, -4, 4],
              [legend,false],
              [gnuplot_preamble, "set cntrparam levels 12"])$
./figures/plotting2
Funktion: get_plot_option (keyword, index)

Gibt die Werte der Parameter der Option mit dem Namen keyword zurück. Die Optionen und ihre Parameter sind in der Variablen plot_options gespeichert. Hat index den Wert 1 wird der Name der Option keyword zurückgeben. Der Wert 2 für index gibt den Wert des ersten Parameters zurück, und so weiter.

Siehe auch plot_options, set_plot_option und das Kapitel Grafikoptionen.

Beispiel:

(%i1) get_plot_option(color,1);
(%o1)                         color
(%i2) get_plot_option(color,2);
(%o2)                         blue
(%i3) get_plot_option(color,3);
(%o3)                          red
Funktion: implicit_plot (expr, x_range, y_range)
Funktion: implicit_plot ([expr_1, …, expr_n], x_range, y_range)

Zeichnet den Graphen eines oder mehrerer Ausdrücke, die implizit gegeben sind. expr ist der Ausdruck der gezeichnet werden soll, x_range ist der Wertebereich der x-Achse und y_range der Wertebereich der y-Achse. Die Funktion implicit_plot beachtet die Werte der Parameter der Grafikoptionen, die in der Systemvariablen plot_options enthalten sind. Grafikoptionen können auch als Argumente übergeben werden.

Der Algorithmus von implicit_plot stellt Vorzeichenwechsel der Funktion in den Bereichen x_range und y_range fest. Für komplizierte Flächen kann der Algorithmus versagen.

Die Funktion wird mit dem Kommando load("implicit_plot") geladen.

Beispiel:

(%i1) load("implicit_plot")$
(%i2) implicit_plot (x^2 = y^3 - 3*y + 1, [x, -4, 4], [y, -4, 4])$
./figures/plotting3
Funktion: make_transform ([var1, var2, var3], fx, fy, fz)

Gibt eine Funktion zurück, die als Parameter für die Grafikoption transform_xy geeignet ist. Die zwei Argumente var1 und var2 repräsentieren die zwei unabhängigen Variablen der Funktion plot3d. Das dritte Argument var3 ist die Funktion, die von den zwei Variablen abhängt. Die drei Funktionen fx, fy und fz müssen von den drei Argumenten var1, var2 und var3 abhängen und die Argumente der Funktion plot3d in kartesische Koordinaten für die Ausgabe des Graphen transformieren.

Die Transformationen polar_to_xy für die Transformation von Polarkoordinaten und spherical_to_xyz für die Transformation von Kugelkoordinaten in kartesische Koordinaten sind bereits definiert.

Beispiel:

Definition der Transformation von Zylinderkoordinaten nach kartesischen Koordinaten. Die Definition ist identisch mit der für polar_to_xy. Der Graph zeigt einen Kegel.

(%i1) cylinder_to_xy:make_transform([r,phi,z],r*cos(phi),
                                              r*sin(phi),z)$
(%i2) plot3d(-r,[r,0,3],[phi,0,2*%pi],
                        [transform_xy, cylinder_to_xy])$
Systemfunktion: polar_to_xy

Kann als Parameter der Grafikoption transform_xy der Funktion plot3d übergeben werden. Der Parameter polar_to_xy bewirkt, dass die zwei unabhängigen Variablen der Funktion plot3d von Polarkoordinaten in kartesische Koordinaten transformiert werden.

Für ein Beispiele siehe make_transform.

Funktion: plot2d (plot, x_range, …, options, …)
Funktion: plot2d ([plot_1, …, plot_n], …, options, …)
Funktion: plot2d ([plot_1, …, plot_n], x_range, …, options, …)

plot, plot_1, …, plot_n sind Ausdrücke, Namen von Funktionen oder Listen, mit denen diskrete Punkte oder Funktionen in einer parametrischen Darstellung angegeben werden. Diskrete Punkte können als [discrete, [x1, ..., xn], [y1, ..., yn]] oder als [discrete, [[x1, y1], ..., [xn, ..., yn]] angegeben werden. Eine parametrische Darstellung hat die Form [parametric, x_expr, y_expr, t_range].

Die Funktion plot2d zeichnet einen zweidimensionalen Graphen einer oder mehrerer Ausdrücke als Funktion einer Variablen oder eines Parameters. Mit der Grafikoption x_range wird der Name der unabhängigen Variablen und deren Bereich angegeben. Die Syntax der Grafikoption x_range ist: [variable, min, max].

Ein diskreter Graph wird durch eine Liste definiert, die mit dem Schlüsselwort disrecte beginnt. Es folgen ein oder zwei Listen mit den Werten. Werden zwei Listen übergeben, müssen diese dieselbe Länge haben. Die Daten der ersten Listen werden als die x-Koordinaten der Punkte und die der zweiten als die y-Koordinaten der Punkte interpretiert. Wird nur eine Liste übergeben, sind die Elemente Listen mit je zwei Elementen, die die x- und y-Koordinaten der Punkte repräsentieren.

Ein parametrischer Graph wird durch eine Liste definiert, die mit dem Schlüsselwort parametric beginnt. Es folgen zwei Ausdrücke oder Namen von Funktionen und ein Parameter. Der Bereich für den Parameter muss eine Liste sein, die den Namen des Parameters, seinen größten und seinen kleinsten Wert enthält: [parameter, min, max]. Der Graph ist der Weg für die zwei Ausdrücke oder Namen von Funktionen, wenn der Parameter parameter von min nach max zunimmt.

Als optionales Argument kann ein Wertebereich für die vertikale Koordinatenachse mit der Grafikoption y angegeben werden: [y, min, max]. Die vertikale Achse wird immer mit dem Schlüsselwort y bezeichnet. Wird kein Wertebereich y angegeben, wird dieser durch den größten und kleinsten y-Wert des zu zeichnenden Graphen festgelegt.

Auch alle anderen Grafikoptionen werden als Listen angegeben, die mit einem Schlüsselwort beginnen, auf das die Parameter der Grafikoption folgen. Siehe plot_options.

Werden mehrere Graphen gezeichnet, wird eine Legende hinzugefügt, die die einzelnen Graphen unterscheidet. Mit der Grafikoption legend können die Bezeichnungen für die Legende festgelegt werden. Wird diese Option nicht genutzt, generiert Maxima die Bezeichnungen der Legende aus den Ausdrücken oder Namen der Funktionen, die als Argument übergeben wurden.

Siehe auch das Kapitel Grafikoptionen.

Beispiele:

Graph einer einfachen Funktion.

(%i1) plot2d (sin(x), [x, -%pi, %pi])$
./figures/plotting6

Wächst die Funktion sehr schnell, kann es notwendig sein, die Werte auf der vertikalen Achse mit der Grafikoption y zu begrenzen.

(%i1) plot2d (sec(x), [x, -2, 2], [y, -20, 20])$
./figures/plotting7

Die Ansicht eines Graphen kann sich für verschiedene Grafikprogramme unterscheiden. In Xmaxima bewirkt die Grafikoption [box, false], das die Koordinatenachsen mit Pfeilen dargestellt werden.

(%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"])$
./figures/plotting8

Ein Graph mit einer logarithmischen Skala:

(%i1) plot2d (exp(3*s), [s, -2, 2], logy)$
./figures/plotting9

Graphen von Funktionen, deren Namen als Argumente übergeben werden.

(%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])$
./figures/plotting10

Graph einer parametrisch definierten Schmetterlingskurve.

(%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]])$
./figures/plotting11

Graph der Funktion abs(x) und eines parametrischen Kreises. Das Seitenverhältnis der Grafik wurde mit den Grafikoptionen same_xy.

(%i1) plot2d([[parametric, cos(t), sin(t), [t,0,2*%pi]], -abs(x)],
         [x, -sqrt(2), sqrt(2)], same_xy)$
./figures/plotting12

Graph für diskrete Punkte. Die Punkte sind in zwei separaten Listen jeweils für die x- und y-Koordinaten angegeben. Standardmäßig werden die Punkte mit einer Linie verbunden.

(%i1) plot2d ([discrete, makelist(i*%pi, i, 1, 5),
                            [0.6, 0.9, 0.2, 1.3, 1]])$
./figures/plotting14

In diesem Beispiel wird eine Tabelle mit drei Spalten in eine Datei data.txt gespeichert. Die Datei wird gelesen und die zweite und dritte Spalte werden gezeichnet.

(%i1) with_stdout ("data.txt", for x:0 thru 10 do
                             print (x, x^2, x^3))$
(%i2) data: read_matrix ("data.txt")$
(%i3) plot2d ([discrete, transpose(data)[2], transpose(data)[3]],
  [style,points], [point_type,diamond], [color,red])$
./figures/plotting15

Graph von experimentellen Datenpunkten zusammen mit einer theoretischen Funktion, die die Daten beschreibt.

(%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)"])$
./figures/plotting16
Funktion: plot3d (expr, x_range, y_range, …, options, …)
Funktion: plot3d ([expr_1, …, expr_n], x_range, y_range, …, options, …)

Zeichnet einen Graph mit einer oder mehreren Flächen, die als eine Funktion von zwei Variablen oder in parametrischer Form definiert sind.

Die zu zeichnenden Funktionen werden als Ausdrücke oder mit ihrem Namen als Argumente übergeben. Mit der Maus kann der Graph rotiert werden, um die Fläche aus verschiedenen Blickwinkeln zu betrachten.

Siehe auch das Kapitel Grafikoptionen.

Beispiele:

Graph einer einfachen Funktion.

(%i1) plot3d (u^2 - v^2, [u, -2, 2], [v, -3, 3], [grid, 100, 100],
        [mesh_lines_color,false])$
./figures/plotting17

Mit der Grafikoption z wird der Wertebereich der z-Achse begrenzt. Dieses Beispiel zeigt den Graph ohne Färbung der Fläche.

(%i1) plot3d ( log ( x^2*y^2 ), [x, -2, 2], [y, -2, 2], [z, -8, 4],
               [palette, false], [color, magenta, blue])$
./figures/plotting18

Unendlich große Werte der z-Koordinate können auch durch Wahl eines Gitters vermieden werden, das nicht mit einer der Asymptoten zusammenfällt. Das Beispiel zeigt zudem die Nutzung einer Palette.

(%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])$
./figures/plotting19

Graph mit zwei Flächen mit verschiedenen Wertebereichen.

(%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])$
./figures/plotting20

Graph der kleinschen Flasche, die parametrisch definiert ist.

(%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])$
./figures/plotting21

Graph einer Kugelfunktion, die vordefinierte Koordinatentransformation spherical_to_xyz wird verwendet, um von Kugelkoordinaten in ein kartesisches Koordinatensystem zu transformieren.

(%i1) plot3d (sin(2*theta)*cos(phi), [theta, 0, %pi],
        [phi, 0, 2*%pi],
        [transform_xy, spherical_to_xyz], [grid,30,60],
   [legend,false])$
./figures/plotting22

Gebrauch der vordefinierten Funktion polar_to_xy, um von zylindrischen Koordinaten in ein kartesisches Koordinatensystem zu transformieren. Siehe auch polar_to_xy. Dieses Beispiel zeigt auch wie der Rahmen und die Legende entfernt werden können.

(%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])$
./figures/plotting23

Graph einer Kugel, wobei die Koordinatentransformation von Kugelkoordinaten in ein kartesisches Koordinatensystem genutzt wird.

(%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])$
./figures/plotting24

Definition einer Funktion mit zwei Variablen als eine Matrix. Der Quote-Operator ' in der Definition der Funktion verhindert, das plot3d fehlschlägt, wenn die Argumente keine ganze Zahlen sind.

(%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])$
./figures/plotting25

Wird die Höhenangabe elevation auf Null gesetzt, kann die Fläche als eine Karte betrachtet werden. Jede Farbe repräsentiert einen anderen Wert der Fläche.

(%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])$
./figures/plotting26
Systemvariable: plot_options

Die Elemente dieser Liste definieren die Standardwerte für die Ausgabe von Graphen. Ist einer der Werte ein Argument der Funktionen plot2d oder plot3d, wird der Standardwert überschrieben. Die Standardwerte können mit der Funktion set_plot_option gesetzt werden. Einige Grafikoptionen sind nicht in der Liste plot_options enthalten.

Jedes Element der Liste plot_options ist eine Liste mit zwei oder mehr Einträgen. Der erste Eintrag ist der Name der Grafikoption. Die weiteren Einträge sind die Parameter der Option. In einigen Fällen kann der Parameter einer Option wiederum eine Liste sein.

Siehe auch set_plot_option, get_plot_option und das Kapitel Grafikoptionen.

Funktion: set_plot_option (option)

Akzeptiert die meisten der Optionen, die im Kapitel Grafikoptionen aufgelistet sind und speichert diese in der globalen Variable plot_options. set_plot_options wertet die Argumente aus und gibt die vollständige Liste plot_optons zurück.

Siehe auch plot_options, get_plot_option und das Kapitel Grafikoptionen.

Beispiele:

Setze einen neue Werte für die Grafikoption grid.

(%i1) set_plot_option ([grid, 30, 40]);
(%o1) [[t, - 3, 3], [grid, 30, 40], [transform_xy, false], 
[run_viewer, true], [axes, true], [plot_format, gnuplot_pipes], 
[color, blue, red, green, magenta, black, cyan], 
[point_type, bullet, circle, plus, times, asterisk, box, square, 
triangle, delta, wedge, nabla, diamond, lozenge], 
[palette, [hue, 0.25, 0.7, 0.8, 0.5], 
[hue, 0.65, 0.8, 0.9, 0.55], [hue, 0.55, 0.8, 0.9, 0.4], 
[hue, 0.95, 0.7, 0.8, 0.5]], [gnuplot_term, default], 
[gnuplot_out_file, false], [nticks, 29], [adapt_depth, 5], 
[gnuplot_preamble, ], [gnuplot_default_term_command, 
set term pop], [gnuplot_dumb_term_command, set term dumb 79 22], 
[gnuplot_ps_term_command, set size 1.5, 1.5;set term postscript \
eps enhanced color solid 24], [plot_realpart, false]]
Systemfunktion: spherical_to_xyz

Kann als Parameter für die Option transform_xy der Funktion plot3d übergeben werden. Der Parameter spherical_to_xyz bewirkt, dass die zwei unabhängigen Variablen und die Funktion beim Aufruf von plot3d von Kugelkoordinaten in kartesische Koordinaten umgerechnet werden.


12.4 Grafikoptionen

Die Grafikoptionen bestehen aus einer Liste, die mit einem Schlüsselwort beginnt und ein oder mehrere Parameter enthält. Die meisten Optionen können mit den Funktionen plot2d, plot3d, contour_plot oder implicit_plot genutzt und mit der Funktion set_plot_option gesetzt werden. Auf Ausnahmen wird im Folgenden hingewiesen.

Grafikoption: adapt_depth [adapt_depth, integer]

Standardwert: 5

Die maximale Zahl an Teilungen von Intervallen, die der adaptive Algorithmus für das Zeichnen eines Graphen vornimmt. Zusammen mit der Grafikoption nticks hat diese Grafikoption Einfluss darauf, wie glatt der Graph gezeichnet wird.

Grafikoption: axes [axes, symbol]

Standardwert: true

symbol kann einen der Werte true, false, x oder y annehmen. Ist der Wert false, werden keine Achsen gezeichnet. Mit x oder y werden nur die x- oder nur die y-Achse gezeichnet. Mit true werden beide Achsen gezeichnet. Diese Option wird nur von den Funktionen plot2d und implicit_plot beachtet.

Grafikoption: azimuth [azimuth, number]

Standardwert: 30

Setzt den Wert des Azimutwinkels in Grad für die Ansicht einer dreidimensionalen Grafik. Siehe auch elevation.

Grafikoption: box [box, symbol]

Standardwert: true

Hat die Grafikoption box den Wert true, erhält die Grafik einen Rahmen. Ist der Wert false, wird kein Rahmen gezeichnet.

Grafikoption: color [color, color_1, …, color_n]

Standardwert: [blue, red, green, magenta, black, cyan]

Wenn die Funktionen plot2d oder implicit_plot mehrere Graphen zeichnen, definiert die Grafikoption color die Farben der einzelnen Graphen. Für einen 3D-Graphen mit der Funktion plot3d definiert die Grafikoption color die Farbe der Flächen.

Gibt es mehr Kurven oder Flächen als Farben, werden die Farben wiederholt. Im Grafikformat Gnuplot können nur die Farben blue, red, green, magenta, black, cyan verwendet werden. Im Grafikformat Xmaxima können die Farben auch als eine Zeichenkette angegeben werden, die mit dem Zeichen # beginnt und auf dem sechs hexadezimale Zahlenwerte folgen. Je zwei Werte bezeichnen die rote, grüne und blaue Komponente der Farbe.

Siehe auch style.

Grafikoption: colorbox [colorbox, symbol]

Standardwert: false

Hat die Grafikoption colorbox den Wert true, wird immer dann, wenn das Grafikkommando plot3d eine Palette mit verschiedenen Farben nutzt, um die z-Werte darzustellen, eine Legende mit den Farben und den dazugehörenden z-Werten angezeigt.

Grafikoption: elevation [elevation, number]

Standardwert: 60

Setzt den Wert des Elevationswinkels in Grad für die Ansicht einer dreidimensionalen Grafik. Siehe auch azimuth.

Grafikoption: grid [grid, integer, integer]

Standardwert: [30, 30]

Setzt die Anzahl der Gitterlinen für die x- und y-Achsen einer dreidimensionalen Grafik.

Grafikoption: legend [legend, string_1, …, string_n]
Grafikoption: legend [legend, false]

Definiert die Einträge einer Legende, wenn mehrere Graphen gezeichnet werden. Sind mehr Graphen als Einträge vorhanden, werden die Einträge wiederholt. Hat die Grafikoption legend den Wert false, wird keine Legende gezeichnet. Standardmäßig werden die Ausdrücke oder Namen der Funktionen als Einträge verwendet. Für diskrete Grafiken werden die Einträge mit discrete1, discrete2, … bezeichnet. Diese Grafikoption kann nicht mit der Funktion set_plot_option gesetzt werden.

Grafikoption: logx [logx]

Bewirkt, dass die horizontale Achse logarithmisch skaliert wird. Diese Grafikoption kann nicht mit der Funktion set_plot_option gesetzt werden. Siehe auch logy.

Grafikoption: logy [logy]

Bewirkt, dass die vertikale Achse logarithmisch skaliert wird. Diese Grafikoption kann nicht mit der Funktion set_plot_option gesetzt werden. Siehe auch logx.

Grafikoption: mesh_lines_color [mesh_lines_color, color]

Standardwert: black

Setzt die Farbe, die von der Funktion plot3d genutzt wird, um die Gitterlinien zu zeichnen. Es können dieselben Farben verwendet werden wie für die Grafikoption color. Hat mesh_lines_color Wert false, werden keine Gitterlinien gezeichnet.

Grafikoption: nticks [nticks, integer]

Standardwert: 29

Wird eine Grafik mit der Funktion plot2d gezeichnet, gibt nticks die Anzahl der Anfangspunkte für das Zeichnen der Grafik an. Werden parametrische Kurven mit den Funktionen plot2d oder plot3d gezeichnet, ist nticks die Anzahl der Punkte, für die der Graph gezeichnet wird.

Zusammen mit der Grafikoption adapt_depth hat diese Grafikoption Einfluss darauf, wie glatt der Graph gezeichnet wird.

Grafikoption: palette [palette, [palette_1], …, [palette_n]]
Grafikoption: palette [palette, false]

Standardwert: [hue, 0.25, 0.7, 0.8, 0.5], [hue, 0.65, 0.8, 0.9, 0.55], [hue, 0.55, 0.8, 0.9, 0.4], [hue, 0.95, 0.7, 0.8, 0.5]

Eine Palette kann aus einer oder einer Liste mit mehreren Paletten bestehen. Jede Palette beginnt mit einem Schlüsselwort, worauf 4 Zahlen folgen. Die ersten drei Zahlen haben Werte zwischen 0 und 1. Diese definieren den Farbton hue, die Sättigung saturation und die Grundfarbe value, die der kleinste z-Wert erhält. Die Schlüsselworte hue, saturation und value spezifizieren, welches der drei Attribute mit dem Wert von z geändert werden. Der letzte Wert der Liste, spezifiziert, welcher Wert zum größten z-Wert gehört. Dieser größte Wert kann größer als 1 und auch negativ sein. Die Werte der modifizierten Attribute werden Modulo 1 gerundet.

Gnuplot verwendet nur die erste Palette in einer Liste mit Paletten. Xmaxima nutzt alle Paletten nacheinander, wenn mehrere Flächen gezeichnet werden. Sind nicht genügend Paletten vorhanden, werden die Paletten wiederholt.

Die Farbe der Gitterlinien wird mit der Option mesh_lines_color  angegeben. Hat palette den Wert false, werden die Flächen nicht gefärbt, sondern als ein Gitternetz gezeichnet. Die Farbe der Gitterlinien wird in diesem Fall mit der Grafikoption color festgelegt.

Grafikoption: plot_format [plot_format, format]

Standardwert: gnuplot_pipes

Setzt das Grafikformat für die Ausgabe einer Grafik. format kann die Werte gnuplot, xmaxima, mgnuplot oder gnuplot_pipes annehmen. Siehe das Kapitel Grafikformate.

Grafikoption: plot_realpart [plot_realpart, symbol]

Standardwert: false

Hat plot_realpart den Wert true, werden Funktionen als komplex angenommen und der Realteil wird gezeichnet. Das entspricht dem Aufruf der Grafikfunktion mit dem Ausdruck realpart(function). Hat plot_realpart den Wert false, wird keine Grafik gezeichnet, wenn die Funktion keinen Realteil hat. Zum Beispiel ist log(x) komplex, wenn x negativ ist. Hat plot_realpart den Wert true, wird der Wert log(-5) als log(5) gezeichnet. Hat plot_realpart den Wert false wird kein Wert gezeichnet.

Grafikoption: point_type [point_type, type_1, …, type_n]

Standardwert: [bullet, circle, plus, times, asterisk, box, square, triangle, delta, wedge, nabla, diamond, lozenge]

Werden im Grafikformat Gnuplot Punkte mit den Stilen points oder linespoints gezeichnet, werden die Symbole für die einzelnen Datensätze nacheinander der Liste point_type entnommen. Gibt es mehr Datensätze als Symbole, werden diese wiederholt. Siehe auch style.

Grafikoption: psfile [psfile, filename]

Speichert die Grafik in eine Postscript-Datei mit den Namen filename. Die Grafik wird nicht auf dem Bildschirm ausgegeben. Standardmäßig wird die Datei in dem Ordner abgespeichert, dessen Namen in der Optionsvariablen maxima_tempdir enthalten ist.

Grafikoption: run_viewer [run_viewer, symbol]

Standardwert: true

Kontrolliert, ob die Bildschirmausgabe des Grafikformats gestartet wird.

Grafikoption: style [style, type_1, …, type1_n]
Grafikoption: style [style, [style_1], …, [style_n]]

Standardwert: lines

Bestimmt den Stil für das Zeichnen von Funktionen oder Datensätzen mit der Funktion plot2d. Werden mehr Graphen gezeichnet, als Stile vorhanden sind, werden diese wiederholt. Die möglichen Stile sind lines für Linien, points für einzelne Punkte, linespoints für Linien mit Punkten oder dots für kleine Punkte. Das Grafikformat Gnuplot akzeptiert zusätzlich den Stil impulses.

Jeder Stil kann weitere Parameter erhalten, die zusammen mit dem Stil als eine Liste angegeben werden. Der Stil lines akzeptiert zwei Zahlen, die die Breite der Linie und deren Farbe angegeben. Die Standardfarben haben die Zahlenwerte: 1: blue, 2: red, 3: magenta, 4: orange, 5: brown, 6: lime und 7: aqua. Im Grafikformat Gnuplot kann die Kodierung der Farben für verschiedene Terminals abweichend sein. Wird zum Beispiel das Terminal [gnuplot_term,ps] verwendet, entspricht dem Zahlenwert 4 die Farbe black.

Der Stil points akzeptiert zwei oder drei Parameter. Der erste Parameter ist der Radius des Punktes. Der zweite Parameter ist eine Zahl, der wie für den Stil lines eine Farbe angibt. Der dritte Parameter ist eine Zahl, mit der im Grafikformat Gnuplot die folgenden Zeichen für die Darstellung der Punkte ausgewählt werden können: 1: bullet, 2: circle, 3: plus, 4: times, 5: asterisk, 6: box, 7: square, 8: triangle, 9: delta, 10: wedge, 11: nabla, 12: diamond, 13: lozenge.

Der Stil linesdots akzeptiert bis zu vier Parameter: die Breite der Linie, den Radius der Punkte, die Farbe und das Symbol für das Zeichnen der Punkte.

Siehe auch die Grafikoptionen color und point_type.

Grafikoption: t [t, min, max]

Bestimmt den Wertebereich für das Zeichnen einer parametrischen Kurve mit der Funktion plot2d. Die Variable einer parametrischen Kurve muss mit t bezeichnet werden.

Grafikoption: transform_xy [transform_xy, symbol]

Standardwert: false

symbol hat entweder den Wert false oder ist das Ergebnis der Funktion make_transform. Wenn verschieden von false, wird die Funktion genutzt, um die drei Koordinaten einer dreidimensionalen Grafik zu transformieren.

Siehe auch polar_to_xy und spherical_to_xyz. für bereits vordefinierte Koordinatentransformationen.

Grafikoption: x [x, min, max]

Die erste Grafikoption der Funktionen plot2d oder plot3d bezeichnet die unabhängige Variable. Die unabhängige Variable muss nicht mit x bezeichnet werden, sondern kann ein beliebiges von x verschiedenes Symbol sein. Die Werte min und max geben in diesem Fall den Wertebereich der unabhängigen Variablen an. Die Grafikoption x kann ein zweites Mal angegeben werden, um den Bereich für die x-Achse festzulegen.

Grafikoption: xlabel [xlabel, string]

Standardwert: "x"

Legt die Zeichenkette string fest, mit der die x-Achse der Grafik bezeichnet wird. Der Standardwert ist "x" oder der Name der ersten unabhängigen Variablen. Diese Grafikoption kann nicht mit dem Kommando set_plot_option gesetzt werden.

Grafikoption: y [y, min, max]

Für einen dreidimensionalen Graphen legt diese Grafikoption die zweite unabhängige Variable fest. Die unabhängige Variable muss nicht mit y bezeichnet werden, sondern kann ein beliebiges von y verschiedenes Symbol sein. Die Werte min und max geben in diesem Fall den Wertebereich der Variablen an. Wird die Grafikoption für einen zweidimensionalen Graphen verwendet oder für einen dreidimensionalen Graphen ein zweites Mal eingesetzt, dann wird der Bereich für die y-Achse festgelegt.

Grafikoption: ylabel [ylabel, string]

Standardwert: "y"

Legt die Zeichenkette string fest, mit der die y-Achse der Grafik bezeichnet wird. Der Standardwert ist "y" oder für den Fall einer dreidimensionalen Grafik der Name der zweiten unabhängigen Variablen. Diese Grafikoption kann nicht mit dem Kommando set_plot_option gesetzt werden.

Grafikoption: z [z, min, max]

Legt für eine dreidimensionalen Grafik den Bereich für die z-Achse fest.

Grafikoption: zlabel [zlabel, string]

Standardwert: "z"

Legt die Zeichenkette string fest, mit der die z-Achse der Grafik bezeichnet wird. Der Standardwert ist "z". Diese Grafikoption kann nicht mit dem Kommando set_plot_option gesetzt werden und wird von den Funktionen plot2d sowie implicit_plot ignoriert.


12.5 Gnuplot Optionen

Es gibt einige spezielle Optionen für das Grafikformat Gnuplot. Diese Optionen werden mit einem Schlüsselwort bezeichnet und zusammen mit einer Zeichenkette, die ein gültiges Gnuplot-Kommando darstellt, an Gnuplot übergeben. In den meisten Fällen gibt es eine entsprechende Grafikoption, die ein vergleichbares Ergebnis erzeugt. Die Grafikoptionen sollten den Gnuplot-Optionen vorgezogen werden.

Grafikoption: gnuplot_term

Setzt den Terminaltyp für das Grafikformat Gnuplot.

  • default (Standardwert)

    Die Ausgabe von Gnuplot wird in einem separatem Fenster angezeigt.

  • dumb

    Die Ausgabe von Gnuplot wird in der Maxima Konsole mit Ascii-Zeichen angezeigt.

  • ps

    Gnuplot generiert PostScript-Kommandos. Mit der Grafikoption gnuplot_out_file werden die PostScript-Kommandos in eine Datei filename geschrieben. Ansonsten werden die Kommandos in die Datei maxplot.ps geschrieben.

  • Jede andere gültige Gnuplot Spezifikation

Gnuplot kann Ausgaben in verschiedenen Formaten wie zum Beispiel PNG, JPEG, SVG generieren. Die verschiedenen Formate werden mit der Option gnuplot_term angegeben. Weiterhin kann jedes gültige Kommando als Zeichenkette übergeben werden. Zum Beispiel generiert [gnuplot_term, png] eine Grafik im PNG-Format. Das Kommando [gnuplot_term, "png size 1000, 1000"] generiert eine Grafik im PNG-Format mit dem Format 1000 x 1000 Punkte. Erhält die Grafikoption gnuplot_out_file den Wert filename, wird die Ausgabe in die Datei filename geschrieben. Ansonsten werden die Kommandos in die Datei maxplot.term geschrieben, wobei term das verwendete Grafikformat ist.

Grafikoption: gnuplot_out_file

Zusammen mit der Option gnuplot_term, kann die Ausgabe in dem angegebenen Gnuplot-Format in eine Datei geschrieben werden. Eine Postscript-Datei kann auch mit der Grafikoption psfile angegeben werden. Die Grafikoption psfile funktioniert auch mit dem Grafikformat xmaxima.

[gnuplot_term, png], [gnuplot_out_file, "graph3.png"]
Grafikoption: gnuplot_pm3d

Hat die Grafikoption gnuplot_pm3d den Wert false, wird der PM3D-Modus ausgeschaltet. Dieser Modus ist standardmäßig eingeschaltet.

Grafikoption: gnuplot_preamble

Fügt Gnuplot-Kommandos ein, die vor dem Zeichnen der Grafik ausgeführt werden. Jedes gültige Gnuplot-Kommando kann verwendet werden. Mehrere Kommandos sollten mit einem Semikolon voneinander getrennt werden. Der Standardwert der Option gnuplot_preamble ist eine leere Zeichenkette "".

Grafikoption: gnuplot_curve_titles

Dies ist eine veraltete Option, die von der Grafikoption legend ersetzt wurde.

Grafikoption: gnuplot_curve_styles

Dies ist eine veraltete Option, die von der Grafikoption style ersetzt wurde.

Grafikoption: gnuplot_default_term_command

Das Gnuplot-Kommando, um den Standardtyp eines Terminals zu setzen. Der Standardwert ist set term pop.

Grafikoption: gnuplot_dumb_term_command

Das Gnuplot-Kommando, um die Breite und Höhe des Terminaltyps dumb zu setzen. Der Standardwert ist "set term dumb 79 22". Die Ausgabe hat eine Breite von 79 Zeichen und eine Höhe von 22 Zeichen.

Grafikoption: gnuplot_ps_term_command

Das Gnuplot-Kommando, um die Parameter für eine Postscript-Terminal zu setzen. Ein Postscript-Terminal hat die Standardwerte "set size 1.5, 1.5; set term postscript eps enhanced color solid 24". Das Terminal wird auf den 1,5 fachen Wert des Standardwertes und die Schriftgröße auf 24 gesetzt. Siehe die Gnuplot-Dokumentation für eine Beschreibung weiterer Parameter, die für ein Postscript-Terminal gesetzt werden können.


12.6 Gnuplot_pipes Formatfunktionen

Funktion: gnuplot_start ()

Öffnet eine Pipe, die im Grafikformat gnuplot_pipes für den Austausch der Daten genutzt wird.

Funktion: gnuplot_close ()

Schließt die Pipe, die im Grafikformat gnuplot_pipes für den Austausch der Daten genutzt wird.

Funktion: gnuplot_restart ()

Schließt die Pipe, die im Grafikformat gnuplot_pipes für den Austausch der Daten genutzt wird, und öffnet eine neue Pipe.

Funktion: gnuplot_replot ()
Funktion: gnuplot_replot (string)

Aktualisiert die Ausgabe von Gnuplot. Wird gnuplot_replot mit einer Zeichenkette string aufgerufen, die Gnuplot-Kommandos enthält, dann werden die Kommandos vor der Aktualisierung an Gnuplot gesendet.

Funktion: gnuplot_reset ()

Im Grafikformat gnuplot_pipes wird Gnuplot zurückgesetzt. Um die Anzeige zu aktualisieren, kann das Kommando gnuplot_replot nach dem Kommando gnuplot_reset ausgeführt werden.


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13 Eingabe und Ausgabe


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13.1 Kommentare

Ein Kommentar in der Maxima-Eingabe ist ein Text der von den Zeichen /* und */ eingeschlossen ist. Der Maxima-Parser behandelt einen Kommentar wie ein Zwischenraumzeichen, wenn ein Token eingelesen wird. Ein Token endet immer an einem Zwischenraumzeichen. Eine Eingabe wie a/* foo */b enthält die beiden Token a und b und nicht das einzelne Token ab. Ansonsten werden Kommentare von Maxima ignoriert. Kommentare werden im eingelesenen Ausdruck nicht gespeichert.

Kommentare können in beliebiger Tiefe verschachtelt werden. Die Begrenzungszeichen /* und */ müssen paarweise auftreten.

Beispiele:

(%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

13.2 Dateien

Folgende Funktionen und Variablen arbeiten mit Dateien:

   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

13.3 Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe

Funktion: appendfile (filename)

Startet wie die Funktion writefile eine Aufzeichnung aller Ein- und Ausgaben der Konsole. Die Ein- und Ausgaben werden in die Datei filename geschrieben. Im Unterschied zu writefile werden die Daten immer an eine existierende Datei angehängt, wenn diese existiert. Existiert die Datei nicht, wird diese angelegt.

Die Funktion closefile beendet die Aufzeichnung.

Funktion: batch (filename)
Funktion: batch (filename, option)

Das Kommando batch(filename) liest Maxima-Ausdrücke aus der Datei filename ein, wertet diese aus und gibt die Ergebnisse auf der Konsole aus. batch sucht die Datei filename in den Verzeichnissen, die in der Liste file_search_maxima enthalten sind. Siehe auch die Funktion file_search.

batch(filename, demo) entspricht dem Kommando demo(filename). batch sucht für diesen Fall die Datei in der Liste der Verzeichnisse file_search_demo. Siehe auch die Funktion demo.

batch(filename, test) entspricht dem Kommando run_testsuite mit der Option display_all=true. Im Unterschied zur Funktion run_testsuite sucht die Funktion batch die Datei filename in den Verzeichnissen der Liste file_search_maxima und nicht in der Liste file_search_tests.

Die Maxima-Ausdrücke in der Datei werden wie auf der Konsole mit den Zeichen ; oder $ beendet. Die Systemvariable % und die Funktion %th beziehen sich auf vorhergehende Zeilen in der Datei. Die Datei kann :lisp-Unterbrechungskommandos enthalten. Leerzeichen, Tabulatoren, Zeilenschaltungen und Kommentare werden ignoriert. Eine geeignete Datei kann mit einem Texteditor oder der Funktion stringout erstellt werden.

Den Ein- und Ausgaben werden jeweils Ein- und Ausgabemarken zugewiesen. Tritt während der Auswertung eines Ausdrucks ein Fehler auf, wird das Einlesen der Datei abgebrochen. Werden Eingaben vom Nutzer benötigt, wie zum Beispiel bei Fragen der Funktionen asksign oder askinteger, dann wartet batch auf die Antworten, um dann die Verarbeitung der Datei fortzusetzen.

Die Verarbeitung von batch kann durch die Eingabe von control-C abgebrochen werden. Die weitere Reaktion auf einen Abbruch mit control-C hängt von der Lisp-Implementation ab.

batch wertet die Argumente aus. batch gibt den Namen der Datei filename als Zeichenkette zurück, wenn die Funktion ohne zweites Argument oder mit der Option demo aufgerufen wird. Wird die Funktion mit der Option test aufgerufen, ist die Rückgabe eine leere Liste [] oder eine Liste, die filename und die Nummern der fehlgeschlagenen Tests enthält.

Siehe auch die Funktionen load und batchload, um Dateien zu laden, sowie die Funktionen run_testsuite und demo.

Funktion: batchload (filename)

Liest Ausdrücke aus der Datei filename ein und wertet diese aus, ohne die eingelesenen und ausgewerteten Ausdrücke anzuzeigen und ohne Zuweisung von Eingabe- und Ausgabemarken. Die Ausgabe von Fehlermeldungen oder sonstigem Text, der von Funktionen ausgegeben wird, wird nicht unterdrückt.

Die Systemvariable % und die Funktion %th beziehen sich auf die letzte Eingabe auf der Konsole und nicht auf Zeilen oder Ergebnisse der Datei. Im Gegensatz zur Funktion batch darf eine Datei, die von batchload geladen wird, keine :lisp-Unterbrechungskommandos enthalten.

batchload gibt eine Zeichenkette mit dem Pfad der Datei filename zurück. Siehe auch die Funktionen batch und load, um Dateien zu laden.

Funktion: closefile ()

Beendet eine Aufzeichnung, die von den Funktionen writefile oder appendfile gestartet wurde, und schließt die Ausgabedatei.

Optionsvariable: file_output_append

Standardwert: false

Die Optionsvariable file_output_append kontrolliert, ob die Funktionen save, stringout oder with_stdout, die in eine Datei schreiben, diese löschen und neu anlegen oder die Daten anhängen. Wenn file_output_append den Wert true hat, werden die Daten an die existierende Datei angehängt. Ansonsten wird eine neue Datei erstellt.

Plot-Funktionen und der Übersetzer erstellen grundsätzlich neue Dateien und die Funktionen tex und appendfile hängen die Ausgabe immer an eine bestehende Datei an.

Funktion: filename_merge (path, filename)

Setzt einen Pfad aus path und filename zusammen. Endet path mit einer Zeichenkette der Form ###.something, wird diese Zeichenkette durch filename.something ersetzt. Ansonsten wird der Endbestandteil durch filename ersetzt.

Die Rückgabe ist ein Lisp-Dateiname.

Beispiele:

(%i1) filename_merge("user/", "myfile");
(%o1)                      user/myfile

(%i2) filename_merge("user/###.lisp", "myfile");
(%o2)                   user/myfile.lisp
Funktion: file_search (filename)
Funktion: file_search (filename, pathlist)

file_search sucht die Datei filename und gibt den Pfad als eine Zeichenkette zurück, wenn die Datei gefunden wurde. Ansonsten wird false zurückgegeben. file_search(filename) sucht in den Standardsuchverzeichnissen, die mit den Optionsvariablen file_search_maxima, file_search_lisp und file_search_demo spezifiziert werden.

file_search prüft zuerst, ob die Datei filename existiert. Dann prüft file_search, ob die Datei anhand von Mustern im Dateinamen gefunden werden kann. Siehe file_search_maxima für die Suche von Dateien.

Das Argument filename kann ein Name mit einer Pfadangabe oder allein der Dateiname sein. Sind in den Suchverzeichnissen Dateinamen mit Mustern enthalten, kann die Datei auch ohne Endung angegeben werden. Zum Beispiel finden die folgenden Kommandos dieselbe Datei, wenn /home/wfs/special/###.mac in der Liste file_search_maxima enthalten ist:

file_search ("/home/wfs/special/zeta.mac");
file_search ("zeta.mac");
file_search ("zeta");

file_search(filename, pathlist) sucht nur in den Verzeichnissen pathlist. Das Argument pathlist überschreibt die Standardsuchverzeichnisse. Auch ein einzelnes Verzeichnis muss als eine Liste übergeben werden.

Die Standardsuchverzeichnisse können modifiziert werden. Siehe dazu auch file_search_maxima.

file_search wird von der Funktion load mit den Verzeichnislisten file_search_maxima und file_search_lisp aufgerufen.

Optionsvariable: file_search_maxima
Optionsvariable: file_search_lisp
Optionsvariable: file_search_demo
Optionsvariable: file_search_usage
Optionsvariable: file_search_tests

Diese Optionsvariablen bezeichnen Listen mit Verzeichnissen, die von Funktionen wie load und demo durchsucht werden, um eine Datei zu finden. Die Standardwerte bezeichnen verschiedene Verzeichnisse der Maxima-Installation.

Diese Variablen können modifiziert werden, indem die Standardwerte ersetzt oder weitere Verzeichnisse angehängt werden. Zum Beispiel wird im Folgenden der Standardwert der Optionsvariablen file_search_maxima ersetzt:

file_search_maxima: ["/usr/local/foo/###.mac",
    "/usr/local/bar/###.mac"]$

In diesem Beispiel werden zwei weitere Verzeichnisse zu der Optionsvariablen file_search_maxima hinzugefügt:

file_search_maxima: append (file_search_maxima,
    ["/usr/local/foo/###.mac", "/usr/local/bar/###.mac"])$

Soll eine erweiterte Liste der Suchverzeichnisse nach jedem Start von Maxima zur Verfügung stehen, kann das obige Kommando in die Datei maxima-init.mac aufgenommen werden.

Mehrere Dateiendungen und Pfade können mit Wildcard-Konstruktionen spezifiziert werden. Eine Zeichenkette ### wird durch einen Dateinamen ersetzt. Werden mehrere Zeichenketten durch Kommata getrennt und mit geschweiften Klammern angegeben wie zum Beispiel {foo, bar, baz}, expandiert die Liste in mehrere Zeichenketten. Das folgende Beispiel expandiert für neumann

"/home/{wfs,gcj}/###.{lisp,mac}"

in /home/wfs/neumann.lisp, /home/gcj/neumann.lisp, /home/wfs/neumann.mac und /home/gcj/neumann.mac.

Funktion: file_type (filename)

Gibt eine Vermutung über den Typ der Datei filename zurück. Es wird nur die Dateiendung betrachtet.

Die Rückgabe ist das Symbol maxima oder lisp, wenn die Dateiendung einen der Werte der Optionsvariablen file_type_maxima oder der Optionsvariablen file_type_lisp entspricht. Ansonsten ist die Rückgabe das Symbol object.

Siehe auch die Funktion pathname_type.

Optionsvariable: file_type_lisp

Standardwert: [l, lsp, lisp]

Die Optionsvariable file_type_lisp enthält die Dateiendungen, die Maxima als die Bezeichnung für eine Lisp-Datei annimmt.

Siehe auch die Funktion file_type.

Optionsvariable: file_type_maxima

Standardwert: [mac, mc, demo, dem, dm1, dm2, dm3, dmt]

Die Optionsvariable file_type_maxima enthält die Dateiendungen, die Maxima als die Bezeichnung für eine Maxima-Datei annimmt.

Siehe auch die Funktion file_type.

Funktion: load (filename)

Wertet die Ausdrücke in der Datei filename aus, wodurch die Variablen, Funktionen und andere Objekte in Maxima geladen werden. Alle bisher zugewiesen Variablen und Definitionen werden überschrieben. Um die Datei zu finden, wird von load die Funktion file_search mit den Verzeichnislisten file_search_maxima und file_search_lisp aufgerufen. Ist load erfolgreich, wird der Dateiname zurückgegeben. Ansonsten gibt load eine Fehlermeldung aus.

load verarbeitet Dateien mit Lisp-Code oder Maxima-Code. Dateien, die mit den Funktionen save, translate_file und compile_file erstellt wurden, enthalten Lisp-Code. Dateien, die mit stringout erstellt wurden, enthalten Maxima-Code. Die Ausgabedateien dieser Funktionen können mit load geladen werden. load ruft die Funktion loadfile auf, um Lisp-Dateien und batchload auf, um Maxima-Dateien zu verarbeiten.

load erkennt keine :lisp-Unterbrechungskommandos in Maxima-Dateien. Die Systemvariablen _, __ und % und die Funktion %th behalten jeweils ihren letzten Wert vor dem Aufruf von load.

Siehe auch die Funktionen loadfile, batch, batchload und demo. loadfile verarbeitet Lisp-Dateien. batch, batchload und demo verarbeiten Maxima-Dateien.

Siehe file_search für mehr Informationen, wie Maxima Dateien in Verzeichnissen findet. load wertet die Argumente aus.

Systemvariable: load_pathname

Standardwert: false

Wird eine Datei mit den Funktionen load, loadfile oder batchload geladen, enthält die Systemvariable load_pathname den Namen der Datei. Der Wert der Systemvariablen kann in der Datei, die geladen wird, ausgelesen werden.

Beispiele:

Ist eine Batch-Datei mit den Namen test.mac in dem Verzeichnis

"/home/dieter/workspace/mymaxima/temp/"

abgelegt und enthält die Datei die folgenden Befehle

print("The value of load_pathname is: ", load_pathname)$
print("End of batchfile")$

dann wird das Folgende ausgegeben:

(%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
Funktion: loadfile (filename)

Lädt die Datei filename und wertet die Lisp-Ausdrücke in der Datei aus. filename ruft nicht file_search auf, um eine Datei zu finden. Daher muss filename ein vollständiger Dateiname sein.

loadfile kann Dateien verarbeiten, die mit den Funktionen save, translate_file und compile_file erzeugt wurden.

Optionsvariable: loadprint

Standardwert: true

loadprint kontrolliert, ob Meldungen ausgegeben werden, wenn eine Datei geladen wird.

  • Hat loadprint den Wert true, wird immer eine Meldung ausgegeben.
  • Hat loadprint den Wert 'loadfile, wird eine Meldung ausgegeben, wenn die Datei mit der Funktion loadfile geladen wird.
  • Hat loadprint den Wert 'autoload, wird eine Meldung ausgegeben, wenn eine Datei automatisch geladen wird.
  • Hat loadprint den Wert false, werden keine Meldungen beim Laden von Dateien ausgegeben.
Funktion: pathname_directory (pathname)
Funktion: pathname_name (pathname)
Funktion: pathname_type (pathname)

Diese Funktionen geben die Bestandteile eines Pfadnamens zurück.

Beispiele:

(%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
Funktion: printfile (path)

Druckt eine Datei mit dem Namen path auf der Konsole aus. path kann ein Symbol oder eine Zeichenkette sein. printfile sucht die Datei in den Verzeichnissen, die in der Optionsvariablen file_search_usage enthalten sind.

printfile gibt path zurück, wenn die Datei existiert.

Funktion: save (filename, name_1, name_2, name_3, …)
Funktion: save (filename, values, functions, labels, …)
Funktion: save (filename, [m, n])
Funktion: save (filename, name_1=expr_1, …)
Funktion: save (filename, all)
Funktion: save (filename, name_1=expr_1, name_2=expr_2, …)

Speichert die aktuellen Werte von name_1, name_2, name_3, …, in die Datei filename. Die Argumente sind die Namen von Variablen, Funktionen oder anderen Objekten. Argumente, die keinen Wert haben, werden ignoriert. save gibt den Namen der Datei filename zurück.

save speichert die Daten in einem Lisp-Format. Die gespeicherten Daten können mit dem Kommando load(filename) zurückgelesen werden. Siehe load.

Die Optionsvariable file_output_append kontrolliert, ob save die Daten an die Ausgabedatei anhängt, wenn diese bereits existiert, oder die Ausgabedatei zuvor löscht. Hat file_output_append den Wert true, werden die Daten angehängt. Ansonsten wird die Datei gelöscht und neu angelegt, wenn diese bereits existiert. Existiert die Ausgabedatei noch nicht, wird diese angelegt.

save(filename, values, functions, labels, ...) speichert die Werte aller Einträge der Listen values, functions, labels, u.s.w. in die Ausgabedatei. Es kann jede der vorhandenen Informationslisten, die in der Systemvariablen infolists enthalten ist, als Argument übergeben werden. values enthält zum Beispiel alle vom Nutzer definierten Variablen.

save(filename, [m, n]) speichert die Werte der Eingabe- und Ausgabemarken von m bis n. m und n müssen ganze Zahlen sein. Die Eingabe- und Ausgabemarken können auch einzeln gespeichert werden, zum Beispiel mit dem Kommando save("foo.1", %i42, %o42). save(filename, labels) speichert alle Eingabe- und Ausgabemarken. Beim Zurücklesen der Marken werden vorhandene Werte überschrieben.

save(filename, name_1 = expr_1, name_2 = expr_2, ...) speichert die Werte expr_1, expr_2, …, unter den Namen name_1, name_2, … ab. Dies kann nützlich sein, um zum Beispiel die Werte von Marken unter einem neuen Namen abzuspeichern. Die rechte Seite der Gleichungen kann ein beliebiger ausgewerteter Ausdruck sein. Die neuen Namen werden der aktuellen Sitzung nicht hinzugefügt und nur in der Ausgabedatei gespeichert.

Die verschiedenen Möglichkeiten der Funktion save, können miteinander kombiniert werden. Das Kommando save(filename, aa, bb, cc=42, functions, [11,17]) ist dafür ein Beispiel.

save(filename, all) speichert den aktuellen Zustand von Maxima in eine Ausgabedatei. Eingeschlossen sind alle nutzerdefinierten Variablen, Funktionen oder Arrays, einschließlich automatischer Definitionen. Die gespeicherten Daten enthalten auch die Werte von geänderten System- oder Optionsvariablen. Siehe dazu auch myoptions.

save wertet das Argument filename aus. Alle anderen Argumente werden nicht ausgewertet.

Funktion: stringout (filename, expr_1, expr_2, expr_3, …)
Funktion: stringout (filename, [m, n])
Funktion: stringout (filename, input)
Funktion: stringout (filename, functions)
Funktion: stringout (filename, values)

stringout schreibt Ausdrücke in einem Format in eine Datei, dass identisch mit dem Format der Eingabe ist. Die Datei kann als Eingabedatei für die Funktionen batch oder demo genutzt werden. Sie kann mit einem Texteditor für jeden Zweck editiert werden. stringout kann ausgeführt werden, wenn das Kommando writefile aktiv ist.

Die Optionsvariable file_output_append kontrolliert, ob stringout die Daten an die Ausgabedatei anhängt, wenn diese bereits existiert oder die Ausgabedatei zuvor löscht. Hat file_output_append den Wert true, werden die Daten angehängt, wenn die Datei bereits existiert. Ansonsten wird die Datei gelöscht und neu angelegt. Existiert die Ausgabedatei noch nicht, wird diese angelegt.

Die allgemeine Form von stringout schreibt die Werte eines oder mehrerer Ausdrücke in die Ausgabedatei. Ist ein Ausdruck eine Variable, wird nur der Wert der Variablen, nicht jedoch der Name der Variablen in die Ausgabedatei geschrieben. Ein nützlicher Spezialfall ist, dass die Werte der Eingabe- und Ausgabemarken (%i1, %i2, %i3, … und %o1, %o2, %o3, …) in die Datei geschrieben werden können.

Hat die Optionsvariable grind den Wert true, wird die Ausgabe im Format der Funktion grind in die Ausgabedatei geschrieben. Ansonsten wird das Format der Funktion string für die Ausgabe genutzt.

stringout(filename, [m, n]) schreibt die Werte aller Eingabemarken von m bis n in die Ausgabedatei. stringout(filename, input) schreibt alle Eingabemarken in die Ausgabedatei. stringout(filename, functions) schreibt alle vom Nutzer definierten Funktionen, die in der Informationsliste functions enthalten sind, in die Ausgabedatei.

stringout(filename, values) schreibt alle benuzterdefinierten Variablen, die in der Informationsliste values enthalten sind, in die Ausgabedatei. Die Variablen werden als eine Zuweisung, mit dem Namen der Variablen, dem Zuweisungsoperator : und dem Wert in die Datei geschrieben. Im Unterschied dazu, speichert die allgemeine Form der Funktion stringout die Variablen nicht als Zuweisung.

Funktion: with_stdout (f, expr_1, expr_2, expr_3, …)
Funktion: with_stdout (s, expr_1, expr_2, expr_3, …)

with_stdout wertet Argumente expr_1, expr_2, expr_3, … aus und schreibt die Ergebnisse der Auswertung in die Ausgabedatei f oder in den Stream s. Die Ergebnisse werden nicht auf der Konsole ausgegeben.

Die Optionsvariable file_output_append bestimmt, ob with_stdout die Daten an die Ausgabedatei anhängt oder die Ausgabedatei zuvor löscht. Hat file_output_append den Wert true, werden die Daten angehängt. Ansonsten wird die Datei gelöscht und neu angelegt. Existiert die Ausgabedatei noch nicht, wird diese angelegt.

with_stout gibt das Ergebnis des letzten Argumentes zurück.

Siehe auch writefile.

Beispiel:

(%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
Funktion: writefile (filename)

Startet eine Aufzeichnung aller Ein- und Ausgaben der Konsole. Die Ein- und Ausgaben werden in die Datei filename geschrieben.

Die Ausgabedatei kann von Maxima nicht wieder zurückgelesen werden. Um ein Datei zu erzeugen, die von Maxima zurückgelesen werden kann, siehe die Funktionen save und stringout. save speichert Ausdrücke in einem Lisp-Format und stringout in einem Maxima-Format.

Die Reaktion der Funktion writefile für den Fall, dass die Ausgabedatei bereits existiert, hängt von der Lisp-Implementation ab. Die Ausgabedatei kann zurückgesetzt werden oder die Daten werden angehängt. Die Funktion appendfile hängt die Daten immer an eine existierende Datei an.

Um eine Aufzeichnung ohne Textausgaben von Funktionen zu erhalten, kann writefile nach der Ausführung von playback ausgeführt werden. playback gibt alle vorhergenden Eingabe- und Ausgabemarken aus, jedoch nicht sonstige Textausgaben von Maxima-Funktionen.

Mit closefile wird die Aufzeichnung beendet.


13.4 Funktionen und Variablen für die TeX-Ausgabe

Function: tex (expr)
Function: tex (expr, destination)
Function: tex (expr, false)
Function: tex (label)
Function: tex (label, destination)
Function: tex (label, false)

Prints a representation of an expression suitable for the TeX document preparation system. The result is a fragment of a document, which can be copied into a larger document but not processed by itself.

tex (expr) prints a TeX representation of expr on the console.

tex (label) prints a TeX representation of the expression named by label and assigns it an equation label (to be displayed to the left of the expression). The TeX equation label is the same as the Maxima label.

destination may be an output stream or file name. When destination is a file name, tex appends its output to the file. The functions openw and opena create output streams.

tex (expr, false) and tex (label, false) return their TeX output as a string.

tex evaluates its first argument after testing it to see if it is a label. Quote-quote '' forces evaluation of the argument, thereby defeating the test and preventing the label.

See also texput.

Examples:

(%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) returns its TeX output as a string.

(%i1) S : tex (x * y * z, false);
(%o1) $$x\,y\,z$$
(%i2) S;
(%o2) $$x\,y\,z$$
Function: tex1 (e)

Returns a string which represents the TeX output for the expressions e. The TeX output is not enclosed in delimiters for an equation or any other environment.

Examples:

(%i1) tex1 (sin(x) + cos(x));
(%o1)                     \sin x+\cos x
Function: texput (a, s)
Function: texput (a, f)
Function: texput (a, s, operator_type)
Function: texput (a, [s_1, s_2], matchfix)
Function: texput (a, [s_1, s_2, s_3], matchfix)

Assign the TeX output for the atom a, which can be a symbol or the name of an operator.

texput (a, s) causes the tex function to interpolate the string s into the TeX output in place of a.

texput (a, f) causes the tex function to call the function f to generate TeX output. f must accept one argument, which is an expression which has operator a, and must return a string (the TeX output). f may call tex1 to generate TeX output for the arguments of the input expression.

texput (a, s, operator_type), where operator_type is prefix, infix, postfix, nary, or nofix, causes the tex function to interpolate s into the TeX output in place of a, and to place the interpolated text in the appropriate position.

texput (a, [s_1, s_2], matchfix) causes the tex function to interpolate s_1 and s_2 into the TeX output on either side of the arguments of a. The arguments (if more than one) are separated by commas.

texput (a, [s_1, s_2, s_3], matchfix) causes the tex function to interpolate s_1 and s_2 into the TeX output on either side of the arguments of a, with s_3 separating the arguments.

Examples:

Assign TeX output for a variable.

(%i1) texput (me,"\\mu_e");
(%o1)                         \mu_e
(%i2) tex (me);
$$\mu_e$$
(%o2)                         false

Assign TeX output for an ordinary function (not an operator).

(%i1) texput (lcm, "\\mathrm{lcm}");
(%o1)                     \mathrm{lcm}
(%i2) tex (lcm (a, b));
$$\mathrm{lcm}\left(a , b\right)$$
(%o2)                         false

Call a function to generate TeX output.

(%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

Assign TeX output for a prefix operator.

(%i1) prefix ("grad");
(%o1)                         grad
(%i2) texput ("grad", " \\nabla ", prefix);
(%o2)                        \nabla 
(%i3) tex (grad f);
$$ \nabla f$$
(%o3)                         false

Assign TeX output for an infix operator.

(%i1) infix ("~");
(%o1)                           ~
(%i2) texput ("~", " \\times ", infix);
(%o2)                        \times 
(%i3) tex (a ~ b);
$$a \times b$$
(%o3)                         false

Assign TeX output for a postfix operator.

(%i1) postfix ("##");
(%o1)                          ##
(%i2) texput ("##", "!!", postfix);
(%o2)                          !!
(%i3) tex (x ##);
$$x!!$$
(%o3)                         false

Assign TeX output for a nary operator.

(%i1) nary ("@@");
(%o1)                          @@
(%i2) texput ("@@", " \\circ ", nary);
(%o2)                         \circ 
(%i3) tex (a @@ b @@ c @@ d);
$$a \circ b \circ c \circ d$$
(%o3)                         false

Assign TeX output for a nofix operator.

(%i1) nofix ("foo");
(%o1)                          foo
(%i2) texput ("foo", "\\mathsc{foo}", nofix);
(%o2)                     \mathsc{foo}
(%i3) tex (foo);
$$\mathsc{foo}$$
(%o3)                         false

Assign TeX output for a matchfix operator.

(%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
Function: get_tex_environment (op)
Function: set_tex_environment (op, before, after)

Customize the TeX environment output by tex. As maintained by these functions, the TeX environment comprises two strings: one is printed before any other TeX output, and the other is printed after.

Only the TeX environment of the top-level operator in an expression is output; TeX environments associated with other operators are ignored.

get_tex_environment returns the TeX enviroment which is applied to the operator op; returns the default if no other environment has been assigned.

set_tex_environment assigns the TeX environment for the operator op.

Examples:

(%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
Function: get_tex_environment_default ()
Function: set_tex_environment_default (before, after)

Customize the TeX environment output by tex. As maintained by these functions, the TeX environment comprises two strings: one is printed before any other TeX output, and the other is printed after.

get_tex_environment_default returns the TeX environment which is applied to expressions for which the top-level operator has no specific TeX environment (as assigned by set_tex_environment).

set_tex_environment_default assigns the default TeX environment.

Examples:

(%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

13.5 Funktionen und Variablen für die Fortran-Ausgabe

Option variable: fortindent

Default value: 0

fortindent controls the left margin indentation of expressions printed out by the fortran command. 0 gives normal printout (i.e., 6 spaces), and positive values will causes the expressions to be printed farther to the right.

Function: fortran (expr)

Prints expr as a Fortran statement. The output line is indented with spaces. If the line is too long, fortran prints continuation lines. fortran prints the exponentiation operator ^ as **, and prints a complex number a + b %i in the form (a,b).

expr may be an equation. If so, fortran prints an assignment statement, assigning the right-hand side of the equation to the left-hand side. In particular, if the right-hand side of expr is the name of a matrix, then fortran prints an assignment statement for each element of the matrix.

If expr is not something recognized by fortran, the expression is printed in grind format without complaint. fortran does not know about lists, arrays, or functions.

fortindent controls the left margin of the printed lines. 0 is the normal margin (i.e., indented 6 spaces). Increasing fortindent causes expressions to be printed further to the right.

When fortspaces is true, fortran fills out each printed line with spaces to 80 columns.

fortran evaluates its arguments; quoting an argument defeats evaluation. fortran always returns done.

See also the function f90 for printing one or more expressions as a Fortran 90 program.

Examples:

(%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
Option variable: fortspaces

Default value: false

When fortspaces is true, fortran fills out each printed line with spaces to 80 columns.


14 Mengen


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14.1 Einführung in Mengen

Maxima hat Funktionen wie den Schnitt und die Vereinigung von endlichen Mengen, die durch eine explizite Aufzählung definiert werden können. Listen und Mengen sind in Maxima unterschiedliche Objekte und können selbst Elemente von Mengen sein. Siehe auch Listen.

Neben den Funktionen für Mengen, enthält dieses Kapitel weitere Funktionen der Kombinatorik. Darunter die Stirling-Zahlen der ersten und zweiten Art, die Bellschen Zahlen, Multinomialverteilungen, Partitionsfunktionen oder die Kronecker-Delta-Funktion.

14.1.1 Anwendung

Mit set(a_1, ..., a_n) oder {a_1, ..., a_n} wird eine Menge mit den Elementen a_1, ..., a_n konstruiert. Die leere Menge wird mit set() oder {} angegeben. Mengen werden immer mit geschweiften Klammern angezeigt. Werden Elemente mehrmals angegeben, werden die doppelten Elemente aus der Menge entfernt.

Beispiele:

(%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]}

Zwei Elemente x und y werden als gleich angesehen, wenn is(x = y) das Ergebnis true hat. Die Elemente sind dann syntaktisch gleich. Es ist zu beachten, dass is(equal(x, y)) das Ergebnis true haben kann, jedoch der Ausdruck is(x = y) das Ergebnis false liefert.

(%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

Mit der Funktion setify kann eine Menge aus einer Liste konstruiert werden.

(%i1) setify ([b, a]);
(%o1)                        {a, b}

Die Elemente x und y einer Menge sind gleich, wenn der Ausdruck is(x = y) das Ergebnis true hat. Daher werden zum Beispiel rat(x) und x als gleich betrachtet.

(%i1) {x, rat(x)};
(%o1)                          {x}

Da der Ausdruck is((x - 1)*(x + 1) = x^2 - 1) das Ergebnis false hat, werden (x - 1)*(x + 1) und x^2 - 1 als verschiedene Elemente angenommen.

(%i1) {(x - 1)*(x + 1), x^2 - 1};
                                       2
(%o1)               {(x - 1) (x + 1), x  - 1}

Um die Menge des letzten Beispiels auf ein Element zu reduzieren, kann die Funktion rat auf die Elemente der Menge angewendet werden.

(%i1) {(x - 1)*(x + 1), x^2 - 1};
                                       2
(%o1)               {(x - 1) (x + 1), x  - 1}
(%i2) map (rat, %);
                              2
(%o2)/R/                    {x  - 1}

Um redundante Elemente von Mengen zu entfernen, können Funktionen für die Vereinfachung von Ausdrücken angewendet werden. In diesem Beispiel wird die Funktion trigsimp auf die Elemente der Menge angewendet.

(%i1) {1, cos(x)^2 + sin(x)^2};
                            2         2
(%o1)                {1, sin (x) + cos (x)}
(%i2) map (trigsimp, %);
(%o2)                          {1}

Hat eine Menge redundante Elemente, wird sie vereinfacht und sortiert. Die Ordnung der Elemente wird von der Funktion orderlessp bestimmt. Einige Operationen auf Mengen, wie zum Beispiel Substitutionen erzwingen die Vereinfachung von Mengen.

(%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 behandelt Listen und Mengen als verschiedene Objekte. Funktionen wie union oder intersection geben eine Fehlermeldung, wenn die Argumente keine Mengen sind. Um eine Funktion für Mengen auf eine Liste anzuwenden, kann diese mit der Funktion setify in eine Menge umgewandelt werden.

(%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}

Mit der Funktion subset kann eine Teilmenge ermittelt werden, deren Elemente für eine Aussagefunktion das Ergebnis true haben. Um die Gleichungen einer Menge zu finden, die nicht von der Variablen z abhängen, wird im Folgenden die Aussagefunktion freeof verwendet.

(%i1) subset ({x + y + z, x - y + 4, x + y - 5},
                                    lambda ([e], freeof (z, e)));
(%o1)               {- y + x + 4, y + x - 5}

In Funktionen und Variablen für Mengen sind die Funktionen dokumentiert, die Maxima für Mengen kennt.

14.1.2 Iteration über Mengen

Es gibt zwei Möglichkeiten, über die Elemente einer Menge zu iterieren. Im ersten Fall wird die Funktion map genutzt.

(%i1) map (f, {a, b, c});
(%o1)                  {f(a), f(b), f(c)}

Eine weitere Möglichkeit ist, eine for-Schleife einzusetzen.

(%i1) s: {a, b, c};
(%o1)                       {a, b, c}
(%i2) for si in s do print (concat (si, 1));
a1 
b1 
c1 
(%o2)                         done

Die Funktionen first und rest funktionieren auch für Mengen. Wird die Funktion first auf eine Menge angewendet, ist das Ergebnis das erste Element, wie es in der Anzeige erscheint. Ist s eine Menge, dann ist der Ausdruck rest(s) äquivalent zu disjoin(first(s), s). Siehe die Funktion disjoin.

14.1.3 Programmfehler

Die Möglichkeit mit den Funktionen orderless und ordergreat eine neue Ordnung für Variablen zu definieren, ist nicht kompatibel mit den Funktionen für Mengen. Wird eine der Funktionen orderless oder ordergreat benötigt, sollten diese vor der Konstruktion der ersten Menge ausgeführt werden. Die Funktion unorder sollte nicht ausgeführt werden.

14.1.4 Autoren

Stavros Macrakis aus Cambridge, Massachusetts und Barton Willis von der Universität Nebraska in Kearney (UNK) haben die Funktionen und die Dokumentation für Mengen geschrieben.


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14.2 Funktionen und Variablen für Mengen

Funktion: adjoin (x, a)

Vereinigt die Menge a mit {x} und gibt die vereinigte Menge als Ergebnis zurück.

adjoin gibt eine Fehlermeldung, wenn das Argument a keine Menge ist.

adjoin(x, a) und union(set(x), a) sind äquivalent. Die Funktion adjoin kann etwas schneller als die Funktion union sein.

Siehe auch die Funktion disjoin.

Beispiele:

(%i1) adjoin (c, {a, b});
(%o1)                       {a, b, c}
(%i2) adjoin (a, {a, b});
(%o2)                        {a, b}
Funktion: belln (n)

Repräsentiert die n-te Bellsche Zahl.

Ist das Argument n eine nicht-negative ganze Zahl, vereinfacht belln(n) zu der n-ten Bellschen Zahl. Für andere Argumente vereinfacht die Funktion belln nicht.

Ist das Argument der Funktion belln eine Liste, Menge, Matrix oder eine Gleichung, wird die Funktion auf die Elemente oder beide Seiten der Gleichung angewendet.

Beispiele:

Anwendung der Funktion belln auf nicht-negative ganze Zahlen.

(%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

Anwendung der Funktion belln auf andere Argumente als nicht-negative ganze Zahlen.

(%i1) [belln (x), belln (sqrt(3)), belln (-9)];
(%o1)        [belln(x), belln(sqrt(3)), belln(- 9)]
Funktion: cardinality (a)

Gibt die Mächtigkeit (Kardinalität) einer Menge zurück. Für endliche Mengen ist die Mächtigkeit die Anzahl der Elemente der Menge.

Die Funktion cardinality ignoriert redundante Elemente einer Menge auch dann, wenn die Vereinfachung abgeschaltet ist.

Beispiele:

(%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
Funktion: cartesian_product (b_1, …, b_n)

Gibt das kartesische Produkt der Mengen b_1, …, b_n zurück. Das kartesische Produkt ist die Menge der geordneten Paare.

Das Ergebnis ist eine Menge mit Listen der Form [x_1, ..., x_n], wobei x_1, …, x_n die Elemente der Mengen b_1, …, b_n sind.

Die Funktion cartesian_product gibt eine Fehlermeldung, wenn eines der Argumente keine Menge ist.

Beispiele:

(%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]}
Funktion: disjoin (x, a)

Entfernt das Element x aus der Menge a und gibt das Ergebnis zurück.

disjoin gibt eine Fehlermeldung, wenn das Argument a keine Menge ist.

Die Ausdrücke disjoin(x, a), delete(x, a) und setdifference(a, set(x)) sind äquivalent. Von diesen Möglichkeiten ist im Allgemeinen die Funktion disjoin am schnellsten.

Siehe auch die Funktion adjoin sowie die Funktionen delete und setdifference.

Beispiele:

(%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}
Funktion: disjointp (a, b)

disjointp hat das Ergebnis true, wenn die Mengen a und b disjunkt sind. Zwei Mengen sind disjunkt, wenn sie kein gemeinsames Element besitzen.

disjointp gibt eine Fehlermeldung, wenn eines der Argumente keine Menge ist.

Beispiele:

(%i1) disjointp ({a, b, c}, {1, 2, 3});
(%o1)                         true
(%i2) disjointp ({a, b, 3}, {1, 2, 3});
(%o2)                         false
Funktion: divisors (n)

Gibt die Menge der Teiler der Zahl n zurück.

Ist das Argument n eine von Null verschiedene ganze Zahl, vereinfacht divisors(n) zu einer Menge mit ganzen Zahlen, die Teiler des Argumentes n sind. Ist das Argument n eine negative Zahl wird der Betrag des Argumentes genommen. Das Ergebnis enthält die Elemente 1 und n.

Ist das Argument der Funktion divisors eine Liste, Menge, Matrix oder eine Gleichung, wird die Funktion auf die Elemente oder beide Seiten der Gleichung angewendet.

Beispiele:

Das Beispiel zeigt, dass 28 eine perfekte Zahl ist, die gleich die Summe ihrer Teiler außer sich selbst ist.

(%i1) s: divisors(28);
(%o1)                 {1, 2, 4, 7, 14, 28}
(%i2) lreduce ("+", args(s)) - 28;
(%o2)                          28

divisors ist eine vereinfachende Funktion. In diesem Beispiel braucht daher der Ausdruck nach der Substitution nicht erneut ausgewertet werden.

(%i1) divisors (a);
(%o1)                      divisors(a)
(%i2) subst (8, a, %);
(%o2)                     {1, 2, 4, 8}

Anwendung der Funktion divisors auf Gleichungen, Listen, Matrizen oder Mengen.

(%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)}
Funktion: elementp (x, a)

Gibt true zurück, wenn das Argument x Element der Menge a ist.

elementp gibt eine Fehlermeldung, wenn das Argument a keine Menge ist.

Beispiele:

(%i1) elementp (sin(1), {sin(1), sin(2), sin(3)});
(%o1)                         true
(%i2) elementp (sin(1), {cos(1), cos(2), cos(3)});
(%o2)                         false
Funktion: emptyp (a)

Gibt true zurück, wenn das Argument a die leere Menge oder eine leere Liste ist.

Beispiele:

(%i1) map (emptyp, [{}, []]);
(%o1)                     [true, true]
(%i2) map (emptyp, [a + b, {{}}, %pi]);
(%o2)                 [false, false, false]
Funktion: equiv_classes (s, F)

Gibt die Menge der Äquivalenzklassen der Menge s für die Äquivalenzrelation F zurück.

Die Äquivalenzrelation F ist eine Funktion mit zwei Argumenten definiert auf dem Kartesischen Produkt der Menge s mit s. Die Rückgabe der Funktion F ist true oder false oder ein Ausdruck expr, so dass is(expr) das Ergebnis true oder false hat.

Ist F keine Äquivalenzrelation, wird die Funktion von equiv_classes ohne Fehlermeldung akzeptiert. Das Ergebnis ist jedoch im Allgemeinen nicht korrekt.

Beispiele:

Die Äquivalenzrelation ist ein Lambda-Ausdruck mit den Ergebnissen true oder false.

(%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}}

Die Äquivalenzrelation ist der Name einer relationalen Funktion, die von is zu true oder false ausgewertet wird.

(%i1) equiv_classes ({1, 1.0, 2, 2.0, 3, 3.0}, equal);
(%o1)            {{1, 1.0}, {2, 2.0}, {3, 3.0}}

Die Äquivalenzklassen sind Mengen mit Zahlen, die sich um ein Vielfaches von 3 voneinander unterscheiden.

(%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}}
Funktion: every (f, s)
Funktion: every (f, L_1, …, L_n)

Gibt das Ergebnis true zurück, wenn die Aussage f das Ergebnis true für alle Elemente der Menge s hat.

Ist das zweite Argument eine Menge, dann gibt every(f, s) den Wert true zurück, wenn is(f(a_i)) das Ergebnis true für alle Elemente a_i der Menge s hat. every wertet f nicht notwendigerweise für alle Elemente a_i aus, wenn das Ergebnis bereits feststeht. Da Mengen nicht geordnet sind, kann die Funktion every die Ausdrücke f(a_i) in irgendeiner Reihenfolge auswerten.

Sind die Argumente eine oder mehrere Listen, dann gibt every(f, L_1, ..., L_n) den Wert true zurück, wenn is(f(x_1, ..., x_n)) das Ergebnis true für alle x_1, …, x_n der Listen L_1, …, L_n hat. every wertet f wird nicht notwendigerweise für alle Kombinationen x_1, …, x_n aus, wenn das Ergebnis bereits feststeht. every wertet die Listen in der Reihenfolge des steigenden Index aus.

Ist die leere Menge oder leere Liste ein Argument der Funktion every, dann ist das Ergebnis immer false.

Hat die Optionsvariable maperror den Wert true, müssen alle Listen L_1, …, L_n die gleiche Länge haben. Hat die Optionsvariable maperror den Wert false, werden die Listen auf die Länge der kürzesten Liste abgeschnitten.

Kann die Aussagefunktion f von der Funktion is nicht zu true oder false ausgewertet werden, hängt das Ergebnis von der Optionsvariablen prederror ab. Hat die Optionsvariable prederror den Wert true, werden solche Werte als false behandelt und die Funktion every hat das Ergebnis false. Hat prederror den Wert false, werden solche Werte als unknown behandelt und die Funktion every hat das Ergebnis unknown.

Beispiele:

every angewendet auf eine Menge. Die Aussagefunktion hat ein Argument.

(%i1) every (integerp, {1, 2, 3, 4, 5, 6});
(%o1)                         true
(%i2) every (atom, {1, 2, sin(3), 4, 5 + y, 6});
(%o2)                         false

every angewendet auf zwei Listen. Die Aussagefunktion hat zwei Argumente entsprechend der Anzahl der Listen.

(%i1) every ("=", [a, b, c], [a, b, c]);
(%o1)                         true
(%i2) every ("#", [a, b, c], [a, b, c]);
(%o2)                         false

Kann die Aussagefunktion f nicht zu true oder false ausgewertet werden, hängt das Ergebnis von every von der Optionsvariablen prederror ab.

(%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
Funktion: extremal_subset (s, f, max)
Funktion: extremal_subset (s, f, min)

Gibt die Teilmenge von s zurück, für die die Funktion f maximale oder minimale Ergebnisse hat.

extremal_subset(s, f, max) gibt die Teilmenge der Liste oder Menge s zurück, für die die Funktion f ihre maximalen Werte annimmt.

extremal_subset(s, f, min) gibt die Teilmenge der Liste oder Menge s zurück, für die die Funktion f ihre minimalen Werte annimmt.

Beispiele:

(%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)}
Funktion: flatten (expr)

Sammelt die Argumente von allen Teilausdrücken, die denselben Operator wie der Ausdruck expr haben und konstruiert einen Ausdruck mit dem Operator des Ausdrucks expr und den Argumenten. Ein einfaches Beispiel ist eine verschachtelte Liste. flatten konstruiert in diesem Fall eine Liste aus den Elementen aller Teillisten.

Teilausdrücke, deren Operator sich von dem Hauptoperator des Ausdrucks expr unterscheidet, werden als ein Argument betrachtet, auch wenn der Teilausdrück wiederum Teilausdrücke des Hauptoperators enthält.

Es ist möglich, dass flatten Ausdrücke konstruiert, in denen die Anzahl der Argumente nicht der erforderlichen Anzahl an Argumenten des Operators entspricht. Dies kann zu Fehlermeldungen bei der Auswertung oder Vereinfachung führen. flatten kontrolliert nicht, ob die konstruierten Ausdrücke gültig sind.

Ausdrücke mit speziellen Darstellungen, wie zum Beispiel CRE-Ausdrücke, können von flatten nicht verarbeitet werden. In diesem Fällen gibt flatten das Argument unverändert zurück.

Beispiele:

Wird flatten auf eine Liste angewendet, werden die Elemente aller Teillisten zu einer Liste zusammengefügt.

(%i1) flatten ([a, b, [c, [d, e], f], [[g, h]], i, j]);
(%o1)            [a, b, c, d, e, f, g, h, i, j]

Wird flatten auf eine Menge angewendet, werden die Elemente aller Teilmengen zu einer Menge zusammengefügt.

(%i1) flatten ({a, {b}, {{c}}});
(%o1)                       {a, b, c}
(%i2) flatten ({a, {[a], {a}}});
(%o2)                       {a, [a]}

Die Funktionsweise von flatten ist vergleichbar mit der Deklaration eines Operators als ein N-ary-Operator. Im Unterschied zu einer Deklaration hat flatten keinen Einfluss auf Teilausdrücke, die einen vom Hauptoperator verschiedenen Operator haben.

(%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 kann Ausdrücke mit indizierte Funktionen vereinfachen.

(%i1) flatten (f[5] (f[5] (x, y), z));
(%o1)                      f (x, y, z)
                            5

Es ist möglich, dass flatten einen Ausdruck konstruiert, der nicht die korrekte Anzahl an Argumenten eines Operators enthält.

(%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);
Funktion: full_listify (a)

Ersetzt jedes Auftreten des Operators für Mengen in dem Ausdruck a durch den Operator für Listen. Die Ersetzung wird auch in verschachtelten Teilausdrücken ausgeführt, deren Operator nicht der Operator für Mengen ist.

Die Funktion listify ersetzt nur den Hauptoperator eines Ausdrucks.

Beispiele:

(%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])]))
Funktion: fullsetify (a)

Ist a eine Liste, wird der Operator für Listen durch den Operator für Mengen ersetzt. Dann wird fullsetify auf alle Argumente der Liste angewendet. Ist ein Argument keine Liste, wenn das Argument unverändert zurückgegeben.

Die Funktion setify ersetzt nur den Hauptoperator eines Ausdrucks.

Beispiele:

Im zweiten Beispiel wird das Argument der Funktion f nicht in eine Menge konvertiert, da der Operator des Teilausdrucks keine Liste ist.

(%i1) fullsetify ([a, [a]]);
(%o1)                       {a, {a}}
(%i2) fullsetify ([a, f([b])]);
(%o2)                      {a, f([b])}
Funktion: identity (x)

Gibt für jedes Argument x das Argument selbst zurück.

Beispiele:

identity kann als eine Aussagefunktion genutzt werden, wenn die Argumente boolesche Werte sind.

(%i1) every (identity, [true, true]);
(%o1)                         true
Funktion: integer_partitions (n)
Funktion: integer_partitions (n, len)

Ermittelt die Zerlegung einer ganzen Zahl n in ganze Zahlen, die n als Summe haben.

integer_partitions(n) gibt eine Menge aller Zerlegungen der ganzen Zahl n zurück. Jede Zerlegung ist eine Liste mit den ganzen Zahlen, die n als Summe haben. Die Listen sind nach der Größe sortiert.

integer_partitions(n, len) gibt eine Menge aller Zerlegungen der ganzen Zahl n zurück, deren Listen len oder weniger Elemente haben. Listen die weniger als len Elemente haben, werden mit Nullen aufgefüllt.

Siehe auch die Funktionen num_partitions und num_distinct_partitions.

Beispiele:

(%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]}

Um alle Zerlegungen zu finden, die eine Bedingung erfüllen, kann die Funktion subset genutzt werden. In diesem Beispiel werden alle Zerlegungen der Zahl 10 ermittelt, die nur Primzahlen enthalten.

(%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]}
Funktion: intersect (a_1, …, a_n)

intersect ist identisch mit der Funktion intersection.

Funktion: intersection (a_1, …, a_n)

Gibt die Schnittmenge der Mengen a_1, …, a_n zurück. Die Schnittmenge enthält die Elemente, die den Mengen gemeinsam sind.

intersection gibt eine Fehlermeldung, wenn eines der Argumente keine Menge ist.

Beispiele:

(%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)                          {}
Funktion: kron_delta (x_1, x_2, …, x_p)

Ist die Kronecker-Delta-Funktion.

kron_delta vereinfacht zu 1, wenn die Argumente x_i und y_i für alle Paare gleich sind, und zu 0, wenn x_i und y_i nicht gleich sind für irgendein Paar der Argumente. Die Gleichheit wird festgestellt mit is(equal(xi,xj)) und die Ungleichheit mit is(notequal(xi,xj)). Wird nur ein Argument angegeben, signalisiert die Funktion kron_delta einen Fehler.

Beispiele:

(%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
Funktion: listify (a)

Ist das Argument a eine Menge, werden die Elemente der Menge als eine Liste zurückgegeben. Ansonsten wird a zurückgegeben.

Siehe die Funktion full_listify, um auch Mengen in Teilausdrücken von a durch Listen zu ersetzen.

Beispiele:

(%i1) listify ({a, b, c, d});
(%o1)                     [a, b, c, d]
(%i2) listify (F ({a, b, c, d}));
(%o2)                    F({a, b, c, d})
Funktion: lreduce (F, s)
Funktion: lreduce (F, s, s_0)

Wendet eine Funktion F, die zwei Argumente hat, auf die Elemente einer Liste s an, indem die Funktionsaufrufe verkettet werden.

Das Kommando lreduce(F, s) bildet den Ausdruck F(... F(F(s_1, s_2), s_3), ... s_n). Ist das optionale Argument s_0 vorhanden, dann ist das Ergebnis äquivalent zu lreduce(F, cons(s_0, s)).

Siehe auch rreduce, xreduce und tree_reduce.

Beispiele:

lreduce ohne das optionale Argument.

(%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)

lreduce mit dem optionalen Argument.

(%i1) lreduce (f, [1, 2, 3], 4);
(%o1)                  f(f(f(4, 1), 2), 3)

lreduce mit den binären Operatoren der Exponentiation "^" und der Division "/".

(%i1) lreduce ("^", args ({a, b, c, d}));
                               b c d
(%o1)                       ((a ) )
(%i2) lreduce ("/", args ({a, b, c, d}));
                                a
(%o2)                         -----
                              b c d
Funktion: makeset (expr, x, s)

Generiert eine Menge, indem der Ausdruck expr ausgewertet wird, wobei das Argument x eine Liste mit Variablen des Ausdrucks und s eine Menge oder eine Liste mit Listen ist. Ein Element der Menge wird generiert, indem die Variablen in x nacheinander an die Elemente in s gebunden werden.

Jedes Element des Argumentes s muss dieselbe Länge wie x haben. Die Liste der Variablen x muss eine List mit Symbolen sein. Indizierte Variablen sind nicht möglich. Auch wenn nur eine Variable angegeben wird, muss diese Element einer Liste sein und jedes Element von s muss eine Liste mit einem Element sein.

Siehe auch die Funktion makelist, um eine Liste zu generieren.

Beispiele:

(%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)}
Funktion: moebius (n)

Ist die Möbiusfunktion.

Ist die natürliche Zahl n quadratfrei, dann vereinfacht die Möbiusfunktion zu -1^k, wobei k die Anzahl der Primfaktoren der Zahl n ist. Eine Zahl ist quadratfrei, wenn sie nur voneinander verschiedene Primfaktoren hat. Für n = 1 vereinfacht die Möbiusfunktion zu 1 und für alle anderen positiven ganzen Zahlen zum Wert 0. Für andere Argumente wird eine Substantivform als Ergebnis zurückgegeben.

Ist das Argument der Funktion moebius eine Liste, Menge, Matrix oder eine Gleichung, wird die Funktion auf die Elemente oder beide Seiten der Gleichung angewendet.

Beispiele:

(%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}
Funktion: multinomial_coeff (a_1, …, a_n)
Funktion: multinomial_coeff ()

Gibt den Multinomialkoeffizienten zurück. Im Spezialfall k = 2 ergibt sich die Binomialverteilung. Siehe binomial.

Enthält das Ergebnis Fakultäten, kann das Ergebnis möglicherweise mit der Funktion minfactorial weiter vereinfacht werden.

Beispiele:

(%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
Funktion: num_distinct_partitions (n)
Funktion: num_distinct_partitions (n, list)

Gibt die Anzahl der Möglichkeiten an, eine natürliche Zahl n in Summanden zu zerlegen, wobei jeder Summand nur einmal vorkommt. Ist n keine natürliche Zahl wird eine Substantivform als Ergebnis zurückgegeben.

num_distinct_partitions(n, list) gibt eine Liste mit der Anzahl der voneinander verschiedenen Partitionen der natürlichen Zahlen 1, 2, 3, …, n zurück.

Siehe auch die Funktionen num_partitions und integer_partitions.

Beispiele:

(%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)
Funktion: num_partitions (n)
Funktion: num_partitions (n, list)

Gibt die Anzahl der Möglichkeiten an, eine natürliche Zahl n in Summanden zu zerlegen. Ist n keine natürliche Zahl wird eine Substantivform als Ergebnis zurückgegeben.

num_partitions(n, list) gibt eine Liste mit der Anzahl der Partitionen der natürlichen Zahlen 1, 2, 3, …, n zurück.

Das Kommando num_partitions(n) ist für eine natürliche Zahl n äquivalent zu cardinality(integer_partitions(n)). Da die Funktion num_partitions die Menge nicht konstruiert, ist diese Funktion deutlich schneller.

Siehe auch die Funktionen num_distinct_partitions und integer_partitions.

Beispiele:

(%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)
Funktion: partition_set (a, f)

Zerlegt eine Menge a mit der Aussagefunktion f.

partition_set gibt eine Liste mit zwei Elementen zurück. Das erste Element ist die Menge der Elemente, für die die Aussagefunktion f zu false ausgewertet wird. Das zweite Element ist die Menge aller anderen Elemente. partition_set wendet nicht die Funktion is auf das Ergebnis der Aussagefunktion f an.

partition_set gibt eine Fehlermeldung, wenn a keine Menge ist.

Siehe auch die Funktion subset.

Beispiele:

(%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}]
Funktion: permutations (a)

Gibt eine Menge mit allen voneinander verschiedenen Permutationen der Elemente der Liste oder Menge a zurück. Die Permutationen sind Listen.

Ist das Argument a eine Liste, werden auch doppelte Elemente in die möglichen Permutationen eingeschlossen.

permutations gibt eine Fehlermeldung, wenn a keine Liste oder Menge ist.

Siehe auch die Funktion random_permutation.

Beispiele:

(%i1) permutations ([a, a]);
(%o1)                       {[a, a]}
(%i2) permutations ([a, a, b]);
(%o2)           {[a, a, b], [a, b, a], [b, a, a]}
Funktion: powerset (a)
Funktion: powerset (a, n)

Gibt die Menge aller Teilmengen der Menge a oder eine Teilmenge dieser Menge zurück.

powerset(a) gibt die Menge aller Teilmengen der Menge a zurück. Die Ergebnismenge hat 2^cardinality(a) Elemente.

powerset(a, n) gibt die Menge aller Teilmengen der Menge a zurück, die die Mächtigkeit n haben.

powerset gibt eine Fehlermeldung, wenn a keine Menge oder n keine natürliche Zahl ist.

Beispiele:

(%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)                         {{}}
Funktion: random_permutation (a)

Gibt eine zufällige Permutation der Menge oder Liste a zurück, die mit dem Knuth-Misch-Algorithmus generiert wird.

Die Rückgabe ist eine neue Liste, die verschieden vom Argument a. Jedoch werden nicht die Elemente kopiert.

Beispiele:

(%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]
Funktion: rreduce (F, s)
Funktion: rreduce (F, s, s_{n + 1})

Wendet eine Funktion F, die zwei Argumente hat, auf die Elemente einer Liste s an, indem die Funktionsaufrufe verkettet werden.

Das Kommando rreduce(F, s) bildet den Ausdruck F(s_1, ... F(s_{n - 2}, F(s_{n - 1}, s_n))). Ist das optionale Argument s_0 vorhanden, dann ist das Ergebnis äquivalent zu rreduce(F, endcons(s_{n + 1}, s)).

Siehe auch lreduce, xreduce und tree_reduce.

Beispiele:

rreduce ohne das optionale Argument.

(%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)))

rreduce mit dem optionalen Argument.

(%i1) rreduce (f, [1, 2, 3], 4);
(%o1)                  f(1, f(2, f(3, 4)))

rreduce mit den binären Operatoren der Exponentiation "^" und der Division "/".

(%i1) rreduce ("^", args ({a, b, c, d}));
                                 d
                                c
                               b
(%o1)                         a
(%i2) rreduce ("/", args ({a, b, c, d}));
                               a c
(%o2)                          ---
                               b d
Funktion: setdifference (a, b)

Gibt eine Menge mit den Elementen zurück, die in der Menge a, aber nicht in der Menge b enthalten sind.

setdifference gibt eine Fehlermeldung, wenn die Argumente a oder b keine Mengen sind.

Beispiele:

(%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)                          {}
Funktion: setequalp (a, b)

Gibt das Ergebnis true zurück, wenn die Mengen a und b dieselbe Anzahl an Elementen haben und der Ausdruck is(x = y) das Ergebnis true für alle Elemente x der Menge a und y der Menge b hat. Dabei haben die Elemente eine Ordnung wie sie von der Funktion listify generiert wird. Ansonsten ist das Ergebnis false.

Beispiele:

(%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
Funktion: setify (a)

Konstruiert eine Menge aus den Elementen der Liste a. Doppelte Elemente der Liste a werden entfernt und die Elemente werden mit der Aussagefunktion orderlessp sortiert.

setify gibt eine Fehlermeldung, wenn a keine Liste ist.

Beispiele:

(%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}
Funktion: setp (a)

Gibt das Ergebnis true zurück, wenn das Argument a eine Menge ist.

setp gibt true auch für Mengen zurück, die noch nicht vereinfacht sind, also möglicherweise doppelte Elemente enthalten.

setp ist äquivalent zu dem Kommando setp(a) := not atom(a) and op(a) = 'set.

Beispiele:

(%i1) simp : false;
(%o1)                         false
(%i2) {a, a, a};
(%o2)                       {a, a, a}
(%i3) setp (%);
(%o3)                         true
Funktion: set_partitions (a)
Funktion: set_partitions (a, n)

Gibt die Menge aller Partitionen der Menge a oder eine Teilmenge dieser Menge zurück.

set_partitions(a, n) gibt eine Menge aller Zerlegungen der Menge a in n nicht-leere voneinander disjunkte Teilmengen zurück.

set_partitions(a) gibt die Menge aller Zerlegungen zurück.

stirling2 gibt die Mächtigkeit einer Menge zurück, die alle Zerlegungen einer Menge enthält.

Eine Menge mit Zerlegungen P ist eine Zerlegung der Menge S, wenn

  1. jedes Elemente der Menge P eine nicht-leere Menge ist,
  2. verschiedene Elemente der Menge P voneinander disjunkt sind,
  3. die Vereinigung von Elementen der Menge P gleich der Menge S ist.

Beispiele:

Die leere Menge ist eine Zerlegung von sich selbst.

(%i1) set_partitions ({});
(%o1)                         {{}}

Die Mächtigkeit der Menge der Zerlegungen einer Menge kann mit der Funktion stirling2 ermittelt werden.

(%i1) s: {0, 1, 2, 3, 4, 5}$
(%i2) p: set_partitions (s, 3)$ 
(%i3) cardinality(p) = stirling2 (6, 3);
(%o3)                        90 = 90

Jedes Element der Menge p hat 3 Elemente.

(%i1) s: {0, 1, 2, 3, 4, 5}$
(%i2) p: set_partitions (s, 3)$ 
(%i3) map (cardinality, p);
(%o3)                          {3}

Für jedes Element der Menge p, ist die Vereinigung ihrer Elemente gleich der Menge s.

(%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}}
Funktion: some (f, a)
Funktion: some (f, L_1, …, L_n)

Gibt das Ergebnis true zurück, wenn die Aussage f das Ergebnis true für eines oder mehrere Argumente hat.

Ist eine Menge a als Argument gegeben, gibt some(f, s) das Ergebnis true zurück, wenn is(f(a_i)) das Ergebnis true für eines oder mehrere Elemente a_i der Menge a hat. some wertet f nicht notwendigerweise für alle Elemente a_i aus, wenn das Ergebnis bereits feststeht. Da Mengen nicht geordnet sind, kann die Funktion some die Ausdrücke f(a_i) in irgendeiner Reihenfolge auswerten.

Sind die Argumente eine oder mehrere Listen, dann gibt some(f, L_1, ..., L_n) den Wert true zurück, wenn is(f(x_1, ..., x_n)) das Ergebnis true für eines oder mehrere Elemente x_1, …, x_n der Listen L_1, …, L_n hat. some wertet f wird nicht notwendigerweise für alle Kombinationen x_1, …, x_n aus, wenn das Ergebnis bereits feststeht. some wertet die Listen in der Reihenfolge des steigenden Index aus.

Ist die leere Menge {} oder die leere Liste [] unter den Argumenten, ist das Ergebnis immer false.

Hat die Optionsvariable maperror den Wert true, müssen alle Listen L_1, …, L_n die gleiche Länge haben. Hat die Optionsvariable maperror den Wert false, werden Listen auf die Länge der kürzesten Liste abgeschnitten.

Kann die Aussagefunktion f von der Funktion is nicht zu true oder false ausgewertet werden, hängt das Ergebnis von der Optionsvariablen prederror ab. Hat die Optionsvariable prederror den Wert true, werden solche Werte als false behandelt. Hat prederror den Wert false, werden solche Werte als unknown behandelt.

Beispiele:

some für eine Menge als Argument. Die Aussage ist eine Funktion mit einem Argument.

(%i1) some (integerp, {1, 2, 3, 4, 5, 6});
(%o1)                         true
(%i2) some (atom, {1, 2, sin(3), 4, 5 + y, 6});
(%o2)                         true

some angewendet auf zwei Listen. Die Aussage ist eine Funktion mit zwei Argumenten.

(%i1) some ("=", [a, b, c], [a, b, c]);
(%o1)                         true
(%i2) some ("#", [a, b, c], [a, b, c]);
(%o2)                         false

Ergebnisse der Aussage f, die zu einem Ergebnis verschieden von true oder false auswerten, werden von der Optionsvariablen prederror kontrolliert.

(%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
Funktion: stirling1 (n, m)

Berechnet Stirling-Zahlen der ersten Art.

Sind die Argumente n und m natürliche Zahlen, ist der Wert von stirling1(n, m) die Anzahl der Permutationen einer Menge mit n Elementen, die m Zyklen hat. Für Details siehe Graham, Knuth und Patashnik in Conrecte Mathematics. Maxima nutzt eine Rekursion, um stirling1(n, m) für m kleiner als 0 zu berechnen. Die Funktion ist nicht definiert für n kleiner als 0 und für Argumente die keine ganze Zahlen sind.

stirling1 ist eine vereinfachende Funktion. Maxima kennt die folgenden Beziehungen (siehe [1]).

  • stirling1(0, n) = kron_delta(0, n)
  • stirling1(n, n) = 1
  • stirling1(n, n - 1) = binomial(n, 2)
  • stirling1(n + 1, 0) = 0
  • stirling1(n + 1, 1) = n!
  • stirling1(n + 1, 2) = 2^n - 1

Diese Beziehungen werden angewendet, wenn die Argumente ganze Zahlen oder Symbole sind, die als ganze Zahlen deklariert sind, und das erste Argument keine negative Zahl ist. stirling1 vereinfacht nicht für Argumente, die keine ganzen Zahlen sind.

Referenz:

[1] Donald Knuth, The Art of Computer Programming, third edition, Volume 1, Section 1.2.6, Equations 48, 49, and 50.

Beispiele:

(%i1) declare (n, integer)$
(%i2) assume (n >= 0)$
(%i3) stirling1 (n, n);
(%o3)                           1

stirling1 vereinfacht nicht für Argumente, die keine ganzen Zahlen sind.

(%i1) stirling1 (sqrt(2), sqrt(2));
(%o1)              stirling1(sqrt(2), sqrt(2))

Maxima kennt Vereinfachungen der Funktion stirling1.

(%i1) declare (n, integer)$
(%i2) assume (n >= 0)$
(%i3) stirling1 (n + 1, n);
                            n (n + 1)
(%o3)                       ---------
                                2
(%i4) stirling1 (n + 1, 1);
(%o4)                          n!
Funktion: stirling2 (n, m)

Berechnet Stirling-Zahlen der zweiten Art.

Sind die Argumente n und m natürliche Zahlen, ist der Wert von stirling2(n, m) die Anzahl der Möglichkeiten, mit der eine Menge der Mächtigkeit n in m disjunkte Mengen zerlegt werden kann. Maxima nutzt eine Rekursion, um stirling2(n, m) für m kleiner als 0 zu berechnen. Die Funktion ist nicht definiert für n kleiner als 0 und für Argumente, die keine ganze Zahlen sind.

stirling2 ist eine vereinfachende Funktion. Maxima kennt die folgenden Beziehungen (siehe [1], [2], [3]).

  • stirling2(0, n) = kron_delta(0, n)
  • stirling2(n, n) = 1
  • stirling2(n, n - 1) = binomial(n, 2)
  • stirling2(n + 1, 1) = 1
  • stirling2(n + 1, 2) = 2^n - 1
  • stirling2(n, 0) = kron_delta(n, 0)
  • stirling2(n, m) = 0 für m > n
  • stirling2(n, m) = sum((-1)^(m - k) binomial(m k) k^n,i,1,m) / m!, wenn m und n ganze Zahlen und n eine natürliche Zahl ist.

Diese Beziehungen werden angewendet, wenn die Argumente ganze Zahlen oder Symbole sind, die als ganze Zahlen deklariert sind, und das erste Argument keine negative Zahl ist. stirling2 vereinfacht nicht für Argumente, die keine ganzen Zahlen sind.

Referenzen:

[1] Donald Knuth. The Art of Computer Programming, third edition, Volume 1, Section 1.2.6, Equations 48, 49, and 50.

[2] Graham, Knuth, and Patashnik. Concrete Mathematics, Table 264.

[3] Abramowitz and Stegun. Handbook of Mathematical Functions, Section 24.1.4.

Beispiele:

(%i1) declare (n, integer)$
(%i2) assume (n >= 0)$
(%i3) stirling2 (n, n);
(%o3)                           1

stirling2 vereinfacht nicht, wenn die Argumente keine ganze Zahlen sind.

(%i1) stirling2 (%pi, %pi);
(%o1)                  stirling2(%pi, %pi)

Maxima kennt Vereinfachungen der Funktion stirling2.

(%i1) declare (n, integer)$
(%i2) assume (n >= 0)$
(%i3) stirling2 (n + 9, n + 8);
                         (n + 8) (n + 9)
(%o3)                    ---------------
                                2
(%i4) stirling2 (n + 1, 2);
                              n
(%o4)                        2  - 1
Funktion: subset (a, f)

Gibt eine Teilmenge der Menge a zurück, deren Elemente der Bedingung f genügen.

subset gibt eine Menge zurück, die alle Elemente der Menge a enthält, die für die Bedingung f ein von false verschiedenes Ergebnis haben. subset wendet nicht die Funktion is auf das Ergebnis der Bedingung f an.

subset gibt eine Fehlermeldung, wenn das Argument a keine Menge ist.

Siehe auch die Funktion partition_set.

Beispiele:

(%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}
Funktion: subsetp (a, b)

Gibt das Ergebnis true zurück, wenn die Menge a einer Teilmenge der Menge b ist.

subsetp gibt eine Fehlermeldung, wenn eines der Argumente keine Menge ist.

Beispiele:

(%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
Funktion: symmdifference (a_1, …, a_n)

Gibt die symmetrische Differenz der Mengen a_1, ..., a_n zurück. Für zwei Argumente ist die symmetrische Differenz äquivalent zu union(setdifference(a, b), setdifference(b, a)).

symmdifference gibt eine Fehlermeldung, wenn eines der Argumente keine Menge ist.

Beispiele:

(%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}
Funktion: tree_reduce (F, s)
Funktion: tree_reduce (F, s, s_0)

Wendet eine Funktion F, die zwei Argumente hat, auf die Elemente einer Liste oder Menge s an, indem die Funktionsaufrufe verkettet werden.

tree_reduce führt folgende Operationen aus: Die Funktion F wird auf Paare von Elementen der Liste s angewendet, wodurch die neue Liste [F(s_1, s_2), F(s_3, s_4), ...] entsteht. Hat die Liste eine ungerade Anzahl an Elementen, bleibt das letzte Element unverändert. Dann wird das Verfahren solange wiederholt, bis nur noch ein einziges Element übrig ist. Dieses wird als Ergebnis zurückgegeben.

Ist das optionale Argument s_0 vorhanden, dann ist das Ergebnis äquivalent zu tree_reduce(F, cons(s_0, s).

Werden Gleitkommazahlen addiert, dann kann tree_reduce ein Ergebnis mit einem kleineren Rundungsfehler als lreduce oder rreduce liefern.

Siehe auch lreduce, rreduce und xreduce.

Beispiele:

tree_reduce angewendet auf eine Liste mit einer geraden Anzahl an Elementen.

(%i1) tree_reduce (f, [a, b, c, d]);
(%o1)                  f(f(a, b), f(c, d))

tree_reduce angewendet auf eine List mit einer ungeraden Anzahl an Elementen.

(%i1) tree_reduce (f, [a, b, c, d, e]);
(%o1)               f(f(f(a, b), f(c, d)), e)
Funktion: union (a_1, …, a_n)

Gibt die Vereinigung der Mengen a_1, …, a_n zurück. Wird union ohne ein Argument aufgerufen, wird die leere Menge zurückgegeben.

union gibt eine Fehlermeldung, wenn eines der Argumente keine Menge ist.

Beispiele:

(%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}
Funktion: xreduce (F, s)
Funktion: xreduce (F, s, s_0)

Wendet eine Funktion F, die zwei Argumente hat, auf die Elemente einer Liste oder Menge s an, indem die Funktionsaufrufe verkettet werden. Ist die Funktion eine N-ary-Funktion wird die Funktion F auf die Liste angewendet. Ist die Funktion F keine N-ary_Funktion ist xreduce äquivalent zu lreduce.

Folgende N-ary-Funktionen und Operatoren kennt xreduce: Addition "+", Multiplikation "*", and, or, max, min und append. Funktionen und Operatoren können mit der Funktion declare als nary deklariert werden. Für diese Funktionen ist xreduce schneller als lreduce oder rreduce.

Ist das optionale Argument s_0 vorhanden, dann ist das Ergebnis äquivalent zu xreduce(s, cons(s_0, s)).

Siehe auch lreduce, rreduce und tree_reduce.

Beispiele:

xreduce angewendet mit einer N-ary-Funktion. F wird einmal mit allen Argumenten aufgerufen.

(%i1) declare (F, nary);
(%o1)                         done
(%i2) F ([L]) := L;
(%o2)                      F([L]) := L
(%i3) xreduce (F, [a, b, c, d, e]);
(%o3)         [[[[[("[", simp), a], b], c], d], e]

xreduce angewendet mit einer Funktion, die nicht die Eigenschaft nary hat.

(%i1) G ([L]) := L;
(%o1)                      G([L]) := L
(%i2) xreduce (G, [a, b, c, d, e]);
(%o2)         [[[[[("[", simp), a], b], c], d], e]
(%i3) lreduce (G, [a, b, c, d, e]);
(%o3)                 [[[[a, b], c], d], e]

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15 Summen, Produkte und Reihen


15.1 Summen und Produkte

Funktion: bashindices (expr)

Transformiert einen Ausdruck expr, der mehrere Summen oder Produkte enthält so, dass alle Summen und Produkte einen unterschiedlichen Index haben. Dies erleichtert zum Beispiel Substitutionen mit der Funktion changevar. Die neuen Indizes werden mit jnummer bezeichnet, wobei die Zahl nummer der Wert der Optionsvariablen gensumnum ist.

Beispiel:

(%i1) sum(1/k^2,k,0,inf)+sum(1/k,k,0,inf);
                       inf       inf
                       ====      ====
                       \     1   \     1
(%o1)                   >    - +  >    --
                       /     k   /      2
                       ====      ====  k
                       k = 0     k = 0
(%i2) bashindices(%);
                     inf         inf
                     ====        ====
                     \      1    \       1
(%o2)                 >     -- +  >     ---
                     /      j2   /        2
                     ====        ====   j1
                     j2 = 0      j1 = 0
Optionsvariable: cauchysum

Standardwert: false

Werden zwei Reihen miteinander multipliziert und die Optionsvariablen sumexpand sowie cauchysum haben beide den Wert true, dann wird die Cauchy-Produktformel angewendet.

Beispiele:

(%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) ''s;
                 inf     i1
                 ====   ====
                 \      \
(%o6)             >      >     g(i1 - i2) f(i2)
                 /      /
                 ====   ====
                 i1 = 0 i2 = 0
Optionsvariable: genindex

Standardwert: i

genindex enthält das Zeichen für den Präfix, der verwendet wird, um einen neuen Index für eine Summe oder ein Produkt zu generieren. Siehe auch gensumnum.

Optionsvariable: gensumnum

Standardwert: 0

gensumnum enthält die Nummer, die an den Präfix genindex angehängt wird, um den nächsten Index für eine Summe oder ein Produkt zu generieren. Hat gensumnum den Wert false, wird der Index nur aus dem Zeichen genindex gebildet. Siehe auch genindex.

Funktion: intosum (expr)

Multipliziert Faktoren in eine Summe herein. Tritt der Index der Summe als ein Faktor außerhalb der Summe auf, wird von der Funktion intosum ein neuer Index gebildet. Summen haben die Eigenschaft outative, so dass Faktoren bei der Vereinfachung aus der Summe herausgezogen werden. Mit der Funktion intosum wird diese Vereinfachung rückgängig gemacht.

Beispiel:

(%i1) sum(2*x^2*n^k, k , 0, inf);
                               inf
                               ====
                             2 \      k
(%o1)                     2 x   >    n
                               /
                               ====
                               k = 0
(%i2) intosum(%);
                          inf
                          ====
                          \        k  2
(%o2)                      >    2 n  x
                          /
                          ====
                          k = 0
Funktion: lsum (expr, i, L)

Bildet die Summe für den Ausdruck expr zum Index i für alle Elemente der Liste L. Kann das Argument L nicht zu einer Liste ausgewertet werden, wird eine Substantivform zurückgegeben. Siehe auch sum.

Beispiele:

(%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)
Funktion: niceindices (expr)

Gibt den Indizes von Summen und Produkten im Ausdruck expr einen neuen Namen. niceindices benennt die Indizes nacheinander mit den Namen, die in der Liste der Optionsvariablen niceindicespref enthalten sind. Die Standardnamen sind [i, j, k, l, m, n]. Sind nicht genügend Namen in der Liste vorhanden, werden weitere Indizes durch das Anhängen einer Nummer gebildet.

niceindices wertet das Argument aus.

Beispiele:

(%i1) product (sum (f (foo + i*j*bar), foo, 1, inf), bar, 1, inf);
                 inf    inf
                /===\   ====
                 ! !    \
(%o1)            ! !     >      f(bar i j + foo)
                 ! !    /
                bar = 1 ====
                        foo = 1
(%i2) niceindices (%);
                     inf  inf
                    /===\ ====
                     ! !  \
(%o2)                ! !   >    f(i j l + k)
                     ! !  /
                    l = 1 ====
                          k = 1
Optionsvariable: niceindicespref

Standardwert: [i, j, k, l, m, n]

niceindicespref ist die Liste mit den Namen, die die Funktion niceindices nutzt, um die Indizes von Summen und Produkte umzubenennen.

Beispiele:

(%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
Funktion: nusum (expr, i, i_0, i_1)

Wendet den Gosper-Algorithmus der unbestimmten Summation für den Ausdruck expr und dem Index i an. Der Index i läuft von i_0 bis i_1. Der Ausdruck expr und das Ergebnis der Summation müssen als Produkte von ganzzahligen Exponentiationen, Fakultäten, Binomialen und rationalen Funktionen darstellbar sein.

Die Funktionen nusum und unsum wenden einige Regeln für die Vereinfachung von Summen und Differenzen von endlichen Produkten an. Siehe auch unsum.

Beispiele:

(%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
Funktion: product (expr, i, i_0, i_1)

Bildet das Produkt des Ausdrucks expr zum Index i in den Grenzen i_0 bis i_1. product wertet expr sowie die untere Grenze i_0 und obere Grenze i_1 aus. Der Index i wird nicht ausgewertet.

Ist die Differenz der oberen und unteren Grenze eine ganze Zahl, wird expr für jeden Wert des Index i ausgewertet. Das Ergebnis ist ein explizites Produkt. Andernfalls ist der Bereich des Index unbestimmt. Maxima wendet einige einfache Regeln an, um das Produkt zu vereinfachen. Hat die Optionsvariable simpproduct den Wert true, wendet Maxima weitere Regeln an, um Produkte zu vereinfachen.

Siehe auch nouns und evflag für die Auswertung von Ausdrücken, die die Substantivform eines Produktes enthalten.

Beispiele:

(%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
Optionsvariable: simpproduct

Standardwert: false

Hat simpproduct den Wert true, versucht Maxima ein Produkt weiter zu vereinfachen. Die Vereinfachung kann eine geschlossene Form liefern. Hat simpproduct den Wert false oder wird das Produkt als Substantivform 'product definiert, werden nur einige einfache Regeln von Maxima für die Vereinfachung angewendet. simpproduct ist auch ein Auswertungsschalter. Siehe evflag.

Siehe auch product für ein Beispiel.

Optionsvariable: simpsum

Standardwert: false

Hat simpsum den Wert true, versucht Maxima eine Summe oder Reihe weiter zu vereinfachen. Die Vereinfachung kann eine geschlossene Form liefern. Hat simpsum den Wert false oder die Summe oder Reihe liegt als Substantivform 'sum vor, werden nur einige einfache Regeln von Maxima für die Vereinfachung angewendet. simpsum ist auch ein Auswertungsschalter. Siehe evflag.

Siehe auch sum für ein Beispiel.

Funktion: sum (expr, i, i_0, i_1)

Bildet die Summe des Ausdrucks expr zum Index i in den Grenzen i_0 bis i_1. Die Funktion sum wertet expr sowie die untere Grenze i_0 und obere Grenze i_1 aus. Der Index i wird nicht ausgewertet.

Ist die Differenz der oberen und unteren Grenze eine ganze Zahl, wird expr für jeden Wert des Index i ausgewertet. Das Ergebnis ist eine explizite Summe. Andernfalls ist der Bereich des Index unbestimmt. Maxima wendet einige einfache Regeln an, um die Summe zu vereinfachen. Hat die Optionsvariable simpsum den Wert true, wendet Maxima weitere Regeln an, um Summen zu vereinfachen.

Werden zwei unendliche Reihen miteinander multipliziert und die Optionsvariablen sumexpand sowie cauchysum haben beide den Wert true, dann wird die Cauchy-Produktformel angewendet.

Die Optionsvariable genindex enthält das Zeichen, das der Präfix eines automatisch generierten Index ist. gensumnum enthält eine ganze Zahl, die an den Präfix genindex angehängt wird, um einen automatischen Index zu generieren. gensumnum wird von Maxima automatisch erhöht. Hat gensumnum den Wert false, wird keine Zahl an den Präfix angehängt.

Das Paket simplify_sum enthält die Funktion simplify_sum, mit der Summen zu einer geschlossenen Form vereinfacht werden können.

Siehe auch sumcontract, sumexpand, intosum, bashindices, niceindices, cauchysum und zeilberger.

Beispiele:

(%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
Funktion: sumcontract (expr)

Fasst alle Summen in dem Ausdruck expr zusammen, die sich in ihrem oberen und unterem Index nur um eine Konstante voneinander unterscheiden. Das Ergebnis ist eine Ausdruck mit einer Summe, für die Summen, die zusammengefasst werden können und weiteren Termen, die hinzu addiert werden müssen, um einen äquivalenten Ausdruck zu erhalten.

Es kann notwendig sein zunächst das Kommando intosum(expr) auszuführen. Siehe intosum.

Beispiel:

(%i1) 'sum(1/l,l,1,n)+'sum(k,k,1,n+2);
                         n        n + 2
                        ====      ====
                        \     1   \
(%o1)                    >    - +  >    k
                        /     l   /
                        ====      ====
                        l = 1     k = 1
(%i2) sumcontract(%);
                            n
                           ====
                           \          1
(%o2)                2 n +  >    (l + -) + 3
                           /          l
                           ====
                           l = 1
Optionsvariable: sumexpand

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable sumexpand den Wert true, werden Produkte von Summen und Potenzen von Summen zu verschachtelten Summen vereinfacht. Siehe auch cauchysum.

Beispiele:

(%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
Funktion: unsum (f, n)

Gibt die erste Rückwärtsdifferenz f(n) - f(n-1) zurück. Siehe auch nusum.

Beispiele:

(%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)

15.2 Einführung in Reihen

Maxima kennt die Funktionen taylor und powerseries, um die Reihenentwicklung von differenzierbaren Funktionen zu finden. Maxima hat weiterhin Funktionen wie nusum, um geschlossene Formen von Reihen zu finden. Operationen wie die Addition und Multiplikation arbeiten wie gewohnt für Reihen. Das folgende Kapitel beschreibt die Variablen und Funktionen für eine Reihenentwicklung.


15.3 Funktionen und Variablen für Reihen

Funktion: deftaylor (f_1(x_1), expr_1, …, f_n(x_n), expr_n)

Für eine Funktion f_i einer Variablen x_i definiert deftaylor den Ausdruck expr_i als die Taylorreihe um den Nullpunkt. expr_i ist typischerweise ein Polynom in der Variablen x_i oder eine Summe. deftaylor akzeptiert aber auch allgemeinere Ausdrücke.

powerseries(f_i(x_i), x_i, 0) gibt die Reihe zurück, die mit deftaylor definiert wurde.

deftaylor gibt eine Liste der Funktionen f_1, …, f_n zurück. deftaylor wertet die Argumente aus.

Siehe auch taylor und powerseries.

Beispiele:

(%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
Optionsvariable: maxtayorder

Standardwert: true

Hat maxtayorder den Wert true, werden bei der algebraischen Manipulation von Taylor-Reihen, von der Funktion taylor so viele Terme wie möglich mitgeführt.

Funktion: pade (taylor_series, numer_deg_bound, denom_deg_bound)

Gibt eine Liste aller rationalen Funktionen zurück, die die angegebene Taylor-Reihenentwicklung haben und deren Summe des Nennergrads und des Zählergrads kleiner oder gleich des Grads der Reihenentwicklung ist.

Das Argument taylor_series ist eine Taylor-Reihe in einer Variablen. Die Argumente numer_deg_bound und denom_deg_bound sind positive ganze Zahlen, die eine Grenze für den Nennergrad und den Zählergrad der rationalen Funktion angeben.

Die Taylor-Reihe kann auch eine Laurent-Reihe sein und die Grenzen für den Grad können inf sein.

Siehe auch taylor.

Beispiele:

(%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)                          []

Es gibt keine rationale Funktion des Grads 4 im Zähler und Nenner für die oben angegebene Taylor-Reihenentwicklung. Die Summe des Zählergrads und des Nennergrads müssen mindestens gleich dem Grad der Reihenentwicklung sein. In diesem Fall ist der Grad der Taylor-Reihenentwicklung 10.

(%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)]
Funktion: powerseries (expr, x, a)

Gibt eine geschlossene Form für die Reihenentwicklung des Ausdrucks expr in der Variablen x um den Punkt a zurück. Das Argument a kann die Werte inf oder infinity haben. Die Reihenentwicklung für eine Funktion f(x) hat die allgemeine Form:

                  inf
                  ====
                  \               n
       f(x) =      >    b  (x - a)
                  /      n
                  ====
                  n = 0

Mit den Koeffzienten:

                     !
            d        !
            -- (f(x))!
            dn       !
                     !x = a
       b  = ---------------
        n         n!

Kann die Funktion powerseries keine Reihenentwicklung für den Ausdruck expr finden, können möglicherweise mit der Funktion taylor die ersten Terme der Reihenentwicklung berechnet werden.

Hat die Optionsvariable verbose den Wert true, werden Meldungen zu den verwendeten Algorithmen von der Funktion powerseries angezeigt.

Beispiel:

(%i1) verbose: true$

(%i2) powerseries (log(sin(x)/x), x, 0);
trigreduce: can't expand                            
                 log(sin(x))

trigreduce: try again after applying the rule:
                                 d
                               / -- (sin(x))
                               [ dx
                 log(sin(x)) = I ----------- dx
                               ]   sin(x)
                               /


powerseries: first simplification returned
                                /
                                [
                     - log(x) + I cot(x) dx
                                ]
                                /

           inf
           ====        i1  - 1 + 2 i1             2 i1
           \      (- 1)   2           bern(2 i1) x
(%o2)       >     ------------------------------------
           /                   i1 (2 i1)!
           ====
           i1 = 1
Option variable: psexpand

Default value: false

When psexpand is true, an extended rational function expression is displayed fully expanded. The switch ratexpand has the same effect.

When psexpand is false, a multivariate expression is displayed just as in the rational function package.

When psexpand is multi, then terms with the same total degree in the variables are grouped together.

Funktion: revert (expr, x)
Funktion: revert2 (expr, x, n)

Die Funktion revert berechnet eine Taylorreihe in der Variablen x um den Entwicklungspunkt Null, die der Taylorreihe der inversen Funktion entspricht, die von der Taylorreihe expr repräsentiert wird. Das Ergebnis ist ein Polynom in einer CRE-Darstellung mit dem Grad der höchsten Potenz im Ausdruck expr.

Die Funktion revert2 entspricht der Funktion revert mit dem Unterschied, dass mit dem dritten Argument n der Grad der neuen Taylorreihe explizit angegeben werden kann. Dieser kann kleiner oder größer als der Grad der Taylorreihe expr sein.

Mit dem Kommando load("revert") werden die Funktionen geladen.

Siehe auch die Funktion taylor.

Beispiel:

Die Inverse der Funktion exp(x) - 1 ist die Funktion log(x+1). Mit dem Kommando revert(taylor(exp(x) - 1, x, 0, 6), x) wird die Taylorreihe der Inversen log(x+1) berechnet.

(%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
Funktion: taylor (expr, x, a, n)
Funktion: taylor (expr, [x_1, x_2, …], a, n)
Funktion: taylor (expr, [x, a, n, 'asymp])
Funktion: taylor (expr, [x_1, x_2, …], [a_1, a_2, …], [n_1, n_2, …])
Funktion: taylor (expr, [x_1, a_1, n_1], [x_2, a_2, n_2], …)

taylor(expr, x, a, n) entwickelt den Ausdruck expr in eine Taylor- oder Laurent-Reihenwicklung in der Variablen x um den Punkt a, die die Terme bis zur Ordnung (x - a)^n enthält.

Hat der Ausdruck expr die Form f(x)/g(x) und hat g(x) keine Terme bis zur Ordnung n, dann versucht taylor den Ausdruck g(x) bis zur Ordnung 2 n zu entwickeln. Treten in der Entwicklung weiterhin keine von Null verschiedenen Terme auf, verdoppelt taylor die Ordnung der Entwicklung für g(x) so lange, wie die Ordnung kleiner oder gleich n 2^taylordepth ist. Siehe auch taylordepth.

taylor(expr, [x_1, x_2, ...], a, n) gibt die Reihenentwicklung der Ordnung n in allen Variablen x_1, x_2, … um den Punkt a zurück.

Die beiden folgenden äquivalenten Kommandos taylor(expr, [x_1, a_1, n_1], [x_2, a_2, n_2], ...) und taylor(expr, [x_1, x_2, ...], [a_1, a_2, ...], [n_1, n_2, ...]) geben eine Reihenentwicklung für die Variablen x_1, x_2, … um den Punkt (a_1, a_2, ...) mit den Ordnungen n_1, n_2, … zurück.

taylor(expr, [x, a, n, 'asymp]) entwickelt den Ausdruck expr in negativen Potenzen von x - a. Der Term mit der größten Ordnung ist (x - a)^-n.

Folgende Optionsvariablen kontrollieren die Berechnung einer Taylorreihe:

maxtayorder

Hat maxtayorder den Wert true, werden bei der algebraischen Manipulation von Taylor-Reihen, von der Funktion taylor so viele Terme wie möglich mitgeführt.

taylordepth

Findet taylor keine von Null verschiedenen Terme in der Reihenentwicklung, wird die Ordnung der Entwicklung solange erhöht wie sie kleiner oder gleich 2^taylordepth ist.

taylor_logexpand

Die Optionsvariable taylor_logexpand kontrolliert die Entwicklung von Logarithmusfunktionen, die bei der Reihenentwicklung auftreten. Der Standardwert ist true und die Logarithmusfunktionen in einer Reihenentwicklung werden vollständig entwickelt.

taylor_order_coefficients

Die Optionsvariable taylor_order_coefficients kontrolliert die Anordung von Termen in einer Reihenentwicklung. Der Standardwert ist true und die Anordung entspricht der kanonischen Darstellung eines Ausdrucks.

taylor_truncate_polynomials

Hat die Optionsvariable taylor_truncate_polynomials den Wert false, wird das Ergebnis der Reihenentwicklung eines Polynoms als exakt angenommen.

taylor_simplifier

Die Funktion zur Vereinfachung der Koeffizienten einer Entwicklung ist in der Optionsvariablen taylor_simplifier enthalten. Der Standardwert ist simplify. Der Variablen kann eine nutzerdefinierte Funktion zugewiesen werden.

Mit der Funktion taylorp kann getestet werden, ob ein Ausdruck eine Taylorreihe repräsentiert. Die Funktion taylorinfo gibt Informationen zu einer Taylorreihe aus. Die spezielle CRE-Form einer Taylorreihe wird mit der Funktion taytorat in eine Standardform gebracht. Mit den Funktionen revert und revert2 kann die Taylorreihe einer inversen Funktion berechnet werden.

Beispiele:

(%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
Optionsvariable: taylordepth

Standardwert: 3

Findet die Funktion taylor keine von Null verschiedenen Terme in der Reihenentwicklung, wird die Ordnung der Entwicklung solange erhöht wie sie kleiner oder gleich 2^taylordepth ist.

Siehe auch taylor.

Funktion: taylorinfo (expr)

Gibt Informationen über die Taylorreihe expr zurück. Die Rückgabe ist eine Liste, die Listen mit den Namen der Variablen, den Entwicklungspunkten und den Ordnungen der Entwicklung enthalten.

Ist expr keine Taylorreihe, ist die Rückgabe false.

Beispiele:

(%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]]
Funktion: taylorp (expr)

Hat den Rückgabewert true, wenn das Argument expr eine Taylorreihe ist. Ansonsten ist der Rückgabewert false.

Optionsvariable: taylor_logexpand

Standardwert: true

taylor_logexpand kontrolliert die Entwicklung von Logarithmen in einer Taylorreihe. Der Standardwert ist true und die Logarithmusfunktionen in einer Reihenentwicklung werden vollständig entwickelt. Ansonsten werden Logarithmusfunktionen so weit entwickelt, wie es notwendig ist, um eine formale Reihenentwicklung zu erhalten.

Optionsvariable: taylor_order_coefficients

Standardwert: true

Die Optionsvariable taylor_order_coefficients kontrolliert die Ordnung der Koeffizienten einer Taylorreihenentwicklung. Hat taylor_order_coefficients den Wert true, werden die Koeffizienten kanonisch angeordnet.

Optionsvariable: taylor_simplifier

Standardwert: SIMPLIFY

Die Optionsvariable taylor_simplifier enthält den Namen der Funktion, die für die Vereinfachung der Koeffizienten einer Taylorreihenentwicklung von taylor aufgerufen wird. Der Standardwert ist die Lisp-Funktion SIMPLIFY.

Optionsvariable: taylor_truncate_polynomials

Standardwert: true

Hat die Optionsvariable taylor_truncate_polynomials den Wert false, wird das Ergebnis der Reihenentwicklung eines Polynoms als exakt angenommen.

Beispiel:

(%i1) taylor(x^6+x^4+x^2,x,0,4),taylor_truncate_polynomials:true;
                          2    4
(%o1)/T/                 x  + x  + . . .
(%i2) taylor(x^6+x^4+x^2,x,0,4),taylor_truncate_polynomials:false;
                              2    4
(%o2)/T/                     x  + x
Funktion: taytorat (expr)

Konvertiert den Ausdruck expr von der speziellen Darstellung einer Taylorreihenentwicklung in eine CRE-Form.

Beispiel:

(%i1) taylor(atan(x),x,0,5);
                            3    5
                           x    x
(%o1)/T/               x - -- + -- + . . .
                           3    5
(%i2) taytorat(%);
                          5      3
                       3 x  - 5 x  + 15 x
(%o2)/R/               ------------------
                               15
Funktion: trunc (expr)

Die Rückgabe der Funktion trunc ist ein Ausdruck, der das Argument expr in der Ausgabe wie eine Taylorreihenentwicklung anzeigt. Der Ausdruck expr wird ansonsten nicht modifiziert.

Beispiel:

(%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
Optionsvariable: verbose

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable verbose den Wert true, werden von der Funktion powerseries Meldungen über die verwendeten Algorithmen ausgegeben.


15.4 Poisson Reihen

Function: intopois (a)

Converts a into a Poisson encoding.

Function: outofpois (a)

Converts a from Poisson encoding to general representation. If a is not in Poisson form, outofpois carries out the conversion, i.e., the return value is outofpois (intopois (a)). This function is thus a canonical simplifier for sums of powers of sine and cosine terms of a particular type.

Function: poisdiff (a, b)

Differentiates a with respect to b. b must occur only in the trig arguments or only in the coefficients.

Function: poisexpt (a, b)

Functionally identical to intopois (a^b). b must be a positive integer.

Function: poisint (a, b)

Integrates in a similarly restricted sense (to poisdiff). Non-periodic terms in b are dropped if b is in the trig arguments.

Option variable: poislim

Default value: 5

poislim determines the domain of the coefficients in the arguments of the trig functions. The initial value of 5 corresponds to the interval [-2^(5-1)+1,2^(5-1)], or [-15,16], but it can be set to [-2^(n-1)+1, 2^(n-1)].

Function: poismap (series, sinfn, cosfn)

will map the functions sinfn on the sine terms and cosfn on the cosine terms of the Poisson series given. sinfn and cosfn are functions of two arguments which are a coefficient and a trigonometric part of a term in series respectively.

Function: poisplus (a, b)

Is functionally identical to intopois (a + b).

Function: poissimp (a)

Converts a into a Poisson series for a in general representation.

Special symbol: poisson

The symbol /P/ follows the line label of Poisson series expressions.

Function: poissubst (a, b, c)

Substitutes a for b in c. c is a Poisson series.

(1) Where B is a variable u, v, w, x, y, or z, then a must be an expression linear in those variables (e.g., 6*u + 4*v).

(2) Where b is other than those variables, then a must also be free of those variables, and furthermore, free of sines or cosines.

poissubst (a, b, c, d, n) is a special type of substitution which operates on a and b as in type (1) above, but where d is a Poisson series, expands cos(d) and sin(d) to order n so as to provide the result of substituting a + d for b in c. The idea is that d is an expansion in terms of a small parameter. For example, poissubst (u, v, cos(v), %e, 3) yields cos(u)*(1 - %e^2/2) - sin(u)*(%e - %e^3/6).

Function: poistimes (a, b)

Is functionally identical to intopois (a*b).

Function: poistrim ()

is a reserved function name which (if the user has defined it) gets applied during Poisson multiplication. It is a predicate function of 6 arguments which are the coefficients of the u, v, …, z in a term. Terms for which poistrim is true (for the coefficients of that term) are eliminated during multiplication.

Function: printpois (a)

Prints a Poisson series in a readable format. In common with outofpois, it will convert a into a Poisson encoding first, if necessary.


15.5 Kettenbrüche

Function: cf (expr)

Converts expr into a continued fraction. expr is an expression comprising continued fractions and square roots of integers. Operands in the expression may be combined with arithmetic operators. Aside from continued fractions and square roots, factors in the expression must be integer or rational numbers. Maxima does not know about operations on continued fractions outside of cf.

cf evaluates its arguments after binding listarith to false. cf returns a continued fraction, represented as a list.

A continued fraction a + 1/(b + 1/(c + ...)) is represented by the list [a, b, c, ...]. The list elements a, b, c, … must evaluate to integers. expr may also contain sqrt (n) where n is an integer. In this case cf will give as many terms of the continued fraction as the value of the variable cflength times the period.

A continued fraction can be evaluated to a number by evaluating the arithmetic representation returned by cfdisrep. See also cfexpand for another way to evaluate a continued fraction.

See also cfdisrep, cfexpand, and cflength.

Examples:

  • expr is an expression comprising continued fractions and square roots of integers.
    (%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 controls how many periods of the continued fraction are computed for algebraic, irrational numbers.
    (%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]
    
  • A continued fraction can be evaluated by evaluating the arithmetic representation returned by cfdisrep.
    (%i1) cflength: 3$
    (%i2) cfdisrep (cf (sqrt (3)))$
    (%i3) ev (%, numer);
    (%o3)                   1.731707317073171
    
  • Maxima does not know about operations on continued fractions outside of cf.
    (%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]
    
Function: cfdisrep (list)

Constructs and returns an ordinary arithmetic expression of the form a + 1/(b + 1/(c + ...)) from the list representation of a continued fraction [a, b, c, ...].

(%i1) cf ([1, 2, -3] + [1, -2, 1]);
(%o1)                     [1, 1, 1, 2]
(%i2) cfdisrep (%);
                                  1
(%o2)                     1 + ---------
                                    1
                              1 + -----
                                      1
                                  1 + -
                                      2
Function: cfexpand (x)

Returns a matrix of the numerators and denominators of the last (column 1) and next-to-last (column 2) convergents of the continued fraction x.

(%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
Option variable: cflength

Default value: 1

cflength controls the number of terms of the continued fraction the function cf will give, as the value cflength times the period. Thus the default is to give one period.

(%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]

16 Analysis


16.1 Funktionen und Variablen für Grenzwerte

Optionsvariable: lhospitallim

Standardwert: 4

Die Optionsvariable lhospitallim enthält die maximale Zahl an Iterationen, für die die L’Hospitalsche Regel von der Funktion limit angewendet wird. Damit wird verhindert, dass die Funktion limit in eine unendliche Schleife gerät.

Funktion: limit (expr, x, val, dir)
Funktion: limit (expr, x, val)
Funktion: limit (expr)

Berechnet den Grenzwert des Ausdrucks expr, wenn die reelle Variable x gegen den Wert val in Richtung dir geht. Die Richtung dir kann die Werte plus für einen Grenzwert von oben und minus für einen Grenzwert von unten haben. Für einen zweiseitigen Grenzwert wird die Richtung dir nicht angegeben.

Maxima verwendet die folgenden Symbole für unendliche und infinitesimale Größen sowie undefinierte und unbestimmte Größen, die als Ergebnis eines Grenzwertes oder als Wert für die Bestimmung eines Grenzwertes auftreten können:

inf

positiv unendlich

minf

negativ unendlich

infinity

komplex unendlich

zeroa

positiv unendlich klein

zerob

negativ unendlich klein

und

ein nicht definiertes Ergebnis

ind

ein unbestimmtes Ergebnis

Die Optionsvariable lhospitallim enthält die maximale Zahl an Iterationen, für die die L’Hospitalsche Regel von der Funktion limit angewendet wird.

Hat tlimswitch den Wert true, nutzt die Funktion limit eine Taylor-Reihenentwicklung, wenn der Grenzwert nicht mit anderen Methoden bestimmt werden kann.

Hat die Optionsvariable limsubst den Wert false, wird die Ersetzung von limit(f(g(x)),x,x0) durch f(limit(g(x),x,x0)) für eine unbekannte Funktion f verhindert. Siehe auch limsubst.

limit kann mit einem Argument aufgerufen werden, um Ausdrücke zu vereinfachen, die unendliche oder infinitesimale Größen enthalten. Zum Beispiel wird limit(inf-1) zu inf vereinfacht.

Der Algorithmus ist in der folgenden Arbeit beschrieben: Wang, P., "Evaluation of Definite Integrals by Symbolic Manipulation", Ph.D. thesis, MAC TR-92, October 1971.

Beispiele:

(%i1) limit(x*log(x),x,0,plus)
(%o1)                           0
(%i2) limit((x+1)^(1/x),x,0)
(%o2)                          %e
(%i3) limit(%e^x/x,x,inf)
(%o3)                          inf
(%i4) limit(sin(1/x),x,0)
(%o4)                          ind
Optionsvariable: limsubst

Standardwert: false

Ist eine Funktion f teil eines Ausdrucks für den Maxima den Grenzwert sucht, dann wird folgende Ersetzung ausgeführt:

   limit   f(g(x)) = f(limit   g(x))
   x -> x0             x -> x0

Hat die Optionsvariable limsubst den Wert false, führt limit die oben gezeigte Ersetzung nicht für unbekannte Funktionen f aus. Dies vermeidet Fehler wie zum Beispiel ein Ergebnis von 1 für den Grenzwert limit (f(n)/f(n+1), n, inf). Hat limsubst den Wert true, führt Maxima die oben gezeigte Ersetzung auch für unbekannte Funktionen f aus.

Beispiele:

Die Funktion f ist nicht definiert. Maxima gibt im ersten Fall eine Substantivform zurück. Im zweiten Fall nimmt Maxima den Grenzwert für die unbekannte Funktion als f(10) an.

(%i1) limit(f(x),x,10),limsubst:false;
(%o1)                     limit   f(x)
                          x -> 10
(%i2) limit(f(x),x,10),limsubst:true;
(%o2)                         f(10)
Funktion: tlimit (expr, x, val, dir)
Funktion: tlimit (expr, x, val)
Funktion: tlimit (expr)

Bestimmt den Grenzwert mit Hilfe der Taylor-Reihenwicklung des Ausdrucks expr, wenn die Variable x gegen den Wert val aus der Richtung dir geht. Diese Methode wird von limit angewendet, wenn die Optionsvariable tlimswitch den Wert true ist. Das ist der Standardwert.

Optionsvariable: tlimswitch

Standardwert: true

Hat tlimswitch den Wert true, nutzt die Funktion limit eine Taylor-Reihenentwicklung, wenn der Grenzwert nicht mit anderen Methoden bestimmt werden kann.


16.2 Funktionen und Variablen der Differentiation

Funktion: at (expr, [eqn_1, …, eqn_n])
Funktion: at (expr, eqn)

Wertet den Ausdruck expr aus, wobei dessen Variablen die Werte annehmen, die in der Liste der Gleichungen [eqn_1, ..., eqn_n] oder in der einzelnen Gleichung eqn angegeben sind.

Wenn ein Teilausdruck von einer Variablen abhängt, für die ein Wert angegeben ist, aber kein atvalue, und er auch sonst nicht ausgewertet werden kann, dann wird von at eine Substantivform zurückgegeben.

at führt mehrfache Ersetzungen parallel aus.

Siehe auch atvalue. Für andere Funktionen, die Ersetzungen ausführen, siehe weiterhin subst und ev.

Beispiele:

(%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, y))!            )
                             dx          !
                                         !x = 0, y = 1
Funktion: antid (expr, x, u(x))

Gibt eine Liste mit zwei Elementen zurück aus denen die Stammfunktion des Ausdrucks expr mit der Variablen x konstruiert werden kann. Der Ausdruck expr kann eine unbekannte Funktion u und deren Ableitungen enthalten. Ist L das Ergebnis der Funktion antid, dann ist der Ausdruck L[1]+ 'integrate(L[2], x) die gesuchte Stammfunktion des Ausdrucks expr mit der Variablen x.

Kann antid die Stammfunktion vollständig bestimmen, ist das zweite Element der Liste Null. Hat antid keinerlei Erfolg, ist das erste Element der Liste Null. In anderen Fällen enthält das erste Elemente den integrierbaren Anteil des Ausdrucks expr und das zweite Element den nicht integrierbaren Anteil des Ausdrucks.

Mit dem Kommando load("antid") wird die Funktion geladen.

antid steht in folgender Beziehung zur Funktion antidiff. Ist L die Liste mit den Ergebnissen der Funktion antid, dann hat die Funktion antidiff das Ergebnis L[1] + 'integrate(L[2], x) mit x als der Variablen des Ausdrucks expr.

Beispiele:

(%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
                  /
Funktion: antidiff (expr, x, u(x))

Gibt die Stammfunktion des Ausdrucks expr mit der Variablen x zurück. Der Ausdruck expr kann eine unbekannte Funktion u und deren Ableitungen enthalten.

Kann antidiff die Stammfunktion nicht oder nur teilweise bestimmen, enthält das Ergebnis das Integral des nicht bestimmbaren Anteils.

Mit dem Kommando load("antid") wird die Funktion geladen.

antidiff steht in folgender Beziehung zur Funktion antid. Ist L die Liste mit den Ergebnissen der Funktion antid, dann hat die Funktion antidiff das Ergebnis L[1] + 'integrate(L[2], x) mit x als der Variablen des Ausdrucks expr.

Für Beispiele und weitere Ausführungen siehe die Funktion antid.

Eigenschaft: atomgrad

Wird für ein Symbol eine Ableitung mit der Funktion gradef definiert, dann erhält das Symbol die Eigenschaft atomgrad.

Funktion: atvalue (expr, [x_1 = a_1, …, x_m = a_m], c)
Funktion: atvalue (expr, x_1 = a_1, c)

Dem Ausdruck expr wird der Wert c am Punkt x = a zugewiesen. Typischerweise werden Randwerte mit der Funktion atvalue definiert.

Der Ausdruck expr ist entweder eine Funktion f(x_1, ..., x_m) oder die Ableitung einer Funktion diff(f(x_1, ..., x_m), x_1, n_1, ..., x_n, n_m). Die Argumente müssen explizit auftreten. n_i ist die Ordnung der Ableitung bezüglich der Variablen x_i.

Die Randwerte werden durch die Liste [x_1 = a_1, ..., x_m = a_m] definiert. Eine einzelne Gleichung muss nicht als Liste angegeben werden.

printprops([f_1, f_2, ...], atvalue) zeigt die Randwerte der Funktionen f_1, f_2, ... wie sie mit der Funktion atvalue definiert wurden. printprops (f, atvalue) zeigt nur die Randwerte für die Funktion f. printprops (all, atvalue) zeigt die Randwerte aller Funktionen.

Die Symbole @1, @2, … repräsentieren die Variablen x_1, x_2, …, wenn die Randwerte angezeigt werden.

atvalue wertet die Argumente aus. atvalue gibt den Randwert c zurück.

Beispiele:

(%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, y))!            )
                             dx          !
                                         !x = 0, y = 1
Paket: cartan

The exterior calculus of differential forms is a basic tool of differential geometry developed by Elie Cartan and has important applications in the theory of partial differential equations. The cartan package implements the functions ext_diff and lie_diff, along with the operators ~ (wedge product) and | (contraction of a form with a vector.) Type demo (tensor) to see a brief description of these commands along with examples.

cartan was implemented by F.B. Estabrook and H.D. Wahlquist.

Funktion: del (x)

del(x) repräsentiert das Differential der Variablen x.

diff gibt Ausdrücke zurück, die Differentiale enthalten, wenn keine Variablen angegeben sind, nach denen abgeleitet werden soll. In diesem Fall gibt diff das totale Differential zurück.

Beispiele:

(%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)
Funktion: delta (t)

Die Diracsche Delta-Funktion.

Maxima kennt die Delta-Funktion nur im Zusammenhang mit Laplace-Transformationen. Siehe laplace.

Beispiel:

(%i1) laplace (delta (t - a) * sin(b*t), t, s);
Is  a  positive, negative, or zero?

p;
                                   - a s
(%o1)                   sin(a b) %e
Systemvariable: dependencies

Standardwert: []

dependencies ist eine Liste der Symbole, für die eine Abhängigkeit mit den Funktionen depends oder gradef definiert wurde. Siehe depends und gradef.

Funktion: depends (f_1, x_1, …, f_n, x_n)

Definiert die Abhängigkeit einer Funktion f von einer Variablen x. Ist keine Abhängigkeit definiert, dann hat die Ableitung diff(f, x) das Ergebnis Null. Wird mit dem Kommando depends(f, x) definiert, dass die Funktion f von der Variablen x abhängt, dann ist das Ergebnis der Ableitung die Substantivform 'diff(f,x,1).

Jedes Argument f_1, x_1, … kann der Name einer Variablen, eines Arrays oder eine Liste mit Namen sein. Jedes Symbol f_i hängt ab von den Symbolen der Liste x_i. Ist eines der Symbole f_i der Name eines Arrays, dann hängen alle Elemente des Arrays von x_i ab.

diff erkennt indirekte Abhängigkeiten und wendet für diesen Fall die Kettenregel an.

remove(f, dependency) entfernt alle Abhängigkeiten, die für f definiert wurden.

depends gibt eine Liste der Abhängigkeiten zurück. Die Abhängigkeiten werden in die Informationsliste dependencies eingetragen. depends wertet die Argumente aus.

Die Funktion diff ist die einzige Maxima-Funktion, die Abhängigkeiten erkennt, die mit depends definiert wurden. Andere Funktionen wie integrate oder laplace erkennen keine Abhängigkeiten, die mit der depends definiert wurden. Für diese Funktionen müssen die Abhängigkeiten explizit angegeben werden, zum Beispiel als integrate(f(x), x).

Beispiele:

(%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
Optionsvariable: derivabbrev

Standardwert: false

Hat derivabbrev den Wert true, werden symbolische Ableitungen mit einem tiefgestellten Index angezeigt. Ansonsten werden Ableitungen als dy/dx angezeigt.

Beispiel:

(%i1) derivabbrev:false$

(%i2) 'diff(y,x);
                               dy
(%o2)                          --
                               dx
(%i3) derivabbrev:true$

(%i4) 'diff(y,x);
(%o4)                          y
                                x
Funktion: derivdegree (expr, y, x)

Gibt die höchste Ableitung des Arguments y in Bezug auf die Variable x zurück, die in dem Ausdruck expr enthalten ist.

Beispiel:

(%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
Auswertungsschalter: derivlist (var_1, …, var_k)

derivlist ist ein Auswertungsschalter für die Funktion ev. ev führt nur die Ableitungen in Bezug auf die angegebenen Variablen var_1, …, var_k aus. Siehe auch ev.

Optionsvariable: derivsubst

Standardwert: false

Hat derivsubst den Wert true, werden Substitutionen auch in Ausdrücke mit Ableitungen ausgeführt. Zum Beispiel hat dann subst(x, 'diff(y, t), 'diff(y, t, 2)) das Ergebnis 'diff(x, t).

Funktion: diff (expr, x_1, n_1, …, x_m, n_m)
Funktion: diff (expr, x, n)
Funktion: diff (expr, x)
Funktion: diff (expr)
Auswertungsschalter: diff

Gibt die Ableitungen oder Differentiale des Ausdrucks expr in Bezug auf alle oder einige der Variablen des Ausdrucks zurück.

diff(expr, x, n) gibt die n-te Ableitung des Ausdrucks expr in Bezug auf die Variable x zurück.

diff(expr, x_1, n_1, ..., x_m, n_m) gibt die partielle Ableitung des Ausdrucks expr in Bezug auf die Variablen x_1, ..., x_m zurück. Dies ist äquivalent zu diff(... (diff(expr, x_m, n_m) ...), x_1, n_1).

diff(expr, x) gibt die erste Ableitung des Ausdrucks expr in Bezug auf die Variable x zurück.

diff(expr) gibt das totale Differential des Ausdrucks expr zurück. Siehe auch del.

Wenn die Ableitungen nicht ausgeführt werden sollen, kann der Quote-Operator ' verwendet werden, um eine Substantivform der Ableitung zu erhalten.

Hat derivabbrev den Wert true, werden symbolische Ableitungen mit einem tiefgestelltem Index angezeigt. Ansonsten werden Ableitungen als dy/dy angezeigt.

diff ist auch ein Auswertungsschalter für die Funktion ev. Das Kommando ev(expr), diff bewirkt, dass alle Ableitungen ausgeführt werden, die im Ausdruck expr enthalten sind. Siehe auch die Funktion ev.

derivative ist ein Alias-Name der Funktion diff.

Beispiele:

(%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)

For the tensor package, the following modifications have been incorporated:

  1. The derivatives of any indexed objects in expr will have the variables x_i appended as additional arguments. Then all the derivative indices will be sorted.
  2. The x_i may be integers from 1 up to the value of the variable dimension [default value: 4]. This will cause the differentiation to be carried out with respect to the x_i’th member of the list coordinates which should be set to a list of the names of the coordinates, e.g., [x, y, z, t]. If coordinates is bound to an atomic variable, then that variable subscripted by x_i will be used for the variable of differentiation. This permits an array of coordinate names or subscripted names like X[1], X[2], … to be used. If coordinates has not been assigned a value, then the variables will be treated as in (1) above.
Funktion: gradef (f(x_1, …, x_n), g_1, …, g_m)
Funktion: gradef (a, x, expr)

Definiert eine partielle Ableitung der Funktion f oder Variablen a.

Das Kommando gradef(f(x_1, ..., x_n), g_1, ..., g_m) definiert die partielle Ableitung df/dx_i als g_i. g_i ist ein Ausdruck. g_i kann ein Funktionsaufruf sein, aber nicht der Name einer Funktion. Die Anzahl der partiellen Ableitungen m kann kleiner als die Anzahl der Argumente n sein.

gradef(a, x, expr) definiert die Ableitung der Variablen a in Bezug auf die Variable x als expr. Wie mit der Funktion depends wird a als abhängig von x deklariert. Die Abhängigkeit wird in die Liste dependencies eingetragen. Siehe auch depends.

Bis auf das erste Argument werden die Argumente der Funktion gradef ausgewertet. gradef gibt die Funktion oder Variable zurück, für die eine partielle Ableitung definiert wurde.

gradef kann die Ableitungen von vorhandenen Maxima-Funktionen neu definieren. Zum Beispiel definiert gradef(sin(x), sqrt (1 - sin(x)^2)) eine neue Ableitung der Sinusfunktion.

gradef kann keine partiellen Ableitungen für indizierte Funktionen definieren.

printprops([f_1, ..., f_n], gradef) zeigt die mit gradef definierten partiellen Ableitungen der Funktionen f_1, …, f_n an und printprops([a_n, ..., a_n], atomgrad) zeigt die mit gradef definierten partiellen Ableitungen der Variablen a_n, …, a_n an. Siehe printprops.

gradefs ist eine Informationsliste, die die Funktionen enthält, für die mit gradef eine Ableitung definierte wurde. Die Liste enthält keine Variablen, für die Ableitungen definiert wurden.

Systemvariable: gradefs

Standardwert: []

gradefs ist eine Liste der Funktionen, für die eine Ableitung mit der Funktion gradef definiert wurde.


16.3 Integration


16.3.1 Einführung in die Integration

Maxima hat verschiedene Algorithmen, um Integrale zu behandeln. Die Funktion integrate nutzt diese. Maxima hat ein Paket antid, welches Integrale mit einer unbekannten Funktion, deren Ableitung bekannt ist, integrieren kann. Für die numerische Berechnung von Integralen hat Maxima das Paket QUADPACK mit Funktionen wie quad_qag oder quad_qags. Die Funktionen laplace und specint finden die Laplacetransformation. Wird das Paket abs_integrate geladen, kann Maxima weitere Integrale lösen. Dazu gehören insbesondere Integrale mit der Betragsfunktion abs und der Signum-Funktion signum. Siehe auch abs_integrate.


16.3.2 Funktionen und Variablen der Integration

Funktion: changevar (expr, f(x,y), y, x)

Führt eine Substitution der Integrationsvariablen, die als f(x,y)=0 angegeben wird, für die Variable x in allen Integralen durch, die in expr enthalten sind. Die neue Variable ist y.

(%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

Ein Ausdruck mit einem Integral in einer Substantivform 'integrate wie im obigen Beispiel kann mit der Funktion ev und dem Auswertungsschalter nouns ausgewertet werden. Das Beispiel von oben kann zum Beispiel mit ev(%o3, nouns) ausgewertet werden.

Mit changevar können auch die Indizes einer Summe oder eines Produktes substituiert werden. Dabei muss beachtet werden, dass nur lineare Verschiebungen, wie zum Beispiel i = j + ..., eine korrekte Substitution für Summen und Produkte sind.

(%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
Funktion: dblint (f, r, s, a, b)

Eine Routine, um ein bestimmtes doppeltes Integral mit der Simpsonschen Regel numerisch zu berechnen.

      b  s(x)
     /  /
     [  [
     I  I     f(x, y) dy dx
     ]  ]
     /  /
      a  r(x)

Die Funktion f muss eine Funktion von zwei Variablen sein. r und s müssen Funktionen einer Variablen sein. a und b sind Gleitkommazahlen. Die Optionsvariablen dblint_x und dblint_y kontrollieren die Anzahl der Unterteilungen des Integrationsintervalls für den Simpsonschen Algorithmus. Der Standardwert ist jeweils 10.

Das Kommando demo(dblint) zeigt ein Beispiel.

Die numerischen Funktionen des Pakets QUADPACK sind gegenüber dblint zu bevorzugen.

Funktion: defint (expr, x, a, b)

Sucht das bestimmte Integral eines Ausdrucks expr für die Integrationsvariable x in den Grenzen a und b. Diese Funktion wird ausgeführt, wenn ein bestimmtes Integral mit der Funktion integrate gesucht wird.

defint gibt einen symbolischen Ausdruck als Ergebnis zurück. Ist das Integral divergent, generiert Maxima eine Fehlermeldung. Kann defint keine Lösung finden, wird eine Substantivform zurückgegeben.

Optionsvariable: erfflag

Standardwert: true

Hat erfflag den Wert false, wird von der Funktion risch die Fehlerfunktion erf nicht in die Lösung eingeführt.

Funktion: ilt (expr, s, t)

Berechnet die Inverse Laplace-Transformation des Ausdrucks expr für die Variable s und den Parameter t. expr muss eine rationale Funktion sein, in deren Nenner nur lineare und quadratische Faktoren auftreten. Mit den Funktionen laplace und ilt sowie den Funktionen solve oder linsolve können lineare Differentialgleichungen oder Systeme von linearen Differentialgleichungen gelöst werden.

(%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
Optionsvariable: intanalysis

Standardwert: true

Hat intanalysis den Wert true, sucht Maxima nach Polen in einem Integranden. Existieren solche, wird der Cauchysche Hauptwert des Integrals bestimmt. Hat intanalysis den Wert false, wird die Integration unter der Annahme ausgeführt, dass das Integral keine Pole im Integrationsbereich hat.

Siehe auch ldefint.

Beispiele:

Maxima kann das folgende Integral lösen, wenn intanalysis den Wert false hat.

(%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
Funktion: integrate (expr, x)
Funktion: integrate (expr, x, a, b)

Sucht die symbolische Lösung des Integrals für den Ausdruck expr und der Integrationsvariablen x. integrate(expr, x) löst das unbestimmte Integral.

integrate(expr, x, a, b) sucht die Lösung des bestimmten Integrals in den Integrationsgrenzen a und b. Die Integrationsgrenzen dürfen die Integrationsvariable x nicht enthalten. Für die Integrationsgrenzen muss nicht gelten a < b. Sind die Integrationsgrenzen gleich, dann ist das Ergebnis der Integration Null.

Für die numerische Lösung von Integralen siehe die Funktion quad_qag und verwandte Funktionen. Residuen eines Integranden können mit der Funktion residue berechnet werden. Einen alternativen Algorithmus für das Lösen von Integralen, die im Integranden eine unbekannte Funktion und deren Ableitung enthalten, bieten die Funktionen antid und antidiff.

Findet integrate keine Lösung wird eine Substantivform oder ein Ausdruck mit einer oder mehreren Substantivformen zurückgegeben.

Soll das Integral nicht sofort berechnet werden, kann die Substantivform des Integrals angegeben werden, zum Beispiel 'integrate(expr, x). Die Berechnung des Integrals ist dann mit Funktion ev und dem Auswertungsschalter nouns möglich.

Die Abhängigkeit der Funktionen im Integranden von Variablen muss explizit zum Beispiel mit f(x) angegeben werden. integrate beachtet keine Abhängigkeit die mit der Funktion depends definiert werden.

Benötigt integrate Informationen zu einem Parameter, die nicht aus dem aktuellen Kontext abgeleitet werden können, wird der Nutzer nach den fehlenden Informationen gefragt.

integrate ist standardmäßig nicht als linear deklariert. Siehe declare und linear.

Nur in einigen speziellen Fällen wendet integrate die Methode der partiellen Integration an.

Beispiele:

Elementare unbestimmte und bestimme Integrale.

(%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

Gebrauch von assume und interaktive Fragen.

(%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

Substitution der Integrationsvariablen. In diesem Beispiel werden zwei verschiedene Substitutionen vorgenommen. Zuerst wird eine Ableitung der Funktion mit der Funktion gradef definiert. Die andere nutzt die Ableitung diff(r(x)) einer unbekannten Funktion r(x).

(%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)))

Die Lösung enthält eine Substantivform für das Integral einer rationalen Funktion. Siehe auch integrate_use_rootsof für Informationen zu Integralen von rationalen Funktionen.

(%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

Definition einer Funktion als ein Integral. Die rechte Seite einer Funktionsdefinition wird nicht ausgewertet. Daher enthält die Funktionsdefinition das Integral in einer Substantivform. Der Quote-Quote-Operator '' erzwingt die Auswertung der Substantivform.

(%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
Optionsvariable: integration_constant

Standardwert: %c

Wird eine symbolische Integrationskonstante für die Lösung eines Integrals benötigt, erzeugt Maxima diese durch Verkettung des Symbols integration_constant mit einer laufenden Nummer, die der Wert der Optionsvariablen integration_constant_counter ist.

Der Optionsvariablen integration_constant kann ein beliebiges Symbol zugewiesen werden.

Beispiele:

(%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
Systemvariable: integration_constant_counter

Standardwert: 0

Wird eine symbolische Integrationskonstante für die Lösung eines Integrals benötigt, erzeugt Maxima diese durch Verkettung des Symbols integration_constant mit einer laufenden Nummer, die der Wert der Optionsvariablen integration_constant_counter ist.

Der Wert der Systemvariablen integration_constant_counter wird vor der Erzeugung der Integrationskonstanten erhöht.

Beispiele:

(%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) reset (integration_constant_counter);
(%o3)            [integration_constant_counter]
(%i4) integrate (x^2 = 1, x);
                           3
                          x
(%o4)                     -- = x + %c1
                          3
Optionsvariable: integrate_use_rootsof

Standardwert: false

Hat integrate_use_rootsof den Wert true und der Nenner einer rationalen Funktion kann nicht faktorisiert werden, dann gibt integrate ein Integral zurück, das eine Summe über die unbekannten Wurzeln des Nenners enthält.

Hat zum Beispiel integrate_use_rootsof den Wert false, gibt integrate im Folgenden ein Lösung zurück, die eine Substantivform enthält.

(%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)

Mit dem Wert true für die Optionsvariable integrate_use_rootsof wird das ungelöste Integral als eine Summe über die Wurzeln des Nenners der rationalen Funktion zurückgegeben.

(%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(x  - x  + 1)
(%o4) ----------------------------------------------------------
               7

                                                      2 x + 1
                                  2            5 atan(-------)
                             log(x  + x + 1)          sqrt(3)
                           - --------------- + ---------------
                                   14             7 sqrt(3)

Alternativ kann der Nutzer die Wurzeln des Nenners separat berechnen und den Integranden mit Hilfe der Wurzeln ausdrücken. Zum Beispiel als 1/((x - a)*(x - b)*(x - c)) oder 1/((x^2-(a+b)*x + a*b)*(x - c)) für ein kubisches Polynom mit drei Nullstellen im Nenner. Auf diese Weise kann Maxima in einigen Fällen eine Lösung für ein Integral finden.

Funktion: laplace (expr, t, s)

Sucht die Laplace-Transformation des Ausdrucks expr für die Integrationsvariable x und den Parameter s.

laplace findet die Laplace-Transformation für Ausdrücke, die die Funktionen delta, exp, log, sin, cos, sinh, cosh und erf sowie Ausdrücke mit derivative, integrate, sum und ilt enthalten.

Kann laplace die Laplace-Transformation nicht finden, wird die Funktion specint aufgerufen. specint kann die Laplace-Transformation für eine Vielzahl von speziellen Funktionen im Integranden berechnen. Findet auch specint keine Lösung ist das Ergebnis eine Substantivform.

laplace erkennt die Faltung von Funktionen der Form integrate (f(x) * g(t - x), x, 0, t). Andere Faltungen werden nicht erkannt.

Funktionale Abhängigkeiten von Variablen müssen explizit angegeben werden. laplace erkennt keine Abhängigkeiten, die mit der Funktion depends definiert wurden. Eine Funktion die von den Variablen x abhängt, muss als f(x) im Ausdruck expr auftreten.

Siehe auch ilt für die Inverse Laplace-Transformation.

Beispiele:

(%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)

Funktion: ldefint (expr, x, a, b)

Sucht die Lösung des bestimmten Integrals für den Integranden expr. ldefint bestimmt die Stammfunktion und sucht die Grenzwerte mit der Funktion limit an den Integrationsgrenzen a und b. Kann ein Grenzwert nicht ermittelt werden, enthält das Ergebnis die Substantivform des Grenzwertes.

ldefint wird nicht von der Funktion integrate aufgerufen. Daher kann ldefint ein von integrate verschiedenes Ergebnis haben. ldefint verwendet immer denselben Algorithmus, um eine Lösung zu finden. Dagegen wendet integrate verschiedene Algorithmen an, um nach einer Lösung zu suchen.

Funktion: residue (expr, z, z_0)

Berechnet das Residuum für den Ausdruck expr, wenn die Variable z gegen den Wert z_0 geht.

Beispiele:

(%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
Funktion: risch (expr, x)

Nutzt den transzendenten Risch-Algorithmus für die Integration des Ausdruck expr und der Integrationsvariable x. Der algebraische Risch-Algorithmus ist nicht implementiert. Der transzendente Risch-Algorithmus behandelt Integranden mit Exponential- und Logarithmusfunktionen. Der Risch-Algorithmus wird von integrate aufgerufen, wenn integrate keine Stammfunktion finden kann.

Hat erfflag den Wert false, werden von der Funktion risch keine Fehlerfunktionen erf in die Lösung eingeführt.

Beispiele:

(%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)
Funktion: tldefint (expr, x, a, b)

Entspricht der Funktion ldefint mit dem Wert true für die Optionsvariable tlimswitch.


16.3.3 Einführung in QUADPACK

QUADPACK ist eine Sammlung von Funktionen für die numerische Berechnung von eindimensionalen bestimmten Integralen. QUADPACK hat den Ursprung in einem Projekt von R. Piessens 1, E. de Doncker 2, C. Ueberhuber 3, und D. Kahaner 4.

Die QUADPACK-Bibliothek, die in Maxima enthalten ist, ist eine automatische Übersetzung des Fortran Quellcodes mit dem Programm f2cl wie er in der SLATEC Common Mathematical Library, Version 4.1 5 vorliegt. Die SLATEC Bibliothek datiert auf Juli 1993. Die QUADPACK Funktionen wurden bereits einige Jahre früher programmiert. Es gibt eine weitere Version von QUADPACK bei Netlib 6. Es ist jedoch unklar worin sich diese von der SLATEC Version unterscheidet.

Alle QUADPACK-Funktionen versuchen automatisch, ein bestimmtes Integral numerisch innerhalb eine spezifizierten Genauigkeit zu berechnen. Die Übersetzung nach Lisp enthält einige weitere nicht-automatische Funktionen, die jedoch nicht als Maxima Funktionen zur Verfügung stehen.

Weitere Informationen über das QUADPACK-Paket sind in dem QUADPACK-Buch 7 enthalten.

Übersicht über die Integrationsroutinen

quad_qag

Integration einer allgemeinen Funktion über ein endliches Intervall. quad_qag implementiert einen globalen adaptiven Integrator auf Grundlage der Strategie von Aind (Piessens, 1973). Es kann aus 6 verschiedenen Paaren von Gauß-Kronrad-Quadraturformeln ausgewählt werden. Die Formeln höheren Grades sind für stark oszillierende Integranden geeignet.

quad_qags

Integration einer allgemeinen Funktion über ein endliches Intervall. Die Funktion quad_qags implementiert die Strategie einer globalen adaptiven Unterteilung des Integrationsintervalls mit Extrapolation (de Doncker, 1978). Zusätzlich wird versucht, die Konvergenz der Integralapproximation mit Hilfe des Epsilon-Algorithmus (Wynn, 1956) zu beschleunigen. Dies führt zum Beispiel bei Integranden mit Singularitäten, deren Lage und Typ unbekannt sind, zu einer Effizienzsteigerung.

quad_qagi

Die Funktion quad_qagi führt die Integration einer allgemeinen Funktion über ein unendliches oder halb-unendliches Intervall aus. Das Intervall wird auf ein endliches Intervall transformiert. Das transformierte Integrationsproblem wird dann mit einer geringfügig modifizierten Algorithmus wie in quad_qags gelöst.

quad_qawo

Berechnung von Integralen mit den trigonometrischen Gewichtsfunktionen cos(omega x) f(x) oder sin(omega x) f(x) über ein endliches Intervall, wobei omega eine Konstante ist. Der Algorithmus der Funktion quad_qawo zur basiert auf eine modifizierte Clenshaw-Curtis-Technik. quad_qawo wendet eine adaptive Unterteilung des Integrationsintervalls mit Extrapolation an, die vergleichbar mit dem Algorithmus von quad_qags ist. Zusätzlich wird versucht, die Konvergenz der Integralapproximation mit Hilfe des Epsilon-Algorithmus (Wynn, 1956) zu beschleunigen.

quad_qawf

Die Funktion quad_qawf berechnet die Sinus- oder Kosinus-Fouriertransformation über ein halb-unendliches Intervall. Dabei wird die global adaptive Routine quad_qawo sukzessive auf endliche Teilintervalle angewendet. Zur Konvergenzbeschleunigung der resultierenden alternierenden Reihe wird der Epsilon-Algorithmus (Wynn, 1956) verwendet.

quad_qaws

Integration von w(x) f(x) über ein endliches Intervall [a, b], wobei w eine Funktion der Form (x - a)^alpha (b - x)^beta v(x) ist und v(x) ist 1 oder log(x - a) oder log(b - x) oder log(x - a) log(b - x), und alpha > -1 und beta > -1. quad_qaws ist speziell für die effiziente Berechnung von Integralen über endliche Intervalle mit algebraischen oder algebraisch-logarithmischen Endpunktsingularitäten konzipiert. Eine globale adaptive Strategie mit Unterteilung des Integrationsintervalls wird angewendet. Auf Teilintervalle die keinen Endpunkt des Integrationsintervalls enthalten, kommt ein Gauß-Kronrod-Formelpaar und auf Randintervallen kommen modifizierte Clenshaw-Curtis-Formeln zur Anwendung.

quad_qawc

Die Funktion quad_qawc berechnet den Cauchyschen Hauptwert von f(x)(x - c) über ein endliches Intervall (a, b) und dem Wert c. Es wird eine modifizierte Clenshaw-Curtis-Formel angewendet, wenn c im Teilbereich enthalten ist. Andernfalls wird eine globale adaptive Strategie mit einem Gauß-Kronrod-Formelpaar angewendet.

quad_qagp

Basically the same as quad_qags but points of singularity or discontinuity of the integrand must be supplied. This makes it easier for the integrator to produce a good solution.


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16.3.4 Funktionen und Variablen für QUADPACK

Funktion: quad_qag (f(x), x, a, b, key, [epsrel, epsabs, limit])
Funktion: quad_qag (f, x, a, b, key, [epsrel, epsabs, limit])

Die Funktion quad_qag berechnet das folgende Integral über ein endliches Intervall.

           b
          /
          [
          I  f(x) dx
          ]
          /
           a

quad_qag implementiert einen globalen adaptiven Integrator auf Grundlage der Strategie von Aind (Piessens, 1973). Es kann aus 6 verschiedenen Paaren von Gauß-Kronrad-Quadraturformeln ausgewählt werden. Die Formeln höheren Grades sind für stark oszillierende Integranden geeignet.

Die Funktion f(x) mit der abhängigen Variablen x wird im Integrationsintervall a und b integriert. key wählt den Grad der Gauß-Kronrod-Quadraturformel aus und kann Werte von 1 bis 6 annehmen. Ein größerer Grad ist geeignet für stark oszillierende Integranden.

Der Integrand kann eine Maxima-Funktion, eine Lisp-Funktion, ein Operator, ein Maxima-Lambda-Ausdruck oder ein allgemeiner Maxima-Ausdruck sein.

Die numerische Integration wird adaptiv ausgeführt. Der Integrationsbereich wird solange geteilt, bis die gewünschte Genauigkeit erreicht wird.

Die Schlüsselwortargumente sind optional und können in beliebiger Reihenfolge angegeben werden. Sie haben die Form key=val. Die Schlüsselwortargumente sind:

epsrel

Gewünschter relativer Fehler der Approximation. Der Standardwert ist 1.0e-8.

epsabs

Gewünschter absoluter Fehler der Approximation. Der Standardwert ist 0.

limit

Die maximale Zahl an Teilintervallen des adaptiven Algorithmus. Der Standardwert ist 200.

quad_qag gibt eine Liste mit vier Elementen zurück:

  • eine numerische Näherung des Integrals,
  • geschätzer absoluter Fehler der Näherung,
  • Anzahl der Auswertungen des Integranden,
  • ein Fehlercode.

Der Fehlercode kann die folgenden Werte annehmen:

  • 0, wenn kein Fehler aufgetreten ist,
  • 1, wenn zu viele Teilintervalle notwendig wurden,
  • 2, wenn übemäßiger Rundungsfehler aufgetreten sind,
  • 3, wenn ein extrem schlechtes Verhalten des Integranden vorliegt,
  • 6, wenn die Eingabe ungültig ist.

Beispiele:

(%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
Funktion: quad_qags (f(x), x, a, b, [epsrel, epsabs, limit])
Funktion: quad_qags (f, x, a, b, [epsrel, epsabs, limit])

Die Funktion quad_qags berechnet das folgende Integral über ein endliches Intervall.

           b
          /
          [
          I  f(x) dx
          ]
          /
           a

quad_qags implementiert die Strategie einer globalen adaptiven Unterteilung des Integrationsintervalls mit Extrapolation (de Doncker, 1978). Zusätzlich wird versucht, die Konvergenz der Integralapproximation mit Hilfe des Epsilon-Algorithmus (Wynn, 1956) zu beschleunigen. Dies führt zum Beispiel bei Integranden mit Singularitäten, deren Lage und Typ unbekannt sind, zu einer Effizienzsteigerung.

Die Funktion f(x) mit der abhängigen Variablen x wird im Integrationsintervall a und b integriert.

Der Integrand kann eine Maxima-Funktion, eine Lisp-Funktion, ein Operator, ein Maxima-Lambda-Ausdruck oder ein allgemeiner Maxima-Ausdruck sein.

Die Schlüsselwortargumente sind optional und können in beliebiger Reihenfolge angegeben werden. Sie haben die Form key=val. Die Schlüsselwortargumente sind:

epsrel

Gewünschter relativer Fehler der Approximation. Der Standardwert ist 1.0e-8.

epsabs

Gewünschter absoluter Fehler der Approximation. Der Standardwert ist 0.

limit

Die maximale Zahl an Teilintervallen des adaptiven Algorithmus. Der Standardwert ist 200.

quad_qag gibt eine Liste mit vier Elementen zurück:

  • eine numerische Näherung des Integrals,
  • geschätzer absoluter Fehler der Näherung,
  • Anzahl der Auswertungen des Integranden,
  • ein Fehlercode.

Der Fehlercode kann die folgenden Werte annehmen:

  • 0, wenn kein Fehler aufgetreten ist,
  • 1, wenn zu viele Teilintervalle notwendig wurden,
  • 2, wenn übemäßiger Rundungsfehler aufgetreten sind,
  • 3, wenn ein extrem schlechtes Verhalten des Integranden vorliegt,
  • 6, wenn die Eingabe ungültig ist.

Beispiele:

quad_qags ist genauer und effizienter als quad_qag für das folgende Beispiel.

(%i1) quad_qags (x^(1/2)*log(1/x), x, 0, 1, 'epsrel=1d-10);
(%o1)   [.4444444444444448, 1.11022302462516E-15, 315, 0]
Funktion: quad_qagi (f(x), x, a, b, [epsrel, epsabs, limit])
Funktion: quad_qagi (f, x, a, b, [epsrel, epsabs, limit])

Die Funktion quad_qagi berechnet die folgenden Integrale über ein unendliches oder halb-unendliches Intervall.

           inf
          /
          [
          I    f(x) dx
          ]
          /
           a
           a
          /
          [
          I     f(x) dx
          ]
          /
           minf
           inf
          /
          [
          I     f(x) dx
          ]
          /
           minf

Das Intervall wird auf ein endliches Intervall transformiert. Das transformierte Integrationsproblem wird dann mit einem geringfügig modifizierten Algorithmus wie in quad_qags gelöst.

Die Funktion f(x) mit der abhängigen Variablen x wird über einen unendlichen Bereich integriert.

Der Integrand kann eine Maxima-Funktion, eine Lisp-Funktion, ein Operator, ein Maxima-Lambda-Ausdruck oder ein allgemeiner Maxima-Ausdruck sein.

Eine der Grenzen des Integrationsbereiches kann unendlich sein. Ist dies nicht der Fall gibt quad_qagi eine Substantivform zurück.

Die Schlüsselwortargumente sind optional und können in beliebiger Reihenfolge angegeben werden. Sie haben die Form key=val. Die Schlüsselwortargumente sind:

epsrel

Gewünschter relativer Fehler der Approximation. Der Standardwert ist 1.0e-8.

epsabs

Gewünschter absoluter Fehler der Approximation. Der Standardwert ist 0.

limit

Die maximale Zahl an Teilintervallen des adaptiven Algorithmus. Der Standardwert ist 200.

quad_qag gibt eine Liste mit vier Elementen zurück:

  • eine numerische Näherung des Integrals,
  • geschätzer absoluter Fehler der Näherung,
  • Anzahl der Auswertungen des Integranden,
  • ein Fehlercode.

Der Fehlercode kann die folgenden Werte annehmen:

  • 0, wenn kein Fehler aufgetreten ist,
  • 1, wenn zu viele Teilintervalle notwendig wurden,
  • 2, wenn übemäßiger Rundungsfehler aufgetreten sind,
  • 3, wenn ein extrem schlechtes Verhalten des Integranden vorliegt,
  • 6, wenn die Eingabe ungültig ist.

Beispiele:

(%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
Funktion: quad_qawc (f(x), x, c, a, b, [epsrel, epsabs, limit])
Funktion: quad_qawc (f, x, c, a, b, [epsrel, epsabs, limit])

Die Funktion quad_qawc berechnet den Cauchyschen Hauptwert von f(x)(x - c) über ein endliches Intervall (a, b) und dem Wert c.

           b
          /
          [  f(x)
          I  ----- dx
          ]  x - c
          /
           a

Es wird eine modifizierte Clenshaw-Curtis-Formel angewendet, wenn c im Teilbereich enthalten ist, andernfalls wird eine globale adaptive Strategie mit einem Gauß-Kronrod-Formelpaar angewendet.

Die Funktion f(x)/(x - c), die von der Variablen x abhängt, wird in den Grenzen a und b integriert.

Der Integrand kann eine Maxima-Funktion, eine Lisp-Funktion, ein Operator, ein Maxima-Lambda-Ausdruck oder ein allgemeiner Maxima-Ausdruck sein.

Die Schlüsselwortargumente sind optional und können in beliebiger Reihenfolge angegeben werden. Sie haben die Form key=val. Die Schlüsselwortargumente sind:

epsrel

Gewünschter relativer Fehler der Approximation. Der Standardwert ist 1.0e-8.

epsabs

Gewünschter absoluter Fehler der Approximation. Der Standardwert ist 0.

limit

Die maximale Zahl an Teilintervallen des adaptiven Algorithmus. Der Standardwert ist 200.

quad_qag gibt eine Liste mit vier Elementen zurück:

  • eine numerische Näherung des Integrals,
  • geschätzer absoluter Fehler der Näherung,
  • Anzahl der Auswertungen des Integranden,
  • ein Fehlercode.

Der Fehlercode kann die folgenden Werte annehmen:

  • 0, wenn kein Fehler aufgetreten ist,
  • 1, wenn zu viele Teilintervalle notwendig wurden,
  • 2, wenn übemäßiger Rundungsfehler aufgetreten sind,
  • 3, wenn ein extrem schlechtes Verhalten des Integranden vorliegt,
  • 6, wenn die Eingabe ungültig ist.

Beispiele:

(%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
Funktion: quad_qawf (f(x), x, a, omega, trig, [epsabs, limit, maxp1, limlst])
Funktion: quad_qawf (f, x, a, omega, trig, [epsabs, limit, maxp1, limlst])

Die Funktion quad_qawf berechnet die Sinus- oder Kosinus-Fouriertransformation mit der Gewichtsfunktion w über ein halb-unendliches Intervall.

           inf
          /
          [
          I    f(x) w(x) dx
          ]
          /
           a

Zur Berechnung des Integrals wird die global adaptive Routine quad_qawo sukzessive auf endliche Teilintervalle angewendet. Zur Konvergenzbeschleunigung der resultierenden alternierenden Reihe wird der Epsilon-Algorithmus (Wynn, 1956) verwendet.

Die Gewichtsfunktion w wird mit dem Schlüsselwort trig ausgewählt:

cos

w(x) = cos (omega x)

sin

w(x) = sin (omega x)

Der Integrand kann eine Maxima-Funktion, eine Lisp-Funktion, ein Operator, ein Maxima-Lambda-Ausdruck oder ein allgemeiner Maxima-Ausdruck sein.

Die Schlüsselwortargumente sind optional und können in beliebiger Reihenfolge angegeben werden. Sie haben die Form key=val. Die Schlüsselwortargumente sind:

epsabs

Gewünschter absoluter Fehler der Näherung. Der Standardwert ist 1.0e-10.

limit

(limit - limlst)/2 ist die maximale Zahl an Teilintervallen des adaptiven Algorithmus. Der Standardwert ist 200.

maxp1

Die maximale Anzahl an Chebyshev-Gewichten. Der Wert muss größer als 0 sein. Der Standardwert ist 100.

limlst

Obere Grenze für die Anzahl an Zyklen. Der Wert muss größer oder gleich 3 sein. Der Standardwert ist 10.

quad_qawf gibt eine Liste mit vier Elementen zurück:

  • eine numerische Näherung des Integrals,
  • geschätzer absoluter Fehler der Näherung,
  • Anzahl der Auswertungen des Integranden,
  • ein Fehlercode.

Der Fehlercode kann die folgenden Werte annehmen:

  • 0, wenn kein Fehler aufgetreten ist,
  • 1, wenn zu viele Teilintervalle notwendig wurden,
  • 2, wenn übemäßiger Rundungsfehler aufgetreten sind,
  • 3, wenn ein extrem schlechtes Verhalten des Integranden vorliegt,
  • 6, wenn die Eingabe ungültig ist.

Beispiele:

(%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
Funktion: quad_qawo (f(x), x, a, b, omega, trig, [epsrel, epsabs, limit, maxp1, limlst])
Funktion: quad_qawo (f, x, a, b, omega, trig, [epsrel, epsabs, limit, maxp1, limlst])

Die Funktion quad_qawo berechnet das folgende Integral mit den trigonometrischen Gewichtsfunktionen cos(omega x) f(x) oder sin(omega x) f(x) über ein endliches Intervall, wobei omega eine Konstante ist.

           b
          /
          [
          I  f(x) w(x) dx
          ]
          /
           a

Der Algorithmus basiert auf eine modifizierte Clenshaw-Curtis-Technik. quad_qawo wendet eine adaptive Unterteilung des Integrationsintervalls mit Extrapolation an, die vergleichbar mit dem Algorithmus von quad_qags ist. Zusätzlich wird versucht, die Konvergenz der Integralapproximation mit Hilfe des Epsilon-Algorithmus zu beschleunigen.

Die Gewichtsfunktion w wird mit dem Schlüsselwort trig ausgewählt:

cos

w(x) = cos (omega x)

sin

w(x) = sin (omega x)

Der Integrand kann eine Maxima-Funktion, eine Lisp-Funktion, ein Operator, ein Maxima-Lambda-Ausdruck oder ein allgemeiner Maxima-Ausdruck sein.

Die Schlüsselwortargumente sind optional und können in beliebiger Reihenfolge angegeben werden. Sie haben die Form key=val. Die Schlüsselwortargumente sind:

epsrel

Gewünschter relativer Fehler der Näherung. Der Standardwert ist 1.0e-8

epsabs

Gewünschter absoluter Fehler der Näherung. Der Standardwert ist 0.

limit

limit/2 ist die maximale Zahl an Teilintervallen des adaptiven Algorithmus. Der Standardwert ist 200.

maxp1

Die maximale Anzahl an Chebyshev-Gewichten. Der Wert muss größer als 0 sein. Der Standardwert ist 100.

limlst

Obere Grenze für die Anzahl an Zyklen. Der Wert muss größer oder gleich 3 sein. Der Standardwert ist 10.

quad_qawo gibt eine Liste mit vier Elementen zurück:

  • eine numerische Näherung des Integrals,
  • geschätzer absoluter Fehler der Näherung,
  • Anzahl der Auswertungen des Integranden,
  • ein Fehlercode.

Der Fehlercode kann die folgenden Werte annehmen:

  • 0, wenn kein Fehler aufgetreten ist,
  • 1, wenn zu viele Teilintervalle notwendig wurden,
  • 2, wenn übemäßiger Rundungsfehler aufgetreten sind,
  • 3, wenn ein extrem schlechtes Verhalten des Integranden vorliegt,
  • 6, wenn die Eingabe ungültig ist.

Beispiele:

(%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
Funktion: quad_qaws (f(x), x, a, b, alpha, beta, wfun, [epsrel, epsabs, limit])
Funktion: quad_qaws (f, x, a, b, alpha, beta, wfun, [epsrel, epsabs, limit])

Die Funktion quad_qaws berechnet das Integral von w(x) f(x) über ein endliches Intervall [a, b], wobei w eine Funktion der Form (x - a)^alpha (b - x)^beta v(x) ist und v(x) ist 1 oder log(x - a) oder log(b - x) oder log(x - a) log(b - x), und alpha > -1 und beta > -1.

           b
          /
          [
          I  f(x) w(x) dx
          ]
          /
           a

quad_qaws ist speziell für die effiziente Berechnung von Integralen über endliche Intervalle mit algebraischen oder algebraisch-logarithmischen Endpunktsingularität konzipiert. Eine globale adaptive Strategie mit Unterteilung des Integrationsintervalls wird angewendet. Auf Teilintervalle, die keinen Endpunkt des Integrationsintervalls enthalten, kommt ein Gauß-Kronrod-Formelpaar und auf Randintervallen kommen modifizierte Clenshaw-Curtis-Formeln zur Anwendung.

Die Gewichtsfunktion wird mit dem Schlüsselwort wfun ausgewählt:

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)

Der Integrand kann eine Maxima-Funktion, eine Lisp-Funktion, ein Operator, ein Maxima-Lambda-Ausdruck oder ein allgemeiner Maxima-Ausdruck sein.

Die Schlüsselwortargumente sind optional und können in beliebiger Reihenfolge angegeben werden. Sie haben die Form key=val. Die Schlüsselwortargumente sind:

epsrel

Gewünschter relativer Fehler der Näherung. Der Standardwert ist 1.0e-8

epsabs

Gewünschter absoluter Fehler der Näherung. Der Standardwert ist 0.

limit

Maximale Anzahl der Teilintervalle des adaptiven Algorithmus. Der Standardwert ist 200.

quad_qaws gibt eine Liste mit vier Elementen zurück:

  • eine numerische Näherung des Integrals,
  • geschätzer absoluter Fehler der Näherung,
  • Anzahl der Auswertungen des Integranden,
  • ein Fehlercode.

Der Fehlercode kann die folgenden Werte annehmen:

  • 0, wenn kein Fehler aufgetreten ist,
  • 1, wenn zu viele Teilintervalle notwendig wurden,
  • 2, wenn übemäßiger Rundungsfehler aufgetreten sind,
  • 3, wenn ein extrem schlechtes Verhalten des Integranden vorliegt,
  • 6, wenn die Eingabe ungültig ist.

Beispiele:

(%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
Function: quad_qagp (f(x), x, a, b, points, [epsrel, epsabs, limit])
Function: quad_qagp (f, x, a, b, points, [epsrel, epsabs, limit])

Integration of a general function over a finite interval. quad_qagp implements globally adaptive interval subdivision with extrapolation (de Doncker, 1978) by the Epsilon algorithm (Wynn, 1956).

quad_qagp computes the integral

integrate (f(x), x, a, b)

The function to be integrated is f(x), with dependent variable x, and the function is to be integrated between the limits a and b.

The integrand may be specified as the name of a Maxima or Lisp function or operator, a Maxima lambda expression, or a general Maxima expression.

To help the integrator, the user must supply a list of points where the integrand is singular or discontinous.

The keyword arguments are optional and may be specified in any order. They all take the form key=val. The keyword arguments are:

epsrel

Desired relative error of approximation. Default is 1d-8.

epsabs

Desired absolute error of approximation. Default is 0.

limit

Size of internal work array. limit is the maximum number of subintervals to use. Default is 200.

quad_qagp returns a list of four elements:

  • an approximation to the integral,
  • the estimated absolute error of the approximation,
  • the number integrand evaluations,
  • an error code.

The error code (fourth element of the return value) can have the values:

0

no problems were encountered;

1

too many sub-intervals were done;

2

excessive roundoff error is detected;

3

extremely bad integrand behavior occurs;

4

failed to converge

5

integral is probably divergent or slowly convergent

6

if the input is invalid.

Examples:

(%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]

The integrand has singularities at 1 and sqrt(2) so we supply these points to quad_qagp. We also note that quad_qagp is more accurate and more efficient that quad_qags.

Function: quad_control (parameter, [value])

Control error handling for quadpack. The parameter should be one of the following symbols:

current_error

The current error number

control

Controls if messages are printed or not. If it is set to zero or less, messages are suppressed.

max_message

The maximum number of times any message is to be printed.

If value is not given, then the current value of the parameter is returned. If value is given, the value of parameter is set to the given value.


16.4 Differentialgleichungen


16.4.1 Einführung in Differentialgleichungen

Dieses Kapitel beschreibt die Funktionen, die in Maxima verfügbar sind, um analytische Lösungen für verschiedene Typen von Differentialgleichungen der 1. und 2. Ordnung zu erhalten. Eine numerische Lösung kann mit den Funktionen in dynamics berechnet werden. Für die graphische Darstellung von Differentialgleichungen siehe das Paket in plotdf.


16.4.2 Funktionen und Variablen für Differentialgleichungen

Funktion: bc2 (solution, xval1, yval1, xval2, yval2)

Löst das Randwertproblem einer Differentialgleichung 2. Ordnung. Das Argument solution ist eine allgemeine Lösung, wie sie von der Funktion ode2 zurückgegeben wird. xval1 gibt den Wert der unabhängigen Variablen im ersten Randpunkt an. Der Randwert wird als ein Ausdruck x = x1 angegeben. Das Argument yval1 gibt den Wert der abhängigen Variablen in diesem Punkt an. Der Randwert wird als y = y1 angegeben. Mit den Argumenten xval2 und yval2 werden die entsprechenden Werte an einem zweiten Randpunkt angegeben.

Siehe die Funktion ode2 für Beispiele.

Funktion: desolve (eqn, x)
Funktion: desolve ([eqn_1, …, eqn_n], [x_1, …, x_n])

Die Funktion desolve löst lineare Systeme gewöhnlicher Differentialgleichungen mit Hilfe der Methode der Laplacetransformation. Die Argumente eqn_i sind die Differentialgleichungen mit den abhängigen Variablen x_1, …, x_n. Die funktionale Abhängigkeit der Variablen x_1, …, x_n zum Beispiel von einer Variablen x muss explizit für die Variablen und ihrer Ableitungen angegeben werden. Zum Beispiel ist sind die folgenden zwei Gleichungen keine korrekte Definition:

eqn_1: 'diff(f,x,2) = sin(x) + 'diff(g,x);
eqn_2: 'diff(f,x) + x^2 - f = 2*'diff(g,x,2);

Eine korrekte Definition der zwei Gleichungen ist

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);

Die Funktion desolve wird dann folgendermaßen aufgerufen

desolve([eqn_1, eqn_2], [f(x),g(x)]);

Sind Anfangswerte für x=0 bekannt, können diese mit der Funktion atvalue vor dem Aufruf der Funktion desolve angegeben werden.

(%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)]

Kann desolve keine Lösung finden, ist die Rückgabe false.

Funktion: ic1 (solution, xval, yval)

Löst das Anfangswertproblem für eine Differentialgleichung 1. Ordnung. Das Argument solution ist eine allgemeine Lösung der Differentialgleichung, wie sie von der Funktion ode2 zurückgegeben wird. Mit dem Argument xval wird der Anfangswert der unabhängigen Variablen in der Form x = x0 angegeben. Mit dem Argument yval wird der Anfangswert der unabhängigen Variablen in der Form y = y0 angegeben.

Siehe die Funktion ode2 für ein Beispiel.

Funktion: ic2 (solution, xval, yval, dval)

Löst das Anfangswertproblem für eine Differentialgleichung 2. Ordnung. Das Argument solution ist eine allgemeine Lösung der Differentialgleichung, wie sie von der Funktion ode2 zurückgegeben wird. Mit dem Argument xval wird der Anfangswert der unabhängigen Variablen in der Form x = x0 angegeben. Mit dem Argument yval wird der Anfangswert der abhängigen Variablen in der Form y = y0 angegeben. Mit dem Argument dval wird der Anfangswert der ersten Ableitung der abhängigen Variablen nach der unabhängigen Variablen in der Form diff(y,x) = dy0 angegeben. Dem Symbol diff muss kein Quote-Operator ' vorangestellt werden.

Siehe auch ode2 für ein Beispiel.

Funktion: ode2 (eqn, dvar, ivar)

Die Funktion ode2 löst eine gewöhnliche Differentialgleichung der ersten oder zweiten Ordnung. Die Funktion hat drei Argumente: die Differentialgleichung eqn, die abhängige Variable dvar und die unabhängige Variable ivar. Ist die Funktion ode2 erfolgreich wird eine explizite oder implizite Lösung für die abhängige Variable zurückgegeben. Im Fall einer Differentialgleichung 1. Ordnung wird die Integrationskonstante mit %c bezeichnet. Für eine Differentialgleichung 2. Ordnung werden die Integrationskonstanten mit %k1 und %k2 bezeichnet. Die Abhängigkeit der abhängigen Variable von der unabhängigen Variablen muss nicht explizit, wie im Fall von desolve angegeben werden.

Kann ode2 keine Lösung finden, ist die Rückgabe false. Gegebenenfalls wird eine Fehlermeldung ausgegeben. Folgende Methoden werden für das Lösen einer Differentialgleichung 1. Ordnung nacheinander angewendet: linear, separierbar, exakt - wenn notwendig unter Zuhilfenahme eines Integrationsfaktors, homogen, bernoullische Differentialgleichung und eine Methode für verallgemeinerte homogene Gleichungen. Für eine Differentialgleichung 2. Ordnung kommen die folgenden Methoden zur Anwendung: konstante Koeffizienten, exakt, linear homogen mit nicht-konstanten Koeffizienten, die zu konstanten Koeffizienten transformiert werden können, eulersche Differentialgleichung, Variation der Parameter, Reduktion auf eine Differentialgleichung 1. Ordnung, wenn die Differentialgleichung entweder frei von der unabhängigen oder der abhängigen Variablen ist.

Im Laufe des Lösungsverfahrens werden zur Information des Nutzers globale Variablen gesetzt: method bezeichnet die Methode, die von ode2 zum Auffinden der Lösung verwendet wurde. intfactor bezeichnet einen verwendeten Integrationsfaktor. odeindex bezeichnet den Index der bernoullischen Gleichung oder der verallgemeinerte Methode für eine homogene Differentialgleichung. yp bezeichnet eine partikuläre Lösung, wenn die Variation der Parameter angewendet wird.

Für das Lösen von Anfangswertproblemen einer Differentialgleichung 1. oder 2. Ordnung können die Funktionen ic1 und ic2 verwendet werden. Ein Randwertproblem für eine Differentialgleichung 2. Ordnung kann mit der Funktion bc2 gelöst werden.

Beispiele:

(%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

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17 Polynome


17.1 Einführung in Polynome

Polynome werden in einer allgemeinen Darstellung oder in einer kanonischen Darstellung (CRE - Cannonical Rational Expressions) gespeichert. Die CRE-Darstellung ist die Standardform für Operationen mit Polynomen und wird intern von Funktionen wie factor oder ratsimp verwendet.

Ausdrücke in einer CRE-Form sind besonders für die Darstellung von Polynomen und rationalen Funktionen geeignet. Die CRE-Form nimmt eine Ordnung der Variablen an. Polynome werden rekursiv als eine Liste definiert, die als ersten Eintrag den Namen der Variablen und als nächste Einträge die Exponenten und Koeffizienten der Variablen enthalten. Der Koeffizient kann eine Zahl oder wiederum ein Polynom sein. Zum Beispiel hat das Polynom 3*x^2-1 die Darstellung (X 2 3 0 -1) und das Polynom 2*x*y+x-3 die Darstellung (Y 1 (X 1 2) 0 (X 1 1 0 -3)), wenn y die Hauptvariable des Polynoms ist. Ist x die Hauptvariable des Polynoms, dann ist die Darstellung (X 1 (Y 1 2 0 1) 0 -3).

Die Ordnung der Variablen ist in der Regel umgekehrt alphabetisch. Die Variablen müssen keine Atome sein. Alle Ausdrücke, die nicht die Operatoren +, -, *, / oder ^ enthalten, werden in einer CRE-Darstellung als "Variable" angenommen. Zum Beispiel sind x, sqrt(x) und sin(x+1) die CRE-Variablen des Ausdrucks x+sin(x+1)+2*SQRT(x)+1. Wird vom Nutzer keine abweichende Ordnung der Variablen mit der Funktion ratvars definiert, nimmt Maxima eine alphabetische Ordnung der Variablen an.

Im Allgemeinen werden rationale Funktionen in einer CRE-Form dargestellt, die keinen gemeinsamen Faktor im Zähler und Nenner haben. Die interne Darstellung ist ein Paar von Polynomen, die jeweils den Zähler und den Nenner darstellen. Diesem Paar geht eine Liste mit der Ordnung der Variablen im Ausdruck voraus. Ein Ausdruck in einer CRE-Form oder der CRE-Formen enthält, wird in der Ausgabe mit dem Symbol /R/ gekennzeichnet. Mit der Funktion rat können allgemeine Ausdrücke in eine CRE-Form transformiert werden. Umgekehrt wird ein Ausdruck in einer CRE-Form mit der Funktion ratdisrep in eine allgemeine Form transformiert.

Für die Darstellung von Taylor-Polynomen der Funktion taylor wird eine erweiterte CRE-Form verwendet. In dieser Darstellung können die Exponenten von Polynomen auch rationale Zahlen sein. Weiterhin können die Koeffizienten rationale Funktionen sein. Die erweiterte CRE-Form enthält auch Informationen über den Grad des Polynoms. In der Ausgabe wird die erweiterte CRE-Form mit dem Symbol /T/ bezeichnet.


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17.2 Funktionen und Variablen für Polynome

Optionsvariable: algebraic

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable algebraic den Wert true, wird beim Umwandeln von Ausdrücken in die CRE-Form und beim Rechnen mit Ausdrücken in einer CRE-Form der Ausdruck so vereinfacht, dass der Nenner frei von algebraischen Zahlen (das sind Wurzeln von ganzen Zahlen) ist.

Beispiele:

Im zweiten Beispiel wird der Ausdruck automatisch mit sqrt(2) erweitert, um den Nenner frei von der algebraischen Zahl sqrt(2) zu machen.

(%i1) algebraic:false;
(%o1)                         false
(%i2) rat(x^2+x)/sqrt(2);
                              2
                             x  + x
(%o2)/R/                     -------
                             sqrt(2)
(%i3) algebraic:true;
(%o3)                         true
(%i4) rat(x^2+x)/sqrt(2);
                              2
                     sqrt(2) x  + sqrt(2) x
(%o4)/R/             ----------------------
                               2
Optionsvariable: berlefact

Standardwert: true

Hat die Optionsvariable berlefact den Wert false, dann wird der Kronecker-Algorithmus von der Funktion factor für die Faktorisierung genutzt. Ansonsten wird der Berlekamp-Algorithmus genutzt. Der Standardwert ist true.

Funktion: bezout (p1, p2, x)

Die Rückgabe ist die Sylvestermatrix der zwei Polynome p1 und p2 mit der unabhängigen Variablen x. Die Determinante der Sylvestermatrix ist die Resultante der Polynome. Die Resultante kann auch sofort mit der Funktion resultant berechnet werden.

Beispiele:

(%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
Funktion: bothcoef (expr, x)

Gibt eine Liste zurück, deren erstes Element der Koeffizient der Variablen x im Ausdruck expr und deren zweites Element der verbleibende Teil des Ausdrucks expr ist. Das Ergebnis ist also [A,B] und es gilt expr = A * x + B.

Die Funktion bothcoef hat den Alias-Namen bothcoeff.

Siehe auch die Funktion coeff.

Beispiele:

(%i1) bothcoeff(a*x+2, x);
(%o1)                        [a, 2]
(%i2) bothcoeff(x^2+a*x+2, x);
                                2
(%o2)                      [a, x  + 2]

Definition einer Funktion islinear, die die Funktion bothcoeff nutzt, um den linearen Anteil eines Ausdrucks zu ermitteln.

(%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
Funktion: coeff (expr, x, n)
Funktion: coeff (expr, x)

Gibt den Koeffizienten von x^n des Ausdrucks expr zurück. Das Argument expr ist ein Polynom in der Variablen x.

Das Kommando coeff(expr, x^n) ist äquivalent zu coeff(expr, x, n). Das Kommando coeff(expr, x, 0) gibt den Teil des Ausdrucks expr zurück, der frei von der Variablen x ist. Wenn nicht angegeben, wird das Argument n als 1 angenommen.

Das Argument x kann auch eine indizierte Variable oder ein Teilausdruck von expr sein.

coeff wendet weder die Funktion expand noch die Funktion factor an, um einen Ausdruck zu expandieren oder zu faktorisieren. Daher kann es zu anderen Ergebnissen kommen, wenn zuvor diese Funktionen angewendet werden.

Wird coeff auf Listen, Matrizen oder Gleichungen angewendet, wird die Funktion auf die Elemente oder beide Seiten der Gleichung angewendet.

Siehe auch die Funktion bothcoef.

Beispiele:

coeff gibt den Koeffizienten von x^n des Ausdrucks expr zurück.

(%i1) coeff(b^3*a^3 + b^2*a^2 + b*a + 1, a^3);
                                3
(%o1)                          b

coeff(expr, x^n) ist äquivalent zu coeff(expr, x, n).

(%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) gibt den Teil des Ausdrucks expr zurück, der frei von der Variablen x ist.

(%i1) coeff(a*u + b^2*u^2 + c^3*u^3, b, 0);
                            3  3
(%o1)                      c  u  + a u

x kann eine einfache Variable, eine indizierte Variable oder ein Teilausdruck des Ausdrucks expr sein.

(%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 wendet die Funktionen expand und factor nicht an.

(%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 wird bei Listen und Matrizen auf die Elemente und bei Gleichungen auf die beiden Seiten angewendet.

(%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

Die folgende Definition der Funktion coeff_list liefert eine Liste mit den Koeffizienten, die in einem Polynom auftreten. Neben der Funktion coeff kommt hier die Funktion hipow zum Einsatz, um den höchsten Exponenten zu ermitteln. rat und ratdisrep werden verwendet, um das Polynom zwischenzeitlich in die kanonische Form (CRE) zu bringen.

(%i1) b : (x-y)^2;
                                       2
(%o1)                           (x - y)
(%i2) coeff_list(a, x) := (
   a : rat(a),
   reverse( makelist(ratdisrep(coeff(a, x, i)), i,0, hipow(a, x)) ))$

(%i3) coeff_list(b, x);
                                         2
(%o3)                        [1, - 2 y, y ]
Funktion: content (p, x_1, …, x_n)

Gibt eine Liste zurück, deren erstes Element der größte gemeinsame Teiler der Koeffizienten des Polynoms p in der Variablen x_n ist und dessen zweites Element das durch den größten gemeinsamen Teiler dividierte Polynom ist. Die anderen Argumente x_1, …, x_n-1 haben dieselbe Bedeutung wie für die Funktion ratvars.

Beispiel:

(%i1) content(2*x*y + 4*x^2*y^2, y);
                                   2
(%o1)                   [2 x, 2 x y  + y]
Funktion: denom (expr)

Gibt den Nenner des Ausdrucks expr zurück, wenn dieser ein Quotient ist. Ist der Ausdruck expr kein Quotient wird expr zurückgegeben.

Die Funktion denom wertet das Argument aus. Siehe auch die Funktion num.

Beispiel:

(%i1) denom(x^2/(x+1));
(%o1)                         x + 1
Funktion: divide (p_1, p_2, x_1, …, x_n)

Berechnet den Quotienten und den Rest der Division des Polynom p_1 durch das Polynom p_2 für die Variable x_n. Die anderen Argumente x_1, …, x_n-1 haben dieselbe Bedeutung wie für die Funktion ratvars. Das Ergebnis ist eine Liste, wobei das erste Element der Quotient und das zweite Element der Rest ist.

Die Argumente der Funktion divide können auch ganze Zahlen sein.

Siehe auch die Funktionen quotient und remainder, die jeweils den Quotienten und den Rest der Polynomdivision zurückgegeben.

Beispiele:

Im zweiten Beispiel ist y die Hauptvariable des Ausdrucks.

(%i1) divide (x + y, x - y, x);
(%o1)                       [1, 2 y]
(%i2) divide (x + y, x - y);
(%o2)                      [- 1, 2 x]

Ein Beispiel für zwei Polynome in zwei Variablen.

(%i1) poly1 : sum(x^k*y^(6-k), k, 1, 5);
                  5    2  4    3  3    4  2    5
(%o1)          x y  + x  y  + x  y  + x  y  + x  y
(%i2) poly2 : sum(2*k*x^k*y^(3-k), k, 1, 3);
                          2      2        3
(%o2)                2 x y  + 4 x  y + 6 x
(%i3) divide(poly1, poly2, x);
              3        2      2          5       2  4
           4 y  + 3 x y  + 9 x  y  23 x y  + 16 x  y
(%o3)     [----------------------, ------------------]
                     54                    27
(%i4) expand(first(%)*poly2 + second(%));
                  5    2  4    3  3    4  2    5
(%o4)          x y  + x  y  + x  y  + x  y  + x  y
Optionsvariable: dontfactor

Standardwert: []

Der Optionsvariablen dontfactor kann eine Liste mit den Variablen zugewiesen werden, bezüglich der ein Ausdruck nicht faktorisiert werden soll. Weiterhin wird nicht bezüglich von Variablen faktorisiert, die gemäß der kanonischen Ordnung der Variablen von geringerer Bedeutung sind als die Variablen in der Liste dontfactor.

Beispiel:

Im zweiten Fall wird das Polynom nicht bezüglich der Variablen x faktorisiert.

(%i1) expr:expand((x+1)^3*(y+2)^2);
       3  2      2  2        2    2      3         2
(%o1) x  y  + 3 x  y  + 3 x y  + y  + 4 x  y + 12 x  y + 12 x y
                                             3       2
                                  + 4 y + 4 x  + 12 x  + 12 x + 4
(%i2) factor(expr);
                               3        2
(%o2)                   (x + 1)  (y + 2)
(%i3) dontfactor:[x];
(%o3)                          [x]
(%i4) factor(expr);
                   3      2                   2
(%o4)            (x  + 3 x  + 3 x + 1) (y + 2)
Funktion: eliminate ([eqn_1, …, eqn_n], [x_1, …, x_k])

Wendet ein Subresultanten-Verfahren an, um die Variablen x_1, …, x_k aus den Gleichungen eqn_1, …, eqn_n zu eliminieren. Die Rückgabe ist ein Gleichungssystem mit n - k Gleichungen, wobei die k-Variablen x_1, …, x_k eliminiert sind.

Beispiel:

(%i1) eqn1: 2*x^2 + y*x + z;
                                      2
(%o1)                    z + x y + 2 x
(%i2) eqn2: 3*x + 5*y - z - 1;
(%o2)                  - z + 5 y + 3 x - 1
(%i3) eqn3: z^2 + x - y^2 + 5;
                          2    2
(%o3)                    z  - y  + x + 5
(%i4) eliminate([eqn1, eqn2, eqn3], [y,z]);
              2      4      3       2
(%o4)       [x  (45 x  + 3 x  + 11 x  + 81 x + 124)]
Funktion: ezgcd (p_1, p_2, p_3, …)

Gibt eine Liste zurück, deren erstes Element der größte gemeinsame Teiler der Polynome p_1, …, p_n ist und deren weitere Elemente die durch den größten gemeinsamen Teiler dividierten Polynome sind. Der größte gemeinsame Teiler wird immer mit dem ezgcd-Algorithmus bestimmt.

Siehe auch die Funktionen gcd, gcdex gcdivide und poly_gcd.

Beispiel:

Die drei Polynome haben den größten gemeinsamen Teiler 2*x-3. Der größte gemeinsame Teiler wird zuerst mit der Funktion gcd berechnet. Dann wird das Ergebnis der Funktion ezgcd gezeigt.

(%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]
Optionsvariable: facexpand

Standardwert: true

Die Optionsvariable facexpand kontrolliert, ob die irreduziblen Faktoren der Faktorisierung mit factor in einer expandierten oder in einer rekursiven (CRE-Form) vorliegen. Der Standard ist, dass die Faktoren expandiert werden.

Funktion: factor (expr)
Funktion: factor (expr, p)

Faktorisiert den Ausdruck expr, der eine beliebige Zahl an Variablen oder Funktionen enthalten kann, in irreduzible Faktoren über die ganzen Zahlen. factor(expr, p faktorisiert expr über den Körper der rationalen Zahlen, der um die Nullstellen des minimalen Polynoms p erweitert ist.

factor ruft die Funktion ifactors auf, um ganze Zahlen zu faktorisieren.

Hat die Optionsvariable factorflag den Wert false, wird die Faktorisierung von ganzen Zahlen unterdrückt, die im Nenner einer rationalen Funktion auftreten.

Der Optionsvariablen dontfactor kann eine Liste mit den Variablen zugewiesen werden, bezüglich der ein Ausdruck nicht faktorisiert werden soll. Weiterhin wird nicht bezüglich von Variablen faktorisiert, die gemäß der kanonischen Ordnung der Variablen von geringerer Bedeutung sind als die Variablen in der Liste dontfactor.

Hat die Optionsvariable savefactors den Wert true, versuchen einige Funktionen bei der Vereinfachung eine bereits vorhandene Faktorisierung zu erhalten, um weitere Vereinfachungen zu beschleunigen.

Hat die Optionsvariable berlefact den Wert false, dann wird der Kronecker-Algorithmus für die Faktorisierung genutzt. Ansonsten wird der Berlekamp-Algorithmus genutzt. Der Standardwert ist true.

Hat die Optionsvariable intfaclim den Wert true, gibt Maxima die Faktorisierung von ganzen Zahlen auf, wenn keine Faktorisierung durch Anwendung der Methode der Probedivision und der Pollard-Rho-Methode gefunden werden konnten. Hat intfaclim den Wert false, versucht Maxima eine ganze Zahl vollständig zu faktorisieren. Der Wert der Optionsvariablen intfaclim wird von der Funktion factor beachtet. Mit dem Setzen von intfaclim kann der Nutzer verhindern, dass Maxima beim Versuch sehr große ganze Zahlen zu faktorisieren, unnötig viel Zeit verbraucht.

Beispiele:

(%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)

Das Polynom x^4+1 lässt sich nicht über den Körper der ganzen Zahlen faktorisieren. Wird der Körper um das minimale Polynom a^2+1 erweitert, ist die Faktorisierung möglich. Die Nullstellen des minimalen Polynoms sind die imaginäre Einheit %i und -%i. Das Ergebnis entspricht der Faktorisierung mit der Funktion gfactor.

(%i1) factor(x^4+1);
                              4
(%o1)                        x  + 1
(%i2) factor(x^4+1, a^2+1);
                          2        2
(%o2)                   (x  - a) (x  + a)
(%i3) gfactor(x^4+1);
                         2         2
(%o3)                  (x  - %i) (x  + %i)
Optionsvariable: factorflag

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable factorflag den Wert false, wird die Faktorisierung von ganzen Zahlen unterdrückt, die im Nenner einer rationalen Funktion auftreten.

Beispiel:

(%i1) factorflag:false;
(%o1)                         false
(%i2) factor(1/6*(x^2+2*x+1));
                                   2
                            (x + 1)
(%o2)                       --------
                               6
(%i3) factorflag:true;
(%o3)                         true
(%i4) factor(1/6*(x^2+2*x+1));
                                   2
                            (x + 1)
(%o4)                       --------
                              2 3
Funktion: factorout (expr, x_1, x_2, …)

Gruppiert eine Summe expr in eine Summe mit Termen der Form f(x_1, x_2, ...) * g, wobei g ein gemeinsamer Faktor des Polynoms f ist.

Beispiele:

Das Polynom wird zuerst nach der Variablen x, dann nach y und zuletzt nach beiden Variablen faktorisiert.

(%i1) factorout(2*a*x^2+a*x+a+a*y, x);
                                 2
(%o1)                a y + a (2 x  + x + 1)
(%i2) factorout(2*a*x^2+a*x+a+a*y, y);
                                     2
(%o2)               a (y + 1) + 2 a x  + a x
(%i3) factorout(2*a*x^2+a*x+a+a*y, y, x);
                                2
(%o3)                 a (y + 2 x  + x + 1)
Funktion: factorsum (expr)

Versucht Terme in expr so zu gruppieren, dass die Teilsummen faktorisierbar sind. factorsum kann zum Beispiel das expandierte Polynom expand ((x + y)^2 + (z + w)^2) wieder herstellen, nicht jedoch das expandierte Polynom expand ((x + 1)^2 + (x + y)^2), da die Terme gemeinsame Variablen enthalten.

Beispiele:

(%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) )
Funktion: fasttimes (p_1, p_2)

Führt eine schnelle Multiplikation der Polynome p_1 und p_2 aus und gibt das Ergebnis zurück. Der Algorithmus ist von Vorteil, wenn die Polynome mehrere Variablen haben und die Koeffizienten dicht besetzt sind. Sind n_1 und n_2 jeweils der Grad der Polynome p_1 und p_2, dann benötigt die schnelle Multiplikation max(n_1, n_2)^1.585 Multiplikationen.

Funktion: fullratsimp (expr)
Funktion: fullratsimp (expr, x_1, …, x_n)

Die Funktion fullratsimp wendet die Funktion ratsimp auf das Argument expr solange wiederholt an, bis sich das Ergebnis nicht mehr ändert. Nach jeder Anwendung von ratsimp wird der Ausdruck zusätzlich vereinfacht.

Sind nicht-rationale Ausdrücke in einem Ausdruck enthalten, kann der Ausdruck möglicherweise mit einem Aufruf von ratsimp nicht vollständig vereinfacht werden. Dann kann der mehrfache Aufruf von ratsimp zu einem besser vereinfachten Resultat führen. Die Funktion fullratsimp ist für solche Falle gedacht.

Die weiteren Argumente x_1, …, x_n entsprechen denen der Funktionen ratsimp und rat.

Beispiele:

(%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
Funktion: fullratsubst (a, b, c)

Entspricht der Funktion ratsubst mit dem Unterschied, dass die Funktion solange rekursiv ausgeführt wird, bis sich das Ergebnis nicht mehr ändert. Diese Funktion kann nützlich sein, wenn der Ausdruck, der eingesetzt wird, und der zu ersetzende Ausdruck mehrere Variablen gemeinsam haben.

fullratsubst akzeptiert auch Argumente im Format der Funktion lratsubst. Das erste Argument kann also auch eine einzelne oder eine Liste von Gleichungen sein. Das zweite Argument ist in diesem Fall der Ausdruck in dem die Ersetzungen durchgeführt werden.

Mit dem Kommando load("lrats") werden die Funktionen fullratsubst und lratsubst geladen.

Beispiele:

(%i1) load ("lrats")$

subst kann mehrfache Substitutionen ausführen. Die Funktion lratsubst funktioniert analog zu der Funktion subst.

(%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

Ist nur eine Substitution auszuführen, kann diese als eine einzelne Gleichung angegeben werden.

(%i4) lratsubst (a^2 = b, a^3);
(%o4)                          a b

fullratsubst ist äquivalent zur Funktion ratsubst mit dem Unterschied, dass die Funktion solange rekursiv angewendet wird, bis sich das Ergebnis nicht mehr ändert.

(%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 akzeptiert auch eine Liste mit Gleichungen oder eine Gleichung als erstes Argument.

(%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 kann zu einer unendlichen Rekursion führen.

(%i9) errcatch (fullratsubst (b*a^2, a^2, a^3));

*** - Lisp stack overflow. RESET
Funktion: gcd (p_1, p_2, x_1, …)
Optionsvariable: gcd

Gibt den größten gemeinsamen Teiler der Polynome p_1 und p_2 zurück. Die Argumente x_1, … sind optional und haben dieselbe Bedeutung wie für die Funktion ratvars. Die Optionsvariable gcd kontrolliert, welcher Algorithmus verwendet wird und kann die folgenden Werte annehmen:

ez

ezgcd-Alogrithmus

subres

Subresultanten-Algorithmus

red

Reduzierter modularer Algorithmus

spmod

Modularer Algorithmus

false

kein Algorithmus, die Rückgabe ist immer 1

Siehe auch die ezgcd, gcdex, gcdivide, und poly_gcd.

Beispiele:

(%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

Die Funktion ezgcd gibt als Ergebnis eine Liste zurück, die als erstes Element den größten gemeinsamen Teiler und als weitere Elemente die durch den größten gemeinsamen Teiler dividierten Polynome enthält.

(%i6) ezgcd(p1, p2);
                    2                     3
(%o6)           [6 x  + 13 x + 6, x + 1, x  + x]
Funktion: gcdex (p_1, p_2)
Funktion: gcdex (p_1, p_2, x)

Wendet den erweiterten Euklidischen Algorithmus für die beiden Polynome p_1 und p_2 an und gibt eine Liste [s, t, u] mit den Parametern u, s und t als Ergebnis zurück. Der Parameter u ist der größte gemeinsame Teiler der Polynome. Die Parameter s und t sind die Bezoutkoeffizienten, so dass gilt u = s * p_1 + t * p_2.

Die Rückgabe der Funktion gcdex ist in der CRE-Form.

Siehe auch die Funktionen ezgcd, gcd und gcdivide.

Die Argumente f und g können ganze Zahlen sein. In diesem Falle wird die Funktion igcdex von der Funktion gcdex aufgerufen.

Siehe auch die Funktionen ezgcd, gcd, gcdivide und poly_gcd.

Beispiel:

(%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

Im folgenden Beispiel ist die unabhängige Variable explizit als x angegeben. Ohne diese Angabe ist y die unabhängige Variable.

(%i1) gcdex (x*(y + 1), y^2 - 1, x);
                               1
(%o1)/R/                 [0, ------, 1]
                              2
                             y  - 1
Funktion: gcfactor (g)

Faktorisiert die Gaußsche Zahl g über die Gaußsche Zahlen. Eine Gaußsche Zahl g ist durch g = a + b*%i gegeben, wobei a und b ganze Zahlen sind. Die Faktoren werden so normalisiert, dass a und b nicht negativ sind.

Beispiele:

(%i1) gcfactor(5);
(%o1)               - %i (1 + 2 %i) (2 + %i)
(%i2) expand(%);
(%o2)                           5
(%i3) gcfactor(5+%i);
(%o3)               - %i (1 + %i) (2 + 3 %i)
(%i4) expand(%);
(%o4)                        %i + 5
Funktion: gfactor (expr)

Faktorisiert das Polynom expr über die Gaußschen Zahlen. Das ist die Faktorisierung über den Körper der ganzen Zahlen, der um das Element %i erweitert ist.

Die Faktorisierung der Funktion gfactor ist äquivalent zu factor(expr), a^2+1) mit dem minimalen Polynom a^2+1, das die Nullstelle %i hat. Siehe auch factor.

Beispiel:

(%i1) gfactor(x^4 - 1);
(%o1)           (x - 1) (x + 1) (x - %i) (x + %i)
(%i2) factor(x^4 - 1, a^2+1);
(%o2)            (x - 1) (x + 1) (x - a) (x + a)
Funktion: gfactorsum (expr)

Entspricht der Funktion factorsum mit den Unterschied, dass anstatt der Funktion factor die Funktion gfactor angewendet wird, um den Ausdruck expr zu faktorisieren.

Funktion: hipow (expr, x)

Gibt den größten Exponenten des Arguments x zurück, der im Ausdruck expr auftritt. Treten symbolische Exponenten auf, wird ein Ausdruck mit max zurückgegeben. Ist das Argument x nicht im Ausdruck vorhanden, ist die Rückgabe 0.

Die Funktion hipow betrachtet keine äquivalenten Ausdrücke. Daher können die Ausdrücke expand(expr) und expr ein verschiedenes Ergebnis haben.

Siehe auch die Funktionen lopow und coeff.

Beispiele:

(%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
(%i1) hipow ((x+y)^2 + (x+y)^a, x+y);
(%o1)                       max(2, a)
Optionsvariable: intfaclim

Standardwert: true

Hat die Optionsvariable intfaclim den Wert true, gibt Maxima die Faktorisierung von ganzen Zahlen auf, wenn keine Faktorisierung durch Anwendung der Methode der Probedivision und der Pollard-Rho-Methode gefunden werden konnten.

Hat intfaclim den Wert false, versucht Maxima eine ganze Zahl vollständig zu faktorisieren. intfaclim wird von den Funktionen divisors, divsum und totient auf den Wert false gesetzt.

Der Wert der Optionsvariablen intfaclim wird von der Funktion factor beachtet. Mit dem Setzen von intfaclim kann der Nutzer verhindern, dass Maxima beim Versuch sehr große ganze Zahlen zu faktorisieren, unnötig viel Zeit verbraucht.

Optionsvariable: keepfloat

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable keepfloat den Wert true, werden Gleitkommazahlen nicht in rationale Zahlen umgewandelt, wenn Ausdrücke mit Gleitkommazahlen in eine CRE-Form umgewandelt werden.

Die Funktion solve und Funktionen, die solve aufrufen, beachten den Wert von keepfloat nicht.

Beispiele:

(%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

Die Funktion solve ignoriert den Wert der Optionsvariablen keepfloat.

(%i3) solve(1.0-x,x), keepfloat;

rat: replaced 1.0 by 1/1 = 1.0
(%o3)                        [x = 1]
Funktion: lopow (expr, x)

Gibt den kleinsten Exponenten von x zurück, der im Ausdruck expr auftritt. Treten symbolische Exponententen auf, wird ein Ausdruck mit min zurückgegeben. Ist das Argument x nicht im Ausdruck enthalten, ist die Rückgabe 0.

Die Funktion lopow betrachtet keine äquivalenten Ausdrücke. Daher können die Ausdrücke expand(expr) und expr ein verschiedenes Ergebnis haben.

Siehe auch die Funktionen hipow und coeff.

Beispiele:

(%i1) lopow ((x+y)^2 + (x+y)^a, x+y);
(%o1)                       min(a, 2)
Funktion: lratsubst (L, expr)

Ist analog zum Kommando subst (L, expr) mit dem Unterschied, dass anstatt der Funktion subst die Funktion ratsubst genutzt wird.

Das erste Argument der Funktion lratsubst ist eine Gleichung oder eine Liste mit Gleichungen, die dem Format der Funktion subst entsprechen. Die Substitutionen werden in der Reihenfolge der Gleichungen der Liste von links nach rechts ausgeführt.

Mit dem Kommando lrats werden die Funktionen fullratsubst und lratsubst geladen. Siehe auch die Funktion fullratsubst.

Beispiele:

(%i1) load ("lrats")$

subst kann mehrfache Substitutionen ausführen. lratsubst ist analog zu subst.

(%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

Soll nur eine Substitution ausgeführt werden, kann eine einzelne Gleichung als erstes Argument angegeben werden.

(%i4) lratsubst (a^2 = b, a^3);
(%o4)                          a b
Optionsvariable: modulus

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable modulus eine positive Zahl p als Wert, werden Operationen für rationale Zahlen, wie von der Funktion rat und verwandte Funktionen, modulo p ausgeführt.

n mod p ist definiert als eine ganze Zahl, die für ungerade p die Werte [-(p-1)/2, ..., 0, ..., (p-1)/2] annimmt und für gerade p die Werte [-(p/2 - 1), ..., 0, ...., p/2], so dass a p + k gleich n ist für eine ganze Zahl a.

Liegt ein Ausdruck expr bereits in einer CRE-Form vor und wird der Wert der Optionsvariable modulus geändert, dann sollte der Ausdruck zum Beispiel mit dem Kommando expr: rat (ratdisrep (expr)) zunächst in die Standardform gebracht werden, um dann erneut in die CRE-Form umgewandelt zu werden, um korrekte Ergebnisse zu erzielen.

Typischerweise erhält die Optionsvariable modulus eine Primzahl als Wert. Erhält modulus eine positive ganze Zahl als Wert, die nicht eine Primzahl ist, wird die Zuweisung akzeptiert, jedoch eine Warnung ausgegeben. Wird Null oder eine negative Zahl zugewiesen signalisiert Maxima einen Fehler.

Beispiele:

(%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
Funktion: num (expr)

Gibt den Zähler des Ausdrucks expr zurück, wenn dieser ein Quotient ist. Ist der Ausdruck expr kein Quotient wird expr zurückgegeben.

Die Funktion num wertet das Argument aus. Siehe auch die Funktion denom.

Beispiel:

(%i1) num(x^2/(x+1));
                                2
(%o1)                          x
Funktion: partfrac (expr, var)

Führt für den Ausdruck expr eine vollständige Partialbruchzerlegung aus.

(%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)
Funktion: polydecomp (p, x)

Zerlegt das Polynom p in der Variablen x in Polynome, die miteinander verkettet das ursprüngliche Polynom ergeben. polydecomp gibt eine Liste [p_1, ..., p_n] zurück, so dass der folgende Ausdruck gleich dem Polynom p ist:

lambda ([x], p_1) (lambda ([x], p_2) (... (lambda ([x], p_n) (x))
  ...))

Der Grad des Polynoms p_i ist größer als 1 für i kleiner als n.

Eine solche Zerlegung ist nicht eindeutig.

Beispiele:

(%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]

Die folgende Funktion verkettet die Elemente der Liste L = [e_1, ..., e_n] zu einer Funktion in der Variablen x. Diese Funktion ist die Inverse Operation zu der Funktion polydecomp.

compose (L, x) :=
  block ([r : x], for e in L do r : subst (e, x, r), r) $

Anwendung der Funktionen compose und polydecomp.

(%i3) polydecomp (compose ([x^2 - a, x^3 - x - 1], x), x);
                        2       3
(%o3)                 [x  - a, x  - x - 1]

Während compose (polydecomp (p, x), x) immer das Polynom p als Ergebnis hat, hat polydecomp (compose ([p_1, ..., p_n], x), x) nicht notwendigerweise das Ergebnis [p_1, ..., p_n].

(%i4) polydecomp (compose ([x^2 + 2*x + 3, x^2], x), x);
                          2       2
(%o4)                   [x  + 2, x  + 1]
(%i5) polydecomp (compose ([x^2 + x + 1, x^2 + x + 1], x), x);
                      2       2
                     x  + 3  x  + 5
(%o5)               [------, ------, 2 x + 1]
                       4       2
Funktion: polymod (p)
Funktion: polymod (p, m)

Konvertiert das Polynom p in eine modulare Darstellung bezüglich dem aktuellen Modul. Das Modul ist der Wert der Variablen modulus.

polymod(p, m konvertiert das Polynom bezüglich dem Modul m, anstatt dem aktuellen Modul modulus.

Siehe auch modulus.

Funktion: powers (expr, x)

Gibt eine Liste mit den Potenzen der Variablen x zurück, die im Ausdruck expr auftreten.

Mit dem Kommando load("powers") wird die Funktion geladen.

Funktion: quotient (p_1, p_2)
Funktion: quotient (p_1, p_2, x_1, …, x_n)

Berechnet den Quotienten der Polynome p_1 und p_2 für die Variable x_n. Die anderen Variablen x_1, …, x_n-1 haben dieselbe Bedeutung wie für die Funktion ratvars.

quotient gibt das erste Element des Ergebnisses der Funktion divide zurück.

Siehe auch die Funktion remainder.

Beispiel:

(%i1) poly1 : x^3-2*x^2-5*x+7;
                        3      2
(%o1)                  x  - 2 x  - 5 x + 7
(%i2) poly2 : x-1;
(%o2)                         x - 1
(%i3) quotient(poly1, poly2, x);
                            2
(%o3)                      x  - x - 6
Funktion: rat (expr)
Funktion: rat (expr, x_1, …, x_n)

Konvertiert einen Ausdruck expr in die CRE-Form. Der Ausdruck wird so expandiert und gruppiert, dass alle Terme einen gemeinsamen Nenner haben und der größte gemeinsame Teiler gekürzt ist. Weiterhin werden Gleitkommazahlen in rationale Zahlungen umgewandelt. Die Toleranz der Umwandlung wird von der Optionsvariablen ratepsilon kontrolliert. Die Variablen im Ausdruck werden entsprechend der Funktion ratvars gemäß der angegebenen Argumente x_1, …, x_n angeordnet.

rat vereinfacht im Allgemeinen keine Ausdrücke bis auf die Addition +, Subtraktion -, Multiplikation *, Division / und die Exponentiation ^ mit einer ganzen Zahl. Dagegen führt die Funktion ratsimp auch weitere Vereinfachungen aus. Variablen und Zahlen in einer CRE-Form sind nicht identisch mit denen in der Standardform. Zum Beispiel hat rat(x)- x das Ergebnis rat(0), welches eine andere interne Darstellung als 0 hat.

Hat die Optionsvariable ratfac den Wert true, wird ein Ausdruck von der Funktion rat nur teilweise faktorisiert. Bei der Ausführung von Operationen wird bleibt der Ausdruck so vollständig als möglich in seiner faktorisierten Form, ohne dass eine Faktorisierung ausgeführt wird. Damit kann Rechenzeit eingespart werden.

Hat die Optionsvariable ratprint den Wert false, werden Meldungen unterdrückt, wenn eine Gleitkommazahl in eine rationale umgewandelt wird.

Hat die Optionsvariable keepfloat den Wert true, werden Gleitkommazahlen nicht in rationale Zahlen umgewandelt.

Siehe auch die Funktionen ratexpand und ratsimp, um Ausdrücke zu vereinfachen, sowie die Funktion ratdisrep, um einen Ausdruck von einer CRE-Form in eine allgemeine Form zu transformieren.

Beispiele:

(%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
Optionsvariable: ratalgdenom

Standardwert: true

Hat die Optionsvariable ratalgdenom den Wert true, versucht Maxima den Nenner beim Auftreten von Wurzeln rational zu machen. ratalgdenom wirkt sich nur aus, wenn die Optionsvariable algebraic den Wert true hat und der Ausdruck in einer CRE-Form vorliegt.

Beispiele:

(%i1) algebraic:true$

(%i2) ratalgdenom:false$

(%i3) rat(sqrt(3)/sqrt(2));
                             sqrt(3)
(%o3)/R/                     -------
                             sqrt(2)
(%i4) ratalgdenom:true$

(%i5) rat(sqrt(3)/sqrt(2));
                         sqrt(2) sqrt(3)
(%o5)/R/                 ---------------
                                2
(%i6) algebraic:false$

(%i7) rat(sqrt(3)/sqrt(2));
                             sqrt(3)
(%o7)/R/                     -------
                             sqrt(2)
Funktion: ratcoef (expr, x, n)
Funktion: ratcoef (expr, x)

Gibt den Koeffizienten des Ausdrucks x^n in dem Argument expr zurück. Wenn das Argument n nicht angegeben ist, wird der Wert zu 1 angenommen.

Die Rückgabe ist frei von der Variablen x. Existiert kein Koeffizient x^n dann ist die Rückgabe 0.

ratcoef expandiert und vereinfacht das Argument expr. Daher kann ratcoef ein anderes Ergebnis als die Funktion coeff haben, die keine Vereinfachungen ausführt. Daher ratcoef((x + 1)/y + x, x) das Ergebnis (y + 1)/y und nicht das Ergebnis 1 wie es von der Funktion coeff zurückgegeben wird.

ratcoef(expr, x, 0) gibt eine Summe der Terme zurück, die die Variable x nicht enthalten.

Beispiele:

(%i1) s: a*x + b*x + 5$
(%i2) ratcoef (s, a + b);
(%o2)                           x
Funktion: ratdenom (expr)

Gibt den Nenner des Argumentes expr zurück. ratdenom wandelt den Ausdruck zuerst in eine CRE-Form um und gibt das Ergebnis in einer CRE-Form zurück.

Das Argument expr wird von der Funktion rat in eine CRE-Form gebracht, falls expr nicht bereits in einer CRE-Form vorliegt. Diese Transformation kann den Ausdruck expr verändern, da alle Terme über einen gemeinsamen Nenner zusammengefasst werden.

Die Funktion denom ist vergleichbar. denom wandelt den Ausdruck jedoch nicht eine CRE-Form um und hat als Ergebnis einen Ausdruck in der Standardform. Daher können sich die Ergebnisse von ratdenom und denom voneinander unterscheiden.

Beispiel:

(%i1) expr: expand((x^2+2*x+3)/(x-1));
                        2
                       x       2 x      3
(%o1)                 ----- + ----- + -----
                      x - 1   x - 1   x - 1
(%i2) ratdenom(expr);
(%o2)/R/                      x - 1
(%i3) denom(expr);
(%o3)                           1
Optionsvariable: ratdenomdivide

Standardwert: true

Hat die Optionsvariable ratdenomdivide den Wert true, expandiert die Funktion ratexpand einen Quotienten der im Zähler eine Summe hat, in eine Summe der Quotienten. Ansonsten werden die Terme über einen gemeinsamen Nenner zusammengefasst.

Beispiele:

(%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
Funktion: ratdiff (expr, x)

Differenziert einen rationalen Ausdruck expr nach der Variablen x. expr muss eine rationale Funktion oder ein Polynom in der Variablen x sein. Das Argument x kann ein Teilausdruck des Argumentes expr sein.

Das Ergebnis ist äquivalent zum Ergebnis der Funktion diff, kann aber eine andere Form haben. Für rationale Funktionen kann die Funktion ratdiff schneller sein.

ratdiff gibt das Ergebnis in einer CRE-Form zurück, wenn das Argument in einer CRE-Form vorliegt. Ansonsten ist das Ergebnis in der Standardform.

ratdiff beachtet nur die Abhängigkeit des Ausdrucks von der Variablen x. Abhängigkeiten die mit der Funktion depends definiert werden, werden von der Funktion ratdiff ignoriert.

Beispiele:

(%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
Funktion: ratdisrep (expr)

Gibt das Argument expr als einen allgemeinen Ausdruck zurück. Ist expr bereits ein allgemeiner Ausdruck, wird dieser unverändert zurückgegeben.

Im Allgemeinen wird die Funktion ratdisrep aufgerufen, um einen Ausdruck von der CRE-Form in einen allgemeinen Ausdruck umzuwandeln.

Siehe auch die Funktion totaldisrep.

Funktion: ratexpand (expr)
Optionsvariable: ratexpand

Expandiert das Argument expr indem Produkte und Potenzen von Summen ausmultipliziert, Brüche über einen gemeinsamen Nenner dargestellt werden und der größte gemeinsamen Teiler heraus gekürzt wird. Ist der Zähler eine Summe, wird er in seine Terme aufgespalten, die jeweils durch den Nenner dividiert werden.

Die Rückgabe der Funktion ratexpand ist ein allgemeiner Ausdruck, auch wenn das Argument expr ein Ausdruck in der CRE-Form ist.

Die Optionsvariable ratexpand kontrolliert die Vereinfachung der Funktion ratsimp. Hat ratexpand den Wert true, wird ein Ausdruck vollständig ausmultipliziert. Ist der Wert false, wird der Ausdruck nur bezüglich der Hauptvariablen ausmultipliziert. Zum Beispiel hat ratsimp((x+1)*(y+1)) das Ergebnis x y + y + x + 1, wenn ratexpand den Wert true hat, ansonsten ist das Ergebnis (x + 1) y + x + 1. Siehe auch die Funktion ratsimp.

Hat die Optionsvariable ratdenomdivide den Wert true, expandiert die Funktion ratexpand einen Quotienten der im Zähler eine Summe hat, in eine Summe der Quotienten. Ansonsten werden die Terme über einen gemeinsamen Nenner zusammengefasst.

Hat die Optionsvariable keepfloat den Wert true, werden Gleitkommazahlen im Argument expr nicht in rationale Zahlen umgewandelt, wenn der Ausdruck in eine CRE-Form umgewandelt wird.

Beispiele:

(%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
Optionsvariable: ratfac

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable ratfac den Wert true, werden Ausdrücke in einer CRE-Form nur teilweise faktorisiert. Bei der Ausführung von Operationen bleibt der Ausdruck so vollständig als möglich in seiner faktorisierten Form, ohne dass eine Faktorisierung mit der Funktion factor ausgeführt wird. Auf diese Weise kann Rechenzeit eingespart werden.

Der ratweight-Mechanismus ist nicht kompatibel mit dem Setzen der Variablen ratfac.

Funktion: ratnumer (expr)

Gibt den Zähler des Argumentes expr zurück. ratnumer wandelt den Ausdruck zuerst in eine CRE-Form um und gibt das Ergebnis in einer CRE-Form zurück.

Das Argument expr wird von der Funktion rat in eine CRE-Form gebracht, falls expr nicht bereits in einer CRE-Form vorliegt. Diese Transformation kann den Ausdruck expr verändern, da alle Terme über einen gemeinsamen Nenner zusammengefasst werden.

Die Funktion num ist vergleichbar. num wandelt den Ausdruck jedoch nicht eine CRE-Form um und hat als Ergebnis einen Ausdruck in der Standardform. Daher können sich die Ergebnisse von ratnumer und num voneinander unterscheiden.

Funktion: ratp (expr)

Gibt das Ergebnis true zurück, wenn das Argument expr in einer CRE-Form oder einer erweiterten CRE-Form vorliegt.

CRE-Formen werden von der Funktion rat und verwandten Funktionen erzeugt. Erweiterte CRE-Formen werden von der Funktion taylor und verwandten Funktionen erzeugt.

Optionsvariable: ratprint

Standardwert: true

Hat die Optionsvariable ratprint den Wert true, gibt Maxima eine Meldung aus, wenn eine Gleitkommazahl in eine rationale Zahl umgewandelt wird.

Beispiel:

(%i1) ratprint:true;
(%o1)                         true
(%i2) rat(0.75*x);

rat: replaced 0.75 by 3/4 = 0.75
                               3 x
(%o2)/R/                       ---
                                4
(%i3) ratprint:false;
(%o3)                         false
(%i4) rat(0.75*x);
                               3 x
(%o4)/R/                       ---
                                4
Funktion: ratsimp (expr)
Funktion: ratsimp (expr, x_1, …, x_n)

Vereinfacht den Ausdruck expr und alle Teilausdrücke, einschließlich der nicht rationalen Anteile. Das Ergebnis ist ein Quotient aus zwei Polynomen in einer rekursiven Form. In der rekursiven Form ist das Polynom nach der Hauptvariablen vollständig ausmultipliziert und ein Polynom in allen anderen Variablen. Variable können auch nicht-rationale Ausdrücke wie sin(x^2 + 1) sein.

ratsimp(expr, x_1, ..., x_n) vereinfacht einen Ausdruck mit einer Ordnung der Variablen wie sie von der Funktion ratvars definiert wird.

Hat die Optionsvariable ratsimpexpons den Wert true, wird ratsimp auch auf die Exponenten von Ausdrücke angewendet.

Siehe auch die Funktion ratexpand. Die Funktion ratsimp wird auch von einigen Schaltern kontrolliert, die Einfluss auf ratexpand haben.

Beispiele:

(%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
Optionsvariable: ratsimpexpons

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable ratsimpexpons den Wert true, wird ratsimp auch auf die Exponenten von Ausdrücke angewendet.

Beispiel:

(%i1) expr: x^(a+1/a);
                             a + 1/a
(%o1)                       x
(%i2) ratsimpexpons: false;
(%o2)                         false
(%i3) ratsimp(expr);
                             a + 1/a
(%o3)                       x
(%i4) ratsimpexpons: true;
(%o4)                         true
(%i5) ratsimp(expr);
                               2
                              a  + 1
                              ------
                                a
(%o5)                        x
Optionsvariable: radsubstflag

Standardwert: false

Hat radsubstflag den Wert true, werden Wurzeln von der Funktion ratsubst auch dann substituiert, wenn diese nicht explizit im Ausdruck enthalten sind.

Beispiel:

(%i1) radsubstflag: false$
(%i2) ratsubst (u, sqrt(x), x);
(%o2)                           x
(%i3) radsubstflag: true$
(%i4) ratsubst (u, sqrt(x), x);
                                2
(%o4)                          u
Funktion: ratsubst (a, b, c)

Substituiert a für b in den Ausdruck c und gibt das Ergebnis der Substitution zurück.

Im Unterschied zu subst kann ratsubst auch Teilausdrücke im Ausdruck c substituieren. So hat subst(a, x + y, x + y + z) das Ergebnis x + y + z und ratsubst das Ergebnis z + a.

Hat radsubstflag den Wert true, werden Wurzeln von der Funktion ratsubst auch dann substituiert, wenn diese nicht explizit im Ausdruck enthalten sind.

Beispiel:

(%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
Funktion: ratvars (x_1, …, x_n)
Funktion: ratvars ()
Systemvariable: ratvars

Deklariert die Variablen x_1, …, x_n zu Hauptvariablen einer rationalen Funktion. Ist die Variable x_n in einem Ausdruck vorhanden, wird diese zur Hauptvariablen. Ist x_n nicht im Ausdruck vorhanden, wird einer der vorhergehenden Variablen x_i zur Hauptvariablen.

Eine Variable einer rationalen Funktion, die nicht unter den x_1, …, x_n ist, erhält eine geringe Priorität als x_1.

Die Argumente der Funktion ratvars können auch nicht-rationale Ausdrücke wie sin(x) sein.

Die Systemvariable ratvars enthält die Liste der zuletzt mit der Funktion ratvars zu Hauptvariablen erklärten Variablen. Jeder Aufruf der Funktion ratvars setzt diese Liste zurück. Der Aufruf ohne Argumente ratvars() löscht die Systemvariable ratvars.

Funktion: ratweight (x_1, w_1, …, x_n, w_n)
Funktion: ratweight ()

Weist der Variablen x_i ein Gewicht w_i zu. Hat ein Term einer rationalen Funktion ein größeres Gewicht als der Wert der Variablen ratwtlvl wird der Term durch 0 ersetzt. Das Gewicht eines Terms wird anhand der mit ratweight den Variablen zugewiesenen Gewichte ermittelt. Die Gewichte der Variablen in einem Term werden mit der Potenz der Variablen multipliziert und dann addiert. Zum Beispiel hat der Term 3 x_1^2 x_2 das Gewicht 2 w_1 + w_2. Terme die den Wert von ratwtlvl übersteigen, werden nur dann entfernt, wenn rationale Funktionen in einer CRE-Form multipliziert oder potenziert werden.

ratweight() gibt die Liste der zugewiesenen Gewichte zurück.

Der ratweight-Mechanismus ist nicht kompatibel mit dem Setzen der Variablen ratfac.

Beispiele:

(%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
System variable: ratweights

Standardwert: []

Die Systemvariable ratweights enthält die Liste der Gewichte die Variablen mit der Funktion ratweights zugewiesen sind.

Die Gewichte können mit dem Kommando kill(ratweights) gelöscht werden.

Optionsvariable: ratwtlvl

Standardwert: false

Die Optionsvariable wird im Zusammenhang mit den ratweight-Mechanismus genutzt und kontrolliert das Entfernen von Termen einer rationalen Funktion in einer CRE-Form, wenn deren Gewicht den Wert von ratwtlvl übersteigt. Mit dem Standardwert false werden keine Terme entfernt.

Funktion: remainder (p_1, p_2)
Funktion: remainder (p_1, p_2, x_1, …, x_n)

Berechnet den Rest der Polynomdivision von p_1 und p_2 für die Variable x_n. Die anderen Variablen x_1, …, x_n-1 haben dieselbe Bedeutung wie für die Funktion ratvars.

remainder gibt das zweite Element des Ergebnisses der Funktion divide zurück.

Siehe auch die Funktion quotient.

Beispiel:

(%i1) poly1 : x^3-2*x^2-5*x+7;
                        3      2
(%o1)                  x  - 2 x  - 5 x + 7
(%i2) poly2 : x^2+1;
                              2
(%o2)                        x  + 1
(%i3) remainder(poly1, poly2, x);
(%o3)                        9 - 6 x
Funktion: resultant (p_1, p_2, x)

Berechnet die Resultante der Polynome p_1 und p_2 und eliminiert die unabhängige Variable x. Die Resultante ist die Determinante der Sylvestermatrix für die beiden Polynome. Das Ergebnis ist Null, wenn die beiden Polynome p_1 und p_2 einen gemeinsamen Faktor haben.

Können die Polynome p_1 oder p_2 faktorisiert werden, kann es von Vorteil sein, die Faktorisierung zuvor auszuführen.

Die Optionsvariable resultant kontrolliert, welcher Algorithmus für die Berechnung der Resultante von Maxima genutzt wird. Siehe die Optionsvariable resultant.

Die Funktion bezout berechnet die Sylvestermatrix der Polynome p_1 und p_2. Die Determinante der Sylvestermatrix ist die Resultante.

Beispiele:

(%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
Optionsvariable: resultant

Standardwert: subres

Die Optionsvariable resultant kontrolliert, welcher Algorithmus für die Berechnung der Resultante mit der Funktion resultant von Maxima genutzt wird. Die möglichen Werte sind:

subres

Subresultanten-Algorithmus

mod

Modularer Resultanten-Algorithmus

red

Reduzierter Subresultanten-Algorithmus

Der Standwert subres ist für die meisten Probleme geeignet. Für große Polynome in einer oder zwei Variablen kann mod besser sein.

Optionsvariable: savefactors

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable savefactors den Wert true, versuchen einige Funktionen bei der Vereinfachung eine bereits vorhandene Faktorisierung zu erhalten, um weitere Vereinfachungen zu beschleunigen.

Funktion: showratvars (expr)

Gibt eine Liste mit den Variablen des Ausdrucks expr zurück. Der Ausdruck liegt in einer CRE-Form vor.

Siehe auch die Funktion ratvars.

Funktion: sqfr (expr)

Entspricht der Funktion factor mit dem Unterschied, dass faktorisierte Polynome quadratfrei sind.

Beispiel:

(%i1) sqfr (4*x^4 + 4*x^3 - 3*x^2 - 4*x - 1);
                                2   2
(%o1)                  (2 x + 1)  (x  - 1)
Funktion: tellrat (p_1, …, p_n)
Funktion: tellrat ()

Fügt dem Ring der ganzen Zahlen, die algebraische Zahlen hinzu, die Lösungen der minimalen Polynome p_1, …, p_n sind. Jedes Argument p_i ist ein Polynom, dessen Koeffizienten ganze Zahlen sind.

tellrat(x) bedeutet, dass in einer rationalen Funktion die Variable x mit dem Wert 0 substituiert wird.

tellrat() gibt eine Liste der minimalen Polynome zurück.

Die Optionsvariable algebraic muss den Wert true haben, damit die Vereinfachungen von algebraischen Zahlen ausgeführt wird.

Maxima kennt bereits die Erweiterungen um die Imaginäre Einheit %i und die Wurzeln der ganzen Zahlen.

Die Funktion untellrat entfernt die Eigenschaften, die mit der Funktion tellrat definiert wurden.

Hat ein minimales Polynom mehrere Variablen, wie zum Beispiel in tellrat(x^2 - y^2), dann entsteht eine Mehrdeutigkeit, da Maxima nicht ermitteln kann, ob x^2 für y^2 zu ersetzten ist, oder umgekehrt. In diesem Fall kann die Syntax tellrat (y^2 = x^2) genutzt werden, die besagt, dass y^2 durch x^2 zu ersetzen ist.

Beispiele:

(%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]
Funktion: totaldisrep (expr)

Konvertiert alle Teilausdrücke im Ausdruck expr von der CRE-Form in die allgemeine Form und gibt das Ergebnis zurück. Ist expr selbst eine CRE-Form, dann entspricht totaldisrep der Funktion ratdisrep.

totaldisrep ist insbesondere hilfreich, wenn Gleichungen, Listen oder Matrizen in eine allgemeine Form zu konvertieren sind.

Funktion: untellrat (x_1, …, x_n)

Entfernt Eigenschaften von den Symbolen x_1, …, x_n, die mit der Funktion tellrat zugewiesen wurden.


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18 Gleichungen


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18.1 Funktionen und Variablen für Gleichungen

Optionsvariable: %rnum

Standardwert: 0

Wenn notwendig erzeugen die Funktionen solve und algsys freie Parameter, die in die Lösungen eingesetzt werden. Die Parameter haben den Namen %r<num>. Die Optionsvariable %rnum enthält die Nummer num, die an den Präfix %r angehängt wird. Maxima erhöht %rnum automatisch. Siehe auch die Systemvariable %rnum_list für eine Liste der Parameter einer Lösung.

Systemvariable: %rnum_list

Standardwert: []

%rnum_list ist die Liste der freien Parameter, die von solve und algsys in Lösungen eingesetzt werden. Die Parameter werden der Liste %rnum_list in der Reihenfolge hinzugefügt, in der sie erzeugt werden.

Beispiele:

(%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
Optionsvariable: algexact

Standardwert: false

Die Optionsvariable algexact kontrolliert die Funktion algsys folgendermaßen:

  • Hat algexact den Wert true, wird von der Funktion algsys stets solve aufgerufen. Findet solve keine Lösung, wird die Funktion realroots aufgerufen.
  • Hat algexact den Wert false, wird die Funktion solve nur für Gleichungen aufgerufen, die von mehr als einer Variablen abhängen und für quadratische oder kubische Gleichungen.

Der Wert true für algexact garantiert nicht, dass algsys nur exakte Lösungen findet. Findet algsys keine exakten Lösungen, versucht solve immer Näherungslösungen zu finden.

Beispiele:

(%i1) algexact:true$

(%i2) algsys([x^5-1],[x]);
                                      sqrt(5)   5
                               sqrt(- ------- - -)
                     sqrt(5)             2      2    1
(%o2) [[x = 1], [x = ------- + ------------------- - -], 
                        4               2            4
                      sqrt(5)   5
               sqrt(- ------- - -)
     sqrt(5)             2      2    1
[x = ------- - ------------------- - -], 
        4               2            4
                      sqrt(5)   5
                 sqrt(------- - -)
       sqrt(5)           2      2    1
[x = - ------- + ----------------- - -], 
          4              2           4
                      sqrt(5)   5
                 sqrt(------- - -)
       sqrt(5)           2      2    1
[x = - ------- - ----------------- - -]]
          4              2           4

(%i3) algexact:false$

(%i4) algsys([x^5-1],[x]);
(%o4) [[x = 1], [x = - .5877852522924731 %i
 - .8090169943749475], [x = .5877852522924731 %i
 - .8090169943749475], [x = .3090169943749475
 - .9510565162951535 %i], [x = .9510565162951535 %i
 + .3090169943749475]]

Auch wenn die Optionsvariable algexact den Wert true hat, gibt algsys numerische Näherungslösungen zurück, wenn solve keine Lösungen finden kann.

(%i5) algexact:true$

(%i6) algsys([x^5-x^3+1],[x]);
(%o6) [[x = - 1.236505681818182], 
[x = - 0.785423103049449 %i - .3407948661970064], 
[x = 0.785423103049449 %i - .3407948661970064], 
[x = .9590477178927559 - .4283659562541893 %i], 
[x = .4283659562541893 %i + .9590477178927559]]

(%i7) solve([x^5-x^3+1],[x]);
                              5    3
(%o7)                   [0 = x  - x  + 1]

Für eine quadratische Gleichung wird immer eine exakte Lösung zurückgeben.

(%i8) algsys:true$

(%i9) algsys([x^2+x-1],[x]);
                 sqrt(5) - 1          sqrt(5) + 1
(%o9)      [[x = -----------], [x = - -----------]]
                      2                    2
(%i11) algsys:false$

(%i12) algsys([x^2+x-1],[x]);
                  sqrt(5) - 1          sqrt(5) + 1
(%o12)      [[x = -----------], [x = - -----------]]
                       2                    2
Optionsvariable: algepsilon

Standardwert: 10^8

Kontrolliert die Genauigkeit einer numerischen Lösung der Funktion algsys für den Fall, dass die Optionsvariable realonly den Wert true hat, also nur die reellen Lösungen gesucht werden.

Beispiele:

Numerische Lösung der Gleichung x^3-2 für zwei verschiedene Wert für algepsilon.

(%i1) realonly:true$
(%i2) algepsilon:10^2;
(%o2)                          100
(%i3) algsys([x^3-2],[x]);
(%o3)                  [[x = 1.26171875]]
(%i4) algepsilon: 10^8;
(%o4)                       100000000
(%i5) algsys([x^3-2],[x]);
(%o5)               [[x = 1.259921095381759]]

algepsilon hat keinen Einfluss auf die Genauigkeit der Lösung, wenn auch die komplexen Lösungen gesucht werden.

(%i6) realonly:false$
(%i7) algepsilon: 10^2;
(%o7)                          100
(%i8) algsys([x^3-2],[x]);
(%o8) [[x = - 1.091123635971721 %i - .6299605249474366], 
[x = 1.091123635971721 %i - .6299605249474366], 
[x = 1.259921095381759]]
Funktion: algsys ([expr_1, …, expr_m], [x_1, …, x_n])
Funktion: algsys ([eqn_1, …, eqn_m], [x_1, …, x_n])

Löst ein Gleichungssystem mit den Polynomen expr_1, …, expr_m oder den Gleichungen eqn_1, …, eqn_m für die Variablen x_1, …, x_n. Werden Polynome expr_i als Argument übergeben, werden diese als Gleichungen expr_i = 0 interpretiert. Die Anzahl der Gleichungen und Variablen kann verschieden sein.

algsys gibt eine Liste mit den Lösungen zurück. Jede Lösung ist wiederum eine Liste mit den Lösungen für die einzelnen Variablen x_i, die als Gleichungen angegeben sind. Kann algsys keine Lösung finden, wird eine leere Liste [] zurückgegeben.

Haben die Lösungen freie Parameter, setzt algsys die Symbole %r1, %r2, … in die Lösungen ein. Die freien Parameter werden der Liste %rnum_list hinzugefügt. Siehe %rnum_list.

Die Funktion algsys führt die folgenden Schritte aus, um Lösungen eines Gleichungssystems zu finden:

  1. Die Gleichungen werden faktorisiert und in Teilsysteme S_i aufgeteilt.
  2. Für jedes Teilsystem S_i werden eine Gleichung E, die den niedrigsten von Null verschiedenen Grad hat und eine Variable x ausgewählt. Dann wird die Resultante der Gleichungen E und E_j für die Variable x sowie allen verbleibenden Gleichungen E_j des Teilsystems S_i berechnet. Dieses Verfahren eliminiert die Variable x und hat ein neues Teilsystem S_i’ als Ergebnis. Der Algorithmus wiederholt dann den 1. Schritt.
  3. Besteht das Teilsystem nur noch aus einer Gleichung, hat diese Gleichung mehrere Variablen und enthält diese keine Gleitkommazahlen, dann wird solve aufgerufen, um eine exakte Lösung zu finden.

    Es kann sein, dass solve keine Lösung oder einen sehr großen Ausdruck als Lösung findet.

    Auch für Gleichungen, die nur eine Variable enthalten und die entweder linear, quadratisch oder quartisch sind sowie keine Gleitkommazahlen enthalten, wird solve aufgerufen, um eine exakte Lösung zu finden. Trifft dies nicht zu, wird in dem Fall, dass die realonly den Wert true hat, die Funktion realroots. Ansonsten wird die Funktion allroots aufgerufen. Die Funktion realroots sucht reelle Lösungen der Gleichung, während die Funktion allroots auch komplex Lösungen sucht.

    Für den Fall, dass realonly den Wert true hat, wird die Genauigkeit einer numerischen Lösung von der Optionsvariablen algepsilon kontrolliert.

    Hat die Optionsvariable algexact den Wert true, wird immer die Funktion solve aufgerufen.

  4. Zuletzt werden die erhaltenen Lösungen in das betrachtete Teilsystem eingesetzt und der Lösungsalgorithmus mit dem 1. Schritt fortgesetzt.

Tritt beim Lösen des Gleichungssystems eine Gleichung auf, die von mehreren Variablen abhängt und Gleitkommazahlen enthält, dann wird der Algorithmus mit der Meldung algsys cannot solve - system too complicated." abgebrochen. Ein Näherung mit Gleitkommazahlen kann in vorgehenden Schritten auftreten, wenn keine exakten Lösungen auffindbar sind.

Ist das Argument der Funktion allroots kein Polynom, gibt Maxima eine Fehlermeldung aus. Die Lösungen eines Gleichungssystems können sehr große Ausdrücke sein. Obwohl die Lösung reell ist, kann die imaginäre Einheit %i in den Lösungen enthalten sein. Für die weitere Bearbeitung der Lösungen können die Funktionen pickapart oder reveal hilfreich sein.

Beispiele:

(%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
Funktion: allroots (expr)
Funktion: allroots (eqn)

Berechnet numerische Näherungen der reellen und komplexen Wurzeln des Polynoms expr oder der Polynomgleichung eqn mit einer Variablen.

Hat der Schalter polyfactor den Wert true, wird das Polynom über die reellen oder komplexen Zahlen faktorisiert.

Für den Fall mehrfacher Wurzeln kann allroots ungenaue Ergebnisse liefern. Ist das Polynom reell, kann es sein, dass allroots(%i*p)) genauere Approximationen liefern als allroots (p), da allroots in diesem Fall einen anderen Algorithmus verwendet.

Der Zähler des Arguments der Funktion allroots muss nach Anwendung der Funktion rat ein Polynom sein und darf im Nenner höchstens eine komplexe Zahl enthalten. Ist das Argument der Funktion allroots kein Polynom, gibt Maxima eine Fehlermeldung. Daher wird von der Funktion allroots immer ein äquivalenter, jedoch faktorisierter Ausdruck zurückgegeben, wenn die Optionsvariable polyfactor den Wert true hat.

Für komplexe Polynome wird ein Algorithmus von Jenkins und Traub verwendet (Algorithm 419, Comm. ACM, vol. 15, (1972), p. 97). Für reelle Polynome wird ein Algorithmus von Jenkins verwendet (Algorithm 493, ACM TOMS,vol. 1, (1975), p.178).

Beispiele:

(%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)
Funktion: bfallroots (expr)
Funktion: bfallroots (eqn)

Berechnet numerische Näherungen der reellen und komplexen Wurzeln des Polynoms expr oder der Polynomgleichung eqn in einer Variable.

bfallroots entspricht der Funktion allroots mit dem Unterschied, dass die Funktion bfallroots die Näherungen mit großen Gleitkommazahlen berechnet. Siehe allroots.

Beispiel:

Dasselbe Beispiel wie für die Funktion allroots. Die Ergebnisse sind große Gleitkommazahlen.

(%i1) eqn: (1 + 2*x)^3 = 13.5*(1 + x^5);
                            3          5
(%o1)              (2 x + 1)  = 13.5 (x  + 1)
(%i2) soln: bfallroots(eqn);
(%o2) [x = 8.296749902129362b-1, x = - 1.015755543828121b0, 
x = 9.65962515219637b-1 %i - 4.069597231924075b-1, 
x = - 9.65962515219637b-1 %i - 4.069597231924075b-1, x = 1.0b0]
Optionsvariable: backsubst

Standardwert: true

Hat backsubst den Wert false, werden die Lösungen der Funktion linsolve nicht rücksubstituiert. Dies kann hilfreich sein, wenn die Rücksubstitution zu sehr großen Ausdrücken führt.

Beispiele:

(%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]
Optionsvariable: breakup

Standardwert: true

Hat die Optionsvariablen programmode den Wert false und die Optionsvariable breakup den Wert true, dann werden für gemeinsame Terme in Lösungen von kubischen und quartischen Gleichungen Zwischenmarken erzeugt.

Beispiele:

(%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]
Funktion: dimension (eqn)
Funktion: dimension (eqn_1, …, eqn_n)

dimen ist ein Paket für die Dimensionsanalyse. load("dimen") lädt dieses Paket. demo(dimen) zeigt eine kleine Demonstration.

Optionsvariable: dispflag

Standardwert: true

Hat dispflag den Wert false, werden Ausgaben der Funktion solve unterdrückt.

Funktion: funcsolve (eqn, g(t))

Das Argument eqn ist eine Gleichung, die ein Polynom erster Ordnung in den Funktionen g(t) und g(t+1) ist. funcsolve sucht die rationale Funktion g(t), die Lösung der Gleichung eqn ist.

Warnung: Die Funktion ist nur sehr rudimentär implementiert. Offensichtliche Verallgemeinerungen fehlen.

Beispiel:

(%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)
Optionsvariable: globalsolve

Standardwert: false

Hat globalsolve den Wert true, werden den unbekannten Variablen eines linearen Gleichungssystems die Werte der Lösungen der Funktionen linsolve und solve zugewiesen.

Hat globalsolve den Wert false, werden den unbekannten Variablen eines linearen Gleichungssystems keine Werte zugewiesen. Die Lösungen werden als Gleichungen mit den unbekannten Variablen ausgedrückt.

Für andere als lineare Gleichungssysteme wird der Wert von globalsolve ignoriert. Die Funktion algsys ignoriert globalsolve immer.

Beispiele:

(%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
Funktion: ieqn (ie, unk, tech, n, guess)

inteqn ist ein Paket zur Lösung von Integralgleichungen zweiter Art der Form

                       b(x)
                      /
                      [
    p(x) = q(x, p(x), I     w(x, u, p(x), p(u)) du)
                      ]
                      /
                       a(x)

und von Integralgleichungen erster Art der Form

            b(x)
           /
           [
    f(x) = I     w(x, u, p(u)) du
           ]
           /
            a(x)

Das Kommando load("inteqn") lädt das Paket.

Das erste Argument ie ist die Integralgleichung und das Argument unk die unbekannte Funktion. Mit dem Argument tech wird die Methode angegeben, die zur Lösung der Integralgleichung angewendet werden soll. Erhält das Argument tech den Wert first, wird das Ergebnis der ersten erfolgreichen Methode zurückgegeben. Mit all werden alle Methoden angewendet. Das Argument n gibt die maximale Anzahl an Termen an, die von den Methoden taylor, neumann, firstkindseries oder fredseries verwendet werden. n ist auch die maximale Tiefe der Rekursion für der Differentiationsmethode. Das Argument guess ist der Startwert der Methoden neumann oder firstkindseries.

Die Standardwerte der Argumente sind:

unk

p(x), wobei p die erste im Integranden aufgefundene Funktion ist, die Maxima unbekannt ist, und x die Variable ist, die im Falle einer Integralgleichung der zweiten Art als Argument der Funktion p außerhalb des Integrals vorgefunden wird, oder im Falle einer Integralgleichung der ersten Art die einzige andere Variable neben der Integrationsvariable ist. Wenn der Versuch fehlschlägt, die Variable x zu finden, wird der Nutzer nach der unabhängigen Variablen gefragt.

tech

first

n

1

guess

none, bewirkt, dass der Ansatz f(x) als Startwert der Lösungsmethoden neumann und firstkindseries verwendet wird.

Siehe share/integequations/inteqn.usg für weitere Informationen.

Optionsvariable: ieqnprint

Standardwert: true

ieqnprint kontrolliert die Ausgabe des Ergebnisses der Funktion ieqn. Hat die Optionsvariable ieqnprint den Wert true, dann hat das Ergebnis der Funktion ieqn die Form [solution, technique used, nterms, flag]. Ist die Lösung exakt, tritt das Element flag nicht auf. Ansonsten erhält das Element flag den Wert approximate für eine nicht exakte Lösung und den Wert incomplete für eine nicht geschlossene Lösung. Wurde die Lösung mit einer Methode gefunden, die einen Reihenansatz verwendet, enthält nterms die Anzahl der Terme der Entwicklung.

Funktion: lhs (expr)

Gibt die linke Seite des Ausdrucks expr zurück, wenn der Operator von expr einer der relationalen Operatoren < <= = # equal notequal >= >, einer der Zuweisungsoperatoren := ::= : :: oder ein nutzerdefinierter binärer Infix-Operator ist, der mit der Funktion infix deklariert wurde. Die linke Seite des Ausdrucks ist für die hier genannten Operatoren das erste Argument.

Wenn expr ein Atom ist oder sein Operator ein anderer als oben aufgelistet, gibt lhs den Ausdruck expr zurück. Siehe auch rhs.

Beispiele:

(%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
Funktion: linsolve ([expr_1, …, expr_m], [x_1, …, x_n])

Löst das lineare Gleichungssystem mit den Gleichungen oder Polynomen [expr_1, …, expr_m] und den Variablen [x_1, …, x_n]. Jede Gleichung muss ein Polynom in den angegebenen Variablen sein.

Hat die Optionsvariable globalsolve den Wert true, werden die Lösungen des Gleichungssystems den angegebenen Variablen zugewiesen.

Hat die Optionsvariable backsubst den Wert false, führt linsolve keine Rücksubstitutionen aus. Dies kann hilfreich sein, wenn die Rücksubstitution zu sehr großen Ausdrücken führt.

Hat die Optionsvariable linsolve_params den Wert true, setzt linsolve für ein unterbestimmtes Gleichungssystem freie Parameter in die Lösungen ein, die mit %r-Symbolen bezeichnet werden. Siehe auch %rnum und %rnum_list.

Hat die Optionsvariable programmode den Wert false, werden die Lösungen von linsolve Zwischenmarken %t zugewiesen. Die Zwischenmarken werden als Liste zurückgegeben.

Beispiele:

(%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]
Optionsvariable: linsolvewarn

Standardwert: true

Hat linsolvewarn den Wert true, gibt die Funktion linsolve gegebenenfalls die Meldung Dependent equations eliminated aus.

Optionsvariable: linsolve_params

Standardwert: true

Hat linsolve_params den Wert true, setzt die Funktion linsolve für ein unterbestimmtes Gleichungssystem freie Parameter in die Lösungen ein, die mit %r-Symbolen bezeichnet werden. Siehe auch %rnum und %rnum_list.

Systemvariable: multiplicities

Standardwert: not_set_yet

multiplicities ist die Liste der Vielfachheiten der Lösungen, die von solve, realroots oder allroots zurückgegeben werden.

Beispiel:

(%i1) solve(x^2*(x+1)^2, x);
(%o1)                   [x = - 1, x = 0]
(%i2) multiplicities;
(%o2)                        [2, 2]
Funktion: nroots (p, low, high)

Gibt die Anzahl der reellen Wurzeln des reellen univariaten Polynoms p im halboffenen Intervall (low, high] zurück. Die Grenzen des Intervalls können auch negativ unendlich minf oder positiv unendlich inf sein.

nroots verwendet die Methode der Sturm-Sequenzen.

Beispiel:

(%i1) p: x^10 - 2*x^4 + 1/2$
(%i2) nroots (p, -6, 9.1);
(%o2)                           4
Funktion: nthroot (p, n)

Das Argument p ist ein Polynom mit ganzzahligen Koeffizienten und das Argument n eine positive ganze Zahl. nthroot gibt ein Polynom q über die ganzen Zahlen zurück, so dass q^n = p gilt. Existiert kein derartiges Polynom q gibt Maxima eine Fehlermeldung aus. nthroot ist wesentlich schneller als die Funktionen factor oder sqfr.

Optionsvariable: polyfactor

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable polyfactor den Wert true, werden die Lösungen der Funktionen allroots und bfallroots über die reellen Zahlen faktorisiert, wenn das Polynom reell ist, und über die komplexen Zahlen, wenn das Polynome komplex ist.

Siehe allroots für ein Beispiel.

Optionsvariable: programmode

Standardwert: true

Hat programmode den Wert true, geben die Funktionen solve, realroots, allroots, bfallroots und linsolve die Lösungen als Elemente einer Liste zurück.

Hat programmode den Wert false, werden die Lösungen der oben genannten Funktionen Zwischenmarken %t zugewiesen. Die Rückgabe der Funktionen ist in diesem Fall eine Liste der Zwischenmarken.

Optionsvariable: realonly

Standardwert: false

Hat realonly den Wert true, gibt algsys nur Lösungen zurück, die nicht die imaginäre Einheit %i enthalten.

Funktion: realroots (expr, bound)
Funktion: realroots (eqn, bound)
Funktion: realroots (expr)
Funktion: realroots (eqn)

Computes rational approximations of the real roots of the polynomial expr or polynomial equation eqn of one variable, to within a tolerance of bound. Coefficients of expr or eqn must be literal numbers; symbol constants such as %pi are rejected.

realroots assigns the multiplicities of the roots it finds to the global variable multiplicities.

realroots constructs a Sturm sequence to bracket each root, and then applies bisection to refine the approximations. All coefficients are converted to rational equivalents before searching for roots, and computations are carried out by exact rational arithmetic. Even if some coefficients are floating-point numbers, the results are rational (unless coerced to floats by the float or numer flags).

When bound is less than 1, all integer roots are found exactly. When bound is unspecified, it is assumed equal to the global variable rootsepsilon.

When the global variable programmode is true, realroots returns a list of the form [x = x_1, x = x_2, ...]. When programmode is false, realroots creates intermediate expression labels %t1, %t2, ..., assigns the results to them, and returns the list of labels.

Examples:

(%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]
Funktion: rhs (expr)

Gibt die rechte Seite des Ausdrucks expr zurück, wenn der Operator von expr einer der relationalen Operatoren < <= = # equal notequal >= >, einer der Zuweisungsoperatoren := ::= : :: oder ein nutzerdefinierter binärer Infixoperator ist, der mit der Funktion infix deklariert wurde. Die rechte Seite des Ausdrucks ist für die hier genannten Operatoren das zweite Argument.

Ist expr ein Atom oder hat der Ausdruck expr einen anderen Operator als oben angegeben, dann ist das Ergebnis 0. Siehe auch lhs.

Beispiele:

(%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
Optionsvariable: rootsepsilon

Standardwert: 1.0e-7

rootsepsilon ist die Toleranz, die den Vertrauensbereich für die von der Funktion realroots gefundenen Wurzeln festsetzt.

Funktion: solve (expr, x)
Funktion: solve (expr)
Funktion: solve ([eqn_1, …, eqn_n], [x_1, …, x_n])

Löst eine algebraische Gleichung expr nach der Variablen x auf. Wenn expr keine Gleichung ist, wird die Gleichung expr = 0 angenommen. x kann eine Funktion wie zum Beispiel f(x)) sein oder ein allgemeiner Ausdruck. Ausgenommen sind Summen und Produkte. Hat die Gleichung nur eine Variable, braucht diese nicht angegeben zu werden. expr kann ein rationaler Ausdruck sein und trigonometrische Funktionen, Exponentialfunktionen und andere Funktionen enthalten. Zur Lösung wird die folgende Methode verwendet:

  1. Sei E ein Ausdruck und X die Variable. Ist E linear in X, dann kann die Gleichung sofort nach der Variablen X aufgelöst werden. Hat E die Form A*X^N + B, dann ist das Ergebnis (-B/A)^1/N) multipliziert mit der N-ten Einheitswurzel.
  2. Ist E nicht linear in X, wird der größte gemeinsame Teiler N der Exponenten der Variable X bestimmt. Die Exponenten der Variablen werden durch N dividiert und die Multiplizität der Lösungen mit N multipliziert. solve wird erneut für den Ausdruck aufgerufen. Kann E faktorisiert werden, wird solve für jeden Faktor aufgerufen. Zuletzt prüft solve, ob einer der Algorithmen für quadratische, kubische oder quartische Gleichungen angewendet werden kann.
  3. Ist E ein Polynom in einer Funktion F(X) mit X als der Variablen, wird zunächst die Lösung des Polynoms für F(X) gesucht. Ist C eine solche Lösung, kann die Gleichung F(X)=C gelöst werden, wenn die Umkehrfunktion zu F(X) bekannt ist.

Hat die Optionsvariable breakup den Wert false, werden die Lösungen von kubischen und quartischen Gleichungen nicht in gemeinsame Teilausdrücke zerlegt.

Die Systemvariable multiplicities enthält eine Liste mit den Vielfachheiten der einzelnen Lösungen.

solve ([eqn_1, ..., eqn_n], [x_1, ..., x_n]) löst ein Gleichungssystem mit den Polynomen eqn_1, …, eqn_n für die Variablen x_1, …, x_n. Die Polynome können linear oder nichtlinear sein. Um das System zu lösen, werden die Funktionen linsolve oder algsys aufgerufen. Das Ergebnis ist eine Liste mit den Lösungen. Ist die Anzahl der Gleichungen gleich der Anzahl der Variablen des Systems, kann das Argument mit der Liste der Variablen entfallen.

Hat die Optionsvariable programmode den Wert false ist, zeigt solve die Lösungen mit Hilfe von Zwischenmarken (%t) an und gibt die Liste der Marken zurück.

Hat die Optionsvariable globalsolve den Wert true, werden den unbekannten Variablen eines linearen Gleichungssystems die Werte der Lösung der Funktionen linsolve und solve zugewiesen.

Beispiele:

(%i1) solve (asin (cos (3*x))*(f(x) - 1), x);

SOLVE is 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 = .0767837852378778

 - 3.608003221870287 %i], [x = - .5202594388652008 %i

 - .1331240357358706, y = 3.608003221870287 %i

 + .0767837852378778], [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

Die Symbole %r bezeichnen freie Konstanten einer Lösung. Siehe algsys und %rnum_list für mehr Informationen.

(%i1) solve([x+y=1,2*x+2*y=2],[x,y]);

solve: dependent equations eliminated: (2)
(%o1)                      [[x = 1 - %r1, y = %r1]]
Optionsvariable: solvedecomposes

Standardwert: true

Hat solvedecomposes den Wert true, ruft solve die Funktion polydecomp auf, um Polynome zu zerlegen.

Optionsvariable: solveexplicit

Standardwert: false

Hat solveexplicit den Wert true, gibt die Funktion solve keine impliziten Lösungen der Form F(x) = 0 zurück.

Beispiel:

(%i1) solveexplicit:false;
(%o1)                         false
(%i2) solve(gamma(x)*x^3-1);
                           3      1
(%o2)                    [x  = --------]
                               gamma(x)
(%i3) solveexplicit:true;
(%o3)                         true
(%i4) solve(gamma(x)*x^3-1);
(%o4)                          []
Optionsvariable: solvefactors

Standardwert: true

Hat solvefactors den Wert false, versucht die Funktion solve nicht, den Ausdruck zu faktorisieren. Das Setzen der Optionsvariable solvefactors auf den Wert false kann notwendig sein, wenn die Faktorisierung nicht benötigt wird, damit solve eine Lösung findet.

Optionsvariable: solvenullwarn

Standardwert: true

Hat solvenullwarn den Wert true, gibt die Funktion solve eine Warnmeldung aus, wenn keine Gleichungen oder keine Variablen als Argument übergeben wurden.

Beispiel:

(%i1) solvenullwarn:true;
(%o1)                         true
(%i2) solve(x^2*y+1,[]);

solve: variable list is empty, continuing anyway.
(%o2)                          []
(%i3) solvenullwarn:false;
(%o3)                         false
(%i4) solve(x^2*y+1,[]);
(%o4)                          []
Optionsvariable: solveradcan

Standardwert: false

Hat solveradcan den Wert true, ruft solve die Funktion radcan auf, um Ausdrücke zu vereinfachen, die Exponentialfunktionen und Logarithmen enthalten.

Optionsvariable: solvetrigwarn

Standardwert: true

Hat solvetrigwarn den Wert true, gibt die Funktion solve eine Warnung aus, wenn inverse trigonometrische Funktionen genutzt werden, um Lösungen zu finden. In diesem Fall können Lösungen verloren gehen.

Beispiel:

(%i1) solvetrigwarn:true;
(%o1)                         true
(%i2) solve(cos(x)+1);

solve: using arc-trig functions to get a solution.
Some solutions will be lost.
(%o2)                       [x = %pi]
(%i3) solvetrigwarn:false;
(%o3)                         false
(%i4) solve(cos(x)+1);
(%o4)                       [x = %pi]

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19 Lineare Algebra


19.1 Einführung in die lineare Algebra


19.1.1 Nicht-kommutative Multiplikation

Der Operator . repräsentiert die nichtkommutative Multiplikation oder das Skalarprodukt. Sind die Argumente 1-spaltige oder 1-reihige Matrizen a und b, dann ist der Ausdruck a . b äquivalent zu sum(a[i]*b[i], i, 1, length(a)). Sind a und b nicht komplex, dann ist der vorhergende Ausdruck das Skalarprodukt von a und b. Das Skalarprodukt ist als conjugate(a) . b definiert, wenn a und b komplex sind. Die Funktion innerproduct im Paket eigen stellt das komplexe Skalarprodukt zur Verfügung.

Sind die Argumente a und b allgemeine Matrizen, dann ist das Ergebnis der nichtkommutativen Multiplikation das Matrizprodukt der Argumente. Die Anzahl der Zeilen der Matrix b muss gleich der Anzahl der Spalten der Matrix a sein. Das Ergebnis ist eine Matrix, deren Anzahl der Zeilen der der Matrix a entspricht und deren Anzahl der Spalten der der Matrix b entspricht.

Um den nichtkommutativen Operator . vom Dezimalpunkt einer Gleitkommazahl zu unterscheiden, kann es notwendig sein, dem Operator ein Leerzeichen voranzustellen und folgen zu lassen. Zum Beispiel ist 5.e3 die Gleitkommazahl 5000.0 und 5 . e3 ist 5 multipliziert mit der Variablen e3.

Verschiedene Schalter kontrollieren die Vereinfachung der nichtkommutativen Multiplikation. Zu diesen gehören:

   dot            dot0nscsimp     dot0simp
   dot1simp       dotassoc        dotconstrules
   dotdistrib     dotexptsimp     dotident
   dotscrules

19.1.2 Vektoren

vect ist ein Paket mit Funktionen der Vektoranalysis. Mit dem Kommando load("vect") wird das Paket geladen. Das Kommando demo(vect) zeigt Beispiele.

Das Paket enthält Funktionen, um Ausdrücke mit nicht-kommutativen Multiplikationen und Kreuzprodukten sowie Gradienten, Divergenzen, Rotationen und Laplace-Operatoren zu vereinfachen. Die Vereinfachung dieser Operatoren wird von verschiedenen Schaltern kontrolliert. Weiterhin können die Ergebnisse in verschiedenen Koordinatensystemen berechnet werden. Mit weiteren Funktionen kann das Skalarpotential oder das Vektorpotential eines Feldes bestimmt werden.

Das Paket vect enthält die folgenden Funktionen: vectorsimp, scalefactors, express, potential und vectorpotential.


19.1.3 Eigenwerte

Das Paket eigen enthält verschiedene Funktionen, um symbolisch Eigenwerte und Eigenvektoren zu bestimmen. Maxima lädt dieses Paket automatisch, wenn eine der Funktionen dieses Pakets genutzt wird. Das Paket kann auch mit dem Kommando load("eigen") geladen werden.

Das Kommando demo(eigen) zeigt Beispiele für das Paket. Die Beispiele können auch mit dem Kommando batch(eigen angezeigt werden. In diesem Fall wartet Maxima zwischen den einzelnen Beispielen auf die Eingabe des Nutzers.

Das Paket eigen enthält die folgenden Funktionen:

   innerproduct       unitvector            columnvector
   gramschmidt        eigenvalues           eigenvectors
   uniteigenvectors   similaritytransform

19.2 Funktionen und Variablen der linearen Algebra

Funktion: addcol (M, list_1, …, list_n)

Hängt eine oder mehrere Spalten, die als Listen list_1, …, list_n übergeben werden, an die Matrix M an.

Beispiel:

(%i1) M:matrix([a,b],[c,d]);
                            [ a  b ]
(%o1)                       [      ]
                            [ c  d ]
(%i2) addcol(M,[1,2],[x,y]);
                         [ a  b  1  x ]
(%o2)                    [            ]
                         [ c  d  2  y ]
Funktion: addrow (M, list_1, …, list_n)

Hängt eine oder mehrere Zeilen, die als Listen list_1, …, list_n übergeben werden, an die Matrix M an.

Beispiel:

(%i1) M:matrix([a,b],[c,d]);
                            [ a  b ]
(%o1)                       [      ]
                            [ c  d ]
(%i2) addrow(M,[1,2],[x,y]);
                            [ a  b ]
                            [      ]
                            [ c  d ]
(%o2)                       [      ]
                            [ 1  2 ]
                            [      ]
                            [ x  y ]
Funktion: adjoint (M)

Gibt die adjungierte der Matrix M zurück.

Funktion: augcoefmatrix ([eqn_1, …, eqn_m], [x_1, …, x_n])

Gibt die erweiterte Koeffizientenmatrix für die Variablen x_1, …, x_n und dem linearen Gleichungssystem eqn_1, …, eqn_m. Die erweiterte Koeffizientenmatrix entsteht, wenn an die Koeffizientenmatrix des Gleichungssystems die Spalte mit der rechten Seite des Gleichungssystems angefügt wird.

Beispiel:

(%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   ]
Funktion: charpoly (M, x)

Gibt das charakteristische Polynom der Matrix M für die Variable x zurück. Das charakterische Polynom wird als determinant(M - diagmatrix(length (M), x)) berechnet.

Beispiel:

(%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)
Funktion: coefmatrix ([eqn_1, …, eqn_m], [x_1, …, x_n])

Gibt die Koeffizientenmatrix für die Variablen x_1, …, x_n des linearen Gleichungssystem eqn_1, …, eqn_m zurück.

Beispiel:

(%i1) coefmatrix([2*x-(a-1)*y+5*b = 0, b*y+a*x = 3], [x,y]);
                                 [ 2  1 - a ]
(%o1)                            [          ]
                                 [ a    b   ]
Funktion: col (M, i)

Gibt die i-te Spalte der Matrix M zurück. Das Ergebnis ist eine Matrix.

Beispiel:

(%i1) M:matrix([1,2,3],[a,b,c]);
                           [ 1  2  3 ]
(%o1)                      [         ]
                           [ a  b  c ]
(%i2) col(M,2);
                              [ 2 ]
(%o2)                         [   ]
                              [ b ]
Funktion: columnvector (L)
Funktion: covect (L)

Gibt eine Matrix mit einer Spalte zurück, die die Elemente der Liste L enthält.

covect ist ein Alias-Name für die Funktion columnvector. Das Kommando load("eigen") lädt die Funktion.

Beispiel:

(%i1) load("eigen")$

(%i2) columnvector ([aa, bb, cc]);
                             [ aa ]
                             [    ]
(%o2)                        [ bb ]
                             [    ]
                             [ cc ]
Funktion: copymatrix (M)

Gibt eine Kopie der Matrix M zurück.

Die Zuweisung wie zum Beispiel m2: m1 kopiert die Matrix m1 nicht. Wird nach dieser Zuweisung die Matrix m2 geändert, wird auch die Matrix m1 geändert. Um eine Kopie zu erhalten, muss m2: copymatrix(m1) ausgeführt werden.

Funktion: determinant (M)

Berechnet die Determinate der Matrix M. Die angewendete Methode ist vergleichbar mit dem Gauß-Verfahren.

determinat wird von den Schaltern ratmx und sparse kontrolliert. Haben beide Schalter den Wert true, wird ein spezieller Algorithmus für schwachbesetzte Matrizen aufgerufen.

Optionsvariable: detout

Standardwert: false

Hat detout den Wert true, wird die Determinate einer Matrix, für die die inverse Matrix berechnet wird, aus der Matrix herausmultipliziert.

Damit dieser Schalter einen Effekt hat, müssen die Optionsvariablen doallmxops und doscmxops den Wert false haben.

Beispiele:

(%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
Funktion: diagmatrix (n, x)

Gibt eine n-dimensionale Diagonalmatrix zurück, deren Diagonalelemente alle den Wert x haben.

n muss zu einer ganzen Zahl auswerten. Ansonsten meldet Maxima einen Fehler.

x kann ein beliebiger Ausdruck einschließlich einer Matrix sein. Ist x eine Matrix, dann wird diese nicht kopiert.

Optionsvariable: doallmxops

Standardwert: true

Hat doallmxops den Wert true, werden Matrixoperationen ausgeführt. Ist der Wert false, werden nur die Matrixoperationen ausgeführt, die mit den einzelnen dot-Schaltern eingeschaltet sind.

Optionsvariable: domxexpt

Standardwert: true

Hat domxexpt den Wert true, wird die Exponentiation exp(M), wobei M eine Matrix ist, elementweise für jedes einzelne Matrixelement ausgeführt, so dass für jedes Element der Matrix gilt exp (m[i,j]). Ansonsten wird die Exponentiation als exp (ev(M) ausgewertet.

domxexpt beeinflußt alle Ausdrücke der Form a^b, wobei a eine Konstante oder ein skalarer Ausdruck und b eine Liste oder Matrix ist.

Beispiele:

(%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)    ]
Optionsvariable: domxmxops

Standardwert: true

Hat domxmxops den Wert true, werden allen Matrix-Matrix und Matrix-Listen-Operationen ausgeführt.

Optionsvariable: domxnctimes

Standardwert: false

Hat domxnctimes den Wert true, werden nichtkommutative Produkte von Matrizen ausgeführt.

Optionsvariable: doscmxops

Standardwert: false

Hat doscmxops den Wert true, werden Skalar-Matrix-Operationen ausgeführt.

Optionsvariable: doscmxplus

Standardwert: false

Hat doscmxplus den Wert true, haben Skalar-Matrix-Operationen eine Matrix als Ergebnis. Dieser Schalter ist nicht unter doallmxops subsumiert.

Optionsvariable: dot0nscsimp

Standardwert: true

Hat dot0nscsimp den Wert true, werden nichtkommutative Produkte mit einer Null und einem nichtskalaren Term zu einem kommutativen Produkt vereinfacht.

Optionsvariable: dot0simp

Standardwert: true

Hat dot0simp den Wert true, werden nichtkommutative Produkte mit einer Null und einem skalaren Term zu einem kommutatitiven Produkt vereinfacht.

Optionsvariable: dot1simp

Standardwert: true

Hat dot1simp den Wert true, werden nichtkommutative Produkte mit einer Eins und einem anderen Term zu einem kommutativen Produkt vereinfacht.

Optionsvariable: dotassoc

Standardwert: true

Hat dotassoc den Wert true, vereinfacht Maxima ein Ausdruck (A.B).C zu A.(B.C).

Optionsvariable: dotconstrules

Standardwert: true

Hat dotconstrules den Wert true, werden nichtkommutative Produkte einer Konstanten und eines Termes zu einem kommutativen Produkt vereinfacht. Die folgenden Optionsvariablen dot0simp, dot0nscsimp und dot1simp erhalten den Wert true, wenn construles eingeschaltet wird.

Optionsvariable: dotdistrib

Standardwert: false

Hat dotdistrib den Wert true, vereinfacht Maxima einen Ausdruck A.(B + C) zu A.B + A.C.

Optionsvariable: dotexptsimp

Standardwert: true

Hat dotexptsimp den Wert true, vereinfacht Maxima einen Ausdruck A.A zu A^^2.

Optionsvariable: dotident

Standardwert: 1

dotident ist der Wert der für den Ausdruck X^^0 zurückgegeben wird.

Optionsvariable: dotscrules

Standardwert: false

Hat dotscrules den Wert true, vereinfacht Maxima Ausdrücke A.SC oder SC.A zu SC*A und A.(SC*B) zu SC*(A.B).

Funktion: echelon (M)

Gibt die Matrix m in ihrer Stufenform zurück, wie sie im Gaußschen Eliminationsverfahren auftritt.

Im Unterschied zur Funktion triangularize wird die Matrix so normiert, dass die Hauptdiagonalelemente den Wert 1 haben.

lu_factor und cholesky sind weitere Funktionen, um Dreiecksmatrizen zu erhalten.

Beispiel:

(%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 ]
Funktion: eigenvalues (M)
Funktion: eivals (M)

Gibt eine Liste mit den Eigenwerten der Matrix M und deren Multiplizitäten zurück. Die erste Teilliste enthält die Eigenwerte, die zweite deren Multiplizitäten.

eivals ist ein Alias-Name der Funktion eigenvalues.

eigenvalues ruft die Funktion solve auf, um die Nullstellen des charakeristischen Polynoms der Matrix zu finden. Wenn solve keine Nullstellen finden kann, funktionieren einige Funktionen des Pakets nicht. Dies trifft nicht auf die Funktionen innerproduct, unitvector, columnvector und gramschmidt zu.

Die Eigenwerte, die solve findet, können sehr komplizierte Ausdrücke sein. Es kann möglich sein, solche Ausdrücke weiter zu vereinfachen.

Das Paket eigen wird automatisch geladen, wenn eine der Funktionen eigenvalues oder eigenvectors aufgerufen wird.

Funktion: eigenvectors (M)
Funktion: eivects (M)

Berechnet die Eigenvektoren der Matrix M. Die Rückgabe ist eine Liste, die zwei weitere Listen enthält. Die erste Liste enthält die Eigenwerte der Matrix m und deren Multiplizitäten. Die zweite Liste enthält die Eigenvektoren.

eivects ist ein Alias-Name der Funktion eigenvectors.

Das Paket eigen wird automatisch geladen, wenn die Funktionen eigenvalues oder eigenvectors aufgerufen werden.

Folgende Schalter kontrollieren eigenvectors:

nondiagonalizable

nondiagonalizabel hat den Wert true oder false nach Rückkehr der Funktion eigenvectros abhängig davon, ob die Matrix diagonalisierbar ist oder nicht.

hermitianmatrix

Hat hermitianmatrix den Wert true, werden die entarteten Eigenvektoren einer Hermitischen Matrix mit dem Gram-Schmidt-Verfahren orthogonalisiert.

knowneigvals

Hat knowneigvals den Wert true, werden die Eigenwerte der Matrix von den Funktionen des Paketes eigen als bekannt angenommen. Die Eigenwerte sind in diesem Fall in der Liste listeigvals abgespeichert. Die Liste listeigvals muss dieselbe Form haben, wie die Rückgabe der Funktion eigenvalues.

Die Eigenvektoren werden von der Funktion algsys berechnet. Es ist möglich, dass algsys die Eigenvektoren nicht findet. In diesem Fall können möglicherweise zunächst die Eigenwerte bestimmt und weiter vereinfacht werden. Dannach kann die Funktion eigenvectors mit dem Schalter knowneigvals aufgerufen werden.

Siehe auch eigenvalues.

Beispiele:

Eine Matrix, die einen Eigenvektor zu jedem Eigenwert hat.

(%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

Eine Matrix, die zwei Eigenvektoren zu jedem Eigenwert hat.

(%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
Funktion: ematrix (m, n, x, i, j)

Gibt eine m x n-Matrix zurück, deren Elemente den Wert 0 haben, bis auf das Element [i, j], das den Wert x hat.

Funktion: entermatrix (m, n)

Gibt eine m x n-Matrix zurück, die von der Konsole eingelesen wird.

Ist n gleich m, fragt Maxima nach dem Typ der Matrix. Folgende Typen können angegeben werden: diagonal, symmetric, antisymmetric oder allgemein. Dannach werden die einzelnen Elemente der Matrix abgefragt.

Sind n und m voneinander verschieden, fragt Maxima nach jedem Element der Matrix.

Die Elemente können beliebige Ausdrücke sein, die ausgewertet werden. entermatrix wertet die Argumente aus.

Beispiel:

(%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)  ]
Funktion: express (expr)

Expandiert Differentialoperatoren in einem Ausdruck in partielle Ableitungen. express erkennt die Operatoren grad, div, curl, laplacian und das Kreuzprodukt ~.

Enthält die Rückgabe Substantivformen von Ableitungen, können diese mit der Funktion ev und den Auswertungsschaltern nouns oder diff ausgewertet werden.

Mit dem Kommando load("vect") wird die Funktion geladen.

Beispiele:

(%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]
Funktion: genmatrix (a, i_2, j_2, i_1, j_1)
Funktion: genmatrix (a, i_2, j_2, i_1)
Funktion: genmatrix (a, i_2, j_2)

Generiert eine Matrix aus einem Array a. Das erste Element der Matrix ist der Wert a[i_1,j_1] und das letzte Element der Matrix ist a[i_2,j_2]. a muss ein deklariertes Array sein, dass mit der Funktion array definiert wurde. Weiterhin kann a ein undeklariertes Array, eine Array-Funktion oder ein lambda-Ausdruck mit zwei Argumenten sein.

Wird j_1 nicht angegeben, nimmt Maxima an, das der Wert gleich i_1 ist. Werden beide Argumente j_1 und i_1 nicht angegeben, werden die Werte zu 1 angenommen.

Ist eines der Elemente [i,j] des Arrays nicht definiert, enthält die Matrix den symbolischen Wert a[i,j].

Beispiele:

(%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 ]
Funktion: gramschmidt (x)
Funktion: gramschmidt (x, F)

Wendet das Gram-Schmidtsche Orthogonalisierungsverfahren auf das Argument x an. x ist eine Matrix oder eine Liste mit Listen für die Spalten. Das Argument x wird von gramschmidt nicht verändert. F bezeichnet eine Funktion, die als Skalarprodukt für das Verfahren verwendet wird. Wird F nicht angegeben, wird die Funktion innerproduct für das Skalarprodukt angewendet.

Ist x eine Matrix, wird der Algorithmus auf die Zeilen der Matrix angewendet. Ist x eine Liste mit Listen, wird der Algorithmus auf die Teillisten angewendet, die jeweils die gleiche Anzahl an Elementen haben müssen.

Jede Stufe des Verfahrens ruft die Funktion factor auf, um die Zwischenergebnisse zu vereinfachen. Dadurch kann das Ergebnis faktorisierte ganze Zahlen enthalten.

Das Kommando load("eigen") lädt die Funktion.

Beispiele:

Das Gram-Schmidtsche Orthogonalisierungsverfahren mit innerproduct als Skalarprodukt.

(%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]

Das Gram-Schmidtsche Orthogonalisierungsverfahren mit einer selbstdefinierten Funktion für das Skalarprodukt.

(%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]
Funktion: ident (n)

Gibt eine n x n-Einheitsmatrix zurück.

Funktion: innerproduct (x, y)
Funktion: inprod (x, y)

Gibt das Skalarprodukt der Argumente x und y zurück. Die Argument können Listen oder 1-spaltige oder 1-reihige Matrizen sein. Das Skalarprodukt wird als conjugate(x) . y berechnet, wobei . der Operator der nicht-kommutativen Multiplikation ist.

Das Kommando load("eigen") lädt die Funktion.

inprod ist ein Alias-Name der Funktion innerproduct.

Funktion: invert (M)

Gibt die inverse Matrix der Matrix M zurück. Die inverse Matrix wird mittels der Adjunkten Matrix berechnet.

Mit dieser Methode kann die inverse Matrix auch für große Gleitkommazahlen sowie Polynomme als Matrixelemente berechnet werden.

Die Kofaktoren werden mit der Funktion determinant berechnet. Hat die Optionsvariable ratmx den Wert true, wird die inverse Matrix daher ohne einen Wechsel der Darstellung berechnet.

Die implementierte Methode ist jedoch ineffizient für große Matrizen.

Hat die Optionsvariable detout den Wert true, wird die Determinante als Faktor aus der Matrix herausgezogen.

Die Elemente der inversen Matrix werden nicht automatisch expandiert. Hat M Polynome als Elemente, hat das Ergebnis möglicherweise mit dem Kommando expand(invert(m)), detout eine einfachere Form. Mit der Funktion multthru die Determinate in die Matrix hereinmultipliziert werden. Die inverse Matrix kann auch folgendermaßen berechnet werden:

expand (adjoint (m)) / expand (determinant (m))
invert (m) := adjoint (m) / determinant (m)

Siehe auch den Operator ^^ der nicht-kommutativen Exponentiation für eine andere Methode zur Berechnung der inversen Matrix.

Optionsvariable: lmxchar

Standardwert: [

lmxchar ist das Zeichen, das für die linke Seite einer Matrix ausgegeben wird. Siehe auch rmxchar.

Beispiel:

(%i1) lmxchar: "|"$
(%i2) matrix ([a, b, c], [d, e, f], [g, h, i]);
                           | a  b  c ]
                           |         ]
(%o2)                      | d  e  f ]
                           |         ]
                           | g  h  i ]
Funktion: matrix (row_1, …, row_n)

Gibt eine Matrix mit den Spalten row_1, …, row_n zurück. Jede Spalte ist eine Liste mit Asudrücken. Alle Spalten müssen die gleiche Länge haben.

Die Addition +, Subtraktion -, Multiplikation * und Division / werden elementweise ausgeführt, wenn die Argumente zwei Matrizen, ein Skalar und eine Matrix oder eine Matrix und ein Skalar sind. Die Exponentiation ^ wird elementweise ausgeführt, wenn die Argumente ein Skalar und eine Matrix oder umgekehrt sind.

Die nichtkommutatie Multiplikation von Matrizen wird mit dem Operator . ausgeführt. Der entsprechende Operator für die nichtkommutative Exponentiation ist ^^. Für eine Matrix A ist A . A = A^^2. A^^-1 ist die inverse Matrix, falls diese existiert.

Folgende Schalter kontrollieren die Vereinfachung von Ausdrücken, welche die nichtkommutative Multiplikation und Matrizen enthalten:

doallmxops, domxexpt, domxmxops, doscmxops und doscmxplus.

Weitere Optionsvariablen für Matrizen sind:

lmxchar, rmxchar, ratmx, listarith, detout, scalarmatrix und sparse.

Folgende Funktionen akzeptieren Matrizen als ein Argument oder haben eine Matrix als Rückgabewert:

eigenvalues, eigenvectors, determinant, charpoly, genmatrix, addcol, addrow, copymatrix, transpose, echelon and rank.

Beispiele:

Konstruiere eine Matrix mit Listen.

(%i1) x: matrix ([17, 3], [-8, 11]);
                           [ 17   3  ]
(%o1)                      [         ]
                           [ - 8  11 ]
(%i2) y: matrix ([%pi, %e], [a, b]);
                           [ %pi  %e ]
(%o2)                      [         ]
                           [  a   b  ]

Elementweise Addition zweier Matrizen.

(%i3) x + y;
                      [ %pi + 17  %e + 3 ]
(%o3)                 [                  ]
                      [  a - 8    b + 11 ]

Elementweise Subtraktion zweier Matrizen.

(%i4) x - y;
                      [ 17 - %pi  3 - %e ]
(%o4)                 [                  ]
                      [ - a - 8   11 - b ]

Elementweise Multiplikation zweier Matrizen.

(%i5) x * y;
                        [ 17 %pi  3 %e ]
(%o5)                   [              ]
                        [ - 8 a   11 b ]

Elementweise Division zweier Matrizen.

(%i6) x / y;
                        [ 17       - 1 ]
                        [ ---  3 %e    ]
                        [ %pi          ]
(%o6)                   [              ]
                        [   8    11    ]
                        [ - -    --    ]
                        [   a    b     ]

Elementweise Exponentiation einer Matrix mit einem Skalar.

(%i7) x ^ 3;
                         [ 4913    27  ]
(%o7)                    [             ]
                         [ - 512  1331 ]

Elementweise Exponentiation eines Skalars mit einer Matrix.

(%i8) exp(y); 
                         [   %pi    %e ]
                         [ %e     %e   ]
(%o8)                    [             ]
                         [    a     b  ]
                         [  %e    %e   ]

Die Exponentiation zweier Matrizen wird nicht elementweise ausgeführt.

(%i9) x ^ y;
                                [ %pi  %e ]
                                [         ]
                                [  a   b  ]
                     [ 17   3  ]
(%o9)                [         ]
                     [ - 8  11 ]

Nichtkommutative Multiplikation zweier Matrizen.

(%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   ]

Nichtkommutative Exponentiation einer Matrix. Ist die Basis ein Skalar wird die Exponentiation elementweise ausgeführt. Daher haben die Operationen ^^ und ^ für diesen Fall dasselbe Ergebnis.

(%i12) x ^^ 3;
                        [  3833   1719 ]
(%o12)                  [              ]
                        [ - 4584  395  ]
(%i13) %e ^^ y;
                         [   %pi    %e ]
                         [ %e     %e   ]
(%o13)                   [             ]
                         [    a     b  ]
                         [  %e    %e   ]

Berechnung der inversen Matrix mit x^^-1.

(%i14) x ^^ -1;
                         [ 11      3  ]
                         [ ---  - --- ]
                         [ 211    211 ]
(%o14)                   [            ]
                         [  8    17   ]
                         [ ---   ---  ]
                         [ 211   211  ]
(%i15) x . (x ^^ -1);
                            [ 1  0 ]
(%o15)                      [      ]
                            [ 0  1 ]
Funktion: matrixmap (f, M)

Gibt eine Matrix mit den Elementen [i,j] zurück, die mit f(M[i,j]) berechnet werden.

Siehe auch map, fullmap, fullmapl, and apply.

Funktion: matrixp (expr)

Gibt true zurück, wenn expr eine Matrix ist. Ansonsten wird false zurückgegeben.

Optionsvariable: matrix_element_add

Standardwert: +

matrix_element_add enthält die Operation für die Ausführung der Addition von Matrizen. Der Optionsvariablen matrix_element_add kann ein N-Ary-Operator zugewiesen werden. Der zugewiesene Wert kann der Name eines Operators, einer Funktion oder ein Lambda-Ausdruck sein.

Siehe auch matrix_element_mult und matrix_element_transpose.

Beispiele:

(%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  ]
Optionsvariable: matrix_element_mult

Standardwert: *

matrix_element_mult enthält die Operation für die Ausführung der Multiplikation von Matrizen. Der Optionsvariablen matrix_element_mult kann ein binärer Operator zugewiesen werden. Der zugewiesene Wert kann der Name eines Operators, einer Funktion oder ein Lambda-Ausdruck sein.

Der nichtkommutative Operator . kann eine sinnvolle Alternative sein.

Siehe auch matrix_element_add und matrix_element_transpose.

Beispiele:

(%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) ) ]
Optionsvariable: matrix_element_transpose

Standardwert: false

matrix_element_transpose enthält die Operation für die Ausführung der Transponierung einer Matrix. Der Optionsvariablen matrix_element_mult kann ein unärer Operator zugewiesen werden. Der zugewiesene Wert kann der Name eines Operators, einer Funktion oder ein Lambda-Ausdruck sein.

Hat matrix_element_transpose den Wert transpose, wird die Funktion transpose auf jedes Element der Matrix angewendet. Hat matrix_element_transpose den Wert nonscalars, wird die Funktion transpose auf nichtskalare Elemente der Matrix angewendet. Ist eines der Elemente ein Atom, muss in diesem Fall das Atom als nonscalar deklariert sein.

Mit dem Standardwert false wird keine Operation angewendet.

Siehe auch matrix_element_add und matrix_element_mult.

Beispiele:

(%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   ]
Funktion: mattrace (M)

Gibt die Spur einer quadratischen Matrix M zurück.

Funktion: minor (M, i, j)

Gibt den Minor zu i, j der Matrix M zurück. Die Matrix entsteht durch Streichen der i-ten Spalte und j-ten Zeile.

Funktion: ncharpoly (M, x)

Gibt das charakteristische Polynom der Matrix M für die Variable x zurück. Diese Funktion ist eine Alternative zur Funktion charpoly.

Der Algorithmus von ncharpoly ist vorteilhaft gegenüber charpoly, wenn große und dünn besetzte Matrizen vorliegen. Das Kommando load("nchrpl") lädt die Funktion.

Funktion: newdet (M, n)

Berechnet die Determinate der Matrix oder eines Arrays M mit dem Johnson-Gentleman-Algorithmus. Das Argument n ist die Ordnung. Für eine Matrix ist n ein optionales Argument.

Funktion: permanent (M, n)

Berechnet die Permanente der Matrix M. Die Permanente ist ähnlich der Determinate, aber es fehlen die Vorzeichenwechsel.

Funktion: rank (M)

Berechnet den Rang der Matrix M.

rank kann ein falsches Ergebnis geben, wenn ein Element äquivalent zu Null ist, dies aber nicht von Maxima festgestellt werden kann.

Funktion: potential (givengradient)

The calculation makes use of the global variable potentialzeroloc[0] which must be nonlist or of the form

[indeterminatej=expressionj, indeterminatek=expressionk, ...]

the former being equivalent to the nonlist expression for all right-hand sides in the latter. The indicated right-hand sides are used as the lower limit of integration. The success of the integrations may depend upon their values and order. potentialzeroloc is initially set to 0.

Optionsvariable: ratmx

Standardwert: false

Hat ratmx den Wert false, werden die Berechnung einer Determinante sowie die Operationen der Addition, Subtraktion und Multiplikation in der allgemeinen Darstellung ausgeführt. Das Ergebnis ist wieder eine allgemeine Darstellung.

Hat ratmx den Wert true, werden die oben genannten Operationen in einer CRE-Darstellung ausgeführt un das Ergebnis ist in einer CRE-Darstellung.

Optionsvariable: rmxchar

Standardwert: ]

rmxchar ist das Zeichen, das für die rechte Seite einer Matrix ausgegeben wird. Siehe auch lmxchar.

Funktion: row (M, i)

Gibt die i-te Spalte der Matrix M zurück. Der Rückgabewert ist eine Matrix.

Optionsvariable: scalarmatrixp

Standardwert: true

Hat scalarmatrixp den Wert true, dann werden 1 x 1-Matrizen, die als Ergebnis einer nicht-kommutativen Multiplikation auftreten, zu einem Skalar vereinfacht.

Hat scalarmatrixp den Wert all, dann werden alle 1 x 1-Matrizen zu einem Skalar vereinfacht.

Hat scalarmatrixp den Wert false, werden 1 x 1-Matrizen nicht zu einem Skalar vereinfacht.

Funktion: scalefactors (coordinatetransform)

Here coordinatetransform evaluates to the form [[expression1, expression2, …], indeterminate1, indeterminat2, …], where indeterminate1, indeterminate2, etc. are the curvilinear coordinate variables and where a set of rectangular Cartesian components is given in terms of the curvilinear coordinates by [expression1, expression2, …]. coordinates is set to the vector [indeterminate1, indeterminate2, …], and dimension is set to the length of this vector. SF[1], SF[2], …, SF[DIMENSION] are set to the coordinate scale factors, and sfprod is set to the product of these scale factors. Initially, coordinates is [X, Y, Z], dimension is 3, and SF[1]=SF[2]=SF[3]=SFPROD=1, corresponding to 3-dimensional rectangular Cartesian coordinates. To expand an expression into physical components in the current coordinate system, there is a function with usage of the form

Funktion: setelmx (x, i, j, M)

Weist x dem Matrixelement [i,j] zu und gibt die modifizierte Matrix zurück.

M[i, j]: x hat denselben Effekt. In diesem Fall wird jedoch der Wert x zurückgeben und nicht die Matrix.

Funktion: similaritytransform (M)
Funktion: simtran (M)

similaritytransform computes a similarity transform of the matrix M. It returns a list which is the output of the uniteigenvectors command. In addition if the flag nondiagonalizable is false two global matrices leftmatrix and rightmatrix are computed. These matrices have the property that leftmatrix . M . rightmatrix is a diagonal matrix with the eigenvalues of M on the diagonal. If nondiagonalizable is true the left and right matrices are not computed.

If the flag hermitianmatrix is true then leftmatrix is the complex conjugate of the transpose of rightmatrix. Otherwise leftmatrix is the inverse of rightmatrix.

rightmatrix is the matrix the columns of which are the unit eigenvectors of M. The other flags (see eigenvalues and eigenvectors) have the same effects since similaritytransform calls the other functions in the package in order to be able to form rightmatrix.

load ("eigen") loads this function.

simtran is a synonym for similaritytransform.

Optionsvariable: sparse

Standardwert: false

Haben sparse und ratmx den Wert true, verwendet die Funktion determinant einen speziellen Algorithmus für dünn besetzte Matrizen, um die Determinante einer Matrix zu berechnen.

Funktion: submatrix (i_1, …, i_m, M, j_1, …, j_n)
Funktion: submatrix (i_1, …, i_m, M)
Funktion: submatrix (M, j_1, …, j_n)

Gibt eine Kopie der Matrix M zurück, in der die Zeilen i_1, …, i_m und Spalten j_1, …, j_n nicht enthalten sind.

Funktion: transpose (M)

Gibt die Transponierte der Matrix M zurück.

Ist M eine Matrix, ist das Ergebnis eine Matrix N mit den Elementen N[i,j] = M[j,i].

Ist M eine Liste, ist die Rückgabe eine Matrix N mit length(M) Spalten und einer Zeile. Die Elemente sind N[i,1] = M[i].

Ansonsten wird eine Substantivform 'transpose(M) zurückgegeben.

Funktion: triangularize (M)

Gibt die obere Dreiecksmatrix für die Matrix M zurück, wie sie mit dem Gaußschen Eliminationsverfahren berechnet wird. Die Dreiecksmatrix entspricht der Rückgabe der Funktion echelon mit dem Unterschied, dass die Elemente auf der Diagonalen nicht zu 1 normalisiert sind.

Mit den Funktionen lu_factor und cholesky kann ebenfalls eine Matrix in die Dreiecksform transformiert werden.

Beispiel:

(%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 ]
Funktion: uniteigenvectors (M)
Funktion: ueivects (M)

Berechnet die Einheitsvektoren der Matrix M. Die Rückgabe ist eine Liste, die zwei weitere Listen enthält. Die erste Liste enthält die Eigenwerte der Matrix M und deren Multiplizitäten. Die zweite Liste enthält die Einheitsvektoren.

Ansonsten entspricht uniteigenvectors der Funktion eigenvectors.

Das Kommando load("eigen") lädt die Funktion.

ueivects ist ein Alias-Name der Funkion uniteigenvectors.

Funktion: unitvector (x)
Funktion: uvect (x)

Gibt den Einheitsvektor x/norm(x) zurück.

Das Kommando load("eigen") lädt die Funktion.

uvect ist ein Alias-Name der Funktion unitvector.

Funktion: vectorpotential (givencurl)

Returns the vector potential of a given curl vector, in the current coordinate system. potentialzeroloc has a similar role as for potential, but the order of the left-hand sides of the equations must be a cyclic permutation of the coordinate variables.

Funktion: vectorsimp (expr)

Applies simplifications and expansions according to the following global flags:

expandall         expanddot             expanddotplus
expandcross       expandcrossplus       expandcrosscross
expandgrad        expandgradplus        expandgradprod
expanddiv         expanddivplus         expanddivprod
expandcurl        expandcurlplus        expandcurlcurl 
expandlaplacian   expandlaplacianplus   expandlaplacianprod

All these flags have default value false. The plus suffix refers to employing additivity or distributivity. The prod suffix refers to the expansion for an operand that is any kind of product.

expandcrosscross

Simplifies p ~ (q ~ r) to (p . r)*q - (p . q)*r.

expandcurlcurl

Simplifies curl curl p to grad div p + div grad p.

expandlaplaciantodivgrad

Simplifies laplacian p to div grad p.

expandcross

Enables expandcrossplus and expandcrosscross.

expandplus

Enables expanddotplus, expandcrossplus, expandgradplus, expanddivplus, expandcurlplus, and expandlaplacianplus.

expandprod

Enables expandgradprod, expanddivprod, and expandlaplacianprod.

These flags have all been declared evflag.

Optionsvariable: vect_cross

Standardwert: false

Hat vect_cross den Wert true, werden Ausdrücke, die die Ableitung eines Kreuzproduktes enthalten, vereinfacht.

Beispiel:

(%i1) load("vect")$

(%i2) vect_cross:false;
(%o2)                         false
(%i3) diff(f(x)~g(x),x);
                        d
(%o3)                   -- (f(x) ~ g(x))
                        dx
(%i4) vect_cross:true;
(%o4)                         true
(%i5) diff(f(x)~g(x),x);
                     d                    d
(%o5)        f(x) ~ (-- (g(x))) - g(x) ~ (-- (f(x)))
                     dx                   dx
Funktion: zeromatrix (m, n)

Gibt eine m x n-Matrix zurück, deren Elemente alle Null sind.


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20 Tensoren


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20.1 Tensorpakete in Maxima

Maxima hat drei verschiedene Pakete, um mit Tensoren zu rechnen. Das Paket ctensor implementiert das Rechnen mit Tensoren in der Koordinatendarstellung und das Paket itensor das Rechnen in einer Indexnotation. Das Paket atensor erlaubt die algebraische Manipulation von Tensoren in verschiedenen Algebren.

Beim Rechnen in einer Koordinatendarstellung mit dem Paket ctensor werden Tensoren als Arrays oder Matrizen dargestellt. Operationen mit Tensoren wie die Tensorverjüngung oder die kovariante Ableitung werden ausgeführt als Operationen mit den Komponenten des Tensors, die in einem Array oder einer Matrix gespeichert sind.

Beim Rechnen in der Indexnotation mit dem Paket itensor werden Tensoren als Funktionen ihrer kovarianten und kontravarianten Indizes sowie den Ableitungen nach den Komponenten dargestellt. Operationen wie die Tensorverjüngung oder die kovariante Ableitung werden ausgeführt, in dem die Indizes manipuliert werden.

Die beiden genannten Pakete itensor und ctensor für die Behandlung von mathematischen Problemen im Zusammenhang mit der Riemannschen Geometrie haben verschiedene Vor- und Nachteile, die sich erst anhand des zu behandelnden Problems und dessen Schwierigkeitsgrad zeigen. Folgenden Eigenschaften der beiden Implementierungen sollten beachtet werden:

Die Darstellung von Tensoren und Tensoroperationen in einer expliziten Koordinatendarstellung vereinfacht die Nutzung des Paketes ctensor. Die Spezifikation der Metrik und die Ableitung von Tensoren sowie von Invarianten ist unkompliziert. Trotz Maximas Methoden für die Vereinfachung von Ausdrücken kann jedoch eine komplexe Metrik mit komplizierten funktionalen Abhängigkeiten der Koordinaten leicht zu sehr großen Ausdrücken führen, die die Struktur eines Ergebnisses verbergen. Weiterhin können Rechnungen zu sehr großen Zwischenergebnisse führen, die zu einem Programmabbruch führen, bevor die Rechnung beendet werden kann. Jedoch kann der Nutzer mit einiger Erfahrung viele dieser Probleme vermeiden.

Aufgrund der besonderen Weise, wie Tensoren und Tensoroperationen als symbolische Operationen ihrer Indizes dargestellt werden, können Ausdrücke, die in einer Koordinatendarstellung sehr unhandlich sind, mit Hilfe spezieller Routinen für symmetrische Objekte in itensor manchmal erheblich vereinfacht werden. Auf diese Weise kann die Struktur großer Ausdrücke transparenter sein. Auf der anderen Seite kann die Spezifikation einer Metrik, die Definition von Funktionen und die Auswertung von abgeleiteten indizierten Objekten für den Nutzer schwierig sein.

Mit dem Paket itensor können Ableitungen nach einer indizierten Variablen ausgeführt werden, wodurch es möglich ist, itensor auch für Probleme im Zusammenhang mit dem Lagrange- oder Hamiltonian-Formalismus einzusetzen. Da es möglich ist, die Lagrangeschen Feldgleichungen nach einer indizierten Variablen abzuleiten, können zum Beispiel die Euler-Lagrange-Gleichungen in einer Indexnotation aufgestellt werden. Werden die Gleichungen mit der Funktion ic_convert in eine Komponentendarstellung für das Paket ctensor transformiert, können die Feldgleichungen in einer bestimmten Koordinatendarstellung gelöst werden. Siehe dazu die ausführlichen Beispiele in einhil.dem und bradic.dem.


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20.2 Paket ITENSOR


20.2.1 Einführung in ITENSOR

Das Paket itensor für das Rechnen mit Tensoren in der Indexnotation wird mit dem Kommando load("itensor") geladen. Mit dem Kommando demo(tensor) wird eine Liste mit verschiedenen Beispielen angezeigt.

Im Paket itensor werden Tensoren als indiziertes Objekte dargestellt. Ein indiziertes Objekt ist eine Funktion mit drei Gruppen an Indizes, die die kovarianten, kontravarianten und Ableitungsindizes eines Tensors darstellen. Das erste Argument der Funktion ist eine Liste der kovarianten Indizes und das zweite Argument die Liste der kontravarianten Indizes. Hat der Tensor keine entsprechenden Komponenten, dann wird eine leere Liste als Argument angegeben. Zum Beispiel repräsentiert g([a,b], [c] einen Tensor g, der zwei kovariante Indizes [a,b], einen kontravarianten Index [c] und keinen Ableitungsindex hat. Mit der Funktion ishow werden Tensoren in einer besonderen Schreibweise ausgegeben.

Beispiele:

(%i1) load("itensor")$

(%i2) g([a,b], [c]);
(%o2)                    g([a, b], [c])

(%i3) ishow(g([a,b], [c]))$
                               c
(%t3)                         g
                               a b

Ableitungsindizes werden als weitere Argumente der Funktion hinzugefügt, die den Tensor repräsentiert. Ableitungsindizes können vom Nutzer angegeben oder bei der Ableitung von Tensoren von Maxima hinzugefügt werden. Im Allgemeinen ist die Differentiation kommutativ, so dass die Reihenfolge der Ableitungsindizes keine Rolle spielt. Daher werden die Indizes von Maxima bei der Vereinfachung mit Funktionen wie rename alphabetisch sortiert. Dies ist jedoch nicht der Fall, wenn bewegte Bezugssysteme genutzt werden, was mit der Optionsvariablen iframe_flag angezeigt wird, die in diesem Fall den Wert true erhält. Es ist zu beachten, dass mit dem Paket itensor Ableitungsindizes nicht angehoben werden können und nur als kovariante Indizes auftreten.

Beispiele:

(%i1) load("itensor")$

(%i2) ishow(t([a,b],[c],j,i))$
                             c
(%t2)                       t
                             a b,j i
(%i3) ishow(rename(%))$
                             c
(%t3)                       t
                             a b,i j
(%i4) ishow(t([a,b],[c],j,i) - t([a,b],[c],i,j))$
                        c          c
(%t4)                  t        - t
                        a b,j i    a b,i j
(%i5) ishow(rename(%))$
(%t5)                           0
(%i6) iframe_flag:true;
(%o6)                         true
(%i7) ishow(t([a,b],[c],j,i) - t([a,b],[c],i,j))$
                        c          c
(%t7)                  t        - t
                        a b,j i    a b,i j
(%i8) ishow(rename(%))$
                        c          c
(%t8)                  t        - t
                        a b,j i    a b,i j

Das folgende Beispiel zeigt einen Ausdruck mit verschiedenen Ableitungen eines Tensors g. Ist g der metrische Tensor, dann entspricht das Ergebnis der Definition des Christoffel-Symbols der ersten Art.

(%i1) load("itensor")$

(%i2) ishow(1/2*(idiff(g([i,k],[]),j) + idiff(g([j,k],[]),i) 
                                      - idiff(g([i,j],[]),k)))$
                    g      + g      - g
                     j k,i    i k,j    i j,k
(%t2)               ------------------------
                               2

Tensoren werden standardmäßig nicht als symmetrisch angenommen. Erhält die Optionsvariable allsym den Wert true, dann werden alle Tensoren als symmetrisch in den kovarianten und kontravarianten Indizes angenommen.

Das Paket itensor behandelt Tensoren im Allgemeinen als opake Objekte. Auf Tensorgleichungen werden algebraischen Regeln insbesondere Symmetrieregeln und Regeln für die Tensorverjüngung angewendet. Weiterhin kennt itensor die kovariante Ableitung, Krümmung und die Torsion. Rechnungen können in bewegten Bezugssystemen ausgeführt werden.

Beispiele:

Die folgenden Beispiele zeigen einige Anwendungen des Paketes itensor.

(%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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20.2.2 Funktionen und Variablen für ITENSOR


20.2.2.1 Behandlung indizierter Größen

Funktion: canten (expr)

Ist vergleichbar mit der Funktion rename und vereinfacht den Ausdruck expr indem gebundene Indizes umbenannt und permutiert werden. Wie die Funktion rename kann canten nur Ausdrücke mit Summen von Tensorprodukten vereinfachen, in denen keine Ableitungen nach Tensorkomponenten auftreten. Daher sollte canten nur verwendet werden, wenn sich mit der Funktion canform nicht die gewünschte Vereinfachung eines Ausdrucks erzielen lässt.

Das Ergebnis der Funktion canten ist mathematisch nur korrekt, wenn die Tensoren symmetrisch in ihren Indizes sind. Hat die Optionsvariable allsym nicht den Wert true, bricht canten mit einer Fehlermeldung ab.

Siehe auch die Funktion concan, mit der Ausdrücke mit Tensoren ebenfalls vereinfacht werden können, wobei concan zusätzlich Tensorverjüngungen ausführt.

Funktion: changename (old, new, expr)

Ändert den Namen aller Tensoren im Ausdruck expr von old nach new. Das Argument old kann ein Symbol oder eine Liste der Form [name, m, n] sein. Im letzteren Fall werden nur die Tensoren zu new umbenannt, die den Namen name sowie m kovariante und n kontravariante Indizes haben.

Beispiel:

In diesem Beispiel wird der Name c zu w geändert.

(%i1) load("itensor")$

(%i2) expr:a([i,j],[k])*b([u],[],v)+c([x,y],[])*d([],[])*e$

(%i3) ishow(changename(c, w, expr))$
                                  k
(%t3)                 d e w    + a    b
                           x y    i j  u,v
Funktion: components (tensor, expr)

Erlaubt die Zuweisung von Werten an die Komponenten eines Tensors tensor, die mit dem Argument expr angegeben werden. Immer wenn der Tensor tensor mit all seinen Indizes in einem Ausdruck auftritt, werden die Komponenten mit den angegebenen Werten substituiert. Der Tensor muss die Form t([...],[...]) haben, wobei die Listen auch leer sein können. Das Argument expr ist irgendein Ausdruck, der dieselben freien Indizes wie der Tensor tensor hat. Sollen Werte an einen Metriktensor zugewiesen werden, der Dummy-Indizes hat, so muss auf die Benennung der Indizes sorgfältig geachtet werden, um das Auftreten von Mehrfachen Dummy-Indizes zu vermeiden. Mit der Funktion remcomps werden Zuweisungen der Funktion components an die Komponenten eines Tensors entfernt.

Es muss beachtet werden, dass die Funktion components nur den Typ eines Tensors, aber nicht die Ordnung der Indizes beachtet. Werden daher Werte an die Komponenten der Tensoren x([i,-j],[]), x([-j,i],[]) oder x([i],[j]) zugewiesen, ergibt sich jeweils dasselbe Ergebnis.

Komponenten können einem indizierten Ausdruck auf vier verschiedene Methoden zugeordnet werden. Zwei Methoden nutzen die Funktion components.

1) Als ein indizierte Ausdruck:

(%i2) components(g([],[i,j]), e([],[i])*p([],[j]))$
(%i3) ishow(g([],[i,j]))$
                                      i  j
(%t3)                                e  p

2) Als eine Matrix:

(%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) Als eine Funktion: Die Werte der Komponenten eines Tensors werden durch eine Funktion gegeben.

(%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) Mit Mustern und Regeln: Im Folgenden wird ein Beispiel mit den Funktionen defrule und applyb1 gezeigt.

(%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
Funktion: concan (expr)

Ist vergleichbar mit der Funktion canten. Im Unterschied zu canten werden zusätzlich Tensorverjüngungen ausgeführt.

Funktion: contract (expr)

Führt die Tensorverjüngungen im Ausdruck expr aus, die beliebige Summen und Produkte sein können. contract nutzt die Informationen, die für die Tensoren mit der Funktion defcon definiert sind. Die besten Ergebnisse werden erzielt, wenn der Ausdruck expr vollständig expandiert wird. Die Funktion radexpand expandiert Produkte und Potenzen von Summen am schnellsten, sofern keine Variablen im Nenner der Terme auftreten. Die Optionsvariable gcd sollte den Wert false haben, wenn das Kürzen durch einen größten gemeinsamen Teiler nicht notwendig ist.

Systemvariable: contractions

Die Liste contractions enthält die Tensoren, die mit der Funktion defcon die Eigenschaft einer Tensorverjüngung erhalten haben.

Funktion: defcon (tensor_1)
Funktion: defcon (tensor_1, tensor_2, tensor_3)

Gibt einem Tensor tensor_1 die Eigenschaft, dass die Tensorverjüngung des Produktes tensor_1 mit tensor_2 das Ergebnis tensor_3 hat. Wird nur ein Argument tensor_1 angegeben, dann hat die Tensorverjüngung für jeden Tensor tensor, der die korrekten Indizes hat, das Ergebnis tensor mit neuen Indizes, die die Tensorverjüngung widerspiegeln.

Wird zum Beispiel die Metrik als imetric: g gesetzt, dann wird mit defcon(g) das Hochstellen und Herunterstellen der Indizes mit dem Metriktensor definiert.

Wird defcon wiederholt für einen Tensor aufgerufen, ist jeweils die letzte Definition wirksam.

Die Liste contractions enthält die Tensoren, die mit der Funktion defcon die Eigenschaft einer Tensorverjüngung erhalten haben.

Funktion: dispcon (tensor_1, tensor_2, …)
Funktion: dispcon (all)

Zeigt die Kontraktionseigenschaften der Tensoren tensor_1, tensor_2, … wie sie mit der Funktion defcon definiert wurden. Das Kommando dispcon(all) zeigt alle vom Nutzer definierten Kontraktionseigenschaften.

Beispiel:

Wird das Paket itensor geladen, gibt dispcon das folgende Ergebnis.

(%i1) load("itensor")$

(%i2) dispcon(all);
(%o2)      [[[ifr, ifri, ifg]], [[ifg, ifg, kdelta]]]
Funktion: entertensor (name)

Die Funktion entertensor ermöglicht die Eingabe eines indizierten Tensors mit einer beliebigen Anzahl an Tensorindizes und Ableitungen. Es kann ein einzelner Index oder eine Liste mit Indizes angegeben werden. Die Liste kann eine leere Liste sein.

Beispiel:

(%i1) load("itensor")$

(%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
Optionsvariable: flipflag

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable flipflag den Wert false, werden die Indizes von der Funktion rename bei der Umbenennung in der Reihenfolge der kontravarianten Indizes sortiert, ansonsten in der Reihenfolge der kovarianten Indizes.

Siehe auch das Beispiel für die Funktion rename.

Optionsvariable: icounter

Standardwert: 0

Enthält die laufende Nummer, um den nächsten Dummy-Index zu bilden. icounter wird automatisch erhöht, bevor der neue Index gebildet wird. Dem Wert icounter wird er Präfix idummyx vorangestellt. Der Standardwert von idummyx ist %.

Funktion: idummy ()

Erhöht den Wert der laufenden Nummer icounter und gibt einen neuen Index zurück, indem der Präfix idummyx der Nummer icounter vorangestellt wird. Siehe auch die Funktion indices.

Optionsvariable: idummyx

Standardwert: %

Enthält den Präfix, der einem neuen Index vorangestellt wird, der mit der Funktion idummy gebildet wird.

Funktion: indexed_tensor (tensor)

Muss ausgeführt werden, bevor einem Tensors tensor Komponenten zugewiesen werden, für die bereits interne Werte vorliegen wie für ichr1, ichr2 oder icurvature. Siehe das Beispiel zur Funktion icurvature.

Funktion: indices (expr)

Gibt eine Liste mit zwei Elementen zurück. Das erste Element ist eine Liste mit den Indizes im Ausdruck expr die frei sind, also nur einmal auftreten. Das zweite Elemente ist eine Liste mit den Indizes, über die summiert wird, die also im Ausdruck genau zweimal auftreten.

Ein Tensorprodukt mit einem Index der mehr als zweimal auftritt, ist nicht korrekt formuliert. Die Funktion indices gibt in einem solchen Fall jedoch keinen Fehler aus.

Beispiel:

(%i1) load("itensor")$

(%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]]
Funktion: ishow (expr)

Zeigt den Ausdruck expr an, wobei Tensoren im Ausdruck mit tiefgestellten kovarianten Indizes und hochgestellten kontravarianten Indizes sowie die Ableitungen mit durch ein Komma getrennten tiefgestellte Indizes angezeigt werden.

Beispiel:

(%i1) load("itensor")$

(%i2) ishow(a([i,j], [k], v,w))$
                             k
(%t2)                       a
                             i j,v w
Funktion: kdels (L1, L2)

kdels gibt wie die Funktion kdelta ein Kronecker-Delta zurück. Im Unterschied zu kdelta ist das Kronecker-Delta der Funktion kdels symmetrisch.

Beispiele:

(%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
Funktion: kdelta (L1, L2)

Ist das verallgemeinerte Kronecker-Delta im itensor-Paket. Das Argument L1 ist die Liste der kovarianten und L2 der kontravarianten Indizes. kdelta([i],[j]) gibt das einfache Kronecker-Delta zurück.

Das itensor-Paket erlaubt die Definition des Kronecker-Delta nur mit kovarianten oder kontravarianten Indizes, wie zum Beispiel kdelta([i,j],[]). Mit diesen Größen kann gerechnet werden, sie sind jedoch keine Tensoren.

Regel: lc_l

lc_l ist eine Regel, um Ausdrücke zu vereinfachen, die Levi-Civita-Symbole enthalten. Zusammen mit der Regel lc_u kann die Regel zum Beispiel mit der Funktion applyb1 angewendet werden, um Ausdrücke effizienter zu vereinfachen, als durch eine Auswertung des Symbols levi_civita.

Beispiele:

(%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
Regel: lc_u

lc_u ist eine Regel, um Ausdrücke zu vereinfachen, die Levi-Civita-Symbole enthalten. Zusammen mit der Regel lc_c kann die Regel zum Beispiel mit der Funktion applyb1 angewendet werden, um Ausdrücke effizienter zu vereinfachen, als durch eine Auswertung des Symbols levi_civita. Siehe lc_l für Beispiele.

Funktion: lc2kdt (expr)

Vereinfacht den Ausdruck expr mit Levi-Civita-Symbolen. Wenn möglich werden diese zu Kronecker-Delta-Symbolen vereinfacht. Im Unterschied zu der Auswertung eines Ausdrucks mit Levi-Civita-Symbolen, vermeidet die Funktion lc2kdt das Einführen von numerischen Indizes, die für eine weitere symbolische Vereinfachung zum Beispiel mit den Funktionen rename oder contract nicht geeignet sind.

Beispiel:

(%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

Die Funktion lc2kdt benötigt in einigen Fällen den Metriktensor. Ist der Metriktensor zuvor nicht mit der Funktion imetric definiert, dann meldet Maxima einen Fehler.

(%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
Funktion: levi_civita (L)

Ist der Levi-Civita-Tensor, der auch Permutationstensor genannt wird. Der Tensor hat den Wert 1, wenn die Liste L eine gerade Permutation ganzer Zahlen ist, den Wert -1 für eine ungerade Permutation und ansonsten den Wert 0.

Beispiel:

Für eine Kreisbewegung ist die Bahngeschwindigkeit v das Kreuzprodukt aus Winkelgeschwindigkeit w und Ortsvektor r. Wir haben also v = w x r. Hier wird eine tensorielle Schreibweise des Kreuzproduktes mit dem Levi-Civita-Tensor eingeführt. Der Ausdruck wird sodann für die erste Komponente zu der bekannten Definition des Kreuzproduktes vereinfacht.

(%i1) load("itensor")$

(%i2) ishow(v([],[a])=
           'levi_civita([],[a,b,c])*w([b],[])*r([c],[]))$
                    a              a b c
(%t2)              v  = levi_civita      w  r
                                          b  c
(%i3) ishow(subst([a=1],%))$
                    1              1 b c
(%t3)              v  = levi_civita      w  r
                                          b  c
(%i4) ishow(ev(%, levi_civita))$
                      1         1 b c
(%t4)                v  = kdelta      w  r
                                1 2 3  b  c
(%i5) ishow(expand(ev(%, kdelta)))$
        1         b       c               c       b
(%t5)  v  = kdelta  kdelta  w  r  - kdelta  kdelta  w  r
                  2       3  b  c         2       3  b  c
(%i6) ishow(contract(%))$
                        1
(%t6)                  v  = w  r  - r  w
                             2  3    2  3

In diesem Beispiel wird das Spatprodukt von drei Vektoren a, b und b mit dem Levi-Civita-Tensor definiert und dann vereinfacht.

(%i1) load("itensor")$

(%i2) ishow(levi_civita([],[i,j,k])*a([i],[])*b([j],[])*c([k],[]))$
                            i j k
(%t2)                 kdelta      a  b  c
                            1 2 3  i  j  k
(%i3) ishow(contract(expand(ev(%,kdelta))))$
(%t3) a  b  c  - b  a  c  - a  c  b  + c  a  b  + b  c  a
       1  2  3    1  2  3    1  2  3    1  2  3    1  2  3
                                                       - c  b  a
                                                          1  2  3
Funktion: listoftens (expr)

Gibt eine Liste mit allen Tensoren zurück, die im Argument expr enthalten sind.

Beispiel:

(%i1) load("itensor")$

(%i2) ishow(a([i,j],[k])*b([u],[],v)+c([x,y],[])*d([],[])*e)$
                                  k
(%t2)                 d e c    + a    b
                           x y    i j  u,v
(%i3) ishow(listoftens(%))$
                        k
(%t3)                 [a   , b   , c   , d]
                        i j   u,v   x y
Funktion: remcomps (tensor)

Entfernt alle Werte von den Komponenten des Tensors tensor, die einen Wert mit der Funktion components erhalten haben.

Funktion: remcon (tensor_1, …, tensor_n)
Funktion: remcon (all)

Entfernt die Eigenschaften der Tensorverjüngung von den Tensoren tensor_1, …, tensor_n. remcon(all) entfernt die Eigenschaften von der Tensorverjüngung für alle Tensoren. Das sind die Tensoren, die in der Liste contractions enthalten sind.

Funktion: rename (expr)
Funktion: rename (expr, count)

Gibt einen zum Argument expr äquivalenten Ausdruck zurück, wobei die Summationsindizes mit den Werten aus der liste [%1, %2, ...] umbenannt sind. Wird das zusätzlich das Argument count angegeben, wird die Nummerierung mit dem Wert count begonnen. Jeder Summationsindex in einem Produkt erhält einen verschiedenen Namen. Für eine Summe wird der Zähler für jeden Term zurückgesetzt. Auf diese Weise wirkt die Funktion rename wie eine Vereinfachung eines tensoriellen Ausdrucks. Hat die Optionsvariable allsym den Wert true, werden die Indizes alphabetisch nach den kovarianten oder kontravarianten Indizes geordnet, entsprechend dem Wert der Optionsvariablen flipflag. Hat die Optionsvariable flipflag den Wert true, werden die Indizes entsprechend der Ordnung der kovarianten Indizes geordnet. Es ist häufig der Fall, dass das Ordnen sowohl nach den kovarianten als auch den kontravarianten Indizes einen Ausdruck besser vereinfacht, als allein die Ordnung nach einer der Indizes.

Beispiele:

(%i1) load("itensor")$

(%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])$

(%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
Funktion: showcomps (tensor)

Zeigt die Zuweisungen mit der Funktion components an die Komponenten des Tensors tensor. Die Funktion showcomps kann auch die Komponenten eines Tensors mit einer höheren Stufe als 2 zeigen.

Beispiel:

(%i1) load("ctensor")$
(%i2) load("itensor")$
(%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

20.2.2.2 Tensorsymmetrien

Optionsvariable: allsym

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable allsym den Wert true, werden alle indizierten Größen als symmetrisch in ihren kovarianten und kontravarianten Indizes angenommen. Ist der Wert false, werden keine Symmetrien für die Indizes angenommen. Die Indizes von Ableitungen werden immer als symmetrisch angenommen, außer wenn die Optionsvariable iframe_flag den Wert true hat.

Funktion: decsym (tensor, m, n, [cov_1, cov_2, …], [contr_1, contr_2, …])

Definiert Symmetrieeigenschaften für den Tensor tensor mit m kovarianten und n kontravarianten Indizes. Die Argumente cov_i und contr_i geben Symmetrieeigenschaften zwischen den kontravarianten und kontravarianten Indizes an. Die Argumente haben die Form symoper(index_1, index_2, .... symoper ist einer der Symmetrieeigenschaften sym für symmetrisch, anti für antisymmetrisch oder cyc für zyklisch und die Argumente index_i sind ganze Zahlen, die die Position des Index im Tensor tensor angegeben. Weiterhin ist die Form symoper(all) möglich. In diesem Fall wird die entsprechende Symmetrieeigenschaft für alle Indizes angenommen.

Ist zum Beispiel b ein Tensor mit 5 kovarianten Indizes, dann wird mit decsym(b, 5, 3, [sym(1,2), anti(3,4)], [cyc(all)]) definiert, dass b symmetrisch in den Indizes 1 und 2, antisymmetrisch in den Indizes 3 und 4 sowie zyklisch in allen kontravarianten Indizes ist.

Symmetrieeigenschaften, die mit der Funktion decsym definiert werden, werden von der Funktion canform angewendet.

Beispiele:

(%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]], []]]
Funktion: remsym (tensor, m, n)

Entfernt die Symmetrieeigenschaften des Tensors tensor, der m kovariante und n kontravariante Indizes hat.

Funktion: canform (expr)
Funktion: canform (expr, rename)

Vereinfacht den Ausdruck expr indem alle Dummy-Indizes umbenannt und umgeordnet werden, wobei vorhandene Symmetrieeigenschaften angewendet werden. Hat die Optionsvariable allsym den Wert true, werden alle Indizes als symmetrisch angenommen. Ansonsten werden Symmetrieeigenschaften angewendet, die mit der Funktion decsym definiert sind. Die Dummy-Indizes werden auf gleiche Weise umbenannt wie von der Funktion rename. Wird canform auf einen großen Ausdruck angewendet, kann die Ausführung eine lange Zeit beanspruchen. Die Rechenzeit kann verkürzt werden, indem zuerst die Funktion rename auf den Ausdruck angewendet wird.

canform kann einen Ausdruck nicht immer in die einfachste Form bringen, jedoch ist das Ergebnis immer mathematisch korrekt.

Erhält das optionale zweite Argument rename den Wert false, wird die Umbenennung mit der Funktion rename nicht ausgeführt.

Für ein Beispiel siehe die Funktion decsym.


20.2.2.3 Tensoranalysis

Funktion: diff (expr, v_1, n_1, v_2, n_2, …)

Ist die gleichnamige Funktion diff für die Differentiation einer tensoriellen Größe. diff ist für das Paket itensor erweitert. Die tensorielle Größe expr wird n_1-mal nach der Variablen v_1, n_2 nach der Variablen v_2, … abgeleitet. Die Argumente v_1 können ganze Zahlen von 1, …, dim sein. In diesem Fall bezeichnen die ganzen Zahlen der Reihe nach die Indizes, die in der Optionsvariablen vect_coords abgelegt sind. dim ist die Dimension der tensoriellen Größen.

Weiterhin erlaubt die erweiterte Funktion diff die Berechnung von Ableitungen nach indizierten Variablen. So können Ausdrücke, die den Metriktensor und seine Ableitungen enthalten, nach dem Metriktensor und seinen Ableitungen abgeleitet werden.

Beispiele:

(%i1) load("itensor")$

(%i2) depends(v,t);
(%o2)                        [v(t)]
(%i3) ishow(diff(v([i,j],[k])^2, t,1))$
                          k    d    k
(%t3)                  2 v    (-- (v   ))
                          i j  dt   i j
(%i4) ishow(diff(v([i,j],[k])^2, t,2))$
                       2
                 k    d     k          d    k    2
(%t4)         2 v    (--- (v   )) + 2 (-- (v   ))
                 i j    2   i j        dt   i j
                      dt
Funktion: idiff (expr, v_1, [n_1, [v_2, n_2] …])

idiff führt Ableitungen nach den Koordinaten einer tensoriellen Größe aus. Im Unterschied dazu führt die Funktion diff Ableitungen nach den unabhängigen Variablen aus. Eine tensorielle Größe erhält zusätzlich den Index v_1, der die Ableitung bezeichnet. Mehrfache Indizes für Ableitungen werden sortiert, außer wenn die Optionsvariable iframe_flag den Wert true hat.

idiff kann auch die Determinante des Metriktensors ableiten. Wird zum Beispiel der Optionsvariablen imetric der Wert g zugewiesen, dann hat das Kommando idiff(determinant(g), k) das Ergebnis 2 * determinant(g) * ichr2([%i,k], [%i]), wobei die Dummy-Variable passend gewählt wird.

Funktion: liediff (v, ten)

Berechnet die Lie-Ableitung eines tensoriellen Ausdrucks ten für das Vektorfeld v. Das Argument ten kann irgendeine tensorielle Größe sein. Das Argument v ist der Name eines Vektorfeldes und wird ohne Indizes angegeben.

Beispiel:

(%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
Funktion: rediff (ten)

Wertet jedes Auftreten von Substantivformen der Funktion idiff in dem tensoriellem Ausdruck ten aus.

Funktion: undiff (expr)

Gibt einen zum Argument expr äquivalenten Ausdruck zurück, in dem alle Ableitungen von indizierten Größen durch Substantivformen der Funktion idiff ersetzt sind.

Funktion: evundiff (expr)

Ist äquivalent zur Ausführung der Funktion undiff, der die Funktionen ev und rediff nachfolgen.

evundiff erlaubt die Auswertung von Ausdrücken, die nicht direkt in ihrer abgeleiteten Form ausgewertet werden können. So führt das folgende Beispiel zu einer Fehlermeldung:

(%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.

Wird jedoch icurvature in der Substantivform verwendet, kann der Ausdruck mit evundiff ausgewertet werden:

(%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

Um Christoffel-Symbole abzuleiten, wird die Funktion evundiff nicht benötigt:

(%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
Funktion: flush (expr, tensor_1, tensor_2, …)

Alle tensoriellen Größen tensor_i die im Ausdruck expr auftreten und keine Ableitungen haben, werden zu Null gesetzt.

Funktion: flushd (expr, tensor_1, tensor_2, …)

Alle tensoriellen Größen tensor_i die im Ausdruck expr auftreten und Ableitungen haben, werden zu Null gesetzt.

Funktion: flushnd (expr, tensor, n)

Setzt alle Ableitungen der tensoriellen Größe tensor die im Ausdruck expr auftritt und n oder mehr Ableitungen hat, auf den Wert Null.

Beispiele:

(%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
Funktion: coord (tensor_1, tensor_2, …)
Systemvariable: coord

Gibt der tensoriellen Größe tensor_i die Eigenschaft, dass die kovariante Ableitung eines Vektors mit dem Namen tensor_i das Ergebnis Kronecker-Delta hat.

coord ist auch eine Systemvariable, die alle tensoriellen Größen enthält, die mit der Funktion coord die Eigenschaft der kovarianten Ableitung erhalten haben.

Beispiel:

(%i1) coord(x);
(%o1)                         done
(%i2) idiff(x([],[i]),j);
(%o2)                   kdelta([j], [i])
(%i3) coord;
(%o3)                          [x]
Funktion: remcoord (tensor_1, tensor_2, …)
Funktion: remcoord (all)

Entfernt die mit der Funktion coord definierte Eigenschaft für die tensoriellen Größen tensor_i. Das Kommando remcoord(all) entfernt diese Eigenschaft für alle tensoriellen Größen.

Funktion: makebox (expr, name)

Zeigt das Argument expr auf die gleiche Weise an wie die Funktion ishow mit dem Unterschied, dass der d’Alembert-Operator name im Ausdruck durch [] ersetzt wird.

Beispiel:

(%i1) makebox(g([],[i,j])*p([m],[n],i,j),g);
(%o1)                     []p([m], [n])
Funktion: conmetderiv (expr, tensor)

Vereinfacht Ausdrücke, die kovariante und kontravariante Ableitungen des Metriktensors enthalten. conmetderiv kann zum Beispiel die Ableitungen des kontravarianten Metriktensors in Beziehung zu den Christoffel-Symbolen setzen:

(%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
Funktion: simpmetderiv (expr)
Funktion: simpmetderiv (expr[, stop])

Vereinfacht Ausdrücke die Produkte von Ableitungen des Metriktensors enthalten. Im besonderen erkennt simpmetderiv die folgenden Identitäten:

   ab        ab           ab                 a
  g   g   + g   g     = (g   g  )   = (kdelta )   = 0
   ,d  bc        bc,d         bc ,d          c ,d

daher ist

   ab          ab
  g   g   = - g   g
   ,d  bc          bc,d

und

  ab          ab
 g   g     = g   g
  ,j  ab,i    ,i  ab,j

was aus den Symmetrien der Christoffel-Symbole folgt.

Die Funktion simpmetderiv akzeptiert einen optionalen Parameter stop. Ist dieser vorhanden, stoppt die Funktion nach der ersten erfolgreichen Substitution in einem Produkt. simpmetderiv beachtet ferner die Optionsvariable flipflag, welche die Ordnung der Indizes kontrolliert.

Siehe auch weyl.dem für Beispiele der Funktionen simpmetderiv und conmetderiv, die die Vereinfachung des Weyl-Tensors zeigen.

Beispiel:

(%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
Funktion: flush1deriv (expr, tensor)

Setzt alle tensoriellen Größen, die genau einen Ableitungsindex haben, auf den Wert Null.

Optionsvariable: vect_coords

Standardwert: false

Tensoren können durch Angabe von ganzen Zahlen nach den einzelnen Komponenten abgeleitet werden. In diesem Fall bezeichnen die ganzen Zahlen der Reihe nach die Indizes, die in der Optionsvariablen vect_coords abgelegt sind.


20.2.2.4 Tensoren in gekrümmten Räumen

Funktion: imetric (g)
Systemvariable: imetric

Spezifiziert die Metrik, indem der Variablen imetric der Wert g zugewiesen wird. Die Eigenschaften für die Verjüngung von Tensoren werden mit den Kommandos defcon(g) und defcon(g, g, kdelta) initialisiert.

Funktion: idim (n)

Die Funktion idim setzt die Dimension der Metrik zu n. Die Variable dim auf den Wert n gesetzt und die antisymmetrischen Eigenschaften des Levi-Civita-Symbols für die Dimension n werden initialisiert.

Funktion: ichr1 ([i, j, k])

Gibt das Christoffel-Symbol der ersten Art zurück, das definiert ist als

       (g      + g      - g     )/2 .
         ik,j     jk,i     ij,k

Um das Christoffel-Symbol für eine spezielle Metrik auszuwerten, muss der Optionsvariablen imetric ein Wert zugewiesen werden. Siehe dazu das Beispiel zu ichr2.

Funktion: ichr2 ([i, j], [k])

Gibt das Christoffel-Symbol der zweiten Art zurück, das definiert ist als

                       ks
   ichr2([i,j],[k]) = g    (g      + g      - g     )/2
                             is,j     js,i     ij,s
Funktion: icurvature ([i, j, k], [h])

Gibt den Riemannschen Krümmungstensor in einer Darstellung mit Christoffel-Symbolen zurück:

            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
Funktion: covdiff (expr, v_1, v_2, …)

Gibt die kovariante Ableitung des Ausdruck expr nach den Variablen v_i in einer Darstellung mit Christoffel-Symbolen der zweiten Art ichr2 zurück. Um den erhaltenen Ausdruck auszuwerten, kann das Kommando ev(expr, ichr2).

(%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)
Funktion: lorentz_gauge (expr)

Wendet die Lorenz-Eichung an, indem alle indizierten Größen in expr zu Null gesetzt werden, die einen zu einem kontravarianten Index identischen Ableitungsindex haben.

Funktion: igeodesic_coords (expr, name)

Bewirkt, dass nicht abgeleitete Christoffel-Symbole und erste Ableitungen des Metriktensors im Ausdruck expr verschwinden. Das Argument name bezeichnet die Metrik name, wenn im Ausdruck expr vorhanden und die Christoffel-Symbole werden mit ichr1 und ichr2 bezeichnet.

Beispiele:

(%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

20.2.2.5 Begleitende Vielbeine

Maxima now has the ability to perform calculations using moving frames. These can be orthonormal frames (tetrads, vielbeins) or an arbitrary frame.

To use frames, you must first set iframe_flag to true. This causes the Christoffel-symbols, ichr1 and ichr2, to be replaced by the more general frame connection coefficients icc1 and icc2 in calculations. Speficially, the behavior of covdiff and icurvature is changed.

The frame is defined by two tensors: the inverse frame field (ifri, the dual basis tetrad), and the frame metric ifg. The frame metric is the identity matrix for orthonormal frames, or the Lorentz metric for orthonormal frames in Minkowski spacetime. The inverse frame field defines the frame base (unit vectors). Contraction properties are defined for the frame field and the frame metric.

When iframe_flag is true, many itensor expressions use the frame metric ifg instead of the metric defined by imetric for raising and lowerind indices.

IMPORTANT: Setting the variable iframe_flag to true does NOT undefine the contraction properties of a metric defined by a call to defcon or imetric. If a frame field is used, it is best to define the metric by assigning its name to the variable imetric and NOT invoke the imetric function.

Maxima uses these two tensors to define the frame coefficients (ifc1 and ifc2) which form part of the connection coefficients (icc1 and icc2), as the following example demonstrates:

(%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

An alternate method is used to compute the frame bracket (ifb) if the iframe_bracket_form flag is set to false:


(%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

Optionsvariable: iframe_flag

Standardwert: false

To use frames, you must first set iframe_flag to true. This causes the Christoffel-symbols, ichr1 and ichr2, to be replaced by the more general frame connection coefficients icc1 and icc2 in calculations. Speficially, the behavior of covdiff and icurvature is changed.

The frame is defined by two tensors: the inverse frame field (ifri, the dual basis tetrad), and the frame metric ifg. The frame metric is the identity matrix for orthonormal frames, or the Lorentz metric for orthonormal frames in Minkowski spacetime. The inverse frame field defines the frame base (unit vectors). Contraction properties are defined for the frame field and the frame metric.

When iframe_flag is true, many itensor expressions use the frame metric ifg instead of the metric defined by imetric for raising and lowerind indices.

IMPORTANT: Setting the variable iframe_flag to true does NOT undefine the contraction properties of a metric defined by a call to defcon or imetric. If a frame field is used, it is best to define the metric by assigning its name to the variable imetric and NOT invoke the imetric function.

Function: iframes ()

Since in this version of Maxima, contraction identities for ifr and ifri are always defined, as is the frame bracket (ifb), this function does nothing.

Variable: ifb

The frame bracket. The contribution of the frame metric to the connection coefficients is expressed using the frame bracket:

          - ifb      + ifb      + ifb
               c a b      b c a      a b c
ifc1    = --------------------------------
    abc                  2

The frame bracket itself is defined in terms of the frame field and frame metric. Two alternate methods of computation are used depending on the value of frame_bracket_form. If true (the default) or if the itorsion_flag is true:

          d      e                                      f
ifb =  ifr    ifr   (ifri      - ifri      - ifri    itr   )
   abc    b      c       a d,e       a e,d       a f    d e

Otherwise:

             e      d        d      e
ifb    = (ifr    ifr    - ifr    ifr   ) ifri
   abc       b      c,e      b,e    c        a d
Variable: icc1

Connection coefficients of the first kind. In itensor, defined as

icc1    = ichr1    - ikt1    - inmc1
    abc        abc       abc        abc

In this expression, if iframe_flag is true, the Christoffel-symbol ichr1 is replaced with the frame connection coefficient ifc1. If itorsion_flag is false, ikt1 will be omitted. It is also omitted if a frame base is used, as the torsion is already calculated as part of the frame bracket. Lastly, of inonmet_flag is false, inmc1 will not be present.

Variable: icc2

Connection coefficients of the second kind. In itensor, defined as

    c         c        c         c
icc2   = ichr2   - ikt2   - inmc2
    ab        ab       ab        ab

In this expression, if iframe_flag is true, the Christoffel-symbol ichr2 is replaced with the frame connection coefficient ifc2. If itorsion_flag is false, ikt2 will be omitted. It is also omitted if a frame base is used, as the torsion is already calculated as part of the frame bracket. Lastly, of inonmet_flag is false, inmc2 will not be present.

Variable: ifc1

Frame coefficient of the first kind (also known as Ricci-rotation coefficients.) This tensor represents the contribution of the frame metric to the connection coefficient of the first kind. Defined as:

          - ifb      + ifb      + ifb
               c a b      b c a      a b c
ifc1    = --------------------------------
    abc                   2
Variable: ifc2

Frame coefficient of the first kind. This tensor represents the contribution of the frame metric to the connection coefficient of the first kind. Defined as a permutation of the frame bracket (ifb) with the appropriate indices raised and lowered as necessary:

    c       cd
ifc2   = ifg   ifc1
    ab             abd
Variable: ifr

The frame field. Contracts with the inverse frame field (ifri) to form the frame metric (ifg).

Variable: ifri

The inverse frame field. Specifies the frame base (dual basis vectors). Along with the frame metric, it forms the basis of all calculations based on frames.

Variable: ifg

The frame metric. Defaults to kdelta, but can be changed using components.

Variable: ifgi

The inverse frame metric. Contracts with the frame metric (ifg) to kdelta.

Option variable: iframe_bracket_form

Default value: true

Specifies how the frame bracket (ifb) is computed.


20.2.2.6 Torsion und Nichtmetrizität

Maxima can now take into account torsion and nonmetricity. When the flag itorsion_flag is set to true, the contribution of torsion is added to the connection coefficients. Similarly, when the flag inonmet_flag is true, nonmetricity components are included.

Variable: inm

The nonmetricity vector. Conformal nonmetricity is defined through the covariant derivative of the metric tensor. Normally zero, the metric tensor’s covariant derivative will evaluate to the following when inonmet_flag is set to true:

g     =- g  inm
 ij;k     ij   k
Variable: inmc1

Covariant permutation of the nonmetricity vector components. Defined as

           g   inm  - inm  g   - g   inm
            ab    c      a  bc    ac    b
inmc1    = ------------------------------
     abc                 2

(Substitute ifg in place of g if a frame metric is used.)

Variable: inmc2

Contravariant permutation of the nonmetricity vector components. Used in the connection coefficients if inonmet_flag is true. Defined as:

                      c         c         cd
          -inm  kdelta  - kdelta  inm  + g   inm  g
     c        a       b         a    b          d  ab
inmc2   = -------------------------------------------
     ab                        2

(Substitute ifg in place of g if a frame metric is used.)

Variable: ikt1

Covariant permutation of the torsion tensor (also known as contorsion). Defined as:

                  d           d       d
          -g   itr  - g    itr   - itr   g
            ad    cb    bd    ca      ab  cd
ikt1    = ----------------------------------
    abc                   2

(Substitute ifg in place of g if a frame metric is used.)

Variable: ikt2

Contravariant permutation of the torsion tensor (also known as contorsion). Defined as:

    c     cd
ikt2   = g   ikt1
    ab           abd

(Substitute ifg in place of g if a frame metric is used.)

Variable: itr

The torsion tensor. For a metric with torsion, repeated covariant differentiation on a scalar function will not commute, as demonstrated by the following example:

(%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

20.2.2.7 Graßmann-Algebra

The itensor package can perform operations on totally antisymmetric covariant tensor fields. A totally antisymmetric tensor field of rank (0,L) corresponds with a differential L-form. On these objects, a multiplication operation known as the exterior product, or wedge product, is defined.

Unfortunately, not all authors agree on the definition of the wedge product. Some authors prefer a definition that corresponds with the notion of antisymmetrization: in these works, the wedge product of two vector fields, for instance, would be defined as

            a a  - a a
             i j    j i
 a  /\ a  = -----------
  i     j        2

More generally, the product of a p-form and a q-form would be defined as

                       1     k1..kp l1..lq
A       /\ B       = ------ D              A       B
 i1..ip     j1..jq   (p+q)!  i1..ip j1..jq  k1..kp  l1..lq

where D stands for the Kronecker-delta.

Other authors, however, prefer a “geometric” definition that corresponds with the notion of the volume element:

a  /\ a  = a a  - a a
 i     j    i j    j i

and, in the general case

                       1    k1..kp l1..lq
A       /\ B       = ----- D              A       B
 i1..ip     j1..jq   p! q!  i1..ip j1..jq  k1..kp  l1..lq

Since itensor is a tensor algebra package, the first of these two definitions appears to be the more natural one. Many applications, however, utilize the second definition. To resolve this dilemma, a flag has been implemented that controls the behavior of the wedge product: if igeowedge_flag is false (the default), the first, "tensorial" definition is used, otherwise the second, "geometric" definition will be applied.

Operator: ~

The wedge product operator is denoted by the tilde ~. This is a binary operator. Its arguments should be expressions involving scalars, covariant tensors of rank one, or covariant tensors of rank l that have been declared antisymmetric in all covariant indices.

The behavior of the wedge product operator is controlled by the igeowedge_flag flag, as in the following example:

(%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
Operator: |

The vertical bar | denotes the "contraction with a vector" binary operation. When a totally antisymmetric covariant tensor is contracted with a contravariant vector, the result is the same regardless which index was used for the contraction. Thus, it is possible to define the contraction operation in an index-free manner.

In the itensor package, contraction with a vector is always carried out with respect to the first index in the literal sorting order. This ensures better simplification of expressions involving the | operator. For instance:

(%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

Note that it is essential that the tensors used with the | operator be declared totally antisymmetric in their covariant indices. Otherwise, the results will be incorrect.

Function: extdiff (expr, i)

Computes the exterior derivative of expr with respect to the index i. The exterior derivative is formally defined as the wedge product of the partial derivative operator and a differential form. As such, this operation is also controlled by the setting of igeowedge_flag. For instance:

(%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

Function: hodge (expr)

Compute the Hodge-dual of expr. For instance:

(%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
Option variable: igeowedge_flag

Default value: false

Controls the behavior of the wedge product and exterior derivative. When set to false (the default), the notion of differential forms will correspond with that of a totally antisymmetric covariant tensor field. When set to true, differential forms will agree with the notion of the volume element.


20.2.2.8 Exportiere als TeX

The itensor package provides limited support for exporting tensor expressions to TeX. Since itensor expressions appear as function calls, the regular Maxima tex command will not produce the expected output. You can try instead the tentex command, which attempts to translate tensor expressions into appropriately indexed TeX objects.

Function: tentex (expr)

To use the tentex function, you must first load tentex, as in the following example:

(%i1) load("itensor")$
(%i2) load("tentex")$
(%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(%)$
$$\Gamma_{j\,k}^{m_1}\,\Gamma_{l\,m_1}^{i}-\Gamma_{j\,l}^{m_1}\,
 \Gamma_{k\,m_1}^{i}-\Gamma_{j\,l,k}^{i}+\Gamma_{j\,k,l}^{i}$$

Note the use of the idummyx assignment, to avoid the appearance of the percent sign in the TeX expression, which may lead to compile errors.

NB: This version of the tentex function is somewhat experimental.


20.2.2.9 Schnittstelle zum Paket CTENSOR

Das Paket itensor ermöglicht die Generierung von Maxima-Code, der im Kontext des Paketes ctensor ausgeführt werden kann. Die Funktion ic_convert erzeugt den Maxima-Code.

Funktion: ic_convert (eqn)

Konvertiert eine itensor-Gleichung eqn in einen ctensor-Ausdruck. Implizite Summen über Dummy-Indizes werden explizit ausgeführt und indizierte Größen werden in Arrays umgewandelt. Die Indizes der Arrays sind in der Reihenfolge der kovarianten und dann der kontravarianten Indizes der indizierte Größe. Die Ableitung einer indizierten Größe wird durch die Substantivform der Ableitung diff nach der Variablen ct_coords ersetzt, die den Index der Ableitung erhält. Die Christoffel-Symbole ichr1 und ichr2 werden zu den Funktionen lcs und mcs transformiert. Hat metricconvert den Wert true, dann wird der Metriktensor mit zwei kovarianten Indizes durch lg und mit zwei kontravarianten Indizes durch ug ersetzt. Weiterhin werden do-Schleifen für die Summation über die freien Indizes eingeführt.

Beispiele:

(%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

20.2.2.10 Reservierte Bezeichner

Die folgenden Maxima Bezeichner werden im Paket itensor intern genutzt und sollten vom Nutzer nicht umdefiniert werden.

  Keyword    Comments
  ------------------------------------------
  indices2() Internal version of indices()
  conti      Lists contravariant indices
  covi       Lists covariant indices of an indexed object
  deri       Lists derivative indices of an indexed object
  name       Returns the name of an indexed object
  concan
  irpmon
  lc0
  _lc2kdt0
  _lcprod
  _extlc

Nächste: , Vorige: , Nach oben: Tensoren   [Inhalt][Index]

20.3 Paket CTENSOR


20.3.1 Einführung in CTENSOR

ctensor ist ein Paket, um mit den Komponenten eines Tensors zu rechnen. Das Paket wird mit dem Kommando load("ctensor") geladen. Zu Beginn muss das Paket mit dem Kommando csetup initialisiert werden. Als erstes wird die Anzahl der Dimensionen angegeben. Werden 2, 3 oder 4 Dimensionen angegeben, dann erhalten die Koordinaten standardmäßig die Bezeichnungen [x,y], [x,y,z] oder [x,y,z,t]. Diese Bezeichnungen können geändert werden, indem der Optionsvariablen ct_coords eine neue Liste mit den gewünschten Bezeichnungen zugewiesen wird.

Danach wird eine Metrik eingegeben oder aus einer Datei geladen. Die Metrik wird in der Matrix lg gespeichert. Maxima berechnet die inverse der Metrik und speichert diese in der Matrix ug ab. Maxima bietet die Option an, alle Rechnungen in einer Reihenentwicklung auszuführen.

Die folgende Sitzung zeigt ein Beispiel für die Initialisierung einer sphärischen, symmetrischen Metrik, wie sie zum Beispiel im Falle der Einsteinschen Vakuumgleichen verwendet wird.

Beispiel:

(%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

Vorige: , Nach oben: Paket CTENSOR   [Inhalt][Index]

20.3.2 Funktionen und Variablen für CTENSOR

20.3.2.1 Initialisierung

Funktion: csetup ()

Mit der Funktion csetup wird das Paket ctensor initialisiert. Vom Nutzer werden die Angaben zu einer Metrik abgefragt. Für ein Beispiel siehe Einführung in CTENSOR.

Funktion: cmetric (dis)
Funktion: cmetric ()

Die Funktion cmetric berechnet die inverse der Metrik und führt weitere Initialisierungen für die Rechnung mit Tensoren aus.

Hat die Optionsvariable cframe_flag den Wert false, wird die inverse Metrik mit der vom Nutzer angegebenen Metrik berechnet, die in der Matrix lg enthalten ist, und in der Matrix ug abgespeichert. Die Determinante der Metrik wird in der Variablen gdet abgelegt. Ist die Metrik diagonal wird die Variable diagmetric entsprechend gesetzt. Hat das optionale Argument dis einen von false verschiedenen Wert wird die inverse Metrik ausgegeben.

Hat die Optionsvariable cframe_flag den Wert true, erwartet cmetric, dass die Matrizen lfg für die Metrik des bewegten Bezugssystems und fri für die inverse dieser Metrik definiert sind. Mit diesen Matrizen berechnet cmetric dann die Werte der Matrizen fr und die inverse ufg.

Function: ct_coordsys (coordinate_system, extra_arg)
Function: ct_coordsys (coordinate_system)

Sets up a predefined coordinate system and metric. The argument coordinate_system can be one of the following symbols:

 SYMBOL             Dim Coordinates     Description/comments
 ------------------------------------------------------------------
 cartesian2d           2  [x,y]             Cartesian 2D coordinate
                                            system
 polar                 2  [r,phi]           Polar coordinate system
 elliptic              2  [u,v]             Elliptic coord. system
 confocalelliptic      2  [u,v]             Confocal elliptic
                                            coordinates
 bipolar               2  [u,v]             Bipolar coord. system
 parabolic             2  [u,v]             Parabolic coord. system
 cartesian3d           3  [x,y,z]           Cartesian 3D coordinate
                                            system
 polarcylindrical      3  [r,theta,z]       Polar 2D with
                                            cylindrical z
 ellipticcylindrical   3  [u,v,z]           Elliptic 2D with
                                            cylindrical z
 confocalellipsoidal   3  [u,v,w]           Confocal ellipsoidal
 bipolarcylindrical    3  [u,v,z]           Bipolar 2D with
                                            cylindrical z
 paraboliccylindrical  3  [u,v,z]           Parabolic 2D with
                                            cylindrical z
 paraboloidal          3  [u,v,phi]         Paraboloidal coords.
 conical               3  [u,v,w]           Conical coordinates
 toroidal              3  [u,v,phi]         Toroidal coordinates
 spherical             3  [r,theta,phi]     Spherical coord. system
 oblatespheroidal      3  [u,v,phi]         Oblate spheroidal
                                            coordinates
 oblatespheroidalsqrt  3  [u,v,phi]
 prolatespheroidal     3  [u,v,phi]         Prolate spheroidal
                                            coordinates
 prolatespheroidalsqrt 3  [u,v,phi]
 ellipsoidal           3  [r,theta,phi]     Ellipsoidal coordinates
 cartesian4d           4  [x,y,z,t]         Cartesian 4D coordinate
                                            system
 spherical4d           4  [r,theta,eta,phi] Spherical 4D coordinate
                                            system
 exteriorschwarzschild 4  [t,r,theta,phi]   Schwarzschild metric
 interiorschwarzschild 4  [t,z,u,v]         Interior Schwarzschild
                                            metric
 kerr_newman           4  [t,r,theta,phi]   Charged axially
                                            symmetric metric

coordinate_system can also be a list of transformation functions, followed by a list containing the coordinate variables. For instance, you can specify a spherical metric as follows:

(%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

Transformation functions can also be used when cframe_flag is true:

(%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) ]

The optional argument extra_arg can be any one of the following:

cylindrical tells ct_coordsys to attach an additional cylindrical coordinate.

minkowski tells ct_coordsys to attach an additional coordinate with negative metric signature.

all tells ct_coordsys to call cmetric and christof(false) after setting up the metric.

If the global variable verbose is set to true, ct_coordsys displays the values of dim, ct_coords, and either lg or lfg and fri, depending on the value of cframe_flag.

Function: init_ctensor ()

Initializes the ctensor package.

The init_ctensor function reinitializes the ctensor package. It removes all arrays and matrices used by ctensor, resets all flags, resets dim to 4, and resets the frame metric to the Lorentz-frame.

20.3.2.2 The tensors of curved space

The main purpose of the ctensor package is to compute the tensors of curved space(time), most notably the tensors used in general relativity.

When a metric base is used, ctensor can compute the following tensors:

 lg  -- ug
   \      \
    lcs -- mcs -- ric -- uric
              \      \       \
               \      tracer - ein -- lein
                \
                 riem -- lriem -- weyl
                     \
                      uriem

ctensor can also work using moving frames. When cframe_flag is set to true, the following tensors can be calculated:

 lfg -- ufg
     \
 fri -- fr -- lcs -- mcs -- lriem -- ric -- uric
      \                       |  \      \       \
       lg -- ug               |   weyl   tracer - ein -- lein
                              |\
                              | riem
                              |
                              \uriem
Function: christof (dis)

A function in the ctensor (component tensor) package. It computes the Christoffel symbols of both kinds. The argument dis determines which results are to be immediately displayed. The Christoffel symbols of the first and second kinds are stored in the arrays lcs[i,j,k] and mcs[i,j,k] respectively and defined to be symmetric in the first two indices. If the argument to christof is lcs or mcs then the unique non-zero values of lcs[i,j,k] or mcs[i,j,k], respectively, will be displayed. If the argument is all then the unique non-zero values of lcs[i,j,k] and mcs[i,j,k] will be displayed. If the argument is false then the display of the elements will not occur. The array elements mcs[i,j,k] are defined in such a manner that the final index is contravariant.

Function: ricci (dis)

A function in the ctensor (component tensor) package. ricci computes the covariant (symmetric) components ric[i,j] of the Ricci tensor. If the argument dis is true, then the non-zero components are displayed.

Function: uricci (dis)

This function first computes the covariant components ric[i,j] of the Ricci tensor. Then the mixed Ricci tensor is computed using the contravariant metric tensor. If the value of the argument dis is true, then these mixed components, uric[i,j] (the index i is covariant and the index j is contravariant), will be displayed directly. Otherwise, ricci(false) will simply compute the entries of the array uric[i,j] without displaying the results.

Function: scurvature ()

Returns the scalar curvature (obtained by contracting the Ricci tensor) of the Riemannian manifold with the given metric.

Function: einstein (dis)

A function in the ctensor (component tensor) package. einstein computes the mixed Einstein tensor after the Christoffel symbols and Ricci tensor have been obtained (with the functions christof and ricci). If the argument dis is true, then the non-zero values of the mixed Einstein tensor ein[i,j] will be displayed where j is the contravariant index. The variable rateinstein will cause the rational simplification on these components. If ratfac is true then the components will also be factored.

Function: leinstein (dis)

Covariant Einstein-tensor. leinstein stores the values of the covariant Einstein tensor in the array lein. The covariant Einstein-tensor is computed from the mixed Einstein tensor ein by multiplying it with the metric tensor. If the argument dis is true, then the non-zero values of the covariant Einstein tensor are displayed.

Function: riemann (dis)

A function in the ctensor (component tensor) package. riemann computes the Riemann curvature tensor from the given metric and the corresponding Christoffel symbols. The following index conventions are used:

                l      _l       _l       _l   _m    _l   _m
 R[i,j,k,l] =  R    = |      - |      + |    |   - |    |
                ijk     ij,k     ik,j     mk   ij    mj   ik

This notation is consistent with the notation used by the itensor package and its icurvature function. If the optional argument dis is true, the non-zero components riem[i,j,k,l] will be displayed. As with the Einstein tensor, various switches set by the user control the simplification of the components of the Riemann tensor. If ratriemann is true, then rational simplification will be done. If ratfac is true then each of the components will also be factored.

If the variable cframe_flag is false, the Riemann tensor is computed directly from the Christoffel-symbols. If cframe_flag is true, the covariant Riemann-tensor is computed first from the frame field coefficients.

Function: lriemann (dis)

Covariant Riemann-tensor (lriem[]).

Computes the covariant Riemann-tensor as the array lriem. If the argument dis is true, unique nonzero values are displayed.

If the variable cframe_flag is true, the covariant Riemann tensor is computed directly from the frame field coefficients. Otherwise, the (3,1) Riemann tensor is computed first.

For information on index ordering, see riemann.

Function: uriemann (dis)

Computes the contravariant components of the Riemann curvature tensor as array elements uriem[i,j,k,l]. These are displayed if dis is true.

Function: rinvariant ()

Forms the Kretchmann-invariant (kinvariant) obtained by contracting the tensors

lriem[i,j,k,l]*uriem[i,j,k,l].

This object is not automatically simplified since it can be very large.

Function: weyl (dis)

Computes the Weyl conformal tensor. If the argument dis is true, the non-zero components weyl[i,j,k,l] will be displayed to the user. Otherwise, these components will simply be computed and stored. If the switch ratweyl is set to true, then the components will be rationally simplified; if ratfac is true then the results will be factored as well.

20.3.2.3 Taylor series expansion

The ctensor package has the ability to truncate results by assuming that they are Taylor-series approximations. This behavior is controlled by the ctayswitch variable; when set to true, ctensor makes use internally of the function ctaylor when simplifying results.

The ctaylor function is invoked by the following ctensor functions:

    Function     Comments
    ---------------------------------
    christof()   For mcs only
    ricci()
    uricci()
    einstein()
    riemann()
    weyl()
    checkdiv()
Function: ctaylor ()

The ctaylor function truncates its argument by converting it to a Taylor-series using taylor, and then calling ratdisrep. This has the combined effect of dropping terms higher order in the expansion variable ctayvar. The order of terms that should be dropped is defined by ctaypov; the point around which the series expansion is carried out is specified in ctaypt.

As an example, consider a simple metric that is a perturbation of the Minkowski metric. Without further restrictions, even a diagonal metric produces expressions for the Einstein tensor that are far too complex:

(%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

However, if we recompute this example as an approximation that is linear in the variable l, we get much simpler expressions:

(%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

This capability can be useful, for instance, when working in the weak field limit far from a gravitational source.

20.3.2.4 Frame fields

Optionsvariable: cframe_flag

Standardwert: false

When the variable cframe_flag is set to true, the ctensor package performs its calculations using a moving frame.

Function: frame_bracket (fr, fri, diagframe)

The frame bracket (fb[]).

Computes the frame bracket according to the following definition:

   c          c         c        d     e
ifb   = ( ifri    - ifri    ) ifr   ifr
   ab         d,e       e,d      a     b

20.3.2.5 Algebraic classification

A new feature (as of November, 2004) of ctensor is its ability to compute the Petrov classification of a 4-dimensional spacetime metric. For a demonstration of this capability, see the file share/tensor/petrov.dem.

Function: nptetrad ()

Computes a Newman-Penrose null tetrad (np) and its raised-index counterpart (npi). See petrov for an example.

The null tetrad is constructed on the assumption that a four-diemensional orthonormal frame metric with metric signature (-,+,+,+) is being used. The components of the null tetrad are related to the inverse frame matrix as follows:

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
Function: psi (dis)

Computes the five Newman-Penrose coefficients psi[0]...psi[4]. If psi is set to true, the coefficients are displayed. See petrov for an example.

These coefficients are computed from the Weyl-tensor in a coordinate base. If a frame base is used, the Weyl-tensor is first converted to a coordinate base, which can be a computationally expensive procedure. For this reason, in some cases it may be more advantageous to use a coordinate base in the first place before the Weyl tensor is computed. Note however, that constructing a Newman-Penrose null tetrad requires a frame base. Therefore, a meaningful computation sequence may begin with a frame base, which is then used to compute lg (computed automatically by cmetric and then ug. At this point, you can switch back to a coordinate base by setting cframe_flag to false before beginning to compute the Christoffel symbols. Changing to a frame base at a later stage could yield inconsistent results, as you may end up with a mixed bag of tensors, some computed in a frame base, some in a coordinate base, with no means to distinguish between the two.

Function: petrov ()

Computes the Petrov classification of the metric characterized by psi[0]psi[4].

For example, the following demonstrates how to obtain the Petrov-classification of the Kerr metric:

(%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

The Petrov classification function is based on the algorithm published in "Classifying geometries in general relativity: III Classification in practice" by Pollney, Skea, and d’Inverno, Class. Quant. Grav. 17 2885-2902 (2000). Except for some simple test cases, the implementation is untested as of December 19, 2004, and is likely to contain errors.

20.3.2.6 Torsion and nonmetricity

ctensor has the ability to compute and include torsion and nonmetricity coefficients in the connection coefficients.

The torsion coefficients are calculated from a user-supplied tensor tr, which should be a rank (2,1) tensor. From this, the torsion coefficients kt are computed according to the following formulae:

              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

Note that only the mixed-index tensor is calculated and stored in the array kt.

The nonmetricity coefficients are calculated from the user-supplied nonmetricity vector nm. From this, the nonmetricity coefficients nmc are computed as follows:

             k    k        km
       -nm  D  - D  nm  + g   nm  g
   k      i  j    i   j         m  ij
nmc  = ------------------------------
   ij                2

where D stands for the Kronecker-delta.

When ctorsion_flag is set to true, the values of kt are substracted from the mixed-indexed connection coefficients computed by christof and stored in mcs. Similarly, if cnonmet_flag is set to true, the values of nmc are substracted from the mixed-indexed connection coefficients.

If necessary, christof calls the functions contortion and nonmetricity in order to compute kt and nm.

Function: contortion (tr)

Computes the (2,1) contortion coefficients from the torsion tensor tr.

Function: nonmetricity (nm)

Computes the (2,1) nonmetricity coefficients from the nonmetricity vector nm.

20.3.2.7 Miscellaneous features

Function: ctransform (M)

A function in the ctensor (component tensor) package which will perform a coordinate transformation upon an arbitrary square symmetric matrix M. The user must input the functions which define the transformation. (Formerly called transform.)

Function: findde (A, n)

returns a list of the unique differential equations (expressions) corresponding to the elements of the n dimensional square array A. Presently, n may be 2 or 3. deindex is a global list containing the indices of A corresponding to these unique differential equations. For the Einstein tensor (ein), which is a two dimensional array, if computed for the metric in the example below, findde gives the following independent differential equations:

(%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]]
Function: cograd ()

Computes the covariant gradient of a scalar function allowing the user to choose the corresponding vector name as the example under contragrad illustrates.

Function: contragrad ()

Computes the contravariant gradient of a scalar function allowing the user to choose the corresponding vector name as the example below for the Schwarzschild metric illustrates:

(%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
Function: dscalar ()

computes the tensor d’Alembertian of the scalar function once dependencies have been declared upon the function. For example:

(%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
Function: checkdiv ()

computes the covariant divergence of the mixed second rank tensor (whose first index must be covariant) by printing the corresponding n components of the vector field (the divergence) where n = dim. If the argument to the function is g then the divergence of the Einstein tensor will be formed and must be zero. In addition, the divergence (vector) is given the array name div.

Function: cgeodesic (dis)

A function in the ctensor (component tensor) package. cgeodesic computes the geodesic equations of motion for a given metric. They are stored in the array geod[i]. If the argument dis is true then these equations are displayed.

Function: bdvac (f)

generates the covariant components of the vacuum field equations of the Brans- Dicke gravitational theory. The scalar field is specified by the argument f, which should be a (quoted) function name with functional dependencies, e.g., 'p(x).

The components of the second rank covariant field tensor are represented by the array bd.

Function: invariant1 ()

generates the mixed Euler- Lagrange tensor (field equations) for the invariant density of R^2. The field equations are the components of an array named inv1.

Function: invariant2 ()

*** NOT YET IMPLEMENTED ***

generates the mixed Euler- Lagrange tensor (field equations) for the invariant density of ric[i,j]*uriem[i,j]. The field equations are the components of an array named inv2.

Function: bimetric ()

*** NOT YET IMPLEMENTED ***

generates the field equations of Rosen’s bimetric theory. The field equations are the components of an array named rosen.

20.3.2.8 Utility functions

Function: diagmatrixp (M)

Returns true if M is a diagonal matrix or (2D) array.

Function: symmetricp (M)

Returns true if M is a symmetric matrix or (2D) array.

Function: ntermst (f)

gives the user a quick picture of the "size" of the doubly subscripted tensor (array) f. It prints two element lists where the second element corresponds to NTERMS of the components specified by the first elements. In this way, it is possible to quickly find the non-zero expressions and attempt simplification.

Function: cdisplay (ten)

displays all the elements of the tensor ten, as represented by a multidimensional array. Tensors of rank 0 and 1, as well as other types of variables, are displayed as with ldisplay. Tensors of rank 2 are displayed as 2-dimensional matrices, while tensors of higher rank are displayed as a list of 2-dimensional matrices. For instance, the Riemann-tensor of the Schwarzschild metric can be viewed as:

(%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
Function: deleten (L, n)

Returns a new list consisting of L with the n’th element deleted.

20.3.2.9 Variables used by ctensor

Option variable: dim

Default value: 4

An option in the ctensor (component tensor) package. dim is the dimension of the manifold with the default 4. The command dim: n will reset the dimension to any other value n.

Option variable: diagmetric

Default value: false

An option in the ctensor (component tensor) package. If diagmetric is true special routines compute all geometrical objects (which contain the metric tensor explicitly) by taking into consideration the diagonality of the metric. Reduced run times will, of course, result. Note: this option is set automatically by csetup if a diagonal metric is specified.

Option variable: ctrgsimp

Causes trigonometric simplifications to be used when tensors are computed. Presently, ctrgsimp affects only computations involving a moving frame.

Option variable: cframe_flag

Causes computations to be performed relative to a moving frame as opposed to a holonomic metric. The frame is defined by the inverse frame array fri and the frame metric lfg. For computations using a Cartesian frame, lfg should be the unit matrix of the appropriate dimension; for computations in a Lorentz frame, lfg should have the appropriate signature.

Option variable: ctorsion_flag

Causes the contortion tensor to be included in the computation of the connection coefficients. The contortion tensor itself is computed by contortion from the user-supplied tensor tr.

Option variable: cnonmet_flag

Causes the nonmetricity coefficients to be included in the computation of the connection coefficients. The nonmetricity coefficients are computed from the user-supplied nonmetricity vector nm by the function nonmetricity.

Option variable: ctayswitch

If set to true, causes some ctensor computations to be carried out using Taylor-series expansions. Presently, christof, ricci, uricci, einstein, and weyl take into account this setting.

Option variable: ctayvar

Variable used for Taylor-series expansion if ctayswitch is set to true.

Option variable: ctaypov

Maximum power used in Taylor-series expansion when ctayswitch is set to true.

Option variable: ctaypt

Point around which Taylor-series expansion is carried out when ctayswitch is set to true.

System variable: gdet

The determinant of the metric tensor lg. Computed by cmetric when cframe_flag is set to false.

Option variable: ratchristof

Causes rational simplification to be applied by christof.

Option variable: rateinstein

Default value: true

If true rational simplification will be performed on the non-zero components of Einstein tensors; if ratfac is true then the components will also be factored.

Option variable: ratriemann

Default value: true

One of the switches which controls simplification of Riemann tensors; if true, then rational simplification will be done; if ratfac is true then each of the components will also be factored.

Option variable: ratweyl

Default value: true

If true, this switch causes the weyl function to apply rational simplification to the values of the Weyl tensor. If ratfac is true, then the components will also be factored.

Variable: lfg

The covariant frame metric. By default, it is initialized to the 4-dimensional Lorentz frame with signature (+,+,+,-). Used when cframe_flag is true.

Variable: ufg

The inverse frame metric. Computed from lfg when cmetric is called while cframe_flag is set to true.

Variable: riem

The (3,1) Riemann tensor. Computed when the function riemann is invoked. For information about index ordering, see the description of riemann.

If cframe_flag is true, riem is computed from the covariant Riemann-tensor lriem.

Variable: lriem

The covariant Riemann tensor. Computed by lriemann.

Variable: uriem

The contravariant Riemann tensor. Computed by uriemann.

Variable: ric

The mixed Ricci-tensor. Computed by ricci.

Variable: uric

The contravariant Ricci-tensor. Computed by uricci.

Variable: lg

The metric tensor. This tensor must be specified (as a dim by dim matrix) before other computations can be performed.

Variable: ug

The inverse of the metric tensor. Computed by cmetric.

Variable: weyl

The Weyl tensor. Computed by weyl.

Variable: fb

Frame bracket coefficients, as computed by frame_bracket.

Variable: kinvariant

The Kretchmann invariant. Computed by rinvariant.

Variable: np

A Newman-Penrose null tetrad. Computed by nptetrad.

Variable: npi

The raised-index Newman-Penrose null tetrad. Computed by nptetrad. Defined as ug.np. The product np.transpose(npi) is constant:

(%i39) trigsimp(np.transpose(npi));
                              [  0   - 1  0  0 ]
                              [                ]
                              [ - 1   0   0  0 ]
(%o39)                        [                ]
                              [  0    0   0  1 ]
                              [                ]
                              [  0    0   1  0 ]
Variable: tr

User-supplied rank-3 tensor representing torsion. Used by contortion.

Variable: kt

The contortion tensor, computed from tr by contortion.

Variable: nm

User-supplied nonmetricity vector. Used by nonmetricity.

Variable: nmc

The nonmetricity coefficients, computed from nm by nonmetricity.

System variable: tensorkill

Variable indicating if the tensor package has been initialized. Set and used by csetup, reset by init_ctensor.

Option variable: ct_coords

Default value: []

An option in the ctensor (component tensor) package. ct_coords contains a list of coordinates. While normally defined when the function csetup is called, one may redefine the coordinates with the assignment ct_coords: [j1, j2, ..., jn] where the j’s are the new coordinate names. See also csetup.

20.3.2.10 Reserved names

The following names are used internally by the ctensor package and should not be redefined:

  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()

20.3.2.11 Changes

In November, 2004, the ctensor package was extensively rewritten. Many functions and variables have been renamed in order to make the package compatible with the commercial version of Macsyma.

  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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20.4 Paket ATENSOR


20.4.1 Einführung in ATENSOR

Das Paket atensor erlaubt das algebraische Rechnen mit Tensoren. Mit dem Kommando load("atensor") wird das Paket geladen. Um das Paket zu initialisieren, wird die Funktion init_atensor ausgeführt.

Im wesentlichen enthält das Paket atensor Regeln für die Vereinfachung von Ausdrücken mit dem dot-Operator Operator ".". atensor kennt verschiedene Algebren. Mit der Funktion init_atensor werden die Regeln einer Algebra initialisiert.

Um die Möglichkeiten des Paketes atensor zu zeigen, wird im Folgenden die Algebra der Quaternionen als eine Clifford-Algebra Cl(0,2) mit zwei Basisvektoren definiert. Die drei imaginären Einheiten i, j und k werden durch die zwei Vektoren v[1] und v[2] sowie das Produkt v[1] . v[2] dargestellt:

    i = v     j = v     k = v  . v
         1         2         1    2

Das Paket atensor hat eine vordefinierte Algebra der Quaternionen. Hier wird die Algebra der Quaterinonen als Clifford-Algebra Cl(0,2) definiert und die Multiplikationstabelle der Basisvektoren konstruiert.

(%i1) load("atensor")$

(%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            ]

Indizierte Symbole mit dem Namen, der in der Optionsvariablen asymbol abgelegt ist, werden von atensor als Basisvektoren erkannt. Dabei läuft der Index von 1 bis adim. Für indizierte Symbole werden die Bilinearformen sf, af und av ausgewertet. Die Auswertung ersetzt die Bilinearform fun(v[i].v[j]), durch das Matrixelement aform[i,j], wobei v einen Basisvektor bezeichnet und fun einer der Bilinearformen sf oder af ist. Ist fun die Bilinearform av, dann wird v[aform[i,j]] für av(v[i],v[j]) substituiert. Siehe auch die Optionsvariable aform.

Die Bilinearformen sf, af und av können vom Nutzer neu definiert werden, um eine gewünschte Algebra zu definieren.

Wird das Paket atensor geladen, werden die folgenden Schalter auf die angegebenen Werte gesetzt:

dotscrules  : true
dotdistrib  : true
dotexptsimp : false

Wird das symbolische Rechnen in einer nicht-assoziativen Algebra gewünscht, kann auch noch der Schalter dotassoc auf den Wert false gesetzt werden. In diesem Fall kann jedoch die Funktion atensimp nicht immer eine gewünschte Vereinfachung erzielen.


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20.4.2 Funktionen und Variablen für ATENSOR

Funktion: init_atensor (alg_type, opt_dims)
Funktion: init_atensor (alg_type)

Initialisiert das Paket atensor mit der angegebenen Algebra alg_type. Das Argument alg_type kann einen der folgenden Werte haben:

universal

Eine allgemeine Algebra, für die keine Vertauschungsregeln definiert sind.

grassmann

Eine Graßmann-Algebra, für die die Vertauschungsregel u.v + v.u = 0 definiert ist.

clifford

Eine Clifford-Algebra, die durch die Vertauschungsregel u.v + v.u = -2*sf(u,v) definiert ist. Die Bilinearform sf ist eine symmetrische Funktion, die einen skalaren Wert als Ergebnis hat. Das Argument opt_dims kann bis zu drei positive ganze Zahlen sein, die die positiven, entarteten und negativen Dimensionen der Algebra bezeichnen. Die Dimension adim und die Matrix aform werden entsprechend der angegebenen Argumente opt_dims initialisiert. Sind keine Argumente opt_dims vorhanden, wird die Dimension adim zu Null initialisiert und keine Matrix aform definiert.

symmetric

Eine symmetrische Algebra, die durch die Vertauschungsregel u.v - v.u = 0 definiert ist.

symplectic

Eine symplektische Algebra, die durch die Vertauschungsregel u.v - v.u = 2*af(u,v) definiert ist. Die Bilinearform af ist eine antisymmetrische Funktion, die einen skalaren Wert als Ergebnis hat. Das Argument opt_dims kann bis zu zwei positive ganze Zahlen enthalten, die die nicht-degenerierten und degenerierten Dimensionen der Algebra bezeichnen. Die Dimension adim und die Matrix aform werden entsprechend der angegebenen Argumente opt_dims initialisiert. Sind keine Argumente opt_dims vorhanden, wird die Dimension adim zu Null initialisiert und keine Matrix aform definiert.

lie_envelop

Eine einhüllende Lie-Algebra, die durch die Vertauschungsregel u.v - v.u = 2*av(u,v) definiert ist, wobei die Bilinearform av eine antisymmetrische Funktion ist. Das Argument opt_dims kann eine positive ganze Zahl sein, welche die Dimension der Lie-Algebra angibt. Die Dimension adim und die Matrix aform werden entsprechend des Argumentes opt_dims initialisiert. Ist kein Argument opt_dims vorhanden, wird die Dimension adim zu Null initialisiert und keine Matrix aform definiert.

Die Funktion init_atensor kennt weiterhin einige vordefinierte Algebren:

complex

Die Algebra der komplexen Zahlen, die als eine Clifford-Algebra Cl(0,1) definiert wird. Das Kommando init_atensor(complex) ist äquivalent zum Kommando init_atensor(clifford, 0, 0, 1).

quaternion

Die Algebra der Quaternionen, die als eine Clifford-Algebra vom Typ Cl(0,2) definiert wird. Das Kommando init_atensor(quaternion) ist äquivalent zum Kommando init_atensor(clifford, 0, 0, 2).

pauli

Die Algebra der Pauli-Matrizen, die als eine Clifford-Algebra Cl(3,0) definiert wird. Das Kommando init_atensor(pauli) ist äquivalent zum Kommando init_atensor(clifford, 3).

dirac

Die Algebra der Dirac-Matrizen, die als eine Clifford-Algebra Cl(3,0,1) definiert wird. Das Kommando init_atensor(dirac) ist äquivalent zum Kommando init_atensor(clifford, 3, 0, 1).

Funktion: atensimp (expr)

Vereinfacht einen Ausdruck expr entsprechend der Regeln für die Algebra, die mit der Funktion init_atensor festgelegt ist. Die Regeln werden rekursiv auf den Ausdruck angewendet. Dabei werden auch Bilinearformen sf, af und av ausgewertet.

Beispiele:

Die folgenden Beispiele zeigen das Rechnen mit der Algebra der Quaternionen.

(%i1) load("atensor")$

(%i2) init_atensor(quaternion);
(%o2)                         done
(%i3) atensimp(v[1].v[1]);
(%o3)                          - 1
(%i4) atensimp(v[2].v[2]);
(%o4)                          - 1
(%i5) atensimp((v[1].v[2]) . (v[1].v[2]));
(%o5)                          - 1
(%i6) expand((2*v[1]+3*v[2])^^2);
(%o6) 9 (v  . v ) + 6 (v  . v ) + 6 (v  . v ) + 4 (v  . v )
          2    2        2    1        1    2        1    1
(%i7) atensimp(%);
(%o7)                         - 13
Optionsvariable: alg_type

Standardwert: universal

Der Typ der Algebra, die bei der Vereinfachung von Ausdrücken mit der Funktion atensimp angewendet wird. Die Algebra wird von der Funktion init_atensor initialisiert. Mögliche Algebren sind universal, grassmann, clifford, symmetric, symplectic und lie_envelop. Siehe für eine ausführliche Erläuterung der Algebren die Funktion init_atensor.

Optionsvariable: adim

Standardwert: 0

Die Dimension der Algebra, die bei der Vereinfachung von Ausdrücken mit der Funktion atensimp angewendet wird. Die Dimension wird von der Funktion init_atensor initialisiert. Ein indiziertes Symbol mit dem Bezeichner asymbol ist dann ein Basisvektor, wenn der Index kleiner oder gleich der Dimension adim ist.

Beispiel:

Die Dirac-Algebra hat die Dimension 4 und v[4] ist ein Basisvektor.

(%i1) load("atensor")$

(%i2) init_atensor(dirac);
(%o2)                         done
(%i3) adim;
(%o3)                           4
(%i4) abasep(v[4]);
(%o4)                         true
Optionsvariable: aform

Standardwert: ident(3)

Matrix mit den Werten der Bilinearformen sf, af und av. Der Standardwert ist die dreidimensionale Einheitsmatrix.

Beispiel:

Das Beispiel zeigt die Matrix aform für eine Lie-Algebra mit drei Dimensionen und die Ergebnisse der Bilinearform av für diese Algebra.

(%i1) load("atensor")$

(%i2) init_atensor(lie_envelop, 3);
(%o2)                         done
(%i3) aform;
                        [  0    3   - 2 ]
                        [               ]
(%o3)                   [ - 3   0    1  ]
                        [               ]
                        [  2   - 1   0  ]
(%i4) av(v[1], v[2]);
(%o4)                          v
                                3
(%i5) av(v[1], v[3]);
(%o5)                         - v
                                 2
Optionsvariable: asymbol

Standardwert: v

Enthält das Symbol, das einen Basisvektor des Paketes atensor bezeichnet. Mit der Funktion abasep kann getestet werde, ob ein indiziertes Symbol einen Basisvektor der Algebra bezeichnet.

Beispiel:

In diesem Beispiel wird asymbol auf den Wert x gesetzt.

(%i1) load("atensor")$

(%i2) init_atensor(symmetric, 2);
(%o2)                         done
(%i3) asymbol;
(%o3)                           v
(%i4) abasep(v[2]);
(%o4)                         true
(%i5) asymbol: x;
(%o5)                           x
(%i6) abasep(x[2]);
(%o6)                         true
Funktion: sf (u, v)

Eine symmetrische Bilinearform, die bei der Vereinfachung von Ausdrücken mit der Funktion atensimp angewendet wird. Die Funktion kann vom Nutzer durch eine neue Funktion ersetzt werden. Die Standardimplementation prüft mit der Funktion abasep, ob die Argumente u und v Basisvektoren sind und setzt für diesen Fall den entsprechen Wert der Matrix aform ein.

Funktion: af (u, v)

Eine antisymmetrische Bilinearform, die bei der Vereinfachung von Ausdrücken mit der Funktion atensimp angewendet wird. Die Funktion kann vom Nutzer durch eine neue Funktion ersetzt werden. Die Standardimplementation prüft mit der Funktion abasep, ob die Argumente u und v Basisvektoren sind und setzt für diesen Fall den entsprechenden Wert der Matrix aform ein.

Funktion: av (u, v)

Eine antisymmetrische Bilinearform, die bei der Vereinfachung von Ausdrücken mit der Funktion atensimp angewendet wird. Die Funktion kann vom Nutzer durch eine neue Funktion ersetzt werden. Die Standardimplementation prüft mit der Funktion abasep, ob die Argumente u und v Basisvektoren sind und setzt für diesen Fall den entsprechenden Wert v[aform[i,j]] der Matrix aform ein.

Beispiel:

(%i1) load("atensor")$
(%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
(%i6) av(x[1], x[3]);
(%o6)                         - x
                                 2
Funktion: abasep (v)

Prüft, ob das Argument v ein Basisvektor ist. Ein Basisvektor ist ein indiziertes Symbol mit dem Symbol asymbol als Bezeichner und einem Index im Bereich von 1 bis adim.

Beispiel:

(%i1) load("atensor")$
(%i2) asymbol: x$
(%i3) adim:3$
(%i4) abasep(x[1]);
(%o4)                         true
(%i5) abasep(x[3]);
(%o5)                         true
(%i6) abasep(x[4]);
(%o6)                         false

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21 Zahlentheorie


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21.1 Funktionen und Variablen der Zahlentheorie

Funktion: bern (n)

Gibt die n-te Bernoulli-Zahl der ganzen Zahl n zurück. Hat die Optionsvariable zerobern den Wert false, werden Bernoulli-Zahlen unterdrückt, die Null sind.

Siehe auch burn.

(%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   5     691   7    3617  43867
(%o4) [1, - -, -, - --, --, - ----, -, - ----, -----]
            2  6    30  66    2730  6    510    798
Funktion: bernpoly (x, n)

Gibt das n-te Bernoulli-Polynom in der Variablen x zurück.

Function: bfzeta (s, n)

Die Riemannsche Zeta-Funktion für das Argument s, die wie folgt definiert ist:

                 inf
                 ====
                 \     1
     zeta(s) =    >    --
                 /      s
                 ====  k
                 k = 1

bfzeta gibt einen Wert als große Gleitkommazahl zurück. Die Anzahl der Stellen wird durch das Argument n angegeben.

Anstatt der Funktion bfzeta ist die Funktion zeta zu bevorzugen, die sowohl für reelle und komplexe Gleitkommazahlen und Gleitkommazahlen mit eine beliebigen Genauigkeit die Riemannsche Zeta-Funktion berechnen kann.

Funktion: bfhzeta (s, h, n)

Die Hurwitzsche Zeta-Funktion für die Argumente s und h, die wie folgt definiert ist:

                        inf
                        ====
                        \        1
         zeta (s,h)  =   >    --------
                        /            s
                        ====  (k + h)
                        k = 0

bfhzeta gibt einen Wert als große Gleitkommazahl zurück. Die Anzahl der Stellen wird durch das Argument n angegeben.

Funktion: burn (n)

Gibt eine rational Zahl zurück, die eine Näherung für die n-te Bernoulli Zahl für die ganze Zahl n ist. burn berechnet eine Näherung als große Gleitkommatzahl mit der folgenden Beziehung:

                   n - 1  1 - 2 n
              (- 1)      2        zeta(2 n) (2 n)!
     B(2 n) = ------------------------------------
                                2 n
                             %pi

burn kann effizienter als die Funktion bern für große, einzelne ganze Zahlen n sein, da bern zunächst alle Bernoulli Zahlen bis n berechnet. burn ruft für ungerade ganze Zahlen und Zahlen die kleiner oder gleich 255 die Funktion bern auf.

Das Kommando load("bffac") lädt die Funktion. Siehe auch bern.

Funktion: chinese ([r_1, …, r_n], [m_1, …, m_n])

Löst die simultanen Kongruenzen x = r_1 mod m_1, …, x = r_n mod m_n. Die Reste r_n und die Moduli m_n müssen ganze Zahlen sein, die Moduli zusätzlich positiv und paarweise teilerfremd.

(%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
Funktion: divsum (n, k)
Funktion: divsum (n)

divsum(n, k) potenziert die Teiler des Argumentes n mit dem Argument k und gibt die Summe als Ergebnis zurück.

divsum(n) gibt die Summe der Teiler der Zahl n zurück.

(%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
Funktion: euler (n)

Gibt die n-te Eulersche Zahl für eine nichtnegative ganze Zahl n zurück.

Für die Euler-Mascheroni Konstante siehe %gamma.

Beispiele:

(%i1) map (euler, [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]);
(%o1)    [1, 0, - 1, 0, 5, 0, - 61, 0, 1385, 0, - 50521]
Optionsvariable: factors_only

Standardwert: false

Hat factors_only den Standardwert false, werden von der Funktion ifactors zusammen mit den berechneten Primfaktoren auch deren Multiplizitäten angegeben. Hat factors_only den Wert true, werden nur die Primfaktoren zurück gegeben.

Beispiel: Siehe ifactors.

Funktion: fib (n)

Gibt die n-te Fibonacci-Zahl zurück. Die Fibonacci-Folge ist rekursiv definiert:

   fib(0) = 0
   fib(1) = 1
   fib(n) = fib(n-1) + fib(n-2)

Für negative ganze Zahlen kann die Fibonacci-Folge wie folgt erweitert werden:

                   n + 1
   fib(- n) = (- 1)      fib(n)

Nach einem Aufruf der Funktion fib(n), enthält die Systemvariable prevfib die zur Zahl n vorhergehende Fibonacci-Zahl.

(%i1) map (fib, [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]);
(%o1)         [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]
Funktion: fibtophi (expr)

Fibonacci-Zahlen im Ausdruck expr werden durch die Goldene Zahl %phi ausgedrückt. Siehe %phi.

Beispiele:

(%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
Funktion: ifactors (n)

Faktorisiert eine positive ganze Zahl n. Sind n = p1^e1 * ... * pk^nk die Faktoren der ganzen Zahl n, dann gibt ifactor das Ergebnis [[p1, e1], ..., [pk, ek]] zurück.

Für die Faktorisierung kommen Probedivisionen mit Primzahlen bis 9973, Pollards Rho- und p-1-Methode oder Elliptischen Kurven zum Einsatz.

Die Rückgabe von ifactors wird von der Optionsvariablen factors_only beeinflusst. Werden lediglich die Primfaktoren ohne ihre Multiplizität benötigt, genügt es hierfür, factors_only : true zu setzen.

(%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]
Funktion: igcdex (n, k)

Gibt die Liste [a, b, u] zurück, in der u der größte gemeinsame Teiler von n und k ist und in der zusätzlich gilt, dass u = a * n + b * k.

igcdex verwendet den Euklidischen Algorithmus. Siehe auch gcdex.

Die Eingabe load("gcdex") lädt diese Funktion.

Beispiele:

(%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]
Funktion: inrt (x, n)

Gibt die ganzzahlige n-te Wurzel des Betrags von x zurück.

(%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]
Funktion: inv_mod (n, m)

Berechnet das modulare Inverse von n zum Modul m. Das Argument n muss eine ganze Zahl und der Modul p eine positive ganze Zahl sein. inv_mod(n, m) gibt false zurück, wenn das modulare Inverse nicht existiert. Das modulare Inverse existiert, wenn n teilerfremd zum Modul m ist.

Siehe auch die Funktionen power_mod und mod.

Beispiele:

(%i1) inv_mod(3, 41);
(%o1)                           14
(%i2) ratsimp(3^-1), modulus = 41;
(%o2)                           14
(%i3) inv_mod(3, 42);
(%o3)                          false
Funktion: isqrt (x)

Gibt die ganzzahlige Wurzel des Betrages von x zurück, wenn x eine ganze Zahl ist. Andernfalls wird eine Substantivform zurückgegeben.

Funktion: jacobi (p, q)

Berechnet das Jacobi-Symbol für die Argumente p und q.

(%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]
Funktion: lcm (expr_1, …, expr_n)

Gibt das kleinste gemeinsame Vielfache der Argumente zurück. Die Argumente können ganze Zahlen und allgemeine Ausdrücke sein.

Mit dem Kommando load("functs") wird die Funktion geladen.

Funktion: lucas (n)

Gibt die n-te Lucas-Zahl zurück. Die Lucas-Folge ist rekursiv definiert:

   lucas(0) = 0
   lucas(1) = 1
   lucas(n) = lucas(n-1) + lucas(n-2)

Für negative ganze Zahlen kann die Lucas-Folge wie folgt erweitert werden:

                     -n
   lucas(- n) = (- 1)   lucas(n)
(%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]

Nach einem Aufruf von lucas enthält die globale Variable next_lucas den Nachfolger der zuletzt zurc"k gegebenen Lucas-Zahl. Das Beispiel zeigt, wie Fibonacci-Zahlen mit Hilfe von lucas und next_lucas berechnet werden können.

(%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]
Funktion: mod (x, p)

Berechnet den Divisionsrest x mod y des Arguments x zum Modul y. x und y können ganze Zahlen, rationale Zahlen, Gleitkommazahlen oder allgemeine Ausdrücke sein.

Sind x und y reelle Zahlen und ist y ungleich Null, gibt mod(x, y) das Ergebnis von x - y * floor(x / y) zurück. Weiterhin gilt für alle reellen Zahlen mod(x, 0) = x. Für eine Diskussion dieser Definition siehe Kapitel 3.4, "Concrete Mathematics" von Graham, Knuth, and Patashnik. Die Funktion mod(x, 1) ist eine Sägezahnfunktion mit der Periode 1 mit mod(1, 1) = 0 und mod(0, 1) = 0.

Der Hauptwert einer komplexen Zahl, die im Intervall (-%pi, %pi) liegt, kann mit %pi - mod(%pi - x, 2*%pi) bestimmt werden, wobei x die komplexe Zahl ist.

Sind x und y konstante Ausdrücke, wie zum Beispiel 10 * %pi, verwendet mod dasselbe bfloat-Auswertungsschema wie floor und ceiling. Diese Umwandlung kann, wenn auch unwahrscheinlich, zu Fehlern führen.

Für nicht numerische Argumente x oder y kennt mod verschiedene Vereinfachungen.

Siehe auch die Funktionen power_mod und inv_mod.

Beispiele:

Zeige für zwei große ganze Zahlen, dass für das modulare Rechnen die Regel mod(a+b, m) = mod(mod(a, m) + mod(b, m), m) gilt.

(%i1) a : random(10^20) + 10^19;
(%o1)                 72588919020045581148
(%i2) b : random(10^20) + 10^19;
(%o2)                 35463666253140008825
(%i3) m : random(10^20) + 10^19;
(%o3)                 39127433614020247557
(%i4) mod(a+b, m);
(%o4)                 29797718045145094859
(%i5) mod(mod(a, m) + mod(b, m), m);
(%o5)                 29797718045145094859

Vereinfachung für nicht numerische Argumente.

(%i1) mod (x, 0);
(%o1)                           x
(%i2) mod (a*x, a*y);
(%o2)                      a mod(x, y)
(%i3) mod (0, x);
(%o3)                           0
Funktion: next_prime (n)

Gibt die kleinste Primzahl zurück, die der Zahl n folgt.

(%i1) next_prime(27);
(%o1)                       29
Funktion: power_mod (a, n, m)

Verwendet einen modularen Algorithmus, um a^n mod m zu berechnen. Die Argumente a und n müssen ganze Zahlen und der Modul m eine positive ganze Zahl sein. Ist n negativ, wird inv_mod zur Berechnung des modularen Inversen aufgerufen.

power_mod (a, n, m) ist äquivalent zu mod(a^n, m). Der Algorithmus von power_mod ist jedoch insbesondere für große ganze Zahlen wesentlich effizienter.

Siehe auch die Funktionen inv_mod und mod.

Beispiele:

power_mod(a, n, m) ist äquivalent zu mod(a^n, m. Das modulare Inverse wird mit der Funktion inv_mod berechnet.

(%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

Für große ganze Zahlen ist power_mod effizienter. Der folgende Wert kann in keiner vernünftigen Zeit mit mod(a^n, m) berechnet werden.

(%i1) power_mod(123456789, 123456789, 987654321);
(%o1)                       598987215
Funktion: primep (n)

Führt einen Primzahltest für das Argument n durch. Liefert primep das Ergebnis false, ist n keine Primzahl. Ist das Ergebnis true, ist n mit sehr großer Wahrscheinlichkeit eine Primzahl.

Für ganze Zahlen n kleiner als 3317044064679887385961981 wird eine deterministische Variante des Miller-Rabin-Tests angewandt. Hat in diesem Fall primep den Wert true, dann ist n mit Sicherheit eine Primzahl.

Für ganze Zahlen n größer 3317044064679887385961981 führt primep primep_number_of_tests Pseudo-Primzahl-Tests nach Miller-Rabin und einen Pseudo-Primzahl-Test nach Lucas durch. Die Wahrscheinlichkeit, dass eine zusammen gesetzte Zahl n einen Miller-Rabin-Test besteht, ist kleiner als 1/4. Mit dem Standardwert 25 primpe_number_of_tests sinkt diese Wahrscheinlichkeit damit unter einen Wert von 10^-15.

Optionsvariable: primep_number_of_tests

Standardwert: 25

Die Anzahl der Pseudo-Primzahl-Tests nach Miller-Rabin in der Funktion primep.

Funktion: primes (start, end)

Gibt eine Liste mit allen Primzahlen von start bis end zurück.

(%i1) primes(3, 7);
(%o1)                     [3, 5, 7]
Funktion: prev_prime (n)

Gibt die größte Primzahl zurück, die kleiner als die Zahl n ist.

(%i1) prev_prime(27);
(%o1)                       23
Funktion: qunit (n)

Findet für das Argument n Lösungen der Pellschen Gleichung a^2 - n b^2 = 1.

(%i1) qunit (17);
(%o1)                     sqrt(17) + 4
(%i2) expand (% * (sqrt(17) - 4));
(%o2)                           1
Funktion: totient (n)

Gibt die Anzahl der ganzen Zahlen zurück, die kleiner oder gleich n und teilerfremd zu n sind.

Optionsvariable: zerobern

Standardwert: true

Hat zerobern den Wert false, werden von den Funktionen bern diejenigen Bernoulli-Zahlen und von euler diejenigen Euler-Zahlen ausgeschlossen, die gleich Null sind. Siehe bern und euler.

Funktion: zeta (n)

Die Riemannsche Zeta-Funktion für s, die wie folgt definiert ist:

                 inf
                 ====
                 \     1
     zeta(s) =    >    --
                 /      s
                 ====  k
                 k = 1

Für negative ganze Zahlen n, Null und positive gerade ganze Zahlen wird zeta zu einem exakten Ergebnis vereinfacht. Damit diese Vereinfachung für positive ganze Zahlen ausgeführt wird, muss die Optionsvariable zeta%pi den Wert true haben. Siehe zeta%pi. Für einfache und beliebig genaue Gleitkommazahlen (Typ bfloat) hat zeta ein numerisches Ergebnis. Für alle anderen Argumente einschließlich der komplexen und rationalen Zahlen gibt zeta eine Substantivform zurück. Hat die Optionsvariable zeta%pi den Wert false, gibt zeta auch für gerade ganze Zahlen eine Substantivform zurück.

zeta(1) ist nicht definiert. Maxima kennt jedoch die einseitigen Grenzwerte limit(zeta(x), x, 1, plus und limit(zeta(x), x, 1, minus.

Die Riemannsche Zeta-Funktion wird auf die Argumente von Listen, Matrizen und Gleichungen angewendet, wenn die Optionsvariable distribute_over den Wert true hat.

Siehe auch bfzeta und zeta%pi.

Beispiele:

(%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
Optionsvariable: zeta%pi

Standardwert: true

Hat zeta%pi den Wert true, vereinfacht die Funktion zeta(n) für gerade ganzen Zahlen n zu einem Ergebnis, das proportional zu %pi^n ist. Ansonsten ist das Ergebnis von zeta eine Substantivform für gerade ganze Zahlen.

Beispiele:

(%i1) zeta%pi: true$
(%i2) zeta (4);
                                 4
                              %pi
(%o2)                         ----
                               90
(%i3) zeta%pi: false$
(%i4) zeta (4);
(%o4)                        zeta(4)
Funktion: zn_add_table (n)

zeigt eine Additionstabelle von allen Elementen in (Z/nZ).

Siehe auch zn_mult_table, zn_power_table.

Funktion: zn_characteristic_factors (n)

Gibt eine Liste mit den charakteristischen Faktoren des Totienten von n zurück.

Mit Hilfe der charakteristischen Faktoren kann eine modulo n multiplikative Gruppe als direktes Produkt zyklischer Untergruppen dargestellt werden.

Ist die Gruppe selbst zyklisch, dann enthält die Liste nur den Totienten und mit zn_primroot kann ein Generator berechnet werden. Zerfällt der Totient in mehrere charakteristische Faktoren, können Generatoren der entsprechenden Untergruppen mit zn_factor_generators ermittelt werden.

Jeder der r Faktoren in der Liste teilt die weiter rechts stehenden Faktoren. Fuer den letzten Faktor f_r gilt daher a^f_r = 1 (mod n) für alle a teilerfremd zu n. Dieser Faktor ist auch als Carmichael Funktion bzw. Carmichael Lambda bekannt.

Für n > 2 ist totient(n)/2^r die Anzahl der quadratischen Reste in der Gruppe und jeder dieser Reste hat 2^r Wurzeln.

Siehe auch totient, zn_primroot, zn_factor_generators.

Beispiele:

Die multiplikative Gruppe modulo 14 ist zyklisch und ihre 6 Elemente lassen sich durch eine Primitivwurzel erzeugen.

(%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]

Die multiplikative Gruppe modulo 15 ist nicht zyklisch und ihre 8 Elemente lassen sich mit Hilfe zweier Faktorgeneratoren erzeugen.

(%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]

Für den letzten charakteristischen Faktor 4 gilt a^4 = 1 (mod 15) fuer alle a in M15.

M15 hat 2 charakteristische Faktoren und daher die 8/2^2 quadratischen Reste 1 und 4, und diese haben jeweils 2^2 Wurzeln.

(%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]]
Funktion: zn_carmichael_lambda (n)

Gibt 1 zurück, wenn n gleich 1 ist und andernfalls den größten charakteristischen Faktor des Totienten von n.

Für Erläuterungen und Beispiele siehe zn_characteristic_factors.

Funktion: zn_determinant (matrix, p)

verwendet die Technik der LR-Dekomposition, um die Determinante der Matrix matrix über (Z/pZ) zu berechnen, wobei p eine Primzahl sein muss.

Ist die Determinante nicht von Null verschieden, kann es sein, dass die LR-Dekomposition nicht möglich ist. zn_determinant berechnet diesem Fall die Determinante nicht-modular und reduziert im Nachhinein.

Siehe auch zn_invert_by_lu.

Beispiel:

(%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
Funktion: zn_factor_generators (n)

Gibt eine Liste mit Faktorgeneratoren zurück, die zu den charakteristischen Faktoren des Totienten von n passen.

Für Erläuterungen und Beispiele siehe zn_characteristic_factors.

Funktion: zn_invert_by_lu (matrix, p)

verwendet die Technik der LR-Dekomposition, um ein modulares Inverses der Matrix matrix über (Z/pZ) zu berechnen. Voraussetzung ist, dass matrix invertierbar und p eine Primzahl ist. Sollte matrix nicht invertierbar sein, gibt zn_invert_by_lu false zurc"k.

Siehe auch zn_determinant.

Beispiele:

(%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 ]
Funktion: zn_log (a, g, n)
Funktion: zn_log (a, g, n, [[p1, e1], …, [pk, ek]])

Berechnet den diskreten Logarithmus. Sei (Z/nZ)* eine zyklische Gruppe, g eine Primitivwurzel modulo n oder der Generator einer Untergruppe von (Z/nZ)* und a ein Element dieser Gruppe. Dann berechnet zn_log (a, g, n) eine Lösung der Kongruenz g^x = a mod n. Man beachte, dass zn_log nicht terminiert, falls a keine Potenz von g modulo n ist.

Der verwendete Algorithmus benötigt die Primfaktorzerlegung von zn_order(g) bzw. des Totienten von n. Da diese Berechnung ebenfalls zeitaufwändig ist, kann es eventuell sinnvoll sein, die Primfaktoren von zn_order(g) vorab zu berechnen und zn_log als viertes Argument zu übergeben. Die Form muss dabei der Rückgabe von ifactors(totient(n)) mit der Standardeinstellung false der Optionsvariable factors_only entsprechen. Verglichen mit der Laufzeit für die Berechnung des Logarithmus hat dies jedoch nur einen recht kleinen Effekt.

Als Algorithmus wird die Pohlig-Hellman-Reduktion und das Rho-Verfahren von Pollard für den diskreten Logarithmus verwendet. Die Laufzeit von zn_log hängt im Wesentlichen von der Bitlänge des größten Primfaktors des Totienten von n ab.

Siehe auch zn_primroot, zn_order, ifactors, totient.

Beispiele:

zn_log (a, g, n) findet eine Lösung der Kongruenz g^x = a mod n.

(%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(9, g, n);
(%o5)                               8
(%i6) map(lambda([x], zn_log(x, g, n)), powers_7);
(%o6)                [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
(%i7) ord_5 : zn_order(5, n);
(%o7)                               5
(%i8) powers_5 : makelist(power_mod(5,x,n), x, 0, ord_5 - 1);
(%o8)                       [1, 5, 3, 15, 9]
(%i9) zn_log(9, 5, n);
(%o9)                               4

Das optionale vierte Argument muss der Rückgabe von ifactors(totient(n)) entsprechen. Die Laufzeit hängt im Wesentlichen von der Bitlänge des größten Primfaktors von zn_order(g) ab.

(%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, 4711, p)$
(%i5) zn_log(a, g, p, ifs);
(%o5)                             4711
(%i6) f_max : last(ifs);  
(%o6)                       [77158673929, 1]
(%i7) ord_5 : zn_order(5,p,ifs)$
(%i8) (p - 1)/ord_5;
(%o8)                              73
(%i9) ifs_5 : ifactors(ord_5)$
(%i10) a : power_mod(5, 4711, p)$
(%i11) zn_log(a, 5, p, ifs_5);
(%o11)                            4711
Funktion: zn_mult_table (n)
Funktion: zn_mult_table (n, gcd)

Ohne das optionale Argument gcd zeigt zn_mult_table(n) eine Multiplikationstabelle von allen Elementen in (Z/nZ)*, d.h. von allen zu n teilerfremden Elementen.

Das optionale zweite Argument gcd erlaubt es, eine bestimmte Untermenge von (Z/nZ) auszuwählen. Ist gcd eine natürliche Zahl, enthält die Multiplikationstabelle alle Restklassen x mit gcd(x,n) = gcd. Zur besseren Lesbarkeit werden Zeilen- und Spaltenköpfe hinzugefügt. Falls notwendig, lassen sich diese mit submatrix(1, tabelle, 1) wieder einfach entfernen.

Wird gcd auf all gesetzt, wird die Tabelle für sämtliche von Null verschiedene Elemente in (Z/nZ) ausgegeben.

Das zweite Beispiel unten zeigt einen alternativen Weg, für Untergruppen eine Multiplikationstabelle zu erzeugen.

Siehe auch zn_add_table, zn_power_table.

Beispiele:

Die Standardtabelle zeigt alle Elemente aus (Z/nZ)* und erlaubt, grundlegende Eigenschaften von modularen Multiplikationsgruppen zu zeigen und zu studieren. Z.B. stehen in der Hauptdiagonale sämtliche quadratische Reste, jede Zeile und Spalte enthält alle Elemente, die Tabelle ist symmetrisch, etc..

Wird gcd auf all gesetzt, wird die Tabelle für sämtliche von Null verschiedene Elemente in (Z/nZ) ausgegeben.

(%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 ]

Ist gcd eine Zahl, wird zur besseren Lesbarkeit ein Zeilen- und Spaltenkopf hinzugefügt.

Ist die mit gcd ausgewählte Teilmenge eine Gruppe, gibt es einen alternativen Weg, die Multiplikationstabelle zu erzeugen. Die Isomorphie zu einer Gruppe mit 1 als Identität lässt sich nutzen, um eine leicht lesbare Tabelle zu erhalten. Die Abbildung gelingt mit dem CRT.

In der so erzeugten zweiten Version der Tabelle T36_4 steht genau wie bei T9 die Identität, hier 28, in der linken oberen Ecke.

(%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 ]
Funktion: zn_nth_root (x, n, m)
Funktion: zn_nth_root (x, n, m, [[p1, e1], …, [pk, ek]])

Gibt eine Liste mit allen n-ten Wurzeln von x aus der multiplikativen Untergruppe von (Z/mZ) zurück, in der sich x befindet, oder false, falls x keine n-te Potenz modulo m oder kein Element einer multiplikativen Untergruppe von (Z/mZ) ist.

x ist Element einer multiplikativen Untergruppe modulo m, wenn der größte gemeinsame Teiler g = gcd(x,m) zu m/g teilerfremd ist.

zn_nth_root basiert auf einem Algorithmus von Adleman, Manders und Miller und Sätzen über modulare Multiplikationsgruppen von Daniel Shanks.

Der Algorithmus benötigt eine Primfaktorzerlegung des Modulus m. Es kann eventuell sinnvoll sein, diese Zerlegung vorab zu berechnen und als viertes Argument zu übergeben. Die Form muss dabei der Rückgabe von ifactors(m) mit der Standardeinstellung false der Optionsvariable factors_only entsprechen.

Beispiele:

Eine Potenztabelle der multiplikativen Gruppe modulo 14 gefolgt von einer Liste mit Listen von n-ten Wurzeln der 1, wobei n von 1 bis 6 variiert.

(%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]]

Im folgenden Beispiel ist x nicht zu m teilerfremd, aber es ist Element einer multiplikativen Untergruppe von (Z/mZ) und jede n-te Wurzel ist aus der selben Untergruppe.

Die Restklasse 3 ist kein Element in irgend einer multiplikativen Untergruppe von (Z/63Z) und wird daher nicht als dritte Wurzel von 27 zurück gegeben.

Hier zeigt zn_power_table alle Reste x in (Z/63Z) mit gcd(x,63) = 9. Diese Untergruppe ist isomorph zu (Z/7Z)* und seine Identität 36 wird mit Hilfe des CRT berechnet.

(%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

Im folgenden RSA-ähnlichen Beispiel, in dem der Modulus N quadratfrei ist, d.h. in paarweise verschiedene Primfaktoren zerfällt, ist jedes x von 0 bis N-1 in einer multiplikativen Untergruppe enthalten.

Zur Entschlüsselung wird die e-te Wurzel berechnet. e ist teilerfremd zu N und die e-te Wurzel ist deshalb eindeutig. zn_nth_root wendet hier effektiv den als CRT-RSA bekannten Algorithmus an. (Man beachte, dass flatten Klammern entfernt und keine Lösungen.)

(%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

Im folgenden Beispiel ist die Faktorisierung des Modulus bekannt und wird als viertes Argument übergeben.

(%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]
Funktion: zn_order (x, n)
Funktion: zn_order (x, n, [[p1, e1], …, [pk, ek]])

Ist x eine Einheit in der endlichen Gruppe (Z/nZ)*, so berechnet zn_order die Ordnung dieses Elements. Andernfalls gibt zn_order false zurück. x ist eine Einheit modulo n, falls x teilerfremd zu n ist.

Der verwendete Algorithmus benötigt die Primfaktorzerlegung des Totienten von n. Da diese Berechnung manchmal recht zeitaufwändig ist, kann es eventuell sinnvoll sein, die Primfaktoren des Totienten vorab zu berechnen und zn_order als drittes Argument zu übergeben. Die Form muss dabei der Rückgabe von ifactors(totient(n)) mit der Standardeinstellung false der Optionsvariable factors_only entsprechen.

Siehe auch zn_primroot, ifactors, totient.

Beispiele:

zn_order berechnet die Ordnung einer Einheit x aus (Z/nZ)*.

(%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

Das optionale dritte Argument muss der Rückgabe von ifactors(totient(n)) entsprechen.

(%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]
Funktion: zn_power_table (n)
Funktion: zn_power_table (n, gcd)
Funktion: zn_power_table (n, gcd, max_exp)

Ohne ein optionales Argument zeigt zn_power_table(n) eine Potenzierungstabelle von allen Elementen in (Z/nZ)*, d.h. von allen zu n teilerfremden Elementen. Der Exponent variiert dabei jeweils zwischen 1 und dem größten charakteristischen Faktor des Totienten von n (auch bekannt als Carmichael Funktion bzw. Carmichael Lambda), so dass die Tabelle rechts mit einer Spalte von Einsen endet.

Das optionale zweite Argument gcd erlaubt es, eine bestimmte Untermenge von (Z/nZ) auszuwählen. Ist gcd eine natürliche Zahl, werden Potenzen von allen Restklassen x mit gcd(x,n) = gcd zurück gegeben, d.h. gcd ist standardmäßig 1. Wird gcd auf all gesetzt, wird die Tabelle für sämtliche Elemente in (Z/nZ) ausgegeben.

Wird das optionale dritte Argument max_exp angegeben, variiert der Exponent zwischen 1 und max_exp.

Siehe auch zn_add_table, zn_mult_table.

Beispiele:

Die Standardeinstellung gcd = 1 erlaubt es, grundlegende Sätze, wie die von Fermat and Euler, zu zeigen und zu betrachten.

Das Argument gcd erlaubt es, bestimmte Teilmengen von (Z/nZ) auszuwählen und multiplikative Untergruppen und Isomorphismen zu untersuchen.

Z.B. sind die Gruppen G10 und G10_2 unter der Multiplikation beide isomorph zu G5. 1 ist die Identität in G5. So sind 1 bzw. 6 die Identitäten in G10 bzw. G10_2. Entsprechende Zuordnungen ergeben sich bei den Primitivwurzeln, n-ten Wurzeln, etc..

(%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]

Wird gcd auf all gesetzt, wird die Tabelle für sämtliche Elemente in (Z/nZ) ausgegeben.

Das dritte Argument max_exp erlaubt, den höchsten Exponenten zu wählen. Die folgende Tabelle zeigt ein kleines RSA-Beispiel.

(%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 ]
Funktion: zn_primroot (n)
Funktion: zn_primroot (n, [[p1, e1], …, [pk, ek]])

Ist die multiplikative Gruppe (Z/nZ)* zyklisch, berechnet zn_primroot die kleinste Primitivwurzel modulo n. Dies ist der Fall, wenn n gleich 2, 4, p^k oder 2*p^k ist, wobei p ungerade und prim und k eine natürliche Zahl ist. zn_primroot führt einen entsprechenden Prätest durch, wenn die Optionsvariable zn_primroot_pretest (Standardwert: false) true gesetzt wurde. In jedem Fall wird die Suche durch die obere Schranke zn_primroot_limit begrenzt.

Ist (Z/nZ)* nicht zyklisch oder kann bis zn_primroot_limit keine Primitivwurzel modulo n gefunden werden, gibt zn_primroot false zurück.

Der verwendete Algorithmus benötigt die Primfaktorzerlegung des Totienten von n. Diese Berechnung kann zeitaufwändig sein und es kann daher eventuell sinnvoll sein, die Primfaktoren des Totienten vorab zu berechnen und zn_primroot als zusätzliches Argument zu übergeben. Die Form muss dabei der Rückgabe von ifactors(totient(n)) mit der Standardeinstellung false der Optionsvariable factors_only entsprechen.

Siehe auch zn_primroot_p, zn_order, ifactors, totient.

Beispiele:

zn_primroot berechnet die kleinste Primitivwurzel modulo n oder gibt false zurück.

(%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

Das optionale zweite Argument muss der Rückgabe von ifactors(totient(n)) entsprechen.

(%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
Optionsvariable: zn_primroot_limit

Standardwert: 1000

Definiert die obere Schranke für die Suche von zn_primroot nach einer Primitivwurzel. Wurde die Optionsvariable zn_primroot_verbose (Standardwert: false) true gesetzt, wird beim Erreichen von zn_primroot_limit ein entsprechender Hinweis ausgegeben.

Funktion: zn_primroot_p (x, n)
Funktion: zn_primroot_p (x, n, [[p1, e1], …, [pk, ek]])

Testet, ob x eine Primitivwurzel in der multiplikativen Gruppe (Z/nZ)* ist.

Der verwendete Algorithmus benötigt die Primfaktorzerlegung des Totienten von n. Wird dieser Test nacheinander auf mehrere Zahlen angewandt, kann es sinnvoll sein, die Primfaktoren des Totienten vorab zu berechnen und zn_primroot_p als zusätzliches drittes Argument zu übergeben. Die Form muss dabei der Rückgabe von ifactors(totient(n)) mit der Standardeinstellung false der Optionsvariable factors_only entsprechen.

Siehe auch zn_primroot, zn_order, ifactors, totient.

Beispiele:

zn_primroot_p als Prädikatfunktion.

(%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]

Das optionale dritte Argument muss der Rückgabe von ifactors(totient(n)) entsprechen.

(%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]]
Optionsvariable: zn_primroot_pretest

Standardwert: false

Eine multiplikative Gruppe (Z/nZ)* ist zyklisch, wenn n gleich 2, 4, p^k oder 2*p^k ist, wobei p prim und größer 2 und k eine natürliche Zahl ist.

zn_primroot_pretest entscheidet darüber, ob zn_primroot vor der Berechnung der kleinsten Primitivwurzel in (Z/nZ)* überprüft, ob auf n überhaupt einer der oben genannten Fälle zutrifft. Nur wenn zn_primroot_pretest true ist, wird dieser Prätest ausgeführt.

Optionsvariable: zn_primroot_verbose

Standardwert: false

Entscheidet, ob zn_primroot beim Erreichen von zn_primroot_limit einen Hinweis ausgibt.


22 Spezielle Funktionen


22.1 Einführung für spezielle Funktionen

Spezielle Funktionen haben die folgenden Notationen:

bessel_j (v, z)                Bessel-Funktion der 1. Art
bessel_y (v, z)                Bessel-Funktion der 2. Art
bessel_i (v, z)                Modifizierte Bessel-Funktion der 1. Art
bessel_k (v, z)                Modifizierte Bessel-Funktion der 2. Art

hankel_1 (v, z)                Hankel-Funktion der 1. Art
hankel_2 (v, z)                Hankel-Funktion der 2. Art

airy_ai (z)                    Airy-Funktion Ai(z)
airy_bi (z)                    Airy-Funktion Bi(z)
airy_dai (z)                   Ableitung der Airy-Funktion Ai(z)
airy_dbi (z)                   Ableitung der Airy-Funktion Bi(z)

struve_h (v, z)                Struve-Funktion H[v](z)
struve_l (v, z)                Struve-Funktion L[v](z)

%f[p,q] ([], [], z)            Hypergeometrische Funktion
gamma()                        Gammafunktion
gamma_incomplete_lower(a, z)   unvollständige Gamma-Funktion der unteren Grenze
gammaincomplete(a,z)           unvollständige Gamma-Funktion
hypergeometric(l1, l2, z)      Hypergeometrische Funktion

%m[u,k] (z)                    Whittaker-Funktion der 1. Art
%w[u,k] (z)                    Whittaker-Funktion der 2. Art

erf (z)                        Fehlerfunktion
erfc (z)                       Komplementäre Fehlerfunktion
erfi (z)                       imaginäre Fehlerfunktion

expintegral_e (v,z)            Exponentielles Integral E
expintegral_e1 (z)             Exponentielles Integral E1
expintegral_ei (z)             Exponentielles integral Ei
expintegral_li (z)             Logarithmisches Integral Li
expintegral_si (z)             Exponentielles Integral Si
expintegral_ci (z)             Exponentielles Integral Ci
expintegral_shi (z)            Exponentielles Integral Shi
expintegral_chi (z)            Exponentielles Integral Chi

parabolic_cylinder_d (v,z)     Parabolische Zylinderfunktion D

22.2 Bessel-Funktionen und verwandte Funktionen


22.2.1 Bessel-Funktionen

Funktion: bessel_j (v, z)

Die Bessel-Funktion der ersten Art der Ordnung v mit dem Argument z. bessel_j ist definiert als

               inf
               ====             k
               \           (- 1)           z 2 k + v
      J (z) =   >    -------------------  (-)
       v       /     k! gamma(v + k + 1)   2
               ====
               k = 0

Die Reihenentwicklung wird nicht für die numerische Berechnung genutzt.

Die Bessel-Funktion bessel_j ist für das numerische und symbolische Rechnen geeignet.

Maxima berechnet bessel_j numerisch für reelle und komplexe Gleitkommazahlen als Argumente für v und z. Mit der Funktion float oder der Optionsvariablen numer kann die numerische Auswertung erzwungen werden, wenn die Argumente ganze oder rationale Zahlen sind. Die numerische Berechnung für große Gleitkommazahlen ist nicht implementiert. In diesem Fall gibt Maxima eine Substantivform zurück.

bessel_j hat die folgenden Eigenschaften, die mit mit der Funktion properties angezeigt werden und auf das symbolische Rechnen Einfluss haben:

conjugate function

bessel_j hat Spiegelsymmetrie, wenn das Argument z keine negative reelle Zahl ist. Die Spiegelsymmetrie wird zum Beispiel von der Funktion conjugate für die Vereinfachung eines Ausdrucks genutzt.

complex characteristic

Maxima kennt den Realteil und den Imaginärteil von bessel_j für spezielle Argumente v und z.

limit function

Maxima kennt spezielle Grenzwerte der Funktion bessel_j.

integral

Maxima kennt das Integral der Funktion bessel_j für die Integrationsvariable z.

gradef

Maxima kennt die Ableitungen der Funktion bessel_j nach den Argumenten v und z.

Die Vereinfachung der Bessel-Funktion bessel_j wird von den folgenden Optionsvariablen kontrolliert:

distribute_over

Hat die Optionsvariable distribute_over den Wert true und sind die Argumente von bessel_j eine Matrix, Liste oder Gleichung wird die Funktion auf die Elemente oder beiden Seiten der Gleichung angewendet. Der Standardwert ist true.

besselexpand

Hat die Optionsvariable besselexpand den Wert true, wird bessel_j mit einer halbzahligen Ordnung v als Sinus- und Kosinusfunktionen entwickelt.

bessel_reduce

Hat die Optionsvariable bessel_reduce den Wert true, wird bessel_j mit einer ganzzahligen Ordnung n nach Bessel-Funktionen bessel_j mit der niedrigsten Ordnung 0 und 1 entwickelt.

hypergeometric_representation

Hat die Optionsvariable hypergeometric_representation den Wert true, dann wird bessel_j als hypergeometrische Funktion dargestellt.

Weiterhin kennt Maxima die geraden und ungeraden Symmetrieeigenschaften von bessel_j. Für eine ganze Zahl n vereinfacht daher bessel_j(-n, z) zu (-1)^n bessel_j(n, z).

Maxima kennt noch die Funktion spherical_bessel_j, die im Paket orthopoly definiert ist. Siehe auch die anderen Bessel-Funktionen bessel_y, bessel_i und bessel_k sowie die weiteren mit den Bessel-Funktionen verwandten Funktionen wie die Hankel-Funktionen in Hankel-Funktionen, Airy-Funktionen in Airy-Funktionen und Struve-Funktionen in Struve-Funktionen.

Beispiele:

Numerisches Rechnen mit der Bessel-Funktion. Für große Gleitkommazahlen ist die numerische Berechnung nicht implementiert.

(%i1) bessel_j(1,[0.5, 0.5+%i]);
(%o1) [.2422684576748739, .5124137767280905 %i
                                             + .3392601907198862]
(%i2) bessel_j(1,[0.5b0, 0.5b0+%i]);
(%o2)    [bessel_j(1, 5.0b-1), bessel_j(1, %i + 5.0b-1)]

Vereinfachungen der Bessel-Funktion mit den Optionsvariablen besselexpand und bessel_reduce.

(%i3) bessel_j(1/2,x), besselexpand:true;
                         sqrt(2) sin(x)
(%o3)                   -----------------
                        sqrt(%pi) sqrt(x)
(%i4) bessel_j(3,x), bessel_reduce:true;
         2 bessel_j(1, x)
      4 (---------------- - bessel_j(0, x))
                x
(%o4) ------------------------------------- - bessel_j(1, x)
                        x

Ableitungen und Integrale der Bessel-Funktion. Das letzte Beispiel zeigt die Laplace-Transformation der Bessel-Funktion mit der Funktion laplace.

(%i5) diff(bessel_j(2,x), x);
                 bessel_j(1, x) - bessel_j(3, x)
(%o5)            -------------------------------
                                2
(%i6) diff(bessel_j(v,x), x);
             bessel_j(v - 1, x) - bessel_j(v + 1, x)
(%o6)        ---------------------------------------
                                2
(%i7) integrate(bessel_j(v,x), x);
(%o7) 
                                               2
                    v   1    v   3            x    - v - 1  v + 1
    hypergeometric([- + -], [- + -, v + 1], - --) 2        x
                    2   2    2   2            4
    -------------------------------------------------------------
                         v   1
                        (- + -) gamma(v + 1)
                         2   2
(%i8) laplace(bessel_j(2,t), t, s);
                                1       2
                      (1 - sqrt(-- + 1))  s
                                 2
                                s
(%o8)                 ---------------------
                               1
                          sqrt(-- + 1)
                                2
                               s

Bessel-Funktionen als Lösung einer linearen Differentialgleichung zweiter Ordnung.

(%i1) depends(y, x);
(%o1)                        [y(x)]
(%i2) declare(n, integer);
(%o2)                         done
(%i3) 'diff(y, x, 2)*x^2 + 'diff(y, x)*x + y*(x^2-n^2) = 0;
                                2
                     2    2    d y  2   dy
(%o3)            y (x  - n ) + --- x  + -- x = 0
                                 2      dx
                               dx
(%i4) ode2(%, y, x);
(%o4)      y = %k2 bessel_y(n, x) + %k1 bessel_j(n, x)
Funktion: bessel_y (v, z)

Die Bessel-Funktion der zweiten Art der Ordnung v mit dem Argument z. bessel_y ist definiert als

              cos(%pi v) J (z) - J   (z)
                          v       - v
      Y (z) = --------------------------
       v              sin(%pi v)

für den Fall, dass v keine ganze Zahl ist. Ist v eine ganze Zahl n, dann wird die Bessel-Funktion bessel_y wie folgt als ein Grenzwert definiert

      Y (z) = limit  Y (z)
       n      v -> n  v

Die Bessel-Funktion bessel_y ist für das numerische und symbolische Rechnen geeignet.

Maxima berechnet bessel_y numerisch für reelle und komplexe Gleitkommazahlen als Argumente für v und z. Mit der Funktion float oder der Optionsvariablen numer kann die numerische Auswertung erzwungen werden, wenn die Argumente ganze oder rationale Zahlen sind. Die numerische Berechnung für große Gleitkommazahlen ist nicht implementiert. In diesem Fall gibt Maxima eine Substantivform zurück.

bessel_y hat die folgenden Eigenschaften, die mit mit der Funktion properties angezeigt werden und auf das symbolische Rechnen Einfluss haben:

conjugate function

bessel_y hat Spiegelsymmetrie, wenn das Argument z keine negative reelle Zahl ist. Die Spiegelsymmetrie wird zum Beispiel von der Funktion conjugate für die Vereinfachung eines Ausdrucks genutzt.

complex characteristic

Maxima kennt den Realteil und den Imaginärteil von bessel_y für spezielle Argumente v und z.

limit function

Maxima kennt spezielle Grenzwerte der Funktion bessel_y.

integral

Maxima kennt das Integral der Funktion bessel_y für die Integrationsvariable z.

gradef

Maxima kennt die Ableitungen der Funktion bessel_y nach den Argumenten v und z.

Die Vereinfachung der Bessel-Funktion bessel_y wird von den folgenden Optionsvariablen kontrolliert:

distribute_over

Hat die Optionsvariable distribute_over den Wert true und sind die Argumente von bessel_y eine Matrix, Liste oder Gleichung wird die Funktion auf die Elemente oder beiden Seiten der Gleichung angewendet. Der Standardwert ist true.

besselexpand

Hat die Optionsvariable besselexpand den Wert true, wird bessel_y mit einer halbzahligen Ordnung v als Sinus- und Kosinusfunktionen entwickelt.

bessel_reduce

Hat die Optionsvariable bessel_reduce den Wert true, wird bessel_y mit einer ganzzahligen Ordnung n nach Bessel-Funktionen bessel_y mit der niedrigsten Ordnung 0 und 1 entwickelt.

hypergeometric_representation

Hat die Optionsvariable hypergeometric_representation den Wert true, dann wird bessel_y als hypergeometrische Funktion dargestellt. Es ist zu beachten, dass die hypergeometrische Funktion nur für eine nicht ganzzahlige Ordnung v gültig ist.

Weiterhin kennt Maxima die geraden und ungeraden Symmetrieeigenschaften von bessel_y. Für eine ganze Zahl n vereinfacht daher bessel_y(-n, z) zu (-1)^n bessel_y(n, z).

Maxima kennt noch die Funktion spherical_bessel_y, die im Paket orthopoly definiert ist. Siehe auch die anderen Bessel-Funktionen bessel_j, bessel_i und bessel_k sowie die weiteren mit den Bessel-Funktionen verwandten Funktionen wie die Hankel-Funktionen in Hankel-Funktionen, Airy-Funktionen in Airy-Funktionen und Struve-Funktionen in Struve-Funktionen.

Siehe die Funktion bessel_j für Beispiele mit Bessel-Funktionen.

Funktion: bessel_i (v, z)

Die modifizierte Bessel-Funktion der ersten Art der Ordnung v mit dem Argument v. bessel_i ist definiert als

               inf
               ====
               \              1            z 2 k + v
      I (z) =   >    -------------------  (-)
       v       /     k! gamma(v + k + 1)   2
               ====
               k = 0

Die Reihenentwicklung wird nicht für die numerische Berechnung genutzt.

Die Bessel-Funktion bessel_i ist für das numerische und symbolische Rechnen geeignet.

Maxima berechnet bessel_i numerisch für reelle und komplexe Gleitkommazahlen als Argumente für v und z. Mit der Funktion float oder der Optionsvariablen numer kann die numerische Auswertung erzwungen werden, wenn die Argumente ganze oder rationale Zahlen sind. Die numerische Berechnung für große Gleitkommazahlen ist nicht implementiert. In diesem Fall gibt Maxima eine Substantivform zurück.

bessel_i hat die folgenden Eigenschaften, die mit mit der Funktion properties angezeigt werden und auf das symbolische Rechnen Einfluss haben:

conjugate function

bessel_i hat Spiegelsymmetrie, wenn das Argument z keine negative reelle Zahl ist. Die Spiegelsymmetrie wird zum Beispiel von der Funktion conjugate für die Vereinfachung eines Ausdrucks genutzt.

complex characteristic

Maxima kennt den Realteil und den Imaginärteil von bessel_i für spezielle Argumente v und z.

limit function

Maxima kennt spezielle Grenzwerte der Funktion bessel_i.

integral

Maxima kennt das Integral der Funktion bessel_i für die Integrationsvariable z.

gradef

Maxima kennt die Ableitungen der Funktion bessel_i nach den Argumenten v und z.

Die Vereinfachung der Bessel-Funktion bessel_i wird von den folgenden Optionsvariablen kontrolliert:

distribute_over

Hat die Optionsvariable distribute_over den Wert true und sind die Argumente von bessel_i eine Matrix, Liste oder Gleichung wird die Funktion auf die Elemente oder beiden Seiten der Gleichung angewendet. Der Standardwert ist true.

besselexpand

Hat die Optionsvariable besselexpand den Wert true, wird bessel_i mit einer halbzahligen Ordnung v als Hyperbelfunktionen entwickelt.

bessel_reduce

Hat die Optionsvariable bessel_reduce den Wert true, wird bessel_i mit einer ganzzahligen Ordnung n nach Bessel-Funktionen bessel_i mit der niedrigsten Ordnung 0 und 1 entwickelt.

hypergeometric_representation

Hat die Optionsvariable hypergeometric_representation den Wert true, dann wird bessel_i als hypergeometrische Funktion dargestellt.

Weiterhin kennt Maxima die geraden und ungeraden Symmetrieeigenschaften von bessel_i. Für eine ganze Zahl n vereinfacht daher bessel_i(-n, z) zu bessel_i(n, z).

Siehe auch die anderen Bessel-Funktionen bessel_j, bessel_y und bessel_k sowie die weiteren mit den Bessel-Funktionen verwandten Funktionen wie die Hankel-Funktionen in Hankel-Funktionen, Airy-Funktionen in Airy-Funktionen und Struve-Funktionen in Struve-Funktionen.

Siehe die Funktion bessel_j für Beispiele mit Bessel-Funktionen.

Funktion: bessel_k (v, z)

Die modifizierte Bessel-Funktion der zweiten Art der Ordnung v mit dem Argument z. bessel_k ist definiert als

              %pi csc(%pi u) (I   (z) - I (z))
                               - v       u
      K (z) = --------------------------------
       v                     2

für den Fall, dass v keine ganze Zahl ist. Ist v eine ganze Zahl n, dann wird die Bessel-Funktion bessel_k wie folgt als Grenzwert definiert

(%o5) K (z) = limit  K (z)
       n      v -> n  v

Die Bessel-Funktion bessel_k ist für das numerische und symbolische Rechnen geeignet.

Maxima berechnet bessel_k numerisch für reelle und komplexe Gleitkommazahlen als Argumente für v und z. Mit der Funktion float oder der Optionsvariablen numer kann die numerische Auswertung erzwungen werden, wenn die Argumente ganze oder rationale Zahlen sind. Die numerische Berechnung für große Gleitkommazahlen ist nicht implementiert. In diesem Fall gibt Maxima eine Substantivform zurück.

bessel_k hat die folgenden Eigenschaften, die mit mit der Funktion properties angezeigt werden und auf das symbolische Rechnen Einfluss haben:

conjugate function

bessel_k hat Spiegelsymmetrie, wenn das Argument z keine negative reelle Zahl ist. Die Spiegelsymmetrie wird zum Beispiel von der Funktion conjugate für die Vereinfachung eines Ausdrucks genutzt.

complex characteristic

Maxima kennt den Realteil und den Imaginärteil von bessel_k für spezielle Argumente v und z.

limit function

Maxima kennt spezielle Grenzwerte der Funktion bessel_k.

integral

Maxima kennt das Integral der Funktion bessel_k für die Integrationsvariable z.

gradef

Maxima kennt die Ableitungen der Funktion bessel_k nach den Argumenten v und z.

Die Vereinfachung der Bessel-Funktion bessel_k wird von den folgenden Optionsvariablen kontrolliert:

distribute_over

Hat die Optionsvariable distribute_over den Wert true und sind die Argumente von bessel_k eine Matrix, Liste oder Gleichung wird die Funktion auf die Elemente oder beiden Seiten der Gleichung angewendet. Der Standardwert ist true.

besselexpand

Hat die Optionsvariable besselexpand den Wert true, wird bessel_k mit einer halbzahligen Ordnung v als Exponentialfunktion entwickelt.

bessel_reduce

Hat die Optionsvariable bessel_reduce den Wert true, wird bessel_k mit einer ganzzahligen Ordnung n nach Bessel-Funktionen bessel_k mit der niedrigsten Ordnung 0 und 1 entwickelt.

hypergeometric_representation

Hat die Optionsvariable hypergeometric_representation den Wert true, dann wird bessel_k als hypergeometrische Funktion dargestellt. Es ist zu beachten, dass die hypergeometrische Funktion nur für eine nicht ganzzahlige Ordnung v gültig ist.

Weiterhin kennt Maxima die geraden und ungeraden Symmetrieeigenschaften von bessel_k. Für eine ganze Zahl n vereinfacht daher bessel_k(-n, z) zu bessel_y(n, z).

Siehe auch die anderen Bessel-Funktionen bessel_j, bessel_y und bessel_i sowie die weiteren mit den Bessel-Funktionen verwandten Funktionen wie die Hankel-Funktionen in Hankel-Funktionen, Airy-Funktionen in Airy-Funktionen und Struve-Funktionen in Struve-Funktionen.

Siehe die Funktion bessel_j für Beispiele mit Bessel-Funktionen.

Optionsvariable: bessel_reduce

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable bessel_reduce den Wert true, werden Bessel-Funktionen mit einer ganzzahligen Ordnung n nach Bessel-Funktionen mit der niedrigsten Ordnung 0 und 1 entwickelt.

Optionsvariable: besselexpand

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable besselexpand den Wert true, werden Bessel-Funktion mit einer halbzahligen Ordnung v als Sinus-, Kosinus-, Hyperbel- oder Exponentialfunktionen entwickelt. Die Optionsvariable besselexpand kontrolliert auch die Entwicklung der Hankel-Funktionen hankel_1 und hankel_2 sowie der Struve-Funktionen struve_h und struve_l.

Beispiele:

(%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)

Weitere Beispiele für die Entwicklungen der Funktionen bessel_k und struve_h.

(%i5) bessel_k(3/2, z);
                                1        - z
                     sqrt(%pi) (- + 1) %e
                                z
(%o5)                -----------------------
                         sqrt(2) sqrt(z)

(%i6) struve_h(3/2, z);
                                           2
                  2 z sin(z) + 2 cos(z) - z  - 2
(%o6)           - ------------------------------
                                         3/2
                      sqrt(2) sqrt(%pi) z
Funktion: scaled_bessel_i (v, z)

Die skalierte modifizierte Bessel-Funktion der ersten Art der Ordnung v mit dem Argument z. Diese ist definiert als

                                                - abs(z)
      scaled_bessel_i(v, z) = bessel_i(v, z) %e

scaled_bessel_i liefert ein numerisches Ergebnis, wenn die Argumente v und z Zahlen sind. Die Funktion kann geeignet sein, wenn bessel_i für große Argumente z numerisch berechnet werden soll. Ganze, rationale oder große Gleitkommazahlen werden in Gleitkommazahlen mit doppelter Genauigkeit umgewandelt. Sind die Argumente keine Zahlen, wird ein vereinfachter Ausdruck mit der Funktion bessel_i zurückgegeben.

scaled_bessel_i ist eine Verbfunktion, die nicht für das symbolische Rechnen geeignet ist. Für das symbolische Rechnen ist die Funktion bessel_i zu verwenden.

Beispiele:

(%i1) scaled_bessel_i(1, 50);
(%o1)                  .05599312389289544
(%i2) scaled_bessel_i(1/2, 50);
(%o2)                  .05641895835477567
(%i3) scaled_bessel_i(v, x);
                                     - abs(x)
(%o3)               bessel_i(v, x) %e
Funktion: scaled_bessel_i0 (z)

Entspricht scaled_bessel_i(0,z). Siehe scaled_bessel_i.

Funktion: scaled_bessel_i1 (z)

Entspricht scaled_bessel_i(1,z). Siehe scaled_bessel_i.


22.2.2 Hankel-Funktionen

Funktion: hankel_1 (v, z)

Die Hankel-Funktion der ersten Art der Ordnung v mit dem Argument z. Siehe A S 9.1.3. hankel_1 ist definiert als

      H1 (z) = J (z) + %i Y (z)
        v       v          v

Die Hankel-Funktion hankel_1 ist für das numerische und symbolische Rechnen geeignet.

Maxima berechnet hankel_1 numerisch für reelle und komplexe Gleitkommazahlen als Argumente für v und z. Mit der Funktion float oder der Optionsvariablen numer kann die numerische Auswertung erzwungen werden, wenn die Argumente Zahlen sind. Die numerische Berechnung für große Gleitkommazahlen ist nicht implementiert. In diesem Fall gibt Maxima eine Substantivform zurück.

Hat die Optionsvariable besselexpand den Wert true, werden Hankel-Funktionen hankel_1 mit einer halbzahligen Ordnung v als Sinus- und Kosinusfunktionen entwickelt.

Maxima kennt die Ableitung der Hankel-Funktion hankel_1 nach dem zweiten Argument z.

Siehe auch die Funktion hankel_2 sowie die Bessel-Funktionen in Bessel-Funktionen.

Beispiele:

Numerische Berechnung.

(%i1) hankel_1(1, 0.5);
(%o1)       .2422684576748738 - 1.471472392670243 %i
(%i2) hankel_1(1, 0.5+%i);
(%o2)      - .2558287994862166 %i - 0.239575601883016

Für eine komplex Ordnung kann Maxima keinen numerischen Wert berechnet. Das Ergebnis ist eine Substantivform.

(%i3) hankel_1(%i, 0.5+%i);
(%o3)                hankel_1(%i, %i + 0.5)

Entwicklung der Hankel-Funktion hankel_1, wenn die Optionsvariable besselexpand den Wert true hat.

(%i4) hankel_1(1/2, z), besselexpand:true;
               sqrt(2) sin(z) - sqrt(2) %i cos(z)
(%o4)          ----------------------------------
                       sqrt(%pi) sqrt(z)

Ableitung der Hankel-Funktion hankel_1 nach dem Argument z. Die Ableitung nach der Ordnung v ist nicht implementiert. Maxima gibt eine Substantivform zurück.

(%i5)  diff(hankel_1(v,z), z);
             hankel_1(v - 1, z) - hankel_1(v + 1, z)
(%o5)        ---------------------------------------
                                2
(%i6)  diff(hankel_1(v,z), v);
                       d
(%o6)                  -- (hankel_1(v, z))
                       dv
Funktion: hankel_2 (v, z)

Die Hankel-Funktion der zweiten Art der Ordnung v mit dem Argument z. Siehe A S 9.1.4. hankel_2 ist definiert als

      H2 (z) = J (z) - %i Y (z)
        v       v          v

Die Hankel-Funktion hankel_2 ist für das numerische und symbolische Rechnen geeignet.

Maxima berechnet hankel_2 numerisch für reelle und komplexe Gleitkommazahlen als Argumente für v und z. Mit der Funktion float oder der Optionsvariablen numer kann die numerische Auswertung erzwungen werden, wenn die Argumente Zahlen sind. Die numerische Berechnung für große Gleitkommazahlen ist nicht implementiert. In diesem Fall gibt Maxima eine Substantivform zurück.

Hat die Optionsvariable besselexpand den Wert true, werden Hankel-Funktionen hankel_2 mit einer halbzahligen Ordnung v als Sinus- und Kosinusfunktionen entwickelt.

Maxima kennt die Ableitung der Hankel-Funktion hankel_2 nach dem zweiten Argument z.

Für Beispiele siehe hankel_1. Siehe auch die Bessel-Funktionen in Bessel-Funktionen.


22.2.3 Airy-Funktionen

Die Airy-Funktionen Ai(z) und Bi(z) sind definiert in Abramowitz und Stegun, Handbook of Mathematical Functions, Kapitel 10.4. Die Funktionen y = Ai(z) und y = Bi(z) sind zwei linear unabhängige Lösungen der Airy-Differentialgleichung.

       2
      d y
      --- - y z = 0
        2
      dz
Funktion: airy_ai (z)

Die Airy-Funktion Ai(z) (A & S 10.4.2).

Die Airy-Funktion airy_ai ist für das symbolische und numerische Rechnen geeignet. Ist das Argument z eine reelle oder komplexe Gleitkommazahl, wird airy_ai numerisch berechnet. Mit der Optionsvariablen numer oder der Funktion float kann die numerische Berechnung erzwungen werden, wenn das Argument eine ganze oder rationale Zahl ist. Die numerische Berechnung für große Gleitkommazahlen ist nicht implementiert.

Maxima kennt den speziellen Wert für das Argument 0.

Ist das Argument eine Liste, Matrix oder Gleichung wird die Funktion airy_ai auf die Elemente der Liste oder beide Seiten der Gleichung angewendet. Siehe auch distribute_over.

Die Ableitung diff(airy_ai(z), z) ist als airy_dai(z) implementiert. Siehe die Funktion airy_dai.

Weiterhin kennt Maxima das Integral der Airy-Funktion airy_ai.

Siehe auch die Funktionen airy_bi und airy_dbi.

Beispiele:

Numerische Berechnung für Gleitkommazahlen. Für ganze und rationale Zahlen wird eine Substantivform zurückgegeben. Maxima kennt den speziellen Wert für das Argument 0.

(%i1) airy_ai([0.5, 1.0+%i]);
(%o1) [.2316936064808335, .06045830837183824
                                          - .1518895658771814 %i]
(%i2) airy_ai([1, 1/2]);
                                         1
(%o2)               [airy_ai(1), airy_ai(-)]
                                         2
(%i3) airy_ai(0);
                                1
(%o3)                     -------------
                           2/3       2
                          3    gamma(-)
                                     3

Ableitungen und Integral der Airy-Funktion airy_ai.

(%i4) diff(airy_ai(z), z);
(%o4)                      airy_dai(z)
(%i5) diff(airy_ai(z), z, 2);
(%o5)                     z airy_ai(z)
(%i6) diff(airy_ai(z), z, 3);
(%o6)              z airy_dai(z) + airy_ai(z)
(%i7) integrate(airy_ai(z), z);
                                   3
                      1    2  4   z
      hypergeometric([-], [-, -], --) z
                      3    3  3   9
(%o7) ---------------------------------
                 2/3       2
                3    gamma(-)
                           3
                                                            3
                  1/6       2                  2    4  5   z    2
                 3    gamma(-) hypergeometric([-], [-, -], --) z
                            3                  3    3  3   9
               - ------------------------------------------------
                                      4 %pi
Funktion: airy_dai (z)

Die Ableitung der Airy-Funktion airy_ai.

Die Ableitung der Airy-Funktion airy_dai ist für das symbolische und numerische Rechnen geeignet. Ist das Argument z eine reelle oder komplexe Gleitkommazahl, wird airy_dai numerisch berechnet. Mit der Optionsvariablen numer oder der Funktion float kann die numerische Berechnung erzwungen werden, wenn das Argument eine ganze oder rationale Zahl ist. Die numerische Berechnung für große Gleitkommazahlen ist nicht implementiert.

Maxima kennt den speziellen Wert für das Argument 0.

Ist das Argument eine Liste, Matrix oder Gleichung wird die Funktion airy_dai auf die Elemente der Liste oder beide Seiten der Gleichung angewendet. Siehe auch distribute_over.

Maxima kennt die Ableitung und das Integral der Funktion airy_dai.

Siehe auch die Airy-Funktionen airy_bi und airy_dbi.

Für Beispiele siehe die Funktion airy_ai.

Funktion: airy_bi (z)

Die Airy-Funktion Bi(z) (A & S 10.4.3).

Die Airy-Funktion airy_bi ist für das symbolische und numerische Rechnen geeignet. Ist das Argument z eine reelle oder komplexe Gleitkommazahl, wird airy_bi numerisch berechnet. Mit der Optionsvariablen numer oder der Funktion float kann die numerische Berechnung erzwungen werden, wenn das Argument eine ganze oder rationale Zahl ist. Die numerische Berechnung für große Gleitkommazahlen ist nicht implementiert.

Maxima kennt den speziellen Wert für das Argument 0.

Ist das Argument eine Liste, Matrix oder Gleichung wird die Funktion airy_bi auf die Elemente der Liste oder beide Seiten der Gleichung angewendet. Siehe auch distribute_over.

Die Ableitung diff(airy_bi(z), z) ist als airy_dbi(z) implementiert. Siehe die Funktion airy_dbi.

Weiterhin kennt Maxima das Integral der Airy-Funktion airy_bi.

Siehe auch die Funktionen airy_ai und airy_dai.

Für Beispiele siehe die Funktion airy_ai.

Funktion: airy_dbi (z)

Die Ableitung der Airy-Funktion airy_bi.

Die Ableitung der Airy-Funktion airy_dbi ist für das symbolische und numerische Rechnen geeignet. Ist das Argument z eine reelle oder komplexe Gleitkommazahl, wird airy_dbi numerisch berechnet. Mit der Optionsvariablen numer oder der Funktion float kann die numerische Berechnung erzwungen werden, wenn das Argument eine ganze oder rationale Zahl ist. Die numerische Berechnung für große Gleitkommazahlen ist nicht implementiert.

Maxima kennt den speziellen Wert für das Argument 0.

Ist das Argument eine Liste, Matrix oder Gleichung wird die Funktion airy_dbi auf die Elemente der Liste oder beide Seiten der Gleichung angewendet. Siehe auch distribute_over.

Maxima kennt die Ableitung und das Integral der Funktion airy_dbi.

Siehe auch die Airy-Funktionen airy_ai und airy_dai.

Für Beispiele siehe die Funktion airy_ai.


22.2.4 Struve-Funktionen

Funktion: struve_h (v, z)

Die Struve-Funktion H der Ordnung v mit dem Argument z. Siehe Abramowitz und Stegun, Handbook of Mathematical Functions, Kapitel 12. Die Definition ist

                       inf
                       ====                  k  2 k
               z v + 1 \                (- 1)  z
      H (z) = (-)       >    ----------------------------------
       v       2       /      2 k           3                3
                       ====  2    gamma(k + -) gamma(v + k + -)
                       k = 0                2                2

Die Struve-Funktion struve_h ist für das numerische und symbolische Rechnen geeignet. Im Unterschied zu den Bessel-Funktionen ist jedoch die Implementation der Funktion struve_h weniger vollständig.

Maxima berechnet struve_h numerisch für reelle und komplexe Gleitkommazahlen als Argumente für v und z. Mit der Funktion float oder der Optionsvariablen numer kann die numerische Auswertung erzwungen werden, wenn die Argumente Zahlen sind. Die numerische Berechnung für große Gleitkommazahlen ist nicht implementiert. In diesem Fall gibt Maxima eine Substantivform zurück.

Hat die Optionsvariable besselexpand den Wert true, wird die Struve-Funktion struve_h mit einer halbzahligen Ordnung v als Sinus- und Kosinusfunktionen entwickelt.

Maxima kennt die Ableitung der Struve-Funktion struve_h nach dem Argument z.

Siehe auch die Struve-Funktion struve_l.

Beispiele:

(%i1) struve_h(1, 0.5);
(%o1)                  .05217374424234107
(%i2) struve_h(1, 0.5+%i);
(%o2)       0.233696520211436 %i - .1522134290663428
(%i3) struve_h(3/2,x), besselexpand: true;
                                           2
                  2 x sin(x) + 2 cos(x) - x  - 2
(%o3)           - ------------------------------
                                         3/2
                      sqrt(2) sqrt(%pi) x
(%i4) diff(struve_h(v, x), x);
                   v
                  x
(%o4) (------------------------- - struve_h(v + 1, x)
                  v           3
       sqrt(%pi) 2  gamma(v + -)
                              2
                                          + struve_h(v - 1, x))/2
Funktion: struve_l (v, z)

Die modifizierte Struve-Funktion L der Ordnung v mit dem Argument z. Siehe Abramowitz und Stegun, Handbook of Mathematical Functions, Kapitel 12. Die Definition ist

                       inf
                       ====                  2 k
               z v + 1 \                    z
      L (z) = (-)       >    ----------------------------------
       v       2       /      2 k           3                3
                       ====  2    gamma(k + -) gamma(v + k + -)
                       k = 0                2                2

Die Struve-Funktion struve_l ist für das numerische und symbolische Rechnen geeignet. Im Unterschied zu den Bessel-Funktionen ist jedoch die Implementation der Funktion struve_l weniger vollständig.

Maxima berechnet struve_l numerisch für reelle und komplexe Gleitkommazahlen als Argumente für v und z. Mit der Funktion float oder der Optionsvariablen numer kann die numerische Auswertung erzwungen werden, wenn die Argumente Zahlen sind. Die numerische Berechnung für große Gleitkommazahlen ist nicht implementiert. In diesem Fall gibt Maxima eine Substantivform zurück.

Hat die Optionsvariable besselexpand den Wert true, wird die Struve-Funktion struve_l mit einer halbzahligen Ordnung v als Sinus- und Kosinusfunktionen entwickelt.

Maxima kennt die Ableitung der Struve-Funktion struve_l nach dem Argument z.

Siehe auch die Struve-Funktion struve_h.

Beispiele:

(%i1) struve_l(1, 0.5);
(%o1)                  .05394218262352267
(%i2) struve_l(1, 0.5+%i);
(%o2)       .1912720461247995 %i - .1646185598117401
(%i3) struve_l(3/2,x), besselexpand: true;
                                           2
                2 x sinh(x) - 2 cosh(x) - x  + 2
(%o3)           --------------------------------
                                        3/2
                     sqrt(2) sqrt(%pi) x
(%i4) diff(struve_l(v, x), x);
                   v
                  x
(%o4) (------------------------- + struve_l(v + 1, x)
                  v           3
       sqrt(%pi) 2  gamma(v + -)
                              2
                                          + struve_l(v - 1, x))/2

22.3 Gammafunktionen und verwandte Funktionen

Die Gammafunktion und die verwandten Funktionen wie die Beta-, Psi- und die unvollständige Gammafunktion sind definiert in Abramowitz and Stegun, Handbook of Mathematical Functions, Kapitel 6.

Funktion: bffac (x, fpprec)

Berechnet die Fakultät für große Gleitkommazahlen. Das Argument x muss eine große Gleitkommazahl sein. Das zweite Argument fpprec ist die Anzahl der Stellen, für die die Fakultät berechnet wird. Das Ergebnis ist eine große Gleitkommazahl.

Für das symbolische Rechnen mit der Fakultät und der Gammafunktion siehe die entsprechenden Funktionen factorial und gamma. Maxima ruft intern die Funktion bffac auf, um die Fakultät factorial und die Gammafunktion gamma für eine große Gleitkommazahl numerisch zu berechnen.

Siehe auch die Funktion cbffac für die Berechnung der Fakultät für komplexe große Gleitkommazahlen.

Beispiel:

(%i1) bffac(10.5b0, 25);
(%o1)             1.189942308396224845701304b7
(%i2) fpprec:25$
(%i3) 10.5b0!;
(%o3)             1.189942308396224845701303b7
Funktion: bfpsi (n, x, fpprec)
Funktion: bfpsi0 (x, fpprec)

bfpsi ist die Polygammafunktion für ein reelles Argument x und einer ganzzahligen Ordnung n. bfpsi0 ist die Digammafunktion. bfpsi0(x, fpprec) ist äquivalent zu bfpsi(0, x, fpprec).

Das Argument x der Funktionen bfpsi und bfpsi0 muss eine große Gleitkommazahl sein. Das Argument fpprec gibt die Anzahl der Stellen an, für die die Funktion berechnet wird. Das Ergebnis ist eine große Gleitkommazahl.

Für das symbolische Rechnen mit der Polygammafunktion siehe die Funktion psi. Maxima ruft intern die Funktion bfpsi auf, um die Polygammafunktion für große Gleitkommazahlen numerisch zu berechnen.

Beispiel:

(%i1) bfpsi(0, 1, 25);
(%o1)            - 5.772156649015328606065121b-1
(%i2) fpprec:25$

(%i3) psi[0](1.0b0);
(%o3)            - 5.772156649015328606065121b-1
Funktion: cbffac (z, fpprec)

Berechnet die Fakultät für komplexe große Gleitkommazahlen. Das Argument z ist eine komplexe große Gleitkommazahl. Das zweite Argument fpprec ist die Anzahl der Stellen, für die die Fakultät berechnet wird. Das Ergebnis ist eine komplexe große Gleitkommazahl.

Für das symbolische Rechnen mit der Fakultät und der Gammafunktion siehe die entsprechenden Funktionen factorial und gamma. Maxima ruft intern die Funktion cbffac auf, um die Fakultät factorial und die Gammafunktion gamma für eine komplexe große Gleitkommazahl numerisch zu berechnen.

Siehe auch die Funktion bffac.

Funktion: gamma (z)

Die Definition der Gammafunktion ist (A & S 6.1.1)

                       inf
                      /
                      [     z - 1   - t
           gamma(z) = I    t      %e    dt
                      ]
                      /
                       0

Die Gammafunktion gamma ist für das numerische und symbolische Rechnen geeignet. Für positive ganze Zahlen und rationale Zahlen als Argument z wird die Gammafunktion vereinfacht. Für halbzahlige rationale Zahlen ist das Ergebnis der Vereinfachung eine rationale Zahl multipliziert mit sqrt(%pi). Die Vereinfachung für ganze Zahlen wird von der Optionsvariablen factlim kontrolliert. Für ganze Zahlen, die größer als factlim sind, kann es zu einem Überlauf bei der Berechnung der Gammafunktion kommen. Entsprechend wird die Vereinfachung für rationale Zahlen von der Optionsvariablen gammalim kontrolliert.

Für negative ganze Zahlen ist die Gammafunktion gamma nicht definiert.

Maxima berechnet gamma numerisch für reelle und komplexe Argumente z. Das Ergebnis ist eine reelle oder komplexe Gleitkommazahl.

gamma hat Spiegelsymmetrie.

Hat die Optionsvariable gamma_expand den Wert true, entwickelt Maxima die Gammafunktion für Argumente der Form z+n und z-n, wobei n eine ganze Zahl ist.

Maxima kennt die Ableitung der Gammafunktion gamma.

Siehe auch die Funktion makegamma, um Fakultäten und Betafunktionen in einem Ausdruck durch die Gammafunktion zu ersetzen.

Die Euler-Mascheroni-Konstante ist %gamma.

Beispiele:

Vereinfachung für ganze Zahlen und rationale Zahlen.

(%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

Numerische Berechnung für reelle und komplexe Argumente.

(%i4) map('gamma,[2.5,2.5b0]);
(%o4)     [1.329340388179137, 1.3293403881791370205b0]
(%i5) map('gamma,[1.0+%i,1.0b0+%i]);
(%o5) [0.498015668118356 - .1549498283018107 %i, 
          4.9801566811835604272b-1 - 1.5494982830181068513b-1 %i]

gamma hat Spiegelsymmetrie.

(%i6) declare(z,complex)$
(%i7) conjugate(gamma(z));
(%o7)                  gamma(conjugate(z))

Maxima entwickelt gamma(z+n) und gamma(z-n), wenn die Optionsvariable gamma_expand den Wert true hat.

(%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

Die Ableitung der Gammafunktion gamma.

(%i10) diff(gamma(z),z);
(%o10)                  psi (z) gamma(z)
                           0
Optionsvariable: gamma_expand

Standardwert: false

Kontrolliert die Vereinfachung der Gammafunktion gamma und verwandte Funktionen wie gamma_incomplete für den Fall, dass das Argument die Form z+n oder z-n hat. Dabei ist z ist ein beliebiges Argument und n ist eine ganze Zahl.

Siehe die Funktion gamma für ein Beispiel.

Funktion: log_gamma (z)

Der Logarithmus der Gammafunktion.

Funktion: gamma_incomplete (a, z)

Die unvollständige Gammafunktion (A & S 6.5.2) die definiert ist als

                  inf
                 /
                 [     a - 1   - t
                 I    t      %e    dt
                 ]
                 /
                  z
Funktion: gamma_incomplete_regularized (a, z)

Regularisierte unvollständige Gammafunktion (A & S 6.5.1)

               gamma_incomplete(a, z)
               ----------------------
                      gamma(a)
Funktion: gamma_incomplete_generalized (a, z1, z2)

Verallgemeinerte unvollständige Gammafunktion

                  z2
                 /
                 [    a - 1   - t
                 I   t      %e    dt
                 ]
                 /
                  z1
Optionsvariable: gammalim

Standardwert: 1000000

Kontrolliert die Vereinfachung der Gammafunktion für rationale Argumente. Ist der Betrag des Arguments der Gammafunktion größer als gammalim, wird die Gammafunktion nicht vereinfacht. Damit wird verhindert, dass die Berechnung der Gammafunktion zu einem Überlauf führt und mit einem Fehler abbricht.

Siehe auch die Optionsvariable factlim, um die Vereinfachung für ganze Zahlen zu kontrollieren.

Funktion: makegamma (expr)

Ersetzt Fakultäten sowie Binomial- und Betafunktionen durch die Gammafunktion gamma im Ausdruck expr.

Siehe auch die Funktion makefact, um stattdessen Fakultäten in den Ausdruck einzusetzen.

Beispiel:

(%i1) expr: binomial(a,b)*gamma(b+1)/gamma(a+1);
                   binomial(a, b) gamma(b + 1)
(%o1)              ---------------------------
                          gamma(a + 1)
(%i2) makegamma(expr);
                               1
(%o2)                  ------------------
                       gamma(- b + a + 1)
Funktion: beta (a, b)

Die Betafunktion ist definiert als gamma(a) gamma(b)/gamma(a+b) (A & S 6.2.1).

Maxima vereinfacht die Betafunktion für positive ganze Zahlen a und b sowie rationale Zahlen, deren Summe a + b eine ganze Zahl ist. Hat die Optionsvariable beta_args_sum_to_integer den Wert true, vereinfacht Maxima die Betafunktion für allgemeine Ausdrücke a und b, deren Summe eine ganze Zahl ist.

Ist eines der Argumente a oder b Null, ist die Betafunktion nicht definiert.

Im allgemeinen ist die Betafunktion nicht definiert für negative ganze Zahlen als Argument. Ausnahme ist der Fall, dass a = -n, wobei n eine positive ganze Zahl und b eine positive ganze Zahl mit b <= b ist. In diesem Fall kann eine analytische Fortsetzung der Betafunktion definiert werden. Maxima gibt für diesen Fall ein Ergebnis zurück.

Hat die Optionsvariable beta_expand den Wert true, werden Ausdrücke wie beta(a+n, b und beta(a-n, b) oder beta(a, b+n und beta(a, b-n) entwickelt.

Maxima berechnet die Betafunktion für reelle und komplexe Gleitkommazahlen numerisch. Für die numerische Berechnung nutzt Maxima die Funktion log_gamma:

           - log_gamma(b + a) + log_gamma(b) + log_gamma(a)
         %e

Maxima kennt Symmetrieeigenschaften der Betafunktion. Die Betafunktion ist symmetrisch und hat Spiegelsymmetrie.

Maxima kennt die Ableitung der Betafunktion nach den Argumenten a und b.

Mit der Funktion makegamma kann die Betafunktion durch Gammafunktionen ersetzt werden. Entsprechend ersetzt die Funktion makefact Betafunktionen in einem Ausdruck durch Fakultäten.

Beispiele:

Vereinfachung der Betafunktion, wenn eines der Argumente eine ganze Zahl ist.

(%i1) [beta(2,3),beta(2,1/3),beta(2,a)];
                               1   9      1
(%o1)                         [--, -, ---------]
                               12  4  a (a + 1)

Vereinfachung der Betafunktion für zwei rationale Argumente, die sich zu einer ganzen Zahl summieren.

(%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)

Hat die Optionsvariable beta_args_sum_to_integer den Wert true, vereinfacht die Betafunktion für allgemeine Ausdrücke, die sich zu einer ganzen Zahl summieren.

(%i3) beta_args_sum_to_integer:true$
(%i4) beta(a+1,-a+2);
                                %pi (a - 1) a
(%o4)                         ------------------
                              2 sin(%pi (2 - a))

Die möglichen Ergebnisse, wenn eines der Argumente eine negative ganze Zahl ist.

(%i5) [beta(-3,1),beta(-3,2),beta(-3,3)];
                                    1  1    1
(%o5)                            [- -, -, - -]
                                    3  6    3

Vereinfachungen, wenn die Optionsvariable beta_expand den Wert true hat.

(%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

Die Betafunktion ist nicht definiert, wenn eines der Argumente Null ist.

(%i7) beta(0,b);
beta: expected nonzero arguments; found 0, b
 -- an error.  To debug this try debugmode(true);

Numerische Berechnung der Betafunktion für reelle und komplexe Argumente.

(%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

Die Betafunktion ist symmetrisch und hat Spiegelsymmetrie.

(%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))

Ableitung der Betafunktion.

(%i17) diff(beta(a,b),a);
(%o17)               - beta(a, b) (psi (b + a) - psi (a))
                                      0             0
Funktion: beta_incomplete (a, b, z)

Die Definition der unvollständigen Betafunktion ist (A & S 6.6.1)

                       z
                      /
                      [         b - 1  a - 1
                      I  (1 - t)      t      dt
                      ]
                      /
                       0

Diese Definition ist möglich für realpart(a)>0 und realpart(b)>0 sowie abs(z)<1. Für andere Werte kann die unvollständige Betafunktion als eine verallgemeinerte Hypergeometrische Funktion definiert werden:

   gamma(a) hypergeometric_generalized([a, 1 - b], [a + 1], z) z

(Siehe https://functions.wolfram.com/ für eine Definition der unvollständigen Betafunktion.)

Für negative ganze Zahlen a = -n und positive ganze Zahlen b = m mit m <= n kann die unvollständige Betafunktion definiert werden als

                            m - 1           k
                            ====  (1 - m)  z
                      n - 1 \            k
                     z       >    -----------
                            /     k! (n - k)
                            ====
                            k = 0

Maxima nutzt diese Definition, um die Funktion beta_incomplete für negative ganzzahlige Argumente a zu vereinfachen.

Für positive ganzzahlige Argumente a vereinfacht beta_incomplete für jedes Argument b und z. Entsprechend vereinfacht beta_incomplete für ein positives ganzzahliges Argument b mit der Ausnahme, dass a eine negative ganze Zahl ist.

Für z=0 und realpart(a) > 0 hat beta_incomplete den speziellen Wert Null. Für z=1 und realpart(b) > 0 vereinfacht beta_incomplete zu einem Ausdruck mit der Betafunktion beta(a, b).

Maxima berechnet beta_incomplete numerisch für reelle und komplexe Gleitkommazahlen als Argumente. Für die numerische Berechnung nutzt Maxima eine Entwicklung der unvollständigen Betafunktion als Kettenbruch.

Hat die Optionsvariable beta_expand den Wert true, entwickelt Maxima Ausdrücke der Form beta_incomplete(a+n, b, z) und beta_incomplete(a-n, b, z), wobei n eine ganze Zahl ist.

Maxima kennt die Ableitungen der unvollständigen Betafunktion nach den Variablen a, b und z und das Integral für die Integrationsvariable z.

Beispiele:

Vereinfachung für eine positive ganze Zahl als Argument a.

(%i1) beta_incomplete(2,b,z);
                                       b
                            1 - (1 - z)  (b z + 1)
(%o1)                       ----------------------
                                  b (b + 1)

Vereinfachung für eine positive ganze Zahl als Argument b.

(%i2) beta_incomplete(a,2,z);
                                               a
                              (a (1 - z) + 1) z
(%o2)                         ------------------
                                  a (a + 1)

Vereinfachung für positive ganzzahlige Argumente a und b.

(%i3) beta_incomplete(3,2,z);
                                               3
                              (3 (1 - z) + 1) z
(%o3)                         ------------------
                                      12

a ist eine negative ganze Zahl mit b <= (-a). Maxima vereinfacht für diesem Fall.

(%i4) beta_incomplete(-3,1,z);
                                       1
(%o4)                              - ----
                                        3
                                     3 z

Für die speziellen Werte z=0 und z=1 vereinfacht Maxima.

(%i5) assume(a>0,b>0)$
(%i6) beta_incomplete(a,b,0);
(%o6)                                 0
(%i7) beta_incomplete(a,b,1);
(%o7)                            beta(a, b)

Numerische Berechnung für reelle Argumente.

(%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

Für abs(z) > 1 ist das Ergebnis komplex.

(%i11) beta_incomplete(0.25,0.50,1.7);
(%o11)              5.244115108584249 - 1.45518047787844 %i

Numerische Ergebnisse für komplexe Argumente.

(%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) 

Entwicklung, wenn beta_expand den Wert true hat.

(%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

Ableitung und Integral der unvollständigen Betafunktion.

(%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)
Funktion: beta_incomplete_regularized (a, b, z)

Die regularisierte unvollständige Beta Funktion (A & S 6.6.2), die definiert ist als

              beta_incomplete(a, b, z)
              ------------------------
                     beta(a, b)

Wie bei der Funktion beta_incomplete ist diese Definition nicht vollständig. Siehe https://functions.wolfram.com für eine vollständige Definition der Funktion.

beta_incomplete_regularized vereinfacht, wenn das Argument a oder b eine positive ganze Zahl ist. Für Argumente z = 0 und realpart(a) > 0 vereinfacht die Funktion beta_incomplete_regularized zu 0. Für z = 1 und realpart(b) > 0 vereinfacht die Funktion beta_incomplete_regularized zu 1.

Maxima berechnet beta_incomplete_regularized für reelle und komplexe Gleitkommazahlen als Argumente numerisch.

When beta_expand is true, Maxima expands beta_incomplete_regularized for arguments a+n or a-n, where n is an integer.

Hat die Optionsvariable beta_expand den Wert true, expandiert Maxima beta_incomplete_regularized für Argumente a+n oder a-n, wobei n eine ganze Zahl ist.

Maxima kennt die Ableitung der Funktion beta_incomplete_regularized nach den Argumenten a, b und z sowie das Integral für das Argument z.

Beispiele:

Vereinfachung, wenn die Argumente a oder b ganze Zahlen sind.

(%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

Für die speziellen Werte z=0 und z=1 vereinfacht Maxima.

(%i4) assume(a>0,b>0)$

(%i5) beta_incomplete_regularized(a,b,0);
(%o5)                           0
(%i6) beta_incomplete_regularized(a,b,1);
(%o6)                           1

Numerische Berechnung für reelle und komplexe Argumente.

(%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)      .2865367499935405 %i - .1229959633346841
(%i11) fpprec:20$

(%i12) beta_incomplete_regularized(1+%i,3/3,1.5b0*%i);
(%o12) 2.8653674999354036142b-1 %i - 1.2299596333468400163b-1

Expansion, wenn beta_expand den Wert true hat.

(%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)

Die Ableitung und das Integral der Funktion.

(%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
Funktion: beta_incomplete_generalized (a, b, z1, z2)

Die Definition der verallgemeinerten unvollständigen Betafunktion ist

                      z2
                     /
                     [          b - 1  a - 1
                     I   (1 - t)      t      dt
                     ]
                     /
                      z1

Maxima vereinfacht beta_incomplete_refularized für positive ganzzahlige Argumente a und b.

Ist realpart(a)>0 und z1=0 oder z2=0, vereinfacht Maxima beta_incomplete_generalized zu der Funktion beta_incomplete. Ist realpart(b)>0 und z1=1 oder z2=1, vereinfacht Maxima zu einem Ausdruck mit der Funktion beta und beta_incomplete.

Maxima berechnet beta_incomplete_regularized numerisch für reelle und komplexe Gleitkommazahlen in doppelter und beliebiger Genauigkeit.

Hat die Optionsvariable beta_expand den Wert true, dann expandiert Maxima beta_incomplete_generalized für Argumente a+n und a-n, wobei n eine positive ganze Zahl ist.

Maxima kennt die Ableitung der Funktion beta_incomplete_generalized nach den Variablen a, b, z1 und z2 sowie die Integrale für die Integrationsvariablen z1 und z2.

Beispiele:

Maxima vereinfacht beta_incomplete_generalized, wenn a und b positive ganze Zahlen sind.

(%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

Vereinfachung für die speziellen Werte z1=0, z2=0, z1=1 und z2=1.

(%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)

Numerische Berechnung für reelle Argumente in doppelter und beliebiger Gleitkommagenauigkeit.

(%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

Numerische Berechnung für komplexe Argumente in doppelter und beliebiger Gleitkommagenauigkeit.

(%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

Expansion für a+n oder a-n und n eine positive ganze Zahl, wenn beta_expand den Wert true hat.

(%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

Ableitung nach der Variablen z1 und die Integrale für die Integrationsvariablen z1 und z2.

(%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)
Optionsvariable: beta_expand

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable beta_expand den Wert true, werden beta(a,b) und verwandte Funktionen für Argumente a+n oder a-n entwickelt, wobei n eine positive ganze Zahl ist.

Optionsvariable: beta_args_sum_to_integer

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable beta_args_sum_to_integer den Wert true, vereinfacht Maxima die Funktion beta(a,b), wenn sich die Argumente a und b zu einer ganzen Zahlen summieren. Siehe auch beta.

Funktion: psi [n](x)

Ist definiert als die Ableitung der Funktion log(gamma(x)) der Ordnung n+1. psi[0](x) ist die erste Ableitung, psi[1](x) ist die zweite Ableitung, usw.

Maxima kann numerische Werte für reelle Gleitkommazahlen berechnen. Weiterhin kann Maxima die Funktion psi für rationale Argumente zu exakten Werten vereinfachen. Die Optionsvariablen maxpsiposint, maxpsinegint, maxpsifracnum und maxpsifracdenom kontrollieren, den Wertebereich der Argumente für den die Funktion psi vereinfacht.

Die Funktion bfpsi des bffac-Package kann numerische Werte der Funktion psi berechnen.

Optionsvariable: maxpsiposint

Standardwert: 20

Die Optionsvariable maxpsiposint kontrolliert die Vereinfachung der Funktion psi und enthält eine obere positive Schranke. Ist das Argument x der Funktion psi größer als maxpsiposint, dann versucht Maxima nicht psi[n](x) zu vereinfachen.

Siehe auch maxpsifracdenom, maxpsifracnum und maxpsinegint.

Beispiele:

(%o1)                          20
(%i2) psi[0](20);
                       275295799
(%o2)                  --------- - %gamma
                       77597520
(%i3) maxpsiposint:10;
(%o3)                          10
(%i4) psi[0](20);
(%o4)                       psi (20)
                               0
(%i5) psi[0](10);
                          7129
(%o5)                     ---- - %gamma
                          2520
Optionsvariable: maxpsinegint

Standardwert: -10

Die Optionsvariable maxpsinegint kontrolliert die Vereinfachung der Funktion psi und enthält eine untere negative Schranke. Ist das Argument x der Funktion psi kleiner als maxpsinegint, dann versucht Maxima nicht psi[n](x) zu vereinfachen.

Siehe auch maxpsifracdenom, maxpsifracnum und maxpsiposint.

Beispiele:

(%i1) maxpsinegint:-10;
(%o1)                         - 10
(%i2) psi[0](-3/2);
                                           8
(%o2)                - 2 log(2) - %gamma + -
                                           3
(%i3) maxpsinegint:-1;
(%o3)                          - 1
(%i4) psi[0](-3/2);
                                   3
(%o4)                       psi (- -)
                               0   2
(%i5) psi[0](-1/2);
(%o5)                - 2 log(2) - %gamma + 2
Optionsvariable: maxpsifracnum

Standardwert: 6

Die Optionsvariable maxpsifracnum kontrolliert die Vereinfachung der Funktion psi. Ist das Argument x der Funktion psi eine rationale Zahl kleiner als eins mit p/q und ist der Zähler p größer als maxpsifracnum, dann versucht Maxima nicht psi[n](x) zu vereinfachen.

Siehe auch maxpsifracdenom, maxpsiposint und maxpsinegint.

Beispiele:

(%i1) maxpsifracnum: 6;
(%o1)                           6
(%i2) psi[0](5/6);
            3 log(3)              sqrt(3) %pi
(%o2)     - -------- - 2 log(2) + ----------- - %gamma
               2                       2
(%i3) maxpsifracnum: 3;
(%o3)                           3
(%i4) psi[0](5/6);
                                  5
(%o4)                        psi (-)
                                0 6
Optionsvariable: maxpsifracdenom

Standardwert: 6

Die Optionsvariable maxpsifracdenom kontrolliert die Vereinfachung der Funktion psi. Ist das Argument x der Funktion psi eine rationale Zahl kleiner als eins mit p/q und ist der Nenner q größer als maxpsifracdenom, dann versucht Maxima nicht psi[n](x) zu vereinfachen.

Siehe auch maxpsifracnum, maxpsiposint und maxpsinegint.

Beispiele:

(%i1) maxpsifracdenom: 6;
(%o1)                           6
(%i2) psi[0](1/6);
            3 log(3)              sqrt(3) %pi
(%o2)     - -------- - 2 log(2) - ----------- - %gamma
               2                       2
(%i3) maxpsifracdenom: 4;
(%o3)                           4
(%i4) psi[0](1/6);
                                  1
(%o4)                        psi (-)
                                0 6
(%i5) psi[0](1/5);
                                  1
(%o5)                        psi (-)
                                0 5
(%i6) psi[0](1/4);
                                 %pi
(%o6)               - 3 log(2) - --- - %gamma
                                  2
Funktion: makefact (expr)

Ersetzt Binomial-, Gamma- und Beta-Funktionen, die im Ausdruck expr auftreten, durch Fakultäten.

Siehe auch die Funktion makegamma.

Funktion: numfactor (expr)

Gibt einen numerischen Faktor des Produktes expr zurück. Ist expr kein Produkt oder enthält das Produkt keinen numerischen Faktor ist die Rückgabe 1.

Beispiel:

(%i1) gamma (7/2);
                          15 sqrt(%pi)
(%o1)                     ------------
                               8
(%i2) numfactor (%);
                               15
(%o2)                          --
                               8

22.4 Exponentielle Integrale

Die Exponentiellen Integrale und verwandte Funktionen sind definiert in Abramowitz und Stegun, Handbook of Mathematical Functions, Kapitel 5.

Funktion: expintegral_e1 (z)

Das Exponentielle Integral E1(z) (A&S 5.1.1).

Funktion: expintegral_ei (z)

Das Exponentielle Integral Ei(z) (A&S 5.1.2).

Funktion: expintegral_li (n,z)

Das Exponentielle Integral Li(z) (A&S 5.1.3).

Funktion: expintegral_e (n, z)

Das Exponentielle Integral E[n](z) (A&S 5.1.4).

Funktion: expintegral_si (z)

Das Exponentielle Integral Si(z) (A&S 5.2.1).

Funktion: expintegral_ci (z)

Das Exponentielle Integral Ci(z) (A&S 5.2.2).

Funktion: expintegral_shi (z)

Das Exponentielle Integral Shi(z) (A&S 5.2.3).

Funktion: expintegral_chi (z)

Das Exponentielle Integral Chi(z) (A&S 5.2.4).

Optionsvariable: expintrep

Standardwert: false

Wechselt die Darstellung eines Exponentiellen Integrals in eine der anderen Funktionen gamma_incomplete, expintegral_e1, expintegral_ei, expintegral_li, expintegral_si, expintegral_ci, expintegral_shi, oder expintegral_chi.

Optionsvariable: expintexpand

Standardwert: false

Expandiert das Exponentielle Integral E[n](z) für halbzahlige, gerade Ordnung n nach den Funktionen erfc und erf. sowie für positive ganze Zahlen nach der Funktion expintegral_ei.


22.5 Fehlerfunktionen

Die Fehlerfunktion und verwandte Funktionen sind definiert in Abramowitz und Stegun, Handbook of Mathematical Functions, Kapitel 7.

Funktion: erf (z)

Die Fehlerfunktion erf(z) (A&S 7.1.1).

Siehe auch die Optionsvariable erfflag.

Function: erfc (z)

Die komplementäre Fehlerfunktion erfc(z) = 1 - erf(z) (A & S 7.1.2).

Funktion: erfi (z)

Die imaginäre Fehlerfunktion erfi(z) = -%i*erf(%i*z).

Funktion: erf_generalized (z1, z2)

Die verallgemeinerte Fehlerfunktion Erf(z1, z2).

Funktion: fresnel_c (z)

Das Fresnel-Integral, das definiert ist als (A & S 7.3.1):

           z
          /           2
          [      %pi t
   C(z) = I  cos(------) dt
          ]        2
          /
           0

Hat die Optionsvariable trigsign den Wert true, vereinfacht Maxima fresnel_c(-x) zu -fresnel_c(x).

Hat die Optionsvariable %iargs den Wert true, vereinfacht Maxima fresnel_c(%i*x) zu %i*fresnel_c(x).

Siehe auch die Optionsvariable hypergeometric_representation, um die Fresnelfunktion in eine hypergeometrische Darstellung zu transformieren, und die Optionsvariable erf_representation für eine Darstellung als Fehlerfunktion.

Funktion: fresnel_s (z)

Das Fresnel-Integral, das definiert ist als (A & S 7.3.2):

           z
          /           2
          [      %pi t
   S(z) = I  sin(------) dt
          ]        2
          /
           0

Hat die Optionsvariable trigsign den Wert true, vereinfacht Maxima fresnel_s(-x) zu -fresnel_s(x).

Hat die Optionsvariable %iargs den Wert true, vereinfacht Maxima fresnel_s(%i*x) zu %i*fresnel_s(x).

Siehe auch die Optionsvariable hypergeometric_representation, um die Fresnelfunktion in eine hypergeometrische Darstellung zu transformieren, und die Optionsvariable erf_representation für eine Darstellung als Fehlerfunktion.

Optionsvariable: erf_representation

Standarwert: false

Hat die Optionsvariable erf_representation den Wert true, werden die Funktionen erfc, erfi, erf_generalized, fresnel_s und fresnel_c in eine Darstellung mit der Funktion erf transformiert.

Optionsvariable: hypergeometric_representation

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable hypergeometric_representation den Wert true, werden die Funktionen fresnel_s und fresnel_c in eine hypergeometrische Funktion transformiert.


22.6 Elliptische Funktionen und Integrale


22.6.1 Einführung in Elliptische Funktionen und Integrale

Maxima unterstützt die Jacobischen elliptische Funktionen sowie die vollständigen und unvollständigen elliptischen Integrale. Die Funktionen sind für das symbolische und numerische Rechnen geeignet. Die Definition der Funktionen und viele ihrer Eigenschaften sind in Abramowitz and Stegun, Kapitel 16 und 17 enthalten. Die dort beschriebenen Definitionen und Beziehungen werden so weit als möglich verwendet.

Im besonderen nutzen alle elliptischen Funktionen und Integrale den Parameter m anstatt den Modulus k oder den modularen Winkel \alpha. Dies ist ein Unterschied zu der Definition von Abramowitz und Stegun. Es gelten die folgenden Beziehungen:

Die elliptischen Funktionen und Integrale sind zuallererst für das symbolische Rechnen gedacht. Daher sind die Ableitungen und Integrale der Funktionen im wesentlichen in Maxima bekannt. Maxima unterstützt jedoch auch die numerische Berechnung, wenn die Argumente Gleitkommazahlen sind.

Viele bekannte Eigenschaften der Elliptischen Funktionen und Integrale sind noch nicht in Maxima implementiert.

Einige Beispiele für elliptische Funktionen.

(%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)

Einige Beispiele für elliptische Integrale.

(%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))

Die Implementierung der elliptischen Funktionen und Integrale wurde von Raymond Toy geschrieben. Der Code steht wie Maxima unter der General Public License (GPL).


22.6.2 Funktionen und Variablen für Elliptische Funktionen

Funktion: jacobi_sn (u, m)

Die Jacobische elliptische Funktion sn(u,m).

Funktion: jacobi_cn (u, m)

Die Jacobische elliptische Funktion cn(u,m).

Funktion: jacobi_dn (u, m)

Die Jacobische elliptische Funktion dn(u,m).

Funktion: jacobi_ns (u, m)

Die Jacobische elliptische Funktion ns(u,m) = 1/sn(u,m).

Funktion: jacobi_sc (u, m)

Die Jacobische elliptische Funktion sc(u,m) = sn(u,m)/cn(u,m).

Funktion: jacobi_sd (u, m)

Die Jacobische elliptische Funktion sd(u,m) = sn(u,m)/dn(u,m).

Funktion: jacobi_nc (u, m)

Die Jacobische elliptische Funktion nc(u,m) = 1/cn(u,m).

Funktion: jacobi_cs (u, m)

Die Jacobische elliptische Funktion cs(u,m) = cn(u,m)/sn(u,m).

Funktion: jacobi_cd (u, m)

Die Jacobische elliptische Funktion cd(u,m) = cn(u,m)/dn(u,m).

Funktion: jacobi_nd (u, m)

Die Jacobische elliptische Funktion nc(u,m) = 1/cn(u,m).

Funktion: jacobi_ds (u, m)

Die Jacobische elliptische Funktion ds(u,m) = dn(u,m)/sn(u,m).

Funktion: jacobi_dc (u, m)

Die Jacobische elliptische Funktion dc(u,m) = dn(u,m)/cn(u,m).

Funktion: inverse_jacobi_sn (u, m)

Die inverse Jacobische elliptische Funktion sn(u,m).

Funktion: inverse_jacobi_cn (u, m)

Die inverse Jacobische elliptische Funktion cn(u,m).

Funktion: inverse_jacobi_dn (u, m)

Die inverse Jacobische elliptische Funktion dn(u,m).

Funktion: inverse_jacobi_ns (u, m)

Die inverse Jacobische elliptische Funktion ns(u,m).

Funktion: inverse_jacobi_sc (u, m)

Die inverse Jacobische elliptische Funktion sc(u,m).

Funktion: inverse_jacobi_sd (u, m)

Die inverse Jacobische elliptische Funktion sd(u,m).

Funktion: inverse_jacobi_nc (u, m)

Die inverse Jacobische elliptische Funktion nc(u,m).

Funktion: inverse_jacobi_cs (u, m)

Die inverse Jacobische elliptische Funktion cs(u,m).

Funktion: inverse_jacobi_cd (u, m)

Die inverse Jacobische elliptische Funktion cd(u,m).

Funktion: inverse_jacobi_nd (u, m)

Die inverse Jacobische elliptische Funktion nc(u,m).

Funktion: inverse_jacobi_ds (u, m)

Die inverse Jacobische elliptische Funktion ds(u,m).

Funktion: inverse_jacobi_dc (u, m)

Die inverse Jacobische elliptische Funktion dc(u,m).


22.6.3 Funktionen und Variablen für Elliptische Integrale

Funktion: elliptic_f (phi, m)

Das unvollständige elliptische Integral der ersten Art, das definiert ist als

integrate(1/sqrt(1 - m*sin(x)^2), x, 0, phi)

Siehe auch elliptic_e und elliptic_kc.

Funktion: elliptic_e (phi, m)

Das unvollständige elliptische Integral der zweiten Art, das definiert ist als

elliptic_e(phi, m) = integrate(sqrt(1 - m*sin(x)^2), x, 0, phi)

Siehe auch elliptic_e und elliptic_ec.

Funktion: elliptic_eu (u, m)

Das unvollständige elliptische Integral der zweiten Art, das definiert ist als

integrate(dn(v,m)^2,v,0,u) = integrate(sqrt(1-m*t^2)/sqrt(1-t^2), t, 0, tau)

mit tau = sn(u,m).

Dieses Integral steht in Beziehung zum elliptischen Integral elliptiec_e

elliptic_eu(u, m) = elliptic_e(asin(sn(u,m)),m)

Siehe auch elliptic_e.

Funktion: elliptic_pi (n, phi, m)

Das unvollständige elliptische Integral der dritten Art, das definiert ist als

integrate(1/(1-n*sin(x)^2)/sqrt(1 - m*sin(x)^2), x, 0, phi)

Maxima kennt nur die Ableitung nach der Variablen phi.

Funktion: elliptic_kc (m)

Das vollständige elliptische Integral der ersten Art, das definiert ist als

integrate(1/sqrt(1 - m*sin(x)^2), x, 0, %pi/2)

Für einige spezielle Argumente m kennt Maxima Werte mit der Gammafunktion gamma. Die Werte können mit der Funktion makegamma berechnet werden.

Funktion: elliptic_ec (m)

Das vollständige elliptische Integral der zweiten Art, das definiert ist als

integrate(sqrt(1 - m*sin(x)^2), x, 0, %pi/2)

Für einige spezielle Argumente m kennt Maxima Werte mit der Gammafunktion gamma. Die Werte können mit der Funktion makegamma berechnet werden.


22.7 Hypergeometrische Funktionen

Funktion: %m [k, u] (z)

Ist die Whittaker M Funktion M[k,u](z) = exp(-z/2) * z^(1/2+u) * M(1/2+u-k, 1+2*u, z). Siehe A & S 13.1.32 für die Definition.

Funktion: %w [k, u] (z)

Ist die Whittaker W Funktion. Siehe A & S 13.1.33 für die Definition.

Funktion: %f [p,q] ([a], [b], z)

Ist die hypergeometrische Funktion F[p,q](a_1, ..., a_p; b_1,..., b_q; z). Das Argument a ist eine Liste mit den p-Elementen a_i und das Argument b die Liste mit den q-Elementen b_i.

Funktion: hypergeometric ([a_1, …, a_p], [b_1, … ,b_q], z)

Ist die hypergeometrische Funktion. Im Unterschied zu den Funktionen %f und hgfred, ist die Funktion hypergeometric eine vereinfachende Funktion. hypergeometric unterstützt die Berechnung von numerischen Werten für reelle und komplexe Gleitkommazahlen in doppelter und mit beliebiger Genauigkeit. Für die Gaußsche hypergeometrische Funktion ist p = 2 und q = 1. In diesem Fall wird auch die numerische Berechnung außerhalb des Einheitskreises unterstützt.

Hat die Optionsvariable expand_hypergeometric den Wert true, das ist der Standardwert, und eines der Argumente a_1, …, a_p ist eine negative ganze Zahl, gibt hypergeometric ein Polynom zurück.

Beispiel:

 (%i1)  hypergeometric([],[],x);
 (%o1) %e^x

Expansion in ein Polynom für eine negative ganze Zahl, wenn die Optionsvariable expand_hypergeometric den Wert true hat.

 (%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

Numerische Berechnung in doppelter und beliebiger Gleitkommagenauigkeit.

(%i4) hypergeometric([5.1],[7.1 + %i],0.42);
(%o4)       1.346250786375334 - 0.0559061414208204 %i
(%i5) hypergeometric([5,6],[8], 5.7 - %i);
(%o5)     .007375824009774946 - .001049813688578674 %i
(%i6) hypergeometric([5,6],[8], 5.7b0 - %i), fpprec : 30;
(%o6) 7.37582400977494674506442010824b-3
                          - 1.04981368857867315858055393376b-3 %i
Funktion: parabolic_cylinder_d (v, z)

Die parabolische Zylinderfunktion parabolic_cylinder_d(v,z).

Die parabolischen Zylinderfunktionen sind in Abramowitz and Stegun, Handbook of Mathematical Functions, Kapitel 19 definiert.

Die parabolischen Zylinderfunktionen können als Ergebnis der Funktion hgfred auftreten. Maxima kennt keine weiteren Eigenschaften.


22.8 Weitere spezielle Funktionen

Funktion: li [s] (z)

Ist der Polylogarithmus der Ordnung s mit dem Argument z. Der Polylogarithmus wird durch die folgende Reihe definiert werden:

                                 inf
                                 ====   k
                                 \     z
                        Li (z) =  >    --
                          s      /      s
                                 ====  k
                                 k = 1

Für s=1 geht der Polylogarithmus in die gewöhnliche Logarithmusfunktion über und man erhält -log(1-z). Für s=2 oder s=3 spricht man vom Dilogarithmus oder Trilogarithmus.

Maxima vereinfacht für s=1 sofort zum gewöhnlichen Logarithmus. Für negative ganze Zahlen s einschließlich der Null vereinfacht Maxima den Polylogarithmus zu einer rationalen Funktion.

Ist s=2 oder s=3 und das Argument z eine Gleitkommazahl, vereinfacht Maxima den Di- oder Trilogarithmus zu einer Gleitkommazahl.

Beispiele:

(%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)        1.24827317833392 - 6.113257021832577 %i
(%i5) li [3] (7);
(%o5)                        li (7)
                               3
(%i6) li [2] (7), numer;
(%o6)        1.24827317833392 - 6.113257021832577 %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, .2676526384986274, .5822405249432515, 
.9784693966661848, 1.64493407, 2.190177004178597
 - .7010261407036192 %i, 2.374395264042415
 - 1.273806203464065 %i, 2.448686757245154
 - 1.758084846201883 %i, 2.467401098097648
 - 2.177586087815347 %i]
(%i9) map (lambda ([x], li [3] (x)), L);
(%o9) [0, .2584613953442624, 0.537213192678042, 
.8444258046482203, 1.2020569, 1.642866878950322
 - .07821473130035025 %i, 2.060877505514697
 - .2582419849982037 %i, 2.433418896388322
 - .4919260182322965 %i, 2.762071904015935
 - .7546938285978846 %i]
Funktion: specint (exp(- s*t) * expr, t)

Berechnet die Laplace-Transformation des Ausdrucks expr für die Integrationsvariable t. s ist der Parameter der Laplace-Transformation. Der Integrand expr kann spezielle Funktionen der Mathematik enthalten.

Die folgenden speziellen Funktionen können als Integrand auftreten: die unvollständige Gammafunkion gamma_incomplete, die Fehlerfunktionen erf und erfc, nicht jedoch die Funktion erfi, die jedoch in eine andere Fehlerfunktion transformiert werden kann, die Exponentiellen Integrale wie zum Beispiel expintegral_e1, die Bessel-Funktionen wie zum Beispiel bessel_j, einschließlich der Produkte von Bessel-Funktionen, Hankel-Funktionen wie zum Beispiel hankel_1, Hermite hermite und Laguerre Polynome laguerre. Weiterhin kann specint Integranden mit der Hypergeometrische Funktion %f[p,q]([],[],z), die Whittaker Funktion der ersten Art %m[u,k](z) und die der zweiten Art %w[u,k](z) integrieren.

Das Ergebnis kann spezielle Funktionen und die Hypergeometrische Funktion enthalten.

Kann die Funktion laplace keine Laplace-Transformation finden, wird specint aufgerufen. Da die Funktion laplace einige allgemeine Regeln kennt, um die Laplace-Transformation zu finden, ist es von Vorteil die Laplace-Transformation mit der Funktion laplace zu berechnen.

demo(hypgeo) zeigt einige Beispiele für Laplace-Transformationen mit der Funktion specint.

Beispiele:

(%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

Beispiel mit Exponentiellen Integralen.

(%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$

radcan(specint((cos(t)*expintegral_si(t)
                     -sin(t)*expintegral_ci(t))*%e^(-s*t),t));
                             log(s)
(%o8)                        ------
                              2
                             s  + 1
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

Entwicklung der unvollständigen Gammafunktion und Wechsel in eine Darstellung mit dem Exponentiellen Integral expintegral_e1.

(%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
Funktion: hgfred (a, b, z)

Vereinfacht die Hypergeometrische Funktion zu einfacheren Funktionen, wie Polynome und spezielle Funktionen. Die Hypergeometrische Funktion ist die verallgemeinerte geometrische Reihe und ist wie folgt definiert:

   F    (a_1, ... a_p; b_1, ..., b_q; z) =
    p, q

             inf      p                    q                k
             ====   /===\ gamma(k + a )  /===\   gamma(b ) z
             \       ! !             i    ! !           j
           =  >      ! !  -------------   ! !  ----------------
             /       ! !    gamma(a )     ! !  k! gamma(k + b )
             ====   i = 1          i     j = 1               j
             k = 0

Die Argumente a und b sind Listen mit den Parametern der Hypergeometrischen Funktion a_1, …, a_p sowie b_1, …, b_p. Die Liste a enthält die p-Elemente a_i und die Liste b enthält die q-Elemente b_i.

Kann hgfred die Hypergeomentrische Funktion nicht vereinfachen, wird eine Substantivform %f[p,q]([a], [b], z) zurückgegeben.

Beispiele:

(%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
Funktion: lambert_w (z)

Der Hauptzweig der Lambert W Funktion, die Lösung von z = W(z) * exp(W(z)).

Funktion: nzeta (z)

Die Plasma Dispersion Funktion nzeta(z) = %i*sqrt(%pi)*exp(-z^2)*(1-erf(-%i*z)).

Funktion: nzetar (z)

Gibt realpart(nzeta(z)) zurück.

Funktion: nzetai (z)

Gibt imagpart(nzeta(z)) zurück.

Funktion: %s [u,v] (z)

Lommels kleine Funktion s[u,v](z). Siehe Gradshteyn & Ryzhik 8.570.1.


23 Fourier-Transformationen


23.1 Einführung in die schnelle Fourier-Transformation

Das Paket fft enthält Funktionen für die numerische Berechnung der schnellen Fourier Transformation (FFT - "Fast Fourier Transform").


23.2 Funktionen und Variablen für die schnelle Fourier-Transformation

Funktion: polartorect (r, t)

Transformiert komplexe Zahlen der Form r %e^(%i t) in die Standardform a + b %i. r ist der Betrag der komplexen Zahl und t die Phase. Die Argumente r und t sind eindimensionale Arrays derselben Größe. Die Größe der Arrays muss eine Potenz von 2 sein.

Die Werte der originalen Arrays werden durch den Realteil a = r cos(t) und den Imaginärteil b = r sin(t) ersetzt.

polartorect ist die inverse Funktion zu recttopolar. Das Kommando load("fft") lädt die Funktion.

Funktion: recttopolar (a, b)

Transformiert komplexe Zahlen der Form a + b %i in die Polarform r %e^(%i t). a ist der Realteil und b der Imaginärteil der komplexen Zahl. Die Argumente a und b sind eindimensionale Arrays derselben Größe. Die Größe der Arrays muss eine Potenz von 2 sein.

Die Werte der originalen Arrays werden durch den Betrag r = sqrt(a^2 + b^2 und die Phase t = atan2(b, a) ersetzt. Die Phase ist ein Winkel in dem Bereich -%pi bis %pi.

recttoploar ist die inverse Funktion zu polartorect. Das Kommando load("fft") lädt die Funktion.

Funktion: inverse_fft (y)

Berechnet die inverse schnelle Fourier-Transformation. Das Argument y ist eine Liste oder ein Array mit den Daten, die zu transformieren sind. Die Anzahl der Daten muss eine Potenz von 2 sein. Die Elemente müssen Zahlen (ganze, rationale, Gleitkommazahlen oder große Gleitkommazahlen) oder numerische Konstanten sein. Weiterhin können die Elemente komplexe Zahlen a + b*%i sein, wobei der Realteil und der Imaginärteil wiederum Zahlen oder numerische Konstanten sein müssen.

inverse_fft gibt ein neues Objekt vom selben Typ wie y zurück. Die Ergebnisse sind immer Gleitkommazahlen oder komplexe Zahlen a + %i*b, wobei a und b Gleitkommazahlen sind.

Die inverse diskrete Fourier-Transformation ist wie folgt definiert. Wenn x das Ergebnis der inversen Fourier-Transformation ist, dann gilt für j von 0 bis n-1

x[j] = sum(y[k] exp(2 %i %pi j k / n), k, 0, n - 1)

Mit dem Kommando load("fft") wird die Funktion geladen. Siehe auch fft für die schnelle Fourier-Transformation.

Beispiele:

Reelle Daten.

(%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

Komplexe Daten.

(%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
Funktion: fft (x)

Berechnet die schnelle Fourier-Transformation. Das Argument x ist eine Liste oder ein Array mit den Daten, die zu transformieren sind. Die Anzahl der Elemente muss eine Potenz von 2 sein. Die Elemente müssen Zahlen (ganze, rationale, Gleitkommazahlen oder große Gleitkommazahlen) oder numerische Konstanten sein. Weiterhin können die Elemente komplexe Zahlen a + b*%i sein, wobei der Realteil und der Imaginärteil wiederum Zahlen oder numerische Konstanten sein müssen.

inverse_fft gibt ein neues Objekt vom selben Typ wie x zurück. Die Ergebnisse sind immer Gleitkommazahlen oder komplexe Zahlen a + %i*b, wobei a und b Gleitkommazahlen sind.

Die diskrete Fourier-Transformation ist wie folgt definiert. Wenn y das Ergebnis der Fourier-Transformation ist, dann gilt für k von 0 bis n-1

y[k] = (1/n) sum(x[j] exp(-2 %i %pi j k / n), j, 0, n - 1)

Sind die Daten x reelle Zahlen, dann werden die reellen Koeffizienten a und b so berechnet, dass gilt

x[j] = sum (a[k] * cos (2*%pi*j*k / n) 
          + b[k] * sin (2*%pi*j*k / n), k, 0, n/2)

wobei

a[0] = realpart (y[0])
b[0] = 0

und für k von 1 bis n/2-1

a[k] = realpart (y[k] + y[n - k])
b[k] = imagpart (y[n - k] - y[k])

sowie

a[n/2] = realpart (y[n/2])
b[n/2] = 0

Das Kommando load("fft") lädt die Funktion. Siehe auch inverse_fft für die inverse schnelle Fourier-Transformation.

Beispiele:

Reelle Daten.

(%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

Komplexe Daten.

(%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

Berechnung der Sinus- und Kosinus-Koeffizienten.

(%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]
Funktion: horner (expr, x)
Funktion: horner (expr)

Formt ein Polynom expr in das Horner-Schema um. Mit x wird die Variable angegeben, für die das Horner-Schema zu bilden ist. Wird das Argument x nicht angegeben, wird die Hauptvariable des kanonischen Ausdrucks expr für die Bildung des Horner-Schemas genutzt.

Das Horner-Schema kann die Stabilität der numerischen Berechnung eines Ausdrucks verbessern.

Beispiel:

(%i1) expr: 1e-155*x^2 - 5.5*x + 5.2e155;
                           2
(%o1)            1.0E-155 x  - 5.5 x + 5.2E+155
(%i2) expr2: horner (%, x), keepfloat: true;
(%o2)            (1.0E-155 x - 5.5) x + 5.2E+155
(%i3) ev (expr, x=1e155);
Maxima encountered a Lisp error:

 floating point overflow

Automatically continuing.
To reenable the Lisp debugger set *debugger-hook* to nil.
(%i4) ev (expr2, x=1e155);
(%o4)                       7.0E+154
Funktion: find_root (expr, x, a, b)
Funktion: find_root (f, a, b)
Optionsvariable: find_root_error
Optionsvariable: find_root_abs
Optionsvariable: find_root_rel

Findet die Nullstellen eines Ausdrucks expr oder einer Funktion f in dem Intervall [a, b]. Der Ausdruck expr kann eine Gleichung sein. In diesem Fall sucht die Funktion find_root die Nullstellen für den Ausdruck lhs(expr) - rhs(expr).

Kann Maxima den Ausdruck expr oder die Funktion f in dem Intervall [a, b] für alle Werte auswerten und ist der Ausdruck expr oder die Funktion f in dem Intervall stetig, dann ist sicher, dass find_root die Nullstelle oder zumindest eine Nullstelle findet, wenn mehrere Nullstellen vorhanden sind.

find_root beginnt mit einer binären Suche der Nullstelle. Erscheint die Funktion als glatt genug, wendet Maxima einen Algorithmus mit einer linearen Interpolation für die Suche der Nullstelle an.

Die Genauigkeit der Nullstellensuche wird von den Optionsvariablen find_root_abs und find_root_rel kontrolliert. find_root endet, wenn die Auswertung der Funktion ein Ergebnis hat, das kleiner als find_root_abs ist oder wenn aufeinander folgende Auswertungen Ergebnisse x_0 und x_1 haben, die sich voneinander weniger als find_root_rel * max(abs(x_0), abs(x_1)) unterscheiden. Der Standardwert der Optionsvariablen find_root_abs und find_root_rel ist Null.

find_root erwartet, dass die Funktion an den Endpunkten des Intervalls für die Nullstellensuche ein unterschiedliches Vorzeichen hat. Hat die Funktion an den Endpunkten des Intervalls dasselbe Vorzeichen, wird das Verhalten der Funktion find_root von der Optionsvariablen find_root_error kontrolliert. Hat find_root_error den Wert true, wird eine Fehlermeldung ausgegeben. Ansonsten wird von find_root der Wert von find_root_error als Ergebnis zurückgegeben. Der Standardwert von find_root_error ist true.

Kann die Funktion f bei der Nullstellensuche nicht zu einer Zahl ausgewertet werden, gibt find_root ein teilweise ausgewertetes Ergebnis zurück.

Die Reihenfolge der Grenzen des Intervalls a und b wird ignoriert. find_root sucht die Nullstellen immer in dem Intervall [min(a, b), max(a, b)].

Beispiele:

(%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

23.3 Einführung in Fourierreihen

Das Paket fourie enthält Funktionen für die symbolische Berechnungen von Fourierreihen. Weiterhin enthält das Paket Funktionen, um Fourierkoeffizienten zu berechnen und einige weitere Funktionen.


23.4 Funktionen und Variablen für Fourierreihen

Funktion: equalp (x, y)

Gibt true zurück, wenn equal(x, y) das Ergebnis true hat. Ansonsten ist das Ergebnis false.

Funktion: remfun (f, expr)
Funktion: remfun (f, expr, x)

remfun(f, expr ersetzt f(arg) durch arg im Ausdruck expr.

remfun(f, expr, x) ersetzt f (arg) durch arg im Ausdruck expr nur dann, wenn arg die Variable x enthält.

Funktion: funp (f, expr)
Funktion: funp (f, expr, x)

funp(f, expr) hat das Ergebnis true, wenn der Ausdruck expr die Funktion f enthält.

funp(f, expr, x) hat das Ergebnis true, wenn der Ausdruck expr die Funktion f enthält und die Variable x ein Argument der Funktion f ist.

Funktion: absint (f, x, halfplane)
Funktion: absint (f, x)
Funktion: absint (f, x, a, b)

absint(f, x, halfplane) gibt das unbestimmte Integral der Funktion f für die Variable x zurück. Das Integral wird in der angegebenen Halbebene pos, neg oder für beide Halbebenen mit both berechnet. Der Integrand kann die Betragsfunktion enthalten: abs(x), abs(sin(x)), abs(a) * exp(-abs(b) * abs(x)).

absint(f, x) ist äquivalent zu absint(f, x, pos).

absint(f, x, a, b) gibt das bestimmte Integral der Funktion f für die Variable x in den Grenzen a und b zurück. Der Integrand kann die Betragsfunktion enthalten.

Funktion: fourier (f, x, l)

Berechnet die Fourier-Koeffizienten a[0], a[n] und b[n] der Funktion f(x) für das Intervall [-l, l]. Die Fourierreihe ist definiert als:

         inf
         ====
         \             %pi n x           %pi n x
  f(x) =  >    (b  sin(-------) + a  cos(-------))
         /       n        l        n        l
         ====
         n = 0

Die Koeffizienten der Fourierreihe werden folgendermaßen berechnet:

                     l
                    /
                - 1 [
      a  = 1/2 l    I    f(x) dx
       0            ]
                    /
                     - l
                 l
                /
            - 1 [                  - 1
      a  = l    I    f(x) cos(%pi l    n x) dx
       n        ]
                /
                 - l
                  l
                 /
            - 1 [                  - 1
      b  = l    I    f(x) sin(%pi l    n x) dx
       n        ]
                /
                 - l

fourier weist die Fourier-Koeffizienten Zwischenmarken zu. Die Zwischenmarken werden als eine Liste zurückgegeben.

Der Index der Summe ist immer das Symbol n. Sinus- und Kosinusfunktionen mit ganzzahligen Vielfachen von %pi werden nicht automatisch vereinfacht. Dies kann mit der Funktion foursimp erreicht werden, der als Argument die Liste der Fourier-Koeffizienten übergeben wird.

Mit der Funktion fourexpand kann die Fourierreihe aus den Fourier-Koeffizienten konstruiert werden. Siehe auch die Funktion totalfourier.

Mit den Funktionen fourcos und foursin werden jeweils die Koeffizienten der Kosinus- und Sinus-Entwicklung berechnet.

Beispiel:

(%i1) load("fourie")$

(%i2) fourier(x, x, 1);
(%t2)                        a  = 0
                              0

(%t3)                        a  = 0
                              n

                        sin(%pi n)   cos(%pi n)
(%t4)           b  = 2 (---------- - ----------)
                 n          2  2       %pi n
                         %pi  n

(%o4)                    [%t2, %t3, %t4]
(%i5) foursimp(%);
(%t5)                        a  = 0
                              0

(%t6)                        a  = 0
                              n

                                       n
                                2 (- 1)
(%t7)                    b  = - --------
                          n      %pi n

(%o7)                    [%t5, %t6, %t7]
(%i8) fourexpand(%, x, 1, inf);
                      inf
                      ====       n
                      \     (- 1)  sin(%pi n x)
                    2  >    -------------------
                      /              n
                      ====
                      n = 1
(%o8)             - ---------------------------
                                %pi
Funktion: foursimp (l)

foursimp wird auf das Ergebnis der Funktion fourier angewendet, um Sinus- und Kosinus-Funktionen zu vereinfachen, die ganzzahlige Vielfache von %pi enthalten. Das Argument l ist eine Liste mit den Koeffizienten der Fourierreihe, für die die Vereinfachung ausgeführt werden soll.

sin(n %pi) wird zu 0 vereinfacht, wenn die Optionsvariable sinnpiflag den Wert true hat, und cos(n %pi) wird zu (-1)^n, wenn die Optionsvariable cosnpiflag den Wert true hat.

Siehe die Funktion fourier für ein Beispiel.

Optionsvariable: sinnpiflag

Standardwert: true

Kontrolliert die Vereinfachung der Sinus-Funktion durch die Funktion foursimp. Siehe die Funktion foursimp.

Optionsvariable: cosnpiflag

Standardwert: true

Kontrolliert die Vereinfachung der Kosinus-Funktion durch die Funktion foursimp. Siehe die Funktion foursimp.

Funktion: fourexpand (l, x, p, limit)

Konstruiert aus der Liste der Fourier-Koeffizienten l eine Fourierreihe mit limit Termen. Das Argument limit kann inf sein. Die Argumente x und p haben dieselbe Bedeutung wie für die Funktion fourier.

Siehe die Funktion fourier für ein Beispiel.

Funktion: fourcos (f, x, p)

Gibt die Kosinus-Koeffizienten einer Fourierreihe für die Funktion f(x) zurück, die auf dem Intervall [0, p] definiert ist.

Funktion: foursin (f, x, p)

Gibt die Sinus-Koeffizienten einer Fourierreihe für die Funktion f(x) zurück, die auf dem Intervall [0, p] definiert ist.

Funktion: totalfourier (f, x, l)

Gibt die Fourierreihe der Funktion f(x) für das Intervall [-l, l] zurück. Das Ergebnis wird berechnet, indem die nacheinander die Funktionen foursimp und fourexpand auf das Ergebnis der Funktion fourier angewendet werden.

Beispiel:

(%i1) load("fourie")$

(%i2) totalfourier(x, x, 1);
(%t2)                        a  = 0
                              0

(%t3)                        a  = 0
                              n

                        sin(%pi n)   cos(%pi n)
(%t4)           b  = 2 (---------- - ----------)
                 n          2  2       %pi n
                         %pi  n

(%t5)                        a  = 0
                              0

(%t6)                        a  = 0
                              n
                                       n
                                2 (- 1)
(%t7)                    b  = - --------
                          n      %pi n
                      inf
                      ====       n
                      \     (- 1)  sin(%pi n x)
                    2  >    -------------------
                      /              n
                      ====
                      n = 1
(%o7)             - ---------------------------
                                %pi
Funktion: fourint (f, x)

Konstruiert eine Liste der Fourierintegral-Koeffizienten der Funktion f(x), die auf dem Intervall [minf, inf] definiert ist.

Funktion: fourintcos (f, x)

Gibt die Koeffizienten des Kosinus-Fourierintegrals der Funktion f(x) zurück, die auf dem Intervall [0, inf] definiert ist.

Funktion: fourintsin (f, x)

Gibt die Koeffizienten des Sinus-Fourierintegrals der Funktion f(x) zurück, die auf dem Intervall [0, inf] definiert ist.


24 Muster und Regeln


24.1 Einführung in Muster und Regeln

Dieses Kapitel beschreibt nutzerdefinierte Muster und Regeln für die Vereinfachung von Ausdrücken. Es gibt zwei verschiedene Gruppen von Funktionen, die einen unterschiedlichen Musterabgleich implementieren. Die eine Gruppe enthält die Funktionen tellsimp, tellsimpafter, defmatch, defrule, apply1, applyb1 und apply2. In der anderen Gruppe sind die Funktionen let und letsimp enthalten. Beide Methoden verwenden Mustervariablen, die mit der Funktion matchdeclare definiert werden.

Regeln, die mit den Funktionen tellsimp und tellsimpafter definiert werden, werden von Maxima automatisch bei der Vereinfachung von Ausdrücken angewendet. Regeln, die mit den Funktionen defmatch, defrule oder let definiert werden, werden durch den Aufruf einer Funktion auf einen Ausdruck angewendet.

Maxima kennt weitere Methoden wie die Definition von minimalen Polynomen mit der Funktion tellrat, um Einfluss auf die Vereinfachung von Polynomen zu nehmen, oder Funktionen der kommutativen und nicht-kommutativen Algebra, die in dem Paket affine definiert sind.


24.2 Funktionen und Variablen für Muster und Regeln

Optionsvariable: announce_rules_firing

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable announce_rules_firing den Wert true und wird mit den Funktionen tellsimp oder tellsimpafter eine Regel definiert, dann wird immer dann eine Meldung ausgegeben, wenn die Regel angewendet wird. announce_rules_firing hat keinen Einfluss auf Regeln, die bereits definiert sind. Die Meldung von Regeln kann auch nicht durch das Setzen von announce_rules_firing auf den Wert false abgeschaltet werden.

Diese Optionsvariable ist nützlich, wenn die Anwendung von nutzerdefinierten Regeln für die Fehlersuche kontrolliert werden soll.

Beispiel:

(%i1) announce_rules_firing:true;
(%o1)                         true
(%i2) tellsimpafter(tan(x), sin(x)/cos(x));
(%o2)                 [tanrule1, simp-%tan]
(%i3) tan(x);

By tanrule1 , tan(x) --> sin(x)/cos(x) 
                             sin(x)
(%o3)                        ------
                             cos(x)
Funktion: apply1 (expr, rule_1, …, rule_n)

Wendet die Regel rule_1 auf den Ausdruck expr solange an, bis sich das Ergebnis nicht mehr ändert. Die Regel wird zuerst auf der obersten Ebene des Ausdrucks und dann nacheinander von links nach rechts auf die Teilausdrücke angewendet. Ist expr_1 das Ergebnis der Anwendung der Regel rule_1, dann wird die Regel rule_2 auf gleiche Weise auf den Ausdruck expr_1 angewendet. Zuletzt wird die Regel rule_n angewendet. Das letzte Ergebnis wird zurückgegeben.

Die Optionsvariable maxapplydepth enthält die größte Verschachtelungstiefe, für die die Funktionen apply1 und apply2 auf einen Ausdruck angewendet werden.

Siehe auch die Funktionen applyb1 und apply2, um Regeln auf einen Ausdruck anzuwenden, die mit der Funktion defrule definiert sind.

Beispiele:

(%i1) defrule(trig1, tan(x), sin(x)/cos(x));
                                      sin(x)
(%o1)               trig1 : tan(x) -> ------
                                      cos(x)
(%i2) defrule(trig2, cot(x), 1/tan(x));
                                        1
(%o2)               trig2 : cot(x) -> ------
                                      tan(x)
(%i3) apply1(cot(x), trig1, trig2);
                               1
(%o3)                        ------
                             tan(x)
(%i4) apply1(cot(x), trig2, trig1);
                             cos(x)
(%o4)                        ------
                             sin(x)

Die folgenden Beispiele zeigen, wie mit der Optionsvariablen maxapplydepth die Tiefe kontrolliert wird, in der eine Regel auf die Teilausdrücke angewendet wird.

(%i1) expr: tan(x)+exp(a+2*tan(x));
                                2 tan(x) + a
(%o1)                tan(x) + %e
(%i2) defrule(trig, tan(x), sin(x)/cos(x));
                                      sin(x)
(%o2)                trig : tan(x) -> ------
                                      cos(x)
(%i3) maxapplydepth: 1;
(%o3)                           1
(%i4) apply1(expr, trig);
                     sin(x)     2 tan(x) + a
(%o4)                ------ + %e
                     cos(x)
(%i5) maxapplydepth: 4;
(%o5)                           4
(%i6) apply1(expr, trig);
                                2 sin(x)
                                -------- + a
                     sin(x)      cos(x)
(%o6)                ------ + %e
                     cos(x)
Funktion: apply2 (expr, rule_1, …, rule_n)

Zunächst werden nacheinander die Regeln rule_1, rule_2, … auf den Ausdruck expr angewendet. Schlägt die Anwendung aller Regeln fehl, werden die Regeln nacheinander auf die Teilausdrücke des Argumentes expr angewendet. Kann eine der Regeln erfolgreich angewendet werden, wird die Anwendung aller Regeln auf den Teilausdruck wiederholt.

Im Unterschied zur Funktion apply1 werden von der Funktion apply2 immer alle Regeln angewendet. Sind jedoch die Regeln, die als Argumente übergeben werden, zirkulär definiert, so führt Maxima eine Endlosschleife aus. Siehe dazu auch das Beispiel unten.

Die Optionsvariable maxapplydepth enthält die größte Verschachtelungstiefe, für die die Funktionen apply1 und apply2 auf einen Ausdruck angewendet werden.

Siehe auch die Funktionen apply1 und applyb1, um Regeln auf einen Ausdruck anzuwenden, die mit der Funktion defrule definiert sind.

Beispiele:

Im Unterschied zur Funktion apply1 ist in diesem Fall das Ergebnis immer sin(x)/cos(x), da alle Regeln wiederholt auf einen Teilausdruck angewendet werden, wenn sich der Ausdruck für eine Regel ändert.

(%i1) defrule(trig1, tan(x), sin(x)/cos(x));
                                      sin(x)
(%o1)               trig1 : tan(x) -> ------
                                      cos(x)
(%i2) defrule(trig2, cot(x), 1/tan(x));
                                        1
(%o2)               trig2 : cot(x) -> ------
                                      tan(x)
(%i3) apply2(cot(x), trig1, trig2);
                             cos(x)
(%o3)                        ------
                             sin(x)
(%i4) apply2(cot(x), trig2, trig1);
                             cos(x)
(%o4)                        ------
                             sin(x)

Das folgende Beispiel zeigt eine zirkuläre Definition der Regeln trig1 und trig2. Mit der Funktion apply1 hängt das Ergebnis von der Reihenfolge der Anwendung der Regeln ab. Die Anwendung der Funktion apply2 führt für dieses Beispiel zu einer Endlosschleife.

(%i1) defrule(trig1, tan(x), sin(x)/cos(x));
                                      sin(x)
(%o1)               trig1 : tan(x) -> ------
                                      cos(x)
(%i2) defrule(trig2, sin(x)/cos(x), tan(x));
                            sin(x)
(%o2)               trig2 : ------ -> tan(x)
                            cos(x)
(%i3) expr: tan(x) + exp(sin(x)/cos(x));
                                   sin(x)
                                   ------
                                   cos(x)
(%o3)                   tan(x) + %e
(%i4) apply1(expr, trig1, trig2);
                                   tan(x)
(%o4)                   tan(x) + %e
(%i5) apply1(expr, trig2, trig1);
                                   sin(x)
                                   ------
                        sin(x)     cos(x)
(%o5)                   ------ + %e
                        cos(x)
Funktion: applyb1 (expr, rule_1, …, rule_n)

Wendet die Regel rule_1 auf den tiefsten Teilausdruck in der Baumstruktur eines Ausdrucks an. Schlägt die Anwendung fehl, wird der Teilausdruck eine Ebene höher betrachtet, bis rule_1 auf die oberste Ebene des Ausdrucks expr angewendet wird. Danach wird auf gleiche Weise die Regel rule_2 auf den Ausdruck expr angewendet. Nachdem die letzte Regel rule_n angewendet wurde, wird das Ergebnis zurückgegeben.

applyb1 ist vergleichbar mit apply1 mit dem Unterschied, dass die Regeln Bottom-Up angewendet werden.

Die Optionsvariable maxapplyheight enthält den Wert der größten Verschachtelungstiefe, für die applyb1 angewendet wird.

Siehe auch die Funktionen apply1 und apply2, um Regeln auf einen Ausdruck anzuwenden, die mit der Funktion defrule definiert sind.

Beispiel:

Das folgende Beispiel zeigt, wie die Regel trig zuerst auf die unterste Ebene des Ausdrucks angewendet wird. Dazu wird die Optionsvariable maxapplyheight zunächst auf den Wert 1 gesetzt und dann auf den Wert 4 erhöht.

(%i1) matchdeclare(x, true);
(%o1)                         done
(%i2) defrule(trig, tan(x), sin(x)/cos(x));
                                      sin(x)
(%o2)                trig : tan(x) -> ------
                                      cos(x)
(%i3) expr: exp(a+2*tan(b+exp(tan(x))));
                              tan(x)
                      2 tan(%e       + b) + a
(%o3)               %e
(%i4) maxapplyheight: 1;
(%o4)                           1
(%i5) applyb1(expr, trig);
                              sin(x)
                              ------
                              cos(x)
                      2 tan(%e       + b) + a
(%o5)               %e
(%i6) maxapplyheight: 4;
(%o6)                           4
(%i7) applyb1(expr, trig);
                              sin(x)
                              ------
                              cos(x)
                      2 sin(%e       + b)
                      ------------------- + a
                             sin(x)
                             ------
                             cos(x)
                       cos(%e       + b)
(%o7)               %e
Funktion: clear_rules ()

Führt das Kommando kill(rules) aus und setzt die internen Zähler für die Benennung der Regeln für die Addition, die Multiplikation und die Exponentiation auf den Anfangswert zurück. Mit dem Kommando kill(rules) werden alle Regeln entfernt, ohne dass die internen Zähler zurückgesetzt werden. Siehe auch die Funktion kill.

Beispiel:

(%i1) tellsimpafter(a+b, add(a,b));
(%o1)                   [+rule1, simplus]
(%i2) tellsimpafter(a*b, mul(a,b));
(%o2)                  [*rule1, simptimes]
(%i3) tellsimpafter(a^b, expt(a,b));
(%o3)                  [^rule1, simpexpt]
(%i4) rules;
(%o4)               [+rule1, *rule1, ^rule1]
(%i5) clear_rules();
(%o5)                         done
(%i6) rules;
(%o6)                          []

Das folgende Beispiel zeigt einen Programmfehler von Maxima. Die Funktion trigsimp ist mit Hilfe von Regeln implementiert. Die Regeln werden automatisch beim ersten Aufruf der Funktion trigsimp geladen und in die Liste rules eingetragen. Werden die Regeln mit der Funktion clear_rules oder kill gelöscht, führt der nächste Aufruf der Funktion trigsimp zu einem Fehler.

(%i1) trigsimp(sin(x)^2+cos(x)^2);
(%o1)                           1
(%i2) rules;
(%o2) [trigrule1, trigrule2, trigrule3, trigrule4, htrigrule1, 
                              htrigrule2, htrigrule3, htrigrule4]
(%i3) disprule(trigrule1, trigrule2, trigrule3, trigrule4)$
                                        sin(a)
(%t3)             trigrule1 : tan(a) -> ------
                                        cos(a)

                                          1
(%t4)             trigrule2 : sec(a) -> ------
                                        cos(a)

                                          1
(%t5)             trigrule3 : csc(a) -> ------
                                        sin(a)

                                        cos(a)
(%t6)             trigrule4 : cot(a) -> ------
                                        sin(a)

(%i7) clear_rules();
(%o7)                         done
(%i8) rules;
(%o8)                          []
(%i9) trigsimp(sin(x)^2+cos(x)^2);

apply1: no such rule: trigrule1
#0: trigsimp(x=sin(x)^2+cos(x)^2)(trgsmp.mac line 71)
 -- an error. To debug this try: debugmode(true);
Optionsvariable: current_let_rule_package

Standardwert: default_let_rule_package

Die Optionsvariable current_let_rule_package enthält den Namen des aktuellen Regelpaketes, das von den Funktionen let, letrules, letsimp und remlet verwendet wird. Der Optionsvariablen kann jedes mit der Funktion let definierte Regelpaket zugewiesen werden.

Wird das Kommando letsimp(expr, rule_pkg_name) ausgeführt, dann wird für das aktuelle Kommando das Paket rule_pkg_name verwendet. Der Wert der Variablen current_let_rule_package wird nicht geändert.

Siehe auch die Optionsvariable default_let_rule_package.

Optionsvariable: default_let_rule_package

Standardwert: default_let_rule_package

Die Optionsvariable default_let_rule_package bezeichnet das Regelpaket, das verwendet wird, wenn kein Regelpaket mit der Funktion let explizit definiert und der Wert der Optionsvariablen current_let_rule_package nicht geändert wurde.

Funktion: defmatch (progname, pattern, x_1, …, x_n)
Funktion: defmatch (progname, pattern)

Definiert eine Aussagefunktion progname(expr) oder progname(expr, x_1, ..., x_n), die einen Ausdruck expr testet, um zu prüfen, ob dieser das Muster pattern enthält.

Das Argument pattern ist ein Ausdruck mit den Musterargumenten x_1, …, x_n. Die Musterargumente können entfallen. Der Ausdruck kann weiterhin Mustervariablen enthalten, die mit der Funktion matchdeclare definiert sind. Alle anderen Variablen und Bezeichner entsprechen sich selbst bei einem Musterabgleich.

Das erste Argument der Aussagefunktion progname ist ein Ausdruck expr, für den geprüft wird, ob das Muster pattern enthalten ist. Die weiteren Argumente der Funktion progname sind die Variablen, die den Musterargumenten x_1, …, x_n des Musters pattern entsprechen.

Ist der Musterabgleich erfolgreich, gibt die Aussagefunktion progname eine Liste mit Gleichungen zurück. Die linken Seiten der Gleichungen sind die Musterargumente und Mustervariablen und die rechten Seiten sind die Teilausdrücke, für die der Musterabgleich eine Übereinstimmung gefunden hat. Die erhaltenen Ergebnisse des Musterabgleichs werden den mit matchdeclare definierten Mustervariablen, jedoch nicht den Musterargumenten der Funktion defmatch zugewiesen. Ist der Musterabgleich nicht erfolgreich, ist die Rückgabe false.

Ein Muster, das keine Musterargumente oder Mustervariablen enthält, hat den Rückgabewert true, wenn der Musterabgleich erfolgreich ist.

Die Aussagefunktion progname wird in die Informationsliste rules eingetragen.

Siehe auch die Funktionen matchdeclare, defrule, tellsimp und tellsimpafter.

Beispiele:

Definition einer Funktion linearp(expr, x), die prüft, ob ein Ausdruck expr die Form a*x+b hat, wobei a und b die Variable x nicht enthalten und a von Null verschieden ist. Die Definition enthält das Musterargument x, so dass die Linearität des Ausdrucks für eine beliebige Variable getestet werden kann. Den Mustervariablen a und b werden die Teilausdrücke des Musterabgleichs zugewiesen, nicht jedoch dem Musterargument x.

(%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

Wie im letzten Beispiel wird eine Aussagefunktion definiert, die prüft, ob ein Ausdruck expr linear ist. In diesem Fall wird kein Musterargument angegeben. Der Musterabgleich kann nur feststellen, ob ein Ausdruck linear in der Variablen x ist. Eine andere Variable ist nicht möglich.

(%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]

Definition eine Aussagefunktion checklimits(expr), die prüft, ob ein Ausdruck expr ein bestimmtes Integral ist.

(%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)]
Funktion: defrule (rulename, pattern, replacement)

Definiert eine Regel, um das Muster pattern durch den Ausdruck replacement zu ersetzen. Wird die Regel mit dem Namen rulename mit den Funktionen apply1, apply2 oder applyb1 auf einen Ausdruck angewendet, werden alle Teilausdrücke, die dem Muster pattern entsprechen, durch den Ausdruck replacement ersetzt. Sind Mustervariablen vorhanden, die durch den Musterabgleich einen Wert erhalten haben, werden die Werte eingesetzt und der Ausdruck wird vereinfacht.

Die Regel rulename kann als eine Funktion aufgefasst werden, die einen Ausdruck durch Anwendung eines Musterabgleichs transformiert. Die Regel kann wie ein Funktionsaufruf auf einen Ausdruck angewendet werden.

Schlägt der Musterabgleich fehl, gibt die Regel den Wert false zurück.

Die Regel wird in die Informationsliste rules eingetragen.

Beispiele:

Es wird eine Regel trig definiert, die den Ausdruck sin(x)^2 nach 1-cos(x)^2 transformiert. Diese Definition funktioniert nur, wenn das Argument der Sinusfunktion das Symbol x ist.

(%i1) defrule(trig, sin(x)^2, 1-cos(x)^2);
                            2              2
(%o1)             trig : sin (x) -> 1 - cos (x)
(%i2) trig(sin(x)^2);
                                  2
(%o2)                      1 - cos (x)
(%i3) trig(sin(y)^2);
(%o3)                         false

In diesem Beispiel wird zunächst mit der Funktion matchdeclare eine Mustervariable a definiert, der jeder Ausdruck zugewiesen werden kann und die als Argument der Regel verwendet wird. Jetzt kann das Argument der Sinusfunktion ein beliebiger Ausdruck sein.

(%i1) matchdeclare(a, true);
(%o1)                         done
(%i2) defrule(trig, sin(a)^2, 1-cos(a)^2);
                            2              2
(%o2)             trig : sin (a) -> 1 - cos (a)
(%i3) trig(sin(x)^2);
                                  2
(%o3)                      1 - cos (x)
(%i4) trig(sin(exp(x))^2);
                                 2   x
(%o4)                     1 - cos (%e )

Die Regel kann mit der Funktion apply1 auf Ausdrücke angewendet werden, wobei Teilausdrücke, die das Muster enthalten transformiert werden.

(%i5) trig(exp(sin(x)^2));
(%o5)                         false
(%i6) apply1(exp(sin(x)^2), trig);
                                   2
                            1 - cos (x)
(%o6)                     %e
Funktion: disprule (rulename_1, …, rulename_n)
Funktion: disprule (all)

Zeigt die Regeln mit den Namen rulename_1, …, rulename_n an, die mit den Funktionen defrule, tellsimp oder tellsimpafter definiert sind, oder ein Muster, das mit der Funktion defmatch definiert ist. Die Regeln werden mit einer Zwischenmarke %t angezeigt.

Mit dem Kommando disprule(all) werden alle Regeln und Muster angezeigt, die der Nutzer definiert hat und in der Informationsliste rules enthalten sind.

disprule wertet die Argumente nicht aus. Der Rückgabewert ist eine Liste mit den Zwischenmarken, denen eine Regel zugewiesen wurde.

Siehe auch die Funktion letrules, die die Regeln anzeigt, die mit der Funktion let definiert sind.

Beispiele:

(%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) ''%;
(%o6) [foorule1 : foo(x, y) -> baz(y) + bar(x), 
     +rule1 : y + x -> special_add(x, y), quux : mumble(x) -> []]
Funktion: let (prod, repl)
Funktion: let (prod, repl, predname, arg_1, …, arg_n)
Funktion: let ([prod, repl, predname, arg_1, …, arg_n], package_name)

Definiert eine Regel, die mit der Funktion letsimp auf einen Ausdruck angewendet werden kann, so dass prod durch repl ersetzt wird. Das Argument prod ist ein Produkt von positiven oder negativen Potenzen der folgenden Terme:

  • Atome, nach denen die Funktion letsimp wörtlich sucht, wenn diese keine Mustervariablen sind, die mit Funktion matchdeclare definiert sind, sowie Atome, die Mustervariablen sind. In diesem Fall führt die Funktion letsimp einen Musterabgleich für die Atome durch, auf die die mit der Funktion matchdeclare zugeordnete Aussagefunktion zutrifft.
  • Terme wie sin(x), n! oder f(x,y): wie für Atome sucht die Funktion letsimp nach wörtlichen Übereinstimmungen, außer wenn die Argumente der Terme Mustervariablen sind, die mit der Funktion matchdeclare definiert sind. In diesem Fall wird ein Musterabgleich ausgeführt.

Ein Term mit einer positiven Potenz stimmt mit einem Ausdruck nur dann überein, wenn dieser mindestens dieselbe Potenz hat. Entsprechend gilt für einen Term mit einer negativen Potenz, dass dieser dann mit einem Ausdruck übereinstimmt, wenn dieser mindestens dieselbe negative Potenz hat. Für negative Potenzen wird eine Übereinstimmung nur dann gefunden, wenn die Optionsvariable letrat den Wert true hat.

Hat die Funktion let eine Aussagefunktion predname als Argument mit den Argumenten arg_1, …, arg_n, wird eine Übereinstimmung dann festgestellt, wenn der Ausdruck predname(arg_1', ..., arg_n') das Ergebnis true hat. Dabei sind die Argumente arg_i’ die Werte aus dem Musterabgleich. Die Argumente arg_i können die Namen von Variablen oder Termen sein, die im Ausdruck pred auftreten. repl kann ein beliebiger rationaler Ausdruck sein. Treten irgendwelche der Symbole oder Argumente aus prod im Argument repl auf, wird die entsprechende Substitution ausgeführt.

Die Optionsvariable letrat kontrolliert die Vereinfachung von Quotienten durch letsimp. Hat letrat den Wert false, werden der Zähler und der Nenner eines Bruches einzeln vereinfacht. Der Bruch als ganzes wird dagegen nicht vereinfacht. Hat die Optionsvariable letrat den Wert true, werden nacheinander der Zähler, der Nenner und dann der Bruch vereinfacht.

Die Funktion letsimp kann mit verschiedenen Regelpaketen arbeiten. Jedes Regelpaket kann eine beliebige Anzahl an Regeln enthalten. Das Kommando let([prod, repl, predname, arg_1, ..., arg_n], package_name) fügt die Regel predname dem Paket package_name hinzu.

Die Optionsvariable current_let_rule_package enthält den Namen des Regelpaketes, das aktuell von der Funktion letsimp verwendet wird. Der Optionsvariablen kann jedes mit dem Kommando let definierte Regelpaket zugewiesen werden. Wird mit letsimp(expr, package_name) ein Regelpaket als Argument übergeben, wird dieses anstatt dem in current_let_rule_package enthaltene Regelpaket für die Vereinfachung verwendet. Wenn nicht anders spezifiziert, hat current_let_rule_package den Standardwert default_let_rule_package.

Die Informationsliste let_rule_packages enthält die definierten Regelpakete. Mit der Funktion letrules können alle definierten Regeln oder Regeln einzelner Pakete angezeigt werden.

Beispiele:

Die Funktion isintegerp prüft auch, ob Variablen oder Ausdrücke eine ganze Zahl repräsentieren. Es wird eine Regel definiert, die dann angewendet wird, wenn das Argument eine ganze Zahl repräsentiert.

(%i1) isintegerp(x) := featurep(x, integer)$

(%i2) let(tan(x), sin(x)/cos(x), isintegerp, x);
(%o2) tan(x) --> sin(x)/cos(x) where isintegerp(x)

(%i3) letsimp(tan(x));
(%o3) tan(x)

(%i4) declare(x, integer)$

(%i5) letsimp(tan(x));
(%o5) sin(x)/cos(x)
(%i6) letsimp(tan(1));
(%o6) tan(1)

Weitere Beispiele:

(%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
Optionsvariable: let_rule_packages

Standardwert: [default_let_rule_package]

let_rule_packages ist eine Informationsliste mit den vom Nutzer mit der Funktion let definierten Regelpaketen.

Optionsvariable: letrat

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable letrat den Wert false, werden von der Funktion letsimp der Zähler und der Nenner eines Bruches einzeln vereinfacht. Der Bruch als ganzes wird dagegen nicht vereinfacht.

Hat die Optionsvariable letrat den Wert true, werden nacheinander der Zähler, der Nenner und dann der Bruch vereinfacht.

Beispiele:

(%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)!
Funktion: letrules ()
Funktion: letrules (package_name)

Zeigt die Regeln eines Regelpaketes an. Das Kommando letrules() zeigt die Regeln des aktuellen Regelpaketes an, das durch die Optionsvariable current_let_rule_package bezeichnet wird. Das Kommando letrules(package_name) zeigt die Regeln des Paketes package_name an.

Wenn der Optionsvariablen current_let_rule_package kein Name eines Paketes zugewiesen wurde, enthält es den Standardwert default_let_rule_package.

Siehe auch die Funktion disprule, um Regeln anzuzeigen, die mit den Funktionen tellsimp, tellsimpafter und defrule definiert wurden.

Beispiel:

Im folgenden Beispiel werden einem Paket mit dem Namen trigrules zwei Regeln hinzugefügt. Die Regeln werden mit dem Kommando letrules(trigrules) angezeigt. Wird das Paket zum aktuellen Paket erklärt, indem es der Variablen current_let_rule_package zugewiesen wird, dann werden die Regeln auch mit dem Kommando letrules() angezeigt.

(%i1) let([sin(x)^2, 1-cos(x)^2], trigrules);
                        2               2
(%o1)                sin (x) --> 1 - cos (x)
(%i2) let([tan(x), sin(x)/cos(x)], trigrules);
                                   sin(x)
(%o2)                   tan(x) --> ------
                                   cos(x)
(%i3) letrules(trigrules);
                                   sin(x)
                        tan(x) --> ------
                                   cos(x)

                        2               2
                     sin (x) --> 1 - cos (x)

(%o3)                         done
(%i4) letrules();
(%o4)                         done
(%i5) current_let_rule_package: trigrules;
(%o5)                       trigrules
(%i6) letrules();
                                   sin(x)
                        tan(x) --> ------
                                   cos(x)

                        2               2
                     sin (x) --> 1 - cos (x)

(%o6)                         done
Funktion: letsimp (expr)
Funktion: letsimp (expr, package_name)
Funktion: letsimp (expr, package_name_1, …, package_name_n)

Wendet die Regeln, die mit der Funktion let definiert sind, solange an, bis sich das Argument expr nicht mehr ändert. letsimp(expr) wendet die aktuellen Regeln an, die mit der Optionsvariablen current_let_rule_package bezeichnet werden.

letsimp(expr, package_name) wendet die Regeln des Argumentes package_name an. Die Optionsvariable current_let_rule_package ändert ihren Wert nicht. Es können auch mehrere Regelpakete package_name_1, …, package_name_n angegeben werden.

Die Optionsvariable letrat kontrolliert die Vereinfachung von Quotienten durch letsimp. Hat letrat den Wert false, werden der Zähler und der Nenner eines Bruches einzeln vereinfacht. Der Bruch als ganzes wird dagegen nicht vereinfacht. Hat die Optionsvariable letrat den Wert true, werden nacheinander der Zähler, der Nenner und dann der Bruch vereinfacht.

Funktion: matchdeclare (a_1, pred_1, …, a_n, pred_n)

Mit der Funktion matchdeclare werden Mustervariablen definiert. matchdeclare ordnet eine Aussagefunktion pred_k einer Variable oder eine Liste von Variablen a_k zu, so dass a_k bei einem Musterabgleich mit Ausdrücken übereinstimmt, für die die Aussage ein anderes Ergebnis als false hat.

Eine Aussagefunktion pred_i kann durch den Namen einer Funktion, einen Lambda-Ausdruck, einen Funktionsaufruf, einen Lambda-Ausdruck, dem das letzte Argument fehlt, oder die Werte true oder all bezeichnet werden. Ist die Aussagefunktion ein Funktionsaufruf oder ein Lambda-Aufruf, dann wird der zu testende Ausdruck der Liste der Argumente hinzugefügt. Die Argumente werden ausgewertet, wenn der Musterabgleich ausgeführt wird. Ist die Aussage der Name einer Funktion oder ein Lambda-Ausdruck, ist die zu testende Aussage das einzige Argument. Die Aussagefunktion braucht noch nicht definiert zu sein, wenn mit matchdeclare eine Mustervariable definiert wird, da die Aussagefunktion erst aufgerufen wird, wenn ein Musterabgleich durchgeführt wird.

Eine Aussagefunktion kann einen logischen Ausdruck oder die Werte true oder false zurückgeben. Logische Ausdrücke werden von der Funktion is ausgewertet, wenn die Regel angewendet wird. Daher ist es nicht notwendig, dass die Aussagefunktion selbst die Funktion is aufruft.

Wenn für einen Ausdruck eine Übereinstimmung bei einem Musterabgleich gefunden wird, wird der Mustervariablen der Ausdruck zugewiesen. Jedoch nicht für Mustervariablen, die Argumente der Addition + oder Multiplikation * sind. Diese Operatoren werden besonders behandelt. Andere Maxima oder vom Nutzer definierte N-ary-Operatoren werden dagegen wie normale Funktionen behandelt.

Im Falle der Addition und der Multiplikation kann der Mustervariablen ein einzelner Term zugewiesen werden, für den der Musterabgleich zu einer Überstimmung führt, oder auch eine Summe oder ein Produkt von Termen. Die mehrfache Übereinstimmung hat Vorrang. Aussagefunktionen werden in der Reihenfolge ausgewertet, in der die der Aussagefunktion zugeordneten Mustervariablen im Muster auftreten. Führt der Musterabgleich für einen Term zu einer Übereinstimmung mit mehreren Aussagefunktionen, dann wird der Term der Mustervariablen zugeordnet für den die erste Aussagefunktion zutrifft. Jede Aussagefunktion wird zunächst auf alle Argumente einer Summe oder eines Produktes angewendet, bevor die nächste Aussagefunktion ausgewertet wird. Wird für die Zahlen 0 oder 1 eine Übereinstimmung gefunden und es sind keine weiteren Terme vorhanden, wird der Mustervariablen 0 oder 1 zugewiesen.

Der Algorithmus, um Muster abzugleichen, die die Addition oder die Multiplikation als Operanden enthalten, kann von der Anordnung der Terme im Muster oder im zu prüfenden Ausdruck abhängen. Solange sich jedoch die einzelnen Aussagefunktionen gegeneinander ausschließen, wird das Ergebnis nicht von der Reihenfolge der Argumente beeinflußt.

Der Aufruf von matchdeclare für eine Variable a überschreibt eine vorhergehende Definition für diese Variable. Wird eine Regel definiert, ist die letzte mit matchdeclare definierte Zuordnung zu einer Aussagefunktion wirksam. Der erneute Aufruf von matchdeclare für eine Variable hat keinen Einfluss auf bereits vorhandene Regeln.

Das Kommando propvars(matchdeclare) gibt eine Liste der Variablen zurück, die mit matchdeclare als Mustervariable definiert sind. printprops(a, matchdeclare) gibt die der Variable a zugeordnete Aussagefunktion zurück. printprops(all, matchdeclare) gibt die Aussagefunktionen aller Mustervariablen zurück. Mit dem Kommando remove(a, matchdeclare) wird die Definition von a als Mustervariable entfernt. Siehe auch die Funktionen propvars, printprops und remove.

Mit den Funktionen defmatch, defrule, tellsimp, tellsimpafter und let werden Regeln definiert, die für Ausdrücke einen Musterabgleich ausführen, wobei die Mustervariablen mit den Werten belegt werden, für die eine Übereinstimmung gefunden wird.

matchdeclare wertet die Argumente nicht aus. matchdeclare gibt immer done als Ergebnis zurück.

Beispiele:

Eine Aussagefunktion kann mit dem Namen einer Funktion, einem Lambda-Ausdruck, einem Funktionsaufruf, einem Lambda-Ausdruck, dem das letzte Argument fehlt, oder den Werten true oder all bezeichnet werden.

(%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

Wird für einen Ausdruck beim Musterabgleich eine Übereinstimmung gefunden, wird dieser der Mustervariablen zugewiesen.

(%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]

Im Falle der Addition und Multiplikation kann der Mustervariablen ein einzelner Term zugewiesen werden, welcher mit der Aussage übereinstimmt, aber auch eine Summe oder ein Produkt solcher Ausdrücke.

(%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)]

Wird nach Übereinstimmungen für die Argumente der Operatoren + oder * gesucht und schließen sich die Aussagefunktionen gegeneinander aus, ist das Ergebnis unabhängig von der Anordnung der Terme.

(%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

Die Funktionen propvars und printprops geben Informationen über Mustervariablen aus.

(%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)]
Optionsvariable: maxapplydepth

Standardwert: 10000

maxapplydepth ist die maximale Verschachtelungstiefe für die die Funktionen apply1 und apply2 auf die Baumstruktur eines Ausdrucks angewendet werden.

Optionsvariable: maxapplyheight

Standardwert: 10000

maxapplyheight ist die maximale Verschachtelungstiefe für die die Funktion applyb1 Bottom-up auf die Baumstruktur eines Ausdrucks angewendet wird.

Funktion: remlet (prod, package_name)
Funktion: remlet ()
Funktion: remlet (all)
Funktion: remlet (all, package_name)

Entfernt die Regel prod –> repl, die zuletzt mit der Funktion let definiert wurde. Wird mit dem Argument package_name ein Paket angegeben, wird die Regeln aus dem entsprechenden Paket entfernt.

remlet() und remlet(all) entfernen alle Regeln aus dem aktuellen Paket, das mit current_let_rule_package bezeichnet ist. Wird der Name eines Regelpaketes als Argument angegeben, werden zusätzlich die Regeln dieses Paketes entfernt.

Soll eine vorhandene Regel durch eine neue Definition ersetzt werden, muss die Regel nicht zuvor mit remlet entfernt werden. Die neue Definition überschreibt eine vorhandene Regel. Wurde eine vorhandene Regel überschrieben und wird die letzte Regel entfernt, dann ist die vorhergehende Regel wieder aktiv.

Siehe auch die Funktion remrule, um Regeln zu entfernen, die mit den Funktionen tellsimp oder tellsimpafter definiert sind.

Funktion: remrule (op, rulename)
Funktion: remrule (op, all)

Entfernt Regeln, die mit den Funktionen tellsimp oder tellsimpafter definiert sind.

remrule(op, rulename) entfernt die Regel mit dem Namen rulename vom Operator op. Ist der Operator op ein Maxima-Operator oder ein nutzerdefinierter Operator, der mit Funktionen wie infix oder prefix definiert wurde, muss der Name des Operators op als eine Zeichenkette in Anführungszeichen angegeben werden.

remrule(op, all) entfernt alle Regeln des Operators op.

Siehe auch die Funktion remlet, um Regeln zu entfernen, die mit der Funktion let definiert sind.

Beispiele:

(%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)]
Systemvariable: rules

Standardwert: []

rules ist eine Informationsliste, die die vom Nutzer mit den Funktionen tellsimp, tellsimpafter, defmatch oder defrule definierten Regeln enthält.

Regeln, die mit der Funktion let definiert sind, sind nicht in der Liste rules enthalten. Diese Regeln werden in Paketen organisiert, die in der Systemvariablen let_rule_packages aufgelistet und mit der Funktion letrules angezeigt werden.

Siehe auch die Systemvariable infolists.

Funktion: tellsimp (pattern, replacement)

tellsimp ist vergleichbar mit der Funktion tellsimpafter, wobei mit tellsimp Regeln für die Vereinfachung von Ausdrücken definiert werden, die noch vor den Regeln angewendet werden, die intern in Maxima bekannt sind.

tellsimp wird daher eingesetzt, wenn Maxima Regeln für die Vereinfachung des Ausdruckes kennt, es jedoch notwendig ist, noch vor Anwendung dieser Regeln den Ausdruck auf eine andere Art zu modifizieren. Für den Fall das Maxima den Ausdruck nicht ausreichend vereinfacht, kann es besser sein, eine Regel mit der Funktion tellsimpafter zu definieren.

Das Argument pattern kann keine Summe, kein Produkt, keine einzelne Variable und keine Zahl sein.

Regeln die mit tellsimp definiert werden, werden in die Informationsliste rules aufgenommen.

Beispiele:

(%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)
Funktion: tellsimpafter (pattern, replacement)

Definiert eine Regel für die Vereinfachung eines Ausdrucks, die nach Anwendung der Regeln angewendet wird, die Maxima intern kennt. pattern ist ein Ausdruck, der Mustervariablen enthält, die mit der Funktion matchdeclare definiert sind und weitere Symbole und Operatoren, für die die wörtliche Übereinstimmung bei einem Musterabgleich angenommen wird. replacement wird in den Ausdruck substituiert, wenn der Musterabgleich das Muster pattern im Ausdruck findet. Den Mustervariablen in replacement werden die Werte des Musterabgleichs zugewiesen.

Das Muster pattern kann ein beliebiger Ausdruck sein, in dem der Hauptoperator keine Mustervariable ist. Die neue Regel wird nach dem Hauptoperator des Musters benannt und diesem zugeordnet. Der Name von Funktionen, mit einer unten beschriebenen Ausnahme, Listen und Arrays können in pattern nicht als eine Mustervariable auftreten. Daher können Ausdrücke wie aa(x) oder bb[y] nicht als Muster verwendet werden, wenn aa oder bb Mustervariablen sind. Die Namen von Funktionen, Listen und Arrays, welche Mustervariablen sind, können dann in dem Muster pattern auftreten, wenn sie nicht der Hauptoperator sind.

Es gibt eine Ausnahme der oben genannten Einschränkung für die Verwendung von Funktionsnamen. Der Name einer indizierten Funktion wie aa[x](y) kann eine Mustervariable sein, da der Hauptoperator nicht aa ist, sondern das interne Symbol mqapply. Dies ist eine Konsequenz der internen Darstellung einer indizierten Funktion.

Regeln für die Vereinfachung werden nach der Auswertung eines Ausdrucks angewendet, sofern die Auswertung, zum Beispiel mit dem Schalter noeval, nicht unterdrückt wurde. Regeln, die mit tellsimpafter definiert sind, werden nach den internen Regeln und in der Reihenfolge angewendet, in der sie definiert sind. Die Regeln für die Vereinfachung werden zunächst für Teilausdrücke und zuletzt für den ganzen Ausdruck angewendet. Es kann notwendig sein, Regeln für die Vereinfachung mehrfach zum Beispiel mit dem Quote-Quote-Operator '' oder dem Auswertungsschalter infeval anzuwenden, um zu erreichen, dass alle Regeln angewendet werden.

Mustervariable werden als lokale Variablen in Regeln für die Vereinfachung behandelt. Sobald eine Regel definiert ist, beeinflusst die Zuweisung eines Wertes an die Mustervariable nicht die Regel und die Variable wird nicht von der Regel beeinflusst. Die Zuweisung an eine Mustervariable, die aufgrund eines erfolgreichen Musterabgleichs vorgenommen wird, beeinflusst nicht den aktuellen Wert der Variablen. Jedoch sind die Eigenschaften der Mustervariablen, wie sie zum Beispiel auch mit der Funktion put definiert werden können, global in Maxima.

Eine mit tellsimpafter definierte Regel wird nach dem Hauptoperator des Musters pattern benannt. Regeln für Maxima-Operatoren und für Funktionen, die mit infix, prefix, postfix, matchfix und nofix als Operator definiert sind, haben einen Lisp-Bezeichner als Namen. Alle anderen Regeln erhalten einen Maxima-Bezeichner als Namen.

tellsimpafter wertet die Argumente nicht aus. tellsimpafter gibt eine Liste der Regeln zurück, die für den Hauptoperator des Musters pattern definiert sind.

Siehe auch die Funktionen matchdeclare, defmatch, defrule, tellsimp, remrule und clear_rules.

Beispiele:

Das Muster pattern kann ein beliebiger Ausdruck sein, in dem der Hauptoperator keine Mustervariable ist.

(%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))

Regeln werden in der Reihenfolge angewendet, in der sie definiert sind. Treffen zwei Regeln bei einem Musterabgleich zu, wird die zuerst definierte Regel angewendet.

(%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)

Mustervariable werden als lokale Variable beim Musterabgleich der mit der Funktion tellsimpafter definierten Regel behandelt. Im Unterschied dazu werden von Regeln, die mit defmatch definiert sind, Mustervariable als globale Variable behandelt.

(%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

Die Eigenschaften von Mustervariablen sind global, auch wenn die Werte lokal sind. In diesem Beispiel wird eine Eigenschaft für die Zuweisung an eine Variable mit der Funktion define_variable definiert. Die Eigenschaft des Symbols bb ist global in Maxima.

(%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);

Regeln werden nach dem Hauptoperator benannt. Die Namen der Regeln für Maxima-Funktionen und nutzerdefinierte Operatoren sind Lisp-Bezeichner. Alle anderen Namen sind Maxima-Bezeichner.

(%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]

Ein ausgearbeitetes Beispiel der nicht-kommutativen Multiplikation.

(%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

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25 Funktionsdefinitionen


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25.1 Funktionen

25.1.1 Gewöhnliche Funktionen

Eine Maxima-Funktion wird mit dem Operator := oder der Funktion define definiert. Im folgenden wird die Funktion f mit dem Operator := definiert:

f(x) := sin(x)

Funktionen, die mit der Funktion lambda definiert werden, sind anonyme Funktionen, die keinen Namen haben. Diese werden auch lambda-Ausdrücke genannt:

lambda ([i, j], ...)

Anonyme Funktionen können überall dort verwendet werden, wo eine Funktion als Argument erwartet wird. Das folgende Beispiel gibt eine Liste zurück, bei der jedes Element der Liste L mit 1 addiert wird:

map (lambda ([i], i+1), L)

Ist das letzte oder einzige Argument einer Funktion eine Liste mit einem Element, kann eine variable Anzahl an Argumenten an die Funktion übergeben werden:

(%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]]

Die rechte Seite einer Funktionsdefinition ist ein Ausdruck. Mehrere Ausdrücke werden durch Kommata getrennt und mit Klammern umgeben. Das Ergebnis der Funktion ist der Wert des letzten Ausdrucks exprn:

f(x) := (expr1, expr2, ...., exprn);

Ein Rücksprung mit der Anweisung return aus einer Funktion ist möglich, wenn die Definition der Funktion in einen Block eingefügt wird. Ein Block wird mit der block-Anweisung definiert. Das folgende Beispiel hat entweder den Wert a oder den Wert des Ausdrucks exprn als Ergebnis:

block ([], expr1, ..., if (a > 10) then return(a), ..., exprn)

Das erste paar Klammern [] in einem Block enthält die Definition von lokalen Variablen wie zum Beispiel [a: 3, b, c: []]. Die Variablen sind außerhalb des Blocks nicht sichtbar. Die Werte von globalen Variablen werden von den lokalen Werten überschrieben. Außerhalb des Blocks haben die Variablen, wenn vorhanden, wieder ihre alten Werte. Die Zuweisung der Werte an die lokalen Variablen wird parallel ausgeführt.

Im folgenden Beispiel wird der Wert der globalen Variablen a der lokalen Variablen a zugewiesen. Änderungen von a im Block wirken sich nicht auf den globalen Wert der Variablen aus.

block ([a: a], expr1, ... a: a+3, ..., exprn)

Die Anweisung block ([x], ...) bewirkt, dass x als lokale Variable ohne einen Wert verwendet werden kann.

Die Argumente einer Funktion werden in gleicher Weise wie lokal definierte Variable behandelt. Die folgende Definition

f(x) := (expr1, ..., exprn);

mit

f(1);

hat denselben Effekt wie der folgende Block:

block ([x: 1], expr1, ..., exprn)

Soll die rechte Seite einer Funktionsdefinition ausgewertet werden, kann die Funktionen define für die Definition der Funktion verwendet werden. Mit der Funktion buildq kann die Definition einer Funktion konstruiert werden, wobei die Auswertung gezielt kontrolliert werden kann.

25.1.2 Array-Funktionen

Eine Array-Funktion speichert bei dem ersten Aufruf den Funktionswert zu dem Argument. Wird die Array-Funktion mit demselben Argument aufgerufen, wird der gespeicherte Wert zurückgeben, ohne diesen neu zu berechnen. Dies wird auch Memoisation genannt.

Beispiel:

Das folgende Beispiel zeigt die Definition einer Array-Funktion f, die die Fakultät einer Zahl faktorisiert. Im ersten Aufruf der Funktion mit dem Argument 25000 wird eine Rechenzeit von etwa 24 Sekunden benötigt. Der zweite Aufruf mit demselben Argument gibt sofort den abgespeicherten Wert zurück.

(%i1) f[x]:=factor(x!);
(%o1)                   f  := factor(x!)
                         x
(%i2) showtime:true;
Evaluation took 0.0000 seconds (0.0000 elapsed) using 0 bytes.
(%o2)                         true
(%i3) f[25000]$
Evaluation took 23.9250 seconds (26.0790 elapsed) using 3829.778 MB.
(%i4) f[25000]$
Evaluation took 0.0000 seconds (0.0000 elapsed) using 0 bytes. 

Die Namen der Array-Funktionen werden in die Informationsliste arrays und nicht in die Liste functions eingetragen. arrayinfo gibt eine Liste der Argumente zurück, für die Werte gespeichert sind und listarray gibt die Werte zurück. Die Funktionen dispfun und fundef geben die Definition der Array-Funktion zurück.

Beispiele:

Mit dem obigen Beispiel werden die folgenden Ergebnisse ausgegeben.

(%i5) arrays;
(%o5)                          [f]
(%i6) arrayinfo(f);
(%o6)                 [hashed, 1, [25000]]
(%i7) dispfun(f);
(%t7)                   f  := factor(x!)
                         x
(%o7)                         [%t7]

arraymake erzeugt den Aufruf einer Array-Funktion. Dies ist analog zu der Funktion funmake für gewöhnliche Funktionen. arrayapply wendet eine Array-Funktion auf die Argumente an. Dies entspricht der Funktion apply für gewöhnliche Funktionen. Die Funktion map hat keine Entsprechung für Array-Funktionen. Vergleichbare Konstruktionen sind map(lambda([x], a[x]), L) oder makelist(a[x], x, L), wobei L eine Liste ist.

remarray entfernt die Definition einer Array-Funktion einschließlich der gespeicherten Werte. Dies entspricht remfunction für gewöhnliche Funktionen.

kill(a[x]) entfernt den für das Argument x gespeicherten Wert einer Array-Funktion a. Beim nächsten Aufruf von a mit dem Argument x wird der Funktionswert neu berechnet. Es gibt keine Möglichkeit, alle gespeicherten Werte zu löschen, ohne dass die Definition der Funktion entfernt wird. Die Kommandos kill(a) und remarray(a) löschen alle Werte einschließlich der Definition der Funktion.


25.2 Makros

Funktion: buildq (L, expr)

Die Variablen der Liste L werden in den Ausdruck expr substituiert. Die Substitution wird parallel ausgeführt. Das Ergebnis der Substitution wird vereinfacht, aber nicht ausgewertet.

Die Elemente der Liste L sind Symbole oder Zuweisungen der Form symbol: value. Die Zuweisungen werden parallel ausgewertet. Der Wert einer Variablen auf der rechten Seite einer Zuweisung ist der globale Wert in dem Kontext in dem buildq aufgerufen wird und nicht der lokale Wert einer vorhergehenden Zuweisung. Erhält eine Variable keinen Wert, dann behält die Variable den globalen Wert.

Dann werden die in der Liste L enthaltenen Variablen parallel in den Ausdruck expr substituiert.

Enthält expr Ausdrücke der Form splice(x), muss die Variable x eine Liste sein. Die Liste wird in den Ausdruck eingefügt. Siehe auch splice.

Variablen in in dem Ausdruck expr, die nicht in L enthalten sind, werden nicht durch einen Wert ersetzt, auch wenn es eine globale Variable mit demselben Namen gibt, da der Ausdruck nicht ausgewertet wird.

Beispiele:

Der Variablen a wird der Wert zugewiesen. Die Variable b erhält den globalen Wert. Die Variable c hat keinen Wert. Das Ergebnis ist ein nicht ausgewerteter Ausdruck. Die Auswertung wird mit dem Quote-Quote-Operator '' erzwungen.

(%i1) (a: 17, b: 29, c: 1729)$
(%i2) buildq ([a: x, b], a + b + c);
(%o2)                      x + c + 29
(%i3) ''%;
(%o3)                       x + 1758

e ist eine Liste, die einmal als Argument der Funktion foo vorliegt und zum anderen in die Argumentliste der Funktion bar eingefügt wird.

(%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)

Das Ergebnis wird nach der Substitution vereinfacht, ansonsten hätten die beiden folgenden Beispiele dasselbe Ergebnis.

(%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

Die Variablen der Liste L erhalten ihren Wert parallel, ansonsten wäre das erste Ergebnis foo(b,b). Substitutionen werden parallel ausgeführt. Im Gegensatz dazu werden die Substitutionen mit der Funktion subst nacheinander ausgeführt.

(%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)

Konstruktion einer Liste mit Gleichungen mit Variablen oder Ausdrücken auf der linken Seite und deren Werten auf der rechten Seite. Die Funktion macroexpand expandiert das Makro show_values.

(%i1) 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])

Konstruktion einer Funktion.

(%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)
Funktion: macroexpand (expr)

Ist das Argument expr ein Makro, wird das Makro expandiert, ohne dass es ausgewertet wird. Ansonsten wird expr zurückgegeben.

Ist die Expansion des Makros selbst ein Makro, wird dieses Makro wiederholt expandiert.

macroexpand wertet das Argument expr nicht aus. Hat die Expansion des Makros Seiteneffekte, dann werden diese ausgeführt.

Siehe auch ::= und macroexpand1.

Beispiele:

(%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
Funktion: macroexpand1 (expr)

Gibt die Makro-Expansion von expr zurück, ohne das Ergebnis auszuwerten. Ist expr keine Makro-Funktion gibt macroexpand1 das Argument expr zurück.

macroexpand1 wertet das Argument nicht aus. Hat die Expansion des Makros Seiteneffekte, dann werden diese ausgeführt.

Enthält die Expansion expr wiederum Makros, werden diese im Unterschied zur Funktion macroexpand nicht expandiert.

Siehe auch ::= und macroexpand.

Beispiele:

(%i1) g (x) ::= x / 99;
                                    x
(%o1)                      g(x) ::= --
                                    99
(%i2) 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
Optionsvariable: macroexpansion

Standardwert: false

macroexpansion kontrolliert die Expansion von Makros.

false

Die Expansion des Makros wird nicht für die aufrufende Funktion ersetzt.

expand

Wird die Makro-Funktion das erste Mal ausgewertet, wird die Expansion des Makros gespeichert. Weitere Aufrufe werten das Makro nicht erneut aus. Seiteneffekte, wie Zuweisungen an globale Variablen, werden nur bei der ersten Auswertung wirksam. Die Expansion des Makros beeinflusst nicht andere Ausdrücke, die das Makro ebenfalls aufrufen.

displace

Wird die Makro-Funktion das erste mal ausgewertet, wird die Expansion des Makros in den aufrufenden Ausdruck eingesetzt. Weitere Aufrufe werten das Makro nicht erneut aus. Seiteneffekte, wie Zuweisungen an globale Variablen, werden nur bei der ersten Auswertung wirksam. Die Expansion des Makros beeinflusst nicht andere Ausdrücke, die das Makro ebenfalls aufrufen.

Beispiele:

Hat macroexpansion den Wert false, wird eine Makro-Funktion jedes mal aufgerufen, wenn der aufrufende Ausdruck ausgewertet wird. Der aufrufende Ausdruck wird nicht modifiziert.

(%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)                         done
(%i7) f (a * b);
x - 99 is equal to x 
x + 99 is equal to x 
                            a b - 99
(%o7)                       --------
                            a b + 99

Hat macroexpansion den Wert expand, wird eine Makro-Funktion nur einmal aufgerufen. Der aufrufende Ausdruck wird nicht modifiziert.

(%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);
                                  h(x)
(%t6)                     f(x) := ----
                                  g(x)

(%o6)                         done
(%i7) f (a * b);
                            a b - 99
(%o7)                       --------
                            a b + 99

Hat macroexpansion den Wert displace, wird eine Makro-Funktion nur einmal aufgerufen. Der aufrufende Ausdruck wird modifiziert.

(%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)                         done
(%i7) f (a * b);
                            a b - 99
(%o7)                       --------
                            a b + 99
Systemvariable: macros

Standardwert: []

Die Systemvariable macros ist eine Informationsliste, die die vom Nutzer mit dem Operator ::= definierten Makros enthält. Wird das Makro mit einer der Funktionen kill, remove oder remfunction gelöscht, wird der Eintrag aus der Informationsliste entfernt. Siehe auch die Systemvariable infolists.

Funktion: splice (a)

Die Funktion splice kann nur im Zusammenhang mit der Funktion buildq verwendet werden. Das Argument a bezeichnet eine Liste, die an Stelle von splice(a) in einen Ausdruck eingefügt wird. a kann nicht selbst eine Liste oder ein Ausdruck sein, der zu einer Liste auswertet.

Beispiele:

(%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<>

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25.3 Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen

Funktion: apply (F, [x_1, …, x_n])

Konstruiert den Ausdruck F(arg_1, ..., arg_n) und wertet diesen aus.

apply versucht nicht Array-Funktionen von gewöhnlichen Funktionen zu unterscheiden. Ist F der Name eine Array-Funktion, wertet apply den Ausdruck F(...) aus. arrayapply entspricht der Funktion apply, wenn F eine Array-Funktion ist.

Beispiele:

apply wertet die Argumente aus. In diesem Beispiel wird die Funktion min auf die Liste L angewendet.

(%i1) L : [1, 5, -10.2, 4, 3];
(%o1)                 [1, 5, - 10.2, 4, 3]
(%i2) apply (min, L);
(%o2)                        - 10.2

apply wertet die Argumente auch dann aus, wenn die Funktion F die Auswertung ihrer Argumente unterdrückt.

(%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);
fname is not the name of a user function.
 -- an error.  Quitting.  To debug this try debugmode(true);
(%i5) apply (dispfun, [fname]);
                                   x
(%t5)                     F(x) := ----
                                  1729

(%o5)                         [%t5]

apply wertet den Namen der Funktion F aus. Mit dem Quote-Operator ' wird die Auswertung unterdrückt. demoivre ist der Name einer globalen Optionsvariable und einer Funktion.

(%i1) demoivre;
(%o1)                         false
(%i2) demoivre (exp (%i * x));
(%o2)                  %i sin(x) + cos(x)
(%i3) apply (demoivre, [exp (%i * x)]);
demoivre evaluates to false
Improper name or value in functional position.
 -- an error.  Quitting.  To debug this try debugmode(true);
(%i4) apply ('demoivre, [exp (%i * x)]);
(%o4)                  %i sin(x) + cos(x)
Funktion: define (f(x_1, …, x_n), expr)
Funktion: define (f[x_1, …, x_n], expr)
Funktion: define (funmake (f, [x_1, …, x_n]), expr)
Funktion: define (arraymake (f, [x_1, …, x_n]), expr)
Funktion: define (ev (expr_1), expr_2)

Definiert eine Funktion mit dem Namen f und den Argumenten x1, …, x_n und der Funktionsdefinition expr. define wertet das zweite Argument immer aus.

Ist das letzte oder einzige Argument x_n eine Liste mit einem Element, dann akzeptiert die Funktion eine variable Anzahl an Argumenten. Die Argumente der Funktion werden nacheinander den Variablen x_1, …, x_(n-1) zugewiesen. Sind weitere Argumente vorhanden, werden diese als Liste der Variablen x_n zugewiesen.

Ist das erste Argument der Funktion define ein Ausdruck der Form f(x_1, ..., x_n) oder f[x_1, ..., x_n] werden die Argumente der Funktion ausgewertet, aber nicht die Funktion f selbst. f wird auch dann nicht ausgewertet, wenn es bereits eine Funktion mit dem Namen f gibt.

Das erste Argument wird dann ausgewertet, wenn es ein Ausdruck mit den Funktionen funmake, arraymake oder ev ist.

Alle Funktionsdefinitionen treten in demselben Namensraum auf. Die Definition einer Funktion g innerhalb einer Funktion f führt nicht automatisch zu einer lokalen Definition. Um eine lokale Funktion zu erhalten, kann lokal(g) innerhalb der Funktion f ausgeführt werden. Siehe auch local.

Ist eines der Argumente x_k nach der Auswertung ein quotiertes Symbol, wertet die mit define definierte Funktion das Argument nicht aus. Alle weiteren Argumente der Funktion werden ausgewertet.

Siehe auch := und ::=.

Beispiele:

define wertet das zweite Argument aus.

(%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)

Mit define können gewöhnliche Maxima-Funktionen und Array-Funktionen definiert werden.

(%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

Ist das letzte oder einzige Argument x_n eine Liste mit einem Element, akzeptiert die mit define definierte Funktion eine variable Anzahl an Argumenten.

(%i1) define (H ([L]), '(apply ("+", L)));
(%o1)                H([L]) := apply("+", L)
(%i2) H (a, b, c);
(%o2)                       c + b + a

Ist das erste Argument ein Ausdruck mit den Funktionen funmake, arraymake oder ev wird das Argument ausgewertet.

(%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)
Funktion: define_variable (name, default_value, mode)

Definiert eine globale Variable in der Maxima-Umgebung. define_variable ist nützlich für das Schreiben von Paketen, die häufig übersetzt oder kompiliert werden. define_variable führt die folgenden Schritte aus:

  1. mode_declare(name, mode) deklariert den Typ der Variablen name für den Übersetzer. Siehe mode_declare für eine Liste der möglichen Typen.
  2. Hat die Variable keinen Wert, wird der Variablen der Wert default_value zugewiesen.
  3. declare(name, special) deklariert die Variable als Special.
  4. Ordnet der Variablen name eine Testfunktion zu, um sicherzustellen, dass der Variablen nur Werte zugewiesen werden können.

Einer mit define_variable definierten Variablen, die einen anderen Typ als any erhalten hat, kann die Eigenschaft value_check zugewiesen werden. Die value_check-Eigenschaft ist eine Aussagefunktion mit einer Variablen oder ein Lambda-Ausdruck, die aufgerufen werden, wenn der Variablen ein Wert zugewiesen werden soll. Das Argument der value_check-Funktion ist der Wert, den die Variable erhalten soll.

define_variable wertet default_value aus. Die Argumente name und mode werden nicht ausgewertet. define_variable gibt den aktuellen Wert der Variable name zurück. Dieser ist default_value, wenn der Variablen bisher kein Wert zugewiesen wurde.

Beispiele:

foo ist eine boolesche Variable mit dem Wert true.

(%i1) define_variable (foo, true, boolean);
(%o1)                         true
(%i2) foo;
(%o2)                         true
(%i3) foo: false;
(%o3)                         false
(%i4) foo: %pi;
Error: foo was declared mode boolean, has value: %pi
 -- an error.  Quitting.  To debug this try debugmode(true);
(%i5) foo;
(%o5)                         false

bar ist eine Variable mit dem Typ einer ganzen Zahl, die eine Primzahl sein muss.

(%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.
#0: prime_test(y=1440)
 -- an error.  Quitting.  To debug this try debugmode(true);
(%i6) bar;
(%o6)                         1439

baz_quux ist eine Variable, der kein Wert zugewiesen werden kann. Der Typ any_check ist vergleichbar mit any. Aber any_check ruft im Gegensatz zu any den value_check-Mechanismus auf.

(%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'.
#0: lambda([y],if y # 'baz_quux then
                 error("Cannot assign to `baz_quux'."))(y=sqrt(2))
 -- an error.  Quitting.  To debug this try debugmode(true);
(%i6) baz_quux;
(%o6)                       baz_quux
Funktion: dispfun (f_1, …, f_n)
Funktion: dispfun (all)

Zeigt die Definitionen der nutzerdefinierten Funktionen f_1, …, f_n an. Die Argumente können gewöhnliche Funktionen, Makros, Array-Funktionen oder indizierte Funktionen sein.

dispfun(all) zeigt die Definitionen aller nutzerdefinierten Funktionen an, die in den Informationslisten functions, arrays oder macros enthalten sind.

dispfun erzeugt Zwischenmarken %t für jede einzelne anzuzeigende Funktion und weist die Funktionsdefinitionen den Zwischenmarken zu. Im Gegensatz dazu, zeigt die Funktion fundef die Funktionsdefinition ohne Zwischenmarken an.

dispfun wertet die Argumente nicht aus. dispfun gibt eine Liste mit den Zwischenmarken zurück, die zu den angezeigten Funktionen gehören.

Beispiele:

(%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]
(%i12) ''%;
                     - y              - y            - y
(%o12) [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
Funktion: fullmap (f, expr_1, …)

Die Funktion fullmap ist vergleichbar mit der Funktion map. Im Unterschied zu der Funktion map kann fullmap auf verschachtelte Ausdrücke angewendet werden.

Intern wird fullmap von Maxima für die Vereinfachung von Matrizen aufgerufen. Daher können bei der Vereinfachung von Matrizen Fehlermeldungen im Zusammenhang mit fullmap auftreten, ohne dass die Funktion direkt aufgerufen wurde.

Beispiele:

(%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)
Funktion: fullmapl (f, list_1, …)

Die Funktion fullmapl ist vergleichbar mit fullmap. fullmapl kann jedoch nur auf Matrizen und Listen angewendet werden kann.

Beispiele:

(%i1) fullmapl ("+", [3, [4, 5]], [[a, 1], [0, -1.5]]);
(%o1)                [[a + 3, 4], [4, 3.5]]
Systemvariable: functions

Standardwert: []

functions ist eine Informationsliste, die die vom Nutzer mit dem Operator := oder der Funktion define definierten Funktionen enthält. Siehe auch die Systemvariable infolists.

Array-Funktionen und indizierte Funktionen werden nicht in die Informationsliste functions, sondern in die Informationsliste arrays eingetragen.

Beispiele:

(%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]
Funktion: fundef (f)

Gibt die Definition der Funktion f zurück.

Das Argument f kann eine gewöhnliche Funktion, eine Makro-Funktion, eine Array-Funktion oder eine indizierte Funktion sein.

fundef wertet das Argument aus. Siehe auch dispfun.

Funktion: funmake (F, [arg_1, …, arg_n])

Gibt den Ausdruck F(arg_1, ..., arg_n) zurück. Die Rückgabe wird vereinfacht, aber nicht ausgewertet. Die Funktion F wird also nicht aufgerufen, auch wenn diese existiert.

funmake versucht nicht, Array-Funktionen von gewöhnlichen Funktionen zu unterscheiden. Ist F der Name einer Array-Funktion, dann gibt funmake einen Ausdruck der Form F(...) zurück. Für Array-Funktionen kann die Funktion arraymake verwendet werden.

funmake wertet die Argumente aus.

Beispiele:

funmake angewendet auf eine gewöhnliche Funktion.

(%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)

funmake angewendet auf ein Makro.

(%i1) G (x) ::= (x - 1)/2;
                                  x - 1
(%o1)                    G(x) ::= -----
                                    2
(%i2) funmake (G, [u]);
(%o2)                         G(u)
(%i3) ''%;
                              u - 1
(%o3)                         -----
                                2

funmake angewendet auf eine indizierte Funktion.

(%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)

funmake angewendet auf ein Symbol, welches keine Funktion repräsentiert.

(%i1) funmake (A, [u]);
(%o1)                         A(u)
(%i2) ''%;
(%o2)                         A(u)

funmake wertet die Argumente, aber nicht die Rückgabe aus.

(%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 vereinfacht den Rückgabewert der Funktion funmake.

(%i1) funmake (sin, [%pi / 2]);
(%o1)                           1
Funktion: lambda ([x_1, …, x_m], expr_1, …, expr_n)
Funktion: lambda ([[L]], expr_1, …, expr_n)
Funktion: lambda ([x_1, …, x_m, [L]], expr_1, …, expr_n)

Definiert einen Lambda-Ausdruck, der auch als anonyme Funktion bezeichnet wird, und gibt diesen zurück. Die Funktion kann Argumente x_1, …, x_m und optionale Argumente L haben. Die Rückgabe der Funktion ist das Ergebnis des Ausdrucks exprn. Ein Lambda-Ausdruck kann einer Variablen zugewiesen werden und wertet wie eine gewöhnliche Funktion aus. Ein Lambda-Ausdruck kann an solchen Stellen verwendet werden, wo der Name einer Funktion erwartet wird.

Wird der Lambda-Ausdruck ausgewertet, werden lokale Variablen x_1, …, x_m erzeugt. lambda kann innerhalb von Blöcken oder anderen Lambda-Ausdrücken verwendet werden. Mit jeder block-Anweisung oder jedem Lambda-Ausdruck werden erneut lokale Variablen erzeugt. Die lokalen Variablen sind jeweils global zu jeder eingeschlossenen block-Anweisung oder zu jedem eingeschlossenen Lambda-Ausdruck. Ist eine Variable innerhalb von block oder lambda nicht lokal, hat sie den Wert der nächst höheren Anweisung, die ihr einen Wert gibt oder den globalen Wert der Maxima-Umgebung.

Nachdem die lokalen Variablen erzeugt sind, werden die Ausdrücke expr_1, …, expr_n nacheinander ausgewertet. Die Systemvariable %%, welche das Ergebnis eines vorhergehendes Ausdrucks enthält, kann verwendet werden. In einem Lambda-Ausdruck können die Anweisungen catch und throw verwendet werden.

Die return-Anweisung kann in einem Lambda-Ausdruck nur verwendet werden, wenn sie von einer block-Anweisung eingeschlossen wird. Die return-Anweisung definiert jedoch den Rückgabewert des Blocks und nicht des Lambda-Ausdrucks. Auch die go-Anweisung kann in einem Lambda-Ausdrucks nur in einem Block verwendet werden.

lambda wertet die Argumente nicht aus.

Beispiele:

Ein Lambda-Ausdruck kann einer Variablen zugewiesen werden und wie eine gewöhnliche Funktion ausgewertet werden.

(%i1) f: lambda ([x], x^2);
                                      2
(%o1)                    lambda([x], x )
(%i2) f(a);
                                2
(%o2)                          a

Ein Lamda-Ausdruck kann an Stellen verwendet werden, wo der Name einer Funktion erwartet wird.

(%i3) lambda ([x], x^2) (a);
                                2
(%o3)                          a
(%i4) apply (lambda ([x], x^2), [a]);
                                2
(%o4)                          a
(%i5) map (lambda ([x], x^2), [a, b, c, d, e]);
                        2   2   2   2   2
(%o5)                 [a , b , c , d , e ]

Die Argumente sind lokale Variablen. Andere Variablen sind globale Variablen. Globale Variablen werden zu dem Zeitpunkt ausgewertet, wenn der Lambda-Ausdruck ausgewertet wird.

(%i6) a: %pi$
(%i7) b: %e$
(%i8) g: lambda ([a], a*b);
(%o8)                   lambda([a], a b)
(%i9) b: %gamma$
(%i10) g(1/2);
                             %gamma
(%o10)                       ------
                               2
(%i11) g2: lambda ([a], a*''b);
(%o11)                lambda([a], a %gamma)
(%i12) b: %e$
(%i13) g2(1/2);
                             %gamma
(%o13)                       ------
                               2

Lambda-Ausdrücke können verschachtelt werden. Lokale Variablen eines äußeren Lambda-Ausdrucks sind global zu den enthaltenen Lambda-Ausdrücken, außer diese werden wieder als lokal erklärt.

(%i14) h: lambda ([a, b], h2: lambda ([a], a*b), h2(1/2));
                                                   1
(%o14)    lambda([a, b], h2 : lambda([a], a b), h2(-))
                                                   2
(%i15) h(%pi, %gamma);
                             %gamma
(%o15)                       ------
                               2

Da lambda die Argumente nicht auswertet, definiert der unten angegebene Ausdruck i keine Funktion "multipliziere mit a". Solch eine Funktion kann mit Hilfe der Funktion buildq definiert werden.

(%i16) i: lambda ([a], lambda ([x], a*x));
(%o16)            lambda([a], lambda([x], a x))
(%i17) i(1/2);
(%o17)                  lambda([x], a x)
(%i18) i2: lambda([a], buildq([a: a], lambda([x], a*x)));
(%o18)    lambda([a], buildq([a : a], lambda([x], a x)))
(%i19) i2(1/2);
                                     x
(%o19)                   lambda([x], -)
                                     2
(%i20) i2(1/2)(%pi);
                               %pi
(%o20)                         ---
                                2

Ein Lambda-Ausdruck kann eine variable Anzahl an Argumenten haben, wenn das letzte Argument eine Liste mit einem Element ist.

(%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
Funktion: map (f, expr_1, …, expr_n)

Gibt einen Ausdruck zurück, dessen Hauptoperator derselbe ist, wie der der Argumente expr_1, …, expr_n aber dessen Operanden das Ergebnis der Anwendung des Operators f auf die Teilausdrücke des Ausdrucks sind. f ist entweder der Name einer Funktion mit n Argumenten oder ein Lambda-Ausdruck mit n Argumenten.

Hat maperror den Wert false, wird die Anwendung der Funktion f gestoppt, (1) wenn die Anwendung auf den kürzesten Ausdruck expr_i beendet ist und die Ausdrücke nicht alle dieselbe Länge haben oder (2) wenn die Ausdrücke expr_i einen verschiedenen Typ haben. Hat maperror den Wert true wird in den obigen Fällen eine Fehlermeldung ausgegeben.

Beispiele:

(%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]


Funktion: mapatom (expr)

Gibt den Wert true zurück, wenn der Ausdruck expr von Funktionen die auf Argumente angewendete werden, als ein Atom betrachtet wird. Als Atome werden Zahlen, einschließlich rationaler Zahlen und großer Gleitkommazahlen, Symbole und indizierte Symbole betrachtet.

Optionsvariable: maperror

Standardwert: true

Hat maperror den Wert false, wird die Anwendung der Funktion f gestoppt, (1) wenn die Anwendung auf den kürzesten Ausdruck expr_i beendet ist und die Ausdrücke nicht alle dieselbe Länge haben oder (2) wenn die Ausdrücke expr_i einen verschiedenen Typ haben. Hat maperror den Wert true wird in den obigen Fällen eine Fehlermeldung ausgegeben.

Optionsvariable: mapprint

Standardwert: true

Hat mapprint den Wert true, werden verschiedene Informationen von den Funktionen map, maplist und fullmap ausgegeben. Dies ist der Fall, wenn die Funktion map die Funktion apply aufruft oder wenn für die Funktion map die Argumente eine verschiedene Länge haben.

Hat mapprint den Wert false, werden diese Meldungen unterdrückt.

Funktion: maplist (f, expr_1, …, expr_n)

Wendet die Funktion f auf die Ausdrücke expr_1, …, expr_n an und gibt das Ergebnis als eine Liste zurück. f ist der Name einer Funktion oder ein lambda-Ausdruck.

Im Unterschied zu maplist gibt die Funktion map einen Ausdruck zurück, der denselben Hauptoperator wie die Ausdrücke expr_i hat.

Funktion: outermap (f, a_1, …, a_n)

Wendet die Funktion f auf jedes Element des äußeren Produktes der Argumente a_1 x a_2 xx a_n an.

f ist der Name einer Funktion mit n Argumenten oder ein Lambda-Ausdruck mit n Argumenten. Jedes Argument a_k kann eine Liste oder verschachtelte Liste, eine Matrix oder irgendein anderer Ausdruck sein.

outermap wertet die Argumente aus.

Siehe auch map, maplist und apply.

Beispiele:

Einfaches Beispiel für outermap. Die Funktion F ist undefiniert.

(%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]]

Das Beispiel zeigt die Rückgabe der Funktion outermap detaillierter. Das erste, zweite und dritte Argument sind eine Matrix, eine Liste und eine Matrix. Der Rückgabewert ist eine Matrix. Jedes Element der Matrix ist eine Liste und jedes Element der Liste ist eine Matrix.

(%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 erhält die Struktur der Argumente im Ergebnis. Die Funktion cartesian_product erhält die Struktur der Argumente nicht.

(%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
Funktion: remfunction (f_1, …, f_n)
Funktion: remfunction (all)

Hebt die Bindung der Symbole f_1, …, f_n an ihre Funktionsdefinitionen auf. Die Argumente können die Namen von Funktionen sein, die mit dem Operator := oder der Funktion define definiert wurden sowie Makro-Funktionen, die mit dem Operator ::= definiert wurden.

remfunction(all) entfernt alle Bindungen von Funktionsdefinitionen.

remfunction gibt eine Liste mit den Symbolen zurück, die von ihren Funktionsdefinitionen entbunden wurden. false wird für die Symbole zurückgegeben, für die es keine Funktionsdefinition gibt.

remfunction wertet die Argumente nicht aus.

remfunction kann nicht auf Array-Funktionen und indizierte Funktionen angewendet werden. Für diese Funktionen kann remarray verwendet werden.

Funktion: scanmap (f, expr)
Funktion: scanmap (f, expr, bottomup)

Wendet die Funktion f rekursiv auf alle Teilausdrücke in expr an. Dies kann zum Beispiel verwendet werden, um einen Ausdruck vollständig zu faktorisieren.

Beispiele:

(%i1) exp:(a^2+2*a+1)*y + x^2$
(%i2) scanmap(factor,exp);
                                    2      2
(%o2)                         (a + 1)  y + x
(%i3) scanmap(factor,expand(exp));
                           2                  2
(%o3)                      a  y + 2 a y + y + x

Ein weiteres Beispiel für die Anwendung einer Funktion auf alle Teilausdrücke.

(%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) wendet die Funktion f Bottom-up auf den Ausdruck expr an.

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))

26 Laufzeitumgebung


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26.1 Initialisierung von Maxima

Wenn Maxima startet, werden die beiden Dateien maxima-init.mac und maxima-init.lisp automatisch geladen, sofern diese vorhanden sind. Die Datei maxima-init.mac wird mit der Funktion batchload von Maxima geladen und kann beliebige Maxima-Ausdrücke enthalten, die beim Starten von Maxima ausgeführt werden. Die Datei maxima-init.lisp wird mit der Funktion load geladen und kann entsprechende Lisp-Anweisungen enthalten. Beide Dateien erlauben es dem Nutzer, globale Variablen zu setzen, Funktionen zu definieren oder sonstige Aktionen auszuführen, um zum Beispiel die Maxima-Umgebung anzupassen.

Die Dateien maxima-init.mac und maxima-init.lisp können in jedem Verzeichnis abgelegt werden, das von der Funktion file_search gefunden wird. Üblicherweise wird das Verzeichnis gewählt, das in der Optionsvariablen maxima_userdir enthalten ist und die von Maxima beim Starten entsprechend dem Betriebssystem mit einem Standardwert initialisiert wird.

Beispiel:

Im Folgenden wird ein Beispiel für den Inhalt einer Datei maxima-init.mac gezeigt. In diesem Beispiel werden einige globale Werte auf neue Anfangswerte gesetzt.

/* maxima-init.mac */
print(" Lade ", file_search("maxima-init.mac"), " ...")$
linel:65$      /* 65 Zeichen pro Zeile */
leftjust:true$ /* Linksbündige Ausgabe */
algebraic:true$ /* Vereinfache algebraische Zahlen */
fpprec:25$      /* große Gleitkommazahlen mit 25 Stellen */
print (" maxima-init.mac ist geladen.")$

Die Optionsvariable maxima_userdir enthält ein geeignetes Verzeichnis, um die Datei maxima-init.mac abzulegen. Mit der Funktion file_search kann geprüft werden, ob die Datei von Maxima gefunden wird.

(%i1) maxima_userdir;
(%o1)                 /home/dieter/.maxima
(%i2) file_search("maxima-init.mac");
(%o2)         /home/dieter/.maxima/maxima-init.mac

Im Folgenden wird Maxima mit einer Datei maxima-init.mac gestartet, die die oben angegebenen Maxima Kommandos enthält.

dieter@dieter:~/Maxima/maxima$ rmaxima
Maxima 5.25.1 http://maxima.sourceforge.net
Mit Lisp SBCL 1.0.53
Lizensiert unter der GNU Public License. Siehe die Datei COPYING.
Gewidmet dem Andenken an William Schelter.
Die Funktion bug_report() gibt Informationen zum Berichten von Fehlern.
 Lade  /home/dieter/.maxima/maxima-init.mac  ... 
 maxima-init.mac ist geladen. 
(%i1) 

Die Sitzung wird fortgesetzt, die Variablen enthalten die gewünschten neuen Standardwerte und die Anzeige ist linksbündig formatiert.

(%i1) linel;
(%o1) 65
(%i2) algebraic;
(%o2) true
(%i3) fpprec;
(%o3) 25

Hinweis:

Mit dem Kommando reset werden die Optionsvariablen nicht auf die Werte der Datei maxima-init.mac zurückgesetzt, sondern auf die ursprünglichen in Maxima festgelegten Standardwerte. Wird das Kommando kill ausgeführt, gehen weiterhin alle in der Initialisierungsdatei definierten Variablen und Funktionen verloren. In beiden Fällen muss die Datei maxima-init.mac erneut zum Beispiel mit der Funktion load geladen werden.

Die obige Sitzung wird fortgesetzt. Die Variablen werden mit reset zurückgesetzt. Dann wird die Datei maxima-init.mac mit der Funktion load geladen.

(%i4) reset();
(%o1) [features, fpprec, _, __, labels, %, linenum, algebraic, 
                                   tr-unique, leftjust, lispdisp]
(%i2) fpprec;
(%o2)                          16
(%i3) load("maxima-init.mac");
 Lade  /home/dieter/.maxima/maxima-init.mac  ... 
 maxima-init.mac ist geladen. 
(%o3) /home/dieter/.maxima/maxima-init.mac
(%i4) fpprec;
(%o4) 25

Die obigen Ausführungen treffen auf gleiche Weise auf die Datei maxima-init.lisp zu, wobei in diesem Fall die Datei Lisp-Anweisungen enthält.

Beispiel:

Das folgende Beispiel zeigt die Übersetzung des obigen Beispiels für die Datei maxima-init.mac in Lisp-Anweisungen.

;;; maxima-init.lisp
(format t " Lade ~A ...~%" ($file_search "maxima-init.lisp"))
(setq $linel 65)
(setq $leftjust t)
(setq $algebraic t)
(setq $fpprec 25)
(fpprec1 nil $fpprec)
(format t " maxima-init.lisp ist geladen.~%")

Die Datei maxima-init.lisp ist im besonderen dazu geeignet, einen Patch in Maxima einzuspielen, um einen Programmierfehler zu beheben.


26.2 Interrupts

Eine Berechnung kann mit dem Kommando ^c (control-c) abgebrochen werden. Standardmäßig kehrt Maxima zu der Eingabeaufforderung der Konsole zurück. In diesem Fall ist es nicht möglich, die Berechnung fortzusetzen.

Beispiel:

Eine lange Rechnung wird mit ^c abgebrochen. Maxima kehrt zur Eingabeaufforderung zurück.

(%i1) factor(factorial(10000))$

Maxima encountered a Lisp error:
 Interactive interrupt at #x9224192.

Automatically continuing.
To enable the Lisp debugger set *debugger-hook* to nil.
(%i2) 

Wird die Lisp-Variable *debugger-hook* mit dem Kommando :lisp (setq *debugger-hook* nil) auf den Wert nil gesetzt, dann startet Maxima den Lisp-Debugger, wenn das Kommando ^c ausgeführt wird. Mit dem Kommando continue im Lisp-Debugger kann die unterbrochene Berechnung fortgesetzt werden.

Beispiel:

Die Variable *debugger-hook* wird auf den Wert nil gesetzt. Der Abbruch der Rechnung startet in diesem Fall den Lisp-Debugger. Die Rechnung kann mit der Auswahl 0 für das Kommando continue fortgesetzt werden.

(%i2) :lisp (setq *debugger-hook* nil)
NIL
(%i2) factor(factorial(10000))$

debugger invoked on a SB-SYS:INTERACTIVE-INTERRUPT
     in thread #<THREAD
     "initial thread" RUNNING
     {C597F49}>:
  Interactive interrupt at #x9224192.

Type HELP for debugger help, or (SB-EXT:QUIT) to exit from SBCL.

restarts (invokable by number or by possibly-abbreviated name):
  0: [CONTINUE    ] Return from SB-UNIX:SIGINT.
  1: [MACSYMA-QUIT] Maxima top-level
  2: [ABORT       ] Exit debugger, returning to top level.

(SB-BIGNUM:BIGNUM-TRUNCATE #<unavailable argument>
                           #<unavailable argument>)
0] 0

(%i3) 

Hinweis:

Mit dem Kommando :lisp (setq *debugger-hook* 'maxima-lisp-debugger) kann das Standardverhalten von Maxima wiederhergestellt werden.

In Unix-Systemen kann die Ausführung auch mit Kommando ^z (control-z) abgebrochen werden. In diesem Fall wird eine Unix-Shell gestartet. Das Kommando fg kehrt zu Maxima zurück.

Wie mit dem Kommando ^c kann auch ein Lisp-Fehler zu einem Abbruch der Berechnung führen. Maxima meldet den Lisp-Fehler und kehrt standardmäßig zu der Eingabeaufforderung zurück. Wurde die Lisp-Variable *debugger-hook* auf den Wert nil gesetzt, startet Maxima den Lisp-Debugger.

Beispiel:

Es wird eine Lisp-Funktion $sqr definiert, die aus Maxima mit sqr aufgerufen werden kann und ihr Argument quadriert. Wird die Funktion mit mehr als einem Argument aufgerufen, wird ein Lisp-Fehler generiert und Maxima kehrt zu der Eingabeaufforderung zurück.

(%i1) :lisp (defun $sqr (x) (* x x))
$SQR
(%i1) sqr(3);
(%o1)                           9
(%i2) sqr(2,3);

Maxima encountered a Lisp error:

 invalid number of arguments: 2

Automatically continuing.
To enable the Lisp debugger set *debugger-hook* to nil.

(%i3)

Jetzt wird die Lisp-Variable *debugger-hook* auf den Wert nil gesetzt. In diesem Fall wird der Lisp-Debugger aufgerufen. Die Ausführung kann in diesem Fall nicht mit dem Kommando continue fortgesetzt werden, da ein Syntax-Fehler aufgetreten ist. Jedoch ist es möglich, Maxima mit dem Kommando (run) vom Lisp-Prompt neu zu starten.

(%i3) :lisp (setq *debugger-hook* nil)
NIL
(%i3) sqr(2,3);

debugger invoked on a SB-INT:
   SIMPLE-PROGRAM-ERROR in thread #<THREAD
   "initial thread" RUNNING {C597F49}>:
  invalid number of arguments: 2

Type HELP for debugger help, or (SB-EXT:QUIT) to exit from SBCL.

restarts (invokable by number or by possibly-abbreviated name):
  0: [MACSYMA-QUIT] Maxima top-level
  1: [CONTINUE    ] Ignore runtime option --eval "(cl-user::run)".
  2: [ABORT       ] Skip rest of --eval and --load options.
  3:                Skip to toplevel READ/EVAL/PRINT loop.
  4: [QUIT        ] Quit SBCL (calling #'QUIT, killing the process).

($SQR 2)[:EXTERNAL]
0] continue

* (run)
Maxima restarted.
(%i4)

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26.3 Funktionen und Variablen der Laufzeitumgebung

Systemvariable: maxima_tempdir

Die Systemvariable maxima_tempdir enthält das Verzeichnis, in dem Maxima temporäre Dateien ablegt. Insbesondere werden temporäre Grafikausgaben von Funktionen wie plot2d und plot3d in diesem Verzeichnis abgelegt. Der Standardwert von maxima_tempdir ist das Home-Verzeichnis des Nutzers, sofern Maxima dieses feststellen kann. Andernfalls initialisiert Maxima die Systemvariable maxima_tempdir mit einer geeigneten Annahme.

Der Systemvariablen maxima_tempdir kann eine Zeichenkette zugewiesen werden, die ein Verzeichnis bezeichnet.

Systemvariable: maxima_userdir

Die Systemvariable maxima_userdir enthält ein Verzeichnis, das Maxima durchsucht, um Maxima- oder Lisp-Dateien zu finden. Der Standardwert der Systemvariablen maxima_userdir ist ein Unterverzeichnis des Home-Verzeichnis des Nutzers, sofern Maxima dieses bestimmen kann. Ansonsten initialisiert Maxima die Systemvariable maxima_userdir mit einer geeigneten Annahme. Dieses Verzeichnis ist zum Beispiel geeignet, um die Initialisisierungsdateien maxima-init.mac und maxima-init.lisp abzulegen.

Maxima sucht in weiteren Verzeichnissen nach Dateien. Die vollständige Liste der Suchverzeichnisse ist den Variablen file_search_maxima und file_search_lisp enthalten.

Der Systemvariablen maxima_userdir kann eine Zeichenkette zugewiesen werden, die ein Verzeichnis bezeichnet. Wenn der Wert von maxima_userdir geändert wird, werden die Variablen file_search_maxima und file_search_lisp nicht automatisch angepasst.

Funktion: room ()
Funktion: room (true)
Funktion: room (false)

Gibt eine Beschreibung der Speicherplatznutzung aus. Die Darstellung und der Inhalt der Beschreibung hängt von dem Maxima zugrunde liegendem Lisp ab. Mit den Argumenten true und false kann der Umfang der auszugebenden Information kontrolliert werden, sofern die Option vom verwendeten Lisp unterstützt wird. Mit dem Argument true wird die umfangreichste Darstellung ausgegeben und mit dem Argument false die kürzeste.

Beispiel:

Das folgende Beispiel zeigt die Ausgabe auf einem Linux-System mit der Lisp-Implementierung SBCL 1.0.45.

(%i1) room(false);
Dynamic space usage is:   63,719,856 bytes.
Read-only space usage is:      3,512 bytes.
Static space usage is:         2,256 bytes.
Control stack usage is:        1,440 bytes.
Binding stack usage is:          184 bytes.
Control and binding stack usage is for the current thread only.
Garbage collection is currently enabled.
(%o2)                         false
Funktion: sstatus (keyword, item)

Hat das Argument keyword den Wert feature, wird das Argument item der internen Lisp-Eigenschaftsliste *features* hinzugefügt. Das Kommando status(feature, item) hat dann das Ergebnis true. Hat das Argument keyword den Wert nofeature, wird das Argument item von der internen Lisp-Eigenschaftsliste *features* entfernt.

Siehe auch die Funktion status.

Funktion: status (feature)
Funktion: status (feature, item)

Das Kommando status(feature) gibt die interne Lisp-Eigenschaftsliste *features* zurück. status(feature,item) gibt true zurück, wenn das Argument item in der internen Lisp-Eigenschaftsliste *features* enthalten ist. Ansonsten ist die Rückgabe false. status wertet die Argumente nicht aus. Eine Systemeigenschaft item, die Sonderzeichen wie - oder * enthält, muss als Zeichenkette angegeben werden.

Siehe auch die Funktion sstatus.

Die Lisp-Variable *features* steht in keinem Zusammenhang mit der Maxima-Systemvariablen features, die eine Liste mit mathematischen Eigenschaften enthält, die Funktionen und Variablen erhalten können.

Beispiel:

Das folgende Beispiel zeigt die Ausgabe für ein Linux-System mit SBCL als Lisp. Die Ausgabe ist abgekürzt.

(%i1) status(feature);
(%o1) [sb-bsd-sockets-addrinfo, asdf2, asdf, cl, mk-defsystem, 
cltl2, ansi-cl, common-lisp, sbcl, ...]

(%i2) status(feature,"ansi-cl");
(%o2)                         true
Funktion: system (command)

system(command) führt das Kommando command in einem eigenen Prozess aus. Das Kommando wird an die Standard-Shell übergeben. system wird nicht von allen Betriebssystemen unterstützt, steht aber im Allgemeinen unter Unix oder Unix ähnlichen Betriebssystemen zur Verfügung.

Funktion: time (%o1, %o2, %o3, …)

Gibt eine Liste mit den Ausführungszeiten zurück, die benötigt wurden, um die Ergebnisse %o1, %o2, %o3, … zu berechnen. Die Argumente der Funktion time können nur Ausgabemarken sein. Für andere Argumente ist das Ergebnis unknown.

Siehe die Optionsvariable showtime, um die Ausführungszeiten für jede einzelne Berechnung anzuzeigen.

Beispiel:

Die Zeit für die Berechnung der Fakultät einer großen ganzen Zahl wird mit time ausgegeben.

(%i1) factorial(100000)$

(%i2) time(%o1);
(%o2)                        [7.589]
Funktion: timedate ()

Gibt eine Zeichenkette zurück, die das aktuelle Datum und die aktuelle Zeit enthält. Die Zeichenkette hat das Format yyyy-mm-dd HH:MM:SS (GMT-n).

Beispiel:

(%i1) timedate();
(%o1)               2010-12-28 21:56:32+01:00
Funktion: absolute_real_time ()

Gibt die Sekunden zurück, die seit dem 1. Januar 1990 UTC verstrichen sind. Die Rückgabe ist eine ganze Zahl.

Siehe auch elapsed_real_time und elapsed_run_time.

Beispiel:

(%i1) absolute_real_time ();
(%o1)                      3502559124
(%i2) truncate(1900+absolute_real_time()/(365.25*24*3600));
(%o2)                         2010
Funktion: elapsed_real_time ()

Gibt die Sekunden zurück, die seit dem letzten Start von Maxima verstrichen sind. Die Rückgabe ist eine Gleitkommazahl.

Siehe auch absolute_real_time und elapsed_run_time.

Beispiel:

(%i1) elapsed_real_time ();
(%o1)                       2.559324
(%i2) expand ((a + b)^500)$
(%i3) elapsed_real_time ();
(%o3)                       7.552087
Funktion: elapsed_run_time ()

Gibt eine Schätzung der Zeit in Sekunden zurück, die Maxima für Berechnungen seit dem letzten Start benötigt hat. Der Rückgabewert ist eine Gleitkommazahl.

Siehe auch absolute_real_time und elapsed_real_time.

Beispiel:

(%i1) elapsed_run_time ();
(%o1)                         0.04
(%i2) expand ((a + b)^500)$
(%i3) elapsed_run_time ();
(%o3)                         1.26

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27 Programmierung


27.1 Lisp und Maxima

Lisp- und Maxima-Bezeichner

Maxima ist in Lisp programmiert. Es ist einfach, Lisp-Funktionen und Lisp-Variable in Maxima zu verwenden. Umgekehrt können Maxima-Funktionen und Maxima-Variablen in Lisp verwendet werden. Ein Lisp-Symbol, das mit einem Dollarzeichen $ beginnt, entspricht einem Maxima-Symbol ohne einem Dollarzeichen. Umgekehrt entspricht einem Maxima-Symbol, das mit einem Fragezeichen ? beginnt, ein Lisp-Symbol ohne das Fragezeichen. Zum Beispiel entspricht dem Maxima-Symbol foo das Lisp-Symbol $foo und dem Maxima-Symbol ?foo entspricht das Lisp-Symbol foo.

Speziellen Zeichen wie einem Trennstrich - oder einem Stern * in Lisp-Symbolen muss ein Backslash \ vorangestellt werden, um diese in Maxima zu verwenden. Zum Beispiel entspricht dem Lisp-Symbol *foo-bar* das Maxima-Symbol ?\*foo\-bar\*.

Im Gegensatz zu Lisp unterscheidet Maxima Groß- und Kleinschreibung. Es gibt einige Regeln, die eine Übersetzung von Namen zwischen Lisp und Maxima betreffen:

  1. Ein Lisp-Bezeichner, der nicht von senkrechten Strichen eingeschlossen ist, entspricht einem klein geschriebenen Maxima-Bezeichner. Die Schreibweise des Lisp-Bezeichners wird dabei ignoriert. Zum Beispiel entspricht den folgenden Lisp-Bezeichnern $foo, $FOO und $Foo jeweils der Maxima-Bezeichner foo.
  2. Ein Lisp-Bezeichner, der vollständig groß oder klein geschrieben ist und von senkrechten Strichen eingeschlossen wird, entspricht einem Maxima-Bezeichner in der umgekehrten Schreibweise. Ein klein geschriebener Lisp-Bezeichner wird also zu einem großgeschriebenen Maxima-Bezeichner und umgekehrt. Zum Beispiel entsprechen den Lisp-Bezeichnern |$FOO| und |$foo| die Maxima-Bezeichner foo und FOO.
  3. Ein Lisp-Bezeichner in gemischter Schreibweise, der von senkrechten Strichen eingeschlossen ist, entspricht einem Maxima-Bezeichner in der gleichen Schreibweise. Zum Beispiel entspricht dem Lisp-Bezeichner |$Foo| der Maxima-Bezeichner Foo.

Für die Syntax von Maxima-Bezeichnern siehe auch Bezeichner.

Ausführung von Lisp-Code in Maxima

Lisp-Code kann mit dem Unterbrechungskommando :lisp von einer Maxima-Kommandozeile ausgeführt werden. Siehe Debugger-Kommandos für weitere Unterbrechungskommandos und deren Beschreibung.

Beispiele:

Addiere die Werte der Maxima-Variablen x und y mit dem Lisp-Operator +.

(%i1) x:10$ y:5$
(%i3) :lisp (+ $x $y)
15

Addiere die Symbole a und b mit der Lisp-Funktion ADD. Das Ergebnis wird der Variablen $RES zugewiesen. Die Variable hat in Maxima den Namen res.

(%i3) :lisp (setq $res (add '$a '$b))
((MPLUS SIMP) $A $B)
(%i3) res;
(%o3)                         b + a

Das :lisp-Kommando ist nützlich, um zum Beispiel Lisp-Eigenschaften von Maxima-Symbolen anzuzeigen, globale Lisp-Variablen wie *PRINT-CIRCLE* zu setzen oder wie im letzten Beispiel die interne Form von Maxima-Ausdrücken anzuzeigen.

(%i4) :lisp (symbol-plist 'mabs)
(TEXSYM ((\left| ) \right| ) TEX TEX-MATCHFIX REAL-VALUED T
        MAPS-INTEGERS-TO-INTEGERS T DIMENSION DIM-MABS TRANSLATE
        #<FUNCTION (LAMBDA #) {972D045}> FLOATPROG MABSBIGFLOAT INTEGRAL
        ((X) #<FUNCTION ABS-INTEGRAL>) OPERATORS SIMPABS DISTRIBUTE_OVER
        (MLIST $MATRIX MEQUAL) NOUN $ABS REVERSEALIAS $ABS GRAD
        ((X) ((MTIMES) X ((MEXPT) ((MABS) X) -1))))

(%i4) :lisp (setq *print-circle* nil)
NIL

(%i4) 'integrate(t*sin(t), t);
                          /
                          [
(%o4)                     I t sin(t) dt
                          ]
                          /
(%i5) :lisp $%
((%INTEGRATE SIMP) ((MTIMES SIMP) $T ((%SIN SIMP) $T)) $T)

Das Kommando :lisp kann in einer Kommandozeile und in Dateien verwendet werden, die mit den Funktionen batch oder demo geladen werden. Dagegen kann das Kommando :lisp nicht in Dateien verwendet werden, die mit den Funktionen load, batchload, translate_file oder compile_file geladen werden.

Ausführung von Maxima-Code in Lisp

Das Lisp-Makro #$ erlaubt die Nutzung von Maxima-Ausdrücken in Lisp-Code. #$expr$ wird zu einem Lisp-Ausdruck expandiert, der dem Maxima-Ausdruck expr entspricht.

Beispiele:

Die beiden folgenden Beispiele zeigen die Zuweisung an eine Variable var. Im ersten Beispiel werden Lisp- und Maxima-Code gemischt. Für die Zuweisung an die Variable wird die Lisp-Funktion MSETQ aufgerufen. Das Makro #$ transformiert den Maxima Ausdruck sin(x) + a^2 in die Lisp-Form ((MPLUS SIMP) ((MEXPT SIMP) $A 2) ((%SIN SIMP) $X)). Dies entspricht dem im zweiten Beispiel gezeigten Maxima-Kommando.

(%i1) :lisp (msetq $var #$sin(x)+a^2$)
((MPLUS SIMP) ((MEXPT SIMP) $A 2) ((%SIN SIMP) $X))

(%i1) var: sin(x)+a^2;
                                     2
(%o1)                      sin(x) + a

In diesem Beispiel wird zunächst ein Maxima-Ausdruck der Variablen $VAR zugewiesen und dann mit der Lisp-Funktion DISPLA ausgegeben.

(%i1) :lisp (setq $var #$'integrate(f(x), x)$)
((%INTEGRATE SIMP) (($F SIMP) $X) $X)
(%i1) :lisp (displa $var)
/
[
I f(x) dx
]
/
NIL

Maxima-Funktionen sind keine Lisp-Funktionen. Um eine Maxima-Funktion in Lisp-Code aufzurufen, kann die Lisp-Funktion MFUNCALL aufgerufen werden.

(%i1) f(x,y) := x^2 + sin(y)$
(%i2) :lisp (mfuncall '$f '$a 10)
((MPLUS SIMP) ((%SIN SIMP) 10) ((MEXPT SIMP) $A 2))

Öffnen einer Lisp-Sitzung

Mit dem Kommando to_lisp() kann von einer Maxima-Kommandozeile eine Lisp-Sitzung geöffnet werden. Mit dem Kommando (TO-MAXIMA) wird die Lisp-Sitzung beendet und nach Maxima zurückgekehrt. Siehe auch to_lisp für ein Beispiel.

Die folgenden Lisp-Funktionen können in Maxima nicht verwendet werden:

complement, continue, /, float, functionp, array, exp, listen, signum, atan, asin, acos, asinh, acosh, atanh, tanh, cosh, sinh, tan, break, und gcd.


27.2 Einführung in die Programmierung

In Maxima können Programme geschrieben werden. Alle Maxima-Funktionen und Maxima-Variablen können in Programmen verwendet werden. Maxima hat einen Übersetzer, um Maxima-Programme in Lisp-Programme zu übersetzen, und einen Compiler, um die übersetzten Programme zu kompilieren. Siehe dazu das Kapitel Übersetzer.

Maxima-Programme bestehen aus Funktionen und Makros, die im Kapitel Funktionsdefinitionen beschrieben sind. Die Funktionen werden aus Ausdrücken der Form (expr_1, expr_2, ..., expr_n) oder block-Anweisungen zusammengesetzt. Mit der Anweisung local werden Variablen definiert, deren Werte und Eigenschaften lokal zu einem Block sind.

Konditionale Verzweigen werden mit der Anweisung if definiert und haben die Form if ... then ... else.

Maxima kennt die sehr allgemeine Anweisung for, um Schleifen zu programmieren. Schlüsselworte für die Programmierung von Schleifen sind while, unless, do sowie thru, step, in.

Mit der Sprunganweisung return kann ein Block verlassen werden und mit der Sprunganweisung go wird innerhalb eines Blockes zu eine Marke verzweigt. Nicht-lokale Rücksprünge aus Funktionen werden mit den Anweisungen catch und throw programmiert.

Die Anweisung errcatch fängt Fehler ab, so dass die Ausführung eines Programms nicht abgebrochen wird. Mit der Anweisungen error und break wird ein Programm abgebrochen. Im ersten Fall kann eine Fehlermelung ausgegeben werden und das Programm kehrt zur Maxima-Kommandozeile zurück. Mit break wird der Maxima-Debugger gestartet.

Maxima kennt die folgenden Anweisungen und Variablen um Programme zu definieren:

   backtrace    block        break
   catch        do           eval_when
   errcatch     error        error_size
   error_syms   errormsg     for
   go           if           local
   return       throw        unless
   while

27.3 Funktionen und Variablen der Programmierung

Funktion: backtrace ()
Funktion: backtrace (n)

Gibt den Aufruf-Stack der Funktion zurück, die ausgeführt wird.

Das Kommando backtrace() zeigt den gesamten Stack. backtrace(n) zeigt die letzten n Funktionen einschließlich der Funktion, die ausgeführt wird.

backtrace kann in einer Batch-Datei, die zum Beispiel mit der Funktion batch geladen wird, in einer Funktion oder von einer Kommandozeile aufgerufen werden.

Beispiele:

backtrace() gibt den gesamten Stack aus.

(%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) gibt die letzten n Funktionen aus.

(%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
Funktion: block ([v_1, …, v_m], expr_1, …, expr_n)
Funktion: block (expr_1, …, expr_n)

Mit der Anweisung block werden Ausdrücke in einer lokalen Umgebung zusammengefasst. block wertet die Argument expr_1, expr_2, …, expr_n nacheinander aus und gibt das Ergebnis des letzten ausgewerteten Ausdrucks zurück. Die Liste [v_1, ..., v_m] am Anfang der block-Anweisung bezeichnet Variablen, die innerhalb der block-Anweisung lokal sind. Alle anderen Variablen, die in einem Block verwendet werden, beziehen sich auf globale Variablen, die außerhalb des Block definiert sind. Dies kann ein weiterer Block oder die globale Maxima-Umgebung sein. block sichert die aktuellen Werte der Variablen v_1, …, v_m. Wird block verlassen, werden diese Werte wiederhergestellt.

Die Deklaration local(v_1, ..., v_m) innerhalb der block-Anweisung sichert nicht nur die Werte, sondern auch die Eigenschaften der Variablen wie sie zum Beispiel mit den Funktionen declare oder depends definiert werden. Erhalten die mit local deklarierten Variablen innerhalb der block-Anweisung Eigenschaften, wirken sich diese nur lokal aus. Beim Verlassen der block-Anweisung werden die globalen Eigenschaften wiederhergestellt. Siehe auch local.

Die block-Anweisung kann verschachtelt werden. Jeder Block kann eigene lokale Variablen definieren. Diese sind global zu jedem anderen Block der sich innerhalb des Blockes befindet. Ein Variable die nicht als lokal definiert ist, hat den globalen Wert eines umgebenden Blocks oder den Wert der globalen Maxima-Umgebung.

Der Rückgabewert eines Blocks ist der Wert des letzten Ausdrucks oder der Wert, der mit den return-Anweisung zurückgegeben wird. Mit der go-Anweisung kann innerhalb eines Blocks zu einer Marke gesprungen werden. Weiterhin kann mit der throw-Anweisung ein nicht-lokaler Rücksprung zu einer entsprechenden catch-Anweisung erfolgen.

Blöcke erscheinen typischerweise auf der rechten Seite einer Funktionsdefinitionen. Sie können aber auch an anderen Stellen verwendet werden.

Beispiel:

Das Beispiel zeigt eine einfache Implementation des Newton-Algorithmus. Der Block definiert die lokalen Variablen xn, s und numer. numer ist eine Optionsvariable, die im Block einen lokalen Wert erhält. Im Block ist das Tag loop definiert. Zu diesem Tag wird mit der Anweisung go(loop) gesprungen. Der Block und damit die Funktion wird mit der Anweisung return(xn) verlassen. Der Wert der Variablen xn ist das Ergebnis der Funktion newton.

newton(exp,var,x0,eps):=
   block([xn,s,numer],
      numer:true,
      s:diff(exp,var),
      xn:x0,
   loop,
      if abs(subst(xn,var,exp))<eps then return(xn),
      xn:xn-subst(xn,var,exp)/subst(xn,var,s),
      go(loop) )$
Funktion: break (expr_1, …, expr_n)

Wertet die Ausdrücke expr_1, …, expr_n aus, zeigt die Ergebnisse an und führt dann eine Unterbrechung aus. Mit dem Kommando exit; wird Maxima fortgesetzt. Siehe das Kapitel

Beispiel:

Der Variablen a wird der Wert 2 zugewiesen. Dann wird die Unterbrechung ausgeführt. Mit dem Kommando exit; wird Maxima fortgesetzt.

(%i1) break(a:2);
2 

Entering a Maxima break point. Type 'exit;' to resume.
_a;
2
_exit;
(%o1)                           2
Funktion: catch (expr_1, …, expr_n)

Wertet die Ausdrücke expr_1, …, expr_n nacheinander aus. Wertet irgendeiner der Ausdrücke zu throw(arg) aus, dann ist das Ergebnis der Wert von throw(arg) und es werden keine weiteren Ausdrücke ausgewertet. Diese nicht-lokale Rückgabe kehrt zu dem nächsten catch in einer beliebigen Verschachtelungstiefe zurück. Wird kein catch gefunden gibt Maxima eine Fehlermeldung aus.

Führt die Auswertung der Argumente nicht zu einem throw, dann ist die Rückgabe das Ergebnis des letzten Ausdrucks expr_n.

Beispiel:

Die Funktion g gibt eine Liste mit den Werten des Lambda-Ausdrucks zurück. Tritt ein negativer Wert auf, bricht die Funktion ab, in diesem Beispiel mit throw(-3).

(%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
Spezieller Operator: do

Die do-Anweisung erlaubt die Definition von Iterationen. Aufgrund der großen Allgemeinheit der do-Anweisung folgt die Beschreibung in zwei Teilen. Zunächst werden die bekannteren Formen beschrieben, wie sie auch in anderen Programmiersprachen vorhanden sind. Dann folgen die weiteren Möglichkeiten.

Es gibt drei Varianten der do-Anweisung, die sich nur durch die Abbruchbedingung voneinander unterscheiden. Diese sind:

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

initial_value, increment, limit und body können beliebige Ausdrücke sein. Ist das Inkrement 1, kann step entfallen.

Die Ausführung der do-Anweisung beginnt mit der Zuweisung von initial_value an die Kontrollvariable variable. Dann folgen die Schritte: (1) Hat die Kontrollvariable den Wert einer thru-Anweisung überschritten oder hat die Bedingung einer unless-Anweisung den Wert true oder hat die Bedingung einer while-Anweisung den Wert false, dann endet die Ausführung der do-Anweisung. (2) Die Ausdrücke in body werden ausgewertet. (3) Das Inkrement wird zu der Kontrollvariablen hinzuaddiert. Die Schritte (1) bis (3) werden solange ausgeführt, bis eine der Bedingungen für die Beendigung der do-Anweisung zutrifft.

Im Allgemeinen ist der thru-Test erfüllt, wenn die Kontrollvariable größer als limit ist, falls increment nicht negativ ist. Oder wenn die Kontrollvariable kleiner als limit ist, für den Fall, dass das Inkrement negativ ist. increment und limit können Ausdrücke sein, sofern die Bedingung zum Abbruch der do-Anweisung ausgewertet werden kann. Soll increment zu einem negativen Wert auswerten und kann dies jedoch bei Eintritt in die Schleife von Maxima nicht festgestellt werden, so wird das Inkrement als positiv angenommen. Dies kann dazu führen, dass die Schleife nicht korrekt ausgeführt wird.

limit, increment und die Bedingung für den Abbruch der Schleife werden für jeden Durchgang durch die Schleife ausgewertet. Ändern diese ihren Wert nicht, kann es daher effizienter sein, die Werte diese Ausdrücke vor Eintritt in die Schleife zu berechnen und in Variablen abzulegen, die anstatt der Ausdrücke in der Schleife verwendet werden.

Die do-Anweisung hat den Rückgabewert done. Um einen anderen Wert zurückzugeben, kann die return-Anweisung innerhalb von body genutzt werden. Befindet sich die do-Anweisung innerhalb eines Blockes, so wird dieser nicht mit einer return-Anweisung verlassen, die sich innerhalb der do-Anweisung befindet. Auch kann nicht mit der go-Anweisung in einen umgebenen Block gesprungen werden.

Die Kontrollvariable ist immer lokal zur do-Anweisung. Nach dem Verlassen der do-Anweisung kann auf die Kontrollvariable nicht mehr zugegriffen werden.

(%i1) for a:-3 thru 26 step 7 do display(a)$
                             a = - 3

                              a = 4

                             a = 11

                             a = 18

                             a = 25

Die Bedingung while i <= 10 ist äquivalent zu den Bedingungen unless i > 10 und thru 10 ist.

(%i1) s: 0$
(%i2) for i: 1 while i <= 10 do s: s+i;
(%o2)                         done
(%i3) s;
(%o3)                          55

Berechne die ersten acht Terme einer Taylorreihe in einer do-Schleife.

(%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

In diesem Beispiel wird die negative Wurzel von 10 mit einem Newton-Raphson-Algorithmus berechnet.

(%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

Anstatt eines festes Inkrements mit step kann die Kontrollvariable auch mit next für jeden Schleifendurchgang berechnet werden.

(%i6) for count: 2 next 3*count thru 20 do display (count)$
                            count = 2

                            count = 6

                           count = 18

Anstatt mit der Syntax for variable: value ... kann die Kontrollvariable auch mit for variable from value ...do... initialisiert werden. Wird auch from value fortgelassen, wird die Kontrollvariable mit dem Wert 1 initialisiert.

Manchmal kann es von Interesse sein, in einer Schleife keine Kontrollvariable zu nutzen. In diesem Fall genügt es allein die Bedingung für den Abbruch der Schleife anzugeben. Im folgenden wird die Wurzel aus 5 mit dem Heron-Verfahren bestimmt.

(%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

Auch die Abbruchbedingung kann fortgelassen werden. Wird allein do body angegeben, wird die Schleife unendlich oft ausgeführt. Die Schleife kann mit der return-Anweisung verlassen werden. Das folgende Beispiel zeigt eine Implementierung des Newton-Algorithmus.

(%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

Eine weitere Syntax ist die folgende:

for variable in list end_tests do body

Die Elemente der Liste list können beliebige Ausdrücke sein, die nacheinander der Kontrollvariablen zugewiesen werden. Die Schleife bricht ab, wenn die optionale Abbruchbedingung end_test zutrifft, wenn die Liste list keine weiteren Elemente enthält oder wenn die Schleife zum Beispiel mit der Funktion return verlassen wird.

(%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
Funktion: eval_when (keyword, expr_1, …, expr_n)
Funktion: eval_when ([keyword_1, keyword_2, …], expr_1, …, expr_n)

Ein Ausdruck mit der Funktion eval_when wird an oberster Stelle in einer Datei definiert und erlaubt die bedingte Auswertung von Ausdrücken beim Laden, Übersetzen oder Kompilieren einer Datei. Das Argument keyword ist eines der Schlüsselworte batch, translate, compile oder loadfile. Das erste Argument kann ein einzelnes Schlüsselwort oder ein Liste mit mehreren Schlüsselworten sein. Trifft die mit dem Schlüsselwort angegebene Bedingung zu, wird eine oder mehrere der folgenden Aktionen ausgeführt:

batch

Wird die Datei mit einer der Funktionen load, batch, batchload oder demo geladen und ist batch in der Liste der Schlüsselworte enthalten, dann werden die Ausdrücke expr1, …, expr_n genau einmal beim Laden der Datei ausgewertet. Die Rückgabe der Funktion eval_when ist ein Ausdruck evaluated_when(result), wobei result das Ergebnis der Auswertung ist. Ist das Schlüsselwort batch nicht vorhanden, ist die Rückgabe das Symbol not_evaluated_when.

translate

Wird die Datei mit dem Kommando translate_file oder compile_file geladen und ist translate unter den Schlüsselworten, dann werden die Ausdrücke expr_1, …, expr_n sofort ausgewertet. Seiteneffekte wie Zuweisungen von Werten an Optionsvariablen oder Deklarationen sind für die folgende Übersetzung der Datei nach Lisp wirksam. Die Ausdrücke sind jedoch nicht Teil des übersetzten Programms.

loadfile

Wird die Datei mit dem Kommando translate_file oder dem Kommando compile_file geladen und ist loadfile unter den Schlüsselworten, dann werden die Ausdrücke expr_1, …, expr_n nach Lisp übersetzt und als Block der Form (PROGN EXPR_1 ... EXPR_N) in das Lisp Programm eingesetzt. Hier sind die Anweisungen EXPR_I die nach Lisp übersetzten Maxima-Ausdrücke expr_i.

compile

Wird die Datei mit dem Kommando translate_file oder compile_file geladen und ist compile unter den Schlüsselworten, dann werden die Ausdrücke expr_1, …, expr_n nach Lisp übersetzt und als eine Lisp-Anweisung in das Lisp-Programm eingesetzt, die die Form (EVAL-WHEN (:COMPILE-TOPLEVEL) (EXPR_1 ... EXPR_N)) hat. Das Schlüsselwort compile kann nicht mit dem Schlüsselwort loadfile in einem eval_when-Ausdruck kombiniert werden. In diesem Fall wird das Schlüsselwort compile ignoriert.

Beispiele:

Für die folgende Beispiele ist eine Datei mit den Namen eval_when.mac definiert, die verschiedene eval_when-Anweisungen enthält.

(%i1) file: file_search("eval_when.mac");
(%o1)        /home/dieter/.maxima/eval_when.mac
(%i2) printfile(file);

eval_when(batch,     print("called in mode BATCH"));
eval_when(loadfile,  print("called in mode LOADFILE"));
eval_when(compile,   print("called in mode COMPILE"));
eval_when(translate, print("called in mode TRANSLATE"));

(%o2)        /home/dieter/.maxima/eval_when.mac

Die Datei wird mit dem Kommando load geladen. Die Anweisung mit dem Schlüsselwort batch wird beim Laden einmal ausgeführt.

(%i1) file: file_search("eval_when.mac");
(%o1)        /home/dieter/.maxima/eval_when.mac
(%i2) load("file");
called in mode BATCH
(%o2)        /home/dieter/.maxima/eval_when.mac

In diesem Fall wird die Datei mit dem Befehl batch geladen. Die Anweisung mit dem Schlüsselwort batch wird einmal ausgeführt. Die anderen eval_when-Anweisungen werten jeweils zum Ergebnis not_evaluated_when aus.

(%i3) batch(file);

read and interpret file: /home/dieter/.maxima/eval_when.mac
(%i4)     eval_when(batch, print(called in mode BATCH))
called in mode BATCH 
(%o4)         evaluated_when(called in mode BATCH)
(%i5)  eval_when(loadfile, print(called in mode LOADFILE))
(%o5)                  not_evaluated_when
(%i6)   eval_when(compile, print(called in mode COMPILE))
(%o6)                  not_evaluated_when
(%i7) eval_when(translate, print(called in mode TRANSLATE))
(%o7)                  not_evaluated_when
(%o7)        /home/dieter/.maxima/eval_when.mac

Jetzt wird die Datei mit dem Kommando translate_file geladen und nach Lisp übersetzt. Der Ausdruck mit dem Schlüsselwort translate wird sofort ausgewertet. Das übersetzte Programm wird in die Ausgabedatei eval_when.LISP geschrieben. Die eval_when-Anweisung zum Schlüsselwort wird nicht ausgewertet.

(%i1) file: file_search("eval_when.mac");
(%o1)        /home/dieter/.maxima/eval_when.mac
(%i2) translate_file(file);
translator: begin translating /home/dieter/.maxima/eval_when.mac.
called in mode TRANSLATE 
(%o2) [/home/dieter/.maxima/eval_when.mac, 
/home/dieter/.maxima/eval_when.LISP, 
/home/dieter/.maxima/eval_when.UNLISP]

Dies ist der Inhalt der Ausgabedatei eval_when.LISP. Die Ausgabedatei enthält eine PROGN-Anweisung mit dem Ausdruck ($print '"called in mode LOADFILE") für den eval_when-Ausdruck zum Schlüsselwort loadfile sowie eine EVAL-WHEN-Anweisung mit dem Ausdruck ($print '"called in mode COMPILE") für den eval_when-Ausdruck mit dem Schlüsselwort compile.

;;; -*- Mode: Lisp; package:maxima; syntax:common-lisp ;Base: 10 -*- ;;;
;;; Translated on: 2011-10-02 13:35:37+02:00
;;; Maxima version: 5.25post
;;; Lisp implementation: SBCL
;;; Lisp version: 1.0.45
(in-package :maxima)

[...]

nil
(progn ($print '"called in mode LOADFILE"))
(eval-when (:compile-toplevel) ($print '"called in mode COMPILE"))
nil
Funktion: errcatch (expr_1, …, expr_n)

Wertet die Ausdrücke expr_1, …, expr_n nacheinander aus und gibt das Ergebnis des letzten Ausdrucks als eine Liste [expr_n] zurück, wenn kein Fehler bei der Auswertung auftritt. Tritt ein Fehler bei der Auswertung eines der Ausdrücke auf, ist die Rückgabe eine leere Liste [].

errcatch ist nützlich in Batch-Dateien. Mit errcatch kann ein möglicher Fehler abgefangen werden, ohne das die Verarbeitung der Batch-Datei abbricht.

Beispiele:

(%i1) errcatch(x:2,1/x);
                                1
(%o1)                          [-]
                                2
(%i2) errcatch(x:0,1/x);

Division by 0
(%o2)                          []
Funktion: error (expr_1, …, expr_n)
Systemvariable: error

Wertet die Ausdrücke expr_1, …, expr_n aus, gibt diese auf der Konsole aus und generiert einen Fehler, der zur obersten Ebene von Maxima führt oder zu dem nächsten errcatch.

Der Systemvariablen error wird eine Liste zugewiesen, die eine Beschreibung des Fehlers enthält. Das erste Element der Liste ist eine Zeichenkette und die weiteren Elemente enthalten die Argumente die keine Zeichenkette sind.

errormsg() formatiert und gibt die Fehlermeldung in error aus. Damit wird die letzte Fehlermeldung erneut ausgegeben.

Beispiel:

(%i1) f(x):= if x=0 then 
                error("Division durch", x, "ist nicht gestattet.") 
             else 1/x$
(%i2) f(0);

Division durch 0 ist nicht gestattet.
#0: f(x=0)
 -- an error. To debug this try: debugmode(true);
(%i3) errormsg();

Division durch 0 ist nicht gestattet.
(%o3)                         done
(%i4) error;
(%o4)      [Division durch ~M ist nicht gestattet., 0]
Optionsvariable: error_size

Standardwert: 10

error_size kontrolliert die Ausgabe eines Ausdrucks der zu einem Fehler geführt hat. Ist der Ausdruck größer als error_size wird der Ausdruck bei der Ausgabe einer Fehlermeldung durch ein Symbol ersetzt und dem Symbol wird der Ausdruck zugewiesen. Die Symbole werden aus der Liste error_syms ausgewählt.

Ist der Ausdruck kleiner als error_size wird dieser mit der Fehlermeldung ausgegeben.

Siehe auch error und error_syms.

Beispiel:

Die Größe des Ausdrucks U ist 24.

(%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);
Optionsvariable: error_syms

Standardwert: [errexp1, errexp2, errexp3]

In Fehlermeldungen werden Ausdrücke, die größer als error_size sind, durch Symbole ersetzt, denen der Ausdruck zugewiesen wird. Die Symbole werden nacheinander der Liste error_syms entnommen.

Sind keine Symbole mehr vorhanden, werden automatisch neue Symbole mit concat('errexp, n) gebildet.

Siehe auch error und error_size.

Funktion: errormsg ()

Gibt die letzte Fehlermeldung erneut aus. Die Fehlermeldung ist in der Systemvariablen errormsg enthalten. Die Funktion errormsg formatiert diese und gibt sie aus.

Optionsvariable: errormsg

Standardwert: true

Hat die Optionsvariable errormsg den false wird die Ausgabe von Fehlermeldungen unterdrückt.

Der Optionsvariablen errormsg kann in einem Block kein lokaler Wert zugewiesen werden. Der globale Wert von errormsg ist stets präsent.

Beispiele:

(%i1) errormsg;
(%o1)                                true
(%i2) sin(a,b);
Wrong number of arguments to sin
 -- 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);

Der Optionsvariablen errormsg kann in einem Block kein lokaler Wert zugewiesen werden.

(%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
Spezieller Operator: for

Anweisung für Interationen. Siehe die do-Anweisung für eine Beschreibung der Iterationsmöglichkeiten von Maxima.

Funktion: go (tag)

Erlaubt einen Sprung innerhalb eines Blocks zu einer Marke mit dem Namen tag. Um eine Anweisung mit einer Sprungmarke zu versehen, wird der Anweisung die Marke vorangestellt. Ein Beispiel ist:

block ([x], x:1, loop, x+1, ..., go(loop), ...)

Das Argument der Funktion go muss der Name einer Marke sein, die in demselben Block erscheint. Es ist nicht möglich in einen anderen Block zu springen.

Spezieller Operator: if

Ist die bedingte Anweisung. Verschiedene Formen einer bedingten Anweisung sind möglich.

if cond_1 then expr_1 else expr_0 wertet zu expr_1 aus, wenn die Bedingung cond_1 den Wert true hat. Ansonsten wertet der Ausdruck zu expr_0 aus.

Die zusammengesetzte bedingte Anweisung if cond_1 then expr_1 elseif cond_2 then expr_2 elseif ... else expr_0 wertet zu expr_k aus, wenn die Bedingung cond_k den Wert true hat und alle vorhergehenden Bedingungen den Wert false haben. Trifft keine der Bedingungen zu, wertet der Ausdruck zu expr_0 aus.

Fehlt die Anweisung else, wird diese zu else false angenommen. if cond_1 then expr_1 ist daher äquivalent zu if cond_1 then expr_1 else false und if cond_1 then expr_1 elseif ... elseif cond_n then expr_n ist äquivalent zu if cond_1 then expr_1 elseif ... elseif cond_n then expr_n else false.

Die Anweisungen expr_0, …, expr_n können beliebige Maxima-Ausdrücke einschließlich weiterer if-Anweisungen sein. Die Anweisungen werden nicht vereinfacht oder ausgewertet, solange die dazugehörende Bedingung nicht das Ergebnis true hat.

Die Bedingungen cond_1, …, cond_n sind Ausdrücke, die zu true oder false ausgewertet werden können. Kann eine Bedingung nicht zu true oder false ausgewertet werden, hängt die Reaktion von der Optionsvariablen prederror ab. Hat prederror den Wert true, dann meldet Maxima einen Fehler, wenn eine Bedingung nicht zu true oder false ausgewertet werden kann. Ansonsten werden Bedingungen akzeptiert, die nicht zu true oder false ausgewertet werden können und das Ergebnis ist ein bedingter Ausdruck.

Die Bedingungen können die folgenden Operatoren enthalten:

Operation              Symbol      Typ
 
less than              <           relational infix
less than              <=
  or equal to                      relational infix
equality (syntactic)   =           relational infix
negation of =          #           relational infix
equality (value)       equal       relational function
negation of equal      notequal    relational function
greater than           >=
  or equal to                      relational infix
greater than           >           relational infix
and                    and         logical infix
or                     or          logical infix
not                    not         logical prefix
Funktion: local (v_1, …, v_n)

Speichert alle Eigenschaften der Symbole v_1, …, v_n, entfernt die Eigenschaften und stellt die abgespeicherten Eigenschaften nach dem Austritt aus einem Block oder einem zusammengesetzten Ausdruck in dem local auftritt wieder her.

Einige Deklarationen sind als Eigenschaft eines Symbols implementiert. Dazu gehören Deklarationen mit :=, array, dependencies, atvalue, matchdeclare, atomgrad, constant, nonscalar oder assume. Der Effekt von local ist, dass solche Deklarationen nur lokal in dem Block wirksam sind.

local kann nur in block-Anweisungen oder in einer Funktionsdefinition oder in einem Lambda-Ausdruck verwendet werden. Weiterhin darf local jeweils nur einmal auftreten.

local wertet die Argumente aus. local hat die Rückgabe done.

Beispiel:

Eine lokale Funktionsdefinition.

(%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
Funktion: return (value)

Die return-Anweisung wird in einem Block verwendet, um den Block mit dem Ergebnis value zu verlassen. Siehe block für mehr Informationen.

Funktion: throw (expr)

Wertet den Ausdruck expr aus und generiert eine Ausnahme mit dem Ergebnis der Auswertung, die von der letzten catch-Anweisung behandelt wird.

Spezieller Operator: while
Spezieller Operator: unless

Siehe den Operator do.


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28 Übersetzer


28.1 Einführung in den Übersetzer


28.2 Funktionen und Variablen des Übersetzers

Funktion: compfile (filename, f_1, …, f_n)
Funktion: compfile (filename, functions)
Funktion: compfile (filename, all)

Übersetzt Maxima-Funktionen nach Lisp und schreibt den übersetzten Code in die Datei filename. Mit dem Kommando compfile(filename f_1, ..., f_n) werden die als Argument angegebenen Funktionen f_1, …, f_n übersetzt. Die Kommandos compfile(filename, functions) oder compfile(filename, all) übersetzen dagegen alle vom Nutzer definierten Funktionen.

Die Lisp-Übersetzungen werden nicht ausgewertet. Auch wird die Ausgabedatei nicht kompiliert. translate generiert und wertet Lisp-Übersetzungen aus. Die Funktion compile_file übersetzt Maxima nach Lisp und führt dann den Lisp-Compiler aus.

Siehe auch die Funktionen translate, translate_file und compile_file.

Funktion: compile (f_1, …, f_n)
Funktion: compile (functions)
Funktion: compile (all)

Übersetzt die Maxima-Funktionen f_1, …, f_n nach Lisp, wertet die Lisp-Übersetzungen aus und ruft den Lisp-Compiler für jede übersetzte Funktion auf. compile gibt eine Liste mit den Namen der kompilierten Funktionen zurück.

compile(all) oder compile(funtions) kompiliert alle nutzerdefinierten Funktionen.

compile wertet die Argumente nicht aus. Der Quote-Quote-Operator '' erzwingt die Auswertung.

Funktion: compile_file (filename)
Funktion: compile_file (filename, compiled_filename)
Funktion: compile_file (filename, compiled_filename, lisp_filename)

Übersetzt die Maxima-Datei filename nach Lisp, ruft den Lisp-Compiler auf und lädt falls erfolgreich den kompilierten Code in Maxima.

compile_file gibt eine Liste mit den Namen von vier Dateien zurück: die ursprüngliche Maxima-Datei, die Lisp-Übersetzung, eine Datei mit Notizen zur Übersetzungen und eine Datei mit dem kompilierten Code. Schlägt die Kompilierung fehlt, ist der vierte Eintrag false.

Einige Deklarationen und Definitionen sind bereits vorhanden, nachdem der Lisp-Code kompiliert ist und ohne das dieser geladen wurde. Dies schließt Funktionsdefinitionen mit dem Operator :=, Makros definiert mit dem Operator ::= sowie Definitionen der folgenden Funktionen alias, declare, define_variable, mode_declare, infix, matchfix, nofix, postfix, prefix und compfile ein.

Zuweisungen und Funktionsaufrufe werden nicht ausgwertet bevor der komplierte Code geladen wird. Im besonderen haben Zuweisungen an die Übersetzungsschalter wie tr_numer und andere, die in der Maxima-Datei aufgeführt sind, keinen Effekt auf die Übersetzung.

compile_file kann Fehler oder Warnungen ausgegeben und false zurückgegeben, obwohl die Kompilierung erfolgreich ist. Dies ist ein Programmfehler

Die Datei filename darf keine :lisp-Anweisungen enthalten.

compile_file wertet die Argumente aus.

Funktion: declare_translated (f_1, f_2, …)

Bei der Übersetzung einer Datei von Maxima-Code nach Lisp-Code ist es für den Übersetzer wichtig zu wissen, welche Funktionen der Datei bereits übersetzte oder kompilierte Funktionen sind und welche Funktionen Maxima-Funktionen oder undefiniert sind. Mit der Deklaration declare_translated am Anfang der zu übersetzenden Datei wird dem Übersetzer mitgeteilt, dass die als Argumente aufgeführten Funktionen f_1, f_2, … zur Laufzeit des Programms eine Lisp-Funktion repräsentieren. Fehlt dem Übersetzer diese Information wird das Kommando (MFUNCTION-CALL fn arg1 arg2 ...) generiert.

Optionsvariable: mode_checkp

Standardwert: true

Hat die Optionsvariable mode_checkp den Wert true und wird mit mode_declare für eine Variable, die bereits einen Wert hat, ein Typ festgelegt, dann prüft Maxima, ob der vorgesehene Typ zum vorliegenden Wert passt.

Beispiel:

Im folgenden hat die Variable n den Wert 2.0. Wird n mit mode_declare als eine ganze Zahl definiert, gibt Maxima eine Warnung aus, wenn mode_checkp den Wert true hat.

(%i1) n: 2.0;
(%o1)                          2.0
(%i2) mode_checkp:true;
(%o2)                         true
(%i3) mode_declare(n,fixnum);
warning: n was declared with mode fixnum, but it has value: 2.0
(%o3)                          [n]
(%i4) mode_checkp:false;
(%o4)                         false
(%i5) mode_declare(n,fixnum);
(%o5)                          [n]
Optionsvariable: mode_check_errorp

Standardwert: false

Hat mode_check_errorp den Wert true, bricht mode_declare mit einer Fehlermeldung ab, wenn für eine Variable die bereits einen Wert hat, mit mode_declare ein verschiedener Typ deklariert werden soll. Damit diese Optionsvariable wirksam ist, muss mode_checkp den Wert true haben. Siehe mode_checkp.

(%i1) n: 2.0;
(%o1)                          2.0
(%i2) mode_checkp:true;
(%o2)                         true
(%i3) mode_check_errorp:true;
(%o3)                         true
(%i4) mode_declare(n,fixnum);

Error: n was declared mode fixnum, has value: 2.0
 -- an error. To debug this try: debugmode(true);
Optionsvariable: mode_check_warnp

Standardwert: true

Hat mode_check_warnp den Wert true, gibt mode_declare eine Warnung aus, wenn für eine Variable die bereits einen Wert hat, mit mode_declare ein verschiedener Typ deklariert werden soll. Damit diese Optionsvariable wirksam ist, muss mode_checkp den Wert true haben. Siehe mode_checkp und mode_check_errorp.

Funktion: mode_declare (y_1, mode_1, …, y_n, mode_n)

mode_declare deklariert den Typ von Variablen und Funktionen für den Übersetzer und den Kompilierer. Typischerweise wird mode_declare am Anfang einer Funktion oder einer Datei mit Maxima-Code ausgeführt.

Die Argumente werden paarweise angegeben und bezeichnen jeweils den Namen einer Variablen sowie deren Typ. Folgende Typen können die Variablen erhalten: boolean, fixnum, number, rational oder float. Anstatt dem Namen einer Variablen kann auch eine Liste mit den Namen von Variablen angegeben werden. In diesem Fall erhalten alle Variablen der Liste den angegebenen Typ.

Ein Array sollte bereits bei seiner Deklaration einen Typ für die Elemente erhalten. Haben alle Elemente des Arrays einen Wert sollte das Array mit der Option complete deklariert werden, zum Beispiel array(a, complete, dim1, dim2, ...). Sind die Elemente des Arrays ganze Zahlen oder Gleitkommazahlen sollte der Typ als fixnum oder flonum deklariert werden.

Mit der Funktion mode_declare kann dann der Typ des Arrays für den Übersetzer oder Kompilierer festgelegt werden. Ein Array der Größe 10 x 10 mit Gleitkommazahlen erhält die Deklaration mode_declare(completearray(a[10, 10], float).

Der Typ von Funktionen wird mit dem Argument function(f_1, f2, ...) deklariert. Hier sind f_1, f_2, … die Funktionen. Mit mode_declare([function (f_1, f_2, ...)], fixnum) werden die Rückgabewerte der Funktionen f_1, f_2, … als ganze Zahlen definiert.

modedeclare ist ein Alias-Name der Funktion mode_declare.

Funktion: mode_identity (mode, expr)

Mit der Funktion mode_identity wird der Typ mode für das Ergebnis des Ausdrucks expr festgelegt. Hat das Ergebnis einen anderen Typ wird in Abhängigkeit von den Werten der Optionsvariablen mode_checkp, mode_check_warnp und mode_check_errorp eine Warnung ausgegeben oder das Programm abgebrochen.

Beispiel:

(%i1) mode_identity(flonum, sin(1.0));
(%o1)                   .8414709848078965
(%i2) mode_identity(integer, sin(1.0));
warning: sin(1.0) was declared with mode fixnum
                            , but it has value: .8414709848078965
(%o2)                   .8414709848078965
(%i3) mode_identity(integer, sin(a));
warning: sin(a) was declared with mode fixnum, but it has value: 
                                                           sin(a)
(%o3)                        sin(a)
Optionsvariable: savedef

Standardwert: true

Hat savedef den Wert true, wird die Maxima-Definition einer Funktion nicht gelöscht, wenn die Funktion übersetzt wird. Damit kann die Definition der Funktion weiterhin mit dispfun angzeigt werden.

Hat savedef den Wert false wird die Maxima-Definition der Funktion gelöscht, wenn die Funktion übersetzt wird.

Beispiele:

savedef hat den Wert true. Die Funktion f kann auch nach der Übersetzung angzeigt werden und ist in der Liste functions enthalten.

(%i1) savedef:true;
(%o1)                         true
(%i2) f(x):=x^2+sin(x);
                                2
(%o2)                  f(x) := x  + sin(x)
(%i3) translate(f);
(%o3)                          [f]
(%i4) dispfun(f);
                                2
(%t4)                  f(x) := x  + sin(x)

(%o4)                         [%t4]
(%i5) functions;
(%o5)                        [f(x)]

Dasselbe für eine Funktion g mit dem Wert false für savedef.

(%i6) savedef:false;
(%o6)                         false
(%i7) g(x):=sqrt(x)+cos(x)$

(%i8) translate(g);
(%o8)                          [g]
(%i9) dispfun(g);

fundef: no such function: g
 -- an error. To debug this try: debugmode(true);
(%i10) functions;
(%o10)                       [f(x)]
Optionsvariable: transcompile

Standardwert: true

Hat transcompile den Wert true, generieren die Funktionen translate und translate_file Deklarationen, die das Kompilieren des Codes verbessern.

compfile setzt den Wert von transcompile zu true.

Funktion: translate (f_1, …, f_n)
Funktion: translate (functions)
Funktion: translate (all)

Die vom Nutzer definierten Maxima-Funktionen f_1, …, f_n werden nach Lisp übersetzt. Typischerweise sind die übersetzten Funktionen schneller als die Maxima-Funktionen.

translate(all) oder translate(functions) übersetzt alle vom Benutzer definierten Funktionen.

Funktionen, die übersetzt werden sollen, sollten mit mode_declare den Typ von Variablen und Funktionen deklarieren, um effizienteren Code zu erhalten. Im Folgenden Beispiel sind x_1, x_2, … die Argumente der Funktion und v_1, v_2, … sind die lokalen Variablen.

f (x_1, x_2, ...) := block ([v_1, v_2, ...],
    mode_declare (v_1, mode_1, v_2, mode_2, ...), ...)

Die Namen von übersetzten Funktionen werden von der Informationsliste functions entfernt, wenn die Optionsvariable savedef den Wert false hat. Sie werden der Informationsliste props hinzugefügt.

Funktionen sollten erst übersetzt werden, wenn sie vollständig von Fehlern befreit wurden.

Ausdrücke werden als vereinfacht angenommen. Sind sie es nicht, wird zwar korrekter, aber nicht optimierter Code erzeugt. Daher sollte der Schalter simp nicht den Wert false haben, wodurch die Vereinfachung von Ausdrücken unterdrückt wäre.

Hat der Schalter translate den Wert true, werden nutzerdefinierte Funktionen automatisch nach Lisp übersetzt.

Das Laufzeitverhalten von übersetzten Funktionen kann sich von dem nicht-übersetzter Funktionen unterscheiden. Grundsätzlich sollte die Funktion rat nicht mit mehr als zwei Argumenten und die Funktion ratvars nicht genutzt werden, wenn irgendeine der Variablen eine CRE-Form mit Deklaration mit mode_declare aufweisen. Auch wird prederror:false nicht übersetzt.

Hat die Optionsvariable savedef den Wert true, wird die Originalversion einer Funktion nicht entfernt. Siehe savedef. Mit dem Wert false für transrun werden, wenn noch vorhanden, die Originalversionen der übersetzten Funktion ausgeführt.

Das Ergebnis der Funktion translate ist eine Liste der Namen der übersetzten Funktionen.

Funktion: translate_file (maxima_filename)
Funktion: translate_file (maxima_filename, lisp_filename)

Übersetzt eine Datei mit Maxima-Code in eine Datei mit Lisp-Code. translate_file gibt eine Liste mit drei Dateien zurück, die den Namen der Maxima-Datei, den Namen der Lisp-Datei und den Namen einer Datei mit Informationen zur Übersetzung enthält. translate_file wertet die Argumente aus.

Die Kommandos translate_file("foo.mac") und load("foo.LISP") haben bis auf wenige Ausnahmen dieselbe Wirkung wie batch("foo.mac"). Zum Beispiel funktionieren '' und % unterschiedlich.

translate_file(maxima_filename) übersetzt die Maxima-Datei maxima_filename in ein Lisp-Datei mit einem vergleichbaren Namen. Zum Beispiel wird die Maxima-Datei foo.mac zu foo.LISP. Der Name der Maxima-Datei kann Pfadangaben enthalten. In diesem Fall wird die Lisp-Datei in dasselbe Verzeichnis wie die Maxima-Datei geschrieben.

translate_file(maxima_filename, lisp_filename) übersetzt die Maxima-Datei maxima_filename in eine Lisp-Datei mit dem Namen lisp_filename. translate_file ignoriert eine angegebene Dateiendung des Dateinamenes lisp_filename. Die Dateiendung ist immer .LISP. Der Name der Lisp-Datei kann Pfadangaben enthalten, um die Lisp-Datei in das gewünschte Verzeichnis zu schreiben.

translate_file schreibt eine Ausgabedatei mit Meldungen des Übersetzers. Die Dateiendung der Ausgabedatei ist .UNILISP. Die Informationen dieser Datei können für die Fehlersuche genutzt werden. Die Datei wird immer in das Verzeichnis geschrieben, das die Maxima-Datei enthält.

translate_file generiert Lisp-Code mit Deklarationen und Definitionen, die bereits beim Kompilieren des Codes wirksam werden. Siehe compile_file für mehr Informationen.

Siehe auch die folgenden Optionsvariablen:

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, und tr_warn_undefined_variable.

Optionsvariable: transrun

Standardwert: true

Hat transrun den Wert false, werden die nicht-übersetzten Versionen ausgeführt, falls diese noch vorhanden sind. Siehe savedef.

Optionsvariable: tr_array_as_ref

Standardwert: true

Hat translate_fast_arrays den Wert false, werden Referenzen auf Arrays in Lisp-Code von der Variablen tr_array_as_ref kontrolliert. Hat tr_array_as_ref den Wert true, werden Array-Namen ausgewertet.

tr_array_as_ref hat keinen Effekt, wenn translate_fast_arrays den Wert true hat.

Optionsvariable: tr_bound_function_applyp

Standardwert: true

Hat tr_bound_function_applyp den Wert true, gibt Maxima eine Warnung aus, wenn versucht wird, eine gebundene Variable als eine Funktion verwendet werden soll. tr_bound_function_applyp hat keinen Effekt auf den generierten Code.

Zum Beispiel gibt ein Ausdruck der Form g (f, x) := f (x+1) eine Warnung.

Optionsvariable: tr_file_tty_messagesp

Standardwert: false

Hat tr_file_tty_messagesp den Wert true, werden Meldungen die von der Funktion translate_file während einer Übersetzung generiert werden auch auf der Konsole ausgegeben. Ansonsten werden Meldungen nur in die Datei .UNILISP geschrieben.

Optionsvariable: tr_float_can_branch_complex

Standardwert: true

Erklärt dem Übersetzer, dass die Funktionen acos, asin, asec und acsc komplexe Werte zurückgegeben können.

Optionsvariable: tr_function_call_default

Standardwert: general

false bedeutet, gebe auf und rufe meval auf, expr bedeutet, nehme Lisp-Argumente an. general, der Standardwert, gibt Code der für MEXPRS-Funktionen geeignet ist. Wird Maxima-Code mit dem Standardwert general übersetzt, ohne dass Warnmeldungen ausgegeben werden, kann davon ausgegangen werden, dass der übersetzte und komplilierte Code kompatibel mit der ursprünglichen Funktion ist.

Optionsvariable: tr_numer

Standardwert: false

Hat tr_numer den Wert true, wird die numer-Eigenschaft von Symbolen vom Übersetzer angewendet.

Optionsvariable: tr_optimize_max_loop

Standardwert: 100

tr_optimize_max_loop enthält die maximale Anzahl an Durchgängen, um Makros zu expandieren und den Code zu optimieren. Damit werden unendliche Schleifen des Übersetzers vermieden.

Optionsvariable: tr_semicompile

Standardwert: false

Hat tr_semicompile den Wert true, geben die Funktionen translate_file und compfile Code aus, in dem Makrofunktionen expandiert sind, der aber nicht kompliliert ist.

Systemvariable: tr_state_vars

Standardwert:

[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]

Enthält eine Liste der Schalter, die die Übersetzung kontrollieren.

Funktion: tr_warnings_get ()

Gebe die Liste der Warnungen aus, welche bei der letzten Übersetzung erzeugt wurden.

Optionsvariable: tr_warn_bad_function_calls

Standardwert: true

Gebe Warnungen aus, wenn Funktionsaufrufe generiert werden, die möglicherweise nicht korrekt sind, aufgrund von ungeeigneten Deklarationen für die Übersetzung.

Optionsvariable: tr_warn_fexpr

Standardwert: compfile

Gebe Warnungen aus, wenn FEXPR-Ausdrücke im übersetzten Code auftreten.

Optionsvariable: tr_warn_meval

Standardwert: compfile

Gebe Warnungen aus, wenn die Funktion meval aufgerufen wird. Dies signalisiert Probleme bei der Übersetzung.

Optionsvariable: tr_warn_mode

Standardwert: all

Gebe Warnungen aus, wenn Variablen Werte zugewiesen werden, die nicht zu dem deklarierten Typ passen.

Optionsvariable: tr_warn_undeclared

Standardwert: compile

Kontrolliert, wann Warnungen über nicht-deklarierte Variablen angezeigt werden sollen.

Optionsvariable: tr_warn_undefined_variable

Standardwert: all

Gebe eine Warnung aus, wenn undefinierte globale Variablen auftreten.


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29 Fehlersuche


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29.1 Quellcode-Debugger

Maxima hat einen Quellcode-Debugger. Es können Unterbrechungspunkte gesetzt werden, um die Ausführung einer Funktion abzubrechen und um schrittweise die Funktion zu testen. Der Stapelspeicher und Variable können untersucht werden.

Das Kommando :help oder :h zeigt eine Liste mit den Debugger-Kommandos. Innerhalb des Debuggers können alle Maxima-Funktionen genutzt werden, um Variablen und Ausdrücke auszugeben, zu definieren oder anderweitig zu manipulieren.

Eine Unterbrechnung wird mit dem Kommando :br gesetzt. Mit dem Kommando :n oder :next wird die nächste Programmzeile ausgeführt. Das Kommando :bt oder :backtrace zeigt eine Liste der Stack Frames. Mit dem Kommando :r oder :resume wird der Debugger verlassen.

Beispiele:

(%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

Die im obigen Beispiel geladene Datei /tmp/foobar.mac hat den folgenden Inhalt:

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);

Nutzung des Debuggers mit Emacs

Wird Maxima unter GNU Emacs in einer Shell ausgeführt oder wird die Nutzeroberfläche Xmaxima verwendet, dann wird in einem zweiten Ausgabefenster die Position einer Unterbrechung im Quellcode angezeigt. Mit dem Emacs-Kommando M-n kann dann schrittweise die Funktion ausgeführt werden.

Um diese Funktionalität zu nutzen, sollte Emacs in einer dbl-Shell ausgeführt werden. Dazu benötigt Emacs die Datei dbl.el im elisp Verzeichnis. Dazu müssen die elisp-Dateien installiert oder das Maxima elisp Verzeichnis bekannt sein. Dazu können die folgenden Kommandos der Datei .emacs hinzugefügt werden:

(setq load-path (cons "/usr/share/maxima/5.9.1/emacs" load-path))
(autoload 'dbl "dbl")

Mit dem Emacs-Kommando M-x dbl wird eine Shell gestartet, in der Programme wie Maxima, gcl, gdb u. a. ausgeführt werden können. In dieser Shell kann auch der Maxima-Debugger ausgeführt werden.

The user may set a break point at a certain line of the file by typing C-x space. This figures out which function the cursor is in, and then it sees which line of that function the cursor is on. If the cursor is on, say, line 2 of foo, then it will insert in the other window the command, “:br foo 2”, to break foo at its second line. To have this enabled, the user must have maxima-mode.el turned on in the window in which the file foobar.mac is visiting. There are additional commands available in that file window, such as evaluating the function into the Maxima, by typing Alt-Control-x.


29.2 Debugger-Kommandos

Es gibt spezielle Kommandos, die von Maxima nicht als ein Ausdruck interpretiert werden. Diese Kommandos beginnen mit einem Doppelpunkt : und können in der Kommandozeile oder nach einer Unterbrechung ausgeführt werden. Mit dem Kommando :lisp werden zum Beispiel Lisp-Zeilen ausgewertet:

(%i1) :lisp (+ 2 3)
5

Die Anzahl der Argumente hängt vom jeweiligen Kommando ab. Die Kommandos können mit den ersten zwei Buchstaben abgekürzt werden. Zum Beispiel genügt es :br für das Kommando :break einzugeben.

Die speziellen Kommandos sind folgende:

:break F n

Setzte einen Unterbrechnungspunkt in der Funktion F in der Zeile n vom Anfang der Funktion. Wird F als eine Zeichenkette angegeben, dann wird F als der Name einer Datei angenommen. n ist in diesem Fall die n-te Zeile in der Datei. Wird n nicht angegeben, wird der Wert zu Null angenommen.

:bt

Gebe einen Backtrace des Stack Frames aus.

:continue

Setze die Ausführung der Funktion fort.

:delete

Lösche den spezifizierten Unterbrechnungspunkt oder alle, wenn keiner spezifiziert wird.

:disable

Schalte den spezifierten oder alle Unterbrechnungspunkte ab.

:enable

Schalte den spezifizierten oder alle Unterbrechnungspunkte ein.

:frame n

Gebe den Stack Frame n oder den aktuellen aus, wenn keiner spezifiert wird.

:help

Gebe einen Hilfetext zu einem spezifierten Kommando oder zu allen Kommandos aus, wenn kein Kommando spezifierten wird.

:info

Gebe Information über einen Eintrag aus.

:lisp some-form

Werte some-form als eine Lisp-Form aus.

:lisp-quiet some-form

Werte some-form als eine Lisp-Form aus, ohne eine Ausgabe zu erzeugen.

:next

Wie :step, führt aber Funktionsaufrufe als einen Schritt aus.

:quit

Beende den Debugger.

:resume

Setzte die Ausführung des Programms fort.

:step

Setzte die Auswertung des Programms bis zur nächsten Zeile fort.

:top

Beende die Auswertung und kehre zur Maxima-Eingabe zurück.


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29.3 Funktionen und Variablen der Fehlersuche

Optionsvariable: debugmode

Standardwert: false

Hat die Optionsvariable debugmode den Wert true, wird der Maxima-Debugger gestartet, wenn ein Programmfehler auftritt. Nach der Unterbrechung des Programms kann der Debugger genutzt werden. Siehe das Kapitel Debugger-Kommandos für eine Liste der Kommandos des Debuggers.

Der Maxima-Debugger behandelt keine Lisp-Programmfehler.

Optionsvariable: refcheck

Standardwert: false

Hat refcheck den Wert true, gibt Maxima eine Meldung aus, wenn einer Variablen zum ersten Mal ein Wert zugewiesen wird.

Optionsvariable: setcheck

Standardwert: false

Der Optionsvariablen setcheck kann eine Liste mit den Namen von Variablen zugewiesen werden. Dies können auch indizierte Variablen sein. Immer wenn einer der Variablen mit den Operatoren : oder :: ein Wert zugewiesen wird, gibt Maxima eine Meldung aus, die den Namen der Variablen und den zugewiesenen Wert enthält.

setcheck kann den Wert all oder true erhalten. In diesem Fall wird für alle Variablen eine Meldung ausgegeben.

Jede Zuweisung an setcheck initialisert eine neue Liste mit Variablen. Vorherige Zuweisungen werden überschrieben.

Die Auswertung der Namen der Variablen muss mit dem Quote-Operator ' unterdrückt werden, wenn den Variablen bereits Werte zugewiesen wurden. Haben zum Beispiel die Variablen x, y und z Werte, dann werden die Variablen mit dem folgenden Befehl angegeben:

setcheck: ['x, 'y, 'z]$

Es wird keine Meldung ausgegeben, wenn eine Variable sich selbst zugewiesen wird, zum Beispiel X: 'X.

Optionsvariable: setcheckbreak

Standardwert: false

Hat setcheckbreak den Wert true, startet Maxima den Debugger, wenn einer Variablen, die in der Liste setcheck enthalten ist, ein Wert zugewiesen wird. Die Unterbrechung wird noch vor der Zuweisung des Wertes ausgeführt. Die Variable setval enhält den Wert, der zugewiesen werden soll. Dieser Variablen kann ein anderer Wert zugewiesen werden.

Siehe auch setcheck und setval.

Systemvariable: setval

Enthält den Wert, der einer Variable zugewiesen werden soll, wenn die Zuweisung mit der Optionsvariablen setcheckbreak unterbrochen wurde. setval kann ein anderer Wert zugewiesen werden.

Siehe auch setcheck und setcheckbreak.

Funktion: timer (f_1, …, f_n)
Funktion: timer (all)
Funktion: timer ()

Sammelt Statistiken über die Ausführungszeiten von Funktionen. Die Argumente f_1, …, f_n sind die Namen von Funktionen zu denen Statistiken gesammelt werden. time(g) fügt die Funktion g der Liste an Funktionen hinzu, zu denen Informationen gesammelt werden.

timer(all) fügt alle nutzerdefinierten Funktionen, die in der Informationsliste functions enthalten sind, der Liste der Funktionen hinzu, über die Informationen gesammelt werden.

Wird timer() ohne Argumente aufgerufen, wird eine Liste der Funktionen zurückgeben, über die Informationen gesammelt werden.

Maxima misst die Zeit, die eine Funktion für die Ausführung benötigt. timer_info gibt eine Statistik für alle Funktionen zurück, für die die Ausführungszeiten gemessen werden. Die Statistik enthält die durchschnittliche Ausführungszeit der Funktionen und die Anzahl der Aufrufe der Funktionen. Mit der Funktion untimer wird die Aufzeichnung der Ausführungszeiten beendet.

timer wertet die Argumente nicht aus. Daher werden im Folgenden f(x) := x^2$ g:f$ timer(g)$ für die Funktion f keine Ausführungszeiten aufgezeichnet.

Wird für die Funktion f mit dem Kommando trace(f) der Ablauf verfolgt, hat das Kommando timer(f) keinen Effekt. Für eine Funktion können nicht gleichzeitig Ausführungszeiten aufgezeichnet und der Ablauf verfolgt werden.

Siehe auch timer_devalue.

Funktion: untimer (f_1, …, f_n)
Funktion: untimer ()

untimer beendet die Aufzeichnung von Informationen zur Ausführungszeit für die Funktionen f_1, …, f_n.

Wird untimer ohne Argument aufgerufen, wird die Aufzeichnung für alle Funktionen beendet.

Die aufgezeichneten Informationen zu einer Funktion f können mit dem Kommando timer_info(f) auch dann abgerufen werden, wenn zuvor mit dem Kommando untimer(f) die Aufzeichnung für die Funktion f beendet wurde. Jedoch werden die aufgezeichneten Informationen für die Funktion f nicht mit dem Kommando timer_info() angezeigt. Das Kommando timer(f) setzt alle aufgezeichneten zurück und startet die Aufzeichnung für die Funktion erneut.

Optionsvariable: timer_devalue

Standardwert: false

Hat timer_devalue den Wert true, subtrahiert Maxima bei der Aufzeichnung der Ausführungszeiten die Zeiten, welche eine Funktion in anderen Funktionen verbringt. Ansonsten enthalten die aufgezeichneten Zeiten auch die Ausführungszeiten der Funktionen, die aufgerufen werden.

Siehe auch timer und timer_info.

Funktion: timer_info (f_1, …, f_n)
Funktion: timer_info ()

Gibt eine Tabelle mit den aufgezeichneten Informationen über die Ausführungszeiten der Funktionen f_1, …, f_n zurück. Wird kein Argument angegeben, werden Informationen für alle Funktionen angezeigt, zu denen Informationen aufgezeichnet sind.

Die Tabelle enthält die Namen der Funktionen, die Ausführungszeit pro Aufruf, die Anzahl der Aufrufe, die gesamte Zeit und die gctime-Zeit. Die gctime-Zeit bedeutet "Garbage Collection Time".

Die Daten, die von der Funktion timer_info angezeigt werden, können auch mit der Funktion get erhalten werden:

get(f, 'calls);  get(f, 'runtime);  get(f, 'gctime);

Siehe auch timer.

Funktion: trace (f_1, …, f_n)
Funktion: trace (all)
Funktion: trace ()

Startet die Ablaufverfolgung für die Funktionen f_1, …, f_n. Mit dem Kommando trace(g) kann eine weitere Funktion hinzugefügt werden.

trace(all) startet die Ablaufverfolgung für alle nutzerdefinierten Funktionen, die in der Informationsliste functions enthalten sind.

Das Kommando trace() zeigt eine Liste aller Funktionen für die eine Ablaufverfolgung gestartet wurde.

Mit der Funktion untrace wird die Ablaufverfolgung beendet. Siehe auch trace_options.

trace wertet die Argumente nicht aus.

Die Ablaufverfolgung kann für eine Funktion f nicht gestartet werden, wenn für die Funktion bereits mit der Funktion timer Informationen über die Ausführungszeiten gesammelt werden.

Funktion: trace_options (f, option_1, …, option_n)
Funktion: trace_options (f)

Setzt Optionen für die Ablaufverfolgung einer Funktion f. Bereits vorliegende Optionen werden ersetzt.

trace_options(f) setzt alle Optionen auf die Standardwerte zurück.

Die Optionen sind:

noprint

Gebe keine Meldung beim Eintritt in eine oder dem Austritt aus einer Funktion aus.

break

Setze eine Unterbrechnung vor dem Eintritt in eine Funktion und nach dem Austritt aus einer Funktion. Siehe break.

lisp_print

Zeige die Argumente und Rückgabewerte in der Lisp-Syntax an.

info

Gebe -> true beim Eintritt in und Austritt aus einer Funktion aus.

errorcatch

Catch errors, giving the option to signal an error, retry the function call, or specify a return value.

Es können bedingte Optionen für die Ablaufverfolgung definiert werden. Dazu wird eine Option zusammen mit einer Aussagefunktion angegeben. Die Argumente der Aussagefunktion für eine bedingte Option sind immer [level, direction, function, item]. level ist die Rekursionstiefe der Funktion, direction enthält die Werte enter oder exit, function ist der Name der Funktion und item ist eine Liste der Argumente oder der Rückgabewert beim Verlassen der Funktion.

Dies ist ein Beispiel für eine Ablaufverfolgung ohne Bedingungen:

(%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);

In diesem Fall wird eine Aussagefunktion für eine bedingte Ablaufverfolgung angegeben:

(%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);
Funktion: untrace (f_1, …, f_n)
Funktion: untrace ()

Beendet die Ablaufverfolgung für die Funktionen f_1, …, f_n. Das Kommando untrace() beendet die Ablaufverfolgung für alle Funktionen.

untrace gibt eine Liste der Funktionen zurück, für die die Ablaufverfolgung beendet wurde.


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30 Verschiedenes


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30.1 Einführung in Verschiedenes

Dieses Kapitel enthält verschiedene Funktionen und Optionsvariablen.


30.2 Share-Pakete

Das Maxima Share-Verzeichnis enthält viele weitere zusätzliche Funktionen und Erweiterungen, die nicht Teil des Kernels von Maxima und in Paketen organisiert sind. Diese Pakete werden mit der Funktion load geladen. Einige Pakete werden automatisch geladen, wenn der Nutzer eine Funktion des Paketes aufruft. Mit der Funktion setup_autoload können Funktionen für das automatische Laden konfiguriert werden.

Die Lisp-Variable *maxima-sharedir* enthält das Verzeichnis der Pakete. Das Kommanod printfile("share.usg") gibt eine Übersicht über Pakete aus. Diese ist jedoch derzeit stark veraltert.


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30.3 Funktionen und Variablen für Verschiedenes

Systemvariable: askexp

Wenn asksign aufgerufen wird, enthält askexp den Ausdruck, der von asksign getestet wird.

Es war einmal möglich, die Variable askexp nach einer Unterbrechnung mit Control-A zu inspezieren.

Function: gensym ()
Function: gensym (x)

gensym() creates and returns a fresh symbol.

The name of the new-symbol is the concatenation of a prefix, which defaults to "g", and a suffix, which is the decimal representation of a number that defaults to the value of a Lisp internal counter.

If x is supplied, and is a string, then that string is used as a prefix instead of "g" for this call to gensym only.

If x is supplied, and is an integer, then that integer, instead of the value of the internal Lisp integer, is used as the suffix for this call to gensym only.

If and only if no explicit suffix is supplied, the Lisp internal integer is incremented after it is used.

Examples:

(%i1) gensym();
(%o1)                         g887
(%i2) gensym("new");
(%o2)                        new888
(%i3) gensym(123);
(%o3)                         g123
Option variable: packagefile

Default value: false

Package designers who use save or translate to create packages (files) for others to use may want to set packagefile: true to prevent information from being added to Maxima’s information-lists (e.g. values, functions) except where necessary when the file is loaded in. In this way, the contents of the package will not get in the user’s way when he adds his own data. Note that this will not solve the problem of possible name conflicts. Also note that the flag simply affects what is output to the package file. Setting the flag to true is also useful for creating Maxima init files.

Funktion: remvalue (name_1, …, name_n)
Funktion: remvalue (all)

Entfernt die Werte von nutzerdefinierten Variablen name_1, …, name_n. Die Variablen können indiziert sein. remvalue(all) entfernt die Werte aller Variablen, die in der Informationsliste values enthalten sind.

Siehe auch values.

Funktion: rncombine (expr)

Transformiert den Ausdruck expr so, dass alle Terme mit identischem Nenner oder Nennern, die sich nur um einen numerischen Faktor voneinander unterscheiden, über einen Nenner zusammengefasst werden. Die Funktion combine fasst ebenfalls Ausdrücke über einen Nenner zusammen, betrachtet aber Nenner als verschieden, die sich um einen Zahlenfaktor voneinander unterscheiden.

Die Funktion wird mit dem Kommando rncomb geladen.

Funktion: setup_autoload (filename, function_1, …, function_n)

Die Funktionen function_1, …, function_n erhalten die Eigenschaft, dass die Datei filename automatisch geladen wird, wenn die Funktion zum ersten Mal genutzt werden soll. filename wird mit der Funktion load geladen und enthält üblicherweise den Code für die Definition der zu ladenden Funktion.

setup_autoload funktioniert nicht für Array-Funktionen. setup_autoload wertet die Argumente nicht aus.

Beispiele:

(%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

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31 abs_integrate


31.1 Introduction to abs_integrate

The package abs_integrate extends Maxima’s integration code to some integrands that involve the absolute value, max, min, signum, or unit step functions. For integrands of the form p(x) |q(x)|, where p is a polynomial and q is a polynomial that factor is able to factor into a product of linear or constant terms, the abs_integrate package determines an antiderivative that is continuous on the entire real line. Additionally, for an integrand that involves one or more parameters, the function conditional_integrate tries to determine an antiderivative that is valid for all parameter values.

Examples:

To use the abs_integrate package, you’ll first need to load it:

(%i1) load("abs_integrate.mac")$
(%i2) integrate(abs(x),x);
                            x abs(x)
(%o2)                       --------
                               2

To convert (%o2) into an expression involving the absolute value function, apply signum_to_abs; thus

(%i3) signum_to_abs(%);
                            x abs(x)
(%o3)                       --------
                               2

When the integrand has the form p(x) |x - c1| |x - c2| ... |x - cn|, where p(x) is a polynomial and c1, c2, ..., cn are constants, the abs_integrate package returns an antiderivative that is valid on the entire real line; thus without making assumptions on a and b; for example

(%i4) factor(convert_to_signum(integrate(abs((x-a)*(x-b)),x,a,b)));
                            3       2
                     (b - a)  signum (b - a)
(%o4)                -----------------------
                                6

Additionally, abs_integrate is able to find antiderivatives of some integrands involving max, min, signum, and unit_step, examples:

(%i5) integrate(max(x,x^2),x);
           3      2                                        3    2
        2 x  - 3 x    1                   1               x    x
(%o5) ((----------- + --) signum(x - 1) + --) signum(x) + -- + --
            12        12                  12              6    4
(%i6) integrate(signum(x) - signum(1-x),x);
(%o6)                  abs(x) + abs(x - 1)

A plot indicates that indeed (%o5) and (%o6) are continuous at zero and at one.

For definite integrals with numerical integration limits (including both minus and plus infinity), the abs_integrate package converts the integrand to signum form and then it tries to subdivide the integration region so that the integrand simplifies to a non-signum expression on each subinterval; for example

(%i1) load("abs_integrate")$
(%i2) integrate(1 / (1 + abs(x-5)),x,-5,6);
(%o2)                   log(11) + log(2)

Finally, abs_integrate is able to determine antiderivatives of some functions of the form F(x, |x - a|); examples

(%i3) integrate(1/(1 + abs(x)),x);
      signum(x) (log(x + 1) + log(1 - x))
(%o3) -----------------------------------
                       2
                                          log(x + 1) - log(1 - x)
                                        + -----------------------
                                                     2
(%i4) integrate(cos(x + abs(x)),x);
         (signum(x) + 1) sin(2 x) - 2 x signum(x) + 2 x
(%o4)    ----------------------------------------------
                               4

Barton Willis (Professor of Mathematics, University of Nebraska at Kearney) wrote the abs_integrate package and its English language user documentation. This documentation also describes the partition package for integration. Richard Fateman wrote partition. Additional documentation for partition is located at
http://www.cs.berkeley.edu/~fateman/papers/partition.pdf


31.2 Functions and Variables for abs_integrate

Option variable: extra_integration_methods

Default value: ['signum_int, 'abs_integrate_use_if]

The list extra_integration_methods is a list of functions for integration. When integrate is unable to find an antiderivative, Maxima uses the methods in extra_integration_methods to attempt to determine an antiderivative.

Each function f in extra_integration_methods should have the form f(integrand, variable). The function f may either return false to indicate failure, or it may return an expression involving an integration noun form. The integration methods are tried from the first to the last member of extra_integration_methods; when no method returns an expression that does not involve an integration noun form, the value of the integral is the last value that does not fail (or a pure noun form if all methods fail).

When the function abs_integrate_use_if is successful, it returns a conditional expression; for example

(%i1) load("abs_integrate")$
(%i2) integrate(1/(1 + abs(x+1) + abs(x-1)),x);
                           log(1 - 2 x)            2
(%o2) %if(- (x + 1) > 0, - ------------ + log(3) - -, 
                                2                  3
                                   x   log(3)   1  log(2 x + 1)
                %if(- (x - 1) > 0, - + ------ - -, ------------))
                                   3     2      3       2
(%i3) integrate(exp(-abs(x-1) - abs(x)),x);
                     2 x - 1
                   %e              - 1
(%o3) %if(- x > 0, --------- - 2 %e   , 
                       2
                                               - 1      1 - 2 x
                                   - 1     3 %e       %e
              %if(- (x - 1) > 0, %e    x - -------, - ---------))
                                              2           2

For definite integration, these conditional expressions can cause trouble:

(%i4) integrate(exp(-abs(x-1) - abs(x)),x, minf,inf);
                               - 1    2 x
                             %e    (%e    - 4)
(%o4) limit     %if(- x > 0, -----------------, 
      x -> inf-                      2
                     - 1                1 - 2 x
                   %e    (2 x - 3)    %e
%if(- (x - 1) > 0, ---------------, - ---------))
                          2               2
                             - 1    2 x
                           %e    (%e    - 4)
 - limit      %if(- x > 0, -----------------, 
   x -> minf+                      2
                     - 1                1 - 2 x
                   %e    (2 x - 3)    %e
%if(- (x - 1) > 0, ---------------, - ---------))
                          2               2

For such definite integrals, try disallowing the method abs_integrate_use_if:

(%i5) integrate(exp(-abs(x-1) - abs(x)),x, minf,inf),
          extra_integration_methods : ['signum_int];
                                 - 1
(%o5)                        2 %e

Related options extra_definite_integration_methods.

To use load("abs_integrate")

Option variable: extra_definite_integration_methods

Default value: ['abs_defint]

The list extra_definite_integration_methods is a list of extra functions for definite integration. When integrate is unable to find a definite integral, Maxima uses the methods in extra_definite_integration_methods to attempt to determine an antiderivative.

Each function f in extra_definite_integration_methods should have the form f(integrand, variable, lo, hi), where lo and hi are the lower and upper limits of integration, respectively. The function f may either return false to indicate failure, or it may return an expression involving an integration noun form. The integration methods are tried from the first to the last member of extra_definite_integration_methods; when no method returns an expression that does not involve an integration noun form, the value of the integral is the last value that does not fail (or a pure noun form if all methods fail).

Related options extra_integration_methods.

To use load("abs_integrate").

Function: intfudu (e, x)

This function uses the derivative divides rule for integrands of the form f(w(x)) * diff(w(x),x). When infudu is unable to find an antiderivative, it returns false.

(%i1) load("abs_integrate")$
(%i2) intfudu(cos(x^2) * x,x);
                                  2
                             sin(x )
(%o2)                        -------
                                2
(%i3) intfudu(x * sqrt(1+x^2),x);
                             2     3/2
                           (x  + 1)
(%o3)                      -----------
                                3
(%i4) intfudu(x * sqrt(1 + x^4),x);
(%o4)                         false

For the last example, the derivative divides rule fails, so intfudu returns false.

A hashed array intable contains the antiderivative data. To append a fact to the hash table, say integrate(f) = g, do this:

(%i5) intable[f] : lambda([u],  [g(u),diff(u,%voi)]);
(%o5)          lambda([u], [g(u), diff(u, %voi)])
(%i6) intfudu(f(z),z);
(%o6)                         g(z)
(%i7) intfudu(f(w(x)) * diff(w(x),x),x);
(%o7)                        g(w(x))

An alternative to calling intfudu directly is to use the extra_integration_methods mechanism; an example:

(%i1) load("abs_integrate")$
(%i2) load("basic")$
(%i3) load("partition.mac")$

(%i4) integrate(bessel_j(1,x^2) * x,x);
                                       2
                          bessel_j(0, x )
(%o4)                   - ---------------
                                 2
(%i5) push('intfudu, extra_integration_methods)$

(%i6) integrate(bessel_j(1,x^2) * x,x);
                                       2
                          bessel_j(0, x )
(%o6)                   - ---------------
                                 2

To use load("partition").

Additional documentation
http://www.cs.berkeley.edu/~fateman/papers/partition.pdf.

Related functions intfugudu.

Function: intfugudu (e, x)

This function uses the derivative divides rule for integrands of the form f(w(x)) * g(w(x)) * diff(w(x),x). When infugudu is unable to find an antiderivative, it returns false.

(%i1) load("abs_integrate")$
(%i2) diff(jacobi_sn(x,2/3),x);
                              2               2
(%o2)            jacobi_cn(x, -) jacobi_dn(x, -)
                              3               3
(%i3) intfugudu(%,x);
                                      2
(%o3)                    jacobi_sn(x, -)
                                      3
(%i4) diff(jacobi_dn(x^2,a),x);
                               2                2
(%o4)       - 2 a x jacobi_cn(x , a) jacobi_sn(x , a)
(%i5) intfugudu(%,x);
                                   2
(%o5)                   jacobi_dn(x , a)

For a method for automatically calling infugudu from integrate, see the documentation for intfudu.

To use load("partition").

Additional documentation
http://www.cs.berkeley.edu/~fateman/papers/partition.pdf

Related functions intfudu.

Function: signum_to_abs (e)

This function replaces subexpressions of the form q signum(q) by abs(q). Before it does these substitutions, it replaces subexpressions of the form signum(p) * signum(q) by signum(p * q); examples:

(%i1) load("abs_integrate")$
(%i2) map('signum_to_abs, [x * signum(x), 
                           x * y * signum(x)* signum(y)/2]);
                              abs(x) abs(y)
(%o2)                [abs(x), -------------]
                                    2

To use load("abs_integrate").

Macro: simp_assuming (e, f_1, f_2, …, f_n)

Appended the facts f_1, f_2, …, f_n to the current context and simplify e. The facts are removed before returning the simplified expression e.

(%i1) load("abs_integrate")$
(%i2) simp_assuming(x + abs(x), x < 0);
(%o2)                           0

The facts in the current context aren’t ignored:

(%i3) assume(x > 0)$
(%i4) simp_assuming(x + abs(x),x < 0);
(%o4)                          2 x

Since simp_assuming is a macro, effectively simp_assuming quotes is arguments; this allows

(%i5) simp_assuming(asksign(p), p < 0);
(%o5)                          neg

To use load("abs_integrate").

Function: conditional_integrate (e, x)

For an integrand with one or more parameters, this function tries to determine an antiderivative that is valid for all parameter values. When successful, this function returns a conditional expression for the antiderivative.

(%i1) load("abs_integrate")$
(%i2) conditional_integrate(cos(m*x),x);
                                sin(m x)
(%o2)                %if(m # 0, --------, x)
                                   m
(%i3) conditional_integrate(cos(m*x)*cos(x),x);

(%o3) %if((m - 1 # 0) %and (m + 1 # 0), 
(m - 1) sin((m + 1) x) + (- m - 1) sin((1 - m) x)
-------------------------------------------------, 
                       2
                    2 m  - 2
sin(2 x) + 2 x
--------------)
      4
(%i4) sublis([m=6],%);
                     5 sin(7 x) + 7 sin(5 x)
(%o4)                -----------------------
                               70
(%i5) conditional_integrate(exp(a*x^2+b*x),x);
                                  2
                                 b
                               - ---
                                 4 a      2 a x + b
                   sqrt(%pi) %e      erf(-----------)
                                         2 sqrt(- a)
(%o5) %if(a # 0, - ----------------------------------, 
                              2 sqrt(- a)
                                                         b x
                                                       %e
                                            %if(b # 0, -----, x))
                                                         b
Function: convert_to_signum (e)

This function replaces subexpressions of the form abs(q), unit_step(q), min(q1, q2, ..., qn) and max(q1, q2, ..., qn) by equivalent signum terms.

(%i1) load("abs_integrate")$
(%i2) map('convert_to_signum, [abs(x), unit_step(x), 
                               max(a,2), min(a,2)]);

                    signum(x) (signum(x) + 1)
(%o2) [x signum(x), -------------------------, 
                                2
  (a - 2) signum(a - 2) + a + 2  - (a - 2) signum(a - 2) + a + 2
  -----------------------------, -------------------------------]
                2                               2

To convert unit_step to signum form, the function convert_to_signum uses unit_step(x) = (1 + signum(x))/2.

To use load("abs_integrate").

Related functions signum_to_abs.


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32 affine


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32.1 Introduction to Affine

affine is a package to work with groups of polynomials.


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32.2 Functions and Variables for Affine

Function: fast_linsolve ([expr_1, …, expr_m], [x_1, …, x_n])

Solves the simultaneous linear equations expr_1, …, expr_m for the variables x_1, …, x_n. Each expr_i may be an equation or a general expression; if given as a general expression, it is treated as an equation of the form expr_i = 0.

The return value is a list of equations of the form [x_1 = a_1, ..., x_n = a_n] where a_1, …, a_n are all free of x_1, …, x_n.

fast_linsolve is faster than linsolve for system of equations which are sparse.

load("affine") loads this function.

Function: grobner_basis ([expr_1, …, expr_m])

Returns a Groebner basis for the equations expr_1, …, expr_m. The function polysimp can then be used to simplify other functions relative to the equations.

polysimp(f) yields 0 if and only if f is in the ideal generated by expr_1, …, expr_m, that is, if and only if f is a polynomial combination of the elements of expr_1, …, expr_m.

load("affine") loads this function.

Beispiel:

(%i1) load("affine")$

(%i2) grobner_basis ([3*x^2+1, y*x]);
eliminated one
 . 0 . 0                                   2
(%o2)/R/                [- y, - 3 x  - 1]
(%i3) polysimp(y^2*x+x^3*9+2);
(%o3)/R/                    - 3 x + 2
Function: set_up_dot_simplifications (eqns, check_through_degree)
Function: set_up_dot_simplifications (eqns)

The eqns are polynomial equations in non commutative variables. The value of current_variables is the list of variables used for computing degrees. The equations must be homogeneous, in order for the procedure to terminate.

If you have checked overlapping simplifications in dot_simplifications above the degree of f, then the following is true: dotsimp(f) yields 0 if and only if f is in the ideal generated by the equations, i.e., if and only if f is a polynomial combination of the elements of the equations.

The degree is that returned by nc_degree. This in turn is influenced by the weights of individual variables.

load("affine") loads this function.

Function: declare_weights (x_1, w_1, …, x_n, w_n)

Assigns weights w_1, …, w_n to x_1, …, x_n, respectively. These are the weights used in computing nc_degree.

load("affine") loads this function.

Function: nc_degree (p)

Returns the degree of a noncommutative polynomial p. See declare_weights.

load("affine") loads this function.

Function: dotsimp (f)

Returns 0 if and only if f is in the ideal generated by the equations, i.e., if and only if f is a polynomial combination of the elements of the equations.

load("affine") loads this function.

Function: fast_central_elements ([x_1, …, x_n], n)

If set_up_dot_simplifications has been previously done, finds the central polynomials in the variables x_1, …, x_n in the given degree, n.

For example:

set_up_dot_simplifications ([y.x + x.y], 3);
fast_central_elements ([x, y], 2);
[y.y, x.x];

load("affine") loads this function.

Function: check_overlaps (n, add_to_simps)

Checks the overlaps thru degree n, making sure that you have sufficient simplification rules in each degree, for dotsimp to work correctly. This process can be speeded up if you know before hand what the dimension of the space of monomials is. If it is of finite global dimension, then hilbert should be used. If you don’t know the monomial dimensions, do not specify a rank_function. An optional third argument reset, false says don’t bother to query about resetting things.

load("affine") loads this function.

Function: mono ([x_1, …, x_n], n)

Returns the list of independent monomials relative to the current dot simplifications of degree n in the variables x_1, …, x_n.

load("affine") loads this function.

Function: monomial_dimensions (n)

Compute the Hilbert series through degree n for the current algebra.

load("affine") loads this function.

Function: extract_linear_equations ([p_1, …, p_n], [m_1, …, m_n])

Makes a list of the coefficients of the noncommutative polynomials p_1, …, p_n of the noncommutative monomials m_1, …, m_n. The coefficients should be scalars. Use list_nc_monomials to build the list of monomials.

load("affine") loads this function.

Function: list_nc_monomials ([p_1, …, p_n])
Function: list_nc_monomials (p)

Returns a list of the non commutative monomials occurring in a polynomial p or a list of polynomials p_1, …, p_n.

load("affine") loads this function.

Option variable: all_dotsimp_denoms

Default value: false

When all_dotsimp_denoms is a list, the denominators encountered by dotsimp are appended to the list. all_dotsimp_denoms may be initialized to an empty list [] before calling dotsimp.

By default, denominators are not collected by dotsimp.


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33 asympa


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33.1 Introduction to asympa

Function: asympa

asympa is a package for asymptotic analysis. The package contains simplification functions for asymptotic analysis, including the “big O” and “little o” functions that are widely used in complexity analysis and numerical analysis.

load ("asympa") loads this package.


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33.2 Functions and variables for asympa


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34 augmented_lagrangian


34.1 Functions and Variables for augmented_lagrangian

Function: augmented_lagrangian_method (FOM, xx, C, yy)
Function: augmented_lagrangian_method (FOM, xx, C, yy, optional_args)
Function: augmented_lagrangian_method ([FOM, grad], xx, C, yy)
Function: augmented_lagrangian_method ([FOM, grad], xx, C, yy, optional_args)

Returns an approximate minimum of the expression FOM with respect to the variables xx, holding the constraints C equal to zero. yy is a list of initial guesses for xx. The method employed is the augmented Lagrangian method (see Refs [1] and [2]).

grad, if present, is the gradient of FOM with respect to xx, represented as a list of expressions, one for each variable in xx. If not present, the gradient is constructed automatically.

FOM and each element of grad, if present, must be ordinary expressions, not names of functions or lambda expressions.

optional_args represents additional arguments, specified as symbol = value. The optional arguments recognized are:

niter

Number of iterations of the augmented Lagrangian algorithm

lbfgs_tolerance

Tolerance supplied to LBFGS

iprint

IPRINT parameter (a list of two integers which controls verbosity) supplied to LBFGS

%lambda

Initial value of %lambda to be used for calculating the augmented Lagrangian

This implementation minimizes the augmented Lagrangian by applying the limited-memory BFGS (LBFGS) algorithm, which is a quasi-Newton algorithm.

load("augmented_lagrangian") loads this function.

See also lbfgs.

References:

[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

Examples:

(%i1) load ("lbfgs");
(%o1)     /maxima/share/lbfgs/lbfgs.mac
(%i2) load ("augmented_lagrangian");
(%o2) 
   /maxima/share/contrib/augmented_lagrangian.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 = 0.66665984108002, y = 0.33334027245545], 
                                 %lambda = [- 1.333337940892525]]

Same example as before, but this time the gradient is supplied as an argument.

(%i1) load ("lbfgs")$
(%i2) load ("augmented_lagrangian")$
(%i3) FOM: x^2 + 2*y^2;
                               2    2
(%o3)                       2 y  + x
(%i4) FOM: x^2 + 2*y^2;
                               2    2
(%o4)                       2 y  + x
(%i5) xx: [x, y];
(%o5)                        [x, y]
(%i6) grad : [2*x, 4*y];
(%o6)                      [2 x, 4 y]
(%i7) C: [x + y - 1];
(%o7)                      [y + x - 1]
(%i8) yy: [1, 1];
(%o8)                        [1, 1]
(%i9) augmented_lagrangian_method ([FOM, grad], xx, C, yy, 
                                   iprint = [-1, 0]);
(%o9) [[x = 0.666659841080025, y = .3333402724554462], 
                                 %lambda = [- 1.333337940892543]]

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35 bernstein


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35.1 Functions and Variables for Bernstein

Function: bernstein_poly (k, n, x)

Provided k is not a negative integer, the Bernstein polynomials are defined by bernstein_poly(k,n,x) = binomial(n,k) x^k (1-x)^(n-k); for a negative integer k, the Bernstein polynomial bernstein_poly(k,n,x) vanishes. When either k or n are non integers, the option variable bernstein_explicit controls the expansion of the Bernstein polynomials into its explicit form; example:

(%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

The Bernstein polynomials have both a gradef property and an integrate property:

(%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

For numeric inputs, both real and complex, the Bernstein polynomials evaluate to a numeric result:

(%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

To use bernstein_poly, first load("bernstein").

Variable: bernstein_explicit

Default value: false

When either k or n are non integers, the option variable bernstein_explicit controls the expansion of bernstein(k,n,x) into its explicit form; example:

(%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

When both k and n are explicitly integers, bernstein(k,n,x) always expands to its explicit form.

Function: multibernstein_poly ([k1, k2, …, kp], [n1, n2, …, np], [x1, x2, …, xp])

The multibernstein polynomial multibernstein_poly ([k1, ..., kp], [n1, ..., np], [x1, ..., xp]) is the product of bernstein polynomials bernstein_poly(k1, n1, x1) * ... * bernstein_poly(kp, np, xp).

To use multibernstein_poly, first load("bernstein").

Function: bernstein_approx (f, [x1, x1, …, xn], n)

Return the n-th order uniform Bernstein polynomial approximation for the function (x1, x2, ..., xn) |--> f.

Examples:

(%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)

To use bernstein_approx, first load("bernstein").

Function: bernstein_expand (e, [x1, x1, …, xn])

Express the polynomial e exactly as a linear combination of multi-variable Bernstein polynomials.

(%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

Maxima signals an error when the first argument isn’t a polynomial.

To use bernstein_expand, first load("bernstein").


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36 bode


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36.1 Functions and Variables for bode

Function: bode_gain (H, range, … plot_opts …)

Function to draw Bode gain plots. To use this function write first load("bode"). See also bode_phase.

Examples:

Examples (1 through 7 from http://www.swarthmore.edu/NatSci/echeeve1/Ref/Bode/BodeHow.html, 8 from Ron Crummett):

(%i1) load("bode")$
(%i2) H1 (s) := 100 * (1 + s) / ((s + 10) * (s + 100))$
(%i3) bode_gain (H1 (s), [w, 1/1000, 1000])$
./figures/bodegain1
(%i4) H2 (s) := 1 / (1 + s/omega0)$
(%i5) bode_gain (H2 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10$
./figures/bodegain2
(%i6) H3 (s) := 1 / (1 + s/omega0)^2$
(%i7) bode_gain (H3 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10$
./figures/bodegain3
(%i8) H4 (s) := 1 + s/omega0$
(%i9) bode_gain (H4 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10$
./figures/bodegain4
(%i10) H5 (s) := 1/s$
(%i11) bode_gain (H5 (s), [w, 1/1000, 1000])$
./figures/bodegain5
(%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$
./figures/bodegain6
(%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$
./figures/bodegain7
(%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])$
./figures/bodegain8
Function: bode_phase (H, range, … plot_opts …)

Function to draw Bode phase plots. To use this function write first load("bode"). See also bode_gain.

Examples:

Examples (1 through 7 from http://www.swarthmore.edu/NatSci/echeeve1/Ref/Bode/BodeHow.html, 8 from Ron Crummett):

(%i1) load("bode")$
(%i2) H1 (s) := 100 * (1 + s) / ((s + 10) * (s + 100))$
(%i3) bode_phase (H1 (s), [w, 1/1000, 1000])$
./figures/bodephase1
(%i4) H2 (s) := 1 / (1 + s/omega0)$
(%i5) bode_phase (H2 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10$
./figures/bodephase2
(%i6) H3 (s) := 1 / (1 + s/omega0)^2$
(%i7) bode_phase (H3 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10$
./figures/bodephase3
(%i8) H4 (s) := 1 + s/omega0$
(%i9) bode_phase (H4 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10$
./figures/bodephase4
(%i10) H5 (s) := 1/s$
(%i11) bode_phase (H5 (s), [w, 1/1000, 1000])$
./figures/bodephase5
(%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$
./figures/bodephase6
(%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$
./figures/bodephase7
(%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])$
./figures/bodephase8
(%i18) block ([bode_phase_unwrap : true], 
              bode_phase (H8 (s), [w, 1/1000, 1000]));
./figures/bodephase9

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37 cobyla


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37.1 Introduction to cobyla

fmin_cobyla is a Common Lisp translation (via f2cl) of the Fortran constrained optimization routine COBYLA by Powell[1][2][3].

COBYLA minimizes an objective function F(X) subject to M inequality constraints of the form g(X) >= 0 on X, where X is a vector of variables that has N components.

Equality constraints g(X)=0 can often be implemented by a pair of inequality constraints g(X)>=0 and -g(X)>= 0. Maxima’s interface to COBYLA allows equality constraints and internally converts the equality constraints to a pair of inequality constraints.

The algorithm employs linear approximations to the objective and constraint functions, the approximations being formed by linear interpolation at N+1 points in the space of the variables. The interpolation points are regarded as vertices of a simplex. The parameter RHO controls the size of the simplex and it is reduced automatically from RHOBEG to RHOEND. For each RHO the subroutine tries to achieve a good vector of variables for the current size, and then RHO is reduced until the value RHOEND is reached. Therefore RHOBEG and RHOEND should be set to reasonable initial changes to and the required accuracy in the variables respectively, but this accuracy should be viewed as a subject for experimentation because it is not guaranteed. The routine treats each constraint individually when calculating a change to the variables, rather than lumping the constraints together into a single penalty function. The name of the subroutine is derived from the phrase Constrained Optimization BY Linear Approximations.

References:

[1] Fortran Code is from http://plato.asu.edu/sub/nlores.html#general

[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 https://web.archive.org/web/20160607190705/http://www.damtp.cam.ac.uk:80/user/na/reports.html


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37.2 Functions and Variables for cobyla

Function: fmin_cobyla (F, X, Y)
Function: fmin_cobyla (F, X, Y, optional_args)

Returns an approximate minimum of the expression F with respect to the variables X, subject to an optional set of constraints. Y is a list of initial guesses for X.

F must be an ordinary expressions, not names of functions or lambda expressions.

optional_args represents additional arguments, specified as symbol = value. The optional arguments recognized are:

constraints

List of inequality and equality constraints that must be satisfied by X. The inequality constraints must be actual inequalities of the form g(X) >= h(X) or g(X) <= h(X). The equality constraints must be of the form g(X) = h(X).

rhobeg

Initial value of the internal RHO variable which controls the size of simplex. (Defaults to 1.0)

rhoend

The desired final value rho parameter. It is approximately the accuracy in the variables. (Defaults to 1d-6.)

iprint

Verbose output level. (Defaults to 0)

  • 0 - No output
  • 1 - Summary at the end of the calculation
  • 2 - Each new value of RHO and SIGMA is printed, including the vector of variables, some function information when RHO is reduced.
  • 3 - Like 2, but information is printed when F(X) is computed.
maxfun

The maximum number of function evaluations. (Defaults to 1000).

On return, a vector is given:

  1. The value of the variables giving the minimum. This is a list of elements of the form var = value for each of the variables listed in X.
  2. The minimized function value
  3. The number of function evaluations.
  4. Return code with the following meanings
    1. 0 - No errors.
    2. 1 - Limit on maximum number of function evaluations reached.
    3. 2 - Rounding errors inhibiting progress.

load("fmin_cobyla") loads this function.

Function: bf_fmin_cobyla (F, X, Y)
Function: bf_fmin_cobyla (F, X, Y, optional_args)

This function is identical to fmin_cobyla, except that bigfloat operations are used, and the default value for rhoend is 10^(fpprec/2).

See fmin_cobyla for more information.

load("fmin_cobyla") loads this function.


37.3 Examples for cobyla

Minimize x1*x2 with 1-x1^2-x2^2 >= 0. The theoretical solution is x1 = 1/sqrt(2), x2 = -1/sqrt(2).

(%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 = 1.999956E-12
   X = 7.071058E-01  -7.071077E-01
(%o2) [[x1 = .7071058493484819, x2 = - .7071077130247994], 
                                      - .499999999999263

There are additional examples in the share/cobyla/ex directory.


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38 contrib_ode


38.1 Introduction to contrib_ode

Maxima’s ordinary differential equation (ODE) solver ode2 solves elementary linear ODEs of first and second order. The function contrib_ode extends ode2 with additional methods for linear and non-linear first order ODEs and linear homogeneous second order ODEs. The code is still under development and the calling sequence may change in future releases. Once the code has stabilized it may be moved from the contrib directory and integrated into Maxima.

This package must be loaded with the command load("contrib_ode") before use.

The calling convention for contrib_ode is identical to ode2. It takes three arguments: an ODE (only the left hand side need be given if the right hand side is 0), the dependent variable, and the independent variable. When successful, it returns a list of solutions.

The form of the solution differs from ode2. As non-linear equations can have multiple solutions, contrib_ode returns a list of solutions. Each solution can have a number of forms:

  • an explicit solution for the dependent variable,
  • an implicit solution for the dependent variable,
  • a parametric solution in terms of variable %t, or
  • a tranformation into another ODE in variable %u.

%c is used to represent the constant of integration for first order equations. %k1 and %k2 are the constants for second order equations. If contrib_ode cannot obtain a solution for whatever reason, it returns false, after perhaps printing out an error message.

It is necessary to return a list of solutions, as even first order non-linear ODEs can have multiple solutions. For example:

(%i1) load("contrib_ode")$
(%i2) eqn:x*'diff(y,x)^2-(1+x*y)*'diff(y,x)+y=0;

                    dy 2             dy
(%o2)            x (--)  - (x y + 1) -- + y = 0
                    dx               dx
(%i3) contrib_ode(eqn,y,x);
                                             x
(%o3)             [y = log(x) + %c, y = %c %e ]
(%i4) method;
(%o4)                        factor

Nonlinear ODEs can have singular solutions without constants of integration, as in the second solution of the following example:

(%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);
                                           2
                                 2        x
(%o3)              [y = %c x + %c , y = - --]
                                          4
(%i4) method;
(%o4)                       clairault

The following ODE has two parametric solutions in terms of the dummy variable %t. In this case the parametric solutions can be manipulated to give explicit solutions.

(%i1) load("contrib_ode")$
(%i2) eqn:'diff(y,x)=(x+y)^2;

                          dy          2
(%o2)                     -- = (y + x)
                          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

The following example (Kamke 1.112) demonstrates an implicit solution.

(%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

The following Riccati equation is transformed into a linear second order ODE in the variable %u. Maxima is unable to solve the new ODE, so it is returned unevaluated.

(%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     n - 2   a     d %u
(%o3)  [[y = - ----, %u c  (b x      + --) + ---- c = 0]]
               %u c                     2      2
                                       x     dx
(%i4) method;
(%o4)                        riccati

For first order ODEs contrib_ode calls ode2. It then tries the following methods: factorization, Clairault, Lagrange, Riccati, Abel and Lie symmetry methods. The Lie method is not attempted on Abel equations if the Abel method fails, but it is tried if the Riccati method returns an unsolved second order ODE.

For second order ODEs contrib_ode calls ode2 then odelin.

Extensive debugging traces and messages are displayed if the command put('contrib_ode,true,'verbose) is executed.


38.2 Functions and Variables for contrib_ode

Function: contrib_ode (eqn, y, x)

Returns a list of solutions of the ODE eqn with independent variable x and dependent variable y.

Function: odelin (eqn, y, x)

odelin solves linear homogeneous ODEs of first and second order with independent variable x and dependent variable y. It returns a fundamental solution set of the ODE.

For second order ODEs, odelin uses a method, due to Bronstein and Lafaille, that searches for solutions in terms of given special functions.

(%i1) load("contrib_ode");

(%i2) odelin(x*(x+1)*'diff(y,x,2)+(x+5)*'diff(y,x,1)+(-4)*y,y,x);
...trying factor method
...solving 7 equations in 4 variables
...trying the Bessel solver
...solving 1 equations in 2 variables
...trying the F01 solver
...solving 1 equations in 3 variables
...trying the spherodial wave solver
...solving 1 equations in 4 variables
...trying the square root Bessel solver
...solving 1 equations in 2 variables
...trying the 2F1 solver
...solving 9 equations in 5 variables
       gauss_a(- 6, - 2, - 3, - x)  gauss_b(- 6, - 2, - 3, - x)
(%o2) {---------------------------, ---------------------------}
                    4                            4
                   x                            x
Function: ode_check (eqn, soln)

Returns the value of ODE eqn after substituting a possible solution soln. The value is equivalent to zero if soln is a solution of eqn.

(%i1) load("contrib_ode")$
(%i2) eqn:'diff(y,x,2)+(a*x+b)*y;

                         2
                        d y
(%o2)                   --- + (a x + b) 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 (a x + b)
(%o3) [y = bessel_y(-, --------------) %k2 sqrt(a x + b)
                    3       3 a
                                          3/2
                            1  2 (a x + b)
                 + bessel_j(-, --------------) %k1 sqrt(a x + b)]
                            3       3 a
(%i4) ode_check(eqn,ans[1]);
(%o4)                           0
System variable: method

The variable method is set to the successful solution method.

Variable: %c

%c is the integration constant for first order ODEs.

Variable: %k1

%k1 is the first integration constant for second order ODEs.

Variable: %k2

%k2 is the second integration constant for second order ODEs.

Function: gauss_a (a, b, c, x)

gauss_a(a,b,c,x) and gauss_b(a,b,c,x) are 2F1 geometric functions. They represent any two independent solutions of the hypergeometric differential equation x(1-x) diff(y,x,2) + [c-(a+b+1)x diff(y,x) - aby = 0 (A&S 15.5.1).

The only use of these functions is in solutions of ODEs returned by odelin and contrib_ode. The definition and use of these functions may change in future releases of Maxima.

See also gauss_b, dgauss_a and gauss_b.

Function: gauss_b (a, b, c, x)

See gauss_a.

Function: dgauss_a (a, b, c, x)

The derivative with respect to x of gauss_a(a, b, c, x).

Function: dgauss_b (a, b, c, x)

The derivative with respect to x of gauss_b(a, b, c, x).

Function: kummer_m (a, b, x)

Kummer’s M function, as defined in Abramowitz and Stegun, Handbook of Mathematical Functions, Section 13.1.2.

The only use of this function is in solutions of ODEs returned by odelin and contrib_ode. The definition and use of this function may change in future releases of Maxima.

See also kummer_u, dkummer_m and dkummer_u.

Function: kummer_u (a, b, x)

Kummer’s U function, as defined in Abramowitz and Stegun, Handbook of Mathematical Functions, Section 13.1.3.

See kummer_m.

Function: dkummer_m (a, b, x)

The derivative with respect to x of kummer_m(a, b, x).

Function: dkummer_u (a, b, x)

The derivative with respect to x of kummer_u(a, b, x).


38.3 Possible improvements to contrib_ode

These routines are work in progress. I still need to:

  • Extend the FACTOR method ode1_factor to work for multiple roots.
  • Extend the FACTOR method ode1_factor to attempt to solve higher order factors. At present it only attemps to solve linear factors.
  • Fix the LAGRANGE routine ode1_lagrange to prefer real roots over complex roots.
  • Add additional methods for Riccati equations.
  • Improve the detection of Abel equations of second kind. The exisiting pattern matching is weak.
  • Work on the Lie symmetry group routine ode1_lie. There are quite a few problems with it: some parts are unimplemented; some test cases seem to run forever; other test cases crash; yet others return very complex "solutions". I wonder if it really ready for release yet.
  • Add more test cases.

38.4 Test cases for contrib_ode

The routines have been tested on a approximately one thousand test cases from Murphy, Kamke, Zwillinger and elsewhere. These are included in the tests subdirectory.

  • The Clairault routine ode1_clairault finds all known solutions, including singular solutions, of the Clairault equations in Murphy and Kamke.
  • The other routines often return a single solution when multiple solutions exist.
  • Some of the "solutions" from ode1_lie are overly complex and impossible to check.
  • There are some crashes.

38.5 References for contrib_ode

  1. E. Kamke, Differentialgleichungen Losungsmethoden und Losungen, Vol 1, Geest & Portig, Leipzig, 1961
  2. G. M. Murphy, Ordinary Differential Equations and Their Solutions, Van Nostrand, New York, 1960
  3. D. Zwillinger, Handbook of Differential Equations, 3rd edition, Academic Press, 1998
  4. F. Schwarz, Symmetry Analysis of Abel’s Equation, Studies in Applied Mathematics, 100:269-294 (1998)
  5. F. Schwarz, Algorithmic Solution of Abel’s Equation, Computing 61, 39-49 (1998)
  6. E. S. Cheb-Terrab, A. D. Roche, Symmetries and First Order ODE Patterns, Computer Physics Communications 113 (1998), p 239.
    (http://lie.uwaterloo.ca/papers/ode_vii.pdf)
  7. E. S. Cheb-Terrab, T. Kolokolnikov, First Order ODEs, Symmetries and Linear Transformations, European Journal of Applied Mathematics, Vol. 14, No. 2, pp. 231-246 (2003).
    (http://arxiv.org/abs/math-ph/0007023, http://lie.uwaterloo.ca/papers/ode_iv.pdf)
  8. G. W. Bluman, S. C. Anco, Symmetry and Integration Methods for Differential Equations, Springer, (2002)
  9. M. Bronstein, S. Lafaille, Solutions of linear ordinary differential equations in terms of special functions, Proceedings of ISSAC 2002, Lille, ACM Press, 23-28.

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39 Package descriptive


39.1 Introduction to descriptive

Package descriptive contains a set of functions for making descriptive statistical computations and graphing. Together with the source code there are three data sets in your Maxima tree: pidigits.data, wind.data and biomed.data.

Any statistics manual can be used as a reference to the functions in package descriptive.

For comments, bugs or suggestions, please contact me at ’mario AT edu DOT xunta DOT es’.

Here is a simple example on how the descriptive functions in descriptive do they work, depending on the nature of their arguments, lists or matrices,

(%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

Note that in multivariate samples the mean is calculated for each column.

In case of several samples with possible different sizes, the Maxima function map can be used to get the desired results for each sample,

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) map (mean, [[a, b, c], [d, e]]);
                        c + b + a  e + d
(%o2)                  [---------, -----]
                            3        2

In this case, two samples of sizes 3 and 2 were stored into a list.

Univariate samples must be stored in lists like

(%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]

and multivariate samples in matrices as in

(%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  ]

In this case, the number of columns equals the random variable dimension and the number of rows is the sample size.

Data can be introduced by hand, but big samples are usually stored in plain text files. For example, file pidigits.data contains the first 100 digits of number %pi:

      3
      1
      4
      1
      5
      9
      2
      6
      5
      3 ...

In order to load these digits in Maxima,

(%i1) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i2) length (s1);
(%o2)                          100

On the other hand, file wind.data contains daily average wind speeds at 5 meteorological stations in the Republic of Ireland (This is part of a data set taken at 12 meteorological stations. The original file is freely downloadable from the StatLib Data Repository and its analysis is discused in 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). This loads the data:

(%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]

Some samples contain non numeric data. As an example, file biomed.data (which is part of another bigger one downloaded from the StatLib Data Repository) contains four blood measures taken from two groups of patients, A and B, of different ages,

(%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]

The first individual belongs to group A, is 30 years old and his/her blood measures were 167.0, 89.0, 25.6 and 364.

One must take care when working with categorical data. In the next example, symbol a is asigned a value in some previous moment and then a sample with categorical value a is taken,

(%i1) a : 1$
(%i2) matrix ([a, 3], [b, 5]);
                            [ 1  3 ]
(%o2)                       [      ]
                            [ b  5 ]

39.2 Functions and Variables for data manipulation

Function: build_sample (list)
Function: build_sample (matrix)

Builds a sample from a table of absolute frequencies. The input table can be a matrix or a list of lists, all of them of equal size. The number of columns or the length of the lists must be greater than 1. The last element of each row or list is interpreted as the absolute frequency. The output is always a sample in matrix form.

Examples:

Univariate frequency table.

(%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) $

Multivariate frequency table.

(%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) $
Function: continuous_freq (list)
Function: continuous_freq (list, m)

The argument of continuous_freq must be a list of numbers. Divides the range in intervals and counts how many values are inside them. The second argument is optional and either equals the number of classes we want, 10 by default, or equals a list containing the class limits and the number of classes we want, or a list containing only the limits. Argument list must be a list of (2 or 3) real numbers. If sample values are all equal, this function returns only one class of amplitude 2.

Examples:

Optional argument indicates the number of classes we want. The first list in the output contains the interval limits, and the second the corresponding counts: there are 16 digits inside the interval [0, 1.8], 24 digits in (1.8, 3.6], and so on.

(%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]]

Optional argument indicates we want 7 classes with limits -2 and 12:

(%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]]

Optional argument indicates we want the default number of classes with limits -2 and 12:

(%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]]
Function: discrete_freq (list)

Counts absolute frequencies in discrete samples, both numeric and categorical. Its unique argument is a list,

(%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]]

The first list gives the sample values and the second their absolute frequencies. Commands ? col and ? transpose should help you to understand the last input.

Function: subsample (data_matrix, predicate_function)
Function: subsample (data_matrix, predicate_function, col_num1, col_num2, …)

This is a sort of variant of the Maxima submatrix function. The first argument is the data matrix, the second is a predicate function and optional additional arguments are the numbers of the columns to be taken. Its behaviour is better understood with examples.

These are multivariate records in which the wind speed in the first meteorological station were greater than 18. See that in the lambda expression the i-th component is refered to as v[i].

(%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 ]

In the following example, we request only the first, second and fifth components of those records with wind speeds greater or equal than 16 in station number 1 and less than 25 knots in station number 4. The sample contains only data from stations 1, 2 and 5. In this case, the predicate function is defined as an ordinary Maxima function.

(%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 ]

Here is an example with the categorical variables of biomed.data. We want the records corresponding to those patients in group B who are older than 38 years.

(%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 ]

Probably, the statistical analysis will involve only the blood measures,

(%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 ]

This is the multivariate mean of s3,

(%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

Here, the first component is meaningless, since A and B are categorical, the second component is the mean age of individuals in rational form, and the fourth and last values exhibit some strange behaviour. This is because symbol NA is used here to indicate non available data, and the two means are nonsense. A possible solution would be to take out from the matrix those rows with NA symbols, although this deserves some loss of information.

(%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

39.3 Functions and Variables for descriptive statistics

Function: mean (list)
Function: mean (matrix)

This is the sample mean, defined as

                       n
                     ====
             _   1   \
             x = -    >    x
                 n   /      i
                     ====
                     i = 1

Example:

(%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]
Function: var (list)
Function: var (matrix)

This is the sample variance, defined as

                     n
                   ====
           2   1   \          _ 2
          s  = -    >    (x - x)
               n   /       i
                   ====
                   i = 1

Example:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) var (s1), numer;
(%o3)                   8.425899999999999

See also function var1.

Function: var1 (list)
Function: var1 (matrix)

This is the sample variance, defined as

                     n
                   ====
               1   \          _ 2
              ---   >    (x - x)
              n-1  /       i
                   ====
                   i = 1

Example:

(%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]

See also function var.

Function: std (list)
Function: std (matrix)

This is the the square root of function var, the variance with denominator n.

Example:

(%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]

See also functions var and std1.

Function: std1 (list)
Function: std1 (matrix)

This is the the square root of function var1, the variance with denominator n-1.

Example:

(%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]

See also functions var1 and std.

Function: noncentral_moment (list, k)
Function: noncentral_moment (matrix, k)

The non central moment of order k, defined as

                       n
                     ====
                 1   \      k
                 -    >    x
                 n   /      i
                     ====
                     i = 1

Example:

(%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]

See also function central_moment.

Function: central_moment (list, k)
Function: central_moment (matrix, k)

The central moment of order k, defined as

                    n
                  ====
              1   \          _ k
              -    >    (x - x)
              n   /       i
                  ====
                  i = 1

Example:

(%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]

See also functions central_moment and mean.

Function: cv (list)
Function: cv (matrix)

The variation coefficient is the quotient between the sample standard deviation (std) and the mean,

(%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]

See also functions std and mean.

Function: mini (list)
Function: mini (matrix)

This is the minimum value of the sample list,

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) mini (s1);
(%o3)                           0
(%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i5) mini (s2);
(%o5)             [0.58, 0.5, 2.67, 5.25, 5.17]

See also function maxi.

Function: maxi (list)
Function: maxi (matrix)

This is the maximum value of the sample list,

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) maxi (s1);
(%o3)                           9
(%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i5) maxi (s2);
(%o5)          [20.25, 21.46, 20.04, 29.63, 27.63]

See also function mini.

Function: range (list)
Function: range (matrix)

The range is the difference between the extreme values.

Example:

(%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]
Function: quantile (list, p)
Function: quantile (matrix, p)

This is the p-quantile, with p a number in [0, 1], of the sample list. Although there are several definitions for the sample quantile (Hyndman, R. J., Fan, Y. (1996) Sample quantiles in statistical packages. American Statistician, 50, 361-365), the one based on linear interpolation is implemented in package descriptive.

Example:

(%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]
Function: median (list)
Function: median (matrix)

Once the sample is ordered, if the sample size is odd the median is the central value, otherwise it is the mean of the two central values.

Example:

(%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]

The median is the 1/2-quantile.

See also function quantile.

Function: qrange (list)
Function: qrange (matrix)

The interquartilic range is the difference between the third and first quartiles, quantile(list,3/4) - quantile(list,1/4),

(%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]

See also function quantile.

Function: mean_deviation (list)
Function: mean_deviation (matrix)

The mean deviation, defined as

                     n
                   ====
               1   \          _
               -    >    |x - x|
               n   /       i
                   ====
                   i = 1

Example:

(%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]

See also function mean.

Function: median_deviation (list)
Function: median_deviation (matrix)

The median deviation, defined as

                 n
               ====
           1   \
           -    >    |x - med|
           n   /       i
               ====
               i = 1

where med is the median of list.

Example:

(%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]

See also function mean.

Function: harmonic_mean (list)
Function: harmonic_mean (matrix)

The harmonic mean, defined as

                  n
               --------
                n
               ====
               \     1
                >    --
               /     x
               ====   i
               i = 1

Example:

(%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]

See also functions mean and geometric_mean.

Function: geometric_mean (list)
Function: geometric_mean (matrix)

The geometric mean, defined as

                 /  n      \ 1/n
                 | /===\   |
                 |  ! !    |
                 |  ! !  x |
                 |  ! !   i|
                 | i = 1   |
                 \         /

Example:

(%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]

See also functions mean and harmonic_mean.

Function: kurtosis (list)
Function: kurtosis (matrix)

The kurtosis coefficient, defined as

                    n
                  ====
            1     \          _ 4
           ----    >    (x - x)  - 3
              4   /       i
           n s    ====
                  i = 1

Example:

(%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]

See also functions mean, var and skewness.

Function: skewness (list)
Function: skewness (matrix)

The skewness coefficient, defined as

                    n
                  ====
            1     \          _ 3
           ----    >    (x - x)
              3   /       i
           n s    ====
                  i = 1

Example:

(%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]

See also functions mean, var and kurtosis.

Function: pearson_skewness (list)
Function: pearson_skewness (matrix)

Pearson’s skewness coefficient, defined as

                _
             3 (x - med)
             -----------
                  s

where med is the median of list.

Example:

(%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]

See also functions mean, var and median.

Function: quartile_skewness (list)
Function: quartile_skewness (matrix)

The quartile skewness coefficient, defined as

               c    - 2 c    + c
                3/4      1/2    1/4
               --------------------
                   c    - c
                    3/4    1/4

where c_p is the p-quantile of sample list.

Example:

(%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]

See also function quantile.


39.4 Functions and Variables for specific multivariate descriptive statistics

Function: cov (matrix)

The covariance matrix of the multivariate sample, defined as

              n
             ====
          1  \           _        _
      S = -   >    (X  - X) (X  - X)'
          n  /       j        j
             ====
             j = 1

where X_j is the j-th row of the sample matrix.

Example:

(%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 ]

See also function cov1.

Function: cov1 (matrix)

The covariance matrix of the multivariate sample, defined as

              n
             ====
         1   \           _        _
   S  = ---   >    (X  - X) (X  - X)'
    1   n-1  /       j        j
             ====
             j = 1

where X_j is the j-th row of the sample matrix.

Example:

(%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 ]

See also function cov.

Function: global_variances (matrix)
Function: global_variances (matrix, logical_value)

Function global_variances returns a list of global variance measures:

  • total variance: trace(S_1),
  • mean variance: trace(S_1)/p,
  • generalized variance: determinant(S_1),
  • generalized standard deviation: sqrt(determinant(S_1)),
  • efective variance determinant(S_1)^(1/p), (defined in: Peña, D. (2002) Análisis de datos multivariantes; McGraw-Hill, Madrid.)
  • efective standard deviation: determinant(S_1)^(1/(2*p)).

where p is the dimension of the multivariate random variable and S_1 the covariance matrix returned by cov1.

Example:

(%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]

Function global_variances has an optional logical argument: global_variances (x, true) tells Maxima that x is the data matrix, making the same as global_variances(x). On the other hand, global_variances(x, false) means that x is not the data matrix, but the covariance matrix, avoiding its recalculation,

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i3) s : cov1 (s2)$
(%i4) global_variances (s, false);
(%o4) [105.338342060606, 21.06766841212119, 12874.34690469686, 
         113.4651792608501, 6.636590811800795, 2.576158149609762]

See also cov and cov1.

Function: cor (matrix)
Function: cor (matrix, logical_value)

The correlation matrix of the multivariate sample.

Example:

(%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    ]

Function cor has an optional logical argument: cor(x,true) tells Maxima that x is the data matrix, making the same as cor(x). On the other hand, cor(x,false) means that x is not the data matrix, but the covariance matrix, avoiding its recalculation,

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) fpprintprec : 7 $
(%i3) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i4) s : cov1 (s2)$
(%i5) cor (s, 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    ]

See also cov and cov1.

Function: list_correlations (matrix)
Function: list_correlations (matrix, logical_value)

Function list_correlations returns a list of correlation measures:

  • precision matrix: the inverse of the covariance matrix S_1,
           -1     ij
          S   = (s  )             
           1         i,j = 1,2,...,p
    
  • multiple correlation vector: (R_1^2, R_2^2, ..., R_p^2), with
           2          1
          R  = 1 - -------
           i        ii
                   s   s
                        ii
    

    being an indicator of the goodness of fit of the linear multivariate regression model on X_i when the rest of variables are used as regressors.

  • partial correlation matrix: with element (i, j) being
                             ij
                            s
          r        = - ------------
           ij.rest     / ii  jj\ 1/2
                       |s   s  |
                       \       /
    

Example:

(%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   ]

Function list_correlations also has an optional logical argument: list_correlations(x,true) tells Maxima that x is the data matrix, making the same as list_correlations(x). On the other hand, list_correlations(x,false) means that x is not the data matrix, but the covariance matrix, avoiding its recalculation.

See also cov and cov1.


39.5 Functions and Variables for statistical graphs

Function: barsplot (data1, data2, …, option_1, option_2, …)
Function: barsplot_description (…)

Plots bars diagrams for discrete statistical variables, both for one or multiple samples.

data can be a list of outcomes representing one sample, or a matrix of m rows and n columns, representing n samples of size m each.

Available options are:

  • box_width (default, 3/4): relative width of rectangles. This value must be in the range [0,1].
  • grouping (default, clustered): indicates how multiple samples are shown. Valid values are: clustered and stacked.
  • groups_gap (default, 1): a positive integer number representing the gap between two consecutive groups of bars.
  • bars_colors (default, []): a list of colors for multiple samples. When there are more samples than specified colors, the extra necesary colors are chosen at random. See color to learn more about them.
  • frequency (default, absolute): indicates the scale of the ordinates. Possible values are: absolute, relative, and percent.
  • ordering (default, orderlessp): possible values are orderlessp or ordergreatp, indicating how statistical outcomes should be ordered on the x-axis.
  • sample_keys (default, []): a list with the strings to be used in the legend. When the list length is other than 0 or the number of samples, an error message is returned.
  • start_at (default, 0): indicates where the plot begins to be plotted on the x-axis.
  • All global draw options, except xtics, which is internally assigned by barsplot. If you want to set your own values for this option or want to build complex scenes, make use of barsplot_description. See example below.
  • The following local draw options: key, color, fill_color, fill_density and line_width. See also bars.

Function barsplot_description creates a graphic object suitable for creating complex scenes, together with other graphic objects. There is also a function wxbarsplot for creating embedded histograms in interfaces wxMaxima and iMaxima.

Examples:

Univariate sample in matrix form. Absolute frequencies.

(%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)$

Two samples of different sizes, with relative frequencies and user declared colors.

(%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],
        frequency = relative,
        sample_keys = ["A", "B"])$

Four non numeric samples of equal size.

(%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)$

Stacked bars.

(%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)$

barsplot in a multiplot context.

(%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))$

For bars diagrams related options, see bars of package draw. See also functions histogram and piechart.

Function: boxplot (data)
Function: boxplot (data, option_1, option_2, …)
Function: boxplot_description (…)

This function plots box-and-whishker diagrams. Argument data can be a list, which is not of great interest, since these diagrams are mainly used for comparing different samples, or a matrix, so it is possible to compare two or more components of a multivariate statistical variable. But it is also allowed data to be a list of samples with possible different sample sizes, in fact this is the only function in package descriptive that admits this type of data structure.

Available options are:

  • box_width (default, 3/4): relative width of boxes. This value must be in the range [0,1].
  • box_orientation (default, vertical): possible values: vertical and horizontal.
  • All draw options, except points_joined, point_size, point_type, xtics, ytics, xrange, and yrange, which are internally assigned by boxplot. If you want to set your own values for this options or want to build complex scenes, make use of boxplot_description.
  • The following local draw options: key, color, and line_width.

Function boxplot_description creates a graphic object suitable for creating complex scenes, together with other graphic objects. There is also a function wxboxplot for creating embedded histograms in interfaces wxMaxima and iMaxima.

Examples:

Box-and-whishker diagram from a multivariate sample.

(%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)$

Box-and-whishker diagram from three samples of different sizes.

(%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)$
Function: histogram (list)
Function: histogram (list, option_1, option_2, …)
Function: histogram (one_column_matrix)
Function: histogram (one_column_matrix, option_1, option_2, …)
Function: histogram (one_row_matrix)
Function: histogram (one_row_matrix, option_1, option_2, …)
Function: histogram_description (…)

This function plots an histogram from a continuous sample. Sample data must be stored in a list of numbers or an one dimensional matrix.

Available options are:

  • nclasses (default, 10): number of classes of the histogram, or a list indicating the limits of the classes and the number of them, or only the limits.
  • frequency (default, absolute): indicates the scale of the ordinates. Possible values are: absolute, relative, and percent.
  • htics (default, auto): format of the histogram tics. Possible values are: auto, endpoints, intervals, or a list of labels.
  • All global draw options, except xrange, yrange, and xtics, which are internally assigned by histogram. If you want to set your own values for these options, make use of histogram_description. See examples bellow.
  • The following local draw options: key, color, fill_color, fill_density and line_width. See also bars.

Function histogram_description creates a graphic object suitable for creating complex scenes, together with other graphic objects. There is also a function wxhistogram for creating embedded histograms in interfaces wxMaxima and iMaxima.

Examples:

A simple with eight classes:

(%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)$

Setting the limits of the histogram to -2 and 12, with 3 classes. Also, we introduce predefined tics:

(%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)$

We make use of histogram_description for setting the xrange and adding an explicit curve into the scene:

(%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    = relative,
          fill_density = 0.5),
        explicit(pdf_normal(x,m,s), x, m - 3*s, m + 3* s))$
Function: piechart (list)
Function: piechart (list, option_1, option_2, …)
Function: piechart (one_column_matrix)
Function: piechart (one_column_matrix, option_1, option_2, …)
Function: piechart (one_row_matrix)
Function: piechart (one_row_matrix, option_1, option_2, …)
Function: piechart_description (…)

Similar to barsplot, but plots sectors instead of rectangles.

Available options are:

  • sector_colors (default, []): a list of colors for sectors. When there are more sectors than specified colors, the extra necesary colors are chosen at random. See color to learn more about them.
  • pie_center (default, [0,0]): diagram’s center.
  • pie_radius (default, 1): diagram’s radius.
  • All global draw options, except key, which is internally assigned by piechart. If you want to set your own values for this option or want to build complex scenes, make use of piechart_description.
  • The following local draw options: key, color, fill_density and line_width. See also ellipse.

Function piechart_description creates a graphic object suitable for creating complex scenes, together with other graphic objects. There is also a function wxpiechart for creating embedded histograms in interfaces wxMaxima and iMaxima.

Example:

(%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")$

See also function barsplot.

Function: scatterplot (list)
Function: scatterplot (list, option_1, option_2, …)
Function: scatterplot (matrix)
Function: scatterplot (matrix, option_1, option_2, …)
Function: scatterplot_description (…)

Plots scatter diagrams both for univariate (list) and multivariate (matrix) samples.

Available options are the same admitted by histogram.

Function scatterplot_description creates a graphic object suitable for creating complex scenes, together with other graphic objects. There is also a function wxscatterplot for creating embedded histograms in interfaces wxMaxima and iMaxima.

Examples:

Univariate scatter diagram from a simulated Gaussian sample.

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) load ("distrib")$
(%i3) scatterplot(
        random_normal(0,1,200),
        xaxis      = true,
        point_size = 2,
        dimensions = [600,150])$

Two dimensional scatter plot.

(%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)$

Three dimensional scatter plot.

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i3) scatterplot(submatrix (s2, 1,2), nclasses=4)$

Five dimensional scatter plot, with five classes histograms.

(%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)$

For plotting isolated or line-joined points in two and three dimensions, see points. See also histogram.

Function: starplot (data1, data2, …, option_1, option_2, …)
Function: starplot_description (…)

Plots star diagrams for discrete statistical variables, both for one or multiple samples.

data can be a list of outcomes representing one sample, or a matrix of m rows and n columns, representing n samples of size m each.

Available options are:

  • stars_colors (default, []): a list of colors for multiple samples. When there are more samples than specified colors, the extra necesary colors are chosen at random. See color to learn more about them.
  • frequency (default, absolute): indicates the scale of the radii. Possible values are: absolute and relative.
  • ordering (default, orderlessp): possible values are orderlessp or ordergreatp, indicating how statistical outcomes should be ordered.
  • sample_keys (default, []): a list with the strings to be used in the legend. When the list length is other than 0 or the number of samples, an error message is returned.
  • star_center (default, [0,0]): diagram’s center.
  • star_radius (default, 1): diagram’s radius.
  • All global draw options, except points_joined, point_type, and key, which are internally assigned by starplot. If you want to set your own values for this options or want to build complex scenes, make use of starplot_description.
  • The following local draw option: line_width.

Function starplot_description creates a graphic object suitable for creating complex scenes, together with other graphic objects. There is also a function wxstarplot for creating embedded histograms in interfaces wxMaxima and iMaxima.

Example:

Plot based on absolute frequencies. Location and radius defined by the user.

(%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 ) $ 
Function: stemplot (data)
Function: stemplot (data, option)

Plots stem and leaf diagrams. Unique available option is:

  • leaf_unit (default, 1): indicates the unit of the leaves; must be a power of 10.

Example:

(%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

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40 diag


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40.1 Functions and Variables for diag

Function: diag (lm)

Constructs a square matrix with the matrices of lm in the diagonal. lm is a list of matrices or scalars.

Example:

(%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 ]

To use this function write first load("diag").

Function: JF (lambda, n)

Returns the Jordan cell of order n with eigenvalue lambda.

Example:

(%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 ]

To use this function write first load("diag").

Function: jordan (mat)

Returns the Jordan form of matrix mat, but codified in a Maxima list. To get the corresponding matrix, call function dispJordan using as argument the output of jordan.

Example:

(%i1) load("diag")$
(%i3) 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])$
(%i34) jordan(a);
(%o4)             [[2, 3, 3, 1], [3, 1]]
(%i5) 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 ]
(%o5)           [                        ]
                [ 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 ]

To use this function write first load("diag"). See also dispJordan and minimalPoly.

Function: dispJordan (l)

Returns the Jordan matrix associated to the codification given by the Maxima list l, which is the output given by function jordan.

Example:

(%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 ]

To use this function write first load("diag"). See also jordan and minimalPoly.

Function: minimalPoly (l)

Returns the minimal polynomial associated to the codification given by the Maxima list l, which is the output given by function jordan.

Example:

(%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)

To use this function write first load("diag"). See also jordan and dispJordan.

Function: ModeMatrix (A,l)

Returns the matrix M such that (M^^-1).A.M=J, where J is the Jordan form of A. The Maxima list l is the codified form of the Jordan form as returned by function jordan.

Example:

(%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) M: ModeMatrix(a,%);
                  [  1    - 1   1   1 ]
                  [                   ]
                  [   1               ]
                  [ - -   - 1   0   0 ]
                  [   9               ]
                  [                   ]
(%o4)             [   13              ]
                  [ - --   1   - 1  0 ]
                  [   9               ]
                  [                   ]
                  [  17               ]
                  [  --   - 1   1   1 ]
                  [  9                ]
(%i5) is(  (M^^-1).a.M = dispJordan(%o3)  );
(%o5)                      true

Note that dispJordan(%o3) is the Jordan form of matrix a.

To use this function write first load("diag"). See also jordan and dispJordan.

Function: mat_function (f,mat)

Returns f(mat), where f is an analytic function and mat a matrix. This computation is based on Cauchy’s integral formula, which states that if f(x) is analytic and mat = diag([JF(m1,n1), ..., JF(mk,nk)]), then f(mat) = ModeMatrix * diag([f(JF(m1,n1)), ..., f(JF(mk,nk))]) * ModeMatrix^^(-1). Note that there are about 6 or 8 other methods for this calculation. Some examples follow.

To use this function write first load("diag").

Example 1:

(%i1) load("diag")$
(%i2) b2:matrix([0,1,0], [0,0,1], [-1,-3,-3])$
(%i3) mat_function(exp,t*b2);
               2   - t
              t  %e          - t     - t
(%o3) matrix([-------- + t %e    + %e   ,
                 2
        - t     - t                           - t
 2    %e      %e        - t           - t   %e
t  (- ----- - ----- + %e   ) + t (2 %e    - -----)
        t       2                             t
               t
                         - t          - t     - t
       - t       - t   %e        2  %e      %e
 + 2 %e   , t (%e    - -----) + t  (----- - -----)
                         t            2       t
               2   - t            - t     - t
     - t      t  %e        2    %e      %e        - t
 + %e   ], [- --------, - t  (- ----- - ----- + %e   ),
                 2                t       2
                                         t
        - t     - t      2   - t
   2  %e      %e        t  %e          - t
- t  (----- - -----)], [-------- - t %e   ,
        2       t          2
        - t     - t                           - t
 2    %e      %e        - t           - t   %e
t  (- ----- - ----- + %e   ) - t (2 %e    - -----),
        t       2                             t
               t
      - t     - t                 - t
 2  %e      %e            - t   %e
t  (----- - -----) - t (%e    - -----)])
      2       t                   t
(%i4) ratsimp(%);
               [   2              - t ]
               [ (t  + 2 t + 2) %e    ]
               [ -------------------- ]
               [          2           ]
               [                      ]
               [         2   - t      ]
(%o4)  Col 1 = [        t  %e         ]
               [      - --------      ]
               [           2          ]
               [                      ]
               [     2          - t   ]
               [   (t  - 2 t) %e      ]
               [   ----------------   ]
               [          2           ]
         [      2        - t    ]
         [    (t  + t) %e       ]
         [                      ]
 Col 2 = [     2            - t ]
         [ - (t  - t - 1) %e    ]
         [                      ]
         [     2          - t   ]
         [   (t  - 3 t) %e      ]
         [        2   - t       ]
         [       t  %e          ]
         [       --------       ]
         [          2           ]
         [                      ]
         [      2          - t  ]
 Col 3 = [    (t  - 2 t) %e     ]
         [  - ----------------  ]
         [           2          ]
         [                      ]
         [   2              - t ]
         [ (t  - 4 t + 2) %e    ]
         [ -------------------- ]
         [          2           ]

Example 2:

(%i5) 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])$
(%i6) mat_function(exp,t*b1);
                  [              2     ]
                  [             t      ]
                  [ 1  0  t  t  -- + t ]
                  [             2      ]
                  [                    ]
(%o6)             [ 0  1  0  t    t    ]
                  [                    ]
                  [ 0  0  1  0    t    ]
                  [                    ]
                  [ 0  0  0  1    0    ]
                  [                    ]
                  [ 0  0  0  0    1    ]

(%i7) minimalPoly(jordan(b1)); 3 (%o7) x

(%i8) ident(5)+t*b1+1/2*(t^2)*b1^^2;
                  [              2     ]
                  [             t      ]
                  [ 1  0  t  t  -- + t ]
                  [             2      ]
                  [                    ]
(%o8)             [ 0  1  0  t    t    ]
                  [                    ]
                  [ 0  0  1  0    t    ]
                  [                    ]
                  [ 0  0  0  1    0    ]
                  [                    ]
                  [ 0  0  0  0    1    ]
(%i9) mat_function(exp,%i*t*b1);
             [                           2 ]
             [                          t  ]
             [ 1  0  %i t  %i t  %i t - -- ]
             [                          2  ]
             [                             ]
(%o9)        [ 0  1   0    %i t    %i t    ]
             [                             ]
             [ 0  0   1     0      %i t    ]
             [                             ]
             [ 0  0   0     1        0     ]
             [                             ]
             [ 0  0   0     0        1     ]

(%i10) mat_function(cos,t*b1)+%i*mat_function(sin,t*b1);

              [                           2 ]
              [                          t  ]
              [ 1  0  %i t  %i t  %i t - -- ]
              [                          2  ]
              [                             ]
(%o10)        [ 0  1   0    %i t    %i t    ]
              [                             ]
              [ 0  0   1     0      %i t    ]
              [                             ]
              [ 0  0   0     1        0     ]
              [                             ]
              [ 0  0   0     0        1     ]

Example 3:

(%i11) a1:matrix([2,1,0,0,0,0],
                 [-1,4,0,0,0,0],
                 [-1,1,2,1,0,0],
                 [-1,1,-1,4,0,0],
                 [-1,1,-1,1,3,0],
                 [-1,1,-1,1,1,2])$
(%i12) fpow(x):=block([k],declare(k,integer),x^k)$
(%i13) mat_function(fpow,a1);
                [  k      k - 1 ]         [      k - 1    ]
                [ 3  - k 3      ]         [   k 3         ]
                [               ]         [               ]
                [       k - 1   ]         [  k      k - 1 ]
                [  - k 3        ]         [ 3  + k 3      ]
                [               ]         [               ]
                [       k - 1   ]         [      k - 1    ]
                [  - k 3        ]         [   k 3         ]
(%o13)  Col 1 = [               ] Col 2 = [               ]
                [       k - 1   ]         [      k - 1    ]
                [  - k 3        ]         [   k 3         ]
                [               ]         [               ]
                [       k - 1   ]         [      k - 1    ]
                [  - k 3        ]         [   k 3         ]
                [               ]         [               ]
                [       k - 1   ]         [      k - 1    ]
                [  - k 3        ]         [   k 3         ]
         [       0       ]         [       0       ]
         [               ]         [               ]
         [       0       ]         [       0       ]
         [               ]         [               ]
         [  k      k - 1 ]         [      k - 1    ]
         [ 3  - k 3      ]         [   k 3         ]
         [               ]         [               ]
 Col 3 = [       k - 1   ] Col 4 = [  k      k - 1 ]
         [  - k 3        ]         [ 3  + k 3      ]
         [               ]         [               ]
         [       k - 1   ]         [      k - 1    ]
         [  - k 3        ]         [   k 3         ]
         [               ]         [               ]
         [       k - 1   ]         [      k - 1    ]
         [  - k 3        ]         [   k 3         ]
         [    0    ]
         [         ]         [ 0  ]
         [    0    ]         [    ]
         [         ]         [ 0  ]
         [    0    ]         [    ]
         [         ]         [ 0  ]
 Col 5 = [    0    ] Col 6 = [    ]
         [         ]         [ 0  ]
         [    k    ]         [    ]
         [   3     ]         [ 0  ]
         [         ]         [    ]
         [  k    k ]         [  k ]
         [ 3  - 2  ]         [ 2  ]

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41 Package distrib


41.1 Introduction to distrib

Package distrib contains a set of functions for making probability computations on both discrete and continuous univariate models.

What follows is a short reminder of basic probabilistic related definitions.

Let f(x) be the density function of an absolute continuous random variable X. The distribution function is defined as

                       x
                      /
                      [
               F(x) = I     f(u) du
                      ]
                      /
                       minf

which equals the probability Pr(X <= x).

The mean value is a localization parameter and is defined as

                     inf
                    /
                    [
           E[X]  =  I   x f(x) dx
                    ]
                    /
                     minf

The variance is a measure of variation,

                 inf
                /
                [                    2
         V[X] = I     f(x) (x - E[X])  dx
                ]
                /
                 minf

which is a positive real number. The square root of the variance is the standard deviation, D[X]=sqrt(V[X]), and it is another measure of variation.

The skewness coefficient is a measure of non-symmetry,

                 inf
                /
            1   [                    3
  SK[X] = ----- I     f(x) (x - E[X])  dx
              3 ]
          D[X]  /
                 minf

And the kurtosis coefficient measures the peakedness of the distribution,

                 inf
                /
            1   [                    4
  KU[X] = ----- I     f(x) (x - E[X])  dx - 3
              4 ]
          D[X]  /
                 minf

If X is gaussian, KU[X]=0. In fact, both skewness and kurtosis are shape parameters used to measure the non–gaussianity of a distribution.

If the random variable X is discrete, the density, or probability, function f(x) takes positive values within certain countable set of numbers x_i, and zero elsewhere. In this case, the distribution function is

                       ====
                       \
                F(x) =  >    f(x )
                       /        i
                       ====
                      x <= x
                       i

The mean, variance, standard deviation, skewness coefficient and kurtosis coefficient take the form

                       ====
                       \
                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

respectively.

There is a naming convention in package distrib. Every function name has two parts, the first one makes reference to the function or parameter we want to calculate,

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_*)

The second part is an explicit reference to the probabilistic model,

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)

For example, pdf_student_t(x,n) is the density function of the Student distribution with n degrees of freedom, std_pareto(a,b) is the standard deviation of the Pareto distribution with parameters a and b and kurtosis_poisson(m) is the kurtosis coefficient of the Poisson distribution with mean m.

In order to make use of package distrib you need first to load it by typing

(%i1) load("distrib")$

For comments, bugs or suggestions, please contact the author at ’mario AT edu DOT xunta DOT es’.


41.2 Functions and Variables for continuous distributions

Function: pdf_normal (x, m, s)

Returns the value at x of the density function of a Normal(m,s) random variable, with s>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: cdf_normal (x, m, s)

Returns the value at x of the distribution function of a Normal(m,s) random variable, with s>0. This function is defined in terms of Maxima’s built-in error function erf.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) assume(s>0)$ cdf_normal(x,m,s);
                             x - m
                       erf(---------)
                           sqrt(2) s    1
(%o3)                  -------------- + -
                             2          2

See also erf.

Function: quantile_normal (q, m, s)

Returns the q-quantile of a Normal(m,s) random variable, with s>0; in other words, this is the inverse of cdf_normal. Argument q must be an element of [0,1]. To make use of this function, write first load("distrib").

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) quantile_normal(95/100,0,1);
                                      9
(%o2)             sqrt(2) inverse_erf(--)
                                      10
(%i3) float(%);
(%o3)               1.644853626951472
Function: mean_normal (m, s)

Returns the mean of a Normal(m,s) random variable, with s>0, namely m. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: var_normal (m, s)

Returns the variance of a Normal(m,s) random variable, with s>0, namely s^2. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: std_normal (m, s)

Returns the standard deviation of a Normal(m,s) random variable, with s>0, namely s. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: skewness_normal (m, s)

Returns the skewness coefficient of a Normal(m,s) random variable, with s>0, which is always equal to 0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: kurtosis_normal (m, s)

Returns the kurtosis coefficient of a Normal(m,s) random variable, with s>0, which is always equal to 0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: random_normal (m, s)
Function: random_normal (m, s, n)

Returns a Normal(m,s) random variate, with s>0. Calling random_normal with a third argument n, a random sample of size n will be simulated.

This is an implementation of the Box-Mueller algorithm, as described in Knuth, D.E. (1981) Seminumerical Algorithms. The Art of Computer Programming. Addison-Wesley.

To make use of this function, write first load("distrib").

Function: pdf_student_t (x, n)

Returns the value at x of the density function of a Student random variable t(n), with n>0 degrees of freedom. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: cdf_student_t (x, n)

Returns the value at x of the distribution function of a Student random variable t(n), with n>0 degrees of freedom.

(%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
Function: quantile_student_t (q, n)

Returns the q-quantile of a Student random variable t(n), with n>0; in other words, this is the inverse of cdf_student_t. Argument q must be an element of [0,1]. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: mean_student_t (n)

Returns the mean of a Student random variable t(n), with n>0, which is always equal to 0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: var_student_t (n)

Returns the variance of a Student random variable t(n), with n>2.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) assume(n>2)$  var_student_t(n);
                                n
(%o3)                         -----
                              n - 2
Function: std_student_t (n)

Returns the standard deviation of a Student random variable t(n), with n>2. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: skewness_student_t (n)

Returns the skewness coefficient of a Student random variable t(n), with n>3, which is always equal to 0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: kurtosis_student_t (n)

Returns the kurtosis coefficient of a Student random variable t(n), with n>4. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: random_student_t (n)
Function: random_student_t (n, m)

Returns a Student random variate t(n), with n>0. Calling random_student_t with a second argument m, a random sample of size m will be simulated.

The implemented algorithm is based on the fact that if Z is a normal random variable N(0,1) and S^2 is a chi square random variable with n degrees of freedom, Chi^2(n), then

                           Z
                 X = -------------
                     /   2  \ 1/2
                     |  S   |
                     | ---  |
                     \  n   /

is a Student random variable with n degrees of freedom, t(n).

To make use of this function, write first load("distrib").

Function: pdf_noncentral_student_t (x, n, ncp)

Returns the value at x of the density function of a noncentral Student random variable nc_t(n,ncp), with n>0 degrees of freedom and noncentrality parameter ncp. To make use of this function, write first load("distrib").

Sometimes an extra work is necessary to get the final result.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) expand(pdf_noncentral_student_t(3,5,0.1));
       .01370030107589574 sqrt(5)
(%o2)  --------------------------
       sqrt(2) sqrt(14) sqrt(%pi)
   1.654562884111515E-4 sqrt(5)
 + ----------------------------
            sqrt(%pi)
   .02434921505438663 sqrt(5)
 + --------------------------
              %pi
(%i3) float(%);
(%o3)          .02080593159405669
Function: cdf_noncentral_student_t (x, n, ncp)

Returns the value at x of the distribution function of a noncentral Student random variable nc_t(n,ncp), with n>0 degrees of freedom and noncentrality parameter ncp. This function has no closed form and it is numerically computed if the global variable numer equals true or at least one of the arguments is a float, otherwise it returns a nominal expression.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) cdf_noncentral_student_t(-2,5,-5);
(%o2) cdf_noncentral_student_t(- 2, 5, - 5)
(%i3) cdf_noncentral_student_t(-2.0,5,-5);
(%o3)          .9952030093319743
Function: quantile_noncentral_student_t (q, n, ncp)

Returns the q-quantile of a noncentral Student random variable nc_t(n,ncp), with n>0 degrees of freedom and noncentrality parameter ncp; in other words, this is the inverse of cdf_noncentral_student_t. Argument q must be an element of [0,1]. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: mean_noncentral_student_t (n, ncp)

Returns the mean of a noncentral Student random variable nc_t(n,ncp), with n>1 degrees of freedom and noncentrality parameter ncp. To make use of this function, write first load("distrib").

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) (assume(df>1), mean_noncentral_student_t(df,k));
                   df - 1
             gamma(------) sqrt(df) k
                     2
(%o2)        ------------------------
                              df
                sqrt(2) gamma(--)
                              2
Function: var_noncentral_student_t (n, ncp)

Returns the variance of a noncentral Student random variable nc_t(n,ncp), with n>2 degrees of freedom and noncentrality parameter ncp. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: std_noncentral_student_t (n, ncp)

Returns the standard deviation of a noncentral Student random variable nc_t(n,ncp), with n>2 degrees of freedom and noncentrality parameter ncp. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: skewness_noncentral_student_t (n, ncp)

Returns the skewness coefficient of a noncentral Student random variable nc_t(n,ncp), with n>3 degrees of freedom and noncentrality parameter ncp. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: kurtosis_noncentral_student_t (n, ncp)

Returns the kurtosis coefficient of a noncentral Student random variable nc_t(n,ncp), with n>4 degrees of freedom and noncentrality parameter ncp. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: random_noncentral_student_t (n, ncp)
Function: random_noncentral_student_t (n, ncp, m)

Returns a noncentral Student random variate nc_t(n,ncp), with n>0. Calling random_noncentral_student_t with a third argument m, a random sample of size m will be simulated.

The implemented algorithm is based on the fact that if X is a normal random variable N(ncp,1) and S^2 is a chi square random variable with n degrees of freedom, Chi^2(n), then

                           X
                 U = -------------
                     /   2  \ 1/2
                     |  S   |
                     | ---  |
                     \  n   /

is a noncentral Student random variable with n degrees of freedom and noncentrality parameter ncp, nc_t(n,ncp).

To make use of this function, write first load("distrib").

Function: pdf_chi2 (x, n)

Returns the value at x of the density function of a Chi-square random variable Chi^2(n), with n>0.

The Chi^2(n) random variable is equivalent to the Gamma(n/2,2), therefore when Maxima has not enough information to get the result, a noun form based on the gamma density is returned.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) pdf_chi2(x,n);
                                    n
(%o2)                  pdf_gamma(x, -, 2)
                                    2
(%i3) assume(x>0, n>0)$  pdf_chi2(x,n);
                         n/2 - 1   - x/2
                        x        %e
(%o4)                   ----------------
                          n/2       n
                         2    gamma(-)
                                    2
Function: cdf_chi2 (x, n)

Returns the value at x of the distribution function of a Chi-square random variable Chi^2(n), with n>0.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) cdf_chi2(3,4);
                                               3
(%o2)      1 - gamma_incomplete_regularized(2, -)
                                               2
(%i3) float(%);
(%o3)               .4421745996289256
Function: quantile_chi2 (q, n)

Returns the q-quantile of a Chi-square random variable Chi^2(n), with n>0; in other words, this is the inverse of cdf_chi2. Argument q must be an element of [0,1].

This function has no closed form and it is numerically computed if the global variable numer equals true, otherwise it returns a nominal expression based on the gamma quantile function, since the Chi^2(n) random variable is equivalent to the Gamma(n/2,2).

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) quantile_chi2(0.99,9);
(%o2)                   21.66599433346194
(%i3) quantile_chi2(0.99,n);
                                        n
(%o3)              quantile_gamma(0.99, -, 2)
                                        2
Function: mean_chi2 (n)

Returns the mean of a Chi-square random variable Chi^2(n), with n>0.

The Chi^2(n) random variable is equivalent to the Gamma(n/2,2), therefore when Maxima has not enough information to get the result, a noun form based on the gamma mean is returned.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) mean_chi2(n);
                                   n
(%o2)                   mean_gamma(-, 2)
                                   2
(%i3) assume(n>0)$ mean_chi2(n);
(%o4)                           n
Function: var_chi2 (n)

Returns the variance of a Chi-square random variable Chi^2(n), with n>0.

The Chi^2(n) random variable is equivalent to the Gamma(n/2,2), therefore when Maxima has not enough information to get the result, a noun form based on the gamma variance is returned.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) var_chi2(n);
                                   n
(%o2)                    var_gamma(-, 2)
                                   2
(%i3) assume(n>0)$ var_chi2(n);
(%o4)                          2 n
Function: std_chi2 (n)

Returns the standard deviation of a Chi-square random variable Chi^2(n), with n>0.

The Chi^2(n) random variable is equivalent to the Gamma(n/2,2), therefore when Maxima has not enough information to get the result, a noun form based on the gamma standard deviation is returned.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) std_chi2(n);
                                   n
(%o2)                    std_gamma(-, 2)
                                   2
(%i3) assume(n>0)$ std_chi2(n);
(%o4)                    sqrt(2) sqrt(n)
Function: skewness_chi2 (n)

Returns the skewness coefficient of a Chi-square random variable Chi^2(n), with n>0.

The Chi^2(n) random variable is equivalent to the Gamma(n/2,2), therefore when Maxima has not enough information to get the result, a noun form based on the gamma skewness coefficient is returned.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) skewness_chi2(n);
                                     n
(%o2)                 skewness_gamma(-, 2)
                                     2
(%i3) assume(n>0)$ skewness_chi2(n);
                            2 sqrt(2)
(%o4)                       ---------
                             sqrt(n)
Function: kurtosis_chi2 (n)

Returns the kurtosis coefficient of a Chi-square random variable Chi^2(n), with n>0.

The Chi^2(n) random variable is equivalent to the Gamma(n/2,2), therefore when Maxima has not enough information to get the result, a noun form based on the gamma kurtosis coefficient is returned.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) kurtosis_chi2(n);
                                     n
(%o2)                 kurtosis_gamma(-, 2)
                                     2
(%i3) assume(n>0)$ kurtosis_chi2(n);
                               12
(%o4)                          --
                               n
Function: random_chi2 (n)
Function: random_chi2 (n, m)

Returns a Chi-square random variate Chi^2(n), with n>0. Calling random_chi2 with a second argument m, a random sample of size m will be simulated.

The simulation is based on the Ahrens-Cheng algorithm. See random_gamma for details.

To make use of this function, write first load("distrib").

Function: pdf_noncentral_chi2 (x, n, ncp)

Returns the value at x of the density function of a noncentral Chi-square random variable nc_Chi^2(n,ncp), with n>0 and noncentrality parameter ncp>=0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: cdf_noncentral_chi2 (x, n, ncp)

Returns the value at x of the distribution function of a noncentral Chi-square random variable nc_Chi^2(n,ncp), with n>0 and noncentrality parameter ncp>=0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: quantile_noncentral_chi2 (q, n, ncp)

Returns the q-quantile of a noncentral Chi-square random variable nc_Chi^2(n,ncp), with n>0 and noncentrality parameter ncp>=0; in other words, this is the inverse of cdf_noncentral_chi2. Argument q must be an element of [0,1].

This function has no closed form and it is numerically computed if the global variable numer equals true, otherwise it returns a nominal expression.

Function: mean_noncentral_chi2 (n, ncp)

Returns the mean of a noncentral Chi-square random variable nc_Chi^2(n,ncp), with n>0 and noncentrality parameter ncp>=0.

Function: var_noncentral_chi2 (n, ncp)

Returns the variance of a noncentral Chi-square random variable nc_Chi^2(n,ncp), with n>0 and noncentrality parameter ncp>=0.

Function: std_noncentral_chi2 (n, ncp)

Returns the standard deviation of a noncentral Chi-square random variable nc_Chi^2(n,ncp), with n>0 and noncentrality parameter ncp>=0.

Function: skewness_noncentral_chi2 (n, ncp)

Returns the skewness coefficient of a noncentral Chi-square random variable nc_Chi^2(n,ncp), with n>0 and noncentrality parameter ncp>=0.

Function: kurtosis_noncentral_chi2 (n, ncp)

Returns the kurtosis coefficient of a noncentral Chi-square random variable nc_Chi^2(n,ncp), with n>0 and noncentrality parameter ncp>=0.

Function: random_noncentral_chi2 (n, ncp)
Function: random_noncentral_chi2 (n, ncp, m)

Returns a noncentral Chi-square random variate nc_Chi^2(n,ncp), with n>0 and noncentrality parameter ncp>=0. Calling random_noncentral_chi2 with a third argument m, a random sample of size m will be simulated.

To make use of this function, write first load("distrib").

Function: pdf_f (x, m, n)

Returns the value at x of the density function of a F random variable F(m,n), with m,n>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: cdf_f (x, m, n)

Returns the value at x of the distribution function of a F random variable F(m,n), with m,n>0.

(%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
Function: quantile_f (q, m, n)

Returns the q-quantile of a F random variable F(m,n), with m,n>0; in other words, this is the inverse of cdf_f. Argument q must be an element of [0,1].

This function has no closed form and it is numerically computed if the global variable numer equals true, otherwise it returns a nominal expression.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) quantile_f(2/5,sqrt(3),5);
                               2
(%o2)               quantile_f(-, sqrt(3), 5)
                               5
(%i3) %,numer;
(%o3)                   0.518947838573693
Function: mean_f (m, n)

Returns the mean of a F random variable F(m,n), with m>0, n>2. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: var_f (m,n)

Returns the variance of a F random variable F(m,n), with m>0, n>4. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: std_f (m, n)

Returns the standard deviation of a F random variable F(m,n), with m>0, n>4. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: skewness_f (m, n)

Returns the skewness coefficient of a F random variable F(m,n), with m>0, n>6. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: kurtosis_f (m, n)

Returns the kurtosis coefficient of a F random variable F(m,n), with m>0, n>8. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: random_f (m, n)
Function: random_f (m, n, k)

Returns a F random variate F(m,n), with m,n>0. Calling random_f with a third argument k, a random sample of size k will be simulated.

The simulation algorithm is based on the fact that if X is a Chi^2(m) random variable and Y is a Chi^2(n) random variable, then

                        n X
                    F = ---
                        m Y

is a F random variable with m and n degrees of freedom, F(m,n).

To make use of this function, write first load("distrib").

Function: pdf_exp (x, m)

Returns the value at x of the density function of an Exponential(m) random variable, with m>0.

The Exponential(m) random variable is equivalent to the Weibull(1,1/m), therefore when Maxima has not enough information to get the result, a noun form based on the Weibull density is returned.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) pdf_exp(x,m);
                                        1
(%o2)                 pdf_weibull(x, 1, -)
                                        m
(%i3) assume(x>0,m>0)$  pdf_exp(x,m);
                                - m x
(%o4)                       m %e
Function: cdf_exp (x, m)

Returns the value at x of the distribution function of an Exponential(m) random variable, with m>0.

The Exponential(m) random variable is equivalent to the Weibull(1,1/m), therefore when Maxima has not enough information to get the result, a noun form based on the Weibull distribution is returned.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) cdf_exp(x,m);
                                        1
(%o2)                 cdf_weibull(x, 1, -)
                                        m
(%i3) assume(x>0,m>0)$  cdf_exp(x,m);
                                 - m x
(%o4)                      1 - %e
Function: quantile_exp (q, m)

Returns the q-quantile of an Exponential(m) random variable, with m>0; in other words, this is the inverse of cdf_exp. Argument q must be an element of [0,1].

The Exponential(m) random variable is equivalent to the Weibull(1,1/m), therefore when Maxima has not enough information to get the result, a noun form based on the Weibull quantile is returned.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) quantile_exp(0.56,5);
(%o2)                   .1641961104139661
(%i3) quantile_exp(0.56,m);
                                            1
(%o3)             quantile_weibull(0.56, 1, -)
                                            m
Function: mean_exp (m)

Returns the mean of an Exponential(m) random variable, with m>0.

The Exponential(m) random variable is equivalent to the Weibull(1,1/m), therefore when Maxima has not enough information to get the result, a noun form based on the Weibull mean is returned.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) mean_exp(m);
                                       1
(%o2)                  mean_weibull(1, -)
                                       m
(%i3) assume(m>0)$  mean_exp(m);
                                1
(%o4)                           -
                                m
Function: var_exp (m)

Returns the variance of an Exponential(m) random variable, with m>0.

The Exponential(m) random variable is equivalent to the Weibull(1,1/m), therefore when Maxima has not enough information to get the result, a noun form based on the Weibull variance is returned.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) var_exp(m);
                                       1
(%o2)                   var_weibull(1, -)
                                       m
(%i3) assume(m>0)$  var_exp(m);
                               1
(%o4)                          --
                                2
                               m
Function: std_exp (m)

Returns the standard deviation of an Exponential(m) random variable, with m>0.

The Exponential(m) random variable is equivalent to the Weibull(1,1/m), therefore when Maxima has not enough information to get the result, a noun form based on the Weibull standard deviation is returned.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) std_exp(m);
                                       1
(%o2)                   std_weibull(1, -)
                                       m
(%i3) assume(m>0)$  std_exp(m);
                                1
(%o4)                           -
                                m
Function: skewness_exp (m)

Returns the skewness coefficient of an Exponential(m) random variable, with m>0.

The Exponential(m) random variable is equivalent to the Weibull(1,1/m), therefore when Maxima has not enough information to get the result, a noun form based on the Weibull skewness coefficient is returned.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) skewness_exp(m);
                                         1
(%o2)                skewness_weibull(1, -)
                                         m
(%i3) assume(m>0)$  skewness_exp(m);
(%o4)                           2
Function: kurtosis_exp (m)

Returns the kurtosis coefficient of an Exponential(m) random variable, with m>0.

The Exponential(m) random variable is equivalent to the Weibull(1,1/m), therefore when Maxima has not enough information to get the result, a noun form based on the Weibull kurtosis coefficient is returned.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) kurtosis_exp(m);
                                         1
(%o2)                kurtosis_weibull(1, -)
                                         m
(%i3) assume(m>0)$  kurtosis_exp(m);
(%o4)                           6
Function: random_exp (m)
Function: random_exp (m, k)

Returns an Exponential(m) random variate, with m>0. Calling random_exp with a second argument k, a random sample of size k will be simulated.

The simulation algorithm is based on the general inverse method.

To make use of this function, write first load("distrib").

Function: pdf_lognormal (x, m, s)

Returns the value at x of the density function of a Lognormal(m,s) random variable, with s>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: cdf_lognormal (x, m, s)

Returns the value at x of the distribution function of a Lognormal(m,s) random variable, with s>0. This function is defined in terms of Maxima’s built-in error function erf.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) assume(x>0, s>0)$  cdf_lognormal(x,m,s);
                           log(x) - m
                       erf(----------)
                           sqrt(2) s     1
(%o3)                  --------------- + -
                              2          2

See also erf.

Function: quantile_lognormal (q, m, s)

Returns the q-quantile of a Lognormal(m,s) random variable, with s>0; in other words, this is the inverse of cdf_lognormal. Argument q must be an element of [0,1]. To make use of this function, write first load("distrib").

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) quantile_lognormal(95/100,0,1);
                  sqrt(2) inverse_erf(9/10)
(%o2)           %e
(%i3) float(%);
(%o3)               5.180251602233015
Function: mean_lognormal (m, s)

Returns the mean of a Lognormal(m,s) random variable, with s>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: var_lognormal (m, s)

Returns the variance of a Lognormal(m,s) random variable, with s>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: std_lognormal (m, s)

Returns the standard deviation of a Lognormal(m,s) random variable, with s>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: skewness_lognormal (m, s)

Returns the skewness coefficient of a Lognormal(m,s) random variable, with s>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: kurtosis_lognormal (m, s)

Returns the kurtosis coefficient of a Lognormal(m,s) random variable, with s>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: random_lognormal (m, s)
Function: random_lognormal (m, s, n)

Returns a Lognormal(m,s) random variate, with s>0. Calling random_lognormal with a third argument n, a random sample of size n will be simulated.

Log-normal variates are simulated by means of random normal variates. See random_normal for details.

To make use of this function, write first load("distrib").

Function: pdf_gamma (x, a, b)

Returns the value at x of the density function of a Gamma(a,b) random variable, with a,b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: cdf_gamma (x, a, b)

Returns the value at x of the distribution function of a Gamma(a,b) random variable, with a,b>0.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) cdf_gamma(3,5,21);
                                              1
(%o2)     1 - gamma_incomplete_regularized(5, -)
                                              7
(%i3) float(%);
(%o3)              4.402663157376807E-7
Function: quantile_gamma (q, a, b)

Returns the q-quantile of a Gamma(a,b) random variable, with a,b>0; in other words, this is the inverse of cdf_gamma. Argument q must be an element of [0,1]. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: mean_gamma (a, b)

Returns the mean of a Gamma(a,b) random variable, with a,b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: var_gamma (a, b)

Returns the variance of a Gamma(a,b) random variable, with a,b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: std_gamma (a, b)

Returns the standard deviation of a Gamma(a,b) random variable, with a,b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: skewness_gamma (a, b)

Returns the skewness coefficient of a Gamma(a,b) random variable, with a,b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: kurtosis_gamma (a, b)

Returns the kurtosis coefficient of a Gamma(a,b) random variable, with a,b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: random_gamma (a, b)
Function: random_gamma (a, b, n)

Returns a Gamma(a,b) random variate, with a,b>0. Calling random_gamma with a third argument n, a random sample of size n will be simulated.

The implemented algorithm is a combination of two procedures, depending on the value of parameter a:

For a>=1, Cheng, R.C.H. and Feast, G.M. (1979). Some simple gamma variate generators. Appl. Stat., 28, 3, 290-295.

For 0<a<1, Ahrens, J.H. and Dieter, U. (1974). Computer methods for sampling from gamma, beta, poisson and binomial cdf_tributions. Computing, 12, 223-246.

To make use of this function, write first load("distrib").

Function: pdf_beta (x, a, b)

Returns the value at x of the density function of a Beta(a,b) random variable, with a,b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: cdf_beta (x, a, b)

Returns the value at x of the distribution function of a Beta(a,b) random variable, with a,b>0.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) cdf_beta(1/3,15,2);
                             11
(%o2)                     --------
                          14348907
(%i3) float(%);
(%o3)              7.666089131388195E-7
Function: quantile_beta (q, a, b)

Returns the q-quantile of a Beta(a,b) random variable, with a,b>0; in other words, this is the inverse of cdf_beta. Argument q must be an element of [0,1]. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: mean_beta (a, b)

Returns the mean of a Beta(a,b) random variable, with a,b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: var_beta (a, b)

Returns the variance of a Beta(a,b) random variable, with a,b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: std_beta (a, b)

Returns the standard deviation of a Beta(a,b) random variable, with a,b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: skewness_beta (a, b)

Returns the skewness coefficient of a Beta(a,b) random variable, with a,b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: kurtosis_beta (a, b)

Returns the kurtosis coefficient of a Beta(a,b) random variable, with a,b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: random_beta (a, b)
Function: random_beta (a, b, n)

Returns a Beta(a,b) random variate, with a,b>0. Calling random_beta with a third argument n, a random sample of size n will be simulated.

The implemented algorithm is defined in Cheng, R.C.H. (1978). Generating Beta Variates with Nonintegral Shape Parameters. Communications of the ACM, 21:317-322

To make use of this function, write first load("distrib").

Function: pdf_continuous_uniform (x, a, b)

Returns the value at x of the density function of a Continuous Uniform(a,b) random variable, with a<b. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: cdf_continuous_uniform (x, a, b)

Returns the value at x of the distribution function of a Continuous Uniform(a,b) random variable, with a<b. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: quantile_continuous_uniform (q, a, b)

Returns the q-quantile of a Continuous Uniform(a,b) random variable, with a<b; in other words, this is the inverse of cdf_continuous_uniform. Argument q must be an element of [0,1]. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: mean_continuous_uniform (a, b)

Returns the mean of a Continuous Uniform(a,b) random variable, with a<b. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: var_continuous_uniform (a, b)

Returns the variance of a Continuous Uniform(a,b) random variable, with a<b. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: std_continuous_uniform (a, b)

Returns the standard deviation of a Continuous Uniform(a,b) random variable, with a<b. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: skewness_continuous_uniform (a, b)

Returns the skewness coefficient of a Continuous Uniform(a,b) random variable, with a<b. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: kurtosis_continuous_uniform (a, b)

Returns the kurtosis coefficient of a Continuous Uniform(a,b) random variable, with a<b. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: random_continuous_uniform (a, b)
Function: random_continuous_uniform (a, b, n)

Returns a Continuous Uniform(a,b) random variate, with a<b. Calling random_continuous_uniform with a third argument n, a random sample of size n will be simulated.

This is a direct application of the random built-in Maxima function.

See also random. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: pdf_logistic (x, a, b)

Returns the value at x of the density function of a Logistic(a,b) random variable, with b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: cdf_logistic (x, a, b)

Returns the value at x of the distribution function of a Logistic(a,b) random variable, with b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: quantile_logistic (q, a, b)

Returns the q-quantile of a Logistic(a,b) random variable , with b>0; in other words, this is the inverse of cdf_logistic. Argument q must be an element of [0,1]. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: mean_logistic (a, b)

Returns the mean of a Logistic(a,b) random variable, with b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: var_logistic (a, b)

Returns the variance of a Logistic(a,b) random variable, with b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: std_logistic (a, b)

Returns the standard deviation of a Logistic(a,b) random variable, with b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: skewness_logistic (a, b)

Returns the skewness coefficient of a Logistic(a,b) random variable, with b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: kurtosis_logistic (a, b)

Returns the kurtosis coefficient of a Logistic(a,b) random variable, with b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: random_logistic (a, b)
Function: random_logistic (a, b, n)

Returns a Logistic(a,b) random variate, with b>0. Calling random_logistic with a third argument n, a random sample of size n will be simulated.

The implemented algorithm is based on the general inverse method.

To make use of this function, write first load("distrib").

Function: pdf_pareto (x, a, b)

Returns the value at x of the density function of a Pareto(a,b) random variable, with a,b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: cdf_pareto (x, a, b)

Returns the value at x of the distribution function of a Pareto(a,b) random variable, with a,b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: quantile_pareto (q, a, b)

Returns the q-quantile of a Pareto(a,b) random variable, with a,b>0; in other words, this is the inverse of cdf_pareto. Argument q must be an element of [0,1]. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: mean_pareto (a, b)

Returns the mean of a Pareto(a,b) random variable, with a>1,b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: var_pareto (a, b)

Returns the variance of a Pareto(a,b) random variable, with a>2,b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: std_pareto (a, b)

Returns the standard deviation of a Pareto(a,b) random variable, with a>2,b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: skewness_pareto (a, b)

Returns the skewness coefficient of a Pareto(a,b) random variable, with a>3,b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: kurtosis_pareto (a, b)

Returns the kurtosis coefficient of a Pareto(a,b) random variable, with a>4,b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: random_pareto (a, b)
Function: random_pareto (a, b, n)

Returns a Pareto(a,b) random variate, with a>0,b>0. Calling random_pareto with a third argument n, a random sample of size n will be simulated.

The implemented algorithm is based on the general inverse method.

To make use of this function, write first load("distrib").

Function: pdf_weibull (x, a, b)

Returns the value at x of the density function of a Weibull(a,b) random variable, with a,b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: cdf_weibull (x, a, b)

Returns the value at x of the distribution function of a Weibull(a,b) random variable, with a,b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: quantile_weibull (q, a, b)

Returns the q-quantile of a Weibull(a,b) random variable, with a,b>0; in other words, this is the inverse of cdf_weibull. Argument q must be an element of [0,1]. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: mean_weibull (a, b)

Returns the mean of a Weibull(a,b) random variable, with a,b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: var_weibull (a, b)

Returns the variance of a Weibull(a,b) random variable, with a,b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: std_weibull (a, b)

Returns the standard deviation of a Weibull(a,b) random variable, with a,b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: skewness_weibull (a, b)

Returns the skewness coefficient of a Weibull(a,b) random variable, with a,b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: kurtosis_weibull (a, b)

Returns the kurtosis coefficient of a Weibull(a,b) random variable, with a,b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: random_weibull (a, b)
Function: random_weibull (a, b, n)

Returns a Weibull(a,b) random variate, with a,b>0. Calling random_weibull with a third argument n, a random sample of size n will be simulated.

The implemented algorithm is based on the general inverse method.

To make use of this function, write first load("distrib").

Function: pdf_rayleigh (x, b)

Returns the value at x of the density function of a Rayleigh(b) random variable, with b>0.

The Rayleigh(b) random variable is equivalent to the Weibull(2,1/b), therefore when Maxima has not enough information to get the result, a noun form based on the Weibull density is returned.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) pdf_rayleigh(x,b);
                                        1
(%o2)                 pdf_weibull(x, 2, -)
                                        b
(%i3) assume(x>0,b>0)$ pdf_rayleigh(x,b);
                                    2  2
                           2     - b  x
(%o4)                   2 b  x %e
Function: cdf_rayleigh (x, b)

Returns the value at x of the distribution function of a Rayleigh(b) random variable, with b>0.

The Rayleigh(b) random variable is equivalent to the Weibull(2,1/b), therefore when Maxima has not enough information to get the result, a noun form based on the Weibull distribution is returned.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) cdf_rayleigh(x,b);
                                        1
(%o2)                 cdf_weibull(x, 2, -)
                                        b
(%i3) assume(x>0,b>0)$ cdf_rayleigh(x,b);
                                   2  2
                                - b  x
(%o4)                     1 - %e
Function: quantile_rayleigh (q, b)

Returns the q-quantile of a Rayleigh(b) random variable, with b>0; in other words, this is the inverse of cdf_rayleigh. Argument q must be an element of [0,1].

The Rayleigh(b) random variable is equivalent to the Weibull(2,1/b), therefore when Maxima has not enough information to get the result, a noun form based on the Weibull quantile is returned.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) quantile_rayleigh(0.99,b);
                                            1
(%o2)             quantile_weibull(0.99, 2, -)
                                            b
(%i3) assume(x>0,b>0)$ quantile_rayleigh(0.99,b);
                        2.145966026289347
(%o4)                   -----------------
                                b
Function: mean_rayleigh (b)

Returns the mean of a Rayleigh(b) random variable, with b>0.

The Rayleigh(b) random variable is equivalent to the Weibull(2,1/b), therefore when Maxima has not enough information to get the result, a noun form based on the Weibull mean is returned.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) mean_rayleigh(b);
                                       1
(%o2)                  mean_weibull(2, -)
                                       b
(%i3) assume(b>0)$ mean_rayleigh(b);
                            sqrt(%pi)
(%o4)                       ---------
                               2 b
Function: var_rayleigh (b)

Returns the variance of a Rayleigh(b) random variable, with b>0.

The Rayleigh(b) random variable is equivalent to the Weibull(2,1/b), therefore when Maxima has not enough information to get the result, a noun form based on the Weibull variance is returned.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) var_rayleigh(b);
                                       1
(%o2)                   var_weibull(2, -)
                                       b
(%i3) assume(b>0)$ var_rayleigh(b);
                                 %pi
                             1 - ---
                                  4
(%o4)                        -------
                                2
                               b
Function: std_rayleigh (b)

Returns the standard deviation of a Rayleigh(b) random variable, with b>0.

The Rayleigh(b) random variable is equivalent to the Weibull(2,1/b), therefore when Maxima has not enough information to get the result, a noun form based on the Weibull standard deviation is returned.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) std_rayleigh(b);
                                       1
(%o2)                   std_weibull(2, -)
                                       b
(%i3) assume(b>0)$ std_rayleigh(b);
                                   %pi
                          sqrt(1 - ---)
                                    4
(%o4)                     -------------
                                b
Function: skewness_rayleigh (b)

Returns the skewness coefficient of a Rayleigh(b) random variable, with b>0.

The Rayleigh(b) random variable is equivalent to the Weibull(2,1/b), therefore when Maxima has not enough information to get the result, a noun form based on the Weibull skewness coefficient is returned.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) skewness_rayleigh(b);
                                         1
(%o2)                skewness_weibull(2, -)
                                         b
(%i3) assume(b>0)$ skewness_rayleigh(b);
                         3/2
                      %pi      3 sqrt(%pi)
                      ------ - -----------
                        4           4
(%o4)                 --------------------
                               %pi 3/2
                          (1 - ---)
                                4
Function: kurtosis_rayleigh (b)

Returns the kurtosis coefficient of a Rayleigh(b) random variable, with b>0.

The Rayleigh(b) random variable is equivalent to the Weibull(2,1/b), therefore when Maxima has not enough information to get the result, a noun form based on the Weibull kurtosis coefficient is returned.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) kurtosis_rayleigh(b);
                                         1
(%o2)                kurtosis_weibull(2, -)
                                         b
(%i3) assume(b>0)$ kurtosis_rayleigh(b);
                                  2
                             3 %pi
                         2 - ------
                               16
(%o4)                    ---------- - 3
                              %pi 2
                         (1 - ---)
                               4
Function: random_rayleigh (b)
Function: random_rayleigh (b, n)

Returns a Rayleigh(b) random variate, with b>0. Calling random_rayleigh with a second argument n, a random sample of size n will be simulated.

The implemented algorithm is based on the general inverse method.

To make use of this function, write first load("distrib").

Function: pdf_laplace (x, a, b)

Returns the value at x of the density function of a Laplace(a,b) random variable, with b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: cdf_laplace (x, a, b)

Returns the value at x of the distribution function of a Laplace(a,b) random variable, with b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: quantile_laplace (q, a, b)

Returns the q-quantile of a Laplace(a,b) random variable, with b>0; in other words, this is the inverse of cdf_laplace. Argument q must be an element of [0,1]. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: mean_laplace (a, b)

Returns the mean of a Laplace(a,b) random variable, with b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: var_laplace (a, b)

Returns the variance of a Laplace(a,b) random variable, with b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: std_laplace (a, b)

Returns the standard deviation of a Laplace(a,b) random variable, with b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: skewness_laplace (a, b)

Returns the skewness coefficient of a Laplace(a,b) random variable, with b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: kurtosis_laplace (a, b)

Returns the kurtosis coefficient of a Laplace(a,b) random variable, with b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: random_laplace (a, b)
Function: random_laplace (a, b, n)

Returns a Laplace(a,b) random variate, with b>0. Calling random_laplace with a third argument n, a random sample of size n will be simulated.

The implemented algorithm is based on the general inverse method.

To make use of this function, write first load("distrib").

Function: pdf_cauchy (x, a, b)

Returns the value at x of the density function of a Cauchy(a,b) random variable, with b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: cdf_cauchy (x, a, b)

Returns the value at x of the distribution function of a Cauchy(a,b) random variable, with b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: quantile_cauchy (q, a, b)

Returns the q-quantile of a Cauchy(a,b) random variable, with b>0; in other words, this is the inverse of cdf_cauchy. Argument q must be an element of [0,1]. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: random_cauchy (a, b)
Function: random_cauchy (a, b, n)

Returns a Cauchy(a,b) random variate, with b>0. Calling random_cauchy with a third argument n, a random sample of size n will be simulated.

The implemented algorithm is based on the general inverse method.

To make use of this function, write first load("distrib").

Function: pdf_gumbel (x, a, b)

Returns the value at x of the density function of a Gumbel(a,b) random variable, with b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: cdf_gumbel (x, a, b)

Returns the value at x of the distribution function of a Gumbel(a,b) random variable, with b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: quantile_gumbel (q, a, b)

Returns the q-quantile of a Gumbel(a,b) random variable, with b>0; in other words, this is the inverse of cdf_gumbel. Argument q must be an element of [0,1]. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: mean_gumbel (a, b)

Returns the mean of a Gumbel(a,b) random variable, with b>0.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) assume(b>0)$  mean_gumbel(a,b);
(%o3)                     %gamma b + a

where symbol %gamma stands for the Euler-Mascheroni constant. See also %gamma.

Function: var_gumbel (a, b)

Returns the variance of a Gumbel(a,b) random variable, with b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: std_gumbel (a, b)

Returns the standard deviation of a Gumbel(a,b) random variable, with b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: skewness_gumbel (a, b)

Returns the skewness coefficient of a Gumbel(a,b) random variable, with b>0.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) assume(b>0)$ skewness_gumbel(a,b);
                       12 sqrt(6) zeta(3)
(%o3)                  ------------------
                                 3
                              %pi
(%i4) numer:true$ skewness_gumbel(a,b);
(%o5)                   1.139547099404649

where zeta stands for the Riemann’s zeta function.

Function: kurtosis_gumbel (a, b)

Returns the kurtosis coefficient of a Gumbel(a,b) random variable, with b>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: random_gumbel (a, b)
Function: random_gumbel (a, b, n)

Returns a Gumbel(a,b) random variate, with b>0. Calling random_gumbel with a third argument n, a random sample of size n will be simulated.

The implemented algorithm is based on the general inverse method.

To make use of this function, write first load("distrib").


41.3 Functions and Variables for discrete distributions

Function: pdf_general_finite_discrete (x, v)

Returns the value at x of the probability function of a general finite discrete random variable, with vector probabilities v, such that Pr(X=i) = v_i. Vector v can be a list of nonnegative expressions, whose components will be normalized to get a vector of probabilities. To make use of this function, write first load("distrib").

Examples:

(%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
Function: cdf_general_finite_discrete (x, v)

Returns the value at x of the distribution function of a general finite discrete random variable, with vector probabilities v.

See pdf_general_finite_discrete for more details.

Examples:

(%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
Function: quantile_general_finite_discrete (q, v)

Returns the q-quantile of a general finite discrete random variable, with vector probabilities v.

See pdf_general_finite_discrete for more details.

Function: mean_general_finite_discrete (v)

Returns the mean of a general finite discrete random variable, with vector probabilities v.

See pdf_general_finite_discrete for more details.

Function: var_general_finite_discrete (v)

Returns the variance of a general finite discrete random variable, with vector probabilities v.

See pdf_general_finite_discrete for more details.

Function: std_general_finite_discrete (v)

Returns the standard deviation of a general finite discrete random variable, with vector probabilities v.

See pdf_general_finite_discrete for more details.

Function: skewness_general_finite_discrete (v)

Returns the skewness coefficient of a general finite discrete random variable, with vector probabilities v.

See pdf_general_finite_discrete for more details.

Function: kurtosis_general_finite_discrete (v)

Returns the kurtosis coefficient of a general finite discrete random variable, with vector probabilities v.

See pdf_general_finite_discrete for more details.

Function: random_general_finite_discrete (v)
Function: random_general_finite_discrete (v, m)

Returns a general finite discrete random variate, with vector probabilities v. Calling random_general_finite_discrete with a second argument m, a random sample of size m will be simulated.

See pdf_general_finite_discrete for more details.

Examples:

(%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]
Function: pdf_binomial (x, n, p)

Returns the value at x of the probability function of a Binomial(n,p) random variable, with 0<p<1 and n a positive integer. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: cdf_binomial (x, n, p)

Returns the value at x of the distribution function of a Binomial(n,p) random variable, with 0<p<1 and n a positive integer.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) cdf_binomial(5,7,1/6);
                            7775
(%o2)                       ----
                            7776
(%i3) float(%);
(%o3)               .9998713991769548
Function: quantile_binomial (q, n, p)

Returns the q-quantile of a Binomial(n,p) random variable, with 0<p<1 and n a positive integer; in other words, this is the inverse of cdf_binomial. Argument q must be an element of [0,1]. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: mean_binomial (n, p)

Returns the mean of a Binomial(n,p) random variable, with 0<p<1 and n a positive integer. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: var_binomial (n, p)

Returns the variance of a Binomial(n,p) random variable, with 0<p<1 and n a positive integer. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: std_binomial (n, p)

Returns the standard deviation of a Binomial(n,p) random variable, with 0<p<1 and n a positive integer. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: skewness_binomial (n, p)

Returns the skewness coefficient of a Binomial(n,p) random variable, with 0<p<1 and n a positive integer. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: kurtosis_binomial (n, p)

Returns the kurtosis coefficient of a Binomial(n,p) random variable, with 0<p<1 and n a positive integer. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: random_binomial (n, p)
Function: random_binomial (n, p, m)

Returns a Binomial(n,p) random variate, with 0<p<1 and n a positive integer. Calling random_binomial with a third argument m, a random sample of size m will be simulated.

The implemented algorithm is based on the one described in Kachitvichyanukul, V. and Schmeiser, B.W. (1988) Binomial Random Variate Generation. Communications of the ACM, 31, Feb., 216.

To make use of this function, write first load("distrib").

Function: pdf_poisson (x, m)

Returns the value at x of the probability function of a Poisson(m) random variable, with m>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: cdf_poisson (x, m)

Returns the value at x of the distribution function of a Poisson(m) random variable, with m>0.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) cdf_poisson(3,5);
(%o2)       gamma_incomplete_regularized(4, 5)
(%i3) float(%);
(%o3)               .2650259152973623
Function: quantile_poisson (q, m)

Returns the q-quantile of a Poisson(m) random variable, with m>0; in other words, this is the inverse of cdf_poisson. Argument q must be an element of [0,1]. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: mean_poisson (m)

Returns the mean of a Poisson(m) random variable, with m>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: var_poisson (m)

Returns the variance of a Poisson(m) random variable, with m>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: std_poisson (m)

Returns the standard deviation of a Poisson(m) random variable, with m>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: skewness_poisson (m)

Returns the skewness coefficient of a Poisson(m) random variable, with m>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: kurtosis_poisson (m)

Returns the kurtosis coefficient of a Poisson random variable Poi(m), with m>0. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: random_poisson (m)
Function: random_poisson (m, n)

Returns a Poisson(m) random variate, with m>0. Calling random_poisson with a second argument n, a random sample of size n will be simulated.

The implemented algorithm is the one described in 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.

To make use of this function, write first load("distrib").

Function: pdf_bernoulli (x, p)

Returns the value at x of the probability function of a Bernoulli(p) random variable, with 0<p<1.

The Bernoulli(p) random variable is equivalent to the Binomial(1,p), therefore when Maxima has not enough information to get the result, a noun form based on the binomial probability function is returned.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) pdf_bernoulli(1,p);
(%o2)                 pdf_binomial(1, 1, p)
(%i3) assume(0<p,p<1)$ pdf_bernoulli(1,p);
(%o4)                           p
Function: cdf_bernoulli (x, p)

Returns the value at x of the distribution function of a Bernoulli(p) random variable, with 0<p<1. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: quantile_bernoulli (q, p)

Returns the q-quantile of a Bernoulli(p) random variable, with 0<p<1; in other words, this is the inverse of cdf_bernoulli. Argument q must be an element of [0,1]. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: mean_bernoulli (p)

Returns the mean of a Bernoulli(p) random variable, with 0<p<1.

The Bernoulli(p) random variable is equivalent to the Binomial(1,p), therefore when Maxima has not enough information to get the result, a noun form based on the binomial mean is returned.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) mean_bernoulli(p);
(%o2)                  mean_binomial(1, p)
(%i3) assume(0<p,p<1)$ mean_bernoulli(p);
(%o4)                           p
Function: var_bernoulli (p)

Returns the variance of a Bernoulli(p) random variable, with 0<p<1.

The Bernoulli(p) random variable is equivalent to the Binomial(1,p), therefore when Maxima has not enough information to get the result, a noun form based on the binomial variance is returned.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) var_bernoulli(p);
(%o2)                  var_binomial(1, p)
(%i3) assume(0<p,p<1)$ var_bernoulli(p);
(%o4)                       (1 - p) p
Function: std_bernoulli (p)

Returns the standard deviation of a Bernoulli(p) random variable, with 0<p<1.

The Bernoulli(p) random variable is equivalent to the Binomial(1,p), therefore when Maxima has not enough information to get the result, a noun form based on the binomial standard deviation is returned.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) std_bernoulli(p);
(%o2)                  std_binomial(1, p)
(%i3) assume(0<p,p<1)$ std_bernoulli(p);
(%o4)                  sqrt(1 - p) sqrt(p)
Function: skewness_bernoulli (p)

Returns the skewness coefficient of a Bernoulli(p) random variable, with 0<p<1.

The Bernoulli(p) random variable is equivalent to the Binomial(1,p), therefore when Maxima has not enough information to get the result, a noun form based on the binomial skewness coefficient is returned.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) skewness_bernoulli(p);
(%o2)                skewness_binomial(1, p)
(%i3) assume(0<p,p<1)$ skewness_bernoulli(p);
                             1 - 2 p
(%o4)                  -------------------
                       sqrt(1 - p) sqrt(p)
Function: kurtosis_bernoulli (p)

Returns the kurtosis coefficient of a Bernoulli(p) random variable, with 0<p<1.

The Bernoulli(p) random variable is equivalent to the Binomial(1,p), therefore when Maxima has not enough information to get the result, a noun form based on the binomial kurtosis coefficient is returned.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) kurtosis_bernoulli(p);
(%o2)                kurtosis_binomial(1, p)
(%i3) assume(0<p,p<1)$ kurtosis_bernoulli(p);
                         1 - 6 (1 - p) p
(%o4)                    ---------------
                            (1 - p) p
Function: random_bernoulli (p)
Function: random_bernoulli (p, n)

Returns a Bernoulli(p) random variate, with 0<p<1. Calling random_bernoulli with a second argument n, a random sample of size n will be simulated.

This is a direct application of the random built-in Maxima function.

See also random. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: pdf_geometric (x, p)

Returns the value at x of the probability function of a Geometric(p) random variable, with 0<p<1. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: cdf_geometric (x, p)

Returns the value at x of the distribution function of a Geometric(p) random variable, with 0<p<1. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: quantile_geometric (q, p)

Returns the q-quantile of a Geometric(p) random variable, with 0<p<1; in other words, this is the inverse of cdf_geometric. Argument q must be an element of [0,1]. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: mean_geometric (p)

Returns the mean of a Geometric(p) random variable, with 0<p<1. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: var_geometric (p)

Returns the variance of a Geometric(p) random variable, with 0<p<1. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: std_geometric (p)

Returns the standard deviation of a Geometric(p) random variable, with 0<p<1. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: skewness_geometric (p)

Returns the skewness coefficient of a Geometric(p) random variable, with 0<p<1. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: kurtosis_geometric (p)

Returns the kurtosis coefficient of a geometric random variable Geo(p), with 0<p<1. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: random_geometric (p)
Function: random_geometric (p, n)

Returns a Geometric(p) random variate, with 0<p<1. Calling random_geometric with a second argument n, a random sample of size n will be simulated.

The algorithm is based on simulation of Bernoulli trials.

To make use of this function, write first load("distrib").

Function: pdf_discrete_uniform (x, n)

Returns the value at x of the probability function of a Discrete Uniform(n) random variable, with n a strictly positive integer. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: cdf_discrete_uniform (x, n)

Returns the value at x of the distribution function of a Discrete Uniform(n) random variable, with n a strictly positive integer. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: quantile_discrete_uniform (q, n)

Returns the q-quantile of a Discrete Uniform(n) random variable, with n a strictly positive integer; in other words, this is the inverse of cdf_discrete_uniform. Argument q must be an element of [0,1]. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: mean_discrete_uniform (n)

Returns the mean of a Discrete Uniform(n) random variable, with n a strictly positive integer. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: var_discrete_uniform (n)

Returns the variance of a Discrete Uniform(n) random variable, with n a strictly positive integer. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: std_discrete_uniform (n)

Returns the standard deviation of a Discrete Uniform(n) random variable, with n a strictly positive integer. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: skewness_discrete_uniform (n)

Returns the skewness coefficient of a Discrete Uniform(n) random variable, with n a strictly positive integer. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: kurtosis_discrete_uniform (n)

Returns the kurtosis coefficient of a Discrete Uniform(n) random variable, with n a strictly positive integer. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: random_discrete_uniform (n)
Function: random_discrete_uniform (n, m)

Returns a Discrete Uniform(n) random variate, with n a strictly positive integer. Calling random_discrete_uniform with a second argument m, a random sample of size m will be simulated.

This is a direct application of the random built-in Maxima function.

See also random. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: pdf_hypergeometric (x, n1, n2, n)

Returns the value at x of the probability function of a Hypergeometric(n1,n2,n) random variable, with n1, n2 and n non negative integers and n<=n1+n2. Being n1 the number of objects of class A, n2 the number of objects of class B, and n the size of the sample without replacement, this function returns the probability of event "exactly x objects are of class A".

To make use of this function, write first load("distrib").

Function: cdf_hypergeometric (x, n1, n2, n)

Returns the value at x of the distribution function of a Hypergeometric(n1,n2,n) random variable, with n1, n2 and n non negative integers and n<=n1+n2. See pdf_hypergeometric for a more complete description.

To make use of this function, write first load("distrib").

Function: quantile_hypergeometric (q, n1, n2, n)

Returns the q-quantile of a Hypergeometric(n1,n2,n) random variable, with n1, n2 and n non negative integers and n<=n1+n2; in other words, this is the inverse of cdf_hypergeometric. Argument q must be an element of [0,1]. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: mean_hypergeometric (n1, n2, n)

Returns the mean of a discrete uniform random variable Hyp(n1,n2,n), with n1, n2 and n non negative integers and n<=n1+n2. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: var_hypergeometric (n1, n2, n)

Returns the variance of a hypergeometric random variable Hyp(n1,n2,n), with n1, n2 and n non negative integers and n<=n1+n2. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: std_hypergeometric (n1, n2, n)

Returns the standard deviation of a Hypergeometric(n1,n2,n) random variable, with n1, n2 and n non negative integers and n<=n1+n2. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: skewness_hypergeometric (n1, n2, n)

Returns the skewness coefficient of a Hypergeometric(n1,n2,n) random variable, with n1, n2 and n non negative integers and n<=n1+n2. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: kurtosis_hypergeometric (n1, n2, n)

Returns the kurtosis coefficient of a Hypergeometric(n1,n2,n) random variable, with n1, n2 and n non negative integers and n<=n1+n2. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: random_hypergeometric (n1, n2, n)
Function: random_hypergeometric (n1, n2, n, m)

Returns a Hypergeometric(n1,n2,n) random variate, with n1, n2 and n non negative integers and n<=n1+n2. Calling random_hypergeometric with a fourth argument m, a random sample of size m will be simulated.

Algorithm described in Kachitvichyanukul, V., Schmeiser, B.W. (1985) Computer generation of hypergeometric random variates. Journal of Statistical Computation and Simulation 22, 127-145.

To make use of this function, write first load("distrib").

Function: pdf_negative_binomial (x, n, p)

Returns the value at x of the probability function of a Negative Binomial(n,p) random variable, with 0<p<1 and n a positive integer. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: cdf_negative_binomial (x, n, p)

Returns the value at x of the distribution function of a Negative Binomial(n,p) random variable, with 0<p<1 and n a positive integer.

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) cdf_negative_binomial(3,4,1/8);
                            3271
(%o2)                      ------
                           524288
(%i3) float(%);
(%o3)              .006238937377929687
Function: quantile_negative_binomial (q, n, p)

Returns the q-quantile of a Negative Binomial(n,p) random variable, with 0<p<1 and n a positive integer; in other words, this is the inverse of cdf_negative_binomial. Argument q must be an element of [0,1]. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: mean_negative_binomial (n, p)

Returns the mean of a Negative Binomial(n,p) random variable, with 0<p<1 and n a positive integer. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: var_negative_binomial (n, p)

Returns the variance of a Negative Binomial(n,p) random variable, with 0<p<1 and n a positive integer. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: std_negative_binomial (n, p)

Returns the standard deviation of a Negative Binomial(n,p) random variable, with 0<p<1 and n a positive integer. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: skewness_negative_binomial (n, p)

Returns the skewness coefficient of a Negative Binomial(n,p) random variable, with 0<p<1 and n a positive integer. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: kurtosis_negative_binomial (n, p)

Returns the kurtosis coefficient of a Negative Binomial(n,p) random variable, with 0<p<1 and n a positive integer. To make use of this function, write first load("distrib").

Function: random_negative_binomial (n, p)
Function: random_negative_binomial (n, p, m)

Returns a Negative Binomial(n,p) random variate, with 0<p<1 and n a positive integer. Calling random_negative_binomial with a third argument m, a random sample of size m will be simulated.

Algorithm described in Devroye, L. (1986) Non-Uniform Random Variate Generation. Springer Verlag, p. 480.

To make use of this function, write first load("distrib").


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42 draw


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42.1 Introduction to draw

draw is a Maxima-Gnuplot interface.

There are three main functions to be used at Maxima level: draw2d, draw3d and draw.

Follow this link for more elaborated examples of this package:

http://riotorto.users.sourceforge.net/gnuplot

You need Gnuplot 4.2 or newer to run this program.


42.2 Functions and Variables for draw

42.2.1 Scenes

Scene constructor: gr2d (graphic option, …, graphic object, …)

Function gr2d builds an object describing a 2D scene. Arguments are graphic options, graphic objects, or lists containing both graphic options and objects. This scene is interpreted sequentially: graphic options affect those graphic objects placed on its right. Some graphic options affect the global appearence of the scene.

This is the list of graphic objects available for scenes in two dimensions:

bars, ellipse, explicit, image, implicit, label, parametric, points, polar, polygon, quadrilateral, rectangle, triangle, vector, and geomap (this one defined in package worldmap).

See also draw and draw2d. To make use of this object, write first load("draw").

Scene constructor: gr3d (graphic option, …, graphic object, …)

Function gr3d builds an object describing a 3d scene. Arguments are graphic options, graphic objects, or lists containing both graphic options and objects. This scene is interpreted sequentially: graphic options affect those graphic objects placed on its right. Some graphic options affect the global appearence of the scene.

This is the list of graphic objects available for scenes in three dimensions:

cylindrical, elevation_grid, explicit, implicit, label, mesh, parametric, parametric_surface, points, quadrilateral, spherical, triangle, tube, vector, and geomap (this one defined in package worldmap).

See also draw and draw3d. To make use of this object, write first load("draw").

42.2.2 Functions

Function: draw (gr2d, …, gr3d, …, options, …)

Plots a series of scenes; its arguments are gr2d and/or gr3d objects, together with some options, or lists of scenes and options. By default, the scenes are put together in one column.

Function draw accepts the following global options: terminal, columns, dimensions, file_name and delay.

Functions draw2d and draw3d are short cuts to be used when only one scene is required, in two or three dimensions, respectively.

See also gr2d and gr3d. To make use of this function, write first load("draw").

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) scene1: gr2d(title="Ellipse",
                   nticks=30,
                   parametric(2*cos(t),5*sin(t),t,0,2*%pi))$
(%i3) scene2: gr2d(title="Triangle",
                   polygon([4,5,7],[6,4,2]))$
(%i4) draw(scene1, scene2, columns = 2)$

The two draw sentences are equivalent:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw(gr3d(explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1)));
(%o2)                          [gr3d(explicit)]
(%i3) draw3d(explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1));
(%o3)                          [gr3d(explicit)]

An animated gif file:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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)]

See also gr2d, gr3d, draw2d and draw3d.

Function: draw2d (option, graphic_object, …)

This function is a short cut for draw(gr2d(options, ..., graphic_object, ...)).

It can be used to plot a unique scene in 2d.

To make use of this function, write first load("draw").

See also draw and gr2d.

Function: draw3d (option, graphic_object, …)

This function is a short cut for draw(gr3d(options, ..., graphic_object, ...)).

It can be used to plot a unique scene in 3d.

To make use of this function, write first load("draw").

See also draw and gr3d.

Function: draw_file (graphic option, …, graphic object, …)

Saves the current plot into a file. Accepted graphics options are: terminal, dimensions, file_name and background_color.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) /* screen plot */
      draw(gr3d(explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1)))$
(%i3) /* same plot in eps format */
      draw_file(terminal  = eps,
                dimensions = [5,5]) $
Function: multiplot_mode (term)

This function enables Maxima to work in one-window multiplot mode with terminal term; accepted arguments for this function are screen, wxt, aquaterm and none.

When multiplot mode is enabled, each call to draw sends a new plot to the same window, without erasing the previous ones. To disable the multiplot mode, write multiplot_mode(none).

When multiplot mode is enabled, global option terminal is blocked and you have to disable this working mode before changing to another terminal.

This feature does not work in Windows platforms.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) set_draw_defaults(
         xrange = [-1,1],
         yrange = [-1,1],
         grid   = true,
         title  = "Step by step plot" )$
(%i3) multiplot_mode(screen)$
(%i4) draw2d(color=blue,  explicit(x^2,x,-1,1))$
(%i5) draw2d(color=red,   explicit(x^3,x,-1,1))$
(%i6) draw2d(color=brown, explicit(x^4,x,-1,1))$
(%i7) multiplot_mode(none)$
Function: set_draw_defaults (graphic option, …, graphic object, …)

Sets user graphics options. This function is useful for plotting a sequence of graphics with common graphics options. Calling this function without arguments removes user defaults.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) set_draw_defaults(
         xrange = [-10,10],
         yrange = [-2, 2],
         color  = blue,
         grid   = true)$
(%i3) /* plot with user defaults */
      draw2d(explicit(((1+x)**2/(1+x*x))-1,x,-10,10))$
(%i4) set_draw_defaults()$
(%i5) /* plot with standard defaults */
      draw2d(explicit(((1+x)**2/(1+x*x))-1,x,-10,10))$

To make use of this function, write first load("draw").

42.2.3 Graphics options

Graphic option: adapt_depth

Default value: 10

adapt_depth is the maximum number of splittings used by the adaptive plotting routine.

This option is relevant only for 2d explicit functions.

Graphic option: axis_3d

Default value: true

If axis_3d is true, the x, y and z axis are shown in 3d scenes.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(axis_3d = false,
             explicit(sin(x^2+y^2),x,-2,2,y,-2,2) )$

See also axis_bottom, axis_left, axis_top, and axis_right for axis in 2d.

Graphic option: axis_bottom

Default value: true

If axis_bottom is true, the bottom axis is shown in 2d scenes.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(axis_bottom = false,
             explicit(x^3,x,-1,1))$

See also axis_left, axis_top, axis_right, and axis_3d.

Graphic option: axis_left

Default value: true

If axis_left is true, the left axis is shown in 2d scenes.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(axis_left = false,
             explicit(x^3,x,-1,1))$

See also axis_bottom, axis_top, axis_right, and axis_3d.

Graphic option: axis_right

Default value: true

If axis_right is true, the right axis is shown in 2d scenes.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(axis_right = false,
             explicit(x^3,x,-1,1))$

See also axis_bottom, axis_left, axis_top, and axis_3d.

Graphic option: axis_top

Default value: true

If axis_top is true, the top axis is shown in 2d scenes.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(axis_top = false,
             explicit(x^3,x,-1,1))$

See also axis_bottom, axis_left, axis_right, and axis_3d.

Graphic option: background_color

Default value: white

Sets the background color for terminals gif, png, jpg, and gif. Default background color is white.

This option das not work with terminals epslatex and epslatex_standalone.

See also color.

Graphic option: border

Default value: true

If border is true, borders of polygons are painted according to line_type and line_width.

This option affects the following graphic objects:

  • gr2d: polygon, rectangle, and ellipse.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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]]) )$
Graphic option: cbrange

Default value: auto

If cbrange is auto, the range for the values which are colored when enhanced3d is not false is computed automatically. Values outside of the color range use color of the nearest extreme.

When enhanced3d or colorbox is false, option cbrange has no effect.

If the user wants a specific interval for the colored values, it must be given as a Maxima list, as in cbrange=[-2, 3].

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d (
        enhanced3d     = true,
        color          = green,
        cbrange = [-3,10],
        explicit(x^2+y^2, x,-2,2,y,-2,2)) $

See also enhanced3d, colorbox and cbtics.

Graphic option: cbtics

Default value: auto

This graphic option controls the way tic marks are drawn on the colorbox when option enhanced3d is not false.

When enhanced3d or colorbox is false, option cbtics has no effect.

See xtics for a complete description.

Example :

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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)) $

See also enhanced3d, colorbox and cbrange.

Graphic option: color

Default value: blue

color specifies the color for plotting lines, points, borders of polygons and labels.

Colors can be given as names or in hexadecimal rgb code.

Available color names are:

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

Cromatic componentes in hexadecimal code are introduced in the form "#rrggbb".

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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])  )$

See also fill_color.

Graphic option: colorbox

Default value: true

If colorbox is true, a color scale without label is drawn together with image 2D objects, or coloured 3d objects. If colorbox is false, no color scale is shown. If colorbox is a string, a color scale with label is drawn.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

Color scale and images.

(%i1) load("draw")$
(%i2) im: apply('matrix,
                 makelist(makelist(random(200),i,1,30),i,1,30))$
(%i3) draw2d(image(im,0,0,30,30))$
(%i4) draw2d(colorbox = false, image(im,0,0,30,30))$

Color scale and 3D coloured object.

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(
        colorbox   = "Magnitude",
        enhanced3d = true,
        explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1))$

See also palette.

Graphic option: columns

Default value: 1

columns is the number of columns in multiple plots.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter. It can be also used as an argument of function draw.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) scene1: gr2d(title="Ellipse",
                   nticks=30,
                   parametric(2*cos(t),5*sin(t),t,0,2*%pi))$
(%i3) scene2: gr2d(title="Triangle",
                   polygon([4,5,7],[6,4,2]))$
(%i4) draw(scene1, scene2, columns = 2)$
Graphic option: contour

Default value: none

Option contour enables the user to select where to plot contour lines. Possible values are:

  • none: no contour lines are plotted.
  • base: contour lines are projected on the xy plane.
  • surface: contour lines are plotted on the surface.
  • both: two contour lines are plotted: on the xy plane and on the surface.
  • map: contour lines are projected on the xy plane, and the view point is set just in the vertical.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(explicit(20*exp(-x^2-y^2)-10,x,0,2,y,-3,3),
             contour_levels = 15,
             contour        = both,
             surface_hide   = true) $
Graphic option: contour_levels

Default value: 5

This graphic option controls the way contours are drawn. contour_levels can be set to a positive integer number, a list of three numbers or an arbitrary set of numbers:

  • When option contour_levels is bounded to positive integer n, n contour lines will be drawn at equal intervals. By default, five equally spaced contours are plotted.
  • When option contour_levels is bounded to a list of length three of the form [lowest,s,highest], contour lines are plotted from lowest to highest in steps of s.
  • When option contour_levels is bounded to a set of numbers of the form {n1, n2, ...}, contour lines are plotted at values n1, n2, …

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Examples:

Ten equally spaced contour lines. The actual number of levels can be adjusted to give simple labels.

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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) $

From -8 to 8 in steps of 4.

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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) $

Isolines at levels -7, -6, 0.8 and 5.

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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) $

See also contour.

Graphic option: data_file_name

Default value: "data.gnuplot"

This is the name of the file with the numeric data needed by Gnuplot to build the requested plot.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter. It can be also used as an argument of function draw.

See example in gnuplot_file_name.

Graphic option: delay

Default value: 5

This is the delay in 1/100 seconds of frames in animated gif files.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter. It can be also used as an argument of function draw.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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)]

Option delay is only active in animated gif’s; it is ignored in any other case.

See also terminal, dimensions.

Graphic option: dimensions

Default value: [600,500]

Dimensions of the output terminal. Its value is a list formed by the width and the height. The meaning of the two numbers depends on the terminal you are working with.

With terminals gif, animated_gif, png, jpg, svg, screen, wxt, and aquaterm, the integers represent the number of points in each direction. If they are not intergers, they are rounded.

With terminals eps, eps_color, pdf, and pdfcairo, both numbers represent hundredths of cm, which means that, by default, pictures in these formats are 6 cm in width and 5 cm in height.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter. It can be also used as an argument of function draw.

Examples:

Option dimensions applied to file output and to wxt canvas.

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(
        dimensions = [300,300],
        terminal   = 'png,
        explicit(x^4,x,-1,1)) $
(%i3) draw2d(
        dimensions = [300,300],
        terminal   = 'wxt,
        explicit(x^4,x,-1,1)) $

Option dimensions applied to eps output. We want an eps file with A4 portrait dimensions.

(%i1) load("draw")$
(%i2) A4portrait: 100*[21, 29.7]$
(%i3) draw3d(
        dimensions = A4portrait,
        terminal   = 'eps,
        explicit(x^2-y^2,x,-2,2,y,-2,2)) $
Graphic option: draw_realpart

Default value: true

When true, functions to be drawn are considered as complex functions whose real part value should be plotted; when false, nothing will be plotted when the function does not give a real value.

This option affects objects explicit and parametric in 2D and 3D, and parametric_surface.

Example:

Option draw_realpart affects objects explicit and parametric.

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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) );
Graphic option: enhanced3d

Default value: none

If enhanced3d is none, surfaces are not colored in 3D plots. In order to get a colored surface, a list must be assigned to option enhanced3d, where the first element is an expression and the rest are the names of the variables or parameters used in that expression. A list such [f(x,y,z), x, y, z] means that point [x,y,z] of the surface is assigned number f(x,y,z), which will be colored according to the actual palette. For those 3D graphic objects defined in terms of parameters, it is possible to define the color number in terms of the parameters, as in [f(u), u], as in objects parametric and tube, or [f(u,v), u, v], as in object parametric_surface. While all 3D objects admit the model based on absolute coordinates, [f(x,y,z), x, y, z], only two of them, namely explicit and elevation_grid, accept also models defined on the [x,y] coordinates, [f(x,y), x, y]. 3D graphic object implicit accepts only the [f(x,y,z), x, y, z] model. Object points accepts also the [f(x,y,z), x, y, z] model, but when points have a chronological nature, model [f(k), k] is also valid, being k an ordering parameter.

When enhanced3d is assigned something different to none, options color and surface_hide are ignored.

The names of the variables defined in the lists may be different to those used in the definitions of the graphic objects.

In order to maintain back compatibility, enhanced3d = false is equivalent to enhanced3d = none, and enhanced3d = true is equivalent to enhanced3d = [z, x, y, z]. If an expression is given to enhanced3d, its variables must be the same used in the surface definition. This is not necessary when using lists.

See option palette to learn how palettes are specified.

Examples:

explicit object with coloring defined by the [f(x,y,z), x, y, z] model.

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(
         enhanced3d = [x-z/10,x,y,z],
         palette    = gray,
         explicit(20*exp(-x^2-y^2)-10,x,-3,3,y,-3,3))$

explicit object with coloring defined by the [f(x,y), x, y] model. The names of the variables defined in the lists may be different to those used in the definitions of the graphic objects; in this case, r corresponds to x, and s to y.

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(
         enhanced3d = [sin(r*s),r,s],
         explicit(20*exp(-x^2-y^2)-10,x,-3,3,y,-3,3))$

parametric object with coloring defined by the [f(x,y,z), x, y, z] model.

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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)) $

parametric object with coloring defined by the [f(u), u] model. In this case, (u-1)^2 is a shortcut for [(u-1)^2,u].

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(
         nticks = 60,
         line_width = 3,
         enhanced3d = (u-1)^2,
         parametric(cos(5*u)^2,sin(7*u),u-2,u,0,2))$

elevation_grid object with coloring defined by the [f(x,y), x, y] model.

(%i1) load("draw")$
(%i2) m: apply(
           matrix,
           makelist(makelist(cos(i^2/80-k/30),k,1,30),i,1,20)) $
(%i3) draw3d(
         enhanced3d = [cos(x*y*10),x,y],
         elevation_grid(m,-1,-1,2,2),
         xlabel = "x",
         ylabel = "y");

tube object with coloring defined by the [f(x,y,z), x, y, z] model.

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(
         enhanced3d = [cos(x-y),x,y,z],
         palette = gray,
         xu_grid = 50,
         tube(cos(a), a, 0, 1, a, 0, 4*%pi) )$

tube object with coloring defined by the [f(u), u] model. Here, enhanced3d = -a would be the shortcut for enhanced3d = [-foo,foo].

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(
         capping = [open, closed],
         palette = [26,15,-2],
         enhanced3d = [-foo, foo],
         tube(a, a, a^2, 1, a, -2, 2) )$

implicit and points objects with coloring defined by the [f(x,y,z), x, y, z] model.

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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)) $
(%i3) m: makelist([random(1.0),random(1.0),random(1.0)],k,1,2000)$
(%i4) draw3d(
         point_type = filled_circle,
         point_size = 2,
         enhanced3d = [u+v-w,u,v,w],
         points(m) ) $

When points have a chronological nature, model [f(k), k] is also valid, being k an ordering parameter.

(%i1) load("draw")$
(%i2) m:makelist([random(1.0), random(1.0), random(1.0)],k,1,5)$
(%i3) draw3d(
         enhanced3d = [sin(j), j],
         point_size = 3,
         point_type = filled_circle,
         points_joined = true,
         points(m)) $
Graphic option: error_type

Default value: y

Depending on its value, which can be x, y, or xy, graphic object errors will draw points with horizontal, vertical, or both, error bars. When error_type=boxes, boxes will be drawn instead of crosses.

See also errors.

Graphic option: file_name

Default value: "maxima_out"

This is the name of the file where terminals png, jpg, gif, eps, eps_color, pdf, pdfcairo and svg will save the graphic.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter. It can be also used as an argument of function draw.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(file_name = "myfile",
             explicit(x^2,x,-1,1),
             terminal  = 'png)$

See also terminal, dimensions.

Graphic option: fill_color

Default value: "red"

fill_color specifies the color for filling polygons and 2d explicit functions.

See color to learn how colors are specified.

Graphic option: fill_density

Default value: 0

fill_density is a number between 0 and 1 that specifies the intensity of the fill_color in bars objects.

See bars for examples.

Graphic option: filled_func

Default value: false

Option filled_func controls how regions limited by functions should be filled. When filled_func is true, the region bounded by the function defined with object explicit and the bottom of the graphic window is filled with fill_color. When filled_func contains a function expression, then the region bounded by this function and the function defined with object explicit will be filled. By default, explicit functions are not filled.

This option affects only the 2d graphic object explicit.

Example:

Region bounded by an explicit object and the bottom of the graphic window.

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(fill_color  = red,
             filled_func = true,
             explicit(sin(x),x,0,10) )$

Region bounded by an explicit object and the function defined by option filled_func. Note that the variable in filled_func must be the same as that used in explicit.

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(fill_color  = grey,
             filled_func = sin(x),
             explicit(-sin(x),x,0,%pi));

See also fill_color and explicit.

Graphic option: font

Default value: "" (empty string)

This option can be used to set the font face to be used by the terminal. Only one font face and size can be used throughout the plot.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

See also font_size

Gnuplot doesn’t handle fonts by itself, it leaves this task to the support libraries of the different terminals, each one with its own philosophy about it. A brief summary follows:

  • x11: Uses the normal x11 font server mechanism.

    Example:

    (%i1) load("draw")$
    (%i2) draw2d(font      = "Arial", 
                 font_size = 20,
                 label(["Arial font, size 20",1,1]))$
    
  • windows: The windows terminal doesn’t support changing of fonts from inside the plot. Once the plot has been generated, the font can be changed right-clicking on the menu of the graph window.
  • png, jpeg, gif: The libgd library uses the font path stored in the environment variable GDFONTPATH; in this case, it is only necessary to set option font to the font’s name. It is also possible to give the complete path to the font file.

    Examples:

    Option font can be given the complete path to the font file:

    (%i1) load("draw")$
    (%i2) path: "/usr/share/fonts/truetype/freefont/" $
    (%i3) file: "FreeSerifBoldItalic.ttf" $
    (%i4) draw2d(
            font      = concat(path, file), 
            font_size = 20,
            color     = red,
            label(["FreeSerifBoldItalic font, size 20",1,1]),
            terminal  = png)$
    

    If environment variable GDFONTPATH is set to the path where font files are allocated, it is possible to set graphic option font to the name of the font.

    (%i1) load("draw")$
    (%i2) draw2d(
            font      = "FreeSerifBoldItalic", 
            font_size = 20,
            color     = red,
            label(["FreeSerifBoldItalic font, size 20",1,1]),
            terminal  = png)$
    
  • Postscript: Standard Postscript fonts are:

    "Times-Roman", "Times-Italic", "Times-Bold", "Times-BoldItalic", "Helvetica", "Helvetica-Oblique", "Helvetica-Bold", "Helvetic-BoldOblique", "Courier", "Courier-Oblique", "Courier-Bold", and "Courier-BoldOblique".

    Example:

    (%i1) load("draw")$
    (%i2) draw2d(
            font      = "Courier-Oblique", 
            font_size = 15,
            label(["Courier-Oblique font, size 15",1,1]),
            terminal = eps)$
    
  • pdf: Uses same fonts as Postscript.
  • pdfcairo: Uses same fonts as wxt.
  • wxt: The pango library finds fonts via the fontconfig utility.
  • aqua: Default is "Times-Roman".

The gnuplot documentation is an important source of information about terminals and fonts.

Graphic option: font_size

Default value: 10

This option can be used to set the font size to be used by the terminal. Only one font face and size can be used throughout the plot. font_size is active only when option font is not equal to the empty string.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

See also font.

Graphic option: gnuplot_file_name

Default value: "maxout.gnuplot"

This is the name of the file with the necessary commands to be processed by Gnuplot.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter. It can be also used as an argument of function draw.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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)) $

See also data_file_name.

Graphic option: grid

Default value: false

If grid is true, a grid will be drawn on the xy plane.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(grid = true,
             explicit(exp(u),u,-2,2))$
Graphic option: head_angle

Default value: 45

head_angle indicates the angle, in degrees, between the arrow heads and the segment.

This option is relevant only for vector objects.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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]) )$

See also head_both, head_length, and head_type.

Graphic option: head_both

Default value: false

If head_both is true, vectors are plotted with two arrow heads. If false, only one arrow is plotted.

This option is relevant only for vector objects.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(xrange      = [0,8],
             yrange      = [0,8],
             head_length = 0.7,
             vector([1,1],[6,0]),
             head_both   = true,
             vector([1,7],[6,0]) )$

See also head_length, head_angle, and head_type.

Graphic option: head_length

Default value: 2

head_length indicates, in x-axis units, the length of arrow heads.

This option is relevant only for vector objects.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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]))$

See also head_both, head_angle, and head_type.

Graphic option: head_type

Default value: filled

head_type is used to specify how arrow heads are plotted. Possible values are: filled (closed and filled arrow heads), empty (closed but not filled arrow heads), and nofilled (open arrow heads).

This option is relevant only for vector objects.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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]))$

See also head_both, head_angle, and head_length.

Graphic option: ip_grid

Default value: [50, 50]

ip_grid sets the grid for the first sampling in implicit plots.

This option is relevant only for implicit objects.

Graphic option: ip_grid_in

Default value: [5, 5]

ip_grid_in sets the grid for the second sampling in implicit plots.

This option is relevant only for implicit objects.

Graphic option: key

Default value: "" (empty string)

key is the name of a function in the legend. If key is an empty string, no key is assigned to the function.

This option affects the following graphic objects:

  • gr2d: points, polygon, rectangle, ellipse, vector, explicit, implicit, parametric, and polar.
  • gr3d: points, explicit, parametric, and parametric_surface.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(key   = "Sinus",
             explicit(sin(x),x,0,10),
             key   = "Cosinus",
             color = red,
             explicit(cos(x),x,0,10) )$
Graphic option: label_alignment

Default value: center

label_alignment is used to specify where to write labels with respect to the given coordinates. Possible values are: center, left, and right.

This option is relevant only for label objects.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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]))$

See also label_orientation, and color.

Graphic option: label_orientation

Default value: horizontal

label_orientation is used to specify orientation of labels. Possible values are: horizontal, and vertical.

This option is relevant only for label objects.

Example:

In this example, a dummy point is added to get an image. Package draw needs always data to draw an scene.

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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]))$

See also label_alignment and color.

Graphic option: line_type

Default value: solid

line_type indicates how lines are displayed; possible values are solid and dots.

This option affects the following graphic objects:

  • gr2d: points, polygon, rectangle, ellipse, vector, explicit, implicit, parametric and polar.
  • gr3d: points, explicit, parametric and parametric_surface.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(line_type = dots,
             explicit(1 + x^2,x,-1,1),
             line_type = solid, /* default */
             explicit(2 + x^2,x,-1,1))$

See also line_width.

Graphic option: line_width

Default value: 1

line_width is the width of plotted lines. Its value must be a positive number.

This option affects the following graphic objects:

  • gr2d: points, polygon, rectangle, ellipse, vector, explicit, implicit, parametric and polar.
  • gr3d: points and parametric.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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))$

See also line_type.

Graphic option: logcb

Default value: false

If logcb is true, the tics in the colorbox will be drawn in the logarithmic scale.

When enhanced3d or colorbox is false, option logcb has no effect.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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)) $

See also enhanced3d, colorbox and cbrange.

Graphic option: logx

Default value: false

If logx is true, the x axis will be drawn in the logarithmic scale.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(explicit(log(x),x,0.01,5),
             logx = true)$

See also logy and logz.

Graphic option: logy

Default value: false

If logy is true, the y axis will be drawn in the logarithmic scale.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(logy = true,
             explicit(exp(x),x,0,5))$

See also logx and logz.

Graphic option: logz

Default value: false

If logz is true, the z axis will be drawn in the logarithmic scale.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(logz = true,
             explicit(exp(u^2+v^2),u,-2,2,v,-2,2))$

See also logx and logy.

Graphic option: nticks

Default value: 29

In 2d, nticks gives the initial number of points used by the adaptive plotting routine for explicit objects. It is also the number of points that will be shown in parametric and polar curves.

This option affects the following graphic objects:

  • gr2d: ellipse, explicit, parametric and polar.
  • gr3d: parametric.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(transparent = true,
             ellipse(0,0,4,2,0,180),
             nticks = 5,
             ellipse(0,0,4,2,180,180) )$
Graphic option: palette

Default value: color

palette indicates how to map gray levels onto color components. It works together with option enhanced3d in 3D graphics, who associates every point of a surfaces to a real number or gray level. It also works with gray images. With palette, levels are transformed into colors.

There are two ways for defining these transformations.

First, palette can be a vector of length three with components ranging from -36 to +36; each value is an index for a formula mapping the levels onto red, green and blue colors, respectively:

 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

negative numbers mean negative colour component. palette = gray and palette = color are short cuts for palette = [3,3,3] and palette = [7,5,15], respectively.

Second, palette can be a user defined lookup table. In this case, the format for building a lookup table of length n is palette = [color_1, color_2, ..., color_n], where color_i is a well formed color (see option color), such that color_1 is assigned to the lowest gray level and color_n to the highest. The rest of colors are interpolated.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Examples:

It works together with option enhanced3d in 3D graphics.

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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))$

It also works with gray images.

(%i1) load("draw")$
(%i2) im: apply(
           'matrix,
            makelist(makelist(random(200),i,1,30),i,1,30))$
(%i3) /* palette = color, default */
      draw2d(image(im,0,0,30,30))$
(%i4) draw2d(palette = gray, image(im,0,0,30,30))$
(%i5) draw2d(palette = [15,20,-4],
             colorbox=false,
             image(im,0,0,30,30))$

palette can be a user defined lookup table. In this example, low values of x are colored in red, and higher values in yellow.

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(
         palette = [red, blue, yellow],
         enhanced3d = x,
         explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1)) $

See also colorbox and enhanced3d.

Graphic option: point_size

Default value: 1

point_size sets the size for plotted points. It must be a non negative number.

This option has no effect when graphic option point_type is set to dot.

This option affects the following graphic objects:

  • gr2d: points.
  • gr3d: points.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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)))$
Graphic option: point_type

Default value: 1

point_type indicates how isolated points are displayed; the value of this option can be any integer index greater or equal than -1, or the name of a point style: $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) and filled_diamant (13).

This option affects the following graphic objects:

  • gr2d: points.
  • gr3d: points.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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]]) )$
Graphic option: points_joined

Default value: false

When points_joined is true, points are joined by lines; when false, isolated points are drawn. A third possible value for this graphic option is impulses; in such case, vertical segments are drawn from points to the x-axis (2D) or to the xy-plane (3D).

This option affects the following graphic objects:

  • gr2d: points.
  • gr3d: points.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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]]) )$
Graphic option: proportional_axes

Default value: none

When proportional_axes is equal to xy or xyz, a 2D or 3D scene will be drawn with axes proportional to their relative lengths.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

This option works with Gnuplot version 4.2.6 or greater.

Examples:

Single 2D plot.

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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) $

Multiplot.

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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)))$
Graphic option: surface_hide

Default value: false

If surface_hide is true, hidden parts are not plotted in 3d surfaces.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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)) )$
Graphic option: terminal

Default value: screen

Selects the terminal to be used by Gnuplot; possible values are: screen (default), png, pngcairo, jpg, eps, eps_color, pdf, pdfcairo, gif, animated_gif, wxt, svg, and aquaterm.

Terminals screen, wxt and aquaterm can be also defined as a list with two elements: the name of the terminal itself and a non negative integer number. In this form, multiple windows can be opened at the same time, each with its corresponding number. This feature does not work in Windows platforms.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter. It can be also used as an argument of function draw.

N.B. pdfcairo requires Gnuplot 4.3 or newer. pdf requires Gnuplot to be compiled with the option --enable-pdf and libpdf must be installed. The pdf library is available from: http://www.pdflib.com/en/download/pdflib-family/pdflib-lite/

Examples:

(%i1) load("draw")$
(%i2) /* screen terminal (default) */
      draw2d(explicit(x^2,x,-1,1))$
(%i3) /* png file */
      draw2d(terminal  = 'png,
             explicit(x^2,x,-1,1))$
(%i4) /* jpg file */
      draw2d(terminal   = 'jpg,
             dimensions = [300,300],
             explicit(x^2,x,-1,1))$
(%i5) /* eps file */
      draw2d(file_name = "myfile",
             explicit(x^2,x,-1,1),
             terminal  = 'eps)$
(%i6) /* pdf file */
      draw2d(file_name = "mypdf",
             dimensions = 100*[12.0,8.0],
             explicit(x^2,x,-1,1),
             terminal  = 'pdf)$
(%i7) /* wxwidgets window */
      draw2d(explicit(x^2,x,-1,1),
             terminal  = 'wxt)$

Multiple windows.

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(explicit(x^5,x,-2,2), terminal=[screen, 3])$
(%i3) draw2d(explicit(x^2,x,-2,2), terminal=[screen, 0])$

An animated gif file.

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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)]

Option delay is only active in animated gif’s; it is ignored in any other case.

See also file_name, dimensions and delay.

Graphic option: title

Default value: "" (empty string)

Option title, a string, is the main title for the scene. By default, no title is written.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(explicit(exp(u),u,-2,2),
             title = "Exponential function")$
Graphic option: transform

Default value: none

If transform is none, the space is not transformed and graphic objects are drawn as defined. When a space transformation is desired, a list must be assigned to option transform. In case of a 2D scene, the list takes the form [f1(x,y), f2(x,y), x, y]. In case of a 3D scene, the list is of the form [f1(x,y,z), f2(x,y,z), f3(x,y,z), x, y, z].

The names of the variables defined in the lists may be different to those used in the definitions of the graphic objects.

Examples:

Rotation in 2D.

(%i1) load("draw")$
(%i2) th : %pi / 4$
(%i3) 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]) )$

Translation in 3D.

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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) )$
Graphic option: transparent

Default value: false

If transparent is false, interior regions of polygons are filled according to fill_color.

This option affects the following graphic objects:

  • gr2d: polygon, rectangle, and ellipse.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(polygon([[3,2],[7,2],[5,5]]),
             transparent = true,
             color       = blue,
             polygon([[5,2],[9,2],[7,5]]) )$
Graphic option: capping

Default value: [open, open]

A list with two possible elements, open and closed, indicating whether the extremes of a graphic object tube remain open or must be closed. By default, both extremes are left open.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(
        capping = [open, closed],
        tube(0, 0, a, 1,
             a, 0, 8) )$
Graphic option: unit_vectors

Default value: false

If unit_vectors is true, vectors are plotted with module 1. This is useful for plotting vector fields. If unit_vectors is false, vectors are plotted with its original length.

This option is relevant only for vector objects.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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]))$
Graphic option: user_preamble

Default value: "" (empty string)

Expert Gnuplot users can make use of this option to fine tune Gnuplot’s behaviour by writing settings to be sent before the plot or splot command.

The value of this option must be a string or a list of strings (one per line).

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

The dumb terminal is not supported by package draw, but it is possible to set it by making use of option user_preamble,

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(explicit(exp(x)-1,x,-1,1),
             parametric(cos(u),sin(u),u,0,2*%pi),
             user_preamble="set terminal dumb")$
Graphic option: view

Default value: [60,30]

A pair of angles, measured in degrees, indicating the view direction in a 3D scene. The first angle is the vertical rotation around the x axis, in the range [0, 180]. The second one is the horizontal rotation around the z axis, in the range [0, 360].

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(view = [170, 360],
             explicit(sin(x^2+y^2),x,-2,2,y,-2,2) )$
Graphic option: wired_surface

Default value: false

Indicates whether 3D surfaces in enhanced3d mode show the grid joinning the points or not.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(
        enhanced3d    = [sin(x),x,y],
        wired_surface = true,
        explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1)) $
Graphic option: x_voxel

Default value: 10

x_voxel is the number of voxels in the x direction to be used by the marching cubes algorithm implemented by the 3d implicit object. It is also used by graphic object region.

Graphic option: xaxis

Default value: false

If xaxis is true, the x axis is drawn.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(explicit(x^3,x,-1,1),
             xaxis       = true,
             xaxis_color = blue)$

See also xaxis_width, xaxis_type and xaxis_color.

Graphic option: xaxis_color

Default value: "black"

xaxis_color specifies the color for the x axis. See color to know how colors are defined.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(explicit(x^3,x,-1,1),
             xaxis       = true,
             xaxis_color = red)$

See also xaxis, xaxis_width and xaxis_type.

Graphic option: xaxis_secondary

Default value: false

If xaxis_secondary is true, function values can be plotted with respect to the second x axis, which will be drawn on top of the scene.

Note that this is a local graphics option which only affects to 2d plots.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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)) $

See also xrange_secondary, xtics_secondary, xtics_rotate_secondary, xtics_axis_secondary and xaxis_secondary.

Graphic option: xaxis_type

Default value: dots

xaxis_type indicates how the x axis is displayed; possible values are solid and dots.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(explicit(x^3,x,-1,1),
             xaxis       = true,
             xaxis_type  = solid)$

See also xaxis, xaxis_width and xaxis_color.

Graphic option: xaxis_width

Default value: 1

xaxis_width is the width of the x axis. Its value must be a positive number.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(explicit(x^3,x,-1,1),
             xaxis       = true,
             xaxis_width = 3)$

See also xaxis, xaxis_type and xaxis_color.

Graphic option: xlabel

Default value: "" (empty string)

Option xlabel, a string, is the label for the x axis. By default, no label is written.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(xlabel = "Time",
             explicit(exp(u),u,-2,2),
             ylabel = "Population")$

See also ylabel, and zlabel.

Graphic option: xrange

Default value: auto

If xrange is auto, the range for the x coordinate is computed automatically.

If the user wants a specific interval for x, it must be given as a Maxima list, as in xrange=[-2, 3].

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(xrange = [-3,5],
             explicit(x^2,x,-1,1))$

See also yrange and zrange.

Graphic option: xrange_secondary

Default value: auto

If xrange_secondary is auto, the range for the second x axis is computed automatically.

If the user wants a specific interval for the second x axis, it must be given as a Maxima list, as in xrange_secondary=[-2, 3].

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

See also xrange, yrange, zrange and yrange_secondary.

Graphic option: xtics

Default value: auto

This graphic option controls the way tic marks are drawn on the x axis.

  • When option xtics is bounded to symbol auto, tic marks are drawn automatically.
  • When option xtics is bounded to symbol none, tic marks are not drawn.
  • When option xtics is bounded to a positive number, this is the distance between two consecutive tic marks.
  • When option xtics is bounded to a list of length three of the form [start,incr,end], tic marks are plotted from start to end at intervals of length incr.
  • When option xtics is bounded to a set of numbers of the form {n1, n2, ...}, tic marks are plotted at values n1, n2, …
  • When option xtics is bounded to a set of pairs of the form {["label1", n1], ["label2", n2], ...}, tic marks corresponding to values n1, n2, … are labeled with "label1", "label2", …, respectively.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Examples:

Disable tics.

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(xtics = 'none,
             explicit(x^3,x,-1,1)  )$

Tics every 1/4 units.

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(xtics = 1/4,
             explicit(x^3,x,-1,1)  )$

Tics from -3/4 to 3/4 in steps of 1/8.

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(xtics = [-3/4,1/8,3/4],
             explicit(x^3,x,-1,1)  )$

Tics at points -1/2, -1/4 and 3/4.

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(xtics = {-1/2,-1/4,3/4},
             explicit(x^3,x,-1,1)  )$

Labeled tics.

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(xtics = {["High",0.75],["Medium",0],["Low",-0.75]},
             explicit(x^3,x,-1,1)  )$

See also ytics, and ztics.

Graphic option: xtics_axis

Default value: false

If xtics_axis is true, tic marks and their labels are plotted just along the x axis, if it is false tics are plotted on the border.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Graphic option: xtics_rotate

Default value: false

If xtics_rotate is true, tic marks on the x axis are rotated 90 degrees.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Graphic option: xtics_rotate_secondary

Default value: false

If xtics_rotate_secondary is true, tic marks on the secondary x axis are rotated 90 degrees.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Graphic option: xtics_secondary

Default value: auto

This graphic option controls the way tic marks are drawn on the second x axis.

See xtics for a complete description.

Graphic option: xtics_secondary_axis

Default value: false

If xtics_secondary_axis is true, tic marks and their labels are plotted just along the secondary x axis, if it is false tics are plotted on the border.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Graphic option: xu_grid

Default value: 30

xu_grid is the number of coordinates of the first variable (x in explicit and u in parametric 3d surfaces) to build the grid of sample points.

This option affects the following graphic objects:

  • gr3d: explicit and parametric_surface.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(xu_grid = 10,
             yv_grid = 50,
             explicit(x^2+y^2,x,-3,3,y,-3,3) )$

See also yv_grid.

Graphic option: xy_file

Default value: "" (empty string)

xy_file is the name of the file where the coordinates will be saved after clicking with the mouse button and hitting the ’x’ key. By default, no coordinates are saved.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Graphic option: xyplane

Default value: false

Allocates the xy-plane in 3D scenes. When xyplane is false, the xy-plane is placed automatically; when it is a real number, the xy-plane intersects the z-axis at this level. This option has no effect in 2D scenes.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(xyplane = %e-2,
             explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1))$
Graphic option: y_voxel

Default value: 10

y_voxel is the number of voxels in the y direction to be used by the marching cubes algorithm implemented by the 3d implicit object. It is also used by graphic object region.

Graphic option: yaxis

Default value: false

If yaxis is true, the y axis is drawn.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(explicit(x^3,x,-1,1),
             yaxis       = true,
             yaxis_color = blue)$

See also yaxis_width, yaxis_type and yaxis_color.

Graphic option: yaxis_color

Default value: "black"

yaxis_color specifies the color for the y axis. See color to know how colors are defined.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(explicit(x^3,x,-1,1),
             yaxis       = true,
             yaxis_color = red)$

See also yaxis, yaxis_width and yaxis_type.

Graphic option: yaxis_secondary

Default value: false

If yaxis_secondary is true, function values can be plotted with respect to the second y axis, which will be drawn on the right side of the scene.

Note that this is a local graphics option which only affects to 2d plots.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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));

See also yrange_secondary, ytics_secondary, ytics_rotate_secondary and ytics_axis_secondary.

Graphic option: yaxis_type

Default value: dots

yaxis_type indicates how the y axis is displayed; possible values are solid and dots.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(explicit(x^3,x,-1,1),
             yaxis       = true,
             yaxis_type  = solid)$

See also yaxis, yaxis_width and yaxis_color.

Graphic option: yaxis_width

Default value: 1

yaxis_width is the width of the y axis. Its value must be a positive number.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(explicit(x^3,x,-1,1),
             yaxis       = true,
             yaxis_width = 3)$

See also yaxis, yaxis_type and yaxis_color.

Graphic option: ylabel

Default value: "" (empty string)

Option ylabel, a string, is the label for the y axis. By default, no label is written.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(xlabel = "Time",
             ylabel = "Population",
             explicit(exp(u),u,-2,2) )$

See also xlabel, and zlabel.

Graphic option: yrange

Default value: auto

If yrange is auto, the range for the y coordinate is computed automatically.

If the user wants a specific interval for y, it must be given as a Maxima list, as in yrange=[-2, 3].

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(yrange = [-2,3],
             explicit(x^2,x,-1,1),
             xrange = [-3,3])$

See also xrange, yrange_secondary and zrange.

Graphic option: yrange_secondary

Default value: auto

If yrange_secondary is auto, the range for the second y axis is computed automatically.

If the user wants a specific interval for the second y axis, it must be given as a Maxima list, as in yrange_secondary=[-2, 3].

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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)) $

See also xrange, yrange and zrange.

Graphic option: ytics

Default value: auto

This graphic option controls the way tic marks are drawn on the y axis.

See xtics for a complete description.

Graphic option: ytics_axis

Default value: false

If ytics_axis is true, tic marks and their labels are plotted just along the y axis, if it is false tics are plotted on the border.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Graphic option: ytics_rotate

Default value: false

If ytics_rotate is true, tic marks on the y axis are rotated 90 degrees.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Graphic option: ytics_rotate_secondary

Default value: false

If ytics_rotate_secondary is true, tic marks on the secondary y axis are rotated 90 degrees.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Graphic option: ytics_secondary

Default value: auto

This graphic option controls the way tic marks are drawn on the second y axis.

See xtics for a complete description.

Graphic option: ytics_secondary_axis

Default value: false

If ytics_secondary_axis is true, tic marks and their labels are plotted just along the secondary y axis, if it is false tics are plotted on the border.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Graphic option: yv_grid

Default value: 30

yv_grid is the number of coordinates of the second variable (y in explicit and v in parametric 3d surfaces) to build the grid of sample points.

This option affects the following graphic objects:

  • gr3d: explicit and parametric_surface.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(xu_grid = 10,
             yv_grid = 50,
             explicit(x^2+y^2,x,-3,3,y,-3,3) )$

See also xu_grid.

Graphic option: z_voxel

Default value: 10

z_voxel is the number of voxels in the z direction to be used by the marching cubes algorithm implemented by the 3d implicit object.

Graphic option: zaxis

Default value: false

If zaxis is true, the z axis is drawn in 3D plots. This option has no effect in 2D scenes.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1),
             zaxis       = true,
             zaxis_type  = solid,
             zaxis_color = blue)$

See also zaxis_width, zaxis_type and zaxis_color.

Graphic option: zaxis_color

Default value: "black"

zaxis_color specifies the color for the z axis. See color to know how colors are defined. This option has no effect in 2D scenes.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1),
             zaxis       = true,
             zaxis_type  = solid,
             zaxis_color = red)$

See also zaxis, zaxis_width and zaxis_type.

Graphic option: zaxis_type

Default value: dots

zaxis_type indicates how the z axis is displayed; possible values are solid and dots. This option has no effect in 2D scenes.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1),
             zaxis       = true,
             zaxis_type  = solid)$

See also zaxis, zaxis_width and zaxis_color.

Graphic option: zaxis_width

Default value: 1

zaxis_width is the width of the z axis. Its value must be a positive number. This option has no effect in 2D scenes.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1),
             zaxis       = true,
             zaxis_type  = solid,
             zaxis_width = 3)$

See also zaxis, zaxis_type and zaxis_color.

Graphic option: zlabel

Default value: "" (empty string)

Option zlabel, a string, is the label for the z axis. By default, no label is written.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(zlabel = "Z variable",
             ylabel = "Y variable",
             explicit(sin(x^2+y^2),x,-2,2,y,-2,2),
             xlabel = "X variable" )$

See also xlabel, and ylabel.

Graphic option: zrange

Default value: auto

If zrange is auto, the range for the z coordinate is computed automatically.

If the user wants a specific interval for z, it must be given as a Maxima list, as in zrange=[-2, 3].

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(yrange = [-3,3],
             zrange = [-2,5],
             explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1),
             xrange = [-3,3])$

See also xrange and yrange.

Graphic option: ztics

Default value: auto

This graphic option controls the way tic marks are drawn on the z axis.

See xtics for a complete description.

Graphic option: ztics_axis

Default value: false

If ztics_axis is true, tic marks and their labels are plotted just along the z axis, if it is false tics are plotted on the border.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

Graphic option: ztics_rotate

Default value: false

If ztics_rotate is true, tic marks on the z axis are rotated 90 degrees.

Since this is a global graphics option, its position in the scene description does not matter.

42.2.4 Graphics objects

Graphic object: bars ([x1, h1, w1], [x2, h2, w2, …])

Draws vertical bars in 2D.

2D

bars([x1, h1, w1], [x2, h2, w2, ...]) draws bars centered at values x1, x2, … with heights h1, h2, … and widths w1, w2, …

This object is affected by the following graphic options: key, fill_color, fill_density and line_width.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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);
Graphic object: cylindrical (radius, z, minz, maxz, azi, minazi, maxazi)

Draws 3D functions defined in cylindrical coordinates.

3D

cylindrical(radius, z, minz, maxz, azi, minazi, maxazi) plots function radius(z, azi) defined in cylindrical coordinates, with variable z taking values from minz to maxz and azimuth azi taking values from minazi to maxazi.

This object is affected by the following graphic options: xu_grid, yv_grid, line_type, key, wired_surface, enhanced3d and color.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(cylindrical(1,z,-2,2,az,0,2*%pi))$
Graphic object: elevation_grid (mat, x0, y0, width, height)

Draws matrix mat in 3D space. z values are taken from mat, the abscissas range from x0 to x0 + width and ordinates from y0 to y0 + height. Element a(1,1) is projected on point (x0,y0+height), a(1,n) on (x0+width,y0+height), a(m,1) on (x0,y0), and a(m,n) on (x0+width,y0).

This object is affected by the following graphic options: line_type, line_width, key, wired_surface, enhanced3d, and color.

In older versions of Maxima, elevation_grid was called mesh. See also mesh.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) m: apply(
            matrix,
            makelist(makelist(random(10.0),k,1,30),i,1,20)) $
(%i3) draw3d(
         color = blue,
         elevation_grid(m,0,0,3,2),
         xlabel = "x",
         ylabel = "y",
         surface_hide = true);
Graphic object: ellipse (xc, yc, a, b, ang1, ang2)

Draws ellipses and circles in 2D.

2D

ellipse (xc, yc, a, b, ang1, ang2) plots an ellipse centered at [xc, yc] with horizontal and vertical semi axis a and b, respectively, starting at angle ang1 with an amplitude equal to angle ang2.

This object is affected by the following graphic options: nticks, transparent, fill_color, border, line_width, line_type, key and color.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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] )$
Graphic object: errors ([x1, x2, …], [y1, y2, …])

Draws points with error bars, horizontally, vertically or both, depending on the value of option error_type.

2D

If error_type = x, arguments to errors must be of the form [x, y, xdelta] or [x, y, xlow, xhigh]. If error_type = y, arguments must be of the form [x, y, ydelta] or [x, y, ylow, yhigh]. If error_type = xy or error_type = boxes, arguments to errors must be of the form [x, y, xdelta, ydelta] or [x, y, xlow, xhigh, ylow, yhigh].

See also error_type.

This object is affected by the following graphic options: error_type, points_joined, line_width, key, line_type, color, fill_density, xaxis_secondary, and yaxis_secondary.

Option fill_density is only relevant when error_type=boxes.

Examples:

Horizontal error bars.

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(
        error_type = y,
        errors([[1,2,1], [3,5,3], [10,3,1], [17,6,2]]))$

Vertical and horizontal error bars.

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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]])); 
Graphic object: explicit (fcn, var, minval, maxval)
Graphic object: explicit (fcn, var1, minval1, maxval1, var2, minval2, maxval2)

Draws explicit functions in 2D and 3D.

2D

explicit(fcn,var,minval,maxval) plots explicit function fcn, with variable var taking values from minval to maxval.

This object is affected by the following graphic options: nticks, adapt_depth, draw_realpart, line_width, line_type, key, filled_func, fill_color and color.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(line_width = 3,
             color      = blue,
             explicit(x^2,x,-3,3) )$
(%i3) draw2d(fill_color  = brown,
             filled_func = true,
             explicit(x^2,x,-3,3) )$

3D

explicit (fcn, var1, minval1, maxval1, var2, minval2, maxval2) plots the explicit function fcn, with the variable var1 taking values from minval1 to maxval1 and the variable var2 taking values from minval2 to maxval2.

This object is affected by the following graphic options: draw_realpart, xu_grid, yv_grid, line_type, line_width, key, wired_surface, enhanced3d, and color.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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)$

See also filled_func for filled functions.

Graphic object: image (im, x0, y0, width, height)

Renders images in 2D.

2D

image(im, x0, y0, width, height) plots image im in the rectangular region from vertex (x0, y0) to (x0+width, y0+height) on the real plane. Argument im must be a matrix of real numbers, a matrix of vectors of length three or a picture object.

If im is a matrix of real numbers or a levels picture object, pixel values are interpreted according to graphic option palette, which is a vector of length three with components ranging from -36 to +36; each value is an index for a formula mapping the levels onto red, green and blue colors, respectively:

 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

negative numbers mean negative colour component.

palette = gray and palette = color are short cuts for palette = [3,3,3] and palette = [7,5,15], respectively.

If im is a matrix of vectors of length three or an rgb picture object, they are interpreted as red, green and blue color components.

Examples:

If im is a matrix of real numbers, pixel values are interpreted according to graphic option palette.

(%i1) load("draw")$
(%i2) im: apply(
           'matrix,
            makelist(makelist(random(200),i,1,30),i,1,30))$
(%i3) /* palette = color, default */
      draw2d(image(im,0,0,30,30))$
(%i4) draw2d(palette = gray, image(im,0,0,30,30))$
(%i5) draw2d(palette = [15,20,-4],
             colorbox=false,
             image(im,0,0,30,30))$

See also colorbox.

If im is a matrix of vectors of length three, they are interpreted as red, green and blue color components.

(%i1) load("draw")$
(%i2) im: apply(
            'matrix,
             makelist(
               makelist([random(300),
                         random(300),
                         random(300)],i,1,30),i,1,30))$
(%i3) draw2d(image(im,0,0,30,30))$

Package draw automatically loads package picture. In this example, a level picture object is built by hand and then rendered.

(%i1) load("draw")$
(%i2) im: make_level_picture([45,87,2,134,204,16],3,2);
(%o2)       picture(level, 3, 2, {Array:  #(45 87 2 134 204 16)})
(%i3) /* default color palette */
      draw2d(image(im,0,0,30,30))$
(%i4) /* gray palette */
      draw2d(palette = gray,
             image(im,0,0,30,30))$

An xpm file is read and then rendered.

(%i1) load("draw")$
(%i2) im: read_xpm("myfile.xpm")$
(%i3) draw2d(image(im,0,0,10,7))$

See also make_level_picture, make_rgb_picture and read_xpm.

http://www.telefonica.net/web2/biomates/maxima/gpdraw/image contains more elaborated examples.

Graphic object: implicit (fcn, x, xmin, xmax, y, ymin, ymax)
Graphic object: implicit (fcn, x, xmin, xmax, y, ymin, ymax, z, zmin, zmax)

Draws implicit functions in 2D and 3D.

2D

implicit(fcn, x, xmin, xmax, y, ymin, ymax) plots the implicit function defined by fcn, with variable x taking values from xmin to xmax, and variable y taking values from ymin to ymax.

This object is affected by the following graphic options: ip_grid, ip_grid_in, line_width, line_type, key and color.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(terminal  = eps,
             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) plots the implicit surface defined by fcn, with variable x taking values from xmin to xmax, variable y taking values from ymin to ymax and variable z taking values from zmin to zmax. This object implements the marching cubes algorithm.

This object is affected by the following graphic options: x_voxel, y_voxel, z_voxel, line_width, line_type, key, wired_surface, enhanced3d, and color.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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);
Graphic object: label ([string, x, y], …)
Graphic object: label ([string, x, y, z], …)

Writes labels in 2D and 3D.

Colored labels work only with Gnuplot 4.3. This is a known bug in package draw.

This object is affected by the following graphic options: label_alignment, label_orientation and color.

2D

label([string, x, y]) writes the string at point [x, y].

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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]) writes the string at point [x, y, z].

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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]) )$
Graphic object: mesh (row_1, row_2, …)

Draws a quadrangular mesh in 3D.

3D

Argument row_i is a list of n 3D points of the form [[x_i1,y_i1,z_i1], ...,[x_in,y_in,z_in]], and all rows are of equal length. All these points define an arbitrary surface in 3D and in some sense it’s a generalization of the elevation_grid object.

This object is affected by the following graphic options: line_type, line_width, color, key, wired_surface, enhanced3d, and transform.

Examples:

A simple example.

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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]])) $

Plotting a triangle in 3D.

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(
        line_width = 2,
        mesh([[1,0,0],[0,1,0]],
             [[0,0,1],[0,0,1]])) $

Two quadrilaterals.

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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]])) $
Graphic object: parametric (xfun, yfun, par, parmin, parmax)
Graphic object: parametric (xfun, yfun, zfun, par, parmin, parmax)

Draws parametric functions in 2D and 3D.

This object is affected by the following graphic options: nticks, line_width, line_type, key, color and enhanced3d.

2D

parametric(xfun, yfun, par, parmin, parmax) plots the parametric function [xfun, yfun], with the parameter par taking values from parmin to parmax.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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

The command parametric(xfun, yfun, zfun, par, parmin, parmax) plots the parametric curve [xfun, yfun, zfun], with the parameter par taking values from parmin to parmax.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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" )$
Graphic object: parametric_surface (xfun, yfun, zfun, par1, par1min, par1max, par2, par2min, par2max)

Draws parametric surfaces in 3D.

3D

parametric_surface(xfun, yfun, zfun, par1, par1min, par1max, par2,
par2min, par2max)
plots the parametric surface [xfun, yfun, zfun], with the parameter par1 taking values from par1min to par1max and the parameter par2 taking values from par2min to par2max.

This object is affected by the following graphic options: draw_realpart, xu_grid, yv_grid, line_type, line_width, key, wired_surface, enhanced3d, and color.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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) )$
Graphic object: points ([[x1, y1], [x2, y2], …])
Graphic object: points ([x1, x2, …], [y1, y2, …])
Graphic object: points ([y1, y2, …])
Graphic object: points ([[x1, y1, z1], [x2, y2, z2], …])
Graphic object: points ([x1, x2, …], [y1, y2, …], [z1, z2, …])
Graphic object: points (matrix)
Graphic object: points (1d_y_array)
Graphic object: points (1d_x_array, 1d_y_array)
Graphic object: points (1d_x_array, 1d_y_array, 1d_z_array)
Graphic object: points (2d_xy_array)
Graphic object: points (2d_xyz_array)

Draws points in 2D and 3D.

This object is affected by the following graphic options: point_size, point_type, points_joined, line_width, key, line_type and color. In 3D mode, it is also affected by enhanced3d.

2D

points([[x1, y1], [x2, y2], ...]) or points([x1, x2, ...], [y1, y2, ...]) plots points [x1, y1], [x2, y2], etc. If abscissas are not given, they are set to consecutive positive integers, so that points([y1, y2, ...]) draws points [1, y1], [2, y2], etc. If matrix is a two-column or two-row matrix, points (matrix) draws the associated points. If matrix is a one-column or one-row matrix, abscissas are assigned automatically.

If 1d_y_array is a 1D lisp array of numbers, points(1d_y_array) plots them setting abscissas to consecutive positive integers. points(1d_x_array, 1d_y_array) plots points with their coordinates taken from the two arrays passed as arguments. If 2d_xy_array is a 2D array with two columns, or with two rows, points(2d_xy_array) plots the corresponding points on the plane.

Examples:

Two types of arguments for points, a list of pairs and two lists of separate coordinates.

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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]))$

Drawing impulses.

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(
        points_joined = impulses,
        line_width    = 2,
        color         = red,
        points(makelist([random(20),random(50)],k,1,10)))$

Array with ordinates.

(%i1) load("draw")$
(%i2) a: make_array (flonum, 100) $
(%i3) for i:0 thru 99 do a[i]: random(1.0) $
(%i4) draw2d(points(a)) $

Two arrays with separate coordinates.

(%i1) load("draw")$
(%i2) x: make_array (flonum, 100) $
(%i3) y: make_array (fixnum, 100) $
(%i4) for i:0 thru 99 do (
        x[i]: float(i/100),
        y[i]: random(10) ) $
(%i5) draw2d(points(x, y)) $

A two-column 2D array.

(%i1) load("draw")$
(%i2) xy: make_array(flonum, 100, 2) $
(%i3) for i:0 thru 99 do (
        xy[i, 0]: float(i/100),
        xy[i, 1]: random(10) ) $
(%i4) draw2d(points(xy)) $

Drawing an array filled with function read_array.

(%i1) load("draw")$
(%i2) a: make_array(flonum,100) $
(%i3) read_array (file_search ("pidigits.data"), a) $
(%i4) draw2d(points(a)) $

3D

points([[x1, y1, z1], [x2, y2, z2], ...]) or
points([x1, x2, ...], [y1, y2, ...], [z1, z2, ...]) plots points [x1, y1, z1], [x2, y2, z2], etc. If matrix is a three-column or three-row matrix, points (matrix) draws the associated points.

When arguments are lisp arrays, points(1d_x_array, 1d_y_array, 1d_z_array) takes coordinates from the three 1D arrays. If 2d_xyz_array is a 2D array with three columns, or with three rows, points(2d_xyz_array) plots the corresponding points.

Examples:

One tridimensional sample,

(%i1) load("draw")$
(%i2) load ("numericalio")$
(%i3) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i4) draw3d(title = "Daily average wind speeds",
             point_size = 2,
             points(args(submatrix (s2, 4, 5))) )$

Two tridimensional samples,

(%i1) load("draw")$
(%i2) load ("numericalio")$
(%i3) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i4) 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))) )$

Unidimensional arrays,

(%i1) load("draw")$
(%i2) x: make_array (fixnum, 10) $
(%i3) y: make_array (fixnum, 10) $
(%i4) z: make_array (fixnum, 10) $
(%i5) for i:0 thru 9 do (
        x[i]: random(10),
        y[i]: random(10),
        z[i]: random(10) ) $
(%i6) draw3d(points(x,y,z)) $

Bidimensional colored array,

(%i1) load("draw")$
(%i2) xyz: make_array(fixnum, 10, 3) $
(%i3) for i:0 thru 9 do (
        xyz[i, 0]: random(10),
        xyz[i, 1]: random(10),
        xyz[i, 2]: random(10) ) $
(%i4) draw3d(
         enhanced3d = true,
         points_joined = true,
         points(xyz)) $

Color numbers explicitly specified by the user.

(%i1) load("draw")$
(%i2) pts: makelist([t,t^2,cos(t)], t, 0, 15)$
(%i3) col_num: makelist(k, k, 1, length(pts))$
(%i4) draw3d(
        enhanced3d = ['part(col_num,k),k],
        point_size = 3,
        point_type = filled_circle,
        points(pts))$
Graphic object: polar (radius, ang, minang, maxang)

Draws 2D functions defined in polar coordinates.

2D

polar(radius, ang, minang, maxang) plots function radius(ang) defined in polar coordinates, with variable ang taking values from minang to maxang.

This object is affected by the following graphic options: nticks, line_width, line_type, key and color.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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) )$
Graphic object: polygon ([[x1, y1], [x2, y2], …])
Graphic object: polygon ([x1, x2, …], [y1, y2, …])

Draws polygons in 2D.

2D

polygon([[x1, y1], [x2, y2], ...]) or
polygon([x1, x2, …], [y1,y2, …]): plots on the plane a polygon with vertices [x1, y1], [x2, y2], etc.

This object is affected by the following graphic options: transparent, fill_color, border, line_width, key, line_type and color.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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]]) )$
Graphic object: quadrilateral (point_1, point_2, point_3, point_4)

Draws a quadrilateral.

2D

quadrilateral([x1, y1], [x2, y2], [x3, y3], [x4, y4]) draws a quadrilateral with vertices [x1, y1], [x2, y2], [x3, y3], and [x4, y4].

This object is affected by the following graphic options:

transparent, fill_color, border, line_width, key, xaxis_secondary, yaxis_secondary, line_type, transform and color.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(
        quadrilateral([1,1],[2,2],[3,-1],[2,-2]))$

3D

quadrilateral ([x1, y1, z1], [x2, y2, z2], [x3, y3, z3], [x4, y4, z4])
draws a quadrilateral with vertices [x1, y1, z1], [x2, y2, z2], [x3, y3, z3], and [x4, y4, z4].

This object is affected by the following graphic options: line_type, line_width, color, key, enhanced3d, and transform.

Graphic object: rectangle ([x1, y1], [x2, y2])

Draws rectangles in 2D.

2D

rectangle([x1, y1], [x2, y2]) draws a rectangle with opposite vertices [x1, y1] and [x2, y2].

This object is affected by the following graphic options: transparent, fill_color, border, line_width, key, line_type and color.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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] )$
Graphic object: region (expr, var1, minval1, maxval1, var2, minval2, maxval2)

Plots a region on the plane defined by inequalities.

2D expr is an expression formed by inequalities and boolean operators and, or, and not. The region is bounded by the rectangle defined by [minval1, maxval1] and [minval2, maxval2].

This object is affected by the following graphic options: fill_color, key, x_voxel, and y_voxel.

Example:

(%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));
Graphic object: spherical (radius, azi, minazi, maxazi, zen, minzen, maxzen)

Draws 3D functions defined in spherical coordinates.

3D

spherical(radius, azi, minazi, maxazi, zen, minzen, maxzen) plots function radius(azi, zen) defined in spherical coordinates, with azimuth azi taking values from minazi to maxazi and zenith zen taking values from minzen to maxzen.

This object is affected by the following graphic options: xu_grid, yv_grid, line_type, key, wired_surface, enhanced3d, and color.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(spherical(1,a,0,2*%pi,z,0,%pi))$
Graphic object: triangle (point_1, point_2, point_3)

Draws a triangle.

2D

triangle([x1, y1], [x2, y2], [x3, y3]) draws a triangle with vertices [x1, y1], [x2, y2], and [x3,y3].

This object is affected by the following graphic options:

transparent, fill_color, border, line_width, key, xaxis_secondary, yaxis_secondary, line_type, transform, and color.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(
        triangle([1,1],[2,2],[3,-1]))$

3D

triangle([x1, y1, z1], [x2, y2, z2], [x3, y3, z3]) draws a triangle with vertices [x1, y1, z1], [x2, y2, z2], and [x3, y3, z3].

This object is affected by the following graphic options: line_type, line_width, color, key, enhanced3d, and transform.

Graphic object: tube (xfun, yfun, zfun, rfun, p, pmin, pmax)

Draws a tube in 3D with varying diameter.

3D

[xfun,yfun,zfun] is the parametric curve with parameter p taking values from pmin to pmax. Circles of radius rfun are placed with their centers on the parametric curve and perpendicular to it.

This object is affected by the following graphic options: xu_grid, yv_grid, line_type, line_width, key, wired_surface, enhanced3d, color, and capping.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(
        enhanced3d = true,
        xu_grid = 50,
        tube(cos(a), a, 0, cos(a/10)^2,
             a, 0, 4*%pi) )$
Graphic object: vector ([x, y], [dx, dy])
Graphic object: vector ([x, y, z], [dx, dy, dz])

Draws vectors in 2D and 3D.

This object is affected by the following graphic options: head_both, head_length, head_angle, head_type, line_width, line_type, key and color.

2D

vector([x, y], [dx,dy]) plots vector [dx, dy] with origin in [x, y].

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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]) plots vector [dx,dy,dz] with origin in [x, y, z].

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) 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)) )$

42.3 Functions and Variables for pictures

Function: get_pixel (pic, x, y)

Returns pixel from picture. Coordinates x and y range from 0 to width-1 and height-1, respectively.

Function: make_level_picture (data)
Function: make_level_picture (data, width, height)

Returns a levels picture object. make_level_picture(data) builds the picture object from matrix data. make_level_picture(data, width, height) builds the object from a list of numbers; in this case, both the width and the height must be given.

The returned picture object contains the following four parts:

  1. symbol level
  2. image width
  3. image height
  4. an integer array with pixel data ranging from 0 to 255. Argument data must contain only numbers ranged from 0 to 255; negative numbers are substituted by 0, and those which are greater than 255 are set to 255.

Example:

Level picture from matrix.

(%i1) load("draw")$
(%i2) make_level_picture(matrix([3,2,5],[7,-9,3000]));
(%o2)         picture(level, 3, 2, {Array:  #(3 2 5 7 0 255)})

Level picture from numeric list.

(%i1) load("draw")$
(%i2) make_level_picture([-2,0,54,%pi],2,2);
(%o2)            picture(level, 2, 2, {Array:  #(0 0 54 3)})
Function: make_rgb_picture (redlevel, greenlevel, bluelevel)

Returns an rgb-coloured picture object. All three arguments must be levels picture; with red, green and blue levels.

The returned picture object contains the following four parts:

  1. symbol rgb
  2. image width
  3. image height
  4. an integer array of length 3*width*height with pixel data ranging from 0 to 255. Each pixel is represented by three consecutive numbers (red, green, blue).

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) red: make_level_picture(matrix([3,2],[7,260]));
(%o2)           picture(level, 2, 2, {Array:  #(3 2 7 255)})
(%i3) green: make_level_picture(matrix([54,23],[73,-9]));
(%o3)           picture(level, 2, 2, {Array:  #(54 23 73 0)})
(%i4) blue: make_level_picture(matrix([123,82],[45,32.5698]));
(%o4)          picture(level, 2, 2, {Array:  #(123 82 45 33)})
(%i5) make_rgb_picture(red,green,blue);
(%o5) picture(rgb, 2, 2, 
              {Array:  #(3 54 123 2 23 82 7 73 45 255 0 33)})
Function: negative_picture (pic)

Returns the negative of a (level or rgb) picture.

Function: picture_equalp (x,y)

Returns true in case of equal pictures, and false otherwise.

Function: picturep (x)

Returns true if the argument is a well formed image, and false otherwise.

Function: read_xpm (xpm_file)

Reads a file in xpm and returns a picture object.

Function: rgb2level (pic)

Transforms an rgb picture into a level one by averaging the red, green and blue channels.

Function: take_channel (im,color)

If argument color is red, green or blue, function take_channel returns the corresponding color channel of picture im.

Example:

(%i1) load("draw")$
(%i2) red: make_level_picture(matrix([3,2],[7,260]));
(%o2)           picture(level, 2, 2, {Array:  #(3 2 7 255)})
(%i3) green: make_level_picture(matrix([54,23],[73,-9]));
(%o3)           picture(level, 2, 2, {Array:  #(54 23 73 0)})
(%i4) blue: make_level_picture(matrix([123,82],[45,32.5698]));
(%o4)          picture(level, 2, 2, {Array:  #(123 82 45 33)})
(%i5) make_rgb_picture(red,green,blue);
(%o5) picture(rgb, 2, 2, 
              {Array:  #(3 54 123 2 23 82 7 73 45 255 0 33)})
(%i6) take_channel(%,'green);  /* simple quote!!! */
(%o6)           picture(level, 2, 2, {Array:  #(54 23 73 0)})

42.4 Functions and Variables for worldmap

This package automatically loads package draw.

42.4.1 Variables and Functions

Global variable: boundaries_array

Default value: false

boundaries_array is where the graphic object geomap looks for boundaries coordinates.

Each component of boundaries_array is an array of floating point quantities, the coordinates of a polygonal segment or map boundary.

See also geomap.

Function: numbered_boundaries (nlist)

Draws a list of polygonal segments (boundaries), labeled by its numbers (boundaries_array coordinates). This is of great help when building new geographical entities.

Example:

Map of Europe labeling borders with their component number in boundaries_array.

(%i1) load("worldmap")$
(%i2) european_borders: 
           region_boundaries(-31.81,74.92,49.84,32.06)$
(%i3) numbered_boundaries(european_borders)$
Function: make_poly_continent (continent_name)
Function: make_poly_continent (country_list)

Makes the necessary polygons to draw a colored continent or a list of countries.

Example:

(%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, %)$
Function: make_poly_country (country_name)

Makes the necessary polygons to draw a colored country. If islands exist, one country can be defined with more than just one polygon.

Example:

(%i1) load("worldmap")$
(%i2) make_poly_country(India)$
(%i3) apply(draw2d, %)$
Function: make_polygon (nlist)

Returns a polygon object from boundary indices. Argument nlist is a list of components of boundaries_array.

Example:

Bhutan is defined by boundary numbers 171, 173 and 1143, so that make_polygon([171,173,1143]) appends arrays of coordinates boundaries_array[171], boundaries_array[173] and boundaries_array[1143] and returns a polygon object suited to be plotted by draw. To avoid an error message, arrays must be compatible in the sense that any two consecutive arrays have two coordinates in the extremes in common. In this example, the two first components of boundaries_array[171] are equal to the last two coordinates of boundaries_array[173], and the two first of boundaries_array[173] are equal to the two first of boundaries_array[1143]; in conclussion, boundary numbers 171, 173 and 1143 (in this order) are compatible and the colored polygon can be drawn.

(%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)$
Function: region_boundaries (x1, y1, x2, y2)

Detects polygonal segments of global variable boundaries_array fully contained in the rectangle with vertices (x1, y1) -upper left- and (x2, y2) -bottom right-.

Example:

Returns segment numbers for plotting southern Italy.

(%i1) load("worldmap")$
(%i2) region_boundaries(10.4,41.5,20.7,35.4);
(%o2)                [1846, 1863, 1864, 1881, 1888, 1894]
(%i3) draw2d(geomap(%))$
Function: region_boundaries_plus (x1, y1, x2, y2)

Detects polygonal segments of global variable boundaries_array containing at least one vertex in the rectangle defined by vertices (x1, y1) -upper left- and (x2, y2) -bottom right-.

Example:

(%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(%))$

42.4.2 Graphic objects

Graphic object: geomap (numlist)
Graphic object: geomap (numlist, 3Dprojection)

Draws cartographic maps in 2D and 3D.

2D

This function works together with global variable boundaries_array.

Argument numlist is a list containing numbers or lists of numbers. All these numbers must be integers greater or equal than zero, representing the components of global array boundaries_array.

Each component of boundaries_array is an array of floating point quantities, the coordinates of a polygonal segment or map boundary.

geomap (numlist) flattens its arguments and draws the associated boundaries in boundaries_array.

This object is affected by the following graphic options: line_width, line_type and color.

Examples:

A simple map defined by hand:

(%i1) load("worldmap")$
(%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]))$

The auxiliary package worldmap sets the global variable boundaries_array to the real world boundaries in coordinates. The data is in the public domain and come from http://www-cger.nies.go.jp/grid-e/gridtxt/grid19.html. The package worldmap defines also boundaries for countries, continents and coastlines as lists with the necessary components of boundaries_array (see file share/draw/worldmap.mac for more information). The package worldmap automatically loads package worldmap.

(%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)$

Package worldmap is also useful for plotting countries as polygons. In this case, graphic object geomap is no longer necessary and the polygon object is used instead. Since lists are now used and not arrays, maps rendering will be slower. See also make_poly_country and make_poly_continent to understand the following code.

(%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) projects map boundaries on the sphere of radius 1 centered at (0,0,0). It is possible to change the sphere or the projection type by using geomap(numlist,3Dprojection).

Available 3D projections:

  • [spherical_projection,x, y, z, r]: projects map boundaries on the sphere of radius r centered at (x, y, z).
    (%i1) load("worldmap")$
    (%i2) draw3d(geomap(Australia), /* default projection */
                 geomap(Australia,
                        [spherical_projection,2,2,2,3]))$
    
  • [cylindrical_projection, x, y, z, r, rc]: re-projects spherical map boundaries on the cylinder of radius rc and axis passing through the poles of the globe of radius r centered at (x, y, z).
    (%i1) load("worldmap")$
    (%i2) draw3d(geomap([America_coastlines,Eurasia_coastlines],
                        [cylindrical_projection,2,2,2,3,4]))$
    
  • [conic_projection, x, y, z, r, alpha]: re-projects spherical map boundaries on the cones of angle alpha, with axis passing through the poles of the globe of radius r centered at (x, y, z). Both the northern and southern cones are tangent to sphere.
    (%i1) load("worldmap")$
    (%i2) draw3d(geomap(World_coastlines,
                        [conic_projection,0,0,0,1,90]))$
    

See also https://riotorto.users.sourceforge.net/Maxima/gnuplot/geomap/ for more elaborated examples.


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43 drawdf


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43.1 Introduction to drawdf

The function drawdf draws the direction field of a first-order Ordinary Differential Equation (ODE) or a system of two autonomous first-order ODE’s.

Since this is an additional package, in order to use it you must first load it with load("drawdf"). Drawdf is built upon the draw package, which requires Gnuplot 4.2.

To plot the direction field of a single ODE, the ODE must be written in the form:

       dy
       -- = F(x,y)
       dx

and the function F should be given as the argument for drawdf. If the independent and dependent variables are not x, and y, as in the equation above, then those two variables should be named explicitly in a list given as an argument to the drawdf command (see the examples).

To plot the direction field of a set of two autonomous ODE’s, they must be written in the form

       dx             dy
       -- = G(x,y)    -- = F(x,y) 
       dt             dt

and the argument for drawdf should be a list with the two functions G and F, in that order; namely, the first expression in the list will be taken to be the time derivative of the variable represented on the horizontal axis, and the second expression will be the time derivative of the variable represented on the vertical axis. Those two variables do not have to be x and y, but if they are not, then the second argument given to drawdf must be another list naming the two variables, first the one on the horizontal axis and then the one on the vertical axis.

If only one ODE is given, drawdf will implicitly admit x=t, and G(x,y)=1, transforming the non-autonomous equation into a system of two autonomous equations.


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43.2 Functions and Variables for drawdf

43.2.1 Functions

Function: drawdf (dydx, ...options and objects...)
Function: drawdf (dvdu, [u,v], ...options and objects...)
Function: drawdf (dvdu, [u,umin,umax], [v,vmin,vmax], ...options and objects...)
Function: drawdf ([dxdt,dydt], ...options and objects...)
Function: drawdf ([dudt,dvdt], [u,v], ...options and objects...)
Function: drawdf ([dudt,dvdt], [u,umin,umax], [v,vmin,vmax], ...options and objects...)

Function drawdf draws a 2D direction field with optional solution curves and other graphics using the draw package.

The first argument specifies the derivative(s), and must be either an expression or a list of two expressions. dydx, dxdt and dydt are expressions that depend on x and y. dvdu, dudt and dvdt are expressions that depend on u and v.

If the independent and dependent variables are not x and y, then their names must be specified immediately following the derivative(s), either as a list of two names [u,v], or as two lists of the form [u,umin,umax] and [v,vmin,vmax].

The remaining arguments are graphic options, graphic objects, or lists containing graphic options and objects, nested to arbitrary depth. The set of graphic options and objects supported by drawdf is a superset of those supported by draw2d and gr2d from the draw package.

The arguments are interpreted sequentially: graphic options affect all following graphic objects. Furthermore, graphic objects are drawn on the canvas in order specified, and may obscure graphics drawn earlier. Some graphic options affect the global appearence of the scene.

The additional graphic objects supported by drawdf include: solns_at, points_at, saddles_at, soln_at, point_at, and saddle_at.

The additional graphic options supported by drawdf include: field_degree, soln_arrows, field_arrows, field_grid, field_color, show_field, tstep, nsteps, duration, direction, field_tstep, field_nsteps, and field_duration.

Commonly used graphic objects inherited from the draw package include: explicit, implicit, parametric, polygon, points, vector, label, and all others supported by draw2d and gr2d.

Commonly used graphic options inherited from the draw package include:

points_joined, color, point_type, point_size, line_width, line_type, key, title, xlabel, ylabel, user_preamble, terminal, dimensions, file_name, and all others supported by draw2d and gr2d.

See also draw2d.

Users of wxMaxima or Imaxima may optionally use wxdrawdf, which is identical to drawdf except that the graphics are drawn within the notebook using wxdraw.

To make use of this function, write first load("drawdf").

Examples:

(%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])$

For backward compatibility, drawdf accepts most of the parameters supported by plotdf.

(%i5) drawdf(2*cos(t)-1+y, [t,y], [t,-5,10], [y,-4,9],
             [trajectory_at,0,0])$

soln_at and solns_at draw solution curves passing through the specified points, using a slightly enhanced 4th-order Runge Kutta numerical integrator.

(%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 causes the field to be composed of quadratic splines, based on the first and second derivatives at each grid point. field_grid=[COLS,ROWS] specifies the number of columns and rows in the grid.

(%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 adds arrows to the solution curves, and (by default) removes them from the direction field. It also changes the default colors to emphasize the solution curves.

(%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 specifies the time duration of numerical integration (default 10). Integration will also stop automatically if the solution moves too far away from the plotted region, or if the derivative becomes complex or infinite. Here we also specify field_degree=2 to plot quadratic splines. The equations below model a predator-prey system.

(%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 causes the field to be composed of many small solution curves computed by 4th-order Runge Kutta, with better results in this case.

(%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 attempts to automatically linearize the equation at each saddle, and to plot a numerical solution corresponding to each eigenvector, including the separatrices. tstep=0.05 specifies the maximum time step for the numerical integrator (the default is 0.1). Note that smaller time steps will sometimes be used in order to keep the x and y steps small. The equations below model a damped pendulum.

(%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 suppresses the field entirely.

(%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 passes all unrecognized parameters to draw2d or gr2d, allowing you to combine the full power of the draw package with drawdf.

(%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 accepts nested lists of graphic options and objects, allowing convenient use of makelist and other function calls to generate graphics.

(%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))$

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44 dynamics


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44.1 Introduction to dynamics

The additional package dynamics includes several functions to create various graphical representations of discrete dynamical systems and fractals, and an implementation of the Runge-Kutta 4th-order numerical method for solving systems of differential equations.

To use the functions in this package you must first load it with load("dynamics").

Starting with Maxima 5.12, the dynamics package now uses the function plot2d to do the graphs. The commands that produce graphics (with the exception of julia and mandelbrot) now accept any options of plot2d, including the option to change among the various graphical interfaces, using different plot styles and colors, and representing one or both axes in a logarithmic scale. The old options domain, pointsize, xcenter, xradius, ycenter, yradius, xaxislabel and yaxislabel are not accepted in this new version.

All programs will now accept any variables names, and not just x and y as in the older versions. Two required parameters have changes in two of the programs: evolution2d now requires a list naming explicitely the two independent variables, and the horizontal range for orbits no longer requires a step size; the range should only specify the variable name, and the minimum and maximum values; the number of steps can now be changed with the option nticks.


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44.2 Functions and Variables for dynamics

Function: chaosgame ([[x1, y1], …, [xm, ym]], [x0, y0], b, n, …, options, …)

Implements the so-called chaos game: the initial point (x0, y0) is plotted and then one of the m points [x1, y1], ..., [xm, ym] will be selected at random. The next point plotted will be on the segment from the previous point plotted to the point chosen randomly, at a distance from the random point which will be b times that segment’s length. The procedure is repeated n times.

Function: evolution (F, y0, n, …, options, …)

Draws n+1 points in a two-dimensional graph, where the horizontal coordinates of the points are the integers 0, 1, 2, …, n, and the vertical coordinates are the corresponding values y(n) of the sequence defined by the recurrence relation

        y(n+1) = F(y(n))

With initial value y(0) equal to y0. F must be an expression that depends only on one variable (in the example, it depend on y, but any other variable can be used), y0 must be a real number and n must be a positive integer.

Function: evolution2d ([F, G], [u, v], [u0, y0], n, …, options, …)

Shows, in a two-dimensional plot, the first n+1 points in the sequence of points defined by the two-dimensional discrete dynamical system with recurrence relations

        u(n+1) = F(u(n), v(n))    v(n+1) = G(u(n), v(n))

With initial values u0 and v0. F and G must be two expressions that depend only on two variables, u and v, which must be named explicitely in a list.

Function: ifs ([r1, …, rm], [A1, …, Am], [[x1, y1], …, [xm, ym]], [x0, y0], n, …, options, …)

Implements the Iterated Function System method. This method is similar to the method described in the function chaosgame, but instead of shrinking the segment from the current point to the randomly chosen point, the 2 components of that segment will be multiplied by the 2 by 2 matrix Ai that corresponds to the point chosen randomly.

The random choice of one of the m attractive points can be made with a non-uniform probability distribution defined by the weights r1, …, rm. Those weights are given in cumulative form; for instance if there are 3 points with probabilities 0.2, 0.5 and 0.3, the weights r1, r2 and r3 could be 2, 7 and 10.

Function: orbits (F, y0, n1, n2, [x, x0, xf, xstep], …, options, …)

Draws the orbits diagram for a family of one-dimensional discrete dynamical systems, with one parameter x; that kind of diagram is used to study the bifurcations of an one-dimensional discrete system.

The function F(y) defines a sequence with a starting value of y0, as in the case of the function evolution, but in this case that function will also depend on a parameter x that will take values in the interval from x0 to xf with increments of xstep. Each value used for the parameter x is shown on the horizontal axis. The vertical axis will show the n2 values of the sequence y(n1+1),..., y(n1+n2+1) obtained after letting the sequence evolve n1 iterations.

Function: rk (ODE, var, initial, domain)
Function: rk ([ODE1, …, ODEm], [v1, …, vm], [init1, …, initm], domain)

The first form solves numerically one first-order ordinary differential equation, and the second form solves a system of m of those equations, using the 4th order Runge-Kutta method. var represents the dependent variable. ODE must be an expression that depends only on the independent and dependent variables and defines the derivative of the dependent variable with respect to the independent variable.

The independent variable is specified with domain, which must be a list of four elements as, for instance:

[t, 0, 10, 0.1]

the first element of the list identifies the independent variable, the second and third elements are the initial and final values for that variable, and the last element sets the increments that should be used within that interval.

If m equations are going to be solved, there should be m dependent variables v1, v2, …, vm. The initial values for those variables will be init1, init2, …, initm. There will still be just one independent variable defined by domain, as in the previous case. ODE1, …, ODEm are the expressions that define the derivatives of each dependent variable in terms of the independent variable. The only variables that may appear in those expressions are the independent variable and any of the dependent variables. It is important to give the derivatives ODE1, …, ODEm in the list in exactly the same order used for the dependent variables; for instance, the third element in the list will be interpreted as the derivative of the third dependent variable.

The program will try to integrate the equations from the initial value of the independent variable until its last value, using constant increments. If at some step one of the dependent variables takes an absolute value too large, the integration will be interrupted at that point. The result will be a list with as many elements as the number of iterations made. Each element in the results list is itself another list with m+1 elements: the value of the independent variable, followed by the values of the dependent variables corresponding to that point.

Function: staircase (F, y0, n, …, options, …)

Draws a staircase diagram for the sequence defined by the recurrence relation

        y(n+1) = F(y(n))

The interpretation and allowed values of the input parameters is the same as for the function evolution. A staircase diagram consists of a plot of the function F(y), together with the line G(y) = y. A vertical segment is drawn from the point (y0, y0) on that line until the point where it intersects the function F. From that point a horizontal segment is drawn until it reaches the point (y1, y1) on the line, and the procedure is repeated n times until the point (yn, yn) is reached.

Options

Each option is a list of two or more items. The first item is the name of the option, and the remainder comprises the arguments for the option.

The options accepted by the functions evolution, evolution2d, staircase, orbits, ifs and chaosgame are the same as the options for plot2d. In addition to those options, orbits accepts and extra option pixels that sets up the maximum number of different points that will be represented in the vertical direction.

Examples

Graphical representation and staircase diagram for the sequence: 2, cos(2), cos(cos(2)),...

(%i1) load("dynamics")$

(%i2) evolution(cos(y), 2, 11);

(%i3) staircase(cos(y), 1, 11, [y, 0, 1.2]);
./figures/dynamics1 ./figures/dynamics2

If your system is slow, you’ll have to reduce the number of iterations in the following examples. And if the dots appear too small in your monitor, you might want to try a different style, such as [style,[points,0.8]].

Orbits diagram for the quadratic map, with a parameter a.

        x(n+1) = a + x(n)^2
(%i4) orbits(x^2+a, 0, 50, 200, [a, -2, 0.25], [style, dots]);
./figures/dynamics3

To enlarge the region around the lower bifurcation near x = -1.25 use:

(%i5) orbits(x^2+a, 0, 100, 400, [a,-1,-1.53], [x,-1.6,-0.8],
             [nticks, 400], [style,dots]);
./figures/dynamics4

Evolution of a two-dimensional system that leads to a fractal:

(%i6) f: 0.6*x*(1+2*x)+0.8*y*(x-1)-y^2-0.9$

(%i7) g: 0.1*x*(1-6*x+4*y)+0.1*y*(1+9*y)-0.4$

(%i8) evolution2d([f,g], [x,y], [-0.5,0], 50000, [style,dots]);
./figures/dynamics5

And an enlargement of a small region in that fractal:

(%i9) evolution2d([f,g], [x,y], [-0.5,0], 300000, [x,-0.8,-0.6],
                  [y,-0.4,-0.2], [style, dots]);
./figures/dynamics6

A plot of Sierpinsky’s triangle, obtained with the chaos game:

(%i9) chaosgame([[0, 0], [1, 0], [0.5, sqrt(3)/2]], [0.1, 0.1], 1/2,
                 30000, [style, dots]);
./figures/dynamics7

Barnsley’s fern, obtained with an Iterated Function System:

(%i10) a1: matrix([0.85,0.04],[-0.04,0.85])$

(%i11) a2: matrix([0.2,-0.26],[0.23,0.22])$

(%i12) a3: matrix([-0.15,0.28],[0.26,0.24])$

(%i13) a4: matrix([0,0],[0,0.16])$

(%i14) p1: [0,1.6]$

(%i15) p2: [0,1.6]$

(%i16) p3: [0,0.44]$

(%i17) p4: [0,0]$

(%i18) w: [85,92,99,100]$

(%i19) ifs(w, [a1,a2,a3,a4], [p1,p2,p3,p4], [5,0], 50000, [style,dots]);
./figures/dynamics8

To solve numerically the differential equation

          dx/dt = t - x^2

With initial value x(t=0) = 1, in the interval of t from 0 to 8 and with increments of 0.1 for t, use:

(%i20) results: rk(t-x^2,x,1,[t,0,8,0.1])$

the results will be saved in the list results.

To solve numerically the system:

        dx/dt = 4-x^2-4*y^2     dy/dt = y^2-x^2+1

for t between 0 and 4, and with values of -1.25 and 0.75 for x and y at t=0:

(%i21) sol: rk([4-x^2-4*y^2,y^2-x^2+1],[x,y],[-1.25,0.75],[t,0,4,0.02])$

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45 ezunits


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45.1 Introduction to ezunits

ezunits is a package for working with dimensional quantities, including some functions for dimensional analysis. ezunits can carry out arithmetic operations on dimensional quantities and unit conversions. The built-in units include Systeme Internationale (SI) and US customary units, and other units can be declared. See also physical_constants, a collection of physical constants.

load("ezunits") loads this package. demo(ezunits) displays several examples. The convenience function known_units returns a list of the built-in and user-declared units, while display_known_unit_conversions displays the set of known conversions in an easy-to-read format.

An expression a ` b represents a dimensional quantity, with a indicating a nondimensional quantity and b indicating the dimensional units. A symbol can be used as a unit without declaring it as such; unit symbols need not have any special properties. The quantity and unit of an expression a ` b can be extracted by the qty and units functions, respectively.

A symbol may be declared to be a dimensional quantity, with specified quantity or specified units or both.

An expression a ` b `` c converts from unit b to unit c. ezunits has built-in conversions for SI base units, SI derived units, and some non-SI units. Unit conversions not already known to ezunits can be declared. The unit conversions known to ezunits are specified by the global variable known_unit_conversions, which comprises built-in and user-defined conversions. Conversions for products, quotients, and powers of units are derived from the set of known unit conversions.

As Maxima generally prefers exact numbers (integers or rationals) to inexact (float or bigfloat), so ezunits preserves exact numbers when they appear in dimensional quantities. All built-in unit conversions are expressed in terms of exact numbers; inexact numbers in declared conversions are coerced to exact.

There is no preferred system for display of units; input units are not converted to other units unless conversion is explicitly indicated. ezunits recognizes the prefixes m-, k-, M, and G- (for milli-, kilo-, mega-, and giga-) as applied to SI base units and SI derived units, but such prefixes are applied only when indicated by an explicit conversion.

Arithmetic operations on dimensional quantities are carried out by conventional rules for such operations.

  • (x ` a) * (y ` b) is equal to (x * y) ` (a * b).
  • (x ` a) + (y ` a) is equal to (x + y) ` a.
  • (x ` a)^y is equal to x^y ` a^y when y is nondimensional.

ezunits does not require that units in a sum have the same dimensions; such terms are not added together, and no error is reported.

ezunits includes functions for elementary dimensional analysis, namely the fundamental dimensions and fundamental units of a dimensional quantity, and computation of dimensionless quantities and natural units. The functions for dimensional analysis were adapted from similar functions in another package, written by Barton Willis.

For the purpose of dimensional analysis, a list of fundamental dimensions and an associated list of fundamental units are maintained; by default the fundamental dimensions are length, mass, time, charge, temperature, and quantity, and the fundamental units are the associated SI units, but other fundamental dimensions and units can be declared.


45.2 Introduction to physical_constants

physical_constants is a collection of physical constants, copied from CODATA 2006 recommended values. [1] load("physical_constants") loads this package, and loads ezunits also, if it is not already loaded.

A physical constant is represented as a symbol which has a property which is the constant value. The constant value is a dimensional quantity, as represented by ezunits. The function constvalue fetches the constant value; the constant value is not the ordinary value of the symbol, so symbols of physical constants persist in evaluated expressions until their values are fetched by constvalue.

physical_constants includes some auxilliary information, namely, a description string for each constant, an estimate of the error of its numerical value, and a property for TeX display. To identify physical constants, each symbol has the physical_constant property; propvars(physical_constant) therefore shows the list of all such symbols.

physical_constants comprises the following constants.

%c

speed of light in vacuum

%mu_0

magnetic constant

%e_0

electric constant

%Z_0

characteristic impedance of vacuum

%G

Newtonian constant of gravitation

%h

Planck constant

%h_bar

Planck constant

%m_P

Planck mass

%T_P

Planck temperature

%l_P

Planck length

%t_P

Planck time

%%e

elementary charge

%Phi_0

magnetic flux quantum

%G_0

conductance quantum

%K_J

Josephson constant

%R_K

von Klitzing constant

%mu_B

Bohr magneton

%mu_N

nuclear magneton

%alpha

fine-structure constant

%R_inf

Rydberg constant

%a_0

Bohr radius

%E_h

Hartree energy

%ratio_h_me

quantum of circulation

%m_e

electron mass

%N_A

Avogadro constant

%m_u

atomic mass constant

%F

Faraday constant

%R

molar gas constant

%%k

Boltzmann constant

%V_m

molar volume of ideal gas

%n_0

Loschmidt constant

%ratio_S0_R

Sackur-Tetrode constant (absolute entropy constant)

%sigma

Stefan-Boltzmann constant

%c_1

first radiation constant

%c_1L

first radiation constant for spectral radiance

%c_2

second radiation constant

%b

Wien displacement law constant

%b_prime

Wien displacement law constant

References:

[1] http://physics.nist.gov/constants

Examples:

The list of all symbols which have the physical_constant property.

(%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]

Properties of the physical constant %c.

(%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

The energy equivalent of 1 pound-mass. The symbol %c persists until its value is fetched by constvalue.

(%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

45.3 Functions and Variables for ezunits

Operator: `

The dimensional quantity operator. An expression a ` b represents a dimensional quantity, with a indicating a nondimensional quantity and b indicating the dimensional units. A symbol can be used as a unit without declaring it as such; unit symbols need not have any special properties. The quantity and unit of an expression a ` b can be extracted by the qty and units functions, respectively.

Arithmetic operations on dimensional quantities are carried out by conventional rules for such operations.

  • (x ` a) * (y ` b) is equal to (x * y) ` (a * b).
  • (x ` a) + (y ` a) is equal to (x + y) ` a.
  • (x ` a)^y is equal to x^y ` a^y when y is nondimensional.

ezunits does not require that units in a sum have the same dimensions; such terms are not added together, and no error is reported.

load("ezunits") enables this operator.

Examples:

SI (Systeme Internationale) units.

(%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

"Customary" units.

(%i1) load ("ezunits")$
(%i2) bar : x ` acre;
(%o2)                       x ` acre
(%i3) dimensions (bar);
                                   2
(%o3)                        length
(%i4) fundamental_units (bar);
                                2
(%o4)                          m

Units ad hoc.

(%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

Arithmetic operations on dimensional quantities.

(%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
Operator: ``

The unit conversion operator. An expression a ` b `` c converts from unit b to unit c. ezunits has built-in conversions for SI base units, SI derived units, and some non-SI units. Unit conversions not already known to ezunits can be declared. The unit conversions known to ezunits are specified by the global variable known_unit_conversions, which comprises built-in and user-defined conversions. Conversions for products, quotients, and powers of units are derived from the set of known unit conversions.

There is no preferred system for display of units; input units are not converted to other units unless conversion is explicitly indicated. ezunits does not attempt to simplify units by prefixes (milli-, centi-, deci-, etc) unless such conversion is explicitly indicated.

load("ezunits") enables this operator.

Examples:

The set of known unit conversions.

(%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}

Elementary unit conversions.

(%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

Coercing quantities in feet and meters to one or the other.

(%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

Dimensional analysis to find fundamental dimensions and fundamental units.

(%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

Declared unit conversions.

(%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
Function: constvalue (x)
Function: declare_constvalue (a, x)

Returns the declared constant value of a symbol, or value of an expression with declared constant values substituted for symbols.

Constant values are declared by declare_constvalue. Note that constant values as recognized by constvalue are separate from values declared by numerval and recognized by constantp.

The physical_units package declares constant values for a number of physical constants.

load("ezunits") loads these functions.

Examples:

Constant value of a physical constant.

(%i1) load ("physical_constants")$
(%i2) constvalue (%G);
                                     3
                                    m
(%o2)                    6.67428 ` -----
                                       2
                                   kg s
(%i3) get ('%G, 'description);
(%o3)           Newtonian constant of gravitation

Declaring a new constant.

(%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
Function: units (x)
Function: declare_units (a, u)

Returns the units of a dimensional quantity x, or returns 1 if x is nondimensional.

x may be a literal dimensional expression a ` b, a symbol with declared units via declare_units, or an expression containing either or both of those.

declare_units declares that units(a) should return u, where u is an expression.

load("ezunits") loads these functions.

Examples:

units applied to literal dimensional expressions.

(%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

units applied to symbols with declared units.

(%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
Function: qty (x)
Function: declare_qty (a, x)

qty returns the nondimensional part of a dimensional quantity x, or returns x if x is nondimensional. x may be a literal dimensional expression a ` b, a symbol with declared quantity, or an expression containing either or both of those.

declare_qty declares that qty(a) should return x, where x is a nondimensional quantity.

load("ezunits") loads these functions.

Examples:

qty applied to literal dimensional expressions.

(%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

qty applied to symbols with declared quantity.

(%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
Function: unitp (x)

Returns true if x is a literal dimensional expression, a symbol declared dimensional, or an expression in which the main operator is declared dimensional. unitp returns false otherwise.

load("ezunits") loads this function.

Examples:

unitp applied to a literal dimensional expression.

(%i1) load ("ezunits")$
(%i2) unitp (100 ` kg);
(%o2)                         true

unitp applied to a symbol declared dimensional.

(%i1) load ("ezunits")$
(%i2) unitp (foo);
(%o2)                         false
(%i3) declare (foo, dimensional);
(%o3)                         done
(%i4) unitp (foo);
(%o4)                         true

unitp applied to an expression in which the main operator is declared dimensional.

(%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
Function: declare_unit_conversion (u = v, ...)

Appends equations u = v, ... to the list of unit conversions known to the unit conversion operator ``. u and v are both multiplicative terms, in which any variables are units, or both literal dimensional expressions.

At present, it is necessary to express conversions such that the left-hand side of each equation is a simple unit (not a multiplicative expression) or a literal dimensional expression with the quantity equal to 1 and the unit being a simple unit. This limitation might be relaxed in future versions.

known_unit_conversions is the list of known unit conversions.

load("ezunits") loads this function.

Examples:

Unit conversions expressed by equations of multiplicative terms.

(%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

Unit conversions expressed by equations of literal dimensional expressions.

(%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
Function: declare_dimensions (a_1, d_1, ..., a_n, d_n)
Function: remove_dimensions (a_1, ..., a_n)

declare_dimensions declares a_1, ..., a_n to have dimensions d_1, ..., d_n, respectively.

Each a_k is a symbol or a list of symbols. If it is a list, then every symbol in a_k is declared to have dimension d_k.

remove_dimensions reverts the effect of declare_dimensions.

load("ezunits") loads these functions.

Examples:

(%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
Function: declare_fundamental_dimensions (d_1, d_2, d_3, ...)
Function: remove_fundamental_dimensions (d_1, d_2, d_3, ...)
Global variable: fundamental_dimensions

declare_fundamental_dimensions declares fundamental dimensions. Symbols d_1, d_2, d_3, ... are appended to the list of fundamental dimensions, if they are not already on the list.

remove_fundamental_dimensions reverts the effect of declare_fundamental_dimensions.

fundamental_dimensions is the list of fundamental dimensions. By default, the list comprises several physical dimensions.

load("ezunits") loads these functions.

Examples:

(%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]
Function: declare_fundamental_units (u_1, d_1, ..., u_n, d_n)
Function: remove_fundamental_units (u_1, ..., u_n)

declare_fundamental_units declares u_1, ..., u_n to have dimensions d_1, ..., d_n, respectively. All arguments must be symbols.

After calling declare_fundamental_units, dimensions(u_k) returns d_k for each argument u_1, ..., u_n, and fundamental_units(d_k) returns u_k for each argument d_1, ..., d_n.

remove_fundamental_units reverts the effect of declare_fundamental_units.

load("ezunits") loads these functions.

Examples:

(%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
Function: dimensions (x)
Function: dimensions_as_list (x)

dimensions returns the dimensions of the dimensional quantity x as an expression comprising products and powers of base dimensions.

dimensions_as_list returns the dimensions of the dimensional quantity x as a list, in which each element is an integer which indicates the power of the corresponding base dimension in the dimensions of x.

load("ezunits") loads these functions.

Examples:

(%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]
Function: fundamental_units (x)
Function: fundamental_units ()

fundamental_units(x) returns the units associated with the fundamental dimensions of x. as determined by dimensions(x).

x may be a literal dimensional expression a ` b, a symbol with declared units via declare_units, or an expression containing either or both of those.

fundamental_units() returns the list of all known fundamental units, as declared by declare_fundamental_units.

load("ezunits") loads this function.

Examples:

(%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
Function: dimensionless (L)

Returns a basis for the dimensionless quantities which can be formed from a list L of dimensional quantities.

load("ezunits") loads this function.

Examples:

(%i1) load ("ezunits") $
(%i2) dimensionless ([x ` m, y ` m/s, z ` s]);
0 errors, 0 warnings
0 errors, 0 warnings
                               y z
(%o2)                         [---]
                                x

Dimensionless quantities derived from fundamental physical quantities. Note that the first element on the list is proportional to the fine-structure constant.

(%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
Function: natural_unit (expr, [v_1, ..., v_n])

Finds exponents e_1, ..., e_n such that dimension(expr) = dimension(v_1^e_1 ... v_n^e_n).

load("ezunits") loads this function.

Examples:


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46 f90


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46.1 Functions and Variables for f90

Function: f90 (expr_1, …, expr_n)

Prints one or more expressions expr_1, …, expr_n as a Fortran 90 program. Output is printed to the standard output.

f90 prints output in the so-called "free form" input format for Fortran 90: there is no special attention to column positions. Long lines are split at a fixed width with the ampersand & continuation character.

load("f90") loads this function. See also the function fortran.

Examples:

(%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

Multiple expressions. Capture standard output into a file via the with_stdout function.

(%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

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47 finance


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47.1 Introduction to finance

This is the Finance Package (Ver 0.1).

In all the functions, rate is the compound interest rate, num is the number of periods and must be postivive and flow refers to cash flow so if you have an Output the flow is negative and positive for Inputs.

Note that before using the functions defined in this package, you have to load it writing load("finance")$.

Author: Nicolas Guarin Zapata.


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47.2 Functions and Variables for finance

Function: days360 (year1, month1, day1, year2, month2, day2)

Calculates the distance between 2 dates, assuming 360 days years, 30 days months.

Example:

(%i1) load("finance")$
(%i2) days360(2008,12,16,2007,3,25);
(%o2)                      - 621
Function: fv (rate, PV, num)

We can calculate the future value of a Present one given a certain interest rate. rate is the interest rate, PV is the present value and num is the number of periods.

Example:

(%i1) load("finance")$
(%i2) fv(0.12,1000,3);
(%o2)                     1404.928
Function: pv (rate, FV, num)

We can calculate the present value of a Future one given a certain interest rate. rate is the interest rate, FV is the future value and num is the number of periods.

Example:

(%i1) load("finance")$
(%i2) pv(0.12,1000,3);
(%o2)                711.7802478134108
Function: graph_flow (val)

Plots the money flow in a time line, the positive values are in blue and upside; the negative ones are in red and downside. The direction of the flow is given by the sign of the value. val is a list of flow values.

Example:

(%i1) load("finance")$
(%i2) graph_flow([-5000,-3000,800,1300,1500,2000])$
Function: annuity_pv (rate, PV, num)

We can calculate the annuity knowing the present value (like an ammount), it is a constant and periodic payment. rate is the interest rate, PV is the present value and num is the number of periods.

Example:

(%i1) load("finance")$
(%i2) annuity_pv(0.12,5000,10);
(%o2)                884.9208207992202
Function: annuity_fv (rate, FV, num)

We can calculate the annuity knowing the desired value (future value), it is a constant and periodic payment. rate is the interest rate, FV is the future value and num is the number of periods.

Example:

(%i1) load("finance")$
(%i2) annuity_fv(0.12,65000,10);
(%o2)                3703.970670389863
Function: geo_annuity_pv (rate, growing_rate, PV, num)

We can calculate the annuity knowing the present value (like an ammount), in a growing periodic payment. rate is the interest rate, growing_rate is the growing rate, PV is the present value and num is the number of periods.

Example:

(%i1) load("finance")$
(%i2) geo_annuity_pv(0.14,0.05,5000,10);
(%o2)                802.6888176505123
Function: geo_annuity_fv (rate, growing_rate, FV,num)

We can calculate the annuity knowing the desired value (future value), in a growing periodic payment. rate is the interest rate, growing_rate is the growing rate, FV is the future value and num is the number of periods.

Example:

(%i1) load("finance")$
(%i2) geo_annuity_fv(0.14,0.05,5000,10);
(%o2)                216.5203395312695
Function: amortization (rate, ammount, num)

Amortization table determinated by a specific rate. rate is the interest rate, ammount is the ammount value, and num is the number of periods.

Example:

(%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
Function: arit_amortization (rate, increment, ammount, num)

The amortization table determinated by a specific rate and with growing payment can be claculated by arit_amortization. Notice that the payment is not constant, it presents an arithmetic growing, increment is then the difference between two consecutive rows in the "Payment" column. rate is the interest rate, increment is the increment, ammount is the ammount value, and num is the number of periods.

Example:

(%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
Function: geo_amortization (rate, growing_rate, ammount, num)

The amortization table determinated by rate, ammount, and number of periods can be found by geo_amortization. Notice that the payment is not constant, it presents a geometric growing, growing_rate is then the quotient between two consecutive rows in the "Payment" column. rate is the interest rate, ammount is the ammount value, and num is the number of periods.

Example:

(%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
Function: saving (rate, ammount, num)

The table that represents the values in a constant and periodic saving can be found by saving. ammount represents the desired quantity and num the number of periods to save.

Example:

(%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
Function: npv (rate, val)

Calculates de present value of a value series to evaluate the viability in a project. flowValues es una lista con los valores para cada periodo.

Example:

(%i1) load("finance")$
(%i2) npv(0.25,[100,500,323,124,300]);
(%o2)                714.4703999999999
Function: irr (val, IO)

IRR (Internal Rate of Return) is the value of rate which makes Net Present Value zero. flowValues los valores para cada periodo (para periodos mayores a 0) y I0 el valor para el periodo cero.

Example:

(%i1) load("finance")$
(%i2) res:irr([-5000,0,800,1300,1500,2000],0)$
(%i3) rhs(res[1][1]);
(%o3)                .03009250374237132
Function: benefit_cost (rate, input, output)

Calculates the ratio Benefit/Cost. Benefit is the Net Present Value (NPV) of the inputs, and Cost is the Net Present Value (NPV) of the outputs. Notice that if there is not an input or output value in a specific period, the input/output would be a zero for that period. rate is the interest rate, input is a list of input values, and output is a list of output values.

Example:

(%i1) load("finance")$
(%i2) benefit_cost(0.24,[0,300,500,150],[100,320,0,180]);
(%o2)               1.427249324905784

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48 fractals


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48.1 Introduction to fractals

This package defines some well known fractals:

  • with random IFS (Iterated Function System): the Sierpinsky triangle, a Tree and a Fern
  • Complex Fractals: the Mandelbrot and Julia Sets
  • the Koch snowflake sets
  • Peano maps: the Sierpinski and Hilbert maps

Author: José Ramírez Labrador.

For questions, suggestions and bugs, please feel free to contact me at pepe DOT ramirez AAATTT uca DOT es


48.2 Definitions for IFS fractals

Some fractals can be generated by iterative applications of contractive affine transformations in a random way; see Hoggar S. G., "Mathematics for computer graphics", Cambridge University Press 1994.

We define a list with several contractive affine transformations, and we randomly select the transformation in a recursive way. The probability of the choice of a transformation must be related with the contraction ratio.

You can change the transformations and find another fractal

Function: sierpinskiale (n)

Sierpinski Triangle: 3 contractive maps; .5 contraction constant and translations; all maps have the same contraction ratio. Argument n must be great enougth, 10000 or greater.

Example:

(%i1) load("fractals")$
(%i2) n: 10000$
(%i3) plot2d([discrete,sierpinskiale(n)], [style,dots])$
Function: treefale (n)

3 contractive maps all with the same contraction ratio. Argument n must be great enougth, 10000 or greater.

Example:

(%i1) load("fractals")$
(%i2) n: 10000$
(%i3) plot2d([discrete,treefale(n)], [style,dots])$
Function: fernfale (n)

4 contractive maps, the probability to choice a transformation must be related with the contraction ratio. Argument n must be great enougth, 10000 or greater.

Example:

(%i1) load("fractals")$
(%i2) n: 10000$
(%i3) plot2d([discrete,fernfale(n)], [style,dots])$

48.3 Definitions for complex fractals

Function: mandelbrot_set (x, y)

Mandelbrot set.

Example:

This program is time consuming because it must make a lot of operations; the computing time is also related with the number of grid points.

(%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])$
Function: julia_set (x, y)

Julia sets.

This program is time consuming because it must make a lot of operations; the computing time is also related with the number of grid points.

Example:

(%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])$

See also julia_parameter.

Option variable: julia_parameter

Default value: %i

Complex parameter for Julia fractals. Its default value is %i; we suggest the values -.745+%i*.113002, -.39054-%i*.58679, -.15652+%i*1.03225, -.194+%i*.6557 and .011031-%i*.67037.

Function: julia_sin (x, y)

While function julia_set implements the transformation julia_parameter+z^2, function julia_sin implements julia_parameter*sin(z). See source code for more details.

This program runs slowly because it calculates a lot of sines.

Example:

This program is time consuming because it must make a lot of operations; the computing time is also related with the number of grid points.

(%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])$

See also julia_parameter.


48.4 Definitions for Koch snowflakes

Function: snowmap (ent, nn)

Koch snowflake sets. Function snowmap plots the snow Koch map over the vertex of an initial closed polygonal, in the complex plane. Here the orientation of the polygon is important. Argument nn is the number of recursive applications of Koch transformation; nn must be small (5 or 6).

Examples:

(%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)])$

48.5 Definitions for Peano maps

Continuous curves that cover an area. Warning: the number of points exponentially grows with n.

Function: hilbertmap (nn)

Hilbert map.

Argument nn must be small (5, for example). Maxima can crash if nn is 7 or greater.

Example:

(%i1) load("fractals")$
(%i2) plot2d([discrete,hilbertmap(6)])$
Function: sierpinskimap (nn)

Sierpinski map.

Argument nn must be small (5, for example). Maxima can crash if nn is 7 or greater.

Example:

(%i1) load("fractals")$
(%i2) plot2d([discrete,sierpinskimap(6)])$

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49 ggf


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49.1 Functions and Variables for ggf

Option variable: GGFINFINITY

Default value: 3

This is an option variable for function ggf.

When computing the continued fraction of the generating function, a partial quotient having a degree (strictly) greater than GGFINFINITY will be discarded and the current convergent will be considered as the exact value of the generating function; most often the degree of all partial quotients will be 0 or 1; if you use a greater value, then you should give enough terms in order to make the computation accurate enough.

See also ggf.

Option variable: GGFCFMAX

Default value: 3

This is an option variable for function ggf.

When computing the continued fraction of the generating function, if no good result has been found (see the GGFINFINITY flag) after having computed GGFCFMAX partial quotients, the generating function will be considered as not being a fraction of two polynomials and the function will exit. Put freely a greater value for more complicated generating functions.

See also ggf.

Function: ggf (l)

Compute the generating function (if it is a fraction of two polynomials) of a sequence, its first terms being given. l is a list of numbers.

The solution is returned as a fraction of two polynomials. If no solution has been found, it returns with done.

This function is controlled by global variables GGFINFINITY and GGFCFMAX. See also GGFINFINITY and GGFCFMAX.

To use this function write first load("ggf").


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50 graphs


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50.1 Introduction to graphs

The graphs package provides graph and digraph data structure for Maxima. Graphs and digraphs are simple (have no multiple edges nor loops), although digraphs can have a directed edge from u to v and a directed edge from v to u.

Internally graphs are represented by adjacency lists and implemented as a lisp structures. Vertices are identified by their ids (an id is an integer). Edges/arcs are represented by lists of length 2. Labels can be assigned to vertices of graphs/digraphs and weights can be assigned to edges/arcs of graphs/digraphs.

There is a draw_graph function for drawing graphs. Graphs are drawn using a force based vertex positioning algorithm. draw_graph can also use graphviz programs available from http://www.graphviz.org. draw_graph is based on the maxima draw package.

To use the graphs package, first load it with load("graphs").


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50.2 Functions and Variables for graphs

50.2.1 Building graphs

Function: create_graph (v_list, e_list)
Function: create_graph (n, e_list)
Function: create_graph (v_list, e_list, directed)

Creates a new graph on the set of vertices v_list and with edges e_list.

v_list is a list of vertices ([v1, v2,..., vn]) or a list of vertices together with vertex labels ([[v1,l1], [v2,l2],..., [vn,ln]]).

n is the number of vertices. Vertices will be identified by integers from 0 to n-1.

e_list is a list of edges ([e1, e2,..., em]) or a list of edges together with edge-weights ([[e1, w1], ..., [em, wm]]).

If directed is not false, a directed graph will be returned.

Example 1: create a cycle on 3 vertices:

(%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

Example 2: create a cycle on 3 vertices with edge weights:

(%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

Example 3: create a directed graph:

(%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
Function: copy_graph (g)

Returns a copy of the graph g.

Function: circulant_graph (n, d)

Returns the circulant graph with parameters n and d.

Example:

(%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
Function: clebsch_graph ()

Returns the Clebsch graph.

Function: complement_graph (g)

Returns the complement of the graph g.

Function: complete_bipartite_graph (n, m)

Returns the complete bipartite graph on n+m vertices.

Function: complete_graph (n)

Returns the complete graph on n vertices.

Function: cycle_digraph (n)

Returns the directed cycle on n vertices.

Function: cycle_graph (n)

Returns the cycle on n vertices.

Function: cuboctahedron_graph (n)

Returns the cuboctahedron graph.

Function: cube_graph (n)

Returns the n-dimensional cube.

Function: dodecahedron_graph ()

Returns the dodecahedron graph.

Function: empty_graph (n)

Returns the empty graph on n vertices.

Function: flower_snark (n)

Returns the flower graph on 4n vertices.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) f5 : flower_snark(5)$
(%i3) chromatic_index(f5);
(%o3)                           4
Function: from_adjacency_matrix (A)

Returns the graph represented by its adjacency matrix A.

Function: frucht_graph ()

Returns the Frucht graph.

Function: graph_product (g1, g1)

Returns the direct product of graphs g1 and g2.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) grid : graph_product(path_graph(3), path_graph(4))$
(%i3) draw_graph(grid)$
./figures/graphs01
Function: graph_union (g1, g1)

Returns the union (sum) of graphs g1 and g2.

Function: grid_graph (n, m)

Returns the n x m grid.

Function: great_rhombicosidodecahedron_graph ()

Returns the great rhombicosidodecahedron graph.

Function: great_rhombicuboctahedron_graph ()

Returns the great rhombicuboctahedron graph.

Function: grotzch_graph ()

Returns the Grotzch graph.

Function: heawood_graph ()

Returns the Heawood graph.

Function: icosahedron_graph ()

Returns the icosahedron graph.

Function: icosidodecahedron_graph ()

Returns the icosidodecahedron graph.

Function: induced_subgraph (V, g)

Returns the graph induced on the subset V of vertices of the graph g.

Example:

(%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
Function: line_graph (g)

Returns the line graph of the graph g.

Function: make_graph (vrt, f)
Function: make_graph (vrt, f, oriented)

Creates a graph using a predicate function f.

vrt is a list/set of vertices or an integer. If vrt is an integer, then vertices of the graph will be integers from 1 to vrt.

f is a predicate function. Two vertices a and b will be connected if f(a,b)=true.

If directed is not false, then the graph will be directed.

Example 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}

Example 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]
Function: mycielski_graph (g)

Returns the mycielskian graph of the graph g.

Function: new_graph ()

Returns the graph with no vertices and no edges.

Function: path_digraph (n)

Returns the directed path on n vertices.

Function: path_graph (n)

Returns the path on n vertices.

Function: petersen_graph ()
Function: petersen_graph (n, d)

Returns the petersen graph P_{n,d}. The default values for n and d are n=5 and d=2.

Function: random_bipartite_graph (a, b, p)

Returns a random bipartite graph on a+b vertices. Each edge is present with probability p.

Function: random_digraph (n, p)

Returns a random directed graph on n vertices. Each arc is present with probability p.

Function: random_regular_graph (n)
Function: random_regular_graph (n, d)

Returns a random d-regular graph on n vertices. The default value for d is d=3.

Function: random_graph (n, p)

Returns a random graph on n vertices. Each edge is present with probability p.

Function: random_graph1 (n, m)

Returns a random graph on n vertices and random m edges.

Function: random_network (n, p, w)

Returns a random network on n vertices. Each arc is present with probability p and has a weight in the range [0,w]. The function returns a list [network, source, sink].

Example:

(%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
Function: random_tournament (n)

Returns a random tournament on n vertices.

Function: random_tree (n)

Returns a random tree on n vertices.

Function: small_rhombicosidodecahedron_graph ()

Returns the small rhombicosidodecahedron graph.

Function: small_rhombicuboctahedron_graph ()

Returns the small rhombicuboctahedron graph.

Function: snub_cube_graph ()

Returns the snub cube graph.

Function: snub_dodecahedron_graph ()

Returns the snub dodecahedron graph.

Function: truncated_cube_graph ()

Returns the truncated cube graph.

Function: truncated_dodecahedron_graph ()

Returns the truncated dodecahedron graph.

Function: truncated_icosahedron_graph ()

Returns the truncated icosahedron graph.

Function: truncated_tetrahedron_graph ()

Returns the truncated tetrahedron graph.

Function: tutte_graph ()

Returns the Tutte graph.

Function: underlying_graph (g)

Returns the underlying graph of the directed graph g.

Function: wheel_graph (n)

Returns the wheel graph on n+1 vertices.

50.2.2 Graph properties

Function: adjacency_matrix (gr)

Returns the adjacency matrix of the graph gr.

Example:

(%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 ]
Function: average_degree (gr)

Returns the average degree of vertices in the graph gr.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) average_degree(grotzch_graph());
                               40
(%o2)                          --
                               11
Function: biconected_components (gr)

Returns the (vertex sets of) 2-connected components of the graph gr.

Example:

(%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]]
./figures/graphs13
Function: bipartition (gr)

Returns a bipartition of the vertices of the graph gr or an empty list if gr is not bipartite.

Example:

(%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)$
./figures/graphs02
Function: chromatic_index (gr)

Returns the chromatic index of the graph gr.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) p : petersen_graph()$
(%i3) chromatic_index(p);
(%o3)                           4
Function: chromatic_number (gr)

Returns the chromatic number of the graph gr.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) chromatic_number(cycle_graph(5));
(%o2)                           3
(%i3) chromatic_number(cycle_graph(6));
(%o3)                           2
Function: clear_edge_weight (e, gr)

Removes the weight of the edge e in the graph gr.

Example:

(%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
Function: clear_vertex_label (v, gr)

Removes the label of the vertex v in the graph gr.

Example:

(%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
Function: connected_components (gr)

Returns the (vertex sets of) connected components of the graph gr.

Example:

(%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]]
Function: diameter (gr)

Returns the diameter of the graph gr.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) diameter(dodecahedron_graph());
(%o2)                           5
Function: edge_coloring (gr)

Returns an optimal coloring of the edges of the graph gr.

The function returns the chromatic index and a list representing the coloring of the edges of gr.

Example:

(%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
Function: degree_sequence (gr)

Returns the list of vertex degrees of the graph gr.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) degree_sequence(random_graph(10, 0.4));
(%o2)            [2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3]
Function: edge_connectivity (gr)

Returns the edge-connectivity of the graph gr.

See also min_edge_cut.

Function: edges (gr)

Returns the list of edges (arcs) in a (directed) graph gr.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) edges(complete_graph(4));
(%o2)   [[2, 3], [1, 3], [1, 2], [0, 3], [0, 2], [0, 1]]
Function: get_edge_weight (e, gr)
Function: get_edge_weight (e, gr, ifnot)

Returns the weight of the edge e in the graph gr.

If there is no weight assigned to the edge, the function returns 1. If the edge is not present in the graph, the function signals an error or returns the optional argument ifnot.

Example:

(%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
Function: get_vertex_label (v, gr)

Returns the label of the vertex v in the graph gr.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g : create_graph([[0,"Zero"], [1, "One"]], [[0,1]])$
(%i3) get_vertex_label(0, g);
(%o3)                         Zero
Function: graph_charpoly (gr, x)

Returns the characteristic polynomial (in variable x) of the graph gr.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) p : petersen_graph()$
(%i3) graph_charpoly(p, x), factor;
                                   5        4
(%o3)               (x - 3) (x - 1)  (x + 2)
Function: graph_center (gr)

Returns the center of the graph gr.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g : grid_graph(5,5)$
(%i3) graph_center(g);
(%o3)                         [12]
Function: graph_eigenvalues (gr)

Returns the eigenvalues of the graph gr. The function returns eigenvalues in the same format as maxima eigenvalue function.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) p : petersen_graph()$
(%i3) graph_eigenvalues(p);
(%o3)               [[3, - 2, 1], [1, 4, 5]]
Function: graph_periphery (gr)

Returns the periphery of the graph gr.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g : grid_graph(5,5)$
(%i3) graph_periphery(g);
(%o3)                    [24, 20, 4, 0]
Function: graph_size (gr)

Returns the number of edges in the graph gr.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) p : petersen_graph()$
(%i3) graph_size(p);
(%o3)                          15
Function: graph_order (gr)

Returns the number of vertices in the graph gr.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) p : petersen_graph()$
(%i3) graph_order(p);
(%o3)                          10
Function: girth (gr)

Returns the length of the shortest cycle in gr.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g : heawood_graph()$
(%i3) girth(g);
(%o3)                           6
Function: hamilton_cycle (gr)

Returns the Hamilton cycle of the graph gr or an empty list if gr is not hamiltonian.

Example:

(%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))$
./figures/graphs03
Function: hamilton_path (gr)

Returns the Hamilton path of the graph gr or an empty list if gr does not have a Hamilton path.

Example:

(%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))$
./figures/graphs04
Function: isomorphism (gr1, gr2)

Returns a an isomorphism between graphs/digraphs gr1 and gr2. If gr1 and gr2 are not isomorphic, it returns an empty list.

Example:

(%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]
Function: in_neighbors (v, gr)

Returns the list of in-neighbors of the vertex v in the directed graph gr.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) p : path_digraph(3)$
(%i3) in_neighbors(2, p);
(%o3)                          [1]
(%i4) out_neighbors(2, p);
(%o4)                          []
Function: is_biconnected (gr)

Returns true if gr is 2-connected and false otherwise.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) is_biconnected(cycle_graph(5));
(%o2)                         true
(%i3) is_biconnected(path_graph(5));
(%o3)                         false
Function: is_bipartite (gr)

Returns true if gr is bipartite (2-colorable) and false otherwise.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) is_bipartite(petersen_graph());
(%o2)                         false
(%i3) is_bipartite(heawood_graph());
(%o3)                         true
Function: is_connected (gr)

Returns true if the graph gr is connected and false otherwise.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) is_connected(graph_union(cycle_graph(4), path_graph(3)));
(%o2)                         false
Function: is_digraph (gr)

Returns true if gr is a directed graph and false otherwise.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) is_digraph(path_graph(5));
(%o2)                         false
(%i3) is_digraph(path_digraph(5));
(%o3)                         true
Function: is_edge_in_graph (e, gr)

Returns true if e is an edge (arc) in the (directed) graph g and false otherwise.

Example:

(%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
Function: is_graph (gr)

Returns true if gr is a graph and false otherwise.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) is_graph(path_graph(5));
(%o2)                         true
(%i3) is_graph(path_digraph(5));
(%o3)                         false
Function: is_graph_or_digraph (gr)

Returns true if gr is a graph or a directed graph and false otherwise.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) is_graph_or_digraph(path_graph(5));
(%o2)                         true
(%i3) is_graph_or_digraph(path_digraph(5));
(%o3)                         true
Function: is_isomorphic (gr1, gr2)

Returns true if graphs/digraphs gr1 and gr2 are isomorphic and false otherwise.

See also isomorphism.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) clk5:complement_graph(line_graph(complete_graph(5)))$
(%i3) is_isomorphic(clk5, petersen_graph());
(%o3)                         true
Function: is_planar (gr)

Returns true if gr is a planar graph and false otherwise.

The algorithm used is the Demoucron’s algorithm, which is a quadratic time algorithm.

Example:

(%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
Function: is_sconnected (gr)

Returns true if the directed graph gr is strongly connected and false otherwise.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) is_sconnected(cycle_digraph(5));
(%o2)                         true
(%i3) is_sconnected(path_digraph(5));
(%o3)                         false
Function: is_vertex_in_graph (v, gr)

Returns true if v is a vertex in the graph g and false otherwise.

Example:

(%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
Function: is_tree (gr)

Returns true if gr is a tree and false otherwise.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) is_tree(random_tree(4));
(%o2)                         true
(%i3) is_tree(graph_union(random_tree(4), random_tree(5)));
(%o3)                         false
Function: laplacian_matrix (gr)

Returns the laplacian matrix of the graph gr.

Example:

(%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  ]
Function: max_clique (gr)

Returns a maximum clique of the graph gr.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g : random_graph(100, 0.5)$
(%i3) max_clique(g);
(%o3)          [6, 12, 31, 36, 52, 59, 62, 63, 80]
Function: max_degree (gr)

Returns the maximal degree of vertices of the graph gr and a vertex of maximal degree.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g : random_graph(100, 0.02)$
(%i3) max_degree(g);
(%o3)                        [6, 79]
(%i4) vertex_degree(95, g);
(%o4)                           2
Function: max_flow (net, s, t)

Returns a maximum flow through the network net with the source s and the sink t.

The function returns the value of the maximal flow and a list representing the weights of the arcs in the optimal flow.

Example:

(%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
Function: max_independent_set (gr)

Returns a maximum independent set of the graph gr.

Example:

(%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)$
./figures/graphs05
Function: max_matching (gr)

Returns a maximum matching of the graph gr.

Example:

(%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)$
./figures/graphs06
Function: min_degree (gr)

Returns the minimum degree of vertices of the graph gr and a vertex of minimum degree.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g : random_graph(100, 0.1)$
(%i3) min_degree(g);
(%o3)                        [3, 49]
(%i4) vertex_degree(21, g);
(%o4)                           9
Function: min_edge_cut (gr)

Returns the minimum edge cut in the graph gr.

See also edge_connectivity.

Function: min_vertex_cover (gr)

Returns the minimum vertex cover of the graph gr.

Function: min_vertex_cut (gr)

Returns the minimum vertex cut in the graph gr.

See also vertex_connectivity.

Function: minimum_spanning_tree (gr)

Returns the minimum spanning tree of the graph gr.

Example:

(%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))$
./figures/graphs07
Function: neighbors (v, gr)

Returns the list of neighbors of the vertex v in the graph gr.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) p : petersen_graph()$
(%i3) neighbors(3, p);
(%o3)                       [4, 8, 2]
Function: odd_girth (gr)

Returns the length of the shortest odd cycle in the graph gr.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g : graph_product(cycle_graph(4), cycle_graph(7))$
(%i3) girth(g);
(%o3)                           4
(%i4) odd_girth(g);
(%o4)                           7
Function: out_neighbors (v, gr)

Returns the list of out-neighbors of the vertex v in the directed graph gr.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) p : path_digraph(3)$
(%i3) in_neighbors(2, p);
(%o3)                          [1]
(%i4) out_neighbors(2, p);
(%o4)                          []
Function: planar_embedding (gr)

Returns the list of facial walks in a planar embedding of gr and false if gr is not a planar graph.

The graph gr must be biconnected.

The algorithm used is the Demoucron’s algorithm, which is a quadratic time algorithm.

Example:

(%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]]
Function: print_graph (gr)

Prints some information about the graph gr.

Example:

(%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]
Function: radius (gr)

Returns the radius of the graph gr.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) radius(dodecahedron_graph());
(%o2)                           5
Function: set_edge_weight (e, w, gr)

Assigns the weight w to the edge e in the graph gr.

Example:

(%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
Function: set_vertex_label (v, l, gr)

Assigns the label l to the vertex v in the graph gr.

Example:

(%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
Function: shortest_path (u, v, gr)

Returns the shortest path from u to v in the graph gr.

Example:

(%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))$
./figures/graphs08
Function: shortest_weighted_path (u, v, gr)

Returns the length of the shortest weighted path and the shortest weighted path from u to v in the graph gr.

The length of a weighted path is the sum of edge weights of edges in the path. If an edge has no weight, then it has a default weight 1.

Example:

(%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]]
Function: strong_components (gr)

Returns the strong components of a directed graph gr.

Example:

(%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
Function: topological_sort (dag)

Returns a topological sorting of the vertices of a directed graph dag or an empty list if dag is not a directed acyclic graph.

Example:

(%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]
Function: vertex_connectivity (g)

Returns the vertex connectivity of the graph g.

See also min_vertex_cut.

Function: vertex_degree (v, gr)

Returns the degree of the vertex v in the graph gr.

Function: vertex_distance (u, v, gr)

Returns the length of the shortest path between u and v in the (directed) graph gr.

Example:

(%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]
Function: vertex_eccentricity (v, gr)

Returns the eccentricity of the vertex v in the graph gr.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g:cycle_graph(7)$
(%i3) vertex_eccentricity(0, g);
(%o3)                           3
Function: vertex_in_degree (v, gr)

Returns the in-degree of the vertex v in the directed graph gr.

Example:

(%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]
Function: vertex_out_degree (v, gr)

Returns the out-degree of the vertex v in the directed graph gr.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) t : random_tournament(10)$
(%i3) vertex_out_degree(0, t);
(%o3)                           2
(%i4) out_neighbors(0, t);
(%o4)                        [7, 1]
Function: vertices (gr)

Returns the list of vertices in the graph gr.

Example:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) vertices(complete_graph(4));
(%o2)                     [3, 2, 1, 0]
Function: vertex_coloring (gr)

Returns an optimal coloring of the vertices of the graph gr.

The function returns the chromatic number and a list representing the coloring of the vertices of gr.

Example:

(%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]]]
Function: wiener_index (gr)

Returns the Wiener index of the graph gr.

Example:

(%i2) wiener_index(dodecahedron_graph());
(%o2)                          500

50.2.3 Modifying graphs

Function: add_edge (e, gr)

Adds the edge e to the graph gr.

Example:

(%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]
Function: add_edges (e_list, gr)

Adds all edges in the list e_list to the graph gr.

Example:

(%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
Function: add_vertex (v, gr)

Adds the vertex v to the graph gr.

Example:

(%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
Function: add_vertices (v_list, gr)

Adds all vertices in the list v_list to the graph gr.

Function: connect_vertices (v_list, u_list, gr)

Connects all vertices from the list v_list with the vertices in the list u_list in the graph gr.

v_list and u_list can be single vertices or lists of vertices.

Example:

(%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
Function: contract_edge (e, gr)

Contracts the edge e in the graph gr.

Example:

(%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
Function: remove_edge (e, gr)

Removes the edge e from the graph gr.

Example:

(%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
Function: remove_vertex (v, gr)

Removes the vertex v from the graph gr.

50.2.4 Reading and writing to files

Function: dimacs_export (gr, fl)
Function: dimacs_export (gr, fl, comment1, ..., commentn)

Exports the graph into the file fl in the DIMACS format. Optional comments will be added to the top of the file.

Function: dimacs_import (fl)

Returns the graph from file fl in the DIMACS format.

Function: graph6_decode (str)

Returns the graph encoded in the graph6 format in the string str.

Function: graph6_encode (gr)

Returns a string which encodes the graph gr in the graph6 format.

Function: graph6_export (gr_list, fl)

Exports graphs in the list gr_list to the file fl in the graph6 format.

Function: graph6_import (fl)

Returns a list of graphs from the file fl in the graph6 format.

Function: sparse6_decode (str)

Returns the graph encoded in the sparse6 format in the string str.

Function: sparse6_encode (gr)

Returns a string which encodes the graph gr in the sparse6 format.

Function: sparse6_export (gr_list, fl)

Exports graphs in the list gr_list to the file fl in the sparse6 format.

Function: sparse6_import (fl)

Returns a list of graphs from the file fl in the sparse6 format.

50.2.5 Visualization

Function: draw_graph (graph)
Function: draw_graph (graph, option1, ..., optionk)

Draws the graph using the draw package.

The algorithm used to position vertices is specified by the optional argument program. The default value is program=spring_embedding. draw_graph can also use the graphviz programs for positioning vertices, but graphviz must be installed separately.

Example 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)$
./figures/graphs09

Example 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
    )$
./figures/graphs10

Example 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
    )$
./figures/graphs11

Example 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
    )$
./figures/graphs12

Example 5:

(%i1) load("graphs")$
(%i2) g: petersen_graph(20, 2);
(%o2)                         GRAPH
(%i3) draw_graph(g, redraw=true, program=planar_embedding);
(%o3)                         done
./figures/graphs14

Example 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
./figures/graphs15
Option variable: draw_graph_program

Default value: spring_embedding

The default value for the program used to position vertices in draw_graph program.

draw_graph option: show_id

Default value: false

If true then ids of the vertices are displayed.

draw_graph option: show_label

Default value: false

If true then labels of the vertices are displayed.

draw_graph option: label_alignment

Default value: center

Determines how to align the labels/ids of the vertices. Can be left, center or right.

draw_graph option: show_weight

Default value: false

If true then weights of the edges are displayed.

draw_graph option: vertex_type

Default value: circle

Defines how vertices are displayed. See the point_type option for the draw package for possible values.

draw_graph option: vertex_size

The size of vertices.

draw_graph option: vertex_color

The color used for displaying vertices.

draw_graph option: show_vertices

Default value: []

Display selected vertices in the using a different color.

draw_graph option: show_vertex_type

Defines how vertices specified in show_vertices are displayed. See the point_type option for the draw package for possible values.

draw_graph option: show_vertex_size

The size of vertices in show_vertices.

draw_graph option: show_vertex_color

The color used for displaying vertices in the show_vertices list.

draw_graph option: vertex_partition

Default value: []

A partition [[v1,v2,...],...,[vk,...,vn]] of the vertices of the graph. The vertices of each list in the partition will be drawn in a different color.

draw_graph option: vertex_coloring

Specifies coloring of the vertices. The coloring col must be specified in the format as returned by vertex_coloring.

draw_graph option: edge_color

The color used for displaying edges.

draw_graph option: edge_width

The width of edges.

draw_graph option: edge_type

Defines how edges are displayed. See the line_type option for the draw package.

draw_graph option: show_edges

Display edges specified in the list e_list using a different color.

draw_graph option: show_edge_color

The color used for displaying edges in the show_edges list.

draw_graph option: show_edge_width

The width of edges in show_edges.

draw_graph option: show_edge_type

Defines how edges in show_edges are displayed. See the line_type option for the draw package.

draw_graph option: edge_partition

A partition [[e1,e2,...],...,[ek,...,em]] of edges of the graph. The edges of each list in the partition will be drawn using a different color.

draw_graph option: edge_coloring

The coloring of edges. The coloring must be specified in the format as returned by the function edge_coloring.

draw_graph option: redraw

Default value: false

If true, vertex positions are recomputed even if the positions have been saved from a previous drawing of the graph.

draw_graph option: head_angle

Default value: 15

The angle for the arrows displayed on arcs (in directed graphs).

draw_graph option: head_length

Default value: 0.1

The length for the arrows displayed on arcs (in directed graphs).

draw_graph option: spring_embedding_depth

Default value: 50

The number of iterations in the spring embedding graph drawing algorithm.

draw_graph option: terminal

The terminal used for drawing (see the terminal option in the draw package).

draw_graph option: file_name

The filename of the drawing if terminal is not screen.

draw_graph option: program

Defines the program used for positioning vertices of the graph. Can be one of the graphviz programs (dot, neato, twopi, circ, fdp), circular, spring_embedding or planar_embedding. planar_embedding is only available for 2-connected planar graphs. When program=spring_embedding, a set of vertices with fixed position can be specified with the fixed_vertices option.

draw_graph option: fixed_vertices

Specifies a list of vertices which will have positions fixed along a regular polygon. Can be used when program=spring_embedding.

Function: vertices_to_path (v_list)

Converts a list v_list of vertices to a list of edges of the path defined by v_list.

Function: vertices_to_cycle (v_list)

Converts a list v_list of vertices to a list of edges of the cycle defined by v_list.


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51 grobner


51.1 Introduction to grobner

grobner is a package for working with Groebner bases in Maxima.

A tutorial on Groebner Bases can be found at
http://www.geocities.com/CapeCanaveral/Hall/3131/

To use the following functions you must load the grobner.lisp package.

load("grobner");

A demo can be started by

demo("grobner.demo");

or

batch("grobner.demo")

Some of the calculation in the demo will take a lot of time therefore the output grobner-demo.output of the demo can be found in the same directory as the demo file.

51.1.1 Notes on the grobner package

The package was written by Marek Rychlik http://alamos.math.arizona.edu and is released 2002-05-24 under the terms of the General Public License(GPL) (see file grobner.lisp. This documentation was extracted from the files

README, grobner.lisp, grobner.demo, grobner-demo.output

by Günter Nowak. Suggestions for improvement of the documentation can be discussed at the maxima-mailing-list maxima@math.utexas.edu. The code is a little bit out of date now. Modern implementation use the fast F4 algorithm described in "A new efficient algorithm for computing Gröbner bases (F4)", Jean-Charles Faugère, LIP6/CNRS Université Paris VI, January 20, 1999.

51.1.2 Implementations of admissible monomial orders in grobner

  • lex pure lexicographic, default order for monomial comparisons
  • grlex total degree order, ties broken by lexicographic
  • grevlex total degree, ties broken by reverse lexicographic
  • invlex inverse lexicographic order

51.2 Functions and Variables for grobner

51.2.1 Global switches for grobner

Option variable: poly_monomial_order

Default value: lex

This global switch controls which monomial order is used in polynomial and Groebner Bases calculations. If not set, lex will be used.

Option variable: poly_coefficient_ring

Default value: expression_ring

This switch indicates the coefficient ring of the polynomials that will be used in grobner calculations. If not set, maxima’s general expression ring will be used. This variable may be set to ring_of_integers if desired.

Option variable: poly_primary_elimination_order

Default value: false

Name of the default order for eliminated variables in elimination-based functions. If not set, lex will be used.

Option variable: poly_secondary_elimination_order

Default value: false

Name of the default order for kept variables in elimination-based functions. If not set, lex will be used.

Option variable: poly_elimination_order

Default value: false

Name of the default elimination order used in elimination calculations. If set, it overrides the settings in variables poly_primary_elimination_order and poly_secondary_elimination_order. The user must ensure that this is a true elimination order valid for the number of eliminated variables.

Option variable: poly_return_term_list

Default value: false

If set to true, all functions in this package will return each polynomial as a list of terms in the current monomial order rather than a maxima general expression.

Option variable: poly_grobner_debug

Default value: false

If set to true, produce debugging and tracing output.

Option variable: poly_grobner_algorithm

Default value: buchberger

Possible values:

  • buchberger
  • parallel_buchberger
  • gebauer_moeller

The name of the algorithm used to find the Groebner Bases.

Option variable: poly_top_reduction_only

Default value: false

If not false, use top reduction only whenever possible. Top reduction means that division algorithm stops after the first reduction.

51.2.2 Simple operators in grobner

poly_add, poly_subtract, poly_multiply and poly_expt are the arithmetical operations on polynomials. These are performed using the internal representation, but the results are converted back to the maxima general form.

Function: poly_add (poly1, poly2, varlist)

Adds two polynomials poly1 and poly2.

(%i1) poly_add(z+x^2*y,x-z,[x,y,z]);
                                    2
(%o1)                              x  y + x
Function: poly_subtract (poly1, poly2, varlist)

Subtracts a polynomial poly2 from poly1.

(%i1) poly_subtract(z+x^2*y,x-z,[x,y,z]);
                                      2
(%o1)                          2 z + x  y - x
Function: poly_multiply (poly1, poly2, varlist)

Returns the product of polynomials poly1 and poly2.

(%i1) poly_multiply(z+x^2*y,x-z,[x,y,z])-(z+x^2*y)*(x-z),expand;
(%o1)                                  0
Function: poly_s_polynomial (poly1, poly2, varlist)

Returns the syzygy polynomial (S-polynomial) of two polynomials poly1 and poly2.

Function: poly_primitive_part (poly1, varlist)

Returns the polynomial poly divided by the GCD of its coefficients.

(%i1) poly_primitive_part(35*y+21*x,[x,y]);
(%o1)                              5 y + 3 x
Function: poly_normalize (poly, varlist)

Returns the polynomial poly divided by the leading coefficient. It assumes that the division is possible, which may not always be the case in rings which are not fields.

51.2.3 Other functions in grobner

Function: poly_expand (poly, varlist)

This function parses polynomials to internal form and back. It is equivalent to expand(poly) if poly parses correctly to a polynomial. If the representation is not compatible with a polynomial in variables varlist, the result is an error. It can be used to test whether an expression correctly parses to the internal representation. The following examples illustrate that indexed and transcendental function variables are allowed.

(%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
Function: poly_expt (poly, number, varlist)

exponentitates poly by a positive integer number. If number is not a positive integer number an error will be raised.

(%i1) poly_expt(x-y,3,[x,y])-(x-y)^3,expand;
(%o1)                                  0
Function: poly_content (poly, varlist)

poly_content extracts the GCD of its coefficients

(%i1) poly_content(35*y+21*x,[x,y]);
(%o1)                                  7
Function: poly_pseudo_divide (poly, polylist, varlist)

Pseudo-divide a polynomial poly by the list of n polynomials polylist. Return multiple values. The first value is a list of quotients a. The second value is the remainder r. The third argument is a scalar coefficient c, such that c*poly can be divided by polylist within the ring of coefficients, which is not necessarily a field. Finally, the fourth value is an integer count of the number of reductions performed. The resulting objects satisfy the equation:

c*poly=sum(a[i]*polylist[i],i=1...n)+r.

Function: poly_exact_divide (poly1, poly2, varlist)

Divide a polynomial poly1 by another polynomial poly2. Assumes that exact division with no remainder is possible. Returns the quotient.

Function: poly_normal_form (poly, polylist, varlist)

poly_normal_form finds the normal form of a polynomial poly with respect to a set of polynomials polylist.

Function: poly_buchberger_criterion (polylist, varlist)

Returns true if polylist is a Groebner basis with respect to the current term order, by using the Buchberger criterion: for every two polynomials h1 and h2 in polylist the S-polynomial S(h1,h2) reduces to 0 modulo polylist.

Function: poly_buchberger (polylist_fl varlist)

poly_buchberger performs the Buchberger algorithm on a list of polynomials and returns the resulting Groebner basis.

51.2.4 Standard postprocessing of Groebner Bases

The k-th elimination Ideal I_k of an Ideal I over K[ x[1],...,x[n] ] is the ideal intersect(I, K[ x[k+1],...,x[n] ]).
The colon ideal I:J is the ideal {h|for all w in J: w*h in I}.
The ideal I:p^inf is the ideal {h| there is a n in N: p^n*h in I}.
The ideal I:J^inf is the ideal {h| there is a n in N and a p in J: p^n*h in I}.
The radical ideal sqrt(I) is the ideal {h| there is a n in N : h^n in I }.

Function: poly_reduction (polylist, varlist)

poly_reduction reduces a list of polynomials polylist, so that each polynomial is fully reduced with respect to the other polynomials.

Function: poly_minimization (polylist, varlist)

Returns a sublist of the polynomial list polylist spanning the same monomial ideal as polylist but minimal, i.e. no leading monomial of a polynomial in the sublist divides the leading monomial of another polynomial.

Function: poly_normalize_list (polylist, varlist)

poly_normalize_list applies poly_normalize to each polynomial in the list. That means it divides every polynomial in a list polylist by its leading coefficient.

Function: poly_grobner (polylist, varlist)

Returns a Groebner basis of the ideal span by the polynomials polylist. Affected by the global flags.

Function: poly_reduced_grobner (polylist, varlist)

Returns a reduced Groebner basis of the ideal span by the polynomials polylist. Affected by the global flags.

Function: poly_depends_p (poly, var, varlist)

poly_depends tests whether a polynomial depends on a variable var.

Function: poly_elimination_ideal (polylist, number, varlist)

poly_elimination_ideal returns the grobner basis of the number-th elimination ideal of an ideal specified as a list of generating polynomials (not necessarily Groebner basis).

Function: poly_colon_ideal (polylist1, polylist2, varlist)

Returns the reduced Groebner basis of the colon ideal

I(polylist1):I(polylist2)

where polylist1 and polylist2 are two lists of polynomials.

Function: poly_ideal_intersection (polylist1, polylist2, varlist)

poly_ideal_intersection returns the intersection of two ideals.

Function: poly_lcm (poly1, poly2, varlist)

Returns the lowest common multiple of poly1 and poly2.

Function: poly_gcd (poly1, poly2, varlist)

Returns the greatest common divisor of poly1 and poly2.

See also ezgcd, gcd, gcdex, and gcdivide.

Example:

(%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
Function: poly_grobner_equal (polylist1, polylist2, varlist)

poly_grobner_equal tests whether two Groebner Bases generate the same ideal. Returns true if two lists of polynomials polylist1 and polylist2, assumed to be Groebner Bases, generate the same ideal, and false otherwise. This is equivalent to checking that every polynomial of the first basis reduces to 0 modulo the second basis and vice versa. Note that in the example below the first list is not a Groebner basis, and thus the result is false.

(%i1) poly_grobner_equal([y+x,x-y],[x,y],[x,y]);
(%o1)                         false
Function: poly_grobner_subsetp (polylist1, polylist2, varlist)

poly_grobner_subsetp tests whether an ideal generated by polylist1 is contained in the ideal generated by polylist2. For this test to always succeed, polylist2 must be a Groebner basis.

Function: poly_grobner_member (poly, polylist, varlist)

Returns true if a polynomial poly belongs to the ideal generated by the polynomial list polylist, which is assumed to be a Groebner basis. Returns false otherwise.

poly_grobner_member tests whether a polynomial belongs to an ideal generated by a list of polynomials, which is assumed to be a Groebner basis. Equivalent to normal_form being 0.

Function: poly_ideal_saturation1 (polylist, poly, varlist)

Returns the reduced Groebner basis of the saturation of the ideal

I(polylist):poly^inf

Geometrically, over an algebraically closed field, this is the set of polynomials in the ideal generated by polylist which do not identically vanish on the variety of poly.

Function: poly_ideal_saturation (polylist1, polylist2, varlist)

Returns the reduced Groebner basis of the saturation of the ideal

I(polylist1):I(polylist2)^inf

Geometrically, over an algebraically closed field, this is the set of polynomials in the ideal generated by polylist1 which do not identically vanish on the variety of polylist2.

Function: poly_ideal_polysaturation1 (polylist1, polylist2, varlist)

polylist2 ist a list of n polynomials [poly1,...,polyn]. Returns the reduced Groebner basis of the ideal

I(polylist):poly1^inf:...:polyn^inf

obtained by a sequence of successive saturations in the polynomials of the polynomial list polylist2 of the ideal generated by the polynomial list polylist1.

Function: poly_ideal_polysaturation (polylist, polylistlist, varlist)

polylistlist is a list of n list of polynomials [polylist1,...,polylistn]. Returns the reduced Groebner basis of the saturation of the ideal

I(polylist):I(polylist_1)^inf:...:I(polylist_n)^inf

Function: poly_saturation_extension (poly, polylist, varlist1, varlist2)

poly_saturation_extension implements the famous Rabinowitz trick.

Function: poly_polysaturation_extension (poly, polylist, varlist1, varlist2)

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52 groups


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52.1 Functions and Variables for Groups

Function: todd_coxeter (relations, subgroup)
Function: todd_coxeter (relations)

Find the order of G/H where G is the Free Group modulo relations, and H is the subgroup of G generated by subgroup. subgroup is an optional argument, defaulting to []. In doing this it produces a multiplication table for the right action of G on G/H, where the cosets are enumerated [H,Hg2,Hg3,...]. This can be seen internally in the variable todd_coxeter_state.

Example:

(%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

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53 impdiff


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53.1 Functions and Variables for impdiff

Function: implicit_derivative (f, indvarlist, orderlist, depvar)

This subroutine computes implicit derivatives of multivariable functions. f is an array function, the indexes are the derivative degree in the indvarlist order; indvarlist is the independent variable list; orderlist is the order desired; and depvar is the dependent variable.

To use this function write first load("impdiff").


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54 interpol


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54.1 Introduction to interpol

Package interpol defines the Lagrangian, the linear and the cubic splines methods for polynomial interpolation.

For comments, bugs or suggestions, please contact me at ’mario AT edu DOT xunta DOT es’.


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54.2 Functions and Variables for interpol

Function: lagrange (points)
Function: lagrange (points, option)

Computes the polynomial interpolation by the Lagrangian method. Argument points must be either:

  • a two column matrix, p:matrix([2,4],[5,6],[9,3]),
  • a list of pairs, p: [[2,4],[5,6],[9,3]],
  • a list of numbers, p: [4,6,3], in which case the abscissas will be assigned automatically to 1, 2, 3, etc.

In the first two cases the pairs are ordered with respect to the first coordinate before making computations.

With the option argument it is possible to select the name for the independent variable, which is 'x by default; to define another one, write something like varname='z.

Note that when working with high degree polynomials, floating point evaluations are unstable.

Examples:

(%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
Function: charfun2 (x, a, b)

Returns true if number x belongs to the interval [a, b), and false otherwise.

Function: linearinterpol (points)
Function: linearinterpol (points, option)

Computes the polynomial interpolation by the linear method. Argument points must be either:

  • a two column matrix, p:matrix([2,4],[5,6],[9,3]),
  • a list of pairs, p: [[2,4],[5,6],[9,3]],
  • a list of numbers, p: [4,6,3], in which case the abscissas will be assigned automatically to 1, 2, 3, etc.

In the first two cases the pairs are ordered with respect to the first coordinate before making computations.

With the option argument it is possible to select the name for the independent variable, which is 'x by default; to define another one, write something like varname='z.

Examples:

(%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
Function: cspline (points)
Function: cspline (points, option1, option2, ...)

Computes the polynomial interpolation by the cubic splines method. Argument points must be either:

  • a two column matrix, p:matrix([2,4],[5,6],[9,3]),
  • a list of pairs, p: [[2,4],[5,6],[9,3]],
  • a list of numbers, p: [4,6,3], in which case the abscissas will be assigned automatically to 1, 2, 3, etc.

In the first two cases the pairs are ordered with respect to the first coordinate before making computations.

There are three options to fit specific needs:

  • 'd1, default 'unknown, is the first derivative at x_1; if it is 'unknown, the second derivative at x_1 is made equal to 0 (natural cubic spline); if it is equal to a number, the second derivative is calculated based on this number.
  • 'dn, default 'unknown, is the first derivative at x_n; if it is 'unknown, the second derivative at x_n is made equal to 0 (natural cubic spline); if it is equal to a number, the second derivative is calculated based on this number.
  • 'varname, default 'x, is the name of the independent variable.

Examples:

(%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))$
Function: ratinterpol (points, numdeg)
Function: ratinterpol (points, numdeg, option1)

Generates a rational interpolator for data given by points and the degree of the numerator being equal to numdeg; the degree of the denominator is calculated automatically. Argument points must be either:

  • a two column matrix, p:matrix([2,4],[5,6],[9,3]),
  • a list of pairs, p: [[2,4],[5,6],[9,3]],
  • a list of numbers, p: [4,6,3], in which case the abscissas will be assigned automatically to 1, 2, 3, etc.

In the first two cases the pairs are ordered with respect to the first coordinate before making computations.

There is one option to fit specific needs:

  • 'varname, default 'x, is the name of the independent variable.

Examples:

(%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])$

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55 lapack


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55.1 Introduction to lapack

lapack is a Common Lisp translation (via the program f2c) of the Fortran library LAPACK, as obtained from the SLATEC project.


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55.2 Functions and Variables for lapack

Function: dgeev (A)
Function: dgeev (A, right_p, left_p)

Computes the eigenvalues and, optionally, the eigenvectors of a matrix A. All elements of A must be integer or floating point numbers. A must be square (same number of rows and columns). A might or might not be symmetric.

dgeev(A) computes only the eigenvalues of A. dgeev(A, right_p, left_p) computes the eigenvalues of A and the right eigenvectors when right_p = true and the left eigenvectors when left_p = true.

A list of three items is returned. The first item is a list of the eigenvalues. The second item is false or the matrix of right eigenvectors. The third item is false or the matrix of left eigenvectors.

The right eigenvector v(j) (the j-th column of the right eigenvector matrix) satisfies

A . v(j) = lambda(j) . v(j)

where lambda(j) is the corresponding eigenvalue. The left eigenvector u(j) (the j-th column of the left eigenvector matrix) satisfies

u(j)**H . A = lambda(j) . u(j)**H

where u(j)**H denotes the conjugate transpose of u(j). The Maxima function ctranspose computes the conjugate transpose.

The computed eigenvectors are normalized to have Euclidean norm equal to 1, and largest component has imaginary part equal to zero.

Example:

(%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      ]
Function: dgeqrf (A)

Computes the QR decomposition of the matrix A. All elements of A must be integer or floating point numbers. A may or may not have the same number of rows and columns.

A list of two items is returned. The first item is the matrix Q, which is a square, orthonormal matrix which has the same number of rows as A. The second item is the matrix R, which is the same size as A, and which has all elements equal to zero below the diagonal. The product Q . R, where "." is the noncommutative multiplication operator, is equal to A (ignoring floating point round-off errors).

Examples:

(%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
Function: dgesv (A, b)

Computes the solution x of the linear equation A x = b, where A is a square matrix, and b is a matrix of the same number of rows as A and any number of columns. The return value x is the same size as b.

The elements of A and b must evaluate to real floating point numbers via float; thus elements may be any numeric type, symbolic numerical constants, or expressions which evaluate to floats. The elements of x are always floating point numbers. All arithmetic is carried out as floating point operations.

dgesv computes the solution via the LU decomposition of A.

Examples:

dgesv computes the solution of the linear equation A x = b.

(%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 is a matrix with the same number of rows as A and any number of columns. x is the same size as b.

(%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

The elements of A and b must evaluate to real floating point numbers.

(%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
Function: dgesvd (A)
Function: dgesvd (A, left_p, right_p)

Computes the singular value decomposition (SVD) of a matrix A, comprising the singular values and, optionally, the left and right singular vectors. All elements of A must be integer or floating point numbers. A might or might not be square (same number of rows and columns).

Let m be the number of rows, and n the number of columns of A. The singular value decomposition of A comprises three matrices, U, Sigma, and V^T, such that

A = U . Sigma . V^T

where U is an m-by-m unitary matrix, Sigma is an m-by-n diagonal matrix, and V^T is an n-by-n unitary matrix.

Let sigma[i] be a diagonal element of Sigma, that is, Sigma[i, i] = sigma[i]. The elements sigma[i] are the so-called singular values of A; these are real and nonnegative, and returned in descending order. The first min(m, n) columns of U and V are the left and right singular vectors of A. Note that dgesvd returns the transpose of V, not V itself.

dgesvd(A) computes only the singular values of A. dgesvd(A, left_p, right_p) computes the singular values of A and the left singular vectors when left_p = true and the right singular vectors when right_p = true.

A list of three items is returned. The first item is a list of the singular values. The second item is false or the matrix of left singular vectors. The third item is false or the matrix of right singular vectors.

Example:

(%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      ]
Function: dlange (norm, A)
Function: zlange (norm, A)

Computes a norm or norm-like function of the matrix A.

max

Compute max(abs(A(i, j))) where i and j range over the rows and columns, respectively, of A. Note that this function is not a proper matrix norm.

one_norm

Compute the L[1] norm of A,that is, the maximum of the sum of the absolute value of elements in each column.

inf_norm

Compute the L[inf] norm of A, that is, the maximum of the sum of the absolute value of elements in each row.

frobenius

Compute the Frobenius norm of A, that is, the square root of the sum of squares of the matrix elements.

Function: dgemm (A, B)
Function: dgemm (A, B, options)

Compute the product of two matrices and optionally add the product to a third matrix.

In the simplest form, dgemm(A, B) computes the product of the two real matrices, A and B.

In the second form, dgemm computes the alpha * A * B + beta * C where A, B, C are real matrices of the appropriate sizes and alpha and beta are real numbers. Optionally, A and/or B can be transposed before computing the product. The extra parameters are specifed by optional keyword arguments: The keyword arguments are optional and may be specified in any order. They all take the form key=val. The keyword arguments are:

C

The matrix C that should be added. The default is false, which means no matrix is added.

alpha

The product of A and B is multiplied by this value. The default is 1.

beta

If a matrix C is given, this value multiplies C before it is added. The default value is 0, which implies that C is not added, even if C is given. Hence, be sure to specify a non-zero value for beta.

transpose_a

If true, the transpose of A is used instead of A for the product. The default is false.

transpose_b

If true, the transpose of B is used instead of B for the product. The default is false.

Examples:

(%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 ]


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56 lbfgs


56.1 Introduction to lbfgs

lbfgs is an implementation of the L-BFGS algorithm [1] to solve unconstrained minimization problems via a limited-memory quasi-Newton (BFGS) algorithm. It is called a limited-memory method because a low-rank approximation of the Hessian matrix inverse is stored instead of the entire Hessian inverse. The program was originally written in Fortran [2] by Jorge Nocedal, incorporating some functions originally written by Jorge J. Moré and David J. Thuente, and translated into Lisp automatically via the program f2cl. The Maxima package lbfgs comprises the translated code plus an interface function which manages some details.

References:

[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


56.2 Functions and Variables for lbfgs

Function: lbfgs (FOM, X, X0, epsilon, iprint)
Function: lbfgs ([FOM, grad] X, X0, epsilon, iprint)

Finds an approximate solution of the unconstrained minimization of the figure of merit FOM over the list of variables X, starting from initial estimates X0, such that norm(grad(FOM)) < epsilon*max(1, norm(X)).

grad, if present, is the gradient of FOM with respect to the variables X. grad is a list, with one element for each element of X. If not present, the gradient is computed automatically by symbolic differentiation.

The algorithm applied is a limited-memory quasi-Newton (BFGS) algorithm [1]. It is called a limited-memory method because a low-rank approximation of the Hessian matrix inverse is stored instead of the entire Hessian inverse. Each iteration of the algorithm is a line search, that is, a search along a ray in the variables X, with the search direction computed from the approximate Hessian inverse. The FOM is always decreased by a successful line search. Usually (but not always) the norm of the gradient of FOM also decreases.

iprint controls progress messages printed by lbfgs.

iprint[1]

iprint[1] controls the frequency of progress messages.

iprint[1] < 0

No progress messages.

iprint[1] = 0

Messages at the first and last iterations.

iprint[1] > 0

Print a message every iprint[1] iterations.

iprint[2]

iprint[2] controls the verbosity of progress messages.

iprint[2] = 0

Print out iteration count, number of evaluations of FOM, value of FOM, norm of the gradient of FOM, and step length.

iprint[2] = 1

Same as iprint[2] = 0, plus X0 and the gradient of FOM evaluated at X0.

iprint[2] = 2

Same as iprint[2] = 1, plus values of X at each iteration.

iprint[2] = 3

Same as iprint[2] = 2, plus the gradient of FOM at each iteration.

The columns printed by lbfgs are the following.

I

Number of iterations. It is incremented for each line search.

NFN

Number of evaluations of the figure of merit.

FUNC

Value of the figure of merit at the end of the most recent line search.

GNORM

Norm of the gradient of the figure of merit at the end of the most recent line search.

STEPLENGTH

An internal parameter of the search algorithm.

Additional information concerning details of the algorithm are found in the comments of the original Fortran code [2].

See also lbfgs_nfeval_max and lbfgs_ncorrections.

References:

[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

Examples:

The same FOM as computed by FGCOMPUTE in the program sdrive.f in the LBFGS package from Netlib. Note that the variables in question are subscripted variables. The FOM has an exact minimum equal to zero at u[k] = 1 for k = 1, ..., 8.

(%i1) load ("lbfgs");
(%o1)   /usr/share/maxima/5.10.0cvs/share/lbfgs/lbfgs.mac
(%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=  4.657353755084532D+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   4.501931728123680D+01   1.000000000000000D+00
 8  10   1.391077875774294D+01   4.526061463810632D+01   1.000000000000000D+00
 9  11   1.165625686278198D+01   2.748348965356917D+01   1.000000000000000D+00
10  12   9.859422687859137D+00   2.111494974231644D+01   1.000000000000000D+00
11  13   7.815442521732281D+00   6.110762325766556D+00   1.000000000000000D+00
12  15   7.346380905773160D+00   2.165281166714631D+01   1.285316401779533D-01
13  16   6.330460634066370D+00   1.401220851762050D+01   1.000000000000000D+00
14  17   5.238763939851439D+00   1.702473787613255D+01   1.000000000000000D+00
15  18   3.754016790406701D+00   7.981845727704576D+00   1.000000000000000D+00
16  20   3.001238402309352D+00   3.925482944716691D+00   2.333129631296807D-01
17  22   2.794390709718290D+00   8.243329982546473D+00   2.503577283782332D-01
18  23   2.563783562918759D+00   1.035413426521790D+01   1.000000000000000D+00
19  24   2.019429976377856D+00   1.065187312346769D+01   1.000000000000000D+00
20  25   1.428003167670903D+00   2.475962450826961D+00   1.000000000000000D+00
21  27   1.197874264861340D+00   8.441707983493810D+00   4.303451060808756D-01
22  28   9.023848941942773D-01   1.113189216635162D+01   1.000000000000000D+00
23  29   5.508226405863770D-01   2.380830600326308D+00   1.000000000000000D+00
24  31   3.902893258815567D-01   5.625595816584421D+00   4.834988416524465D-01
25  32   3.207542206990315D-01   1.149444645416472D+01   1.000000000000000D+00
26  33   1.874468266362791D-01   3.632482152880997D+00   1.000000000000000D+00
27  34   9.575763380706598D-02   4.816497446154354D+00   1.000000000000000D+00
28  35   4.085145107543406D-02   2.087009350166495D+00   1.000000000000000D+00
29  36   1.931106001379290D-02   3.886818608498966D+00   1.000000000000000D+00
30  37   6.894000721499670D-03   3.198505796342214D+00   1.000000000000000D+00
31  38   1.443296033051864D-03   1.590265471025043D+00   1.000000000000000D+00
32  39   1.571766603154336D-04   3.098257063980634D-01   1.000000000000000D+00
33  40   1.288011776581970D-05   1.207784183577257D-02   1.000000000000000D+00
34  41   1.806140173752971D-06   4.587890233385193D-02   1.000000000000000D+00
35  42   1.769004645459358D-07   1.790537375052208D-02   1.000000000000000D+00
36  43   3.312164100763217D-10   6.782068426119681D-04   1.000000000000000D+00

 THE MINIMIZATION TERMINATED WITHOUT DETECTING ERRORS.
 IFLAG = 0
(%o6) [u  = 1.000005339815974, u  = 1.000009942839805, 
        1                       2
u  = 1.000005339815974, u  = 1.000009942839805, 
 3                       4
u  = 1.000005339815974, u  = 1.000009942839805, 
 5                       6
u  = 1.000005339815974, u  = 1.000009942839805]
 7                       8

A regression problem. The FOM is the mean square difference between the predicted value F(X[i]) and the observed value Y[i]. The function F is a bounded monotone function (a so-called "sigmoidal" function). In this example, lbfgs computes approximate values for the parameters of F and plot2d displays a comparison of F with the observed data.

(%i1) load ("lbfgs");
(%o1)   /usr/share/maxima/5.10.0cvs/share/lbfgs/lbfgs.mac
(%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  1.496348495303005D-02   9.611201567691633D-02   5.257340567840707D-01  
4    9  7.900460841091139D-03   1.325041647391314D-02   1.000000000000000D+00  
5   10  7.314495451266917D-03   1.510670810312237D-02   1.000000000000000D+00  
6   11  6.750147275936680D-03   1.914964958023047D-02   1.000000000000000D+00  
7   12  5.850716021108205D-03   1.028089194579363D-02   1.000000000000000D+00  
8   13  5.778664230657791D-03   3.676866074530332D-04   1.000000000000000D+00  
9   14  5.777818823650782D-03   3.010740179797255D-04   1.000000000000000D+00  

 THE MINIMIZATION TERMINATED WITHOUT DETECTING ERRORS.
 IFLAG = 0
(%o7) [A = 1.461933911464101, B = 1.601593973254802, 
                                           C = 2.528933072164854]
(%i8) plot2d ([F(x), [discrete, X, Y]], [x, -1, 6]), ''estimates;
(%o8) 

Gradient of FOM is specified (instead of computing it automatically).

(%i1) load ("lbfgs")$
(%i2) F(a, b, c) := (a - 5)^2 + (b - 3)^4 + (c - 2)^6;
                               2          4          6
(%o2)     F(a, b, c) := (a - 5)  + (b - 3)  + (c - 2)
(%i3) F_grad : map (lambda ([x], diff (F(a, b, c), x)), [a, b, c]);
                                    3           5
(%o3)          [2 (a - 5), 4 (b - 3) , 6 (c - 2) ]
(%i4) estimates : lbfgs ([F(a, b, c), 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     6.632967565917638D+01   6.498411132518770D+01   4.534785987412505D-03  
   2    3     4.368890936228036D+01   3.784147651974131D+01   1.000000000000000D+00  
   3    4     2.685298972775190D+01   1.640262125898521D+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     1.215263596054294D+00   2.204727876126879D+00   1.000000000000000D+00  
   7    8     1.080252896385334D-02   1.431637116951849D-01   1.000000000000000D+00  
   8    9     8.407195124830908D-03   1.126344579730013D-01   1.000000000000000D+00  
   9   10     5.022091686198527D-03   7.750731829225274D-02   1.000000000000000D+00  
  10   11     2.277152808939775D-03   5.032810859286795D-02   1.000000000000000D+00  
  11   12     6.489384688303218D-04   1.932007150271008D-02   1.000000000000000D+00  
  12   13     2.075791943844548D-04   6.964319310814364D-03   1.000000000000000D+00  
  13   14     7.349472666162257D-05   4.017449067849554D-03   1.000000000000000D+00  
  14   15     2.293617477985237D-05   1.334590390856715D-03   1.000000000000000D+00  
  15   16     7.683645404048675D-06   6.011057038099201D-04   1.000000000000000D+00  

 THE MINIMIZATION TERMINATED WITHOUT DETECTING ERRORS.
 IFLAG = 0
(%o4) [a = 5.000086823042934, b = 3.05239542970518, 
                                           c = 1.927980629919583]
Variable: lbfgs_nfeval_max

Default value: 100

lbfgs_nfeval_max is the maximum number of evaluations of the figure of merit (FOM) in lbfgs. When lbfgs_nfeval_max is reached, lbfgs returns the result of the last successful line search.

Variable: lbfgs_ncorrections

Default value: 25

lbfgs_ncorrections is the number of corrections applied to the approximate inverse Hessian matrix which is maintained by lbfgs.


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57 lindstedt


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57.1 Functions and Variables for lindstedt

Function: Lindstedt (eq,pvar,torder,ic)

This is a first pass at a Lindstedt code. It can solve problems with initial conditions entered, which can be arbitrary constants, (just not %k1 and %k2) where the initial conditions on the perturbation equations are z[i]=0, z'[i]=0 for i>0. ic is the list of initial conditions.

Problems occur when initial conditions are not given, as the constants in the perturbation equations are the same as the zero order equation solution. Also, problems occur when the initial conditions for the perturbation equations are not z[i]=0, z'[i]=0 for i>0, such as the Van der Pol equation.

Example:

(%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

To use this function write first load("makeOrders") and load("lindstedt").


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58 linearalgebra


58.1 Introduction to linearalgebra

linearalgebra is a collection of functions for linear algebra.

Example:

(%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 ]

58.2 Functions and Variables for linearalgebra

Function: addmatrices (f, M_1, ..., M_n)

Using the function f as the addition function, return the sum of the matrices M_1, ..., M_n. The function f must accept any number of arguments (a Maxima nary function).

Examples:

(%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])
Function: blockmatrixp (M)

Return true if and only if M is a matrix and every entry of M is a matrix.

Function: columnop (M, i, j, theta)

If M is a matrix, return the matrix that results from doing the column operation C_i <- C_i - theta * C_j. If M doesn’t have a row i or j, signal an error.

Function: columnswap (M, i, j)

If M is a matrix, swap columns i and j. If M doesn’t have a column i or j, signal an error.

Function: columnspace (M)

If M is a matrix, return span (v_1, ..., v_n), where the set {v_1, ..., v_n} is a basis for the column space of M. The span of the empty set is {0}. Thus, when the column space has only one member, return span ().

Function: copy (e)

Return a copy of the Maxima expression e. Although e can be any Maxima expression, the copy function is the most useful when e is either a list or a matrix; consider:

(%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]]

Let’s try the same experiment, but this time let mm be a copy of m

(%i6) m : [1,[2,3]]$
(%i7) mm : copy(m)$
(%i8) mm[2][1] : x$
(%i9) m;
(%o9)                     [1,[2,3]]
(%i10) mm;
(%o10)                    [1,[x,3]]

This time, the assignment to mm does not change the value of m.

Function: cholesky (M)
Function: cholesky (M, field)

Return the Cholesky factorization of the matrix selfadjoint (or hermitian) matrix M. The second argument defaults to ’generalring.’ For a description of the possible values for field, see lu_factor.

Function: ctranspose (M)

Return the complex conjugate transpose of the matrix M. The function ctranspose uses matrix_element_transpose to transpose each matrix element.

Function: diag_matrix (d_1, d_2,...,d_n)

Return a diagonal matrix with diagonal entries d_1, d_2, ..., d_n. When the diagonal entries are matrices, the zero entries of the returned matrix are zero matrices of the appropriate size; for example:

(%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 ]
Function: dotproduct (u, v)

Return the dotproduct of vectors u and v. This is the same as conjugate (transpose (u)) . v. The arguments u and v must be column vectors.

Function: eigens_by_jacobi (A)
Function: eigens_by_jacobi (A, field_type)

Computes the eigenvalues and eigenvectors of A by the method of Jacobi rotations. A must be a symmetric matrix (but it need not be positive definite nor positive semidefinite). field_type indicates the computational field, either floatfield or bigfloatfield. If field_type is not specified, it defaults to floatfield.

The elements of A must be numbers or expressions which evaluate to numbers via float or bfloat (depending on field_type).

Examples:

(%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 ]
Function: get_lu_factors (x)

When x = lu_factor (A), then get_lu_factors returns a list of the form [P, L, U], where P is a permutation matrix, L is lower triangular with ones on the diagonal, and U is upper triangular, and A = P L U.

Function: hankel (col)
Function: hankel (col, row)

Return a Hankel matrix H. The first column of H is col; except for the first entry, the last row of H is row. The default for row is the zero vector with the same length as col.

Function: hessian (f, x)

Returns the Hessian matrix of f with respect to the list of variables x. The (i, j)-th element of the Hessian matrix is diff(f, x[i], 1, x[j], 1).

Examples:

(%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   ]
Function: hilbert_matrix (n)

Return the n by n Hilbert matrix. When n isn’t a positive integer, signal an error.

Function: identfor (M)
Function: identfor (M, fld)

Return an identity matrix that has the same shape as the matrix M. The diagonal entries of the identity matrix are the multiplicative identity of the field fld; the default for fld is generalring.

The first argument M should be a square matrix or a non-matrix. When M is a matrix, each entry of M can be a square matrix – thus M can be a blocked Maxima matrix. The matrix can be blocked to any (finite) depth.

See also zerofor

Function: invert_by_lu (M, (rng generalring))

Invert a matrix M by using the LU factorization. The LU factorization is done using the ring rng.

Function: jacobian (f, x)

Returns the Jacobian matrix of the list of functions f with respect to the list of variables x. The (i, j)-th element of the Jacobian matrix is diff(f[i], x[j]).

Examples:

(%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 ]
Function: kronecker_product (A, B)

Return the Kronecker product of the matrices A and B.

Function: listp (e, p)
Function: listp (e)

Given an optional argument p, return true if e is a Maxima list and p evaluates to true for every list element. When listp is not given the optional argument, return true if e is a Maxima list. In all other cases, return false.

Function: locate_matrix_entry (M, r_1, c_1, r_2, c_2, f, rel)

The first argument must be a matrix; the arguments r_1 through c_2 determine a sub-matrix of M that consists of rows r_1 through r_2 and columns c_1 through c_2.

Find an entry in the sub-matrix M that satisfies some property. Three cases:

(1) rel = 'bool and f a predicate:

Scan the sub-matrix from left to right then top to bottom, and return the index of the first entry that satisfies the predicate f. If no matrix entry satisfies f, return false.

(2) rel = 'max and f real-valued:

Scan the sub-matrix looking for an entry that maximizes f. Return the index of a maximizing entry.

(3) rel = 'min and f real-valued:

Scan the sub-matrix looking for an entry that minimizes f. Return the index of a minimizing entry.

Function: lu_backsub (M, b)

When M = lu_factor (A, field), then lu_backsub (M, b) solves the linear system A x = b.

Function: lu_factor (M, field)

Return a list of the form [LU, perm, fld], or [LU, perm, fld, lower-cnd upper-cnd], where

(1) The matrix LU contains the factorization of M in a packed form. Packed form means three things: First, the rows of LU are permuted according to the list perm. If, for example, perm is the list [3,2,1], the actual first row of the LU factorization is the third row of the matrix LU. Second, the lower triangular factor of m is the lower triangular part of LU with the diagonal entries replaced by all ones. Third, the upper triangular factor of M is the upper triangular part of LU.

(2) When the field is either floatfield or complexfield, the numbers lower-cnd and upper-cnd are lower and upper bounds for the infinity norm condition number of M. For all fields, the condition number might not be estimated; for such fields, lu_factor returns a two item list. Both the lower and upper bounds can differ from their true values by arbitrarily large factors. (See also mat_cond.)

The argument M must be a square matrix.

The optional argument fld must be a symbol that determines a ring or field. The pre-defined fields and rings are:

(a) generalring – the ring of Maxima expressions, (b) floatfield – the field of floating point numbers of the type double, (c) complexfield – the field of complex floating point numbers of the type double, (d) crering – the ring of Maxima CRE expressions, (e) rationalfield – the field of rational numbers, (f) runningerror – track the all floating point rounding errors, (g) noncommutingring – the ring of Maxima expressions where multiplication is the non-commutative dot operator.

When the field is floatfield, complexfield, or runningerror, the algorithm uses partial pivoting; for all other fields, rows are switched only when needed to avoid a zero pivot.

Floating point addition arithmetic isn’t associative, so the meaning of ’field’ differs from the mathematical definition.

A member of the field runningerror is a two member Maxima list of the form [x,n],where x is a floating point number and n is an integer. The relative difference between the ’true’ value of x and x is approximately bounded by the machine epsilon times n. The running error bound drops some terms that of the order the square of the machine epsilon.

There is no user-interface for defining a new field. A user that is familiar with Common Lisp should be able to define a new field. To do this, a user must define functions for the arithmetic operations and functions for converting from the field representation to Maxima and back. Additionally, for ordered fields (where partial pivoting will be used), a user must define functions for the magnitude and for comparing field members. After that all that remains is to define a Common Lisp structure mring. The file mring has many examples.

To compute the factorization, the first task is to convert each matrix entry to a member of the indicated field. When conversion isn’t possible, the factorization halts with an error message. Members of the field needn’t be Maxima expressions. Members of the complexfield, for example, are Common Lisp complex numbers. Thus after computing the factorization, the matrix entries must be converted to Maxima expressions.

See also get_lu_factors.

Examples:

(%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 ]
Function: mat_cond (M, 1)
Function: mat_cond (M, inf)

Return the p-norm matrix condition number of the matrix m. The allowed values for p are 1 and inf. This function uses the LU factorization to invert the matrix m. Thus the running time for mat_cond is proportional to the cube of the matrix size; lu_factor determines lower and upper bounds for the infinity norm condition number in time proportional to the square of the matrix size.

Function: mat_norm (M, 1)
Function: mat_norm (M, inf)
Function: mat_norm (M, frobenius)

Return the matrix p-norm of the matrix M. The allowed values for p are 1, inf, and frobenius (the Frobenius matrix norm). The matrix M should be an unblocked matrix.

Function: matrixp (e, p)
Function: matrixp (e)

Given an optional argument p, return true if e is a matrix and p evaluates to true for every matrix element. When matrixp is not given an optional argument, return true if e is a matrix. In all other cases, return false.

See also blockmatrixp

Function: matrix_size (M)

Return a two member list that gives the number of rows and columns, respectively of the matrix M.

Function: mat_fullunblocker (M)

If M is a block matrix, unblock the matrix to all levels. If M is a matrix, return M; otherwise, signal an error.

Function: mat_trace (M)

Return the trace of the matrix M. If M isn’t a matrix, return a noun form. When M is a block matrix, mat_trace(M) returns the same value as does mat_trace(mat_unblocker(m)).

Function: mat_unblocker (M)

If M is a block matrix, unblock M one level. If M is a matrix, mat_unblocker (M) returns M; otherwise, signal an error.

Thus if each entry of M is matrix, mat_unblocker (M) returns an unblocked matrix, but if each entry of M is a block matrix, mat_unblocker (M) returns a block matrix with one less level of blocking.

If you use block matrices, most likely you’ll want to set matrix_element_mult to "." and matrix_element_transpose to 'transpose. See also mat_fullunblocker.

Example:

(%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 ]
Function: nullspace (M)

If M is a matrix, return span (v_1, ..., v_n), where the set {v_1, ..., v_n} is a basis for the nullspace of M. The span of the empty set is {0}. Thus, when the nullspace has only one member, return span ().

Function: nullity (M)

If M is a matrix, return the dimension of the nullspace of M.

Function: orthogonal_complement (v_1, ..., v_n)

Return span (u_1, ..., u_m), where the set {u_1, ..., u_m} is a basis for the orthogonal complement of the set (v_1, ..., v_n).

Each vector v_1 through v_n must be a column vector.

Function: polynomialp (p, L, coeffp, exponp)
Function: polynomialp (p, L, coeffp)
Function: polynomialp (p, L)

Return true if p is a polynomial in the variables in the list L. The predicate coeffp must evaluate to true for each coefficient, and the predicate exponp must evaluate to true for all exponents of the variables in L. If you want to use a non-default value for exponp, you must supply coeffp with a value even if you want to use the default for coeffp.

The command polynomialp (p, L, coeffp) is equivalent to polynomialp (p, L, coeffp, 'nonnegintegerp) and polynomialp (p, L) is equivalent to polynomialp (p, L, 'constantp, 'nonnegintegerp).

The polynomial needn’t be expanded:

(%i1) polynomialp ((x + 1)*(x + 2), [x]);
(%o1)                         true
(%i2) polynomialp ((x + 1)*(x + 2)^a, [x]);
(%o2)                         false

An example using non-default values for coeffp and exponp:

(%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

Polynomials with two variables:

(%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
Function: polytocompanion (p, x)

If p is a polynomial in x, return the companion matrix of p. For a monic polynomial p of degree n, we have p = (-1)^n charpoly (polytocompanion (p, x)).

When p isn’t a polynomial in x, signal an error.

Function: ptriangularize (M, v)

If M is a matrix with each entry a polynomial in v, return a matrix M2 such that

(1) M2 is upper triangular,

(2) M2 = E_n ... E_1 M, where E_1 through E_n are elementary matrices whose entries are polynomials in v,

(3) |det (M)| = |det (M2)|,

Note: This function doesn’t check that every entry is a polynomial in v.

Function: rowop (M, i, j, theta)

If M is a matrix, return the matrix that results from doing the row operation R_i <- R_i - theta * R_j. If M doesn’t have a row i or j, signal an error.

Function: rank (M)

Return the rank of that matrix M. The rank is the dimension of the column space.

Example:

(%i1) rank(matrix([1,2],[2,4]));
(%o1)                                  1
(%i2) rank(matrix([1,b],[c,d]));
Proviso:  {d - b c # 0}
(%o2)                                  2
Function: rowswap (M, i, j)

If M is a matrix, swap rows i and j. If M doesn’t have a row i or j, signal an error.

Function: toeplitz (col)
Function: toeplitz (col, row)

Return a Toeplitz matrix T. The first first column of T is col; except for the first entry, the first row of T is row. The default for row is complex conjugate of col.

Example:

(%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    ]
Function: vandermonde_matrix ([x_1, ..., x_n])

Return a n by n matrix whose i-th row is [1, x_i, x_i^2, ... x_i^(n-1)].

Function: zerofor (M)
Function: zerofor (M, fld)

Return a zero matrix that has the same shape as the matrix M. Every entry of the zero matrix is the additive identity of the field fld; the default for fld is generalring.

The first argument M should be a square matrix or a non-matrix. When M is a matrix, each entry of M can be a square matrix – thus M can be a blocked Maxima matrix. The matrix can be blocked to any (finite) depth.

See also identfor

Function: zeromatrixp (M)

If M is not a block matrix, return true if is (equal (e, 0)) is true for each element e of the matrix M. If M is a block matrix, return true if zeromatrixp evaluates to true for each element of e.


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59 lsquares


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59.1 Introduction to lsquares

lsquares is a collection of functions to implement the method of least squares to estimate parameters for a model from numerical data.


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59.2 Functions and Variables for lsquares

Function: lsquares_estimates (D, x, e, a)
Function: lsquares_estimates (D, x, e, a, initial = L, tol = t)

Estimate parameters a to best fit the equation e in the variables x and a to the data D, as determined by the method of least squares. lsquares_estimates first seeks an exact solution, and if that fails, then seeks an approximate solution.

The return value is a list of lists of equations of the form [a = ..., b = ..., c = ...]. Each element of the list is a distinct, equivalent minimum of the mean square error.

The data D must be a matrix. Each row is one datum (which may be called a ‘record’ or ‘case’ in some contexts), and each column contains the values of one variable across all data. The list of variables x gives a name for each column of D, even the columns which do not enter the analysis. The list of parameters a gives the names of the parameters for which estimates are sought. The equation e is an expression or equation in the variables x and a; if e is not an equation, it is treated the same as e = 0.

Additional arguments to lsquares_estimates are specified as equations and passed on verbatim to the function lbfgs which is called to find estimates by a numerical method when an exact result is not found.

If some exact solution can be found (via solve), the data D may contain non-numeric values. However, if no exact solution is found, each element of D must have a numeric value. This includes numeric constants such as %pi and %e as well as literal numbers (integers, rationals, ordinary floats, and bigfloats). Numerical calculations are carried out with ordinary floating-point arithmetic, so all other kinds of numbers are converted to ordinary floats for calculations.

load("lsquares") loads this function.

See also

lsquares_estimates_exact, lsquares_estimates_approximate, lsquares_mse, lsquares_residuals, and lsquares_residual_mse.

Examples:

A problem for which an exact solution is found.

(%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

A problem for which no exact solution is found, so lsquares_estimates resorts to numerical approximation.

(%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 = 1.387365874920637, b = .7110956639593767, 
                                        c = - .4142705622439105]]
Function: lsquares_estimates_exact (MSE, a)

Estimate parameters a to minimize the mean square error MSE, by constructing a system of equations and attempting to solve them symbolically via solve. The mean square error is an expression in the parameters a, such as that returned by lsquares_mse.

The return value is a list of lists of equations of the form [a = ..., b = ..., c = ...]. The return value may contain zero, one, or two or more elements. If two or more elements are returned, each represents a distinct, equivalent minimum of the mean square error.

See also lsquares_estimates, lsquares_estimates_approximate, lsquares_mse, lsquares_residuals, and lsquares_residual_mse.

Example:

(%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
           >    ((D + M    )  - C - M     B - M     A)
          /            i, 1          i, 3      i, 2
          ====
          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
Function: lsquares_estimates_approximate (MSE, a, initial = L, tol = t)

Estimate parameters a to minimize the mean square error MSE, via the numerical minimization function lbfgs. The mean square error is an expression in the parameters a, such as that returned by lsquares_mse.

The solution returned by lsquares_estimates_approximate is a local (perhaps global) minimum of the mean square error. For consistency with lsquares_estimates_exact, the return value is a nested list which contains one element, namely a list of equations of the form [a = ..., b = ..., c = ...].

Additional arguments to lsquares_estimates_approximate are specified as equations and passed on verbatim to the function lbfgs.

MSE must evaluate to a number when the parameters are assigned numeric values. This requires that the data from which MSE was constructed comprise only numeric constants such as %pi and %e and literal numbers (integers, rationals, ordinary floats, and bigfloats). Numerical calculations are carried out with ordinary floating-point arithmetic, so all other kinds of numbers are converted to ordinary floats for calculations.

load("lsquares") loads this function.

See also

lsquares_estimates, lsquares_estimates_exact, lsquares_mse, lsquares_residuals, and lsquares_residual_mse.

Example:

(%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
           >    ((D + M    )  - C - M     B - M     A)
          /            i, 1          i, 3      i, 2
          ====
          i = 1
(%o3)     ---------------------------------------------
                                5
(%i4) lsquares_estimates_approximate (
              mse, [A, B, C, D], iprint = [-1, 0]);
(%o4) [[A = - 3.67850494740174, B = - 1.683070351177813, 
                 C = 10.63469950148635, D = - 3.340357993175206]]
Function: lsquares_mse (D, x, e)

Returns the mean square error (MSE), a summation expression, for the equation e in the variables x, with data D.

The MSE is defined as:

                    n
                   ====
               1   \                        2
               -    >    (lhs(e ) - rhs(e ))
               n   /           i         i
                   ====
                   i = 1

where n is the number of data and e[i] is the equation e evaluated with the variables in x assigned values from the i-th datum, D[i].

load("lsquares") loads this function.

Example:

(%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
           >    ((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
Function: lsquares_residuals (D, x, e, a)

Returns the residuals for the equation e with specified parameters a and data D.

D is a matrix, x is a list of variables, e is an equation or general expression; if not an equation, e is treated as if it were e = 0. a is a list of equations which specify values for any free parameters in e aside from x.

The residuals are defined as:

                        lhs(e ) - rhs(e )
                             i         i

where e[i] is the equation e evaluated with the variables in x assigned values from the i-th datum, D[i], and assigning any remaining free variables from a.

load("lsquares") loads this function.

Example:

(%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
Function: lsquares_residual_mse (D, x, e, a)

Returns the residual mean square error (MSE) for the equation e with specified parameters a and data D.

The residual MSE is defined as:

                    n
                   ====
               1   \                        2
               -    >    (lhs(e ) - rhs(e ))
               n   /           i         i
                   ====
                   i = 1

where e[i] is the equation e evaluated with the variables in x assigned values from the i-th datum, D[i], and assigning any remaining free variables from a.

load("lsquares") loads this function.

Example:

(%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
Function: plsquares (Mat,VarList,depvars)
Function: plsquares (Mat,VarList,depvars,maxexpon)
Function: plsquares (Mat,VarList,depvars,maxexpon,maxdegree)

Multivariable polynomial adjustment of a data table by the "least squares" method. Mat is a matrix containing the data, VarList is a list of variable names (one for each Mat column, but use "-" instead of varnames to ignore Mat columns), depvars is the name of a dependent variable or a list with one or more names of dependent variables (which names should be in VarList), maxexpon is the optional maximum exponent for each independent variable (1 by default), and maxdegree is the optional maximum polynomial degree (maxexpon by default); note that the sum of exponents of each term must be equal or smaller than maxdegree, and if maxdgree = 0 then no limit is applied.

If depvars is the name of a dependent variable (not in a list), plsquares returns the adjusted polynomial. If depvars is a list of one or more dependent variables, plsquares returns a list with the adjusted polynomial(s). The Coefficients of Determination are displayed in order to inform about the goodness of fit, which ranges from 0 (no correlation) to 1 (exact correlation). These values are also stored in the global variable DETCOEF (a list if depvars is a list).

A simple example of multivariable linear adjustment:

(%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

The same example without degree restrictions:

(%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

How many diagonals does a N-sides polygon have? What polynomial degree should be used?

(%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

How many ways do we have to put two queens without they are threatened into a n x n chessboard?

(%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

An example with six dependent variables:

(%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]

To use this function write first load("lsquares").


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60 makeOrders


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60.1 Functions and Variables for makeOrders

Function: makeOrders (indvarlist, orderlist)

Returns a list of all powers for a polynomial up to and including the arguments.

(%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

where [0, 1] is associated with the term b and [2, 3] with a^2 b^3.

To use this function write first load("makeOrders").


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61 minpack


61.1 Introduction to minpack

Minpack is a Common Lisp translation (via f2cl) of the Fortran library MINPACK, as obtained from Netlib.


61.2 Functions and Variables for minpack

Function: minpack_lsquares (flist, varlist, guess [, tolerance, jacobian])

Compute the point that minimizes the sum of the squares of the functions in the list flist. The variables are in the list varlist. An initial guess of the optimum point must be provided in guess.

The optional keyword arguments, tolerance and jacobian provide some control over the algorithm. tolerance is the estimated relative error desired in the sum of squares. jacobian can be used to specify the Jacobian. If jacobian is not given or is true (the default), the Jacobian is computed from flist. If jacobian is false, a numerical approximation is used.

minpack_lsquares returns a list. The first item is the estimated solution; the second is the sum of squares, and the third indicates the success of the algorithm. The possible values are

0

improper input parameters.

1

algorithm estimates that the relative error in the sum of squares is at most tolerance.

2

algorithm estimates that the relative error between x and the solution is at most tolerance.

3

conditions for info = 1 and info = 2 both hold.

4

fvec is orthogonal to the columns of the jacobian to machine precision.

5

number of calls to fcn with iflag = 1 has reached 100*(n+1).

6

tol is too small. no further reduction in the sum of squares is possible.

7

tol is too small. no further improvement in the approximate solution x is possible.

/* 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]
Function: minpack_solve (flist, varlist, guess [, tolerance, jacobian])

Solve a system of n equations in n unknowns. The n equations are given in the list flist, and the unknowns are in varlist. An initial guess of the solution must be provided in guess.

The optional keyword arguments, tolerance and jacobian provide some control over the algorithm. tolerance is the estimated relative error desired in the sum of squares. jacobian can be used to specify the Jacobian. If jacobian is not given or is true (the default), the Jacobian is computed from flist. If jacobian is false, a numerical approximation is used.

minpack_solve returns a list. The first item is the estimated solution; the second is the sum of squares, and the third indicates the success of the algorithm. The possible values are

0

improper input parameters.

1

algorithm estimates that the relative error in the solution is at most tolerance.

2

number of calls to fcn with iflag = 1 has reached 100*(n+1).

3

tol is too small. no further reduction in the sum of squares is possible.

4

Iteration is not making good progress.


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62 mnewton


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62.1 Einführung in mnewton

Das Paket mnewton implementiert das Newton-Verfahren mit der Funktion mnewton für das numerische Lösen nichtlinear Gleichungen in einer oder mehrerer Variablen. Die Funktion newton ist eine weitere Implementierung, die im Paket newton1 enthalten ist.


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62.2 Funktionen und Variablen für mnewton

Optionsvariable: newtonepsilon

Standardwert: 1.0e-8

Genauigkeit mit der getestet wird, wie gut die Funktion mnewton sich der Lösung angenähert hat. Unterschreitet die Änderung der Approximation den Wert newtonepsilon, bricht der Algorithmus ab und gibt das Ergebnis zurück.

Optionsvariable: newtonmaxiter

Standardwert: 50

Obere Grenze für die Anzahl an Iterationen, falls die Funktion mnewton nicht oder sehr langsam konvergiert.

Funktion: mnewton (FuncList, VarList, GuessList)

Implementation des Newton-Verfahrens für das numerische Lösen von Gleichungen in mehreren Variablen. Das Argument FuncList ist die Liste der Gleichungen, für die eine numerische Lösung gesucht wird. Das Argument VarList ist eine Liste der Variablen und das Argument GuessList ist eine Liste mit den Startwerten des Newton-Verfahrens.

Die Lösungen werden als eine Liste zurückgegeben. Kann keine Lösung gefunden werden, ist die Rückgabe eine leere Liste [].

mnewton wird von den Funktionen newtonepsilon und newtonmaxiter kontrolliert.

Die Funktion wird mit dem Kommando load("mnewton") geladen. Siehe die Funktion newton für eine alternative Implementierung des Newton-Verfahrens.

Beispiele:

(%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]]

Die Optionsvariable newtonepsilon kontrolliert die Genauigkeit der Approximation. Weiterhin kontrolliert die Optionsvariable, ob die Berechnung mit Gleitkommazahlen in doppelter oder großer Genauigkeit durchgeführt wird.

(%i1) load("mnewton")$

(%i2) (fpprec : 25, newtonepsilon : bfloat(10^(-fpprec+5)))$

(%i3) mnewton([2*3^u-v/u-5, u+2^v-4], [u, v], [2, 2]);
(%o3) [[u = 1.066618389595406772591173b0, 
                               v = 1.552564766841786450100418b0]]
Funktion: newton (expr, x, x_0, eps)

Die Funktion newton gibt eine Näherungslösung der Gleichung expr = 0 zurück, die mit dem Newton-Verfahren berechnet wird. Der Ausdruck expr ist eine Funktion einer Variablen x. Der Anfangswert ist x = x_0. Der Algorithmus bricht ab, wenn abs(expr) < eps, wobei der Ausdruck expr für den aktuellen Näherungswert x ausgewertet wird.

newton erlaubt symbolische Variablen im Ausdruck expr, wenn der Ausdruck abs(expr) < eps zu true oder false ausgewertet werden kann. Daher ist es nicht notwendig, dass der Ausdruck expr zu einer Zahl ausgewertet werden kann.

Das Kommando load("newton1") lädt die Funktion.

Siehe auch die Funktionen realroots, allroots und find_root, um numerische Lösungen von Gleichungen zu finden. Das Paket mnewton enthält mit der Funktion mnewton eine weitere Implementation des Newton-Verfahrens.

Achtung: Auch mit load("newton") wird eine Funktion mit dem Namen newton geladen, die sich jedoch in ihrer Syntax von der hier beschriebenen Funktion unterscheidet und auch nicht dokumentiert ist.

Beispiele:

(%i1) load ("newton1");
(%o1) /usr/share/maxima/5.10.0cvs/share/numeric/newton1.mac
(%i2) newton (cos (u), u, 1, 1/100);
(%o2)                   1.570675277161251
(%i3) ev (cos (u), u = %);
(%o3)                 1.2104963335033528E-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

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63 numericalio


63.1 Introduction to numericalio

numericalio is a collection of functions to read and write files and streams. Functions for plain-text input and output can read and write numbers (integer, float, or bigfloat), symbols, and strings. Functions for binary input and output can read and write only floating-point numbers.

If there already exists a list, matrix, or array object to store input data, numericalio input functions can write data into that object. Otherwise, numericalio can guess, to some degree, the structure of an object to store the data, and return that object.

63.1.1 Plain-text input and output

In plain-text input and output, it is assumed that each item to read or write is an atom: an integer, float, bigfloat, string, or symbol, and not a rational or complex number or any other kind of nonatomic expression. The numericalio functions may attempt to do something sensible faced with nonatomic expressions, but the results are not specified here and subject to change.

Atoms in both input and output files have the same format as in Maxima batch files or the interactive console. In particular, strings are enclosed in double quotes, backslash \ prevents any special interpretation of the next character, and the question mark ? is recognized at the beginning of a symbol to mean a Lisp symbol (as opposed to a Maxima symbol). No continuation character (to join broken lines) is recognized.

63.1.2 Separator flag values for input

The functions for plain-text input and output take an optional argument, separator_flag, that tells what character separates data.

For plain-text input, these values of separator_flag are recognized: comma for comma separated values, pipe for values separated by the vertical bar character |, semicolon for values separated by semicolon ;, and space for values separated by space or tab characters. If the file name ends in .csv and separator_flag is not specified, comma is assumed. If the file name ends in something other than .csv and separator_flag is not specified, space is assumed.

In plain-text input, multiple successive space and tab characters count as a single separator. However, multiple comma, pipe, or semicolon characters are significant. Successive comma, pipe, or semicolon characters (with or without intervening spaces or tabs) are considered to have false between the separators. For example, 1234,,Foo is treated the same as 1234,false,Foo.

63.1.3 Separator flag values for output

For plain-text output, tab, for values separated by the tab character, is recognized as a value of separator_flag, as well as comma, pipe, semicolon, and space.

In plain-text output, false atoms are written as such; a list [1234, false, Foo] is written 1234,false,Foo, and there is no attempt to collapse the output to 1234,,Foo.

63.1.4 Binary floating-point input and output

numericalio functions can read and write 8-byte IEEE 754 floating-point numbers. These numbers can be stored either least significant byte first or most significant byte first, according to the global flag set by assume_external_byte_order. If not specified, numericalio assumes the external byte order is most-significant byte first.

Other kinds of numbers are coerced to 8-byte floats; numericalio cannot read or write binary non-numeric data.

Some Lisp implementations do not recognize IEEE 754 special values (positive and negative infinity, not-a-number values, denormalized values). The effect of reading such values with numericalio is undefined.

numericalio includes functions to open a stream for reading or writing a stream of bytes.


63.2 Functions and Variables for plain-text input and output

Function: read_matrix (S)
Function: read_matrix (S, M)
Function: read_matrix (S, separator_flag)
Function: read_matrix (S, M, separator_flag)

read_matrix(S) reads the source S and returns its entire content as a matrix. The size of the matrix is inferred from the input data; each line of the file becomes one row of the matrix. If some lines have different lengths, read_matrix complains.

read_matrix(S, M) read the source S into the matrix M, until M is full or the source is exhausted. Input data are read into the matrix in row-major order; the input need not have the same number of rows and columns as M.

The source S may be a file name or a stream.

The recognized values of separator_flag are comma, pipe, semicolon, and space. If separator_flag is not specified, the file is assumed space-delimited.

Function: read_array (S, A)
Function: read_array (S, A, separator_flag)

Reads the source S into the array A, until A is full or the source is exhausted. Input data are read into the array in row-major order; the input need not conform to the dimensions of A.

The source S may be a file name or a stream.

The recognized values of separator_flag are comma, pipe, semicolon, and space. If separator_flag is not specified, the file is assumed space-delimited.

Function: read_hashed_array (S, A)
Function: read_hashed_array (S, A, separator_flag)

Reads the source S and returns its entire content as a hashed array. The source S may be a file name or a stream.

read_hashed_array treats the first item on each line as a hash key, and associates the remainder of the line (as a list) with the key. For example, the line 567 12 17 32 55 is equivalent to A[567]: [12, 17, 32, 55]$. Lines need not have the same numbers of elements.

The recognized values of separator_flag are comma, pipe, semicolon, and space. If separator_flag is not specified, the file is assumed space-delimited.

Function: read_nested_list (S)
Function: read_nested_list (S, separator_flag)

Reads the source S and returns its entire content as a nested list. The source S may be a file name or a stream.

read_nested_list returns a list which has a sublist for each line of input. Lines need not have the same numbers of elements. Empty lines are not ignored: an empty line yields an empty sublist.

The recognized values of separator_flag are comma, pipe, semicolon, and space. If separator_flag is not specified, the file is assumed space-delimited.

Function: read_list (S)
Function: read_list (S, L)
Function: read_list (S, separator_flag)
Function: read_list (S, L, separator_flag)

read_list(S) reads the source S and returns its entire content as a flat list.

read_list(S, L) reads the source S into the list L, until L is full or the source is exhausted.

The source S may be a file name or a stream.

The recognized values of separator_flag are comma, pipe, semicolon, and space. If separator_flag is not specified, the file is assumed space-delimited.

Function: write_data (X, D)
Function: write_data (X, D, separator_flag)

Writes the object X to the destination D.

write_data writes a matrix in row-major order, with one line per row.

write_data writes an array created by array or make_array in row-major order, with a new line at the end of every slab. Higher-dimensional slabs are separated by additional new lines.

write_data writes a hashed array with each key followed by its associated list on one line.

write_data writes a nested list with each sublist on one line.

write_data writes a flat list all on one line.

The destination D may be a file name or a stream. When the destination is a file name, the global variable file_output_append governs whether the output file is appended or truncated. When the destination is a stream, no special action is taken by write_data after all the data are written; in particular, the stream remains open.

The recognized values of separator_flag are comma, pipe, semicolon, space, and tab. If separator_flag is not specified, the file is assumed space-delimited.


63.3 Functions and Variables for binary input and output

Function: assume_external_byte_order (byte_order_flag)

Tells numericalio the byte order for reading and writing binary data. Two values of byte_order_flag are recognized: lsb which indicates least-significant byte first, also called little-endian byte order; and msb which indicates most-significant byte first, also called big-endian byte order.

If not specified, numericalio assumes the external byte order is most-significant byte first.

Function: openr_binary (file_name)

Returns an input stream of 8-bit unsigned bytes to read the file named by file_name.

Function: openw_binary (file_name)

Returns an output stream of 8-bit unsigned bytes to write the file named by file_name.

Function: opena_binary (file_name)

Returns an output stream of 8-bit unsigned bytes to append the file named by file_name.

Function: read_binary_matrix (S, M)

Reads binary 8-byte floating point numbers from the source S into the matrix M until M is full, or the source is exhausted. Elements of M are read in row-major order.

The source S may be a file name or a stream.

The byte order in elements of the source is specified by assume_external_byte_order.

Function: read_binary_array (S, A)

Reads binary 8-byte floating point numbers from the source S into the array A until A is full, or the source is exhausted. A must be an array created by array or make_array. Elements of A are read in row-major order.

The source S may be a file name or a stream.

The byte order in elements of the source is specified by assume_external_byte_order.

Function: read_binary_list (S)
Function: read_binary_list (S, L)

read_binary_list(S) reads the entire content of the source S as a sequence of binary 8-byte floating point numbers, and returns it as a list. The source S may be a file name or a stream.

read_binary_list(S, L) reads 8-byte binary floating point numbers from the source S until the list L is full, or the source is exhausted.

The byte order in elements of the source is specified by assume_external_byte_order.

Function: write_binary_data (X, D)

Writes the object X, comprising binary 8-byte IEEE 754 floating-point numbers, to the destination D. Other kinds of numbers are coerced to 8-byte floats. write_binary_data cannot write non-numeric data.

The object X may be a list, a nested list, a matrix, or an array created by array or make_array; X cannot be an undeclared array or any other type of object. write_binary_data writes nested lists, matrices, and arrays in row-major order.

The destination D may be a file name or a stream. When the destination is a file name, the global variable file_output_append governs whether the output file is appended or truncated. When the destination is a stream, no special action is taken by write_binary_data after all the data are written; in particular, the stream remains open.

The byte order in elements of the destination is specified by assume_external_byte_order.


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64 opsubst


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64.1 Functions and Variables for opsubst

Function: opsubst (f, g, e)
Function: opsubst (g = f, e)
Function: opsubst ([g1 = f1, g2 = f2, …, gn = fn], e)

The function opsubst is similar to the function subst, except that opsubst only makes substitutions for the operators in an expression. In general, when f is an operator in the expression e, substitute g for f in the expression e.

To determine the operator, opsubst sets inflag to true. This means opsubst substitutes for the internal, not the displayed, operator in the expression.

To use this function write first load("opsubst").

Examples:

(%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)

Internally, Maxima does not use the unary negation, division, or the subtraction operators; thus:

(%i8) opsubst("+", "-", a-b);
(%o8)                     a - b
(%i9) opsubst("f", "-", -a);
(%o9)                      - a
(%i10) opsubst("^^", "/", a/b);
                             a
(%o10)                       -
                             b

The internal representation of -a*b is *(-1,a,b); thus

(%i11) opsubst("[", "*", -a*b);
(%o11)                  [- 1, a, b]

When either operator isn’t a Maxima symbol, generally some other function will signal an error:

(%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);

However, subscripted operators are allowed:

(%i13) opsubst(g[5], f, f(x));
(%o13)                     g (x)
                            5

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65 orthopoly


65.1 Introduction to orthogonal polynomials

orthopoly is a package for symbolic and numerical evaluation of several kinds of orthogonal polynomials, including Chebyshev, Laguerre, Hermite, Jacobi, Legendre, and ultraspherical (Gegenbauer) polynomials. Additionally, orthopoly includes support for the spherical Bessel, spherical Hankel, and spherical harmonic functions.

For the most part, orthopoly follows the conventions of Abramowitz and Stegun Handbook of Mathematical Functions, Chapter 22 (10th printing, December 1972); additionally, we use Gradshteyn and Ryzhik, Table of Integrals, Series, and Products (1980 corrected and enlarged edition), and Eugen Merzbacher Quantum Mechanics (2nd edition, 1970).

Barton Willis of the University of Nebraska at Kearney (UNK) wrote the orthopoly package and its documentation. The package is released under the GNU General Public License (GPL).

65.1.1 Getting Started with orthopoly

load ("orthopoly") loads the orthopoly package.

To find the third-order Legendre polynomial,

(%i1) legendre_p (3, x);
                      3             2
             5 (1 - x)    15 (1 - x)
(%o1)      - ---------- + ----------- - 6 (1 - x) + 1
                 2             2

To express this as a sum of powers of x, apply ratsimp or rat to the result.

(%i2) [ratsimp (%), rat (%)];
                        3           3
                     5 x  - 3 x  5 x  - 3 x
(%o2)/R/            [----------, ----------]
                         2           2

Alternatively, make the second argument to legendre_p (its “main” variable) a canonical rational expression (CRE).

(%i1) legendre_p (3, rat (x));
                              3
                           5 x  - 3 x
(%o1)/R/                   ----------
                               2

For floating point evaluation, orthopoly uses a running error analysis to estimate an upper bound for the error. For example,

(%i1) jacobi_p (150, 2, 3, 0.2);
(%o1) interval(- 0.062017037936715, 1.533267919277521E-11)

Intervals have the form interval (c, r), where c is the center and r is the radius of the interval. Since Maxima does not support arithmetic on intervals, in some situations, such as graphics, you want to suppress the error and output only the center of the interval. To do this, set the option variable orthopoly_returns_intervals to false.

(%i1) orthopoly_returns_intervals : false;
(%o1)                         false
(%i2) jacobi_p (150, 2, 3, 0.2);
(%o2)                  - 0.062017037936715

Refer to the section Floating point Evaluation for more information.

Most functions in orthopoly have a gradef property; thus

(%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

The unit step function in the second example prevents an error that would otherwise arise by evaluating with n equal to 0.

(%i3) ev (%, n = 0);
(%o3)                           0

The gradef property only applies to the “main” variable; derivatives with respect other arguments usually result in an error message; for example

(%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);

Generally, functions in orthopoly map over lists and matrices. For the mapping to fully evaluate, the option variables doallmxops and listarith must both be true (the defaults). To illustrate the mapping over matrices, consider

(%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       ]

In the second example, the i, j element of the value is hermite (2, m[i,j]); this is not the same as computing -2 + 4 m . m, as seen in the next example.

(%i4) -2 * matrix ([1, 0], [0, 1]) + 4 * m . m;
                    [ 4 x y - 2      0     ]
(%o4)               [                      ]
                    [     0      4 x y - 2 ]

If you evaluate a function at a point outside its domain, generally orthopoly returns the function unevaluated. For example,

(%i1) legendre_p (2/3, x);
(%o1)                        P   (x)
                              2/3

orthopoly supports translation into TeX; it also does two-dimensional output on a terminal.

(%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

65.1.2 Limitations

When an expression involves several orthogonal polynomials with symbolic orders, it’s possible that the expression actually vanishes, yet Maxima is unable to simplify it to zero. If you divide by such a quantity, you’ll be in trouble. For example, the following expression vanishes for integers n greater than 1, yet Maxima is unable to simplify it to zero.

(%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

For a specific n, we can reduce the expression to zero.

(%i2) ev (% ,n = 10, ratsimp);
(%o2)                           0

Generally, the polynomial form of an orthogonal polynomial is ill-suited for floating point evaluation. Here’s an example.

(%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

The true value is about 0.184; this calculation suffers from extreme subtractive cancellation error. Expanding the polynomial and then evaluating, gives a better result.

(%i5) p : expand(p)$
(%i6) subst (0.2, x, p);
(%o6) 0.18413609766122982

This isn’t a general rule; expanding the polynomial does not always result in an expression that is better suited for numerical evaluation. By far, the best way to do numerical evaluation is to make one or more of the function arguments floating point numbers. By doing that, specialized floating point algorithms are used for evaluation.

Maxima’s float function is somewhat indiscriminate; if you apply float to an expression involving an orthogonal polynomial with a symbolic degree or order parameter, these parameters may be converted into floats; after that, the expression will not evaluate fully. Consider

(%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

The expression in (%o3) will not evaluate to a float; orthopoly doesn’t recognize floating point values where it requires an integer. Similarly, numerical evaluation of the pochhammer function for orders that exceed pochhammer_max_index can be troublesome; consider

(%i1) x :  pochhammer (1, 10), pochhammer_max_index : 5;
(%o1)                         (1)
                                 10

Applying float doesn’t evaluate x to a float

(%i2) float (x);
(%o2)                       (1.0)
                                 10.0

To evaluate x to a float, you’ll need to bind pochhammer_max_index to 11 or greater and apply float to x.

(%i3) float (x), pochhammer_max_index : 11;
(%o3)                       3628800.0

The default value of pochhammer_max_index is 100; change its value after loading orthopoly.

Finally, be aware that reference books vary on the definitions of the orthogonal polynomials; we’ve generally used the conventions of conventions of Abramowitz and Stegun.

Before you suspect a bug in orthopoly, check some special cases to determine if your definitions match those used by orthopoly. Definitions often differ by a normalization; occasionally, authors use “shifted” versions of the functions that makes the family orthogonal on an interval other than (-1, 1). To define, for example, a Legendre polynomial that is orthogonal on (0, 1), define

(%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

65.1.3 Floating point Evaluation

Most functions in orthopoly use a running error analysis to estimate the error in floating point evaluation; the exceptions are the spherical Bessel functions and the associated Legendre polynomials of the second kind. For numerical evaluation, the spherical Bessel functions call SLATEC functions. No specialized method is used for numerical evaluation of the associated Legendre polynomials of the second kind.

The running error analysis ignores errors that are second or higher order in the machine epsilon (also known as unit roundoff). It also ignores a few other errors. It’s possible (although unlikely) that the actual error exceeds the estimate.

Intervals have the form interval (c, r), where c is the center of the interval and r is its radius. The center of an interval can be a complex number, and the radius is always a positive real number.

Here is an example.

(%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

Let’s test that the actual error is smaller than the error estimate

(%i4) is (abs (part (y0, 1) - y1) < part (y0, 2));
(%o4)                         true

Indeed, for this example the error estimate is an upper bound for the true error.

Maxima does not support arithmetic on intervals.

(%i1) legendre_p (7, 0.1) + legendre_p (8, 0.1);
(%o1) interval(0.18032072148437508, 3.1477135311021797E-15)
        + interval(- 0.19949294375000004, 3.3769353084291579E-15)

A user could define arithmetic operators that do interval math. To define interval addition, we can define

(%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)

The special floating point routines get called when the arguments are complex. For example,

(%i1) legendre_p (10, 2 + 3.0*%i);
(%o1) interval(- 3.876378825E+7 %i - 6.0787748E+7, 
                                           1.2089173052721777E-6)

Let’s compare this to the true value.

(%i1) float (expand (legendre_p (10, 2 + 3*%i)));
(%o1)          - 3.876378825E+7 %i - 6.0787748E+7

Additionally, when the arguments are big floats, the special floating point routines get called; however, the big floats are converted into double floats and the final result is a double.

(%i1) ultraspherical (150, 0.5b0, 0.9b0);
(%o1) interval(- 0.043009481257265, 3.3750051301228864E-14)

65.1.4 Graphics and orthopoly

To plot expressions that involve the orthogonal polynomials, you must do two things:

  1. Set the option variable orthopoly_returns_intervals to false,
  2. Quote any calls to orthopoly functions.

If function calls aren’t quoted, Maxima evaluates them to polynomials before plotting; consequently, the specialized floating point code doesn’t get called. Here is an example of how to plot an expression that involves a Legendre polynomial.

(%i1) plot2d ('(legendre_p (5, x)), [x, 0, 1]),
                        orthopoly_returns_intervals : false;
(%o1)
./figures/orthopoly1

The entire expression legendre_p (5, x) is quoted; this is different than just quoting the function name using 'legendre_p (5, x).

65.1.5 Miscellaneous Functions

The orthopoly package defines the Pochhammer symbol and a unit step function. orthopoly uses the Kronecker delta function and the unit step function in gradef statements.

To convert Pochhammer symbols into quotients of gamma functions, use makegamma.

(%i1) makegamma (pochhammer (x, n));
                          gamma(x + n)
(%o1)                     ------------
                            gamma(x)
(%i2) makegamma (pochhammer (1/2, 1/2));
                                1
(%o2)                       ---------
                            sqrt(%pi)

Derivatives of the Pochhammer symbol are given in terms of the psi function.

(%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

You need to be careful with the expression in (%o1); the difference of the psi functions has polynomials when x = -1, -2, .., -n. These polynomials cancel with factors in pochhammer (x, n) making the derivative a degree n - 1 polynomial when n is a positive integer.

The Pochhammer symbol is defined for negative orders through its representation as a quotient of gamma functions. Consider

(%i1) q : makegamma (pochhammer (x, n));
                          gamma(x + n)
(%o1)                     ------------
                            gamma(x)
(%i2) sublis ([x=11/3, n= -6], q);
                               729
(%o2)                        - ----
                               2240

Alternatively, we can get this result directly.

(%i1) pochhammer (11/3, -6);
                               729
(%o1)                        - ----
                               2240

The unit step function is left-continuous; thus

(%i1) [unit_step (-1/10), unit_step (0), unit_step (1/10)];
(%o1)                       [0, 0, 1]

If you need a unit step function that is neither left or right continuous at zero, define your own using signum, for example,

(%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

Do not redefine unit_step itself; some code in orthopoly requires that the unit step function be left-continuous.

65.1.6 Algorithms

Generally, orthopoly does symbolic evaluation by using a hypergeometic representation of the orthogonal polynomials. The hypergeometic functions are evaluated using the (undocumented) functions hypergeo11 and hypergeo21. The exceptions are the half-integer Bessel functions and the associated Legendre function of the second kind. The half-integer Bessel functions are evaluated using an explicit representation, and the associated Legendre function of the second kind is evaluated using recursion.

For floating point evaluation, we again convert most functions into a hypergeometic form; we evaluate the hypergeometic functions using forward recursion. Again, the exceptions are the half-integer Bessel functions and the associated Legendre function of the second kind. Numerically, the half-integer Bessel functions are evaluated using the SLATEC code.


65.2 Functions and Variables for orthogonal polynomials

Function: assoc_legendre_p (n, m, x)

The associated Legendre function of the first kind of degree n and order m.

Reference: Abramowitz and Stegun, equations 22.5.37, page 779, 8.6.6 (second equation), page 334, and 8.2.5, page 333.

Function: assoc_legendre_q (n, m, x)

The associated Legendre function of the second kind of degree n and order m.

Reference: Abramowitz and Stegun, equation 8.5.3 and 8.1.8.

Function: chebyshev_t (n, x)

The Chebyshev function of the first kind.

Reference: Abramowitz and Stegun, equation 22.5.47, page 779.

Function: chebyshev_u (n, x)

The Chebyshev function of the second kind.

Reference: Abramowitz and Stegun, equation 22.5.48, page 779.

Function: gen_laguerre (n, a, x)

The generalized Laguerre polynomial of degree n.

Reference: Abramowitz and Stegun, equation 22.5.54, page 780.

Function: hermite (n, x)

The Hermite polynomial.

Reference: Abramowitz and Stegun, equation 22.5.55, page 780.

Function: intervalp (e)

Return true if the input is an interval and return false if it isn’t.

Function: jacobi_p (n, a, b, x)

The Jacobi polynomial.

The Jacobi polynomials are actually defined for all a and b; however, the Jacobi polynomial weight (1 - x)^a (1 + x)^b isn’t integrable for a <= -1 or b <= -1.

Reference: Abramowitz and Stegun, equation 22.5.42, page 779.

Function: laguerre (n, x)

The Laguerre polynomial.

Reference: Abramowitz and Stegun, equations 22.5.16 and 22.5.54, page 780.

Function: legendre_p (n, x)

The Legendre polynomial of the first kind.

Reference: Abramowitz and Stegun, equations 22.5.50 and 22.5.51, page 779.

Function: legendre_q (n, x)

The Legendre polynomial of the first kind.

Reference: Abramowitz and Stegun, equations 8.5.3 and 8.1.8.

Function: orthopoly_recur (f, args)

Returns a recursion relation for the orthogonal function family f with arguments args. The recursion is with respect to the polynomial degree.

(%i1) orthopoly_recur (legendre_p, [n, x]);
                (2 n - 1) P     (x) x + (1 - n) P     (x)
                           n - 1                 n - 2
(%o1)   P (x) = -----------------------------------------
         n                          n

The second argument to orthopoly_recur must be a list with the correct number of arguments for the function f; if it isn’t, Maxima signals an error.

(%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);

Additionally, when f isn’t the name of one of the families of orthogonal polynomials, an error is signalled.

(%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);
Variable: orthopoly_returns_intervals

Default value: true

When orthopoly_returns_intervals is true, floating point results are returned in the form interval (c, r), where c is the center of an interval and r is its radius. The center can be a complex number; in that case, the interval is a disk in the complex plane.

Function: orthopoly_weight (f, args)

Returns a three element list; the first element is the formula of the weight for the orthogonal polynomial family f with arguments given by the list args; the second and third elements give the lower and upper endpoints of the interval of orthogonality. For example,

(%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

The main variable of f must be a symbol; if it isn’t, Maxima signals an error.

Function: pochhammer (n, x)

The Pochhammer symbol. For nonnegative integers n with n <= pochhammer_max_index, the expression pochhammer (x, n) evaluates to the product x (x + 1) (x + 2) ... (x + n - 1) when n > 0 and to 1 when n = 0. For negative n, pochhammer (x, n) is defined as (-1)^n / pochhammer (1 - x, -n). Thus

(%i1) pochhammer (x, 3);
(%o1)                   x (x + 1) (x + 2)
(%i2) pochhammer (x, -3);
                                 1
(%o2)               - -----------------------
                      (1 - x) (2 - x) (3 - x)

To convert a Pochhammer symbol into a quotient of gamma functions, (see Abramowitz and Stegun, equation 6.1.22) use makegamma, for example

(%i1) makegamma (pochhammer (x, n));
                          gamma(x + n)
(%o1)                     ------------
                            gamma(x)

When n exceeds pochhammer_max_index or when n is symbolic, pochhammer returns a noun form.

(%i1) pochhammer (x, n);
(%o1)                         (x)
                                 n
Variable: pochhammer_max_index

Default value: 100

pochhammer (n, x) expands to a product if and only if n <= pochhammer_max_index.

Examples:

(%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

Reference: Abramowitz and Stegun, equation 6.1.16, page 256.

Function: spherical_bessel_j (n, x)

The spherical Bessel function of the first kind.

Reference: Abramowitz and Stegun, equations 10.1.8, page 437 and 10.1.15, page 439.

Function: spherical_bessel_y (n, x)

The spherical Bessel function of the second kind.

Reference: Abramowitz and Stegun, equations 10.1.9, page 437 and 10.1.15, page 439.

Function: spherical_hankel1 (n, x)

The spherical Hankel function of the first kind.

Reference: Abramowitz and Stegun, equation 10.1.36, page 439.

Function: spherical_hankel2 (n, x)

The spherical Hankel function of the second kind.

Reference: Abramowitz and Stegun, equation 10.1.17, page 439.

Function: spherical_harmonic (n, m, x, y)

The spherical harmonic function.

Reference: Merzbacher 9.64.

Function: unit_step (x)

The left-continuous unit step function; thus unit_step (x) vanishes for x <= 0 and equals 1 for x > 0.

If you want a unit step function that takes on the value 1/2 at zero, use (1 + signum (x))/2.

Function: ultraspherical (n, a, x)

The ultraspherical polynomial (also known as the Gegenbauer polynomial).

Reference: Abramowitz and Stegun, equation 22.5.46, page 779.


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66 plotdf


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66.1 Introduction to plotdf

The function plotdf creates a plot of the direction field (also called slope field) for a first-order Ordinary Differential Equation (ODE) or a system of two autonomous first-order ODE’s.

Plotdf requires Xmaxima. It can be used from the console or any other interface to Maxima, but the resulting file will be sent to Xmaxima for plotting. Please make sure you have installed Xmaxima before trying to use plotdf.

To plot the direction field of a single ODE, the ODE must be written in the form:

       dy
       -- = F(x,y)
       dx

and the function F should be given as the argument for plotdf. If the independent and dependent variables are not x, and y, as in the equation above, then those two variables should be named explicitly in a list given as an argument to the plotdf command (see the examples).

To plot the direction field of a set of two autonomous ODE’s, they must be written in the form

       dx             dy
       -- = G(x,y)    -- = F(x,y) 
       dt             dt

and the argument for plotdf should be a list with the two functions G and F, in that order; namely, the first expression in the list will be taken to be the time derivative of the variable represented on the horizontal axis, and the second expression will be the time derivative of the variable represented on the vertical axis. Those two variables do not have to be x and y, but if they are not, then the second argument given to plotdf must be another list naming the two variables, first the one on the horizontal axis and then the one on the vertical axis.

If only one ODE is given, plotdf will implicitly admit x=t, and G(x,y)=1, transforming the non-autonomous equation into a system of two autonomous equations.


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66.2 Functions and Variables for plotdf

Function: plotdf (dydx, … options …)
Function: plotdf (dvdu, [u,v], … options …)
Function: plotdf ([dxdt, dydt], … options …)
Function: plotdf ([dudt, dvdt], [u, v], … options …)

Displays a direction field in two dimensions x and y.

dydx, dxdt and dydt are expressions that depend on x and y. dvdu, dudt and dvdt are expressions that depend on u and v. In addition to those two variables, the expressions can also depend on a set of parameters, with numerical values given with the parameters option (the option syntax is given below), or with a range of allowed values specified by a sliders option.

Several other options can be given within the command, or selected in the menu. Integral curves can be obtained by clicking on the plot, or with the option trajectory_at. The direction of the integration can be controlled with the direction option, which can have values of forward, backward or both. The number of integration steps is given by nsteps and the time interval between them is set up with the tstep option. The Adams Moulton method is used for the integration; it is also possible to switch to an adaptive Runge-Kutta 4th order method.

Plot window menu:

The menu in the plot window has the following options: Zoom, will change the behavior of the mouse so that it will allow you to zoom in on a region of the plot by clicking with the left button. Each click near a point magnifies the plot, keeping the center at the point where you clicked. Holding the Shift key while clicking, zooms out to the previous magnification. To resume computing trajectories when you click on a point, select Integrate from the menu.

The option Config in the menu can be used to change the ODE(s) in use and various other settings. After configuration changes are made, the menu option Replot should be selected, to activate the new settings. If a pair of coordinates are entered in the field Trajectory at in the Config dialog menu, and the enter key is pressed, a new integral curve will be shown, in addition to the ones already shown. When Replot is selected, only the last integral curve entered will be shown.

Holding the right mouse button down while the cursor is moved, can be used to drag the plot sideways or up and down. Additional parameters such as the number of steps, the initial value of t and the x and y centers and radii, may be set in the Config menu.

A copy of the plot can be saved as a postscript file, using the menu option Save.

Plot options:

The plotdf command may include several commands, each command is a list of two or more items. The first item is the name of the option, and the remainder comprises the value or values assigned to the option.

The options which are recognized by plotdf are the following:

  • tstep defines the length of the increments on the independent variable t, used to compute an integral curve. If only one expression dydx is given to plotdf, the x variable will be directly proportional to t. The default value is 0.1.
  • nsteps defines the number of steps of length tstep that will be used for the independent variable, to compute an integral curve. The default value is 100.
  • direction defines the direction of the independent variable that will be followed to compute an integral curve. Possible values are forward, to make the independent variable increase nsteps times, with increments tstep, backward, to make the independent variable decrease, or both that will lead to an integral curve that extends nsteps forward, and nsteps backward. The keywords right and left can be used as synonyms for forward and backward. The default value is both.
  • tinitial defines the initial value of variable t used to compute integral curves. Since the differential equations are autonomous, that setting will only appear in the plot of the curves as functions of t. The default value is 0.
  • versus_t is used to create a second plot window, with a plot of an integral curve, as two functions x, y, of the independent variable t. If versus_t is given any value different from 0, the second plot window will be displayed. The second plot window includes another menu, similar to the menu of the main plot window. The default value is 0.
  • trajectory_at defines the coordinates xinitial and yinitial for the starting point of an integral curve. The option is empty by default.
  • parameters defines a list of parameters, and their numerical values, used in the definition of the differential equations. The name and values of the parameters must be given in a string with a comma-separated sequence of pairs name=value.
  • sliders defines a list of parameters that will be changed interactively using slider buttons, and the range of variation of those parameters. The names and ranges of the parameters must be given in a string with a comma-separated sequence of elements name=min:max
  • xfun defines a string with semi-colon-separated sequence of functions of x to be displayed, on top of the direction field. Those functions will be parsed by Tcl and not by Maxima.
  • x should be followed by two numbers, which will set up the minimum and maximum values shown on the horizontal axis. If the variable on the horizontal axis is not x, then this option should have the name of the variable on the horizontal axis. The default horizontal range is from -10 to 10.
  • y should be followed by two numbers, which will set up the minimum and maximum values shown on the vertical axis. If the variable on the vertical axis is not y, then this option should have the name of the variable on the vertical axis. The default vertical range is from -10 to 10.

Examples:

  • To show the direction field of the differential equation y' = exp(-x) + y and the solution that goes through (2, -0.1):
    (%i1) plotdf(exp(-x)+y,[trajectory_at,2,-0.1])$
    
    ./figures/plotdf1
  • To obtain the direction field for the equation diff(y,x) = x - y^2 and the solution with initial condition y(-1) = 3, we can use the command:
    (%i1) plotdf(x-y^2,[xfun,"sqrt(x);-sqrt(x)"],
             [trajectory_at,-1,3], [direction,forward],
             [y,-5,5], [x,-4,16])$
    

    The graph also shows the function y = sqrt(x).

    ./figures/plotdf2
  • The following example shows the direction field of a harmonic oscillator, defined by the two equations dz/dt = v and dv/dt = -k*z/m, and the integral curve through (z,v) = (6,0), with a slider that will allow you to change the value of m interactively (k is fixed at 2):
    (%i1) plotdf([v,-k*z/m], [z,v], [parameters,"m=2,k=2"],
               [sliders,"m=1:5"], [trajectory_at,6,0])$
    
    ./figures/plotdf3
  • To plot the direction field of the Duffing equation, m*x''+c*x'+k*x+b*x^3 = 0, we introduce the variable y=x' and use:
    (%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])$
    
    ./figures/plotdf4
  • The direction field for a damped pendulum, including the solution for the given initial conditions, with a slider that can be used to change the value of the mass m, and with a plot of the two state variables as a function of time:
    (%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])$
    
    ./figures/plotdf5./figures/plotdf6

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67 romberg


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67.1 Functions and Variables for romberg

Function: romberg (expr, x, a, b)
Function: romberg (F, a, b)

Computes a numerical integration by Romberg’s method.

romberg(expr, x, a, b) returns an estimate of the integral integrate(expr, x, a, b). expr must be an expression which evaluates to a floating point value when x is bound to a floating point value.

romberg(F, a, b) returns an estimate of the integral integrate(F(x), x, a, b) where x represents the unnamed, sole argument of F; the actual argument is not named x. F must be a Maxima or Lisp function which returns a floating point value when the argument is a floating point value. F may name a translated or compiled Maxima function.

The accuracy of romberg is governed by the global variables rombergabs and rombergtol. romberg terminates successfully when the absolute difference between successive approximations is less than rombergabs, or the relative difference in successive approximations is less than rombergtol. Thus when rombergabs is 0.0 (the default) only the relative error test has any effect on romberg.

romberg halves the stepsize at most rombergit times before it gives up; the maximum number of function evaluations is therefore 2^rombergit. If the error criterion established by rombergabs and rombergtol is not satisfied, romberg prints an error message. romberg always makes at least rombergmin iterations; this is a heuristic intended to prevent spurious termination when the integrand is oscillatory.

romberg repeatedly evaluates the integrand after binding the variable of integration to a specific value (and not before). This evaluation policy makes it possible to nest calls to romberg, to compute multidimensional integrals. However, the error calculations do not take the errors of nested integrations into account, so errors may be underestimated. Also, methods devised especially for multidimensional problems may yield the same accuracy with fewer function evaluations.

load("romberg") loads this function.

See also Einführung in QUADPACK, a collection of numerical integration functions.

Examples:

A 1-dimensional integration.

(%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

A 2-dimensional integration, implemented by nested calls to romberg.

(%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
Option variable: rombergabs

Default value: 0.0

The accuracy of romberg is governed by the global variables rombergabs and rombergtol. romberg terminates successfully when the absolute difference between successive approximations is less than rombergabs, or the relative difference in successive approximations is less than rombergtol. Thus when rombergabs is 0.0 (the default) only the relative error test has any effect on romberg.

See also rombergit and rombergmin.

Option variable: rombergit

Default value: 11

romberg halves the stepsize at most rombergit times before it gives up; the maximum number of function evaluations is therefore 2^rombergit. romberg always makes at least rombergmin iterations; this is a heuristic intended to prevent spurious termination when the integrand is oscillatory.

See also rombergabs and rombergtol.

Option variable: rombergmin

Default value: 0

romberg always makes at least rombergmin iterations; this is a heuristic intended to prevent spurious termination when the integrand is oscillatory.

See also rombergit, rombergabs, and rombergtol.

Option variable: rombergtol

Default value: 1e-4

The accuracy of romberg is governed by the global variables rombergabs and rombergtol. romberg terminates successfully when the absolute difference between successive approximations is less than rombergabs, or the relative difference in successive approximations is less than rombergtol. Thus when rombergabs is 0.0 (the default) only the relative error test has any effect on romberg.

See also rombergit and rombergmin.


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68 simplex


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68.1 Introduction to simplex

simplex is a package for linear optimization using the simplex algorithm.

Example:

(%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

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68.2 Functions and Variables for simplex

Option variable: epsilon_lp

Default value: 10^-8

Epsilon used for numerical computations in linear_program.

See also: linear_program.

Function: linear_program (A, b, c)

linear_program is an implementation of the simplex algorithm. linear_program(A, b, c) computes a vector x for which c.x is minimum possible among vectors for which A.x = b and x >= 0. Argument A is a matrix and arguments b and c are lists.

linear_program returns a list which contains the minimizing vector x and the minimum value c.x. If the problem is not bounded, it returns "Problem not bounded!" and if the problem is not feasible, it returns "Problem not feasible!".

To use this function first load the simplex package with load("simplex");.

Example:

(%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

See also: minimize_lp, scale_lp, and epsilon_lp.

Function: maximize_lp (obj, cond, [pos])

Maximizes linear objective function obj subject to some linear constraints cond. See minimize_lp for detailed description of arguments and return value.

See also: minimize_lp.

Function: minimize_lp (obj, cond, [pos])

Minimizes a linear objective function obj subject to some linear constraints cond. cond a list of linear equations or inequalities. In strict inequalities > is replaced by >= and < by <=. The optional argument pos is a list of decision variables which are assumed to be positive.

If the minimum exists, minimize_lp returns a list which contains the minimum value of the objective function and a list of decision variable values for which the minimum is attained. If the problem is not bounded, minimize_lp returns "Problem not bounded!" and if the problem is not feasible, it returns "Ploblem not feasible!".

The decision variables are not assumed to be nonegative by default. If all decision variables are nonegative, set nonegative_lp to true. If only some of decision variables are positive, list them in the optional argument pos (note that this is more efficient than adding constraints).

minimize_lp uses the simplex algorithm which is implemented in maxima linear_program function.

To use this function first load the simplex package with load("simplex");.

Examples:

(%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!

See also: maximize_lp, nonegative_lp, epsilon_lp.

Option variable: nonegative_lp

Default value: false

If nonegative_lp is true all decision variables to minimize_lp and maximize_lp are assumed to be positive.

See also: minimize_lp.


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69 simplification


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69.1 Introduction to simplification

The directory maxima/share/simplification contains several scripts which implement simplification rules and functions, and also some functions not related to simplification.


69.2 Package absimp

The absimp package contains pattern-matching rules that extend the built-in simplification rules for the abs and signum functions. absimp respects relations established with the built-in assume function and by declarations such as modedeclare (m, even, n, odd) for even or odd integers.

absimp defines unitramp and unitstep functions in terms of abs and signum.

load("absimp") loads this package. demo(absimp) shows a demonstration of this package.

Examples:

(%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)

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69.3 Package facexp

The facexp package contains several related functions that provide the user with the ability to structure expressions by controlled expansion. This capability is especially useful when the expression contains variables that have physical meaning, because it is often true that the most economical form of such an expression can be obtained by fully expanding the expression with respect to those variables, and then factoring their coefficients. While it is true that this procedure is not difficult to carry out using standard Maxima functions, additional fine-tuning may also be desirable, and these finishing touches can be more difficult to apply.

The function facsum and its related forms provide a convenient means for controlling the structure of expressions in this way. Another function, collectterms, can be used to add two or more expressions that have already been simplified to this form, without resimplifying the whole expression again. This function may be useful when the expressions are very large.

load("facexp") loads this package. demo(facexp) shows a demonstration of this package.

Function: facsum (expr, arg_1, …, arg_n)

Returns a form of expr which depends on the arguments arg_1, …, arg_n. The arguments can be any form suitable for ratvars, or they can be lists of such forms. If the arguments are not lists, then the form returned is fully expanded with respect to the arguments, and the coefficients of the arguments are factored. These coefficients are free of the arguments, except perhaps in a non-rational sense.

If any of the arguments are lists, then all such lists are combined into a single list, and instead of calling factor on the coefficients of the arguments, facsum calls itself on these coefficients, using this newly constructed single list as the new argument list for this recursive call. This process can be repeated to arbitrary depth by nesting the desired elements in lists.

It is possible that one may wish to facsum with respect to more complicated subexpressions, such as log(x + y). Such arguments are also permissible.

Occasionally the user may wish to obtain any of the above forms for expressions which are specified only by their leading operators. For example, one may wish to facsum with respect to all log’s. In this situation, one may include among the arguments either the specific log’s which are to be treated in this way, or alternatively, either the expression operator (log) or 'operator (log). If one wished to facsum the expression expr with respect to the operators op_1, …, op_n, one would evaluate facsum (expr, operator (op_1, ..., op_n)). The operator form may also appear inside list arguments.

In addition, the setting of the switches facsum_combine and nextlayerfactor may affect the result of facsum.

Global variable: nextlayerfactor

Default value: false

When nextlayerfactor is true, recursive calls of facsum are applied to the factors of the factored form of the coefficients of the arguments.

When false, facsum is applied to each coefficient as a whole whenever recusive calls to facsum occur.

Inclusion of the atom nextlayerfactor in the argument list of facsum has the effect of nextlayerfactor: true, but for the next level of the expression only. Since nextlayerfactor is always bound to either true or false, it must be presented single-quoted whenever it appears in the argument list of facsum.

Global variable: facsum_combine

Default value: true

facsum_combine controls the form of the final result returned by facsum when its argument is a quotient of polynomials. If facsum_combine is false then the form will be returned as a fully expanded sum as described above, but if true, then the expression returned is a ratio of polynomials, with each polynomial in the form described above.

The true setting of this switch is useful when one wants to facsum both the numerator and denominator of a rational expression, but does not want the denominator to be multiplied through the terms of the numerator.

Function: factorfacsum (expr, arg_1, … arg_n)

Returns a form of expr which is obtained by calling facsum on the factors of expr with arg_1, … arg_n as arguments. If any of the factors of expr is raised to a power, both the factor and the exponent will be processed in this way.

Function: collectterms (expr, arg_1, …, arg_n)

If several expressions have been simplified with the following functions: facsum, factorfacsum, factenexpand, facexpten or factorfacexpten, and they are to be added together, it may be desirable to combine them using the function collecterms. collecterms can take as arguments all of the arguments that can be given to these other associated functions with the exception of nextlayerfactor, which has no effect on collectterms. The advantage of collectterms is that it returns a form similar to facsum, but since it is adding forms that have already been processed by facsum, it does not need to repeat that effort. This capability is especially useful when the expressions to be summed are very large.


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69.4 Package functs

Function: rempart (expr, n)

Removes part n from the expression expr.

If n is a list of the form [l, m] then parts l thru m are removed.

To use this function write first load("functs").

Function: wronskian ([f_1, …, f_n], x)

Returns the Wronskian matrix of the list of expressions [f_1, …, f_n] in the variable x. The determinant of the Wronskian matrix is the Wronskian determinant of the list of expressions.

To use wronskian, first load("functs"). Example:

(%i1) load("functs")$
(%i2) wronskian([f(x), g(x)],x);
(%o2) matrix([f(x),g(x)],['diff(f(x),x,1),'diff(g(x),x,1)])
Function: tracematrix (M)

Returns the trace (sum of the diagonal elements) of matrix M.

To use this function write first load("functs").

Function: rational (z)

Multiplies numerator and denominator of z by the complex conjugate of denominator, thus rationalizing the denominator. Returns canonical rational expression (CRE) form if given one, else returns general form.

To use this function write first load("functs").

Function: nonzeroandfreeof (x, expr)

Returns true if expr is nonzero and freeof (x, expr) returns true. Returns false otherwise.

To use this function write first load("functs").

Function: linear (expr, x)

When expr is an expression linear in variable x, linear returns a*x + b where a is nonzero, and a and b are free of x. Otherwise, linear returns expr.

To use this function write first load("functs").

Function: gcdivide (p, q)

When the option variable takegcd is true which is the default, gcdivide divides the polynomials p and q by their greatest common divisor and returns the ratio of the results. gcdivde calls the function ezgcd to divide the polynomials by the greatest common divisor.

When takegcd is false, gcdivide returns the ratio p/q.

To use this function write first load("functs").

See also ezgcd, gcd, gcdex, and poly_gcd.

Example:

(%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
Function: arithmetic (a, d, n)

Returns the n-th term of the arithmetic series a, a + d, a + 2*d, ..., a + (n - 1)*d.

To use this function write first load("functs").

Function: geometric (a, r, n)

Returns the n-th term of the geometric series a, a*r, a*r^2, ..., a*r^(n - 1).

To use this function write first load("functs").

Function: harmonic (a, b, c, n)

Returns the n-th term of the harmonic series a/b, a/(b + c), a/(b + 2*c), ..., a/(b + (n - 1)*c).

To use this function write first load("functs").

Function: arithsum (a, d, n)

Returns the sum of the arithmetic series from 1 to n.

To use this function write first load("functs").

Function: geosum (a, r, n)

Returns the sum of the geometric series from 1 to n. If n is infinity (inf) then a sum is finite only if the absolute value of r is less than 1.

To use this function write first load("functs").

Function: gaussprob (x)

Returns the Gaussian probability function %e^(-x^2/2) / sqrt(2*%pi).

To use this function write first load("functs").

Function: gd (x)

Returns the Gudermannian function 2*atan(%e^x)-%pi/2.

To use this function write first load("functs").

Function: agd (x)

Returns the inverse Gudermannian function log (tan (%pi/4 + x/2))).

To use this function write first load("functs").

Function: vers (x)

Returns the versed sine 1 - cos (x).

To use this function write first load("functs").

Function: covers (x)

Returns the coversed sine 1 - sin (x).

To use this function write first load("functs").

Function: exsec (x)

Returns the exsecant sec (x) - 1.

To use this function write first load("functs").

Function: hav (x)

Returns the haversine (1 - cos(x))/2.

To use this function write first load("functs").

Function: combination (n, r)

Returns the number of combinations of n objects taken r at a time.

To use this function write first load("functs").

Function: permutation (n, r)

Returns the number of permutations of r objects selected from a set of n objects.

To use this function write first load("functs").


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69.5 Package ineq

The ineq package contains simplification rules for inequalities.

Example session:

(%i1) load("ineq")$
Warning: Putting rules on '+' or '*' is inefficient, and may not work.
Warning: Putting rules on '+' or '*' is inefficient, and may not work.
Warning: Putting rules on '+' or '*' is inefficient, and may not work.
Warning: Putting rules on '+' or '*' is inefficient, and may not work.
Warning: Putting rules on '+' or '*' is inefficient, and may not work.
Warning: Putting rules on '+' or '*' is inefficient, and may not work.
Warning: Putting rules on '+' or '*' is inefficient, and may not work.
Warning: Putting rules on '+' or '*' is inefficient, and may not work.
(%i2) a>=4;  /* a sample inequality */
(%o2)                               a >= 4
(%i3) (b>c)+%; /* add a second, strict inequality */
(%o3)                            b + a > c + 4
(%i4) 7*(x<y); /* multiply by a positive number */
(%o4)                              7 x < 7 y
(%i5) -2*(x>=3*z); /* multiply by a negative number */
(%o5)                           - 2 x <= - 6 z
(%i6) (1+a^2)*(1/(1+a^2)<=1); /* Maxima knows that 1+a^2 > 0 */
                                        2
(%o6)                             1 <= a  + 1
(%i7) assume(x>0)$ x*(2<3); /* assuming x>0 */
(%o7)                              2 x < 3 x
(%i8) a>=b; /* another inequality */
(%o8)                               a >= b
(%i9) 3+%; /* add something */
(%o9)                           a + 3 >= b + 3
(%i10) %-3; /* subtract it out */
(%o10)                              a >= b
(%i11) a>=c-b; /* yet another inequality */
(%o11)                            a >= c - b
(%i12) b+%; /* add b to both sides */
(%o12)                            b + a >= c
(%i13) %-c; /* subtract c from both sides */
(%o13)                         - c + b + a >= 0
(%i14) -%;  /* multiply by -1 */
(%o14)                          c - b - a <= 0
(%i15) (z-1)^2>-2*z; /* determining truth of assertion */
                                      2
(%o15)                         (z - 1)  > - 2 z
(%i16) expand(%)+2*z; /* expand this and add 2*z to both sides */
                                   2
(%o16)                            z  + 1 > 0
(%i17) %,pred;
(%o17)                               true

Be careful about using parentheses around the inequalities: when the user types in (A > B) + (C = 5) the result is A + C > B + 5, but A > B + C = 5 is a syntax error, and (A > B + C) = 5 is something else entirely.

Do disprule (all) to see a complete listing of the rule definitions.

The user will be queried if Maxima is unable to decide the sign of a quantity multiplying an inequality.

The most common mis-feature is illustrated by:

(%i1) eq: a > b;
(%o1)                              a > b
(%i2) 2*eq;
(%o2)                            2 (a > b)
(%i3) % - eq;
(%o3)                              a > b

Another problem is 0 times an inequality; the default to have this turn into 0 has been left alone. However, if you type X*some_inequality and Maxima asks about the sign of X and you respond zero (or z), the program returns X*some_inequality and not use the information that X is 0. You should do ev (%, x: 0) in such a case, as the database will only be used for comparison purposes in decisions, and not for the purpose of evaluating X.

The user may note a slower response when this package is loaded, as the simplifier is forced to examine more rules than without the package, so you might wish to remove the rules after making use of them. Do kill (rules) to eliminate all of the rules (including any that you might have defined); or you may be more selective by killing only some of them; or use remrule on a specific rule.

Note that if you load this package after defining your own rules you will clobber your rules that have the same name. The rules in this package are: *rule1, …, *rule8, +rule1, …, +rule18, and you must enclose the rulename in quotes to refer to it, as in remrule ("+", "+rule1") to specifically remove the first rule on "+" or disprule ("*rule2") to display the definition of the second multiplicative rule.


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69.6 Package rducon

Function: reduce_consts (expr)

Replaces constant subexpressions of expr with constructed constant atoms, saving the definition of all these constructed constants in the list of equations const_eqns, and returning the modified expr. Those parts of expr are constant which return true when operated on by the function constantp. Hence, before invoking reduce_consts, one should do

declare ([objects to be given the constant property], constant)$

to set up a database of the constant quantities occurring in your expressions.

If you are planning to generate Fortran output after these symbolic calculations, one of the first code sections should be the calculation of all constants. To generate this code segment, do

map ('fortran, const_eqns)$

Variables besides const_eqns which affect reduce_consts are:

const_prefix (default value: xx) is the string of characters used to prefix all symbols generated by reduce_consts to represent constant subexpressions.

const_counter (default value: 1) is the integer index used to generate unique symbols to represent each constant subexpression found by reduce_consts.

load("rducon") loads this function. demo(rducon) shows a demonstration of this function.


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69.7 Package scifac

Function: gcfac (expr)

gcfac is a factoring function that attempts to apply the same heuristics which scientists apply in trying to make expressions simpler. gcfac is limited to monomial-type factoring. For a sum, gcfac does the following:

  1. Factors over the integers.
  2. Factors out the largest powers of terms occurring as coefficients, regardless of the complexity of the terms.
  3. Uses (1) and (2) in factoring adjacent pairs of terms.
  4. Repeatedly and recursively applies these techniques until the expression no longer changes.

Item (3) does not necessarily do an optimal job of pairwise factoring because of the combinatorially-difficult nature of finding which of all possible rearrangements of the pairs yields the most compact pair-factored result.

load("scifac") loads this function. demo(scifac) shows a demonstration of this function.


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69.8 Package sqdnst

Function: sqrtdenest (expr)

Denests sqrt of simple, numerical, binomial surds, where possible. E.g.

(%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

Sometimes it helps to apply sqrtdenest more than once, on such as (19601-13860 sqrt(2))^(7/4).

load("sqdnst") loads this function.


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70 solve_rec


70.1 Introduction to solve_rec

solve_rec is a package for solving linear recurrences with polynomial coefficients.

A demo is available with demo(solve_rec).

Example:

(%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)

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70.2 Functions and Variables for solve_rec

Function: reduce_order (rec, sol, var)

Reduces the order of linear recurrence rec when a particular solution sol is known. The reduced reccurence can be used to get other solutions.

Example:

(%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)!

So the general solution is

             n - 1
             ====        j
             \      (- 1)
       %k  n  >    -------- + %k  n
         2   /     (j + 1)!     1
             ====
             j = 0
Option variable: simplify_products

Default value: true

If simplify_products is true, solve_rec will try to simplify products in result.

See also: solve_rec.

Function: simplify_sum (expr)

Tries to simplify all sums appearing in expr to a closed form.

To use this function first load the simplify_sum package with load("simplify_sum").

Example:

(%i1) load("simplify_sum")$
(%i2) sum(binom(n+k,k)/2^k, k, 0, n)
                             + sum(binom(2*n, 2*k), k, 0, n);
         n                            n
        ====                         ====
        \      binomial(n + k, k)    \
(%o2)    >     ------------------ +   >    binomial(2 n, 2 k)
        /               k            /
        ====           2             ====
        k = 0                        k = 0
(%i3) simplify_sum(%);
                               n
                              4     n
(%o3)                         -- + 2
                              2
Function: solve_rec (eqn, var, [init])

Solves for hypergeometrical solutions to linear recurrence eqn with polynomials coefficient in variable var. Optional arguments init are initial conditions.

solve_rec can solve linear recurrences with constant coefficients, finds hypergeometrical solutions to homogeneous linear recurrences with polynomial coefficients, rational solutions to linear recurrences with polynomial coefficients and can solve Ricatti type recurrences.

Note that the running time of the algorithm used to find hypergeometrical solutions is exponential in the degree of the leading and trailing coefficient.

To use this function first load the solve_rec package with load("solve_rec");.

Example of linear recurrence with constant coefficients:

(%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

Example of linear recurrence with polynomial coefficients:

(%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

Example of Ricatti type recurrence:

(%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

See also: solve_rec_rat, simplify_products, and product_use_gamma.

Function: solve_rec_rat (eqn, var, [init])

Solves for rational solutions to linear recurrences. See solve_rec for description of arguments.

To use this function first load the solve_rec package with load("solve_rec");.

Example:

(%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)

See also: solve_rec.

Option variable: product_use_gamma

Default value: true

When simplifying products, solve_rec introduces gamma function into the expression if product_use_gamma is true.

See also: simplify_products, solve_rec.

Function: summand_to_rec (summand, k, n)
Function: summand_to_rec (summand, [k, lo, hi], n)

Returns the recurrence sattisfied by the sum

     hi
    ====
    \
     >     summand
    /
    ====
  k = lo

where summand is hypergeometrical in k and n. If lo and hi are omited, they are assumed to be lo = -inf and hi = inf.

To use this function first load the simplify_sum package with load("simplify_sum").

Example:

(%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

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71 stats


71.1 Introduction to stats

Package stats contains a set of classical statistical inference and hypothesis testing procedures.

All these functions return an inference_result Maxima object which contains the necessary results for population inferences and decision making.

Global variable stats_numer controls whether results are given in floating point or symbolic and rational format; its default value is true and results are returned in floating point format.

Package descriptive contains some utilities to manipulate data structures (lists and matrices); for example, to extract subsamples. It also contains some examples on how to use package numericalio to read data from plain text files. See descriptive and numericalio for more details.

Package stats loads packages descriptive, distrib and inference_result.

For comments, bugs or suggestions, please contact the author at

’mario AT edu DOT xunta DOT es’.


71.2 Functions and Variables for inference_result

Function: inference_result (title, values, numbers)

Constructs an inference_result object of the type returned by the stats functions. Argument title is a string with the name of the procedure; values is a list with elements of the form symbol = value and numbers is a list with positive integer numbers ranging from one to length(values), indicating which values will be shown by default.

Example:

This is a simple example showing results concerning a rectangle. The title of this object is the string "Rectangle", it stores five results, named 'base, 'height, 'diagonal, 'area, and 'perimeter, but only the first, second, fifth, and fourth will be displayed. The 'diagonal is stored in this object, but it is not displayed; to access its value, make use of function take_inference.

(%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)

See also take_inference.

Function: inferencep (obj)

Returns true or false, depending on whether obj is an inference_result object or not.

Function: items_inference (obj)

Returns a list with the names of the items stored in obj, which must be an inference_result object.

Example:

The inference_result object stores two values, named 'pi and 'e, but only the second is displayed. The items_inference function returns the names of all items, no matter they are displayed or not.

(%i1) load("inference_result")$
(%i2) inference_result("Hi", ['pi=%pi,'e=%e],[2]);
                            |   Hi
(%o2)                       |
                            | e = %e
(%i3) items_inference(%);
(%o3)                        [pi, e]
Function: take_inference (n, obj)
Function: take_inference (name, obj)
Function: take_inference (list, obj)

Returns the n-th value stored in obj if n is a positive integer, or the item named name if this is the name of an item. If the first argument is a list of numbers and/or symbols, function take_inference returns a list with the corresponding results.

Example:

Given an inference_result object, function take_inference is called in order to extract some information stored in it.

(%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]

See also inference_result and take_inference.


71.3 Functions and Variables for stats

Option variable: stats_numer

Default value: true

If stats_numer is true, inference statistical functions return their results in floating point numbers. If it is false, results are given in symbolic and rational format.

Function: test_mean (x)
Function: test_mean (x, options ...)

This is the mean t-test. Argument x is a list or a column matrix containing an one dimensional sample. It also performs an asymptotic test based on the Central Limit Theorem if option 'asymptotic is true.

Options:

  • 'mean, default 0, is the mean value to be checked.
  • 'alternative, default 'twosided, is the alternative hypothesis; valid values are: 'twosided, 'greater and 'less.
  • 'dev, default 'unknown, this is the value of the standard deviation when it is known; valid values are: 'unknown or a positive expression.
  • 'conflevel, default 95/100, confidence level for the confidence interval; it must be an expression which takes a value in (0,1).
  • 'asymptotic, default false, indicates whether it performs an exact t-test or an asymptotic one based on the Central Limit Theorem; valid values are true and false.

The output of function test_mean is an inference_result Maxima object showing the following results:

  1. 'mean_estimate: the sample mean.
  2. 'conf_level: confidence level selected by the user.
  3. 'conf_interval: confidence interval for the population mean.
  4. 'method: inference procedure.
  5. 'hypotheses: null and alternative hypotheses to be tested.
  6. 'statistic: value of the sample statistic used for testing the null hypothesis.
  7. 'distribution: distribution of the sample statistic, together with its parameter(s).
  8. 'p_value: p-value of the test.

Examples:

Performs an exact t-test with unknown variance. The null hypothesis is H_0: mean=50 against the one sided alternative H_1: mean<50; according to the results, the p-value is too great, there are no evidence for rejecting H_0.

(%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

This time Maxima performs an asymptotic test, based on the Central Limit Theorem. The null hypothesis is H_0: equal(mean, 50) against the two sided alternative H_1: not equal(mean, 50); according to the results, the p-value is very small, H_0 should be rejected in favor of the alternative H_1. Note that, as indicated by the Method component, this procedure should be applied to large samples.

(%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
Function: test_means_difference (x1, x2)
Function: test_means_difference (x1, x2, options ...)

This is the difference of means t-test for two samples. Arguments x1 and x2 are lists or column matrices containing two independent samples. In case of different unknown variances (see options 'dev1, 'dev2 and 'varequal bellow), the degrees of freedom are computed by means of the Welch approximation. It also performs an asymptotic test based on the Central Limit Theorem if option 'asymptotic is set to true.

Options:

  • 'alternative, default 'twosided, is the alternative hypothesis; valid values are: 'twosided, 'greater and 'less.
  • 'dev1, default 'unknown, this is the value of the standard deviation of the x1 sample when it is known; valid values are: 'unknown or a positive expression.
  • 'dev2, default 'unknown, this is the value of the standard deviation of the x2 sample when it is known; valid values are: 'unknown or a positive expression.
  • 'varequal, default false, whether variances should be considered to be equal or not; this option takes effect only when 'dev1 and/or 'dev2 are 'unknown.
  • 'conflevel, default 95/100, confidence level for the confidence interval; it must be an expression which takes a value in (0,1).
  • 'asymptotic, default false, indicates whether it performs an exact t-test or an asymptotic one based on the Central Limit Theorem; valid values are true and false.

The output of function test_means_difference is an inference_result Maxima object showing the following results:

  1. 'diff_estimate: the difference of means estimate.
  2. 'conf_level: confidence level selected by the user.
  3. 'conf_interval: confidence interval for the difference of means.
  4. 'method: inference procedure.
  5. 'hypotheses: null and alternative hypotheses to be tested.
  6. 'statistic: value of the sample statistic used for testing the null hypothesis.
  7. 'distribution: distribution of the sample statistic, together with its parameter(s).
  8. 'p_value: p-value of the test.

Examples:

The equality of means is tested with two small samples x and y, against the alternative H_1: m_1>m_2, being m_1 and m_2 the populations means; variances are unknown and supposed to be different.

(%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

The same test as before, but now variances are supposed to be equal.

(%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
Function: test_variance (x)
Function: test_variance (x, options, ...)

This is the variance chi^2-test. Argument x is a list or a column matrix containing an one dimensional sample taken from a normal population.

Options:

  • 'mean, default 'unknown, is the population’s mean, when it is known.
  • 'alternative, default 'twosided, is the alternative hypothesis; valid values are: 'twosided, 'greater and 'less.
  • 'variance, default 1, this is the variance value (positive) to be checked.
  • 'conflevel, default 95/100, confidence level for the confidence interval; it must be an expression which takes a value in (0,1).

The output of function test_variance is an inference_result Maxima object showing the following results:

  1. 'var_estimate: the sample variance.
  2. 'conf_level: confidence level selected by the user.
  3. 'conf_interval: confidence interval for the population variance.
  4. 'method: inference procedure.
  5. 'hypotheses: null and alternative hypotheses to be tested.
  6. 'statistic: value of the sample statistic used for testing the null hypothesis.
  7. 'distribution: distribution of the sample statistic, together with its parameter.
  8. 'p_value: p-value of the test.

Examples:

It is tested whether the variance of a population with unknown mean is equal to or greater than 200.

(%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
Function: test_variance_ratio (x1, x2)
Function: test_variance_ratio (x1, x2, options ...)

This is the variance ratio F-test for two normal populations. Arguments x1 and x2 are lists or column matrices containing two independent samples.

Options:

  • 'alternative, default 'twosided, is the alternative hypothesis; valid values are: 'twosided, 'greater and 'less.
  • 'mean1, default 'unknown, when it is known, this is the mean of the population from which x1 was taken.
  • 'mean2, default 'unknown, when it is known, this is the mean of the population from which x2 was taken.
  • 'conflevel, default 95/100, confidence level for the confidence interval of the ratio; it must be an expression which takes a value in (0,1).

The output of function test_variance_ratio is an inference_result Maxima object showing the following results:

  1. 'ratio_estimate: the sample variance ratio.
  2. 'conf_level: confidence level selected by the user.
  3. 'conf_interval: confidence interval for the variance ratio.
  4. 'method: inference procedure.
  5. 'hypotheses: null and alternative hypotheses to be tested.
  6. 'statistic: value of the sample statistic used for testing the null hypothesis.
  7. 'distribution: distribution of the sample statistic, together with its parameters.
  8. 'p_value: p-value of the test.

Examples:

The equality of the variances of two normal populations is checked against the alternative that the first is greater than the second.

(%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
Function: test_proportion (x, n)
Function: test_proportion (x, n, options ...)

Inferences on a proportion. Argument x is the number of successes in n trials in a Bernoulli experiment with unknown probability.

Options:

  • 'proportion, default 1/2, is the value of the proportion to be checked.
  • 'alternative, default 'twosided, is the alternative hypothesis; valid values are: 'twosided, 'greater and 'less.
  • 'conflevel, default 95/100, confidence level for the confidence interval; it must be an expression which takes a value in (0,1).
  • 'asymptotic, default false, indicates whether it performs an exact test based on the binomial distribution, or an asymptotic one based on the Central Limit Theorem; valid values are true and false.
  • 'correct, default true, indicates whether Yates correction is applied or not.

The output of function test_proportion is an inference_result Maxima object showing the following results:

  1. 'sample_proportion: the sample proportion.
  2. 'conf_level: confidence level selected by the user.
  3. 'conf_interval: Wilson confidence interval for the proportion.
  4. 'method: inference procedure.
  5. 'hypotheses: null and alternative hypotheses to be tested.
  6. 'statistic: value of the sample statistic used for testing the null hypothesis.
  7. 'distribution: distribution of the sample statistic, together with its parameters.
  8. 'p_value: p-value of the test.

Examples:

Performs an exact test. The null hypothesis is H_0: p=1/2 against the one sided alternative H_1: p<1/2.

(%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 

A two sided asymptotic test. Confidence level is 99/100.

(%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
Function: test_proportions_difference (x1, n1, x2, n2)
Function: test_proportions_difference (x1, n1, x2, n2, options ...)

Inferences on the difference of two proportions. Argument x1 is the number of successes in n1 trials in a Bernoulli experiment in the first population, and x2 and n2 are the corresponding values in the second population. Samples are independent and the test is asymptotic.

Options:

  • 'alternative, default 'twosided, is the alternative hypothesis; valid values are: 'twosided (p1 # p2), 'greater (p1 > p2) and 'less (p1 < p2).
  • 'conflevel, default 95/100, confidence level for the confidence interval; it must be an expression which takes a value in (0,1).
  • 'correct, default true, indicates whether Yates correction is applied or not.

The output of function test_proportions_difference is an inference_result Maxima object showing the following results:

  1. 'proportions: list with the two sample proportions.
  2. 'conf_level: confidence level selected by the user.
  3. 'conf_interval: Confidence interval for the difference of proportions p1 - p2.
  4. 'method: inference procedure and warning message in case of any of the samples sizes is less than 10.
  5. 'hypotheses: null and alternative hypotheses to be tested.
  6. 'statistic: value of the sample statistic used for testing the null hypothesis.
  7. 'distribution: distribution of the sample statistic, together with its parameters.
  8. 'p_value: p-value of the test.

Examples:

A machine produced 10 defective articles in a batch of 250. After some maintenance work, it produces 4 defective in a batch of 150. In order to know if the machine has improved, we test the null hypothesis H0:p1=p2, against the alternative H0:p1>p2, where p1 and p2 are the probabilities for one produced article to be defective before and after maintenance. According to the p value, there is not enough evidence to accept the alternative.

(%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 

Exact standard deviation of the asymptotic normal distribution when the data are unknown.

(%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
Function: test_sign (x)
Function: test_sign (x, options ...)

This is the non parametric sign test for the median of a continuous population. Argument x is a list or a column matrix containing an one dimensional sample.

Options:

  • 'alternative, default 'twosided, is the alternative hypothesis; valid values are: 'twosided, 'greater and 'less.
  • 'median, default 0, is the median value to be checked.

The output of function test_sign is an inference_result Maxima object showing the following results:

  1. 'med_estimate: the sample median.
  2. 'method: inference procedure.
  3. 'hypotheses: null and alternative hypotheses to be tested.
  4. 'statistic: value of the sample statistic used for testing the null hypothesis.
  5. 'distribution: distribution of the sample statistic, together with its parameter(s).
  6. 'p_value: p-value of the test.

Examples:

Checks whether the population from which the sample was taken has median 6, against the alternative H_1: median > 6.

(%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
Function: test_signed_rank (x)
Function: test_signed_rank (x, options ...)

This is the Wilcoxon signed rank test to make inferences about the median of a continuous population. Argument x is a list or a column matrix containing an one dimensional sample. Performs normal approximation if the sample size is greater than 20, or if there are zeroes or ties.

See also pdf_rank_test and cdf_rank_test.

Options:

  • 'median, default 0, is the median value to be checked.
  • 'alternative, default 'twosided, is the alternative hypothesis; valid values are: 'twosided, 'greater and 'less.

The output of function test_signed_rank is an inference_result Maxima object with the following results:

  1. 'med_estimate: the sample median.
  2. 'method: inference procedure.
  3. 'hypotheses: null and alternative hypotheses to be tested.
  4. 'statistic: value of the sample statistic used for testing the null hypothesis.
  5. 'distribution: distribution of the sample statistic, together with its parameter(s).
  6. 'p_value: p-value of the test.

Examples:

Checks the null hypothesis H_0: median = 15 against the alternative H_1: median > 15. This is an exact test, since there are no ties.

(%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
Function: test_rank_sum (x1, x2)
Function: test_rank_sum (x1, x2, option)

This is the Wilcoxon-Mann-Whitney test for comparing the medians of two continuous populations. The first two arguments x1 and x2 are lists or column matrices with the data of two independent samples. Performs normal approximation if any of the sample sizes is greater than 10, or if there are ties.

Option:

  • 'alternative, default 'twosided, is the alternative hypothesis; valid values are: 'twosided, 'greater and 'less.

The output of function test_rank_sum is an inference_result Maxima object with the following results:

  1. 'method: inference procedure.
  2. 'hypotheses: null and alternative hypotheses to be tested.
  3. 'statistic: value of the sample statistic used for testing the null hypothesis.
  4. 'distribution: distribution of the sample statistic, together with its parameters.
  5. 'p_value: p-value of the test.

Examples:

Checks whether populations have similar medians. Samples sizes are small and an exact test is made.

(%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

Now, with greater samples and ties, the procedure makes normal approximation. The alternative hypothesis is H_1: median1 < median2.

(%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
Function: test_normality (x)

Shapiro-Wilk test for normality. Argument x is a list of numbers, and sample size must be greater than 2 and less or equal than 5000, otherwise, function test_normality signals an error message.

Reference:

[1] Algorithm AS R94, Applied Statistics (1995), vol.44, no.4, 547-551

The output of function test_normality is an inference_result Maxima object with the following results:

  1. 'statistic: value of the W statistic.
  2. 'p_value: p-value under normal assumption.

Examples:

Checks for the normality of a population, based on a sample of size 9.

(%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
Function: simple_linear_regression (x)
Function: simple_linear_regression (x option)

Simple linear regression, y_i=a+b x_i+e_i, where e_i are N(0,sigma) independent random variables. Argument x must be a two column matrix or a list of pairs.

Options:

  • 'conflevel, default 95/100, confidence level for the confidence interval; it must be an expression which takes a value in (0,1).
  • 'regressor, default 'x, name of the independent variable.

The output of function simple_linear_regression is an inference_result Maxima object with the following results:

  1. 'model: the fitted equation. Useful to make new predictions. See examples bellow.
  2. 'means: bivariate mean.
  3. 'variances: variances of both variables.
  4. 'correlation: correlation coefficient.
  5. 'adc: adjusted determination coefficient.
  6. 'a_estimation: estimation of parameter a.
  7. 'a_conf_int: confidence interval of parameter a.
  8. 'b_estimation: estimation of parameter b.
  9. 'b_conf_int: confidence interval of parameter b.
  10. 'hypotheses: null and alternative hypotheses about parameter b.
  11. 'statistic: value of the sample statistic used for testing the null hypothesis.
  12. 'distribution: distribution of the sample statistic, together with its parameter.
  13. 'p_value: p-value of the test about b.
  14. 'v_estimation: unbiased variance estimation, or residual variance.
  15. 'v_conf_int: variance confidence interval.
  16. 'cond_mean_conf_int: confidence interval for the conditioned mean. See examples bellow.
  17. 'new_pred_conf_int: confidence interval for a new prediction. See examples bellow.
  18. 'residuals: list of pairs (prediction, residual), ordered with respect to predictions. This is useful for goodness of fit analysis. See examples bellow.

Only items 1, 4, 14, 9, 10, 11, 12, and 13 above, in this order, are shown by default. The rest remain hidden until the user makes use of functions items_inference and take_inference.

Example:

Fitting a linear model to a bivariate sample. Input %i4 plots the sample together with the regression line; input %i5 computes y given x=113; the means and the confidence interval for a new prediction when x=113 are also calculated.

(%i1) load("stats")$
(%i2) s:[[125,140.7], [130,155.1], [135,160.3], [140,167.2],
                                                [145,169.8]]$
(%i3) z:simple_linear_regression(s,conflevel=0.99);
           |               SIMPLE LINEAR REGRESSION
           |
           |   model = 1.405999999999985 x - 31.18999999999804
           |
           |           correlation = .9611685255255155
           |
           |           v_estimation = 13.57966666666665
           |
(%o3)      | b_conf_int = [.04469633662525263, 2.767303663374718]
           |
           |          hypotheses = H0: b = 0 ,H1: b # 0
           |
           |            statistic = 6.032686683658114
           |
           |            distribution = [student_t, 3]
           |
           |             p_value = 0.0038059549413203
(%i4) plot2d([[discrete, s], take_inference(model,z)],
        [x,120,150],
        [gnuplot_curve_styles, ["with points","with lines"]] )$
(%i5) take_inference(model,z), x=133;
(%o5)                         155.808
(%i6) take_inference(means,z);
(%o6)                     [135.0, 158.62]
(%i7) take_inference(new_pred_conf_int,z), x=133;
(%o7)              [132.0728595995113, 179.5431404004887]

71.4 Functions and Variables for special distributions

Function: pdf_signed_rank (x, n)

Probability density function of the exact distribution of the signed rank statistic. Argument x is a real number and n a positive integer.

See also test_signed_rank.

Function: cdf_signed_rank (x, n)

Cumulative density function of the exact distribution of the signed rank statistic. Argument x is a real number and n a positive integer.

See also test_signed_rank.

Function: pdf_rank_sum (x, n, m)

Probability density function of the exact distribution of the rank sum statistic. Argument x is a real number and n and m are both positive integers.

See also test_rank_sum.

Function: cdf_rank_sum (x, n, m)

Cumulative density function of the exact distribution of the rank sum statistic. Argument x is a real number and n and m are both positive integers.

See also test_rank_sum.


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72 stirling


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72.1 Functions and Variables for stirling

Function: stirling (z, n)
Function: stirling (z, n, pred)

Replace gamma(x) with the O(1/x^(2n-1)) Stirling formula. When n isn’t a nonnegative integer, signal an error. With the optional third argument pred, the Stirling formula is applied only when pred is true.

To use this function write first load("stirling").

Reference: Abramowitz & Stegun, "Handbook of mathematical functions", 6.1.40.

Examples:

(%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

The function stirling knows the difference between the variable ’gamma’ and the function gamma:

(%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

To apply the Stirling formula only to terms that involve the variable k, use an optional third argument; for example

(%i7) makegamma(pochhammer(a,k)/pochhammer(b,k));
                      gamma(b) gamma(k + a)
(%o7)                 ---------------------
                      gamma(a) gamma(k + b)

(%i8) stirling(%,1, lambda([s], not(freeof(k,s))));
        b - a                 k + a - 1/2        - k - b + 1/2
      %e      gamma(b) (k + a)            (k + b)
(%o8) --------------------------------------------------------
                              gamma(a)

The terms gamma(a) and gamma(b) are free of k, so the Stirling formula was not applied to these two terms.


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73 stringproc


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73.1 Einführung in die Verarbeitung von Zeichenketten

Das Paket stringproc enthält Funktionen für die Verarbeitung von Zeichen und Zeichenketten, was Formatierung, Zeichenkodierung und die Behandlung von Datenströmen mit einschließt. Abgerundet wird dieses Paket durch Werkzeuge für die Kryptographie, wie z.B. Base64 und Hashfunktionen.

Das Paket kann explizit durch load("stringproc") geladen werden oder automatisch durch die Verwendung einer der enthaltenden Funktionen.

Fragen und Fehlerberichte senden Sie bitte direkt an den Autor, dessen e-Mail-Adresse durch den folgenden Befehl ausgegeben wird.

printf(true, "~{~a~}@gmail.com", split(sdowncase("Volker van Nek")))$

Eine Zeichenkette wird durch die Eingabe von z.B. "Text" erzeugt. Ist die Optionsvariable stringdisp auf false gesetzt, was standardmäßig der Fall ist, werden die (doppelten) Anführungszeichen nicht mit ausgegeben. stringp ist ein Test, ob ein Objekt eine Zeichenkette ist.

(%i1) str: "Text";
(%o1)                         Text
(%i2) stringp(str);
(%o2)                         true

Schriftzeichen werden in Maxima durch Zeichenketten der Länge 1 dargestellt. charp ist hier der entsprechende Test.

(%i1) char: "e";
(%o1)                           e
(%i2) charp(char);
(%o2)                         true

Positionsindizes in Zeichenketten sind in Maxima genau so wie in Listen 1-indiziert, wodurch die folgende Übereinstimmung entsteht.

(%i1) is(charat("Lisp",1) = charlist("Lisp")[1]);
(%o1)                         true

Eine Zeichenkette kann Ausdrücke enthalten, die Maxima versteht. Diese können mit parse_string heraus gelöst werden.

(%i1) map(parse_string, ["42" ,"sqrt(2)", "%pi"]);
(%o1)                   [42, sqrt(2), %pi]
(%i2) map('float, %);
(%o2)        [42.0, 1.414213562373095, 3.141592653589793]

Zeichenketten können als Schriftzeichen und binär als Oktette verarbeitet werden. string_to_octets bzw. octets_to_string dienen hierbei zur Umrechnung. Die verwendbaren Kodierungen sind dabei von der Plattform, der Anwendung und vom unter Maxima liegenden Lisp abhängig. (Folgend Maxima in GNU/Linux, kompiliert mit SBCL.)

(%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]

Dem entsprechend können Zeichenketten an Datenströme für Schriftzeichen und als Oktette an binäre Ströme weiter gegeben werden. Das folgende Beispiel zeigt das Schreiben und Lesen von Schriftzeichen in bzw. aus einer Datei.

openw gibt dabei einen Ausgabestrom in eine Datei zurück, mit printf wird formatiert in diesen Strom geschrieben und mit z.B. close werden die im Strom enthaltenden Zeichen in die Datei geschrieben.

(%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)$

openr gibt folgend einen Eingabestrom aus der obigen Datei zurück und readline die gelesene Zeile als Zeichenkette. Mit z.B. split oder tokens kann die Zeichenkette anschließend in seine Bestandteile zerlegt werden. parse_string verwandelt diese dann in auswertbare Ausdrücke.

(%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)$

73.2 Ein- und Ausgabe

Beispiel: Formatiertes Schreiben in eine Datei mit anschließendem Lesen.

(%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)$

Beispiel: Lesen aus einer binären Datei. Siehe readbyte.

Funktion: close (stream)

Schließt den Datenstrom stream und gibt true zurück, wenn stream noch geöffnet war.

Funktion: flength (stream)

stream muss ein geöffneter Datenstrom in eine oder aus einer Datei sein. flength gibt dann die Anzahl der Bytes zurück, die sich momentan in dieser Datei befinden.

Beispiel: Siehe writebyte .

Funktion: flush_output (stream)

Leert den Inhalt des Dateiausgabestroms stream in die Datei.

Beispiel: Siehe writebyte .

Function: fposition (stream)
Function: fposition (stream, pos)

Ohne das optionale Argument pos gibt fposition die aktuelle Position in dem Datenstrom stream zurück. Wird pos verwendet, legt fposition diesen Wert als aktuelle Position in stream fest. pos muss eine positive Zahl sein.

Die Positionen in Datenströmen sind wie in Zeichenketten und Listen 1-indiziert, d.h. das erste Element in stream hat die Position 1.

Function: freshline ()
Function: freshline (stream)

Schreibt einen Zeilenumbruch in den Standardausgabestrom, falls die aktuelle Ausgabeposition nicht gerade der Anfang einer Zeile ist und gibt true zurück. Bei der Verwendung des optionalen Arguments stream wird der Umbruch in diesen Datenstrom geschrieben.

Es gibt Situationen, in denen freshline() nicht wie erwartet funktioniert.

Siehe auch newline.

Funktion: get_output_stream_string (stream)

Gibt Schriftzeichen, die aktuell in dem geöffneten Datenstrom stream enthalten sind, in einer Zeichenkette zurück. Die zurück gegebenen Zeichen werden dabei aus dem Datenstrom entfernt. stream muss durch make_string_output_stream erzeugt worden sein.

Beispiel: Siehe make_string_output_stream .

Funktion: make_string_input_stream (string)
Funktion: make_string_input_stream (string, start)
Funktion: make_string_input_stream (string, start, end)

Gibt einen Datenstrom zurück, der Teile der Zeichenkette string und ein Dateiende enthält. Ohne optionale Argumente enthält der Strom die gesamte Zeichenkette und ist vor dem ersten Zeichen positioniert. Mit den optionalen Argumenten start und end lässt sich der Abschnitt der Zeichenkette festlegen, den der Datenstrom enthält. Das erste Zeichen befindet sich dabei an der Position 1.

(%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)$
Funktion: make_string_output_stream ()

Gibt einen Datenstrom zurück, der Schriftzeichen aufnehmen kann. Die aktuell im Strom enthaltenden Zeichen können mit get_output_stream_string entnommen werden.

(%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)$
Funktion: newline ()
Funktion: newline (stream)

Schreibt einen Zeilenumbruch in den Standardausgabestrom und gibt false zurück. Bei der Verwendung des optionalen Arguments stream wird der Umbruch in diesen Datenstrom geschrieben. Es gibt Situationen, in denen newline() nicht wie erwartet funktioniert.

Beispiel: Siehe sprint.

Funktion: opena (file)

Gibt einen Dateiausgabestrom für Schriftzeichen zurück. Sollte die Textdatei file nicht existieren, wird sie erzeugt. Wird eine bereits vorhandene Datei geöffnet, werden alle Ausgaben in die Datei am Ende hinzugefügt.

opena_binary ist die entsprechende Funktion für die Ausgabe in eine Binärdatei.

Funktion: openr (file)

Gibt einen Dateieingabestrom für Schriftzeichen aus einer Textdatei zurück. Voraussetzung ist, dass die Datei file bereits existiert.

openr_binary ist die entsprechende Funktion für die Eingabe aus einer Binärdatei.

Funktion: openw (file)

Gibt einen Dateiausgabestrom für Schriftzeichen zurück. Sollte die Textdatei file nicht existieren, wird sie erzeugt. Wird eine bereits vorhandene Datei geöffnet, wird sie destruktiv verändert.

openw_binary ist die entsprechende Funktion für die Ausgabe in eine Binärdatei.

Function: printf (dest, string)
Function: printf (dest, string, expr_1, …, expr_n)

Erzeugt eine formatierte Ausgabe. Der Zielparameter dest gibt an, wo die Ausgabe erfolgen soll. Möglich sind hier ein Ausgabestrom oder die globalen Variablen true und false. true bewirkt eine Ausgabe im Terminal. Der Rückgabewert von printf ist in diesem Fall false. false als Zielparameter bewirkt die Ausgabe im Rückgabewert.

Die Zeichen des Kontrollparameters string werden der Reihe nach ausgegeben, wobei jedoch eine Tilde eine Direktive einleitet. Die Direktiven verwenden dann im Allgemeinen die nachstehenden Parameter expr_1, …, expr_n, um die Ausgabe zu erzeugen. Das Zeichen nach der Tilde gibt dabei an, welche Art der Formatierung gewünscht ist.

printf stellt die Common Lisp Funktion format in Maxima zur Verfügung. Das folgende Beispiel zeigt die grundsätzliche Beziehung zwischen diesen beiden Funktionen.

(%i1) printf(true, "R~dD~d~%", 2, 2);
R2D2
(%o1)                                false
(%i2) :lisp (format t "R~dD~d~%" 2 2)
R2D2
NIL

Die folgende Beschreibung und die Beispiele beschränken sich auf eine grobe Skizze der Verwendungsmöglichkeiten von printf. Die Lisp Funktion format ist in vielen Referenzbüchern ausführlich beschrieben. Eine hilfreiche Quelle ist z.B. das frei verfügbare Online-Manual "Common Lisp the Language" von Guy L. Steele. Siehe dort das Kapitel 22.3.3.

   ~%       new line
   ~&       fresh line
   ~t       tab
   ~$       monetary
   ~d       decimal integer
   ~b       binary integer
   ~o       octal integer
   ~x       hexadecimal integer
   ~br      base-b integer
   ~r       spell an integer
   ~p       plural
   ~f       floating point
   ~e       scientific notation
   ~g       ~f or ~e, depending upon magnitude
   ~h       bigfloat
   ~a       uses Maxima function string
   ~s       like ~a, but output enclosed in "double quotes"
   ~~       ~
   ~<       justification, ~> terminates
   ~(       case conversion, ~) terminates 
   ~[       selection, ~] terminates 
   ~{       iteration, ~} terminates

Die Direktive ~h für Gleitkommazahlen mit beliebiger Genauigkeit entspricht nicht dem Lisp-Standard und wird daher unten näher beschrieben.

Die Direktive ~* wird nicht unterstützt.

Ist dest ein Datenstrom oder true, gibt printf false zurück. Andernfalls ist der Rückgabewert eine Zeichenkette.

(%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.

Die Direktive ~h wurde für Gleitkommazahlen mit beliebiger Genauigkeit eingeführt.

~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))$
|++++++++++++++++++++|
Funktion: readbyte (stream)

Entfernt das erste Byte aus dem binären Eingabestrom stream und gibt es zurück. Ist das Ende der Datei (EOF) erreicht, wird false zurück gegeben.

Beispiel: Die ersten 16 Byte aus einer mit AES in OpenSSL verschlüsselten Datei werden gelesen und ausgewertet.

(%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
Funktion: readchar (stream)

Entfernt und gibt das erste Schriftzeichen in stream zurück. Falls das Ende des Streams erreicht sein sollte, gibt readchar false zurück.

Beispiel: Siehe make_string_input_stream.

Function: readline (stream)

Gibt die Zeichenkette zurück, die sämtliche Zeichen von der aktuellen Position in stream bis zum Ende der Zeile enthält oder false, falls das Ende der Datei erreicht wurde.

Funktion: sprint (expr_1, …, expr_n)

Wertet ihre Argumente der Reihe nach von links nach rechts aus und gibt sie dann auf einer Linie aus. Zeilenbegrenzungen werden dabei außer Acht gelassen. An die ausgegebenen Ausdrücke wird jeweils rechts ein Leerzeichen angefügt.

Beispiel: Sequentielle Ausgabe mit sprint. Zeilenumbrüche werden hier mit newline() erzeugt.

(%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 
Funktion: writebyte (byte, stream)

Schreibt das Byte byte in den binären Ausgabestrom stream. writebyte gibt byte zurück.

Beispiel: Es werden Bytes in eine Binärdatei geschrieben. In diesem Beispiel entsprechen sämtliche Bytes druckbaren Zeichen, die mit Hilfe von printfile ausgegeben werden können. Die Bytes verbleiben so lange im Datenstrom, bis die Funktionen flush_output oder close aufgerufen werden.

(%i1) ibase: obase: 16.$

(%i2) bytes: string_to_octets("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

73.3 Schriftzeichen

In Maxima sind Schriftzeichen Zeichenketten der Länge 1.

Function: adjust_external_format ()

Gibt Informationen zum aktuellen externen Format des Lisp Lesers aus und in dem Fall, dass die Kodierung des externen Formats nicht mit der Kodierung der Anwendung, in der Maxima läuft, übereinstimmt, versucht adjust_external_format, die Kodierung anzupassen oder gibt entsprechende Hilfen oder Anleitungen aus. adjust_external_format gibt true zurück, wenn das externe Format geändert wurde und false, wenn nicht.

Funktionen wie cint, unicode, octets_to_string und string_to_octets benötigen UTF-8 als das externe Format des Lisp Lesers, um über dem vollständigen Bereich der Unicode-Zeichen korrekt arbeiten zu können.

Beispiele (Maxima in Windows, März 2016): Die Verwendung von adjust_external_format in dem Fall, dass das externe Format nicht mit der Kodierung der Anwendung, in der Maxima läuft, übereinstimmt.

1. Maxima in der Kommandozeile

Für die Sitzung in einem Terminal wird empfohlen, ein mit SBCL kompiliertes Maxima zu verwenden. Unicode wird hier standardmäßig unterstützt und ein Aufruf von adjust_external_format ist nicht notwendig.

Falls Maxima mit CLISP oder GCL kompiliert wurde, wird empfohlen, die Kodierung des Terminals von CP850 in CP1252 abzuändern. adjust_external_format gibt eine entsprechende Hilfe aus.

CCL liest UTF-8, obwohl der Input vom Terminal standardmäßig in CP850 kodiert ist. CP1252 wird jedoch von CCL nicht unterstützt. adjust_external_format gibt deshalb eine Anleitung aus, wie die Kodierung des Terminals und die des externen Formats beide auf ISO-8859-1 abgeändert werden können.

2. wxMaxima

In wxMaxima liest SBCL standardmäßig CP1252. Der Input von der Anwendung (wxMaxima) ist jedoch UTF-8-kodiert. Hier ist eine Anpassung erforderlich.

Ein Aufruf von adjust_external_format und ein Neustart von Maxima ändern das standardmäßige externe Format auf UTF-8.

(%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 wird neu gestartet.

(%i1) adjust_external_format();
The external format is currently UTF-8
and has not been changed.
(%i1) false
Function: alphacharp (char)

Gibt true zurück, falls char ein Buchstabe eines Alphabets ist.

Um ein Nicht-US-ASCII-Zeichen als Buchstaben eines Alphabets erkennen zu können, muss das unter Maxima liegende Lisp Unicode voll unterstützen. So wird z.B. ein Umlaut mit SBCL in GNU/Linux als Buchstabe erkannt, mit GCL jedoch nicht. (In Windows muss ein mit SBCL kompiliertes Maxima auf UTF-8 umgestellt worden sein. Siehe hierzu adjust_external_format.)

Beispiele:

Das unter Maxima liegende Lisp (SBCL, GNU/Linux) kann das eingegebene Zeichen in ein Lisp-Schriftzeichen umwandeln und untersuchen.

(%i1) alphacharp("ü");
(%o1)                          true

Mit GCL ist dies nicht möglich. Es kommt zu einem Fehlerabbruch.

(%i1) alphacharp("u");
(%o1)                          true
(%i2) alphacharp("ü");

package stringproc: ü cannot be converted into a Lisp character.
 -- an error.
Function: alphanumericp (char)

Gibt true zurück, falls char ein Buchstabe eines Alphabets oder ein Zahlzeichen ist (als Zahlzeichen werden hier nur entprechende US-ASCII-Zeichen betrachtet).

Hinweis: Siehe Bemerkungen zu alphacharp.

Funktion: ascii (int)

Gibt das US-ASCII-Zeichen zurück, das der Ganzzahl int entspricht. int muss dabei kleiner als 128 sein.

Siehe unicode für die Umwandlung von Codepunkten größer 127.

Beispiele:

(%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
Function: cequal (char_1, char_2)

Gibt true zurück, falls char_1 und char_2 ein und das selbe Schriftzeichen sind.

Function: cequalignore (char_1, char_2)

Arbeitet wie cequal, ignoriert jedoch die Groß- und Kleinschreibung, was für Nicht-US-ASCII-Zeichen nur möglich ist, wenn das unter Maxima liegende Lisp einen Buchstaben auch als Buchstaben eines Alphabets erkennen kann. Siehe hierzu die Bemerkungen zu alphacharp.

Function: cgreaterp (char_1, char_2)

Gibt true zurück, wenn der Codepunkt des Zeichens char_1 größer ist als der des Zeichens char_2.

Funktion: cgreaterpignore (char_1, char_2)

Arbeitet wie cgreaterp, ignoriert jedoch die Groß- und Kleinschreibung, was für Nicht-US-ASCII-Zeichen nur möglich ist, wenn das unter Maxima liegende Lisp einen Buchstaben auch als Buchstaben eines Alphabets erkennen kann. Siehe hierzu die Bemerkungen zu alphacharp.

Funktion: charp (obj)

Gibt true zurück, wenn obj ein Schriftzeichen ist.

Beispiel: Siehe Einführung.

Funktion: cint (char)

Gibt den Unicode Codepunkt des Arguments char zurück, das ein Schriftzeichen sein muss, d.h. eine Zeichenkette der Länge 1.

Beispiele: Der hexadedimale Codepunkt von Schriftzeichen (Maxima kompiliert mit SBCL in GNU/Linux).

(%i1) obase: 16.$
(%i2) map(cint, ["$","£","€"]);
(%o2)                           [24, 0A3, 20AC]

Warnung: In Windows ist es nicht möglich, Schriftzeichen, die Codepunkten größer 16 Bit entsprechen, in wxMaxima einzugeben, wenn Maxima mit SBCL kompiliert wurde und das aktuelle externe Format nicht UTF-8 ist. Siehe adjust_external_format für weitere Informationen.

CMUCL verarbeitet solche Zeichen nicht als ein einziges Zeichen und cint gibt dann false zurück. Als Ausweg kann hier die Umwandlung von Schriftzeichen in Codepunkte über UTF-8-Oktette dienen:
utf8_to_unicode(string_to_octets(character));

Siehe utf8_to_unicode, string_to_octets.

Function: clessp (char_1, char_2)

Gibt true zurück, wenn der Codepunkt des Zeichens char_1 kleiner ist als der des Zeichens char_2.

Funktion: clesspignore (char_1, char_2)

Arbeitet wie clessp, ignoriert jedoch die Groß- und Kleinschreibung, was für Nicht-US-ASCII-Zeichen nur möglich ist, wenn das unter Maxima liegende Lisp einen Buchstaben auch als Buchstaben eines Alphabets erkennen kann. Siehe hierzu die Bemerkungen zu alphacharp.

Funktion: constituent (char)

Gibt true zurück, wenn char ein graphisches Schriftzeichen, aber kein Leerzeichen ist. Ein graphisches Schriftzeichen ist ein Leerzeichen oder ein Zeichen, das man sehen kann. (constituent wurde definiert von Paul Graham. Siehe Paul Graham, ANSI Common Lisp, 1996, Seite 67.)

Beispiel:

(%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 { | } ~

Hinweis: Siehe Bemerkungen zu alphacharp.

Funktion: digitcharp (char)

Gibt true zurück, wenn char ein Zahlzeichen ist, wobei als Zahlzeichen hier nur entsprechende US-ASCII-Zeichen betrachtet werden.

Funktion: lowercasep (char)

Gibt true zurück, wenn char ein Kleinbuchstabe ist.

Hinweis: Siehe Bemerkungen zu alphacharp.

Variable: newline

Das Steuerzeichen für den Zeilenvorschub (ASCII-Zeichen 10).

Variable: space

Das Leerzeichen.

Variable: tab

Das Tabulatorzeichen.

Funktion: unicode (arg)

Gibt das durch arg definierte Schriftzeichen zurück. arg kann ein Unicode Codepunkt oder auch eine Zeichenkette mit einem Namen sein, falls das unter Maxima liegende Lisp Unicode vollständig unterstützt.

Beispiel: Durch hexadezimale Codepunkte definierte Schriftzeichen (Maxima kompiliert mit SBCL in GNU/Linux).

(%i1) ibase: 16.$
(%i2) map(unicode, [24, 0A3, 20AC]);
(%o2)                            [$, £, €]

Warnung: In wxMaxima in Windows ist es nicht möglich, Codepunkte größer 16 Bit in Schriftzeichen umzuwandeln, wenn Maxima mit SBCL kompiliert wurde und das aktuelle externe Format nicht UTF-8 ist. Siehe adjust_external_format für weitere Informationen.

CMUCL verarbeitet keine Codepunkte größer 16 Bit. unicode gibt dann false zurück. Als Ausweg kann hier die Umwandlung der Codepunkte in Schriftzeichen über UTF-8-Oktette dienen:

octets_to_string(unicode_to_utf8(code_point));

Siehe octets_to_string, unicode_to_utf8.

Falls das unter Maxima liegende Lisp Unicode vollständig unterstützt, kann ein Schriftzeichen durch seinen Namen angegeben werden.

Das folgende Beispiel ist mit ECL, CLISP und SBCL möglich, wobei mit SBCL in wxMaxima in Windows das externe Format auf UTF-8 gesetzt werden muss. unicode(name) wird auch von CMUCL unterstützt, jedoch wieder beschränkt auf 16-Bit-Zeichen.

Die Zeichenkette als Argument für unicode muss prinzipiell die sein, die printf mit der Spezifikation "~@c" zurück gibt, jedoch, wie unten gezeigt, ohne den Präfix "#\". Unterstriche können durch Leerzeichen und Groß- durch Kleinbuchstaben ersetzt werden.

Beispiel (fortgesetzt): Ein Schriftzeichen ist durch seinen Namen gegeben (Maxima kompiliert mit SBCL in GNU/Linux).

(%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
Funktion: unicode_to_utf8 (code_point)

Gibt eine Liste mit UTF-8-Code zurück, der dem Unicode code_point entspricht.

Beispiel: Umwandlung von Unicode Codepunkten in UTF-8 und umgekehrt.

(%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]
Funktion: uppercasep (char)

Gibt true zurück, wenn char ein Großbuchstabe ist.

Hinweis: Siehe Bemerkungen zu alphacharp.

Variable: us_ascii_only

Diese Optionsvariable beeinflusst Maxima, wenn die Zeichenkodierung der Anwendung, in der Maxima läuft, UTF-8 ist, das externe Format des Lisp Readers jedoch nicht.

In GNU/Linux trifft dies zu, wenn Maxima mit GCL kompiliert wurde und in Windows in wxMaxima in GCL- und SBCL-Versionen. Es wird empfohlen, in der SBCL-Version das externe Format in UTF-8 abzuändern. Eine Festlegung von us_ascii_only wird damit unnötig. Siehe adjust_external_format für Details.

us_ascii_only ist standardmäßig false. Maxima analysiert dann (d.h. in der oben beschriebenen Situation) selbst die UTF-8-Kodierung.

Wurde us_ascii_only auf true gesetzt, wird angenommen, dass alle Zeichenketten, die als Argumente für Funktionen des Pakets stringproc verwendet werden, nur ausschließlich US-ASCII-Zeichen enthalten. Durch diese Vereinbarung wird die UTF-8-Analyse des Inputs überflüssig und Zeichenketten können effizienter verarbeitet werden.

Function: utf8_to_unicode (list)

Gibt den Unicode Codepunkt zurück, der der Liste list entspricht, die die UTF-8-Kodierung eines einzelnen Schriftzeichens enthalten muss.

Beispiel: Siehe unicode_to_utf8.


73.4 Verarbeitung von Zeichenketten

Positionsindizes in Strings sind in Maxima genau so wie Listen 1-indiziert. Siehe hierzu das Beispiel in charat.

Funktion: charat (string, n)

Gibt das n-te Schriftzeichen in string zurück. Das erste Zeichen in string erhält man mit n = 1.

Beispiel:

(%i1) charat("Lisp",1);
(%o1)                           L
(%i2) charlist("Lisp")[1];
(%o2)                           L
Funktion: charlist (string)

Gibt eine Liste mit allen Schriftzeichen in string zurück.

Beispiel:

(%i1) charlist("Lisp");
(%o1)                     [L, i, s, p]
Function: eval_string (str)

Parse the string str as a Maxima expression and evaluate it. The string str may or may not have a terminator (dollar sign $ or semicolon ;). Only the first expression is parsed and evaluated, if there is more than one.

Complain if str is not a string.

See also parse_string.

Examples:

(%i1) eval_string ("foo: 42; bar: foo^2 + baz");
(%o1)                       42
(%i2) eval_string ("(foo: 42, bar: foo^2 + baz)");
(%o2)                   baz + 1764
Function: parse_string (str)

Parse the string str as a Maxima expression (do not evaluate it). The string str may or may not have a terminator (dollar sign $ or semicolon ;). Only the first expression is parsed, if there is more than one.

Complain if str is not a string.

See also eval_string.

Examples:

(%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)
Funktion: scopy (string)

Gibt eine Kopie der Zeichenkette string als neue Zeichenkette zurück.

Funktion: sdowncase (string)
Funktion: sdowncase (string, start)
Funktion: sdowncase (string, start, end)

Arbeitet wie supcase, jedoch werden Groß- in Kleinbuchstaben umgewandelt.

Funktion: sequal (string_1, string_2)

Gibt true zurück, wenn string_1 und string_2 die selbe Zeichensequenz enthalten.

Funktion: sequalignore (string_1, string_2)

Arbeitet wie sequal, ignoriert jedoch die Groß- und Kleinschreibung, was für Nicht-US-ASCII-Zeichen nur möglich ist, wenn das unter Maxima liegende Lisp einen Buchstaben auch als Buchstaben eines Alphabets erkennen kann. Siehe hierzu die Bemerkungen zu alphacharp.

Funktion: sexplode (string)

sexplode ist ein Alias für die Funktion charlist.

Function: simplode (list)
Function: simplode (list, delim)

simplode takes a list of expressions and concatenates them into a string. If no delimiter delim is specified, simplode uses no delimiter. delim can be any string.

Examples:

(%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.
Function: sinsert (seq, string, pos)

Returns a string that is a concatenation of substring (string, 1, pos - 1), the string seq and substring (string, pos). Note that the first character in string is in position 1.

Examples:

(%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.
Function: sinvertcase (string)
Function: sinvertcase (string, start)
Function: sinvertcase (string, start, end)

Returns string except that each character from position start to end is inverted. If end is not given, all characters from start to the end of string are replaced.

Examples:

(%i1) sinvertcase("sInvertCase");
(%o1)                      SiNVERTcASE
Funktion: slength (string)

Gibt die Anzahl der Zeichen in der Zeichenkette string zurück.

Funktion: smake (num, char)

Gibt eine neue Zeichenkette mit num Zeichen char zurück.

Beispiel:

(%i1) smake(3,"w");
(%o1)                          www
Function: smismatch (string_1, string_2)
Function: smismatch (string_1, string_2, test)

Returns the position of the first character of string_1 at which string_1 and string_2 differ or false. Default test function for matching is sequal. If smismatch should ignore case, use sequalignore as test.

Example:

(%i1) smismatch("seven","seventh");
(%o1)                           6
Function: split (string)
Function: split (string, delim)
Function: split (string, delim, multiple)

Returns the list of all tokens in string. Each token is an unparsed string. split uses delim as delimiter. If delim is not given, the space character is the default delimiter. multiple is a boolean variable with true by default. Multiple delimiters are read as one. This is useful if tabs are saved as multiple space characters. If multiple is set to false, each delimiter is noted.

Examples:

(%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]
Function: sposition (char, string)

Returns the position of the first character in string which matches char. The first character in string is in position 1. For matching characters ignoring case see ssearch.

Function: sremove (seq, string)
Function: sremove (seq, string, test)
Function: sremove (seq, string, test, start)
Function: sremove (seq, string, test, start, end)

Returns a string like string but without all substrings matching seq. Default test function for matching is sequal. If sremove should ignore case while searching for seq, use sequalignore as test. Use start and end to limit searching. Note that the first character in string is in position 1.

Examples:

(%i1) sremove("n't","I don't like coffee.");
(%o1)                   I do like coffee.
(%i2) sremove ("DO ",%,'sequalignore);
(%o2)                    I like coffee.
Function: sremovefirst (seq, string)
Function: sremovefirst (seq, string, test)
Function: sremovefirst (seq, string, test, start)
Function: sremovefirst (seq, string, test, start, end)

Like sremove except that only the first substring that matches seq is removed.

Funktion: sreverse (string)

Gibt eine Zeichenkette mit allen Zeichen von string in umgekehrter Reihenfolge zurück.

Function: ssearch (seq, string)
Function: ssearch (seq, string, test)
Function: ssearch (seq, string, test, start)
Function: ssearch (seq, string, test, start, end)

Returns the position of the first substring of string that matches the string seq. Default test function for matching is sequal. If ssearch should ignore case, use sequalignore as test. Use start and end to limit searching. Note that the first character in string is in position 1.

(%i1) ssearch("~s","~{~S ~}~%",'sequalignore);
(%o1)                                  4
Function: ssort (string)
Function: ssort (string, test)

Returns a string that contains all characters from string in an order such there are no two successive characters c and d such that test (c, d) is false and test (d, c) is true. Default test function for sorting is clessp. The set of test functions is {clessp, clesspignore, cgreaterp, cgreaterpignore, cequal, cequalignore}.

(%i1) ssort("I don't like Mondays.");
(%o1)                    '.IMaddeiklnnoosty
(%i2) ssort("I don't like Mondays.",'cgreaterpignore);
(%o2)                 ytsoonnMlkIiedda.'   
Function: ssubst (new, old, string)
Function: ssubst (new, old, string, test)
Function: ssubst (new, old, string, test, start)
Function: ssubst (new, old, string, test, start, end)

Returns a string like string except that all substrings matching old are replaced by new. old and new need not to be of the same length. Default test function for matching is sequal. If ssubst should ignore case while searching for old, use sequalignore as test. Use start and end to limit searching. Note that the first character in string is in position 1.

(%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.
Function: ssubstfirst (new, old, string)
Function: ssubstfirst (new, old, string, test)
Function: ssubstfirst (new, old, string, test, start)
Function: ssubstfirst (new, old, string, test, start, end)

Like subst except that only the first substring that matches old is replaced.

Function: strim (seq,string)

Returns a string like string, but with all characters that appear in seq removed from both ends.

(%i1) "/* comment */"$
(%i2) strim(" /*",%);
(%o2)                        comment
(%i3) slength(%);
(%o3)                           7
Function: striml (seq, string)

Like strim except that only the left end of string is trimmed.

Function: strimr (seq, string)

Like strim except that only the right end of string is trimmed.

Funktion: stringp (obj)

Gibt true zurück, wenn obj eine Zeichenkette ist.

Beispiel: Siehe Einführung.

Function: substring (string, start)
Function: substring (string, start, end)

Returns the substring of string beginning at position start and ending at position end. The character at position end is not included. If end is not given, the substring contains the rest of the string. Note that the first character in string is in position 1.

(%i1) substring("substring",4);
(%o1)                        string
(%i2) substring(%,4,6);
(%o2)                          in
Function: supcase (string)
Function: supcase (string, start)
Function: supcase (string, start, end)

Returns string except that lowercase characters from position start to end are replaced by the corresponding uppercase ones. If end is not given, all lowercase characters from start to the end of string are replaced.

(%i1) supcase("english",1,2);
(%o1)                        English
Function: tokens (string)
Function: tokens (string, test)

Returns a list of tokens, which have been extracted from string. The tokens are substrings whose characters satisfy a certain test function. If test is not given, constituent is used as the default test. {constituent, alphacharp, digitcharp, lowercasep, uppercasep, charp, characterp, alphanumericp} is the set of test functions. (The Lisp-version of tokens is written by Paul Graham. ANSI Common Lisp, 1996, page 67.)

(%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]

73.5 Oktette und Werkzeuge für die Kryptographie

Funktion: base64 (arg)

Gibt eine Base64-Darstellung von arg zurück. Das Argument arg kann eine Zeichenkette, eine nicht-negative Ganzzahl oder eine Liste von Oktetten sein.

Beispiel:

(%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=

Sind in arg Umlaute oder Eszett enthalten (bzw. Oktette größer als 127), ist das Ergebnis von der verwendeten Plattform abhängig. Es wird aber durch eine Anwendung von base64_decode in jedem Fall wieder in die ursprüngliche Zeichenkette zurück verwandelt.

Funktion: base64_decode (base64-string)
Funktion: base64_decode (base64-string, return-type)

Dekodiert die Base64-kodierte Zeichenkette base64-string standardmäßig wieder zurück in die ursprüngliche Zeichenkette.

Das optionale Argument return-type erlaubt es base64_decode, alternativ hierzu auch die entsprechende Ganzzahl oder Liste von Oktetten zurück zu geben. return-type kann string, number oder list sein.

Beispiel: Siehe base64.

Funktion: crc24sum (octets)
Funktion: crc24sum (octets, return-type)

Gibt standardmäßig die CRC24-Prüfsumme einer Oktett-Liste als Zeichenkette zurück.

Das optionale Argument return-type erlaubt es crc24sum, alternativ hierzu auch die entsprechende Ganzzahl oder Liste von Oktetten zurück zu geben. return-type kann string, number oder list sein.

Beispiel:

-----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
Funktion: md5sum (arg)
Funktion: md5sum (arg, return-type)

Gibt die md5-Prüfsumme einer Zeichenkette, einer nicht-negativen Ganzzahl oder einer Liste von Oktetten zurück. Der standardmäßige Rückgabewert ist eine Zeichenkette mit 32 hexadezimalen Zeichen.

Das optionale Argument return-type erlaubt es md5sum, alternativ hierzu auch die entsprechende Ganzzahl oder Liste von Oktetten zurück zu geben. return-type kann string, number oder list sein.

Beispiel:

(%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

Sind in arg Umlaute oder andere Nicht-US-ASCII-Zeichen enthalten (bzw. Oktette größer als 127), ist das Ergebnis von der verwendeten Plattform abhängig.

Funktion: mgf1_sha1 (seed, len)
Funktion: mgf1_sha1 (seed, len, return-type)

Gibt eine Pseudozufallszahl variabler Länge zurück. Standardmäßig ist dies eine Zahl mit einer Länge von len Oktetten.

Das optionale Argument return-type erlaubt es mgf1_sha1, alternativ hierzu die Liste mit den len entsprechenden Oktetten zurück zu geben. return-type kann number oder list sein.

Die Berechnung des Rückgabewerts wird in der RFC 3447 im Anhang B.2.1 MGF1 beschrieben. Verwendet wird dabei SHA1 als Hashfunktion, d.h. die Zufälligkeit der berechneten Zahl beruht auf der Zufälligkeit von SHA1-Hashwerten.

Beispiel:

(%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]
Funktion: number_to_octets (number)

Gibt eine Oktett-Darstellung der nicht-negativen Ganzzahl number in Form einer Liste zurück.

Beispiel:

(%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]
Funktion: octets_to_number (octets)

Fügt die in der Liste octets enthaltenden Oktette zu einer Zahl zusammen und gibt diese zurück.

Beispiel: Siehe number_to_octets.

Funktion: octets_to_oid (octets)

Berechnet eine Objektkennung (OID) aus einer Liste von Oktetten.

Beispiel: 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]
Funktion: octets_to_string (octets)
Funktion: octets_to_string (octets, encoding)

Dekodiert den aktuellen Systemstandards entsprechend die Liste octets in eine Zeichenkette. Bei der Dekodierung von Oktetten, die nicht ausschließlich US-ASCII-Zeichen entsprechen, ist das Ergebnis abhängig von der Plattform, der Anwendung und vom unter Maxima liegenden Lisp.

Beispiel: Die Verwendung des Systemstandards (Maxima kompiliert mit GCL, das keine Format-Definition verwendet und die vom GNU/Linux Terminal kodierten UTF-8-Oktette ungeändert an Maxima weitergibt).

(%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

In dem Fall, dass UTF-8 das externe Format des Lisp Readers ist, kann das optionale Argument encoding genutzt werden, um für die Oktett-String-Umwandlung eine gewünschte Kodierung auszuwählen. Siehe adjust_external_format, falls es notwendig sein sollte, hierfür das externe Format zu ändern.

Die Namen einiger unterstützter Kodierungen (weitere siehe das entsprechende Lisp Manual):
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

Beispiel (fortgesetzt): Die Verwendung des optionalen Arguments (Maxima kompiliert mit SBCL, GNU/Linux Terminal).

(%i8) string_to_octets("€", "ucs-2be");
(%o8)                              [20, 0AC]
Funktion: oid_to_octets (oid-string)

Verwandelt eine Objektkennung (OID) in eine Liste von Oktetten.

Beispiel: Siehe octets_to_oid.

Funktion: sha1sum (arg)
Funktion: sha1sum (arg, return-type)

Gibt den SHA1-Fingerabdruck einer Zeichenkette, einer nicht-negativen Ganzzahl oder einer Liste von Oktetten zurück. Der standardmäßige Rückgabewert ist eine Zeichenkette mit 40 hexadezimalen Zeichen.

Das optionale Argument return-type erlaubt es sha1sum, alternativ hierzu auch die entsprechende Ganzzahl oder Liste von Oktetten zurück zu geben. return-type kann string, number oder list sein.

Beispiel:

(%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

Sind in arg Umlaute oder andere Nicht-US-ASCII-Zeichen enthalten (bzw. Oktette größer als 127), ist der SHA1-Fingerabdruck von der verwendeten Plattform abhängig.

Funktion: sha256sum (arg)
Funktion: sha256sum (arg, return-type)

Gibt den SHA256-Fingerabdruck einer Zeichenkette, einer nicht-negativen Ganzzahl oder einer Liste von Oktetten zurück. Der standardmäßige Rückgabewert ist eine Zeichenkette mit 64 hexadezimalen Zeichen.

Das optionale Argument return-type erlaubt es sha256sum, alternativ hierzu auch die entsprechende Ganzzahl oder Liste von Oktetten zurück zu geben (siehe sha1sum).

Beispiel:

(%i1) string: sha256sum("foo bar baz");
(%o1)  dbd318c1c462aee872f41109a4dfd3048871a03dedd0fe0e757ced57dad6f2d7

Sind in arg Umlaute oder andere Nicht-US-ASCII-Zeichen enthalten (bzw. Oktette größer als 127), ist der SHA256-Fingerabdruck von der verwendeten Plattform abhängig.

Funktion: string_to_octets (string)
Funktion: string_to_octets (string, encoding)

Kodiert den aktuellen Systemstandards entsprechend die Zeichenkette string in eine Liste von Oktetten. Bei der Kodierung von Zeichenketten, die nicht ausschließlich US-ASCII-Zeichen enthalten, ist das Ergebnis abhängig von der Plattform, der Anwendung und vom unter Maxima liegenden Lisp.

In dem Fall, dass UTF-8 das externe Format des Lisp Readers ist, kann das optionale Argument encoding genutzt werden, um für die String-Oktett-Umwandlung eine gewünschte Kodierung auszuwählen. Siehe adjust_external_format, falls es notwendig sein sollte, hierfür das externe Format zu ändern.

Siehe octets_to_string für Beispiele und zusätzliche Informationen.


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74 symmetries


74.1 Introduction to Symmetries

sym is a package for working with symmetric groups of polynomials.

It was written for Macsyma-Symbolics by Annick Valibouze (https://web.archive.org/web/20061125035035/http://www-calfor.lip6.fr/~avb/). The algorithms are described in the following papers:

  1. Fonctions symétriques et changements de bases. Annick Valibouze. EUROCAL’87 (Leipzig, 1987), 323–332, Lecture Notes in Comput. Sci 378. Springer, Berlin, 1989.
    http://www.stix.polytechnique.fr/publications/1984-1994.html
  2. Résolvantes et fonctions symétriques. Annick Valibouze. Proceedings of the ACM-SIGSAM 1989 International Symposium on Symbolic and Algebraic Computation, ISSAC’89 (Portland, Oregon). ACM Press, 390-399, 1989.
    https://web.archive.org/web/20061125035035/http://www-calfor.lip6.fr/~avb/DonneesTelechargeables/MesArticles/issac89ACMValibouze.pdf
  3. Symbolic computation with symmetric polynomials, an extension to Macsyma. Annick Valibouze. Computers and Mathematics (MIT, USA, June 13-17, 1989), Springer-Verlag, New York Berlin, 308-320, 1989.
    http://www.stix.polytechnique.fr/publications/1984-1994.html
  4. Théorie de Galois Constructive. Annick Valibouze. Mémoire d’habilitation à diriger les recherches (HDR), Université P. et M. Curie (Paris VI), 1994.

74.2 Functions and Variables for Symmetries

74.2.1 Changing bases

Function: comp2pui (n, L)

implements passing from the complete symmetric functions given in the list L to the elementary symmetric functions from 0 to n. If the list L contains fewer than n+1 elements, it will be completed with formal values of the type h1, h2, etc. If the first element of the list L exists, it specifies the size of the alphabet, otherwise the size is set to n.

(%i1) comp2pui (3, [4, g]);
                        2                    2
(%o1)    [4, g, 2 h2 - g , 3 h3 - g h2 + g (g  - 2 h2)]
Function: ele2pui (m, L)

goes from the elementary symmetric functions to the complete functions. Similar to comp2ele and comp2pui.

Other functions for changing bases: comp2ele.

Function: ele2comp (m, L)

Goes from the elementary symmetric functions to the compete functions. Similar to comp2ele and comp2pui.

Other functions for changing bases: comp2ele.

Function: elem (ele, sym, lvar)

decomposes the symmetric polynomial sym, in the variables contained in the list lvar, in terms of the elementary symmetric functions given in the list ele. If the first element of ele is given, it will be the size of the alphabet, otherwise the size will be the degree of the polynomial sym. If values are missing in the list ele, formal values of the type e1, e2, etc. will be added. The polynomial sym may be given in three different forms: contracted (elem should then be 1, its default value), partitioned (elem should be 3), or extended (i.e. the entire polynomial, and elem should then be 2). The function pui is used in the same way.

On an alphabet of size 3 with e1, the first elementary symmetric function, with value 7, the symmetric polynomial in 3 variables whose contracted form (which here depends on only two of its variables) is x^4-2*x*y decomposes as follows in elementary symmetric functions:

(%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

Other functions for changing bases: comp2ele.

Function: mon2schur (L)

The list L represents the Schur function S_L: we have L = [i_1, i_2, ..., i_q], with i_1 <= i_2 <= ... <= i_q. The Schur function S_[i_1, i_2, ..., i_q] is the minor of the infinite matrix h_[i-j], i <= 1, j <= 1, consisting of the q first rows and the columns 1 + i_1, 2 + i_2, ..., q + i_q.

This Schur function can be written in terms of monomials by using treinat and kostka. The form returned is a symmetric polynomial in a contracted representation in the variables x_1,x_2,...

(%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

which means that for 3 variables this gives:

   2 x1 x2 x3 + x1^2 x2 + x2^2 x1 + x1^2 x3 + x3^2 x1
    + x2^2 x3 + x3^2 x2

Other functions for changing bases: comp2ele.

Function: multi_elem (l_elem, multi_pc, l_var)

decomposes a multi-symmetric polynomial in the multi-contracted form multi_pc in the groups of variables contained in the list of lists l_var in terms of the elementary symmetric functions contained in l_elem.

(%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

Other functions for changing bases: comp2ele.

Function: multi_pui

is to the function pui what the function multi_elem is to the function elem.

(%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
Function: pui (L, sym, lvar)

decomposes the symmetric polynomial sym, in the variables in the list lvar, in terms of the power functions in the list L. If the first element of L is given, it will be the size of the alphabet, otherwise the size will be the degree of the polynomial sym. If values are missing in the list L, formal values of the type p1, p2 , etc. will be added. The polynomial sym may be given in three different forms: contracted (elem should then be 1, its default value), partitioned (elem should be 3), or extended (i.e. the entire polynomial, and elem should then be 2). The function pui is used in the same way.

(%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

Other functions for changing bases: comp2ele.

Function: pui2comp (n, lpui)

renders the list of the first n complete functions (with the length first) in terms of the power functions given in the list lpui. If the list lpui is empty, the cardinal is n, otherwise it is its first element (as in comp2ele and comp2pui).

(%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

Other functions for changing bases: comp2ele.

Function: pui2ele (n, lpui)

effects the passage from power functions to the elementary symmetric functions. If the flag pui2ele is girard, it will return the list of elementary symmetric functions from 1 to n, and if the flag is close, it will return the n-th elementary symmetric function.

Other functions for changing bases: comp2ele.

Function: puireduc (n, lpui)

lpui is a list whose first element is an integer m. puireduc gives the first n power functions in terms of the first m.

(%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
Function: schur2comp (P, l_var)

P is a polynomial in the variables of the list l_var. Each of these variables represents a complete symmetric function. In l_var the i-th complete symmetric function is represented by the concatenation of the letter h and the integer i: hi. This function expresses P in terms of Schur functions.

(%i1) schur2comp (h1*h2 - h3, [h1, h2, h3]);
(%o1)                         s
                               1, 2
(%i2) schur2comp (a*h3, [h3]);
(%o2)                         s  a
                               3

74.2.2 Changing representations

Function: cont2part (pc, lvar)

returns the partitioned polynomial associated to the contracted form pc whose variables are in lvar.

(%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]]
Function: contract (psym, lvar)

returns a contracted form (i.e. a monomial orbit under the action of the symmetric group) of the polynomial psym in the variables contained in the list lvar. The function explose performs the inverse operation. The function tcontract tests the symmetry of the polynomial.

(%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
Function: explose (pc, lvar)

returns the symmetric polynomial associated with the contracted form pc. The list lvar contains the variables.

(%i1) explose (a*x + 1, [x, y, z]);
(%o1)                  a z + a y + a x + 1
Function: part2cont (ppart, lvar)

goes from the partitioned form to the contracted form of a symmetric polynomial. The contracted form is rendered with the variables in lvar.

(%i1) part2cont ([[2*a^3*b, 4, 1]], [x, y]);
                              3    4
(%o1)                      2 a  b x  y
Function: partpol (psym, lvar)

psym is a symmetric polynomial in the variables of the list lvar. This function retturns its partitioned representation.

(%i1) partpol (-a*(x + y) + 3*x*y, [x, y]);
(%o1)               [[3, 1, 1], [- a, 1, 0]]
Function: tcontract (pol, lvar)

tests if the polynomial pol is symmetric in the variables of the list lvar. If so, it returns a contracted representation like the function contract.

Function: tpartpol (pol, lvar)

tests if the polynomial pol is symmetric in the variables of the list lvar. If so, it returns its partitioned representation like the function partpol.

74.2.3 Groups and orbits

Function: direct ([p_1, ..., p_n], y, f, [lvar_1, ..., lvar_n])

calculates the direct image (see M. Giusti, D. Lazard et A. Valibouze, ISSAC 1988, Rome) associated to the function f, in the lists of variables lvar_1, ..., lvar_n, and in the polynomials p_1, ..., p_n in a variable y. The arity of the function f is important for the calulation. Thus, if the expression for f does not depend on some variable, it is useless to include this variable, and not including it will also considerably reduce the amount of computation.

(%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

Finding the polynomial whose roots are the sums a+u where a is a root of z^2 - e_1 z + e_2 and u is a root of z^2 - f_1 z + f_2.

(%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 accepts two flags: elementaires and puissances (default) which allow decomposing the symmetric polynomials appearing in the calculation into elementary symmetric functions, or power functions, respectively.

Functions of sym used in this function:

multi_orbit (so orbit), pui_direct, multi_elem (so elem), multi_pui (so pui), pui2ele, ele2pui (if the flag direct is in puissances).

Function: multi_orbit (P, [lvar_1, lvar_2,..., lvar_p])

P is a polynomial in the set of variables contained in the lists lvar_1, lvar_2, ..., lvar_p. This function returns the orbit of the polynomial P under the action of the product of the symmetric groups of the sets of variables represented in these p lists.

(%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]

Also see: orbit for the action of a single symmetric group.

Function: multsym (ppart_1, ppart_2, n)

returns the product of the two symmetric polynomials in n variables by working only modulo the action of the symmetric group of order n. The polynomials are in their partitioned form.

Given the 2 symmetric polynomials in x, y: 3*(x + y) + 2*x*y and 5*(x^2 + y^2) whose partitioned forms are [[3, 1], [2, 1, 1]] and [[5, 2]], their product will be

(%i1) multsym ([[3, 1], [2, 1, 1]], [[5, 2]], 2);
(%o1)         [[10, 3, 1], [15, 3, 0], [15, 2, 1]]

that is 10*(x^3*y + y^3*x) + 15*(x^2*y + y^2*x) + 15*(x^3 + y^3).

Functions for changing the representations of a symmetric polynomial:

contract, cont2part, explose, part2cont, partpol, tcontract, tpartpol.

Function: orbit (P, lvar)

computes the orbit of the polynomial P in the variables in the list lvar under the action of the symmetric group of the set of variables in the list lvar.

(%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]

See also multi_orbit for the action of a product of symmetric groups on a polynomial.

Function: pui_direct (orbite, [lvar_1, ..., lvar_n], [d_1, d_2, ..., d_n])

Let f be a polynomial in n blocks of variables lvar_1, ..., lvar_n. Let c_i be the number of variables in lvar_i, and SC be the product of n symmetric groups of degree c_1, ..., c_n. This group acts naturally on f. The list orbite is the orbit, denoted SC(f), of the function f under the action of SC. (This list may be obtained by the function multi_orbit.) The di are integers s.t. c_1 <= d_1, c_2 <= d_2, ..., c_n <= d_n.

Let SD be the product of the symmetric groups S_[d_1] x S_[d_2] x ... x S_[d_n]. The function pui_direct returns the first n power functions of SD(f) deduced from the power functions of SC(f), where n is the size of SD(f).

The result is in multi-contracted form w.r.t. SD, i.e. only one element is kept per orbit, under the action of SD.

(%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 ]

74.2.4 Partitions

Function: kostka (part_1, part_2)

written by P. Esperet, calculates the Kostka number of the partition part_1 and part_2.

(%i1) kostka ([3, 3, 3], [2, 2, 2, 1, 1, 1]);
(%o1)                           6
Function: lgtreillis (n, m)

returns the list of partitions of weight n and length m.

(%i1) lgtreillis (4, 2);
(%o1)                   [[3, 1], [2, 2]]

Also see: ltreillis, treillis and treinat.

Function: ltreillis (n, m)

returns the list of partitions of weight n and length less than or equal to m.

(%i1) ltreillis (4, 2);
(%o1)               [[4, 0], [3, 1], [2, 2]]

Also see: lgtreillis, treillis and treinat.

Function: treillis (n)

returns all partitions of weight n.

(%i1) treillis (4);
(%o1)    [[4], [3, 1], [2, 2], [2, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]

See also: lgtreillis, ltreillis and treinat.

Function: treinat (part)

retruns the list of partitions inferior to the partition part w.r.t. the natural order.

(%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]]

See also: lgtreillis, ltreillis and treillis.

74.2.5 Polynomials and their roots

Function: ele2polynome (L, z)

returns the polynomial in z s.t. the elementary symmetric functions of its roots are in the list L = [n, e_1, ..., e_n], where n is the degree of the polynomial and e_i the i-th elementary symmetric function.

(%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

The inverse: polynome2ele (P, z).

Also see: polynome2ele, pui2polynome.

Function: polynome2ele (P, x)

gives the list l = [n, e_1, ..., e_n] where n is the degree of the polynomial P in the variable x and e_i is the i-the elementary symmetric function of the roots of P.

(%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

The inverse: ele2polynome (l, x)

Function: prodrac (L, k)

L is a list containing the elementary symmetric functions on a set A. prodrac returns the polynomial whose roots are the k by k products of the elements of A.

Also see somrac.

Function: pui2polynome (x, lpui)

calculates the polynomial in x whose power functions of the roots are given in the list lpui.

(%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

See also: polynome2ele, ele2polynome.

Function: somrac (L, k)

The list L contains elementary symmetric functions of a polynomial P . The function computes the polynomial whose roots are the k by k distinct sums of the roots of P.

Also see prodrac.

74.2.6 Resolvents

Function: resolvante (P, x, f, [x_1,..., x_d])

calculates the resolvent of the polynomial P in x of degree n >= d by the function f expressed in the variables x_1, ..., x_d. For efficiency of computation it is important to not include in the list [x_1, ..., x_d] variables which do not appear in the transformation function f.

To increase the efficiency of the computation one may set flags in resolvante so as to use appropriate algorithms:

If the function f is unitary:

  • A polynomial in a single variable,
  • linear,
  • alternating,
  • a sum,
  • symmetric,
  • a product,
  • the function of the Cayley resolvent (usable up to degree 5)
    (x1*x2 + x2*x3 + x3*x4 + x4*x5 + x5*x1 -
         (x1*x3 + x3*x5 + x5*x2 + x2*x4 + x4*x1))^2
    

    general,

the flag of resolvante may be, respectively:

  • unitaire,
  • lineaire,
  • alternee,
  • somme,
  • produit,
  • cayley,
  • generale.
(%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

For the Cayley resolvent, the 2 last arguments are neutral and the input polynomial must necessarily be of degree 5.

See also:

resolvante_bipartite, resolvante_produit_sym, resolvante_unitaire, resolvante_alternee1, resolvante_klein, resolvante_klein3, resolvante_vierer, resolvante_diedrale.

Function: resolvante_alternee1 (P, x)

calculates the transformation P(x) of degree n by the function product(x_i - x_j, 1 <= i < j <= n - 1).

See also:

resolvante_produit_sym, resolvante_unitaire, resolvante , resolvante_klein, resolvante_klein3, resolvante_vierer, resolvante_diedrale, resolvante_bipartite.

Function: resolvante_bipartite (P, x)

calculates the transformation of P(x) of even degree n by the function x_1 x_2 ... x_[n/2] + x_[n/2 + 1] ... x_n.

See also:

resolvante_produit_sym, resolvante_unitaire, resolvante , resolvante_klein, resolvante_klein3, resolvante_vierer, resolvante_diedrale, resolvante_alternee1.

(%i1) resolvante_bipartite (x^6 + 108, x);
              10        8           6             4
(%o1)        y   - 972 y  + 314928 y  - 34012224 y

See also:

resolvante_produit_sym, resolvante_unitaire, resolvante, resolvante_klein, resolvante_klein3, resolvante_vierer, resolvante_diedrale, resolvante_alternee1.

Function: resolvante_diedrale (P, x)

calculates the transformation of P(x) by the function x_1 x_2 + x_3 x_4.

(%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

See also:

resolvante_produit_sym, resolvante_unitaire, resolvante_alternee1, resolvante_klein, resolvante_klein3, resolvante_vierer, resolvante.

Function: resolvante_klein (P, x)

calculates the transformation of P(x) by the function x_1 x_2 x_4 + x_4.

See also:

resolvante_produit_sym, resolvante_unitaire, resolvante_alternee1, resolvante, resolvante_klein3, resolvante_vierer, resolvante_diedrale.

Function: resolvante_klein3 (P, x)

calculates the transformation of P(x) by the function x_1 x_2 x_4 + x_4.

See also:

resolvante_produit_sym, resolvante_unitaire, resolvante_alternee1, resolvante_klein, resolvante, resolvante_vierer, resolvante_diedrale.

Function: resolvante_produit_sym (P, x)

calculates the list of all product resolvents of the polynomial P(x).

(%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

See also:

resolvante, resolvante_unitaire, resolvante_alternee1, resolvante_klein, resolvante_klein3, resolvante_vierer, resolvante_diedrale.

Function: resolvante_unitaire (P, Q, x)

computes the resolvent of the polynomial P(x) by the polynomial Q(x).

See also:

resolvante_produit_sym, resolvante, resolvante_alternee1, resolvante_klein, resolvante_klein3, resolvante_vierer, resolvante_diedrale.

Function: resolvante_vierer (P, x)

computes the transformation of P(x) by the function x_1 x_2 - x_3 x_4.

See also:

resolvante_produit_sym, resolvante_unitaire, resolvante_alternee1, resolvante_klein, resolvante_klein3, resolvante, resolvante_diedrale.

74.2.7 Miscellaneous

Function: multinomial (r, part)

where r is the weight of the partition part. This function returns the associate multinomial coefficient: if the parts of part are i_1, i_2, ..., i_k, the result is r!/(i_1! i_2! ... i_k!).

Function: permut (L)

returns the list of permutations of the list L.


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75 to_poly_solve


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75.1 Functions and Variables for to_poly_solve

The packages to_poly and to_poly_solve are experimental; the specifications of the functions in these packages might change or the some of the functions in these packages might be merged into other Maxima functions.

Barton Willis (Professor of Mathematics, University of Nebraska at Kearney) wrote the to_poly and to_poly_solve packages and the English language user documentation for these packages.

Operator: %and

The operator %and is a simplifying nonshort-circuited logical conjunction. Maxima simplifies an %and expression to either true, false, or a logically equivalent, but simplified, expression. The operator %and is associative, commutative, and idempotent. Thus when %and returns a noun form, the arguments of %and form a non-redundant sorted list; for example

(%i1) a %and (a %and b);
(%o1)                       a %and b

If one argument to a conjunction is the explicit the negation of another argument, %and returns false:

(%i2) a %and (not a);
(%o2)                         false

If any member of the conjunction is false, the conjunction simplifies to false even if other members are manifestly non-boolean; for example

(%i3) 42 %and false;
(%o3)                         false

Any argument of an %and expression that is an inequation (that is, an inequality or equation), is simplified using the Fourier elimination package. The Fourier elimination simplifier has a pre-processor that converts some, but not all, nonlinear inequations into linear inequations; for example the Fourier elimination code simplifies abs(x) + 1 > 0 to true, so

(%i4) (x < 1) %and (abs(x) + 1 > 0);
(%o4)                         x < 1

Notes

  • The option variable prederror does not alter the simplification %and expressions.
  • To avoid operator precedence errors, compound expressions involving the operators %and, %or, and not should be fully parenthesized.
  • The Maxima operators and and or are both short-circuited. Thus and isn’t associative or commutative.

Limitations The conjunction %and simplifies inequations locally, not globally. This means that conjunctions such as

(%i5) (x < 1) %and (x > 1);
(%o5)                 (x > 1) %and (x < 1)

do not simplify to false. Also, the Fourier elimination code ignores the fact database;

(%i6) assume(x > 5);
(%o6)                        [x > 5]
(%i7) (x > 1) %and (x > 2);
(%o7)                 (x > 1) %and (x > 2)

Finally, nonlinear inequations that aren’t easily converted into an equivalent linear inequation aren’t simplified.

There is no support for distributing %and over %or; neither is there support for distributing a logical negation over %and.

To use load("to_poly_solve")

Related functions %or, %if, and, or, not

Status The operator %and is experimental; the specifications of this function might change and its functionality might be merged into other Maxima functions.

Operator: %if (bool, a, b)

The operator %if is a simplifying conditional. The conditional bool should be boolean-valued. When the conditional is true, return the second argument; when the conditional is false, return the third; in all other cases, return a noun form.

Maxima inequations (either an inequality or an equality) are not boolean-valued; for example, Maxima does not simplify 5 < 6 to true, and it does not simplify 5 = 6 to false; however, in the context of a conditional to an %if statement, Maxima automatically attempts to determine the truth value of an inequation. Examples:

(%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]

If the conditional involves an inequation, Maxima simplifies it using the Fourier elimination package.

Notes

  • If the conditional is manifestly non-boolean, Maxima returns a noun form:
(%i3) %if(42,1,2);
(%o3)                     %if(42, 1, 2)
  • The Maxima operator if is nary, the operator %if isn’t nary.

Limitations The Fourier elimination code only simplifies nonlinear inequations that are readily convertible to an equivalent linear inequation.

To use: load("to_poly_solve")

Status: The operator %if is experimental; its specifications might change and its functionality might be merged into other Maxima functions.

Operator: %or

The operator %or is a simplifying nonshort-circuited logical disjunction. Maxima simplifies an %or expression to either true, false, or a logically equivalent, but simplified, expression. The operator %or is associative, commutative, and idempotent. Thus when %or returns a noun form, the arguments of %or form a non-redundant sorted list; for example

(%i1) a %or (a %or b);
(%o1)                        a %or b

If one member of the disjunction is the explicit the negation of another member, %or returns true:

(%i2) a %or (not a);
(%o2)                         true

If any member of the disjunction is true, the disjunction simplifies to true even if other members of the disjunction are manifestly non-boolean; for example

(%i3) 42 %or true;
(%o3)                         true

Any argument of an %or expression that is an inequation (that is, an inequality or equation), is simplified using the Fourier elimination package. The Fourier elimination code simplifies abs(x) + 1 > 0 to true, so we have

(%i4) (x < 1) %or (abs(x) + 1 > 0);
(%o4)                         true

Notes

  • The option variable prederror does not alter the simplification of %or expressions.
  • You should parenthesize compound expressions involving the operators %and, %or, and not; the binding powers of these operators might not match your expectations.
  • The Maxima operators and and or are both short-circuited. Thus or isn’t associative or commutative.

Limitations The conjunction %or simplifies inequations locally, not globally. This means that conjunctions such as

(%i1) (x < 1) %or (x >= 1);
(%o1) (x > 1) %or (x >= 1)

do not simplify to true. Further, the Fourier elimination code ignores the fact database;

(%i2) assume(x > 5);
(%o2)                        [x > 5]
(%i3) (x > 1) %and (x > 2);
(%o3)                 (x > 1) %and (x > 2)

Finally, nonlinear inequations that aren’t easily converted into an equivalent linear inequation aren’t simplified.

The algorithm that looks for terms that cannot both be false is weak; also there is no support for distributing %or over %and; neither is there support for distributing a logical negation over %or.

To use load("to_poly_solve")

Related functions %or, %if, and, or, not

Status The operator %or is experimental; the specifications of this function might change and its functionality might be merged into other Maxima functions.

Function: complex_number_p (x)

The predicate complex_number_p returns true if its argument is either a + %i * b, a, %i b, or %i, where a and b are either rational or floating point numbers (including big floating point); for all other inputs, complex_number_p returns false; for example

(%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

Related functions isreal_p

To use load("to_poly_solve")

Status The operator complex_number_p is experimental; its specifications might change and its functionality might be merged into other Maxima functions.

Function: compose_functions (l)

The function call compose_functions(l) returns a lambda form that is the composition of the functions in the list l. The functions are applied from right to left; for example

(%i1) compose_functions([cos, exp]);
                                        %g151
(%o1)             lambda([%g151], cos(%e     ))
(%i2) %(x);
                                  x
(%o2)                       cos(%e )

When the function list is empty, return the identity function:

(%i3) compose_functions([]);
(%o3)                lambda([%g152], %g152)
(%i4)  %(x);
(%o4)                           x

Notes

  • When Maxima determines that a list member isn’t a symbol or a lambda form, funmake (not compose_functions) signals an error:
(%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);
  • To avoid name conflicts, the independent variable is determined by the function new_variable.
    (%i6) compose_functions([%g0]);
    (%o6)              lambda([%g154], %g0(%g154))
    (%i7) compose_functions([%g0]);
    (%o7)              lambda([%g155], %g0(%g155))
    

    Although the independent variables are different, Maxima is able to to deduce that these lambda forms are semantically equal:

    (%i8) is(equal(%o6,%o7));
    (%o8)                         true
    

To use load("to_poly_solve")

Status The function compose_functions is experimental; its specifications might change and its functionality might be merged into other Maxima functions.

Function: dfloat (x)

The function dfloat is a similar to float, but the function dfloat applies rectform when float fails to evaluate to an IEEE double floating point number; thus

(%i1) float(4.5^(1 + %i));
                               %i + 1
(%o1)                       4.5
(%i2) dfloat(4.5^(1 + %i));
(%o2)        4.48998802962884 %i + .3000124893895671

Notes

  • The rectangular form of an expression might be poorly suited for numerical evaluation–for example, the rectangular form might needlessly involve the difference of floating point numbers (subtractive cancellation).
  • The identifier float is both an option variable (default value false) and a function name.

Related functions float, bfloat

To use load("to_poly_solve")

Status The function dfloat is experimental; its specifications might change and its functionality might be merged into other Maxima functions.

Function: elim (l, x)

The function elim eliminates the variables in the set or list x from the equations in the set or list l. Each member of x must be a symbol; the members of l can either be equations, or expressions that are assumed to equal zero.

The function elim returns a list of two lists; the first is the list of expressions with the variables eliminated; the second is the list of pivots; thus, the second list is a list of expressions that elim used to eliminate the variables.

Here is a example of eliminating between linear equations:

(%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]]

Eliminating x and y yields the single equation 2 z - 7 = 0; the equations y + 7 = 0 and z - z + 1 = 1 were used as pivots. Eliminating all three variables from these equations, triangularizes the linear system:

(%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]]

Of course, the equations needn’t be linear:

(%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]]

The user doesn’t control the order the variables are eliminated. Instead, the algorithm uses a heuristic to attempt to choose the best pivot and the best elimination order.

Notes

  • Unlike the related function eliminate, the function elim does not invoke solve when the number of equations equals the number of variables.
  • The function elim works by applying resultants; the option variable resultant determines which algorithm Maxima uses. Using sqfr, Maxima factors each resultant and suppresses multiple zeros.
  • The elim will triangularize a nonlinear set of polynomial equations; the solution set of the triangularized set can be larger than that solution set of the untriangularized set. Thus, the triangularized equations can have spurious solutions.

Related functions elim_allbut, eliminate_using, eliminate

Option variables resultant

To use load("to_poly")

Status The function elim is experimental; its specifications might change and its functionality might be merged into other Maxima functions.

Function: elim_allbut (l, x)

This function is similar to elim, except that it eliminates all the variables in the list of equations l except for those variables that in in the list x

(%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]]

To use load("to_poly")

Option variables resultant

Related functions elim, eliminate_using, eliminate

Status The function elim_allbut is experimental; its specifications might change and its functionality might be merged into other Maxima functions.

Function: eliminate_using (l, e, x)

Using e as the pivot, eliminate the symbol x from the list or set of equations in l. The function eliminate_using returns a set.

(%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 }

Option variables resultant

Related functions elim, eliminate, elim_allbut

To use load("to_poly")

Status The function eliminate_using is experimental; its specifications might change and its functionality might be merged into other Maxima functions.

Function: fourier_elim ([eq1, eq2, …], [var1, var, …])

Fourier elimination is the analog of Gauss elimination for linear inequations (equations or inequalities). The function call fourier_elim([eq1, eq2, ...], [var1, var2, ...] does Fourier elimination on a list of linear inequations [eq1, eq2, ...] with respect to the variables [var1, var2, ...]; for example

(%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]

Eliminating first with respect to x and second with respect to y yields lower and upper bounds for x that depend on y, and lower and upper bounds for y that are numbers. Eliminating in the other order gives x dependent lower and upper bounds for y, and numerical lower and upper bounds for x.

When necessary, fourier_elim returns a disjunction of lists of inequations:

(%i3) fourier_elim([x # 6],[x]);
(%o3)                  [x < 6] or [6 < x]

When the solution set is empty, fourier_elim returns emptyset, and when the solution set is all reals, fourier_elim returns universalset; for example

(%i4) fourier_elim([x < 1, x > 1],[x]);
(%o4)                       emptyset
(%i5) fourier_elim([minf < x, x < inf],[x]);
(%o5)                     universalset

For nonlinear inequations, fourier_elim returns a (somewhat) simplified list of inequations:

(%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]

Instead of a list of inequations, the first argument to fourier_elim may be a logical disjunction or conjunction:

(%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)]

The function fourier_elim supports the inequation operators <, <=, >, >=, #, and =.

The Fourier elimination code has a preprocessor that converts some nonlinear inequations that involve the absolute value, minimum, and maximum functions into linear in equations. Additionally, the preprocessor handles some expressions that are the product or quotient of linear terms:

(%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]

To use load("fourier_elim")

Function: isreal_p (e)

The predicate isreal_p returns true when Maxima is able to determine that e is real-valued on the entire real line; it returns false when Maxima is able to determine that e isn’t real-valued on some nonempty subset of the real line; and it returns a noun form for all other cases.

(%i1) map('isreal_p, [-1, 0, %i, %pi]);
(%o1)               [true, true, false, true]

Maxima variables are assumed to be real; thus

(%i2) isreal_p(x);
(%o2)                         true

The function isreal_p examines the fact database:

(%i3) declare(z,complex)$

(%i4) isreal_p(z);
(%o4)                      isreal_p(z)

Limitations Too often, isreal_p returns a noun form when it should be able to return false; a simple example: the logarithm function isn’t real-valued on the entire real line, so isreal_p(log(x)) should return false; however

(%i5) isreal_p(log(x));
(%o5)                   isreal_p(log(x))

To use load("to_poly_solve")

Related functions complex_number_p

Status The function isreal_p is experimental; its specifications might change and its functionality might be merged into other Maxima functions.

Function: new_variable (type)

Return a unique symbol of the form %[z,n,r,c,g]k, where k is an integer. The allowed values for type are integer, natural_number, real, natural_number, and general. (By natural number, we mean the nonnegative integers; thus zero is a natural number. Some, but not all,definitions of natural number exclude zero.)

When type isn’t one of the allowed values, type defaults to general. For integers, natural numbers, and complex numbers, Maxima automatically appends this information to the fact database.

(%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

Note Generally, the argument to new_variable should be quoted. The quote will protect against errors similar to

(%i7) integer : 12$

(%i8) new_variable(integer);
(%o8)                         %g149
(%i9) new_variable('integer);
(%o9)                         %z150

Related functions nicedummies

To use load("to_poly_solve")

Status The function new_variable is experimental; its specifications might change and its functionality might be merged into other Maxima functions.

Function: nicedummies

Starting with zero, the function nicedummies re-indexes the variables in an expression that were introduced by new_variable;

(%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

Related functions new_variable

To use load("to_poly_solve")

Status The function nicedummies is experimental; its specifications might change and its functionality might be merged into other Maxima functions.

Function: parg (x)

The function parg is a simplifying version of the complex argument function carg; thus

(%i1) map('parg,[1,1+%i,%i, -1 + %i, -1]);
                        %pi  %pi  3 %pi
(%o1)               [0, ---, ---, -----, %pi]
                         4    2     4

Generally, for a non-constant input, parg returns a noun form; thus

(%i2) parg(x + %i * sqrt(x));
(%o2)                 parg(x + %i sqrt(x))

When sign can determine that the input is a positive or negative real number, parg will return a non-noun form for a non-constant input. Here are two examples:

(%i3) parg(abs(x));
(%o3) 0
(%i4) parg(-x^2-1);
(%o4)                          %pi

Note The sign function mostly ignores the variables that are declared to be complex (declare(x,complex)); for variables that are declared to be complex, the parg can return incorrect values; for example

(%i1) declare(x,complex)$

(%i2) parg(x^2 + 1);
(%o2) 0

Related function carg, isreal_p

To use load("to_poly_solve")

Status The function parg is experimental; its specifications might change and its functionality might be merged into other Maxima functions.

Function: real_imagpart_to_conjugate (e)

The function real_imagpart_to_conjugate replaces all occurrences of realpart and imagpart to algebraically equivalent expressions involving the conjugate.

(%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

To use load("to_poly_solve")

Status The function real_imagpart_to_conjugate is experimental; its specifications might change and its functionality might be merged into other Maxima functions.

Function: rectform_log_if_constant (e)

The function rectform_log_if_constant converts all terms of the form log(c) to rectform(log(c)), where c is either a declared constant expression or explicitly declared constant

(%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

To use load("to_poly_solve")

Status The function rectform_log_if_constant is experimental; the specifications of this function might change might change and its functionality might be merged into other Maxima functions.

Function: simp_inequality (e)

The function simp_inequality applies some simplifications to conjunctions and disjunctions of inequations.

Limitations The function simp_inequality is limited in at least two ways; first, the simplifications are local; thus

(%i1) simp_inequality((x > minf) %and (x < 0));
(%o1) (x>1) %and (x<1)

And second, simp_inequality doesn’t consult the fact database:

(%i2) assume(x > 0)$

(%i3) simp_inequality(x > 0);
(%o3)                         x > 0

load("to_poly_solve") loads this function.

Status The function simp_inequality is experimental; its specifications might change and its functionality might be merged into other Maxima functions.

Function: standardize_inverse_trig (e)

This function applies the identities cot(x) = atan(1/x), acsc(x) = asin(1/x), and similarly for asec, acoth, acsch and asech to an expression. See Abramowitz and Stegun, Eqs. 4.4.6 through 4.4.8 and 4.6.4 through 4.6.6.

To use load("to_poly_solve")

Status The function standardize_inverse_trig is experimental; its specifications might change and its functionality might be merged into other Maxima functions.

Function: subst_parallel (l, e)

When l is a single equation or a list of equations, substitute the right hand side of each equation for the left hand side. The substitutions are made in parallel; for example

(%i1) load("to_poly_solve")$

(%i2) subst_parallel([x=y,y=x], [x,y]);
(%o2)                        [y, x]

Compare this to substitutions made serially:

(%i3) subst([x=y,y=x],[x,y]);
(%o3)                        [x, x]

The function subst_parallel is similar to sublis except that subst_parallel allows for substitution of nonatoms; for example

(%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);

The substitutions made by subst_parallel are literal, not semantic; thus subst_parallel does not recognize that x * y is a subexpression of x^2 * y

(%i6) subst_parallel([x * y = a], x^2 * y);
                               2
(%o6)                         x  y

The function subst_parallel completes all substitutions before simplifications. This allows for substitutions into conditional expressions where errors might occur if the simplifications were made earlier:

(%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);

Related functions subst, sublis, ratsubst

To use load("to_poly_solve_extra.lisp")

Status The function subst_parallel is experimental; the specifications of this function might change might change and its functionality might be merged into other Maxima functions.

Function: to_poly (e, l)

The function to_poly attempts to convert the equation e into a polynomial system along with inequality constraints; the solutions to the polynomial system that satisfy the constraints are solutions to the equation e. Informally, to_poly attempts to polynomialize the equation e; an example might clarify:

(%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

The conditions -%pi/2<parg(%g130),parg(%g130)<=%pi/2 tell us that %g130 is in the range of the square root function. When this is true, the solution set to sqrt(x) = 3 is the same as the solution set to %g130-3,x=%g130^2.

To polynomialize trigonometric expressions, it is necessary to introduce a non algebraic substitution; these non algebraic substitutions are returned in the third list returned by to_poly; for example

(%i3) to_poly(cos(x),[x]);
                2                                 %i x
(%o3)    [[%g131  + 1], [2 %g131 # 0], [%g131 = %e    ]]

Constant terms aren’t polynomializied unless the number one is a member of the variable list; for example

(%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

To generate a polynomial with sqrt(5) + sqrt(7) as one of its roots, use the commands

(%i6) first(elim_allbut(first(to_poly(x = sqrt(5) + sqrt(7),
                                      [1,x])), [x]));
                          4       2
(%o6)                   [x  - 24 x  + 4]

Related functions to_poly_solve

To use load("to_poly")

Status: The function to_poly is experimental; its specifications might change and its functionality might be merged into other Maxima functions.

Function: to_poly_solve (e, l, [options])

The function to_poly_solve tries to solve the equations e for the variables l. The equation(s) e can either be a single expression or a set or list of expressions; similarly, l can either be a single symbol or a list of set of symbols. When a member of e isn’t explicitly an equation, for example x^2 -1, the solver asummes that the expression vanishes.

The basic strategy of to_poly_solve is use to_poly to convert the input into a polynomial form and call algsys on the polynomial system. Thus user options that affect algsys, especially algexact, also affect to_poly_solve. The default for algexact is false, but for to_poly_solve, generally algexact should be true. The function to_poly_solve does not locally set algexact to true because this would make it impossible to find approximate solutions when the algsys is unable to determine an exact solution.

When to_poly_solve is able to determine the solution set, each member of the solution set is a list in a %union object:

(%i1) load("to_poly_solve")$

(%i2) to_poly_solve(x*(x-1) = 0, x);
(%o2)               %union([x = 0], [x = 1])

When to_poly_solve is unable to determine the solution set, a %solve nounform is returned (in this case, a warning is printed)

(%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])

Subsitution into a %solve nounform can sometimes result in the solution

(%i4) subst(k = 2, %);
(%o4)                   %union([x = - 1])

Especially for trigonometric equations, the solver sometimes needs to introduce an arbitary integer. These arbitary integers have the form %zXXX, where XXX is an integer; for example

(%i5) to_poly_solve(sin(x) = 0, x);
(%o5)   %union([x = 2 %pi %z33 + %pi], [x = 2 %pi %z35])

To re-index these variables to zero, use nicedummies:

(%i6) nicedummies(%);
(%o6)    %union([x = 2 %pi %z0 + %pi], [x = 2 %pi %z1])

Occasionally, the solver introduces an arbitary complex number of the form %cXXX or an arbitary real number of the form %rXXX. The function nicedummies will re-index these identifiers to zero.

The solution set sometimes involves simplifing versions of various of logical operators including %and, %or, or %if for conjunction, disjuntion, and implication, respectively; for example

(%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()

The empty set is represented by %union.

The function to_poly_solve is able to solve some, but not all, equations involving rational powers, some nonrational powers, absolute values, trigonometric functions, and minimum and maximum. Also, some it can solve some equations that are solvable in in terms of the Lambert W function; some examples:

(%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)])

For linear inequalities, to_poly_solve automatically does Fourier elimination:

(%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

Each optional argument to to_poly_solve must be an equation; generally, the order of these options does not matter.

  • simpfuncs = l, where l is a list of functions. Apply the composition of the members of l to each solution.
    (%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)
    

    Sometimes additional simplification can revert a simplification; for example

    (%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 doesn’t try to check that each member of the function list l is purely a simplification; thus

    (%i5) to_poly_solve(x^2 = %i,x, 'simpfuncs = [lambda([s],s^2)]);
    (%o5)                   %union([x = %i])
    

    To convert each solution to a double float, use simpfunc = ['dfloat]:

    (%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 With this option, the function poly_reduced_grobner is applied to the equations before attempting their solution. Primarily, this option provides a workaround for weakness in the function algsys. Here is an example of such a workaround:
    (%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, where k is a positive integer. This function controls the maximum recursion depth for the solver. The default value for maxdepth is five. When the recursions depth is exceeded, the solver signals an error:
    (%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, where l is a list of symbols. The solver attempts to return a solution that is valid for all members of the list l; for example:
    (%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()))
    

    In (%o2), the solver introduced a dummy variable; to re-index the these dummy variables, use the function nicedummies:

    (%i12) nicedummies(%);
    (%o12) %union(%if(a - 1 = 0, [x = %c0], %union()), 
                                   %if(a - 1 # 0, [x = 0], %union()))
    

The to_poly_solve uses data stored in the hashed array one_to_one_reduce to solve equations of the form f(a) = f(b). The assignment one_to_one_reduce['f,'f] : lambda([a,b], a=b) tells to_poly_solve that the solution set of f(a) = f(b) equals the solution set of a=b; for example

(%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])

More generally, the assignment one_to_one_reduce['f,'g] : lambda([a,b], w(a, b) = 0 tells to_poly_solve that the solution set of f(a) = f(b) equals the solution set of w(a,b) = 0; for example

(%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])

Additionally, the function to_poly_solve uses data stored in the hashed array function_inverse to solve equations of the form f(a) = b. The assignment function_inverse['f] : lambda([s], g(s)) informs to_poly_solve that the solution set to f(x) = b equals the solution set to x = g(b); two examples:

(%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])

Notes

  • The solve variables needn’t be symbols; when fullratsubst is able to appropriately make substitutions, the solve variables can be nonsymbols:
(%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])
  • For equations that involve complex conjugates, the solver automatically appends the conjugate equations; for example
(%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
  • For an equation that involves the absolute value function, the to_poly_solve consults the fact database to decide if the argument to the absolute value is complex valued. When
    (%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()))
    

    This is the only situation that the solver consults the fact database. If a solve variable is declared to be an integer, for example, to_poly_solve ignores this declaration.

Relevant option variables algexact, resultant, algebraic

Related functions to_poly

To use load("to_poly_solve")

Status: The function to_poly_solve is experimental; its specifications might change and its functionality might be merged into other Maxima functions.


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76 unit


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76.1 Introduction to Units

The unit package enables the user to convert between arbitrary units and work with dimensions in equations. The functioning of this package is radically different from the original Maxima units package - whereas the original was a basic list of definitions, this package uses rulesets to allow the user to chose, on a per dimension basis, what unit final answers should be rendered in. It will separate units instead of intermixing them in the display, allowing the user to readily identify the units associated with a particular answer. It will allow a user to simplify an expression to its fundamental Base Units, as well as providing fine control over simplifying to derived units. Dimensional analysis is possible, and a variety of tools are available to manage conversion and simplification options. In addition to customizable automatic conversion, units also provides a traditional manual conversion option.

Note - when unit conversions are inexact Maxima will make approximations resulting in fractions. This is a consequence of the techniques used to simplify units. The messages warning of this type of substitution are disabled by default in the case of units (normally they are on) since this situation occurs frequently and the warnings clutter the output. (The existing state of ratprint is restored after unit conversions, so user changes to that setting will be preserved otherwise.) If the user needs this information for units, they can set unitverbose:on to reactivate the printing of warnings from the unit conversion process.

unit is included in Maxima in the share/contrib/unit directory. It obeys normal Maxima package loading conventions:

(%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.

The WARNING messages are expected and not a cause for concern - they indicate the unit package is redefining functions already defined in Maxima proper. This is necessary in order to properly handle units. The user should be aware that if other changes have been made to these functions by other packages those changes will be overwritten by this loading process.

The unit.mac file also loads a lisp file unit-functions.lisp which contains the lisp functions needed for the package.

Clifford Yapp is the primary author. He has received valuable assistance from Barton Willis of the University of Nebraska at Kearney (UNK), Robert Dodier, and other intrepid folk of the Maxima mailing list.

There are probably lots of bugs. Let me know. float and numer don’t do what is expected.

TODO : dimension functionality, handling of temperature, showabbr and friends. Show examples with addition of quantities containing units.


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76.2 Functions and Variables for Units

Function: setunits (list)

By default, the unit package does not use any derived dimensions, but will convert all units to the seven fundamental dimensions using MKS units.

(%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

In some cases this is the desired behavior. If the user wishes to use other units, this is achieved with the setunits command:

(%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

The setting of units is quite flexible. For example, if we want to get back to kilograms, meters, and seconds as defaults for those dimensions we can do:

(%i11) setunits([kg,m,s]);
(%o11)                               done
(%i12) centigram*inch/minutes^2;
                                  127        kg m
(%o12)                      (-------------) (----)
                             1800000000000     2
                                              s

Derived units are also handled by this command:

(%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

Notice that the unit package recognized the non MKS combination of mass, length, and inverse time squared as a force, and converted it to Newtons. This is how Maxima works in general. If, for example, we prefer dyne to Newtons, we simply do the following:

(%i22) setunits(dyn);
(%o22)                               done
(%i23) kg*m/s^2;
(%o23)                          (100000) (dyn)
(%i24) centigram*inch/minutes^2;
                                  127
(%o24)                         (--------) (dyn)
                                18000000

To discontinue simplifying to any force, we use the uforget command:

(%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

This would have worked equally well with uforget(N) or uforget(%force).

See also uforget. To use this function write first load("unit").

Function: uforget (list)

By default, the unit package converts all units to the seven fundamental dimensions using MKS units. This behavior can be changed with the setunits command. After that, the user can restore the default behavior for a particular dimension by means of the uforget command:

(%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 operates on dimensions, not units, so any unit of a particular dimension will work. The dimension itself is also a legal argument.

See also setunits. To use this function write first load("unit").

Function: convert (expr, list)

When resetting the global environment is overkill, there is the convert command, which allows one time conversions. It can accept either a single argument or a list of units to use in conversion. When a convert operation is done, the normal global evaluation system is bypassed, in order to avoid the desired result being converted again. As a consequence, for inexact calculations "rat" warnings will be visible if the global environment controlling this behavior (ratprint) is true. This is also useful for spot-checking the accuracy of a global conversion. Another feature is convert will allow a user to do Base Dimension conversions even if the global environment is set to simplify to a Derived Dimension.

(%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

See also setunits and uforget. To use this function write first load("unit").

Optional variable: usersetunits

Default value: none

If a user wishes to have a default unit behavior other than that described, they can make use of maxima-init.mac and the usersetunits variable. The unit package will check on startup to see if this variable has been assigned a list. If it has, it will use setunits on that list and take the units from that list to be defaults. uforget will revert to the behavior defined by usersetunits over its own defaults. For example, if we have a maxima-init.mac file containing:

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)

Without usersetunits, the initial inputs would have been converted to MKS, and uforget would have resulted in a return to MKS rules. Instead, the user preferences are respected in both cases. Notice these can still be overridden if desired. To completely eliminate this simplification - i.e. to have the user defaults reset to factory defaults - the dontusedimension command can be used. uforget can restore user settings again, but only if usedimension frees it for use. Alternately, kill(usersetunits) will completely remove all knowledge of the user defaults from the session. Here are some examples of how these various options work.

(%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

Unfortunately this wide variety of options is a little confusing at first, but once the user grows used to them they should find they have very full control over their working environment.

Function: metricexpandall (x)

Rebuilds global unit lists automatically creating all desired metric units. x is a numerical argument which is used to specify how many metric prefixes the user wishes defined. The arguments are as follows, with each higher number defining all lower numbers’ units:

           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

Normally, Maxima will not define the full expansion since this results in a very large number of units, but metricexpandall can be used to rebuild the list in a more or less complete fashion. The relevant variable in the unit.mac file is %unitexpand.

Variable: %unitexpand

Default value: 2

This is the value supplied to metricexpandall during the initial loading of unit.


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77 zeilberger


77.1 Introduction to zeilberger

zeilberger is an implementation of Zeilberger’s algorithm for definite hypergeometric summation, and also Gosper’s algorithm for indefinite hypergeometric summation. zeilberger makes use of the "filtering" optimization method developed by Axel Riese. zeilberger was developed by Fabrizio Caruso. load("zeilberger") loads this package.

77.1.1 The indefinite summation problem

zeilberger implements Gosper’s algorithm for indefinite hypergeometric summation. Given a hypergeometric term F_k in k we want to find its hypergeometric anti-difference, that is, a hypergeometric term f_k such that F_k = f_(k+1) - f_k.

77.1.2 The definite summation problem

zeilberger implements Zeilberger’s algorithm for definite hypergeometric summation. Given a proper hypergeometric term (in n and k)

F_(n,k) and a positive integer d we want to find a d-th order linear recurrence with polynomial coefficients (in n) for F_(n,k) and a rational function R in n and k such that

a_0 F_(n,k) + ... + a_d F_(n+d),k = Delta_k(R(n,k) F_(n,k)),

where Delta_k is the k-forward difference operator, i.e., Delta_k(t_k) := t_(k+1) - t_k.

77.1.3 Verbosity levels

There are also verbose versions of the commands which are called by adding one of the following prefixes:

Summary

Just a summary at the end is shown

Verbose

Some information in the intermidiate steps

VeryVerbose

More information

Extra

Even more information including information on the linear system in Zeilberger’s algorithm

For example:

GosperVerbose, parGosperVeryVerbose, ZeilbergerExtra, AntiDifferenceSummary.


77.2 Functions and Variables for zeilberger

Function: AntiDifference (F_k, k)

Returns the hypergeometric anti-difference of F_k, if it exists.

Otherwise AntiDifference returns no_hyp_antidifference.

Function: Gosper (F_k, k)

Returns the rational certificate R(k) for F_k, that is, a rational function such that F_k = R(k+1) F_(k+1) - R(k) F_k, if it exists. Otherwise, Gosper returns no_hyp_sol.

Function: GosperSum (F_k, k, a, b)

Returns the summmation of F_k from k = a to k = b if F_k has a hypergeometric anti-difference. Otherwise, GosperSum returns nongosper_summable.

Examples:

(%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
Function: parGosper (F_(n,k), k, n, d)

Attempts to find a d-th order recurrence for F_(n,k).

The algorithm yields a sequence [s_1, s_2, ..., s_m] of solutions. Each solution has the form

[R(n, k), [a_0, a_1, ..., a_d]].

parGosper returns [] if it fails to find a recurrence.

Function: Zeilberger (F_(n,k), k, n)

Attempts to compute the indefinite hypergeometric summation of F_(n,k).

Zeilberger first invokes Gosper, and if that fails to find a solution, then invokes parGosper with order 1, 2, 3, ..., up to MAX_ORD. If Zeilberger finds a solution before reaching MAX_ORD, it stops and returns the solution.

The algorithms yields a sequence [s_1, s_2, ..., s_m] of solutions. Each solution has the form

[R(n,k), [a_0, a_1, ..., a_d]].

Zeilberger returns [] if it fails to find a solution.

Zeilberger invokes Gosper only if Gosper_in_Zeilberger is true.

77.3 General global variables

Global variable: MAX_ORD

Default value: 5

MAX_ORD is the maximum recurrence order attempted by Zeilberger.

Global variable: simplified_output

Default value: false

When simplified_output is true, functions in the zeilberger package attempt further simplification of the solution.

Global variable: linear_solver

Default value: linsolve

linear_solver names the solver which is used to solve the system of equations in Zeilberger’s algorithm.

Global variable: warnings

Default value: true

When warnings is true, functions in the zeilberger package print warning messages during execution.

Global variable: Gosper_in_Zeilberger

Default value: true

When Gosper_in_Zeilberger is true, the Zeilberger function calls Gosper before calling parGosper. Otherwise, Zeilberger goes immediately to parGosper.

Global variable: trivial_solutions

Default value: true

When trivial_solutions is true, Zeilberger returns solutions which have certificate equal to zero, or all coefficients equal to zero.

78 Glossar

Das Glossar stellt den deutschen Übersetzungen die englischen Begriffe gegenüber und erläutert die Begriffe.

Ausdruck - expression

Jede beliebige Zeichenfolge, die Maxima als Eingabe versteht und die von Maxima verarbeitet werden kann.

Aussage - predicate

Ausdrücke, die zu den booleschen Werten true oder false auswerten.

Aussagefunktion - predicate function

Auswertung - evaluation

Ausdrücke werden zunächst ausgewertet. Funktionen werden aufgerufen, die Werte von Variablen werden eingesetzt. Die Auswertung wird von der Vereinfachung (Simplification) unterschieden und wird vor der Vereinfachung ausgeführt.

Begrenzungszeichen - delimiter

Das Zeichen das auf der linken und rechten Seite zum Beispiel eine Liste [ ... ] begrenzt.

Bezeichner - identifier

Der Name einer Variablen oder Funktion.

Eigenschaft - property

Expansion - expansion

Mathematische Ausdrücke werden ausmultipliziert.

Dateiausgabe - file output

Dateieingabe - file input

Dreiecksmatrix - triangular matrix

Fehlersuche - debugging

Flag - flag

Boolesche Variablen mit den Werten true oder false, die zur Steuerung des Programms vom Nutzer gesetzt werden können.

Koeffizientenmatrix, erweitert - augmented coefficient matrix

Die erweiterte Koeffizientenmatrix entsteht, wenn an die Koeffizientenmatrix eines Gleichungssystems eine Spalte mit der rechten Seite des Gleichungssystems angefügt wird.

Kommandozeile - command line

Konsole Ein- und Ausgabe - console interaction

Marke - label

Die Eingaben und Ausgaben werden von Maxima in globale Variablen, die als Marken bezeichnet werden, mit den Namen %i und %o sowie %t für Zwischenergebnisse abgelegt. Die Marken werden fortlaufend numeriert.

Matrix, schwachbesetzt - sparse matrix

Musterargument - pattern argument

Mustervariable - pattern variable

Mustervariable werden mit der Funktion matchdeclare definiert. Mustervariable werden bei der Definition von Mustern verwendet. Den Mustervariablen werden bei Erkennung eines Musters die Teilausdrücke zugewiesen, für die eine Übereinstimmung vorliegt. Von den Mustervariablen sind die Musterargumente zu unterscheiden.

Optionsvariable - option variable

Muster - pattern

Musterabgleich - pattern matching

N-ary-Operator - n-ary operator

Ein N-ary-Operator kann ein beliebige Anzahl an Operanden haben. Beispiele für N-Ary-Operatoren sind die Addition + und die Multiplikation *.

Pipe - pipe

Eine Pipe (englisch für Rohr, Röhre) bezeichnet einen gepufferten uni- oder bidirektionalen Datenstrom zwischen zwei Prozessen nach dem „FIFO“ (First In - First Out)-Prinzip.

Programmfehler - bug

Prompt - prompt

Kann auch als Eingabeaufforderung übersetzt werden.

Regelpaket - rule package

Schlüsselwort - keyword

Sitzungsverwaltung - session management

Stammfunktion - antiderivative

Standardwert - default value

Stufenmatrix - echelon matrix

Substantivform - noun form

Die Substantivform ist eine nicht ausgewerteter aber dennoch vereinfachter Ausdruck.

Systemvariable - system variable

Systemvariablen enthalten von Maxima verwaltete globale Werte. Systemvariablen sollten vom Nutzer, auch wenn es möglich ist, nicht genutzt werden.

Teilausdruck - subexpression

Token - token

Ein Token ist ein Stück Text, das die lexikalische Grundeinheit ist, die von einem Parser behandelt wird.

Umgebung - enviroment

Verbform - verb form

Die Verbform wird zunächst ausgewertet und erst dann vereinfacht.

Vereinfachung - simplification

Mathematischen Funktionen, algebraische Ausdrücke oder Gleichungen werden nach der Auswertung vereinfacht. Ein Großteil dieser Vereinfachungen geschieht automatisch. Für weitere Vereinfachungen gibt es spezielle Funktionen und eine Vielzahl von Schaltern, mit denen gezielt bestimmte Ergebnisse erzielt werden können.

Zeichenkette - string

Zwischenraumzeichen - whitespace

Zwischenraumzeichen ist eine Bezeichnung für Zeichen in einem Text, die im Texteditor oder Textverarbeitungsprogramm nicht dargestellt werden und dennoch (Speicher-)Platz in Anspruch nehmen. Sie dienen vorrangig dazu, Wörter oder Zeilen voneinander abzugrenzen.

Wortart - part of speech

Beim Einlesen eines Ausdrucks prüft der Parser, ob die Argumente eines Operators die korrekte Wortart haben. Maxima kennt die Wortarten expr, clause und any.


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Anhang A Index der Funktionen und Variablen

Springe zu:   !   #   $   %   '   *   +   -   .   /   :   ;   <   =   >   ?   @   [   \   ]   ^   _   `   |   ~  
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Indexeintrag  Abschnitt

!
!: Funktionen der Kombinatorik
!!: Funktionen der Kombinatorik

#
#: Operatoren für Gleichungen

$
$: Funktionen und Variablen der Eingabe

%
%: Funktionen und Variablen der Eingabe
%%: Funktionen und Variablen der Eingabe
%and: Functions and Variables for to_poly_solve
%c: Functions and Variables for contrib_ode
%e: Funktionen und Variablen für Konstante
%edispflag: Funktionen und Variablen der Ausgabe
%emode: Wurzel- Exponential- und Logarithmusfunktion
%enumer: Wurzel- Exponential- und Logarithmusfunktion
%e_to_numlog: Wurzel- Exponential- und Logarithmusfunktion
%f: Hypergeometrische Funktionen
%gamma: Funktionen und Variablen für Konstante
%i: Funktionen und Variablen für Konstante
%iargs: Funktionen und Variablen für Winkelfunktionen
%if: Functions and Variables for to_poly_solve
%k1: Functions and Variables for contrib_ode
%k2: Functions and Variables for contrib_ode
%m: Hypergeometrische Funktionen
%or: Functions and Variables for to_poly_solve
%phi: Funktionen und Variablen für Konstante
%pi: Funktionen und Variablen für Konstante
%piargs: Funktionen und Variablen für Winkelfunktionen
%rnum: Funktionen und Variablen für Gleichungen
%rnum_list: Funktionen und Variablen für Gleichungen
%s: Weitere spezielle Funktionen
%th: Funktionen und Variablen der Eingabe
%unitexpand: Functions and Variables for Units
%w: Hypergeometrische Funktionen

'
': Funktionen und Variablen für die Auswertung
'': Funktionen und Variablen für die Auswertung

*
*: Arithmetische Operatoren
**: Arithmetische Operatoren

+
+: Arithmetische Operatoren

-
-: Arithmetische Operatoren

.
.: Arithmetische Operatoren

/
/: Arithmetische Operatoren

:
:: Zuweisungsoperatoren
::: Zuweisungsoperatoren
::=: Zuweisungsoperatoren
:=: Zuweisungsoperatoren

;
;: Funktionen und Variablen der Eingabe

<
<: Relationale Operatoren
<=: Relationale Operatoren

=
=: Operatoren für Gleichungen

>
>: Relationale Operatoren
>=: Relationale Operatoren

?
?: Funktionen und Variablen der Eingabe
??: Funktionen und Variablen der Eingabe

@
@: Funktionen und Variablen für Strukturen

[
[: Funktionen und Variablen für Listen

\
\: Einführung in Zeichenketten

]
]: Funktionen und Variablen für Listen

^
^: Arithmetische Operatoren
^^: Arithmetische Operatoren

_
_: Funktionen und Variablen der Eingabe
__: Funktionen und Variablen der Eingabe

`
`: Functions and Variables for ezunits
``: Functions and Variables for ezunits

|
|: Graßmann-Algebra

~
~: Graßmann-Algebra

A
abasep: Funktionen und Variablen für atensor
abs: Funktionen für Zahlen
absboxchar: Funktionen und Variablen der Ausgabe
absint: Funktionen und Variablen für Fourierreihen
absint: Funktionen und Variablen für Fourierreihen
absint: Funktionen und Variablen für Fourierreihen
absolute_real_time: Funktionen und Variablen der Laufzeitumgebung
acos: Funktionen und Variablen für Winkelfunktionen
acosh: Funktionen und Variablen für Hyperbelfunktionen
acot: Funktionen und Variablen für Winkelfunktionen
acoth: Funktionen und Variablen für Hyperbelfunktionen
acsc: Funktionen und Variablen für Winkelfunktionen
acsch: Funktionen und Variablen für Hyperbelfunktionen
activate: Funktionen und Variablen für Fakten
activecontexts: Funktionen und Variablen für Fakten
adapt_depth: Grafikoptionen
adapt_depth: Functions and Variables for draw
addcol: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
additive: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
addmatrices: Functions and Variables for linearalgebra
addrow: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
add_edge: Functions and Variables for graphs
add_edges: Functions and Variables for graphs
add_vertex: Functions and Variables for graphs
add_vertices: Functions and Variables for graphs
adim: Funktionen und Variablen für atensor
adjacency_matrix: Functions and Variables for graphs
adjoin: Funktionen und Variablen für Mengen
adjoint: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
adjust_external_format: Schriftzeichen
af: Funktionen und Variablen für atensor
aform: Funktionen und Variablen für atensor
agd: Package functs
airy_ai: Airy-Funktionen
airy_bi: Airy-Funktionen
airy_dai: Airy-Funktionen
airy_dbi: Airy-Funktionen
algebraic: Funktionen und Variablen für Polynome
algepsilon: Funktionen und Variablen für Gleichungen
algexact: Funktionen und Variablen für Gleichungen
algsys: Funktionen und Variablen für Gleichungen
algsys: Funktionen und Variablen für Gleichungen
alg_type: Funktionen und Variablen für atensor
alias: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
aliases: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
allbut: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
allroots: Funktionen und Variablen für Gleichungen
allroots: Funktionen und Variablen für Gleichungen
allsym: Tensorsymmetrien
all_dotsimp_denoms: Functions and Variables for Affine
alphabetic: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
alphacharp: Schriftzeichen
alphanumericp: Schriftzeichen
amortization: Functions and Variables for finance
and: Logische Operatoren
announce_rules_firing: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
annuity_fv: Functions and Variables for finance
annuity_pv: Functions and Variables for finance
antid: Funktionen und Variablen der Differentiation
antidiff: Funktionen und Variablen der Differentiation
AntiDifference: Functions and Variables for zeilberger
antisymmetric: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
append: Funktionen und Variablen für Listen
appendfile: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
apply: Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen
apply1: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
apply2: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
applyb1: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
apropos: Funktionen und Variablen der Hilfe
args: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
arithmetic: Package functs
arithsum: Package functs
arit_amortization: Functions and Variables for finance
array: Funktionen und Variablen für Arrays
array: Funktionen und Variablen für Arrays
array: Funktionen und Variablen für Arrays
array: Funktionen und Variablen für Arrays
arrayapply: Funktionen und Variablen für Arrays
arrayinfo: Funktionen und Variablen für Arrays
arraymake: Funktionen und Variablen für Arrays
arrays: Funktionen und Variablen für Arrays
ascii: Schriftzeichen
asec: Funktionen und Variablen für Winkelfunktionen
asech: Funktionen und Variablen für Hyperbelfunktionen
asin: Funktionen und Variablen für Winkelfunktionen
asinh: Funktionen und Variablen für Hyperbelfunktionen
askexp: Funktionen und Variablen für Verschiedenes
askinteger: Funktionen und Variablen für Fakten
askinteger: Funktionen und Variablen für Fakten
askinteger: Funktionen und Variablen für Fakten
askinteger: Funktionen und Variablen für Fakten
asksign: Funktionen und Variablen für Fakten
assoc: Funktionen und Variablen für Listen
assoc: Funktionen und Variablen für Listen
assoc_legendre_p: Functions and Variables for orthogonal polynomials
assoc_legendre_q: Functions and Variables for orthogonal polynomials
assume: Funktionen und Variablen für Fakten
assumescalar: Funktionen und Variablen für Fakten
assume_external_byte_order: Functions and Variables for binary input and output
assume_pos: Funktionen und Variablen für Fakten
assume_pos_pred: Funktionen und Variablen für Fakten
asymbol: Funktionen und Variablen für atensor
asympa: Introduction to asympa
at: Funktionen und Variablen der Differentiation
at: Funktionen und Variablen der Differentiation
atan: Funktionen und Variablen für Winkelfunktionen
atan2: Funktionen und Variablen für Winkelfunktionen
atanh: Funktionen und Variablen für Hyperbelfunktionen
atensimp: Funktionen und Variablen für atensor
atom: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
atomgrad: Funktionen und Variablen der Differentiation
atvalue: Funktionen und Variablen der Differentiation
atvalue: Funktionen und Variablen der Differentiation
augcoefmatrix: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
augmented_lagrangian_method: Functions and Variables for augmented_lagrangian
augmented_lagrangian_method: Functions and Variables for augmented_lagrangian
augmented_lagrangian_method: Functions and Variables for augmented_lagrangian
augmented_lagrangian_method: Functions and Variables for augmented_lagrangian
av: Funktionen und Variablen für atensor
average_degree: Functions and Variables for graphs
axes: Grafikoptionen
axis_3d: Functions and Variables for draw
axis_bottom: Functions and Variables for draw
axis_left: Functions and Variables for draw
axis_right: Functions and Variables for draw
axis_top: Functions and Variables for draw
azimuth: Grafikoptionen

B
background_color: Functions and Variables for draw
backslash: Einführung in Zeichenketten
backsubst: Funktionen und Variablen für Gleichungen
backtrace: Funktionen und Variablen der Programmierung
backtrace: Funktionen und Variablen der Programmierung
bars: Functions and Variables for draw
barsplot: Functions and Variables for statistical graphs
barsplot_description: Functions and Variables for statistical graphs
base64: Oktette und Werkzeuge für die Kryptographie
base64_decode: Oktette und Werkzeuge für die Kryptographie
base64_decode: Oktette und Werkzeuge für die Kryptographie
bashindices: Summen und Produkte
batch: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
batch: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
batchload: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
bc2: Funktionen und Variablen für Differentialgleichungen
bdvac: Funktionen und Variablen für ctensor
belln: Funktionen und Variablen für Mengen
benefit_cost: Functions and Variables for finance
berlefact: Funktionen und Variablen für Polynome
bern: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
bernpoly: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
bernstein_approx: Functions and Variables for Bernstein
bernstein_expand: Functions and Variables for Bernstein
bernstein_explicit: Functions and Variables for Bernstein
bernstein_poly: Functions and Variables for Bernstein
besselexpand: Bessel-Funktionen
bessel_i: Bessel-Funktionen
bessel_j: Bessel-Funktionen
bessel_k: Bessel-Funktionen
bessel_reduce: Bessel-Funktionen
bessel_y: Bessel-Funktionen
beta: Gammafunktionen und verwandte Funktionen
beta_args_sum_to_integer: Gammafunktionen und verwandte Funktionen
beta_expand: Gammafunktionen und verwandte Funktionen
beta_incomplete: Gammafunktionen und verwandte Funktionen
beta_incomplete_generalized: Gammafunktionen und verwandte Funktionen
beta_incomplete_regularized: Gammafunktionen und verwandte Funktionen
bezout: Funktionen und Variablen für Polynome
bfallroots: Funktionen und Variablen für Gleichungen
bfallroots: Funktionen und Variablen für Gleichungen
bffac: Gammafunktionen und verwandte Funktionen
bfhzeta: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
bfloat: Funktionen und Variablen für Zahlen
bfloatp: Funktionen und Variablen für Zahlen
bfpsi: Gammafunktionen und verwandte Funktionen
bfpsi0: Gammafunktionen und verwandte Funktionen
bftorat: Funktionen und Variablen für Zahlen
bftrunc: Funktionen und Variablen für Zahlen
bfzeta: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
bf_fmin_cobyla: Functions and Variables for cobyla
bf_fmin_cobyla: Functions and Variables for cobyla
biconected_components: Functions and Variables for graphs
bimetric: Funktionen und Variablen für ctensor
bindtest: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
binomial: Funktionen der Kombinatorik
bipartition: Functions and Variables for graphs
block: Funktionen und Variablen der Programmierung
block: Funktionen und Variablen der Programmierung
blockmatrixp: Functions and Variables for linearalgebra
bode_gain: Functions and Variables for bode
bode_phase: Functions and Variables for bode
border: Functions and Variables for draw
bothcoef: Funktionen und Variablen für Polynome
boundaries_array: Functions and Variables for worldmap
box: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
box: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
box: Grafikoptionen
boxchar: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
boxplot: Functions and Variables for statistical graphs
boxplot: Functions and Variables for statistical graphs
boxplot_description: Functions and Variables for statistical graphs
break: Funktionen und Variablen der Programmierung
breakup: Funktionen und Variablen für Gleichungen
browser: Funktionen und Variablen der Hilfe
bug_report: Funktionen und Variablen für Programmfehler
buildq: Makros
build_info: Funktionen und Variablen für Programmfehler
build_sample: Functions and Variables for data manipulation
build_sample: Functions and Variables for data manipulation
burn: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie

C
cabs: Funktionen für komplexe Zahlen
canform: Tensorsymmetrien
canform: Tensorsymmetrien
canten: Behandlung indizierter Größen
capping: Functions and Variables for draw
cardinality: Funktionen und Variablen für Mengen
carg: Funktionen für komplexe Zahlen
cartan: Funktionen und Variablen der Differentiation
cartesian_product: Funktionen und Variablen für Mengen
catch: Funktionen und Variablen der Programmierung
cauchysum: Summen und Produkte
cbffac: Gammafunktionen und verwandte Funktionen
cbrange: Functions and Variables for draw
cbtics: Functions and Variables for draw
cdf_bernoulli: Functions and Variables for discrete distributions
cdf_beta: Functions and Variables for continuous distributions
cdf_binomial: Functions and Variables for discrete distributions
cdf_cauchy: Functions and Variables for continuous distributions
cdf_chi2: Functions and Variables for continuous distributions
cdf_continuous_uniform: Functions and Variables for continuous distributions
cdf_discrete_uniform: Functions and Variables for discrete distributions
cdf_exp: Functions and Variables for continuous distributions
cdf_f: Functions and Variables for continuous distributions
cdf_gamma: Functions and Variables for continuous distributions
cdf_general_finite_discrete: Functions and Variables for discrete distributions
cdf_geometric: Functions and Variables for discrete distributions
cdf_gumbel: Functions and Variables for continuous distributions
cdf_hypergeometric: Functions and Variables for discrete distributions
cdf_laplace: Functions and Variables for continuous distributions
cdf_logistic: Functions and Variables for continuous distributions
cdf_lognormal: Functions and Variables for continuous distributions
cdf_negative_binomial: Functions and Variables for discrete distributions
cdf_noncentral_chi2: Functions and Variables for continuous distributions
cdf_noncentral_student_t: Functions and Variables for continuous distributions
cdf_normal: Functions and Variables for continuous distributions
cdf_pareto: Functions and Variables for continuous distributions
cdf_poisson: Functions and Variables for discrete distributions
cdf_rank_sum: Functions and Variables for special distributions
cdf_rayleigh: Functions and Variables for continuous distributions
cdf_signed_rank: Functions and Variables for special distributions
cdf_student_t: Functions and Variables for continuous distributions
cdf_weibull: Functions and Variables for continuous distributions
cdisplay: Funktionen und Variablen für ctensor
ceiling: Funktionen für Zahlen
central_moment: Functions and Variables for descriptive statistics
central_moment: Functions and Variables for descriptive statistics
cequal: Schriftzeichen
cequalignore: Schriftzeichen
cf: Kettenbrüche
cfdisrep: Kettenbrüche
cfexpand: Kettenbrüche
cflength: Kettenbrüche
cframe_flag: Funktionen und Variablen für ctensor
cframe_flag: Funktionen und Variablen für ctensor
cgeodesic: Funktionen und Variablen für ctensor
cgreaterp: Schriftzeichen
cgreaterpignore: Schriftzeichen
changename: Behandlung indizierter Größen
changevar: Funktionen und Variablen der Integration
chaosgame: Functions and Variables for dynamics
charat: Verarbeitung von Zeichenketten
charfun: Funktionen und Variablen für Aussagen
charfun2: Functions and Variables for interpol
charlist: Verarbeitung von Zeichenketten
charp: Schriftzeichen
charpoly: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
chebyshev_t: Functions and Variables for orthogonal polynomials
chebyshev_u: Functions and Variables for orthogonal polynomials
checkdiv: Funktionen und Variablen für ctensor
check_overlaps: Functions and Variables for Affine
chinese: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
cholesky: Functions and Variables for linearalgebra
cholesky: Functions and Variables for linearalgebra
christof: Funktionen und Variablen für ctensor
chromatic_index: Functions and Variables for graphs
chromatic_number: Functions and Variables for graphs
cint: Schriftzeichen
circulant_graph: Functions and Variables for graphs
clear_edge_weight: Functions and Variables for graphs
clear_rules: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
clear_vertex_label: Functions and Variables for graphs
clebsch_graph: Functions and Variables for graphs
clessp: Schriftzeichen
clesspignore: Schriftzeichen
close: Ein- und Ausgabe
closefile: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
cmetric: Funktionen und Variablen für ctensor
cmetric: Funktionen und Variablen für ctensor
cnonmet_flag: Funktionen und Variablen für ctensor
coeff: Funktionen und Variablen für Polynome
coeff: Funktionen und Variablen für Polynome
coefmatrix: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
cograd: Funktionen und Variablen für ctensor
col: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
collapse: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
collapse: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
collectterms: Package facexp
color: Grafikoptionen
color: Functions and Variables for draw
colorbox: Grafikoptionen
colorbox: Functions and Variables for draw
columnop: Functions and Variables for linearalgebra
columns: Functions and Variables for draw
columnspace: Functions and Variables for linearalgebra
columnswap: Functions and Variables for linearalgebra
columnvector: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
combination: Package functs
combine: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
commutative: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
comp2pui: Functions and Variables for Symmetries
compare: Funktionen und Variablen für Aussagen
compfile: Funktionen und Variablen des Übersetzers
compfile: Funktionen und Variablen des Übersetzers
compfile: Funktionen und Variablen des Übersetzers
compile: Funktionen und Variablen des Übersetzers
compile: Funktionen und Variablen des Übersetzers
compile: Funktionen und Variablen des Übersetzers
compile_file: Funktionen und Variablen des Übersetzers
compile_file: Funktionen und Variablen des Übersetzers
compile_file: Funktionen und Variablen des Übersetzers
complement_graph: Functions and Variables for graphs
complete_bipartite_graph: Functions and Variables for graphs
complete_graph: Functions and Variables for graphs
complex: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
complex_number_p: Functions and Variables for to_poly_solve
components: Behandlung indizierter Größen
compose_functions: Functions and Variables for to_poly_solve
concan: Behandlung indizierter Größen
concat: Funktionen und Variablen für Zeichenketten
conditional_integrate: Functions and Variables for abs_integrate
conjugate: Funktionen für komplexe Zahlen
conmetderiv: Tensoranalysis
connected_components: Functions and Variables for graphs
connect_vertices: Functions and Variables for graphs
cons: Funktionen und Variablen für Listen
constant: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
constantp: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
constituent: Schriftzeichen
constvalue: Functions and Variables for ezunits
cont2part: Functions and Variables for Symmetries
content: Funktionen und Variablen für Polynome
context: Funktionen und Variablen für Fakten
contexts: Funktionen und Variablen für Fakten
continuous_freq: Functions and Variables for data manipulation
continuous_freq: Functions and Variables for data manipulation
contortion: Funktionen und Variablen für ctensor
contour: Functions and Variables for draw
contour_levels: Functions and Variables for draw
contour_plot: Funktionen und Variablen für die grafische Darstellung
contract: Behandlung indizierter Größen
contract: Functions and Variables for Symmetries
contractions: Behandlung indizierter Größen
contract_edge: Functions and Variables for graphs
contragrad: Funktionen und Variablen für ctensor
contrib_ode: Functions and Variables for contrib_ode
convert: Functions and Variables for Units
convert_to_signum: Functions and Variables for abs_integrate
coord: Tensoranalysis
coord: Tensoranalysis
copy: Functions and Variables for linearalgebra
copylist: Funktionen und Variablen für Listen
copymatrix: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
copy_graph: Functions and Variables for graphs
cor: Functions and Variables for specific multivariate descriptive statistics
cor: Functions and Variables for specific multivariate descriptive statistics
cos: Funktionen und Variablen für Winkelfunktionen
cosh: Funktionen und Variablen für Hyperbelfunktionen
cosnpiflag: Funktionen und Variablen für Fourierreihen
cot: Funktionen und Variablen für Winkelfunktionen
coth: Funktionen und Variablen für Hyperbelfunktionen
cov: Functions and Variables for specific multivariate descriptive statistics
cov1: Functions and Variables for specific multivariate descriptive statistics
covdiff: Tensoren in gekrümmten Räumen
covect: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
covers: Package functs
crc24sum: Oktette und Werkzeuge für die Kryptographie
crc24sum: Oktette und Werkzeuge für die Kryptographie
create_graph: Functions and Variables for graphs
create_graph: Functions and Variables for graphs
create_graph: Functions and Variables for graphs
create_list: Funktionen und Variablen für Listen
csc: Funktionen und Variablen für Winkelfunktionen
csch: Funktionen und Variablen für Hyperbelfunktionen
csetup: Funktionen und Variablen für ctensor
cspline: Functions and Variables for interpol
cspline: Functions and Variables for interpol
ctaylor: Funktionen und Variablen für ctensor
ctaypov: Funktionen und Variablen für ctensor
ctaypt: Funktionen und Variablen für ctensor
ctayswitch: Funktionen und Variablen für ctensor
ctayvar: Funktionen und Variablen für ctensor
ctorsion_flag: Funktionen und Variablen für ctensor
ctransform: Funktionen und Variablen für ctensor
ctranspose: Functions and Variables for linearalgebra
ctrgsimp: Funktionen und Variablen für ctensor
ct_coords: Funktionen und Variablen für ctensor
ct_coordsys: Funktionen und Variablen für ctensor
ct_coordsys: Funktionen und Variablen für ctensor
cube_graph: Functions and Variables for graphs
cuboctahedron_graph: Functions and Variables for graphs
current_let_rule_package: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
cv: Functions and Variables for descriptive statistics
cv: Functions and Variables for descriptive statistics
cycle_digraph: Functions and Variables for graphs
cycle_graph: Functions and Variables for graphs
cylindrical: Functions and Variables for draw

D
data_file_name: Functions and Variables for draw
days360: Functions and Variables for finance
dblint: Funktionen und Variablen der Integration
deactivate: Funktionen und Variablen für Fakten
debugmode: Funktionen und Variablen der Fehlersuche
declare: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
declare_constvalue: Functions and Variables for ezunits
declare_dimensions: Functions and Variables for ezunits
declare_fundamental_dimensions: Functions and Variables for ezunits
declare_fundamental_units: Functions and Variables for ezunits
declare_qty: Functions and Variables for ezunits
declare_translated: Funktionen und Variablen des Übersetzers
declare_units: Functions and Variables for ezunits
declare_unit_conversion: Functions and Variables for ezunits
declare_weights: Functions and Variables for Affine
decreasing: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
decsym: Tensorsymmetrien
default_let_rule_package: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
defcon: Behandlung indizierter Größen
defcon: Behandlung indizierter Größen
define: Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen
define: Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen
define: Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen
define: Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen
define: Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen
define_variable: Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen
defint: Funktionen und Variablen der Integration
defmatch: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
defmatch: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
defrule: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
defstruct: Funktionen und Variablen für Strukturen
defstruct: Funktionen und Variablen für Strukturen
deftaylor: Funktionen und Variablen für Reihen
degree_sequence: Functions and Variables for graphs
del: Funktionen und Variablen der Differentiation
delay: Functions and Variables for draw
delete: Funktionen und Variablen für Listen
delete: Funktionen und Variablen für Listen
deleten: Funktionen und Variablen für ctensor
delta: Funktionen und Variablen der Differentiation
demo: Funktionen und Variablen der Hilfe
demoivre: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
demoivre: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
denom: Funktionen und Variablen für Polynome
dependencies: Funktionen und Variablen der Differentiation
depends: Funktionen und Variablen der Differentiation
derivabbrev: Funktionen und Variablen der Differentiation
derivdegree: Funktionen und Variablen der Differentiation
derivlist: Funktionen und Variablen der Differentiation
derivsubst: Funktionen und Variablen der Differentiation
describe: Funktionen und Variablen der Hilfe
describe: Funktionen und Variablen der Hilfe
describe: Funktionen und Variablen der Hilfe
desolve: Funktionen und Variablen für Differentialgleichungen
desolve: Funktionen und Variablen für Differentialgleichungen
determinant: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
detout: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
dfloat: Functions and Variables for to_poly_solve
dgauss_a: Functions and Variables for contrib_ode
dgauss_b: Functions and Variables for contrib_ode
dgeev: Functions and Variables for lapack
dgeev: Functions and Variables for lapack
dgemm: Functions and Variables for lapack
dgemm: Functions and Variables for lapack
dgeqrf: Functions and Variables for lapack
dgesv: Functions and Variables for lapack
dgesvd: Functions and Variables for lapack
dgesvd: Functions and Variables for lapack
diag: Functions and Variables for diag
diagmatrix: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
diagmatrixp: Funktionen und Variablen für ctensor
diagmetric: Funktionen und Variablen für ctensor
diag_matrix: Functions and Variables for linearalgebra
diameter: Functions and Variables for graphs
diff: Funktionen und Variablen der Differentiation
diff: Funktionen und Variablen der Differentiation
diff: Funktionen und Variablen der Differentiation
diff: Funktionen und Variablen der Differentiation
diff: Funktionen und Variablen der Differentiation
diff: Tensoranalysis
digitcharp: Schriftzeichen
dim: Funktionen und Variablen für ctensor
dimacs_export: Functions and Variables for graphs
dimacs_export: Functions and Variables for graphs
dimacs_import: Functions and Variables for graphs
dimension: Funktionen und Variablen für Gleichungen
dimension: Funktionen und Variablen für Gleichungen
dimensionless: Functions and Variables for ezunits
dimensions: Functions and Variables for draw
dimensions: Functions and Variables for ezunits
dimensions_as_list: Functions and Variables for ezunits
direct: Functions and Variables for Symmetries
discrete_freq: Functions and Variables for data manipulation
disjoin: Funktionen und Variablen für Mengen
disjointp: Funktionen und Variablen für Mengen
disolate: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
disp: Funktionen und Variablen der Ausgabe
dispcon: Behandlung indizierter Größen
dispcon: Behandlung indizierter Größen
dispflag: Funktionen und Variablen für Gleichungen
dispform: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
dispform: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
dispfun: Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen
dispfun: Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen
dispJordan: Functions and Variables for diag
display: Funktionen und Variablen der Ausgabe
display2d: Funktionen und Variablen der Ausgabe
display_format_internal: Funktionen und Variablen der Ausgabe
disprule: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
disprule: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
dispterms: Funktionen und Variablen der Ausgabe
distrib: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
distribute_over: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
divide: Funktionen und Variablen für Polynome
divisors: Funktionen und Variablen für Mengen
divsum: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
divsum: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
dkummer_m: Functions and Variables for contrib_ode
dkummer_u: Functions and Variables for contrib_ode
dlange: Functions and Variables for lapack
do: Funktionen und Variablen der Programmierung
doallmxops: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
dodecahedron_graph: Functions and Variables for graphs
domain: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
domxexpt: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
domxmxops: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
domxnctimes: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
dontfactor: Funktionen und Variablen für Polynome
doscmxops: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
doscmxplus: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
dot0nscsimp: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
dot0simp: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
dot1simp: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
dotassoc: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
dotconstrules: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
dotdistrib: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
dotexptsimp: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
dotident: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
dotproduct: Functions and Variables for linearalgebra
dotscrules: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
dotsimp: Functions and Variables for Affine
double_factorial: Funktionen der Kombinatorik
dpart: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
draw: Functions and Variables for draw
draw2d: Functions and Variables for draw
draw3d: Functions and Variables for draw
drawdf: Functions and Variables for drawdf
drawdf: Functions and Variables for drawdf
drawdf: Functions and Variables for drawdf
drawdf: Functions and Variables for drawdf
drawdf: Functions and Variables for drawdf
drawdf: Functions and Variables for drawdf
draw_file: Functions and Variables for draw
draw_graph: Functions and Variables for graphs
draw_graph: Functions and Variables for graphs
draw_graph_program: Functions and Variables for graphs
draw_realpart: Functions and Variables for draw
dscalar: Funktionen und Variablen für ctensor

E
echelon: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
edges: Functions and Variables for graphs
edge_color: Functions and Variables for graphs
edge_coloring: Functions and Variables for graphs
edge_coloring: Functions and Variables for graphs
edge_connectivity: Functions and Variables for graphs
edge_partition: Functions and Variables for graphs
edge_type: Functions and Variables for graphs
edge_width: Functions and Variables for graphs
eigens_by_jacobi: Functions and Variables for linearalgebra
eigens_by_jacobi: Functions and Variables for linearalgebra
eigenvalues: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
eigenvectors: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
eighth: Funktionen und Variablen für Listen
einstein: Funktionen und Variablen für ctensor
eivals: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
eivects: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
elapsed_real_time: Funktionen und Variablen der Laufzeitumgebung
elapsed_run_time: Funktionen und Variablen der Laufzeitumgebung
ele2comp: Functions and Variables for Symmetries
ele2polynome: Functions and Variables for Symmetries
ele2pui: Functions and Variables for Symmetries
elem: Functions and Variables for Symmetries
elementp: Funktionen und Variablen für Mengen
elevation: Grafikoptionen
elevation_grid: Functions and Variables for draw
elim: Functions and Variables for to_poly_solve
eliminate: Funktionen und Variablen für Polynome
eliminate_using: Functions and Variables for to_poly_solve
elim_allbut: Functions and Variables for to_poly_solve
ellipse: Functions and Variables for draw
elliptic_e: Funktionen und Variablen für Elliptische Integrale
elliptic_ec: Funktionen und Variablen für Elliptische Integrale
elliptic_eu: Funktionen und Variablen für Elliptische Integrale
elliptic_f: Funktionen und Variablen für Elliptische Integrale
elliptic_kc: Funktionen und Variablen für Elliptische Integrale
elliptic_pi: Funktionen und Variablen für Elliptische Integrale
ematrix: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
emptyp: Funktionen und Variablen für Mengen
empty_graph: Functions and Variables for graphs
endcons: Funktionen und Variablen für Listen
enhanced3d: Functions and Variables for draw
entermatrix: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
entertensor: Behandlung indizierter Größen
entier: Funktionen für Zahlen
epsilon_lp: Functions and Variables for simplex
equal: Funktionen und Variablen für Aussagen
equalp: Funktionen und Variablen für Fourierreihen
equiv_classes: Funktionen und Variablen für Mengen
erf: Fehlerfunktionen
erfc: Fehlerfunktionen
erfflag: Funktionen und Variablen der Integration
erfi: Fehlerfunktionen
erf_generalized: Fehlerfunktionen
erf_representation: Fehlerfunktionen
errcatch: Funktionen und Variablen der Programmierung
error: Funktionen und Variablen der Programmierung
error: Funktionen und Variablen der Programmierung
errormsg: Funktionen und Variablen der Programmierung
errormsg: Funktionen und Variablen der Programmierung
errors: Functions and Variables for draw
error_size: Funktionen und Variablen der Programmierung
error_syms: Funktionen und Variablen der Programmierung
error_type: Functions and Variables for draw
euler: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
ev: Funktionen und Variablen für die Auswertung
eval: Funktionen und Variablen für die Auswertung
eval_string: Verarbeitung von Zeichenketten
eval_when: Funktionen und Variablen der Programmierung
eval_when: Funktionen und Variablen der Programmierung
even: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
evenfun: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
evenp: Funktionen und Variablen für Zahlen
every: Funktionen und Variablen für Mengen
every: Funktionen und Variablen für Mengen
evflag: Funktionen und Variablen für die Auswertung
evfun: Funktionen und Variablen für die Auswertung
evolution: Functions and Variables for dynamics
evolution2d: Functions and Variables for dynamics
evundiff: Tensoranalysis
ev_point: Functions and Variables for zeilberger
example: Funktionen und Variablen der Hilfe
example: Funktionen und Variablen der Hilfe
exp: Wurzel- Exponential- und Logarithmusfunktion
expand: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
expand: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
expandwrt: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
expandwrt_denom: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
expandwrt_factored: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
expintegral_chi: Exponentielle Integrale
expintegral_ci: Exponentielle Integrale
expintegral_e: Exponentielle Integrale
expintegral_e1: Exponentielle Integrale
expintegral_ei: Exponentielle Integrale
expintegral_li: Exponentielle Integrale
expintegral_shi: Exponentielle Integrale
expintegral_si: Exponentielle Integrale
expintexpand: Exponentielle Integrale
expintrep: Exponentielle Integrale
explicit: Functions and Variables for draw
explicit: Functions and Variables for draw
explose: Functions and Variables for Symmetries
expon: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
exponentialize: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
exponentialize: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
expop: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
express: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
expt: Funktionen und Variablen der Ausgabe
exptdispflag: Funktionen und Variablen der Ausgabe
exptisolate: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
exptsubst: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
exsec: Package functs
extdiff: Graßmann-Algebra
extract_linear_equations: Functions and Variables for Affine
extra_definite_integration_methods: Functions and Variables for abs_integrate
extra_integration_methods: Functions and Variables for abs_integrate
extremal_subset: Funktionen und Variablen für Mengen
extremal_subset: Funktionen und Variablen für Mengen
ezgcd: Funktionen und Variablen für Polynome

F
f90: Functions and Variables for f90
facexpand: Funktionen und Variablen für Polynome
facsum: Package facexp
facsum_combine: Package facexp
factcomb: Funktionen der Kombinatorik
factlim: Funktionen der Kombinatorik
factor: Funktionen und Variablen für Polynome
factor: Funktionen und Variablen für Polynome
factorfacsum: Package facexp
factorflag: Funktionen und Variablen für Polynome
factorial: Funktionen der Kombinatorik
factorial_expand: Funktionen der Kombinatorik
factorout: Funktionen und Variablen für Polynome
factorsum: Funktionen und Variablen für Polynome
factors_only: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
facts: Funktionen und Variablen für Fakten
facts: Funktionen und Variablen für Fakten
false: Funktionen und Variablen für Konstante
fasttimes: Funktionen und Variablen für Polynome
fast_central_elements: Functions and Variables for Affine
fast_linsolve: Functions and Variables for Affine
fb: Funktionen und Variablen für ctensor
feature: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
featurep: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
features: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
fernfale: Definitions for IFS fractals
fft: Funktionen und Variablen für die schnelle Fourier-Transformation
fib: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
fibtophi: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
fifth: Funktionen und Variablen für Listen
filename_merge: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
file_name: Functions and Variables for draw
file_name: Functions and Variables for graphs
file_output_append: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
file_search: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
file_search: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
file_search_demo: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
file_search_lisp: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
file_search_maxima: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
file_search_tests: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
file_search_usage: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
file_type: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
file_type_lisp: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
file_type_maxima: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
fillarray: Funktionen und Variablen für Arrays
filled_func: Functions and Variables for draw
fill_color: Functions and Variables for draw
fill_density: Functions and Variables for draw
findde: Funktionen und Variablen für ctensor
find_root: Funktionen und Variablen für die schnelle Fourier-Transformation
find_root: Funktionen und Variablen für die schnelle Fourier-Transformation
find_root_abs: Funktionen und Variablen für die schnelle Fourier-Transformation
find_root_error: Funktionen und Variablen für die schnelle Fourier-Transformation
find_root_rel: Funktionen und Variablen für die schnelle Fourier-Transformation
first: Funktionen und Variablen für Listen
fix: Funktionen für Zahlen
fixed_vertices: Functions and Variables for graphs
flatten: Funktionen und Variablen für Mengen
flength: Ein- und Ausgabe
flipflag: Behandlung indizierter Größen
float: Funktionen und Variablen für Zahlen
float: Funktionen und Variablen für Zahlen
float2bf: Funktionen und Variablen für Zahlen
floatnump: Funktionen und Variablen für Zahlen
floor: Funktionen für Zahlen
flower_snark: Functions and Variables for graphs
flush: Tensoranalysis
flush1deriv: Tensoranalysis
flushd: Tensoranalysis
flushnd: Tensoranalysis
flush_output: Ein- und Ausgabe
fmin_cobyla: Functions and Variables for cobyla
fmin_cobyla: Functions and Variables for cobyla
font: Functions and Variables for draw
font_size: Functions and Variables for draw
for: Funktionen und Variablen der Programmierung
forget: Funktionen und Variablen für Fakten
forget: Funktionen und Variablen für Fakten
fortindent: Funktionen und Variablen für die Fortran-Ausgabe
fortran: Funktionen und Variablen für die Fortran-Ausgabe
fortspaces: Funktionen und Variablen für die Fortran-Ausgabe
fourcos: Funktionen und Variablen für Fourierreihen
fourexpand: Funktionen und Variablen für Fourierreihen
fourier: Funktionen und Variablen für Fourierreihen
fourier_elim: Functions and Variables for to_poly_solve
fourint: Funktionen und Variablen für Fourierreihen
fourintcos: Funktionen und Variablen für Fourierreihen
fourintsin: Funktionen und Variablen für Fourierreihen
foursimp: Funktionen und Variablen für Fourierreihen
foursin: Funktionen und Variablen für Fourierreihen
fourth: Funktionen und Variablen für Listen
fposition: Ein- und Ausgabe
fposition: Ein- und Ausgabe
fpprec: Funktionen und Variablen für Zahlen
fpprintprec: Funktionen und Variablen für Zahlen
frame_bracket: Funktionen und Variablen für ctensor
freeof: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
freeof: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
freshline: Ein- und Ausgabe
freshline: Ein- und Ausgabe
fresnel_c: Fehlerfunktionen
fresnel_s: Fehlerfunktionen
from_adjacency_matrix: Functions and Variables for graphs
frucht_graph: Functions and Variables for graphs
fullmap: Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen
fullmapl: Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen
fullratsimp: Funktionen und Variablen für Polynome
fullratsimp: Funktionen und Variablen für Polynome
fullratsubst: Funktionen und Variablen für Polynome
fullsetify: Funktionen und Variablen für Mengen
full_listify: Funktionen und Variablen für Mengen
funcsolve: Funktionen und Variablen für Gleichungen
functions: Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen
fundamental_dimensions: Functions and Variables for ezunits
fundamental_units: Functions and Variables for ezunits
fundamental_units: Functions and Variables for ezunits
fundef: Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen
funmake: Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen
funp: Funktionen und Variablen für Fourierreihen
funp: Funktionen und Variablen für Fourierreihen
fv: Functions and Variables for finance

G
gamma: Gammafunktionen und verwandte Funktionen
gammalim: Gammafunktionen und verwandte Funktionen
gamma_expand: Gammafunktionen und verwandte Funktionen
gamma_incomplete: Gammafunktionen und verwandte Funktionen
gamma_incomplete_generalized: Gammafunktionen und verwandte Funktionen
gamma_incomplete_regularized: Gammafunktionen und verwandte Funktionen
gaussprob: Package functs
gauss_a: Functions and Variables for contrib_ode
gauss_b: Functions and Variables for contrib_ode
gcd: Funktionen und Variablen für Polynome
gcd: Funktionen und Variablen für Polynome
gcdex: Funktionen und Variablen für Polynome
gcdex: Funktionen und Variablen für Polynome
gcdivide: Package functs
gcfac: Package scifac
gcfactor: Funktionen und Variablen für Polynome
gd: Package functs
gdet: Funktionen und Variablen für ctensor
genfact: Funktionen der Kombinatorik
genindex: Summen und Produkte
genmatrix: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
genmatrix: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
genmatrix: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
gensumnum: Summen und Produkte
gensym: Funktionen und Variablen für Verschiedenes
gensym: Funktionen und Variablen für Verschiedenes
gen_laguerre: Functions and Variables for orthogonal polynomials
geomap: Functions and Variables for worldmap
geomap: Functions and Variables for worldmap
geometric: Package functs
geometric_mean: Functions and Variables for descriptive statistics
geometric_mean: Functions and Variables for descriptive statistics
geosum: Package functs
geo_amortization: Functions and Variables for finance
geo_annuity_fv: Functions and Variables for finance
geo_annuity_pv: Functions and Variables for finance
get: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
get_edge_weight: Functions and Variables for graphs
get_edge_weight: Functions and Variables for graphs
get_lu_factors: Functions and Variables for linearalgebra
get_output_stream_string: Ein- und Ausgabe
get_pixel: Functions and Variables for pictures
get_plot_option: Funktionen und Variablen für die grafische Darstellung
get_tex_environment: Funktionen und Variablen für die TeX-Ausgabe
get_tex_environment_default: Funktionen und Variablen für die TeX-Ausgabe
get_vertex_label: Functions and Variables for graphs
gfactor: Funktionen und Variablen für Polynome
gfactorsum: Funktionen und Variablen für Polynome
ggf: Functions and Variables for ggf
GGFCFMAX: Functions and Variables for ggf
GGFINFINITY: Functions and Variables for ggf
girth: Functions and Variables for graphs
globalsolve: Funktionen und Variablen für Gleichungen
global_variances: Functions and Variables for specific multivariate descriptive statistics
global_variances: Functions and Variables for specific multivariate descriptive statistics
gnuplot_close: Gnuplot_pipes Formatfunktionen
gnuplot_curve_styles: Gnuplot Optionen
gnuplot_curve_titles: Gnuplot Optionen
gnuplot_default_term_command: Gnuplot Optionen
gnuplot_dumb_term_command: Gnuplot Optionen
gnuplot_file_name: Functions and Variables for draw
gnuplot_out_file: Gnuplot Optionen
gnuplot_pm3d: Gnuplot Optionen
gnuplot_preamble: Gnuplot Optionen
gnuplot_ps_term_command: Gnuplot Optionen
gnuplot_replot: Gnuplot_pipes Formatfunktionen
gnuplot_replot: Gnuplot_pipes Formatfunktionen
gnuplot_reset: Gnuplot_pipes Formatfunktionen
gnuplot_restart: Gnuplot_pipes Formatfunktionen
gnuplot_start: Gnuplot_pipes Formatfunktionen
gnuplot_term: Gnuplot Optionen
go: Funktionen und Variablen der Programmierung
Gosper: Functions and Variables for zeilberger
GosperSum: Functions and Variables for zeilberger
Gosper_in_Zeilberger: Functions and Variables for zeilberger
gr2d: Functions and Variables for draw
gr3d: Functions and Variables for draw
gradef: Funktionen und Variablen der Differentiation
gradef: Funktionen und Variablen der Differentiation
gradefs: Funktionen und Variablen der Differentiation
gramschmidt: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
gramschmidt: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
graph6_decode: Functions and Variables for graphs
graph6_encode: Functions and Variables for graphs
graph6_export: Functions and Variables for graphs
graph6_import: Functions and Variables for graphs
graph_center: Functions and Variables for graphs
graph_charpoly: Functions and Variables for graphs
graph_eigenvalues: Functions and Variables for graphs
graph_flow: Functions and Variables for finance
graph_order: Functions and Variables for graphs
graph_periphery: Functions and Variables for graphs
graph_product: Functions and Variables for graphs
graph_size: Functions and Variables for graphs
graph_union: Functions and Variables for graphs
great_rhombicosidodecahedron_graph: Functions and Variables for graphs
great_rhombicuboctahedron_graph: Functions and Variables for graphs
grid: Grafikoptionen
grid: Functions and Variables for draw
grid_graph: Functions and Variables for graphs
grind: Funktionen und Variablen der Ausgabe
grind: Funktionen und Variablen der Ausgabe
grobner_basis: Functions and Variables for Affine
grotzch_graph: Functions and Variables for graphs

H
halfangles: Funktionen und Variablen für Winkelfunktionen
hamilton_cycle: Functions and Variables for graphs
hamilton_path: Functions and Variables for graphs
hankel: Functions and Variables for linearalgebra
hankel: Functions and Variables for linearalgebra
hankel_1: Hankel-Funktionen
hankel_2: Hankel-Funktionen
harmonic: Package functs
harmonic_mean: Functions and Variables for descriptive statistics
harmonic_mean: Functions and Variables for descriptive statistics
hav: Package functs
head_angle: Functions and Variables for draw
head_angle: Functions and Variables for graphs
head_both: Functions and Variables for draw
head_length: Functions and Variables for draw
head_length: Functions and Variables for graphs
head_type: Functions and Variables for draw
heawood_graph: Functions and Variables for graphs
hermite: Functions and Variables for orthogonal polynomials
hessian: Functions and Variables for linearalgebra
hgfred: Weitere spezielle Funktionen
hilbertmap: Definitions for Peano maps
hilbert_matrix: Functions and Variables for linearalgebra
hipow: Funktionen und Variablen für Polynome
histogram: Functions and Variables for statistical graphs
histogram: Functions and Variables for statistical graphs
histogram: Functions and Variables for statistical graphs
histogram: Functions and Variables for statistical graphs
histogram: Functions and Variables for statistical graphs
histogram: Functions and Variables for statistical graphs
histogram_description: Functions and Variables for statistical graphs
hodge: Graßmann-Algebra
horner: Funktionen und Variablen für die schnelle Fourier-Transformation
horner: Funktionen und Variablen für die schnelle Fourier-Transformation
hypergeometric: Hypergeometrische Funktionen
hypergeometric_representation: Fehlerfunktionen

I
ibase: Funktionen und Variablen der Ausgabe
ic1: Funktionen und Variablen für Differentialgleichungen
ic2: Funktionen und Variablen für Differentialgleichungen
icc1: Begleitende Vielbeine
icc2: Begleitende Vielbeine
ichr1: Tensoren in gekrümmten Räumen
ichr2: Tensoren in gekrümmten Räumen
icosahedron_graph: Functions and Variables for graphs
icosidodecahedron_graph: Functions and Variables for graphs
icounter: Behandlung indizierter Größen
icurvature: Tensoren in gekrümmten Räumen
ic_convert: Schnittstelle zum Paket ctensor
ident: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
identfor: Functions and Variables for linearalgebra
identfor: Functions and Variables for linearalgebra
identity: Funktionen und Variablen für Mengen
idiff: Tensoranalysis
idim: Tensoren in gekrümmten Räumen
idummy: Behandlung indizierter Größen
idummyx: Behandlung indizierter Größen
ieqn: Funktionen und Variablen für Gleichungen
ieqnprint: Funktionen und Variablen für Gleichungen
if: Funktionen und Variablen der Programmierung
ifactors: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
ifb: Begleitende Vielbeine
ifc1: Begleitende Vielbeine
ifc2: Begleitende Vielbeine
ifg: Begleitende Vielbeine
ifgi: Begleitende Vielbeine
ifr: Begleitende Vielbeine
iframes: Begleitende Vielbeine
iframe_bracket_form: Begleitende Vielbeine
iframe_flag: Begleitende Vielbeine
ifri: Begleitende Vielbeine
ifs: Functions and Variables for dynamics
igcdex: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
igeodesic_coords: Tensoren in gekrümmten Räumen
igeowedge_flag: Graßmann-Algebra
ikt1: Torsion und Nichtmetrizität
ikt2: Torsion und Nichtmetrizität
ilt: Funktionen und Variablen der Integration
image: Functions and Variables for draw
imaginary: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
imagpart: Funktionen für komplexe Zahlen
imetric: Tensoren in gekrümmten Räumen
imetric: Tensoren in gekrümmten Räumen
implicit: Functions and Variables for draw
implicit: Functions and Variables for draw
implicit_derivative: Functions and Variables for impdiff
implicit_plot: Funktionen und Variablen für die grafische Darstellung
implicit_plot: Funktionen und Variablen für die grafische Darstellung
inchar: Funktionen und Variablen der Eingabe
increasing: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
ind: Funktionen und Variablen für Konstante
indexed_tensor: Behandlung indizierter Größen
indices: Behandlung indizierter Größen
induced_subgraph: Functions and Variables for graphs
inf: Funktionen und Variablen für Konstante
inferencep: Functions and Variables for inference_result
inference_result: Functions and Variables for inference_result
infeval: Funktionen und Variablen für die Auswertung
infinity: Funktionen und Variablen für Konstante
infix: Funktionen und Variablen für nutzerdefinierte Operatoren
infix: Funktionen und Variablen für nutzerdefinierte Operatoren
infix: Funktionen und Variablen für nutzerdefinierte Operatoren
inflag: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
infolists: Funktionen und Variablen der Eingabe
init_atensor: Funktionen und Variablen für atensor
init_atensor: Funktionen und Variablen für atensor
init_ctensor: Funktionen und Variablen für ctensor
inm: Torsion und Nichtmetrizität
inmc1: Torsion und Nichtmetrizität
inmc2: Torsion und Nichtmetrizität
innerproduct: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
inpart: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
inprod: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
inrt: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
intanalysis: Funktionen und Variablen der Integration
integer: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
integerp: Funktionen und Variablen für Zahlen
integervalued: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
integer_partitions: Funktionen und Variablen für Mengen
integer_partitions: Funktionen und Variablen für Mengen
integrate: Funktionen und Variablen der Integration
integrate: Funktionen und Variablen der Integration
integrate_use_rootsof: Funktionen und Variablen der Integration
integration_constant: Funktionen und Variablen der Integration
integration_constant_counter: Funktionen und Variablen der Integration
intersect: Funktionen und Variablen für Mengen
intersection: Funktionen und Variablen für Mengen
intervalp: Functions and Variables for orthogonal polynomials
intfaclim: Funktionen und Variablen für Polynome
intfudu: Functions and Variables for abs_integrate
intfugudu: Functions and Variables for abs_integrate
intopois: Poisson Reihen
intosum: Summen und Produkte
invariant1: Funktionen und Variablen für ctensor
invariant2: Funktionen und Variablen für ctensor
inverse_fft: Funktionen und Variablen für die schnelle Fourier-Transformation
inverse_jacobi_cd: Funktionen und Variablen für Elliptische Funktionen
inverse_jacobi_cn: Funktionen und Variablen für Elliptische Funktionen
inverse_jacobi_cs: Funktionen und Variablen für Elliptische Funktionen
inverse_jacobi_dc: Funktionen und Variablen für Elliptische Funktionen
inverse_jacobi_dn: Funktionen und Variablen für Elliptische Funktionen
inverse_jacobi_ds: Funktionen und Variablen für Elliptische Funktionen
inverse_jacobi_nc: Funktionen und Variablen für Elliptische Funktionen
inverse_jacobi_nd: Funktionen und Variablen für Elliptische Funktionen
inverse_jacobi_ns: Funktionen und Variablen für Elliptische Funktionen
inverse_jacobi_sc: Funktionen und Variablen für Elliptische Funktionen
inverse_jacobi_sd: Funktionen und Variablen für Elliptische Funktionen
inverse_jacobi_sn: Funktionen und Variablen für Elliptische Funktionen
invert: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
invert_by_lu: Functions and Variables for linearalgebra
inv_mod: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
in_neighbors: Functions and Variables for graphs
ip_grid: Functions and Variables for draw
ip_grid_in: Functions and Variables for draw
irr: Functions and Variables for finance
irrational: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
is: Funktionen und Variablen für Fakten
ishow: Behandlung indizierter Größen
isolate: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
isolate_wrt_times: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
isomorphism: Functions and Variables for graphs
isqrt: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
isreal_p: Functions and Variables for to_poly_solve
is_biconnected: Functions and Variables for graphs
is_bipartite: Functions and Variables for graphs
is_connected: Functions and Variables for graphs
is_digraph: Functions and Variables for graphs
is_edge_in_graph: Functions and Variables for graphs
is_graph: Functions and Variables for graphs
is_graph_or_digraph: Functions and Variables for graphs
is_isomorphic: Functions and Variables for graphs
is_planar: Functions and Variables for graphs
is_sconnected: Functions and Variables for graphs
is_tree: Functions and Variables for graphs
is_vertex_in_graph: Functions and Variables for graphs
items_inference: Functions and Variables for inference_result
itr: Torsion und Nichtmetrizität

J
jacobi: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
jacobian: Functions and Variables for linearalgebra
jacobi_cd: Funktionen und Variablen für Elliptische Funktionen
jacobi_cn: Funktionen und Variablen für Elliptische Funktionen
jacobi_cs: Funktionen und Variablen für Elliptische Funktionen
jacobi_dc: Funktionen und Variablen für Elliptische Funktionen
jacobi_dn: Funktionen und Variablen für Elliptische Funktionen
jacobi_ds: Funktionen und Variablen für Elliptische Funktionen
jacobi_nc: Funktionen und Variablen für Elliptische Funktionen
jacobi_nd: Funktionen und Variablen für Elliptische Funktionen
jacobi_ns: Funktionen und Variablen für Elliptische Funktionen
jacobi_p: Functions and Variables for orthogonal polynomials
jacobi_sc: Funktionen und Variablen für Elliptische Funktionen
jacobi_sd: Funktionen und Variablen für Elliptische Funktionen
jacobi_sn: Funktionen und Variablen für Elliptische Funktionen
JF: Functions and Variables for diag
join: Funktionen und Variablen für Listen
jordan: Functions and Variables for diag
julia_parameter: Definitions for complex fractals
julia_set: Definitions for complex fractals
julia_sin: Definitions for complex fractals

K
kdels: Behandlung indizierter Größen
kdelta: Behandlung indizierter Größen
keepfloat: Funktionen und Variablen für Polynome
key: Functions and Variables for draw
kill: Funktionen und Variablen der Eingabe
kill: Funktionen und Variablen der Eingabe
kill: Funktionen und Variablen der Eingabe
kill: Funktionen und Variablen der Eingabe
kill: Funktionen und Variablen der Eingabe
kill: Funktionen und Variablen der Eingabe
kill: Funktionen und Variablen der Eingabe
kill: Funktionen und Variablen der Eingabe
killcontext: Funktionen und Variablen für Fakten
kinvariant: Funktionen und Variablen für ctensor
kostka: Functions and Variables for Symmetries
kronecker_product: Functions and Variables for linearalgebra
kron_delta: Funktionen und Variablen für Mengen
kt: Funktionen und Variablen für ctensor
kummer_m: Functions and Variables for contrib_ode
kummer_u: Functions and Variables for contrib_ode
kurtosis: Functions and Variables for descriptive statistics
kurtosis: Functions and Variables for descriptive statistics
kurtosis_bernoulli: Functions and Variables for discrete distributions
kurtosis_beta: Functions and Variables for continuous distributions
kurtosis_binomial: Functions and Variables for discrete distributions
kurtosis_chi2: Functions and Variables for continuous distributions
kurtosis_continuous_uniform: Functions and Variables for continuous distributions
kurtosis_discrete_uniform: Functions and Variables for discrete distributions
kurtosis_exp: Functions and Variables for continuous distributions
kurtosis_f: Functions and Variables for continuous distributions
kurtosis_gamma: Functions and Variables for continuous distributions
kurtosis_general_finite_discrete: Functions and Variables for discrete distributions
kurtosis_geometric: Functions and Variables for discrete distributions
kurtosis_gumbel: Functions and Variables for continuous distributions
kurtosis_hypergeometric: Functions and Variables for discrete distributions
kurtosis_laplace: Functions and Variables for continuous distributions
kurtosis_logistic: Functions and Variables for continuous distributions
kurtosis_lognormal: Functions and Variables for continuous distributions
kurtosis_negative_binomial: Functions and Variables for discrete distributions
kurtosis_noncentral_chi2: Functions and Variables for continuous distributions
kurtosis_noncentral_student_t: Functions and Variables for continuous distributions
kurtosis_normal: Functions and Variables for continuous distributions
kurtosis_pareto: Functions and Variables for continuous distributions
kurtosis_poisson: Functions and Variables for discrete distributions
kurtosis_rayleigh: Functions and Variables for continuous distributions
kurtosis_student_t: Functions and Variables for continuous distributions
kurtosis_weibull: Functions and Variables for continuous distributions

L
label: Functions and Variables for draw
label: Functions and Variables for draw
labels: Funktionen und Variablen der Eingabe
labels: Funktionen und Variablen der Eingabe
label_alignment: Functions and Variables for draw
label_alignment: Functions and Variables for graphs
label_orientation: Functions and Variables for draw
lagrange: Functions and Variables for interpol
lagrange: Functions and Variables for interpol
laguerre: Functions and Variables for orthogonal polynomials
lambda: Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen
lambda: Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen
lambda: Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen
lambert_w: Weitere spezielle Funktionen
laplace: Funktionen und Variablen der Integration
laplacian_matrix: Functions and Variables for graphs
lassociative: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
last: Funktionen und Variablen für Listen
lbfgs: Functions and Variables for lbfgs
lbfgs: Functions and Variables for lbfgs
lbfgs_ncorrections: Functions and Variables for lbfgs
lbfgs_nfeval_max: Functions and Variables for lbfgs
lc2kdt: Behandlung indizierter Größen
lcm: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
lc_l: Behandlung indizierter Größen
lc_u: Behandlung indizierter Größen
ldefint: Funktionen und Variablen der Integration
ldisp: Funktionen und Variablen der Ausgabe
ldisplay: Funktionen und Variablen der Ausgabe
leftjust: Funktionen und Variablen der Ausgabe
legend: Grafikoptionen
legend: Grafikoptionen
legendre_p: Functions and Variables for orthogonal polynomials
legendre_q: Functions and Variables for orthogonal polynomials
leinstein: Funktionen und Variablen für ctensor
length: Funktionen und Variablen für Listen
let: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
let: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
let: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
letrat: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
letrules: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
letrules: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
letsimp: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
letsimp: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
letsimp: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
let_rule_packages: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
levi_civita: Behandlung indizierter Größen
lfg: Funktionen und Variablen für ctensor
lfreeof: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
lg: Funktionen und Variablen für ctensor
lgtreillis: Functions and Variables for Symmetries
lhospitallim: Funktionen und Variablen für Grenzwerte
lhs: Funktionen und Variablen für Gleichungen
li: Weitere spezielle Funktionen
liediff: Tensoranalysis
limit: Funktionen und Variablen für Grenzwerte
limit: Funktionen und Variablen für Grenzwerte
limit: Funktionen und Variablen für Grenzwerte
limsubst: Funktionen und Variablen für Grenzwerte
Lindstedt: Functions and Variables for lindstedt
linear: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
linear: Package functs
linearinterpol: Functions and Variables for interpol
linearinterpol: Functions and Variables for interpol
linear_program: Functions and Variables for simplex
linear_solver: Functions and Variables for zeilberger
linechar: Funktionen und Variablen der Eingabe
linel: Funktionen und Variablen der Ausgabe
linenum: Funktionen und Variablen der Eingabe
line_graph: Functions and Variables for graphs
line_type: Functions and Variables for draw
line_width: Functions and Variables for draw
linsolve: Funktionen und Variablen für Gleichungen
linsolvewarn: Funktionen und Variablen für Gleichungen
linsolve_params: Funktionen und Variablen für Gleichungen
lispdisp: Funktionen und Variablen der Ausgabe
listarith: Funktionen und Variablen für Listen
listarray: Funktionen und Variablen für Arrays
listconstvars: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
listdummyvars: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
listify: Funktionen und Variablen für Mengen
listoftens: Behandlung indizierter Größen
listofvars: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
listp: Funktionen und Variablen für Listen
listp: Functions and Variables for linearalgebra
listp: Functions and Variables for linearalgebra
list_correlations: Functions and Variables for specific multivariate descriptive statistics
list_correlations: Functions and Variables for specific multivariate descriptive statistics
list_nc_monomials: Functions and Variables for Affine
list_nc_monomials: Functions and Variables for Affine
lmax: Funktionen für Zahlen
lmin: Funktionen für Zahlen
lmxchar: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
load: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
loadfile: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
loadprint: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
load_pathname: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
local: Funktionen und Variablen der Programmierung
locate_matrix_entry: Functions and Variables for linearalgebra
log: Wurzel- Exponential- und Logarithmusfunktion
logabs: Wurzel- Exponential- und Logarithmusfunktion
logarc: Wurzel- Exponential- und Logarithmusfunktion
logarc: Wurzel- Exponential- und Logarithmusfunktion
logcb: Functions and Variables for draw
logconcoeffp: Wurzel- Exponential- und Logarithmusfunktion
logcontract: Wurzel- Exponential- und Logarithmusfunktion
logexpand: Wurzel- Exponential- und Logarithmusfunktion
lognegint: Wurzel- Exponential- und Logarithmusfunktion
logsimp: Wurzel- Exponential- und Logarithmusfunktion
logx: Grafikoptionen
logx: Functions and Variables for draw
logy: Grafikoptionen
logy: Functions and Variables for draw
logz: Functions and Variables for draw
log_gamma: Gammafunktionen und verwandte Funktionen
lopow: Funktionen und Variablen für Polynome
lorentz_gauge: Tensoren in gekrümmten Räumen
lowercasep: Schriftzeichen
lpart: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
lratsubst: Funktionen und Variablen für Polynome
lreduce: Funktionen und Variablen für Mengen
lreduce: Funktionen und Variablen für Mengen
lriem: Funktionen und Variablen für ctensor
lriemann: Funktionen und Variablen für ctensor
lsquares_estimates: Functions and Variables for lsquares
lsquares_estimates: Functions and Variables for lsquares
lsquares_estimates_approximate: Functions and Variables for lsquares
lsquares_estimates_exact: Functions and Variables for lsquares
lsquares_mse: Functions and Variables for lsquares
lsquares_residuals: Functions and Variables for lsquares
lsquares_residual_mse: Functions and Variables for lsquares
lsum: Summen und Produkte
ltreillis: Functions and Variables for Symmetries
lucas: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
lu_backsub: Functions and Variables for linearalgebra
lu_factor: Functions and Variables for linearalgebra

M
m1pbranch: Funktionen und Variablen für Zahlen
macroexpand: Makros
macroexpand1: Makros
macroexpansion: Makros
macros: Makros
mainvar: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
makebox: Tensoranalysis
makefact: Gammafunktionen und verwandte Funktionen
makegamma: Gammafunktionen und verwandte Funktionen
makelist: Funktionen und Variablen für Listen
makelist: Funktionen und Variablen für Listen
makeOrders: Functions and Variables for makeOrders
makeset: Funktionen und Variablen für Mengen
make_array: Funktionen und Variablen für Arrays
make_graph: Functions and Variables for graphs
make_graph: Functions and Variables for graphs
make_level_picture: Functions and Variables for pictures
make_level_picture: Functions and Variables for pictures
make_polygon: Functions and Variables for worldmap
make_poly_continent: Functions and Variables for worldmap
make_poly_continent: Functions and Variables for worldmap
make_poly_country: Functions and Variables for worldmap
make_random_state: Zufallszahlen
make_random_state: Zufallszahlen
make_random_state: Zufallszahlen
make_random_state: Zufallszahlen
make_rgb_picture: Functions and Variables for pictures
make_string_input_stream: Ein- und Ausgabe
make_string_input_stream: Ein- und Ausgabe
make_string_input_stream: Ein- und Ausgabe
make_string_output_stream: Ein- und Ausgabe
make_transform: Funktionen und Variablen für die grafische Darstellung
mandelbrot_set: Definitions for complex fractals
manual_demo: Funktionen und Variablen der Hilfe
map: Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen
mapatom: Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen
maperror: Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen
maplist: Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen
mapprint: Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen
matchdeclare: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
matchfix: Funktionen und Variablen für nutzerdefinierte Operatoren
matchfix: Funktionen und Variablen für nutzerdefinierte Operatoren
matrix: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
matrixmap: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
matrixp: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
matrixp: Functions and Variables for linearalgebra
matrixp: Functions and Variables for linearalgebra
matrix_element_add: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
matrix_element_mult: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
matrix_element_transpose: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
matrix_size: Functions and Variables for linearalgebra
mattrace: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
mat_cond: Functions and Variables for linearalgebra
mat_cond: Functions and Variables for linearalgebra
mat_fullunblocker: Functions and Variables for linearalgebra
mat_function: Functions and Variables for diag
mat_norm: Functions and Variables for linearalgebra
mat_norm: Functions and Variables for linearalgebra
mat_norm: Functions and Variables for linearalgebra
mat_trace: Functions and Variables for linearalgebra
mat_unblocker: Functions and Variables for linearalgebra
max: Funktionen für Zahlen
maxapplydepth: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
maxapplyheight: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
maxi: Functions and Variables for descriptive statistics
maxi: Functions and Variables for descriptive statistics
maxima-init.lisp: Initialisierung von Maxima
maxima-init.mac: Initialisierung von Maxima
maxima_tempdir: Funktionen und Variablen der Laufzeitumgebung
maxima_userdir: Funktionen und Variablen der Laufzeitumgebung
maximize_lp: Functions and Variables for simplex
maxnegex: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
maxposex: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
maxpsifracdenom: Gammafunktionen und verwandte Funktionen
maxpsifracnum: Gammafunktionen und verwandte Funktionen
maxpsinegint: Gammafunktionen und verwandte Funktionen
maxpsiposint: Gammafunktionen und verwandte Funktionen
maxtayorder: Funktionen und Variablen für Reihen
max_clique: Functions and Variables for graphs
max_degree: Functions and Variables for graphs
max_flow: Functions and Variables for graphs
max_independent_set: Functions and Variables for graphs
max_matching: Functions and Variables for graphs
MAX_ORD: Functions and Variables for zeilberger
maybe: Funktionen und Variablen für Fakten
md5sum: Oktette und Werkzeuge für die Kryptographie
md5sum: Oktette und Werkzeuge für die Kryptographie
mean: Functions and Variables for descriptive statistics
mean: Functions and Variables for descriptive statistics
mean_bernoulli: Functions and Variables for discrete distributions
mean_beta: Functions and Variables for continuous distributions
mean_binomial: Functions and Variables for discrete distributions
mean_chi2: Functions and Variables for continuous distributions
mean_continuous_uniform: Functions and Variables for continuous distributions
mean_deviation: Functions and Variables for descriptive statistics
mean_deviation: Functions and Variables for descriptive statistics
mean_discrete_uniform: Functions and Variables for discrete distributions
mean_exp: Functions and Variables for continuous distributions
mean_f: Functions and Variables for continuous distributions
mean_gamma: Functions and Variables for continuous distributions
mean_general_finite_discrete: Functions and Variables for discrete distributions
mean_geometric: Functions and Variables for discrete distributions
mean_gumbel: Functions and Variables for continuous distributions
mean_hypergeometric: Functions and Variables for discrete distributions
mean_laplace: Functions and Variables for continuous distributions
mean_logistic: Functions and Variables for continuous distributions
mean_lognormal: Functions and Variables for continuous distributions
mean_negative_binomial: Functions and Variables for discrete distributions
mean_noncentral_chi2: Functions and Variables for continuous distributions
mean_noncentral_student_t: Functions and Variables for continuous distributions
mean_normal: Functions and Variables for continuous distributions
mean_pareto: Functions and Variables for continuous distributions
mean_poisson: Functions and Variables for discrete distributions
mean_rayleigh: Functions and Variables for continuous distributions
mean_student_t: Functions and Variables for continuous distributions
mean_weibull: Functions and Variables for continuous distributions
median: Functions and Variables for descriptive statistics
median: Functions and Variables for descriptive statistics
median_deviation: Functions and Variables for descriptive statistics
median_deviation: Functions and Variables for descriptive statistics
member: Funktionen und Variablen für Listen
mesh: Functions and Variables for draw
mesh_lines_color: Grafikoptionen
method: Functions and Variables for contrib_ode
metricexpandall: Functions and Variables for Units
mgf1_sha1: Oktette und Werkzeuge für die Kryptographie
mgf1_sha1: Oktette und Werkzeuge für die Kryptographie
min: Funktionen für Zahlen
minf: Funktionen und Variablen für Konstante
minfactorial: Funktionen der Kombinatorik
mini: Functions and Variables for descriptive statistics
mini: Functions and Variables for descriptive statistics
minimalPoly: Functions and Variables for diag
minimize_lp: Functions and Variables for simplex
minimum_spanning_tree: Functions and Variables for graphs
minor: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
minpack_lsquares: Functions and Variables for minpack
minpack_solve: Functions and Variables for minpack
min_degree: Functions and Variables for graphs
min_edge_cut: Functions and Variables for graphs
min_vertex_cover: Functions and Variables for graphs
min_vertex_cut: Functions and Variables for graphs
mnewton: Funktionen und Variablen für mnewton
mod: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
ModeMatrix: Functions and Variables for diag
mode_checkp: Funktionen und Variablen des Übersetzers
mode_check_errorp: Funktionen und Variablen des Übersetzers
mode_check_warnp: Funktionen und Variablen des Übersetzers
mode_declare: Funktionen und Variablen des Übersetzers
mode_identity: Funktionen und Variablen des Übersetzers
modular_linear_solver: Functions and Variables for zeilberger
modulus: Funktionen und Variablen für Polynome
mod_big_prime: Functions and Variables for zeilberger
mod_test: Functions and Variables for zeilberger
mod_threshold: Functions and Variables for zeilberger
moebius: Funktionen und Variablen für Mengen
mon2schur: Functions and Variables for Symmetries
mono: Functions and Variables for Affine
monomial_dimensions: Functions and Variables for Affine
multibernstein_poly: Functions and Variables for Bernstein
multinomial: Functions and Variables for Symmetries
multinomial_coeff: Funktionen und Variablen für Mengen
multinomial_coeff: Funktionen und Variablen für Mengen
multiplicative: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
multiplicities: Funktionen und Variablen für Gleichungen
multiplot_mode: Functions and Variables for draw
multi_elem: Functions and Variables for Symmetries
multi_orbit: Functions and Variables for Symmetries
multi_pui: Functions and Variables for Symmetries
multsym: Functions and Variables for Symmetries
multthru: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
multthru: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
mycielski_graph: Functions and Variables for graphs
myoptions: Funktionen und Variablen der Eingabe

N
nary: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
nary: Funktionen und Variablen für nutzerdefinierte Operatoren
nary: Funktionen und Variablen für nutzerdefinierte Operatoren
natural_unit: Functions and Variables for ezunits
ncexpt: Funktionen und Variablen der Ausgabe
ncharpoly: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
nc_degree: Functions and Variables for Affine
negative_picture: Functions and Variables for pictures
negdistrib: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
negsumdispflag: Funktionen und Variablen der Ausgabe
neighbors: Functions and Variables for graphs
new: Funktionen und Variablen für Strukturen
new: Funktionen und Variablen für Strukturen
newcontext: Funktionen und Variablen für Fakten
newdet: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
newline: Schriftzeichen
newline: Ein- und Ausgabe
newline: Ein- und Ausgabe
newton: Funktionen und Variablen für mnewton
newtonepsilon: Funktionen und Variablen für mnewton
newtonmaxiter: Funktionen und Variablen für mnewton
new_graph: Functions and Variables for graphs
new_variable: Functions and Variables for to_poly_solve
nextlayerfactor: Package facexp
next_prime: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
nicedummies: Functions and Variables for to_poly_solve
niceindices: Summen und Produkte
niceindicespref: Summen und Produkte
ninth: Funktionen und Variablen für Listen
nm: Funktionen und Variablen für ctensor
nmc: Funktionen und Variablen für ctensor
noeval: Funktionen und Variablen für die Auswertung
nofix: Funktionen und Variablen für nutzerdefinierte Operatoren
nofix: Funktionen und Variablen für nutzerdefinierte Operatoren
nolabels: Funktionen und Variablen der Eingabe
nonarray: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
noncentral_moment: Functions and Variables for descriptive statistics
noncentral_moment: Functions and Variables for descriptive statistics
nonegative_lp: Functions and Variables for simplex
noninteger: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
nonmetricity: Funktionen und Variablen für ctensor
nonnegintegerp: Funktionen und Variablen für Zahlen
nonscalar: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
nonscalarp: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
nonzeroandfreeof: Package functs
not: Logische Operatoren
notequal: Funktionen und Variablen für Aussagen
noun: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
noundisp: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
nounify: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
nouns: Funktionen und Variablen für die Auswertung
np: Funktionen und Variablen für ctensor
npi: Funktionen und Variablen für ctensor
nptetrad: Funktionen und Variablen für ctensor
npv: Functions and Variables for finance
nroots: Funktionen und Variablen für Gleichungen
nterms: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
ntermst: Funktionen und Variablen für ctensor
nthroot: Funktionen und Variablen für Gleichungen
nticks: Grafikoptionen
nticks: Functions and Variables for draw
ntrig: Funktionen und Variablen für Winkelfunktionen
nullity: Functions and Variables for linearalgebra
nullspace: Functions and Variables for linearalgebra
num: Funktionen und Variablen für Polynome
numbered_boundaries: Functions and Variables for worldmap
numberp: Funktionen und Variablen für Zahlen
number_to_octets: Oktette und Werkzeuge für die Kryptographie
numer: Funktionen und Variablen für Zahlen
numerval: Funktionen und Variablen für Zahlen
numer_pbranch: Funktionen und Variablen für Zahlen
numfactor: Gammafunktionen und verwandte Funktionen
num_distinct_partitions: Funktionen und Variablen für Mengen
num_distinct_partitions: Funktionen und Variablen für Mengen
num_partitions: Funktionen und Variablen für Mengen
num_partitions: Funktionen und Variablen für Mengen
nusum: Summen und Produkte
nzeta: Weitere spezielle Funktionen
nzetai: Weitere spezielle Funktionen
nzetar: Weitere spezielle Funktionen

O
obase: Funktionen und Variablen der Ausgabe
octets_to_number: Oktette und Werkzeuge für die Kryptographie
octets_to_oid: Oktette und Werkzeuge für die Kryptographie
octets_to_string: Oktette und Werkzeuge für die Kryptographie
octets_to_string: Oktette und Werkzeuge für die Kryptographie
odd: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
oddfun: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
oddp: Funktionen und Variablen für Zahlen
odd_girth: Functions and Variables for graphs
ode2: Funktionen und Variablen für Differentialgleichungen
odelin: Functions and Variables for contrib_ode
ode_check: Functions and Variables for contrib_ode
oid_to_octets: Oktette und Werkzeuge für die Kryptographie
op: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
opena: Ein- und Ausgabe
opena_binary: Functions and Variables for binary input and output
openr: Ein- und Ausgabe
openr_binary: Functions and Variables for binary input and output
openw: Ein- und Ausgabe
openw_binary: Functions and Variables for binary input and output
operatorp: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
operatorp: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
opproperties: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
opsubst: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
opsubst: Functions and Variables for opsubst
opsubst: Functions and Variables for opsubst
opsubst: Functions and Variables for opsubst
optimize: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
optimprefix: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
optionset: Funktionen und Variablen der Eingabe
or: Logische Operatoren
orbit: Functions and Variables for Symmetries
orbits: Functions and Variables for dynamics
ordergreat: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
ordergreatp: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
orderless: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
orderlessp: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
ordermagnitudep: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
orthogonal_complement: Functions and Variables for linearalgebra
orthopoly_recur: Functions and Variables for orthogonal polynomials
orthopoly_returns_intervals: Functions and Variables for orthogonal polynomials
orthopoly_weight: Functions and Variables for orthogonal polynomials
outative: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
outchar: Funktionen und Variablen der Eingabe
outermap: Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen
outofpois: Poisson Reihen
output_format_for_help: Funktionen und Variablen der Hilfe
out_neighbors: Functions and Variables for graphs

P
packagefile: Funktionen und Variablen für Verschiedenes
pade: Funktionen und Variablen für Reihen
palette: Grafikoptionen
palette: Grafikoptionen
palette: Functions and Variables for draw
parabolic_cylinder_d: Hypergeometrische Funktionen
parametric: Functions and Variables for draw
parametric: Functions and Variables for draw
parametric_surface: Functions and Variables for draw
parg: Functions and Variables for to_poly_solve
parGosper: Functions and Variables for zeilberger
parse_string: Verarbeitung von Zeichenketten
part: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
part2cont: Functions and Variables for Symmetries
partfrac: Funktionen und Variablen für Polynome
partition: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
partition_set: Funktionen und Variablen für Mengen
partpol: Functions and Variables for Symmetries
partswitch: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
pathname_directory: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
pathname_name: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
pathname_type: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
path_digraph: Functions and Variables for graphs
path_graph: Functions and Variables for graphs
pdf_bernoulli: Functions and Variables for discrete distributions
pdf_beta: Functions and Variables for continuous distributions
pdf_binomial: Functions and Variables for discrete distributions
pdf_cauchy: Functions and Variables for continuous distributions
pdf_chi2: Functions and Variables for continuous distributions
pdf_continuous_uniform: Functions and Variables for continuous distributions
pdf_discrete_uniform: Functions and Variables for discrete distributions
pdf_exp: Functions and Variables for continuous distributions
pdf_f: Functions and Variables for continuous distributions
pdf_gamma: Functions and Variables for continuous distributions
pdf_general_finite_discrete: Functions and Variables for discrete distributions
pdf_geometric: Functions and Variables for discrete distributions
pdf_gumbel: Functions and Variables for continuous distributions
pdf_hypergeometric: Functions and Variables for discrete distributions
pdf_laplace: Functions and Variables for continuous distributions
pdf_logistic: Functions and Variables for continuous distributions
pdf_lognormal: Functions and Variables for continuous distributions
pdf_negative_binomial: Functions and Variables for discrete distributions
pdf_noncentral_chi2: Functions and Variables for continuous distributions
pdf_noncentral_student_t: Functions and Variables for continuous distributions
pdf_normal: Functions and Variables for continuous distributions
pdf_pareto: Functions and Variables for continuous distributions
pdf_poisson: Functions and Variables for discrete distributions
pdf_rank_sum: Functions and Variables for special distributions
pdf_rayleigh: Functions and Variables for continuous distributions
pdf_signed_rank: Functions and Variables for special distributions
pdf_student_t: Functions and Variables for continuous distributions
pdf_weibull: Functions and Variables for continuous distributions
pearson_skewness: Functions and Variables for descriptive statistics
pearson_skewness: Functions and Variables for descriptive statistics
permanent: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
permut: Functions and Variables for Symmetries
permutation: Package functs
permutations: Funktionen und Variablen für Mengen
petersen_graph: Functions and Variables for graphs
petersen_graph: Functions and Variables for graphs
petrov: Funktionen und Variablen für ctensor
pfeformat: Funktionen und Variablen der Ausgabe
pickapart: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
picturep: Functions and Variables for pictures
picture_equalp: Functions and Variables for pictures
piece: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
piechart: Functions and Variables for statistical graphs
piechart: Functions and Variables for statistical graphs
piechart: Functions and Variables for statistical graphs
piechart: Functions and Variables for statistical graphs
piechart: Functions and Variables for statistical graphs
piechart: Functions and Variables for statistical graphs
piechart_description: Functions and Variables for statistical graphs
planar_embedding: Functions and Variables for graphs
playback: Funktionen und Variablen der Eingabe
playback: Funktionen und Variablen der Eingabe
playback: Funktionen und Variablen der Eingabe
playback: Funktionen und Variablen der Eingabe
playback: Funktionen und Variablen der Eingabe
playback: Funktionen und Variablen der Eingabe
playback: Funktionen und Variablen der Eingabe
playback: Funktionen und Variablen der Eingabe
plog: Wurzel- Exponential- und Logarithmusfunktion
plot2d: Funktionen und Variablen für die grafische Darstellung
plot2d: Funktionen und Variablen für die grafische Darstellung
plot2d: Funktionen und Variablen für die grafische Darstellung
plot3d: Funktionen und Variablen für die grafische Darstellung
plot3d: Funktionen und Variablen für die grafische Darstellung
plotdf: Functions and Variables for plotdf
plotdf: Functions and Variables for plotdf
plotdf: Functions and Variables for plotdf
plotdf: Functions and Variables for plotdf
plot_format: Grafikoptionen
plot_options: Funktionen und Variablen für die grafische Darstellung
plot_realpart: Grafikoptionen
plsquares: Functions and Variables for lsquares
plsquares: Functions and Variables for lsquares
plsquares: Functions and Variables for lsquares
pochhammer: Functions and Variables for orthogonal polynomials
pochhammer_max_index: Functions and Variables for orthogonal polynomials
points: Functions and Variables for draw
points: Functions and Variables for draw
points: Functions and Variables for draw
points: Functions and Variables for draw
points: Functions and Variables for draw
points: Functions and Variables for draw
points: Functions and Variables for draw
points: Functions and Variables for draw
points: Functions and Variables for draw
points: Functions and Variables for draw
points: Functions and Variables for draw
points_joined: Functions and Variables for draw
point_size: Functions and Variables for draw
point_type: Grafikoptionen
point_type: Functions and Variables for draw
poisdiff: Poisson Reihen
poisexpt: Poisson Reihen
poisint: Poisson Reihen
poislim: Poisson Reihen
poismap: Poisson Reihen
poisplus: Poisson Reihen
poissimp: Poisson Reihen
poisson: Poisson Reihen
poissubst: Poisson Reihen
poistimes: Poisson Reihen
poistrim: Poisson Reihen
polar: Functions and Variables for draw
polarform: Funktionen für komplexe Zahlen
polartorect: Funktionen und Variablen für die schnelle Fourier-Transformation
polar_to_xy: Funktionen und Variablen für die grafische Darstellung
polydecomp: Funktionen und Variablen für Polynome
polyfactor: Funktionen und Variablen für Gleichungen
polygon: Functions and Variables for draw
polygon: Functions and Variables for draw
polymod: Funktionen und Variablen für Polynome
polymod: Funktionen und Variablen für Polynome
polynome2ele: Functions and Variables for Symmetries
polynomialp: Functions and Variables for linearalgebra
polynomialp: Functions and Variables for linearalgebra
polynomialp: Functions and Variables for linearalgebra
polytocompanion: Functions and Variables for linearalgebra
poly_add: Functions and Variables for grobner
poly_buchberger: Functions and Variables for grobner
poly_buchberger_criterion: Functions and Variables for grobner
poly_coefficient_ring: Functions and Variables for grobner
poly_colon_ideal: Functions and Variables for grobner
poly_content: Functions and Variables for grobner
poly_depends_p: Functions and Variables for grobner
poly_elimination_ideal: Functions and Variables for grobner
poly_elimination_order: Functions and Variables for grobner
poly_exact_divide: Functions and Variables for grobner
poly_expand: Functions and Variables for grobner
poly_expt: Functions and Variables for grobner
poly_gcd: Functions and Variables for grobner
poly_grobner: Functions and Variables for grobner
poly_grobner_algorithm: Functions and Variables for grobner
poly_grobner_debug: Functions and Variables for grobner
poly_grobner_equal: Functions and Variables for grobner
poly_grobner_member: Functions and Variables for grobner
poly_grobner_subsetp: Functions and Variables for grobner
poly_ideal_intersection: Functions and Variables for grobner
poly_ideal_polysaturation: Functions and Variables for grobner
poly_ideal_polysaturation1: Functions and Variables for grobner
poly_ideal_saturation: Functions and Variables for grobner
poly_ideal_saturation1: Functions and Variables for grobner
poly_lcm: Functions and Variables for grobner
poly_minimization: Functions and Variables for grobner
poly_monomial_order: Functions and Variables for grobner
poly_multiply: Functions and Variables for grobner
poly_normalize: Functions and Variables for grobner
poly_normalize_list: Functions and Variables for grobner
poly_normal_form: Functions and Variables for grobner
poly_polysaturation_extension: Functions and Variables for grobner
poly_primary_elimination_order: Functions and Variables for grobner
poly_primitive_part: Functions and Variables for grobner
poly_pseudo_divide: Functions and Variables for grobner
poly_reduced_grobner: Functions and Variables for grobner
poly_reduction: Functions and Variables for grobner
poly_return_term_list: Functions and Variables for grobner
poly_saturation_extension: Functions and Variables for grobner
poly_secondary_elimination_order: Functions and Variables for grobner
poly_subtract: Functions and Variables for grobner
poly_s_polynomial: Functions and Variables for grobner
poly_top_reduction_only: Functions and Variables for grobner
pop: Funktionen und Variablen für Listen
posfun: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
postfix: Funktionen und Variablen für nutzerdefinierte Operatoren
postfix: Funktionen und Variablen für nutzerdefinierte Operatoren
potential: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
powerdisp: Funktionen und Variablen der Ausgabe
powers: Funktionen und Variablen für Polynome
powerseries: Funktionen und Variablen für Reihen
powerset: Funktionen und Variablen für Mengen
powerset: Funktionen und Variablen für Mengen
power_mod: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
pred: Funktionen und Variablen für die Auswertung
prederror: Funktionen und Variablen für Fakten
prefix: Funktionen und Variablen für nutzerdefinierte Operatoren
prefix: Funktionen und Variablen für nutzerdefinierte Operatoren
prev_prime: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
primep: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
primep_number_of_tests: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
primes: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
print: Funktionen und Variablen der Ausgabe
printf: Ein- und Ausgabe
printf: Ein- und Ausgabe
printfile: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
printpois: Poisson Reihen
printprops: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
printprops: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
printprops: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
print_graph: Functions and Variables for graphs
prodrac: Functions and Variables for Symmetries
product: Summen und Produkte
product_use_gamma: Functions and Variables for solve_rec
program: Functions and Variables for graphs
programmode: Funktionen und Variablen für Gleichungen
prompt: Funktionen und Variablen der Eingabe
properties: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
proportional_axes: Functions and Variables for draw
props: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
propvars: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
psexpand: Funktionen und Variablen für Reihen
psfile: Grafikoptionen
psi: Funktionen und Variablen für ctensor
psi: Gammafunktionen und verwandte Funktionen
psubst: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
psubst: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
ptriangularize: Functions and Variables for linearalgebra
pui: Functions and Variables for Symmetries
pui2comp: Functions and Variables for Symmetries
pui2ele: Functions and Variables for Symmetries
pui2polynome: Functions and Variables for Symmetries
puireduc: Functions and Variables for Symmetries
pui_direct: Functions and Variables for Symmetries
push: Funktionen und Variablen für Listen
put: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
pv: Functions and Variables for finance

Q
qput: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
qrange: Functions and Variables for descriptive statistics
qrange: Functions and Variables for descriptive statistics
qty: Functions and Variables for ezunits
quadrilateral: Functions and Variables for draw
quad_control: Funktionen und Variablen für QUADPACK
quad_qag: Funktionen und Variablen für QUADPACK
quad_qag: Funktionen und Variablen für QUADPACK
quad_qagi: Funktionen und Variablen für QUADPACK
quad_qagi: Funktionen und Variablen für QUADPACK
quad_qagp: Funktionen und Variablen für QUADPACK
quad_qagp: Funktionen und Variablen für QUADPACK
quad_qags: Funktionen und Variablen für QUADPACK
quad_qags: Funktionen und Variablen für QUADPACK
quad_qawc: Funktionen und Variablen für QUADPACK
quad_qawc: Funktionen und Variablen für QUADPACK
quad_qawf: Funktionen und Variablen für QUADPACK
quad_qawf: Funktionen und Variablen für QUADPACK
quad_qawo: Funktionen und Variablen für QUADPACK
quad_qawo: Funktionen und Variablen für QUADPACK
quad_qaws: Funktionen und Variablen für QUADPACK
quad_qaws: Funktionen und Variablen für QUADPACK
quantile: Functions and Variables for descriptive statistics
quantile: Functions and Variables for descriptive statistics
quantile_bernoulli: Functions and Variables for discrete distributions
quantile_beta: Functions and Variables for continuous distributions
quantile_binomial: Functions and Variables for discrete distributions
quantile_cauchy: Functions and Variables for continuous distributions
quantile_chi2: Functions and Variables for continuous distributions
quantile_continuous_uniform: Functions and Variables for continuous distributions
quantile_discrete_uniform: Functions and Variables for discrete distributions
quantile_exp: Functions and Variables for continuous distributions
quantile_f: Functions and Variables for continuous distributions
quantile_gamma: Functions and Variables for continuous distributions
quantile_general_finite_discrete: Functions and Variables for discrete distributions
quantile_geometric: Functions and Variables for discrete distributions
quantile_gumbel: Functions and Variables for continuous distributions
quantile_hypergeometric: Functions and Variables for discrete distributions
quantile_laplace: Functions and Variables for continuous distributions
quantile_logistic: Functions and Variables for continuous distributions
quantile_lognormal: Functions and Variables for continuous distributions
quantile_negative_binomial: Functions and Variables for discrete distributions
quantile_noncentral_chi2: Functions and Variables for continuous distributions
quantile_noncentral_student_t: Functions and Variables for continuous distributions
quantile_normal: Functions and Variables for continuous distributions
quantile_pareto: Functions and Variables for continuous distributions
quantile_poisson: Functions and Variables for discrete distributions
quantile_rayleigh: Functions and Variables for continuous distributions
quantile_student_t: Functions and Variables for continuous distributions
quantile_weibull: Functions and Variables for continuous distributions
quartile_skewness: Functions and Variables for descriptive statistics
quartile_skewness: Functions and Variables for descriptive statistics
quit: Funktionen und Variablen der Eingabe
qunit: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
Quote-Operator: Funktionen und Variablen für die Auswertung
Quote-Quote-Operator: Funktionen und Variablen für die Auswertung
quotient: Funktionen und Variablen für Polynome
quotient: Funktionen und Variablen für Polynome

R
radcan: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
radexpand: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
radius: Functions and Variables for graphs
radsubstflag: Funktionen und Variablen für Polynome
random: Zufallszahlen
random_bernoulli: Functions and Variables for discrete distributions
random_bernoulli: Functions and Variables for discrete distributions
random_beta: Functions and Variables for continuous distributions
random_beta: Functions and Variables for continuous distributions
random_binomial: Functions and Variables for discrete distributions
random_binomial: Functions and Variables for discrete distributions
random_bipartite_graph: Functions and Variables for graphs
random_cauchy: Functions and Variables for continuous distributions
random_cauchy: Functions and Variables for continuous distributions
random_chi2: Functions and Variables for continuous distributions
random_chi2: Functions and Variables for continuous distributions
random_continuous_uniform: Functions and Variables for continuous distributions
random_continuous_uniform: Functions and Variables for continuous distributions
random_digraph: Functions and Variables for graphs
random_discrete_uniform: Functions and Variables for discrete distributions
random_discrete_uniform: Functions and Variables for discrete distributions
random_exp: Functions and Variables for continuous distributions
random_exp: Functions and Variables for continuous distributions
random_f: Functions and Variables for continuous distributions
random_f: Functions and Variables for continuous distributions
random_gamma: Functions and Variables for continuous distributions
random_gamma: Functions and Variables for continuous distributions
random_general_finite_discrete: Functions and Variables for discrete distributions
random_general_finite_discrete: Functions and Variables for discrete distributions
random_geometric: Functions and Variables for discrete distributions
random_geometric: Functions and Variables for discrete distributions
random_graph: Functions and Variables for graphs
random_graph1: Functions and Variables for graphs
random_gumbel: Functions and Variables for continuous distributions
random_gumbel: Functions and Variables for continuous distributions
random_hypergeometric: Functions and Variables for discrete distributions
random_hypergeometric: Functions and Variables for discrete distributions
random_laplace: Functions and Variables for continuous distributions
random_laplace: Functions and Variables for continuous distributions
random_logistic: Functions and Variables for continuous distributions
random_logistic: Functions and Variables for continuous distributions
random_lognormal: Functions and Variables for continuous distributions
random_lognormal: Functions and Variables for continuous distributions
random_negative_binomial: Functions and Variables for discrete distributions
random_negative_binomial: Functions and Variables for discrete distributions
random_network: Functions and Variables for graphs
random_noncentral_chi2: Functions and Variables for continuous distributions
random_noncentral_chi2: Functions and Variables for continuous distributions
random_noncentral_student_t: Functions and Variables for continuous distributions
random_noncentral_student_t: Functions and Variables for continuous distributions
random_normal: Functions and Variables for continuous distributions
random_normal: Functions and Variables for continuous distributions
random_pareto: Functions and Variables for continuous distributions
random_pareto: Functions and Variables for continuous distributions
random_permutation: Funktionen und Variablen für Mengen
random_poisson: Functions and Variables for discrete distributions
random_poisson: Functions and Variables for discrete distributions
random_rayleigh: Functions and Variables for continuous distributions
random_rayleigh: Functions and Variables for continuous distributions
random_regular_graph: Functions and Variables for graphs
random_regular_graph: Functions and Variables for graphs
random_student_t: Functions and Variables for continuous distributions
random_student_t: Functions and Variables for continuous distributions
random_tournament: Functions and Variables for graphs
random_tree: Functions and Variables for graphs
random_weibull: Functions and Variables for continuous distributions
random_weibull: Functions and Variables for continuous distributions
range: Functions and Variables for descriptive statistics
range: Functions and Variables for descriptive statistics
rank: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
rank: Functions and Variables for linearalgebra
rassociative: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
rat: Funktionen und Variablen für Polynome
rat: Funktionen und Variablen für Polynome
ratalgdenom: Funktionen und Variablen für Polynome
ratchristof: Funktionen und Variablen für ctensor
ratcoef: Funktionen und Variablen für Polynome
ratcoef: Funktionen und Variablen für Polynome
ratdenom: Funktionen und Variablen für Polynome
ratdenomdivide: Funktionen und Variablen für Polynome
ratdiff: Funktionen und Variablen für Polynome
ratdisrep: Funktionen und Variablen für Polynome
rateinstein: Funktionen und Variablen für ctensor
ratepsilon: Funktionen und Variablen für Zahlen
ratexpand: Funktionen und Variablen für Polynome
ratexpand: Funktionen und Variablen für Polynome
ratfac: Funktionen und Variablen für Polynome
ratinterpol: Functions and Variables for interpol
ratinterpol: Functions and Variables for interpol
rational: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
rational: Package functs
rationalize: Funktionen und Variablen für Zahlen
ratmx: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
ratnumer: Funktionen und Variablen für Polynome
ratnump: Funktionen und Variablen für Zahlen
ratp: Funktionen und Variablen für Polynome
ratprint: Funktionen und Variablen für Polynome
ratriemann: Funktionen und Variablen für ctensor
ratsimp: Funktionen und Variablen für Polynome
ratsimp: Funktionen und Variablen für Polynome
ratsimpexpons: Funktionen und Variablen für Polynome
ratsubst: Funktionen und Variablen für Polynome
ratvars: Funktionen und Variablen für Polynome
ratvars: Funktionen und Variablen für Polynome
ratvars: Funktionen und Variablen für Polynome
ratweight: Funktionen und Variablen für Polynome
ratweight: Funktionen und Variablen für Polynome
ratweights: Funktionen und Variablen für Polynome
ratweyl: Funktionen und Variablen für ctensor
ratwtlvl: Funktionen und Variablen für Polynome
read: Funktionen und Variablen der Eingabe
readbyte: Ein- und Ausgabe
readchar: Ein- und Ausgabe
readline: Ein- und Ausgabe
readonly: Funktionen und Variablen der Eingabe
read_array: Functions and Variables for plain-text input and output
read_array: Functions and Variables for plain-text input and output
read_binary_array: Functions and Variables for binary input and output
read_binary_list: Functions and Variables for binary input and output
read_binary_list: Functions and Variables for binary input and output
read_binary_matrix: Functions and Variables for binary input and output
read_hashed_array: Functions and Variables for plain-text input and output
read_hashed_array: Functions and Variables for plain-text input and output
read_list: Functions and Variables for plain-text input and output
read_list: Functions and Variables for plain-text input and output
read_list: Functions and Variables for plain-text input and output
read_list: Functions and Variables for plain-text input and output
read_matrix: Functions and Variables for plain-text input and output
read_matrix: Functions and Variables for plain-text input and output
read_matrix: Functions and Variables for plain-text input and output
read_matrix: Functions and Variables for plain-text input and output
read_nested_list: Functions and Variables for plain-text input and output
read_nested_list: Functions and Variables for plain-text input and output
read_xpm: Functions and Variables for pictures
real: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
realonly: Funktionen und Variablen für Gleichungen
realpart: Funktionen für komplexe Zahlen
realroots: Funktionen und Variablen für Gleichungen
realroots: Funktionen und Variablen für Gleichungen
realroots: Funktionen und Variablen für Gleichungen
realroots: Funktionen und Variablen für Gleichungen
real_imagpart_to_conjugate: Functions and Variables for to_poly_solve
rearray: Funktionen und Variablen für Arrays
rectangle: Functions and Variables for draw
rectform: Funktionen für komplexe Zahlen
rectform_log_if_constant: Functions and Variables for to_poly_solve
recttopolar: Funktionen und Variablen für die schnelle Fourier-Transformation
rediff: Tensoranalysis
redraw: Functions and Variables for graphs
reduce_consts: Package rducon
reduce_order: Functions and Variables for solve_rec
refcheck: Funktionen und Variablen der Fehlersuche
region: Functions and Variables for draw
region_boundaries: Functions and Variables for worldmap
region_boundaries_plus: Functions and Variables for worldmap
rem: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
remainder: Funktionen und Variablen für Polynome
remainder: Funktionen und Variablen für Polynome
remarray: Funktionen und Variablen für Arrays
remarray: Funktionen und Variablen für Arrays
rembox: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
rembox: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
rembox: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
remcomps: Behandlung indizierter Größen
remcon: Behandlung indizierter Größen
remcon: Behandlung indizierter Größen
remcoord: Tensoranalysis
remcoord: Tensoranalysis
remfun: Funktionen und Variablen für Fourierreihen
remfun: Funktionen und Variablen für Fourierreihen
remfunction: Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen
remfunction: Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen
remlet: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
remlet: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
remlet: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
remlet: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
remove: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
remove: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
remove: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
remove: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
remove: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
remove_dimensions: Functions and Variables for ezunits
remove_edge: Functions and Variables for graphs
remove_fundamental_dimensions: Functions and Variables for ezunits
remove_fundamental_units: Functions and Variables for ezunits
remove_vertex: Functions and Variables for graphs
rempart: Package functs
remrule: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
remrule: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
remsym: Tensorsymmetrien
remvalue: Funktionen und Variablen für Verschiedenes
remvalue: Funktionen und Variablen für Verschiedenes
rename: Behandlung indizierter Größen
rename: Behandlung indizierter Größen
reset: Funktionen und Variablen der Eingabe
reset_verbosely: Funktionen und Variablen der Eingabe
reset_verbosely: Funktionen und Variablen der Eingabe
residue: Funktionen und Variablen der Integration
resolvante: Functions and Variables for Symmetries
resolvante_alternee1: Functions and Variables for Symmetries
resolvante_bipartite: Functions and Variables for Symmetries
resolvante_diedrale: Functions and Variables for Symmetries
resolvante_klein: Functions and Variables for Symmetries
resolvante_klein3: Functions and Variables for Symmetries
resolvante_produit_sym: Functions and Variables for Symmetries
resolvante_unitaire: Functions and Variables for Symmetries
resolvante_vierer: Functions and Variables for Symmetries
rest: Funktionen und Variablen für Listen
rest: Funktionen und Variablen für Listen
resultant: Funktionen und Variablen für Polynome
resultant: Funktionen und Variablen für Polynome
return: Funktionen und Variablen der Programmierung
reveal: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
reverse: Funktionen und Variablen für Listen
revert: Funktionen und Variablen für Reihen
revert2: Funktionen und Variablen für Reihen
rgb2level: Functions and Variables for pictures
rhs: Funktionen und Variablen für Gleichungen
ric: Funktionen und Variablen für ctensor
ricci: Funktionen und Variablen für ctensor
riem: Funktionen und Variablen für ctensor
riemann: Funktionen und Variablen für ctensor
rinvariant: Funktionen und Variablen für ctensor
risch: Funktionen und Variablen der Integration
rk: Functions and Variables for dynamics
rk: Functions and Variables for dynamics
rmxchar: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
rncombine: Funktionen und Variablen für Verschiedenes
romberg: Functions and Variables for romberg
romberg: Functions and Variables for romberg
rombergabs: Functions and Variables for romberg
rombergit: Functions and Variables for romberg
rombergmin: Functions and Variables for romberg
rombergtol: Functions and Variables for romberg
room: Funktionen und Variablen der Laufzeitumgebung
room: Funktionen und Variablen der Laufzeitumgebung
room: Funktionen und Variablen der Laufzeitumgebung
rootsconmode: Wurzel- Exponential- und Logarithmusfunktion
rootscontract: Wurzel- Exponential- und Logarithmusfunktion
rootsepsilon: Funktionen und Variablen für Gleichungen
round: Funktionen für Zahlen
row: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
rowop: Functions and Variables for linearalgebra
rowswap: Functions and Variables for linearalgebra
rreduce: Funktionen und Variablen für Mengen
rreduce: Funktionen und Variablen für Mengen
rules: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
run_testsuite: Funktionen und Variablen für Programmfehler
run_viewer: Grafikoptionen

S
save: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
save: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
save: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
save: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
save: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
save: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
savedef: Funktionen und Variablen des Übersetzers
savefactors: Funktionen und Variablen für Polynome
saving: Functions and Variables for finance
scalar: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
scalarmatrixp: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
scalarp: Funktionen und Variablen für Eigenschaften
scaled_bessel_i: Bessel-Funktionen
scaled_bessel_i0: Bessel-Funktionen
scaled_bessel_i1: Bessel-Funktionen
scalefactors: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
scanmap: Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen
scanmap: Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen
scatterplot: Functions and Variables for statistical graphs
scatterplot: Functions and Variables for statistical graphs
scatterplot: Functions and Variables for statistical graphs
scatterplot: Functions and Variables for statistical graphs
scatterplot_description: Functions and Variables for statistical graphs
schur2comp: Functions and Variables for Symmetries
sconcat: Funktionen und Variablen für Zeichenketten
scopy: Verarbeitung von Zeichenketten
scsimp: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
scurvature: Funktionen und Variablen für ctensor
sdowncase: Verarbeitung von Zeichenketten
sdowncase: Verarbeitung von Zeichenketten
sdowncase: Verarbeitung von Zeichenketten
sec: Funktionen und Variablen für Winkelfunktionen
sech: Funktionen und Variablen für Hyperbelfunktionen
second: Funktionen und Variablen für Listen
sequal: Verarbeitung von Zeichenketten
sequalignore: Verarbeitung von Zeichenketten
setcheck: Funktionen und Variablen der Fehlersuche
setcheckbreak: Funktionen und Variablen der Fehlersuche
setdifference: Funktionen und Variablen für Mengen
setelmx: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
setequalp: Funktionen und Variablen für Mengen
setify: Funktionen und Variablen für Mengen
setp: Funktionen und Variablen für Mengen
setunits: Functions and Variables for Units
setup_autoload: Funktionen und Variablen für Verschiedenes
setval: Funktionen und Variablen der Fehlersuche
set_draw_defaults: Functions and Variables for draw
set_edge_weight: Functions and Variables for graphs
set_partitions: Funktionen und Variablen für Mengen
set_partitions: Funktionen und Variablen für Mengen
set_plot_option: Funktionen und Variablen für die grafische Darstellung
set_random_state: Zufallszahlen
set_tex_environment: Funktionen und Variablen für die TeX-Ausgabe
set_tex_environment_default: Funktionen und Variablen für die TeX-Ausgabe
set_up_dot_simplifications: Functions and Variables for Affine
set_up_dot_simplifications: Functions and Variables for Affine
set_vertex_label: Functions and Variables for graphs
seventh: Funktionen und Variablen für Listen
sexplode: Verarbeitung von Zeichenketten
sf: Funktionen und Variablen für atensor
sha1sum: Oktette und Werkzeuge für die Kryptographie
sha1sum: Oktette und Werkzeuge für die Kryptographie
sha256sum: Oktette und Werkzeuge für die Kryptographie
sha256sum: Oktette und Werkzeuge für die Kryptographie
shortest_path: Functions and Variables for graphs
shortest_weighted_path: Functions and Variables for graphs
showcomps: Behandlung indizierter Größen
showratvars: Funktionen und Variablen für Polynome
showtime: Funktionen und Variablen der Eingabe
show_edges: Functions and Variables for graphs
show_edge_color: Functions and Variables for graphs
show_edge_type: Functions and Variables for graphs
show_edge_width: Functions and Variables for graphs
show_id: Functions and Variables for graphs
show_label: Functions and Variables for graphs
show_vertex_color: Functions and Variables for graphs
show_vertex_size: Functions and Variables for graphs
show_vertex_type: Functions and Variables for graphs
show_vertices: Functions and Variables for graphs
show_weight: Functions and Variables for graphs
sierpinskiale: Definitions for IFS fractals
sierpinskimap: Definitions for Peano maps
sign: Funktionen und Variablen für Fakten
signum: Funktionen für Zahlen
signum_to_abs: Functions and Variables for abs_integrate
similaritytransform: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
simp: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
simple_linear_regression: Functions and Variables for stats
simple_linear_regression: Functions and Variables for stats
simplified_output: Functions and Variables for zeilberger
simplify_products: Functions and Variables for solve_rec
simplify_sum: Functions and Variables for solve_rec
simplode: Verarbeitung von Zeichenketten
simplode: Verarbeitung von Zeichenketten
simpmetderiv: Tensoranalysis
simpmetderiv: Tensoranalysis
simpproduct: Summen und Produkte
simpsum: Summen und Produkte
simp_assuming: Functions and Variables for abs_integrate
simp_inequality: Functions and Variables for to_poly_solve
simtran: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
sin: Funktionen und Variablen für Winkelfunktionen
sinh: Funktionen und Variablen für Hyperbelfunktionen
sinnpiflag: Funktionen und Variablen für Fourierreihen
sinsert: Verarbeitung von Zeichenketten
sinvertcase: Verarbeitung von Zeichenketten
sinvertcase: Verarbeitung von Zeichenketten
sinvertcase: Verarbeitung von Zeichenketten
sixth: Funktionen und Variablen für Listen
skewness: Functions and Variables for descriptive statistics
skewness: Functions and Variables for descriptive statistics
skewness_bernoulli: Functions and Variables for discrete distributions
skewness_beta: Functions and Variables for continuous distributions
skewness_binomial: Functions and Variables for discrete distributions
skewness_chi2: Functions and Variables for continuous distributions
skewness_continuous_uniform: Functions and Variables for continuous distributions
skewness_discrete_uniform: Functions and Variables for discrete distributions
skewness_exp: Functions and Variables for continuous distributions
skewness_f: Functions and Variables for continuous distributions
skewness_gamma: Functions and Variables for continuous distributions
skewness_general_finite_discrete: Functions and Variables for discrete distributions
skewness_geometric: Functions and Variables for discrete distributions
skewness_gumbel: Functions and Variables for continuous distributions
skewness_hypergeometric: Functions and Variables for discrete distributions
skewness_laplace: Functions and Variables for continuous distributions
skewness_logistic: Functions and Variables for continuous distributions
skewness_lognormal: Functions and Variables for continuous distributions
skewness_negative_binomial: Functions and Variables for discrete distributions
skewness_noncentral_chi2: Functions and Variables for continuous distributions
skewness_noncentral_student_t: Functions and Variables for continuous distributions
skewness_normal: Functions and Variables for continuous distributions
skewness_pareto: Functions and Variables for continuous distributions
skewness_poisson: Functions and Variables for discrete distributions
skewness_rayleigh: Functions and Variables for continuous distributions
skewness_student_t: Functions and Variables for continuous distributions
skewness_weibull: Functions and Variables for continuous distributions
slength: Verarbeitung von Zeichenketten
smake: Verarbeitung von Zeichenketten
small_rhombicosidodecahedron_graph: Functions and Variables for graphs
small_rhombicuboctahedron_graph: Functions and Variables for graphs
smismatch: Verarbeitung von Zeichenketten
smismatch: Verarbeitung von Zeichenketten
snowmap: Definitions for Koch snowflakes
snub_cube_graph: Functions and Variables for graphs
snub_dodecahedron_graph: Functions and Variables for graphs
solve: Funktionen und Variablen für Gleichungen
solve: Funktionen und Variablen für Gleichungen
solve: Funktionen und Variablen für Gleichungen
solvedecomposes: Funktionen und Variablen für Gleichungen
solveexplicit: Funktionen und Variablen für Gleichungen
solvefactors: Funktionen und Variablen für Gleichungen
solvenullwarn: Funktionen und Variablen für Gleichungen
solveradcan: Funktionen und Variablen für Gleichungen
solvetrigwarn: Funktionen und Variablen für Gleichungen
solve_rec: Functions and Variables for solve_rec
solve_rec_rat: Functions and Variables for solve_rec
some: Funktionen und Variablen für Mengen
some: Funktionen und Variablen für Mengen
somrac: Functions and Variables for Symmetries
sort: Funktionen und Variablen für Listen
sort: Funktionen und Variablen für Listen
space: Schriftzeichen
sparse: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
sparse6_decode: Functions and Variables for graphs
sparse6_encode: Functions and Variables for graphs
sparse6_export: Functions and Variables for graphs
sparse6_import: Functions and Variables for graphs
specint: Weitere spezielle Funktionen
spherical: Functions and Variables for draw
spherical_bessel_j: Functions and Variables for orthogonal polynomials
spherical_bessel_y: Functions and Variables for orthogonal polynomials
spherical_hankel1: Functions and Variables for orthogonal polynomials
spherical_hankel2: Functions and Variables for orthogonal polynomials
spherical_harmonic: Functions and Variables for orthogonal polynomials
spherical_to_xyz: Funktionen und Variablen für die grafische Darstellung
splice: Makros
split: Verarbeitung von Zeichenketten
split: Verarbeitung von Zeichenketten
split: Verarbeitung von Zeichenketten
sposition: Verarbeitung von Zeichenketten
spring_embedding_depth: Functions and Variables for graphs
sprint: Ein- und Ausgabe
sqfr: Funktionen und Variablen für Polynome
sqrt: Wurzel- Exponential- und Logarithmusfunktion
sqrtdenest: Package sqdnst
sqrtdispflag: Funktionen und Variablen der Ausgabe
sremove: Verarbeitung von Zeichenketten
sremove: Verarbeitung von Zeichenketten
sremove: Verarbeitung von Zeichenketten
sremove: Verarbeitung von Zeichenketten
sremovefirst: Verarbeitung von Zeichenketten
sremovefirst: Verarbeitung von Zeichenketten
sremovefirst: Verarbeitung von Zeichenketten
sremovefirst: Verarbeitung von Zeichenketten
sreverse: Verarbeitung von Zeichenketten
ssearch: Verarbeitung von Zeichenketten
ssearch: Verarbeitung von Zeichenketten
ssearch: Verarbeitung von Zeichenketten
ssearch: Verarbeitung von Zeichenketten
ssort: Verarbeitung von Zeichenketten
ssort: Verarbeitung von Zeichenketten
sstatus: Funktionen und Variablen der Laufzeitumgebung
ssubst: Verarbeitung von Zeichenketten
ssubst: Verarbeitung von Zeichenketten
ssubst: Verarbeitung von Zeichenketten
ssubst: Verarbeitung von Zeichenketten
ssubstfirst: Verarbeitung von Zeichenketten
ssubstfirst: Verarbeitung von Zeichenketten
ssubstfirst: Verarbeitung von Zeichenketten
ssubstfirst: Verarbeitung von Zeichenketten
staircase: Functions and Variables for dynamics
standardize_inverse_trig: Functions and Variables for to_poly_solve
stardisp: Funktionen und Variablen der Ausgabe
starplot: Functions and Variables for statistical graphs
starplot_description: Functions and Variables for statistical graphs
stats_numer: Functions and Variables for stats
status: Funktionen und Variablen der Laufzeitumgebung
status: Funktionen und Variablen der Laufzeitumgebung
std: Functions and Variables for descriptive statistics
std: Functions and Variables for descriptive statistics
std1: Functions and Variables for descriptive statistics
std1: Functions and Variables for descriptive statistics
std_bernoulli: Functions and Variables for discrete distributions
std_beta: Functions and Variables for continuous distributions
std_binomial: Functions and Variables for discrete distributions
std_chi2: Functions and Variables for continuous distributions
std_continuous_uniform: Functions and Variables for continuous distributions
std_discrete_uniform: Functions and Variables for discrete distributions
std_exp: Functions and Variables for continuous distributions
std_f: Functions and Variables for continuous distributions
std_gamma: Functions and Variables for continuous distributions
std_general_finite_discrete: Functions and Variables for discrete distributions
std_geometric: Functions and Variables for discrete distributions
std_gumbel: Functions and Variables for continuous distributions
std_hypergeometric: Functions and Variables for discrete distributions
std_laplace: Functions and Variables for continuous distributions
std_logistic: Functions and Variables for continuous distributions
std_lognormal: Functions and Variables for continuous distributions
std_negative_binomial: Functions and Variables for discrete distributions
std_noncentral_chi2: Functions and Variables for continuous distributions
std_noncentral_student_t: Functions and Variables for continuous distributions
std_normal: Functions and Variables for continuous distributions
std_pareto: Functions and Variables for continuous distributions
std_poisson: Functions and Variables for discrete distributions
std_rayleigh: Functions and Variables for continuous distributions
std_student_t: Functions and Variables for continuous distributions
std_weibull: Functions and Variables for continuous distributions
stemplot: Functions and Variables for statistical graphs
stemplot: Functions and Variables for statistical graphs
stirling: Functions and Variables for stirling
stirling: Functions and Variables for stirling
stirling1: Funktionen und Variablen für Mengen
stirling2: Funktionen und Variablen für Mengen
strim: Verarbeitung von Zeichenketten
striml: Verarbeitung von Zeichenketten
strimr: Verarbeitung von Zeichenketten
string: Funktionen und Variablen für Zeichenketten
stringdisp: Funktionen und Variablen für Zeichenketten
stringout: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
stringout: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
stringout: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
stringout: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
stringout: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
stringp: Verarbeitung von Zeichenketten
string_to_octets: Oktette und Werkzeuge für die Kryptographie
string_to_octets: Oktette und Werkzeuge für die Kryptographie
strong_components: Functions and Variables for graphs
structures: Funktionen und Variablen für Strukturen
struve_h: Struve-Funktionen
struve_l: Struve-Funktionen
style: Grafikoptionen
style: Grafikoptionen
sublis: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
sublist: Funktionen und Variablen für Listen
sublist_indices: Funktionen und Variablen für Listen
sublis_apply_lambda: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
submatrix: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
submatrix: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
submatrix: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
subnumsimp: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
subsample: Functions and Variables for data manipulation
subsample: Functions and Variables for data manipulation
subset: Funktionen und Variablen für Mengen
subsetp: Funktionen und Variablen für Mengen
subst: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
substinpart: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
substpart: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
substring: Verarbeitung von Zeichenketten
substring: Verarbeitung von Zeichenketten
subst_parallel: Functions and Variables for to_poly_solve
subvar: Funktionen und Variablen für Arrays
subvarp: Funktionen und Variablen für Arrays
sum: Summen und Produkte
sumcontract: Summen und Produkte
sumexpand: Summen und Produkte
summand_to_rec: Functions and Variables for solve_rec
summand_to_rec: Functions and Variables for solve_rec
sumsplitfact: Funktionen der Kombinatorik
supcase: Verarbeitung von Zeichenketten
supcase: Verarbeitung von Zeichenketten
supcase: Verarbeitung von Zeichenketten
supcontext: Funktionen und Variablen für Fakten
supcontext: Funktionen und Variablen für Fakten
surface_hide: Functions and Variables for draw
symbolp: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
symmdifference: Funktionen und Variablen für Mengen
symmetric: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
symmetricp: Funktionen und Variablen für ctensor
system: Funktionen und Variablen der Laufzeitumgebung

T
t: Grafikoptionen
tab: Schriftzeichen
take_channel: Functions and Variables for pictures
take_inference: Functions and Variables for inference_result
take_inference: Functions and Variables for inference_result
take_inference: Functions and Variables for inference_result
tan: Funktionen und Variablen für Winkelfunktionen
tanh: Funktionen und Variablen für Hyperbelfunktionen
taylor: Funktionen und Variablen für Reihen
taylor: Funktionen und Variablen für Reihen
taylor: Funktionen und Variablen für Reihen
taylor: Funktionen und Variablen für Reihen
taylor: Funktionen und Variablen für Reihen
taylordepth: Funktionen und Variablen für Reihen
taylorinfo: Funktionen und Variablen für Reihen
taylorp: Funktionen und Variablen für Reihen
taylor_logexpand: Funktionen und Variablen für Reihen
taylor_order_coefficients: Funktionen und Variablen für Reihen
taylor_simplifier: Funktionen und Variablen für Reihen
taylor_truncate_polynomials: Funktionen und Variablen für Reihen
taytorat: Funktionen und Variablen für Reihen
tcontract: Functions and Variables for Symmetries
tellrat: Funktionen und Variablen für Polynome
tellrat: Funktionen und Variablen für Polynome
tellsimp: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
tellsimpafter: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln
tensorkill: Funktionen und Variablen für ctensor
tentex: Exportiere als TeX
tenth: Funktionen und Variablen für Listen
terminal: Functions and Variables for draw
terminal: Functions and Variables for graphs
testsuite_files: Funktionen und Variablen für Programmfehler
test_mean: Functions and Variables for stats
test_mean: Functions and Variables for stats
test_means_difference: Functions and Variables for stats
test_means_difference: Functions and Variables for stats
test_normality: Functions and Variables for stats
test_proportion: Functions and Variables for stats
test_proportion: Functions and Variables for stats
test_proportions_difference: Functions and Variables for stats
test_proportions_difference: Functions and Variables for stats
test_rank_sum: Functions and Variables for stats
test_rank_sum: Functions and Variables for stats
test_sign: Functions and Variables for stats
test_sign: Functions and Variables for stats
test_signed_rank: Functions and Variables for stats
test_signed_rank: Functions and Variables for stats
test_variance: Functions and Variables for stats
test_variance: Functions and Variables for stats
test_variance_ratio: Functions and Variables for stats
test_variance_ratio: Functions and Variables for stats
tex: Funktionen und Variablen für die TeX-Ausgabe
tex: Funktionen und Variablen für die TeX-Ausgabe
tex: Funktionen und Variablen für die TeX-Ausgabe
tex: Funktionen und Variablen für die TeX-Ausgabe
tex: Funktionen und Variablen für die TeX-Ausgabe
tex: Funktionen und Variablen für die TeX-Ausgabe
tex1: Funktionen und Variablen für die TeX-Ausgabe
texput: Funktionen und Variablen für die TeX-Ausgabe
texput: Funktionen und Variablen für die TeX-Ausgabe
texput: Funktionen und Variablen für die TeX-Ausgabe
texput: Funktionen und Variablen für die TeX-Ausgabe
texput: Funktionen und Variablen für die TeX-Ausgabe
third: Funktionen und Variablen für Listen
throw: Funktionen und Variablen der Programmierung
time: Funktionen und Variablen der Laufzeitumgebung
timedate: Funktionen und Variablen der Laufzeitumgebung
timer: Funktionen und Variablen der Fehlersuche
timer: Funktionen und Variablen der Fehlersuche
timer: Funktionen und Variablen der Fehlersuche
timer_devalue: Funktionen und Variablen der Fehlersuche
timer_info: Funktionen und Variablen der Fehlersuche
timer_info: Funktionen und Variablen der Fehlersuche
title: Functions and Variables for draw
tldefint: Funktionen und Variablen der Integration
tlimit: Funktionen und Variablen für Grenzwerte
tlimit: Funktionen und Variablen für Grenzwerte
tlimit: Funktionen und Variablen für Grenzwerte
tlimswitch: Funktionen und Variablen für Grenzwerte
todd_coxeter: Functions and Variables for Groups
todd_coxeter: Functions and Variables for Groups
toeplitz: Functions and Variables for linearalgebra
toeplitz: Functions and Variables for linearalgebra
tokens: Verarbeitung von Zeichenketten
tokens: Verarbeitung von Zeichenketten
topological_sort: Functions and Variables for graphs
totaldisrep: Funktionen und Variablen für Polynome
totalfourier: Funktionen und Variablen für Fourierreihen
totient: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
to_lisp: Funktionen und Variablen der Eingabe
to_poly: Functions and Variables for to_poly_solve
to_poly_solve: Functions and Variables for to_poly_solve
tpartpol: Functions and Variables for Symmetries
tr: Funktionen und Variablen für ctensor
trace: Funktionen und Variablen der Fehlersuche
trace: Funktionen und Variablen der Fehlersuche
trace: Funktionen und Variablen der Fehlersuche
tracematrix: Package functs
trace_options: Funktionen und Variablen der Fehlersuche
trace_options: Funktionen und Variablen der Fehlersuche
transcompile: Funktionen und Variablen des Übersetzers
transform: Functions and Variables for draw
transform_xy: Grafikoptionen
translate: Funktionen und Variablen des Übersetzers
translate: Funktionen und Variablen des Übersetzers
translate: Funktionen und Variablen des Übersetzers
translate_file: Funktionen und Variablen des Übersetzers
translate_file: Funktionen und Variablen des Übersetzers
transparent: Functions and Variables for draw
transpose: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
transrun: Funktionen und Variablen des Übersetzers
treefale: Definitions for IFS fractals
tree_reduce: Funktionen und Variablen für Mengen
tree_reduce: Funktionen und Variablen für Mengen
treillis: Functions and Variables for Symmetries
treinat: Functions and Variables for Symmetries
triangle: Functions and Variables for draw
triangularize: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
trigexpand: Funktionen und Variablen für Winkelfunktionen
trigexpandplus: Funktionen und Variablen für Winkelfunktionen
trigexpandtimes: Funktionen und Variablen für Winkelfunktionen
triginverses: Funktionen und Variablen für Winkelfunktionen
trigrat: Funktionen und Variablen für Winkelfunktionen
trigreduce: Funktionen und Variablen für Winkelfunktionen
trigreduce: Funktionen und Variablen für Winkelfunktionen
trigsign: Funktionen und Variablen für Winkelfunktionen
trigsimp: Funktionen und Variablen für Winkelfunktionen
trivial_solutions: Functions and Variables for zeilberger
true: Funktionen und Variablen für Konstante
trunc: Funktionen und Variablen für Reihen
truncated_cube_graph: Functions and Variables for graphs
truncated_dodecahedron_graph: Functions and Variables for graphs
truncated_icosahedron_graph: Functions and Variables for graphs
truncated_tetrahedron_graph: Functions and Variables for graphs
tr_array_as_ref: Funktionen und Variablen des Übersetzers
tr_bound_function_applyp: Funktionen und Variablen des Übersetzers
tr_file_tty_messagesp: Funktionen und Variablen des Übersetzers
tr_float_can_branch_complex: Funktionen und Variablen des Übersetzers
tr_function_call_default: Funktionen und Variablen des Übersetzers
tr_numer: Funktionen und Variablen des Übersetzers
tr_optimize_max_loop: Funktionen und Variablen des Übersetzers
tr_semicompile: Funktionen und Variablen des Übersetzers
tr_state_vars: Funktionen und Variablen des Übersetzers
tr_warnings_get: Funktionen und Variablen des Übersetzers
tr_warn_bad_function_calls: Funktionen und Variablen des Übersetzers
tr_warn_fexpr: Funktionen und Variablen des Übersetzers
tr_warn_meval: Funktionen und Variablen des Übersetzers
tr_warn_mode: Funktionen und Variablen des Übersetzers
tr_warn_undeclared: Funktionen und Variablen des Übersetzers
tr_warn_undefined_variable: Funktionen und Variablen des Übersetzers
ttyoff: Funktionen und Variablen der Ausgabe
tube: Functions and Variables for draw
tutte_graph: Functions and Variables for graphs

U
ueivects: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
ufg: Funktionen und Variablen für ctensor
uforget: Functions and Variables for Units
ug: Funktionen und Variablen für ctensor
ultraspherical: Functions and Variables for orthogonal polynomials
und: Funktionen und Variablen für Konstante
underlying_graph: Functions and Variables for graphs
undiff: Tensoranalysis
unicode: Schriftzeichen
unicode_to_utf8: Schriftzeichen
union: Funktionen und Variablen für Mengen
unique: Funktionen und Variablen für Listen
uniteigenvectors: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
unitp: Functions and Variables for ezunits
units: Functions and Variables for ezunits
unitvector: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
unit_step: Functions and Variables for orthogonal polynomials
unit_vectors: Functions and Variables for draw
unknown: Funktionen und Variablen für Aussagen
unless: Funktionen und Variablen der Programmierung
unorder: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
unsum: Summen und Produkte
untellrat: Funktionen und Variablen für Polynome
untimer: Funktionen und Variablen der Fehlersuche
untimer: Funktionen und Variablen der Fehlersuche
untrace: Funktionen und Variablen der Fehlersuche
untrace: Funktionen und Variablen der Fehlersuche
uppercasep: Schriftzeichen
uric: Funktionen und Variablen für ctensor
uricci: Funktionen und Variablen für ctensor
uriem: Funktionen und Variablen für ctensor
uriemann: Funktionen und Variablen für ctensor
url_base: Funktionen und Variablen der Hilfe
usersetunits: Functions and Variables for Units
user_preamble: Functions and Variables for draw
use_fast_arrays: Funktionen und Variablen für Arrays
us_ascii_only: Schriftzeichen
utf8_to_unicode: Schriftzeichen
uvect: Funktionen und Variablen der linearen Algebra

V
values: Funktionen und Variablen der Eingabe
vandermonde_matrix: Functions and Variables for linearalgebra
var: Functions and Variables for descriptive statistics
var: Functions and Variables for descriptive statistics
var1: Functions and Variables for descriptive statistics
var1: Functions and Variables for descriptive statistics
var_bernoulli: Functions and Variables for discrete distributions
var_beta: Functions and Variables for continuous distributions
var_binomial: Functions and Variables for discrete distributions
var_chi2: Functions and Variables for continuous distributions
var_continuous_uniform: Functions and Variables for continuous distributions
var_discrete_uniform: Functions and Variables for discrete distributions
var_exp: Functions and Variables for continuous distributions
var_f: Functions and Variables for continuous distributions
var_gamma: Functions and Variables for continuous distributions
var_general_finite_discrete: Functions and Variables for discrete distributions
var_geometric: Functions and Variables for discrete distributions
var_gumbel: Functions and Variables for continuous distributions
var_hypergeometric: Functions and Variables for discrete distributions
var_laplace: Functions and Variables for continuous distributions
var_logistic: Functions and Variables for continuous distributions
var_lognormal: Functions and Variables for continuous distributions
var_negative_binomial: Functions and Variables for discrete distributions
var_noncentral_chi2: Functions and Variables for continuous distributions
var_noncentral_student_t: Functions and Variables for continuous distributions
var_normal: Functions and Variables for continuous distributions
var_pareto: Functions and Variables for continuous distributions
var_poisson: Functions and Variables for discrete distributions
var_rayleigh: Functions and Variables for continuous distributions
var_student_t: Functions and Variables for continuous distributions
var_weibull: Functions and Variables for continuous distributions
vector: Functions and Variables for draw
vector: Functions and Variables for draw
vectorpotential: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
vectorsimp: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
vect_coords: Tensoranalysis
vect_cross: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
verbify: Funktionen und Variablen für Ausdrücke
verbose: Funktionen und Variablen für Reihen
vers: Package functs
vertex_color: Functions and Variables for graphs
vertex_coloring: Functions and Variables for graphs
vertex_coloring: Functions and Variables for graphs
vertex_connectivity: Functions and Variables for graphs
vertex_degree: Functions and Variables for graphs
vertex_distance: Functions and Variables for graphs
vertex_eccentricity: Functions and Variables for graphs
vertex_in_degree: Functions and Variables for graphs
vertex_out_degree: Functions and Variables for graphs
vertex_partition: Functions and Variables for graphs
vertex_size: Functions and Variables for graphs
vertex_type: Functions and Variables for graphs
vertices: Functions and Variables for graphs
vertices_to_cycle: Functions and Variables for graphs
vertices_to_path: Functions and Variables for graphs
view: Functions and Variables for draw

W
warnings: Functions and Variables for zeilberger
weyl: Funktionen und Variablen für ctensor
weyl: Funktionen und Variablen für ctensor
wheel_graph: Functions and Variables for graphs
while: Funktionen und Variablen der Programmierung
wiener_index: Functions and Variables for graphs
wired_surface: Functions and Variables for draw
with_stdout: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
with_stdout: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
writebyte: Ein- und Ausgabe
writefile: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe
write_binary_data: Functions and Variables for binary input and output
write_data: Functions and Variables for plain-text input and output
write_data: Functions and Variables for plain-text input and output
wronskian: Package functs

X
x: Grafikoptionen
xaxis: Functions and Variables for draw
xaxis_color: Functions and Variables for draw
xaxis_secondary: Functions and Variables for draw
xaxis_type: Functions and Variables for draw
xaxis_width: Functions and Variables for draw
xlabel: Grafikoptionen
xlabel: Functions and Variables for draw
xrange: Functions and Variables for draw
xrange_secondary: Functions and Variables for draw
xreduce: Funktionen und Variablen für Mengen
xreduce: Funktionen und Variablen für Mengen
xthru: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung
xtics: Functions and Variables for draw
xtics_axis: Functions and Variables for draw
xtics_rotate: Functions and Variables for draw
xtics_rotate_secondary: Functions and Variables for draw
xtics_secondary: Functions and Variables for draw
xtics_secondary_axis: Functions and Variables for draw
xu_grid: Functions and Variables for draw
xyplane: Functions and Variables for draw
xy_file: Functions and Variables for draw
x_voxel: Functions and Variables for draw

Y
y: Grafikoptionen
yaxis: Functions and Variables for draw
yaxis_color: Functions and Variables for draw
yaxis_secondary: Functions and Variables for draw
yaxis_type: Functions and Variables for draw
yaxis_width: Functions and Variables for draw
ylabel: Grafikoptionen
ylabel: Functions and Variables for draw
yrange: Functions and Variables for draw
yrange_secondary: Functions and Variables for draw
ytics: Functions and Variables for draw
ytics_axis: Functions and Variables for draw
ytics_rotate: Functions and Variables for draw
ytics_rotate_secondary: Functions and Variables for draw
ytics_secondary: Functions and Variables for draw
ytics_secondary_axis: Functions and Variables for draw
yv_grid: Functions and Variables for draw
y_voxel: Functions and Variables for draw

Z
z: Grafikoptionen
zaxis: Functions and Variables for draw
zaxis_color: Functions and Variables for draw
zaxis_type: Functions and Variables for draw
zaxis_width: Functions and Variables for draw
Zeilberger: Functions and Variables for zeilberger
zeroa: Funktionen und Variablen für Konstante
zerob: Funktionen und Variablen für Konstante
zerobern: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
zeroequiv: Funktionen und Variablen für Aussagen
zerofor: Functions and Variables for linearalgebra
zerofor: Functions and Variables for linearalgebra
zeromatrix: Funktionen und Variablen der linearen Algebra
zeromatrixp: Functions and Variables for linearalgebra
zeta: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
zeta%pi: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
zlabel: Grafikoptionen
zlabel: Functions and Variables for draw
zlange: Functions and Variables for lapack
zn_add_table: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
zn_carmichael_lambda: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
zn_characteristic_factors: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
zn_determinant: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
zn_factor_generators: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
zn_invert_by_lu: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
zn_log: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
zn_log: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
zn_mult_table: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
zn_mult_table: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
zn_nth_root: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
zn_nth_root: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
zn_order: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
zn_order: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
zn_power_table: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
zn_power_table: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
zn_power_table: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
zn_primroot: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
zn_primroot: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
zn_primroot_limit: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
zn_primroot_p: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
zn_primroot_p: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
zn_primroot_pretest: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
zn_primroot_verbose: Funktionen und Variablen der Zahlentheorie
zrange: Functions and Variables for draw
ztics: Functions and Variables for draw
ztics_axis: Functions and Variables for draw
ztics_rotate: Functions and Variables for draw
z_voxel: Functions and Variables for draw

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Category: Global variables

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Category: Help

output_format_for_help · browser · url_base


Fußnoten

(1)

Applied Mathematics and Programming Division, K.U. Leuven

(2)

Applied Mathematics and Programming Division, K.U. Leuven

(3)

Institut für Mathematik, T.U. Wien

(4)

National Bureau of Standards, Washington, D.C., U.S.A

(5)

http://www.netlib.org/slatec

(6)

http://www.netlib.org/quadpack

(7)

R. Piessens, E. de Doncker-Kapenga, C.W. Uberhuber, and D.K. Berlin: Springer-Verlag, 1983, ISBN 0387125531.