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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
ctensor
Nächste: Programmfehler [Inhalt][Index]
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])$
(%i2) plot2d([atan(x), erf(x), tanh(x)], [x, -5, 5], [y, -1.5, 2])$
(%i3) plot3d(sin(sqrt(x^2 + y^2))/sqrt(x^2 + y^2), [x, -12, 12], [y, -12, 12])$
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Nächste: Funktionen und Variablen für Programmfehler, Vorige: Programmfehler, Nach oben: Programmfehler [Inhalt][Index]
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
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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
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.
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()'.
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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Nächste: Funktionen und Variablen der Hilfe, Vorige: Hilfe, Nach oben: Hilfe [Inhalt][Index]
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.
Vorige: Dokumentation, Nach oben: Hilfe [Inhalt][Index]
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]
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) _
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. [...]
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
.
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
.
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
..
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
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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Nächste: Funktionen und Variablen der Eingabe, Vorige: Kommandozeile, Nach oben: Kommandozeile [Inhalt][Index]
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.
Jede Eingabe des Nutzers in einer Konsole bis zur Ausgabe eines Ergebnisses auf der Konsole kann in vier Phasen eingeteilt werden:
a+a
zu 2*a
oder sin(%pi/2)
zu
1
vereinfacht.
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.
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
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
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
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
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
Nächste: Funktionen und Variablen der Ausgabe, Vorige: Einführung in die Kommandozeile, Nach oben: Kommandozeile [Inhalt][Index]
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
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
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
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)
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.
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 _
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.
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
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
.
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
.
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)
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.
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.
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
.
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
.
Enthält die Zeilennummer der aktuellen Ein- und Ausgabemarken. Die
Zeilennummer wird von Maxima automatisch erhöht. Siehe auch
labels
, inchar
und outchar
.
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.
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
.
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
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)
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.
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
.
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.
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)
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
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
.
Entspricht der Funktion reset
. Im Unterschied zu reset
wird zu
jeder Variable, die zurückgesetzt wird, zusätzlich der Standardwert
angezeigt.
Siehe reset
.
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
.
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 $X)) MAXIMA> (to-maxima) Returning to Maxima (%o2) true (%i3) result; (%o3) x (x + 1)
Anfangswert: []
values
ist eine Informationsliste, die die Variablen enthält, die vom
Nutzer mit den Operatoren :
oder ::
einen Wert erhalten haben.
Wird der Wert einer Variablen mit den Kommandos kill
,
remove
oder remvalue
entfernt, wird die Variable von der Liste
values
entfernt.
Siehe auch functions
für die Informationsliste mit den vom Nutzer
definierten Funktionen sowie infolists
.
Beispiele:
(%i1) [a:99, b::a-90, c:a-b, d, f(x):= x^2]; 2 (%o1) [99, 9, 90, d, f(x) := x ] (%i2) values; (%o2) [a, b, c] (%i3) [kill(a), remove(b,value), remvalue(c)]; (%o3) [done, done, [c]] (%i4) values; (%o4) []
Vorige: Funktionen und Variablen der Eingabe, Nach oben: Kommandozeile [Inhalt][Index]
Standardwert: false
Hat %edispflag
den Wert true
, zeigt Maxima die Exponentiation von
%e
mit einem negativen Exponenten als Quotienten an. Siehe auch die
Optionsvariable exptdispflag
.
Beispiel:
(%i1) %e^-10; - 10 (%o1) %e (%i2) %edispflag:true$ (%i3) %e^-10; 1 (%o3) ---- 10 %e
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!
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
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
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)
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.
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
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.
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
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
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
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
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
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
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.
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
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.
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
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)
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
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)
Standardwert: true
Hat die Optionsvariable den Wert false
, wird die Wurzelfunktion als
Exponentiation mit dem Exponenten 1/2
angezeigt.
Standardwert: false
Hat die Optionsvariable stardisp
den Wert true
, wird die
Multiplikation mit einem Stern *
angezeigt.
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.
Nächste: Ausdrücke, Vorige: Kommandozeile [Inhalt][Index]
Nächste: Zeichenketten, Vorige: Datentypen und Strukturen, Nach oben: Datentypen und Strukturen [Inhalt][Index]
Nächste: Funktionen und Variablen für Zahlen, Vorige: Zahlen, Nach oben: Zahlen [Inhalt][Index]
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
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
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
Vorige: Einführung in Zahlen, Nach oben: Zahlen [Inhalt][Index]
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
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
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
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
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
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)
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
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
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
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
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
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
.
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
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]
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.
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]
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
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 ]
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
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
.
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)
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
Nächste: Funktionen und Variablen für Konstante, Vorige: Zahlen, Nach oben: Datentypen und Strukturen [Inhalt][Index]
Nächste: Funktionen und Variablen für Zeichenketten, Vorige: Zeichenketten, Nach oben: Zeichenketten [Inhalt][Index]
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."
Vorige: Einführung in Zeichenketten, Nach oben: Zeichenketten [Inhalt][Index]
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
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
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
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."
Nächste: Listen, Vorige: Zeichenketten, Nach oben: Datentypen und Strukturen [Inhalt][Index]
%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
%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)
Repräsentiert den logischen Wert falsch
. false
wird intern
von Maxima durch die Lisp-Konstante NIL
dargestellt.
Siehe auch true
für den logischen Wert wahr
.
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
ind
repräsentiert ein unbestimmtes Ergebnis. Siehe auch und
und die Funktion limit
.
Beispiel:
(%i1) limit(sin(1/x), x, 0); (%o1) ind
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.
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.
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.
%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
%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)
true
repräsentiert den logischen Wert wahr
. Intern ist
true
als die Lisp-Konstante T
implementiert.
Siehe auch false
für den logischen Wert falsch
.
und
repräsentiert ein nicht definiertes Ergebnis. Siehe auch
ind
und die Funktion limit
.
Beispiel:
(%i1) limit (x*sin(x), x, inf); (%o1) und
zeroa
repräsentiert eine positive unendlich kleine Zahl. zeroa
kann in Ausdrücken benutzt werden. Die Funktion limit
vereinfacht
Ausdrücke, die infinitesimale Größen enthalten.
Beispiele:
limit
vereinfacht Ausdrücke, die infinitesimale Größen enthalten.
(%i1) limit(zeroa); (%o1) 0 (%i2) limit(x+zeroa); (%o2) x
zerob
repräsentiert eine negative unendlich kleine Zahl. zerob
kann in Ausdrücken benutzt werden. Die Funktion limit
vereinfacht
Ausdrücke, die infinitesimale Größen enthalten.
Nächste: Arrays, Vorige: Funktionen und Variablen für Konstante, Nach oben: Datentypen und Strukturen [Inhalt][Index]
Nächste: Funktionen und Variablen für Listen, Vorige: Listen, Nach oben: Listen [Inhalt][Index]
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)]]
Vorige: Einführung in Listen, Nach oben: Listen [Inhalt][Index]
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
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
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
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)
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]
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]]
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 ]
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)
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
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]
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
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
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]
Gibt true
zurück, wenn expr eine Liste ist. Ansonsten ist der
Rückgabewert false
.
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]
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
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.
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]
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
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)
Die Funktionen second
bis tenth
geben das 2. bis 10. Element eines
Ausdrucks oder einer Liste list zurück. Siehe first
.
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]
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]
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]
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]
Nächste: Strukturen, Vorige: Listen, Nach oben: Datentypen und Strukturen [Inhalt][Index]
Nächste: Funktionen und Variablen für Arrays, Vorige: Arrays, Nach oben: Arrays [Inhalt][Index]
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
Vorige: Einführung in Arrays, Nach oben: Arrays [Inhalt][Index]
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]]
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
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 )]
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
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]
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))}
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]]
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
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]
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.
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
Gibt true
zurück, wenn expr eine indizierte Variable wie zum
Beispiel a[i]
ist.
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.
Vorige: Arrays, Nach oben: Datentypen und Strukturen [Inhalt][Index]
Nächste: Funktionen und Variablen für Strukturen, Vorige: Strukturen, Nach oben: Strukturen [Inhalt][Index]
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.
Vorige: Einführung in Strukturen, Nach oben: Strukturen [Inhalt][Index]
structures
ist eine Informationsliste, die die vom Benutzer mit der
Funktion defstruct
definierten Strukturen enthält.
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)]
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)
@
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
Nächste: Operatoren, Vorige: Datentypen und Strukturen [Inhalt][Index]
Nächste: Substantive und Verben, Vorige: Ausdrücke, Nach oben: Ausdrücke [Inhalt][Index]
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
Nächste: Bezeichner, Vorige: Einführung in Ausdrücke, Nach oben: Ausdrücke [Inhalt][Index]
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)
Nächste: Funktionen und Variablen für Ausdrücke, Vorige: Substantive und Verben, Nach oben: Ausdrücke [Inhalt][Index]
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
Vorige: Bezeichner, Nach oben: Ausdrücke [Inhalt][Index]
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) []
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.
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]
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]
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
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" """"""
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.
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
.
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 $B)
dispform(expr)
gibt die externe Darstellung nur für den ersten
Operator im Ausdruck zurück. dispform(expr, all)
gibt die
externe Darstellung aller Operatoren im Ausdruck expr zurück.
Siehe auch part
, inpart
und inflag
.
Beispiel:
Die Funktion dispform
kann genutzt werden, um die Wurzelfunktion in
einem Ausdruck zu substituieren. Die Wurzelfunktion ist nur in der externen
Darstellung eines Ausdruckes vorhanden:
(%i1) expr: sqrt(5)/(5+sqrt(2)); sqrt(5) (%o1) ----------- sqrt(2) + 5 (%i2) subst(f,sqrt,expr); sqrt(5) (%o2) ----------- sqrt(2) + 5 (%i3) subst(f,sqrt,dispform(expr)); f(5) (%o3) ----------- sqrt(2) + 5 (%i4) subst(f,sqrt,dispform(expr,all)); f(5) (%o4) -------- f(2) + 5
Die Funktion disolate
arbeitet ähnlich wie die Funktion isolate
.
Teilausdrücke im Ausdruck expr, die die Variablen x_1, …,
x_n nicht enthalten, werden durch Zwischenmarken %t1
, %t2
,
… ersetzt. Im Unterschied zu der Funktion isolate
kann die
Funktion disolate
Teilausdrücke zu mehr als einer Variablen aus einem
Ausdruck isolieren.
Die Ersetzung von Teilausdrücken durch Zwischenmarken kann mit der
Optionsvariable isolate_wrt_times
kontrolliert werden. Hat die
Optionsvariable isolate_wrt_times
den Wert true
, werden
Ersetzungen in Produkten ausgeführt. Der Standardwert ist false
.
Siehe isolate_wrt_times
für Beispiele.
Die Optionsvariable exptisolate
hat im Unterschied zur Funktion
isolate
keinen Einfluss auf die Ersetzung von Teilausdrücken durch
Zwischenmarken.
disolate
wird automatisch aus der Datei
share/simplification/disol.mac geladen. Das Kommando
demo(disol)$
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)
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" """
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.
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
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
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 for
…
in
, map
, fullmap
, maplist
,
reveal
, pickapart
, args
und op
.
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)
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
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
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.
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]
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
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
.
Die Funktion lpart
ist ähnlich zu dpart
, verwendet aber einen
Rahmen, der mit einer Marke gekennzeichnet ist.
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]
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
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.
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
.
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.
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
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.
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]
.
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.
Standardwert: %
Die Optionsvariable optimprefix
enthält den Präfix, der von der
Funktion optimize
benutzt wird, um einen Teilausdruck zu benennen.
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
.
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
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]
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.
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)]]
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.
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
Die Systemvariable piece
enthält den letzten Ausdruck, der bei der
Verwendung einer part
-Funktion ausgewählt wurde.
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)
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
Ersetzt Teile des Ausdrucks expr in der ganzzahligen Tiefe depth durch eine beschreibende Zusammenfassung:
Sum(n)
ersetzt, wobei n
die Anzahl der Terme der Summe oder Differenz ist.
Product(n)
ersetzt, wobei n die Anzahl
der Faktoren des Produktes ist.
Expt
ersetzt.
Quotient
ersetzt.
Negterm
ersetzt.
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
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)
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.
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
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.
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)
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
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.
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
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
Nächste: Auswertung, Vorige: Ausdrücke [Inhalt][Index]
Nächste: Arithmetische Operatoren, Vorige: Operatoren, Nach oben: Operatoren [Inhalt][Index]
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-Operatoren sind unäre Operatoren, die einen Operanden haben, der dem
Operator nachfolgt. Beispiele sind die Operatoren -
und not
.
Postfix-Operatoren sind unäre Operatoren, die einen Operanden haben, der dem
Operator vorangestellt ist. Ein Beispiel ist der Operator !
für die
Fakultät.
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-Operatoren fassen eine beliebige Anzahl an Operanden zu einem Ausdruck
zusammen. Hierzu zählen die Multiplikation *
oder die Addition
+
.
Matchfix-Operatoren sind Begrenzungszeichen, die eine beliebige Anzahl an
Operanden einschließen. Ein Beispiel sind die Operatoren [
und
]
, die eine Liste [a, b, ...]
definieren.
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.
Nächste: Relationale Operatoren, Vorige: Einführung in Operatoren, Nach oben: Operatoren [Inhalt][Index]
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 ]
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
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
Ist der Operator der nicht-kommutativen Multiplikation von Matrizen. Siehe für Erläuterungen Nicht-kommutative Multiplikation.
Nächste: Logische Operatoren, Vorige: Arithmetische Operatoren, Nach oben: Operatoren [Inhalt][Index]
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]
Nächste: Operatoren für Gleichungen, Vorige: Relationale Operatoren, Nach oben: Operatoren [Inhalt][Index]
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
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
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);
Nächste: Zuweisungsoperatoren, Vorige: Logische Operatoren, Nach oben: Operatoren [Inhalt][Index]
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
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
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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
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
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
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.
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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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)
Vorige: Einführung in nutzerdefinierte Operatoren, Nach oben: Nutzerdefinierte Operatoren [Inhalt][Index]
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
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
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.
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.
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
.
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.
Nächste: Vereinfachung, Vorige: Operatoren [Inhalt][Index]
Nächste: Funktionen und Variablen für die Auswertung, Vorige: Auswertung, Nach oben: Auswertung [Inhalt][Index]
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.
Vorige: Einführung in die Auswertung, Nach oben: Auswertung [Inhalt][Index]
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
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
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:
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.
sum
) bewirkt, dass jedes
Auftreten dieser Funktion im Ausdruck expr ausgewertet wird.
F(x) := expression
definiert werden.
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.
%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.
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))
.
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
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
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
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))
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.
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
.
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
.
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
Nächste: Mathematische Funktionen, Vorige: Auswertung [Inhalt][Index]
Nächste: Funktionen und Variablen für die Vereinfachung, Vorige: Vereinfachung, Nach oben: Vereinfachung [Inhalt][Index]
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.
Vorige: Einführung in die Vereinfachung, Nach oben: Vereinfachung [Inhalt][Index]
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)
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)
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
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
.
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.
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
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)]]
Standardwert: real
Hat domain
den Wert complex
, wird sqrt(x^2)
nicht zu
abs(x)
vereinfacht.
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
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
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.
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.
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.
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
.
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.
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
.
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
.
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
Standardwert: 1000
maxnegex
ist der größte negative Exponent, der von der Funktion
expand
exandieren wird. Siehe auch maxposex
.
Standardwert: 1000
maxposex
ist der größte positive Exponent, der von der Funktion
expand
expandiert wird. Siehe auch maxnegex
.
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)
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
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)
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.
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
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)
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
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:
radexpand
den Wert all
oder wurde assume(x>0)
ausgeführt, dann vereinfacht sqrt(x^2)
zu x
.
radexpand
den Wert true
und domain
ist real
,
dann vereinfacht sqrt(x^2)
zu abs(x)
.
radexpand
den Wert false
oder hat radexpand
den Wert
true
und domain
ist complex
, dann wird sqrt(x^2)
nicht vereinfacht.
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
.
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.
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)
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)
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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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
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
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
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
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
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
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
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
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)
Nächste: Funktionen der Kombinatorik, Vorige: Funktionen für Zahlen, Nach oben: Mathematische Funktionen [Inhalt][Index]
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))
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
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)
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)
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
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
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)
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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
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
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
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
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
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
.
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.
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 !!
.
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)
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.
Nächste: Winkelfunktionen, Vorige: Funktionen der Kombinatorik, Nach oben: Mathematische Funktionen [Inhalt][Index]
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)
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
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.
Beispiel:
(%i1) %enumer:true; (%o1) true (%i2) exp(x); x (%o2) %e (%i3) exp(x),numer; x (%o3) 2.718281828459045
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.
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
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)
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)
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))
.
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))
.
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.
Standardwert: false
Hat die Optionsvariable lognegint
den Wert true
, wird
log(-n)
zu log(n)+%i*%pi
für positive n
vereinfacht.
Standardwert: true
Hat die Optionsvariable logsimp
den Wert false
, werden
Exponentialfunktionen exp
, die Logarithmusfunktionen im Exponenten
enthalten, nicht vereinfacht.
Gibt den Hauptwert des komplexen natürlichen Logarithmus im Intervall
-%pi
< carg(x)
<= +%pi
zurück.
Standardwert: true
rootsconmode
kontrolliert das Verhalten der Funktion
rootscontract
. Siehe die Funktion rootscontract
für Details.
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
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
Nächste: Hyperbelfunktionen, Vorige: Wurzel-, Exponential- und Logarithmusfunktion, Nach oben: Mathematische Funktionen [Inhalt][Index]
Nächste: Funktionen und Variablen für Winkelfunktionen, Vorige: Winkelfunktionen, Nach oben: Winkelfunktionen [Inhalt][Index]
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
Vorige: Einführung in Winkelfunktionen, Nach oben: Winkelfunktionen [Inhalt][Index]
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
.
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
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
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) ]
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)
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)
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.
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)
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.
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.
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.
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
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)
.
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.
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
Nächste: Zufallszahlen, Vorige: Winkelfunktionen, Nach oben: Mathematische Funktionen [Inhalt][Index]
Nächste: Funktionen und Variablen für Hyperbelfunktionen, Vorige: Hyperbelfunktionen, Nach oben: Hyperbelfunktionen [Inhalt][Index]
Vorige: Einführung in Hyperbelfunktionen, Nach oben: Hyperbelfunktionen [Inhalt][Index]
Die inversen Hyperbelfunktionen: Areasinus Hyperbolicus, Areakosinus Hyperbolicus, Areatangens Hyperbolicus, Areakotangens Hyperbolicus, Areakosekans Hyperbolicus, Areasekans Hyperbolicus.
Die Hyperbelfunktionen: Sinus Hyperbolicus, Kosinus Hyperbolicus, Tangens Hyperbolicus, Kotangens Hyperbolicus, Kosekans Hyperbolicus, Sekans Hyperbolicus.
Vorige: Hyperbelfunktionen, Nach oben: Mathematische Funktionen [Inhalt][Index]
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.
Kopiert s in den Zufallszustand des Zufallszahlengenerators.
set_random_state
gibt immer done
zurück.
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
Nächste: Grafische Darstellung, Vorige: Mathematische Funktionen [Inhalt][Index]
Nächste: Funktionen und Variablen für Eigenschaften, Vorige: Maximas Datenbank, Nach oben: Maximas Datenbank [Inhalt][Index]
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
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.
Nächste: Funktionen und Variablen für Fakten, Vorige: Einführung in Maximas Datenbank, Nach oben: Maximas Datenbank [Inhalt][Index]
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~]
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
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
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)
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
.
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
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
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
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
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
.
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]]
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
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
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
Hat ein Symbol die Eigenschaft nonscalar
, verhält es sich wie eine
Matrix oder Liste bei nicht-kommutativen Rechenoperationen.
Gibt true
zurück, wenn der Ausdruck expr kein Skalar ist. Der
Ausdruck enthält dann Matrizen, Listen oder Symbole, die als nonscalar
deklariert wurden.
declare(f, posfun)
deklariert die Funktion f
als eine Funktion,
die nur positive Werte annimmt. is(f(x) > 0)
gibt dann true
zurück.
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
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.
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.
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.
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
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
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.
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.
Entfernt die Eigenschaft indicator vom Atom atom.
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.
Hat ein Symbol die Eigenschaft scalar
, verhält es sich wie ein Skalar
bei nicht-kommutativen Rechenoperationen.
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.
Nächste: Funktionen und Variablen für Aussagen, Vorige: Funktionen und Variablen für Eigenschaften, Nach oben: Maximas Datenbank [Inhalt][Index]
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.
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.
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
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.
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
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]
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
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
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)]
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
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.
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]
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.
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
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.
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
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.
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.
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).
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.
Vorige: Funktionen und Variablen für Fakten, Nach oben: Maximas Datenbank [Inhalt][Index]
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]
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) <
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
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
Gibt den Wert true
zurück, wenn der Ausdruck expr einen Operator
oder eine Funktion enthält, die nicht von Maximas Vereinfacher erkannt wird.
Testet, ob ein Ausdruck expr mit der Variablen v äquivalent zu
Null ist. Die Funktion gibt true
, false
oder dontknow
zurück.
zeroequiv
hat Einschränkungen:
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
.
Nächste: Eingabe und Ausgabe, Vorige: Maximas Datenbank [Inhalt][Index]
Nächste: Grafikformate, Vorige: Grafische Darstellung, Nach oben: Grafische Darstellung [Inhalt][Index]
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.
Nächste: Funktionen und Variablen für die grafische Darstellung, Vorige: Einführung in die grafische Darstellung, Nach oben: Grafische Darstellung [Inhalt][Index]
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:
Startet das externe Programm Gnuplot. Gnuplot muss installiert sein. Die
Grafikkommandos und Daten werden in die Datei maxout.gnuplot
gespeichert.
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 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 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 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.
Nächste: Grafikoptionen, Vorige: Grafikformate, Nach oben: Grafische Darstellung [Inhalt][Index]
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])$
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"])$
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
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])$
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])$
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
.
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])$
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])$
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"])$
Ein Graph mit einer logarithmischen Skala:
(%i1) plot2d (exp(3*s), [s, -2, 2], logy)$
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])$
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]])$
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)$
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]])$
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])$
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)"])$
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])$
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])$
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])$
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])$
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])$
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])$
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])$
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])$
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])$
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])$
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.
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]]
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.
Nächste: Gnuplot Optionen, Vorige: Funktionen und Variablen für die grafische Darstellung, Nach oben: Grafische Darstellung [Inhalt][Index]
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.
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.
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.
Standardwert: 30
Setzt den Wert des Azimutwinkels in Grad für die Ansicht einer
dreidimensionalen Grafik. Siehe auch elevation
.
Standardwert: true
Hat die Grafikoption box
den Wert true
, erhält die Grafik einen
Rahmen. Ist der Wert false
, wird kein Rahmen gezeichnet.
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
.
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.
Standardwert: 60
Setzt den Wert des Elevationswinkels in Grad für die Ansicht einer
dreidimensionalen Grafik. Siehe auch azimuth
.
Standardwert: [30, 30]
Setzt die Anzahl der Gitterlinen für die x- und y-Achsen einer dreidimensionalen Grafik.
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.
Bewirkt, dass die horizontale Achse logarithmisch skaliert wird. Diese
Grafikoption kann nicht mit der Funktion set_plot_option
gesetzt werden.
Siehe auch logy
.
Bewirkt, dass die vertikale Achse logarithmisch skaliert wird. Diese
Grafikoption kann nicht mit der Funktion set_plot_option
gesetzt werden.
Siehe auch logx
.
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.
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.
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.
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.
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.
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
.
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.
Standardwert: true
Kontrolliert, ob die Bildschirmausgabe des Grafikformats gestartet wird.
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
.
Bestimmt den Wertebereich für das Zeichnen einer parametrischen Kurve mit der
Funktion plot2d
. Die Variable einer parametrischen Kurve muss mit
t
bezeichnet werden.
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.
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.
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.
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.
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.
Legt für eine dreidimensionalen Grafik den Bereich für die z-Achse fest.
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.
Nächste: Gnuplot_pipes Formatfunktionen, Vorige: Grafikoptionen, Nach oben: Grafische Darstellung [Inhalt][Index]
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.
Setzt den Terminaltyp für das Grafikformat Gnuplot.
Die Ausgabe von Gnuplot wird in einem separatem Fenster angezeigt.
Die Ausgabe von Gnuplot wird in der Maxima Konsole mit Ascii-Zeichen angezeigt.
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.
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.
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"]
Hat die Grafikoption gnuplot_pm3d
den Wert false
, wird der
PM3D-Modus ausgeschaltet. Dieser Modus ist standardmäßig eingeschaltet.
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
""
.
Dies ist eine veraltete Option, die von der Grafikoption legend
ersetzt
wurde.
Dies ist eine veraltete Option, die von der Grafikoption style
ersetzt wurde.
Das Gnuplot-Kommando, um den Standardtyp eines Terminals zu setzen.
Der Standardwert ist set term pop
.
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.
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.
Vorige: Gnuplot Optionen, Nach oben: Grafische Darstellung [Inhalt][Index]
Öffnet eine Pipe, die im Grafikformat gnuplot_pipes
für den Austausch
der Daten genutzt wird.
Schließt die Pipe, die im Grafikformat gnuplot_pipes
für den
Austausch der Daten genutzt wird.
Schließt die Pipe, die im Grafikformat gnuplot_pipes
für den
Austausch der Daten genutzt wird, und öffnet eine neue Pipe.
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.
Im Grafikformat gnuplot_pipes
wird Gnuplot zurückgesetzt. Um die
Anzeige zu aktualisieren, kann das Kommando gnuplot_replot
nach dem
Kommando gnuplot_reset
ausgeführt werden.
Nächste: Mengen, Vorige: Grafische Darstellung [Inhalt][Index]
Nächste: Dateien, Vorige: Eingabe und Ausgabe, Nach oben: Eingabe und Ausgabe [Inhalt][Index]
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
Nächste: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe, Vorige: Kommentare, Nach oben: Eingabe und Ausgabe [Inhalt][Index]
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
Nächste: Funktionen und Variablen für die TeX-Ausgabe, Vorige: Dateien, Nach oben: Eingabe und Ausgabe [Inhalt][Index]
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.
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,
entspricht dem Kommando
demo
)demo(filename)
. batch
sucht für diesen Fall die Datei in
der Liste der Verzeichnisse file_search_demo
. Siehe auch die Funktion
demo
.
batch(filename,
entspricht dem Kommando
test
)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
.
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.
Beendet eine Aufzeichnung, die von den Funktionen writefile
oder
appendfile
gestartet wurde, und schließt die Ausgabedatei.
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.
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
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.
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
.
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
.
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
.
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
.
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.
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
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.
Standardwert: true
loadprint
kontrolliert, ob Meldungen ausgegeben werden, wenn eine Datei
geladen wird.
loadprint
den Wert true
, wird immer eine Meldung
ausgegeben.
loadprint
den Wert 'loadfile
, wird eine Meldung
ausgegeben, wenn die Datei mit der Funktion loadfile
geladen wird.
loadprint
den Wert 'autoload
, wird eine Meldung
ausgegeben, wenn eine Datei automatisch geladen wird.
loadprint
den Wert false
, werden keine Meldungen beim
Laden von Dateien ausgegeben.
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
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.
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.
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.
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
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.
Nächste: Funktionen und Variablen für die Fortran-Ausgabe, Vorige: Funktionen und Variablen für die Eingabe und Ausgabe, Nach oben: Eingabe und Ausgabe [Inhalt][Index]
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) $$x\,y\,z$$
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
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
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
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
Vorige: Funktionen und Variablen für die TeX-Ausgabe, Nach oben: Eingabe und Ausgabe [Inhalt][Index]
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.
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
Default value: false
When fortspaces
is true
, fortran
fills out
each printed line with spaces to 80 columns.
Nächste: Summen, Produkte und Reihen, Vorige: Eingabe und Ausgabe [Inhalt][Index]
Nächste: Funktionen und Variablen für Mengen, Vorige: Mengen, Nach oben: Mengen [Inhalt][Index]
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.
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.
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
.
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.
Stavros Macrakis aus Cambridge, Massachusetts und Barton Willis von der Universität Nebraska in Kearney (UNK) haben die Funktionen und die Dokumentation für Mengen geschrieben.
Vorige: Einführung in Mengen, Nach oben: Mengen [Inhalt][Index]
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}
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)]
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
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]}
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}
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
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)}
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
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]
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}}
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
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)}
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);
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])]))
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])}
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
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]}
intersect
ist identisch mit der Funktion intersection
.
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) {}
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
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})
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
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)}
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}
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
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)
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)
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}]
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]}
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) {{}}
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]
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
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) {}
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
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}
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
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
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}}
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
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!
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
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}
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
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}
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)
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}
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]
Nächste: Einführung in Reihen, Vorige: Summen, Produkte und Reihen, Nach oben: Summen, Produkte und Reihen [Inhalt][Index]
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
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
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
.
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
.
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
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)
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
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
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
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
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.
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.
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
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
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
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)
Nächste: Funktionen und Variablen für Reihen, Vorige: Summen und Produkte, Nach oben: Summen, Produkte und Reihen [Inhalt][Index]
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.
Nächste: Poisson Reihen, Vorige: Einführung in Reihen, Nach oben: Summen, Produkte und Reihen [Inhalt][Index]
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
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.
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)]
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
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.
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
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
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
.
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]]
Hat den Rückgabewert true
, wenn das Argument expr eine
Taylorreihe ist. Ansonsten ist der Rückgabewert false
.
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.
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.
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
.
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
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
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
Standardwert: false
Hat die Optionsvariable verbose
den Wert true
, werden von der
Funktion powerseries
Meldungen über die verwendeten Algorithmen
ausgegeben.
Nächste: Kettenbrüche, Vorige: Funktionen und Variablen für Reihen, Nach oben: Summen, Produkte und Reihen [Inhalt][Index]
Converts a into a Poisson encoding.
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.
Differentiates a with respect to b. b must occur only in the trig arguments or only in the coefficients.
Functionally identical to intopois (a^b)
. b must be a
positive integer.
Integrates in a similarly restricted sense (to poisdiff
). Non-periodic
terms in b are dropped if b is in the trig arguments.
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)].
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.
Is functionally identical to intopois (a + b)
.
Converts a into a Poisson series for a in general representation.
The symbol /P/
follows the line label of Poisson series expressions.
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)
.
Is functionally identical to intopois (a*b)
.
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.
Prints a Poisson series in a readable format. In common with outofpois
,
it will convert a into a Poisson encoding first, if necessary.
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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:
(%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]
cfdisrep
.
(%i1) cflength: 3$ (%i2) cfdisrep (cf (sqrt (3)))$ (%i3) ev (%, numer); (%o3) 1.731707317073171
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]
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
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
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]
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Nächste: Funktionen und Variablen der Differentiation, Vorige: Analysis, Nach oben: Analysis [Inhalt][Index]
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.
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
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)
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.
Standardwert: true
Hat tlimswitch
den Wert true
, nutzt die Funktion limit
eine
Taylor-Reihenentwicklung, wenn der Grenzwert nicht mit anderen Methoden
bestimmt werden kann.
Nächste: Integration, Vorige: Funktionen und Variablen für Grenzwerte, Nach oben: Analysis [Inhalt][Index]
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
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 /
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
.
Wird für ein Symbol eine Ableitung mit der Funktion gradef
definiert,
dann erhält das Symbol die Eigenschaft atomgrad
.
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
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.
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)
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
Standardwert: []
dependencies
ist eine Liste der Symbole, für die eine Abhängigkeit
mit den Funktionen depends
oder gradef
definiert wurde. Siehe
depends
und gradef
.
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
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
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
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
.
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)
.
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:
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.
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.
Standardwert: []
gradefs
ist eine Liste der Funktionen, für die eine Ableitung mit der
Funktion gradef
definiert wurde.
Nächste: Differentialgleichungen, Vorige: Funktionen und Variablen der Differentiation, Nach oben: Analysis [Inhalt][Index]
Nächste: Funktionen und Variablen der Integration, Vorige: Integration, Nach oben: Integration [Inhalt][Index]
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.
Nächste: Einführung in QUADPACK, Vorige: Einführung in die Integration, Nach oben: Integration [Inhalt][Index]
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
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.
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.
Standardwert: true
Hat erfflag
den Wert false
, wird von der Funktion risch
die Fehlerfunktion erf
nicht in die Lösung eingeführt.
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
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
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
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
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
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.
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)
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.
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
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)
Entspricht der Funktion ldefint
mit dem Wert true
für die
Optionsvariable tlimswitch
.
Nächste: Funktionen und Variablen für QUADPACK, Vorige: Funktionen und Variablen der Integration, Nach oben: Integration [Inhalt][Index]
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.
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.
Vorige: Einführung in QUADPACK, Nach oben: Integration [Inhalt][Index]
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:
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
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:
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]
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:
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
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:
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
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:
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
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:
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
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:
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
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:
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
.
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.
Nächste: Einführung in Differentialgleichungen, Vorige: Integration, Nach oben: Analysis [Inhalt][Index]
Nächste: Funktionen und Variablen für Differentialgleichungen, Vorige: Differentialgleichungen, Nach oben: Differentialgleichungen [Inhalt][Index]
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.
Vorige: Einführung in Differentialgleichungen, Nach oben: Differentialgleichungen [Inhalt][Index]
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.
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
.
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.
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.
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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Nächste: Funktionen und Variablen für Polynome, Vorige: Polynome, Nach oben: Polynome [Inhalt][Index]
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.
Vorige: Einführung in Polynome, Nach oben: Polynome [Inhalt][Index]
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
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
.
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
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
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 ]
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]
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
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
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)
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)]
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]
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.
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)
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
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)
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) )
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.
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
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
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]
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
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
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)
Entspricht der Funktion factorsum
mit den Unterschied, dass anstatt der
Funktion factor
die Funktion gfactor
angewendet wird, um den
Ausdruck expr zu faktorisieren.
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)
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.
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]
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)
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
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
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
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)
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
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
.
Gibt eine Liste mit den Potenzen der Variablen x zurück, die im Ausdruck expr auftreten.
Mit dem Kommando load("powers")
wird die Funktion geladen.
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
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
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)
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
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
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
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
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
.
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
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
.
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.
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.
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
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
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
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
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
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
.
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
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.
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.
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
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
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.
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.
Gibt eine Liste mit den Variablen des Ausdrucks expr zurück. Der Ausdruck liegt in einer CRE-Form vor.
Siehe auch die Funktion ratvars
.
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)
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]
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.
Entfernt Eigenschaften von den Symbolen x_1, …, x_n, die mit
der Funktion tellrat
zugewiesen wurden.
Nächste: Lineare Algebra, Vorige: Polynome [Inhalt][Index]
Vorige: Gleichungen, Nach oben: Gleichungen [Inhalt][Index]
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.
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
Standardwert: false
Die Optionsvariable algexact
kontrolliert die Funktion algsys
folgendermaßen:
algexact
den Wert true
, wird von der Funktion algsys
stets solve
aufgerufen. Findet solve
keine Lösung, wird die
Funktion realroots
aufgerufen.
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
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]]
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:
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.
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
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)
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]
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]
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]
dimen
ist ein Paket für die Dimensionsanalyse. load("dimen")
lädt dieses Paket. demo(dimen)
zeigt eine kleine Demonstration.
Standardwert: true
Hat dispflag
den Wert false
, werden Ausgaben der Funktion
solve
unterdrückt.
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)
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
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.
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.
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
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]
Standardwert: true
Hat linsolvewarn
den Wert true
, gibt die Funktion
linsolve
gegebenenfalls die Meldung Dependent equations eliminated
aus.
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
.
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]
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
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
.
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.
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.
Standardwert: false
Hat realonly
den Wert true
, gibt algsys
nur Lösungen
zurück, die nicht die imaginäre Einheit %i
enthalten.
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]
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
Standardwert: 1.0e-7
rootsepsilon
ist die Toleranz, die den Vertrauensbereich für die von
der Funktion realroots
gefundenen Wurzeln festsetzt.
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:
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.
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.
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]]
Standardwert: true
Hat solvedecomposes
den Wert true
, ruft solve
die Funktion
polydecomp
auf, um Polynome zu zerlegen.
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) []
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.
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) []
Standardwert: false
Hat solveradcan
den Wert true
, ruft solve
die Funktion
radcan
auf, um Ausdrücke zu vereinfachen, die Exponentialfunktionen
und Logarithmen enthalten.
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]
Nächste: Tensoren, Vorige: Gleichungen [Inhalt][Index]
Nächste: Funktionen und Variablen der linearen Algebra, Vorige: Lineare Algebra, Nach oben: Lineare Algebra [Inhalt][Index]
Nächste: Vektoren, Vorige: Einführung in die lineare Algebra, Nach oben: Einführung in die lineare Algebra [Inhalt][Index]
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
Nächste: Eigenwerte, Vorige: Nicht-kommutative Multiplikation, Nach oben: Einführung in die lineare Algebra [Inhalt][Index]
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
.
Vorige: Vektoren, Nach oben: Einführung in die lineare Algebra [Inhalt][Index]
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
Vorige: Einführung in die lineare Algebra, Nach oben: Lineare Algebra [Inhalt][Index]
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 ]
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 ]
Gibt die adjungierte der Matrix M zurück.
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 ]
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)
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 ]
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 ]
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 ]
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.
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.
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
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.
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.
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) ]
Standardwert: true
Hat domxmxops
den Wert true
, werden allen Matrix-Matrix und
Matrix-Listen-Operationen ausgeführt.
Standardwert: false
Hat domxnctimes
den Wert true
, werden nichtkommutative Produkte
von Matrizen ausgeführt.
Standardwert: false
Hat doscmxops
den Wert true
, werden Skalar-Matrix-Operationen
ausgeführt.
Standardwert: false
Hat doscmxplus
den Wert true
, haben Skalar-Matrix-Operationen
eine Matrix als Ergebnis. Dieser Schalter ist nicht unter doallmxops
subsumiert.
Standardwert: true
Hat dot0nscsimp
den Wert true
, werden nichtkommutative Produkte
mit einer Null und einem nichtskalaren Term zu einem kommutativen Produkt
vereinfacht.
Standardwert: true
Hat dot0simp
den Wert true
, werden nichtkommutative Produkte mit
einer Null und einem skalaren Term zu einem kommutatitiven Produkt vereinfacht.
Standardwert: true
Hat dot1simp
den Wert true
, werden nichtkommutative Produkte mit
einer Eins und einem anderen Term zu einem kommutativen Produkt vereinfacht.
Standardwert: true
Hat dotassoc
den Wert true
, vereinfacht Maxima ein Ausdruck
(A.B).C
zu A.(B.C)
.
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.
Standardwert: false
Hat dotdistrib
den Wert true
, vereinfacht Maxima einen Ausdruck
A.(B + C)
zu A.B + A.C
.
Standardwert: true
Hat dotexptsimp
den Wert true
, vereinfacht Maxima einen Ausdruck
A.A
zu A^^2
.
Standardwert: 1
dotident
ist der Wert der für den Ausdruck X^^0
zurückgegeben
wird.
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)
.
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 ]
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.
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
Gibt eine m x
n-Matrix zurück, deren Elemente den Wert 0
haben, bis auf das Element [i, j]
, das den Wert x hat.
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) ]
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]
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 ]
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]
Gibt eine n x
n-Einheitsmatrix zurück.
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
.
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.
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 ]
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 ]
Gibt eine Matrix mit den Elementen [i,j]
zurück, die mit
f(M[i,j])
berechnet werden.
Siehe auch map
, fullmap
, fullmapl
, and apply
.
Gibt true
zurück, wenn expr eine Matrix ist. Ansonsten wird
false
zurückgegeben.
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 ]
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) ) ]
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 ]
Gibt die Spur einer quadratischen Matrix M zurück.
Gibt den Minor zu i, j der Matrix M zurück. Die Matrix entsteht durch Streichen der i-ten Spalte und j-ten Zeile.
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.
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.
Berechnet die Permanente der Matrix M. Die Permanente ist ähnlich der Determinate, aber es fehlen die Vorzeichenwechsel.
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.
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.
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.
Standardwert: ]
rmxchar
ist das Zeichen, das für die rechte Seite einer Matrix
ausgegeben wird. Siehe auch lmxchar
.
Gibt die i-te Spalte der Matrix M zurück. Der Rückgabewert ist eine Matrix.
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.
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
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.
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
.
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.
Gibt eine Kopie der Matrix M zurück, in der die Zeilen i_1, …, i_m und Spalten j_1, …, j_n nicht enthalten sind.
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.
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 ]
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
.
Gibt den Einheitsvektor x/norm(x) zurück.
Das Kommando load("eigen")
lädt die Funktion.
uvect
ist ein Alias-Name der Funktion unitvector
.
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.
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
.
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
Gibt eine m x n-Matrix zurück, deren Elemente alle Null sind.
Nächste: Zahlentheorie, Vorige: Lineare Algebra [Inhalt][Index]
Nächste: Paket ITENSOR, Vorige: Tensoren, Nach oben: Tensoren [Inhalt][Index]
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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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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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.
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
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
Ist vergleichbar mit der Funktion canten
. Im Unterschied zu
canten
werden zusätzlich Tensorverjüngungen ausgeführt.
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.
Die Liste contractions
enthält die Tensoren, die mit der Funktion
defcon
die Eigenschaft einer Tensorverjüngung erhalten haben.
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.
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]]]
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
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
.
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 %
.
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
.
Standardwert: %
Enthält den Präfix, der einem neuen Index vorangestellt wird, der mit der
Funktion idummy
gebildet wird.
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
.
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]]
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
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
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.
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
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.
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
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
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
Entfernt alle Werte von den Komponenten des Tensors tensor, die einen
Wert mit der Funktion components
erhalten haben.
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.
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
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
Nächste: Tensoranalysis, Vorige: Behandlung indizierter Größen, Nach oben: Funktionen und Variablen für ITENSOR [Inhalt][Index]
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.
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]], []]]
Entfernt die Symmetrieeigenschaften des Tensors tensor, der m kovariante und n kontravariante Indizes hat.
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
.
Nächste: Tensoren in gekrümmten Räumen, Vorige: Tensorsymmetrien, Nach oben: Funktionen und Variablen für ITENSOR [Inhalt][Index]
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
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.
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
Wertet jedes Auftreten von Substantivformen der Funktion idiff
in
dem tensoriellem Ausdruck ten aus.
Gibt einen zum Argument expr äquivalenten Ausdruck zurück, in dem
alle Ableitungen von indizierten Größen durch Substantivformen der
Funktion idiff
ersetzt sind.
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
Alle tensoriellen Größen tensor_i die im Ausdruck expr auftreten und keine Ableitungen haben, werden zu Null gesetzt.
Alle tensoriellen Größen tensor_i die im Ausdruck expr auftreten und Ableitungen haben, werden zu Null gesetzt.
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
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]
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.
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])
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
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
Setzt alle tensoriellen Größen, die genau einen Ableitungsindex haben, auf den Wert Null.
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.
Nächste: Begleitende Vielbeine, Vorige: Tensoranalysis, Nach oben: Funktionen und Variablen für ITENSOR [Inhalt][Index]
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.
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.
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
.
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
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
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)
Wendet die Lorenz-Eichung an, indem alle indizierten Größen in expr zu Null gesetzt werden, die einen zu einem kontravarianten Index identischen Ableitungsindex haben.
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
Nächste: Torsion und Nichtmetrizität, Vorige: Tensoren in gekrümmten Räumen, Nach oben: Funktionen und Variablen für ITENSOR [Inhalt][Index]
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
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.
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.
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
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.
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.
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
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
The frame field. Contracts with the inverse frame field (ifri
) to
form the frame metric (ifg
).
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.
The frame metric. Defaults to kdelta
, but can be changed using
components
.
The inverse frame metric. Contracts with the frame metric (ifg
)
to kdelta
.
Default value: true
Specifies how the frame bracket (ifb
) is computed.
Nächste: Graßmann-Algebra, Vorige: Begleitende Vielbeine, Nach oben: Funktionen und Variablen für ITENSOR [Inhalt][Index]
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.
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
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.)
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.)
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.)
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.)
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
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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.
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
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.
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
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
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.
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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.
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.
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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.
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
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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
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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: Einführung in CTENSOR, Nach oben: Paket CTENSOR [Inhalt][Index]
ctensor
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.
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
.
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
.
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.
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
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.
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.
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.
Returns the scalar curvature (obtained by contracting the Ricci tensor) of the Riemannian manifold with the given metric.
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.
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.
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.
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
.
Computes the contravariant components of the Riemann
curvature tensor as array elements uriem[i,j,k,l]
. These are displayed
if dis is true
.
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.
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.
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()
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.
Standardwert: false
When the variable cframe_flag
is set to true, the ctensor
package
performs its calculations using a moving frame.
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
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
.
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
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.
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.
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
.
Computes the (2,1) contortion coefficients from the torsion tensor tr.
Computes the (2,1) nonmetricity coefficients from the nonmetricity vector nm.
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
.)
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]]
Computes the covariant gradient of a scalar function allowing the
user to choose the corresponding vector name as the example under
contragrad
illustrates.
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
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
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
.
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.
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
.
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
.
*** 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
.
*** NOT YET IMPLEMENTED ***
generates the field equations of Rosen’s bimetric theory. The field
equations are the components of an array named rosen
.
Returns true
if M is a diagonal matrix or (2D) array.
Returns true
if M is a symmetric matrix or (2D) array.
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.
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
Returns a new list consisting of L with the n’th element deleted.
ctensor
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
.
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.
Causes trigonometric simplifications to be used when tensors are computed.
Presently, ctrgsimp
affects only computations involving a moving frame.
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.
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
.
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
.
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.
Variable used for Taylor-series expansion if ctayswitch
is set to
true
.
Maximum power used in Taylor-series expansion when ctayswitch
is
set to true
.
Point around which Taylor-series expansion is carried out when
ctayswitch
is set to true
.
The determinant of the metric tensor lg
. Computed by cmetric
when
cframe_flag
is set to false
.
Causes rational simplification to be applied by christof
.
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.
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.
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.
The covariant frame metric. By default, it is initialized to the 4-dimensional
Lorentz frame with signature (+,+,+,-). Used when cframe_flag
is
true
.
The inverse frame metric. Computed from lfg
when cmetric
is
called while cframe_flag
is set to true
.
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
.
The covariant Riemann tensor. Computed by lriemann
.
The contravariant Riemann tensor. Computed by uriemann
.
The mixed Ricci-tensor. Computed by ricci
.
The contravariant Ricci-tensor. Computed by uricci
.
The metric tensor. This tensor must be specified (as a dim
by
dim
matrix) before other computations can be performed.
The inverse of the metric tensor. Computed by cmetric
.
The Weyl tensor. Computed by weyl
.
Frame bracket coefficients, as computed by frame_bracket
.
The Kretchmann invariant. Computed by rinvariant
.
A Newman-Penrose null tetrad. Computed by nptetrad
.
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 ]
User-supplied rank-3 tensor representing torsion. Used by contortion
.
The contortion tensor, computed from tr
by contortion
.
User-supplied nonmetricity vector. Used by nonmetricity
.
The nonmetricity coefficients, computed from nm
by nonmetricity
.
Variable indicating if the tensor package has been initialized. Set and used by
csetup
, reset by init_ctensor
.
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
.
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()
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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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.
Vorige: Einführung in ATENSOR, Nach oben: Paket ATENSOR [Inhalt][Index]
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)
.
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
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
.
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
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
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
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.
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.
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
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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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
Gibt das n-te Bernoulli-Polynom in der Variablen x zurück.
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.
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.
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
.
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
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
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]
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
.
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]
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
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]
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]
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]
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
Gibt die ganzzahlige Wurzel des Betrages von x zurück, wenn x eine ganze Zahl ist. Andernfalls wird eine Substantivform zurückgegeben.
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]
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.
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]
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
Gibt die kleinste Primzahl zurück, die der Zahl n folgt.
(%i1) next_prime(27); (%o1) 29
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
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.
Standardwert: 25
Die Anzahl der Pseudo-Primzahl-Tests nach Miller-Rabin in der Funktion
primep
.
Gibt eine Liste mit allen Primzahlen von start bis end zurück.
(%i1) primes(3, 7); (%o1) [3, 5, 7]
Gibt die größte Primzahl zurück, die kleiner als die Zahl n ist.
(%i1) prev_prime(27); (%o1) 23
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
Gibt die Anzahl der ganzen Zahlen zurück, die kleiner oder gleich n und teilerfremd zu n sind.
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
.
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
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)
zeigt eine Additionstabelle von allen Elementen in (Z/nZ).
Siehe auch zn_mult_table
, zn_power_table
.
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]]
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
.
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
Gibt eine Liste mit Faktorgeneratoren zurück, die zu den charakteristischen Faktoren des Totienten von n passen.
Für Erläuterungen und Beispiele siehe zn_characteristic_factors
.
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 ]
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
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 ]
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]
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]
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 ]
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
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.
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]]
Standardwert: false
Eine multiplikative Gruppe (Z/n
Z)* 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/n
Z)* überprüft,
ob auf n
überhaupt einer der oben genannten Fälle zutrifft. Nur wenn
zn_primroot_pretest
true
ist, wird dieser Prätest ausgeführt.
Standardwert: false
Entscheidet, ob zn_primroot
beim Erreichen von zn_primroot_limit
einen Hinweis ausgibt.
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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
Nächste: Gammafunktionen und verwandte Funktionen, Vorige: Einführung für spezielle Funktionen, Nach oben: Spezielle Funktionen [Inhalt][Index]
Nächste: Hankel-Funktionen, Vorige: Bessel-Funktionen und verwandte Funktionen, Nach oben: Bessel-Funktionen und verwandte Funktionen [Inhalt][Index]
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)
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.
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.
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.
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.
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
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
Entspricht scaled_bessel_i(0,z)
. Siehe scaled_bessel_i
.
Entspricht scaled_bessel_i(1,z)
. Siehe scaled_bessel_i
.
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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
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.
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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
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
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
.
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
.
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
.
Vorige: Airy-Funktionen, Nach oben: Bessel-Funktionen und verwandte Funktionen [Inhalt][Index]
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
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
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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.
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
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
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
.
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
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.
Der Logarithmus der Gammafunktion.
Die unvollständige Gammafunktion (A & S 6.5.2) die definiert ist als
inf / [ a - 1 - t I t %e dt ] / z
Regularisierte unvollständige Gammafunktion (A & S 6.5.1)
gamma_incomplete(a, z) ---------------------- gamma(a)
Verallgemeinerte unvollständige Gammafunktion
z2 / [ a - 1 - t I t %e dt ] / z1
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.
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)
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
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)
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
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)
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.
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
.
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.
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
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
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
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
Ersetzt Binomial-, Gamma- und Beta-Funktionen, die im Ausdruck expr auftreten, durch Fakultäten.
Siehe auch die Funktion makegamma
.
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
Nächste: Fehlerfunktionen, Vorige: Gammafunktionen und verwandte Funktionen, Nach oben: Spezielle Funktionen [Inhalt][Index]
Die Exponentiellen Integrale und verwandte Funktionen sind definiert in Abramowitz und Stegun, Handbook of Mathematical Functions, Kapitel 5.
Das Exponentielle Integral E1(z)
(A&S 5.1.1).
Das Exponentielle Integral Ei(z)
(A&S 5.1.2).
Das Exponentielle Integral Li(z)
(A&S 5.1.3).
Das Exponentielle Integral E[n](z)
(A&S 5.1.4).
Das Exponentielle Integral Si(z)
(A&S 5.2.1).
Das Exponentielle Integral Ci(z)
(A&S 5.2.2).
Das Exponentielle Integral Shi(z)
(A&S 5.2.3).
Das Exponentielle Integral Chi(z)
(A&S 5.2.4).
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
.
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
.
Nächste: Elliptische Funktionen und Integrale, Vorige: Exponentielle Integrale, Nach oben: Spezielle Funktionen [Inhalt][Index]
Die Fehlerfunktion und verwandte Funktionen sind definiert in Abramowitz und Stegun, Handbook of Mathematical Functions, Kapitel 7.
Die komplementäre Fehlerfunktion erfc(z) = 1 - erf(z)
(A & S 7.1.2).
Die imaginäre Fehlerfunktion erfi(z) = -%i*erf(%i*z)
.
Die verallgemeinerte Fehlerfunktion Erf(z1, z2).
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.
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.
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.
Standardwert: false
Hat die Optionsvariable hypergeometric_representation
den Wert
true
, werden die Funktionen fresnel_s
und fresnel_c
in
eine hypergeometrische Funktion transformiert.
Nächste: Hypergeometrische Funktionen, Vorige: Fehlerfunktionen, Nach oben: Spezielle Funktionen [Inhalt][Index]
Nächste: Funktionen und Variablen für Elliptische Funktionen, Vorige: Elliptische Funktionen und Integrale, Nach oben: Elliptische Funktionen und Integrale [Inhalt][Index]
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).
Nächste: Funktionen und Variablen für Elliptische Integrale, Vorige: Einführung in Elliptische Funktionen und Integrale, Nach oben: Elliptische Funktionen und Integrale [Inhalt][Index]
Die Jacobische elliptische Funktion sn(u,m).
Die Jacobische elliptische Funktion cn(u,m).
Die Jacobische elliptische Funktion dn(u,m).
Die Jacobische elliptische Funktion ns(u,m) = 1/sn(u,m).
Die Jacobische elliptische Funktion sc(u,m) = sn(u,m)/cn(u,m).
Die Jacobische elliptische Funktion sd(u,m) = sn(u,m)/dn(u,m).
Die Jacobische elliptische Funktion nc(u,m) = 1/cn(u,m).
Die Jacobische elliptische Funktion cs(u,m) = cn(u,m)/sn(u,m).
Die Jacobische elliptische Funktion cd(u,m) = cn(u,m)/dn(u,m).
Die Jacobische elliptische Funktion nc(u,m) = 1/cn(u,m).
Die Jacobische elliptische Funktion ds(u,m) = dn(u,m)/sn(u,m).
Die Jacobische elliptische Funktion dc(u,m) = dn(u,m)/cn(u,m).
Die inverse Jacobische elliptische Funktion sn(u,m).
Die inverse Jacobische elliptische Funktion cn(u,m).
Die inverse Jacobische elliptische Funktion dn(u,m).
Die inverse Jacobische elliptische Funktion ns(u,m).
Die inverse Jacobische elliptische Funktion sc(u,m).
Die inverse Jacobische elliptische Funktion sd(u,m).
Die inverse Jacobische elliptische Funktion nc(u,m).
Die inverse Jacobische elliptische Funktion cs(u,m).
Die inverse Jacobische elliptische Funktion cd(u,m).
Die inverse Jacobische elliptische Funktion nc(u,m).
Die inverse Jacobische elliptische Funktion ds(u,m).
Die inverse Jacobische elliptische Funktion dc(u,m).
Vorige: Funktionen und Variablen für Elliptische Funktionen, Nach oben: Elliptische Funktionen und Integrale [Inhalt][Index]
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
.
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
.
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
.
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.
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.
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.
Nächste: Weitere spezielle Funktionen, Vorige: Elliptische Funktionen und Integrale, Nach oben: Spezielle Funktionen [Inhalt][Index]
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.
Ist die Whittaker W Funktion. Siehe A & S 13.1.33 für die Definition.
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.
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
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.
Vorige: Hypergeometrische Funktionen, Nach oben: Spezielle Funktionen [Inhalt][Index]
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]
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
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
Der Hauptzweig der Lambert W Funktion, die Lösung von
z = W(z) * exp(W(z))
.
Die Plasma Dispersion Funktion
nzeta(z) = %i*sqrt(%pi)*exp(-z^2)*(1-erf(-%i*z))
.
Gibt realpart(nzeta(z))
zurück.
Gibt imagpart(nzeta(z))
zurück.
Lommels kleine Funktion s[u,v](z)
. Siehe Gradshteyn & Ryzhik 8.570.1.
Nächste: Muster und Regeln, Vorige: Spezielle Funktionen [Inhalt][Index]
Nächste: Funktionen und Variablen für die schnelle Fourier-Transformation, Vorige: Fourier-Transformationen, Nach oben: Fourier-Transformationen [Inhalt][Index]
Das Paket fft
enthält Funktionen für die numerische Berechnung der
schnellen Fourier Transformation (FFT - "Fast Fourier Transform").
Nächste: Einführung in Fourierreihen, Vorige: Einführung in die schnelle Fourier-Transformation, Nach oben: Fourier-Transformationen [Inhalt][Index]
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.
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.
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
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]
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
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
Nächste: Funktionen und Variablen für Fourierreihen, Vorige: Funktionen und Variablen für die schnelle Fourier-Transformation, Nach oben: Fourier-Transformationen [Inhalt][Index]
Das Paket fourie
enthält Funktionen für die symbolische Berechnungen
von Fourierreihen. Weiterhin enthält das Paket Funktionen, um
Fourierkoeffizienten zu berechnen und einige weitere Funktionen.
Vorige: Einführung in Fourierreihen, Nach oben: Fourier-Transformationen [Inhalt][Index]
Gibt true
zurück, wenn equal(x, y)
das Ergebnis
true
hat. Ansonsten ist das Ergebnis false
.
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.
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.
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.
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
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.
Standardwert: true
Kontrolliert die Vereinfachung der Sinus-Funktion durch die Funktion
foursimp
. Siehe die Funktion foursimp
.
Standardwert: true
Kontrolliert die Vereinfachung der Kosinus-Funktion durch die Funktion
foursimp
. Siehe die Funktion foursimp
.
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.
Gibt die Kosinus-Koeffizienten einer Fourierreihe für die Funktion
f(x)
zurück, die auf dem Intervall [0, p]
definiert ist.
Gibt die Sinus-Koeffizienten einer Fourierreihe für die Funktion
f(x)
zurück, die auf dem Intervall [0, p]
definiert ist.
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
Konstruiert eine Liste der Fourierintegral-Koeffizienten der Funktion
f(x)
, die auf dem Intervall [minf, inf]
definiert ist.
Gibt die Koeffizienten des Kosinus-Fourierintegrals der Funktion
f(x)
zurück, die auf dem Intervall [0, inf]
definiert ist.
Gibt die Koeffizienten des Sinus-Fourierintegrals der Funktion
f(x)
zurück, die auf dem Intervall [0, inf]
definiert ist.
Nächste: Funktionsdefinitionen, Vorige: Fourier-Transformationen [Inhalt][Index]
Nächste: Funktionen und Variablen für Muster und Regeln, Vorige: Muster und Regeln, Nach oben: Muster und Regeln [Inhalt][Index]
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.
Vorige: Einführung in Muster und Regeln, Nach oben: Muster und Regeln [Inhalt][Index]
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)
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)
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)
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
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);
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
.
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.
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)]
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
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) -> []]
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:
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.
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
Standardwert: [default_let_rule_package]
let_rule_packages
ist eine Informationsliste mit den vom Nutzer mit der
Funktion let
definierten Regelpaketen.
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)!
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
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.
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)]
Standardwert: 10000
maxapplydepth
ist die maximale Verschachtelungstiefe für die die
Funktionen apply1
und apply2
auf die Baumstruktur eines Ausdrucks
angewendet werden.
Standardwert: 10000
maxapplyheight
ist die maximale Verschachtelungstiefe für die die
Funktion applyb1
Bottom-up auf die Baumstruktur eines Ausdrucks
angewendet wird.
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.
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)]
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
.
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)
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
Nächste: Laufzeitumgebung, Vorige: Muster und Regeln [Inhalt][Index]
Nächste: Makros, Vorige: Funktionsdefinitionen, Nach oben: Funktionsdefinitionen [Inhalt][Index]
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.
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.
Nächste: Funktionen und Variablen für Funktionsdefinitionen, Vorige: Funktionen, Nach oben: Funktionsdefinitionen [Inhalt][Index]
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)
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
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
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
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
.
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<>
Vorige: Makros, Nach oben: Funktionsdefinitionen [Inhalt][Index]
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)
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.
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)
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:
mode_declare(name, mode)
deklariert den Typ der Variablen
name für den Übersetzer. Siehe mode_declare
für eine Liste
der möglichen Typen.
declare(name, special)
deklariert die Variable als Special.
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
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
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)
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]]
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]
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
.
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
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
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]
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.
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.
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.
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.
Wendet die Funktion f auf jedes Element des äußeren Produktes der
Argumente a_1 x
a_2 x
… x
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
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.
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))
Nächste: Programmierung, Vorige: Funktionsdefinitionen [Inhalt][Index]
Nächste: Interrupts, Vorige: Laufzeitumgebung, Nach oben: Laufzeitumgebung [Inhalt][Index]
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 $fpprec) (format t " maxima-init.lisp ist geladen.~%")
Die Datei maxima-init.lisp
ist im besonderen dazu geeignet, einen
Patch in Maxima einzuspielen, um einen Programmierfehler zu beheben.
Nächste: Funktionen und Variablen der Laufzeitumgebung, Vorige: Initialisierung von Maxima, Nach oben: Laufzeitumgebung [Inhalt][Index]
Eine Berechnung kann mit dem Kommando ^c (control-c) abgebrochen werden. Standardmäßig kehrt Maxima zu der Eingabeaufforderung der Konsole zurück. In diesem Fall ist es nicht möglich, die Berechnung fortzusetzen.
Beispiel:
Eine lange Rechnung wird mit ^c abgebrochen. Maxima kehrt zur Eingabeaufforderung zurück.
(%i1) factor(factorial(10000))$ 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)
Vorige: Interrupts, Nach oben: Laufzeitumgebung [Inhalt][Index]
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.
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.
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
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
.
feature
) ¶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
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.
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]
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
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
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
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
Nächste: Übersetzer, Vorige: Laufzeitumgebung [Inhalt][Index]
Nächste: Einführung in die Programmierung, Vorige: Programmierung, Nach oben: Programmierung [Inhalt][Index]
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:
$foo
, $FOO
und $Foo
jeweils der
Maxima-Bezeichner foo
.
|$FOO|
und |$foo|
die
Maxima-Bezeichner foo
und FOO
.
|$Foo|
der
Maxima-Bezeichner Foo
.
Für die Syntax von Maxima-Bezeichnern siehe auch Bezeichner.
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)) $T)
Das Kommando :lisp
kann in einer Kommandozeile und in Dateien verwendet
werden, die mit den Funktionen batch
oder demo
geladen werden.
Dagegen kann das Kommando :lisp
nicht in Dateien verwendet werden, die
mit den Funktionen load
, batchload
,
translate_file
oder compile_file
geladen werden.
Das Lisp-Makro #$
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))
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
.
Nächste: Funktionen und Variablen der Programmierung, Vorige: Lisp und Maxima, Nach oben: Programmierung [Inhalt][Index]
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
Vorige: Einführung in die Programmierung, Nach oben: Programmierung [Inhalt][Index]
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
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) )$
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
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
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
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
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) []
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]
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);
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
.
Gibt die letzte Fehlermeldung erneut aus. Die Fehlermeldung ist in der
Systemvariablen errormsg
enthalten. Die Funktion errormsg
formatiert diese und gibt sie aus.
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
Anweisung für Interationen. Siehe die do
-Anweisung für eine
Beschreibung der Iterationsmöglichkeiten von Maxima.
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.
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
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
Die return
-Anweisung wird in einem Block verwendet, um den Block mit dem
Ergebnis value zu verlassen. Siehe block
für mehr Informationen.
Wertet den Ausdruck expr aus und generiert eine Ausnahme mit dem Ergebnis
der Auswertung, die von der letzten catch
-Anweisung behandelt wird.
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Nächste: Funktionen und Variablen des Übersetzers, Vorige: Übersetzer, Nach oben: Übersetzer [Inhalt][Index]
Vorige: Einführung in den Übersetzer, Nach oben: Übersetzer [Inhalt][Index]
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
.
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.
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.
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.
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]
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);
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
.
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
.
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)
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)]
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
.
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.
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
.
Standardwert: true
Hat transrun
den Wert false
, werden die nicht-übersetzten
Versionen ausgeführt, falls diese noch vorhanden sind.
Siehe savedef
.
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.
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.
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.
Standardwert: true
Erklärt dem Übersetzer, dass die Funktionen acos
, asin
,
asec
und acsc
komplexe Werte zurückgegeben können.
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.
Standardwert: false
Hat tr_numer
den Wert true
, wird die numer
-Eigenschaft
von Symbolen vom Übersetzer angewendet.
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.
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.
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.
Gebe die Liste der Warnungen aus, welche bei der letzten Übersetzung erzeugt wurden.
Standardwert: true
Gebe Warnungen aus, wenn Funktionsaufrufe generiert werden, die möglicherweise nicht korrekt sind, aufgrund von ungeeigneten Deklarationen für die Übersetzung.
Standardwert: compfile
Gebe Warnungen aus, wenn FEXPR
-Ausdrücke im übersetzten Code
auftreten.
Standardwert: compfile
Gebe Warnungen aus, wenn die Funktion meval
aufgerufen wird. Dies
signalisiert Probleme bei der Übersetzung.
Standardwert: all
Gebe Warnungen aus, wenn Variablen Werte zugewiesen werden, die nicht zu dem deklarierten Typ passen.
Standardwert: compile
Kontrolliert, wann Warnungen über nicht-deklarierte Variablen angezeigt werden sollen.
Standardwert: all
Gebe eine Warnung aus, wenn undefinierte globale Variablen auftreten.
Nächste: Verschiedenes, Vorige: Übersetzer [Inhalt][Index]
Nächste: Debugger-Kommandos, Nach oben: Fehlersuche [Inhalt][Index]
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);
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
.
Nächste: Funktionen und Variablen der Fehlersuche, Vorige: Quellcode-Debugger, Nach oben: Fehlersuche [Inhalt][Index]
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.
Vorige: Debugger-Kommandos, Nach oben: Fehlersuche [Inhalt][Index]
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.
Standardwert: false
Hat refcheck
den Wert true
, gibt Maxima eine Meldung aus, wenn
einer Variablen zum ersten Mal ein Wert zugewiesen wird.
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
.
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.
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
.
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
.
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.
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
.
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
.
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.
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);
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.
Nächste: abs_integrate, Vorige: Fehlersuche [Inhalt][Index]
Nächste: Share-Pakete, Vorige: Verschiedenes, Nach oben: Verschiedenes [Inhalt][Index]
Dieses Kapitel enthält verschiedene Funktionen und Optionsvariablen.
Vorige: Share-Pakete, Nach oben: Verschiedenes [Inhalt][Index]
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.
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
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.
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
.
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.
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
Nächste: affine, Vorige: Verschiedenes [Inhalt][Index]
Nächste: Functions and Variables for abs_integrate, Vorige: abs_integrate, Nach oben: abs_integrate [Inhalt][Index]
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
Vorige: Introduction to abs_integrate, Nach oben: abs_integrate [Inhalt][Index]
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")
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")
.
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
.
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
.
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")
.
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")
.
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
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
.
Nächste: asympa, Vorige: abs_integrate [Inhalt][Index]
Nächste: Functions and Variables for Affine, Vorige: affine, Nach oben: affine [Inhalt][Index]
affine
is a package to work with groups of polynomials.
Vorige: Introduction to Affine, Nach oben: affine [Inhalt][Index]
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.
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
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.
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.
Returns the degree of a noncommutative polynomial p.
See declare_weights
.
load("affine")
loads this function.
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.
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.
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.
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.
Compute the Hilbert series through degree n for the current algebra.
load("affine")
loads this function.
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.
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.
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
.
Nächste: augmented_lagrangian, Vorige: affine [Inhalt][Index]
Nächste: Functions and variables for asympa, Vorige: asympa, Nach oben: asympa [Inhalt][Index]
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.
Vorige: Introduction to asympa, Nach oben: asympa [Inhalt][Index]
Vorige: augmented_lagrangian, Nach oben: augmented_lagrangian [Inhalt][Index]
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]]
Nächste: bode, Vorige: augmented_lagrangian [Inhalt][Index]
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")
.
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.
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")
.
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")
.
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")
.
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])$
(%i4) H2 (s) := 1 / (1 + s/omega0)$ (%i5) bode_gain (H2 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10$
(%i6) H3 (s) := 1 / (1 + s/omega0)^2$ (%i7) bode_gain (H3 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10$
(%i8) H4 (s) := 1 + s/omega0$ (%i9) bode_gain (H4 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10$
(%i10) H5 (s) := 1/s$ (%i11) bode_gain (H5 (s), [w, 1/1000, 1000])$
(%i12) H6 (s) := 1/((s/omega0)^2 + 2 * zeta * (s/omega0) + 1)$ (%i13) bode_gain (H6 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10, zeta = 1/10$
(%i14) H7 (s) := (s/omega0)^2 + 2 * zeta * (s/omega0) + 1$ (%i15) bode_gain (H7 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10, zeta = 1/10$
(%i16) H8 (s) := 0.5 / (0.0001 * s^3 + 0.002 * s^2 + 0.01 * s)$ (%i17) bode_gain (H8 (s), [w, 1/1000, 1000])$
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])$
(%i4) H2 (s) := 1 / (1 + s/omega0)$ (%i5) bode_phase (H2 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10$
(%i6) H3 (s) := 1 / (1 + s/omega0)^2$ (%i7) bode_phase (H3 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10$
(%i8) H4 (s) := 1 + s/omega0$ (%i9) bode_phase (H4 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10$
(%i10) H5 (s) := 1/s$ (%i11) bode_phase (H5 (s), [w, 1/1000, 1000])$
(%i12) H6 (s) := 1/((s/omega0)^2 + 2 * zeta * (s/omega0) + 1)$ (%i13) bode_phase (H6 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10, zeta = 1/10$
(%i14) H7 (s) := (s/omega0)^2 + 2 * zeta * (s/omega0) + 1$ (%i15) bode_phase (H7 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10, zeta = 1/10$
(%i16) H8 (s) := 0.5 / (0.0001 * s^3 + 0.002 * s^2 + 0.01 * s)$ (%i17) bode_phase (H8 (s), [w, 1/1000, 1000])$
(%i18) block ([bode_phase_unwrap : true], bode_phase (H8 (s), [w, 1/1000, 1000]));
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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 http://www.damtp.cam.ac.uk/user/na/reports.html
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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)
maxfun
The maximum number of function evaluations. (Defaults to 1000).
On return, a vector is given:
var = value
for each of the
variables listed in X.
load("fmin_cobyla")
loads this function.
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.
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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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Nächste: Functions and Variables for contrib_ode, Vorige: contrib_ode, Nach oben: contrib_ode [Inhalt][Index]
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:
%t
, or
%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.
Nächste: Possible improvements to contrib_ode, Vorige: Introduction to contrib_ode, Nach oben: contrib_ode [Inhalt][Index]
Returns a list of solutions of the ODE eqn with independent variable x and dependent variable y.
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
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
The variable method
is set to the successful solution method.
%c
is the integration constant for first order ODEs.
%k1
is the first integration constant for second order ODEs.
%k2
is the second integration constant for second order ODEs.
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
.
See gauss_a
.
The derivative with respect to x of
gauss_a(a, b, c, x)
.
The derivative with respect to x of
gauss_b(a, b, c, 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
.
Kummer’s U function, as defined in Abramowitz and Stegun, Handbook of Mathematical Functions, Section 13.1.3.
See kummer_m
.
The derivative with respect to x of
kummer_m(a, b, x)
.
The derivative with respect to x of
kummer_u(a, b, x)
.
Nächste: Test cases for contrib_ode, Vorige: Functions and Variables for contrib_ode, Nach oben: contrib_ode [Inhalt][Index]
These routines are work in progress. I still need to:
ode1_factor
to work for multiple roots.
ode1_factor
to attempt to solve higher
order factors. At present it only attemps to solve linear factors.
ode1_lagrange
to prefer real roots over
complex roots.
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.
Nächste: References for contrib_ode, Vorige: Possible improvements to contrib_ode, Nach oben: contrib_ode [Inhalt][Index]
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.
ode1_clairault
finds all known solutions,
including singular solutions, of the Clairault equations in Murphy and
Kamke.
ode1_lie
are overly complex and
impossible to check.
Vorige: Test cases for contrib_ode, Nach oben: contrib_ode [Inhalt][Index]
Nächste: diag, Vorige: contrib_ode [Inhalt][Index]
Nächste: Functions and Variables for data manipulation, Vorige: Package descriptive, Nach oben: Package descriptive [Inhalt][Index]
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 ]
Nächste: Functions and Variables for descriptive statistics, Vorige: Introduction to descriptive, Nach oben: Package descriptive [Inhalt][Index]
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) $
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]]
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.
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
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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]
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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]
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]
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
Nächste: Functions and Variables for statistical graphs, Vorige: Functions and Variables for descriptive statistics, Nach oben: Package descriptive [Inhalt][Index]
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
.
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
returns a list of global variance measures:
trace(S_1)
,
trace(S_1)/p
,
determinant(S_1)
,
sqrt(determinant(S_1))
,
determinant(S_1)^(1/p)
, (defined in: Peña, D.
(2002) Análisis de datos multivariantes; McGraw-Hill, Madrid.)
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
.
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
returns a list of correlation measures:
-1 ij S = (s ) 1 i,j = 1,2,...,p
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.
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
.
Vorige: Functions and Variables for specific multivariate descriptive statistics, Nach oben: Package descriptive [Inhalt][Index]
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:
3/4
): relative width of rectangles. This
value must be in the range [0,1]
.
clustered
): indicates how multiple samples are
shown. Valid values are: clustered
and stacked
.
1
): a positive integer number representing
the gap between two consecutive groups of bars.
[]
): 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.
absolute
): indicates the scale of the
ordinates. Possible values are: absolute
, relative
,
and percent
.
orderlessp
): possible values are
orderlessp
or ordergreatp
, indicating how statistical outcomes
should be ordered on the x
-axis.
[]
): 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.
0
): indicates where the plot begins to be
plotted on the x
-axis.
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.
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
.
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:
3/4
): relative width of boxes.
This value must be in the range [0,1]
.
vertical
): possible values:
vertical
and horizontal
.
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
.
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)$
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:
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.
absolute
): indicates the scale of the
ordinates. Possible values are: absolute
, relative
,
and percent
.
auto
): format of the histogram tics. Possible
values are: auto
, endpoints
, intervals
, or a list
of labels.
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.
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))$
Similar to barsplot
, but plots sectors instead of rectangles.
Available options are:
[]
): 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.
[0,0]
): diagram’s center.
1
): diagram’s radius.
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
.
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
.
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
.
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:
[]
): 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.
absolute
): indicates the scale of the
radii. Possible values are: absolute
and relative
.
orderlessp
): possible values are
orderlessp
or ordergreatp
, indicating how statistical outcomes
should be ordered.
[]
): 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.
[0,0]
): diagram’s center.
1
): diagram’s radius.
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
.
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 ) $
Plots stem and leaf diagrams. Unique available option is:
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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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")
.
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")
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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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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’.
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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")
.
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
.
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
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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
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")
.
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")
.
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
Returns the standard deviation of a Student random variable t(n), with
n>2. To make use of this function, write first load("distrib")
.
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")
.
Returns the kurtosis coefficient of a Student random variable t(n), with
n>4. To make use of this function, write first load("distrib")
.
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")
.
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
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
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")
.
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
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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
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
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
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
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
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)
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)
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
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")
.
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")
.
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")
.
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.
Returns the mean of a noncentral Chi-square random variable nc_Chi^2(n,ncp), with n>0 and noncentrality parameter ncp>=0.
Returns the variance of a noncentral Chi-square random variable nc_Chi^2(n,ncp), with n>0 and noncentrality parameter ncp>=0.
Returns the standard deviation of a noncentral Chi-square random variable nc_Chi^2(n,ncp), with n>0 and noncentrality parameter ncp>=0.
Returns the skewness coefficient of a noncentral Chi-square random variable nc_Chi^2(n,ncp), with n>0 and noncentrality parameter ncp>=0.
Returns the kurtosis coefficient of a noncentral Chi-square random variable nc_Chi^2(n,ncp), with n>0 and noncentrality parameter ncp>=0.
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")
.
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")
.
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
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
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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
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
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
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
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
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
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
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
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")
.
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")
.
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
.
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
Returns the mean of a Lognormal(m,s) random variable, with s>0.
To make use of this function, write first load("distrib")
.
Returns the variance of a Lognormal(m,s) random variable, with
s>0. To make use of this function, write first load("distrib")
.
Returns the standard deviation of a Lognormal(m,s) random variable, with
s>0. To make use of this function, write first load("distrib")
.
Returns the skewness coefficient of a Lognormal(m,s) random variable,
with s>0. To make use of this function, write first
load("distrib")
.
Returns the kurtosis coefficient of a Lognormal(m,s) random variable,
with s>0. To make use of this function, write first
load("distrib")
.
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")
.
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")
.
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
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")
.
Returns the mean of a Gamma(a,b) random variable, with a,b>0. To
make use of this function, write first load("distrib")
.
Returns the variance of a Gamma(a,b) random variable, with a,b>0.
To make use of this function, write first load("distrib")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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
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")
.
Returns the mean of a Beta(a,b) random variable, with a,b>0.
To make use of this function, write first load("distrib")
.
Returns the variance of a Beta(a,b) random variable, with a,b>0.
To make use of this function, write first load("distrib")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
Returns the mean of a Continuous Uniform(a,b) random variable, with
a<b. To make use of this function, write first load("distrib")
.
Returns the variance of a Continuous Uniform(a,b) random variable, with
a<b. To make use of this function, write first load("distrib")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
Returns the mean of a Logistic(a,b) random variable, with b>0.
To make use of this function, write first load("distrib")
.
Returns the variance of a Logistic(a,b) random variable, with
b>0. To make use of this function, write first load("distrib")
.
Returns the standard deviation of a Logistic(a,b) random variable, with
b>0. To make use of this function, write first load("distrib")
.
Returns the skewness coefficient of a Logistic(a,b) random variable, with
b>0. To make use of this function, write first load("distrib")
.
Returns the kurtosis coefficient of a Logistic(a,b) random variable, with
b>0. To make use of this function, write first load("distrib")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
Returns the mean of a Weibull(a,b) random variable, with a,b>0.
To make use of this function, write first load("distrib")
.
Returns the variance of a Weibull(a,b) random variable, with
a,b>0. To make use of this function, write first load("distrib")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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
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
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
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
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
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
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
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
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
Returns the mean of a Laplace(a,b) random variable, with b>0.
To make use of this function, write first load("distrib")
.
Returns the variance of a Laplace(a,b) random variable, with b>0.
To make use of this function, write first load("distrib")
.
Returns the standard deviation of a Laplace(a,b) random variable, with
b>0. To make use of this function, write first load("distrib")
.
Returns the skewness coefficient of a Laplace(a,b) random variable, with
b>0. To make use of this function, write first load("distrib")
.
Returns the kurtosis coefficient of a Laplace(a,b) random variable, with
b>0. To make use of this function, write first load("distrib")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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
.
Returns the variance of a Gumbel(a,b) random variable, with b>0.
To make use of this function, write first load("distrib")
.
Returns the standard deviation of a Gumbel(a,b) random variable, with
b>0. To make use of this function, write first load("distrib")
.
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.
Returns the kurtosis coefficient of a Gumbel(a,b) random variable, with
b>0. To make use of this function, write first load("distrib")
.
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")
.
Vorige: Functions and Variables for continuous distributions, Nach oben: Package distrib [Inhalt][Index]
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
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
Returns the q-quantile of a general finite discrete random variable, with vector probabilities v.
See pdf_general_finite_discrete
for more details.
Returns the mean of a general finite discrete random variable, with vector probabilities v.
See pdf_general_finite_discrete
for more details.
Returns the variance of a general finite discrete random variable, with vector probabilities v.
See pdf_general_finite_discrete
for more details.
Returns the standard deviation of a general finite discrete random variable, with vector probabilities v.
See pdf_general_finite_discrete
for more details.
Returns the skewness coefficient of a general finite discrete random variable, with vector probabilities v.
See pdf_general_finite_discrete
for more details.
Returns the kurtosis coefficient of a general finite discrete random variable, with vector probabilities v.
See pdf_general_finite_discrete
for more details.
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]
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")
.
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
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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
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")
.
Returns the mean of a Poisson(m) random variable, with m>0.
To make use of this function, write first load("distrib")
.
Returns the variance of a Poisson(m) random variable, with m>0.
To make use of this function, write first load("distrib")
.
Returns the standard deviation of a Poisson(m) random variable, with
m>0. To make use of this function, write first load("distrib")
.
Returns the skewness coefficient of a Poisson(m) random variable, with
m>0. To make use of this function, write first load("distrib")
.
Returns the kurtosis coefficient of a Poisson random variable Poi(m),
with m>0. To make use of this function, write first
load("distrib")
.
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")
.
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
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")
.
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")
.
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
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
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)
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)
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
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
Returns the mean of a Geometric(p) random variable, with 0<p<1.
To make use of this function, write first load("distrib")
.
Returns the variance of a Geometric(p) random variable, with
0<p<1. To make use of this function, write first load("distrib")
.
Returns the standard deviation of a Geometric(p) random variable, with
0<p<1. To make use of this function, write first load("distrib")
.
Returns the skewness coefficient of a Geometric(p) random variable, with
0<p<1. To make use of this function, write first load("distrib")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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")
.
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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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.
Nächste: Functions and Variables for pictures, Vorige: Introduction to draw, Nach oben: draw [Inhalt][Index]
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")
.
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")
.
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
.
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
.
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
.
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]) $
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)$
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")
.
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.
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.
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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]]) )$
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
.
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
.
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
.
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
.
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)$
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) $
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:
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.
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
.
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
.
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
.
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
.
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)) $
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) );
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( tube_extremes = [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)) $
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
.
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
.
Default value: "red"
fill_color
specifies the color for filling polygons and
2d explicit
functions.
See color
to learn how colors are specified.
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.
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
.
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:
Example:
(%i1) load("draw")$ (%i2) draw2d(font = "Arial", font_size = 20, label(["Arial font, size 20",1,1]))$
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)$
"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)$
fontconfig
utility.
"Times-Roman"
.
The gnuplot documentation is an important source of information about terminals and fonts.
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
.
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
.
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))$
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
.
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
.
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
.
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
.
Default value: [50, 50]
ip_grid
sets the grid for the first sampling in implicit plots.
This option is relevant only for implicit
objects.
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.
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) )$
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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) )$
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
.
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)))$
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]]) )$
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]]) )$
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)))$
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)) )$
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
.
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")$
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) )$
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]]) )$
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( tube_extremes = [open, closed], tube(0, 0, a, 1, a, 0, 8) )$
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]))$
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")$
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) )$
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)) $
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
Default value: auto
This graphic option controls the way tic marks are drawn on the x axis.
xtics
is bounded to symbol auto, tic marks are
drawn automatically.
xtics
is bounded to symbol none, tic marks are
not drawn.
xtics
is bounded to a positive number, this is the distance
between two consecutive tic marks.
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
.
xtics
is bounded to a set of numbers of the
form {n1, n2, ...}
, tic marks are plotted at values n1
,
n2
, …
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
.
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.
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.
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.
Default value: auto
This graphic option controls the way tic marks are drawn on the second x axis.
See xtics
for a complete description.
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.
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
.
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.
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))$
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
Default value: auto
This graphic option controls the way tic marks are drawn on the y axis.
See xtics
for a complete description.
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.
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.
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.
Default value: auto
This graphic option controls the way tic marks are drawn on the second y axis.
See xtics
for a complete description.
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.
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
.
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.
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
Default value: auto
This graphic option controls the way tic marks are drawn on the z axis.
See xtics
for a complete description.
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.
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.
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);
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))$
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);
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] )$
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]]));
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.
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.
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);
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]) )$
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]])) $
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" )$
Draws parametric surfaces in 3D.
3D
parametric_surface(xfun, yfun, zfun, par1,
par1min, par1max, par2,
plots the parametric surface
par2min, par2max)[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) )$
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))$
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) )$
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]]) )$
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
.
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] )$
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));
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))$
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
.
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 tube_extremes
.
Example:
(%i1) load("draw")$ (%i2) draw3d( enhanced3d = true, xu_grid = 50, tube(cos(a), a, 0, cos(a/10)^2, a, 0, 4*%pi) )$
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)) )$
Nächste: Functions and Variables for worldmap, Vorige: Functions and Variables for draw, Nach oben: draw [Inhalt][Index]
Returns pixel from picture. Coordinates x and y range from 0 to
width-1
and height-1
, respectively.
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:
level
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)})
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:
rgb
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)})
Returns the negative of a (level or rgb) picture.
Returns true
in case of equal pictures, and false
otherwise.
Returns true
if the argument is a well formed image,
and false
otherwise.
Reads a file in xpm and returns a picture object.
Transforms an rgb picture into a level one by averaging the red, green and blue channels.
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)})
Vorige: Functions and Variables for pictures, Nach oben: draw [Inhalt][Index]
This package automatically loads package draw
.
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
.
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)$
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, %)$
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, %)$
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)$
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(%))$
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(%))$
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 http://riotorto.users.sf.net/gnuplot/geomap for more elaborated examples.
Nächste: Functions and Variables for drawdf, Vorige: drawdf, Nach oben: drawdf [Inhalt][Index]
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.
Vorige: Introduction to drawdf, Nach oben: drawdf [Inhalt][Index]
[
u,v]
, ...options and objects...) ¶[
u,umin,umax]
, [
v,vmin,vmax]
, ...options and objects...) ¶[
dxdt,dydt]
, ...options and objects...) ¶[
dudt,dvdt]
, [
u,v]
, ...options and objects...) ¶[
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))$
Nächste: Functions and Variables for dynamics, Vorige: dynamics, Nach oben: dynamics [Inhalt][Index]
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.
Vorige: Introduction to dynamics, Nach oben: dynamics [Inhalt][Index]
[[
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.
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.
[
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.
[
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.
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.
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.
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]);
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]);
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]);
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]);
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]);
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]);
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]);
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])$
Nächste: Introduction to physical_constants, Vorige: ezunits, Nach oben: ezunits [Inhalt][Index]
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.
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.
Nächste: Functions and Variables for ezunits, Vorige: Introduction to ezunits, Nach oben: ezunits [Inhalt][Index]
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
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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.
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
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
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
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
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
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
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
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
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]
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
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]
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
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
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:
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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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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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
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
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
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])$
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
Nächste: Definitions for IFS fractals, Vorige: fractals, Nach oben: fractals [Inhalt][Index]
This package defines some well known fractals:
Author: José Ramírez Labrador.
For questions, suggestions and bugs, please feel free to contact me at pepe DOT ramirez AAATTT uca DOT es
Nächste: Definitions for complex fractals, Vorige: Introduction to fractals, Nach oben: fractals [Inhalt][Index]
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
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])$
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])$
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])$
Nächste: Definitions for Koch snowflakes, Vorige: Definitions for IFS fractals [Inhalt][Index]
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])$
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
.
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
.
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
.
Nächste: Definitions for Peano maps, Vorige: Definitions for complex fractals [Inhalt][Index]
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)])$
Vorige: Definitions for Koch snowflakes, Nach oben: fractals [Inhalt][Index]
Continuous curves that cover an area. Warning: the number of points exponentially grows with n.
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)])$
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)])$
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
.
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
.
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")
.
Nächste: Functions and Variables for graphs, Vorige: graphs, Nach oben: graphs [Inhalt][Index]
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")
.
Vorige: Introduction to graphs, Nach oben: graphs [Inhalt][Index]
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
Returns a copy of the graph g.
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
Returns the Clebsch graph.
Returns the complement of the graph g.
Returns the complete bipartite graph on n+m vertices.
Returns the complete graph on n vertices.
Returns the directed cycle on n vertices.
Returns the cycle on n vertices.
Returns the cuboctahedron graph.
Returns the n-dimensional cube.
Returns the dodecahedron graph.
Returns the empty graph on n vertices.
Returns the flower graph on 4n vertices.
Example:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) f5 : flower_snark(5)$ (%i3) chromatic_index(f5); (%o3) 4
Returns the graph represented by its adjacency matrix A.
Returns the Frucht graph.
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)$
Returns the union (sum) of graphs g1 and g2.
Returns the n x m grid.
Returns the great rhombicosidodecahedron graph.
Returns the great rhombicuboctahedron graph.
Returns the Grotzch graph.
Returns the Heawood graph.
Returns the icosahedron graph.
Returns the icosidodecahedron graph.
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
Returns the line graph of the graph g.
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]
Returns the mycielskian graph of the graph g.
Returns the graph with no vertices and no edges.
Returns the directed path on n vertices.
Returns the path on n vertices.
Returns the petersen graph P_{n,d}. The default values for
n and d are n=5
and d=2
.
Returns a random bipartite graph on a+b
vertices. Each edge is
present with probability p.
Returns a random directed graph on n vertices. Each arc is present with probability p.
Returns a random d-regular graph on n vertices. The default
value for d is d=3
.
Returns a random graph on n vertices. Each edge is present with probability p.
Returns a random graph on n vertices and random m edges.
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
Returns a random tournament on n vertices.
Returns a random tree on n vertices.
Returns the small rhombicosidodecahedron graph.
Returns the small rhombicuboctahedron graph.
Returns the snub cube graph.
Returns the snub dodecahedron graph.
Returns the truncated cube graph.
Returns the truncated dodecahedron graph.
Returns the truncated icosahedron graph.
Returns the truncated tetrahedron graph.
Returns the Tutte graph.
Returns the underlying graph of the directed graph g.
Returns the wheel graph on n+1 vertices.
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 ]
Returns the average degree of vertices in the graph gr.
Example:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) average_degree(grotzch_graph()); 40 (%o2) -- 11
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]]
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)$
Returns the chromatic index of the graph gr.
Example:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) p : petersen_graph()$ (%i3) chromatic_index(p); (%o3) 4
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
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
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
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]]
Returns the diameter of the graph gr.
Example:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) diameter(dodecahedron_graph()); (%o2) 5
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
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]
Returns the edge-connectivity of the graph gr.
See also min_edge_cut
.
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]]
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
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
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)
Returns the center of the graph gr.
Example:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g : grid_graph(5,5)$ (%i3) graph_center(g); (%o3) [12]
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]]
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]
Returns the number of edges in the graph gr.
Example:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) p : petersen_graph()$ (%i3) graph_size(p); (%o3) 15
Returns the number of vertices in the graph gr.
Example:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) p : petersen_graph()$ (%i3) graph_order(p); (%o3) 10
Returns the length of the shortest cycle in gr.
Example:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) g : heawood_graph()$ (%i3) girth(g); (%o3) 6
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))$
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))$
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]
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) []
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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 ]
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]
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
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
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)$
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)$
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
Returns the minimum edge cut in the graph gr.
See also edge_connectivity
.
Returns the minimum vertex cover of the graph gr.
Returns the minimum vertex cut in the graph gr.
See also vertex_connectivity
.
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))$
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]
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
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) []
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]]
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]
Returns the radius of the graph gr.
Example:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) radius(dodecahedron_graph()); (%o2) 5
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
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
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))$
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]]
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
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]
Returns the vertex connectivity of the graph g.
See also min_vertex_cut
.
Returns the degree of the vertex v in the graph 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]
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
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]
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]
Returns the list of vertices in the graph gr.
Example:
(%i1) load ("graphs")$ (%i2) vertices(complete_graph(4)); (%o2) [3, 2, 1, 0]
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]]]
Returns the Wiener index of the graph gr.
Example:
(%i2) wiener_index(dodecahedron_graph()); (%o2) 500
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]
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
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
Adds all vertices in the list v_list to the graph 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
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
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
Removes the vertex v from the graph gr.
Exports the graph into the file fl in the DIMACS format. Optional comments will be added to the top of the file.
Returns the graph from file fl in the DIMACS format.
Returns the graph encoded in the graph6 format in the string str.
Returns a string which encodes the graph gr in the graph6 format.
Exports graphs in the list gr_list to the file fl in the graph6 format.
Returns a list of graphs from the file fl in the graph6 format.
Returns the graph encoded in the sparse6 format in the string str.
Returns a string which encodes the graph gr in the sparse6 format.
Exports graphs in the list gr_list to the file fl in the sparse6 format.
Returns a list of graphs from the file fl in the sparse6 format.
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)$
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 )$
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 )$
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 )$
Example 5:
(%i1) load("graphs")$ (%i2) g: petersen_graph(20, 2); (%o2) GRAPH (%i3) draw_graph(g, redraw=true, program=planar_embedding); (%o3) done
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
Default value: spring_embedding
The default value for the program used to position vertices in
draw_graph
program.
Default value: false
If true then ids of the vertices are displayed.
Default value: false
If true then labels of the vertices are displayed.
Default value: center
Determines how to align the labels/ids of the vertices. Can
be left
, center
or right
.
Default value: false
If true then weights of the edges are displayed.
Default value: circle
Defines how vertices are displayed. See the point_type option for
the draw
package for possible values.
The size of vertices.
The color used for displaying vertices.
Default value: []
Display selected vertices in the using a different color.
Defines how vertices specified in show_vertices are displayed.
See the point_type option for the draw
package for possible
values.
The size of vertices in show_vertices.
The color used for displaying vertices in the show_vertices list.
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.
Specifies coloring of the vertices. The coloring col must be specified in the format as returned by vertex_coloring.
The color used for displaying edges.
The width of edges.
Defines how edges are displayed. See the line_type option for the
draw
package.
Display edges specified in the list e_list using a different color.
The color used for displaying edges in the show_edges list.
The width of edges in show_edges.
Defines how edges in show_edges are displayed. See the
line_type option for the draw
package.
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.
The coloring of edges. The coloring must be specified in the format as returned by the function edge_coloring.
Default value: false
If true
, vertex positions are recomputed even if the positions
have been saved from a previous drawing of the graph.
Default value: 15
The angle for the arrows displayed on arcs (in directed graphs).
Default value: 0.1
The length for the arrows displayed on arcs (in directed graphs).
Default value: 50
The number of iterations in the spring embedding graph drawing algorithm.
The terminal used for drawing (see the terminal option in the
draw
package).
The filename of the drawing if terminal is not screen.
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.
Specifies a list of vertices which will have positions fixed along a regular polygon.
Can be used when program=spring_embedding
.
Converts a list v_list of vertices to a list of edges of the path defined by v_list.
Converts a list v_list of vertices to a list of edges of the cycle defined by v_list.
Nächste: Functions and Variables for grobner [Inhalt][Index]
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.
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.
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
Vorige: Introduction to grobner [Inhalt][Index]
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.
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.
Default value: false
Name of the default order for eliminated variables in elimination-based
functions. If not set, lex
will be used.
Default value: false
Name of the default order for kept variables in elimination-based functions.
If not set, lex
will be used.
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.
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.
Default value: false
If set to true
, produce debugging and tracing output.
Default value: buchberger
Possible values:
buchberger
parallel_buchberger
gebauer_moeller
The name of the algorithm used to find the Groebner Bases.
Default value: false
If not false
, use top reduction only whenever possible. Top reduction
means that division algorithm stops after the first reduction.
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.
Adds two polynomials poly1 and poly2.
(%i1) poly_add(z+x^2*y,x-z,[x,y,z]); 2 (%o1) x y + x
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
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
Returns the syzygy polynomial (S-polynomial) of two polynomials poly1 and poly2.
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
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.
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
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
poly_content
extracts the GCD of its coefficients
(%i1) poly_content(35*y+21*x,[x,y]); (%o1) 7
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.
Divide a polynomial poly1 by another polynomial poly2. Assumes that exact division with no remainder is possible. Returns the quotient.
poly_normal_form
finds the normal form of a polynomial poly with
respect to a set of polynomials polylist.
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.
poly_buchberger
performs the Buchberger algorithm on a list of
polynomials and returns the resulting Groebner basis.
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 }.
poly_reduction
reduces a list of polynomials polylist, so that
each polynomial is fully reduced with respect to the other polynomials.
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.
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.
Returns a Groebner basis of the ideal span by the polynomials polylist. Affected by the global flags.
Returns a reduced Groebner basis of the ideal span by the polynomials polylist. Affected by the global flags.
poly_depends
tests whether a polynomial depends on a variable var.
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).
Returns the reduced Groebner basis of the colon ideal
I(polylist1):I(polylist2)
where polylist1 and polylist2 are two lists of polynomials.
poly_ideal_intersection
returns the intersection of two ideals.
Returns the lowest common multiple of poly1 and poly2.
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
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
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.
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.
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.
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.
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.
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
poly_saturation_extension
implements the famous Rabinowitz trick.
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
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")
.
Nächste: Functions and Variables for interpol, Vorige: interpol, Nach oben: interpol [Inhalt][Index]
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’.
Vorige: Introduction to interpol, Nach oben: interpol [Inhalt][Index]
Computes the polynomial interpolation by the Lagrangian method. Argument points must be either:
p:matrix([2,4],[5,6],[9,3])
,
p: [[2,4],[5,6],[9,3]]
,
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
Returns true
if number x belongs to the interval [a, b),
and false
otherwise.
Computes the polynomial interpolation by the linear method. Argument points must be either:
p:matrix([2,4],[5,6],[9,3])
,
p: [[2,4],[5,6],[9,3]]
,
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
Computes the polynomial interpolation by the cubic splines method. Argument points must be either:
p:matrix([2,4],[5,6],[9,3])
,
p: [[2,4],[5,6],[9,3]]
,
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))$
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:
p:matrix([2,4],[5,6],[9,3])
,
p: [[2,4],[5,6],[9,3]]
,
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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lapack
is a Common Lisp translation (via the program f2c
) of the
Fortran library LAPACK, as obtained from the SLATEC project.
Vorige: Introduction to lapack, Nach oben: lapack [Inhalt][Index]
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 ]
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
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
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 ]
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.
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 ]
Nächste: Functions and Variables for lbfgs [Inhalt][Index]
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
Vorige: Introduction to lbfgs [Inhalt][Index]
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]
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.
Default value: 25
lbfgs_ncorrections
is the number of corrections applied
to the approximate inverse Hessian matrix which is maintained by lbfgs
.
Nächste: linearalgebra, Vorige: lbfgs [Inhalt][Index]
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")
.
Nächste: Functions and Variables for linearalgebra, Vorige: linearalgebra, Nach oben: linearalgebra [Inhalt][Index]
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 ]
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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])
Return true if and only if M is a matrix and every entry of M is a matrix.
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.
If M is a matrix, swap columns i and j. If M doesn’t have a column i or j, signal an error.
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 ()
.
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.
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
.
Return the complex conjugate transpose of the matrix M. The function
ctranspose
uses matrix_element_transpose
to transpose each matrix
element.
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 ]
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.
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 ]
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
.
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.
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 ]
Return the n by n Hilbert matrix. When n isn’t a positive integer, signal an error.
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
Invert a matrix M by using the LU factorization. The LU factorization is done using the ring rng.
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 ]
Return the Kronecker product of the matrices A and B.
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
.
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.
When M = lu_factor (A, field)
,
then lu_backsub (M, b)
solves the linear
system A x = b
.
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 ]
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.
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.
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
Return a two member list that gives the number of rows and columns, respectively of the matrix M.
If M is a block matrix, unblock the matrix to all levels. If M is a matrix, return M; otherwise, signal an error.
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))
.
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 ]
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 ()
.
If M is a matrix, return the dimension of the nullspace of M.
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.
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
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.
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.
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.
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
If M is a matrix, swap rows i and j. If M doesn’t have a row i or j, signal an error.
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 ]
Return a n by n matrix whose i-th row is
[1, x_i, x_i^2, ... x_i^(n-1)]
.
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
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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lsquares
is a collection of functions to implement the method of least squares
to estimate parameters for a model from numerical data.
Vorige: Introduction to lsquares, Nach oben: lsquares [Inhalt][Index]
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]]
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
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]]
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
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
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
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")
.
Vorige: makeOrders, Nach oben: makeOrders [Inhalt][Index]
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")
.
Nächste: mnewton, Vorige: makeOrders [Inhalt][Index]
Nächste: Functions and Variables for minpack [Inhalt][Index]
Minpack
is a Common Lisp translation (via f2cl
) of the
Fortran library MINPACK, as obtained from Netlib.
Vorige: Introduction to minpack [Inhalt][Index]
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]
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.
Nächste: numericalio, Vorige: minpack [Inhalt][Index]
Nächste: Funktionen und Variablen für mnewton, Vorige: mnewton, Nach oben: mnewton [Inhalt][Index]
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.
Vorige: Einführung in mnewton, Nach oben: mnewton [Inhalt][Index]
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.
Standardwert: 50
Obere Grenze für die Anzahl an Iterationen, falls die Funktion
mnewton
nicht oder sehr langsam konvergiert.
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]]
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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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.
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.
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
.
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
.
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.
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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.
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.
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.
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.
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.
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.
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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.
Returns an input stream of 8-bit unsigned bytes to read the file named by file_name.
Returns an output stream of 8-bit unsigned bytes to write the file named by file_name.
Returns an output stream of 8-bit unsigned bytes to append the file named by file_name.
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
.
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
.
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
.
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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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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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).
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
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
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)
orthopoly
To plot expressions that involve the orthogonal polynomials, you must do two things:
orthopoly_returns_intervals
to false
,
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)
The entire expression legendre_p (5, x)
is quoted; this is different
than just quoting the function name using 'legendre_p (5, x)
.
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.
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.
Vorige: Introduction to orthogonal polynomials, Nach oben: orthopoly [Inhalt][Index]
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.
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.
The Chebyshev function of the first kind.
Reference: Abramowitz and Stegun, equation 22.5.47, page 779.
The Chebyshev function of the second kind.
Reference: Abramowitz and Stegun, equation 22.5.48, page 779.
The generalized Laguerre polynomial of degree n.
Reference: Abramowitz and Stegun, equation 22.5.54, page 780.
The Hermite polynomial.
Reference: Abramowitz and Stegun, equation 22.5.55, page 780.
Return true
if the input is an interval and return false if it isn’t.
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.
The Laguerre polynomial.
Reference: Abramowitz and Stegun, equations 22.5.16 and 22.5.54, page 780.
The Legendre polynomial of the first kind.
Reference: Abramowitz and Stegun, equations 22.5.50 and 22.5.51, page 779.
The Legendre polynomial of the first kind.
Reference: Abramowitz and Stegun, equations 8.5.3 and 8.1.8.
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);
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.
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.
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
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.
The spherical Bessel function of the first kind.
Reference: Abramowitz and Stegun, equations 10.1.8, page 437 and 10.1.15, page 439.
The spherical Bessel function of the second kind.
Reference: Abramowitz and Stegun, equations 10.1.9, page 437 and 10.1.15, page 439.
The spherical Hankel function of the first kind.
Reference: Abramowitz and Stegun, equation 10.1.36, page 439.
The spherical Hankel function of the second kind.
Reference: Abramowitz and Stegun, equation 10.1.17, page 439.
The spherical harmonic function.
Reference: Merzbacher 9.64.
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
.
The ultraspherical polynomial (also known as the Gegenbauer polynomial).
Reference: Abramowitz and Stegun, equation 22.5.46, page 779.
Nächste: Functions and Variables for plotdf, Vorige: plotdf, Nach oben: plotdf [Inhalt][Index]
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.
Vorige: Introduction to plotdf, Nach oben: plotdf [Inhalt][Index]
[
u,v]
, … options …) ¶[
dxdt, dydt]
, … options …) ¶[
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:
plotdf
, the x
variable will be directly proportional to t.
The default value is 0.1.
tstep
that will be used for the independent variable, to compute an integral
curve.
The default value is 100.
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
.
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.
name=value
.
name=min:max
Examples:
(%i1) plotdf(exp(-x)+y,[trajectory_at,2,-0.1])$
(%i1) plotdf(x-y^2,[xfun,"sqrt(x);-sqrt(x)"], [trajectory_at,-1,3], [direction,forward], [y,-5,5], [x,-4,16])$
The graph also shows the function y = sqrt(x).
(%i1) plotdf([v,-k*z/m], [z,v], [parameters,"m=2,k=2"], [sliders,"m=1:5"], [trajectory_at,6,0])$
(%i1) plotdf([y,-(k*x + c*y + b*x^3)/m], [parameters,"k=-1,m=1.0,c=0,b=1"], [sliders,"k=-2:2,m=-1:1"],[tstep,0.1])$
(%i1) plotdf([w,-g*sin(a)/l - b*w/m/l], [a,w], [parameters,"g=9.8,l=0.5,m=0.3,b=0.05"], [trajectory_at,1.05,-9],[tstep,0.01], [a,-10,2], [w,-14,14], [direction,forward], [nsteps,300], [sliders,"m=0.1:1"], [versus_t,1])$
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
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
.
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
.
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
.
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
.
Nächste: simplification, Vorige: romberg [Inhalt][Index]
Nächste: Functions and Variables for simplex, Vorige: simplex, Nach oben: simplex [Inhalt][Index]
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
Vorige: Introduction to simplex, Nach oben: simplex [Inhalt][Index]
Default value: 10^-8
Epsilon used for numerical computations in linear_program
.
See also: linear_program
.
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
.
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
.
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
.
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
.
Nächste: Package absimp, Vorige: simplification, Nach oben: simplification [Inhalt][Index]
The directory maxima/share/simplification
contains several scripts
which implement simplification rules and functions,
and also some functions not related to simplification.
Nächste: Package facexp, Vorige: Introduction to simplification, Nach oben: simplification [Inhalt][Index]
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)
Nächste: Package functs, Vorige: Package absimp, Nach oben: simplification [Inhalt][Index]
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.
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
.
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
.
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.
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.
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.
Nächste: Package ineq, Vorige: Package facexp, Nach oben: simplification [Inhalt][Index]
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")
.
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)])
Returns the trace (sum of the diagonal elements) of matrix M.
To use this function write first load("functs")
.
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")
.
Returns true
if expr is nonzero and freeof (x,
expr)
returns true
. Returns false
otherwise.
To use this function write first load("functs")
.
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")
.
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
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")
.
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")
.
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")
.
Returns the sum of the arithmetic series from 1 to n.
To use this function write first load("functs")
.
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")
.
Returns the Gaussian probability function
%e^(-x^2/2) / sqrt(2*%pi)
.
To use this function write first load("functs")
.
Returns the Gudermannian function 2*atan(%e^x)-%pi/2
.
To use this function write first load("functs")
.
Returns the inverse Gudermannian function log (tan (%pi/4 + x/2)))
.
To use this function write first load("functs")
.
Returns the versed sine 1 - cos (x)
.
To use this function write first load("functs")
.
Returns the coversed sine 1 - sin (x)
.
To use this function write first load("functs")
.
Returns the exsecant sec (x) - 1
.
To use this function write first load("functs")
.
Returns the haversine (1 - cos(x))/2
.
To use this function write first load("functs")
.
Returns the number of combinations of n objects taken r at a time.
To use this function write first load("functs")
.
Returns the number of permutations of r objects selected from a set of n objects.
To use this function write first load("functs")
.
Nächste: Package rducon, Vorige: Package functs, Nach oben: simplification [Inhalt][Index]
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.
Nächste: Package scifac, Vorige: Package ineq, Nach oben: simplification [Inhalt][Index]
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.
Nächste: Package sqdnst, Vorige: Package rducon, Nach oben: simplification [Inhalt][Index]
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:
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.
Vorige: Package scifac, Nach oben: simplification [Inhalt][Index]
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.
Nächste: stats, Vorige: simplification [Inhalt][Index]
Nächste: Functions and Variables for solve_rec, Vorige: solve_rec, Nach oben: solve_rec [Inhalt][Index]
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)
Vorige: Introduction to solve_rec, Nach oben: solve_rec [Inhalt][Index]
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
Default value: true
If simplify_products
is true
, solve_rec
will try to
simplify products in result.
See also: solve_rec
.
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
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
.
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
.
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
.
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
Nächste: Functions and Variables for inference_result [Inhalt][Index]
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’.
Nächste: Functions and Variables for stats, Vorige: Introduction to stats [Inhalt][Index]
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
.
Returns true
or false
, depending on whether obj is an
inference_result
object or not.
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]
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
.
Nächste: Functions and Variables for special distributions, Vorige: Functions and Variables for inference_result [Inhalt][Index]
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.
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:
'mean_estimate
: the sample mean.
'conf_level
: confidence level selected by the user.
'conf_interval
: confidence interval for the population mean.
'method
: inference procedure.
'hypotheses
: null and alternative hypotheses to be tested.
'statistic
: value of the sample statistic used for testing the null hypothesis.
'distribution
: distribution of the sample statistic, together with its parameter(s).
'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
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:
'diff_estimate
: the difference of means estimate.
'conf_level
: confidence level selected by the user.
'conf_interval
: confidence interval for the difference of means.
'method
: inference procedure.
'hypotheses
: null and alternative hypotheses to be tested.
'statistic
: value of the sample statistic used for testing the null hypothesis.
'distribution
: distribution of the sample statistic, together with its parameter(s).
'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
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:
'var_estimate
: the sample variance.
'conf_level
: confidence level selected by the user.
'conf_interval
: confidence interval for the population variance.
'method
: inference procedure.
'hypotheses
: null and alternative hypotheses to be tested.
'statistic
: value of the sample statistic used for testing the null hypothesis.
'distribution
: distribution of the sample statistic, together with its parameter.
'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
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:
'ratio_estimate
: the sample variance ratio.
'conf_level
: confidence level selected by the user.
'conf_interval
: confidence interval for the variance ratio.
'method
: inference procedure.
'hypotheses
: null and alternative hypotheses to be tested.
'statistic
: value of the sample statistic used for testing the null hypothesis.
'distribution
: distribution of the sample statistic, together with its parameters.
'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
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:
'sample_proportion
: the sample proportion.
'conf_level
: confidence level selected by the user.
'conf_interval
: Wilson confidence interval for the proportion.
'method
: inference procedure.
'hypotheses
: null and alternative hypotheses to be tested.
'statistic
: value of the sample statistic used for testing the null hypothesis.
'distribution
: distribution of the sample statistic, together with its parameters.
'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
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:
'proportions
: list with the two sample proportions.
'conf_level
: confidence level selected by the user.
'conf_interval
: Confidence interval for the difference of proportions p1 - p2
.
'method
: inference procedure and warning message in case of any of the samples sizes
is less than 10.
'hypotheses
: null and alternative hypotheses to be tested.
'statistic
: value of the sample statistic used for testing the null hypothesis.
'distribution
: distribution of the sample statistic, together with its parameters.
'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
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:
'med_estimate
: the sample median.
'method
: inference procedure.
'hypotheses
: null and alternative hypotheses to be tested.
'statistic
: value of the sample statistic used for testing the null hypothesis.
'distribution
: distribution of the sample statistic, together with its parameter(s).
'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
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:
'med_estimate
: the sample median.
'method
: inference procedure.
'hypotheses
: null and alternative hypotheses to be tested.
'statistic
: value of the sample statistic used for testing the null hypothesis.
'distribution
: distribution of the sample statistic, together with its parameter(s).
'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
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:
'method
: inference procedure.
'hypotheses
: null and alternative hypotheses to be tested.
'statistic
: value of the sample statistic used for testing the null hypothesis.
'distribution
: distribution of the sample statistic, together with its parameters.
'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
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:
'statistic
: value of the W statistic.
'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
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:
'model
: the fitted equation. Useful to make new predictions. See examples bellow.
'means
: bivariate mean.
'variances
: variances of both variables.
'correlation
: correlation coefficient.
'adc
: adjusted determination coefficient.
'a_estimation
: estimation of parameter a.
'a_conf_int
: confidence interval of parameter a.
'b_estimation
: estimation of parameter b.
'b_conf_int
: confidence interval of parameter b.
'hypotheses
: null and alternative hypotheses about parameter b.
'statistic
: value of the sample statistic used for testing the null hypothesis.
'distribution
: distribution of the sample statistic, together with its parameter.
'p_value
: p-value of the test about b.
'v_estimation
: unbiased variance estimation, or residual variance.
'v_conf_int
: variance confidence interval.
'cond_mean_conf_int
: confidence interval for the conditioned mean. See examples bellow.
'new_pred_conf_int
: confidence interval for a new prediction. See examples bellow.
'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]
Vorige: Functions and Variables for stats [Inhalt][Index]
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
.
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
.
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
.
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
.
Nächste: stringproc, Vorige: stats [Inhalt][Index]
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.
Nächste: symmetries, Vorige: stirling [Inhalt][Index]
Nächste: Ein- und Ausgabe, Vorige: stringproc, Nach oben: stringproc [Inhalt][Index]
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)$
Nächste: Schriftzeichen, Vorige: Einführung in die Verarbeitung von Zeichenketten, Nach oben: stringproc [Inhalt][Index]
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.
Schließt den Datenstrom stream und gibt true
zurück,
wenn stream noch geöffnet war.
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 .
Leert den Inhalt des Dateiausgabestroms stream in die Datei.
Beispiel: Siehe writebyte .
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.
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.
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 .
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)$
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)$
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.
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.
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.
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.
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))$ |++++++++++++++++++++|
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
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.
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.
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
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
Nächste: Verarbeitung von Zeichenketten, Vorige: Ein- und Ausgabe, Nach oben: stringproc [Inhalt][Index]
In Maxima sind Schriftzeichen Zeichenketten der Länge 1.
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
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.
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.
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
Gibt true
zurück, falls char_1 und char_2 ein
und das selbe Schriftzeichen sind.
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.
Gibt true
zurück, wenn der Codepunkt des Zeichens char_1
größer ist als der des Zeichens 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.
Gibt true
zurück, wenn obj ein Schriftzeichen ist.
Beispiel: Siehe Einführung.
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, ["$","£","€"]); (%o2) [24, 0A3, 20AC]
Warnung: In Windows ist es nicht möglich, Schriftzeichen, die Codepunkten größer 16 Bit entsprechen, in wxMaxima einzugeben, wenn Maxima mit SBCL kompiliert wurde und das aktuelle externe Format nicht UTF-8 ist. Siehe adjust_external_format für weitere Informationen.
CMUCL verarbeitet solche Zeichen nicht als ein einziges Zeichen und cint
gibt dann false
zurück.
Als Ausweg kann hier die Umwandlung von Schriftzeichen in Codepunkte über
UTF-8-Oktette dienen:
utf8_to_unicode(string_to_octets(character));
Siehe utf8_to_unicode, string_to_octets.
Gibt true
zurück, wenn der Codepunkt des Zeichens char_1
kleiner ist als der des Zeichens char_2.
Arbeitet wie clessp, ignoriert jedoch die Groß- und Kleinschreibung, was für Nicht-US-ASCII-Zeichen nur möglich ist, wenn das unter Maxima liegende Lisp einen Buchstaben auch als Buchstaben eines Alphabets erkennen kann. Siehe hierzu die Bemerkungen zu alphacharp.
Gibt true
zurück, wenn char ein graphisches Schriftzeichen,
aber kein Leerzeichen ist.
Ein graphisches Schriftzeichen ist ein Leerzeichen oder ein Zeichen, das man sehen kann.
(constituent
wurde definiert von Paul Graham.
Siehe Paul Graham, ANSI Common Lisp, 1996, Seite 67.)
Beispiel:
(%i1) for n from 0 thru 255 do ( tmp: ascii(n), if constituent(tmp) then sprint(tmp) )$ ! " # % ' ( ) * + , - . / 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.
Gibt true
zurück, wenn char ein Zahlzeichen ist,
wobei als Zahlzeichen hier nur entsprechende US-ASCII-Zeichen betrachtet werden.
Gibt true
zurück, wenn char ein Kleinbuchstabe ist.
Hinweis: Siehe Bemerkungen zu alphacharp.
Das Steuerzeichen für den Zeilenvorschub (ASCII-Zeichen 10).
Das Leerzeichen.
Das Tabulatorzeichen.
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) [$, £, €]
Warnung: In wxMaxima in Windows ist es nicht möglich, Codepunkte größer 16 Bit in Schriftzeichen umzuwandeln, wenn Maxima mit SBCL kompiliert wurde und das aktuelle externe Format nicht UTF-8 ist. Siehe adjust_external_format für weitere Informationen.
CMUCL verarbeitet keine Codepunkte größer 16 Bit.
unicode
gibt dann false
zurück.
Als Ausweg kann hier die Umwandlung der Codepunkte in Schriftzeichen über
UTF-8-Oktette dienen:
octets_to_string(unicode_to_utf8(code_point));
Siehe octets_to_string, unicode_to_utf8.
Falls das unter Maxima liegende Lisp Unicode vollständig unterstützt, kann ein Schriftzeichen durch seinen Namen angegeben werden.
Das folgende Beispiel ist mit ECL, CLISP und SBCL möglich, wobei mit SBCL in
wxMaxima in Windows das externe Format auf UTF-8 gesetzt werden muss.
unicode(name)
wird auch von CMUCL unterstützt, jedoch wieder beschränkt
auf 16-Bit-Zeichen.
Die Zeichenkette als Argument für unicode
muss prinzipiell die sein,
die printf
mit der Spezifikation "~@c" zurück gibt,
jedoch, wie unten gezeigt, ohne den Präfix "#\".
Unterstriche können durch Leerzeichen und Groß- durch Kleinbuchstaben
ersetzt werden.
Beispiel (fortgesetzt): Ein Schriftzeichen ist durch seinen Namen gegeben (Maxima kompiliert mit SBCL in GNU/Linux).
(%i3) printf(false, "~@c", unicode(0DF)); (%o3) #\LATIN_SMALL_LETTER_SHARP_S (%i4) unicode("LATIN_SMALL_LETTER_SHARP_S"); (%o4) ß (%i5) unicode("Latin small letter sharp S"); (%o5) ß
Gibt eine Liste mit UTF-8-Code zurück, der dem Unicode code_point entspricht.
Beispiel: Umwandlung von Unicode Codepunkten in UTF-8 und umgekehrt.
(%i1) ibase: obase: 16.$ (%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]
Gibt true
zurück, wenn char ein Großbuchstabe ist.
Hinweis: Siehe Bemerkungen zu alphacharp.
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.
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.
Nächste: Oktette und Werkzeuge für die Kryptographie, Vorige: Schriftzeichen, Nach oben: stringproc [Inhalt][Index]
Positionsindizes in Strings sind in Maxima genau so wie Listen 1-indiziert. Siehe hierzu das Beispiel in charat.
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
Gibt eine Liste mit allen Schriftzeichen in string zurück.
Beispiel:
(%i1) charlist("Lisp"); (%o1) [L, i, s, p]
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
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)
Gibt eine Kopie der Zeichenkette string als neue Zeichenkette zurück.
Arbeitet wie supcase, jedoch werden Groß- in Kleinbuchstaben umgewandelt.
Gibt true
zurück, wenn string_1 und string_2 die selbe
Zeichensequenz enthalten.
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.
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.
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.
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
Gibt die Anzahl der Zeichen in der Zeichenkette string zurück.
Gibt eine neue Zeichenkette mit num Zeichen char zurück.
Beispiel:
(%i1) smake(3,"w"); (%o1) www
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
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]
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.
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.
Like sremove
except that only the first substring that matches seq
is removed.
Gibt eine Zeichenkette mit allen Zeichen von string in umgekehrter Reihenfolge zurück.
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
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.'
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.
Like subst except that only the first substring that matches old is replaced.
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
Gibt true
zurück, wenn obj eine Zeichenkette ist.
Beispiel: Siehe Einführung.
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
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
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]
Vorige: Verarbeitung von Zeichenketten, Nach oben: stringproc [Inhalt][Index]
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.
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.
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
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.
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]
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]
Fügt die in der Liste octets enthaltenden Oktette zu einer Zahl zusammen und gibt diese zurück.
Beispiel: Siehe number_to_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]
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]
Verwandelt eine Objektkennung (OID) in eine Liste von Oktetten.
Beispiel: Siehe octets_to_oid.
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.
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.
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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sym
is a package for working with symmetric groups of polynomials.
It was written for Macsyma-Symbolics by Annick Valibouze (http://www-calfor.lip6.fr/~avb/). The algorithms are described in the following papers:
Vorige: Introduction to Symmetries, Nach oben: symmetries [Inhalt][Index]
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)]
goes from the elementary symmetric functions to the complete functions.
Similar to comp2ele
and comp2pui
.
Other functions for changing bases: comp2ele
.
Goes from the elementary symmetric functions to the compete functions.
Similar to comp2ele
and comp2pui
.
Other functions for changing bases: comp2ele
.
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
.
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
.
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
.
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
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
.
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
.
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
.
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
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
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]]
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
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
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
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]]
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
.
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
.
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
).
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.
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
.
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.
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 ]
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
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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)
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
.
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
.
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
.
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:
(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:
(%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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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
.
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!)
.
returns the list of permutations of the list L.
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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.
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
prederror
does not alter the
simplification %and
expressions.
%and, %or
, and not
should be
fully parenthesized.
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.
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
(%i3) %if(42,1,2); (%o3) %if(42, 1, 2)
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.
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
prederror
does not alter the
simplification of %or
expressions.
%and, %or
, and not
; the binding powers of these
operators might not match your expectations.
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.
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.
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
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);
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.
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
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.
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
eliminate
, the function
elim
does not invoke solve
when the number of equations
equals the number of variables.
elim
works by applying resultants; the option
variable resultant
determines which algorithm Maxima
uses. Using sqfr
, Maxima factors each resultant and suppresses
multiple zeros.
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.
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.
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.
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")
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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
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])
(%i1) declare(x,complex)$ (%i2) to_poly_solve(x + (5 + %i) * conjugate(x) = 1, x); %i + 21 (%o2) %union([x = - -----------]) 25 %i - 125 (%i3) declare(y,complex)$ (%i4) to_poly_solve(set(conjugate(x) - y = 42 + %i, x + conjugate(y) = 0), set(x,y)); %i - 42 %i + 42 (%o4) %union([x = - -------, y = - -------]) 2 2
to_poly_solve
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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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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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")
.
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")
.
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")
.
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.
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.
Default value: 2
This is the value supplied to metricexpandall
during the initial loading
of unit.
Nächste: Functions and Variables for zeilberger, Vorige: zeilberger, Nach oben: zeilberger [Inhalt][Index]
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.
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.
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.
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
.
Vorige: Introduction to zeilberger, Nach oben: zeilberger [Inhalt][Index]
Returns the hypergeometric anti-difference of F_k, if it exists.
Otherwise AntiDifference
returns no_hyp_antidifference
.
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
.
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
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.
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
.
Default value: 5
MAX_ORD
is the maximum recurrence order attempted by Zeilberger
.
Default value: false
When simplified_output
is true
, functions in the zeilberger
package attempt further simplification of the solution.
Default value: linsolve
linear_solver
names the solver which is used to solve the system
of equations in Zeilberger’s algorithm.
Default value: true
When warnings
is true
, functions in the zeilberger
package
print warning messages during execution.
Default value: true
When Gosper_in_Zeilberger
is true
, the Zeilberger
function
calls Gosper
before calling parGosper
. Otherwise,
Zeilberger
goes immediately to parGosper
.
Default value: true
When trivial_solutions
is true
, Zeilberger
returns
solutions which have certificate equal to zero, or all coefficients equal to
zero.
Nächste: Index der Funktionen und Variablen, Vorige: zeilberger [Inhalt][Index]
Das Glossar stellt den deutschen Übersetzungen die englischen Begriffe gegenüber und erläutert die Begriffe.
Jede beliebige Zeichenfolge, die Maxima als Eingabe versteht und die von Maxima verarbeitet werden kann.
Ausdrücke, die zu den booleschen Werten true
oder false
auswerten.
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.
Das Zeichen das auf der linken und rechten Seite zum Beispiel eine
Liste [ ... ]
begrenzt.
Der Name einer Variablen oder Funktion.
Mathematische Ausdrücke werden ausmultipliziert.
Boolesche Variablen mit den Werten true
oder false
, die zur
Steuerung des Programms vom Nutzer gesetzt werden können.
Die erweiterte Koeffizientenmatrix entsteht, wenn an die Koeffizientenmatrix eines Gleichungssystems eine Spalte mit der rechten Seite des Gleichungssystems angefügt wird.
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.
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.
Ein N-ary-Operator kann ein beliebige Anzahl an Operanden haben.
Beispiele für N-Ary-Operatoren sind die Addition +
und die
Multiplikation *
.
Eine Pipe (englisch für Rohr, Röhre) bezeichnet einen gepufferten uni- oder bidirektionalen Datenstrom zwischen zwei Prozessen nach dem „FIFO“ (First In - First Out)-Prinzip.
Kann auch als Eingabeaufforderung übersetzt werden.
Die Substantivform ist eine nicht ausgewerteter aber dennoch vereinfachter Ausdruck.
Systemvariablen enthalten von Maxima verwaltete globale Werte. Systemvariablen sollten vom Nutzer, auch wenn es möglich ist, nicht genutzt werden.
Ein Token ist ein Stück Text, das die lexikalische Grundeinheit ist, die von einem Parser behandelt wird.
Die Verbform wird zunächst ausgewertet und erst dann vereinfacht.
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.
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.
Beim Einlesen eines Ausdrucks prüft der Parser, ob die Argumente eines
Operators die korrekte Wortart haben. Maxima kennt die Wortarten
expr
, clause
und any
.
Springe zu: | !
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%
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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 |
---|
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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 |
---|
Vorige: Index der Funktionen und Variablen [Inhalt][Index]
Category: Global variables
Applied Mathematics and Programming Division, K.U. Leuven
Applied Mathematics and Programming Division, K.U. Leuven
Institut für Mathematik, T.U. Wien
National Bureau of Standards, Washington, D.C., U.S.A
http://www.netlib.org/quadpack
R. Piessens, E. de Doncker-Kapenga, C.W. Uberhuber, and D.K. Berlin: Springer-Verlag, 1983, ISBN 0387125531.