Maxima 5.47post Manual

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Maximaはコンピュータ代数システムです。Lispで実装されています。

MaximaはMacsymaシステムから派生したものです。 Macsymaシステムは、MITで1968年から1982年にかけてプロジェクトMACの一部として開発されました。 MITは、1982年にMacsymaソースコードのコピーをエネルギー省に引き渡しました; そのバージョンは現在、DOE Macsymaとして知られています。 DOE Macsymaのコピーは、テキサス大学のWilliam F. Schelter教授によって、 1982年から教授がなくなる2001年まで保守されました。 1998年にSchelterは、 エネルギー省からDOE MacsymaソースコードをGNU Public Licenseの下で公開する許可を得て、 2000年に彼は、 DOE Macsymaを保守・開発するために、MaximaプロジェクトをSourceForgeで始めました。 だから、Maximaと呼ばれています。

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1 Introduction to Maxima

コマンド"maxima"でMaximaを起動してください。 Maximaがバージョン情報とプロンプトを表示します。 それぞれのMaximaコマンドにはセミコロンを終わりに付けてください。 コマンド"quit();"でセッションが終了します。 以下は、セッションのサンプルです。

[wfs@chromium]$ maxima
Maxima 5.9.1 http://maxima.sourceforge.net
Using Lisp CMU Common Lisp 19a
Distributed under the GNU Public License. See the file COPYING.
Dedicated to the memory of William Schelter.
This is a development version of Maxima. The function bug_report()
provides bug reporting information.
(%i1) factor(10!);
                            8  4  2
(%o1)                      2  3  5  7
(%i2) expand ((x + y)^6);
       6        5       2  4       3  3       4  2      5      6
(%o2) y  + 6 x y  + 15 x  y  + 20 x  y  + 15 x  y  + 6 x  y + x
(%i3) factor (x^6 - 1);
                              2            2
(%o3)       (x - 1) (x + 1) (x  - x + 1) (x  + x + 1)
(%i4) quit();
[wfs@chromium]$

Maximaはインフォページを検索できます。 コマンドの情報や、文字列を含むコマンドや変数すべてを表示させるには、 describeコマンドを使ってください。 クエスチョンマーク? (完全一致検索)と 二重クエスチョンマーク??(部分一致検索)はdescribeの省略形です:

(%i1) ?? integ
 0: Functions and Variables for Elliptic Integrals
 1: Functions and Variables for Integration
 2: Introduction to Elliptic Functions and Integrals
 3: Introduction to Integration
 4: askinteger  (Functions and Variables for Simplification)
 5: integerp  (Functions and Variables for Miscellaneous Options)
 6: integer_partitions  (Functions and Variables for Sets)
 7: integrate  (Functions and Variables for Integration)
 8: integrate_use_rootsof  (Functions and Variables for Integration)
 9: integration_constant_counter  (Functions and Variables for
    Integration)
 10: nonnegintegerp  (Functions and Variables for linearalgebra)
Enter space-separated numbers, `all' or `none': 5 4

 -- Function: integerp (<expr>)
     Returns `true' if <expr> is a literal numeric integer, otherwise
     `false'.

     `integerp' returns false if its argument is a symbol, even if the
     argument is declared integer.

     Examples:

          (%i1) integerp (0);
          (%o1)                         true
          (%i2) integerp (1);
          (%o2)                         true
          (%i3) integerp (-17);
          (%o3)                         true
          (%i4) integerp (0.0);
          (%o4)                         false
          (%i5) integerp (1.0);
          (%o5)                         false
          (%i6) integerp (%pi);
          (%o6)                         false
          (%i7) integerp (n);
          (%o7)                         false
          (%i8) declare (n, integer);
          (%o8)                         done
          (%i9) integerp (n);
          (%o9)                         false

 -- Function: askinteger (<expr>, integer)
 -- Function: askinteger (<expr>)
 -- Function: askinteger (<expr>, even)
 -- Function: askinteger (<expr>, odd)
     `askinteger (<expr>, integer)' attempts to determine from the
     `assume' database whether <expr> is an integer.  `askinteger'
     prompts the user if it cannot tell otherwise, and attempt to
     install the information in the database if possible.  `askinteger
     (<expr>)' is equivalent to `askinteger (<expr>, integer)'.

     `askinteger (<expr>, even)' and `askinteger (<expr>, odd)'
     likewise attempt to determine if <expr> is an even integer or odd
     integer, respectively.

(%o1)                                true

結果を後で使うには、結果を変数に割り当てるか、 自動的に供給されるラベルで参照することができます。 加えて、%は直前の計算結果を示します:

(%i1) u: expand ((x + y)^6);
       6        5       2  4       3  3       4  2      5      6
(%o1) y  + 6 x y  + 15 x  y  + 20 x  y  + 15 x  y  + 6 x  y + x
(%i2) diff (u, x);
         5         4       2  3       3  2       4        5
(%o2) 6 y  + 30 x y  + 60 x  y  + 60 x  y  + 30 x  y + 6 x
(%i3) factor (%o2);
                                    5
(%o3)                      6 (y + x)

Maximaは複素数や数値定数について知っています:

(%i1) cos(%pi);
(%o1)                          - 1
(%i2) exp(%i*%pi);
(%o2)                          - 1

Maximaは微積分法ができます:

(%i1) u: expand ((x + y)^6);
       6        5       2  4       3  3       4  2      5      6
(%o1) y  + 6 x y  + 15 x  y  + 20 x  y  + 15 x  y  + 6 x  y + x
(%i2) diff (%, x);
         5         4       2  3       3  2       4        5
(%o2) 6 y  + 30 x y  + 60 x  y  + 60 x  y  + 30 x  y + 6 x
(%i3) integrate (1/(1 + x^3), x);
                                  2 x - 1
                2            atan(-------)
           log(x  - x + 1)        sqrt(3)    log(x + 1)
(%o3)    - --------------- + ------------- + ----------
                  6             sqrt(3)          3

Maximaは1次方程式系や3次方程式を解くことができます:

(%i1) linsolve ([3*x + 4*y = 7, 2*x + a*y = 13], [x, y]);
                        7 a - 52        25
(%o1)              [x = --------, y = -------]
                        3 a - 8       3 a - 8
(%i2) solve (x^3 - 3*x^2 + 5*x = 15, x);
(%o2)       [x = - sqrt(5) %i, x = sqrt(5) %i, x = 3]

Maximaは非線形方程式系を解くことができます。 もし結果を表示させたくなければ、コマンドの終わりに;の代わりに$をつければよいことに注意してください:

(%i1) eq_1: x^2 + 3*x*y + y^2 = 0$
(%i2) eq_2: 3*x + y = 1$
(%i3) solve ([eq_1, eq_2]);
              3 sqrt(5) + 7      sqrt(5) + 3
(%o3) [[y = - -------------, x = -----------], 
                    2                 2

                               3 sqrt(5) - 7        sqrt(5) - 3
                          [y = -------------, x = - -----------]]
                                     2                   2

Maximaは関数のプロットが生成できます:

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

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2 Bug Detection and Reporting


2.1 Functions and Variables for Bug Detection and Reporting

関数: run_testsuite ([options])

Maximaのテストスイートを走らせます。 望みの答えを生成したテストは「パス」とみなされます。 望みの答えを生成しないテストも同様ですが、既知のバグとしてマークされています。

run_testsuiteは、以下のオプションキーワード引数を取ります。

display_all

テストすべてを表示します。 通常は、テストが失敗しない限りテストを表示しません。 (デフォルトでは falseに設定されます。)

display_known_bugs

既知のバグとしてマークされているテストを表示します。 (デフォルトでは falseに設定されます。)

tests

これは、実行するテストのリストです。 それぞれのテストは文字列かシンボルで指定することができます。 デフォルトではテストすべてを実行します。 テストの完全な組は testsuite_filesで指定されています。

time

時間情報を表示します。 もし trueならそれぞれのテストファイルにかかった時間を表示します。 もし allなら display_alltrueの時、 それぞれ個々のテストにかかった時間を示します。 デフォルトはfalseで、時間情報を示しません。

例えば、 run_testsuite(display_known_bugs = true, tests=[rtest5])は、 テスト rtest5だけを走らせ、既知のバグとしてマークされているテストを表示します。

run_testsuite(display_all = true, tests=["rtest1", rtest1a])は、 テスト rtest1rtest2を走らせ、 テストそれぞれを表示します。

run_testsuiteは、Maxima環境を変更します。 通常は、テストスクリプトは 既知の環境(すなわちユーザー定義の関数や変数のない環境)を確立するために killを実行し、 それからテストにふさわしい関数や変数を定義します。

run_testsuitedoneを返します。

オプション変数: testsuite_files

testsuite_filesrun_testsuiteが実行するテスト一式です。 それは実行するテストを含むファイル名のリストです。 もしファイルの中のテストのいくつかが失敗することが既知なら、 ファイル名をリストする代わりに、 ファイル名と失敗するテスト番号を含むリストを使います。

例えば、以下はデフォルトのテスト一式の一部です:

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

これは、ファイル"rtest13s", "rtest14"から成るテストスイートを指定しますが、 "rtest14" は失敗することが既知の2つのテスト57と63を含みます。

関数: bug_report ()

MaximaとLispのバージョン番号を表示し、Maximaプロジェクトのバグレポートウェブサイトへのリンクを与えます。 バージョン情報はbuild_infoがレポートするものと同じです。

バグをレポートする時、 MaximaとLispのバージョン情報をバグレポートにコピーしてもらえると助かります。

bug_reportは空の文字列 ""を返します。

関数: build_info ()

Maximaビルドのパラメータのまとめを表示します。

build_infoは空の文字列 ""を返します。 bug_report.も参照してください。


3 Help


3.1 Documentation

このMaximaのオンラインユーザーズマニュアルは、違った形でも見ることができます。 Maximaの対話プロンプトから?コマンド(すなわちdescribe関数)を使うと、テキスト形式でユーザーズマニュアルが表示されます。infoビューアを使うと、ユーザーズマニュアルは、infoハイパーテキストとして表示され、通常のウェブブラウザを使えば、ウェブページとして表示されます。

exampleはたくさんのMaxima関数の使用例を表示します。 例えば、

(%i1) example (integrate);

は、

(%i2) test(f):=block([u],u:integrate(f,x),ratsimp(f-diff(u,x)))
(%o2) test(f) := block([u], u : integrate(f, x),
                                         ratsimp(f - diff(u, x)))
(%i3) test(sin(x))
(%o3)                           0
(%i4) test(1/(x+1))
(%o4)                           0
(%i5) test(1/(x^2+1))
(%o5)                           0

という感じでさらに出力を表示します。


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3.2 Functions and Variables for Help

関数: apropos (string)

stringを含むMaxima上の名前を検索します。 例えば、apropos ("exp")は、 (expand, exp, exponentializeのように) expを名前の一部として含むフラグ、関数すべてのリストを返します。 このように、もしなにかの名前の一部だけ覚えていたなら、 このコマンドを使って名前の残りを見つけることができます。 同様に、 apropos ("tr_")とすれば、翻訳器に関係した多くのスイッチのリストを 見つけることができます。翻訳器に関係したスイッチのほとんどはtr_で始まります。

apropos("")は、Maximaの名前すべてのリストを返します。

もし名前が見つからなければ、aproposは空のリスト[]を返します。

例:

"gamma"を含むMaximaシンボルすべてを表示します:

(%i1) apropos("gamma");
(%o1) [%gamma, gamma, 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]
Help ·
関数: demo (filename)

filenameの中のMaxima式を評価し、結果を表示します。 demoはそれぞれの式を評価した後 停止し、 ユーザーがリターンキーを入力すると続きを実行します。 (Xmaximaで走らせている場合、 demoはセミコロン;に続けて改行を入力する必要があります。)

demoは、filnameのファイルを探すため、 ディレクトリfile_search_demoのリストを検索します。 もしファイルの拡張子が.demなら、拡張子は省略できます。 file_searchも参照してください。

demoは引数を評価します。 demoはデモンストレーションファイルの名前を返します。

例:

(%i1) demo ("disol");

batching /home/wfs/maxima/share/simplification/disol.dem
 At the _ prompt, type ';' followed by enter to get next demo
(%i2)                      load("disol")

_
(%i3)           exp1 : a (e (g + f) + b (d + c))
(%o3)               a (e (g + f) + b (d + c))

_
(%i4)                disolate(exp1, a, b, e)
(%t4)                         d + c

(%t5)                         g + f

(%o5)                   a (%t5 e + %t4 b)

_
関数: describe (string)
関数: describe (string, exact)
関数: describe (string, inexact)

describe(string)describe(string, exact)と同値です。

describe(string, exact)は(大文字小文字は区別せず)stringに等しいタイトルを持った項目があれば、それを見つけます。

describe(string, inexact)はタイトルの中にstringを含むすべての項目を見つけます。 もし複数あれば、Maximaはユーザーに項目を選択するよう尋ねます。

対話プロンプトでは、 ? foo(?fooの間にスペース)は describe("foo", exact)と同値であり、 ?? foodescribe("foo", inexact)と同値です。

describe("", inexact)は、オンラインマニュアルでドキュメント化されたすべてのトピックのリストを出力します。

describeは引数をクォートします。 describeは、ドキュメントが見つかればtrueを返し、見つからなければfalseを返します。

Documentationも参照してください。

例:

(%i1) ?? integ
 0: Functions and Variables for Elliptic Integrals
 1: Functions and Variables for Integration
 2: Introduction to Elliptic Functions and Integrals
 3: Introduction to Integration
 4: askinteger  (Functions and Variables for Simplification)
 5: integerp  (Functions and Variables for Miscellaneous Options)
 6: integer_partitions  (Functions and Variables for Sets)
 7: integrate  (Functions and Variables for Integration)
 8: integrate_use_rootsof  (Functions and Variables for
    Integration)
 9: integration_constant_counter  (Functions and Variables for
    Integration)
 10: nonnegintegerp  (Functions and Variables for linearalgebra)
Enter space-separated numbers, `all' or `none': 7 8

 -- Function: integrate (<expr>, <x>)
 -- Function: integrate (<expr>, <x>, <a>, <b>)
     Attempts to symbolically compute the integral of <expr> with
     respect to <x>.  `integrate (<expr>, <x>)' is an indefinite
     integral, while `integrate (<expr>, <x>, <a>, <b>)' is a
     definite integral, [...]
     
 -- Option variable: integrate_use_rootsof
     Default value: `false'

     When `integrate_use_rootsof' is `true' and the denominator of
     a rational function cannot be factored, `integrate' returns
     the integral in a form which is a sum over the roots (not yet
     known) of the denominator.
     [...]

この例では、項目7と8を選択しました。 ([...]でほのめかされているように出力は省略されています。) allnoneを入力すると、項目すべてを選択したり、1つも選ばなかったりできます。 それぞれaもしくはnと省略形を使うことができます。

関数: example (topic)
関数: example ()

example (topic)は、topicの例をいくつか表示します。 topicはシンボルもしくは文字列です。 ifdolambdaのような演算子の例を得るには、引数は文字列でなければなりません。例えば、 example ("do")exampleは、大文字小文字を区別しません。トピックのほとんどは関数名です。

example ()はわかっているトピックすべてのリストを表示します。

例を含むファイル名は、グローバル変数manual_demoで与えられます。デフォルトは"manual.demo"です。

exampleは引数をクォートします。 exampleはエラーがあったり引数がなかったりしなければdoneを返します。 引数がない場合には わかっているトピックすべてのリストを表示します。

例:

(%i1) example(append);
(%i2) append([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
オプション変数: manual_demo

デフォルト値: "manual.demo"

manual_demoは、 関数exampleのための例が入っているファイルの名前を指定します。 exampleを参照してください。


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4 Command Line


4.1 Introduction to Command Line


4.2 Functions and Variables for Command Line

システム変数: __

__は、現在評価中の入力式です。 すなわち、入力式 exprが評価されている間、 __exprです。

__は、入力が整理されたり評価されたりする前に入力式に割り当てられます。 しかし表示される時、__の値は(評価はされませんが)整理されます。

batchload__を認識します。 batchが処理するファイル内では、 __は対話プロンプトでのそれと同じ意味になります。 loadが処理するファイル内では、 __は対話プロンプトやバッチファイルの中で直前に入力された入力式にバインドされています; __は処理中のファイル内の入力式にはバインドされません。 特に、 load (filename)が対話プロンプトからコールされた時、 __は、ファイルが処理されている間、 load (filename)にバインドされます。

_%も参照してください。

例:

(%i1) print ("I was called as", __);
I was called as print(I was called as, __) 
(%o1)              print(I was called as, __)
(%i2) foo (__);
(%o2)                     foo(foo(__))
(%i3) g (x) := (print ("Current input expression =", __), 0);
(%o3) g(x) := (print("Current input expression =", __), 0)
(%i4) [aa : 1, bb : 2, cc : 3];
(%o4)                       [1, 2, 3]
(%i5) (aa + bb + cc)/(dd + ee + g(x));
                            cc + bb + aa
Current input expression = -------------- 
                           g(x) + ee + dd
                                6
(%o5)                        -------
                             ee + dd
システム変数: _

_は直前の入力式です。 (例えば、%i1, %i2, %i3, …)

_は、入力が整理されたり評価されたりする前に、入力式に割り当てられます。 しかし、 _の値は、表示される時(評価はされませんが)整理されます。

batchload_を認識します。 batchが処理するファイル内では、 _は対話プロンプトでのそれと同じ意味になります。 loadが処理するファイル内では、 _は、対話プロンプトやバッチファイルの中で、直前に入力された入力式にバインドされます; _は処理中のファイル内の入力式にはバインドされません。

__%も参照してください。

例:

(%i1) 13 + 29;
(%o1)                          42
(%i2) :lisp $_
((MPLUS) 13 29)
(%i2) _;
(%o2)                          42
(%i3) sin (%pi/2);
(%o3)                           1
(%i4) :lisp $_
((%SIN) ((MQUOTIENT) $%PI 2))
(%i4) _;
(%o4)                           1
(%i5) a: 13$
(%i6) b: 29$
(%i7) a + b;
(%o7)                          42
(%i8) :lisp $_
((MPLUS) $A $B)
(%i8) _;
(%o8)                         b + a
(%i9) a + b;
(%o9)                          42
(%i10) ev (_);
(%o10)                         42
システム変数: %

%はMaximaが直前に計算した出力式です。 (例えば、 %o1, %o2, %o3, …) 出力の表示には無関係です。

batchload%を認識します。 batchが処理するファイル内では、 %は対話プロンプトでのそれと同じ意味になります。 loadが処理するファイル内では、 %は、対話プロンプトやバッチファイルの中で、直前に計算された出力式にバインドされます; %は、処理中のファイル内の出力式にはバインドされません。

_, %%, %thも参照してください。

システム変数: %%

合成文、すなわちblock, lambda, もしくは(s_1, ..., s_n)の中で、 %%は前の文の値です。

合成文の最初の文もしくは合成文の外側では%%は未定義です。

%%は、batchloadで認識され、 対話プロンプトでのそれと同じ意味になります。

%も参照してください。

例:

以下の二つの例は同じ結果になります。

(%i1) block (integrate (x^5, x), ev (%%, x=2) - ev (%%, x=1));
                               21
(%o1)                          --
                               2
(%i2) block ([prev], prev: integrate (x^5, x),
               ev (prev, x=2) - ev (prev, x=1));
                               21
(%o2)                          --
                               2

合成文は他の合成文を含むかもしれません。 文が単文か合成文かに関係なく、 %%は前の文の値です。

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

合成文の中ではブレイクプロンプトで%%の値を検査することができます。 ブレイクプロンプトは break関数を実行することで開きます。 例えば、以下の例で%%;を入力すると、42が出力されます。

(%i4) block (a: 42, break ())$

Entering a Maxima break point. Type 'exit;' to resume.
_%%;
42
_
関数: %th (i)

i番前の出力式の値。 すなわち、計算される次の式をn番目の出力とすると %th (m)は、(n - m)番目の出力です。

batchload%thを認識されます。 batchが処理するファイル内では、 %thは、対話プロンプトでのそれと同じ意味になります。 loadが処理するファイル内では、 %thは、対話プロンプトやバッチファイルの中で、直前に計算された出力式にバインドされます; %thは、処理中のファイル内の出力式にはバインドされません。

%%%も参照してください。

例:

batchファイルの中でとか、出力式のグループを参照する時%thは役立ちます。 この例はsを最後の5つの出力式の和に設定します。

(%i1) 1;2;3;4;5;
(%o1)                           1
(%o2)                           2
(%o3)                           3
(%o4)                           4
(%o5)                           5
(%i6) block (s: 0, for i:1 thru 5 do s: s + %th(i), s);
(%o6)                          15
特殊シンボル: ?

関数名や変数名の前置としての?は、 名前が、Maximaの名前ではなくLispの名前であることを意味します。 例えば、?roundは、Lisp関数ROUNDを意味します。 この点に関して更に知るにはLisp and Maximaを参照してください。

表記? word (空白を空けて単語が続くクエスチョンマーク)は describe("word")と同値です。 クエスチョンマークは入力ラインの先頭になければいけません; そうでなければドキュメンテーションのリクエストとして認識されません。 describeも参照してください。

特殊シンボル: ??

表記?? word(空白を空けて単語が続く??)は describe("word", inexact)と同値です。 クエスチョンマークは入力行の先頭になければいけません; そうでなければドキュメンテーションのリクエストとして認識されません。 describeも参照してください。

オプション変数: inchar

デフォルト値: %i

incharはユーザーが入力した式のラベルの前置です。 Maximaは、 incharlinenumを連結することで、 入力式それぞれのラベルを自動的に構成します。

incharは単一文字である必要はなく、 任意の文字列もしくはシンボルを割り当てられます。 Maximaは内部的に前置の最初の文字だけを考慮するので、 前置inchar, outchar, linecharは異なる最初の文字を持たなければいけません。 そうでなければkill(inlables)のようないくつかのコマンドは期待通りに動きません。

labelsも参照してください。

例:

(%i1) inchar: "input";
(%o1)                         input
(input2) expand((a+b)^3);
                     3        2      2      3
(%o2)               b  + 3 a b  + 3 a  b + a
(input3)
システム変数: infolists

デフォルト値: []

infolistsはMaximaに関する情報リストすべての名前のリストです。 これらは以下の通りです:

labels

すべてのバインドされた%i, %o, %tラベル

values

:::や関数バインドが生成する、 ユーザー変数であって、Maximaオプションやスイッチでない、 すべてのバインドされたアトム

functions

:=defineが生成するすべてのユーザー定義関数

arrays

:, ::, または:=が生成するすべての宣言配列と未宣言配列

macros

::=が生成したすべてのユーザー定義マクロ関数

myoptions

(それらが後にデフォルト値に再設定されようがされまいが) ユーザーが再設定したすべてのオプション

rules

tellsimp, tellsimpafter, defmatch, またはdefruleが生成するすべてのユーザー定義パターンマッチングと整理規則

aliases

alias, ordergreat, orderless関数が生成するか、 declareを使ってアトムをnounとして宣言することで生成された、 ユーザー定義エーリアスを持つすべてのアトム

dependencies

dependsgradef関数が生成する関数依存性を持つすべてのアトム

gradefs

gradef関数が生成するユーザー定義の導関数を持つすべての関数

props

declare関数で確立されるプロパティはもちろん、 atvaluematchdeclareなどが確立するプロパティで、 上で述べたもの以外の任意のプロパティを持つすべてのアトム

let_rule_packages

特別パッケージdefault_let_rule_packageに加えて すべてのユーザー定義let規則パッケージ (default_let_rule_packageは、 ユーザーが陽に設定していない時使われる規則パッケージの名前です。)

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

引数a_1, …, a_nからすべてのバインド(値、関数、配列、ルール)を解除します。 引数a_kはシンボルか配列要素を取り得ます。 a_kが配列要素の時、killは配列の他の要素には影響することなくその要素をアンバインドします。

いくつかの特殊な引数が認識されます。 例えば、kill (inlabels, functions, allbut (foo, bar))のように、異なる引数の種類が組み合わされます。

kill (labels)はそれまでに作られた入力、出力、中間式のラベルすべてをアンバインドします。 kill (inlabels)incharの現在の値で始まる入力ラベルのみをアンバインドします。 同様に、 kill (outlabels)outcharの現在の値で始まる出力ラベルのみをアンバインドし、 kill (linelabels)linecharの現在の値で始まる中間式ラベルのみをアンバインドします。

kill (n)(nは整数)は入力、出力ラベルの最近のn個をアンバインドします。

kill ([m, n])は入力、出力ラベルmからnまでをアンバインドします。

kill (infolist)infolistの中のすべての項目をアンバインドします。 ここで、infolistは(values, functions, arraysのような) infolistsの中の任意の項目です。 infolistsも参照してください。

kill (all)はinfolistsのすべての項目をアンバインドします。 kill (all)はグローバル変数をデフォルト値にリセットしません; この点に関してはresetを参照してください。

kill (allbut (a_1, ..., a_n))は、 a_1, ..., a_nを除いて すべてのinfolistsの中のすべての項目をアンバインドします。 kill (allbut (infolist))infolistinfolistvalues, functions, arraysなど) 上の項目を除いてすべての項目をアンバインドします。

バインドされたプロパティによって使われたメモリは、すべてのシンボルがプロパティからアンバインドされるまで解放されません。 特に、シンボルの値によって使われているメモリを解放するには、 シンボルそのもののアンバインドだけでなく、バインドされた値を表示する出力ラベルをアンバインドします。

killは引数をクォートします。 引数を評価するにはクォートクォート演算子''を使います。

kill (symbol)はシンボルのすべてのプロパティをアンバインドします。 対照的に、関数remvalue, remfunction, remarray, remruleは特定のプロパティをアンバインドします。

kilは常に、たとえ引数がバインドされていなくても、doneを返します。

関数: labels (symbol)
システム変数: labels

symbolで始まる入力、出力、中間式ラベルのリストを返します。 symbolは、inchar, outchar, もしくはlinecharの値が典型的です。 ラベル文字はパーセント記号ありでもあしでもかまいませんので、 例えば、i%iは同じ結果になります。

もしsymbolで始まるラベルがなければ、labelsは空のリストを返します。

関数labelsは引数をクォートします。 引数を評価するにはクォートクォート演算子''を使います。 例えば, labels (''inchar)は、現在の入力ラベル文字で始まる入力ラベルを返します。

変数labelsは入力、出力、中間式ラベルのリストです。 inchar, outchar, もしくはlinecharが再定義されても、以前のラベルすべてを含みます。

デフォルトで、Maximaはそれぞれのユーザー入力式の結果を表示し、結果に出力ラベルが与えられます。 入力を;(セミコロン)の代わりに$(ドル記号)で終了することで、出力表示は抑制されます。 出力ラベルが構成され、結果にバインドされますが、表示されません。 ラベルは表示された出力ラベルと同じ方法で参照できます。 %%%, %thも参照してください。

いくつかの関数では中間式ラベルが生成されることがあります。 フラグprogrammodesolveや他の関数が式のリストを返す代わりに中間式ラベルを生成するかどうかを制御します。 ldisplayのようないくつかの他の関数は常に中間式ラベルを生成します。

incharoutchar, linechar, infolistsも参照してください。

オプション変数: linechar

デフォルト値: %t

linecharは Maximaが生成する中間式のラベルの前置です。 Maximaは(もし表示されるなら) linecharlinenumを連結することで 中間式それぞれのラベルを構成します。

linecharは単一文字である必要はなく、 任意の文字列もしくはシンボルを割り当てられます。 Maximaは内部的に 前置の最初の文字だけを考慮するので、 前置inchar, outchar, linecharは異なる最初の文字を持たなければいけません。 そうでなければ kill(inlables)のようないくつかのコマンドは期待通りに動きません。

中間式は表示されるかもしれませんし、表示されないかもしれません。 programmodelabelsも参照してください。

システム変数: linenum

入力出力式の現在のペアの行番号。

システム変数: myoptions

デフォルト値: []

myoptionsはユーザーが再設定したオプションすべてのリストです。 初期値に再設定されたか否かに関わらずです。

オプション変数: nolabels

デフォルト値: false

nolabelstrueであれば、 入力と出力結果のラベル(それぞれ%i%o)は表示されますが、 ラベルは結果にバインドされず、labelsリストにも追加されません。 ラベルは結果にバインドされないので、 ガーベッジコレクションは結果が使ったメモリを回復することができます。

そうでなければ、入力と出力の結果のラベルは結果にバインドされ、labelsリストに追加されます。

中間式ラベル(%t)はnolabelsに影響されません; nolabelstrueでもfalseでも、中間式ラベルはバインドされ、labelsリストに追加されます。

batchloadlabelsも参照してください。

オプション変数: optionset

デフォルト値: false

optionsettrueの時、Maximaは、Maximaオプションが再設定されるといつでも、メッセージを表示します。 もしユーザーがあるオプションの綴りが怪しく、割り当てた変数が本当にオプション変数か確認したいなら便利です。

例:

(%i1) optionset:true;
assignment: assigning to option optionset
(%o1)                         true
(%i2) gamma_expand:true;
assignment: assigning to option gamma_expand
(%o2)                         true
オプション変数: outchar

デフォルト値: %o

outcharはMaximaが計算した式のラベルの前置です。 outcharlinenumを連結することで、 Maximaは計算された式それぞれのラベルを自動的に構成します。 outcharは、単一文字である必要はなく、 任意の文字列もしくはシンボルを割り当てられます。 Maximaは内部的に前置の最初の文字だけを考慮するので、 前置inchar, outchar, linecharは異なる最初の文字を持たなければいけません。 そうでなければ、kill(inlables)のようないくつかのコマンドは期待通りに動きません。

labelsも参照してください。

例:

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

入力、出力、中間式を表示します。再計算はしません。 playbackはラベルにバインドされた式表示するだけです; (printdescribeで表示されたテキストやエラーメッセージなど)他の出力は表示されません。 labelsも参照してください。

playbackは引数をクォートします。 引数を評価するにはクォートクォート演算子''を使います。 playbackは常にdoneを返します。

playback ()(引数なし)は今までに生成された入力、出力、中間式すべてを表示します。 たとえ計算時に$終端子で出力が抑制されていても、 出力式は表示されます。

playback (n)は最近のn個の式を表示します。 入力、出力、中間式それぞれを1と数えます。

playback ([m, n])m番目からn番目までの入力、出力、中間式を表示します。

playback ([m])playback ([m, m])と同値です; これは普通、入力と出力の式のペアを1つ表示します。

playback (input)は今までに生成された入力式をすべて表示します。

playback (slow)は式の間でポーズし、ユーザーが enterを入力するのを待ちます。 これは demoと似たような振る舞いです。 playback (slow)は、savestringoutと関連して、 役立つ式を取り出すために2次記憶ファイルを生成するときに便利です。

playback (time)はそれぞれの式の計算時間を表示します。

playback (grind)は入力式を grind関数と同じ形式で表示します。 出力式は grindオプションで影響を受けません。 grindを参照してください。

例えば、playback ([5, 10], grind, time, slow)のように、 引数を組み合わせられます。

オプション変数: prompt

デフォルト値: _

promptは、demo関数やplayback (slow)モード、 (breakで呼び出された)Maximaブレイクループのプロンプトシンボルです。

関数: quit ()

Maximaセッションを終了します。 関数は、quitではなく、quit();もしくはquit()$として呼び出さなければいけないことに注意してください。

長い計算を中断するには control-Cをタイプしてください。 デフォルトの動作では Maximaプロンプトに戻ります。 もし*debugger-hook*nilなら、 control-CはLispデバッガを開きます。 debuggingも参照してください。

関数: read (expr_1, …, expr_n)

expr_1, …, expr_nを表示し、 コンソールから式1つを読み込み、評価された式を返します。 式はセミコロン;もしくはドル記号$で終了します。

readonlyも参照してください。

(%i1) foo: 42$ 
(%i2) foo: read ("foo is", foo, " -- enter new value.")$
foo is 42  -- enter new value. 
(a+b)^3;
(%i3) foo;
                                     3
(%o3)                         (b + a)
関数: readonly (expr_1, …, expr_n)

expr_1, …, expr_nを表示し、 コンソールから式を1つ読み込み、 式を(評価せずに)返します。 式はセミコロン;もしくはドル記号$で終了します。

readも参照してください。

例:

(%i1) aa: 7$
(%i2) foo: readonly ("Enter an expression:");
Enter an expression: 
2^aa;
                                  aa
(%o2)                            2
(%i3) foo: read ("Enter an expression:");
Enter an expression: 
2^aa;
(%o3)                            128
関数: reset ()

多くのグローバル変数やオプション、いくつかの他の変数をデフォルト値に再設定します。

resetは Lispリスト*variable-initial-values*上の変数を処理します。 Lispマクロdefmvarは(他の動作の間に)このリストに変数を置きます。 すべてではありませんが多くのグローバル変数やオプションがdefmvarによって定義されており、 また、defmvarで定義されたいくつかの変数はグローバル変数でもオプションでもありません。

オプション変数: showtime

デフォルト値: false

showtimetrueの時、出力式と一緒に計算時間と経過時間を表示します。

計算時間は常に記録されており、 showtimefalseの時でも、 timeplaybackで計算時間を表示することができます。

timerも参照してください。

関数: to_lisp ()

Maximaの下のLispシステムに入ります。(to-maxima)でMaximaに戻ります。

例:

関数を定義し、Maximaの下のLispシステムに入ります。 定義をプロパティリスト上で検査します。そして、関数定義を抽出し、因数分解し、 変数$resultに格納します。 変数はMaximaに戻った後、Maximaで使うことができます。

(%i1) f(x):=x^2+x;
                                  2
(%o1)                    f(x) := x  + x
(%i2) to_lisp();
Type (to-maxima) to restart, ($quit) to quit Maxima.

MAXIMA> (symbol-plist '$f)
(MPROPS (NIL MEXPR ((LAMBDA) ((MLIST) $X) 
                             ((MPLUS) ((MEXPT) $X 2) $X))))
MAXIMA> (setq $result ($factor (caddr (mget '$f 'mexpr))))
((MTIMES SIMP FACTORED) $X ((MPLUS SIMP IRREDUCIBLE) 1 $X))
MAXIMA> (to-maxima)
Returning to Maxima
(%o2)                         true
(%i3) result;
(%o3)                       x (x + 1)
システム変数: values

初期値: []

valuesは(Maximaのオプションやスイッチではなく)バインドされたユーザー変数すべてのリストです。 リストは、:::でバインドされたシンボルを含みます。

もし変数の値がコマンドkillや, remove, remvalueで削除されたら、 変数はvaluesから削除されます。

ユーザー定義関数のリストに関しては functionsを参照してください。

例:

最初、valuesはシンボルa, b, cを示しますが、 dも―それは値にバインドされていません―ユーザー関数fも示しません。 値は変数から削除されます。valuesは空のリストです。

(%i1) [a:99, b::a-90, c:a-b, d, f(x):= x^2];
                                           2
(%o1)              [99, 9, 90, d, f(x) := x ]
(%i2) values;
(%o2)                       [a, b, c]
(%i3) [kill(a), remove(b,value), remvalue(c)];
(%o3)                   [done, done, [c]]
(%i4) values;
(%o4)                          []

4.3 Functions and Variables for Display

オプション変数: %edispflag

デフォルト値: false

%edispflagtrueの時、 Maximaは %eの負の指数乗を商として表示します。 例えば、%e^-x1/%e^xと表示されます。 exptdispflagも参照してください。

例:

(%i1) %e^-10;
                               - 10
(%o1)                        %e
(%i2) %edispflag:true$
(%i3) %e^-10;
                               1
(%o3)                         ----
                                10
                              %e
オプション変数: absboxchar

デフォルト値: !

absboxcharは1行より広い式の回りに絶対値記号を描くのに使われる文字です。

例:

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

displayのようですが、 等式ではなく引数の値だけが表示されます。 これは名前を持たない複雑な引数や引数の値だけに興味があって 名前には興味がない引数に役立ちます。

ldispprintも参照してください。

例:

(%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
関数: display (expr_1, expr_2, …)

左辺が未評価のexpr_iで、右辺が式の値の等式を行の中央に表示します。 この関数は、中間結果を表示するのにブロックやfor文の中で役立ちます。 displayの引数は、通常アトムや、添字付き変数、関数コールです。 dispも参照してください。

ldisplay, disp, ldispも参照してください。

例:

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

                                      2
                         b     = x - x
                          1, 2

                  sin(1.0) = .8414709848078965

(%o3)                         done
オプション変数: display2d

デフォルト値: true

display2dfalseの時、 コンソール表示は(2次元)形式ではなく文字列(1次元)形式です。

例:

(%i1) x/(x^2+1);
                               x
(%o1)                        ------
                              2
                             x  + 1
(%i2) display2d:false$
(%i3) x/(x^2+1);
(%o3) x/(x^2+1)
オプション変数: display_format_internal

デフォルト値: false

display_format_internaltrueの時、 式は数学的内部表現を隠すように変換されることなく表示されます。 表示はpartではなくinpartが返すものに対応します。

例:

User     part       inpart
a-b;      a - b     a + (- 1) b

           a            - 1
a/b;       -         a b
           b
                       1/2
sqrt(x);   sqrt(x)    x

          4 X        4
X*4/3;    ---        - X
           3         3
関数: dispterms (expr)

exprをパーツ毎に一行ずつ使って表示します。 すなわち、最初にexprの演算子が表示され、 それぞれの項が別々に表示されます。 もしexprが他の方法で表示するには大きすぎるなら、 これは役に立ちます。 例えば、もしP1, P2, ...が非常に大きな式なら、 P1 + P2 + ...を一度に表示しようとする場合、 表示プログラムは保存の空き領域を使い尽くすかもしれません。 しかしながら、 dispterms (P1 + P2 + ...)は、 P1を表示し、その下にP2を表示し、という具合です。 disptermsを使わない時、 もし指数式がA^Bのように表示するには広すぎるなら、 それはexpt (A, B) (もしくはA^^Bの場合、ncexpt (A, B))のように現れます。

関数: expt (a, b)
関数: ncexpt (a, b)

もし指数式がa^bのように表示するには広すぎるなら、 expt (a, b) (もしくは、a^^bの場合、ncexpt (a, b) のように現れます。

exptncexptは入力では認識されません。

オプション変数: exptdispflag

デフォルト値: true

exptdispflagtrueの時、 Maximaは式を商を使って負の指数の式を表示します。

例:

(%i1) exptdispflag:true;
(%o1)                         true
(%i2) 10^-x;
                                1
(%o2)                          ---
                                 x
                               10
(%i3) exptdispflag:false;
(%o3)                         false
(%i4) 10^-x;
                                - x
(%o4)                         10
関数: grind (expr)
オプション変数: grind

関数grindは コンソールにMaximaへの入力に適した形でexprを印刷します。 grindはいつもdoneを返します。

exprが関数名やマクロ名の時、 grindは、名前だけでなく関数やマクロ定義を出力します。

stringも参照してください。 それは出力を印刷する代わりに文字列を返します。 grindstringの出力より若干読みやすい方法で 式を印刷しようとします。

変数grindtrueの時、 stringstringoutの出力は grindのそれと同じフォーマットです; そうでなければ、それらの関数の出力を特別にフォーマットしようとはしません。 変数grindのデフォルト値はfalseです。

grindplaybackの引数としても指定できます。 grindが存在する時、 playbackgrind関数と同じフォーマットで入力式を印刷します。 そうでなければ、入力式を特にフォーマットしようとはしません。

grindは引数を評価します。

例:

(%i1) aa + 1729;
(%o1)                       aa + 1729
(%i2) grind (%);
aa+1729$
(%o2)                         done
(%i3) [aa, 1729, aa + 1729];
(%o3)                 [aa, 1729, aa + 1729]
(%i4) grind (%);
[aa,1729,aa+1729]$
(%o4)                         done
(%i5) matrix ([aa, 17], [29, bb]);
                           [ aa  17 ]
(%o5)                      [        ]
                           [ 29  bb ]
(%i6) grind (%);
matrix([aa,17],[29,bb])$
(%o6)                         done
(%i7) set (aa, 17, 29, bb);
(%o7)                   {17, 29, aa, bb}
(%i8) grind (%);
{17,29,aa,bb}$
(%o8)                         done
(%i9) exp (aa / (bb + 17)^29);
                                aa
                            -----------
                                     29
                            (bb + 17)
(%o9)                     %e
(%i10) grind (%);
%e^(aa/(bb+17)^29)$
(%o10)                        done
(%i11) expr: expand ((aa + bb)^10);
         10           9        2   8         3   7         4   6
(%o11) bb   + 10 aa bb  + 45 aa  bb  + 120 aa  bb  + 210 aa  bb
         5   5         6   4         7   3        8   2
 + 252 aa  bb  + 210 aa  bb  + 120 aa  bb  + 45 aa  bb
        9        10
 + 10 aa  bb + aa
(%i12) grind (expr);
bb^10+10*aa*bb^9+45*aa^2*bb^8+120*aa^3*bb^7+210*aa^4*bb^6
     +252*aa^5*bb^5+210*aa^6*bb^4+120*aa^7*bb^3+45*aa^8*bb^2
     +10*aa^9*bb+aa^10$
(%o12)                        done
(%i13) string (expr);
(%o13) bb^10+10*aa*bb^9+45*aa^2*bb^8+120*aa^3*bb^7+210*aa^4*bb^6\
+252*aa^5*bb^5+210*aa^6*bb^4+120*aa^7*bb^3+45*aa^8*bb^2+10*aa^9*\
bb+aa^10
(%i14) cholesky (A):= block ([n : length (A), L : copymatrix (A),
  p : makelist (0, i, 1, length (A))], for i thru n do
  for j : i thru n do
  (x : L[i, j], x : x - sum (L[j, k] * L[i, k], k, 1, i - 1),
  if i = j then p[i] : 1 / sqrt(x) else L[j, i] : x * p[i]),
  for i thru n do L[i, i] : 1 / p[i],
  for i thru n do for j : i + 1 thru n do L[i, j] : 0, L)$
(%i15) grind (cholesky);
cholesky(A):=block(
         [n:length(A),L:copymatrix(A),
          p:makelist(0,i,1,length(A))],
         for i thru n do
             (for j from i thru n do
                  (x:L[i,j],x:x-sum(L[j,k]*L[i,k],k,1,i-1),
                   if i = j then p[i]:1/sqrt(x)
                       else L[j,i]:x*p[i])),
         for i thru n do L[i,i]:1/p[i],
         for i thru n do (for j from i+1 thru n do L[i,j]:0),L)$
(%o15)                        done
(%i16) string (fundef (cholesky));
(%o16) cholesky(A):=block([n:length(A),L:copymatrix(A),p:makelis\
t(0,i,1,length(A))],for i thru n do (for j from i thru n do (x:L\
[i,j],x:x-sum(L[j,k]*L[i,k],k,1,i-1),if i = j then p[i]:1/sqrt(x\
) else L[j,i]:x*p[i])),for i thru n do L[i,i]:1/p[i],for i thru \
n do (for j from i+1 thru n do L[i,j]:0),L)
オプション変数: ibase

デフォルト値: 10

ibaseは Maximaが読む整数の基数です。

ibaseは2から(十進数で)36までの任意の整数を割り当てられます。 ibaseが10よりも大きい時、 数値は十進数字0から9に加えて、 ibaseディジットに必要なアルファベットA, B, C, …で構成されます。 最初のディジットが0から9の時だけ文字はディジットとして解釈されます。 大文字小文字は区別されません。 許容される最も大きな基数36の数値は0から9までとAからZまでから構成されます。

ibaseの値がいくつでも、 整数が小数点で終了する時は基数10として解釈されます。

obaseも参照してください。

例:

ibase less than 10.

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

10より大きなibase。 最初のディジットが0から9までの時だけ文字はディジットとして解釈されます。

(%i1) ibase : 16 $
(%i2) obase;
(%o2)                          10
(%i3) 1000;
(%o3)                         4096
(%i4) abcd;
(%o4)                         abcd
(%i5) symbolp (abcd);
(%o5)                         true
(%i6) 0abcd;
(%o6)                         43981
(%i7) symbolp (0abcd);
(%o7)                         false

整数が小数点で終了する時、基数10として解釈されます。

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

expr_1, ..., expr_nをコンソールに印刷出力として表示します。 ldispは 引数それぞれに中間式ラベルを割り当て、ラベルのリストを返します。

disp, display, ldisplayも参照してください。

例:

(%i1) e: (a+b)^3;
                                   3
(%o1)                       (b + a)
(%i2) f: expand (e);
                     3        2      2      3
(%o2)               b  + 3 a b  + 3 a  b + a
(%i3) ldisp (e, f);
                                   3
(%t3)                       (b + a)

                     3        2      2      3
(%t4)               b  + 3 a b  + 3 a  b + a

(%o4)                      [%t3, %t4]
(%i4) %t3;
                                   3
(%o4)                       (b + a)
(%i5) %t4;
                     3        2      2      3
(%o5)               b  + 3 a b  + 3 a  b + a
関数: ldisplay (expr_1, …, expr_n)

expr_1, ..., expr_nをコンソールに印刷出力として表示します。 式それぞれは、 lhsldisplayの引数の1つで、rhsがその値の、 形式lhs = rhsの等式として表示されます。 典型的には引数それぞれは変数です。 ldispは式それぞれに中間式ラベルを割り当て、ラベルのリストを返します。

display, dispも参照してください。

例:

(%i1) e: (a+b)^3;
                                   3
(%o1)                       (b + a)
(%i2) f: expand (e);
                     3        2      2      3
(%o2)               b  + 3 a b  + 3 a  b + a
(%i3) 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
オプション変数: linel

デフォルト値: 79

linelはコンソールディスプレイの仮定された(文字単位の)幅です。 linelはユーザーによって任意の値に割り当てられます。 非常に小さい値や非常に大きな値は実用的ではありませんが。 エラーメッセージやdescribeの出力のように、 Maximaの組み込み関数が表示するテキストはlinelの影響を受けません。

オプション変数: lispdisp

デフォルト値: false

lispdisptrueの時、 Lispシンボルはクエスチョンマーク?を先頭文字として表示されます。 そうでなければ、Lispシンボルは先頭文字を持ちません。

例:

(%i1) lispdisp: false$
(%i2) ?foo + ?bar;
(%o2)                       foo + bar
(%i3) lispdisp: true$
(%i4) ?foo + ?bar;
(%o4)                      ?foo + ?bar
オプション変数: negsumdispflag

デフォルト値: true

negsumdispflagtrueの時、 x - y- y + xでなくx - yと表示されます。 falseに設定すると、 2つの式の違いに関する表示での特殊なチェックがされないようになります。 1つの応用は、例えば、a + %i*ba - %i*bを同じ表示にすることです。

オプション変数: obase

デフォルト値: 10

obaseはMaximaが表示する整数の基数です。

obaseは2から(十進数で)36までの任意の整数を割り当てられます。 obaseが10よりも大きい時、 数値は十進数字0から9に加えて、 必要な大文字アルファベットA, B, C, ...で構成されます。 もし先頭ディジットがそうでなければ文字なら、0ディジットが先頭に表示されます。 許容される最も大きな基数36の数値は0から9までとAからZまでから構成されます。

ibaseも参照してください。

例:

(%i1) obase : 2;
(%o1)                          10
(%i2) 2^8 - 1;
(%o10)                      11111111
(%i3) obase : 8;
(%o3)                          10
(%i4) 8^8 - 1;
(%o4)                       77777777
(%i5) obase : 16;
(%o5)                          10
(%i6) 16^8 - 1;
(%o6)                       0FFFFFFFF
(%i7) obase : 36;
(%o7)                          10
(%i8) 36^8 - 1;
(%o8)                       0ZZZZZZZZ
オプション変数: pfeformat

デフォルト値: false

pfeformattrueの時、 整数の比は斜線(スラッシュ)文字で表示され、 整数分母nは掛け算項1/nとして先に表示されます。

(%i1) pfeformat: false$
(%i2) 2^16/7^3;
                              65536
(%o2)                         -----
                               343
(%i3) (a+b)/8;
                              b + a
(%o3)                         -----
                                8
(%i4) pfeformat: true$ 
(%i5) 2^16/7^3;
(%o5)                       65536/343
(%i6) (a+b)/8;
(%o6)                      1/8 (b + a)
オプション変数: powerdisp

デフォルト値: false

powerdisptrueの時、 べきを増やす順に項を使って和が表示されます。 例えば、 多項式は切り詰められたべき級数として表示され、 最初に定数項最後に最高次項となります。

デフォルトでは和の項はべきを減らす順に表示されます。

関数: print (expr_1, …, expr_n)

expr_1, …, expr_nを1つ1つ、左から右へ評価し、 コンソールディスプレイの左端から表示します。

printが返す値は最後の引数の値です。 printは中間式ラベルを生成しません。

display, disp, ldisplay, ldispも参照してください。 これらの関数は一行ずつ1つの式を表示しますが、 printは一行に2つ以上の式を表示しようとします。

ファイルの中身を表示するには printfileを参照してください。

例:

(%i1) r: print ("(a+b)^3 is", expand ((a+b)^3), "log (a^10/b) is",
      radcan (log (a^10/b)))$
            3        2      2      3
(a+b)^3 is b  + 3 a b  + 3 a  b + a  log (a^10/b) is 

                                              10 log(a) - log(b) 
(%i2) r;
(%o2)                  10 log(a) - log(b)
(%i3) disp ("(a+b)^3 is", expand ((a+b)^3), "log (a^10/b) is",
      radcan (log (a^10/b)))$
                           (a+b)^3 is

                     3        2      2      3
                    b  + 3 a b  + 3 a  b + a

                         log (a^10/b) is

                       10 log(a) - log(b)
オプション変数: sqrtdispflag

デフォルト値: true

sqrtdispflagfalseの時、 sqrtを指数1/2で表示するようにします。

オプション変数: stardisp

デフォルト値: false

stardisptrueの時 掛け算はオペランドの間のアスタリスク*で表示されます。

オプション変数: ttyoff

デフォルト値: false

ttyofftrueの時、 出力式は表示されません。 出力式は計算され、ラベルに割り当てられます。 labelsを参照してください。

エラーメッセージやdescribeの出力のように、組み込みMaxima関数によって出力されたテキストは ttyoffの影響を受けません。


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5 Data Types and Structures


5.1 Numbers


5.1.1 Introduction to Numbers

Complex numbers

Maximaでは複素数式を式の実部と%iかける虚部の足し算で指定します。 例えば、等式 x^2 - 4*x + 13 = 0の根は 2 + 3*%i2 - 3*%iです。 複素数式の積の整理は積を展開することで影響を受けるかもしれないことに注意してください。 複素数式の商や根、他の関数の整理は普通、 realpart, imagpart, rectform, polarform, abs, carg関数を使って達成することができます。


5.1.2 Functions and Variables for Numbers

関数: bfloat (expr)

exprの中のすべての数や数の関数を多倍長浮動小数点に変換します。 戻り値の多倍長浮動小数点の有効桁数は、 グローバル変数fpprecによって規定されます。

float2bffalseの場合、 浮動小数点が多倍長浮動小数点に変換される時 (精度が落ちることを意味するので)警告メッセージが出力されます。

関数: bfloatp (expr)

もしexprが多倍長浮動小数点数ならtrueを、そうでなければfalseを返します。

オプション変数: bftorat

デフォルト値: false

bftoratは多倍長浮動小数点の有理数への変換を制御します。 bftoratfalseの時、 ratepsilonが変換を制御するのに使われます。 (これは比較的小さな有理数になります。) bftorattrueの時、 生成された有理数は多倍長浮動小数点を正確に表します。

オプション変数: bftrunc

デフォルト値: true

bftruncは、非ゼロの多倍長浮動小数点数の中のずるずる続くゼロを表示しないようにします。 例えば、もしbftruncfalseなら、 bfloat (1)1.000000000000000B0と表示されます。 そうでなければ、これは、1.0B0と表示されます。

関数: evenp (expr)

もしexprが偶数ならtrueを返します。 他の場合にはfalseを返します。

関数: float (expr)

exprの中の整数、有理数、多倍長浮動小数点を浮動小数点に変換します。 floatevflagでもあり、 非整数有理数と多倍長浮動小数点を浮動小数点に変換します。

オプション変数: float2bf

デフォルト値: true

float2bffalseの場合、 浮動小数点が多倍長浮動小数点に変換される時、 (これは精度の無駄使いとなるかもしれないので、) 警告メッセージが表示されます。 デフォルト値はtrueです。

関数: floatnump (expr)

もしexprが浮動小数点なら trueを返し、そうでないなら falseを返します。

オプション変数: fpprec

デフォルト値: 16

fpprecは多倍長浮動小数点上の代数のための有効桁数です。 fpprecは通常の浮動小数点上の計算に影響を与えません。

bfloatfpprintprecも参照してください。

オプション変数: fpprintprec

デフォルト値: 0

fpprintprecは、通常の浮動小数点もしくは多倍長浮動小数点を表示する時の 表示する桁数です。

通常の浮動小数点に関しては、 fpprintprecが2から16までの値を持つ時、 表示されるディジット数はfpprintprecに等しいです。 そうでなければ、fpprintprecは0もしくは16より大きく、 表示されるディジット数は16です。

多倍長浮動小数点に関しては、 fpprintprecが2からfpprecまでの値を持つ時、 表示される桁数は、fpprintprecに等しいです。 そうでなければ、fpprintprecは、0もしくはfpprecより大きく、 表示される桁数はfpprecに等しいです。

fpprintprecは1にはできません。

関数: integerp (expr)

もしexprが整数リテラルなら trueを、 そうでないなら falseを返します。

もし引数がシンボルならたとえ引数が宣言された整数でも、 integerpfalseを返します。

例:

(%i1) integerp (0);
(%o1)                         true
(%i2) integerp (1);
(%o2)                         true
(%i3) integerp (-17);
(%o3)                         true
(%i4) integerp (0.0);
(%o4)                         false
(%i5) integerp (1.0);
(%o5)                         false
(%i6) integerp (%pi);
(%o6)                         false
(%i7) integerp (n);
(%o7)                         false
(%i8) declare (n, integer);
(%o8)                         done
(%i9) integerp (n);
(%o9)                         false
オプション変数: m1pbranch

デフォルト値: false

m1pbranch-1のべき乗の主枝です。 (-1)^(1/3)(すなわち、「奇」の有理指数)や (-1)^(1/4)(すなわち、「偶」の有理指数) のような量は以下のように扱われます:

              domain:real
                            
(-1)^(1/3):      -1         
(-1)^(1/4):   (-1)^(1/4)   

             domain:complex              
m1pbranch:false          m1pbranch:true
(-1)^(1/3)               1/2+%i*sqrt(3)/2
(-1)^(1/4)              sqrt(2)/2+%i*sqrt(2)/2
関数: nonnegintegerp (n)

n >= 0かつ nが整数の時だけtrueを返します。

関数: numberp (expr)

もしexprが文字リテラルか、有理数か、浮動小数点数か、多倍長浮動小数点なら trueを、 そうでなければ falseを返します。

もし引数がシンボルなら、 たとえ引数が%pi%iのようなシンボリックな数でも、また、 even, odd, integer, rational, irrational, real, imaginary, complexのいずれかに宣言されていても、 numberpfalseを返します。

例:

(%i1) numberp (42);
(%o1)                         true
(%i2) numberp (-13/19);
(%o2)                         true
(%i3) numberp (3.14159);
(%o3)                         true
(%i4) numberp (-1729b-4);
(%o4)                         true
(%i5) map (numberp, [%e, %pi, %i, %phi, inf, minf]);
(%o5)      [false, false, false, false, false, false]
(%i6) declare (a, even, b, odd, c, integer, d, rational,
     e, irrational, f, real, g, imaginary, h, complex);
(%o6)                         done
(%i7) map (numberp, [a, b, c, d, e, f, g, h]);
(%o7) [false, false, false, false, false, false, false, false]
特殊シンボル: numer

numerは数値の引数を持つ(指数関数を含む)いくつかの数学関数を 浮動小数点に評価するようにします。 数値が与えられたexprの中の変数を値に置き換えるようにします。 それは floatスイッチをオンにもします。

%enumerも参照してください。

例:

(%i1) [sqrt(2), sin(1), 1/(1+sqrt(3))];
                                        1
(%o1)            [sqrt(2), sin(1), -----------]
                                   sqrt(3) + 1
(%i2) [sqrt(2), sin(1), 1/(1+sqrt(3))],numer;
(%o2) [1.414213562373095, .8414709848078965, .3660254037844387]
オプション変数: numer_pbranch

デフォルト値: false

オプション変数numer_pbranchは 負の整数、有理数、または浮動小数点数のべきの数値評価を制御します。 numer_pbranchtrueでかつ、指数が浮動小数点数であるか オプション変数numertrueの時、 Maximaは主枝を使って数値結果を評価します。 そうでなければ、式整理されたが未評価の結果が返されます。

例:

(%i1) (-2)^0.75;
(%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
関数: numerval (x_1, expr_1, …, x_n, expr_n)

変数x_1, …, x_nexpr_1, …, expr_nに等しい数値を持つ変数だと宣言します。 もし numerフラグが trueなら、 変数が現れる任意の式にて、数値は評価され、変数に代入されます。 evも参照してください。

expr_1, …, expr_nは、任意の式を取り得ます。数値である必要はありません。

関数: oddp (expr)

もしもexpが奇数であればtrueを返し、 それ以外ではfalseを返します。

オプション変数: ratepsilon

デフォルト値: 2.0e-8

ratepsilonは浮動小数点数を有理数に変換する際に使われる許容誤差です。

関数: rationalize (expr)

Maximaの式exprの中の倍精度浮動小数点やビッグフローすべてを同値の有理数に変換します。 もし浮動小数点の2値表現に詳しくなれば、rationalize (0.1)が1/10に等しくないことに 驚くかもしれません。 この振る舞いはMaximaに特別なわけではありません。―1/10は2値の循環小数表現を持ちます。

(%i1) rationalize (0.5);
                                1
(%o1)                           -
                                2
(%i2) rationalize (0.1);
                               1
(%o2)                          --
                               10
(%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));
                              x    28
(%o7)                     sin(-- + --)
                              10   5

使用例:

(%i1) unitfrac(r) := block([uf : [], q],
    if not(ratnump(r)) then
       error("The input to 'unitfrac' must be a rational number"),
    while r # 0 do (
        uf : cons(q : 1/ceiling(1/r), uf),
        r : r - q),
    reverse(uf))$
(%o1) unitfrac(r) := block([uf : [], q], 
if not ratnump(r) then
   error("The input to 'unitfrac' must be a rational number"),
                                  1
while r # 0 do (uf : cons(q : ----------, uf), r : r - q), 
                                      1
                              ceiling(-)
                                      r
reverse(uf))
(%i2) unitfrac (9/10);
                            1  1  1
(%o2)                      [-, -, --]
                            2  3  15
(%i3) apply ("+", %);
                               9
(%o3)                          --
                               10
(%i4) unitfrac (-9/10);
                                  1
(%o4)                       [- 1, --]
                                  10
(%i5) apply ("+", %);
                                9
(%o5)                         - --
                                10
(%i6) unitfrac (36/37);
                        1  1  1  1    1
(%o6)                  [-, -, -, --, ----]
                        2  3  8  69  6808
(%i7) apply ("+", %);
                               36
(%o7)                          --
                               37
関数: ratnump (expr)

もしexprが整数リテラルもしくは整数リテラルの比なら trueを返し、 そうでなければ falseを返します。


5.2 Strings


5.2.1 Introduction to Strings

文字列(クォートされた文字の列)は入力の際にはダブルクォートマーク "で括り、 グローバル変数 stringdispに依存して、クォートマークありだったりなしだったりで 表示されます。

文字列は、埋め込みタブ、改行、キャリッジリターン文字を含む任意の文字を含み得ます。 列 \"は文字通りダブルクォートとして認識され、 \\は文字通りバックスラッシュとして認識されます。 バックスラッシュが行の終わりに現れる時、 バックスラッシュと(改行かキャリッジリターンと改行かいずれかの)行終端を無視します。 そして、文字列は次の行に続きます。 他にバックスラッシュともう一つの文字の組み合わせで特殊なものはありません; "か, \, 行終端以外の任意の文字の前にバックスラッシュが現れる時、 バックスラッシュは無視されます。 文字列の中に文字リテラルを埋め込むことを除いて (タブ、改行、キャリッジリターンのような)特殊文字を表す方法はありません。

Maximaでは文字タイプはありません; 文字単体は1文字の文字列として表されます。

stringprocアドオンパッケージは文字列に機能する多くの関数を含みます。

例:

(%i1) s_1 : "This is a string.";
(%o1)               This is a string.
(%i2) s_2 : "Embedded \"double quotes\" and backslash \\ characters.";
(%o2) Embedded "double quotes" and backslash \ characters.
(%i3) s_3 : "Embedded line termination
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."
Syntax ·

5.2.2 Functions and Variables for Strings

関数: concat (arg_1, arg_2, …)

引数を連結します。 引数はアトムに評価されなければいけません。 もし最初の引数がシンボルなら戻り値はシンボルで、 そうでなければ文字列です。

concatは引数を評価します。 シングルクォート'は評価を抑制します。

(%i1) y: 7$
(%i2) z: 88$
(%i3) concat (y, z/2);
(%o3)                          744
(%i4) concat ('y, z/2);
(%o4)                          y44

concatによって組み立てられたシンボルは値に割り当てられたり、式の中に現れたりします。 :: (ダブルコロン)割り当て演算子は左辺を評価します。

(%i5) a: concat ('y, z/2);
(%o5)                          y44
(%i6) a:: 123;
(%o6)                          123
(%i7) y44;
(%o7)                          123
(%i8) b^a;
                               y44
(%o8)                         b
(%i9) %, numer;
                               123
(%o9)                         b

concat (1, 2)は数のように見えますが、文字列であることに注意してください。

(%i10) concat (1, 2) + 3;
(%o10)                       12 + 3
関数: sconcat (arg_1, arg_2, ...)

引数を文字列に連結します。 concatと違い、引数はアトムである必要はありません

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

exprを、ただまるでタイプされたようにMaximaの線形表記に変換します。

stringの戻り値は文字列であり、 計算の中で使うことはできません。

Strings ·
オプション変数: stringdisp

デフォルト値: false

stringdisptrueの時、 文字列はダブルクォートマークで囲まれて表示されます。 そうでなければクォートマークは表示されません。

関数定義を表示する時はいつも、stringdisptrueです。

例:

(%i1) stringdisp: false$
(%i2) "This is an example string.";
(%o2)              This is an example string.
(%i3) foo () :=
      print ("This is a string in a function definition.");
(%o3) foo() := 
              print("This is a string in a function definition.")
(%i4) stringdisp: true$
(%i5) "This is an example string.";
(%o5)             "This is an example string."

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5.3 Constants


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5.4 Functions and Variables for Constants

定数: %e

%eはEuler数としても知られる自然対数の基数を表します。 %eの数値は倍精度浮動小数点数2.718281828459045d0です。

定数: %i

%iは虚数単位sqrt(- 1)を表します。

定数: false

falseは同じ名前のブーリアン定数を表します。 Maximaは、Lispの値NILfalseを実装しています。

定数: %gamma

Euler-Macheroni定数0.5772156649015329 ....

定数: ind

indは有界で不定の結果を表します。

limitも参照してください。

例:

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

infは実数の正の無限大を表します。

定数: infinity

infinityは複素数の無限大を表します。

定数: minf

minfは実数のマイナスの(すなわち負の)無限大を表します。

定数: %phi

%phi黄金比と呼ばれる(1 + sqrt(5))/2を表します。 %phiの数値は倍精度浮動小数点数1.618033988749895d0です。

fibtophiは、%phiを使って フィボナッチ数fib(n)を表現します。

デフォルトでは、Maximaは %phiの代数的プロパティを知りません。 tellrat(%phi^2 - %phi - 1)algebraic: trueを評価した後、 ratsimp%phiを含むいくつかの式を整理できます。

例:

fibtophiは、%phiを使って フィボナッチ数fib(n)を表現します。

(%i1) fibtophi (fib (n));
                           n             n
                       %phi  - (1 - %phi)
(%o1)                  -------------------
                           2 %phi - 1
(%i2) fib (n-1) + fib (n) - fib (n+1);
(%o2)          - fib(n + 1) + fib(n) + fib(n - 1)
(%i3) fibtophi (%);
            n + 1             n + 1       n             n
        %phi      - (1 - %phi)        %phi  - (1 - %phi)
(%o3) - --------------------------- + -------------------
                2 %phi - 1                2 %phi - 1
                                          n - 1             n - 1
                                      %phi      - (1 - %phi)
                                    + ---------------------------
                                              2 %phi - 1
(%i4) ratsimp (%);
(%o4)                           0

デフォルトでは、Maximaは %phiの代数的プロパティを知りません。 tellrat(%phi^2 - %phi - 1)algebraic: trueを評価した後、 ratsimp%phiを含むいくつかの式を整理できます。

(%i1) e : expand ((%phi^2 - %phi - 1) * (A + 1));
                 2                      2
(%o1)        %phi  A - %phi A - A + %phi  - %phi - 1
(%i2) ratsimp (e);
                  2                     2
(%o2)        (%phi  - %phi - 1) A + %phi  - %phi - 1
(%i3) tellrat (%phi^2 - %phi - 1);
                            2
(%o3)                  [%phi  - %phi - 1]
(%i4) algebraic : true;
(%o4)                         true
(%i5) ratsimp (e);
(%o5)                           0
定数: %pi

%piは直径に体する円周の比を表します。 %piの数値は倍精度浮動小数点数3.141592653589793d0です。

定数: true

trueは同じ名前のブーリアン定数を表します。 MaximaはLispの値Ttrueを実装しています。

定数: und

undは未定義の結果を表します。

limitも参照してください。

例:

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

zeroaはゼロの上の無限小を表します。 zeroaは式の中で使うことができます。 limitは無限小を含む式を整理します。

zeroblimitも参照してください。

例:

limitは無限小を含む式を整理します:

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

zerobはゼロの下の無限小を表します。 zerobは式の中で使うことができます。 limitは無限小を含む式を整理します。

zeroalimitも参照してください。


5.5 Lists


5.5.1 Introduction to Lists

リストはMaximaとLispにとって基本的な構成要素です。 配列、ハッシュテーブル、数以外のデータタイプすべてはLispのリストとして表現されます。 これらのLispのリストは 式 a+2を示すために以下の形式を取ります。

((MPLUS) $A 2)

Maximaレベルでは中置表記a+2を見ることになるでしょう。 Maximaには、以下のようにプリントされるリストもあります。

[1, 2, 7, x+y]

これは4要素のリストの場合の例です。 内部的には、これは以下の形式のLispのリストに対応します。

((MLIST) 1  2  7  ((MPLUS)  $X $Y ))

Maxima式のタイプフィールドを意味するフラグはそれ自体リストです。 整理器を通った後、上のリストは以下のようになるでしょう。

((MLIST SIMP) 1 2 7 ((MPLUS SIMP) $X $Y))

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5.5.2 Functions and Variables for Lists

特殊シンボル: [
特殊シンボル: ]

先頭が[で終わりが]のマークはリストです。

[]は、リスト、配列、ハッシュ配列、配列関数の添字もくくります。

例:

(%i1) x: [a, b, c];
(%o1)                       [a, b, c]
(%i2) x[3];
(%o2)                           c
(%i3) array (y, fixnum, 3);
(%o3)                           y
(%i4) y[2]: %pi;
(%o4)                          %pi
(%i5) y[2];
(%o5)                          %pi
(%i6) z['foo]: 'bar;
(%o6)                          bar
(%i7) z['foo];
(%o7)                          bar
(%i8) g[k] := 1/(k^2+1);
                                  1
(%o8)                     g  := ------
                           k     2
                                k  + 1
(%i9) g[10];
                                1
(%o9)                          ---
                               101
関数: append (list_1, …, list_n)

list_1の要素のあとに list_2の要素が続き、… という1つのリストを返します。 appendは一般式上でも機能します。 例えば、 append (f(a,b), f(c,d,e));f(a,b,c,d,e)をもたらします。

例を見るには、 example(append);を実行してください。

関数: assoc (key, list, default)
関数: assoc (key, list)

この関数は 形式 [x,y,z,...]の入力 listの左辺の中で keyを探します。 ここで listの要素のそれぞれは二項演算子と2つの要素の式です。 例えば、 x=1, 2^3, [a,b]など。 最初のオペランドに対して keyがチェックされます。 もし keyが見つかったら、 assocは二番目のオペランドを返します。 もし keyが見つからなかったら、 default値を返します。 defaultはオプションで、省略すると falseに設定されます。

関数: cons (expr, list)

最初の要素として要素 exprで構成され、 listの要素が続く新しいリストを返します。 consは他の式上でも機能します。 例えば、 cons(x, f(a,b,c)); -> f(x,a,b,c)

関数: copylist (list)

リスト listのコピーを返します。

Lists ·
関数: create_list (form, x_1, list_1, …, x_n, list_n)

list_1の要素それぞれにバインドされた x_1で、 また、それぞれのバインドに対して、 x_2list_2の要素それぞれにバインドして、... それらのバインドを使って formを評価することによって リストを生成します。 結果の要素の数はそれぞれのリストの要素の数の積です。 それぞれの変数 x_iは実際に、シンボルでなければいけません。ーそれは評価されません。 リスト引数は繰り返しの始めに一度だけ評価されます。

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

二重の繰り返しで:

(%i1) create_list([i,j],i,[a,b],j,[e,f,h]);
(%o1) [[a, e], [a, f], [a, h], [b, e], [b, f], [b, h]]

list_iの代わりに、 それぞれが数に評価される2つの引数を供給することもできます。 これらは繰り返しの下限と上限になります。

(%i1) create_list([i,j],i,[1,2,3],j,1,i);
(%o1) [[1, 1], [2, 1], [2, 2], [3, 1], [3, 2], [3, 3]]

j変数の範囲やリストは iの現在値に依存することができることに注意してください。

Lists ·
関数: delete (expr_1, expr_2)
関数: delete (expr_1, expr_2, n)

delete(expr_1, expr_2)は、 expr_2から そのトップレベル演算子の引数のうち、 expr_1と("="で決定される意味で)同じ引数を取り除きます。 "="は、同値ではなく、形式的な同一をテストすることに注意してください。 部分式の引数には影響しないことにも注意してください。

expr_1はアトムか、非アトムの式を取り得ます。 expr_2は任意の非アトムの式を取り得ます。 deleteは新しい式を返します; expr_2を変更しません。

delete(expr_1, expr_2, n)は、

expr_2から そのトップレベル演算子の引数のうち、 expr_1と同じ最初の n個の引数を取り除きます。 もしそんな引数が n個より少ないなら、 該当するすべての引数が取り除かれます。

例:

リストから要素を削除。

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

和から項を削除。

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

積から因子を削除。

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

任意の式から引数を削除。

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

削除する引数の数を制限。

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

引数が expr_1と同じかどうかは"="で決定されます。 equalですが、"="でない引数は取り除かれません。

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

`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 ]
関数: eighth (expr)

式またはリスト exprの8番目の項を返します。 詳細は firstを参照してください。

関数: endcons (expr, list)

exprが続く listの要素から成る新しいリストを返します。 endconsは一般式上でも機能します。 例えば、 endcons(x, f(a,b,c)); -> f(a,b,c,x)

関数: fifth (expr)

式またはリスト exprの5番目の項を返します。 詳細は firstを参照してください。

関数: first (expr)

リストの最初の要素、行列の最初の行、和の最初の項などに帰着する、 exprの最初の部分を返します。 firstとその関連関数 restlastは、 入力時にタイプした形式ではなく、 exprの表示形式上で機能することに注意してください。 しかしながら、もし変数 inflagtrueに設定されているなら、 これらの関数は exprの内部形式を見ます。 整理器は式を再配置することに注意してください。 例えば、 first(x+y)は、 もし inflagtrueなら xで、 もし inflagfalseなら y です。 (first(y+x)は同じ結果を与えます。) 関数 second .. tenthは 入力引数の二番目から十番目の部分をもたらします。

関数: fourth (expr)

式またはリスト exprの4番目の項を返します。 詳細は firstを参照してください。

関数: join (l, m)

リストlmの要素を交互に含む新しいリストを生成します。 結果は、要素 [l[1], m[1], l[2], m[2], ...]を持ちます。 リスト lmは、任意のタイプの要素を含めます。

もしリストの長さが違ったら、 joinは長いリストの要素を無視します。

もし lmがリストでなかったら、 Maximaは文句を言います。

例:

(%i1) L1: [a, sin(b), c!, d - 1];
(%o1)                [a, sin(b), c!, d - 1]
(%i2) join (L1, [1, 2, 3, 4]);
(%o2)          [a, 1, sin(b), 2, c!, 3, d - 1, 4]
(%i3) join (L1, [aa, bb, cc, dd, ee, ff]);
(%o3)        [a, aa, sin(b), bb, c!, cc, d - 1, dd]
Lists ·
関数: last (expr)

expr最後の(項、行、要素など)部分を返します。

関数: length (expr)

(デフォルトでは) exprの外部(表示)形式の部分の数を返します。 リストに関しては、これは要素の数を返し、 行列に関しては行数であり、 和に関しては項数です。 (dispformを参照してください。)

lengthコマンドは inflagスイッチに影響されます。 だから例えば、 length(a/(b*c));は、 (exptdispflagtrueと仮定して) もし inflagfalseなら2を与えますが、 もし inflagtrueなら3を与えます。 (内部表現は本質的には a*b^-1*c^-1です。)

オプション変数: listarith

デフォルト値: true - もし falseなら、 リストを伴う任意の算術演算が抑制されるようになります; trueの時、リスト-行列演算では、 リストが行列に変換されるようになり、いつも行列の結果をもたらすよう連鎖します。 しかしながら、リスト-リスト演算はリストを返します。

関数: listp (expr)

もし exprがリストなら true、 そうでなければ falseを返します。

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

要素それぞれが exprから生成されたリストを構成し、返します。

makelist (expr, i, i_0, i_1)は、 i_0から i_1に等しい jに対して j番目の要素が ev (expr, i=j)に等しい リストを返します。

makelist (expr, x, list)は、 1から length (list)に等しい jに対して、 j番目の要素が ev (expr, x=list[j])に等しい リストを返します。

例:

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

Lists ·
関数: member (expr_1, expr_2)

もし args(expr_2)の中のある要素aに対して is(expr_1 = a)なら trueを返し、 そうでなければ falseを返します。

expr_2は通常リストです。 その場合、 args(expr_2) = expr_2かつ expr_2の中のある要素 aに対して、 is(expr_1 = a)であることがテストです。

memberexpr_2の引数の部分を検査しません。 だから、 たとえ expr_1expr_2のある引数の部分であっても falseを返すかもしれません。

elementpも参照してください。

例:

(%i1) member (8, [8, 8.0, 8b0]);
(%o1)                         true
(%i2) member (8, [8.0, 8b0]);
(%o2)                         false
(%i3) member (b, [a, b, c]);
(%o3)                         true
(%i4) member (b, [[a, b], [b, c]]);
(%o4)                         false
(%i5) member ([b, c], [[a, b], [b, c]]);
(%o5)                         true
(%i6) F (1, 1/2, 1/4, 1/8);
                               1  1  1
(%o6)                     F(1, -, -, -)
                               2  4  8
(%i7) member (1/8, %);
(%o7)                         true
(%i8) member ("ab", ["aa", "ab", sin(1), a + b]);
(%o8)                         true
関数: ninth (expr)

式またはリスト exprの9番目の項を返します。 詳細は firstを参照してください。

関数: pop (list)

popは、リスト listから最初の要素を取り除き、この要素を返します。 listはリストそのものではなく、リストにバインドされたシンボルでなければいけません。

もし引数 listがリストにバインドされていないかリストが空なら、 Maximaはエラーメッセージを生成します。

例には pushも参照してください。

load("basic")はこの関数をロードします。

関数: push (item, list)

pushは項目 itemをリスト listの先頭に追加し、 新しいリストのコピーを返します。 listはリストそのものではなく、リストにバインドされたシンボルでなければいけません。 itemは任意のMaximaシンボルや式が使えます。

もし引数 listがリストにバインドされていないかリストが空なら、 Maximaはエラーメッセージを生成します。

リストから最初の項目を取り除くには popも参照してください。

load("basic")はこの関数をロードします。

例:

(%i1) ll:[];
(%o1)                          []
(%i2) push(x,ll);
(%o2)                          [x]
(%i3) push(x^2+y,ll);
                                 2
(%o3)                      [y + x , x]
(%i4) a:push("string",ll);
                                     2
(%o4)                  [string, y + x , x]
(%i5) pop(ll);
(%o5)                        string
(%i6) pop(ll);
                                  2
(%o6)                        y + x
(%i7) pop(ll);
(%o7)                           x
(%i8) ll;
(%o8)                          []
(%i9) a;
                                     2
(%o9)                  [string, y + x , x]
関数: rest (expr, n)
関数: rest (expr)

もし nが正なら、 頭の n個の要素を取り除いた exprを返し、 もし nが負なら、 お尻の - n個の要素を取り除いた exprを返します。 もし nが1なら、省略できます。 exprは、リスト、行列、他の式を取り得ます。

関数: reverse (list)

list のメンバーの順序を逆にします。 (メンバー自身は変えません。) reverseは、一般式でも機能します。 例えば、 reverse(a=b);b=aを与えます。

関数: second (expr)

式またはリスト exprの二番目の項を返します。 詳細は firstを参照してください。

関数: seventh (expr)

式またはリスト exprの7番目の項を返します。 詳細は firstを参照してください。

関数: sixth (expr)

式またはリスト exprの6番目の項を返します。 詳細は firstを参照してください。

関数: sort (L, P)
関数: sort (L)

任意の隣り合う要素についてP (L[k], L[k + 1])true になるように 2つの引数の述語論理Pに従ってリストLをソートします。 述語論理は関数や2値中値演算子の名前として、lambda式として指定されるかもしれません。 もし演算子名として指定されたなら、名前は「ダブルクォート」でくくられます。

ソートされたリストは新しいオブジェクトとして返されます; Lは変更されません。 戻り値を構成するために、 sortは、Lの要素の浅いコピーを実行します。

もし述語論理PLの要素の総順序でなければ、 sortは、エラーなしに実行を完了するかもしれませんが、結果は未定義です。 もし述語論理がtrueもしくはfalse以外の何かに評価されるなら、 sortはエラーを出力します。

sort (L)sort (L, orderlessp)と同値です。 すなわち、デフォルトソート順序は昇順です。orderlesspで決められているように。

述語論理ordergreatpはリストを降順にソートします。 述語論理ordermagnitudepはMaxima数や数値を持つ定数シンボル、 定数に評価されることができる式を大きさによってソートします。 リストLの他のすべての要素はorderlesspによってソートされます。 述語論理"<"も大きさによる順序付けを許しますが、 もしリストLの要素が"<"の下で比較可能でないなら完全には並べません。

例:

(%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]]

Maxima数と定数、定数式を大きさ順に並べ、他のすべての要素を降順で並べます:

(%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]
Lists ·
関数: sublist (list, p)

述語論理ptrueを返すlistの要素のリストを返します。

例:

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

述語論理 maybe(P(x))trueを返す、 リスト Lの要素 xのインデックスを返します; これは falseはもちろん unknownも除外します。 Pは関数名かラムダ式を取り得ます。 Lはリストリテラルでなければいけません。

例:

(%i1) sublist_indices ('[a, b, b, c, 1, 2, b, 3, b],
                       lambda ([x], x='b));
(%o1)                     [2, 3, 7, 9]
(%i2) sublist_indices ('[a, b, b, c, 1, 2, b, 3, b], symbolp);
(%o2)                  [1, 2, 3, 4, 7, 9]
(%i3) sublist_indices ([1 > 0, 1 < 0, 2 < 1, 2 > 1, 2 > 0],
                       identity);
(%o3)                       [1, 4, 5]
(%i4) assume (x < -1);
(%o4)                       [x < - 1]
(%i5) map (maybe, [x > 0, x < 0, x < -2]);
(%o5)                [false, true, unknown]
(%i6) sublist_indices ([x > 0, x < 0, x < -2], identity);
(%o6)                          [2]
Lists ·
関数: unique (L)

リスト Lの重複しない要素を返します。

Lの要素すべてが重複しない時、 uniqueは、 L自身ではなく、 Lの浅いコピーを返します。

もし Lがリストでないなら、 uniqueLを返します。

例:

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

式またはリスト exprの10番目の項を返します。 詳細は firstを参照してください。

関数: third (expr)

式またはリスト exprの三番目の項を返します。 詳細は firstを参照してください。


5.6 Arrays


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5.7 Functions and Variables for Arrays

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

n次元の配列を生成します。 nは5以下を取り得ます。 i番目の次元のための添字は0からdim_iまで動く整数です。

array (name, dim_1, ..., dim_n)は 一般的な配列を生成します。

array (name, type, dim_1, ..., dim_n)は 指定されたタイプの要素を持つ配列を生成します。 typeには 制限されたサイズの整数にはfixnumが使え、 また、浮動小数点にはflonumが使えます。

array ([name_1, ..., name_m], dim_1, ..., dim_n) は同じ次元のm個の配列を生成します。

もしユーザーが対応する配列を宣言する前に添字付き変数に割り当てたら、 未宣言配列が生成されます。 (ハッシュコーディングが添字上でされるので)別名ハッシュド配列と知られる未宣言配列は、 宣言配列よりもっと一般的です。 ユーザーは最大サイズを宣言せず、さらなる要素が値に割り当てられる時、ハッシュすることで それらは動的に成長します。 未宣言配列の添字は数である必要すらありません。 しかしながら、 配列がむしろ疎でないなら、 未宣言のまま放っておくより、可能な時に宣言した方がおそらく効率的です。 array関数は未宣言配列を宣言配列に変換するのに使うことができます。

Arrays ·
関数: arrayapply (A, [i_1, … i_n])

A [i_1, ..., i_n]を評価します。 ここで、Aは配列、i_1, …, i_nは整数です。

これは、最初の引数が関数の代わりに配列だということを除いて、 applyを連想させます。

関数: arrayinfo (A)

配列Aに関する情報を返します。 引数Aは、宣言配列、未宣言(ハッシュド)配列、配列関数、または添字付き関数を取り得ます。

宣言配列では、 arrayinfoは、 アトムdeclaredと、次元数、それぞれの次元のサイズを含むリストを返します。 配列の要素は、バインドされたものもそうでないものも、listarrayで返されます。

未宣言配列(ハッシュド配列)では、 arrayinfoは、 アトムhashedと、添字の数、値を持つすべての要素の添字を含むリストを返します。 値は listarrayで返されます。

配列関数では、 arrayinfoは、 アトムhashedと、添字の数、 記憶された関数値がある添字の値すべてを含むリストを返します。 記憶された関数値は、listarrayで返されます。

添字付き関数では、、 arrayinfoは、 returns a list comprising the アトムhashedと、添字の数、 ラムダ式がある添字の値すべてを含むリストを返します。 ラムダ式は listarrayで返されます。

listarrayも参照してください。

例:

宣言配列に適用されたarrayinfolistarray

(%i1) array (aa, 2, 3);
(%o1)                          aa
(%i2) aa [2, 3] : %pi;
(%o2)                          %pi
(%i3) aa [1, 2] : %e;
(%o3)                          %e
(%i4) arrayinfo (aa);
(%o4)                 [declared, 2, [2, 3]]
(%i5) listarray (aa);
(%o5) [#####, #####, #####, #####, #####, #####, %e, #####, 
                                        #####, #####, #####, %pi]

未宣言(ハッシュド)配列に適用されたarrayinfolistarray

(%i1) bb [FOO] : (a + b)^2;
                                   2
(%o1)                       (b + a)
(%i2) bb [BAR] : (c - d)^3;
                                   3
(%o2)                       (c - d)
(%i3) arrayinfo (bb);
(%o3)               [hashed, 1, [BAR], [FOO]]
(%i4) listarray (bb);
                              3         2
(%o4)                 [(c - d) , (b + a) ]

配列関数に適用されたarrayinfolistarray

(%i1) cc [x, y] := y / x;
                                     y
(%o1)                      cc     := -
                             x, y    x
(%i2) cc [u, v];
                                v
(%o2)                           -
                                u
(%i3) cc [4, z];
                                z
(%o3)                           -
                                4
(%i4) arrayinfo (cc);
(%o4)              [hashed, 2, [4, z], [u, v]]
(%i5) listarray (cc);
                              z  v
(%o5)                        [-, -]
                              4  u

添字付き関数に適用されたarrayinfolistarray

(%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     )]
Arrays ·
関数: arraymake (A, [i_1, …, i_n])

A[i_1, ..., i_n]を返します。 結果は未評価の配列参照です。

arraymakeは、 戻り値は、未評価関数コールの代わりに未評価の配列参照だということを除いて、 funmakeを連想させます。

例:

(%i1) arraymake (A, [1]);
(%o1)                          A
                                1
(%i2) arraymake (A, [k]);
(%o2)                          A
                                k
(%i3) arraymake (A, [i, j, 3]);
(%o3)                       A
                             i, j, 3
(%i4) array (A, fixnum, 10);
(%o4)                           A
(%i5) fillarray (A, makelist (i^2, i, 1, 11));
(%o5)                           A
(%i6) arraymake (A, [5]);
(%o6)                          A
                                5
(%i7) ''%;
(%o7)                          36
(%i8) L : [a, b, c, d, e];
(%o8)                    [a, b, c, d, e]
(%i9) arraymake ('L, [n]);
(%o9)                          L
                                n
(%i10) ''%, n = 3;
(%o10)                          c
(%i11) A2 : make_array (fixnum, 10);
(%o11)          {Array:  #(0 0 0 0 0 0 0 0 0 0)}
(%i12) fillarray (A2, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]);
(%o12)          {Array:  #(1 2 3 4 5 6 7 8 9 10)}
(%i13) arraymake ('A2, [8]);
(%o13)                         A2
                                 8
(%i14) ''%;
(%o14)                          9
システム変数: arrays

デフォルト値: []

arraysは割り当てられた配列のリストです。 これらは、arrayで宣言された配列、 (なにかw配列要素に割り当てられた)陰の定義で構成されたハッシュド配列、 :=defineで定義された配列関数を含みます。 make_arrayで定義された配列は含まれません。

array, arrayapply, arrayinfo, arraymake, fillarray, listarray, rearrayも参照してください。

例:

(%i1) array (aa, 5, 7);
(%o1)                          aa
(%i2) bb [FOO] : (a + b)^2;
                                   2
(%o2)                       (b + a)
(%i3) cc [x] := x/100;
                                   x
(%o3)                      cc  := ---
                             x    100
(%i4) dd : make_array ('any, 7);
(%o4)       {Array:  #(NIL NIL NIL NIL NIL NIL NIL)}
(%i5) arrays;
(%o5)                     [aa, bb, cc]
関数: fillarray (A, B)

配列ABから埋めます。 ここで、Bはリストか配列です。

もし生成時に特定のタイプがAのために宣言されたら、 その同じタイプの要素でだけ埋めることができます; もし違ったタイプの要素をコピーする試みがなされたらエラーです。

もし配列ABの次元が違ったら、 Aは行優先順で埋められます。 もしBの中の要素が十分でないなら、 Aの残りを埋めるのに最後の要素が使われます。 もし多すぎるなら、残りは無視されます。

fillarrayは最初の引数を返します。

例:

9個の要素の配列を生成し、リストから埋めます。

(%i1) array (a1, fixnum, 8);
(%o1)                          a1
(%i2) listarray (a1);
(%o2)              [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
(%i3) fillarray (a1, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]);
(%o3)                          a1
(%i4) listarray (a1);
(%o4)              [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

配列を埋めるのに要素が足らない時、 最後の要素が繰り返されます。 要素が多すぎる時、余分の要素は無視されます。

(%i1) a2 : make_array (fixnum, 8);
(%o1)             {Array:  #(0 0 0 0 0 0 0 0)}
(%i2) fillarray (a2, [1, 2, 3, 4, 5]);
(%o2)             {Array:  #(1 2 3 4 5 5 5 5)}
(%i3) fillarray (a2, [4]);
(%o3)             {Array:  #(4 4 4 4 4 4 4 4)}
(%i4) fillarray (a2, makelist (i, i, 1, 100));
(%o4)             {Array:  #(1 2 3 4 5 6 7 8)}

多次元配列は行優先順に埋められます。

(%i1) a3 : make_array (fixnum, 2, 5);
(%o1)        {Array:  #2A((0 0 0 0 0) (0 0 0 0 0))}
(%i2) fillarray (a3, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]);
(%o2)        {Array:  #2A((1 2 3 4 5) (6 7 8 9 10))}
(%i3) a4 : make_array (fixnum, 5, 2);
(%o3)     {Array:  #2A((0 0) (0 0) (0 0) (0 0) (0 0))}
(%i4) fillarray (a4, a3);
(%o4)     {Array:  #2A((1 2) (3 4) (5 6) (7 8) (9 10))}
Arrays ·
関数: listarray (A)

配列Aの要素のリストを返します。 引数Aは、宣言配列、未宣言(ハッシュド)配列、配列関数、添字付き関数を取り得ます。

要素は行優先順にリストされます。 すなわち、要素は、最初のインデックスに従って振り分けられ、次に二番目のインデックスに従って、などなど。 インデックス値の振り分け順は、 orderlessが確立する順と同じです。

未宣言配列や、配列関数、添字付き関数では、 要素はarrayinfoが返すインデックス値に対応します。

宣言された一般配列のバインドされていない要素(すなわち、fixnumでもflonumでもない要素)は、 #####として返されます。 宣言されたfixnum配列またはflonum配列のバイドされていない要素は、 それぞれ0または0.0として返されます。 未宣言配列、配列関数、添字付き関数のバインドされていない要素は返されません。

例:

宣言配列に適用されたlistarrayarrayinfo

(%i1) array (aa, 2, 3);
(%o1)                          aa
(%i2) aa [2, 3] : %pi;
(%o2)                          %pi
(%i3) aa [1, 2] : %e;
(%o3)                          %e
(%i4) listarray (aa);
(%o4) [#####, #####, #####, #####, #####, #####, %e, #####, 
                                        #####, #####, #####, %pi]
(%i5) arrayinfo (aa);
(%o5)                 [declared, 2, [2, 3]]

未宣言(ハッシュド)配列に適用されたlistarrayarrayinfo

(%i1) bb [FOO] : (a + b)^2;
                                   2
(%o1)                       (b + a)
(%i2) bb [BAR] : (c - d)^3;
                                   3
(%o2)                       (c - d)
(%i3) listarray (bb);
                              3         2
(%o3)                 [(c - d) , (b + a) ]
(%i4) arrayinfo (bb);
(%o4)               [hashed, 1, [BAR], [FOO]]

配列関数に適用されたlistarrayarrayinfo

(%i1) cc [x, y] := y / x;
                                     y
(%o1)                      cc     := -
                             x, y    x
(%i2) cc [u, v];
                                v
(%o2)                           -
                                u
(%i3) cc [4, z];
                                z
(%o3)                           -
                                4
(%i4) listarray (cc);
                              z  v
(%o4)                        [-, -]
                              4  u
(%i5) arrayinfo (cc);
(%o5)              [hashed, 2, [4, z], [u, v]]

添字付き関数に適用されたlistarrayarrayinfo

(%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]]
Arrays ·
関数: make_array (type, dim_1, ..., dim_n)

Lisp配列を生成し、返します。 typeは、any, flonum, fixnum, hashed, functionalを取り得ます。 n個のインデックスがあり、 i番目のインデックスは0からdim_i - 1まで動きます。

make_arrayarrayに対する利点は、 戻り値が名前を持たないことであり、 一旦、それへのポインタが消えると、それも消えます。 例えば、もしy: make_array (...)なら、 yは領域を取るオブジェクトを指しますが、 y: falseの後、yはそのオブジェクトをもはや指さないので、 オブジェクトはガーベッジコレクトされることができます。

例:

(%i1) A1 : make_array (fixnum, 10);
(%o1)           {Array:  #(0 0 0 0 0 0 0 0 0 0)}
(%i2) A1 [8] : 1729;
(%o2)                         1729
(%i3) A1;
(%o3)          {Array:  #(0 0 0 0 0 0 0 0 1729 0)}
(%i4) A2 : make_array (flonum, 10);
(%o4) {Array:  #(0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0)}
(%i5) A2 [2] : 2.718281828;
(%o5)                      2.718281828
(%i6) A2;
(%o6) 
     {Array:  #(0.0 0.0 2.718281828 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0)}
(%i7) A3 : make_array (any, 10);
(%o7) {Array:  #(NIL NIL NIL NIL NIL NIL NIL NIL NIL NIL)}
(%i8) A3 [4] : x - y - z;
(%o8)                      - z - y + x
(%i9) A3;
(%o9) {Array:  #(NIL NIL NIL NIL ((MPLUS SIMP) $X ((MTIMES SIMP)\
 -1 $Y) ((MTIMES SIMP) -1 $Z))
  NIL NIL NIL NIL NIL)}
(%i10) A4 : make_array (fixnum, 2, 3, 5);
(%o10) {Array:  #3A(((0 0 0 0 0) (0 0 0 0 0) (0 0 0 0 0)) ((0 0 \
0 0 0) (0 0 0 0 0) (0 0 0 0 0)))}
(%i11) fillarray (A4, makelist (i, i, 1, 2*3*5));
(%o11) {Array:  #3A(((1 2 3 4 5) (6 7 8 9 10) (11 12 13 14 15))
    ((16 17 18 19 20) (21 22 23 24 25) (26 27 28 29 30)))}
(%i12) A4 [0, 2, 1];
(%o12)                         12
Arrays ·
関数: rearray (A, dim_1, ..., dim_n)

配列の次元を変えます。 新しい配列は 行優先順に古いものの配列で埋められます。 もし古い配列が小さすぎるなら、 残りの要素は、 配列のタイプに依って、 false, 0.0または0で埋められます。 配列のタイプは変えられません。

Arrays ·
関数: remarray (A_1, ..., A_n)
関数: remarray (all)

配列と関数に関連づけられた配列を削除し、占められた領域を開放します。 引数は、宣言配列、未宣言(ハッシュド)配列、配列関数、添字付き関数を取り得ます。

remarray (all)は、 グローバルリストarraysの中の項目すべてを削除します。

もしハッシュド配列の中の値を再定義することが望ましいなら、この関数を使うことが必要になるかもしれません。

remarrayは削除された配列のリストを返します。

remarrayはクォートします。

Arrays ·
関数: subvar (x, i)

添字付き式x[i]を評価します。

subvarは引数を評価します。

arraymake (x, [i]は 式x[i]を構成しますが、 それを評価はしません。

例:

(%i1) x : foo $
(%i2) i : 3 $
(%i3) subvar (x, i);
(%o3)                         foo
                                 3
(%i4) foo : [aa, bb, cc, dd, ee]$
(%i5) subvar (x, i);
(%o5)                          cc
(%i6) arraymake (x, [i]);
(%o6)                         foo
                                 3
(%i7) ''%;
(%o7)                          cc
関数: subvarp (expr)

もしexprが例えばa[i]のように添字された変数なら、trueを返します。

オプション変数: use_fast_arrays

もしtrueなら、配列の2つのタイプだけが認識されます:

  1. 整数でインデックスされたいくつかの次元を持つができ、 情報入力としてLispまたはMaximaオブジェクトを保てるart-q配列(Common Lispでのt)。 そんな配列を構成するには、 a:make_array(any,3,4);を入力してください。 aは、12個の枠を持つ配列を値として持ち、インデックスはゼロベースです
  2. もしb[x+1]:y^2を実行したら、生成された配列のデフォルト値でハッシュテーブル配列 (bはまだ配列でもリストでも行列でもありません – もしこれらの1つなら、x+1は、art-q配列やリスト、行列の有効な添字ではないので 、エラーが起こります。) (キーとしても知られている)インデックスは、任意のオブジェクトを取り得ます。 一度の1つのキーだけを取ります((b[x+1,u]:yuを無視します。)。 参照は、b[x+1] ==> y^2によってされます。 もちろん、キーは、例えば、 b[[x+1,u]]:yが有効なように リストを取り得ます。 これは古いMaximaハッシュ配列と非互換ですが、コンシングを保ちます。

配列をシンボルの値として記憶することの利点は、 関数のローカル変数についての普通の慣例が配列にも適用することです。 ハッシュテーブルタイプは、 Maximaハッシャの古いタイプよりも 少ないコンシングを使い、もっと効率的です。 翻訳され、コンパイルされたコードに関する一貫した振る舞いを得るためには、 translate_fast_arraystrueに設定してください。


5.8 Structures


5.8.1 Introduction to Structures

Maximaは構造体と呼ばれる簡単なデータ集合体を提供します。 構造体は 引数が名前(フィールド名)によって識別され、式全体が演算子(構造体名)によって識別される式です。 フィールド名は任意の式を取り得ます。

構造体はdefstruct関数によって定義されます; グローバル変数structuresはユーザー定義の構造体のリストです。 関数newは構造体のインスタンスを生成します。 @演算子はフィールドを参照します。 kill(S)は構造体定義Sを取り除き、 kill(x@ a)は 構造体インスタンスxのフィールドaをアンバインドします。

(display2dtrueで使う)プリティプリンティングのコンソール表示では、 構造体インスタンスは、 左辺側にフィールド名、右辺側に値の式として表されたそれぞれのフィールドの値と一緒に 表示されます。 (等式は単に表示物です; 値だけが実際に保存されます。) (grindを介してか、display2dfalseで使う)1次元表示では 構造体はフィールド名ないで表示されます。

フィールド値はラムダ式でありえますが、フィールド名を関数名として使う方法はありません。 フィールドの値はあるタイプに制約することもできません; 任意のフィールドにはどんな種類の式に割り当てることができます。 フィールドを、違った文脈でアクセス可能にしたり不可能する方法はありません; すべてのフィールドはいつも可視です。


5.8.2 Functions and Variables for Structures

グローバル変数: structures

structuresdefstructで定義されたユーザー定義の構造体のリストです。

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

構造体を定義します。 構造体はシンボルSと関連付けられた名前フィールドのリストa_1, …, a_nです。

構造体のインスタンスは演算子Sと正確にn個の引数を持つただの式です。 new(S)は構造体Sの新しいインスタンスを生成します。

ただのシンボルaである引数はフィールド名を指定します。 等式a = vである引数は フィールド名aとデフォルト値vを指定します。 デフォルト値は任意の式を取り得ます。

defstructは ユーザー定義の構造体のリストstructures上にSを入れます。

kill(S)は ユーザー定義の構造体のリストからSを取り除き、構造体定義を取り除きます。

例:

(%i1) defstruct (foo (a, b, c));
(%o1)                    [foo(a, b, c)]
(%i2) structures;
(%o2)                    [foo(a, b, c)]
(%i3) new (foo);
(%o3)                     foo(a, b, c)
(%i4) defstruct (bar (v, w, x = 123, y = %pi));
(%o4)             [bar(v, w, x = 123, y = %pi)]
(%i5) structures;
(%o5)      [foo(a, b, c), bar(v, w, x = 123, y = %pi)]
(%i6) new (bar);
(%o6)              bar(v, w, x = 123, y = %pi)
(%i7) kill (foo);
(%o7)                         done
(%i8) structures;
(%o8)             [bar(v, w, x = 123, y = %pi)]
関数: new (S)
関数: new (S (v_1, …, v_n))

newは構造体の新しいインスタンスを生成します。

new(S)は 構造体Sの新しいインスタンスを生成します。 それぞれのフィールドは、もしデフォルト値があればデフォルト値を割り当てられ、 もしデフォルト値が構造体定義で指定されなかったなら、割り当てなしになります。

new(S(v_1, ..., v_n))は フィールドが値v_1, …, v_nに割り当てられた 構造体Sの新しいインスタンスを生成します。

例:

(%i1) defstruct (foo (w, x = %e, y = 42, z));
(%o1)              [foo(w, x = %e, y = 42, z)]
(%i2) new (foo);
(%o2)               foo(w, x = %e, y = 42, z)
(%i3) new (foo (1, 2, 4, 8));
(%o3)            foo(w = 1, x = 2, y = 4, z = 8)
演算子: @

@構造体フィールドアクセス演算子です。 式x@ aは 構造体インスタンスxのフィールドaの値を参照します。 フィールド名は評価されません。

もしxのフィールドaが値を割り当てられていないなら、 x@ aはそれ自身に評価されます。

kill(x@ a)xのフィールド値aを値を取り除きます。

例:

(%i1) defstruct (foo (x, y, z));
(%o1)                    [foo(x, y, z)]
(%i2) u : new (foo (123, a - b, %pi));
(%o2)           foo(x = 123, y = a - b, z = %pi)
(%i3) u@z;
(%o3)                          %pi
(%i4) u@z : %e;
(%o4)                          %e
(%i5) u;
(%o5)            foo(x = 123, y = a - b, z = %e)
(%i6) kill (u@z);
(%o6)                         done
(%i7) u;
(%o7)              foo(x = 123, y = a - b, z)
(%i8) u@z;
(%o8)                          u@z

フィールド名は評価されません。

(%i1) defstruct (bar (g, h));
(%o1)                      [bar(g, h)]
(%i2) x : new (bar);
(%o2)                       bar(g, h)
(%i3) x@h : 42;
(%o3)                          42
(%i4) h : 123;
(%o4)                          123
(%i5) x@h;
(%o5)                          42
(%i6) x@h : 19;
(%o6)                          19
(%i7) x;
(%o7)                    bar(g, h = 19)
(%i8) h;
(%o8)                          123

6 Expressions


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6.1 Introduction to Expressions

変数名として使えないたくさんの予約語があります。 これらを使うと、不可解な構文法エラーの原因となります。

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

Maximaのほとんどのものは式です。 括弧で囲み、コンマで区切ることで、式の列が構成できます。 これは、C言語のコンマ式に似ています。

(%i1) x: 3$
(%i2) (x: x+1, x: x^2);
(%o2)                          16
(%i3) (if (x > 17) then 2 else 4);
(%o3)                           4
(%i4) (if (x > 17) then x: 2 else y: 4, y+x);
(%o4)                          20

ループが返す値はあまり役に立たないdoneですが、Maximaではループでさえ式です。

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

ところが、本当に欲しいものは、たぶん、実際に値を戻すコンマ式の3番目の項を含むことで得られます。

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

6.2 Nouns and Verbs

Maximaは「名詞(Noun)」演算子と「動詞(Verb)」演算子を区別します。 動詞は実行される演算子です。 名詞は式の中で、実行されずシンボルとして現れる演算子です。 デフォルトでは、関数名は動詞です。 動詞は、関数名をクォートすることで、また、nounify関数を適用することで、 名詞に変えることができます。 名詞は、verbify関数を適用することで動詞に変えることができます。 評価フラグnounsは、evを式の中の名詞を評価するようにします。

動詞形は、対応するLispシンボル上では、先頭のドル記号$で区別されます。 対照的に、 名詞形は、対応するLispシンボル上では、先頭のパーセント記号%で区別されます。 'integrateや(diffが返す)'derivativeのように、 いくつかの名詞は特別な表示プロパティを持ちますが、ほとんどは特別な表示を持ちません。 デフォルトでは、表示される時、関数の名詞と動詞形は同一です。 グローバルフラグnoundispは、 Maximaに、先頭のクォートマーク'で名詞形を表示させます。

noun, nouns, nounify, やverbifyも参照してください。

例:

(%i1) foo (x) := x^2;
                                     2
(%o1)                     foo(x) := x
(%i2) foo (42);
(%o2)                         1764
(%i3) 'foo (42);
(%o3)                        foo(42)
(%i4) 'foo (42), nouns;
(%o4)                         1764
(%i5) declare (bar, noun);
(%o5)                         done
(%i6) bar (x) := x/17;
                                     x
(%o6)                    ''bar(x) := --
                                     17
(%i7) bar (52);
(%o7)                        bar(52)
(%i8) bar (52), nouns;
                               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)

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6.3 Identifiers

Maximaの識別子は、アルファベット文字と、0から9までの数詞と、 バックスラッシュ\文字に続く任意の特別文字で構成されます。

もしバックスラッシュが先行するなら、数詞は、識別子の最初の文字となることができます。 2番目や後の文字の数詞は、バックスラッシュが先行する必要はありません。

文字は、declare関数によってアルファベットと宣言することができます。 もし宣言されたら、識別子の中でバックスラッシュで先行する必要はありません。 アルファベット文字は、AからZまで, aから zまで, %,と_が初期設定です。

Maximaは大文字小文字を区別します。 識別子foo, FOO, とFooは別の物です。 この点に関してLisp and Maximaを参照してください。

Maximaの識別子は、ドル記号$で始まるLispのシンボルです。 Maximaの中で現れる時、他の任意のLispシンボルは、クエスチョンマーク?で始まります。 この点に関してLisp and Maximaを参照してください。

例:

(%i1) %an_ordinary_identifier42;
(%o1)               %an_ordinary_identifier42
(%i2) embedded\ spaces\ in\ an\ identifier;
(%o2)           embedded spaces in an identifier
(%i3) symbolp (%);
(%o3)                         true
(%i4) [foo+bar, foo\+bar];
(%o4)                 [foo + bar, foo+bar]
(%i5) [1729, \1729];
(%o5)                     [1729, 1729]
(%i6) [symbolp (foo\+bar), symbolp (\1729)];
(%o6)                     [true, true]
(%i7) [is (foo\+bar = foo+bar), is (\1729 = 1729)];
(%o7)                    [false, false]
(%i8) baz\~quux;
(%o8)                       baz~quux
(%i9) declare ("~", alphabetic);
(%o9)                         done
(%i10) baz~quux;
(%o10)                      baz~quux
(%i11) [is (foo = FOO), is (FOO = Foo), is (Foo = foo)];
(%o11)                [false, false, false]
(%i12) :lisp (defvar *my-lisp-variable* '$foo)
*MY-LISP-VARIABLE*
(%i12) ?\*my\-lisp\-variable\*;
(%o12)                         foo
Syntax ·

6.4 Inequality

Maximaは、不等式演算子<, <=, >=, >, #, notequalを持ちます。 条件式の記述に関しては、ifを参照してください。


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6.5 Functions and Variables for Expressions

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

(利用者もしくはシステム)関数や変数、配列等に対して別名を与えます。 任意の偶数個の引数を取ります。

システム変数: aliases

デフォルト値: []

aliasesは、 (alias, ordergreat, orderless関数によって、もしくは、 declareで アトムをnounに宣言することで、設定される) ユーザー定義のエーリアスを持つ アトムのリストです。

キーワード: allbut

partコマンド(すなわち、part,inpart,substpart, substinpart,dpart, lpart)と共に動作します。例えば、

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

一方、

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

killallbutを認識します。

(%i1) [aa : 11, bb : 22, cc : 33, dd : 44, ee : 55];
(%o1)                 [11, 22, 33, 44, 55]
(%i2) kill (allbut (cc, dd));
(%o0)                         done
(%i1) [aa, bb, cc, dd];
(%o1)                   [aa, bb, 33, 44]

kill(allbut(a_1, a_2, ...))は、 シンボルa_1, a_2, …をキルしないよう除外して kill(all)を実行します。

関数: args (expr)

exprの引数のリストを返します。 ここで、exprアトム以外のいかなる種類の式を取り得ます。 トップレベル演算子の引数だけが抽出されます; exprの部分式は、要素として、または、引数のリストの要素の部分式として現れます。

リストの中の項目の順序は、グローバルフラグinflagに依存するかもしれません。

args (expr)は、substpart ("[", expr, 0)と同値です。 substpartopも参照してください。

関数: atom (expr)

もし exprがアトム(すなわち、数や名前や文字)なら、 true、そうでなければ falseを返します。 例えば、 atom(5)trueですが、 (a[1]xはバインドされていないと仮定して) atom(a[1])atom(sin(x))falseです。

関数: box (expr)
関数: box (expr, a)

枠で囲んだexprを返します。 返り値は、演算子としてboxを持ち、引数としてexprを持つ式です。 display2dtrueの時、ディスプレイ上に枠が描かれます。

box (expr, a)は、 シンボルaでラベルされた枠でexprを囲みます。 もし枠の幅より長ければ、ラベルは切りつめられます。

boxは引数を評価します。 しかしながら、枠に入れられた式は中身に評価されないので、 枠に入れられた式は、計算から効果的に除外されます。

boxcharは、box, dpart, lpart関数において 枠を描くのに使われる文字です。

例:

(%i1) box (a^2 + b^2);
                            """""""""
                            " 2    2"
(%o1)                       "b  + a "
                            """""""""
(%i2) a : 1234;
(%o2)                         1234
(%i3) b : c - d;
(%o3)                         c - d
(%i4) box (a^2 + b^2);
                      """"""""""""""""""""
                      "       2          "
(%o4)                 "(c - d)  + 1522756"
                      """"""""""""""""""""
(%i5) box (a^2 + b^2, term_1);
                      term_1""""""""""""""
                      "       2          "
(%o5)                 "(c - d)  + 1522756"
                      """"""""""""""""""""
(%i6) 1729 - box (1729);
                                 """"""
(%o6)                     1729 - "1729"
                                 """"""
(%i7) boxchar: "-";
(%o7)                           -
(%i8) box (sin(x) + cos(y));
                        -----------------
(%o8)                   -cos(y) + sin(x)-
                        -----------------
オプション変数: boxchar

デフォルト値: "

boxcharは、box, dpart, lpart関数において 枠を描くのに使われる文字です。

式の中の枠すべては、boxcharの現在値で描かれます; 描画文字は枠式に保存されていません。

関数: collapse (expr)

共通の(すなわち等しい)部分式の全てを共用と(すなわち、同じセルを使用)させることで、 exprを縮約し、スペースを節約します。 (collapseは、optimizeコマンドによって使われるサブルーチンです。) 例えば,collapseをコールすることは、 saveファイルに積んだ後役に立つかもしれません。 collapse ([expr_1, ..., expr_n])を使うことで、いくつかの式を 一緒に縮約できます。 同様に、collapse (listarray ('A))を実行することで、配列Aの要素を縮約できます。

関数: disolate (expr, x_1, …, x_n)

ユーザーに1つ以上の変数を同時にisolate可能にさせることを除いて、 isolate (expr, x)に似ています。 例えば、もし多重積分の中で変数を変えようとしていて、それが2つ以上の積分変数を含んだ変数変換なら、これは役立つかもしれません。 この関数は、simplification/disol.macから自動ロードされます。 demo("disol")$でデモが入手可能です。

関数: dispform (expr)
関数: dispform (expr, all)

exprの外部表現を返します。

dispform(expr)は、主(トップレベル)演算子に関して外部表現を返します。 dispform(expr, all)は、exprの中の演算子すべてに関して 外部表現を返します。

part, inpart, inflagも参照してください。

例:

- xの内部表現は、「-1掛けるx」ですが、 外部表現は、「マイナスx」です。

(%i1) - x;
(%o1)                          - x
(%i2) ?format (true, "~S~%", %);
((MTIMES SIMP) -1 $X)
(%o2)                         false
(%i3) dispform (- x);
(%o3)                          - x
(%i4) ?format (true, "~S~%", %);
((MMINUS SIMP) $X)
(%o4)                         false

sqrt(x)の内部表現は、「xの1/2乗」ですが、 外部表現は、「xの平方根」です。

(%i1) sqrt (x);
(%o1)                        sqrt(x)
(%i2) ?format (true, "~S~%", %);
((MEXPT SIMP) $X ((RAT SIMP) 1 2))
(%o2)                         false
(%i3) dispform (sqrt (x));
(%o3)                        sqrt(x)
(%i4) ?format (true, "~S~%", %);
((%SQRT SIMP) $X)
(%o4)                         false

オプション引数allの使用。

(%i1) expr : sin (sqrt (x));
(%o1)                     sin(sqrt(x))
(%i2) freeof (sqrt, expr);
(%o2)                         true
(%i3) freeof (sqrt, dispform (expr));
(%o3)                         true
(%i4) freeof (sqrt, dispform (expr, all));
(%o4)                         false
関数: dpart (expr, n_1, …, n_k)

partと同じ部分式を選択しますが、 その部分式を値として返すだけの代わりに、 枠の中に表示されて選択された部分式を持つ式全体を返します。 枠は実際に式の一部です。

(%i1) dpart (x+y/z^2, 1, 2, 1);
                             y
(%o1)                       ---- + x
                               2
                            """
                            "z"
                            """
オプション変数: exptisolate

デフォルト値: false

exptisolatetrueの時、 isolate (expr, var)は、 varを含む(%eのような)アトムの指数を検査します。

オプション変数: exptsubst

デフォルト値: false

exptsubsttrueの時、 %e^(a x)の中の%e^xyを代入するような代入を許します。

関数: freeof (x_1, …, x_n, expr)

もしx_1と等しいexprの部分式がないか、 x_1exprの中でダミー変数としてのみ現れるか、 x_1exprの中で任意の演算子の名詞形でも動詞形でもないなら、 freeof (x_1, expr)は、trueを返します。 そうでなければ、falseを返します。

freeof (x_1, ..., x_n, expr)は、 freeof (x_1, expr)かつ、 ...かつfreeof (x_n, expr)と同値です。

引数x_1, …, x_n は、 関数や変数の名前、添字付き名前、(ダブルクォートでくくられた)演算子、もしくは一般式 を取り得ます。 freeofは引数を評価します。

freeofは、そのままは(整理と評価の後)expr上でのみ演算し、 ある同値の表現が違った結果を与えるかどうかを決定しようとはしません。 特に、整理は、同値ですが、exprの原型とは違った要素を含む異なる式を生成するかもしれません。

もし式の外部にバインドを持たなければ、変数は、式の中のダミー変数です。 freeofによって認識されたダミー変数は、 和や積のインデックス、limitの中の極限変数、 integrateの定積分形の中の積分変数、 laplaceの中のオリジナル変数、 at式の中の形式変数、 lambda式の中の引数です。

integrateの不定積分形は、積分変数から自由ではありません

例:

引数は、関数、変数、添字付き名前、演算子、式の名前です。 freeof (a, b, expr)freeof (a, expr) and freeof (b, expr)と同値です。

(%i1) expr: z^3 * cos (a[1]) * b^(c+d);
                                 d + c  3
(%o1)                   cos(a ) b      z
                             1
(%i2) freeof (z, expr);
(%o2)                         false
(%i3) freeof (cos, expr);
(%o3)                         false
(%i4) freeof (a[1], expr);
(%o4)                         false
(%i5) freeof (cos (a[1]), expr);
(%o5)                         false
(%i6) freeof (b^(c+d), expr);
(%o6)                         false
(%i7) freeof ("^", expr);
(%o7)                         false
(%i8) freeof (w, sin, a[2], sin (a[2]), b*(c+d), expr);
(%o8)                         true

freeofは引数を評価します。

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

freeofは、同値の式を考慮しません。 整理は、同値ですが異なる式を生成します。

(%i1) expr: (a+b)^5$
(%i2) expand (expr);
          5        4       2  3       3  2      4      5
(%o2)    b  + 5 a b  + 10 a  b  + 10 a  b  + 5 a  b + a
(%i3) freeof (a+b, %);
(%o3)                         true
(%i4) freeof (a+b, expr);
(%o4)                         false
(%i5) exp (x);
                                 x
(%o5)                          %e
(%i6) freeof (exp, exp (x));
(%o6)                         true

和や定積分はダミー変数から自由です。 不定積分は積分変数から自由ではありません。

(%i1) freeof (i, 'sum (f(i), i, 0, n));
(%o1)                         true
(%i2) freeof (x, 'integrate (x^2, x, 0, 1));
(%o2)                         true
(%i3) freeof (x, 'integrate (x^2, x));
(%o3)                         false
オプション変数: inflag

デフォルト値: false

inflagtrueの時、 部分抽出のための関数は、exprの内部形式を検査します。

整理器は式を再順序付けすることに注意してください。 例えば、 もしinflagtrueなら、 first (x + y)は、xを返し、 もしif inflagfalseなら、yを返します。 (first (y + x)は同じ結果を与えます。)

また、inflagtrueに設定し、partsubstpartをコールすることは、 inpartsubstinpartをコールすることと同じです。

inflagの設定に影響される関数は以下の通りです: part, substpart, first, rest, last, length, for ... in構成子, map, fullmap, maplist, reveal, pickapart

関数: inpart (expr, n_1, ..., n_k)

partに似ていますが、表示形式ではなく内部表現上で機能し、 フォーマットが実行されないのでより速いかもしれません。 (内部形式での変数の順序はしばしば表示形式でのそれと異なるので) 和や積の中の部分式の順序や、 (以下の演算子は式から取り除かれるので)単項マイナス、引き算、割り算を扱う際の部分式の順序 に関して注意が必要です。 part (x+y, 0)inpart (x+y, 0)は、 +を返しますが、 演算子を参照するため、"で囲まれたものになります。 例えば、... if inpart (%o9,0) = "+" then ....

例:

(%i1) x + y + w*z;
(%o1)                      w z + y + x
(%i2) inpart (%, 3, 2);
(%o2)                           z
(%i3) part (%th (2), 1, 2);
(%o3)                           z
(%i4) 'limit (f(x)^g(x+1), x, 0, minus);
                                  g(x + 1)
(%o4)                 limit   f(x)
                      x -> 0-
(%i5) inpart (%, 1, 2);
(%o5)                       g(x + 1)
関数: isolate (expr, x)

和であり、中間式ラベル(それらは%t1, %t2, ...のようなアトムなシンボルです) で置き換えられたxを含まない部分式を含むexprを返します。 興味のある変数を含まない部分式の不必要な展開を避けるのに、これはしばしば役立ちます。 中間ラベルは部分式にバインドされているので、 それらが現れた式を評価することで、それらをすべて元に代入することができます。

もしexptisolate (デフォルト値: false)がtrueなら、 isolateは、xを含むか、(%eのような)アトムの指数を検査します。

もしisolate_wrt_timestrueなら、 isolateは積に関してもisolateします。 isolate_wrt_timesを参照してください。

サンプルを見るには、example (isolate)を実行してください。

オプション変数: isolate_wrt_times

デフォルト値: false

isolate_wrt_timestrueの時, isolateは、積に関してもisolateします。 例えば、スイッチの両方の設定を比較すると、

(%i1) isolate_wrt_times: true$
(%i2) isolate (expand ((a+b+c)^2), c);

(%t2)                          2 a


(%t3)                          2 b


                          2            2
(%t4)                    b  + 2 a b + a

                     2
(%o4)               c  + %t3 c + %t2 c + %t4
(%i4) isolate_wrt_times: false$
(%i5) isolate (expand ((a+b+c)^2), c);
                     2
(%o5)               c  + 2 b c + 2 a c + %t4
オプション変数: listconstvars

デフォルト値: false

listconstvarstrueの時、 listofvarsは、%e, %pi, %iや 定数と宣言された任意の変数を、 もしそれらが、listofvarsがコールされた式の中で現れたなら、 戻り値のリストの中に含みます。 デフォルトはこれらを省略します。

オプション変数: listdummyvars

デフォルト値: true

listdummyvarsfalseの時、 式の中の「ダミー変数」は、listofvarsが返すリストの中に含まれません。 (「ダミー変数」の意味はfreeofで与えられているものです。 「ダミー変数」は、和や積のインデックスや、極限変数、定積分変数のように数学的なものです。)

例:

(%i1) listdummyvars: true$
(%i2) listofvars ('sum(f(i), i, 0, n));
(%o2)                        [i, n]
(%i3) listdummyvars: false$
(%i4) listofvars ('sum(f(i), i, 0, n));
(%o4)                          [n]
関数: listofvars (expr)

exprの中の変数のリストを返します。

もしlistconstvarstrueなら、 listofvarsは、%e, %pi, %iや 定数と宣言された任意の変数を、 もしそれらが、exprの中で現れたなら、 戻り値のリストの中に含みます。 デフォルトはこれらを省略します。

変数のリストのなかの「ダミー変数」を除外したり含めたりするには、オプション変数 listdummyvarsも参照してください。

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

listのそれぞれのメンバーmに関して、 freeof (m, expr)をコールします。 もしfreeofのコールのいずれかがfalseを返すなら、 falseを返し、そうでなければ、trueを返します。

関数: lpart (label, expr, n_1, …, n_k)

dpartに似ていますが、ラベルされた枠を使います。 ラベルされた枠は、dpartによって生成されたものに似ていますが、 トップラインの中での名前を持ちます。

宣言: mainvar

変数をmainvarに宣言することができます。 アトムに関する順序付けスケールは本質的に以下の通りです: 数 < 定数 (例えば、%e, %pi) < スカラー < 他の変数 < mainvars。 例えば、(declare (x, mainvar), expand ((x+y)^4))を伴う expand ((X+Y)^4)。 (上の特長を使うことを選択したなら注意が必要なことに注意してください。 例えば、もし、 mainvarであるxを含む式を、mainvarでないxを含む式から引くなら、 もし打ち消しが起こるようにするなら、 例えばev (expr, simp)のような再整理が必要かもしれません。 また、mainvarであるxを含む式を保存するなら、 xもまた保存すべきです。)

宣言: noun

nounは、declareコマンドのオプションの1つです。 関数を「名詞」に宣言するのに使います。 「名詞」は、自動的には評価されないことを意味します。

オプション変数: noundisp

デフォルト値: false

noundisptrueの時、 名詞は、単一クォートで表示されます。 このスイッチは、関数定義を表示する時には、常にtrueです。

関数: nounify (f)

関数名fの名詞形を返します。 もし動詞関数の名前をまるで名詞のように参照したいなら、これが必要とされます。 もしある引数に関して関数が評価されないなら、 いくつかの動詞関数は名詞形を返すことに注意してください。 これは、クォートに関数コールが続く時、返される形式でもあります。

verbifyも参照してください。

関数: nterms (expr)

もし完全に展開されて、項の打ち消しや結合が起こらない場合の、exprが持つ 項の数を返します。 sin (expr), sqrt (expr), exp (expr), などのような式は、 exprが(もしそれが和なら) どんなにたくさんの項を持とうと、1項と数えます。

関数: op (expr)

exprのメインの演算子を返します。 op (expr)part (expr, 0)と同値です。

opは、 もしメインの演算子が組み込みもしくはユーザー定義の前置、二項もしくはn項中置、後置、マッチフィックスもしくは無項演算子なら、文字列を返します。 そうでなければ、 もしexprが添字付き関数式なら、 opは添字付き関数を返します; この場合、戻り値はアトムではありません。 そうでなければ、 exprは配列関数もしくは通常の関数式であり、 opはシンボルを返します。

opはグローバルフラグinflagの値を見ています。

opは引数を評価します。

argsも参照してください。

例:

(%i1) stringdisp: true$
(%i2) op (a * b * c);
(%o2)                          "*"
(%i3) op (a * b + c);
(%o3)                          "+"
(%i4) op ('sin (a + b));
(%o4)                          sin
(%i5) op (a!);
(%o5)                          "!"
(%i6) op (-a);
(%o6)                          "-"
(%i7) op ([a, b, c]);
(%o7)                          "["
(%i8) op ('(if a > b then c else d));
(%o8)                         "if"
(%i9) op ('foo (a));
(%o9)                          foo
(%i10) prefix (foo);
(%o10)                        "foo"
(%i11) op (foo a);
(%o11)                        "foo"
(%i12) op (F [x, y] (a, b, c));
(%o12)                        F
                               x, y
(%i13) op (G [u, v, w]);
(%o13)                          G
関数: operatorp (expr, op)
関数: operatorp (expr, [op_1, …, op_n])

もしopexprの演算子に等しければ、 operatorp (expr, op)trueを返します。

もしある要素op_1, ..., op_nexprに等しければ、 operatorp (expr, [op_1, …, op_n])trueを返します。

オプション変数: opsubst

デフォルト値: true

opsubstfalseの時、 substは、式の中の演算子に代入を試みません。 例えば、 (opsubst: false, subst (x^2, r, r+r[0]))は機能します。

関数: optimize (expr)

exprと同じ値と副作用を生成する式を返しますが、 共通の部分式の再計算を避けることによってより効率的に行います。 optimizeは、共通の部分式すべてが共用されるように引数を縮約する副作用も持ちます。 例を見るには、example (optimize)を実行してください。

オプション変数: optimprefix

デフォルト値: %

optimprefixoptimizeコマンドによって生成されたシンボルのために 使われる前置です。

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

ordergreatは、 v_1v_2に続き、v_2は、…, v_nに続き、 そしてv_nは 引数として言及されなかった他の任意のシンボルに続くというように、 Maximaの式の標準の順序付けを変えます。

orderlessは、 v_1v_2に先行し、v_2は、…, v_nに先行し、 そしてv_nは 引数として言及されなかった他の任意のシンボルに先行するというように、 Maximaの式の標準の順序付けを変えます。

ordergreatorderlessによって確立される順序は、 unorderによって解消されます。 ordergreatorderlessは、 unorderがコールされるまで、 それぞれ一度だけコールすることができます; ordergreatorderlessの最後のコールだけが効果を持ちます。

ordergreatpも参照してください。

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

もしMaximaの式の標準の順序付けの中で、expr_1expr_2に続くなら、 ordergreatpは、trueを返し、 そうでなければ、falseを返します。

もしMaximaの式の標準の順序付けの中で、expr_1expr_2に先行するなら、 orderlesspは、trueを返し、 そうでなければ、falseを返します。

Maximaのアトムや式のすべては、ordergreatporderlesspの下で比較可能です。これらの述語論理が推移的でないような式の孤立した例はあるけれども; それはバグです。

アトム(シンボル、数リテラル、文字列)の標準の順序付けは以下の通りです。

(整数と浮動小数点)は以下に先行 (多倍長浮動小数点)は以下に先行 (宣言された定数)は以下に先行 (文字列)は以下に先行 (宣言されたスカラー)は以下に先行 (orderlessの最初の引数)は以下に先行 …は以下に先行 (orderlessの最後の引数) は以下に先行 (他のシンボル) は以下に先行 (ordergreatの最後の引数)は以下に先行 …は以下に先行 (ordergreatの最初の引数)は以下に先行 (宣言されたメイン変数)

アトムでない式に関して、標準の順序付けはアトムの順序付けから演繹されます。 組み込みの+ * ^演算子に関しては、 順序付けは簡単にはまとめられません。 他の組み込み演算子と他の半数や演算子、式すべてに関しては、 (最初の引数から始めて)それらの引数によって順序付けされ、 それから演算子や関数の名前によって順序付けされます。 添字付き式の場合、 添字付きのシンボルは演算子と、添字は引数と考えられます。

式の標準の順序付けは、関数ordergreatorderlessと、 mainvar, constant, scalar宣言によって変更されます。

sortも参照してください。

例:

通常のシンボルや定数の順序付け。 %piは数値に従って順序付けされないことに注意してください。

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

ordergreatorderless関数の効果。

(%i1) sort ([M, H, K, T, E, W, G, A, P, J, S]);
(%o1)           [A, E, G, H, J, K, M, P, S, T, W]
(%i2) ordergreat (S, J);
(%o2)                         done
(%i3) orderless (M, H);
(%o3)                         done
(%i4) sort ([M, H, K, T, E, W, G, A, P, J, S]);
(%o4)           [M, H, A, E, G, K, P, T, W, J, S]

mainvar, constant, scalar宣言の効果

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

アトムでない式の順序付け

(%i1) sort ([1, 2, n, f(1), f(2), f(2, 1), g(1), g(1, 2), g(n),
             f(n, 1)]);
(%o1) [1, 2, f(1), g(1), g(1, 2), f(2), f(2, 1), n, g(n), 
                                                         f(n, 1)]
(%i2) sort ([foo(1), X[1], X[k], foo(k), 1, k]);
(%o2)            [1, foo(1), X , k, foo(k), X ]
                              1              k
関数: part (expr, n_1, …, n_k)

exprの表示形式のパーツを返します。 exprの最初のパーツn_1、それから、パーツn_2などなど、 結果は、exprのパーツn_1のパーツn_2の, ...パーツn_kです。 もし添字が指定されないなら、exprを返します。

partはリストの要素や行列の行を得るのに使うことができます。

もしpart関数の最後の引数がインデックスのリストなら、 それぞれがリストのインデックスに対応するいくつかの部分式が抽出されます。 従って、part (x + y + z, [1, 3])z+xです。

pieceは、part関数を使ったとき、選択された最後の式を保持します。 それは関数の実行中にセットされ、以下で示すように、関数自身の中で参照されることもあります。

もしpartswitchtrueに設定されているなら、 式の選択されたパーツが存在しないとき、endが返されます。 そうでなければ、エラーメッセージが出力されます。

inpart, substpart, substinpart, dpart, lpartも参照してください。

例:

(%i1) part(z+2*y+a,2);
(%o1)                                 2 y
(%i2) part(z+2*y+a,[1,3]);
(%o2)                                z + a
(%i3) part(z+2*y+a,2,1);
(%o3)                                  2

example (part)でさらに例を見ることができます。

関数: partition (expr, x)

2つの式のリストを返します。 それらは、 (1)(積なら)exprの因子、(和なら)expr項、 もしくは、(リストなら)xを含まないリストと、 (2)xを含む因子、項、リスト、 です。

例:

(%i1) partition (2*a*x*f(x), x);
(%o1)                     [2 a, x f(x)]
(%i2) partition (a+b, x);
(%o2)                      [b + a, 0]
(%i3) partition ([a, b, f(a), c], a); 
(%o3)                  [[b, c], [a, f(a)]]
オプション変数: partswitch

デフォルト値: false

partswitchtrueの時、 式の選択された部分が存在しない時、endが返されます。 そうでない時は、エラーメッセージが出力されます。

関数: pickapart (expr, n)

中間式ラベルを、深さが整数nでのexprの部分式に割り当てます。 より大きなもしくは小さな深さでの部分式はラベルに割り当てられません。 pickapartは、元の式exprと同値の中間式の項による式を返します。

part, dpart, lpart, inpart, revealも参照してください。

例:

(%i1) expr: (a+b)/2 + sin (x^2)/3 - log (1 + sqrt(x+1));
                                          2
                                     sin(x )   b + a
(%o1)       - log(sqrt(x + 1) + 1) + ------- + -----
                                        3        2
(%i2) pickapart (expr, 0);
                                          2
                                     sin(x )   b + a
(%t2)       - log(sqrt(x + 1) + 1) + ------- + -----
                                        3        2
(%o2)                          %t2
(%i3) pickapart (expr, 1);

(%t3)                - log(sqrt(x + 1) + 1)


                                  2
                             sin(x )
(%t4)                        -------
                                3


                              b + a
(%t5)                         -----
                                2

(%o5)                    %t5 + %t4 + %t3
(%i5) pickapart (expr, 2);

(%t6)                 log(sqrt(x + 1) + 1)


                                  2
(%t7)                        sin(x )


(%t8)                         b + a

                         %t8   %t7
(%o8)                    --- + --- - %t6
                          2     3
(%i8) pickapart (expr, 3);

(%t9)                    sqrt(x + 1) + 1


                                2
(%t10)                         x

                  b + a              sin(%t10)
(%o10)            ----- - log(%t9) + ---------
                    2                    3
(%i10) pickapart (expr, 4);

(%t11)                     sqrt(x + 1)
                      2
                 sin(x )   b + a
(%o11)           ------- + ----- - log(%t11 + 1)
                    3        2
(%i11) pickapart (expr, 5);

(%t12)                        x + 1

                   2
              sin(x )   b + a
(%o12)        ------- + ----- - log(sqrt(%t12) + 1)
                 3        2
(%i12) pickapart (expr, 6);
                  2
             sin(x )   b + a
(%o12)       ------- + ----- - log(sqrt(x + 1) + 1)
                3        2
システム変数: piece

part関数を使った時選択された最後の式を返します。 関数の実行中に設定され、関数そのものの中で参照されることもあります。

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

psubst(a, b, expr)substに似ています。 substを参照してください。

substとは違って、 もし最初の引数listが等式のリストなら、 関数psubstは平行代入します。

並列代入するには、sublisも参照してください。

例:

最初の例は、 psubstを使った平行代入を示します。 二番目の例は、 関数substでの結果を示します。それは逐次代入します。

(%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)
関数: rembox (expr, unlabelled)
関数: rembox (expr, label)
関数: rembox (expr)

exprから枠を取り除きます。

rembox (expr, unlabelled)は、 exprからラベルされていない枠すべてを取り除きます。

rembox (expr, label)は、 labelを負う枠のみを取り除きます。

rembox (expr)は、ラベルされているか否か問わず、 枠すべてを取り除きます。

枠は、box, dpart, lpart関数によって描画されます。

例:

(%i1) expr: (a*d - b*c)/h^2 + sin(%pi*x);
                                  a d - b c
(%o1)                sin(%pi x) + ---------
                                      2
                                     h
(%i2) dpart (dpart (expr, 1, 1), 2, 2);
                        """""""    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
関数: reveal (expr, depth)

指定された整数depthexprの部分を 記述的な要約で 置き換えます。

  • 和と差分は、Sum(n)で置き換えられます。 ここで、nは、和のオペランドの数です。
  • 積はProduct(n)で置き換えられます。 ここで、nは、積のオペランドの数です。
  • 指数は、Exptで置き換えられます。
  • 商は、Quotientで置き換えられます。
  • 単項マイナスは、Negtermで置き換えられます。
  • リストはList(n)で置き換えられます ここで、nはリストの要素の数です。

depthexprの最大深さ以上の時、 reveal (expr, depth)は、exprをそのまま返します。

revealは、引数を評価します。 revealは、要約された式を返します。

例:


(%i1) e: expand ((a - b)^2)/expand ((exp(a) + exp(b))^2);
                          2            2
                         b  - 2 a b + a
(%o1)               -------------------------
                        b + a     2 b     2 a
                    2 %e      + %e    + %e
(%i2) reveal (e, 1);
(%o2)                       Quotient
(%i3) reveal (e, 2);
                             Sum(3)
(%o3)                        ------
                             Sum(3)
(%i4) reveal (e, 3);
                     Expt + Negterm + Expt
(%o4)               ------------------------
                    Product(2) + Expt + Expt
(%i5) reveal (e, 4);
                       2                 2
                      b  - Product(3) + a
(%o5)         ------------------------------------
                         Product(2)     Product(2)
              2 Expt + %e           + %e
(%i6) reveal (e, 5);
                         2            2
                        b  - 2 a b + a
(%o6)              --------------------------
                       Sum(2)     2 b     2 a
                   2 %e       + %e    + %e
(%i7) reveal (e, 6);
                          2            2
                         b  - 2 a b + a
(%o7)               -------------------------
                        b + a     2 b     2 a
                    2 %e      + %e    + %e
関数: sublis (list, expr)

式に対して多重平行代入を行います。 listは等式のリストです。 等式の左辺はアトムでなければいけません。

変数sublis_apply_lambdasublisの後の式整理を制御します。

平行代入を行うには、psubstも参照してください。

例:

(%i1) sublis ([a=b, b=a], sin(a) + cos(b));
(%o1)                    sin(b) + cos(a)
オプション変数: sublis_apply_lambda

デフォルト値: true

lambdaの代入がsublisが使われた後の式整理の中で適用されるか 、もしくは、ユーザーが、ものに適用されるようにevを実行しなければいけないかを決めます。 trueは適用を意味します。

オプション変数: subnumsimp

デフォルト値: false

もしtrueなら、シンボルfが与えられた時だけ、 関数substpsubstは添字付き変数f[x]に数を代入できます。

substも参照してください。

(%i1) subst(100,g,g[x]+2);

subst: cannot substitute 100 for operator g in expression g
                                                           x
 -- an error. To debug this try: debugmode(true);

(%i2) subst(100,g,g[x]+2),subnumsimp:true;
(%o2)                          102
関数: subst (a, b, c)

cの中のbaを代入します。 bはアトムもしくはcの完全な部分式でなければなりません。 例えば、x+y+z2*(x+y+z)の完全な部分式である一方、x+yは完全な部分式ではありません。 bがこれらの性質を持たない時は、substpartもしくはratsubstが使える時があります(下記参照)。 代わりに、もしbe/f形式なら、subst (a*f, e, c)が使えますし、 もしbe^(1/f)形式なら、subst (a^f, e, c)が使えます。 substコマンドはx^-yの中のx^yも認識するので、 subst (a, sqrt(x), 1/sqrt(x))1/aを出力します。 abはダブルクォート"で囲まれた式の演算子でも、関数名でも問題ありません。 導関数形式の独立変数に代入したいなら、at関数(下記参照)を使うべきです。

substsubstituteのエーリアスです。

コマンドsubst (eq_1, expr)もしくはsubst ([eq_1, ..., eq_k], expr)も許されている形式です。 eq_iはされるべき代入を指示する等式です。 それぞれの等式において、右辺が、式exprの中の左辺に代入されます。 等式は、exprに、左から右へ逐次に代入されます。 平行代入するには、関数sublispsubstを参照してください。

exptsubsttrueなら、 %e^(a*x)の中の%e^xyに置き換えられるような代入が許されます。

opsubstfalseの時、 substは式の演算子への代入を行いません。 例えば、(opsubst: false, subst (X^2, r, r+r[9]))は意図通り動作します。

例:

(%i1) subst (a, x+y, x + (x+y)^2 + y);
                                    2
(%o1)                      y + x + a
(%i2) subst (-%i, %i, a + b*%i);
(%o2)                       a - %i b

代入は、等式のリストに関して逐次になされます。 これを並列代入と比較してください。

(%i3) subst([a=b, b=c], a+b);
(%o3)                                 2 c
(%i4) sublis([a=b, b=c], a+b);
(%o4)                                c + b

もっと例を見るには、example (subst)を実行してください。

関数: substinpart (x, expr, n_1, ..., n_k)

substpartと同様ですが、substinpartexprの内部表現上で 働きます。

例:

(%i1) x . 'diff (f(x), x, 2);
                              2
                             d
(%o1)                   x . (--- (f(x)))
                               2
                             dx
(%i2) substinpart (d^2, %, 2);
                                  2
(%o2)                        x . d
(%i3) substinpart (f1, f[1](x + 1), 0);
(%o3)                       f1(x + 1)

もしpart関数の最後の引数がインデックスのリストなら、 複数の部分式が選ばれます。それぞれはリストのインデックスに対応します。 例えば、

(%i1) part (x + y + z, [1, 3]);
(%o1)                         z + x

part関数を使った時、pieceは、最後の式の値を保持します。 関数の実行の間に設定され、以下で示すように関数自身の中で参照されることもあります。 もしpartswitchtrueに設定されたら、 式の選択された部分が存在しない時にはendが返されます。 そうでなければ、エラーメッセージが出力されます。

(%i1) expr: 27*y^3 + 54*x*y^2 + 36*x^2*y + y + 8*x^3 + x + 1;
              3         2       2            3
(%o1)     27 y  + 54 x y  + 36 x  y + y + 8 x  + x + 1
(%i2) part (expr, 2, [1, 3]);
                                  2
(%o2)                         54 y
(%i3) sqrt (piece/54);
(%o3)                        abs(y)
(%i4) substpart (factor (piece), expr, [1, 2, 3, 5]);
                               3
(%o4)               (3 y + 2 x)  + y + x + 1
(%i5) expr: 1/x + y/x - 1/z;
                             1   y   1
(%o5)                      - - + - + -
                             z   x   x
(%i6) substpart (xthru (piece), expr, [2, 3]);
                            y + 1   1
(%o6)                       ----- - -
                              x     z

また、 オプション inflagtrueに設定し partsubstpartをコールすることは inpartsubstinpartをコールすることと同じです。

関数: substpart (x, expr, n_1, …, n_k)

xを、残りの引数をpartに食わせた結果の部分式に代入します。 exprの新しい値を返します。 xexprの演算子に代入される演算子でも問題ありません。 いくつかの場合、xはダブルクォート"で囲まれる必要があります。 (例えば、substpart ("+", a*b, 0)b + aを返します。)

例:

(%i1) 1/(x^2 + 2);
                               1
(%o1)                        ------
                              2
                             x  + 2
(%i2) substpart (3/2, %, 2, 1, 2);
                               1
(%o2)                       --------
                             3/2
                            x    + 2
(%i3) a*x + f(b, y);
(%o3)                     a x + f(b, y)
(%i4) substpart ("+", %, 1, 0);
(%o4)                    x + f(b, y) + a

また、オプションinflagtrueに設定し、 partsubstpartをコールすることは、 inpartsubstinpartをコールすることと同じになります。

関数: symbolp (expr)

もしexprがシンボルならtrue、そうでないならfalseを返します。 事実上、symbolp(x)は、述語論理atom(x) and not numberp(x)と同値です。

Identifiersも参照してください。

関数: unorder ()

順序付けコマンドordergreatorderlessの最後の使用で生成されたエーリアシングを使用不可にします。 ordergreatorderlessは、 unorderを呼び出さずに、一回以上使えないかもしれません。 unorderは、 ordergreatorderlessで導入されたエーリアスに 元のシンボルを式に再代入しません。 それ故に、unorderの実行後、以前の式にエーリアスが現れます。

ordergreatorderlessも参照してください。

例s:

ordergreat(a)はシンボルaのエーリアスを導入します。 それ故に、 %o2%o4の違いは消えません。 unorderはシンボルaを再代入しないし、 出力%o7にエーリアスが現れます。

(%i1) unorder();
(%o1)                          []
(%i2) b*x+a^2;
                                   2
(%o2)                       b x + a
(%i3) ordergreat(a);
(%o3)                         done
(%i4) b*x+a^2;
                             2
(%o4)                       a  + b x
(%i5) %th(1)-%th(3);
                              2    2
(%o5)                        a  - a
(%i6) unorder();
(%o6)                          [a]
(%i7) %th(2);
                                2    2
(%o7)                      _101a  - a
関数: verbify (f)

関数名fの動詞形を返します。 verb, noun, nounifyも参照してください。

例:

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

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7 Operators


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7.1 Introduction to operators

指定された優先順位を持つ新しい演算子を定義したり、 既存の演算子を未定義にしたり、既存の演算子の優先順位を再定義することが可能です。 演算子は単項前置、単項後置、二項中置、n項中置、マッチフィックスか無項でありえます。 「マッチフィックス」は引数を括るシンボルの対を意味し、 「無項」は引数を取らない演算子を意味します。 異なるタイプの演算子の例として、以下があります。

unary prefix

negation - a

unary postfix

factorial a!

binary infix

exponentiation a^b

n-ary infix

addition a + b

matchfix

list construction [a, b]

(組み込みの無項演算子はありません; そんな演算子の例は、nofixを参照してください。.)

新しい演算子を定義するメカニズムはわかりやすいものです。 関数を演算子として宣言することだけが必要です; 演算子関数は定義されることもされないこともあります。

ユーザー定義の演算子の例は以下の通りです。 明示的な関数コール "dd" (a)dd aと同値であり、また、 "<-" (a, b)a <- bと同値であることに注意してください。 この例で、 "dd""<-"は未定義です。

(%i1) prefix ("dd");
(%o1)                          dd
(%i2) dd a;
(%o2)                         dd a
(%i3) "dd" (a);
(%o3)                         dd a
(%i4) infix ("<-");
(%o4)                          <-
(%i5) a <- dd b;
(%o5)                      a <- dd b
(%i6) "<-" (a, "dd" (b));
(%o6)                      a <- dd b

新しい演算子を定義するMaxima関数はこの表にまとめられます。 デフォルトの左と右の結合力(それぞれlbpとrbp)を記載します。 (結合力は演算子の優先順位を決めます。 しかしながら、左と右の結合力は異なることがあり、 結合力は優先順位より幾分複雑です。) 演算定義関数のいくつかは追加の引数を取ります; 詳細は関数記述を参照してください。

prefix

rbp=180

postfix

lbp=180

infix

lbp=180, rbp=180

nary

lbp=180, rbp=180

matchfix

(binding power not applicable)

nofix

(binding power not applicable)

比較のために、いくつかの組み込み演算子と左右結合力を上げます。

Operator   lbp     rbp

  :        180     20 
  ::       180     20 
  :=       180     20 
  ::=      180     20 
  !        160
  !!       160
  ^        140     139 
  .        130     129 
  *        120
  /        120     120 
  +        100     100 
  -        100     134 
  =        80      80 
  #        80      80 
  >        80      80 
  >=       80      80 
  <        80      80 
  <=       80      80 
  not              70 
  and      65
  or       60
  ,        10
  $        -1
  ;        -1

removekillは演算子プロパティをアトムから削除します。 remove ("a", op)aの演算子プロパティだけを削除します。 kill ("a")は 演算子プロパティを含むaのすべてのロパティを削除します。 演算子名はクォーテーションマークで括らないといけないことに注意してください。

(%i1) infix ("##");
(%o1)                          ##
(%i2) "##" (a, b) := a^b;
                                     b
(%o2)                     a ## b := a
(%i3) 5 ## 3;
(%o3)                          125
(%i4) remove ("##", op);
(%o4)                         done
(%i5) 5 ## 3;
Incorrect syntax: # is not a prefix operator
5 ##
  ^
(%i5) "##" (5, 3);
(%o5)                          125
(%i6) infix ("##");
(%o6)                          ##
(%i7) 5 ## 3;
(%o7)                          125
(%i8) kill ("##");
(%o8)                         done
(%i9) 5 ## 3;
Incorrect syntax: # is not a prefix operator
5 ##
  ^
(%i9) "##" (5, 3);
(%o9)                       ##(5, 3)

7.2 Arithmetic operators

演算子: +
演算子: -
演算子: *
演算子: /
演算子: ^

シンボル + * / ^はそれぞれ、 足し算、かけ算、割り算、べき乗を表します。 これらの演算子の名前は "+" "*" "/" "^"です。 これらは関数や演算子の名前が求められるところで使います。

シンボル +-はそれぞれ、プラスとマイナスの単項演算子を示し、 それらの名前はそれぞれ "+""-"です。

引き算 a - bはMaximaの中では足し算 a + (- b)として表されます。 a + (- b)のような式は引き算として表示されます。 Maximaは "-"を足し算の単項逆元演算子の名前としてのみ認識して、 二項引き算演算子としては認識しません。

Maximaの中では割り算a / bをかけ算a * b^(- 1)として表現します。 a * b^(- 1)のような式は割り算として表示されます。 Maximaは"/"を割り算演算子の名前として認識します。

足し算とかけ算はn項可換演算子です。 割り算とべき乗は二項の非可換演算子です。

Maximaは正準表現を構成するために可換演算子のオペランド(訳注:引数)を並べ替えます。 順序は内部的には orderlesspで決定します。 表示のためには、足し算の順序は ordergreatpで決定し、 かけ算は内部的な順序と同じです。

算術計算は、数リテラル(整数、有理数、通常の浮動小数点、多倍長浮動小数点)上で実行されます。 べき乗を除いて、数に対するすべての算術演算子は数に整理されます。 べき乗は、オペランドが通常の浮動小数点か多倍長浮動小数点の時、もしくは結果が厳密に整数もしくは有理数の時、数に整理されます; そうでなければ、べき乗は sqrtか他のべき乗に整理されるか、そのまま残されます。

浮動小数点の伝搬が算術計算に適用されます: もしどれか1つでもオペランドが多倍長浮動小数点なら、結果は多倍長浮動小数点です; そうでなければ、もしどれか1つでもオペランドが通常の浮動小数点なら、結果は通常の浮動小数点です; そうでなければオペランドは有理数か整数であり、結果は有理数か整数です。

算術計算は式整理であって、評価ではありません。 従って、クォートされた(しかし整理される)式の中で算術計算は実行されます。

算術演算は、 グローバルフラグ listarithtrueの時 リストに対して要素毎に適用され、 行列に対しては常に要素毎に適用されます。 オペランドの1つがリストか行列であり、もう1つのオペランドが別のタイプの時、 他のオペランドはリストか行列の要素のそれぞれに組み合わされます。

例:

足し算とかけ算は、n項可換演算子です。 Maximaは、正準表現を構成するために、可換演算子のオペランドを並べ替えます。 それらの名前はそれぞれ "+""*"です。

(%i1) c + g + d + a + b + e + f;
(%o1)               g + f + e + d + c + b + a
(%i2) [op (%), args (%)];
(%o2)              [+, [g, f, e, d, c, b, a]]
(%i3) c * g * d * a * b * e * f;
(%o3)                     a b c d e f g
(%i4) [op (%), args (%)];
(%o4)              [*, [a, b, c, d, e, f, g]]
(%i5) apply ("+", [a, 8, x, 2, 9, x, x, a]);
(%o5)                    3 x + 2 a + 19
(%i6) apply ("*", [a, 8, x, 2, 9, x, x, a]);
                                 2  3
(%o6)                       144 a  x

割り算とべき乗は、二項の非可換演算子です。 それらの名前はそれぞれ "/""^"です。

(%i1) [a / b, a ^ b];
                              a   b
(%o1)                        [-, a ]
                              b
(%i2) [map (op, %), map (args, %)];
(%o2)              [[/, ^], [[a, b], [a, b]]]
(%i3) [apply ("/", [a, b]), apply ("^", [a, b])];
                              a   b
(%o3)                        [-, a ]
                              b

引き算と割り算は内部的にはそれぞれ、足し算とかけ算を使って表現されます。

(%i1) [inpart (a - b, 0), inpart (a - b, 1), inpart (a - b, 2)];
(%o1)                      [+, a, - b]
(%i2) [inpart (a / b, 0), inpart (a / b, 1), inpart (a / b, 2)];
                                   1
(%o2)                       [*, a, -]
                                   b

計算は数リテラルに対して実行されます。 浮動小数点伝搬が適用されます。

(%i1) 17 + b - (1/2)*29 + 11^(2/4);
                                       5
(%o1)                   b + sqrt(11) + -
                                       2
(%i2) [17 + 29, 17 + 29.0, 17 + 29b0];
(%o2)                   [46, 46.0, 4.6b1]

算術計算は式整理であって、評価ではありません。

(%i1) simp : false;
(%o1)                         false
(%i2) '(17 + 29*11/7 - 5^3);
                              29 11    3
(%o2)                    17 + ----- - 5
                                7
(%i3) simp : true;
(%o3)                         true
(%i4) '(17 + 29*11/7 - 5^3);
                                437
(%o4)                         - ---
                                 7

算術計算は(listarithに依存して)リストや行列に対して要素毎に実行されます。

(%i1) matrix ([a, x], [h, u]) - matrix ([1, 2], [3, 4]);
                        [ a - 1  x - 2 ]
(%o1)                   [              ]
                        [ h - 3  u - 4 ]
(%i2) 5 * matrix ([a, x], [h, u]);

                          [ 5 a  5 x ]
(%o2)                     [          ]
                          [ 5 h  5 u ]
(%i3) listarith : false;
(%o3)                         false
(%i4) [a, c, m, t] / [1, 7, 2, 9];
                          [a, c, m, t]
(%o4)                     ------------
                          [1, 7, 2, 9]
(%i5) [a, c, m, t] ^ x;
                                      x
(%o5)                     [a, c, m, t]
(%i6) listarith : true;
(%o6)                         true
(%i7) [a, c, m, t] / [1, 7, 2, 9];
                              c  m  t
(%o7)                     [a, -, -, -]
                              7  2  9
(%i8) [a, c, m, t] ^ x;
                          x   x   x   x
(%o8)                   [a , c , m , t ]
演算子: **

べき乗演算子。 Maximaは入力の中で **^と同じ演算子と認識し、 1次元出力の中では ^として表示し、 また、2次元出力の中では指数を上付き添字として配置します。

fortran関数は、入力が **でも ^でも、 べき乗演算子を **として表示します。

例:

(%i1) is (a**b = a^b);
(%o1)                         true
(%i2) x**y + x^z;
                              z    y
(%o2)                        x  + x
(%i3) string (x**y + x^z);
(%o3)                        x^z+x^y
(%i4) fortran (x**y + x^z);
      x**z+x**y
(%o4)                         done
演算子: ^^

非可換べき乗演算子。 ちょうど可換なかけ算 *に通常のべき乗演算子 ^が対応するように、 ^^は非可換かけ算 .に対応するべき乗演算子です。

非可換べき乗演算子は、1次元出力では ^^で表示され、 2次元出力では、指数をかっこ < >で囲まれた上付き添字として置きます。

例:

(%i1) a . a . b . b . b + a * a * a * b * b;
                        3  2    <2>    <3>
(%o1)                  a  b  + a    . b
(%i2) string (a . a . b . b . b + a * a * a * b * b);
(%o2)                  a^3*b^2+a^^2 . b^^3
演算子: .

行列(非可換)かけ算のためのドット演算子。 "."をこの意味で用いる時、 例えば A . Bのように両側にスペースを置かなければいけません。 これで浮動小数点の小数点と区別します。

dotdot0nscsimp, dot0simp, dot1simp, dotassoc, dotconstrules, dotdistrib, dotexptsimp, dotident, dotscrules. も参照してください。


7.3 Relational operators

演算子: <
演算子: <=
演算子: >=
演算子: >

シンボル < <= >= >はそれぞれ、小なり、以下、以上、大なり、を表します。 これらの演算子の名前は、 "<""<="">="">"です。 それらは関数や演算子の名前が求められるところで使われます。

これらの関係演算子はすべて二項演算子です; a < b < cのような構成をMaximaは認識しません。

関数 ismaybe、 プログラミング構成子 if, while, unlessが 関係式をブーリアン値に評価します。 そうでなければ、関係式はブーリアン値に評価されたり整理されたりしませんが、 関係式の引数は(評価がクォーテーションによって妨げられないかぎり)評価されます。

関係式が trueもしくは falseに評価できない時、 isifの振る舞いは、グローバルフラグ prederrorが決定します。 prederrortrueの時、 isifはエラーをトリガーします。 prederrorfalseの時、 isunknownを返し、 ifは部分的に評価された条件式を返します。

maybeはいつも、 prederrorfalseであるかのように振る舞い、 whileunlessはいつも、 prederrortrueであるかのように振る舞います。

関係演算子はリストやほかの集合上で展開されることはありません。

=#equalnotequalも参照してください。

例:

いくつかの関数やプログラミング構成子が関係式をブーリアン値に評価します。

(%i1) [x, y, z] : [123, 456, 789];
(%o1)                    [123, 456, 789]
(%i2) is (x < y);
(%o2)                         true
(%i3) maybe (y > z);
(%o3)                         false
(%i4) if x >= z then 1 else 0;
(%o4)                           0
(%i5) block ([S], S : 0, for i:1 while i <= 100 do S : S + i, 
             return (S));
(%o5)                         5050

そうでなければ関係式はブーリアン値に評価されたり整理されたりしませんが、 関係式の引数は評価されます。

(%o1)                    [123, 456, 789]
(%i2) [x < y, y <= z, z >= y, y > z];
(%o2)    [123 < 456, 456 <= 789, 789 >= 456, 456 > 789]
(%i3) map (is, %);
(%o3)               [true, true, true, false]

7.4 Logical operators

演算子: and

論理積演算子。 andは、n項中置演算子です; オペランドはブーリアン値で、結果もブーリアン値です。

andは、(isのように)1以上のオペランドの評価を強制し、 すべてのオペランドの評価を強制するかもしれません。

オペランドは、出現順に評価されます。 andは、結果を決定するのに必要なだけオペランドを評価します。 もし任意のオペランドがfalseなら、結果はfalseであり、 ほかのオペランドは評価されません。

グローバルフラグprederrorは、 評価されたオペランドがtruefalseに決定できない時のandの振る舞いを決定します。 prederrortrueの時、andは、エラーメッセージを出力します。 そうでなければ、truefalseに評価されないオペランドを受け付け、 結果はブーリアン式になります。

andは可換ではありません: a and bは、不定のオペランドの扱いのため、b and aと同値ではないかもしれません。

演算子: not

論理否定演算子。 notは、接頭演算子です; オペランドはブーリアン値で、結果もブーリアン値です。

orは、(isのように)オペランドの評価を強制します。

グローバルフラグprederrorは、 評価されたオペランドがtruefalseに決定できない時のnotの振る舞いを決定します。 prederrortrueの時、notは、エラーメッセージを出力します。 そうでなければ、truefalseに評価されないオペランドを受け付け、 結果はブーリアン式になります。

演算子: or

論理和演算子。 orは、n項中置演算子です; オペランドはブーリアン値で、結果もブーリアン値です。

orは、(isのように)1以上のオペランドの評価を強制し、 すべてのオペランドの評価を強制するかもしれません。

オペランドは、出現順に評価されます。 andは、結果を決定するのに必要なだけオペランドを評価します。 もし任意のオペランドがtrueなら、結果はtrueであり、 ほかのオペランドは評価されません。

グローバルフラグprederrorは、 評価されたオペランドがtruefalseに決定できない時のorの振る舞いを決定します。 prederrortrueの時、orは、エラーメッセージを出力します。 そうでなければ、truefalseに評価されないオペランドを受け付け、 結果はブーリアン式になります。

orは可換ではありません: a or bは、不定のオペランドの扱いのため、b or aと同値ではないかもしれません。


7.5 Operators for Equations

演算子: #

構文的等号=の否定を表します。

述語論理式の評価のルールのため (特に not exprexprの評価を伴うので)、 not a = bは、 a # bではなく、 is(a # b)と同値です。

例:

(%i1) a = b;
(%o1)                         a = b
(%i2) is (a = b);
(%o2)                         false
(%i3) a # b;
(%o3)                         a # b
(%i4) not a = b;
(%o4)                         true
(%i5) is (a # b);
(%o5)                         true
(%i6) is (not a = b);
(%o6)                         true
演算子: =

等式演算子。

a = bは、それ自身、未評価の等式を表します。 等式は成り立つかもしれませんし、成り立たないかもしれません。 未評価の等式は、solvealgsysや他の関数の引数として用いられます。

関数isは、=をブーリアン値に評価します。 is(a = b)は、abが同一のとき、 a = btrueに評価します。 すなわち、abが同一のアトムであるか、もしくは、それらはアトムではなく、 それらの演算子が同一で、演算子の引数が同一です。 そうでなければ、is(a = b)falseに評価されます; 決して、unknownには評価されません。 is(a = b)trueの時、 abは、同値の式と対照的に、構文法的に等しいと言われます。 同値の式は、is(equal(a, b))trueの式です。 式は、同値だが構文法的に等しくないことが起こりえます。

=の否定は、#で表されます。 =と同様、式a # bは、それ自身、評価されません。 is(a # b)は、a # btrueもしくはfalseに評価します。

isに加えて、他のいくつかの演算子が=#trueもしくはfalseに評価します。if, and, or, notという演算子です。

述語論理式の評価規則のため (特に、not exprexprの評価を起こすため)、 not a = bは、a # bではなく、 is(a # b)と同値になります。

rhslhsは、それぞれ、等式、不等式の右辺と左辺を返します。

equalnotequalも参照してください。

例:

a = bは、それ自身、未評価の等式であり、成り立つことも成り立たないこともあります。

(%i1) eq_1 : a * x - 5 * y = 17;
(%o1)                    a x - 5 y = 17
(%i2) eq_2 : b * x + 3 * y = 29;
(%o2)                    3 y + b x = 29
(%i3) solve ([eq_1, eq_2], [x, y]);
                        196         29 a - 17 b
(%o3)          [[x = ---------, y = -----------]]
                     5 b + 3 a       5 b + 3 a
(%i4) subst (%, [eq_1, eq_2]);
         196 a     5 (29 a - 17 b)
(%o4) [--------- - --------------- = 17, 
       5 b + 3 a      5 b + 3 a
                                  196 b     3 (29 a - 17 b)
                                --------- + --------------- = 29]
                                5 b + 3 a      5 b + 3 a
(%i5) ratsimp (%);
(%o5)                  [17 = 17, 29 = 29]

is(a = b)は、 abが構文法的に等しい(すなわち、同一の)時 式は、同値だが構文法的に等しくないことがありえます。

(%i1) a : (x + 1) * (x - 1);
(%o1)                    (x - 1) (x + 1)
(%i2) b : x^2 - 1;
                              2
(%o2)                        x  - 1
(%i3) [is (a = b), is (a # b)];
(%o3)                     [false, true]
(%i4) [is (equal (a, b)), is (notequal (a, b))];
(%o4)                     [true, false]

いくつかの演算子は、=#trueもしくはfalseに評価します。

(%i1) if expand ((x + y)^2) = x^2 + 2 * x * y + y^2 then FOO else
      BAR;
(%o1)                          FOO
(%i2) eq_3 : 2 * x = 3 * x;
(%o2)                       2 x = 3 x
(%i3) eq_4 : exp (2) = %e^2;
                              2     2
(%o3)                       %e  = %e
(%i4) [eq_3 and eq_4, eq_3 or eq_4, not eq_3];
(%o4)                  [false, true, true]

not exprexprの評価をするので、 not a = bは、is(a # b)と同値です。

(%i1) [2 * x # 3 * x, not (2 * x = 3 * x)];
(%o1)                   [2 x # 3 x, true]
(%i2) is (2 * x # 3 * x);
(%o2)                         true

7.6 Assignment operators

演算子: :

割り当て演算子。

左辺が(添字のない)単純変数の時、 :は右辺を評価し、その値を左辺に関連づけます。

左辺がリストや行列、宣言されたMaxima配列、Lisp配列の添字指定された要素の時、 右辺がその要素に割り当てられます。 添字は存在している要素を示していなければなりません; 先に列挙した対象は、存在していない要素を名付けることで拡張することはできません。

左辺が未宣言のMaxima配列の添字指定された要素の時、 もし既に存在しているなら、右辺はその要素に割り当てられ、 もしまだ存在していなければ新しい要素が確保されます。

左辺が単純変数や添字あり変数のリストの時、 右辺はリストに評価されなければなりません。 そして、右辺の要素が左辺の要素に平行に割り当てられます。

killremvalueも参照してください。 それらは左辺とその値の関連をアンドゥします。

例:

単純変数への割り当て

(%i1) a;
(%o1)                           a
(%i2) a : 123;
(%o2)                          123
(%i3) a;
(%o3)                          123

リストの要素への割り当て

(%i1) b : [1, 2, 3];
(%o1)                       [1, 2, 3]
(%i2) b[3] : 456;
(%o2)                          456
(%i3) b;
(%o3)                      [1, 2, 456]

割り当ては未宣言配列を生成する。

(%i1) c[99] : 789;
(%o1)                          789
(%i2) c[99];
(%o2)                          789
(%i3) c;
(%o3)                           c
(%i4) arrayinfo (c);
(%o4)                   [hashed, 1, [99]]
(%i5) listarray (c);
(%o5)                         [789]

多重割り当て

(%i1) [a, b, c] : [45, 67, 89];
(%o1)                     [45, 67, 89]
(%i2) a;
(%o2)                          45
(%i3) b;
(%o3)                          67
(%i4) c;
(%o4)                          89

多重割り当ては平行に実行されます。 この例ではabの値が置換されます。

(%i1) [a, b] : [33, 55];
(%o1)                       [33, 55]
(%i2) [a, b] : [b, a];
(%o2)                       [55, 33]
(%i3) a;
(%o3)                          55
(%i4) b;
(%o4)                          33
演算子: ::

割り当て演算子。

::は、::は右辺はもちろん左辺も評価することを除いて、:と同じです。

例:

(%i1) x : 'foo;
(%o1)                          foo
(%i2) x :: 123;
(%o2)                          123
(%i3) foo;
(%o3)                          123
(%i4) x : '[a, b, c];
(%o4)                       [a, b, c]
(%i5) x :: [11, 22, 33];
(%o5)                     [11, 22, 33]
(%i6) a;
(%o6)                          11
(%i7) b;
(%o7)                          22
(%i8) c;
(%o8)                          33
演算子: ::=

マクロ関数定義の演算子。 ::=は、引数をクォートする関数(歴史的理由によりマクロと呼ばれる)を定義します。 そして、それが返す式(マクロ展開と呼ばれる)はマクロが呼ばれた文脈の中で評価されます。 それ以外はマクロ関数は通常の関数と同じです。

macroexpandは(評価せずに)マクロ展開を返します。 fooがマクロ関数の時、 macroexpand (foo (x))に続けて ``%を実行すると、 それは foo (x)と同値です。

::=は、新しいマクロ関数の名前をグローバルリスト macrosに追加します。 killremove, remfunctionは、マクロ関数定義をアンバインドし、 macrosから名前を削除します。

fundefdispfunはそれぞれマクロ関数定義を返し、 それをラベルに割り当てます。

評価対象となる式を構成するために、 マクロ関数は一般的にbuildq, splice式を含みます。

マクロ関数は引数をクォートします。 だから、メッセージ(1)は y - zの値ではなく、 y - zを示します。 マクロ展開(クォートされた式 '(print ("(2) x is equal to", x))は、 マクロが呼ばれた文脈(表示メッセージ(2))の中で評価されます。

(%i1) x: %pi$
(%i2) y: 1234$
(%i3) z: 1729 * w$
(%i4) printq1 (x) ::= block (print ("(1) x is equal to", x),
      '(print ("(2) x is equal to", x)))$
(%i5) printq1 (y - z);
(1) x is equal to y - z
(2) x is equal to %pi
(%o5)                                 %pi

通常の関数は引数を評価します。だから、メッセージ(1)は y - zの値を示します。 戻り値は評価されず、従って、メッセージ(2)は ``%で陽に評価されるまで出力されません。

(%i1) x: %pi$
(%i2) y: 1234$
(%i3) z: 1729 * w$
(%i4) printe1 (x) := block (print ("(1) x is equal to", x),
      '(print ("(2) x is equal to", x)))$
(%i5) printe1 (y - z);
(1) x is equal to 1234 - 1729 w
(%o5)                     print((2) x is equal to, x)
(%i6) ''%;
(2) x is equal to %pi
(%o6)                                 %pi

macroexpandはマクロ展開を返します。 fooがマクロ関数の時、 macroexpand (foo (x))の後 ``%を実行すると、foo (x)と同値です。

(%i1) x: %pi$
(%i2) y: 1234$
(%i3) z: 1729 * w$
(%i4) g (x) ::= buildq ([x], print ("x is equal to", x))$
(%i5) macroexpand (g (y - z));
(%o5)                     print(x is equal to, y - z)
(%i6) ''%;
x is equal to 1234 - 1729 w
(%o6)                            1234 - 1729 w
(%i7) g (y - z);
x is equal to 1234 - 1729 w
(%o7)                            1234 - 1729 w
演算子: :=

関数定義の演算子。 f(x_1, .., x_n) := exprは、 引数がx_1, ..., x_nで関数本体がexprの、fという名前の関数を定義します。 :=は(クォートクォート``で陽に評価されない限り)関数本体は評価しません。 定義される関数は(引数をかっこでくくる)通常のMaxima関数か、(引数をかぎかっこでくくる)配列関数です。

最後の引数x_nが要素1つのリストの時、:=で定義された関数は可変の数の引数をとります。 実際の引数は、形式的な引数x_1, …, x_(n - 1)に一対一に割り当てられ、 さらに引数があれば、x_nにリストとして割り当てられます。

関数定義すべては、同じ名前空間を使います; 別の関数gの中で関数fを定義することは、fのスコープをgに限定しません。 しかし、local(f)は、関数fの定義をlocalが現れたブロックや他の合成式内に限定します。

もしある形式引数x_kがクォートされたシンボルなら、:=で定義された関数は対応する実際の引数を評価しません。 それ以外の場合、実際の引数はすべて評価されます。

define::=も参照してください。

例:

:=は(クォートクォートで陽に評価されない限り)関数本体を評価しません。

(%i1) expr : cos(y) - sin(x);
(%o1)                    cos(y) - sin(x)
(%i2) F1 (x, y) := expr;
(%o2)                   F1(x, y) := expr
(%i3) F1 (a, b);
(%o3)                    cos(y) - sin(x)
(%i4) F2 (x, y) := ''expr;
(%o4)              F2(x, y) := cos(y) - sin(x)
(%i5) F2 (a, b);
(%o5)                    cos(b) - sin(a)

:=で定義された関数は、通常のMaxima関数か、配列関数です。

(%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

最後の引数x_nが要素1つのリストの時、 :=で定義された関数は、可変の数の引数を取ります。

(%i1) H ([L]) := apply ("+", L);
(%o1)                H([L]) := apply("+", L)
(%i2) H (a, b, c);
(%o2)                       c + b + a

localはローカル関数定義を可能にします。

(%i1) foo (x) := 1 - x;
(%o1)                    foo(x) := 1 - x
(%i2) foo (100);
(%o2)                         - 99
(%i3) block (local (foo), foo (x) := 2 * x, foo (100));
(%o3)                          200
(%i4) foo (100);
(%o4)                         - 99

7.7 User defined operators

関数: infix (op)
関数: infix (op, lbp, rbp)
関数: infix (op, lbp, rbp, lpos, rpos, pos)

opを中置演算子に宣言します。 中置演算子は2つの引数の関数で、引数の間に関数名が来ます。 例えば、引き算演算子-は中置演算子です。

infix (op)は、デフォルトの結合力(左右両方とも180)と品詞 (左右両方ともany)に等しい)でopを中置演算子に宣言します。

infix (op, lbp, rbp)は、 記述された左右の結合力 とデフォルトの品詞(左右両方ともany)に等しい)で、 opを中置演算子に宣言します。

infix (op, lbp, rbp, lpos, rpos, pos)は、 記述された左右の結合力と、 左オペランド、右オペランド、演算子結果それぞれについて、 品詞をlpos, rpos, posに設定して、 opを中置演算子に宣言します。

(演算子宣言に関係して)「品詞」は、式のタイプを意味します。 3つのタイプが認識されます; expr, clause, any。それぞれは、 代数式、ブーリアン式、任意の種類の式を示します。 Maximaは、宣言された品詞を実際の式に比較することで、 いくつかの構文法エラーを検出します。

他の演算子に関するopの優先順位は、問題となっている演算子の左右結合力から演繹されます。 もしopの左右結合力のどちらもある他の演算子の左右結合力より大きいなら、 opは、他の演算子より高い優先順位をとります。 もし結合力がどちらも大きくも、どちらも小さくもなければ、 あるもっと複雑な関係が成り立ちます。

opの結合性は結合力に依存します。 より大きな左結合力(lbp)は、opのインスタンスが 式の中で左にある他の演算子の前に評価されることを示し、 より大きな右結合力(rbp)は、opのインスタンスが 式の中で右にある他の演算子の前に評価されることを示します。 このように、より大きなlbpopを右結合にし、 より大きなrbpopを左結合にします。 もしlbprbpと等しいなら、 opは左結合です。

Syntaxも参照してください。

例:

もしop左右結合力それぞれが、他の演算子のそれより大きいなら、 opは他の演算子より高い優先順位をとります。

(%i1) :lisp (get '$+ 'lbp)
100
(%i1) :lisp (get '$+ 'rbp)
100
(%i1) infix ("##", 101, 101);
(%o1)                          ##
(%i2) "##"(a, b) := sconcat("(", a, ",", b, ")");
(%o2)       (a ## b) := sconcat("(", a, ",", b, ")")
(%i3) 1 + a ## b + 2;
(%o3)                       (a,b) + 3
(%i4) infix ("##", 99, 99);
(%o4)                          ##
(%i5) 1 + a ## b + 2;
(%o5)                       (a+1,b+2)

より大きなlbpopを右結合にし、 より大きなrbpopを左結合にします。

(%i1) infix ("##", 100, 99);
(%o1)                          ##
(%i2) "##"(a, b) := sconcat("(", a, ",", b, ")")$
(%i3) foo ## bar ## baz;
(%o3)                    (foo,(bar,baz))
(%i4) infix ("##", 100, 101);
(%o4)                          ##
(%i5) foo ## bar ## baz;
(%o5)                    ((foo,bar),baz)

Maximaは、宣言された品詞を実際の式と比較することで、 いくつかの構文法エラーを検出します。

(%i1) infix ("##", 100, 99, expr, expr, expr);
(%o1)                          ##
(%i2) if x ## y then 1 else 0;
Incorrect syntax: Found algebraic expression where logical
expression expected
if x ## y then 
             ^
(%i2) infix ("##", 100, 99, expr, expr, clause);
(%o2)                          ##
(%i3) if x ## y then 1 else 0;
(%o3)                if x ## y then 1 else 0
関数: matchfix (ldelimiter, rdelimiter)
関数: matchfix (ldelimiter, rdelimiter, arg_pos, pos)

左と右の区切り記号ldelimiterrdelimiterを持つ matchfix演算子を宣言します 区切り記号は文字列として指定されます。

"matchfix"演算子は、 任意の数の引数の関数で、引数は左と右の区切り記号をマッチする間で現れます。 パーサがオペランドや他の式や演算子から区切り記号を区別できる限り 区切り記号は任意の文字列を取り得ます。 実際には、これは、%, ,, $, ;のような パースできない区切り記号を除外し、空白を持つ区切り記号を分離することを要求するかもしれません。 右区切り記号は、左区切り記号と同じかもしれませんし、違うかもしれません。

左区切り記号は、たった1つの右区切り記号と関連づけられることができます; 2つの異なるmatchfix演算子は同じ左区切り記号を持つことはできません。

存在する演算子は、 他のプロパティを変えることなく、 matchfix演算子として再宣言することができます。 特に、足し算+のような組み込み演算子が matchfixに宣言されることが可能ですが、 演算子関数は組み込み演算子に関して定義できません。

コマンドmatchfix (ldelimiter, rdelimiter, arg_pos, pos) は、 引数品詞arg_posと結果品詞pos、区切り記号 ldelimiterrdelimiterを宣言します。

演算子宣言に関して、「品詞」は式のタイプを意味します。 3つのタイプが認識されます: それぞれ、代数式、ブーリアン式、任意の種類の式を示す、 expr, clause, any。 Maximaは、 宣言された品詞を実際の式と比較することで、 いくつかの構文法エラーを検知します。

matchfix演算を実行する関数は通常のユーザー定義関数です。 演算子関数は、 関数定義演算子:=defineを使って 普通の方法で定義されます。 引数は、区切り記号の間に書かれるか、 クォートされた文字列としての左区切り記号と括弧の中で続く引数を使って書かれます。 dispfun (ldelimiter)は関数定義を表示します。

唯一の組み込みmatchfix演算子はリスト構成子[ ]です。 括弧( )とダブルクォート" "はmatchfix演算子のように振る舞いますが、 Maximaパーサによってそのようには扱われません。

matchfixは引数を評価します。 matchfixは最初の引数ldelimiterを返します。

例:

区切り記号はほとんど任意の文字列を取り得ます。

(%i1) matchfix ("@@", "~");
(%o1)                          @@
(%i2) @@ a, b, c ~;
(%o2)                      @@a, b, c~
(%i3) matchfix (">>", "<<");
(%o3)                          >>
(%i4) >> a, b, c <<;
(%o4)                      >>a, b, c<<
(%i5) matchfix ("foo", "oof");
(%o5)                          foo
(%i6) foo a, b, c oof;
(%o6)                     fooa, b, coof
(%i7) >> w + foo x, y oof + z << / @@ p, q ~;
                     >>z + foox, yoof + w<<
(%o7)                ----------------------
                            @@p, q~

Matchfix演算子は通常のユーザー定義関数です。

(%i1) matchfix ("!-", "-!");
(%o1)                         "!-"
(%i2) !- x, y -! := x/y - y/x;
                                    x   y
(%o2)                   !-x, y-! := - - -
                                    y   x
(%i3) define (!-x, y-!, x/y - y/x);
                                    x   y
(%o3)                   !-x, y-! := - - -
                                    y   x
(%i4) define ("!-" (x, y), x/y - y/x);
                                    x   y
(%o4)                   !-x, y-! := - - -
                                    y   x
(%i5) dispfun ("!-");
                                    x   y
(%t5)                   !-x, y-! := - - -
                                    y   x

(%o5)                         done
(%i6) !-3, 5-!;
                                16
(%o6)                         - --
                                15
(%i7) "!-" (3, 5);
                                16
(%o7)                         - --
                                15
関数: nary (op)
関数: nary (op, bp, arg_pos, pos)

nary演算子は 任意の数の引数の関数を示すのに使われます。 引数それぞれは、例えば、A+BやA+B+Cように演算子の出現で分離されます。 nary("x")関数は xnary演算子に宣言する構文拡張関数です。 関数は naryであると宣言されるかもしれません。 もし declare(j,nary);が実行されたら、 これは整理器に 例えば、j(j(a,b),j(c,d))j(a, b, c, d)に整理するよう指示します。

Introduction to operatorsも参照してください。

関数: nofix (op)
関数: nofix (op, pos)

nofix演算子は引数のない関数を示すのに使われます。 コマンドにそんな演算子が存在すると、 対応する関数が評価されるだけです。 例えば、Maximaブレイクから抜けるために"exit;"とタイプする時、 "exit"はnofix演算子と似たように振る舞います。 関数 nofix("x")xnofix演算子に宣言する構文拡張関数です。

Introduction to operatorsも参照してください。

関数: postfix (op)
関数: postfix (op, lbp, lpos, pos)

prefix変種のようなpostfix演算子は引数一つの関数を示しますが、 この場合、例えば3!のように、入力文字列の中で引数が演算子に先行します。 postfix("x")関数は xpostfix演算子に宣言する構文拡張関数です。

Introduction to operatorsも参照してください。

関数: prefix (op)
関数: prefix (op, rbp, rpos, pos)

prefix演算子は引数一つの関数であり、 その引数は演算子のすぐ後ろに置かれます。 prefix("x")xprefix演算子に宣言する構文拡張関数です。

Introduction to operatorsも参照してください。


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8.1 Functions and Variables for Evaluation

演算子: '

シングルクォート演算子'は評価を抑制します。

シンボルにシングルクォートを用いると、シンボルが評価されません。

関数コールにシングルクォートを用いると、 関数の引数は(抑制されない限り)評価されますが、関数コールは評価されません。結果は、関数コールの名詞形です。

括弧でくくられた式にシングルクォートを用いると、 式の中のすべてのシンボルと関数コールは評価されません。 例えば、'(f(x))は、式f(x)を評価しないことを意味します。 'f(x)f(x)ではなくfへ適用されたシングルクォート)は[x]に適用されたfの名詞形を返します。

シングルクォートは式整理を抑制しません。

グローバルフラグ noundisptrueの時、名詞はシングルクォート付きで表示されます。 このスイッチは関数定義を表示するときには、常にtrueです。

クォートクォート演算子 ''nounsも参照ください。

例:

シンボルにシングルクォートを用いると、シンボルが評価されません。

(%i1) aa: 1024;
(%o1)                         1024
(%i2) aa^2;
(%o2)                        1048576
(%i3) 'aa^2;
                                 2
(%o3)                          aa
(%i4) ''%;
(%o4)                        1048576

関数コールにシングルクォートを用いると、関数の引数は評価されますが、関数コールが評価されません。 結果は、関数コールの名詞形です。

(%i1) x0: 5;
(%o1)                           5
(%i2) x1: 7;
(%o2)                           7
(%i3) integrate (x^2, x, x0, x1);
                               218
(%o3)                          ---
                                3
(%i4) 'integrate (x^2, x, x0, x1);
                             7
                            /
                            [   2
(%o4)                       I  x  dx
                            ]
                            /
                             5
(%i5) %, nouns;
                               218
(%o5)                          ---
                                3

括弧でくくられた式にシングルクォートを用いると、式の中のすべてのシンボルと関数コールは評価されません。

(%i1) aa: 1024;
(%o1)                         1024
(%i2) bb: 19;
(%o2)                          19
(%i3) sqrt(aa) + bb;
(%o3)                          51
(%i4) '(sqrt(aa) + bb);
(%o4)                     bb + sqrt(aa)
(%i5) ''%;
(%o5)                          51

シングルクォートは式整理を抑制しません。

(%i1) sin (17 * %pi) + cos (17 * %pi);
(%o1)                          - 1
(%i2) '(sin (17 * %pi) + cos (17 * %pi));
(%o2)                          - 1

Maximaは組み込み数学関数による浮動小数点演算を整理とみなします。

(%i1) sin(1.0);
(%o1)                          .8414709848078965
(%i2) '(sin(1.0));
(%o2)                          .8414709848078965
演算子: ''

クォートクォート演算子''(シングルクォートマーク2つ)は、入力式の中の評価を部分修正します。

一般式exprにクォートクォートを用いると、入力式の中のexprexprの値を代入します。

式の演算子にクォートクォートを用いると、(もし動詞でないなら)演算子は名詞から動詞に変わります。

クォートクォート演算子は入力パーサが適用します; クォートクォート演算子はパースされた入力式の一部としては格納されません。 クォートクォート演算子は、パースされるといつもすぐに適用され、クォートできません。 このように、関数定義やラムダ式、シングルクォート'でクォートされた式の中のように通常評価が抑制される時も、 クォートクォートがあると評価を実行します。

batchloadはクォートクォートを認識します。

シングルクォート演算子 'nounsも参照ください。

例:

一般式exprにクォートクォートを用いると、入力式の中のexprexprの値を代入します。

(%i1) expand ((a + b)^3);
                     3        2      2      3
(%o1)               b  + 3 a b  + 3 a  b + a
(%i2) [_, ''_];
                         3    3        2      2      3
(%o2)     [expand((b + a) ), b  + 3 a b  + 3 a  b + a ]
(%i3) [%i1, ''%i1];
                         3    3        2      2      3
(%o3)     [expand((b + a) ), b  + 3 a b  + 3 a  b + a ]
(%i4) [aa : cc, bb : dd, cc : 17, dd : 29];
(%o4)                   [cc, dd, 17, 29]
(%i5) foo_1 (x) := aa - bb * x;
(%o5)                 foo_1(x) := aa - bb x
(%i6) foo_1 (10);
(%o6)                      cc - 10 dd
(%i7) ''%;
(%o7)                         - 273
(%i8) ''(foo_1 (10));
(%o8)                         - 273
(%i9) foo_2 (x) := ''aa - ''bb * x;
(%o9)                 foo_2(x) := cc - dd x
(%i10) foo_2 (10);
(%o10)                        - 273
(%i11) [x0 : x1, x1 : x2, x2 : x3];
(%o11)                    [x1, x2, x3]
(%i12) x0;
(%o12)                         x1
(%i13) ''x0;
(%o13)                         x2
(%i14) '' ''x0;
(%o14)                         x3

式の演算子にクォートクォートを用いると、(もし動詞でないなら)演算子は名詞から動詞に変わります。

(%i1) declare (foo, noun);
(%o1)                         done
(%i2) foo (x) := x - 1729;
(%o2)                 ''foo(x) := x - 1729
(%i3) foo (100);
(%o3)                       foo(100)
(%i4) ''foo (100);
(%o4)                        - 1629

クォートクォート演算子は入力パーサが適用します; クォートクォート演算子はパースされた入力式の一部としては格納されません。

(%i1) [aa : bb, cc : dd, bb : 1234, dd : 5678];
(%o1)                 [bb, dd, 1234, 5678]
(%i2) aa + cc;
(%o2)                        dd + bb
(%i3) display (_, op (_), args (_));
                           _ = cc + aa

                         op(cc + aa) = +

                    args(cc + aa) = [cc, aa]

(%o3)                         done
(%i4) ''(aa + cc);
(%o4)                         6912
(%i5) display (_, op (_), args (_));
                           _ = dd + bb

                         op(dd + bb) = +

                    args(dd + bb) = [dd, bb]

(%o5)                         done

関数定義やラムダ式、シングルクォート'でクォートされた式の中のように 通常評価が抑制される時も、 クォートクォートがあると評価を実行します。

(%i1) foo_1a (x) := ''(integrate (log (x), x));
(%o1)               foo_1a(x) := x log(x) - x
(%i2) foo_1b (x) := integrate (log (x), x);
(%o2)           foo_1b(x) := integrate(log(x), x)
(%i3) dispfun (foo_1a, foo_1b);
(%t3)               foo_1a(x) := x log(x) - x

(%t4)           foo_1b(x) := integrate(log(x), x)

(%o4)                      [%t3, %t4]
(%i5) integrate (log (x), x);
(%o5)                     x log(x) - x
(%i6) foo_2a (x) := ''%;
(%o6)               foo_2a(x) := x log(x) - x
(%i7) foo_2b (x) := %;
(%o7)                    foo_2b(x) := %
(%i8) dispfun (foo_2a, foo_2b);
(%t8)               foo_2a(x) := x log(x) - x

(%t9)                    foo_2b(x) := %

(%o9)                      [%t7, %t8]
(%i10) F : lambda ([u], diff (sin (u), u));
(%o10)             lambda([u], diff(sin(u), u))
(%i11) G : lambda ([u], ''(diff (sin (u), u)));
(%o11)                  lambda([u], cos(u))
(%i12) '(sum (a[k], k, 1, 3) + sum (b[k], k, 1, 3));
(%o12)         sum(b , k, 1, 3) + sum(a , k, 1, 3)
                    k                  k
(%i13) '(''(sum (a[k], k, 1, 3)) + ''(sum (b[k], k, 1, 3)));
(%o13)             b  + a  + b  + a  + b  + a
                    3    3    2    2    1    1
関数: alias (new_name_1, old_name_1, ..., new_name_n, old_name_n)

(利用者もしくはシステム)関数や変数、配列等に対して別名を与えます。 任意の偶数個の引数を取ります。

関数: ev (expr, arg_1, …, arg_n)

引数arg_1, …, arg_nで指定された環境下で 式exprを評価します。 引数は、スイッチ(ブーリアンフラグ)だったり、割り当てだったり、 等式だったり、関数だったりします。 evは評価の結果(別の式)を返します。

評価は以下のようにステップを追って実行されます。

  1. 最初に、以下の任意のもしくはすべての引数をスキャンして環境を準備します。
    • simpを引数に指定するとexprを整理します。falseなら整理を抑制するスイッチsimpの設定に関わらずです。
    • noevalを引数に指定するとevの評価フェイズを抑制します。 (以下のステップ(4)を参照してください。) これは、他のスイッチとの連携時や、exprを再評価せずに再整理をさせる時に役に立ちます。
    • nounsを引数に指定するとexprの中の名詞形式 (典型的には、'integrate'diffのような未評価関数)を評価します。
    • expandを引数に指定すると展開します。
    • expand (m, n)を引数に指定すると、 maxposexmaxnegexの値をそれぞれmnに設定して、展開します。
    • detoutを引数に指定すると、exprの中で計算されるどんな逆行列も、逆行列の外側に行列式を保つようにします。
    • diffを引数に指定するとexprの中のすべての微分を実行します。
    • derivlist (x, y, z, ...)を引数に指定すると指定された変数に関する微分のみを実行します。
    • rischを引数に指定すると exprの中の積分をRischアルゴリズムを使って評価します。 rischを参照してください。 特殊なシンボルnounsを使った時には標準の積分ルーチンが呼び出されます。
    • floatを引数に指定すると非整数有理数を浮動小数点に変換します。
    • numerを引数に指定すると数値引数が指定された(指数関数を含む)いくつかの数学関数を浮動小数点に評価します。 また、exprの中の numerval宣言された変数は、宣言された値に置き換えられます。 また、floatスイッチをオンにします。
    • predを引数に指定すると述語(trueもしくはfalseに評価される式)を評価します。
    • evalを引数に指定するとexprの特別な後評価をします。(ステップ(5)を参照。) evalは複数回起こるかもしれません。evalのそれぞれのインスタンスのために、式は再評価されます。
    • 評価フラグ(evflagを参照)として宣言されたアトムAを引数に指定すると、 exprの評価の最中、Atrueにバインドされます。
    • V: expression(もしくは代わりにV=expression)を引数に指定すると、 exprの評価の最中、Vexpressionの値にバインドされます。 もしVがMaximaオプションなら、exprの評価の最中、Vの値にexpressionが使われることに注意してください。 もしevの複数の引数がこのタイプの場合、並列してバインドされます。 もしVが非アトムの式なら、バインドではなく、代入が実行されます。
    • 関数名 Fが評価関数(evfun参照)として宣言されている場合、 Fを引数に指定すると Fexprに適用されます。
    • 他のどんな関数名(例えば、sum)でも引数に指定すると、 exprの中にそれらの名前が現れた時それらが動詞であるかのように評価します。
    • 加えて、exprの中で出現する関数(F(x)としましょう)を、 exprの今回の評価の目的のため、 F(X) := expressionevの引数に与えて、局所的に定義することができます。
    • もし以上で言及しなかったアトム、添字付き変数、または、添字付き式が引数として与えられたら、 それを評価して、 もしその結果が等式もしくは割り当てであったら、示されたバインドもしくは代入を実行します。 もしその結果がリストなら、リストのメンバが、 evに与えられた追加の引数であるかのように扱います。 これにより、 solveが返すような、与えられた等式のリスト (例えば、 [X=1,Y=A**2])や 等式の名前のリスト(例えば、 [%t1, %t2]。ここで %t1, %t2は等式)が使えます。

    evの引数は、代入等式と評価関数以外はどんな順序で与えてもかまいません。 代入等式は左から右へ順に扱われ、 評価関数は、例えば、 ev (expr, ratsimp, realpart)realpart (ratsimp (expr))と扱われるように、合成されます。

    simp, numer, floatスイッチは、ブロックの中でローカルにも、 またMaximaの中でグローバルにも設定でき、その場合,リセットされるまで効果を保ちます。

    numerfloatスイッチがともにtrueでない場合、 もしexprが標準有理式(CRE)なら、evが返す式もまたCREです。

  2. step (1)の最中に、引数の中のもしくは引数の値の、等式の左辺に現れる添字なしの変数のリストを作ります。 exprの中の変数(添字なし変数や配列関数に関連づけられていない添字付き変数)は、 先のリストに現れるものを除いて、グローバルな値に置き換えられます。 普通、 exprは、ただのラベルだったり (以下の例の %i2のように) %だったりするので、 その場合,このステップは単にラベルされた式を取り出し、 evはその式に対して機能することになります。
  3. 引数で指定されたどんな代入文もすぐ実行されます。
  4. (引数でnoevalが指定されていない限り)結果の式は再評価され、 引数に従って整理されます。 exprの中のどんな関数コールもその中の変数が評価された後実行されること、 ev(F(x))F(ev(x))のように振る舞うことに注意してください。
  5. 引数の中のevalのそれぞれのインスタンスのために、step (3)(4)を繰り返します。

例:

(%i1) sin(x) + cos(y) + (w+1)^2 + 'diff (sin(w), w);
                                     d                    2
(%o1)              cos(y) + sin(x) + -- (sin(w)) + (w + 1)
                                     dw
(%i2) ev (%, numer, expand, diff, x=2, y=1);
                             2
(%o2)              cos(w) + w  + 2 w + cos(1) + 2.449599732693821

evのために、代わりのトップレベルの文法が提供されています。 それによって、ev()なしに引数をタイプして入力するだけでよくなります。 すなわち、単に以下のように書けます。

expr, arg_1, ..., arg_n

これは、例えば、関数やブロックの中など、他の式の一部としては許されません。

以下の例では並列のバインドプロセスに注意してください。

(%i3) programmode: false;
(%o3)                                false
(%i4) x+y, x: a+y, y: 2;
(%o4)                              y + a + 2
(%i5) 2*x - 3*y = 3$
(%i6) -3*x + 2*y = -4$
(%i7) solve ([%o5, %o6]);
Solution

                                          1
(%t7)                               y = - -
                                          5

                                         6
(%t8)                                x = -
                                         5
(%o8)                            [[%t7, %t8]]
(%i8) %o6, %o8;
(%o8)                              - 4 = - 4
(%i9) x + 1/x > gamma (1/2);
                                   1
(%o9)                          x + - > sqrt(%pi)
                                   x
(%i10) %, numer, x=1/2;
(%o10)                      2.5 > 1.772453850905516
(%i11) %, pred;
(%o11)                               true
特殊シンボル: eval

ev (expr)のコールの引数として、 evalexprの追加の評価をもたらします。 evを参照してください。

例:

(%i1) [a:b,b:c,c:d,d:e];
(%o1)                            [b, c, d, e]
(%i2) a;
(%o2)                                  b
(%i3) ev(a);
(%o3)                                  c
(%i4) ev(a),eval;
(%o4)                                  e
(%i5) a,eval,eval;
(%o5)                                  e
プロパティ: evflag

シンボルxevflagプロパティを持つ時、 式ev(expr, x)や対話プロンプトでのexpr, xは、 ev(expr, x = true)と同値です。 すなわち、exprが評価される間、xtrueにバインドされます。

declare(x, evflag)は、変数xevflagプロパティを与えます。

デフォルトでevflagプロパティを持つフラグは以下の通りです:

   algebraic          cauchysum       demoivre
   dotscrules         %emode          %enumer
   exponentialize     exptisolate     factorflag
   float              halfangles      infeval
   isolate_wrt_times  keepfloat       letrat
   listarith          logabs          logarc 
   logexpand          lognegint       lognumer 
   m1pbranch          numer_pbranch   programmode 
   radexpand          ratalgdenom     ratfac 
   ratmx              ratsimpexpons   simp 
   simpproduct        simpsum         sumexpand
   trigexpand

例:

(%i1) sin (1/2);
                                 1
(%o1)                        sin(-)
                                 2
(%i2) sin (1/2), float;
(%o2)                   0.479425538604203
(%i3) sin (1/2), float=true;
(%o3)                   0.479425538604203
(%i4) simp : false;
(%o4)                         false
(%i5) 1 + 1;
(%o5)                         1 + 1
(%i6) 1 + 1, simp;
(%o6)                           2
(%i7) simp : true;
(%o7)                         true
(%i8) sum (1/k^2, k, 1, inf);
                            inf
                            ====
                            \     1
(%o8)                        >    --
                            /      2
                            ====  k
                            k = 1
(%i9) sum (1/k^2, k, 1, inf), simpsum;
                                 2
                              %pi
(%o9)                         ----
                               6
(%i10) declare (aa, evflag);
(%o10)                        done
(%i11) if aa = true then YES else NO;
(%o11)                         NO
(%i12) if aa = true then YES else NO, aa;
(%o12)                         YES
プロパティ: evfun

関数Fevfunプロパティを持つ時、 式ev(expr, F)や(対話プロンプトでの)expr, Fは、 F(ev(expr))と同値です。

もし2つ以上のevfun関数F, Gなどが指定されたなら、関数は指定された順に適用されます。

declare(F, evfun)は、関数Fevfunプロパティを与えます。

デフォルトでevfunプロパティを持つ関数は以下の通りです:

   bfloat          factor       fullratsimp
   logcontract     polarform    radcan
   ratexpand       ratsimp      rectform
   rootscontract   trigexpand   trigreduce

例:

(%i1) x^3 - 1;
                              3
(%o1)                        x  - 1
(%i2) x^3 - 1, factor;
                                2
(%o2)                 (x - 1) (x  + x + 1)
(%i3) factor (x^3 - 1);
                                2
(%o3)                 (x - 1) (x  + x + 1)
(%i4) cos(4 * x) / sin(x)^4;
                            cos(4 x)
(%o4)                       --------
                               4
                            sin (x)
(%i5) cos(4 * x) / sin(x)^4, trigexpand;
                 4           2       2         4
              sin (x) - 6 cos (x) sin (x) + cos (x)
(%o5)         -------------------------------------
                                4
                             sin (x)
(%i6) cos(4 * x) / sin(x)^4, trigexpand, ratexpand;
                           2         4
                      6 cos (x)   cos (x)
(%o6)               - --------- + ------- + 1
                          2          4
                       sin (x)    sin (x)
(%i7) ratexpand (trigexpand (cos(4 * x) / sin(x)^4));
                           2         4
                      6 cos (x)   cos (x)
(%o7)               - --------- + ------- + 1
                          2          4
                       sin (x)    sin (x)
(%i8) declare ([F, G], evfun);
(%o8)                         done
(%i9) (aa : bb, bb : cc, cc : dd);
(%o9)                          dd
(%i10) aa;
(%o10)                         bb
(%i11) aa, F;
(%o11)                        F(cc)
(%i12) F (aa);
(%o12)                        F(bb)
(%i13) F (ev (aa));
(%o13)                        F(cc)
(%i14) aa, F, G;
(%o14)                      G(F(cc))
(%i15) G (F (ev (aa)));
(%o15)                      G(F(cc))
オプション変数: infeval

「無限評価」モードにします。evは、値が変わらなくなるまで式を繰り返し評価します。 このモードで変数(Xとします)が評価されることを避けるには、単にX='Xevの引数として含めます。 ev (X, X=X+1, infeval)のような式は、もちろん、無限ループを引き起こします。

特殊シンボル: noeval

noevalは、evの評価フェイズを抑制します。 これは、他のスイッチとの関連や、 式を再評価することなしに再整理するのに役に立ちます。

特殊シンボル: nouns

nounsevflagの1つです。 evコマンドのオプションとして使われる時、 nounsは、式の中に現れる「名詞」形すべてを「動詞」にevします。すなわち、それらを評価します。 noun, nounify, verb, verbifyも参照してください。

特殊シンボル: pred

ev (expr)のコールでの引数として、 predは、 述語論理(trueまたはfalseに評価される式)を評価するようにします。 evを参照してください。

例:

(%i1) 1<2;
(%o1)                                1 < 2
(%i2) 1<2,pred;
(%o2)                                true

9 Simplification


9.1 Functions and Variables for Simplification

キーワード: additive

もしdeclare(f, additive)が実行されると:

(1) もしfが1変数関数なら、fが和に適用された時はいつでも、 fは和の上に分配整理されます。 例えば、f(y+x)は、f(y)+f(x)に整理されます。

(2) もしfが2変数以上の関数なら、 sumintegrateの場合と同様に 加法性が第一番目の引数に対して定義されます。 例えば、f(h(x)+g(x),x)f(h(x),x)+f(g(x),x)に整理されます。 fsum(x[i],i,lower-limit,upper-limit)の形の式に適用されたときには この整理はされません。

宣言: antisymmetric

もしdeclare(h,antisymmetric)が実行されると、 hは反対称として整理されます。 例えば、h(x,z,y)-h(x,y,z)と整理されます。 即ち、symmetriccommutativeで得られた結果に(-1)^nを掛けたものとなります。 ここで、nはその形に変換するのに必要な置換の回数です。

関数: combine (expr)

同じ分母を持つ項を単一の項に結合することによって和exprを整理します。

宣言: commutative

もしdeclare(h,commutative)が実行されたなら、 hは可換関数として整理されます。 例えば、h(x,z,y)h(x,y,z)に整理されます。 これはsymmetricと同じです。

関数: demoivre (expr)
オプション変数: demoivre

関数demoivre (expr)は、 グローバル変数demoivreを設定することなしに式を変換します。

変数demoivretrueの時、 複素数の指数関数は、円関数の項で表した同値な式に変換されます: もしb%iを含まなければ、 exp (a + b*%i)は、%e^a * (cos(b) + %i*sin(b))に整理されます。 abは展開されません。

demoivreのデフォルト値はfalseです。

exponentializeは、円関数や双曲関数を指数関数形に変換します。 demoivreexponentializeは、同時に両方trueにはできません。

関数: distrib (expr)

和を積上に分配します。 式のトップレベルのみで働き、すなわち、再帰的でなく、 expandより速い点で、expandとは違います。 トップレベルの和すべてを展開する点で、multthruとは違います。

例:

(%i1) distrib ((a+b) * (c+d));
(%o1)                 b d + a d + b c + a c
(%i2) multthru ((a+b) * (c+d));
(%o2)                 (b + a) d + (b + a) c
(%i3) distrib (1/((a+b) * (c+d)));
                                1
(%o3)                    ---------------
                         (b + a) (d + c)
(%i4) expand (1/((a+b) * (c+d)), 1, 0);
                                1
(%o4)                 ---------------------
                      b d + a d + b c + a c
オプション変数: distribute_over

デフォルト値: true

distribute_overは、 リストや行列や等式のようなバッグ(重複を許す集合)上の関数のマッピングを制御します。 今回、すべてのMaxima関数がこのプロパティを持つ訳ではありません。 このプロパティはコマンドpropertiesで調べることが可能です。

distribute_overを値falseに設定した時、 関数のマッピングはオフにスイッチされます。

例:

sin関数はリスト上にマップします:

(%i1) sin([x,1,1.0]);
(%o1)                 [sin(x), sin(1), .8414709848078965]

modは リスト上にマップされる2変数関数です。 入れ子のリスト上のマッピングも可能です:

(%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)]

floor関数の行列や等式上のマッピング:

(%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)

1変数以上の関数は、任意の引数上、または、すべての引数上にマップします:

(%i6) expintegral_e([1,2],[x,y]);
(%o6) [[expintegral_e(1, x), expintegral_e(1, y)], 
       [expintegral_e(2, x), expintegral_e(2, y)]]

関数がプロパティdistribute_overを持つかチェックします:

(%i7) properties(abs);
(%o7) [integral, distributes over bags, noun, rule, gradef]
オプション変数: domain

デフォルト値: real

domaincomplexに設定されている時、 sqrt (x^2)は、abs(x)を返さず、sqrt (x^2) のままを保ちます。

宣言: evenfun
宣言: oddfun

declare(f, evenfundeclare(f, oddfunは 関数 fを奇関数か偶関数として認識するように指示します。

例:

(%i1) o (- x) + o (x);
(%o1)                     o(x) + o(- x)
(%i2) declare (o, oddfun);
(%o2)                         done
(%i3) o (- x) + o (x);
(%o3)                           0
(%i4) e (- x) - e (x);
(%o4)                     e(- x) - e(x)
(%i5) declare (e, evenfun);
(%o5)                         done
(%i6) e (- x) - e (x);
(%o6)                           0
関数: expand (expr)
関数: expand (expr, p, n)

exprを展開します。 指数和や和の積の積を実行し、有理式の分子をそれぞれの項に分割し、 (可換、非可換な)積がexprのすべてのレベルの和で分配されます。

多項式の場合、もっと効率的なアルゴリズムのratexpandを普通使うべきです。

maxnegexmaxposexはそれぞれ、展開される最大の負と正の指数を制御します。

expand (expr, p, n)は、 exprを、maxposexpmaxnegexnを使って展開します。 これは、式のすべてではなく、一部を展開するために役立ちます。

expon - 自動的に展開される最大の負のべきの指数(expandのコールに独立して)。 例えば、もしもexponが4なら(x+1)^(-5)は自動では展開されません。

expop - 自動的に展開される最大の正の指数。 もしexpopが3以上なら、(x+1)^3は自動的に展開されます。 もしnexpopよりも大きい時(x+1)^nが展開されるのが望まれるなら、 maxposexnより小さくない場合のみ、expand ((x+1)^n)の実行が行われます。

evで使われるexpandフラグによって展開が実行されます。

ファイルshare/simplification/facexp.macは、 ユーザーに制御された展開によって式を構成する機能を提供するいくつかの関連関数 (特に自動ロードされるfacsum, factorfacsumcollectterms)と 変数(nextlayerfactorfacsum_combine)を含みます。 簡単な関数の記述がsimplification/facexp.usgにあります。 demo("facexp")でデモが実行できます。

例:

(%i1) expr:(x+1)^2*(y+1)^3;
                               2        3
(%o1)                   (x + 1)  (y + 1)
(%i2) expand(expr);
       2  3        3    3      2  2        2      2      2
(%o2) x  y  + 2 x y  + y  + 3 x  y  + 6 x y  + 3 y  + 3 x  y
                                                      2
                                     + 6 x y + 3 y + x  + 2 x + 1
(%i3) expand(expr,2);
               2        3              3          3
(%o3)         x  (y + 1)  + 2 x (y + 1)  + (y + 1)
(%i4) expr:(x+1)^-2*(y+1)^3;
                                   3
                            (y + 1)
(%o4)                       --------
                                   2
                            (x + 1)
(%i5) expand(expr);
            3               2
           y             3 y            3 y             1
(%o5) ------------ + ------------ + ------------ + ------------
       2              2              2              2
      x  + 2 x + 1   x  + 2 x + 1   x  + 2 x + 1   x  + 2 x + 1
(%i6) expand(expr,2,2);
                                   3
                            (y + 1)
(%o6)                     ------------
                           2
                          x  + 2 x + 1

展開なしに式を再整理します:

(%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
関数: expandwrt (expr, x_1, ..., x_n)

exprを、変数x_1, ..., x_nに関して展開します。 変数を含む積すべては陽に現れます。 返される形式は、変数を含む式の和の積を含みません。 x_1, ..., x_nは、変数、演算子、式であり得ます。

デフォルトでは、分母は展開されませんが、これは、スイッチexpandwrt_denomによって 制御することができます。

この関数はsimplification/stopex.macから自動ロードされます。

オプション変数: expandwrt_denom

デフォルト値: false

expandwrt_denomは、expandwrtによって有理式の扱いを制御します。 もしtrueなら、式の分子も分母もexpandwrtの引数に従って展開されますが、 もしexpandwrt_denomfalseなら、分子だけがその方法で展開されます。

関数: expandwrt_factored (expr, x_1, ..., x_n)

expandwrtに似ていますが、積の式を幾分違って扱います。 expandwrt_factoredは、exprの、 変数x_1, ..., x_nを含む因子上でだけ展開します。

この関数は、simplification/stopex.macから自動ロードされます。

オプション変数: expon

デフォルト値: 0

exponは、(expandのコールに依らず)自動的に展開される負のべき乗の最大指数です。 例えば、 もしexponが4なら、 (x+1)^(-5)は自動的には展開されません。

関数: exponentialize (expr)
オプション変数: exponentialize

関数exponentialize (expr)は、 exprの中の円関数や双曲関数を指数関数に変換します。 グローバル変数exponentializeを設定する必要はありません。

変数exponentializetrueの時、 円関数や双曲関数すべては指数関数形に変換されます。 デフォルト値はfalseです。

demoivreは複素数の指数関数を円関数に変換します。 exponentializedemoivreは同時にtrueにすることはできません。

オプション変数: expop

デフォルト値: 0

expopは、自動的に展開される最高の正の指数です。 例えば、(x + 1)^3が入力された時、 expopが3以下の時だけ自動的に展開されます。 もし、nexpopより大きい(x + 1)^nが展開されることを望むなら、 expand ((x + 1)^n)の実行は、 maxposexがn以上の時だけ機能します。

宣言: lassociative

declare (g, lassociative)は、 Maximaの整理器に gが左結合であることを告げます。 例えば、g (g (a, b), g (c, d))g (g (g (a, b), c), d)に整理されます。

宣言: linear

Maximaの演算子のプロパティの1つ。 そう宣言された1変数関数fに関して、 "expansion" f(x + y)f(x) + f(y)を出力し、 aが定数のf(a*x)は、a*f(x)を出力します。 2つ以上の引数の関数に関しては、 「線形性」は、sumintegrateの場合のように定義されます。 すなわち、abxに独立の場合, f (a*x + b, x)a*f(x,x) + b*f(1,x)を出力します。

linearは、additiveかつoutativeと同値です。 oppropertiesも参照してください。

オプション変数: maxnegex

デフォルト値: 1000

maxnegexは、 expandコマンドによって展開される最大の負の指数です。 (maxposex)も参照してください。)

オプション変数: maxposex

デフォルト値: 1000

maxposexは、 expandコマンドで展開される最大指数です。 (maxnegex)も参照してください。)

宣言: multiplicative

declare (f, multiplicative)は、Maxima整理器に fが乗法的であることを告げます。

  1. もしfが1変数関数なら、 整理器が積に適用されたfに出会うといつでも、 fはその積上に分配されます。 例えば、f(x*y)f(x)*f(y)に整理されます。
  2. もしfが多変数関数なら、 乗法性は、fの最初の引数の乗法性として定義されます。 例えば、 f (g(x) * h(x), x)は、f (g(x) ,x) * f (h(x), x)に整理されます。

この式整理は、fproduct (x[i], i, m, n)の形の式に適用された時にはなされません。

関数: multthru (expr)
関数: multthru (expr_1, expr_2)

exprの(和の)因子にexprの他の因子を掛ける。 すなわち、exprf_1 f_2 ... f_nです。 ここで、少なくとも1つの因子、f_iとしましょう、は項の和です。 この和の各項に、積の中の他の因子を掛けます。 (すなわち、f_iを除いた因子すべてです。) multthruは、指数化された和を展開しません。 この関数は、(可換であれ非可換であれ)積を和上に分配する最も速い方法です。 割り算は積として表現されるので、 multthruは積によって和を割ることにも使うことができます。

multthru (expr_1, expr_2)は、 (和もしくは等式の)expr_2の中の各項にexpr_1を掛けます。 もしexpr_1がそれ自身和でなければ、 この形式はmultthru (expr_1*expr_2)と同値です。

(%i1) x/(x-y)^2 - 1/(x-y) - f(x)/(x-y)^3;
                      1        x         f(x)
(%o1)             - ----- + -------- - --------
                    x - y          2          3
                            (x - y)    (x - y)
(%i2) multthru ((x-y)^3, %);
                           2
(%o2)             - (x - y)  + x (x - y) - f(x)
(%i3) ratexpand (%);
                           2
(%o3)                   - y  + x y - f(x)
(%i4) ((a+b)^10*s^2 + 2*a*b*s + (a*b)^2)/(a*b*s^2);
                        10  2              2  2
                 (b + a)   s  + 2 a b s + a  b
(%o4)            ------------------------------
                                  2
                             a b s
(%i5) multthru (%);  /* note that this does not expand (b+a)^10 */
                                        10
                       2   a b   (b + a)
(%o5)                  - + --- + ---------
                       s    2       a b
                           s
(%i6) multthru (a.(b+c.(d+e)+f));
(%o6)            a . f + a . c . (e + d) + a . b
(%i7) expand (a.(b+c.(d+e)+f));
(%o7)         a . f + a . c . e + a . c . d + a . b
宣言: nary

declare(f, nary)はMaximaに 関数 fをn項関数として認識するよう指示します。

nary宣言は nary関数をコールするのと同じではありません。 declare(f, nary)は唯一の効果は 例えば、 foo(x, foo(y, z))foo(x, y, z)に整理するように 入れ子の式をフラットにするようMaxima整理器に指示することです。 declare.も参照してください。

例:

(%i1) H (H (a, b), H (c, H (d, e)));
(%o1)               H(H(a, b), H(c, H(d, e)))
(%i2) declare (H, nary);
(%o2)                         done
(%i3) H (H (a, b), H (c, H (d, e)));
(%o3)                   H(a, b, c, d, e)
オプション変数: negdistrib

デフォルト値: true

negdistribtrueの時, -1が式上に分配されます。 例えば、-(x + y)- y - xになります。 falseに設定すると、- (x + y)はそのまま表示されることになるでしょう。 これは時々役に立ちますが、非常に注意してください; simpフラグ同様に、 当然のことながら、Maximaの中でローカルな使用以外には、 これは、falseに設定したくないフラグの1つです。

システム変数: opproperties

oppropertiesは、Maximaの整理器が認識する特殊演算子プロパティのリストです: linear, additive, multiplicative, outative, evenfun, oddfun, commutative, symmetric, antisymmetric, nary, lassociative, rassociative.

宣言: outative

declare (f, outative)は、Maximaの整理器に fの引数の中の定数因子が外に出すことができることを告げます。

  1. もしfが1変数関数なら、 整理器が積に適用されたfに出会うといつでも、その積は定数因子と、ていすうでない因子に分割され、定数因子が外に出されます。 例えば、f(a*x)は、aを定数とすると、a*f(x)に整理されます。 非アトムな定数因子は外に出されません。
  2. もしfが多変数関数なら、 outativityは、sumintegrateの場合のように定義されます。 すなわち、f (a*g(x), x)は、axに依らないとすると、 a * f(g(x), x)に整理されます。

sum, integrate, limitはすべてoutativeです。

関数: radcan (expr)

対数関数、指数関数、累乗根を含むexprを、与えられ場変数の順序で式の大きなクラス上の標準形式に整理します; 関数的に同値な形式は特殊な形式にマップされます。 式の幾分大きなクラスのため、radcanは正規の形式を生成します。 このクラスの2つの式は、必ずしも、同じ結果ではありませんが、それらの差はradcanによって0に整理されます。

いくつかの式のため、radcanは特殊な時間消費をします。 これは、因数分解や指数関数の部分分解展開に基づいた整理のための式のコンポーネントの間のある関係を探求するコストです。

例:

(%i1) radcan((log(x+x^2)-log(x))^a/log(1+x)^(a/2));
                                           a/2
(%o1)                            log(x + 1)

(%i2) radcan((log(1+2*a^x+a^(2*x))/log(1+a^x)));
(%o2)                                  2

(%i3) radcan((%e^x-1)/(1+%e^(x/2)));
                                     x/2
(%o3)                              %e    - 1
オプション変数: radexpand

デフォルト値: true

radexpandは、根号のいくつかの整理を制御します。

radexpandallの時 n乗の積の因子のn番目の根を根号の外に出すようにします。 例えば、もしradexpandallなら、 sqrt (16*x^2)4*xに整理されます。

特に、sqrt (x^2)を考えます。

  • もしradexpandallもしくはassume (x > 0)が実行されたなら、 sqrt(x^2)xに整理されます。
  • もしradexpandtrue、かつdomainreal(これはデフォルトです)なら、 sqrt(x^2)abs(x)に整理されます。
  • もしradexpandfalse、もしくは、radexpandtrueかつdomaincomplexなら、 sqrt(x^2)は整理されません。

domainは、radexpandtrueの時だけ意味を持つことに注意してください。

宣言: rassociative

declare (g, rassociative)は、 Maximaの整理器に gが右結合であることを告げます。 例えば、 g(g(a, b), g(c, d))は、g(a, g(b, g(c, d)))に整理されます。

関数: scsimp (expr, rule_1, ..., rule_n)

順次的な相対整理(Sequential Comparative Simplification) (Stouteによる方法)。 scsimpは、 規則rule_1, ..., rule_nに従って、 exprを整理しようとします。 もしより小さな式が得られたら、 プロセスは繰り返されます。 そうでなければ、すべての整理が試された後、 元の答えを返します。

example (scsimp)はいくつかの例を表示します。

オプション変数: simp

デフォルト値: true

simpは整理を有効にします。 これは標準です。 simpevflagでもあります。 それは関数evに認識されます。evを参照してください。

simpが 値falseevflagとして使われる時、 式の評価フェイズの間だけ 整理は抑制されます。 フラグは評価フェイズに続く整理を抑制できません。

例:

整理がグローバルにオフにスイッチされます。 式sin(1.0)は数値に整理されません。 simp-フラグは整理をオンにスイッチします。

(%i1) simp:false;
(%o1)                                false
(%i2) sin(1.0);
(%o2)                              sin(1.0)
(%i3) sin(1.0),simp;
(%o3)                          .8414709848078965

整理が再びオンにスイッチされます。 simp-フラグは完全に整理を抑制できません。 割り当ては式の評価フェイズの間に起こるので、 出力は整理された式を示しますが、 変数xは、値として未整理の式を持ちます。

(%i4) simp:true;
(%o4)                                true
(%i5) x:sin(1.0),simp:false;
(%o5)                          .8414709848078965
(%i6) :lisp $X
((%SIN) 1.0)
宣言: symmetric

declare (h, symmetric)は、Maximaの整理器に hが対称関数であることを告げます。 例えば、h (x, z, y)h (x, y, z)に整理されます。

commutativesymmetricと同義です。

関数: xthru (expr)

(和でなければいけない)exprのすべての項を、 共通分母上で、ratsimpがするように積や指数和を展開することなしに結合させます。 xthruは、因子が陽であるときだけ、有理式の分子と分母の共通因子を消去します。

分子と分母の最大公約数の陽因子を消去するために、式をratsimpする前にxthruを使うのがよい場合があります。

(%i1) ((x+2)^20 - 2*y)/(x+y)^20 + (x+y)^(-19) - x/(x+y)^20;
                                20
                 1       (x + 2)   - 2 y       x
(%o1)        --------- + --------------- - ---------
                    19             20             20
             (y + x)        (y + x)        (y + x)
(%i2) xthru (%);
                                 20
                          (x + 2)   - y
(%o2)                     -------------
                                   20
                            (y + x)

10 Mathematical Functions


10.1 Functions for Numbers

関数: abs (expr)

exprの絶対値を返します。もしexprが複素数なら、exprの絶対値(modulus)を返します。

absはリスト上、行列上、等式上に分配されます。 distribute_overを参照してください。

関数: ceiling (x)

xが実数の時、x以上の最小の整数を返します。

もしxが定数式(例えば10 * %pi)なら、 ceilingは、xを多倍長浮動小数点数を使って評価し、 その多倍長浮動小数点数にceilingを適用します。 ceilingは浮動小数点を使うので、ほとんど起こりえませんが、 ceilingは定数入力に対して間違った値を返す可能性があります。 このエラーを起こさないようにするには、fpprecの3つの値を使って浮動小数点評価を行います。

定数でない入力に関しては、ceilingは整理された値を返そうとします。 以下は、ceilingが知っている式整理の例です:

(%i1) ceiling (ceiling (x));
(%o1)                      ceiling(x)
(%i2) ceiling (floor (x));
(%o2)                       floor(x)
(%i3) declare (n, integer)$
(%i4) [ceiling (n), ceiling (abs (n)), ceiling (max (n, 6))];
(%o4)                [n, abs(n), max(n, 6)]
(%i5) assume (x > 0, x < 1)$
(%i6) ceiling (x);
(%o6)                           1
(%i7) tex (ceiling (a));
$$\left \lceil a \right \rceil$$
(%o7)                         false

関数ceilingは、自動ではリストや行列上にマップしません。 最終的に、明らかに複雑な入力すべてに対して、ceilingは名詞形を返します。

もし関数の範囲が整数の部分集合なら、 integervaluedに宣言できます。 ceilingfloor関数両方とも、この情報を使います; 例えば:

(%i1) declare (f, integervalued)$
(%i2) floor (f(x));
(%o2)                         f(x)
(%i3) ceiling (f(x) - 1);
(%o3)                       f(x) - 1
関数: entier (x)

xが数値の場合、x以下の最大の整数を返します。 (fixnumにおける)fixはこれの別名で、 fix(x)は正確に同じです。

関数: floor (x)

xが実数の時、x以下の最大の整数を返します。

もしxが定数式(例えば10 * %pi)なら、 floorは、多倍長浮動小数点数を使ってxを評価し、 結果の多倍長浮動小数点にfloorを適用します。 floorは浮動小数点を使うので、ほとんど起こりえませんが、 floorは定数入力に対して間違った値を返す可能性があります。 このエラーを起こさないようにするには、fpprecの3つの値を使って浮動小数点評価を行います。

定数でない入力に関しては、floorは整理された値を返そうとします。 以下は、ceilingが知っている式整理の例です:

(%i1) floor (ceiling (x));
(%o1)                      ceiling(x)
(%i2) floor (floor (x));
(%o2)                       floor(x)
(%i3) declare (n, integer)$
(%i4) [floor (n), floor (abs (n)), floor (min (n, 6))];
(%o4)                [n, abs(n), min(n, 6)]
(%i5) assume (x > 0, x < 1)$
(%i6) floor (x);
(%o6)                           0
(%i7) tex (floor (a));
$$\left \lfloor a \right \rfloor$$
(%o7)                         false

関数floorは、自動ではリストや行列上にマップしません。 最終的に、明らかに複雑な入力すべてに対して、floorは名詞形を返します。

もし関数の範囲が整数の部分集合なら、 integervaluedに宣言できます。 ceilingfloor関数両方とも、この情報を使います; 例えば:

(%i1) declare (f, integervalued)$
(%i2) floor (f(x));
(%o2)                         f(x)
(%i3) ceiling (f(x) - 1);
(%o3)                       f(x) - 1
関数: fix (x)

entier (x)の別名です。

関数: lmax (L)

Lがリストもしくは集合の時、apply ('max, args (L))を返します。 Lがリストでも集合でもない時、エラーを示します。

関数: lmin (L)

Lがリストもしくは集合の時、apply ('min, args (L))を返します。 Lがリストでも集合でもない時、エラーを示します。

関数: max (x_1, ..., x_n)

x_1からx_nの中の最大値に関して整理された値を返します。 get (trylevel, maxmin)が2以上の時、 maxは、式整理max (e, -e) --> |e|を使います。 get (trylevel, maxmin)が3以上の時、 maxは、2つの他の引数の間の式を消去しようとします; 例えば、max (x, 2*x, 3*x) --> max (x, 3*x)trylevelを2に設定するには、put (trylevel, 2, maxmin)を使います。

関数: min (x_1, ..., x_n)

x_1からx_nの中の最小値に関して整理された値を返します。 get (trylevel, maxmin)が2以上の時、 maxは、式整理max (e, -e) --> |e|を使います。 get (trylevel, maxmin)が3以上の時、 maxは、2つの他の引数の間の式を消去しようとします; 例えば、max (x, 2*x, 3*x) --> max (x, 3*x)trylevelを2に設定するには、put (trylevel, 2, maxmin)を使います。

maxlmin.も参照してください。

関数: round (x)

xが実数の時、xに最も近い整数を返します。 1/2を掛けてroundして2を掛けると、最も近い偶数に丸められます。 xの評価は、floorceilingに似ています。

関数: signum (x)

実数か複素数xに対して、もしxが0ならsignum関数は0を返します; 非ゼロ数値入力xに対して、signum関数はabs(x)/xを返します。

非数値入力に対して、Maximaは入力の符号を決定しようと試みます。 符号が負、ゼロ、正いずれかの時、signumはそれぞれ、-1, 0, 1を返します。 符号に関する他の値すべてに対して、signumは式整理された同値形を返します。 式整理は(signum(-x)-signum(x)を与える)反転と (signum(x*y)signum(x) * signum(y)を与える)乗法恒等式を含みます。

signum関数はリスト、行列もしくは等式上に分配されます。 distribute_overを参照してください。


10.2 Functions for Complex Numbers

関数: cabs (expr)

exprの複素数の絶対値を返します。

関数: carg (z)

zの複素偏角を返します。 複素偏角は、 r exp (theta %i) = zrzの絶対値)を満たす (-%pi, %pi]の間の角thetaです。

cargは、計算関数であって、式整理関数ではありません。

abs (複素絶対値), polarform, rectform, realpart, imagpartも参照してください。

例:

(%i1) carg (1);
(%o1)                           0
(%i2) carg (1 + %i);
                               %pi
(%o2)                          ---
                                4
(%i3) carg (exp (%i));
(%o3)                           1
(%i4) carg (exp (%pi * %i));
(%o4)                          %pi
(%i5) carg (exp (3/2 * %pi * %i));
                                %pi
(%o5)                         - ---
                                 2
(%i6) carg (17 * exp (2 * %i));
(%o6)                           2
関数: conjugate (x)

xの複素共役を返します。

(%i1) declare ([aa, bb], real, cc, complex, ii, imaginary);

(%o1)                         done
(%i2) conjugate (aa + bb*%i);

(%o2)                      aa - %i bb
(%i3) conjugate (cc);

(%o3)                     conjugate(cc)
(%i4) conjugate (ii);

(%o4)                         - ii
(%i5) conjugate (xx + yy);

(%o5)             conjugate(yy) + conjugate(xx)
関数: imagpart (expr)

exprの虚部を返します。

imagpartは、計算関数であり、整理関数ではありません。

abs, carg, polarform, rectform, realpartも 参照してください。

関数: polarform (expr)

exprと同値な式r %e^(%i theta)を返します。 ここで、rthetaは純粋な実数です。

関数: realpart (expr)

exprの実部を返します。 realpartimagpartは、 平方根、対数関数、指数関数はもちろん三角関数や双曲関数を含む式上で機能します。

関数: rectform (expr)

exprと同値な式a + b %iを返します。 ここでabは純粋な実数です。


10.3 Combinatorial Functions

演算子: !!

二重階乗演算子。

整数や浮動小数点、有理数 nに対して、 n!!は、 積 n (n-2) (n-4) (n-6) ... (n - 2 (k - 1))kentier (n/2)、すなわち n/2以下の最大整数に等しい)に評価します。 この定義は、非整数の引数に対して他の出版物の定義と一致しないことに注意してください。

偶数(もしくは奇数) nに対して、 n!!は、2(もしくは1)からnまでのすべての偶数 (もしくは奇数)の積に評価されます。

整数でも浮動小数点でも有理数でもない引数 nに対して、 n!!は名詞形 genfact (n, n/2, 2)を返します。

関数: binomial (x, y)

二項係数x!/(y! (x - y)!)。 もしxyが整数なら、 二項係数の数値が計算されます。 もしyもしくはx - yが整数なら、 二項係数は多項式として表現されます。

例:

(%i1) binomial (11, 7);
(%o1)                          330
(%i2) 11! / 7! / (11 - 7)!;
(%o2)                          330
(%i3) binomial (x, 7);
        (x - 6) (x - 5) (x - 4) (x - 3) (x - 2) (x - 1) x
(%o3)   -------------------------------------------------
                              5040
(%i4) binomial (x + 7, x);
      (x + 1) (x + 2) (x + 3) (x + 4) (x + 5) (x + 6) (x + 7)
(%o4) -------------------------------------------------------
                               5040
(%i5) binomial (11, y);
(%o5)                    binomial(11, y)
関数: factcomb (expr)

例えば、(n + 1)*n!(n + 1)!に変換することによって、 exprの中の階乗の係数を階乗それ自身と結合しようとします。

もしsumsplitfactfalseに設定されたなら、 minfactorialfactcombの後適用されるようになります。

関数: factorial
演算子: !

階乗演算子。

(整数、有理数、実数を含む)負の整数を除いた任意の複素数 xに対して、 x!gamma(x+1)として定義されます。

整数 xに対して、 x!は1からxまでの整数の積に整理されます。 0!は1に整理されます。 浮動小数点または多倍長浮動小数点精度の実数または複素数 xに対して、 x!gamma(x+1)の値に整理されます。 xn/2nは奇数)に等しい時、 (gamma (1/2)sqrt (%pi)に等しいから) x!は有理因子にsqrt (%pi)を掛けたものに整理されます。

変数 factlim, gammalimは整数や有理数の引数の階乗の数値評価を制御します。 関数 minfactorial, factcombは階乗を含む式の整理を制御します。 factlim, gammalim, minfactorial, factcombを参照してください。

関数 gamma, bffac, cbffacはガンマ関数の変形です。 多倍長浮動小数点精度の実数と複素数のガンマ関数を評価するために、 gammaは内部で bffaccbffacをコールします。

makegammaは階乗や関係した関数にgammaを代入します。

Maximaは階乗関数の導関数や、負の整数のような特殊な値の極限を知っています。

オプション変数 factorial_expand(n+x)!のような式の整理を制御します。 ここでnは整数です。

binomialも参照してください。

オペランドがfactlimより大きくないなら、整数の階乗は正確な値に整理されます。 実数と複素数の階乗は浮動小数点または多倍長浮動小数点精度に評価されます。

(%i1) factlim : 10;
(%o1)                          10
(%i2) [0!, (7/2)!, 8!, 20!];
                            105 sqrt(%pi)
(%o2)                   [1, -------------, 40320, 20!]
                                 16
(%i3) [4.77!, (1.0+%i)!];
(%o3)    [81.44668037931197, 
          .3430658398165454 %i + .6529654964201665]
(%i4) [2.86b0!, (1.0b0+%i)!];
(%o4) [5.046635586910012b0, 
       3.430658398165454b-1 %i + 6.529654964201667b-1]

既知の定数や一般式の階乗は整理されません。 オペランドを評価した後階乗を整理できたとしても整理はされません。

(%i1) [(%i + 1)!, %pi!, %e!, (cos(1) + sin(1))!];
(%o1)      [(%i + 1)!, %pi!, %e!, (sin(1) + cos(1))!]
(%i2) ev (%, numer, %enumer);
(%o2) [.3430658398165454 %i + .6529654964201665, 
       7.188082728976031, 
       4.260820476357003, 1.227580202486819]
(%i1) kill (foo);
(%o1)                         done
(%i2) foo!;
(%o2)                         foo!

階乗の計算は整理であって、評価ではありません。 従って、x!はクォートされた式の中でも置き換えられます。

(%i1) '([0!, (7/2)!, 4.77!, 8!, 20!]);
          105 sqrt(%pi)
(%o1) [1, -------------, 81.44668037931199, 40320, 
               16
                                             2432902008176640000]

Maximaは階乗関数の導関数を知っています。

(%i1) diff(x!,x);
(%o1)                           x! psi (x + 1)
                                      0

オプション変数factorial_expandは、 階乗関数を含む式の展開と整理を制御します。

(%i1) (n+1)!/n!,factorial_expand:true;
(%o1)                                n + 1
オプション変数: factlim

デフォルト値: -1

factlimは、自動的に展開される最高の階乗を指定します。 もし-1なら、すべての整数は展開されます。

オプション変数: factorial_expand

デフォルト値: false

オプション変数factorial_expand(n+1)!のような式の整理を制御します。 ここでnは整数です。 例は!を参照してください。

関数: genfact (x, y, z)

一般化された階乗を返します。 x (x-z) (x - 2 z) ... (x - (y - 1) z)のように定義されます。 それゆえに、整数xに関して、 genfact (x, x, 1) = x!であり、genfact (x, x/2, 2) = x!!です。

関数: minfactorial (expr)

整数だけ違う2つの階乗の出現に関して exprを検査します。 そして、minfactorialは、 一方を多項式掛ける他方に変えます。

(%i1) n!/(n+2)!;
                               n!
(%o1)                       --------
                            (n + 2)!
(%i2) minfactorial (%);
                                1
(%o2)                    ---------------
                         (n + 1) (n + 2)
オプション変数: sumsplitfact

デフォルト値: true

sumsplitfactfalseの時、 minfactorialは、factcombの後に適用されます。


10.4 Root, Exponential and Logarithmic Functions

オプション変数: %e_to_numlog

デフォルト値: false

trueの時、 rをある有理数、xをある式とすると、 %e^(r*log(x))x^rに整理されます。 radcanコマンドもこの変換を行い、その上この同類のさらに複雑な変換をすることに注意すべきです。 logcontractコマンドはlogを含む式を「短縮」します。

オプション変数: %emode

デフォルト値: true

%emodetrueの時、 %e^(%pi %i x)は以下のように整理されます。

もしxが浮動小数点、整数、もしくは1/2, 1/3, 1/4, 1/6の整数倍なら、 %e^(%pi %i x)cos (%pi x) + %i sin (%pi x)に整理された後、 さらに整理されます。

他の数値xに関して、 %e^(%pi %i x)は、%e^(%pi %i y)に整理されます。 ここでyx - 2 kkabs(y) < 1が成り立つような整数)です。

%emodefalseの時には、 %e^(%pi %i x)の特別な整理は実行されません。

オプション変数: %enumer

デフォルト値: false

%enumertrueの時、 numertrueの時はいつでも、 %eは数値2.718...に置き換えられます。

%enumerfalseの時、 %e^xの指数が数に評価される時だけ、 この代入が実行されます。

ev, numerも参照してください。

関数: exp (x)

指数関数を表します。 入力にあるexp (x)のインスタンスは、%e^xに整理されます; expは整理された式の中には現れません。

もしdemoivretrueで、かつ、 b%iを含まないなら、 %e^(a + b %i)%e^(a (cos(b) + %i sin(b)))に整理されます。 demoivreを参照してください。

%emodetrueの時、 %e^(%pi %i x)は整理されます。 %emodeを参照してください。

%enumertrueの時、 numertrueの時にはいつでも %eは2.718...に置き換えれます。 %enumerを参照してください。

関数: li [s] (z)

次数s、引数zの多重対数関数を表します。 これは、以下の無限級数で定義されます。

                                 inf
                                 ====   k
                                 \     z
                        Li (z) =  >    --
                          s      /      s
                                 ====  k
                                 k = 1

li [1]は、- log (1 - z)です。 li [2]li [3]は、それぞれ、dilogarithm関数、trilogarithm関数です。

次数が1の時、多重対数関数は- log (1 - z)に整理され、 もしzが実数もしくは複素数の浮動小数点数、もしくは、numer評価フラグが有効なら、さらに数値に整理されます。

次数が2もしくは3の時、 もしzが実数の浮動小数点数、もしくはnumer評価フラグが有効なら、 多重対数関数は数値に整理されます。

例:

(%i1) assume (x > 0);
(%o1)                        [x > 0]
(%i2) integrate ((log (1 - t)) / t, t, 0, x);
(%o2)                       - li (x)
                                2
(%i3) li [2] (7);
(%o3)                        li (7)
                               2
(%i4) li [2] (7), numer;
(%o4)        1.24827317833392 - 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]
関数: log (x)

xの自然対数(基数eの対数)を表します。

Maximaは、基数10や他の基数の対数の組み込み関数を持ちません。 log10(x) := log(x) / log(10)は、役立つ定義です。

対数の整理と評価は、いくつかのグローバルフラグによって管理されます:

logexpand

log(a^b)b*log(a)にします。 もしallに設定されているなら、 log(a*b)log(a)+log(b)に整理されます。 もしsuperに設定されているなら, 有理数a/bただしa#1についてlog(a/b)log(a)-log(b)に整理されます。 (整数bに関してlog(1/b)はいつも整理されます。) もしfalseに設定されているなら、 これらのすべての整理は止められます。

logsimp

もしfalseなら、 %eは、logを含む累乗へ整理がなされます。

lognumer

もしtrueなら、 引数は、logの計算の前に絶対値に変換されます。 もしnumertrueなら、 logの引数に負の整数を与えたとき、 引数は、logの計算の前に絶対値に変換されます。

lognegint

もしtrueなら、正の整数nに対して規則 log(-n) -> log(n)+%i*%pi が実装されます。

%e_to_numlog

trueの時、 rをある有理数、xをある式とすると、 式%e^(r*log(x))x^rに整理されます。 radcanコマンドもこの変換を行い、その上この同類のさらに複雑な変換をすることに注意すべきです。 logcontractコマンドはlogを含む式を「短縮」します。

オプション変数: logabs

デフォルト値: false

例えばintegrate(1/x,x)のように、logが生成される不定積分を実行する時、 もしlogabstrueなら もしlogabsfalseなら 答えは、log(...)の形で与えられます。 定積分については、 終端での不定積分の「評価」がしばしば必要になるので、logabs:true設定が使われます。

オプション変数: logarc
関数: logarc (expr)

グローバル変数logarctrueの時、 逆円関数や逆双曲線関数は、同値の対数関数に置き換えられます。 logarcのデフォルト値はfalseです。

関数logarc(expr)は、 グローバル変数logarcを設定することなしに、式exprに対して上記置き換えを実行します。

オプション変数: logconcoeffp

デフォルト値: false

logcontractを使った時、どの係数が短縮されるかを制御します。 引数1つの述語論理関数の名前に設定することができます。 例えば、もしSQRTを生成したいなら、 logconcoeffp:'logconfun$ logconfun(m):=featurep(m,integer) or ratnump(m)$を実行できます。 すると、 logcontract(1/2*log(x));log(sqrt(x))を与えるでしょう。

関数: logcontract (expr)

形式a1*log(b1) + a2*log(b2) + cの部分式を log(ratsimp(b1^a1 * b2^a2)) + cに変換しながら、 再帰的に式exprを走査します。

(%i1) 2*(a*log(x) + 2*a*log(y))$
(%i2) logcontract(%);
                                 2  4
(%o2)                     a log(x  y )

declare(n,integer);を実行すると、 logcontract(2*a*n*log(x));は、a*log(x^(2*n))に整理されます。 この方法で「短縮」される係数は、ここで2やnに当たるもので、featurep(coeff,integer)を満たします。 ユーザーは、 オプションlogconcoeffpを引数1つの述語論理関数名に設定することで、 どの係数を短縮するか制御できます。 例えば、もしSQRTを生成したいなら、 logconcoeffp:'logconfun$ logconfun(m):=featurep(m,integer) or ratnump(m)$を実行できます。 すると、 logcontract(1/2*log(x));log(sqrt(x))を与えるでしょう。

オプション変数: logexpand

デフォルト値: false

もしtrueなら、 log(a^b)b*log(a)になるようにします。 もしallに設定されているなら、 log(a*b)log(a)+log(b)に整理されます。 もしsuperに設定されているなら, 有理数a/bただしa#1についてlog(a/b)log(a)-log(b)に整理されます。 (整数bに関してlog(1/b)はいつも整理されます。) もしfalseに設定されているなら、 これらのすべての整理は止められます。

オプション変数: lognegint

デフォルト値: false

もしtrueなら、正の整数nに対して規則 log(-n) -> log(n)+%i*%pi が実装されます。

オプション変数: lognumer

デフォルト値: false

もしtrueなら、 引数は、logの計算の前に絶対値に変換されます。 もしnumertrueなら、 logの引数に負の整数を与えたとき、 引数は、logの計算の前に絶対値に変換されます。

オプション変数: logsimp

デフォルト値: true

もしfalseなら、 %eは、logを含む累乗へ整理がなされます。

関数: plog (x)

-%pi < carg(x) <= +%piを虚部係数とする複素数値の自然対数の主値を表します。

関数: sqrt (x)

xの平方根。 内部的にはx^(1/2)で表現されます。 rootscontractも参照してください。

radexpandtrueなら、nのべき乗となる積の因子のn番目の根を 累乗根の外部に押し出すようにします。 例えば、 radexpandtrueの時だけ、sqrt(16*x^2)4*xになります。


10.5 Trigonometric Functions


10.5.1 Introduction to Trigonometric

Maximaは、定義されたたくさんの三角関数を持ちます。 すべての三角恒等式がプログラムされているわけではありませんが、 ユーザーは、システムのパターンマッチング能力を使ってそれらの多くを追加することができます。 Maximaで定義された三角関数は以下の通りです: acos, acosh, acot, acoth, acsc, acsch, asec, asech, asin, asinh, atan, atanh, cos, cosh, cot, coth, csc, csch, sec, sech, sin, sinh, tan, tanh。 特に三角関数を扱うためのたくさんのコマンドがあります。 trigexpand, trigreduce, スイッチtrigsignを参照してください。 2つの共用パッケージntrig, atrig1は、 Maximaに組み込まれた整理規則を拡張します。 詳しくは、describe(command)を実行してください。


10.5.2 Functions and Variables for Trigonometric

オプション変数: %piargs

デフォルト値: true

%piargstrueの時で、 引数が %pi, %pi/2, %pi/3, %pi/4, %pi/6のいずれか の整数倍の時は、 三角関数は、代数定数に整理されます。

Maximaは、 %pi などが、整数変数(すなわち、整数に宣言されたシンボル)倍された時適用できる いくつかの恒等式を知っています。

例:

(%i1) %piargs : false$
(%i2) [sin (%pi), sin (%pi/2), sin (%pi/3)];
                                %pi       %pi
(%o2)            [sin(%pi), sin(---), sin(---)]
                                 2         3
(%i3) [sin (%pi/4), sin (%pi/5), sin (%pi/6)];
                      %pi       %pi       %pi
(%o3)            [sin(---), sin(---), sin(---)]
                       4         5         6
(%i4) %piargs : true$
(%i5) [sin (%pi), sin (%pi/2), sin (%pi/3)];
                                sqrt(3)
(%o5)                    [0, 1, -------]
                                   2
(%i6) [sin (%pi/4), sin (%pi/5), sin (%pi/6)];
                         1         %pi   1
(%o6)                [-------, sin(---), -]
                      sqrt(2)       5    2
(%i7) [cos (%pi/3), cos (10*%pi/3), tan (10*%pi/3),
       cos (sqrt(2)*%pi/3)];
                1    1               sqrt(2) %pi
(%o7)          [-, - -, sqrt(3), cos(-----------)]
                2    2                    3

%pi and %pi/2 が整数変数にかけられた時、いくつかの恒等式が適用されます。

(%i1) declare (n, integer, m, even)$
(%i2) [sin (%pi * n), cos (%pi * m), sin (%pi/2 * m),
       cos (%pi/2 * m)];
                                      m/2
(%o2)                  [0, 1, 0, (- 1)   ]
オプション変数: %iargs

デフォルト値: true

%iargstrueの時、 引数が明らかに、虚数単位 %i を掛けたものの時、 三角関数は双曲線関数に整理されます。

引数が明らかに実数の時でさえ、整理は実行されます; Maximaは、ただ、引数が、 %i を文字通り掛けたものかどうかを考慮します。

例:

(%i1) %iargs : false$
(%i2) [sin (%i * x), cos (%i * x), tan (%i * x)];
(%o2)           [sin(%i x), cos(%i x), tan(%i x)]
(%i3) %iargs : true$
(%i4) [sin (%i * x), cos (%i * x), tan (%i * x)];
(%o4)           [%i sinh(x), cosh(x), %i tanh(x)]

引数が明らかに実数の時でさえ、整理は実行されます。

(%i1) declare (x, imaginary)$
(%i2) [featurep (x, imaginary), featurep (x, real)];
(%o2)                     [true, false]
(%i3) sin (%i * x);
(%o3)                      %i sinh(x)
関数: acos (x)

– 逆余弦

関数: acosh (x)

– 逆双曲余弦

関数: acot (x)

– 逆余接

関数: acoth (x)

– 逆双曲余接

関数: acsc (x)

– 逆余割

関数: acsch (x)

– 逆双曲余割

関数: asec (x)

– 逆正割

関数: asech (x)

– 逆双曲正割

関数: asin (x)

– 逆正弦

関数: asinh (x)

– 逆双曲正弦

関数: atan (x)

– 逆正接

関数: atan2 (y, x)

-%piから%piまでの間のatan(y/x)の値をもたらします。

関数: atanh (x)

– 逆双曲正接

パッケージ: atrig1

atrig1パッケージは、逆三角関数のためのいくつかの追加の整理規則を含みます。 Maximaが既に知っている規則と合わせて、 以下の角度が完全に実装されます: 0, %pi/6, %pi/4, %pi/3, %pi/2。 他の3象限の対応する角度も利用可能です。 これらを使うには、load("atrig1");を実行してください。

関数: cos (x)

– 余弦

関数: cosh (x)

– 双曲余弦

関数: cot (x)

– 余接

関数: coth (x)

– 双曲余接

関数: csc (x)

– 余割

関数: csch (x)

– 双曲余割

オプション変数: halfangles

デフォルト値: false

halfanglestrueの時、 引数expr/2の三角関数は、exprの関数に整理されます。

区間0 < x < 2*%piの実引数xに関して、 半角の正弦は簡単な公式に整理されます:

                         sqrt(1 - cos(x))
                         ----------------
                             sqrt(2)

複雑な因子は すべての複素引数zでこの公式を正しくするために必要です:

           realpart(z)
     floor(-----------)
              2 %pi
(- 1)                   (1 - unit_step(- imagpart(z))

                            realpart(z)            realpart(z)
                      floor(-----------) - ceiling(-----------)
                               2 %pi                  2 %pi
                ((- 1)                                          + 1))

Maximaは、この因子と、 関数sin, cos, sinh, coshに関する類似の因子を知っています。 引数zの特別な値に関して、 これらの因子は相応に整理されます。

例:

(%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)
パッケージ: ntrig

ntrigパッケージは、 引数が形式f(n %pi/10)fは関数 sin, cos, tan, csc, sec, cotのいずれか― の三角関数を整理するのに使われる整理規則の集合を含みます。

関数: sec (x)

– 正割

関数: sech (x)

– 双曲正割

関数: sin (x)

– 正弦

関数: sinh (x)

– 双曲正弦

関数: tan (x)

– 正接

関数: tanh (x)

– 双曲正接

関数: trigexpand (expr)

exprの中に現れる角の和や角の倍数の三角関数、双曲線関数を展開します。 最もよい結果では、exprは展開されるべきです。 整理のユーザー制御を強化するために、 この関数は、一度に1レベルのみ、角の和もしくは角の倍数を展開します。 ただちにサインとコサインへの完全な展開を得るには、 スイッチtrigexpand: trueを設定してください。

trigexpandは、以下のグローバルフラグによって決定されます:

trigexpand

もしtrueなら、 続いて現れるサインやコサインを含んでいる式すべての展開を起こします。

halfangles

もしtrueなら、 半角が整理されます。

trigexpandplus

trigexpandの「和」規則を制御します。 和(例えばsin(x + y))の展開は、 trigexpandplustrueの時だけ起こります。

trigexpandtimes

trigexpandの「積」規則を制御します。 積(例えばsin(2 x))の展開は、 trigexpandtimestrueの時だけ起こります。

例:

(%i1) x+sin(3*x)/sin(x),trigexpand=true,expand;
                         2           2
(%o1)               - sin (x) + 3 cos (x) + x
(%i2) trigexpand(sin(10*x+y));
(%o2)          cos(10 x) sin(y) + sin(10 x) cos(y)
オプション変数: trigexpandplus

デフォルト値: true

trigexpandplusは、trigexpandの「和」規則を制御します。 trigexpandコマンドが使われるか、もしくは trigexpandスイッチがtrueに設定されている時 和(例えばsin(x+y)))の展開は、 trigexpandplustrueの時だけ起こります。

オプション変数: trigexpandtimes

デフォルト値: true

trigexpandtimesは、trigexpandの「積」規則を制御します。 trigexpandコマンドが使われるか、もしくは、 trigexpandスイッチがtrueに設定されている時、 積(例えばsin(2*x))の展開は、 trigexpandtimestrueの時だけ起こります。

オプション変数: triginverses

デフォルト値: true

triginversesは、 三角関数や双曲線関数とそれらの逆関数の合成の整理を制御します。

もしallなら、 例えば、atan(tan(x))tan(atan(x))のどちらもxに整理されます。

もしtrueなら、 arcfun(fun(x))の整理は止められます。

もしfalseなら、 arcfun(fun(x))fun(arcfun(x))のどちらの整理も止められます。

関数: trigreduce (expr, x)
関数: trigreduce (expr)

xを引数とする三角と双曲の正弦、余弦の積とべきを xの倍数のそれらに結合します。 これらの関数が分母に現れた時、これらを消去しようともします。 もしxが省略されたら、exprの中の変数すべてが使われます。

poissimpも参照してください。

(%i1) trigreduce(-sin(x)^2+3*cos(x)^2+x);
               cos(2 x)      cos(2 x)   1        1
(%o1)          -------- + 3 (-------- + -) + x - -
                  2             2       2        2
オプション変数: trigsign

デフォルト値: true

trigsigntrueの時、 三角関数への負の引数の整理を認めます。 例えば、sin(-x)は、 trigsigntrueの時だけ、 -sin(x)になります。

関数: trigsimp (expr)

tan, secなどを含む式をsin, cos, sinh, coshに整理するために、 恒等式 sin(x)^2 + cos(x)^2 = 1cosh(x)^2 - sinh(x)^2 = 1 を使います。

trigreduce, ratsimp, radcan は、結果を更に整理できるかもしれません。

demo ("trgsmp.dem")は、trigsimpのいくつかの例を表示します。

関数: trigrat (expr)

三角関数の整理された標準疑似線形形式を与えます; exprは、sin, cosもしくはtanのいくつかの有理分数であり、 それらの引数は、整数係数を持つ、いくつかの変数(もしくは核)と%pi/n (nは整数)の線形形式です。 結果は、分子と分母がsincosに関して線形の整理された分数です。 trigratはいつも可能なときは線形化します。

(%i1) trigrat(sin(3*a)/sin(a+%pi/3));
(%o1)            sqrt(3) sin(2 a) + cos(2 a) - 1

以下の例は、 Davenport, Siret, and TournierのCalcul Formel, Masson (もしくは英語版ではAddison-Wesley), 1.5.5節, モーレイの定理から取られました。

(%i1) c : %pi/3 - a - b$
(%i2) bc : sin(a)*sin(3*c)/sin(a+b);
                                          %pi
                  sin(a) sin(3 (- b - a + ---))
                                           3
(%o2)             -----------------------------
                           sin(b + a)
(%i3) ba : bc, c=a, a=c;
                                         %pi
                    sin(3 a) sin(b + a - ---)
                                          3
(%o3)               -------------------------
                                  %pi
                          sin(a - ---)
                                   3
(%i4) ac2 : ba^2 + bc^2 - 2*bc*ba*cos(b);
         2         2         %pi
      sin (3 a) sin (b + a - ---)
                              3
(%o4) ---------------------------
                2     %pi
             sin (a - ---)
                       3
                                       %pi
 - (2 sin(a) sin(3 a) sin(3 (- b - a + ---)) cos(b)
                                        3
             %pi            %pi
 sin(b + a - ---))/(sin(a - ---) sin(b + a))
              3              3
      2       2              %pi
   sin (a) sin (3 (- b - a + ---))
                              3
 + -------------------------------
                2
             sin (b + a)
(%i5) trigrat (ac2);
(%o5) - (sqrt(3) sin(4 b + 4 a) - cos(4 b + 4 a)
 - 2 sqrt(3) sin(4 b + 2 a) + 2 cos(4 b + 2 a)
 - 2 sqrt(3) sin(2 b + 4 a) + 2 cos(2 b + 4 a)
 + 4 sqrt(3) sin(2 b + 2 a) - 8 cos(2 b + 2 a) - 4 cos(2 b - 2 a)
 + sqrt(3) sin(4 b) - cos(4 b) - 2 sqrt(3) sin(2 b) + 10 cos(2 b)
 + sqrt(3) sin(4 a) - cos(4 a) - 2 sqrt(3) sin(2 a) + 10 cos(2 a)
 - 9)/4

10.6 Random Numbers

関数: make_random_state (n)
関数: make_random_state (s)
関数: make_random_state (true)
関数: make_random_state (false)

ランダムステートオブジェクトは、乱数生成器の状態を表します。 状態は、627個の32ビットワードで構成されます。

make_random_state (n)は、 nを2^32で割った余りに等しい整数シードの値から新しいランダムステートオブジェクトを 生成します。nは負でもいいです。

make_random_state (s)は、ランダムステートsのコピーを返します。

make_random_state (true)は、新しいランダムステートオブジェクトを返します。 シードとしてコンピュータの現在時刻を使います。

make_random_state (false)は、乱数生成器の現在のステートのコピーを返します。

関数: set_random_state (s)

sを乱数生成器状態にコピーします。

set_random_stateはいつもdoneを返します。

関数: random (x)

疑似乱数を返します。 もしxが整数なら、random (x)は、0からx - 1までの 整数を返します。 もしxが浮動小数点なら、random (x)は、xより小さい非負の浮動小数点を返します。 もしxが整数でも浮動小数点でもなかったり、xが正でなければ、 randomは、エラーを出力します。

関数make_random_stateset_random_stateは、 乱数生成器の状態を保守します。

Maximaの乱数生成器は、メルセンヌ・ツイスタ MT 19937の実装です。

例:

(%i1) s1: make_random_state (654321)$
(%i2) set_random_state (s1);
(%o2)                         done
(%i3) random (1000);
(%o3)                          768
(%i4) random (9573684);
(%o4)                        7657880
(%i5) random (2^75);
(%o5)                11804491615036831636390
(%i6) s2: make_random_state (false)$
(%i7) random (1.0);
(%o7)                   .2310127244107132
(%i8) random (10.0);
(%o8)                   4.394553645870825
(%i9) random (100.0);
(%o9)                   32.28666704056853
(%i10) set_random_state (s2);
(%o10)                        done
(%i11) random (1.0);
(%o11)                  .2310127244107132
(%i12) random (10.0);
(%o12)                  4.394553645870825
(%i13) random (100.0);
(%o13)                  32.28666704056853

11 Maximas Database


11.1 Introduction to Maximas Database


11.2 Functions and Variables for Properties

関数: declare (a_1, p_1, a_2, p_2, …)

アトムやアトムのリストa_iに、プロパティやプロパティのリストp_iを割り当てます。 a_ip_iがリストの時、 アトムのそれぞれは、プロパティすべてを得ます。

declareは引数をクォートします。 declareはいつもdoneを返します。

それぞれの宣言フラグに関する記述で注意しているように、 いくつかのフラグに関して、 もしobjectfeatureを持つよう宣言されているなら、 featurep(object, feature)は、 trueを返します。 しかしながら、featurepはいくつかのフラグを認識しません; これはバグです。

featuresも参照してください。

declareは以下のプロパティを認識します:

evfun

evのフラグ引数としてa_iが現れた時 a_iで名付けられた関数を適用するように evに伝えます。 evfunを参照してください。

evflag

evのフラグ引数としてa_iが現れた時 evの実行中a_itrueにバインドされるように evに伝えます。 evflagを参照してください。

bindtest

a_iがバインドされていない状態に評価された時、 Maximaにエラーをトリガーするように伝えます。

noun

a_iを名詞としてパースするようにMaximaに伝えます。 この効果は、a_iのインスタンスを'a_inounify(a_i) で置き換えることです。どちらに置き換えるかは文脈に依存します。

constant

a_iをシンボル定数と考えるようにMaximaに伝えます。

scalar

a_iをスカラー変数と考えるようにMaximaに伝えます。

nonscalar

a_iを非スカラー変数と考えるようにMaximaに伝えます。 普通の使い方は、変数をシンボルベクトルや行列として宣言することです。

nonarray

Maximaにa_iを配列でないものと考えるように伝えます。 この宣言は添字付き変数名の多重評価を抑制します。

mainvar

a_iを「主変数」と考えるようにMaximaに伝えます。 ordergreatpで決定されるように、 Maximaの式の標準順序では、主変数は他のすべての定数や変数に続きます。

alphabetic

(文字列の)a_iの中の文字すべてをアルファベット文字として認識するように Maximaに伝えます。

feature

a_iをfeature名として認識するようにMaximaに伝えます。 他のアトムは、a_iプロパティを持つように定義されます。

rassociative, lassociative

a_iを右結合、もしくは左結合関数として認識するようにMaximaに伝えます。

nary

a_iをn項関数として認識するようにMaximaに伝えます。

nary宣言は、nary関数をコールするのとは同じではありません。 declare(foo, nary)だけの効果は、Maxima整理器を ネストされた式を平坦にするように指示することです。 例えば、foo(x, foo(y, z))foo(x, y, z)に整理します。

symmetric, antisymmetric, commutative

a_iを対称もしくは反対称関数として認識するようにMaximaに伝えます。 commutativesymmetricと同じです。

oddfun, evenfun

a_iを偶関数もしくは奇関数として認識するようにMaximaに伝えます。

outative

a_i式を最初の引数から定数因子を引き出すことで整理するようにMaximaに伝えます。

a_iが1つ引数を持つ時、 もしリテラル定数や宣言定数なら、因子は定数とみなされます。

a_iが2つ以上の引数を持つ時、 もし2番目の引数がシンボルであり、因子が2番目の引数の制約を受けなければ、 因子は定数とみなされます。

multiplicative

代入a_i(x * y * z * ...) --> a_i(x) * a_i(y) * a_i(z) * .... によって、a_i式を整理するようにMaximaに伝えます。 代入は、1番目の引数のみで実行されます。

additive

代入a_i(x + y + z + ...) --> a_i(x) + a_i(y) + a_i(z) + .... によって、a_i式を整理するようにMaximaに伝えます。 代入は、1番目の引数のみで実行されます。

linear

a_ioutativeかつadditiveに宣言することと同値です。

integer, noninteger

a_iを整数もしくは非整数変数として認識するようにMaximaに伝えます。

even, odd

a_iを偶数変数もしくは奇数変数として認識するようにMaximaに伝えます。

rational, irrational

a_iを有理変数もしくは非有理実変数として認識するようにMaximaに伝えます。

real, imaginary, complex

a_iを実変数もしくは純虚数変数もしくは複素変数として認識するようにMaximaに伝えます。

increasing, decreasing

a_iを単調増加関数もしくは単調減少関数として認識するようにMaximaに伝えます。

posfun

a_iを正関数として認識するようにMaximaに伝えます。

integervalued

a_iを整数値を返す関数として認識するようにMaximaに伝えます。

例:

evfunevflag宣言。

(%i1) declare (expand, evfun);
(%o1)                         done
(%i2) (a + b)^3;
                                   3
(%o2)                       (b + a)
(%i3) (a + b)^3, expand;
                     3        2      2      3
(%o3)               b  + 3 a b  + 3 a  b + a
(%i4) declare (demoivre, evflag);
(%o4)                         done
(%i5) exp (a + b*%i);
                             %i b + a
(%o5)                      %e
(%i6) exp (a + b*%i), demoivre;
                      a
(%o6)               %e  (%i sin(b) + cos(b))

bindtest宣言。

(%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

noun宣言。

(%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

constant, scalar, nonscalar, mainvar宣言。

alphabetic宣言。

(%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~]

feature宣言。

(%i1) declare (FOO, feature);
(%o1)                         done
(%i2) declare (x, FOO);
(%o2)                         done
(%i3) featurep (x, FOO);
(%o3)                         true

rassociative, lassociative宣言。

nary宣言。

(%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)

symmetric, antisymmetric宣言。

(%i1) S (b, a);
(%o1)                        S(b, a)
(%i2) declare (S, symmetric);
(%o2)                         done
(%i3) S (b, a);
(%o3)                        S(a, b)
(%i4) S (a, c, e, d, b);
(%o4)                   S(a, b, c, d, e)
(%i5) T (b, a);
(%o5)                        T(b, a)
(%i6) declare (T, antisymmetric);
(%o6)                         done
(%i7) T (b, a);
(%o7)                       - T(a, b)
(%i8) T (a, c, e, d, b);
(%o8)                   T(a, b, c, d, e)

oddfun, evenfun宣言。

(%i1) o (- u) + o (u);
(%o1)                     o(u) + o(- u)
(%i2) declare (o, oddfun);
(%o2)                         done
(%i3) o (- u) + o (u);
(%o3)                           0
(%i4) e (- u) - e (u);
(%o4)                     e(- u) - e(u)
(%i5) declare (e, evenfun);
(%o5)                         done
(%i6) e (- u) - e (u);
(%o6)                           0

outative宣言。

(%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)

multiplicative宣言。

(%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)

additive宣言。

(%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)

linear宣言。

(%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
宣言: features

Maximaは、関数や変数のある数学的プロパティを認識します。 それらは「フィーチャー」と呼ばれます。

declare (x, foo)は、 プロパティfooを関数もしくは変数xに与えます。

declare (foo, feature)は、 新しいフィーチャーfooを宣言します。 例えば、 declare ([red, green, blue], feature)は、 3つの新しいフィーチャーred, green, blueを宣言します。

もしxfooプロパティを持つなら、 述語論理featurep (x, foo)は、trueを返し、 そうでなければ、falseを返します。

インフォリストfeaturesは既知のフィーチャーのリストです。 それらは、

   integer        noninteger      even
   odd            rational        irrational
   real           imaginary       complex
   analytic       increasing      decreasing
   oddfun         evenfun         posfun
   commutative    lassociative    rassociative
   symmetric      antisymmetric

プラス、任意のユーザー定義フィーチャーです。

featuresは、数学的フィーチャーのリストです。 非数学的で、システム依存のフィーチャーのリストもあります。 statusを参照してください。

関数: get (a, i)

iが示すアトム aのユーザープロパティを検索し、 もしaがプロパティ iを持たないなら、 falseを返します。

getは、引数を評価します。

(%i1) put (%e, 'transcendental, 'type);
(%o1)                    transcendental
(%i2) put (%pi, 'transcendental, 'type)$
(%i3) put (%i, 'algebraic, 'type)$
(%i4) typeof (expr) := block ([q],
        if numberp (expr)
        then return ('algebraic),
        if not atom (expr)
        then return (maplist ('typeof, expr)),
        q: get (expr, 'type),
        if q=false
        then errcatch (error(expr,"is not numeric.")) else q)$
(%i5) typeof (2*%e + x*%pi);
x is not numeric.
(%o5)  [[transcendental, []], [algebraic, transcendental]]
(%i6) typeof (2*%e + %pi);
(%o6)     [transcendental, [algebraic, transcendental]]

プロパティ: nonarray

コマンドdeclare(a, nonarray)はMaximaに aが配列でないものと考えるように伝えます。 もしaが添字付き変数なら、この宣言は多重評価を抑制します。

例:

(%i1) a:'b$ b:'c$ c:'d$


(%i4) a[x];
(%o4)                          d
                                x
(%i5) declare(a, nonarray);
(%o5)                         done
(%i6) a[x];
(%o6)                          a
                                x
宣言: posfun

declare (f, posfun)は、 fを正の関数と宣言します。 is (f(x) > 0)trueを出力します。

関数: printprops (a, i)
関数: printprops ([a_1, ..., a_n], i)
関数: printprops (all, i)

アトムaに関連付けられた指標iの属性を表示します。 aは、アトムのリストもしくはアトムallもありえます。 その場合,与えられたプロパティを持つすべてのアトムに適用します。 例えば、 printprops ([f, g], atvalue)printpropsは、表示できないプロパティ、 すなわちatvalue, atomgrad, gradef, matchdeclareのためのものです。


11.3 Functions and Variables for Facts

関数: activate (context_1, …, context_n)

文脈context_1, …, context_nをアクティベートします。 これらの文脈に関する事実は、演繹し情報を検索するために利用可能となります。 これらの文脈に関する事実は、facts ()によってリストされません。

変数activecontextsは、 activate関数を使ってアクティブになった文脈のリストです。

システム変数: activecontexts

デフォルト値: []

変数activecontextsは、 アクティブである文脈と対照的に、 activate関数を使ってアクティブになった文脈のリストです。 ゆえに、それらは現在の文脈の部分文脈です。

システム変数: askexp

asksignがコールされた時、 askexpは、asksignがテストしている式です。

以前は、control-AでMaximaブレイクに入ることによって、 ユーザーがaskexpを検査することができました。

関数: askinteger (expr, integer)
関数: askinteger (expr)
関数: askinteger (expr, even)
関数: askinteger (expr, odd)

askinteger (expr, integer)は、 assumeデータベースから、exprが整数かどうかを決定しようとします。 そうでなく、もし決定できなければ、askintegerはユーザーに入力を促し、 可能ならばデータベースに情報をインストールしようとします。 askinteger (expr)は、 askinteger (expr, integer)と同値です。

同様に、 askinteger (expr, even)askinteger (expr, odd)は、 それぞれ、exprが偶数か奇数か、決定しようとします。

関数: asksign (expr)

最初に、指定された式が正か負かゼロか決定しようとします。 できなければ、演繹を完了するのに必要な質問をユーザーに尋ねます。 ユーザーの答えは、現在の計算の演繹のため、データベースに記録されます。 asksignの戻り値は、pos, negもしくはzeroのいずれか1つです。

関数: assume (pred_1, …, pred_n)

述語論理pred_1, …, pred_nを現在の文脈に追加します。 もし述語論理が現在の文脈と矛盾していたり、冗長だったりしたなら、文脈に追加されません。 文脈はassumeがコールされる毎に述語論理を累積していきます。

assumeは、文脈に追加された述語論理を要素に持つリストか、 適用されたアトムredundantもしくはinconsistentを返します。

述語論理pred_1, …, pred_nは 関係演算子< <= equal notequal >= >を持つ式のみ許されます。 述語論理はリテラル等号=やリテラル不等号#の式は使えません。 integerpのような述語関数も使えません。

形式pred_1 and ...and pred_nの合成された述語論理が認識されます。 しかし、pred_1 or ... or pred_nは認識されません。 もしpred_kが関係述語論理なら、not pred_kは認識されます。 形式not (pred_1 and pred_2)の式や not (pred_1 or pred_2)は認識されません。

Maximaの推論メカニズムはそれほど強くありません; isによって決定されない多くの明らかな結果があります。 これは既知の弱みです。

assumeは複素数を伴う述語論理を扱いません。 もし述語論理が複素数を含むなら、assumeinconsistentredundantを返します。

assumeは引数を評価します。

isfacts, forget, context, declareも参照してください。

例:

(%i1) assume (xx > 0, yy < -1, zz >= 0);
(%o1)              [xx > 0, yy < - 1, zz >= 0]
(%i2) assume (aa < bb and bb < cc);
(%o2)                  [bb > aa, cc > bb]
(%i3) facts ();
(%o3)     [xx > 0, - 1 > yy, zz >= 0, bb > aa, cc > bb]
(%i4) is (xx > yy);
(%o4)                         true
(%i5) is (yy < -yy);
(%o5)                         true
(%i6) is (sinh (bb - aa) > 0);
(%o6)                         true
(%i7) forget (bb > aa);
(%o7)                       [bb > aa]
(%i8) prederror : false;
(%o8)                         false
(%i9) is (sinh (bb - aa) > 0);
(%o9)                        unknown
(%i10) is (bb^2 < cc^2);
(%o10)                       unknown
オプション変数: assumescalar

デフォルト値: true

assumescalarは、 nonscalarp (expr)falseであるような式exprが、 ある変換に関してスカラーのように振る舞うと仮定されるかどうかを決めるのを助けます。

Let exprがリストや行列以外の任意の式を表してるとし、 [1, 2, 3]が任意のリストや行列を表しているとすると、 もしassumescalartrue、 もしくはscalarp (expr)true、 もしくはconstantp (expr)trueなら、 expr . [1, 2, 3]は、[expr, 2 expr, 3 expr]をもたらします。

もしassumescalartrueなら、 そんな式は可換演算子に関してだけスカラーのように振る舞いますが、 非可換乗算.に関してはそうは振る舞いません。

assumescalarfalseの時 そんな式は、非スカラーのように振る舞います。

assumescalarallの時、 そんな式は、上でリストされた演算子すべてに関してスカラーのように振る舞います。

オプション変数: assume_pos

デフォルト値: false

assume_postrueで、 パラメータxの符号が現在の文脈や他の考慮から決定できない時、 signasksign (x)は、trueを返します。 これは、integrateや他の計算から起こるような、 自動生成されるasksign問い合わせを事前に防ぐことができます。

デフォルトでは、パラメータはsymbolp (x)もしくは subvarp (x)のようなxです。 パラメータとして考えられる式のクラスは、 変数assume_pos_predを介して、ある程度変えることができます。

signasksignは、 式の中のオペランドの符号から式の符号を演繹しようとします。 例えば、もしabがともに正なら、 a + bも正です。

しかしながら、asksign問い合わせすべてを迂回する方法はありません。 特に、asksign引数が、差x - yもしくは 対数log(x)の時、 たとえassume_postrueで、assume_pos_predが 引数すべてにtrueを返す関数であっても、 asksignは、いつもユーザーからの入力を要請します。

オプション変数: assume_pos_pred

デフォルト値: false

assume_pos_predが関数名や、引数xのラムダ式に割り当てられている時、 その関数は、 xが、assume_posのためのパラメータと考えられるかどうかを決定するために コールされます。 assume_posfalseの時、 assume_pos_predは、無視されます。

assume_pos_pred関数は、引数xsignasksignによってコールされます。 ここで、xはアトム、添字付き変数、関数コール式のいずれかです。 もしassume_pos_pred関数がtrueを返すなら、 xは、assume_posのためのパラメータと考えられます。

デフォルトでは、パラメータは、symbolp (x)もしくはsubvarp (x)のようなxです。

assumeassume_posも参照してください。

例:

(%i1) assume_pos: true$
(%i2) assume_pos_pred: symbolp$
(%i3) sign (a);
(%o3)                          pos
(%i4) sign (a[1]);
(%o4)                          pnz
(%i5) assume_pos_pred: lambda ([x], display (x), true)$
(%i6) asksign (a);
                              x = a

(%o6)                          pos
(%i7) asksign (a[1]);
                             x = a
                                  1

(%o7)                          pos
(%i8) asksign (foo (a));
                           x = foo(a)

(%o8)                          pos
(%i9) asksign (foo (a) + bar (b));
                           x = foo(a)

                           x = bar(b)

(%o9)                          pos
(%i10) asksign (log (a));
                              x = a

Is  a - 1  positive, negative, or zero?

p;
(%o10)                         pos
(%i11) asksign (a - b);
                              x = a

                              x = b

                              x = a

                              x = b

Is  b - a  positive, negative, or zero?

p;
(%o11)                         neg
オプション変数: context

デフォルト値: initial

contextは、assumeforgetによって保守される事実の集まりの名前です。

assumeは、contextと名付けられた集まりに事実を追加する一方、 forgetは、事実を取り除きます。

contextを名前fooにバインドすることは、 現在の文脈をfooに変えます。 もし指定された文脈fooがまだ存在しないなら、 newcontextのコールによって自動的に生成されます。 指定された文脈は自動的にアクティベートされます。

文脈メカニズムの一般的な記述に関しては、contextsを参照してください。

オプション変数: contexts

デフォルト値: [initial, global]

contextsは、 現在アクティブな文脈を含んでいる、現在存在する文脈のリストです。

文脈メカニズムは、ユーザーが 文脈と呼ばれる事実の集まりにバインドし、名付けることを可能にします。 一旦これがなされると、ユーザーは、 文脈を単にアクティベートしたりデアクティベートすることで、 たくさんの数の事実をMaximaに仮定させたり忘れさせたりできます。

任意のシンボルのアトムは、文脈となりえ、 その文脈の中に含まれた事実は、 forgetをコールすることで1つ1つ破壊されるまで、 あるいは、それらが属する文脈を破壊するためにkillをコールすることで、全体として破壊されるまで、記憶装置に保持されます。

文脈は階層的に存在します。 その根はいつも文脈globalであり、 文脈globalは、いくつかの関数が必要とするMaximaについての情報を含みます。 アクティブな文脈の部分文脈である任意の文脈の中の事実すべてそうであるように、 与えられた文脈の中では、 その文脈の中の事実すべては、「アクティブ」(それらが演繹や探索に使われるという意味) です。

新鮮なMaximaが起動された時、 ユーザーは、initialと呼ばれる文脈の中にいます。 それは、部分文脈としてglobalを持ちます。

facts, newcontext, supcontext, killcontext, activate, deactivate, assume, forgetも参照してください。

関数: deactivate (context_1, …, context_n)

特定の文脈context_1, …, context_nをデアクティベートします。

関数: facts (item)
関数: facts ()

もしitemが文脈の名前なら、 facts (item)は指定された文脈のfactsのリストを返します。

もしitemが文脈の名前でなければ、 facts (item)は現在の文脈の中で、 itemについて知っているfactsのリストを返します。 異なる文脈中のアクティブなfactsはリストされません。

facts ()(すなわち引数なし)は現在の文脈をリストします。

関数: forget (pred_1, …, pred_n)
関数: forget (L)

assumeで規定された述語論理を取り除きます。 述語論理は以前に規定されたものと同値の(必ずしも同一である必要なない)式です。

forget (L)Lは述語論理のリスト)は、 リスト上のそれぞれの項目を忘れます。

関数: is (expr)

assumeデータベースの中の事実から述語論理exprが確かか否かを決定 しようとします。

もし述語論理が確かにtrueもしくはfalseなら、 isは、それぞれtrueもしくはfalseを返します。 そうでなければ、戻り値は、グローバルフラグprederrorに依存します。 prederrortrueの時、 isはエラーメッセージを出力します。 そうでなければ、isunknownを出力します。

ev(expr, pred) (対話プロンプトでは、expr, predと書けます) は、is(expr)と同値です。

assume, facts, maybeも参照してください。

例:

isは述語論理の評価を引き起こします。

(%i1) %pi > %e;
(%o1)                       %pi > %e
(%i2) is (%pi > %e);
(%o2)                         true

isは、assumeデータベースから述語論理を演繹しようとします。

(%i1) assume (a > b);
(%o1)                        [a > b]
(%i2) assume (b > c);
(%o2)                        [b > c]
(%i3) is (a < b);
(%o3)                         false
(%i4) is (a > c);
(%o4)                         true
(%i5) is (equal (a, c));
(%o5)                         false

もしisassumeデータベースから述語論理を証明もしくは否定できなかったら、 グローバルフラグprederrorisの振る舞いを決めます。

(%i1) assume (a > b);
(%o1)                        [a > b]
(%i2) prederror: true$
(%i3) is (a > 0);
Maxima was unable to evaluate the predicate:
a > 0
 -- an error.  Quitting.  To debug this try debugmode(true);
(%i4) prederror: false$
(%i5) is (a > 0);
(%o5)                        unknown
関数: killcontext (context_1, …, context_n)

文脈context_1, …, context_nを消します。

もし文脈の1つが現在の文脈なら、 新しい文脈は、 消されなかった現在の文脈の最初の利用可能な部分文脈になるでしょう。 もし最初の利用可能な消されなかった文脈がglobalなら、 initialが代わりに使われます。 もしinitial文脈が消されたら、 新しい、空のinitial文脈が生成されます。

killcontextは、現在アクティブな文脈を消すことを拒否します。 なぜなら、それは現在の文脈の部分文脈、もしくは 関数activateの使用によってアクティブになっているから。

killcontextは、引数を評価します。 killcontextは、doneを返します。

関数: maybe (expr)

述語論理exprassumeデータベースの事実から正しいかどうかを 決定しようとします。

もし述語論理が確かにtrueもしくはfalseなら、 maybeは、それぞれtrueもしくはfalseを返します。 そうでなければ、maybeunknownを返します。

maybeは、prederror: falseでのisと関数的に同値です。 しかし、prederrorに値を実際に割り当てることなく結果が計算されます。

assume, facts, isも参照してください。

例:

(%i1) maybe (x > 0);
(%o1)                        unknown
(%i2) assume (x > 1);
(%o2)                        [x > 1]
(%i3) maybe (x > 0);
(%o3)                         true
関数: newcontext (name)

nameと呼ばれる新しい、空の文脈を生成します。 nameは、唯一の部分文脈としてglobalを持ちます。 新しく生成された文脈は現在アクティブな文脈になります。

newcontextは、引数を評価します。 newcontextは、nameを返します。

関数: sign (expr)

現在のデータベースの事実に基づいてexprの符号を決定しようとします。 以下の答えの1つを返します; pos (positive), neg (negative), zero, pz (正もしくはゼロ), nz (負もしくはゼロ), pn (正もしくは負), or pnz (正、負もしくはゼロ、すなわちなにもわからない).

関数: supcontext (name, context)
関数: supcontext (name)

nameと呼ばれる新しい文脈を生成します。 nameは、部分文脈としてcontextを持ちます。 contextは存在しなければいけません。

もしcontextが指定されないなら、 現在の文脈が仮定されます。


11.4 Functions and Variables for Predicates

関数: charfun (p)

述語論理pfalseに評価される時、0を返します; 述語論理ptrueに評価される時、1を返します。 述語論理がtruefalseでもない何かに評価される時(unknown), 名詞形を返します。

例:

(%i1) charfun (x < 1);
(%o1)                    charfun(x < 1)
(%i2) subst (x = -1, %);
(%o2)                           1
(%i3) e : charfun ('"and" (-1 < x, x < 1))$
(%i4) [subst (x = -1, e), subst (x = 0, e), subst (x = 1, e)];
(%o4)                       [0, 1, 0]
関数: compare (x, y)

is (x op y)trueに評価されるような比較演算子op (<,<=,>,>=,=,#)を返します; xy%iに依存して、x # yの時、 notcomparableを返します; 該当する演算子がなかったり、Maximaが演算子を決定できなかった時には unknownを返します。

例:

(%i1) compare (1, 2);
(%o1)                           <
(%i2) compare (1, x);
(%o2)                        unknown
(%i3) compare (%i, %i);
(%o3)                           =
(%i4) compare (%i, %i + 1);
(%o4)                     notcomparable
(%i5) compare (1/x, 0);
(%o5)                           #
(%i6) compare (x, abs(x));
(%o6)                          <=

関数compareは引数の実領域が空でないか決定しようとはしません; 従って、

(%i1) compare (acos (x^2 + 1), acos (x^2 + 1) + 1);
(%o1)                           <

acos (x^2 + 1)の実領域は空です。

特殊演算子: constant

declare (a, constant)は、aを定数に宣言します。 declareを参照してください。

関数: constantp (expr)

もしexprが定数式なら、trueを返します。 そうでなければ、falseを返します。

もし引数が、(/R/をつけて表示される有理数を含む)数や %pi, %e, %iにようなシンボル定数、 定数にバインドされた変数、declareで宣言された定数、 引数が定数の関数のいずれかなら、 式は定数式と考えられます。

constantpは引数を評価します。

例:

(%i1) constantp (7 * sin(2));
(%o1)                                true
(%i2) constantp (rat (17/29));
(%o2)                                true
(%i3) constantp (%pi * sin(%e));
(%o3)                                true
(%i4) constantp (exp (x));
(%o4)                                false
(%i5) declare (x, constant);
(%o5)                                done
(%i6) constantp (exp (x));
(%o6)                                true
(%i7) constantp (foo (x) + bar (%e) + baz (2));
(%o7)                                false
(%i8) 
関数: equal (a, b)

同値、すなわち、同じ値であることを表します。

equalはそれ自身で評価も整理もされません。 関数isは、equalをブーリアン値に評価しようとします。 is(equal(a, b)は、 もしabが、ratisimp(a - b)を評価することで決定されるように、 変数の可能な値すべてで等しいときだけtrueを返します; もしratsimpが0を返したら、2つの式は同値と考えれます。 2つの式は構文法的に等しくなくても(すなわち同一でなくても)同値でありえます。

isequaltrueもしくはfalseへの換算に失敗した時、 結果は、グローバルフラグprederrorに依ります。 prederrortrueの時、isはエラーメッセージを出力します。 そうでなければ、isunknownを返します。

isに加えて、 いくつかの他の演算子、if, and, or, notequalnotequaltrueもしくはfalseに評価します。

equalの否定がnotequalです。

例:

equalはそれ自身で評価も整理もされません。

(%i1) equal (x^2 - 1, (x + 1) * (x - 1));
                        2
(%o1)            equal(x  - 1, (x - 1) (x + 1))
(%i2) equal (x, x + 1);
(%o2)                    equal(x, x + 1)
(%i3) equal (x, y);
(%o3)                      equal(x, y)

関数isは、equalをブーリアン値に評価しようとします。 is(equal(a, b)は、 ratisimp(a - b)が0を返すときtrueを返します。 2つの式は構文法的に等しくなくても(すなわち同一でなくても)同値でありえます。

(%i1) ratsimp (x^2 - 1 - (x + 1) * (x - 1));
(%o1)                           0
(%i2) is (equal (x^2 - 1, (x + 1) * (x - 1)));
(%o2)                         true
(%i3) is (x^2 - 1 = (x + 1) * (x - 1));
(%o3)                         false
(%i4) ratsimp (x - (x + 1));
(%o4)                          - 1
(%i5) is (equal (x, x + 1));
(%o5)                         false
(%i6) is (x = x + 1);
(%o6)                         false
(%i7) ratsimp (x - y);
(%o7)                         x - y
(%i8) is (equal (x, y));
(%o8)                        unknown
(%i9) is (x = y);
(%o9)                         false

isが、equaltrueもしくはfalseへの換算に失敗したとき、 結果は、グローバルフラグprederrorに依ります。

(%i1) [aa : x^2 + 2*x + 1, bb : x^2 - 2*x - 1];
                    2             2
(%o1)             [x  + 2 x + 1, x  - 2 x - 1]
(%i2) ratsimp (aa - bb);
(%o2)                        4 x + 2
(%i3) prederror : true;
(%o3)                         true
(%i4) is (equal (aa, bb));
Maxima was unable to evaluate the predicate:
       2             2
equal(x  + 2 x + 1, x  - 2 x - 1)
 -- an error.  Quitting.  To debug this try debugmode(true);
(%i5) prederror : false;
(%o5)                         false
(%i6) is (equal (aa, bb));
(%o6)                        unknown

いくつかの演算子がequalnotequaltrueもしくはfalseに評価します。

(%i1) if equal (y, y - 1) then FOO else BAR;
(%o1)                          BAR
(%i2) eq_1 : equal (x, x + 1);
(%o2)                    equal(x, x + 1)
(%i3) eq_2 : equal (y^2 + 2*y + 1, (y + 1)^2);
                         2                   2
(%o3)             equal(y  + 2 y + 1, (y + 1) )
(%i4) [eq_1 and eq_2, eq_1 or eq_2, not eq_1];
(%o4)                  [false, true, true]

not exprは、exprの評価を伴うので、 not equal(a, b)は、is(notequal(a, b))と同値です。

(%i1) [notequal (2*z, 2*z - 1), not equal (2*z, 2*z - 1)];
(%o1)            [notequal(2 z, 2 z - 1), true]
(%i2) is (notequal (2*z, 2*z - 1));
(%o2)                         true
関数: notequal (a, b)

equal(a, b)の否定を表します。

例:

(%i1) equal (a, b);
(%o1)                      equal(a, b)
(%i2) maybe (equal (a, b));
(%o2)                        unknown
(%i3) notequal (a, b);
(%o3)                    notequal(a, b)
(%i4) not equal (a, b);
(%o4)                    notequal(a, b)
(%i5) maybe (notequal (a, b));
(%o5)                        unknown
(%i6) assume (a > b);
(%o6)                        [a > b]
(%i7) equal (a, b);
(%o7)                      equal(a, b)
(%i8) maybe (equal (a, b));
(%o8)                         false
(%i9) notequal (a, b);
(%o9)                    notequal(a, b)
(%i10) maybe (notequal (a, b));
(%o10)                        true
関数: unknown (expr)]

exprがMaximaの整理器が認識しない演算子や関数を含む時だけ、 trueを返します。

関数: zeroequiv (expr, v)

変数vの式exprがゼロと同値かどうかテストし、 true, false, もしくはdontknowを返します。

zeroequivは以下の制限を持ちます:

  1. Maximaが微分や評価する方法を知らない関数を使わない。
  2. もし式が実線上で極を持つなら、 結果としてエラーになります。(しかしこれは起こりにくいことです。)
  3. もし式が1階微分方程式の解ではない関数(例えばベッセル関数)を含むなら、 正しくない結果になるかもしれません。
  4. アルゴリズムは、注意深く選ばれた部分式に関してランダムに選ばれた点での評価を使います。 アルゴリズムはエラーの可能性を細小にしようとしますが、これはいつも危険な仕事です。

例えば、zeroequiv (sin(2 * x) - 2 * sin(x) * cos(x), x)trueを返し、 zeroequiv (%e^x + x, x)falseを返します。 一方、 zeroequiv (log(a * b) - log(a) - log(b), a)は、 余分なパラメータbがあるので、dontknowを返します。


12 Plotting


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12.1 Introduction to Plotting

Maximaは、プロットするために、外部のプロットパッケージを使います (以下のPlottingフォーマットを参照してください)。 プロット関数は、点一式を計算し、コマンド一式と一緒にプロットパッケージに渡します。 その情報は、パイプを通したり、 データが保存されたファイル名と共にプログラムをコールすることで、 外部のプログラムに渡されます。 データファイルは名前maxout.interfaceを与えられます。 interfaceは使われるプロットインターフェース名 (gnuplot, xmaxima, mgnuplotまたはgnuplot_pipes)です。

maxout.interfaceファイルが使われる場合、 システム変数maxima_tempdirで指定されたディレクトリに生成されます。 場所は変更できます; その変数に、Maximaが新しいファイルを作ることができる有効なディレクトリ を示す文字列を割り当てることで。

プロットが生成さられた後でも、 ファイルmaxout.interfaceは、 適切な外部のプログラムで再度実行することができます。 もしMaximaのプロットコマンドが何かを表示するのに失敗したなら、 問題の可能性のある元をファイルで調べることができます。

この章で記述されたプロット関数と合わせて、 パッケージ drawは他の機能を加えます。 いくつかのプロットオプションはどちらのプロット文脈でも同じ名前が付けられていますが、 異なる構文を持つことに注意してください; もしこれらのオプションに関係した描画情報をアクセスしたいなら、 ?? optとタイプしなければいけません。ここで、optはオプション名です。


12.2 Plotting Formats

現在、Maximaが使う2つの外部のプロットプログラムがあります: GnuplotとXmaximaです。 これらのプログラムに対して様々な異なるフォーマットがあります。 それらは、オプションplot_formatで選択することができます。 (Plotting Options節を参照してください。)

プロットフォーマットは以下の通りです:

  • gnuplot (Windowsでのデフォルト)

    外部のプログラムgnuplotを起動するのに使われます。 gnuplotはあなたのシステムにインストールされていなければいけません。 すべてのプロットコマンドとデータは、ファイルmaxout.gnuplotに保存されます。

  • gnuplot_pipes (Windows以外のプラットフォームでのデフォルト)

    このフォーマットはWindowsプラットフォームでは利用できません。 gnuplotフォーマットと似ていますが、 データがファイルmaxout.gnuplot_pipesに保存される一方、 コマンドがパイプを通してgnuplotに送られるところが違います。 gnuplotパイプが関数gnuplot_close()で閉じられない限り、 1つのgnuplotプロセスが開き続けて、続きのプロットコマンドは同じプロセスに送られ、 以前のプロットを置き換えます。 このフォーマットが使われる時、関数gnuplot_replotは スクリーン上に既に表示されたプロットを変更するのに使うことができます。 (gnuplot_replotを参照してください。)

    このフォーマットはスクリーンへのプロットするのにだけ使うべきです; ファイルへのプロットにはgnuplotフォーマットを使ったほうがいいです。

  • 値: mgnuplot

    Mgnuplotは、gnuplotのTkベースのラッパーです。 Maximaディストリビューションに含まれます。 Mgnuplotはgnuplotの基本的なGUIを提供しますが、gnuplotの素のインターフェースより 総合的な特長が少ないです。 Mgnuplotは、gnuplotとTckl/Tkを別途インストールする必要があります。

  • xmaxima

    XmaximaはMaxima用Tcl/Tkグラフィカルインターフェースです。 これもまた、コンソールや他のグラフィカルインターフェースからMaximaを走らせた時、 生成されるプロットを表示するのに使うことができます。 このフォーマットを使うには、xmaximaプログラム―これはMaximaと一緒に配布されます― をインストールする必要があります。 もしMaximaをxmaxima自身から走らせるなら、 このフォーマットは、MaximaとXmaximaの間の通信に使われているのと同じソケットを通して、 プロット関数にデータとコマンドを送らせます。 コンソールや他のインターフェースから使われる時、 xmaximaプログラムはそのファイルの位置の名前を引数として起動されます。

    以前のバージョンでは、このフォーマットはopenmathと呼ばれていました; その古い名前はまだxmaximaに対する同義語として受け付けられます。


12.3 Functions and Variables for Plotting

関数: contour_plot (expr, x_range, y_range, options, …)

exprの等高線を、領域x_rangey_rangeでプロットします。 他の引数は、plot3dと同じように扱われます。

この関数は、プロットフォーマットがgnuplotgnuplot_pipesの時だけ、 動作します。 付加パッケージimplicit_plotも等高線をプロットするのに使われ、 それは任意のフォーマットで動作します。 implicit_plotも参照してください。

例:

(%i1) contour_plot (x^2 + y^2, [x, -4, 4], [y, -4, 4])$
./figures/plotting2
(%i1) F(x, y) := x^3 + y^2;
                                   3    2
(%o1)                  F(x, y) := x  + y
(%i2) contour_plot (F, [u, -4, 4], [v, -4, 4])$

plot3dが受け付ける任意のオプションを足すことができます; 例えば、オプションlegendにfalseの値を入れると、凡例を取り除きます。 Gnuplotはデフォルトで3つの高等線を示すように選びます。 レベルの数を増やすには、カスタムのgnuplot前置きを指定する必要があります;

(%i1) contour_plot (u^3 + v^2, [u, -4, 4], [v, -4, 4], 
                    [legend,false],
                    [gnuplot_preamble, "set cntrparam levels 12"])$
関数: get_plot_option (keyword, index)

グローバル変数plot_optionsに保存されている 名前keywordを持つオプションの値を返します。 添字で1の値はキーワード自身を返します; 2番の値はキーワードに続く一番目のパラメータを返す、などなど。

plot_optionsset_plot_option、Plotting Optionの節も参照してください。

関数: make_transform ([var1, var2, var3], fx, fy, fz)

plot3dのオプションtransform_xyで使われるのに適した関数を返します。 3つの変数var1, var2, var3は3つのダミー変数名です。 それらは、plot3dコマンドが与える3変数 (最初2つの独立変数と、その後それら2つの変数に依存する関数)を表します。 3つの関数fx, fy, fzは、 それら3変数にだけ依存しなければいけなく、プロットすべき対応するx, y, z座標を与えます。 デフォルトで定義された2つの変換があります; polar_to_xyspherical_to_xyz; それら2つの変換に関するドキュメンテーションを参照してください。

システム関数: polar_to_xy

plot3dのtransform_xyオプションに対する値として与えることができます。 その効果はplot3dの2つの独立変数をz軸からの距離と方位角(極座標)として通訳し、 それらをxとy座標に変換することです。

関数: plot2d (plot, x_range, …, options, …)
関数: plot2d ([plot_1, …, plot_n], …, options, …)
関数: plot2d ([plot_1, …, plot_n], x_range, …, options, …)

ここで、plot, plot_1, …, plot_nは式か関数名、もしくは以下のいずれかの形式のリストです:

[discrete, [x1, ..., xn], [y1, ..., yn]], [discrete, [[x1, y1], ..., [xn, ..., yn]], または[parametric, x_expr, y_expr, t_range].

1つもしくは複数の式を1変数か1パラメータの関数としてプロット表示します。

plot2dは1つもしくは複数のプロットを2次元に表示します。 プロットを定義するのに式や関数名を使う時には、 それらは1変数varだけに依存すべきであり、 変数名とその最小値と最大値を提供するためにx_rangeの使用が必須です; x_rangeの構文法は以下の通りです:

[variable, min, max]

プロットを、離散形式やパラメトリック形式で定義することもできます。 離散形式は既定の座標で表された点の集合をプロットするのに使われます。 離散プロットは、キーワードdiscreteで始まり、 値についてのリスト1つか2つが続くリストで定義されます。 もし2つのリストが与えられたら、それらは同じ長さを持たなければいけません; 1番目のリストはプロットされる点のx座標として、 2番目のリストはy座標として解釈されます。 もしdiscreteキーワードの後、1つのリストだけ与えられたら、 リスト上のそれぞれの要素は、点のxとy座標に対応する2つの値を持つリストでなければいけません。

パラメトリックプロットは、 キーワードparametricで始まり、 2つの式か関数名と、パラメータの範囲が続くリストで定義されます。 パラメータの範囲は、パラメータ名とその最小値、最大値が続くリストでなければいけません:

[param, min, max]

paramminからmaxに増えるにつれ、 2つの式または関数で与えられる座標の点によって描かれる軌跡をプロットは表示します。

垂直軸の範囲は以下の形式を持つオプション引数です:

[y, min, max](キーワードyはいつも垂直軸に使われます)。

もしこのオプションを使ったなら、 プロットが到達する値と別に、ちょうどオプションの垂直範囲をプロットは表示します。 もし垂直範囲を指定しなかったなら、プロット点のy座標の最小値と最大値に従って、 垂直範囲が設定されます。

他のすべてのオプションも、 キーワードで始まり、1つか複数の値が続くリストでなければいけません。 plot_optionsを参照してください。

もし複数のプロットがプロットされるなら、式のそれぞれを識別するために凡例が書かれます。 その凡例で使われるラベルは、オプションlegendで与えることができます。 もしそのオプションが使われないなら、Maximaは式や関数名からラベルを生成します。

例:

よくある関数のプロット:

(%i1) plot2d (sin(x), [x, -%pi, %pi])$
./figures/plotting2

もし関数の増大が速すぎるなら、yオプションを使って、垂直軸の値を制限する必要があるかもしれません:

(%i1) plot2d (sec(x), [x, -2, 2], [y, -20, 20])$
plot2d: some values were clipped.
./figures/plotting3

プロットの外観は使うプロットプログラムに依存して異なるかもしれません。 プロットボックスが使用不可能になっている時、Xmaximaは矢印を使って軸をプロットします:

(%i1) plot2d ( x^2-1, [x, -3, 3], [y, -2, 10],
                      [box, false], [plot_format, xmaxima])$
./figures/plotting1

対数プロットの例:

(%i11) plot2d (exp(3*s), [s, -2, 2], [logy])$
./figures/plotting4

関数を名前でプロット:

(%i1) F(x) := x^2 $
(%i2) :lisp (defun |$g| (x) (m* x x x))
$g
(%i2) H(x) := if x < 0 then x^4 - 1 else 1 - x^5 $
(%i3) plot2d ([F, G, H], [u, -1, 1], [y, -1.5, 1.5])$
./figures/plotting5

パラメトリックに定義されたバタフライカーブのプロット:

(%i1) r: (exp(cos(t))-2*cos(4*t)-sin(t/12)^5)$
(%i2) plot2d([parametric, r*sin(t), r*cos(t), 
             [t, -8*%pi, 8*%pi], [nticks, 2000]])$
./figures/plotting6

7点だけでプロットする時の2回転「円」:

(%i1) plot2d ([parametric, cos(t), sin(t),
              [t, -2*%pi, 2*%pi], [nticks, 8]])$
./figures/plotting7

円のパラメトリック表現と一緒に、よくある関数のプロット。 プロットのサイズは、円を丸く、楕円のように変形しないように、 xとyオプションで調整されています。 これらの値は、このプロットを生成するのに使われたPostscript端末ではうまく機能します; あなたはあなたのスクリーンのために値を調整しなければいけないかもしれません。

(%i1) plot2d([[parametric, cos(t), sin(t),
              [t,0,2*%pi], [nticks, 80]],
        abs(x)], [x,-2,2], [y, -1.5, 1.5])$
plot2d: some values were clipped.
./figures/plotting8

x座標、y座標を別々に定義した点の離散集合のプロット:

(%i1) plot2d ([discrete, [10, 20, 30, 40, 50],
                         [.6, .9, 1.1, 1.3, 1.4]])$
./figures/plotting9

それぞれの点を別々に定義し、点を繋ぐ線をなくした、前の例で示された同じ点:

(%i1) plot2d([discrete, [[10, .6], [20, .9], [30, 1.1],
                         [40, 1.3], [50, 1.4]]],
                        [style, points])$
./figures/plotting10

この例では、3つの列を持つテーブルがファイル”data.txt”に保存され、 読み込まれ、2番目、3番目の列は2つの軸上にプロットされます:

(%i1) with_stdout ("data.txt", for x:0 thru 10 do 
                                   print (x, x^2, x^3))$
(%i2) data: transpose ( read_matrix ("data.txt"))$
(%i3) plot2d ([discrete, transpose(data)[2], transpose(data)[3]],
  [style,points], [point_type,diamond], [color,red])$
./figures/plotting11

実験データ点を、データを予測する理論的関数と一緒にプロット:

(%i1) xy: [[10, .6], [20, .9], [30, 1.1], [40, 1.3], [50, 1.4]]$
(%i2) plot2d([[discrete, xy], 2*%pi*sqrt(l/980)], [l,0,50],
        [style, points, lines], [color, red, blue],
        [point_type, asterisk],
        [legend, "experiment", "theory"],
        [xlabel, "pendulum's length (cm)"],
        [ylabel, "period (s)"])$
./figures/plotting12

プロットオプションに関する節も参照してください。

関数: plot3d (expr, x_range, y_range, …, options, …)
関数: plot3d ([expr_1, expr_2, expr_3], x_range, y_range, …, options, …)

2変数関数もしくはパラメトリック形式で定義された、1つか複数の表面のプロットを表示します。

プロットされる関数は、式か関数名として指定できます。 違った側面から表面を見るためにマウスを使ってプロットを回転することができます。

例:

よくある関数のプロット:

(%i1) plot3d (2^(-u^2 + v^2), [u, -3, 3], [v, -2, 2]);
./figures/plotting13

無限大に発散する関数を制限するためのzオプションの使用(この場合、関数はxとy軸上でマイナス無限だい); これは線のみ陰影なしでプロットする仕方も示します。

(%i1) plot3d ( log ( x^2*y^2 ), [x, -2, 2], [y, -2, 2], [z, -8, 4],
               [palette, false], [color, magenta, blue])$
./figures/plotting14

zの無限大は、いかなる漸近線上にも落ちないグリッドを選ぶことによっても避けることができます; この例は事前に定義されたパレットの1つ、この場合4番目のものを選択する仕方も示します:

(%i1) plot3d( log (x^2*y^2), [x, -2, 2], [y, -2, 2], 
         [grid, 29, 29],
         [palette, get_plot_option(palette,5)])$
./figures/plotting15

同じ領域を共有する同じプロットでの2つの表面; gnuplotでは2つの表面は同じパレットを使用します:

(%i1) plot3d ([2^(-x^2 + y^2), 4*sin(3*(x^2+y^2))/(x^2+y^2),
              [x, -3, 3], [y, -2, 2]])$
./figures/plotting16

異なる領域を持つ、同じ2つの表面; xmaximaでは、それぞれの表面は、オプションパレットで定義されたリストから選ばれた 異なるパレットを使います:

(%i1) plot3d ( [[2^(-x^2 + y^2),[x,-2,2],[y,-2,2]],
         4*sin(3*(x^2+y^2))/(x^2+y^2),
         [x, -3, 3], [y, -2, 2]], [plot_format,xmaxima])$
./figures/plotting17

パラメトリックに定義されたKleinの壷のプロット:

(%i1) expr_1:5*cos(x)*(cos(x/2)*cos(y)+sin(x/2)*sin(2*y)+3.0)-10.0$
(%i2) expr_2:-5*sin(x)*(cos(x/2)*cos(y) + sin(x/2)*sin(2*y) + 3.0)$
(%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, 40, 40])$
./figures/plotting18

球座標から直交座標に変換するのにあらかじめ定義された変換spherical_to_xyz を使った球調和のプロット。 spherical_to_xyzに関するドキュメンテーションを参照してください。

(%i1) plot3d (sin(2*theta)*cos(phi), [theta, 0, %pi],
              [phi, 0, 2*%pi],
              [transform_xy, spherical_to_xyz], [grid,30,60])$
./figures/plotting19

円筒座標から直交座標に変換するのにあらかじめ定義された変換polar_to_xyz を使った球面調和関数のプロット。 polarl_to_xyzに関するドキュメンテーションを参照してください。 この例は境界ボックスと凡例を消去する仕方も示します。

(%i1) plot3d (r^.33*cos(th/3), [r, 0, 1], [th, 0, 6*%pi],
         [grid, 12, 80],
         [transform_xy, polar_to_xy], [box, false],
         [legend,false])$
./figures/plotting20

球座標から直交座標への変換を使っての球のプロット。 xmaximaでは、球の対称形を維持するように3つの軸は同じ比でスケールされます。 同一色で異なる陰影のパレットが使われます:

(%i1) plot3d ( 5, [theta, 0, %pi], [phi, 0, 2*%pi],
         [plot_format,xmaxima],
         [transform_xy, spherical_to_xyz],
         [palette,[value,0.65,0.7,0.1,0.9]])$
./figures/plotting21

行列を使った2変数関数の定義。 関数の定義の中のシングルクォートに注意してください。 行列が整数添字を要求する状況に実際に至る時、plot3dが失敗しないためのものです。

(%i1) M: matrix([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 2], [1, 2, 3, 4],
                [1, 2, 3, 3])$
(%i2) f(x, y) := float('M [round(x), round(y)])$
(%i3) plot3d (f(x,y), [x, 1, 4], [y, 1, 4], [grid, 4, 4])$
apply: subscript must be an integer; found: round(x)
./figures/plotting22

elevationを零の等しく設定することで, 表面は地図として見ることができます。 その地図は、それぞれの色は違ったレベルを表現します。 オプションcolorboxは、 色とレベルの対応を示すのに使われます。 メッシュ線を使用不可にし、色が見やすいようにしています。

(%i1) plot3d (cos (-x^2 + y^3/4), [x, -4, 4], [y, -4, 4],
        [mesh_lines_color, false], [elevation, 0], [azimuth, 0],
        [colorbox, true], [grid, 150, 150])$
./figures/plotting23

プロットオプションについての節も参照してください。

システム変数: plot_options

このリストの要素は、プロットのデフォルトオプションを指定します。 もしplot2dもしくはplot3dがコールされる時、オプションが指定されたら、 その値は、デフォルトオプションより優先されます。 そうでなければ、plot_optionsの中の値が使われます。 デフォルトオプションは、set_plot_optionを使って割り当てられます。 それぞれのプロットコマンドに特化したローカルオプションがあり、それらは、この、グローバルオプションのリストには含まれません。

plot_optionsのそれぞれの要素は、2つ以上の項目のリストです。 最初の項目はオプション名で、残りはオプションに割り当てられる値です。 いくつかの場合、割り当てられた値はリストであり、複数の項目からなることがあります。

set_plot_optionget_option、プロットオプションの節も参照してください。

関数: set_plot_option (option)

プロットオプションの節にリストされているオプションのほとんどを受け付け、 それらをグローバル変数plot_optionsに保存します。

set_plot_optionは引数を評価し、 (与えられたオプションを変更した後、)完全なリストplot_optionsを返します。

plot_optionsget_option、プロットオプションの節も参照してください。

例:

grid値の変更。

(%i1) set_plot_option ([grid, 30, 40]);
(%o1) [[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]]
システム関数: spherical_to_xyz

plot3dのtransform_xyオプションに対する値として与えることができます。 その効果はplot3dでの2つの独立変数と関数を点の球座標 (1番目はz軸に対する角度、次にxy射影のx軸に対する角度、最後に原点からの距離) として解釈し、それらをx,y,z座標に変換することです。


12.4 Plotting Options

すべてのオプションは、この節のキーワードの1つで始まり、 1つ以上の値が続くリストで構成されます。 オプションのほとんどは (plot2d, plot3d, contour_plot, implicit_plot) どのプロットコマンドでも。また関数set_plot_optionの中でも使うことができます; 例外は以下のリストで指定されます。

プロットオプション: adapt_depth [adapt_depth, integer]

適応プロットルーチンで使われる分割の最大数です。

デフォルト値: 5

プロットオプション: axes [axes, symbol]

ここで、symboltrue, false, x, yのいずれかでありえます。 もしfalseなら、軸は表示されません; もしxyに等しいなら、xかy軸のみが表示され、 trueに等しいなら、両方の軸が表示されます。 このオプションはplot2dとimplicit_plotだけが使います。

デフォルト値: true

プロットオプション: azimuth [azimuth, number]

plot3dプロットは plot2dと同様の水平軸と垂直軸に関してx軸とy軸と、 紙から垂直に出てくるz軸で始まるものと考えることができます。 z軸はその後x軸の回りにelevationに等しい角度だけ回転され、 その後、xy平面は新しいz軸の回りに角度azimuthだけ回転されます。 このオプションはazimuthに関する値を単位、度で設定します。

デフォルト値: 30

elevationも参照してください。

プロットオプション: box [box, symbol]

もしtrueに設定されるなら、 境界枠がプロットに表示されます; もしfalseに設定されるなら、 枠は表示されません。

デフォルト値: true

プロットオプション: color [color, color_1, …, color_n]

plot2dとimplicit_plotでは、様々な曲線の色を定義します。 plot3dでは、パレットが使われない時、表面のメッシュ線の色を定義します; 表面の片方の側面は色color_1を持ち、逆の側面はcolor_2を(またはもし1つの色しかないなら、同じ色を)持ちます。

もし色よりも曲線や表面が多いなら、色は順に繰り返されます。 gnuplotを使う時、色は、 青、赤、緑、マゼンタ、シアンまたは黒です; xmaximaでは、色はそれらもしくは文字#で始まり、6桁の16進数字が続く文字列です; 2つは赤成分、2つは緑成分、2つが青成分です。 もし未知の色の名前が与えられたら、黒が代わりに使われます。

デフォルト値: blue, red, green, magenta, black, byan

プロットオプション: colorbox [colorbox, symbol]

ここで、symboltruefalseであり得ます。 もしtrueなら、 plot3dはzの違った値を表現するために、 違った色のパレットを使う時はいつでも、 zの値の大きさに従って使われた色を示す枠が右に示されます。 このオプションはxmaximaでは機能しません。

デフォルト値: false

プロットオプション: elevation [elevation, number]

plot3dプロットは plot2dでの水平と垂直軸にxとy軸に 紙から直立に立ったz軸から始まると考えられます。 その後、z軸はx軸の回りを elevationに等しい角度だけ回転し、 xy平面は新しいz軸の回りを azimuth角度だけ回転します。 このオプションはelevationの値を度単位で設定します。

デフォルト値: 60

azimuthも参照してください。

プロットオプション: grid [grid, integer, integer]

3次元プロットのためにx方向、y方向で使われるグリッド点の数を設定します。

デフォルト値: 30, 30

プロットオプション: legend [legend, string_1, …, string_n]
プロットオプション: legend [legend, false]

複数のプロットが示される時、プロットのラベルを指定します。 もし与えられたラベルの数より多くの式があるなら、ラベルは繰り返されます。 もし値falseが与えられるなら、凡例は表示されません。 デフォルトでは、式や関数の名前が使われます。また、点の離散集合に関しては、 単語discrete1, discrete2, …が使われます。 このオプションはset_plot_optiionで設定することができます。

プロットオプション: logx [logx]

水平軸を対数的にスケールするようにします。 set_plot_optionでは使うことはできません。

プロットオプション: logy [logy]

垂直軸を対数的にスケールするようにします。 set_plot_optionでは使うことはできません。

Plot option: mesh_lines_color [mesh_lines_color, color]

パレットが使われる時、plot3dがメッシュ線を描くのに使う色を設定します。 オプション colorと同じ色を受け付けます。 (colorで許される色のリストを参照してください。) 値 falseを与えて、メッシュ線を完全に消すこともできます。

デフォルト値: black

プロットオプション: nticks [nticks, integer]

plot2dで関数をプロットする時、 関数をプロットするための適応プロットルーチンによって使われる点の数の初期値を与えます。 plot2dやplot3dでパラメトリック関数をプロットする時、 プロットで表示される点の数を設定します。

デフォルト値: 29

プロットオプション: palette [palette, [palette_1], ..., [palette_n]]
プロットオプション: palette [palette, false]

1つのパレットか複数のパレットのリストで構成されます。 それぞれのパレットは4つの数が続くキーワード付きリストです。 最初の3つの数は、0と1の間でなければならず、 zの最小値に割り当てられる基本色の色調と飽和、値を定義します。 キーワードは3つの属性(色調、飽和、値)のいずれかがzの値に従っての増えることを指定します。 その最後の数は1よりも大きいこともマイナスでもありえます; 変更された属性の対応する値は法1で丸められます。

gnuplotはリストの中の最初のパレットだけを使います; xmaximaは、複数の表面が一緒にプロットされる時、リストの中のパレットを順に使います; パレットの数が尽きたら、それらは順に繰り返されます。

メッシュ線の色はオプションmesh_lines_colorで与えられます。 もしpaletteが値falseを与えられたら、 表面は陰影されず、曲線のメッシュだけで表されます。 その場合、線の色はオプションcolorで決定されます。

デフォルト値: [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]

プロットオプション: plot_format [plot_format, format]

ここでformatは以下のいずれかです; gnuplot, xmaxima, mgnuplot, gnuplot_pipes.

プロットで使われるフォーマットを設定します。

デフォルト値: Windowsシステムではgnuplot, 他のシステムではgnuplot_pipes

プロットオプション: plot_real_part [plot_real_part, symbol]

trueに設定される時、プロットされる関数は 実数値がプロットされる複素関数と見なされます; これはrealpart(function)をプロットすることと同値です。 もしfalseに設定されたら、 関数が実数値を与えない時には何も表示されません。 例えば、xが負の時、log(x)は、 実数値がlog(abs(x))に等しい複素数値を与えます; もしplot_real_parttrueだったなら、 log(-5)log(5)としてプロットされますが、 もしplot_real_partfalseだったなら、 何もプロットされません。

デフォルト値: false

プロットオプション: point_type [point_type, type_1, …, type_n]

gnuplotでは、 , each set of points to be plotted with the style スタイル“points”か“linespoints”でプロットされた点のそれぞれの集合は このリストから取られたオブジェクトで順に表されます。 もしこのリスト内のオブジェクト以上に点の集合があるなら、 それらは順に繰り返されます。 使うことができる可能なオブジェクト: bullet, circle, plus, times, asterisk, box, square,triangle, delta, wedge, nabla, diamond, lozenge

デフォルト値: bullet, circle, plus, times, asterisk, box, square,triangle, delta, wedge, nabla, diamond, lozenge

プロットオプション: psfile [psfile, string]

このオプションは、プロットをスクリーンに表示する代わりに、 stringに等しい名前のポストスクリプトファイルに保存します。 デフォルトでは、そのファイルは、変数maxima_tempdirで定義されたディレクトリに 生成されます; 変数の値を変えて、違うディレクトリにファイルを保存できます。

プロットオプション: run_viewer [run_viewer, symbol]

プロットフォーマット用の適切なビューアを走らせるかどうか制御します。

デフォルト値: true

プロットオプション: style [style, type_1, …, type1_n]
プロットオプション: style [style, [style_1], …, [style_n]]

様々な関数やデータ一式のために2dプロットで使われるスタイル。 単語styleの後には、1つ以上のスタイルが続きます。 もし与えられたスタイルよりも多くの関数やデータ集合があったら、スタイルは繰り返されます。 それぞれのスタイルは、実線のためにはlines、孤立点のためにはpoints、 線分と孤立点のためにはlinespoints、点線のためにはdotsを取り得ます。 Gnuplotでは、impulsesスタイルも使えます。

スタイルのそれぞれは、いくつかの追加のパラメータとリストの中に入れることができます。 linesは、1つか2つの数を取ります: 線の太さと、色を指定する整数。 デフォルトの色コードは、1: 青, 2: 赤, 3: マゼンタ, 4: オレンジ, 5: ブラウン, 6: ライム, 7: アクア、です。 もしX11ではない端末でGnuplotを使うなら、これらの色は、違っているかもしれません; 例えば、もしオプション[gnuplot_term,ps]を使うなら、色インデックス4は、 オレンジではなく、黒に対応します。

pointsは、1つか2つか3つのパラメータを取ります; 最初のパラメータは、点の半径、 2番目のパラメータは、同じ色を選択する(linesで使われるコードと同じ)整数、 3番目のパラメータは現在、Gnuplotでだけ使われており、点の代わりにいくつかのオブジェクトに対応します。オブジェクトのデフォルト値は、1: 黒丸, 2: 白丸, 3: 十字, 4: ×, 5: 米印, 6: 黒四角, 7: 白四角, 8: 黒三角, 9: 白三角, 10: 黒逆三角, 11: 白逆三角, 12: 黒菱形, 13: 白菱形、です。

linesdotsは、4つまでのパラメータを取ります; 線の太さ、点の半径、色、点を置き換えるオブジェクトのタイプ。

デフォルト値: lines (太さ1で、オプションcolorで与えられた最初の色を持つ線で結んだ点一式をプロットします)

colorpoint_typeも参照してください。

プロットオプション: t [t, min, max]

パラメトリックプロットのデフォルトの範囲。

デフォルト値: -3, 3

プロットオプション: transform_xy [transform_xy, symbol]

ここで、symbolfalseか 関数transform_xyを使うことで得られる結果をとり得ます。 もしfalseと違うなら、 plot3dで3座標を変換するのに使われます。

デフォルト値: false

make_transform, polar_to_xy, spherical_to_xyzを参照してください。

プロットオプション: x [x, min, max]

2dプロットコマンドの最初の(またはplot3dの最初の二つのどちらかの) オプションとして使われる時、 1番目の独立変数がxであることを示し、その範囲を設定します。 最初のオプションの後(またはplot3dでは2番目のオプションの後)、 プロット内で示される有効な水平領域を定義するために、 再び使うことができます。

プロットオプション: xlabel [xlabel, string]

1番目の軸をラベルするstringを指定します; もしこのオプションが使われないなら、 plot2dかimplicit_plotで関数をプロットする時、そのラベルは独立変数の名前です。 plot3dで表面を、もしくはcontour_plotで等高線をプロットする時、 そのラベルは1番目の変数の名前です。 パラメトリックプロットの場合、1番目の式です。 set_plot_optionでは使うことはできません。

プロットオプション: y [y, min, max]

plot3dでの最初の2つのオプションの1つとして使われる時、 独立変数の1つがyであることを示し、その範囲を設定します。 そうでなければ、 プロットで示される2番目の変数の有効領域を定義します。

プロットオプション: ylabel [ylabel, string]

二番目の軸をラベルするstringを指定します; もしこのオプションが使われないなら、 plot2dやimplicit_plotで関数をプロットする時、そのラベルは、”y”となり、 plot3dで表面をプロットするときや、contour_plotで等高線をプロットする時、 二番目の変数名となり、 パラメトリックプロットの場合には、二番目の式になります。 set_plot_optionでは使うことはできません。

プロットオプション: z [z, min, max]

プロットで示されるzの値の有効範囲を設定するためにplot3dで使われます。

プロットオプション: zlabel [zlabel, string]

plot3dを使う時、第三軸をラベルするstringを指定します。 もしこのオプションが使われないなら、 そのラベルは、 表面をプロットする時は“z”となり、 パラメトリックプロットの場合には三番目の式になります。 set_plot_optionでは使うことはできません。 また、plot2d, implicit_plotでは無視されます。


12.5 Gnuplot Options

gnuplotに特化したプロットオプションがいくつかあります。 これらのオプションのいくつかは、gnuplotコマンドそのもので、文字列として指定されます。 詳細はgnuplotドキュメンテーションを参照してください。 ほとんどの場合、これらのオプションは、 より一般的な上記のオプションの1つで置き換えることができます; これらの場合、より一般的な形式を使うことをお勧めします。

プロットオプション: gnuplot_term

gnuplot用の出力端末タイプを設定します。

  • default (デフォルト値)

    Gnuplot出力が、別のグラフィカルなウィンドウに表示されます。

  • dumb

    Gnuplot出力が、Mグラフィックスの"ASCIIアート"近似で、Maximaコンソールに表示されます。

  • ps

    Gnuplotが、ポストスクリプトページ記述言語でコマンドを生成します。 もしオプションgnuplot_out_filefilenameに設定されているなら、 gnuplotは、filenameにポストスクリプトコマンドを書きます。 そうでなければ、maxplot.psファイルとして保存します。

  • 他のいかなる有効なgnuplot端末仕様

    Gnuplotは、png, jpeg, svgのような多くの他のグラフィカルフォーマットで出力を 生成することができます。 これらのフォーマットすべてでプロットを生成するに、gnuplot_termに 任意のサポートされたgnuplot端末名(シンボル)もしくは、任意の有効なオプションを伴う gnuplot端末フル仕様(文字列)さえ設定できます。 例えば、[gnuplot_term,png]は、PNG (Portable Network Graphics)形式で 出力を生成する一方、[gnuplot_term,"png size 1000,1000"]は、 1000x1000ピクセルサイズのPNGを生成します。

    もしオプションgnuplot_out_filefilenameに設定されたら、 gnuplotは、filenameに出力を書き込みます。 そうでなければ、maxplot.termファイルに書き込みます。 ここで、termはgnuplot端末名です。

プロットオプション: gnuplot_out_file

gnuplot_termオプションと関連して使われる時、 Gnuplotがサポートするグラフィックフォーマットの1つで、 ファイルにプロットを保存するのに使われます。 もしポストスクリプトファイルを生成したければ、 代わりにオプション psfileを使うことができます。 これは、Openmathでも機能し、たった1つのオプションで同じことができます。

[gnuplot_term, png], [gnuplot_out_file, "graph3.png"]
プロットオプション: gnuplot_pm3d

falseの値では、PM3Dモードの使用を抑制するのに使われます。 PM3Dモードはデフォルトで使用可能です。

プロットオプション: gnuplot_preamble

プロットを描く前に、gnuplotコマンドを挿入します。 有効などんなgnuplotコマンドも使うことができます。 複数のコマンドは、セミコロンで分離されなければいけません。 示される例はログスケールプロットを生成します。 gnuplot_preambleのデフォルト値は、空の文字列""です。

プロットオプション: gnuplot_curve_titles

これは、上記で記載したlegendで置き換えられた古いオプションです。

プロットオプション: gnuplot_curve_styles

これは、上記で記載したstyleで置き換えられた古いオプションです。

プロットオプション: gnuplot_default_term_command

デフォルト端末の端末タイプを設定するgnuplotコマンド。 デフォルト値は、set term popです。

プロットオプション: gnuplot_dumb_term_command

ダム端末の端末タイプを設定するgnuplotコマンド。 デフォルト値は、"set term dumb 79 22"です。 これは、79文字 x 22文字のテキスト出力を生成します。

プロットオプション: gnuplot_ps_term_command

ポストスクリプト端末の端末タイプを設定するgnuplotコマンド。 デフォルト値は、 "set size 1.5, 1.5; set term postscript eps enhanced color solid 24", です。 これは、サイズをgnuplotのデフォルトの1.5倍に設定し、フォントサイズを24に設定などします。 set term postscriptの詳細については、gnuplotドキュメンテーションを 参照してください。


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12.6 Gnuplot_pipes Format Functions

関数: gnuplot_start ()

gnuplot_pipesフォーマットでのプロットのため使われるgnuplotへのパイプを開きます。 プロットの前に手動でパイプを開く必要はありません。

関数: gnuplot_close ()

gnuplot_pipesフォーマットで使われたgnuplotへのパイプを閉じます。

関数: gnuplot_restart ()

gnuplot_pipesフォーマットで使われたgnuplotへのパイプを閉じて、 新しいパイプを開きます。

関数: gnuplot_replot ()
関数: gnuplot_replot (s)

gnuplotウィンドウを更新します。 もしgnuplot_replotが、文字列sの中のgnuplotコマンドを引数としてコールされたなら、 sはウィンドウが再プロットされる前にgnuplotに送られます。

関数: gnuplot_reset ()

gnuplot_pipesフォーマットと一緒に使われるgnuplotの状態をリセットします。 gnuplotウィンドウを更新するには、 gnuplot_resetの後にgnuplot_replotをコールください。


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13 File Input and Output


13.1 Comments

Maximaの入力の中のコメントは、/**/の間の任意のテキストです。

Maximaのパーサは、コメントを、入力外リームでのトークンを見つけるための空白として扱います; コメントで常にトークンは終わります。 a/* foo */bのような入力は、1つのトークンabではなく、2つのトークン、abを含みます。 そうでなければ、Maximaはコメントを無視します; コメントの中身も位置もパースされた入力式に残りません。

コメントは任意の深さに入れ子にすることができます。 /**/の区切り記号はマッチングペアを形作ります。 /*の数は*/と同じでなければいけません。

例:

(%i1) /* aa is a variable of interest */  aa : 1234;
(%o1)                         1234
(%i2) /* Value of bb depends on aa */  bb : aa^2;
(%o2)                        1522756
(%i3) /* User-defined infix operator */  infix ("b");
(%o3)                           b
(%i4) /* Parses same as a b c, not abc */  a/* foo */b/* bar */c;
(%o4)                         a b c
(%i5) /* Comments /* can be nested /* to any depth */ */ */  1 + xyz;
(%o5)                        xyz + 1
Syntax ·

13.2 Files

ファイルは、単に、データやテキスト含む、特別なストレージデバイスのある領域です。 ディスク上のファイルは、比喩的に「ディレクトリ」の中にグループ化されます。 ディレクトリは、単にファイルのリストです。 ファイルを扱うコマンドは以下の通りです:

save, load, loadfile, stringout, batch, demo, writefile, closefile,と appendfile

ファイル名がplot2dsavewritefileのような関数に渡され、 ファイル名がパスを含まない時、Maximaは現在のワーキングディレクトリにファイルを保存します。 現在のワーキングディレクトリはWindowsやLinuxのようなシステムと、インストールに依存します。


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13.3 Functions and Variables for File Input and Output

関数: appendfile (filename)

コンソールの筆記録をfilenameに追加します。 appendfileは、 筆記録ファイルが、存在すれば、いつも追加されることを除いて、 writefileと同じです。

closefileは、appendfilewritefileによって開かれた筆記録ファイルを閉じます。

関数: batch (filename)
関数: batch (filename, option)

batch(filename)はMaximaの式をfilenameから読み込み、評価します。 batchは、リストfile_search_maximaの中でfilenameを検索します。 file_searchも参照してください。

batch(filename, demo)は、 demo(filename)ようなものです。 この場合、batchは、リストfile_search_demoの中で filenameを検索します。 demoを参照してください。

batch(filename, test)は、 オプションdisplay_all=trueを付けたrun_testsuiteようなものです。 この場合、batchは、 run_testsuiteのようにリストfile_search_testsではなく、 リストfile_search_maximaの中でfilenameを検索します。 更に、run_testsuiteはリストtestsuite_filesの中にあるテストを実行します。 batchを使うと、どんなファイルもテストモードで実行することが可能です。 ファイルはリストfile_search_maximaの中であってもいいです。 これはテストファイルを書いている時に便利です。

filenameは、一連のMaximaの式より成り、それぞれの式は、;もしくは$で終了します。 特殊変数%と関数%thは、ファイル内での前の結果を参照します。 ファイルは:lisp構成子を含むかもしれません。 ファイルの中の空白、タブ、改行は無視されます。 適した入力ファイルは、テキストエディタもしくは、stringout関数で作ることができます。

batchは、それぞれの入力式をfilenameから読み込み、 入力をコンソールに表示し、 対応する出力式を計算し、 出力式を表示します。 入力ラベルは入力式に割り当てられ、出力ラベルは出力式に割り当てられます。 batchは、エラーがない限り、ファイルの中のすべての入力式を評価します。 もしユーザー入力が(例えば、asksignaskintegerによって)要求されたら、 batchは、ポーズして必要な入力を入手し、続けます。

コンソールでcontrol-Cをタイプすることで、batchを停止させることが可能かもしれません。 control-Cの効果は、基礎となるLispの実装に依存します。

batchにはいくつか用法があります。 役立つコマンドラインの蓄積を供給したり、 エラーのないデモンストレーションを与えたり、 複雑な問題を解く時、人の考えを整理するのを助けたり。

batchは引数を評価します。 第二引数なしで呼び出されたり、オプションdemoで呼び出された時、 batchfilenameのパスを文字列として返します。 オプションtestで呼び出された時、 戻り値は、空のリスト[]か、filenameと失敗したテストの数を含むリストです。

load, batchload, demoも参照してください。

関数: batchload (filename)

filenameからMaximaの式を読み込み、評価します。 入力式や出力式を表示しません。 ラベルを出力式に割り当てません。 しかし、(printdescribeが生成するような)プリント文の出力は表示されます。

特殊変数%や関数%thは、 ファイルの中の結果ではなく、対話インタープリタからの以前の結果を参照します。 ファイルは:lisp構成子を含むことはできません。

batchloadは、filenameのパスを文字列として返します。 batchloadは引数を評価します。

batchloadも参照してください。

関数: closefile ()

writefileappendfileで開いたトランスクリプトファイルを閉じます。

オプション変数: file_output_append

デフォルト値: false

file_output_appendは、 ファイル出力関数が出力ファイルに追加するか、ファイルを切り詰めるか決めます。 file_output_appendtrueの時、 ファイル出力関数は出力ファイルに追加します。 そうでなければ,出力ファイルは切り詰められます。

save, stringout, with_stdoutは、file_output_appendを考慮します。 出力ファイルを書き出す他の関数はfile_output_appendを考慮しません。 特に、プロット感巣や変換関数は常に出力ファイルを切り詰め、 texappendfileはいつも追加します。

関数: filename_merge (path, filename)

pathfilenameから修正されたパスを構成します。 もし、pathの最後の構成要素が形式###.somethingなら、 構成要素は、filename.somethingに置き換えられます。 そうでなければ、最後の構成要素は単にfilenameに置き換えられます。

結果はLispのパス名オブジェクトです。

関数: file_search (filename)
関数: file_search (filename, pathlist)

file_searchは、ファイルfilenameを検索し、 もし見つかれば、(文字列として)ファイルへのパスを返します; そうでなければ、file_searchfalseを返します。 file_search (filename)は、 デフォルトのサーチディレクトリを検索します。 デフォルトのサーチディレクトリは、file_search_maxima, file_search_lisp, file_search_demo変数によって指定されます。

file_searchは、 名前を「ワイルドカード」ファイルサーチパターンにマッチさせようとする前に、 最初に、渡された実際の名前が存在するかチェックします。 ファイルサーチパターンに関連したfile_search_maximaを参照してください。

引数filenameは、パスとファイル名、もしくは単にファイル名、もしくは、 もしファイルサーチディレクトリがファイルサーチパターンを含むなら、単にファイル名のベース(拡張子なし)、を取り得ます。 例えば、

file_search ("/home/wfs/special/zeta.mac");
file_search ("zeta.mac");
file_search ("zeta");

ファイルが存在していて、/home/wfs/special/###.macfile_search_maximaに中にあるという仮定の下で、上記すべては同じファイルを見つけます。

file_search (filename, pathlist)は、 pathlistによって指定されたディレクトリの中だけを検索します。 ここで、pathlistは文字列のりすとです。 引数pathlistは、デフォルトの検索ディレクトリに取って代わります。 だから、もしパスリストが与えられたら、デフォルトの検索ディレクトリのいずれでもなく、file_searchは指定されたところだけを検索します。 pathlistの中に1つのディレクトリだけしかない場合でさえ、まだ、 それは、要素1つのリストとして与えられなければいけません。

ユーザーはデフォルト検索ディレクトリを修正できます。 file_search_maximaを参照してください。

file_searchは、file_search_maximafile_search_lispを を検索ディレクトリとして、 loadによって呼び出されます。

オプション変数: file_search_maxima
オプション変数: file_search_lisp
オプション変数: file_search_demo
オプション変数: file_search_usage
オプション変数: file_search_tests

これらの変数は、load, demoや他のいくつかのMaximaの関数が検索する ディレクトリのリストを指定します。 これらの変数のデフォルト値は、Maxima員ストレーションの様々なディレクトリを名指ししています。

ユーザーは、 デフォルト値を置き換えるか、ディレクトリを追加することで、 これらの変数を変更できます 例えば、

file_search_maxima: ["/usr/local/foo/###.mac",
    "/usr/local/bar/###.mac"]$

は、file_search_maximaのデフォルト値を置き換える一方、

file_search_maxima: append (file_search_maxima,
    ["/usr/local/foo/###.mac", "/usr/local/bar/###.mac"])$

は、2つのディレクトリを追加します。 ファイルmaxima-init.macに Maximaが起動した時にファイル検索パスが自動的に割り当てられるような式を入れておくと便利かもしれません。 Introduction for Runtime Environmentも参照してください。

特別な「ワイルドカード」構造によって、ファイル名の拡張子やパスを多重にしてすることができます。 文字列###は、求められている名前に拡張される一方、 カーリ括弧{foo,bar,baz}で囲まれた、コンマで分離されたリストは多重文字列に拡張されます。 例えば、求められてる名前がneumannとすると、

"/home/{wfs,gcj}/###.{lisp,mac}"

は、/home/wfs/neumann.lisp, /home/gcj/neumann.lisp, /home/wfs/neumann.mac, /home/gcj/neumann.macに展開されます。

関数: file_type (filename)

filenameの中身について、ファイル名拡張子を下に、推測を返します。 filenameは、実際のファイルを参照する必要はありません; ファイルを開いたり、中身を探索したりはしません。

戻り値はシンボルであり、object, lisp, maximaのいずれかです。 もし拡張子がfile_type_maximaの中の値の1つと一致したら、 file_typemaximaを返します。 もし拡張子が"file_type_lispの中の値の1つと一致したら、 file_typelispを返します。 上のいずれでもないなら、file_typeobjectを返します。

pathname_typeも参照してください。

デフォルト値に関しては、file_type_maximafile_type_lispを 参照してください。

例:

(%i2) map('file_type,
          ["test.lisp", "test.mac", "test.dem", "test.txt"]);
(%o2)            [lisp, maxima, maxima, object]
オプション変数: file_type_lisp

デフォルト値: [l, lsp, lisp]

file_type_lispは、 maximaがLispソースファイルの印として認識するファイル拡張子のリストです。

file_typeも参照してください。

オプション変数: file_type_maxima

デフォルト値: [mac, mc, demo, dem, dm1, dm2, dm3, dmt]

file_type_maximaは、 maximaがMaximaソースファイルの印として認識するファイル拡張子のリストです。

file_typeも参照してください。

関数: load (filename)

filenameの中の式を評価します。 そして、変数、関数、他のオブジェクトをMaximaにもたらします。 、filenameから再生されたバインドは存在するオブジェクトのバインドを上書きします(clobber)。 ファイルを見つけるために、 loadは、探索ディレクトリとしてfile_search_maximafile_search_lispを引数としてfile_searchをコールします。 もしloadが成功したら ファイルの名前を返します。 そうでなければ、loadはエラーメッセージを出力します。

loadは、LispコードでもMaximaコードでも等しく機能します。 save, translate_file, compile_file―これらはLispコードを生成します―が生成したファイルはすべてloadによって処理できます。 loadは、Lispファイルをロードするためにloadfileをコールし、 Maximaファイルをロードするためにbatchloadをコールします。

loadは、Maximaファイルの中で:lisp構成子を認識しません。 filenameを処理する時、 グローバル変数_, __, %, %thは、 loadがコールされた時バインドされていた値を持ちます。

loadfile, batch, batchload, demoも参照してください。 loadfileはLispファイルを処理します; batch, batchload, demoはMaximaファイルを処理します。

ファイル探索メカニズムについてもっと詳しいことはfile_searchを参照してください。

loadは引数を評価します。

システム変数: load_pathname

デフォルト値: false

関数loadや、loadfilebatchloadを使ってファイルがロードされる時、 システム変数load_pathnameは処理するファイルのパス名を示します。

変数load_pathnameはロード中にファイルからアクセスすることができます。

例:

ディレクトリ

"/home/dieter/workspace/mymaxima/temp/"に、以下のコマンドを含む

バッチファイルtest.macがあるとしましょう。

print("The value of load_pathname is: ", load_pathname)$
print("End of batchfile")$

すると、以下の出力を得ます。

(%i1) load("/home/dieter/workspace/mymaxima/temp/test.mac")$
The value of load_pathname is:  
                   /home/dieter/workspace/mymaxima/temp/test.mac 
End of batchfile
関数: loadfile (filename)

filenameの中のLisp式を評価します。 loadfileは、file_searchを呼び出しません。 だから、filenameはファイル拡張子とファイルを見つけるのに必要なパスも含まなければいけません。

loadfileは、save, translate_file, compile_fileによって生成されたファイルを処理できます。 ユーザーは、loadfileの代わりにloadを使うほうが便利だと気づくでしょう。

オプション変数: loadprint

デフォルト値: true

loadprintは、ファイルがロードされた時、メッセージを表示するかどうか告げます。

  • loadprinttrueの時, いつもメッセージを表示します。
  • loadprint'loadfileの時, ファイルが関数loadfileによってロードされた時だけメッセージを表示します。
  • loadprint'autoloadの時、 ファイルが自動的にロードされた時だけメッセージを表示します。 setup_autoloadを参照してください。
  • loadprintfalseの時, メッセージは決して表示されません。
オプション変数: packagefile

デフォルト値: false

他の人が使うパッケージ(ファイル)を生成するためにsavetranslateを使う パッケージデザイナは、 ファイルがロードされる時必要な場合を除いて、 Maximaの情報リスト(例えば、values, functions)に情報が追加されることを抑制するために、packagefile: trueを設定したいかもしれません。 この方法によれば、 ユーザーが自身のデータを追加した時ユーザーの方法では パッケージの中身は、得られないでしょう。 これは、起こりうる名前衝突の問題を解決はしないことに注意してください。 このフラグは、パッケージファイルへの出力であるものに素直に影響することにも注意してください。 フラグをtrueに設定することは、 Maxima初期化ファイルを生成するにも役に立ちます。

関数: pathname_directory (pathname)
関数: pathname_name (pathname)
関数: pathname_type (pathname)

これらの関数はpathnameの構成要素を返します。

例:

(%i1) pathname_directory("/home/dieter/maxima/changelog.txt");
(%o1)                 /home/dieter/maxima/
(%i2) pathname_name("/home/dieter/maxima/changelog.txt");
(%o2)                       changelog
(%i3) pathname_type("/home/dieter/maxima/changelog.txt");
(%o3)                          txt
関数: printfile (path)

pathという名前のファイルをコンソールに表示します。 pathは、文字列もしくはシンボルです; もしシンボルなら、文字列に変換されます。

もしpathが現在のワーキングディレクトリからアクセス可能なファイル名なら、 そのファイルがコンソールに表示されます。 そうでなければ、 printfileは、 filename_mergeを介してfile_search_usageの要素のそれぞれに pathを追加することでファイルを見つけようとします。

printfileは、もしpathが存在しているファイルを示しているなら、 pathを返し、そうでなければ、 成功したファイル名マージの結果を返します。

関数: tcl_output (list, i0, skip)
関数: tcl_output (list, i0)
関数: tcl_output ([list_1, …, list_n], i)

リストの要素を、 カーリ括弧{ }で囲んで表示します。 Tcl/Tk言語でプログラムの一部として適した形です。

tcl_output (list, i0, skip) は、 要素i0で始まり、要素i0 + skip, i0 + 2 skip, などを表示するよう、listを表示します。

tcl_output (list, i0)は、 tcl_output (list, i0, 2)と同値です。

tcl_output ([list_1, ..., list_n], i)は、 list_1, …, list_ni番目の要素を表示します。

例:

(%i1) tcl_output ([1, 2, 3, 4, 5, 6], 1, 3)$

 {1.000000000     4.000000000     
 }
(%i2) tcl_output ([1, 2, 3, 4, 5, 6], 2, 3)$

 {2.000000000     5.000000000     
 }
(%i3) tcl_output ([3/7, 5/9, 11/13, 13/17], 1)$

 {((RAT SIMP) 3 7) ((RAT SIMP) 11 13) 
 }
(%i4) tcl_output ([x1, y1, x2, y2, x3, y3], 2)$

 {$Y1 $Y2 $Y3 
 }
(%i5) tcl_output ([[1, 2, 3], [11, 22, 33]], 1)$

 {SIMP 1.000000000     11.00000000     
 }
関数: save (filename, name_1, name_2, name_3, …)
関数: save (filename, values, functions, labels, …)
関数: save (filename, [m, n])
関数: save (filename, name_1=expr_1, …)
関数: save (filename, all)
関数: save (filename, name_1=expr_1, name_2=expr_2, …)

filenameに、name_1, name_2, name_3, …,の現在値を 保存します。 引数は、変数、関数、他のオブジェクトの名前です。 もし名前が関連づけられた値や関数を持たないなら、無視されます。 saveは、filenameを返します。

saveは、データをLisp式の形式で保存します。 saveで保存されたデータは、load (filename)によって回復できます。 loadを参照してください。

グローバルフラグ file_output_appendは、 saveが出力ファイルに追加するか、切り詰めるか決めます。 file_output_appendtrueの時、 saveは出力ファイルに追加します。 そうでなければ、saveは出力ファイルを切り詰めます。 どちらの場合も、もしファイルが存在しなければ、saveはファイルを生成します。

特殊形式save (filename, values, functions, labels, ...) は、values, functions, labels, などと名付けられた項目を 保存します。 名前は、変数infolistsによって指定された任意のものです。 valuesは、ユーザー定義変数すべてから成ります。

特殊形式save (filename, [m, n])は、 mからnまでの入力ラベル、出力ラベルの値を保存します。 mnは、整数リテラルでなければならないことに注意してください。 例えば、save ("foo.1", %i42, %o42)のように、 入力ラベル、出力ラベルは1つ1つ保存することもできます。 save (filename, labels)は、 入力ラベル出力ラベルすべてを保存します。 保存されたラベルが回復された時、それらは存在していたラベルを負かします。

特殊形式save (filename, name_1=expr_1, name_2=expr_2, ...)は、 expr_1, expr_2, …,の値をname_1, name_2, …という名前で保存します。 例えば、save ("foo.1", aa=%o88)のように、 この形式を入力ラベル出力ラベルに適用することは便利です。 この形式の等式の右辺は任意の式であり、その式は評価されます。 この形式は、新しい名前を現在のMaximaの環境に導入はせず、 ただ、filenameにそれらを保存します。

これらの特殊形式とsaveの一般形式は自由に混在させることができます。 例えば、save (filename, aa, bb, cc=42, functions, [11, 17])

特殊形式save (filename, all)は、Maximaの現在の状態を保存します。 これは、自動的に定義された項目はもちろん、ユーザー定義の変数、関数、配列などすべてを 含みます。 保存される項目は、 もしそれらがユーザーによって新しい値を割り当てられたなら、 file_search_maximashowtimeのようなシステム変数を含みます。 myoptionsを参照してください。

savefilenameを評価し、他の引数すべてをクォートします。

関数: stringout (filename, expr_1, expr_2, expr_3, …)
関数: stringout (filename, [m, n])
関数: stringout (filename, input)
関数: stringout (filename, functions)
関数: stringout (filename, values)

stringoutは、 式が入力としてタイプされたのと同じ形式で、式をファイルに書き込みます。 なので、ファイルはbatchdemoコマンドの入力として使えますし、 どんな目的のためでも編集できます。 stringoutは、writefileが進行中の間に実行することができます。

グローバルフラグfile_output_appendは、 stringoutが出力ファイルに追加するか、切り詰めるか決めます。 file_output_appendtrueの時、 stringoutは、出力ファイルに追加します。 そうでなければ、stringoutは出力ファイルを切り詰めます。 どちらの場合も、もしファイルが存在しなければ,stringoutはファイルを生成します。

stringoutの一般形式は、1つ以上の式の値を出力ファイルに書き込みます。 もし式が変数なら、変数の値だけが書き込まれ、変数名は書き込まれないことに注意してください。 役に立つ特殊な場合として、式は、 入力ラベル(%i1, %i2, %i3, …)もしくは出力ラベル(%o1, %o2, %o3, …)でもよいです。 )

もしgrindtrueなら、 stringoutは、grindフォーマットを使って出力をフォーマットします。 そうでなければ、stringフォーマットが使われます。 grindstringを参照してください。

特殊形式stringout (filename, [m, n])は、 mからnまでの入力ラベルの値を書き込みます。

特殊形式 stringout (filename, input)は、 入力ラベルすべてをファイルに書き込みます。

特殊形式stringout (filename, functions)は、 (グローバルリストfunctionsで名付けられた)ユーザー定義関数すべてをファイルに書き込みます。

特殊形式stringout (filename, values)は、 (グローバルリストvaluesで名付けられた)ユーザーが割り当てた変数すべてをファイルに書き込みます。 変数それぞれは、変数名とコロンとその値という割り当て文として出力されます。 stringoutの一般形式は変数を割り当て文として出力しないことに注意してください。

関数: tex (expr)
関数: tex (expr, destination)
関数: tex (expr, false)
関数: tex (label)
関数: tex (label, destination)
関数: tex (label, false)

TeXドキュメントの準備に適した式の表現を出力します。 結果は、ドキュメントの断片です。 それは、より大きなドキュメントにコピーすることができますが、それ自身では処理されません。

tex (expr)は、exprのTeX表現をコンソールに出力します。

tex (label)は、labelで名付けられた式のTeX表現を出力し、 (式の左に表示されるよう)等式ラベルをそれに割り当てます。 TeX等式ラベルは、Maximaラベルと同じです。

destinationは、出力ストリームもしくはファイル名です。 destinationがファイル名の時、 texは、ファイルに出力を追加します。 関数openwopenaは、出力ストリームを生成します。

tex (expr, false)tex (label, false)は、 TeX出力を文字列として返します。

texは、最初の引数がラベルかどうか見るためにテストした後、最初の引数を評価します。 クォートクォート''は、引数の評価を強制し、 その結果、テストをだめにして、ラベルを妨げます。

texputも参照してください。

例:

(%i1) integrate (1/(1+x^3), x);
                                    2 x - 1
                  2            atan(-------)
             log(x  - x + 1)        sqrt(3)    log(x + 1)
(%o1)      - --------------- + ------------- + ----------
                    6             sqrt(3)          3
(%i2) tex (%o1);
$$-{{\log \left(x^2-x+1\right)}\over{6}}+{{\arctan \left({{2\,x-1
 }\over{\sqrt{3}}}\right)}\over{\sqrt{3}}}+{{\log \left(x+1\right)
 }\over{3}}\leqno{\tt (\%o1)}$$
(%o2)                          (\%o1)
(%i3) tex (integrate (sin(x), x));
$$-\cos x$$
(%o3)                           false
(%i4) tex (%o1, "foo.tex");
(%o4)                          (\%o1)

tex (expr, false)はTeX出力を文字列として返します。

(%i1) S : tex (x * y * z, false);
(%o1) $$x\,y\,z$$
(%i2) S;
(%o2) $$x\,y\,z$$
関数: tex1 (e)

eのTeX出力を表現する文字列を返します。 TeX出力は、等式や他の任意の環境のため、区切り記号で囲まれません。

例:

(%i1) tex1 (sin(x) + cos(x));
(%o1)                     \sin x+\cos x
関数: texput (a, s)
関数: texput (a, f)
関数: texput (a, s, operator_type)
関数: texput (a, [s_1, s_2], matchfix)
関数: texput (a, [s_1, s_2, s_3], matchfix)

アトムaのためのTeX出力を割り当てます。 ここでaはシンボルもしくは演算子名です。

texput (a, s)は、 tex関数に、 aの代わりに文字列sをTeX出力に入れるようにさせます。

texput (a, f)は、 tex関数に、 TeX出力を生成するために関数fをコールさせます。 fは、1つの引数を受け入れなければいけません。 ここで、引数は、演算子aを持つ式で、文字列(TeX出力)を返さなければいけません。 fは、入力式の引数のためにTeX出力を生成するよう、tex1をコールするかもしれません。

operator_typeprefix, infix, postfix, nary, もしくは nofix,として、 texput (a, s, operator_type)は、 tex関数に aの代わりにsをTeX出力に入れるようにさせ、 適切な位置に挿入された手キスを置くようにさせます。

texput (a, [s_1, s_2], matchfix)は、 tex関数に、 aの引数のそれぞれの側にs_1s_2を TeX出力に入れるようにさせます。 (もし複数なら)引数はコンマで分離されます。

texput (a, [s_1, s_2, s_3], matchfix)は、 tex関数に、 引数を分離するs_3と一緒に aの引数のそれぞれの側にs_1s_2をTeX出力に入れるようにさせます。

例:

変数にTeX出力を割り当てます。

(%i1) texput (me,"\\mu_e");
(%o1)                         \mu_e
(%i2) tex (me);
$$\mu_e$$
(%o2)                         false

任意の関数(演算子ではない)にTeX出力を割り当てます。

(%i1) texput (lcm, "\\mathrm{lcm}");
(%o1)                     \mathrm{lcm}
(%i2) tex (lcm (a, b));
$$\mathrm{lcm}\left(a , b\right)$$
(%o2)                         false

TeX出力を生成する関数をコールします。

(%i1) texfoo (e) := block ([a, b], [a, b] : args (e),
  concat ("\\left[\\stackrel{",tex1(b),"}{",tex1(a),"}\\right]"))$
(%i2) texput (foo, texfoo);
(%o2)                        texfoo
(%i3) tex (foo (2^x, %pi));
$$\left[\stackrel{\pi}{2^{x}}\right]$$
(%o3)                         false

前置演算子にTeX出力を割り当てます。

(%i1) prefix ("grad");
(%o1)                         grad
(%i2) texput ("grad", " \\nabla ", prefix);
(%o2)                        \nabla 
(%i3) tex (grad f);
$$ \nabla f$$
(%o3)                         false

中置演算子にTeX出力を割り当てます。

(%i1) infix ("~");
(%o1)                           ~
(%i2) texput ("~", " \\times ", infix);
(%o2)                        \times 
(%i3) tex (a ~ b);
$$a \times b$$
(%o3)                         false

後置演算子にTeX出力を割り当てます。

(%i1) postfix ("##");
(%o1)                          ##
(%i2) texput ("##", "!!", postfix);
(%o2)                          !!
(%i3) tex (x ##);
$$x!!$$
(%o3)                         false

n項演算子にTeX出力を割り当てます。

(%i1) nary ("@@");
(%o1)                          @@
(%i2) texput ("@@", " \\circ ", nary);
(%o2)                         \circ 
(%i3) tex (a @@ b @@ c @@ d);
$$a \circ b \circ c \circ d$$
(%o3)                         false

無項演算子にTeX出力を割り当てます。

(%i1) nofix ("foo");
(%o1)                          foo
(%i2) texput ("foo", "\\mathsc{foo}", nofix);
(%o2)                     \mathsc{foo}
(%i3) tex (foo);
$$\mathsc{foo}$$
(%o3)                         false

マッチフィックス演算子にTeX出力を割り当てます。

(%i1) matchfix ("<<", ">>");
(%o1)                          <<
(%i2) texput ("<<", [" \\langle ", " \\rangle "], matchfix);
(%o2)                [ \langle ,  \rangle ]
(%i3) tex (<<a>>);
$$ \langle a \rangle $$
(%o3)                         false
(%i4) tex (<<a, b>>);
$$ \langle a , b \rangle $$
(%o4)                         false
(%i5) texput ("<<", [" \\langle ", " \\rangle ", " \\, | \\,"],
      matchfix);
(%o5)           [ \langle ,  \rangle ,  \, | \,]
(%i6) tex (<<a>>);
$$ \langle a \rangle $$
(%o6)                         false
(%i7) tex (<<a, b>>);
$$ \langle a \, | \,b \rangle $$
(%o7)                         false
関数: get_tex_environment (op)
関数: set_tex_environment (op, before, after)

texによって出力されるTeX環境をカスタマイズします。 これらの関数によって保持されるように、TeX環境は2つの文字列から成ります; 1つは他の任意のTeX出力に前もって出力されるもの、もう1つは後に出力されるものです。

式のトップレベル演算子のTeX環境だけが、出力されます; 他の演算子に関連づけられたTeX環境は無視されます。

get_tex_environmentは、 演算子opに適用されたTeX環境を返します; もし他の環境が割り当てられていなければ、デフォルトを返します。

set_tex_environmentは、 演算子opのためのTeX環境を割り当てます。

例:

(%i1) get_tex_environment (":=");
(%o1) [
\begin{verbatim}
, ;
\end{verbatim}
]
(%i2) tex (f (x) := 1 - x);

\begin{verbatim}
f(x):=1-x;
\end{verbatim}

(%o2)                         false
(%i3) set_tex_environment (":=", "$$", "$$");
(%o3)                       [$$, $$]
(%i4) tex (f (x) := 1 - x);
$$f(x):=1-x$$
(%o4)                         false
関数: get_tex_environment_default ()
関数: set_tex_environment_default (before, after)

texによって出力されるTeX環境をカスタマイズします。 これらの関数によって保持されるように、TeX環境は2つの文字列から成ります; 1つは他の任意のTeX出力に前もって出力されるもの、もう1つは後に出力されるものです。

get_tex_environment_defaultは、 トップレベル演算子が(set_tex_environmentで割り当てられたような)特定のTeX環境を持たない式に適用されたTeX環境を返します。

set_tex_environment_defaultは、デフォルトのTeX環境を割り当てます。

例:

(%i1) get_tex_environment_default ();
(%o1)                       [$$, $$]
(%i2) tex (f(x) + g(x));
$$g\left(x\right)+f\left(x\right)$$
(%o2)                         false
(%i3) set_tex_environment_default ("\\begin{equation}
", "
\\end{equation}");
(%o3) [\begin{equation}
, 
\end{equation}]
(%i4) tex (f(x) + g(x));
\begin{equation}
g\left(x\right)+f\left(x\right)
\end{equation}
(%o4)                         false
関数: with_stdout (f, expr_1, expr_2, expr_3, …)
関数: with_stdout (s, expr_1, expr_2, expr_3, …)

expr_1, expr_2, expr_3, ...を評価し、 生成された出力すべてをファイルfもしくは出力ストリームsに書き込みます。 評価される式は出力に書き込まれません。 出力は、print, display, grindや他の関数によって生成されたものです。

グローバルフラグ file_output_appendは、 with_stdoutが出力ファイルfに追加するか切り詰めるか決めます。 file_output_appendtrueの時、 with_stdoutは出力ファイルに追加します。 そうでなければ、with_stdoutは出力ファイルを切り詰めます。 どちらの場合も、もしファイルが存在しないなら、with_stdoutはファイルを生成します。

with_stdoutは最後の引数の値を返します。

writefileも参照してください。

(%i1) with_stdout ("tmp.out", for i:5 thru 10 do
      print (i, "! yields", i!))$
(%i2) printfile ("tmp.out")$
5 ! yields 120 
6 ! yields 720 
7 ! yields 5040 
8 ! yields 40320 
9 ! yields 362880 
10 ! yields 3628800
関数: writefile (filename)

Maximaセッションのトランスクリプトをfilenameに書き込むことを開始します。 ユーザーとMaximaの間の対話すべてが、ちょうどコンソールに現れるように、このファイルに記録されます。

トランスクリプトがコンソール出力フォーマットで出力されるので、 それはMaximaに再ロードすることはできません。 最ロード可能な式を含むファイルを作るには、 savestringoutを参照してください。 saveは、Lisp形式の式を保存する一方、stringoutは、Maxima形式 の式を保存します。

filenameが既に存在している時、writefileの実行の効果は、 基礎となるLisp実装に依存します; トランスクリプファイルは負かされるかもしれませんし、ファイルは追加されるかもしれません。 appendfileは、いつもトランスクリプトファイルに追加します。

以前の対話の表示を保存するためにwritefileの後、 playbackを実行するのが便利かもしれません。 playbackは入力と出力変数(%i1, %o1, など)だけを表示し、 (戻り値と対照的に)関数の中のプリント文によって生成された任意の出力はplaybackによって表示されません。

closefileは、writefileappendfileが開いたトランスクリプトファイルを閉じます。


14 Polynomials


14.1 Introduction to Polynomials

多項式は、Maximaの中では、一般形もしくは、標準有理式(CRE)形として記憶されます。 後者は標準形であり、factor, ratsimpなどのような演算によって内部で使われます。

標準有理式は、特に (RATFACがtrueに設定された時の部分的に因数分解された多項式や有理関数はもちろん) 展開された多項式や有理関数に適したある種の表現を構成します。 このCRE形では、変数の(最もメインから最小にまでの)順序付けは、 式それぞれに仮定されます。 多項式は、一連の式の対が続く主変数から成るリストによって再帰的に表現されます。 それぞれの対の最初のメンバーは、その項の主変数の指数であり、 2番目のメンバーは、その項の係数で、係数は、数、もしくは、再度の形式で表現された別の変数の多項式です。 このように、3*X^2-1のCRE形の主要な部分は、(X 2 3 0 -1)であり、 2*X*Y+X-3のそれは、 Yが主変数と仮定すると(Y 1 (X 1 2) 0 (X 1 1 0 -3)) であり、 Xが主変数と仮定すると(X 1 (Y 1 2 0 1) 0 -3)です。 「主」であることは、普通、アルファベットの逆順で決定されます。 CRE式の「変数」はアトムである必要はありません。 実査、主演算子が+ - * /でも、整数べきの^でもない任意の部分式は、 それが式の中で現れると、(CRE形の)式の「変数」と考えられます。 例えば、式X+SIN(X+1)+2*SQRT(X)+1のCRE変数は、XとSQRT(X)、SIN(X+1)です。 もしユーザーがRATVARS関数を使って変数の順序付けを指定しないなら、 Maximaはアルファベットの順序付けを選びます。 一般に、CREは、有理式、すなわち、分子と分母が共通因子を持たず、分母が正の多項式の比を表します。 内部形は、本質的に、変数順序付けリストが先行する多項式の対(分子と分母)です。 もし表示される式がCRE形なら、もしくはもしCRE形の部分式を含むなら、 シンボル/R/が行ラベルに続きます。 式をCRE形に変換することに関してはRAT関数を参照してください。 拡張CRE形は、テイラー級数の表現に使われます。 有理式の概念が拡張され、変数の指数は、単に正の整数ではなく、正の有理数も負の有理数も取ることができ、係数はそれ自身単なる多項式ではなく上で記載された有理式を取ることができます。 これらは内部的にはCRE形に似ていて、その一般化である再帰多項式形によって表現されます。 それは、切り詰めの次数のような追加の情報を持ちます。 CRE形として、そんな式の行ラベルにはシンボル/T/が続きます。


14.2 Functions and Variables for Polynomials

オプション変数: algebraic

デフォルト値: false

代数的整数の整理の効果が現れるようにするためには、 algebraictrueに設定されなければいけません。

オプション変数: berlefact

デフォルト値: true

berlefactfalseの時、 Kroneckerの因数分解アルゴリズムが使われます。 そうでなければ、Berlekampのアルゴリズム―これがデフォルトですーが使われます。

関数: bezout (p1, p2, x)

resultantコマンドの代替。 行列を返します。 この行列のdeterminantは、望みの結果です。

関数: bothcoef (expr, x)

最初のメンバーがexprの中のxの (もしexprがCRE形ならratcoefが見つけるような) 係数であり、 2番目のメンバーがexprの残りの部分であるリストを返します。 例えば、 expr = A*x + B[A, B]

例:

(%i1) islinear (expr, x) := block ([c],
        c: bothcoef (rat (expr, x), x),
        is (freeof (x, c) and c[1] # 0))$
(%i2) islinear ((r^2 - (x - r)^2)/x, x);
(%o2)                         true
関数: coeff (expr, x, n)
関数: coeff (expr, x)

exprx^nの係数を返します。 ここで、exprxの多項式か単項式です。

coeff(expr, x^n)coeff(expr, x, n)と同値です。 coeff(expr, x, 0)xを含まないexprの剰余項を返します。 もし省略されたら、nは1が仮定されます。

xは単純変数か添字付き変数か、演算子1つとその引数のすべてから構成されるexprの部分式です。

expandfactorを適用することで、 exprと同値な式の係数を計算することが可能かもしれません。 coeff自身はexpandfactorや他のいかなる関数も 適用しません。

例:

coeffexprx^nの係数を返します。

(%i1) coeff (b^3*a^3 + b^2*a^2 + b*a + 1, a^3);
                                3
(%o1)                          b

coeff(expr, x^n)coeff(expr, x, n)と同値です。

(%i1) coeff (c[4]*z^4 - c[3]*z^3 - c[2]*z^2 + c[1]*z, z, 3);
(%o1)                         - c
                                 3
(%i2) coeff (c[4]*z^4 - c[3]*z^3 - c[2]*z^2 + c[1]*z, z^3);
(%o2)                         - c
                                 3

coeff(expr, x, 0)exprxを含まない剰余項です。

(%i1) coeff (a*u + b^2*u^2 + c^3*u^3, b, 0);
                            3  3
(%o1)                      c  u  + a u

xは単純変数か添字付き変数か、演算子1つとその引数のすべてから構成されるexprの部分式です。

(%i1) coeff (h^4 - 2*%pi*h^2 + 1, h, 2);
(%o1)                        - 2 %pi
(%i2) coeff (v[1]^4 - 2*%pi*v[1]^2 + 1, v[1], 2);
(%o2)                        - 2 %pi
(%i3) coeff (sin(1+x)*sin(x) + sin(1+x)^3*sin(x)^3, sin(1+x)^3);
                                3
(%o3)                        sin (x)
(%i4) coeff ((d - a)^2*(b + c)^3 + (a + b)^4*(c - d), a + b, 4);
(%o4)                         c - d

coeff自身はexpandfactorや他のいかなる関数も 適用しません。

(%i1) coeff (c*(a + b)^3, a);
(%o1)                           0
(%i2) expand (c*(a + b)^3);
                 3          2        2        3
(%o2)           b  c + 3 a b  c + 3 a  b c + a  c
(%i3) coeff (%, a);
                                2
(%o3)                        3 b  c
(%i4) coeff (b^3*c + 3*a*b^2*c + 3*a^2*b*c + a^3*c, (a + b)^3);
(%o4)                           0
(%i5) factor (b^3*c + 3*a*b^2*c + 3*a^2*b*c + a^3*c);
                                  3
(%o5)                      (b + a)  c
(%i6) coeff (%, (a + b)^3);
(%o6)                           c

coeffはリスト、行列、等式上を散逸します。

(%i1) coeff ([4*a, -3*a, 2*a], a);
(%o1)                      [4, - 3, 2]
(%i2) coeff (matrix ([a*x, b*x], [-c*x, -d*x]), x);
                          [  a    b  ]
(%o2)                     [          ]
                          [ - c  - d ]
(%i3) coeff (a*u - b*v = 7*u + 3*v, u);
(%o3)                         a = 7
関数: content (p_1, x_1, …, x_n)

最初のメンバーが、多項式変数p_1x_n に関する項の係数(これが中身です)の最大公約数であり、 2番目のメンバーが中身で多項式p_1を割ったものであるリストを返します。

例:

(%i1) content (2*x*y + 4*x^2*y^2, y);
                                   2
(%o1)                   [2 x, 2 x y  + y]
関数: denom (expr)

有理式exprの分母を返します。

関数: divide (p_1, p_2, x_1, …, x_n)

メインの多項式変数x_nに関して、 多項式p_2で割った多項式p_1の商と余りを計算します。 他の変数は、ratvars関数の中でようなものです。 結果は、最初の要素が商で、2番目の要素が余りのリストです。

例:

(%i1) divide (x + y, x - y, x);
(%o1)                       [1, 2 y]
(%i2) divide (x + y, x - y);
(%o2)                      [- 1, 2 x]

yは2番目の例の主変数であることに注意してください。

関数: eliminate ([eqn_1, …, eqn_n], [x_1, …, x_k])

連続する結果を取ることによって、式(もしくは0に等しいと仮定された式)から変数を消去します。 これは、k個の変数x_1, ..., x_kが消去された n - k個の式のリストを返します。 最初、x_1が消去され、n - 1個の式をもたらし、 そして、変数x_2が消去され、などなど。 もしk = nなら、 変数x_1, ..., x_kに依らないリストの中の単一式が返されます。 この場合、最後の変数について最後の結果を解くため、solveがコールされます。

例:

(%i1) expr1: 2*x^2 + y*x + z;
                                      2
(%o1)                    z + x y + 2 x
(%i2) expr2: 3*x + 5*y - z - 1;
(%o2)                  - z + 5 y + 3 x - 1
(%i3) expr3: z^2 + x - y^2 + 5;
                          2    2
(%o3)                    z  - y  + x + 5
(%i4) eliminate ([expr3, expr2, expr1], [y, z]);
             8         7         6          5          4
(%o4) [7425 x  - 1170 x  + 1299 x  + 12076 x  + 22887 x

                                    3         2
                            - 5154 x  - 1291 x  + 7688 x + 15376]
関数: ezgcd (p_1, p_2, p_3, …)

最初の要素が、多項式p_1, p_2, p_3, …の最大公約数で、 残りの要素が、多項式を最大公約数で割ったものであるリストを返します。 これはいつもezgcdアルゴリズムを使います。

gcd, gcdex, gcdivide, poly_gcdも参照してください。

例:

三つの多項式は最大公約数 2*x-3を持ちます。 GCDは最初、関数 gcdで計算され、その後、関数 ezgcdで計算されます。

(%i1) p1 : 6*x^3-17*x^2+14*x-3;
                        3       2
(%o1)                6 x  - 17 x  + 14 x - 3
(%i2) p2 : 4*x^4-14*x^3+12*x^2+2*x-3;
                    4       3       2
(%o2)            4 x  - 14 x  + 12 x  + 2 x - 3
(%i3) p3 : -8*x^3+14*x^2-x-3;
                          3       2
(%o3)                - 8 x  + 14 x  - x - 3

(%i4) gcd(p1, gcd(p2, p3));
(%o4)                        2 x - 3

(%i5) ezgcd(p1, p2, p3);
                   2               3      2           2
(%o5) [2 x - 3, 3 x  - 4 x + 1, 2 x  - 4 x  + 1, - 4 x  + x + 1]
オプション変数: facexpand

デフォルト値: true

facexpandは、factorが返すこれ以上小さくできない因子が 展開された形式(デフォルト)か再帰的(正規のCRE)形式かを制御します。

関数: factor (expr)
関数: factor (expr, p)

任意の数の変数と関数を含んだ式exprを整数上既約な因子に因数分解します。 factor (expr, p)exprを、 有理数体上で、最小多項式がpである要素で因数分解します。

factorは、整数を素因数分解するのにifactor関数を使います。

factorflagfalseなら有理式の整数因子の素因数分解を抑制します。

dontfactorは、因数分解しない変数のリストに設定されます。 (初期状態では空です。) 因数分解は、dontfactorリスト上のそれらより(CRE形式で仮定された変数順序を使って)重要でない変数に関しても 実行されません。

savefactorstrueなら、 同じ因子のいくつかを含む式の後の因数分解をスピードアップするために、因子の積である式の因子が、ある関数によって保存されます。

berlefactfalseならKroneckerの因数分解アルゴリズムが使われ、 そうでなければ、デフォルトであるBerlekampのアルゴリズムが使われます。

intfaclimtrueなら、 もし自明な割り算やPollardのロー法の後、因子が見つからないなら、整数の素因数分解をあきらめます。 falseに設定されていれば(これはユーザーが陽にfactorをコールする場合です)整数の完全な素因数分解が企てられます。 intfaclimのユーザー設定は内部でfactorがコールされた時に使われます。 intfaclimはMaximaが大きな整数を素因数分解するのにありえない長い時間を使うことを妨げるようにリセットされます。

例:

(%i1) factor (2^63 - 1);
                    2
(%o1)              7  73 127 337 92737 649657
(%i2) factor (-8*y - 4*x + z^2*(2*y + x));
(%o2)               (2 y + x) (z - 2) (z + 2)
(%i3) -1 - 2*x - x^2 + y^2 + 2*x*y^2 + x^2*y^2;
                2  2        2    2    2
(%o3)          x  y  + 2 x y  + y  - x  - 2 x - 1
(%i4) block ([dontfactor: [x]], factor (%/36/(1 + 2*y + y^2)));
                       2
                     (x  + 2 x + 1) (y - 1)
(%o4)                ----------------------
                           36 (y + 1)
(%i5) factor (1 + %e^(3*x));
                      x         2 x     x
(%o5)              (%e  + 1) (%e    - %e  + 1)
(%i6) factor (1 + x^4, a^2 - 2);
                    2              2
(%o6)             (x  - a x + 1) (x  + a x + 1)
(%i7) factor (-y^2*z^2 - x*z^2 + x^2*y^2 + x^3);
                       2
(%o7)              - (y  + x) (z - x) (z + x)
(%i8) (2 + x)/(3 + x)/(b + x)/(c + x)^2;
                             x + 2
(%o8)               ------------------------
                                           2
                    (x + 3) (x + b) (x + c)
(%i9) ratsimp (%);
                4                  3
(%o9) (x + 2)/(x  + (2 c + b + 3) x

     2                       2             2                   2
 + (c  + (2 b + 6) c + 3 b) x  + ((b + 3) c  + 6 b c) x + 3 b c )
(%i10) partfrac (%, x);
           2                   4                3
(%o10) - (c  - 4 c - b + 6)/((c  + (- 2 b - 6) c

     2              2         2                2
 + (b  + 12 b + 9) c  + (- 6 b  - 18 b) c + 9 b ) (x + c))

                 c - 2
 - ---------------------------------
     2                             2
   (c  + (- b - 3) c + 3 b) (x + c)

                         b - 2
 + -------------------------------------------------
             2             2       3      2
   ((b - 3) c  + (6 b - 2 b ) c + b  - 3 b ) (x + b)

                         1
 - ----------------------------------------------
             2
   ((b - 3) c  + (18 - 6 b) c + 9 b - 27) (x + 3)
(%i11) map ('factor, %);
              2
             c  - 4 c - b + 6                 c - 2
(%o11) - ------------------------- - ------------------------
                2        2                                  2
         (c - 3)  (c - b)  (x + c)   (c - 3) (c - b) (x + c)

                       b - 2                        1
            + ------------------------ - ------------------------
                             2                          2
              (b - 3) (c - b)  (x + b)   (b - 3) (c - 3)  (x + 3)
(%i12) ratsimp ((x^5 - 1)/(x - 1));
                       4    3    2
(%o12)                x  + x  + x  + x + 1
(%i13) subst (a, x, %);
                       4    3    2
(%o13)                a  + a  + a  + a + 1
(%i14) factor (%th(2), %);
                       2        3        3    2
(%o14)   (x - a) (x - a ) (x - a ) (x + a  + a  + a + 1)
(%i15) factor (1 + x^12);
                       4        8    4
(%o15)               (x  + 1) (x  - x  + 1)
(%i16) factor (1 + x^99);
                 2            6    3
(%o16) (x + 1) (x  - x + 1) (x  - x  + 1)

   10    9    8    7    6    5    4    3    2
 (x   - x  + x  - x  + x  - x  + x  - x  + x  - x + 1)

   20    19    17    16    14    13    11    10    9    7    6
 (x   + x   - x   - x   + x   + x   - x   - x   - x  + x  + x

    4    3            60    57    51    48    42    39    33
 - x  - x  + x + 1) (x   + x   - x   - x   + x   + x   - x

    30    27    21    18    12    9    3
 - x   - x   + x   + x   - x   - x  + x  + 1)
オプション変数: factorflag

デフォルト値: false

factorflagfalseの時、 有理式の整数因子の素因素分解を抑制します。

関数: factorout (expr, x_1, x_2, …)

exprを 形式f (x_1, x_2, …)*gの項の和に再整理します。 ここで、gは、いかなるx_iも含まない式の積で、fは因数分解されています。

オプション変数keepfloatfactoroutに無視されることに注意してください。

例:

(%i1) expand (a*(x+1)*(x-1)*(u+1)^2);
             2  2          2      2      2
(%o1)     a u  x  + 2 a u x  + a x  - a u  - 2 a u - a
(%i2) factorout(%,x);
         2
(%o2) a u  (x - 1) (x + 1) + 2 a u (x - 1) (x + 1)
                                              + a (x - 1) (x + 1)
関数: factorsum (expr)

exprの因子(それらは和です)の中の項を それらの和が因数分解可能な項のグループにグループ化しようとします。 factorsumは、 expand ((x + y)^2 + (z + w)^2)の結果を回復できますが、 項が共通の変数を持つので、 expand ((x + 1)^2 + (x + y)^2)は回復できません。

例:

(%i1) expand ((x + 1)*((u + v)^2 + a*(w + z)^2));
           2      2                            2      2
(%o1) a x z  + a z  + 2 a w x z + 2 a w z + a w  x + v  x

                                     2        2    2            2
                        + 2 u v x + u  x + a w  + v  + 2 u v + u
(%i2) factorsum (%);
                                   2          2
(%o2)            (x + 1) (a (z + w)  + (v + u) )
関数: fasttimes (p_1, p_2)

多項式の掛け算のための特殊なアルゴリズムを使って、 多項式p_1p_2の積を返します。 p_1p_2は、 多変数で、密で、ほぼ同じサイズであるべきです。 n_1p_1の次数で、 n_2p_2の次数だとすると、 古典的な掛け算は、 n_1 n_2のオーダーですが、 fasttimesは、max (n_1, n_2)^1.585のオーダーです。

関数: fullratsimp (expr)

fullratsimpは、ratsimpと式の非有理的整理を、式変形されなくなるまで繰り返し適応し、結果を返します。

非有理式が含まれる時、ratsimpを1回コールと、その後の非有理的(「一般」)整理だけでは、 整理された結果を返すのに十分でないかもしれません。 時々、複数回のコールが必要とされます。 fullratsimpはこのプロセスを楽にしてくれます。

fullratsimp (expr, x_1, ..., x_n)ratsimpratと同様 複数の引数を取ります。

例:

(%i1) expr: (x^(a/2) + 1)^2*(x^(a/2) - 1)^2/(x^a - 1);
                       a/2     2   a/2     2
                     (x    - 1)  (x    + 1)
(%o1)                -----------------------
                              a
                             x  - 1
(%i2) ratsimp (expr);
                          2 a      a
                         x    - 2 x  + 1
(%o2)                    ---------------
                              a
                             x  - 1
(%i3) fullratsimp (expr);
                              a
(%o3)                        x  - 1
(%i4) rat (expr);
                       a/2 4       a/2 2
                     (x   )  - 2 (x   )  + 1
(%o4)/R/             -----------------------
                              a
                             x  - 1
関数: fullratsubst (a, b, c)

結果が変わらなくなるまで、自身を再帰的にコールすることを除いて、 ratsubstと同じです。 置き換える式と置き換えられる式が1つ以上の変数を共通に持つ時、 この関数は役に立ちます。

fullratsubstは、lratsubstのフォーマットでも引数を受け付けます。 すなわち、最初の引数は、1つの代入等式もしくは、そんな等式のリストで、 一方、2番目の引数は処理される式というものです。

load ("lrats")は、fullratsubstlratsubstをロードします。

例:

(%i1) load ("lrats")$
  • substは多重代入を実行できます。 lratsubstsubstに類似しています。
(%i2) subst ([a = b, c = d], a + c);
(%o2)                         d + b
(%i3) lratsubst ([a^2 = b, c^2 = d], (a + e)*c*(a + c));
(%o3)                (d + a c) e + a d + b c
  • もしただ1つの代入が望まれるなら、 最初の引数として1つの等式を与えます。
(%i4) lratsubst (a^2 = b, a^3);
(%o4)                          a b
  • fullratsubstは、 結果が変わらなくなるまで再帰することを除いて、 ratsubstと同値です。
(%i5) ratsubst (b*a, a^2, a^3);
                               2
(%o5)                         a  b
(%i6) fullratsubst (b*a, a^2, a^3);
                                 2
(%o6)                         a b
  • fullratsubstも、 最初の引数として、等式のリストもしくは1つの式を受け入れます。
(%i7) fullratsubst ([a^2 = b, b^2 = c, c^2 = a], a^3*b*c);
(%o7)                           b
(%i8) fullratsubst (a^2 = b*a, a^3);
                                 2
(%o8)                         a b
  • fullratsubstは、不確定な再帰を起こすかもしれません。
(%i9) errcatch (fullratsubst (b*a^2, a^2, a^3));

*** - Lisp stack overflow. RESET
関数: gcd (p_1, p_2, x_1, …)

p_1p_2の最大公約数を返します。 フラグgcdは、どのアルゴリズムを利用するか決めます。 gcdez, subres, red, もしくはspmod 設定することは、それぞれ、ezgcd, 部分終結式prs, 被約, もしくはモジュラーアルゴリズムを選択します。 もしgcdfalseなら、 gcd (p_1, p_2, x)は、すべてのxに関していつも1を返します。 (例えば、ratsimp, factor, など)多くの関数は、 陰にgcdを計算します。 斉次多項式に関して、 subresに等しいgcdを使うことが推奨されます。 例えば、gcd (x^2 - 2*sqrt(2)*x + 2, x - sqrt(2))のように、代数的数が含まれる時 algebraictrueでなくてはいけません。また、gcdezであってはいけません。

gcdフラグ―デフォルトはspmod―は、 もしfalseなら、 式が標準有理式(CRE)形に変換される時も、最大公約数を計算させません。 もしgcdが要求されないなら、これは、時々計算のスピードを上げます。

ezgcd, gcdex, gcdivide, poly_gcdも参照してください。

例:

(%i1) p1:6*x^3+19*x^2+19*x+6; 
                        3       2
(%o1)                6 x  + 19 x  + 19 x + 6
(%i2) p2:6*x^5+13*x^4+12*x^3+13*x^2+6*x;
                  5       4       3       2
(%o2)          6 x  + 13 x  + 12 x  + 13 x  + 6 x
(%i3) gcd(p1, p2);
                            2
(%o3)                    6 x  + 13 x + 6
(%i4) p1/gcd(p1, p2), ratsimp;
(%o4)                         x + 1
(%i5) p2/gcd(p1, p2), ratsimp;
                              3
(%o5)                        x  + x

ezgcdは 一番目の要素が多項式 p_1p_2の最大公約数で、 残りの要素が最大公約数で多項式を割ったもので構成されるリストを返します。

(%i6) ezgcd(p1, p2);
                    2                     3
(%o6)           [6 x  + 13 x + 6, x + 1, x  + x]
関数: gcdex (f, g)
関数: gcdex (f, g, x)

リスト[a, b, u]を返します。 ここで、ufgの最大公約数(gcd)であり、 かつ、a f + b guに等しいです。 引数fgは、1変数多項式であるか、 そうでなければ、指定された変数xの多項式でなければいけません。 これが機能するには単項イデアル整域にある必要があるからです。 gcdは、他の変数の有理関数係数を持つ1変数多項式としてのfgに関するgcdを意味します。

gcdexは、ユークリッドのアルゴリズムを実行します。 すべてが[f, g, -1]に直角のL[i]: [a[i], b[i], r[i]]の列を持ち、 q = quotient(r[i]/r[i+1])ならL[i+2]: L[i] - q L[i+1]となるように次を組み立て、 余りr[i+2]がゼロの時、L[i+1]で終了します。

引数 fgは整数であり得ます。 この場合、gcdexは関数 igcdexを呼び出します。

ezgcd, gcd, gcdivide, poly_gcdも参照してください。

例:

(%i1) gcdex (x^2 + 1, x^3 + 4);
                       2
                      x  + 4 x - 1  x + 4
(%o1)/R/           [- ------------, -----, 1]
                           17        17
(%i2) % . [x^2 + 1, x^3 + 4, -1];
(%o2)/R/                        0

以下のgcdは、 k(y)[x]に関して働くので1です。 k[y, x]で期待するy+1ではないことに注意してください。

(%i1) gcdex (x*(y + 1), y^2 - 1, x);
                               1
(%o1)/R/                 [0, ------, 1]
                              2
                             y  - 1
関数: gcfactor (n)

ガウス整数 すなわち、abが有理整数(元々の整数) である形式a + b %i の数、nをガウス整数上に因数分解します。 因子は、abを非負にすることによって正規化されます。

関数: gfactor (expr)

多項式exprをガウス整数(虚数単位%iを付け加えた整数)上で因数分解します。 a%iとなるfactor (expr, a^2+1)ようなものです。

例:

(%i1) gfactor (x^4 - 1);
(%o1)           (x - 1) (x + 1) (x - %i) (x + %i)
関数: gfactorsum (expr)

factorsumに似ていますが、 factorの代わりにgfactorを適用します。

関数: hipow (expr, x)

exprの中で、xの、陽に示された最も大きな指数を返します。 xは変数もしくは一般式です。 もしxexprの中に現れないなら、 hipow0を返します。

hipowは、exprに等価な式を考慮しません。 特に、hipowは、exprを展開しないので、 hipow (expr, x)hipow (expand (expr, x)) は、違った結果をもたらすかもしれません。

例:

(%i1) hipow (y^3 * x^2 + x * y^4, x);
(%o1)                           2
(%i2) hipow ((x + y)^5, x);
(%o2)                           1
(%i3) hipow (expand ((x + y)^5), x);
(%o3)                           5
(%i4) hipow ((x + y)^5, x + y);
(%o4)                           5
(%i5) hipow (expand ((x + y)^5), x + y);
(%o5)                           0
オプション変数: intfaclim

デフォルト値: true

もしtrueなら、 もし試し割りとPollardのロー法の後、因子が見つからなければ、 Maximaは、整数の素因素分解をあきらめ、素因数分解は完了しません。

intfaclimfalseの時、 (これは、ユーザーが明示的にfactorをコールした場合です) 完全な素因数分解が試みられます。 divisors, divsumtotientの中で因子が計算される時は、 intfaclimfalseに設定されます

factorへの内部コールは、 intfaclimのユーザー指定の値を考慮します。 intfaclimtrueに設定することは、 大きな整数を素因数分解するのに費やす時間を少なくするかもしれません。

オプション変数: keepfloat

デフォルト値: false

keepfloattrueの時、 浮動小数点数を含む式が標準有理式(CRE)形に変換される時、 浮動小数点が有理数化されないようにします。

関数solveとそれを呼び出す関数(例えばeigenvalues)は、 現在、このフラグを無視し、とにかく浮動小数点数を変換することに注意してください。

例:

(%i1) rat(x/2.0);

`rat' replaced 0.5 by 1/2 = 0.5
                                       x
(%o1)/R/                               -
                                       2
(%i2) rat(x/2.0), keepfloat;

(%o2)/R/                     E        0.5 x

solve ignores keepfloat:

(%i3) solve(1.0-x,x), keepfloat;

`rat' replaced 1.0 by 1/1 = 1.0
(%o3)                               [x = 1]
関数: lopow (expr, x)

exprの中に陽に現れるxの最小の指数を返します。 例えば、

(%i1) lopow ((x+y)^2 + (x+y)^a, x+y);
(%o1)                       min(a, 2)
関数: lratsubst (L, expr)

substの代わりにratsubstを使うことを除いて、 subst (L, expr)に類似しています。

lratsubstの最初の引数は、 substが受け付けるそれと同一のフォーマットの等式もしくは等式のリストです。 代入は、等式のリストによって与えられた順、すなわち、左から右に、実行されます。

load ("lrats")は、fullratsubstlratsubstをロードします。

例:

(%i1) load ("lrats")$
  • substは多重代入を実行できます。 lratsubstsubstに似ています。
(%i2) subst ([a = b, c = d], a + c);
(%o2)                         d + b
(%i3) lratsubst ([a^2 = b, c^2 = d], (a + e)*c*(a + c));
(%o3)                (d + a c) e + a d + b c
  • もし代入1つだけを望むなら、 1つの等式を最初の引数として与えることができます。
(%i4) lratsubst (a^2 = b, a^3);
(%o4)                          a b
オプション変数: modulus

デフォルト値: false

modulusが正の数pの時、 (ratや関連の関数が返すように)有理数上の演算は、 「バランスさせた」モジュラス系と呼ばれるものを使って、 pを法とする合同変換が実行されます。 「バランスさせた」モジュラス系では、 n modulo pは、 a p + knに等しくなるようなある整数aが存在するような整数kと定義され、kは、 pが奇数の時、 [-(p-1)/2, ..., 0, ..., (p-1)/2]の中から、 pが偶数の時、[-(p/2 - 1), ..., 0, ...., p/2]の中から 選ばれます。

modulusが再設定された時、もしexprが既に標準有理式(CRE)形なら、 正しい結果を得るためには、 例えばexpr: rat (ratdisrep (expr))というように、exprを再ratする必要があるかもしれません。

典型的には、modulusは素数が設定されます。 もしmodulusが正の合成数に設定されたら、 この設定は受け入れられますが、警告メッセージが表示されます。 Maximaは、ゼロや負の整数がmodulusに割り当てられるのを許します。 それが役に立つ結果を持つかどうか明らかではありませんが。

関数: num (expr)

もしexprが比なら、その分子を返します。 もしexprが比でないなら、exprが返されます。

numは引数を評価します。

関数: polydecomp (p, x)

変数xの多項式pxの多項式の関数合成に分解します。 polydecompは、

lambda ([x], p_1) (lambda ([x], p_2) (... (lambda ([x], p_n) (x))
  ...))

pに等しいようなリスト[p_1, ..., p_n]を返します。 nより小さいiについてp_iの次数は1より大きいです。

このような分解は一意的ではありません。

例:

(%i1) polydecomp (x^210, x);
                          7   5   3   2
(%o1)                   [x , x , x , x ]
(%i2) p : expand (subst (x^3 - x - 1, x, x^2 - a));
                6      4      3    2
(%o2)          x  - 2 x  - 2 x  + x  + 2 x - a + 1
(%i3) polydecomp (p, x);
                        2       3
(%o3)                 [x  - a, x  - x - 1]

以下の関数は、xの関数として、 L = [e_1, ..., e_n]を合成します; それはpolydecompの逆です。

compose (L, x) :=
  block ([r : x], for e in L do r : subst (e, x, r), r) $

composeを使って、上の例を再表現します:

(%i3) polydecomp (compose ([x^2 - a, x^3 - x - 1], x), x);
                        2       3
(%o3)                 [x  - a, x  - x - 1]

compose (polydecomp (p, x), x)はいつも (展開されていない)pを返しますが、 polydecomp (compose ([p_1, ..., p_n], x), x)は、 必ずしも[p_1, ..., p_n]を返さないことに注意してください。

(%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
関数: polymod (p)
関数: polymod (p, m)

多項式pを、変数modulusの値である現在の法に関してモジュラー表現に変換します。

polymod (p, m)は、 modulusの現在値の代わりに法mを使うように指定します。

modulusを参照してください。

関数: powers (expr, x)

exprに現れるxのべきを返します。

load ("powers") loads this function.

関数: quotient (p_1, p_2)
関数: quotient (p_1, p_2, x_1, …, x_n)

多項式p_1を多項式p_2で割った結果を返します。 引数x_1, …, x_nは、ratvarsと同様に解釈されます。

quotientは、divideが返す2要素リストの最初の要素を返します。

関数: rat (expr)
関数: rat (expr, x_1, …, x_n)

exprを標準有理式(CRE)形式に変換します。 展開し、共通の分母上ですべての項を結合し、通分し、ratepsilonの許容誤差内で浮動小数点を有理数に変換します。 変数は、もし指定されたなら、ratvarsのようにx_1, …, x_nに従って並び替えられます。

ratは一般に、加算+, 減算-, 乗算*, 除算/と整数べきの指数を除いた関数を 整理しません。 一方でratsimpはこれらの場合を扱います。 CRE形式の中のアトム(数と変数)は一般形式でのそれと同じではないことに注意してください。 例えば、rat(x) - xrat(0)を出力します。 これは0とは違う内部表現を持ちます。

ratfactrueの時、 ratは、CREの一部因数分解された形式を出力します。 有理演算の最中、因数分解パッケージをコールなしに、式は可能な限り因数分解され続けます。 これにより常に、いくつかの計算でメモリと時間を節約することになります。 分子と分母は互いに素になり(例えば、((x^2 - 1)^4/(x + 10^2)(x - 1)^4 (x + 1)^2を出力します)、 それぞれの部分の中の因子は互いに素とは限りません。

ratprintfalseならユーザーに浮動小数点を有理数に変換したことを通知するメッセージの出力を抑制します。

keepfloattrueなら、浮動小数点が有理数に変換されることを抑制します。

ratexpandratsimpも参照してください。

例:

(%i1) ((x - 2*y)^4/(x^2 - 4*y^2)^2 + 1)*(y + a)*(2*y + x) /
      (4*y^2 + x^2);
                                           4
                                  (x - 2 y)
              (y + a) (2 y + x) (------------ + 1)
                                   2      2 2
                                 (x  - 4 y )
(%o1)         ------------------------------------
                              2    2
                           4 y  + x
(%i2) rat (%, y, a, x);
                            2 a + 2 y
(%o2)/R/                    ---------
                             x + 2 y
オプション変数: ratalgdenom

デフォルト値: true

ratalgdenomtrueの時、 根号に関する分母の有理化が有効になることを許します。 ratalgdenomは、 標準有理式(CRE)が代数モードで使われる時だけ、効果を持ちます。

関数: ratcoef (expr, x, n)
関数: ratcoef (expr, x)

exprの中の式x^nの係数を返します。 nを省略した場合、nは1が仮定されます。

戻り値は、(非有理な意味で可能な場合を除いて、)xの中の変数の制約を受けません。 このタイプの係数が存在しなければ、0を返します。

ratcoefは最初の引数を展開し、有理的に整理するので、 純粋に構文法的なcoeffのそれとは違った答えを生成することがあります。 このように、ratcoef ((x + 1)/y + x, x)(y + 1)/yを返しますが、coeffは1を返します。

ratcoef (expr, x, 0)は、exprをsumとして見て、 xを含まない項の和を返します。 ゆえに、もしxの負のべき乗が存在するなら、ratcoefを使うべきではありません。

exprは検査される前に有理的に整理されるので、 係数は、想像された形とは全く違って現れることがあります。

例:

(%i1) s: a*x + b*x + 5$
(%i2) ratcoef (s, a + b);
(%o2)                           x
関数: ratdenom (expr)

exprを標準有理式(CRE)に強制した後、exprの分母を返します。 戻り値はCREです。

exprは、もしまだCREでないなら、ratによってCREに強制的に変換されます。 この変換は、すべての項を共通の分母上に置くことによって、 exprの形式を変えます。

denomは似ていますが、 CREではなく通常の式を返します。 また、denomは共通の分母上にすべての項を置こうとはしませんし、 ratdenomによって比と見なされるいくつかの式は、denomには比と見なされません。

オプション変数: ratdenomdivide

デフォルト値: true

ratdenomdividetrueの時、 ratexpandは、分子が和である比を、共通の分母を持つ比の和に展開します。 そうでなければ、ratexpandは比の和を1つの比に縮約します。 その比の分子はそれぞれの比の分子の和です。

例:

(%i1) expr: (x^2 + x + 1)/(y^2 + 7);
                            2
                           x  + x + 1
(%o1)                      ----------
                              2
                             y  + 7
(%i2) ratdenomdivide: true$
(%i3) ratexpand (expr);
                       2
                      x        x        1
(%o3)               ------ + ------ + ------
                     2        2        2
                    y  + 7   y  + 7   y  + 7
(%i4) ratdenomdivide: false$
(%i5) ratexpand (expr);
                            2
                           x  + x + 1
(%o5)                      ----------
                              2
                             y  + 7
(%i6) expr2: a^2/(b^2 + 3) + b/(b^2 + 3);
                                     2
                           b        a
(%o6)                    ------ + ------
                          2        2
                         b  + 3   b  + 3
(%i7) ratexpand (expr2);
                                  2
                             b + a
(%o7)                        ------
                              2
                             b  + 3
関数: ratdiff (expr, x)

有理式exprxに関して微分します。 exprxの多項式もしくは多項式の商でなければなりません。 引数xexprの変数もしくは部分式を取り得ます。

たぶん違った形式になりますが、結果は、diffと同値です。 有理式の場合、ratdiffdiffより速いでしょう。

ratdiffは、もしexprが標準有理式(CRE)なら、標準有理式を返します。 そうでなければ、一般式を返します。

ratdiffは、exprxへの依存のみを考慮し、dependsで規定された依存性は無視します。

例:

(%i1) expr: (4*x^3 + 10*x - 11)/(x^5 + 5);
                           3
                        4 x  + 10 x - 11
(%o1)                   ----------------
                              5
                             x  + 5
(%i2) ratdiff (expr, x);
                    7       5       4       2
                 8 x  + 40 x  - 55 x  - 60 x  - 50
(%o2)          - ---------------------------------
                          10       5
                         x   + 10 x  + 25
(%i3) expr: f(x)^3 - f(x)^2 + 7;
                         3       2
(%o3)                   f (x) - f (x) + 7
(%i4) ratdiff (expr, f(x));
                           2
(%o4)                   3 f (x) - 2 f(x)
(%i5) expr: (a + b)^3 + (a + b)^2;
                              3          2
(%o5)                  (b + a)  + (b + a)
(%i6) ratdiff (expr, a + b);
                    2                    2
(%o6)            3 b  + (6 a + 2) b + 3 a  + 2 a
関数: ratdisrep (expr)

一般式として引数を返します。 もしexprが一般式なら、戻り値は引数から変わりません。

典型的には、ratdisrepは、 標準有理式(CRE)を一般式に変換するためにコールされます。 もし「伝染」を止めたかったり、非有理文脈で有理関数を使いたいなら、 これは、時々便利です。

totaldisrepも参照してください。

関数: ratexpand (expr)
オプション変数: ratexpand

exprを展開します。 指数和や和の積を展開し、共通分母上の分数を結合し、通分し、(もし和なら)分子を分母で割ったそれぞれの項に分割します。

たとえexprが標準有理式(CRE)でも、ratexpandの戻り値は一般式です。

スイッチratexpandtrueなら、CRE式は、一般式や表示形式に変換された時フルに展開されます。 一方もしfalseなら再帰形式に変換します。 ratsimpも参照してください。

ratdenomdividetrueの時、 ratexpandは、分子が和である比を、共通の分母を持つ比の和に展開します。 そうでなければ、ratexpandは日の和を、その分子がそれぞれの比の分子の和である単一の比にまとめます。

keepfloattrueの時、 浮動小数点を含んだ式がCRE形式に変換される時、浮動小数点が有理化されるのを抑制します。

例:

(%i1) ratexpand ((2*x - 3*y)^3);
                     3         2       2        3
(%o1)          - 27 y  + 54 x y  - 36 x  y + 8 x
(%i2) expr: (x - 1)/(x + 1)^2 + 1/(x - 1);
                         x - 1       1
(%o2)                   -------- + -----
                               2   x - 1
                        (x + 1)
(%i3) expand (expr);
                    x              1           1
(%o3)          ------------ - ------------ + -----
                2              2             x - 1
               x  + 2 x + 1   x  + 2 x + 1
(%i4) ratexpand (expr);
                        2
                     2 x                 2
(%o4)           --------------- + ---------------
                 3    2            3    2
                x  + x  - x - 1   x  + x  - x - 1
オプション変数: ratfac

デフォルト値: false

ratfactrueの時、 標準有理式(CRE)は部分的に因数分解された形式で操作されます。

有理演算の間、 式は、factorをコールすることなしに、 可能な限り最大限因数分解されるよう維持されます。 これは、いつも保存領域を節約し、いくつかの計算では時間も節約ことがあります。 分子と分母は互いに素になります。 例えば、rat ((x^2 - 1)^4/(x + 1)^2)は、 (x - 1)^4 (x + 1)^2)をもたらしますが、 それぞれの部分の中の因子は互いに素ではないかもしれません。

ctensr(成分テンソル操作)パッケージでは、 ratfactrueの時、 リッチ、アインシュタイン、リーマン、そしてワイルテンソルとスカラー曲率は、 自動的に因数分解されます。 ratfacは、テンソルの成分が2、3の項から成ると知られている場合だけ 設定すべきです。

ratfacratweight体系は互換性はなく、 同時には使えないかもしれません。

関数: ratnumer (expr)

exprを標準有理式(CRE)に強制変換した後、その分子を返します。 戻り値はCREです。

もしまだCREでないなら、exprは、ratによってCREに強制変換されます。 この変換は、 共通の分母上にすべての項を置くことによって、 exprの形式を変えるかもしれません。

numは似ていますが、 CREではなく通常の式を返します。 また、numは共通の分母上にすべての項を置こうとはしませんし、 ratnumerによって比と見なされるいくつかの式は、numには比と見なされません。

関数: ratp (expr)

もしexprが標準有理式(CRE)もしくは拡張CREなら、trueを返し、 そうでなければ、falseを返します。

CREは、ratと関連関数によって生成されます。 拡張CREは、taylorと関連関数によって生成されます。

オプション変数: ratprint

デフォルト値: true

ratprinttrueの時、 ユーザーに浮動小数点を有理数に変換したことを通知するメッセージが表示されます。

関数: ratsimp (expr)
関数: ratsimp (expr, x_1, ..., x_n)

expとその部分式の全てを有理的に整理します(非有理的関数の引数も含みます)。 結果は二つの多項式の商として、再帰的形式—主変数の係数が他の変数の多項式である形式—で返されます。 変数は(例えば、sin(z^2+1)のような)非有理関数を含むかもしれませんが、 どんな非有理関数の引数もまた、有理的に整理されます。

ratsimp (expr, x_1, ..., x_n)は、ratvarsで指定した場合と同様に、 変数の順序指定に従って有理的に整理します。

ratsimpexponstrueの時、 ratsimpは式の指数にも適用されます。

ratexpandも参照してください。 ratsimpは、ratexpandに影響するフラグのいくつかに影響されることに注意してください。

例:

(%i1) sin (x/(x^2 + x)) = exp ((log(x) + 1)^2 - log(x)^2);
                                         2      2
                   x         (log(x) + 1)  - log (x)
(%o1)        sin(------) = %e
                  2
                 x  + x
(%i2) ratsimp (%);
                             1          2
(%o2)                  sin(-----) = %e x
                           x + 1
(%i3) ((x - 1)^(3/2) - (x + 1)*sqrt(x - 1))/sqrt((x - 1)*(x + 1));
                       3/2
                (x - 1)    - sqrt(x - 1) (x + 1)
(%o3)           --------------------------------
                     sqrt((x - 1) (x + 1))
(%i4) ratsimp (%);
                           2 sqrt(x - 1)
(%o4)                    - -------------
                                 2
                           sqrt(x  - 1)
(%i5) x^(a + 1/a), ratsimpexpons: true;
                               2
                              a  + 1
                              ------
                                a
(%o5)                        x
オプション変数: ratsimpexpons

デフォルト値: false

ratsimpexponstrueの時、 式整理の間、ratsimpが式の指数に適用されます。

オプション変数: radsubstflag

デフォルト値: false

radsubstflagがもし trueなら、 ratsubstxに関してsqrt (x)uを代入するような代入をできるようにします。

関数: ratsubst (a, b, c)

cの中のbaを代入し、結果の式を返します。 bはsumでもproductでもpowerなどでも問題ありません。

substは純粋に構文法的代入ですが、ratsubstは式の意味の何かを知っています。 ゆえに、subst (a, x + y, x + y + z)x + y + zを返す一方、 ratsubstz + aを返します。

ratsubstflagtrueの時、ratsubstは、式が陽には含んでいない根への代入を実行します。

ratsubstはオプション変数keepfloatの値trueを無視します。

例:

(%i1) ratsubst (a, x*y^2, x^4*y^3 + x^4*y^8);
                              3      4
(%o1)                      a x  y + a
(%i2) cos(x)^4 + cos(x)^3 + cos(x)^2 + cos(x) + 1;
               4         3         2
(%o2)       cos (x) + cos (x) + cos (x) + cos(x) + 1
(%i3) ratsubst (1 - sin(x)^2, cos(x)^2, %);
            4           2                     2
(%o3)    sin (x) - 3 sin (x) + cos(x) (2 - sin (x)) + 3
(%i4) ratsubst (1 - cos(x)^2, sin(x)^2, sin(x)^4);
                        4           2
(%o4)                cos (x) - 2 cos (x) + 1
(%i5) radsubstflag: false$
(%i6) ratsubst (u, sqrt(x), x);
(%o6)                           x
(%i7) radsubstflag: true$
(%i8) ratsubst (u, sqrt(x), x);
                                2
(%o8)                          u
関数: ratvars (x_1, …, x_n)
関数: ratvars ()
システム変数: ratvars

有理式に関して主変数x_1, ..., x_nを宣言します。 もし有理式の中に存在するなら、x_nは主変数と見なされます。 そうでなければ、もし存在すれば、x_[n-1]が主変数と見なされます。 と、先行する変数を通してx_1まで続きます。 x_1は、続く変数が存在しなかった時だけ主変数と見なされます。

もし有理式の中の変数がratvarsリストの中に存在しなかったら、 その変数には、x_1よりも低い優先順位が与えられます。

ratvarsの引数は、変数もしくはsin(x)のような非有理関数であり得ます。

変数ratvarsは、直近にコールされたときの関数ratvarsの引数のリストです。 関数ratvarsのコールそれぞれは、リストを再設定します。 ratvars ()はリストをクリアします。

オプション変数: ratvarswitch

デフォルト値: true

MaximaはLisp変数VARLISTの中に有理式の主変数の内部リストを保持します。 もしratvarswitchtrueなら、 すべての評価は新しいリストVARLISTで開始します。 これがデフォルトの振る舞いです。 そうでなければ、以前の評価からの主変数は 内部リストVARLISTから取り除かれません。

主変数は関数ratvarsで宣言されるのですが、 それはオプション変数ratvarswitchによって影響されません。

例:

もし ratvarswitchtrue, すべての評価は 新しいリストVARLISTで始まります。

(%i1) ratvarswitch:true$

(%i2) rat(2*x+y^2);
                             2
(%o2)/R/                    y  + 2 x
(%i3) :lisp varlist
($X $Y)

(%i3) rat(2*a+b^2);
                             2
(%o3)/R/                    b  + 2 a

(%i4) :lisp varlist
($A $B)

もしratvarswitchfalseなら、 直前の評価からの主変数はまだ存在しています。

(%i4) ratvarswitch:false$

(%i5) rat(2*x+y^2);
                             2
(%o5)/R/                    y  + 2 x
(%i6) :lisp varlist
($X $Y)

(%i6) rat(2*a+b^2);
                             2
(%o6)/R/                    b  + 2 a

(%i7) :lisp varlist
($A $B $X $Y)
関数: ratweight (x_1, w_1, …, x_n, w_n)
関数: ratweight ()

重みw_iを変数x_iに割り当てます。 これは、もし重みが変数ratwtlvlの値を越えるなら、項を0に置き換えるようにします。 (デフォルトでは切り詰めはもたらしません。) 項の重みは、項の中の変数の重みの積の和に変数の指数を掛けたものです。 例えば、3 x_1^2 x_2の重みは2 w_1 + w_2です。 ratwtlvlに従った切り詰めは、 標準有理式(CRE)を掛けたり、指数化する時だけ実行されます。

ratweight ()は、重み割り当ての累積リストを返します。

注意:ratfacratweight体系は互換性はなく、 同時には使えないかもしれません。

例:

(%i1) ratweight (a, 1, b, 1);
(%o1)                     [a, 1, b, 1]
(%i2) expr1: rat(a + b + 1)$
(%i3) expr1^2;
                  2                  2
(%o3)/R/         b  + (2 a + 2) b + a  + 2 a + 1
(%i4) ratwtlvl: 1$
(%i5) expr1^2;
(%o5)/R/                  2 b + 2 a + 1
システム変数: ratweights

デフォルト値: []

ratweightsは、ratweightで割り当てられた重みのリストです。 リストは累積されます: ratweightのコールそれぞれは、リストに項目を追加します。

kill (ratweights)save (ratweights)はともに期待通り動作します。

オプション変数: ratwtlvl

デフォルト値: false

ratwtlvlは、 標準有理式(CRE)の切り詰めを制御するために、 ratweight関数と組み合わせて使われます。 デフォルト値のfalseでは、切り詰めは起こりません。

関数: remainder (p_1, p_2)
関数: remainder (p_1, p_2, x_1, …, x_n)

多項式p_1を多項式p_2で割った余りを返します。 引数x_1, ..., x_nは、ratvarsと同様に解釈されます。

remainderは、divideが返す2要素リストの2番目の要素を返します。

関数: resultant (p_1, p_2, x)
変数: resultant

変数xを消去して、2つの多項式p_1p_2の終結式を計算します。 終結式はp_1p_2の中のxの係数の判別式です。 それは、p_1p_2が共通に定数でない因子を持つ時だけゼロに等しいです。

もしp_1もしくはp_2が因数分解できるなら、 resultantをコールする前にfactorをコールするのが望ましいかもしれません。

変数resultantは、 どのアルゴリズムが計算に使われるか制御します。 部分終結式prsにはsubres モジュラー終結式アルゴリズムにはmod 通分prsにはred。 大抵の問題では、subresが最適です。 いくつかの大きな次数の1変数もしくは2変数問題では、modがよりよいかもしれません。

関数bezoutは、resultantと同じ引数を取り、 行列を返します。 戻り値の判別式は望みの終結式です。

オプション変数: savefactors

デフォルト値: false

savefactorstrueの時、 同じ因子のいくつかを含む式の因数分解を後でする時にスピードアップするために、 因子の積である式の因子がある関数によって保存されるようにします。

関数: showratvars (expr)

exprの中の標準有理式 (CRE)変数のリストを返します。

ratvarsも参照してください。

関数: sqfr (expr)

多項式因子が「平方にならない」ことを除いて、 factorに似ています。 すなわち、それらは、次数1だけの因子を持ちます。 このアルゴリズムは、factorの最初の段階でも使われるのですが、 多項式は、n階微分と共通に nよりも大きな次数のすべての因子を持つという事実を使います。 このように、それぞれの変数に関する微分の多項式との最大公約数を取ることによって、 1よりも大きな次数の因子を見つけることができます。

例:

(%i1) sqfr (4*x^4 + 4*x^3 - 3*x^2 - 4*x - 1);
                                2   2
(%o1)                  (2 x + 1)  (x  - 1)
関数: tellrat (p_1, ..., p_n)
関数: tellrat ()

多項式p_1, ..., p_nの解である要素を Maximaに知られている代数的整数の環に加えます。 それぞれの引数p_iは、整数係数の多項式です。

tellrat (x)は、実際には、 有理関数の中でxに0を代入することを意味します。

tellrat ()は、現在の代入のリストを返します。

代数的整数の整理が効果を持つようにするために、 algebraicは、trueに設定されなければいけません。

Maximaは、起動の際には、虚数単位と整数の根すべてについて知っています。

核を取り、tellratプロパティを削除するコマンドuntellratがあります。

例えば、tellrat (x^2 - y^2)のように、 多変数多項式をtellratする時、 y^2x^2に代入するのか逆なのかといった あいまいさがあります。 Maximaは、特定の順序付けを選びますが、 もしユーザーがどちらか指定したいなら、 例えば,tellrat (y^2 = x^2)y^2x^2で置き換えることを示す構文法を供給します。

例:

(%i1) 10*(%i + 1)/(%i + 3^(1/3));
                           10 (%i + 1)
(%o1)                      -----------
                                  1/3
                            %i + 3
(%i2) ev (ratdisrep (rat(%)), algebraic);
             2/3      1/3              2/3      1/3
(%o2)    (4 3    - 2 3    - 4) %i + 2 3    + 4 3    - 2
(%i3) tellrat (1 + a + a^2);
                            2
(%o3)                     [a  + a + 1]
(%i4) 1/(a*sqrt(2) - 1) + a/(sqrt(3) + sqrt(2));
                      1                 a
(%o4)           ------------- + -----------------
                sqrt(2) a - 1   sqrt(3) + sqrt(2)
(%i5) ev (ratdisrep (rat(%)), algebraic);
         (7 sqrt(3) - 10 sqrt(2) + 2) a - 2 sqrt(2) - 1
(%o5)    ----------------------------------------------
                               7
(%i6) tellrat (y^2 = x^2);
                        2    2   2
(%o6)                 [y  - x , a  + a + 1]
関数: totaldisrep (expr)

exprのすべての部分式を標準有理式(CRE)から一般形に変換して、 結果を返します。 もしexprがそれ自身CRE形なら、totaldisrepは、ratdisrepと同一です。

totaldisrepは、 CRE形の部分式を持つ等式やリストや行列などの式をratdisrepするために役に立つかもしれません。

関数: untellrat (x_1, …, x_n)

x_1, …, x_nから tellratプロパティを 削除します。


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15 Special Functions


15.1 Introduction to Special Functions

特殊関数表記は以下の通りです:

bessel_j (index, expr)         第一種ベッセル関数
bessel_y (index, expr)         第二種ベッセル関数
bessel_i (index, expr)         第一種変形ベッセル関数
bessel_k (index, expr)         第二種変形ベッセル関数

hankel_1 (v,z)                 第一種ハンケル関数
hankel_2 (v,z)                 第二種ハンケル関数
struve_h (v,z)                 シュトルーベH関数
struve_l (v,z)                 シュトルーベL関数

assoc_legendre_p[v,u] (z)      位数v、次数uのルジャンドル関数
assoc_legendre_q[v,u] (z)      第二種ルジャンドル関数

%f[p,q] ([], [], expr)         一般化超幾何関数
gamma()                        ガンマ関数
gamma_incomplete_lower(a,z)    第一種不完全ガンマ関数
gammaincomplete(a,z)           第二種不完全ガンマ関数
hypergeometric(l1, l2, z)      超幾何関数
slommel
%m[u,k] (z)                    第一種Whittaker関数
%w[u,k] (z)                    第二種Whittaker関数
erfc (z)                       相補誤差関数
ei (z)                         指数積分 (?)
kelliptic (z)                  第一種完全楕円積分 (K)
parabolic_cylinder_d (v,z)     放物円筒D関数

15.2 Bessel Functions

関数: bessel_j (v, z)

次数vと独立変数zの第一種ベッセル関数。

bessel_jは以下のように定義されます。

                inf
                ====       k  - v - 2 k  v + 2 k
                \     (- 1)  2          z
                 >    --------------------------
                /        k! gamma(v + k + 1)
                ====
                k = 0

計算のために無限級数は使われませんが。

関数: bessel_y (v, z)

次数vと独立変数zの第二種ベッセル関数

vが整数でない時、 bessel_yは以下のように定義されます。

              cos(%pi v) bessel_j(v, z) - bessel_j(-v, z)
              -------------------------------------------
                             sin(%pi v)

vが整数nの時、 vnに近づく極限が取られます。

関数: bessel_i (v, z)

次数v、独立変数zの第一種変形ベッセル関数

bessel_iは以下のように定義されます。

                    inf
                    ====   - v - 2 k  v + 2 k
                    \     2          z
                     >    -------------------
                    /     k! gamma(v + k + 1)
                    ====
                    k = 0

無限級数は計算には使われませんが。

関数: bessel_k (v, z)

次数v、独立変数zの第二種変形ベッセル関数

vが整数の時 bessel_kは以下のように定義されます。

           %pi csc(%pi v) (bessel_i(-v, z) - bessel_i(v, z))
           -------------------------------------------------
                                  2

もしvが整数nでないなら、 vnに近づく極限が取られます。

関数: hankel_1 (v, z)

次数v、独立変数zの第一種ハンケル関数 (A&S 9.1.3)。 hankel_1は以下のように定義されます。

   bessel_j(v,z) + %i * bessel_y(v,z)

Maximaは、 浮動小数点精度の実数次数vと複素独立変数zに対して hankel_1を数値的に評価します。 多倍長浮動小数点精度の数値評価と複素次数vはサポートされていません。

besselexpandtrueの時、 次数vが奇数の1/2の時hankel_1は初等関数の項に展開されます。 besselexpandを参照してください。

Maximaはhankel_1の独立変数zに関する導関数を知っています。

例:

数値評価:

(%i1) hankel_1(1,0.5);
(%o1)              .2422684576748738 - 1.471472392670243 %i
(%i2) hankel_1(1,0.5+%i);
(%o2)             - .2558287994862166 %i - 0.239575601883016

複素次数vはサポートされていません。 Maximaは名詞形を返します:

(%i3) hankel_1(%i,0.5+%i);
(%o3)                       hankel_1(%i, %i + 0.5)

besselexpandtrueの時のhankel_1の展開:

(%i4) hankel_1(1/2,z),besselexpand:true;
                      sqrt(2) sin(z) - sqrt(2) %i cos(z)
(%o4)                 ----------------------------------
                              sqrt(%pi) sqrt(z)

hankel_1の独立変数zに関する導関数。 次数vに関する導関数はサポートされていません。 Maximaは名詞形を返します:

(%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
関数: hankel_2 (v, z)

次数v、独立変数zの第二種ハンケル関数 (A&S 9.1.4)。 hankel_2は以下のように定義されます。

   bessel_j(v,z) - %i * bessel_y(v,z)

Maximaは、 浮動小数点精度の実数次数vと複素独立変数zに対して hankel_2を数値的に評価します。 多倍長浮動小数点精度の数値評価と複素次数vはサポートされていません。

besselexpandtrueの時、 次数vが奇数の1/2の時hankel_2は初等関数の項に展開されます。 besselexpandを参照してください。

Maximaはhankel_2の独立変数zに関する導関数を知っています。

例はhankel_1を参照してください。

オプション変数: besselexpand

デフォルト値: false

次数が半奇数の時のベッセル関数の展開を制御します。 この場合、ベッセル関数は他の初等関数で展開することができます。 besselexpandtrueの時、 ベッセル関数は展開されます。

(%i1) besselexpand: false$
(%i2) bessel_j (3/2, z);
                                    3
(%o2)                      bessel_j(-, z)
                                    2
(%i3) besselexpand: true$
(%i4) bessel_j (3/2, z);
                                        sin(z)   cos(z)
                       sqrt(2) sqrt(z) (------ - ------)
                                           2       z
                                          z
(%o4)                  ---------------------------------
                                   sqrt(%pi)
関数: scaled_bessel_i (v, z)

次数v、独立変数zのスケールされた第一種変形ベッセル関数。 すなわち、scaled_bessel_i(v,z) = exp(-abs(z))*bessel_i(v, z)。 この関数は、大きなzに関するbessel_i―これはおおきくなりますーの計算に 特に役に立ちます。 しかしながら、そうでなければ、Maximaはこの関数についてあまり知りません。 数式処理のためには、式exp(-abs(z))*bessel_i(v, z)を使って取り組むのが多分望ましいです。

関数: scaled_bessel_i0 (z)

scaled_bessel_i(0,z)と同一です。

関数: scaled_bessel_i1 (z)

scaled_bessel_i(1,z)と同一です。

関数: %s [u,v] (z)

Lommelの小s[u,v](z)関数。 多分Gradshteyn & Ryzhik 8.570.1.


15.3 Airy Functions

エアリー関数Ai(x)とBi(x)は、Abramowitz and Stegun, Handbook of Mathematical Functions, Section 10.4の中で定義されています。

y = Ai(x)y = Bi(x)は、 エアリー微分方程式diff (y(x), x, 2) - x y(x) = 0の 2つの線形独立な解です。

もし引数xが実数もしくは複素数の浮動小数点数なら、 関数の数値が返されます。

関数: airy_ai (x)

エアリー関数Ai(x)。 (A&S 10.4.2)

導関数diff (airy_ai(x), x)は、airy_dai(x)です。

airy_bi, airy_dai, airy_dbiも参照してください。

関数: airy_dai (x)

エアリー関数Ai airy_ai(x)の導関数。

airy_aiを参照してください。

関数: airy_bi (x)

エアリー関数Bi(x)。 (A&S 10.4.3)

導関数diff (airy_bi(x), x)airy_dbi(x)です。

airy_ai, airy_dbiを参照してください。

関数: airy_dbi (x)

エアリーBi関数airy_bi(x)の導関数。

airy_aiairy_biを参照してください。


15.4 Gamma and factorial Functions

ガンマ関数と、関連したベータ、プサイ、不完全ガンマ関数は Abramowitz and Stegun, Handbook of Mathematical Functions, Chapter 6の中で定義されています。

関数: bffac (expr, n)

階乗(シフトガンマ)関数の多倍長浮動小数点バージョン。 2番目の引数は、保持し返すディジットの数です。 少しの余分を要請するのはいい考えです。

関数: bfpsi (n, z, fpprec)
関数: bfpsi0 (z, fpprec)

bfpsiは、実引数zと整数次数nの多ガンマ関数です。 bfpsi0はディガンマ関数です。 bfpsi0 (z, fpprec)bfpsi (0, z, fpprec)と同値です。

これらの関数は多倍長浮動小数点値を返します。 fpprecは戻り値の多倍長浮動小数点精度です。

関数: cbffac (z, fpprec)

複素多倍長浮動小数点の階乗です。

load ("bffac")はこの関数をロードします。

関数: gamma (z)

ガンマ関数の基本的な定義 (A&S 6.1.1) は、

                         inf
                        /
                        [     z - 1   - t
             gamma(z) = I    t      %e    dt
                        ]
                        /
                         0

です。

Maximaは、正の整数と正負の有理数に関して、gammaを整理します。 半整数値に関して、結果は有理数掛けるsqrt(%pi)です。 整数値に関する整理は、factlimによって制御されます。

factlimより大きな整数に関して、 階乗関数ーgammaを計算するのに使われますーの数値的な結果はオーバーフローします。 有理数に関する整理は、内部オーバーフローを避けるために、 gammalimによって制御されます。 factlimgammalimも参照してください。

負の整数に関して、gammaは未定義です。

Maximaは、浮動小数点および多倍長浮動小数点の実数値および複素数値に関して、 gammaを数値的に評価できます。

gammaは鏡像対称性を持ちます。

gamma_expandtrueの時、 Maximaは、 引数z+nz-nnは整数―のgammaを 展開します。

Maximaは、gammaの導関数を知っています。

例:

整数、半整数、有理数に関する整理:

(%i1) map('gamma,[1,2,3,4,5,6,7,8,9]);
(%o1)        [1, 1, 2, 6, 24, 120, 720, 5040, 40320]
(%i2) map('gamma,[1/2,3/2,5/2,7/2]);
                    sqrt(%pi)  3 sqrt(%pi)  15 sqrt(%pi)
(%o2)   [sqrt(%pi), ---------, -----------, ------------]
                        2           4            8
(%i3) map('gamma,[2/3,5/3,7/3]);
                                  2           1
                          2 gamma(-)  4 gamma(-)
                      2           3           3
(%o3)          [gamma(-), ----------, ----------]
                      3       3           9

実数と複素数の数値評価:

(%i4) map('gamma,[2.5,2.5b0]);
(%o4)     [1.329340388179137, 1.329340388179137b0]
(%i5) map('gamma,[1.0+%i,1.0b0+%i]);
(%o5) [.4980156681183558 - .1549498283018108 %i, 
         4.980156681183561b-1 - 1.549498283018107b-1 %i]

gammaは鏡像対称性を持ちます:

(%i6) declare(z,complex)$
(%i7) conjugate(gamma(z));
(%o7)                  gamma(conjugate(z))

gamma_expandtrueの時 Maximaは、gamma(z+n)gamma(z-n)を展開します:

(%i8) gamma_expand:true$

(%i9) [gamma(z+1),gamma(z-1),gamma(z+2)/gamma(z+1)];
                               gamma(z)
(%o9)             [z gamma(z), --------, z + 1]
                                z - 1

gammaの導関数:

(%i10) diff(gamma(z),z);
(%o10)                  psi (z) gamma(z)
                           0

makegammaも参照してください。

オイラー-マスケローニ定数は%gammaです。

関数: log_gamma (z)

ガンマ関数の自然対数。

関数: gamma_incomplete (a,z)

第二種不完全ガンマ関数 A&S 6.5.2:

                              inf
                             /
                             [     a - 1   - t
    gamma_incomplete(a, z) = I    t      %e    dt
                             ]
                             /
                              z
関数: gamma_incomplete_regularized (a, z)

正則第二種不完全ガンマ関数 A&S 6.5.1:

gamma_incomplete_regularized(a, z) = 
                                        gamma_incomplete(a, z)
                                        ----------------------
                                               gamma(a)
関数: gamma_incomplete_generalized (a,z1,z1 )

一般化不完全ガンマ関数

gamma_incomplete_generalized(a, z1, z2) = 
                                               z2
                                              /
                                              [    a - 1   - t
                                              I   t      %e    dt
                                              ]
                                              /
                                               z1
オプション変数: gammalim

デフォルト値: 1000000

gammalimは、整数と有理数引数に関してガンマ関数の整理を制御します。 もし引数の絶対値がgammalimよりも大きくないなら、 整理が行われます。 factlimスイッチは、 整数引数のgammaの結果の整理を制御します。 factlimスイッチは、 整数引数のgammaの結果の整理も制御することに注意してください。

関数: makegamma (expr)

exprの中の2項、階乗、ベータ関数のインスタンスをガンマ関数に変換します。

makefactも参照してください。

関数: beta (a, b)

ベータ関数は、gamma(a) gamma(b)/gamma(a+b) (A&S 6.2.1)として定義されます。

Maximaは、正の整数と、合計すると整数になる有理数についてベータ関数を整理します。 beta_args_sum_to_integertrueの時、 Maximaは、和が整数になる一般式も整理します。

aもしくはbがゼロに等しい時には、ベータ関数は未定義です。

一般にベータ関数は、負の整数の引数で未定義です。 例外は、a=-nnは正の整数―かつbb<=nの正の整数で、 解析接続を定義することが可能です。 Maximaはこの場合結果を与えます。

beta_expandtrueの時、 nを整数とするbeta(a+n,b)beta(a-n,b)、 もしくはbeta(a,b+n)beta(a,b-n) のような式は整理されます。

Maximaは、実数値と複素数値のベータ関数を浮動小数点と多倍長浮動小数点精度で評価できます。 数値評価のために、Maximaはlog_gammaを使います:

           - log_gamma(b + a) + log_gamma(b) + log_gamma(a)
         %e

Maximaは、ベータ関数が対称で、鏡像対称性を持つことを知っています。

Maximaは、aまたはbに関するベータ関数の導関数を知っています。

ベータ関数をガンマ関数の比として表現するには、makegammaを参照してください。

例:

引数の1つが整数の時の整理:

(%i1) [beta(2,3),beta(2,1/3),beta(2,a)];
                               1   9      1
(%o1)                         [--, -, ---------]
                               12  4  a (a + 1)

2つの有理数引数の和が整数になる時の整理:

(%i2) [beta(1/2,5/2),beta(1/3,2/3),beta(1/4,3/4)];
                          3 %pi   2 %pi
(%o2)                    [-----, -------, sqrt(2) %pi]
                            8    sqrt(3)

beta_args_sum_to_integertrueに設定した時、 引数の和が整数の時、さらに一般的な式が整理されます:

(%i3) beta_args_sum_to_integer:true$
(%i4) beta(a+1,-a+2);
                                %pi (a - 1) a
(%o4)                         ------------------
                              2 sin(%pi (2 - a))

引数の1つが負の整数の時、可能な結果:

(%i5) [beta(-3,1),beta(-3,2),beta(-3,3)];
                                    1  1    1
(%o5)                            [- -, -, - -]
                                    3  6    3

beta_expandtrueの時、 nが整数のbeta(a+n,b)またはbeta(a-n)は整理されます:

(%i6) beta_expand:true$
(%i7) [beta(a+1,b),beta(a-1,b),beta(a+1,b)/beta(a,b+1)];
                    a beta(a, b)  beta(a, b) (b + a - 1)  a
(%o7)              [------------, ----------------------, -]
                       b + a              a - 1           b

引数の1つがゼロの時、ベータは未定義です:

(%i7) beta(0,b);
beta: expected nonzero arguments; found 0, b
 -- an error.  To debug this try debugmode(true);

実数値と複素数値の浮動小数点または多倍長浮動小数点精度での数値評価:

(%i8) beta(2.5,2.3);
(%o8) .08694748611299981

(%i9) beta(2.5,1.4+%i);
(%o9) 0.0640144950796695 - .1502078053286415 %i

(%i10) beta(2.5b0,2.3b0);
(%o10) 8.694748611299969b-2

(%i11) beta(2.5b0,1.4b0+%i);
(%o11) 6.401449507966944b-2 - 1.502078053286415b-1 %i

ベータは対称で、鏡像対称性を持ちます:

(%i14) beta(a,b)-beta(b,a);
(%o14)                                 0
(%i15) declare(a,complex,b,complex)$
(%i16) conjugate(beta(a,b));
(%o16)                 beta(conjugate(a), conjugate(b))

aに関するベータ関数の導関数:

(%i17) diff(beta(a,b),a);
(%o17)               - beta(a, b) (psi (b + a) - psi (a))
                                      0             0
関数: beta_incomplete (a, b, z)

不完全ベータ関数の基本定義(A&S 6.6.1)は、以下の通りです。

        z
       /
       [         b - 1  a - 1
       I  (1 - t)      t      dt
       ]
       /
        0

この定義は、realpart(a)>0かつrealpart(b)>0かつabs(z)<1で可能です。 他の値では不完全ベータ関数は一般化超幾何関数を通じて定義することができます。

   gamma(a) hypergeometric_generalized([a, 1 - b], [a + 1], z) z

(不完全ベータ関数の完全な定義については、functions.wolfram.comを参照してください。 )

負の整数a = -nと正の整数b=mで、m<=nの場合、 不完全ベータ関数は以下を通して定義されます。

                            m - 1           k
                            ====  (1 - m)  z
                      n - 1 \            k
                     z       >    -----------
                            /     k! (n - k)
                            ====
                            k = 0

Maximaは、 負の整数aに関するbeta_incompleteを整理するために、この定義を使います。

aが正の整数の時、 任意の引数b, zに関して、 bが正の整数の時、 非負の整数a, 任意のzに関して、 beta_incompleteは整理されます。

z=0かつrealpart(a)>0の時、beta_incompleteは特別な値ゼロを取ります。 z=1かつrealpart(b)>0の時、 beta_incompleteはベータ関数beta(a,b)に整理されます。

Maximaは、浮動小数点か多倍長浮動小数点精度の実数値と複素数値に対して、 beta_incompleteを数値的に評価します。 数値評価に関して、 不完全ベータ函数の連分数展開を使います。

オプション変数beta_expandtrueの時、 Maximaはbeta_incomplete(a+n,b,z)beta_incomplete(a-n,b,z)のような式を展開します。ここでnは正の整数です。

Maximaはbeta_incompleteの変数a, b, zについての導関数と 変数zについての積分を知っています。

例:

正の整数aに関する整理:

(%i1) beta_incomplete(2,b,z);
                                       b
                            1 - (1 - z)  (b z + 1)
(%o1)                       ----------------------
                                  b (b + 1)

正の整数bに関する整理:

(%i2) beta_incomplete(a,2,z);
                                               a
                              (a (1 - z) + 1) z
(%o2)                         ------------------
                                  a (a + 1)

正の整数a, bに関する整理:

(%i3) beta_incomplete(3,2,z);
                                               3
                              (3 (1 - z) + 1) z
(%o3)                         ------------------
                                      12

aが負の整数かつb<=(-a)の時、Maximaは整理します:

(%i4) beta_incomplete(-3,1,z);
                                       1
(%o4)                              - ----
                                        3
                                     3 z

特定の値z=0z=1に関して, Maximaは整理します:

(%i5) assume(a>0,b>0)$
(%i6) beta_incomplete(a,b,0);
(%o6)                                 0
(%i7) beta_incomplete(a,b,1);
(%o7)                            beta(a, b)

浮動小数点または多倍長浮動小数点精度の数値評価:

(%i8) beta_incomplete(0.25,0.50,0.9);
(%o8)                          4.594959440269333
(%i9)  fpprec:25$
(%i10) beta_incomplete(0.25,0.50,0.9b0);
(%o10)                    4.594959440269324086971203b0

abs(z)>1の時、beta_incompleteは複素数を返します:

(%i11) beta_incomplete(0.25,0.50,1.7);
(%o11)              5.244115108584249 - 1.45518047787844 %i

もっと一般的な複素引数に関する結果:

(%i14) beta_incomplete(0.25+%i,1.0+%i,1.7+%i);
(%o14)             2.726960675662536 - .3831175704269199 %i
(%i15) beta_incomplete(1/2,5/4*%i,2.8+%i);
(%o15)             13.04649635168716 %i - 5.802067956270001
(%i16) 

beta_expandtrueの時の展開:

(%i23) beta_incomplete(a+1,b,z),beta_expand:true;
                                                       b  a
                   a beta_incomplete(a, b, z)   (1 - z)  z
(%o23)             -------------------------- - -----------
                             b + a                 b + a

(%i24) beta_incomplete(a-1,b,z),beta_expand:true;
                                                           b  a - 1
           beta_incomplete(a, b, z) (- b - a + 1)   (1 - z)  z
(%o24)     -------------------------------------- - ---------------
                           1 - a                         1 - a

beta_incompleteの微分と積分:

(%i34) diff(beta_incomplete(a, b, z), z);
                              b - 1  a - 1
(%o34)                 (1 - z)      z
(%i35) integrate(beta_incomplete(a, b, z), z);
              b  a
       (1 - z)  z
(%o35) ----------- + beta_incomplete(a, b, z) z
          b + a
                                       a beta_incomplete(a, b, z)
                                     - --------------------------
                                                 b + a
(%i36) factor(diff(%, z));
(%o36)              beta_incomplete(a, b, z)
関数: beta_incomplete_regularized (a, b, z)
beta_incomplete_regularized(a, b, z) = 
                                      beta_incomplete(a, b, z)
                                      ------------------------
                                             beta(a, b)

として定義された正則不完全ベータ関数 A&S 6.6.2。

beta_incomplete同様、この定義は完全ではありません。 beta_incomplete_regularizedの完全な定義については、functions.wolfram.comを参照してください。

beta_incomplete_regularizedは、aまたはbが正の整数の時 整理されます。

z=0かつrealpart(a)>0の時、 beta_incomplete_regularizedは、具体的な値0を持ちます。 z=1かつrealpart(b)>0の時、 beta_incomplete_regularizedは、1に整理されます。

Maximaは、実数と複素数の引数について、 浮動小数点と多倍長浮動小数点精度でbeta_incomplete_regularizedを評価します。

beta_expandtrueの時、 Maximaは、 nは整数として、引数a+nまたはa-nに関して beta_incomplete_regularizedを展開します。

Maximaは、変数a, b, zに関する beta_incomplete_regularizedの導関数と、 変数zに関する積分を知っています。

例:

aまたはbが正の整数の時の整理:

(%i1) beta_incomplete_regularized(2,b,z);
                                       b
(%o1)                       1 - (1 - z)  (b z + 1)

(%i2) beta_incomplete_regularized(a,2,z);
                                               a
(%o2)                         (a (1 - z) + 1) z

(%i3) beta_incomplete_regularized(3,2,z);
                                               3
(%o3)                         (3 (1 - z) + 1) z

特定の値z=0, z=1について、Maximaは整理します:

(%i4) assume(a>0,b>0)$
(%i5) beta_incomplete_regularized(a,b,0);
(%o5)                                 0
(%i6) beta_incomplete_regularized(a,b,1);
(%o6)                                 1

実数と複素数引数に関する浮動小数点または多倍長浮動小数点精度の数値評価:

(%i7) beta_incomplete_regularized(0.12,0.43,0.9);
(%o7)                         .9114011367359802
(%i8) fpprec:32$
(%i9) beta_incomplete_regularized(0.12,0.43,0.9b0);
(%o9)               9.1140113673598075519946998779975b-1
(%i10) beta_incomplete_regularized(1+%i,3/3,1.5*%i);
(%o10)             .2865367499935403 %i - 0.122995963334684
(%i11) fpprec:20$
(%i12) beta_incomplete_regularized(1+%i,3/3,1.5b0*%i);
(%o12)      2.8653674999354036142b-1 %i - 1.2299596333468400163b-1

beta_expandtrueの時の展開:

(%i13) beta_incomplete_regularized(a+1,b,z);
                                                     b  a
                                              (1 - z)  z
(%o13) beta_incomplete_regularized(a, b, z) - ------------
                                              a beta(a, b)
(%i14) beta_incomplete_regularized(a-1,b,z);
(%o14) beta_incomplete_regularized(a, b, z)
                                                     b  a - 1
                                              (1 - z)  z
                                         - ----------------------
                                           beta(a, b) (b + a - 1)

zに関する微分と積分:

(%i15) diff(beta_incomplete_regularized(a,b,z),z);
                              b - 1  a - 1
                       (1 - z)      z
(%o15)                 -------------------
                           beta(a, b)
(%i16) integrate(beta_incomplete_regularized(a,b,z),z);
(%o16) beta_incomplete_regularized(a, b, z) z
                                                           b  a
                                                    (1 - z)  z
          a (beta_incomplete_regularized(a, b, z) - ------------)
                                                    a beta(a, b)
        - -------------------------------------------------------
                                   b + a
関数: beta_incomplete_generalized (a, b, z1, z2)

一般化不完全ベータ関数の基本的な定義は、以下の通りです。

             z2
           /
           [          b - 1  a - 1
           I   (1 - t)      t      dt
           ]
           /
            z1

Maximaは、 abが正の整数の時、 beta_incomplete_regularizedを整理します。

realpart(a)>0かつz1=0またはz2=0の時、 Maximaは、 beta_incomplete_generalizedbeta_incompleteに整理します。 realpart(b)>0かつz1=1またはz2=1の時、 Maximaは、betabeta_incompleteを含む式に整理します。

Maximaは、実数値と複素数値に関して、浮動小数点と多倍長浮動小数点精度で beta_incomplete_regularizedを評価します。

beta_expandtrueの時、 nを正の整数とすると、 Maximaは、a+na-nに関してbeta_incomplete_generalized を整理します。

Maximaは、 変数a, b, z1, z2に関する beta_incomplete_generalizedの微分を知っており、 変数z1z2に関する積分を知っています。

例:

Maximaは、abが正の整数の時、 beta_incomplete_generalizedを整理します:

(%i1) beta_incomplete_generalized(2,b,z1,z2);
                   b                      b
           (1 - z1)  (b z1 + 1) - (1 - z2)  (b z2 + 1)
(%o1)      -------------------------------------------
                            b (b + 1)
(%i2) beta_incomplete_generalized(a,2,z1,z2);
                              a                      a
           (a (1 - z2) + 1) z2  - (a (1 - z1) + 1) z1
(%o2)      -------------------------------------------
                            a (a + 1)
(%i3) beta_incomplete_generalized(3,2,z1,z2);
              2      2                       2      2
      (1 - z1)  (3 z1  + 2 z1 + 1) - (1 - z2)  (3 z2  + 2 z2 + 1)
(%o3) -----------------------------------------------------------
                                  12

特定の値z1=0, z2=0, z1=1またはz2=1に関する整理:

(%i4) assume(a > 0, b > 0)$
(%i5) beta_incomplete_generalized(a,b,z1,0);
(%o5)                    - beta_incomplete(a, b, z1)

(%i6) beta_incomplete_generalized(a,b,0,z2);
(%o6)                    - beta_incomplete(a, b, z2)

(%i7) beta_incomplete_generalized(a,b,z1,1);
(%o7)              beta(a, b) - beta_incomplete(a, b, z1)

(%i8) beta_incomplete_generalized(a,b,1,z2);
(%o8)              beta_incomplete(a, b, z2) - beta(a, b)

浮動小数点もしくは多倍長浮動小数点精度での実数値引数に関する数値評価:

(%i9) beta_incomplete_generalized(1/2,3/2,0.25,0.31);
(%o9)                        .09638178086368676

(%i10) fpprec:32$
(%i10) beta_incomplete_generalized(1/2,3/2,0.25,0.31b0);
(%o10)               9.6381780863686935309170054689964b-2

浮動小数点もしくは多倍長浮動小数点精度での複素数値引数に関する数値評価:

(%i11) beta_incomplete_generalized(1/2+%i,3/2+%i,0.25,0.31);
(%o11)           - .09625463003205376 %i - .003323847735353769
(%i12) fpprec:20$
(%i13) beta_incomplete_generalized(1/2+%i,3/2+%i,0.25,0.31b0);
(%o13)     - 9.6254630032054178691b-2 %i - 3.3238477353543591914b-3

beta_expandtrueの時、 nを正の整数とする、 a+nまたはa-nに関する整理:

(%i14) beta_expand:true$

(%i15) beta_incomplete_generalized(a+1,b,z1,z2);

               b   a           b   a
       (1 - z1)  z1  - (1 - z2)  z2
(%o15) -----------------------------
                   b + a
                      a beta_incomplete_generalized(a, b, z1, z2)
                    + -------------------------------------------
                                         b + a
(%i16) beta_incomplete_generalized(a-1,b,z1,z2);

       beta_incomplete_generalized(a, b, z1, z2) (- b - a + 1)
(%o16) -------------------------------------------------------
                                1 - a
                                    b   a - 1           b   a - 1
                            (1 - z2)  z2      - (1 - z1)  z1
                          - -------------------------------------
                                            1 - a

変数z1に関する微分とz1z2に関する積分:

(%i17) diff(beta_incomplete_generalized(a,b,z1,z2),z1);
                               b - 1   a - 1
(%o17)               - (1 - z1)      z1
(%i18) integrate(beta_incomplete_generalized(a,b,z1,z2),z1);
(%o18) beta_incomplete_generalized(a, b, z1, z2) z1
                                  + beta_incomplete(a + 1, b, z1)
(%i19) integrate(beta_incomplete_generalized(a,b,z1,z2),z2);
(%o19) beta_incomplete_generalized(a, b, z1, z2) z2
                                  - beta_incomplete(a + 1, b, z2)
オプション変数: beta_expand

デフォルト値: false

beta_expandtrueの時、 a+na-nのような引数に対して beta(a,b) と、関連した関数は展開されます。 ここでnは整数です。

オプション変数: beta_args_sum_to_integer

デフォルト値: false

beta_args_sum_to_integertrueの時、 引数abの和が整数の時、 Maximaはbeta(a,b)を整理します。

関数: psi [n](x)

log (gamma (x))の次数n+1の導関数。 例えば、 psi[0](x)は1階微分、 psi[1](x)は2階微分など。

Maximaは、一般に、psiの数値を計算する方法を知りませんが、 有理数の引数に関してはいくつかの厳密な値を計算することができます。 いくつの変数は、psiが可能なら厳密な値を返す有理数の引数の範囲を制御します。 maxpsiposint, maxpsinegint, maxpsifracnum, maxpsifracdenomを参照してください。 すなわち、xは、maxpsinegintmaxpsiposintの間になければいけません。 もしxの小数部分の絶対値が有理数で、かつ分子がmaxpsifracnumより小さく、 分母がmaxpsifracdenomより小さければ、 psiは厳密な値を返します。

bffacパッケージの中の 関数bfpsiは数値を計算できます。

オプション変数: maxpsiposint

デフォルト値: 20

maxpsiposintは、 psi[n](x)が厳密な値を計算しようとする 最も大きな正の値です。

オプション変数: maxpsinegint

デフォルト値: -10

maxpsinegint psi[n](x)が厳密な値を計算しようとする 最も大きな負の値です。 従って、もし xmaxnegintよりも小さければ、 たとえ可能でも、 psi[n](x)は整理された答えを返しません。

オプション変数: maxpsifracnum

デフォルト値: 6

xを1より小さい、形式p/qの有理数とします。 もしpmaxpsifracnumより大きいなら psi[n](x)は、 整理された値を返そうとしません。

オプション変数: maxpsifracdenom

デフォルト値: 6

xを1より小さい、形式p/qの有理数とします。 もしqmaxpsifracdenomより大きいなら psi[n](x)は、 整理された値を返そうとしません。

関数: makefact (expr)

exprの中の二項、ガンマ、ベータ関数のインスタンスを階乗に変換します。

makegammaも参照してください。

関数: numfactor (expr)

exprを掛ける数値因子を返します。 式exprは単一項でなければいけません。

contentは、輪の中のすべての項の最大公約数を返します。

(%i1) gamma (7/2);
                          15 sqrt(%pi)
(%o1)                     ------------
                               8
(%i2) numfactor (%);
                               15
(%o2)                          --
                               8

15.5 Exponential Integrals

指数積分と、関連した関数は、 Abramowitz and Stegun, Handbook of Mathematical Functions, 5章の中で定義されています。

関数: expintegral_e1 (z)

指数積分E1(z) (A&S 5.1.1)

関数: expintegral_ei (z)

指数積分Ei(z) (A&S 5.1.2)

関数: expintegral_li (z)

指数積分Li(z) (A&S 5.1.3)

関数: expintegral_e (n,z)

指数積分 En(z) (A&S 5.1.4)

関数: expintegral_si (z)

指数積分 Si(z) (A&S 5.2.1)

関数: expintegral_ci (z)

指数積分 Ci(z) (A&S 5.2.2)

関数: expintegral_shi (z)

指数積分 Shi(z) (A&S 5.2.3)

関数: expintegral_chi (z)

指数積分 Chi(z) (A&S 5.2.4)

オプション変数: expintrep

デフォルト値: false

指数積分の表現を、 gamma_incomplete, expintegral_e1, expintegral_ei, expintegral_li, expintegral_trig, expintegral_hyp に変えます。

オプション変数: expintexpand

デフォルト値: false

Expand the Exponential Integral 半整数値の指数積分E[n](z)をErfcもしくはErfの項で展開し、 整数値のそれをEiの項で展開します。


15.6 Error Function

誤差関数と、関連した関数は、 Abramowitz and Stegun, Handbook of Mathematical Functions, 7章で定義されています。

関数: erf (z)

誤差関数erf(z) (A&S 7.1.1)

See also flag erfflag.

関数: erfc (z)

相補誤差関数erfc(z) (A&S 7.1.2)

erfc(z) = 1-erf(z)

関数: erfi (z)

虚数誤差関数

erfi(z) = -%i*erf(%i*z)

関数: erf_generalized (z1,z2)

一般化誤差関数Erf(z1,z2)

関数: fresnel_c (z)

フレネル積分C(z) = integrate(cos((%pi/2)*t^2),t,0,z) (A&S 7.3.1)

フラグtrigsigntrueの時、 整理 fresnel_c(-x) = -fresnel_c(x) が適用されます。

フラグ%iargstrueの時、 整理 fresnel_c(%i*x) = %i*fresnel_c(x) が適用されます。

フラグerf_representationhypergeometric_representationを参照してください。

関数: fresnel_s (z)

フレネル積分S(z) = integrate(sin((%pi/2)*t^2),t,0,z). (A&S 7.3.2)

フラグtrigsigntrueの時、 整理fresnel_s(-x) = -fresnel_s(x) が適用されます。

フラグ%iargstrueの時、 整理 fresnel_s(%i*x) = %i*fresnel_s(x) が適用されます。

フラグerf_representationhypergeometric_representationを参照してください。

オプション変数: erf_representation

デフォルト値: false

trueの時、 erfc, erfi, erf_generalized, fresnel_s, fresnel_c は、erfに変換されます。

オプション変数: hypergeometric_representation

デフォルト値: false

fresnel_sとfresnel_cに関して超幾何表現への変換を可能にします。


15.7 Struve Functions

シュトルーベ関数はAbramowitz and Stegun, Handbook of Mathematical Functions, 12章で定義されています。

Maximaは、これらの関数の非常に限られた知識を持っています。 それらは、関数hgfredから返されることができます。

関数: struve_h (v, z)

次数v, 独立変数zのシュトルーベ関数H (A&S 12.1.1)

関数: struve_l (v, z)

次数v、独立変数zの変形シュトルーベ関数L (A&S 12.2.1)


15.8 Hypergeometric Functions

超幾何関数はAbramowitz and Stegun, Handbook of Mathematical Functions, 13章15章で定義されています。

Maximaは、これらの関数の非常に限られた知識を持っています。 それらは、関数hgfredから返されることができます。

関数: %m [k,u] (z)

Whittaker M関数 M[k,u](z) = exp(-z/2)*z^(1/2+u)*M(1/2+u-k,1+2*u,z). (A&S 13.1.32)

関数: %w [k,u] (z)

Whittaker W関数 (A&S 13.1.33)

関数: %f [p,q] ([a],[b],z)

pFq(a1,a2,..ap;b1,b2,..bq;z)超幾何関数。 ここで、aは長さpのリストで、 bは長さqのリストです。

関数: hypergeometric ([a1, ..., ap],[b1, ... ,bq], x)

超幾何関数。 Maximaの%f超幾何関数と違って, 関数hypergeometricは整理関数です; hypergeometricは複素倍精度と多倍長浮動小数点評価もサポートします。 ガウスの超幾何関数、すなわち、p = 2かつq = 1、 に関しては、 単位円の外側の浮動小数点評価はサポートされていますが、 一般にはサポートされていません。

オプション変数expand_hypergeometricがtrue(デフォルトはfalse)で、 独立変数a1からapの1つが負の整数の時(多項式の場合)、 hypergeometricは展開された多項式を返します。

例:

(%i1)  hypergeometric([],[],x);
(%o1) %e^x

expand_hypergeometricがtrueの時、多項式の場合は自動的に展開されます:

(%i2) hypergeometric([-3],[7],x);
(%o2) hypergeometric([-3],[7],x)

(%i3) hypergeometric([-3],[7],x), expand_hypergeometric : true;
(%o3) -x^3/504+3*x^2/56-3*x/7+1

倍精度と多倍長浮動小数点評価の両方がサポートされています:

(%i4) hypergeometric([5.1],[7.1 + %i],0.42);
(%o4)       1.346250786375334 - 0.0559061414208204 %i
(%i5) hypergeometric([5,6],[8], 5.7 - %i);
(%o5)     .00737582400977495 - 0.001049813688578674 %i
(%i6) hypergeometric([5,6],[8], 5.7b0 - %i), fpprec : 30;
(%o6) 7.37582400977494674506442010824b-3
                          - 1.04981368857867315858055393376b-3 %i

15.9 Parabolic Cylinder Functions

放物円筒関数はAbramowitz and Stegun, Handbook of Mathematical Functions, 19章で定義されています。

Maximaは、これらの関数の非常に限られた知識を持っています。 それらは、関数hgfredから返されることができます。

関数: parabolic_cylinder_d (v, z)

放物円筒関数parabolic_cylinder_d(v,z). (A&s 19.3.1)


15.10 Functions and Variables for Special Functions

関数: specint (exp(- s*t) * expr, t)

exprの変数tに関するラプラス変換を計算します。 以下の特殊関数はspecintで扱われます: 不完全ベータ関数、誤差関数 (誤差関数erfiではないです。erfiは例えば、erfに変換することは簡単です。)、 指数積分、(ベッセル関数の積を含む)ベッセル関数、ハンケル関数、エルミートおよびラーゲル多項式。

更に、specintは、超幾何関数%f[p,q]([],[],z)、 第一種Whittaker関数%m[u,k](z)第二種Whittaker関数%w[u,k](z)を 扱うことができます。

結果は、特殊関数の項になるかもしれませんし、未整理の超幾何関数を含むかもしれません。

laplaceがラプラス変換を見つけることに失敗した時、 specintがコールされます。 laplaceはラプラス変換に関するもっと一般的な規則を知っているので、 specintではなくlaplaceを使うのが望ましいです。

demo(hypgeo)は、specintによって計算されたラプラス変換のいくつかの例を表示します。

例:

(%i1) assume (p > 0, a > 0)$
(%i2) specint (t^(1/2) * exp(-a*t/4) * exp(-p*t), t);
                           sqrt(%pi)
(%o2)                     ------------
                                 a 3/2
                          2 (p + -)
                                 4
(%i3) specint (t^(1/2) * bessel_j(1, 2 * a^(1/2) * t^(1/2))
              * exp(-p*t), t);
                                   - a/p
                         sqrt(a) %e
(%o3)                    ---------------
                                2
                               p

指数積分の例:

(%i4) assume(s>0,a>0,s-a>0)$
(%i5) ratsimp(specint(%e^(a*t)
                      *(log(a)+expintegral_e1(a*t))*%e^(-s*t),t));
                             log(s)
(%o5)                        ------
                             s - a
(%i6) logarc:true$

(%i7) gamma_expand:true$

(%i8) radcan(specint((cos(t)*expintegral_si(t)
                     -sin(t)*expintegral_ci(t))*%e^(-s*t),t));
                             log(s)
(%o8)                        ------
                              2
                             s  + 1
(%i9) ratsimp(specint((2*t*log(a)+2/a*sin(a*t)
                      -2*t*expintegral_ci(a*t))*%e^(-s*t),t));
                               2    2
                          log(s  + a )
(%o9)                     ------------
                                2
                               s

gamma_incompleteの展開を使った時と、 expintegral_e1への表現の変形を使った時のの結果:

(%i10) assume(s>0)$
(%i11) specint(1/sqrt(%pi*t)*unit_step(t-k)*%e^(-s*t),t);
                                            1
                            gamma_incomplete(-, k s)
                                            2
(%o11)                      ------------------------
                               sqrt(%pi) sqrt(s)

(%i12) gamma_expand:true$
(%i13) specint(1/sqrt(%pi*t)*unit_step(t-k)*%e^(-s*t),t);
                              erfc(sqrt(k) sqrt(s))
(%o13)                        ---------------------
                                     sqrt(s)

(%i14) expintrep:expintegral_e1$
(%i15) ratsimp(specint(1/(t+a)^2*%e^(-s*t),t));
                              a s
                        a s %e    expintegral_e1(a s) - 1
(%o15)                - ---------------------------------
                                        a
関数: hgfred (a, b, t)

一般化超幾何関数を他のより簡単な形式に整理します。 aは分子パラメータのリストで、bは分母パラメータのリストです。

もしhgfredが超幾何関数を整理できなければ、 形式%f[p,q]([a], [b], x)の式を返します。 ここでpaの中の要素の数で、 qbの中の要素の数です。 これは、通常のpFq一般化超幾何関数です。

(%i1) assume(not(equal(z,0)));
(%o1)                          [notequal(z, 0)]
(%i2) hgfred([v+1/2],[2*v+1],2*%i*z);

                     v/2                               %i z
                    4    bessel_j(v, z) gamma(v + 1) %e
(%o2)               ---------------------------------------
                                       v
                                      z
(%i3) hgfred([1,1],[2],z);

                                   log(1 - z)
(%o3)                            - ----------
                                       z
(%i4) hgfred([a,a+1/2],[3/2],z^2);

                               1 - 2 a          1 - 2 a
                        (z + 1)        - (1 - z)
(%o4)                   -------------------------------
                                 2 (1 - 2 a) z

以下の例が示すように、orthopolyもロードすることは有益なことがあります。 Lは、一般化ラーゲル多項式であることに注意してください。

(%i5) load("orthopoly")$
(%i6) hgfred([-2],[a],z);

                                    (a - 1)
                                 2 L       (z)
                                    2
(%o6)                            -------------
                                   a (a + 1)
(%i7) ev(%);

                                  2
                                 z        2 z
(%o7)                         --------- - --- + 1
                              a (a + 1)    a

関数: lambert_w (z)

ランバートW関数W(z)の主枝、 z = W(z) * exp(W(z))の解。

関数: nzeta (z)

プラズマ分散関数 nzeta(z) = %i*sqrt(%pi)*exp(-z^2)*(1-erf(-%i*z))

関数: nzetar (z)

realpart(nzeta(z))を返します。

関数: nzetai (z)

imagpart(nzeta(z))を返します。


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16 Elliptic Functions


16.1 Introduction to Elliptic Functions and Integrals

Maximaは、Jacobiの楕円関数と不完全楕円積分のサポートを含みます。 これは、数値評価はもちろんこれらの関数のシンボル操作を含みます。 これらの関数の定義と、プロパティの多くは Abramowitz and Stegun, 16–17章にあります。 可能な限り、そこれで与えられた定義と関係を使います。

特に、すべての楕円関数と積分は、 法kや率角\alphaの代わりにパラメータmを使います。

これは、 楕円関数のために率角を使うAbramowitz and Stegunと違っているところです。 以下の関係は真です:

楕円関数と積分は、主としてシンボル計算をサポートするように意図されています。 それ故に、関数と積分の導関数のほとんどが知られています。 しかしながら、もし浮動小数点値が与えられたなら、 浮動小数点の結果が返されます。

楕円関数と積分の他の性質のほとんどのサポートはまだ書かれていません。

楕円関数のいくつかの例:

(%i1) jacobi_sn (u, m);
(%o1)                    jacobi_sn(u, m)
(%i2) jacobi_sn (u, 1);
(%o2)                        tanh(u)
(%i3) jacobi_sn (u, 0);
(%o3)                        sin(u)
(%i4) diff (jacobi_sn (u, m), u);
(%o4)            jacobi_cn(u, m) jacobi_dn(u, m)
(%i5) diff (jacobi_sn (u, m), m);
(%o5) jacobi_cn(u, m) jacobi_dn(u, m)

      elliptic_e(asin(jacobi_sn(u, m)), m)
 (u - ------------------------------------)/(2 m)
                     1 - m

            2
   jacobi_cn (u, m) jacobi_sn(u, m)
 + --------------------------------
              2 (1 - m)

楕円積分のいくつかの例:

(%i1) elliptic_f (phi, m);
(%o1)                  elliptic_f(phi, m)
(%i2) elliptic_f (phi, 0);
(%o2)                          phi
(%i3) elliptic_f (phi, 1);
                               phi   %pi
(%o3)                  log(tan(--- + ---))
                                2     4
(%i4) elliptic_e (phi, 1);
(%o4)                       sin(phi)
(%i5) elliptic_e (phi, 0);
(%o5)                          phi
(%i6) elliptic_kc (1/2);
                                     1
(%o6)                    elliptic_kc(-)
                                     2
(%i7) makegamma (%);
                                 2 1
                            gamma (-)
                                   4
(%o7)                      -----------
                           4 sqrt(%pi)
(%i8) diff (elliptic_f (phi, m), phi);
                                1
(%o8)                 ---------------------
                                    2
                      sqrt(1 - m sin (phi))
(%i9) diff (elliptic_f (phi, m), m);
       elliptic_e(phi, m) - (1 - m) elliptic_f(phi, m)
(%o9) (-----------------------------------------------
                              m

                                 cos(phi) sin(phi)
                             - ---------------------)/(2 (1 - m))
                                             2
                               sqrt(1 - m sin (phi))

楕円関数と積分のサポートは、Raymond Toyによって書かれました。 Maximaの配布を管理するGeneral Public License (GPL)の条件のもと置かれています。


16.2 Functions and Variables for Elliptic Functions

関数: jacobi_sn (u, m)

Jacobiの楕円関数sn(u,m)

関数: jacobi_cn (u, m)

Jacobiの楕円関数cn(u,m).

関数: jacobi_dn (u, m)

Jacobiの楕円関数dn(u,m).

関数: jacobi_ns (u, m)

Jacobiの楕円関数ns(u,m) = 1/sn(u,m).

関数: jacobi_sc (u, m)

Jacobiの楕円関数sc(u,m) = sn(u,m)/cn(u,m).

関数: jacobi_sd (u, m)

Jacobiの楕円関数sd(u,m) = sn(u,m)/dn(u,m).

関数: jacobi_nc (u, m)

Jacobiの楕円関数nc(u,m) = 1/cn(u,m).

関数: jacobi_cs (u, m)

Jacobiの楕円関数cs(u,m) = cn(u,m)/sn(u,m).

関数: jacobi_cd (u, m)

Jacobiの楕円関数cd(u,m) = cn(u,m)/dn(u,m).

関数: jacobi_nd (u, m)

Jacobiの楕円関数nc(u,m) = 1/cn(u,m).

関数: jacobi_ds (u, m)

Jacobiの楕円関数ds(u,m) = dn(u,m)/sn(u,m).

関数: jacobi_dc (u, m)

Jacobiの楕円関数dc(u,m) = dn(u,m)/cn(u,m).

関数: inverse_jacobi_sn (u, m)

Jacobiの楕円関数の逆関数sn(u,m).

関数: inverse_jacobi_cn (u, m)

Jacobiの楕円関数の逆関数cn(u,m).

関数: inverse_jacobi_dn (u, m)

Jacobiの楕円関数の逆関数dn(u,m).

関数: inverse_jacobi_ns (u, m)

Jacobiの楕円関数の逆関数ns(u,m).

関数: inverse_jacobi_sc (u, m)

Jacobiの楕円関数の逆関数sc(u,m).

関数: inverse_jacobi_sd (u, m)

Jacobiの楕円関数の逆関数sd(u,m).

関数: inverse_jacobi_nc (u, m)

Jacobiの楕円関数の逆関数nc(u,m).

関数: inverse_jacobi_cs (u, m)

Jacobiの楕円関数の逆関数cs(u,m).

関数: inverse_jacobi_cd (u, m)

Jacobiの楕円関数の逆関数cd(u,m).

関数: inverse_jacobi_nd (u, m)

Jacobiの楕円関数の逆関数nc(u,m).

関数: inverse_jacobi_ds (u, m)

Jacobiの楕円関数の逆関数ds(u,m).

関数: inverse_jacobi_dc (u, m)

Jacobiの楕円関数の逆関数dc(u,m).


16.3 Functions and Variables for Elliptic Integrals

関数: elliptic_f (phi, m)

以下のように定義された第一種不完全楕円積分

integrate(1/sqrt(1 - m*sin(x)^2), x, 0, phi)

elliptic_eelliptic_kcも参照してください。

関数: elliptic_e (phi, m)

以下のように定義された第二種不完全楕円積分

elliptic_e(phi, m) = integrate(sqrt(1 - m*sin(x)^2), x, 0, phi)

elliptic_eelliptic_ecも参照してください。

関数: elliptic_eu (u, m)

以下のように定義された第二種不完全楕円積分

integrate(dn(v,m)^2,v,0,u) = integrate(sqrt(1-m*t^2)/sqrt(1-t^2), t, 0, tau)

ここで、tau = sn(u,m).

これは、

elliptic_eu(u, m) = elliptic_e(asin(sn(u,m)),m) によってelliptic_eと関連付けられます。

elliptic_eも参照してください。

関数: elliptic_pi (n, phi, m)

以下のように定義された第三種不完全楕円積分

integrate(1/(1-n*sin(x)^2)/sqrt(1 - m*sin(x)^2), x, 0, phi)

Maximaが知っているphiに関する唯一の導関数

関数: elliptic_kc (m)

以下のように定義された第一種完全楕円積分

integrate(1/sqrt(1 - m*sin(x)^2), x, 0, %pi/2)

mのある値に関して 積分の値はGamma関数で表されることが知られています。 それらを評価するにはmakegammaを使ってください。

関数: elliptic_ec (m)

以下のように定義された第二種完全楕円積分

integrate(sqrt(1 - m*sin(x)^2), x, 0, %pi/2)

mのある値に関して 積分の値はGamma関数で表されることが知られています。 それらを評価するにはmakegammaを使ってください。


17 Limits


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17.1 Functions and Variables for Limits

オプション変数: lhospitallim

Default: 4

lhospitallimは、 limitの中で使われるロピタルの規則の回数の最大数です。 これは limit (cot(x)/csc(x), x, 0)のような場合の 無限ループを防ぎます。

Limits ·
関数: limit (expr, x, val, dir)
関数: limit (expr, x, val)
関数: limit (expr)

実変数xが値valに方向dirに近づく時の exprの極限を計算します。 dirは、上からの極限には値plusを、下からの極限にはminusを持ち、 また、 (両側極限が計算されることを暗示して)省略することもあります。

limitは以下の特殊シンボルを使います: inf (正の無限大)とminf (負の無限大) 出力時には、und (未定義), ind (不定しかし有界), infinity (複素無限大)も使うことがあります。

式の絶対値の極限は正の無限大ですが、式自体の極限は正の無限大でも負の無限大でもない時、 infinity(複素数の無限大)が返されます。 これは、limit(log(x), x, minf)のように複素偏角の極限が定数である場合、 limit((-2)^x, x, inf)のように複素偏角が振動する場合、 limit(1/x, x, 0)limit(log(x), x, 0)のように複素偏角が左右の極限のいずれかで異なる場合を、 を含みます。

lhospitallimは、 limitの中で使われるロピタルの規則の回数の最大数です。 これは limit (cot(x)/csc(x), x, 0)のような場合の 無限ループを防ぎます。

tlimswitchtrueの時、 必要な時limitコマンドがテイラー級数展開を使うことを許します。

limsubstは、 limitが未知の形式の上の代入を試みることを防ぎます。 これは、1を与えるlimit (f(n)/f(n+1), n, inf)のようなバグを避けるためです。 limsubsttrueに設定することはそんな代入を許します。

例えば、limit (inf-1)のように、 定数式を整理するために、引数1つのlimitがしばしばコールされます。

example (limit)はいくつかの例を表示します。

方法に関して、 Wang, P., "Evaluation of Definite Integrals by Symbolic Manipulation", Ph.D. thesis, MAC TR-92, October 1971を参照してください。

Limits ·
オプション変数: limsubst

デフォルト値: false - limitが未知の形式の上の代入を試みることを防ぎます。

これは、1を与えるlimit (f(n)/f(n+1), n, inf)のようなバグを避けるためです。 limsubsttrueに設定することはそんな代入を許します。 limitが未知の形式上で代入をしようとするのを防ぎます。

Limits ·
関数: tlimit (expr, x, val, dir)
関数: tlimit (expr, x, val)
関数: tlimit (expr)

exprxに関するval でのテイラー級数展開の方向dirからの極限を取ります。

Limits ·
オプション変数: tlimswitch

デフォルト値: true

tlimswitchtrueの時、 limitコマンドは もし入力式が直接計算できないなら、 テイラー級数展開を使います。 これは、limit(x/(x-1)-1/log(x),x,1,plus)のような 極限の評価を許します。 tlimswitchfalseで、 入力式の極限は直接には計算できない時は、 limitは、未評価の極限式を返します。

Limits ·

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18 Differentiation


18.1 Functions and Variables for Differentiation

関数: antid (expr, x, u(x))

exprxに関する不定積分がリストから構成できるような、 2要素リストを返します。 式exprは、未知の関数uとその導関数を含むことができます。

Let 2要素リストLantidの戻り値だとします。 L[1] + 'integrate (L[2], x)exprxに関する不定積分です。

antidが完全に成功した時、 戻り値の2番目の要素はゼロです。 そうでなければ、2番目の要素は非ゼロで、最初の要素は非ゼロまたはゼロです。 もしantidが全く進展できなければ、 最初の要素はゼロで、2番目は非ゼロです。

load ("antid")はこの関数をロードします。 antidパッケージは、関数nonzeroandfreeoflinearも定義します。

antidは、以下のようにantidiffと関係します。 2要素リストLantidの戻り値とします。 antidiffの戻り値は、L[1] + 'integrate (L[2], x)に 等しいです。 ここで、xは積分変数です。

例:

(%i1) load ("antid")$
(%i2) expr: exp (z(x)) * diff (z(x), x) * y(x);
                            z(x)  d
(%o2)                y(x) %e     (-- (z(x)))
                                  dx
(%i3) a1: antid (expr, x, z(x));
                       z(x)      z(x)  d
(%o3)          [y(x) %e    , - %e     (-- (y(x)))]
                                       dx
(%i4) a2: antidiff (expr, x, z(x));
                            /
                     z(x)   [   z(x)  d
(%o4)         y(x) %e     - I %e     (-- (y(x))) dx
                            ]         dx
                            /
(%i5) a2 - (first (a1) + 'integrate (second (a1), x));
(%o5)                           0
(%i6) antid (expr, x, y(x));
                             z(x)  d
(%o6)             [0, y(x) %e     (-- (z(x)))]
                                   dx
(%i7) antidiff (expr, x, y(x));
                  /
                  [        z(x)  d
(%o7)             I y(x) %e     (-- (z(x))) dx
                  ]              dx
                  /
関数: antidiff (expr, x, u(x))

exprxに関する不定積分を返します。 式exprは、未知の関数uとその導関数を含むことができます。

antidiffが完全に成功した時、 結果の式は、積分記号を含みません(すなわち、integrate名詞を含みません)。 そうでなければ、antidiffは 部分的にまたは完全に積分記号内にある式を返します。 もしantidiffが全く進展ができないなら、 戻り値は完全に積分記号内にあります。

load ("antid")はこの関数をロードします。 antidパッケージは、関数nonzeroandfreeoflinearも定義します。

antidiffは、以下のようにantidと関係します。 2要素リストLantidの戻り値とします。 antidiffの戻り値は、L[1] + 'integrate (L[2], x)に 等しいです。 ここで、xは積分変数です。

例:

(%i1) load ("antid")$
(%i2) expr: exp (z(x)) * diff (z(x), x) * y(x);
                            z(x)  d
(%o2)                y(x) %e     (-- (z(x)))
                                  dx
(%i3) a1: antid (expr, x, z(x));
                       z(x)      z(x)  d
(%o3)          [y(x) %e    , - %e     (-- (y(x)))]
                                       dx
(%i4) a2: antidiff (expr, x, z(x));
                            /
                     z(x)   [   z(x)  d
(%o4)         y(x) %e     - I %e     (-- (y(x))) dx
                            ]         dx
                            /
(%i5) a2 - (first (a1) + 'integrate (second (a1), x));
(%o5)                           0
(%i6) antid (expr, x, y(x));
                             z(x)  d
(%o6)             [0, y(x) %e     (-- (z(x)))]
                                   dx
(%i7) antidiff (expr, x, y(x));
                  /
                  [        z(x)  d
(%o7)             I y(x) %e     (-- (z(x))) dx
                  ]              dx
                  /
関数: at (expr, [eqn_1, …, eqn_n])
関数: at (expr, eqn)

等式のリスト[eqn_1, ..., eqn_n] もしくは1つの等式eqnの中で指定されたように値を仮定された変数で、 式exprを評価します。

もしも部分式が、値が指定される変数のいずれかに依存するが 指定のatvalueがなく、他の方法で評価できないなら、 atの名詞形が返され、2次元形式で表示されます。

atは多重代入を並列に実行します。

atvalueも参照してください。 代入を実行する他の関数に関しては、substevも参照してください。

例:

(%i1) atvalue (f(x,y), [x = 0, y = 1], a^2);
                                2
(%o1)                          a
(%i2) atvalue ('diff (f(x,y), x), x = 0, 1 + y);
(%o2)                        @2 + 1
(%i3) printprops (all, atvalue);
                                !
                  d             !
                 --- (f(@1, @2))!       = @2 + 1
                 d@1            !
                                !@1 = 0

                                     2
                          f(0, 1) = a

(%o3)                         done
(%i4) diff (4*f(x, y)^2 - u(x, y)^2, x);
                  d                          d
(%o4)  8 f(x, y) (-- (f(x, y))) - 2 u(x, y) (-- (u(x, y)))
                  dx                         dx
(%i5) at (%, [x = 0, y = 1]);
                                         !
              2              d           !
(%o5)     16 a  - 2 u(0, 1) (-- (u(x, y))!            )
                             dx          !
                                         !x = 0, y = 1
Property: atomgrad

atomgradは、式のアトムのグラディエントプロパティです。 このプロパティはgradefで割り当てられます。

関数: atvalue (expr, [x_1 = a_1, ..., x_m = a_m], c)
関数: atvalue (expr, x_1 = a_1, c)

cを 点x = aexprに割り当てます。 典型的には、境界値はこのメカニズムによって確立されます。

exprは、関数引数が陽に現れる 関数評価 f(x_1, ..., x_m)または 導関数 diff (f(x_1, ..., x_m), x_1, n_1, ..., x_n, n_m) です。 n_iは、x_iに関する微分の階数です。

atvalueが確立される点は、等式のリスト[x_1 = a_1, ..., x_m = a_m] によって与えられます。 もし1変数x_1なら、 リストとしてくくられることなしに1つの等式は与えられます。

printprops ([f_1, f_2, ...], atvalue)atvalueコールによって指定されるような 関数f_1, f_2, ...のatvalueを表示します。

printprops (f, atvalue)は、 1関数fのatvalueを表示します。 printprops (all, atvalue)は、 atvaluesが定義された関数すべてのatvalueを表示します。

atvaluesが表示される時、 シンボル@1, @2, … は 変数x_1, x_2, …を表します。

atvalueは引数を評価します。 atvalueはatvaluecを返します。

例:

(%i1) atvalue (f(x,y), [x = 0, y = 1], a^2);
                                2
(%o1)                          a
(%i2) atvalue ('diff (f(x,y), x), x = 0, 1 + y);
(%o2)                        @2 + 1
(%i3) printprops (all, atvalue);
                                !
                  d             !
                 --- (f(@1, @2))!       = @2 + 1
                 d@1            !
                                !@1 = 0

                                     2
                          f(0, 1) = a

(%o3)                         done
(%i4) diff (4*f(x,y)^2 - u(x,y)^2, x);
                  d                          d
(%o4)  8 f(x, y) (-- (f(x, y))) - 2 u(x, y) (-- (u(x, y)))
                  dx                         dx
(%i5) at (%, [x = 0, y = 1]);
                                         !
              2              d           !
(%o5)     16 a  - 2 u(0, 1) (-- (u(x, y))!            )
                             dx          !
                                         !x = 0, y = 1
関数: cartan

微分形式の外積代数は エリーカルタンによって開発された微分幾何の基本ツールであり、 偏微分方程式論での有用な応用を持ちます。 cartanパッケージは、 演算子~ (ウェッジ積)と| (形式のベクトルとの縮約)と一緒に、 関数ext_difflie_diffを実装します。 例と一緒にこれらのコマンドの簡潔な記述を見るには、demo (tensor)を実行してください。

cartanは、F.B. EstabrookとH.D. Wahlquistによって実装されました。

関数: del (x)

del (x)は、変数xの微分を表します。

もし独立変数が指定されないなら、 diffは、delを含む式を返します。 この場合、戻り値は「全微分」と呼ばれるものです。

例:

(%i1) diff (log (x));
                             del(x)
(%o1)                        ------
                               x
(%i2) diff (exp (x*y));
                     x y              x y
(%o2)            x %e    del(y) + y %e    del(x)
(%i3) diff (x*y*z);
(%o3)         x y del(z) + x z del(y) + y z del(x)
関数: delta (t)

Diracのデルタ関数

今のところ、laplaceだけがdeltaを知っています。

例:

(%i1) laplace (delta (t - a) * sin(b*t), t, s);
Is  a  positive, negative, or zero?

p;
                                   - a s
(%o1)                   sin(a b) %e
システム変数: dependencies

デフォルト値: []

dependenciesは、 dependsgradefによって割り当てられた、関数依存を持つアトムのリストです。 dependenciesリストは累積的です: each call to dependsgradefのコールそれぞれは、上乗せの項目を追加します。

dependsgradefを参照してください。

関数: depends (f_1, x_1, ..., f_n, x_n)

導関数を計算するために、変数の間の関数依存を宣言します。 宣言された依存関係なしでは、 diff (f, x)はゼロをもたらします。 もしdepends (f, x)が宣言されたら、 diff (f, x)はシンボリックな導関数(すなわち、diff名詞)をもたらします。

それぞれの引数f_1, x_1, などは、 変数や配列の名前、または名前のリストをとり得ます。 f_i (多分ただ1つの要素)のすべての要素は、 x_i (多分ただ1つの要素)のすべての要素に依存するように宣言されます。 もしいくつかのf_iが、配列名だったり、配列名を含むなら、 配列の要素すべてはx_iに依存します。

diffは、dependsによって確立された間接的依存関係を認識し、 これらの場合に連鎖規則を適用します。

remove (f, dependency)は、fに関して宣言された 依存関係すべてを取り除きます。

dependsは、確立された依存関係のリストを返します。 依存関係はグローバル変数dependenciesに適用されます。 dependsは引数を評価します。

diffは、 dependsによって確立された依存関係を認識する唯一のMaximaコマンドです。 他の関数(integrate, laplace, など)は、 引数によって陽に表現された依存関係だけを認識します。 例えば、integrateは、 integrate (f(x), x)のように陽に表現されないなら、 fxへの依存性を認識しません。

(%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
オプション変数: derivabbrev

デフォルト値: false

derivabbrevtrueの時、 シンボリックな導関数(すなわち、diff名詞)が下付き添字として表示されます。 そうでなければ、導関数はライプニッツ表記dy/dxで表示されます。

関数: derivdegree (expr, y, x)

exprに現れる独立変数xに関する 従属変数yの微分の最高階数を返します。

例:

(%i1) 'diff (y, x, 2) + 'diff (y, z, 3) + 'diff (y, x) * x^2;
                         3     2
                        d y   d y    2 dy
(%o1)                   --- + --- + x  --
                          3     2      dx
                        dz    dx
(%i2) derivdegree (%, y, x);
(%o2)                           2
関数: derivlist (var_1, …, var_k)

evコマンド内にて、指摘された変数に関する微分のみを起こします。

オプション変数: derivsubst

デフォルト値: false

derivsubsttrueの時、 subst (x, 'diff (y, t), 'diff (y, t, 2)) のような非構文法的代入は'diff (x, t)をもらします。

関数: diff (expr, x_1, n_1, …, x_m, n_m)
関数: diff (expr, x, n)
関数: diff (expr, x)
関数: diff (expr)

exprの中のすべての変数の中のいくつかに関する、exprの導関数すなわち微分を返します。

diff (expr, x, n)xに関するexprn階微分を返します。

diff (expr, x_1, n_1, ..., x_m, n_m)x_1, ..., x_mに関するexprの偏微分を返します。 これは、diff (... (diff (expr, x_m, n_m) ...), x_1, n_1)と同値です。

diff (expr, x)は変数xに関するexprの1階微分を返します。

diff (expr)exprの全微分を返します。 すなわち、それぞれの変数に関するexprの微分に変数それぞれの微分delを掛けたものの和を返します。 delの更なる整理は提供されません。

diffの名詞形式が、微分方程式を記述する時など、いくつかの文脈で要求されます。 これらの場合、diffは、微分が実行される代わりに名詞形式を出力するために ('diffとして)クォートされるかもしれません。

derivabbrevtrueの時、導関数は下付き添字として表示されます。 そうでなければ、導関数はライブニツ記法のdy/dxで表示されます。

例:

(%i1) diff (exp (f(x)), x, 2);
                     2
              f(x)  d               f(x)  d         2
(%o1)       %e     (--- (f(x))) + %e     (-- (f(x)))
                      2                   dx
                    dx
(%i2) derivabbrev: true$
(%i3) 'integrate (f(x, y), y, g(x), h(x));
                         h(x)
                        /
                        [
(%o3)                   I     f(x, y) dy
                        ]
                        /
                         g(x)
(%i4) diff (%, x);
       h(x)
      /
      [
(%o4) I     f(x, y)  dy + f(x, h(x)) h(x)  - f(x, g(x)) g(x)
      ]            x                     x                  x
      /
       g(x)

テンソルパッケージのために、以下の変更が取り込まれています:

(1) exprの中の任意のインデックスされたオブジェクトの導関数は、追加された引数として添えられた変数x_iを持ちます。 そして導関数のインデックスはすべてソートされます。

(2) x_iは、1から変数dimension [デフォルト値: 4]の値までの整数を取ります。 これにより、例えば [x, y, z, t]など 座標名のリストして設定されたリストcoordinatesx_i番目のメンバーに関する微分が実行されます。 もしcoordinatesがアトムの変数にバインドされているなら、x_iで下付き添字された変数が、微分の変数として使われます。 これにより、座標名やX[1], X[2], …のような下付き添字された名前の配列が使えることになります。 もしcoordinatesに値が割り当てられていないなら、変数は上の(1)のように扱われます。

特殊シンボル: diff

evコールの中で、evflagとしてdiffが存在する時、 exprの中で表現されたすべての微分は実行されます。

関数: dscalar (f)

スカラーのダランベルシアンをスカラー関数にfに適用します。

load ("ctensor")はこの関数をロードします。

関数: express (expr)

微分演算子名詞を偏微分を使った式に展開します。 expressは、演算子grad, div, curl, laplacianを 認識します。 expressは、外積~も展開します。

expressの戻り値の中のシンボリックな導関数(すなわち、diff名詞)は、 ev関数コールまたはコマンドラインにdiffを含むことによって、評価されることができます。 この文脈では、diffevfunとして振る舞います。

load ("vect")はこの関数をロードします。

例:

(%i1) load ("vect")$
(%i2) grad (x^2 + y^2 + z^2);
                              2    2    2
(%o2)                  grad (z  + y  + x )
(%i3) express (%);
       d    2    2    2   d    2    2    2   d    2    2    2
(%o3) [-- (z  + y  + x ), -- (z  + y  + x ), -- (z  + y  + x )]
       dx                 dy                 dz
(%i4) ev (%, diff);
(%o4)                    [2 x, 2 y, 2 z]
(%i5) div ([x^2, y^2, z^2]);
                              2   2   2
(%o5)                   div [x , y , z ]
(%i6) express (%);
                   d    2    d    2    d    2
(%o6)              -- (z ) + -- (y ) + -- (x )
                   dz        dy        dx
(%i7) ev (%, diff);
(%o7)                    2 z + 2 y + 2 x
(%i8) curl ([x^2, y^2, z^2]);
                               2   2   2
(%o8)                   curl [x , y , z ]
(%i9) express (%);
       d    2    d    2   d    2    d    2   d    2    d    2
(%o9) [-- (z ) - -- (y ), -- (x ) - -- (z ), -- (y ) - -- (x )]
       dy        dz       dz        dx       dx        dy
(%i10) ev (%, diff);
(%o10)                      [0, 0, 0]
(%i11) laplacian (x^2 * y^2 * z^2);
                                  2  2  2
(%o11)                laplacian (x  y  z )
(%i12) express (%);
         2                2                2
        d     2  2  2    d     2  2  2    d     2  2  2
(%o12)  --- (x  y  z ) + --- (x  y  z ) + --- (x  y  z )
          2                2                2
        dz               dy               dx
(%i13) ev (%, diff);
                      2  2      2  2      2  2
(%o13)             2 y  z  + 2 x  z  + 2 x  y
(%i14) [a, b, c] ~ [x, y, z];
(%o14)                [a, b, c] ~ [x, y, z]
(%i15) express (%);
(%o15)          [b z - c y, c x - a z, a y - b x]
関数: gradef (f(x_1, …, x_n), g_1, ..., g_m)
関数: gradef (a, x, expr)

関数fもしくは変数aの偏微分(すなわち、勾配の成分)を定義します。

gradef (f(x_1, ..., x_n), g_1, ..., g_m)は、 df/dx_ig_iとして定義します。 ここで、g_iは式です; g_iは関数コールでもあり得ますが、関数名ではありません。 偏微分の数mは、引数の数nよりもちいさいかもしれません。 その場合、微分はx_1からx_mまでのみに関して定義されます。

gradef (a, x, expr)は、 変数axに関する微分をexprと定義します。 これは、 (depends (a, x)を介して) axへの依存性を確立もします。

最初の引数f(x_1, ..., x_n)またはaはクォートされますが、 残りの引数g_1, ..., g_mは評価されます。 gradefは偏微分が定義された関数や変数を返します。

gradefは、Maximaの組み込み関数の微分を再定義できます。 例えば、gradef (sin(x), sqrt (1 - sin(x)^2))は、 sinの微分を再定義します。

gradefは、添字付き関数の偏微分を定義できません。

printprops ([f_1, ..., f_n], gradef)は、 関数f_1, ..., f_nの偏微分を gradefで定義されたように、表示します。

printprops ([a_n, ..., a_n], atomgrad)は、 変数a_n, ..., a_nの偏微分を gradefで定義されたように、表示します。

gradefsは、偏微分がgradefによって定義された 関数のリストです。 gradefsは、 偏微分がgradefによって定義されたいかなる変数も含みません。

例えば、関数が陽に知られていないが、一階微分が知られていて、 高階の微分を得ることが望まれる時、勾配が必要です。

システム変数: gradefs

デフォルト値: []

gradefsは、偏微分がgradefによって定義された 関数のリストです。 gradefsは、 偏微分がgradefによって定義されたいかなる変数も含みません。

関数: laplace (expr, t, s)

変数tに関するラブラス変換exprを計算し、パラメータsに変換しようとします。

laplaceは、 exprの中で、 derivative, integrate, sum, iltはもちろん、 関数delta, exp, log, sin, cos, sinh, cosh, and erf を認識します。 もし、laplaceが変換を見つけられなかったら、 関数specintがコールされます。 specintは、 ベッセル関数bessel_j, bessel_i, …のような 特殊関数を含む式のラプラス変換を見つけることができ、 unit_step関数を扱うことができます。 specintも参照してください。

もしspecintも解を見つけられないなら、 名詞laplaceが返されます。

exprは、従属変数のatvalueが使われる線形定数係数微分方程式であるかもしれません。 要求されるatvalueは、 変換が計算される前か後に供給されるかもしれません。 初期条件がゼロで指定されなければいけないので、 もし他に課される境界条件を持つなら 一般解にそれらを課すことができ、それらに関して一般解を解き、それらの値を代入し返すことによって、 定数を消去できます。

laplaceは、形式 integrate (f(x) * g(t - x), x, 0, t)の畳み込み積分を認識します; 他の種類の畳み込みは認識されません。

関数関係は、 exprで陽に表現されなければいけません; dependsで確立した暗黙の関係は認識されません。 例えば、もしfxyに依存するなら、 f (x, y)exprの中に現れなければいけません。

逆ラプラス変換iltも参照してください。

例:

(%i1) laplace (exp (2*t + a) * sin(t) * t, t, s);
                            a
                          %e  (2 s - 4)
(%o1)                    ---------------
                           2           2
                         (s  - 4 s + 5)
(%i2) laplace ('diff (f (x), x), x, s);
(%o2)             s laplace(f(x), x, s) - f(0)
(%i3) diff (diff (delta (t), t), t);
                          2
                         d
(%o3)                    --- (delta(t))
                           2
                         dt
(%i4) laplace (%, t, s);
                            !
               d            !         2
(%o4)        - -- (delta(t))!      + s  - delta(0) s
               dt           !
                            !t = 0
(%i5) assume(a>0)$
(%i6) laplace(gamma_incomplete(a,t),t,s),gamma_expand:true;
                                              - a - 1
                         gamma(a)   gamma(a) s
(%o6)                    -------- - -----------------
                            s            1     a
                                        (- + 1)
                                         s
(%i7) factor(laplace(gamma_incomplete(1/2,t),t,s));
                                              s + 1
                      sqrt(%pi) (sqrt(s) sqrt(-----) - 1)
                                                s
(%o7)                 -----------------------------------
                                3/2      s + 1
                               s    sqrt(-----)
                                           s
(%i8) assume(exp(%pi*s)>1)$
(%i9) laplace(sum((-1)^n*unit_step(t-n*%pi)*sin(t),n,0,inf),t,s),
         simpsum;
                         %i                         %i
              ------------------------ - ------------------------
                              - %pi s                    - %pi s
              (s + %i) (1 - %e       )   (s - %i) (1 - %e       )
(%o9)         ---------------------------------------------------
                                       2
(%i9) factor(%);
                                      %pi s
                                    %e
(%o9)                   -------------------------------
                                             %pi s
                        (s - %i) (s + %i) (%e      - 1)


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19 Integration


19.1 Introduction to Integration

Maximaは、積分を扱うためのいくつかのルーチンを持っています。 integrate関数はそれらのほとんどを利用します。 指定されていない関数(ともちろんその導関数)を扱うantidパッケージもあります。 数値目的のためには、 quad_qag, quad_qagsなどと名付けられたQUADPACKから適応積分器一式があります。 それらは見出しQUADPACKの下で記述されています。 超幾何関数を扱うことができます。詳細はspecintを参照してください。 一般的に言って、Maximaは 「初等関数」(有理関数、三角関数、対数、指数関数、根号など)と2、3の拡張(誤差関数、二重対数関数)を使った積分可能な積分だけを扱います。 g(x)h(x)と言った未知の関数を使った積分を扱いません。


19.2 Functions and Variables for Integration

関数: changevar (expr, f(x,y), y, x)

xに関する積分を含むexprの中に現れるすべての積分に関して、 f(x,y) = 0で与えられる変数変換を生成します。 新しい変数はyです。

(%i1) assume(a > 0)$
(%i2) 'integrate (%e**sqrt(a*y), y, 0, 4);
                      4
                     /
                     [    sqrt(a) sqrt(y)
(%o2)                I  %e                dy
                     ]
                     /
                      0
(%i3) changevar (%, y-z^2/a, z, y);
                      0
                     /
                     [                abs(z)
                   2 I            z %e       dz
                     ]
                     /
                      - 2 sqrt(a)
(%o3)            - ----------------------------
                                a

上の'integrateのインスタンスのように、名詞形を含む式は nounsフラグありのevによって評価されるかもしれません。 例えば、上のchangevarが返す式はev (%o3, nouns)で評価することができます。

changevarは、 和や積のインデックスに関する変更にも使えます。 しかしながら、 変更が和や積の中でなされる時、 この変更はシフトすなわちi = j+ ... でなければならず、高階関数ではなことをはっきり理解しなければいけません。 例えば、

(%i4) sum (a[i]*x^(i-2), i, 0, inf);
                         inf
                         ====
                         \         i - 2
(%o4)                     >    a  x
                         /      i
                         ====
                         i = 0
(%i5) changevar (%, i-2-n, n, i);
                        inf
                        ====
                        \               n
(%o5)                    >      a      x
                        /        n + 2
                        ====
                        n = - 2
関数: dblint (f, r, s, a, b)

トップレベルMaximaで書かれ、翻訳され機械語にコンパイルされた二重積分ルーチン。 このパッケージをアクセスするにはload ("dblint")を使ってください。 以下を計算するため、xとy方向に関して シンプソンの規則方法を使います。

/b /s(x)
|  |
|  |    f(x,y) dy dx
|  |
/a /r(x)

関数fは、2つの変数の翻訳されコンパイルされた関数でなければいけなく、 rsはそれぞれ、翻訳されコンパイルされた変数でなければいけません。 一方で、abは浮動小数点数でなければいけません。 ルーチンは、 xとyの区間の分割の数を決める2つのグローバル変数を持ちます: dblint_xdblint_y, 両方とも初期は10で、他の整数値(x方向に計算される2*dblint_x+1点があり、 y方向に計算される2*dblint_y+1点があります)に独立に変えることができます。 ルーチンは、X軸を更に分割します。 Xのそれぞれの値に関して、最初、 r(x)s(x)を計算します; そしてr(x)s(x)の間でY軸が更に分割され、 シンプソン規則を使ってY軸に沿っての積分が実行されます; そして、 シンプソン規則を使って Y積分である関数値を用いてX軸に沿っての積分が実行されます; この手続きは、様々な理由のため数値的に不安定かもしれませんが、 かなり速いです: 非常に振動的な関数や特異点(領域内の極や分岐点)を持つ関数にこれを使うことは避けてください。 Y積分は、r(x)s(x)がどこくらい離れているかに依存します。 だから、もし距離s(x) - r(x)がXに関して急速に変化するなら、 様々なY積分での異なるステップサイズでの切り詰めから起こる本質的なエラーがあるかもしれません。 領域の範囲を改善するために、計算時間という犠牲を払って、dblint_xdblint_yを増やすことができます。 関数値は保存されないので、もし関数が非常に時間がかかるものなら、 もし何か変えたら再計算を待たなければいけません(すいません)。 関数f, r, sは、 dblintコールの前に、翻訳されるかコンパイルされるかどちらかが要求されます。 これは、多くの場合、インタープリタコードに対して桁違いの速度改善がなされるでしょう!

demo (dblint)は、 例の問題に適用されたdblintのデモンストレーションを実行します。

関数: defint (expr, x, a, b)

定積分を計算しようとします。 integrateは、 積分の範囲が指定されている時、 すなわち、integrateintegrate (expr, x, a, b)としてコールされた時、 defintをコールします。

このように、ユーザーの観点からは、integrateをコールすることは十分です。

defintは、シンボリック式、計算された積分または積分の名詞形、 を返します。 定積分の数値近似に関しては、quad_qagと関連関数を参照してください。

オプション変数: erfflag

デフォルト値: true

erfflagfalseの時、 rischが もしまず第一に被積分になにもないなら、 答えの中にerf関数を導入することを妨げます。

関数: ilt (expr, s, t)

exprsとパラメータtに関する逆ラプラス変換を計算します。 exprは、 分子は線形2次因子だけを持つ多項式の比でなければいけません。 solveまたはlinsolveと合わせて 関数laplaceiltを使うことによって ユーザーは1つの微分または畳み込み積分方程式やそれらの組を解くことができます。

(%i1) 'integrate (sinh(a*x)*f(t-x), x, 0, t) + b*f(t) = t**2;
              t
             /
             [                                    2
(%o1)        I  f(t - x) sinh(a x) dx + b f(t) = t
             ]
             /
              0
(%i2) laplace (%, t, s);
                               a laplace(f(t), t, s)   2
(%o2)  b laplace(f(t), t, s) + --------------------- = --
                                       2    2           3
                                      s  - a           s
(%i3) linsolve ([%], ['laplace(f(t), t, s)]);
                                        2      2
                                     2 s  - 2 a
(%o3)     [laplace(f(t), t, s) = --------------------]
                                    5         2     3
                                 b s  + (a - a  b) s
(%i4) ilt (rhs (first (%)), s, t);
Is  a b (a b - 1)  positive, negative, or zero?

pos;
               sqrt(a b (a b - 1)) t
        2 cosh(---------------------)       2
                         b               a t
(%o4) - ----------------------------- + -------
              3  2      2               a b - 1
             a  b  - 2 a  b + a

                                                       2
                                             + ------------------
                                                3  2      2
                                               a  b  - 2 a  b + a
オプション変数: intanalysis

デフォルト値: true

trueの時、定積分は、積分区間内の被積分関数の極を見つけようとします。 もしあれば、積分は主値積分として適切に評価されます。 もしintanalysisがfalseなら、 このチェックは実行されず、積分は極がないことを仮定して実行されます。

ldefintも参照してください。

例:

intanalysisfalseに設定されている時 Maximaは以下の積分を解くことができます:

(%i1) integrate(1/(sqrt(x)+1),x,0,1);
                                1
                               /
                               [       1
(%o1)                          I  ----------- dx
                               ]  sqrt(x) + 1
                               /
                                0

(%i2) integrate(1/(sqrt(x)+1),x,0,1),intanalysis:false;
(%o2)                            2 - 2 log(2)

(%i3) integrate(cos(a)/sqrt((tan(a))^2 +1),a,-%pi/2,%pi/2);
The number 1 isn't in the domain of atanh
 -- an error. To debug this try: debugmode(true);

(%i4) intanalysis:false$
(%i5) integrate(cos(a)/sqrt((tan(a))^2+1),a,-%pi/2,%pi/2);
                                      %pi
(%o5)                                 ---
                                       2
関数: integrate (expr, x)
関数: integrate (expr, x, a, b)

xに関するexprの積分をシンボリックに計算しようとします。 integrate (expr, x)は不定積分で、 integrate (expr, x, a, b)a,bの上限下限を持つ定積分です。 integrateはこの制限を強制しませんが、上限下限はxを含んではいけません。 abより小さい必要はありません。 baと等しいなら、integrateは0を返します。

定積分の数値近似に関してはquad_qagと関連関数を参照してください。 (複素積分)留数の計算に関してはresidueを参照してください。 不定積分の代替計算方法に関してはantidを参照してください。

integrateが成功すれば、積分(integrateを含まない式)を返します。 そうでなければ、積分の名詞形式(クォートされた演算子'integrate)もしくは1つ以上の名詞形式を含む式を返します。 integrateの名詞形式は積分記号で表示されます。

いくつかの環境では、(例えば、'integrate (expr, x)のように、 シングルクオートされたintegrateで手動で名詞形式を構成することが役に立ちます。 例えば、積分が、また計算されていないいくつかのパラメータに依存しているかもしれません。 名詞は、iが注目の名詞形式であるところのev (i, nouns)によって、引数に適用されるかもしれません。

integrateは不定積分とは別に、定積分を扱います。 それぞれの場合を扱うため、ある範囲の発見法を用意しています。 定積分の特別な場合は、0や無限大に等しい積分の下限上限を含んだり、 0や%pi2 %piに等しい下限上限を持つ三角関数を含んだり、 有理関数やベータやプサイ関数の定義に関連した積分やいくつかの対数的な積分、三角関数積分を含んだりします。 有理関数の処理は、留数の計算を含むかもしれません。 もし適用可能な特殊な場合が見つからなければ、不定積分を計算し、下限上限でそれを評価しようとするでしょう。 これは、下限上限に無限大の極限を取ることを含みます。ldefintも参照してください。

不定積分の特殊な場合は、三角関数、指数対数関数、有理関数を含みます。 integrateは初等積分の短いテーブルもまた利用しています。

もし非積分関数が形式f(g(x)) * diff(g(x), x)を持つなら、integrateは、変数の交換を実行します。 integrateは、g(x)の導関数が非積分関数を割るような部分式g(x)を見つけようとします。 この探索は、gradef関数によって定義された導関数を利用します。 changevarantidも参照ください。

もしこれまでの発見法のどれも不定積分を見つけられなければ、リッシュのアルゴリズムが実行されます。 フラグrischが、evのコールやコマンドライン上でevflagとして設定されるかもしれません。 例えば、ev (integrate (expr, x), risch)integrate (expr, x), rischというように。 もしrischtrueなら、integrateは、発見法を最初に試さずに、risch関数をコールします。 rischも参照ください。

integratef(x)記法で陽に表現された関数関係のみに動作します。 integratedepends関数で規定された陰の依存性を考慮しません。

integrateは非積分関数のパラメータのある性質を知っている必要がある場合があります。 integrateassumeデータベースを最初に参照し、 注目の変数がそこになければ、integrateはユーザーに問い合わせます。 質問に依存して、適切な応答は、yes;no;pos;, zero;, neg;など。

integrateは線形には宣言されていません。declarelinearを参照ください。

integrateは2、3の特集な場合だけ、部分積分を企てます。

例:

  • 初等不定積分、定積分
    (%i1) integrate (sin(x)^3, x);
                               3
                            cos (x)
    (%o1)                   ------- - cos(x)
                               3
    
    (%i2) integrate (x/ sqrt (b^2 - x^2), x);
                                     2    2
    (%o2)                    - sqrt(b  - x )
    
    (%i3) integrate (cos(x)^2 * exp(x), x, 0, %pi);
                                   %pi
                               3 %e      3
    (%o3)                      ------- - -
                                  5      5
    
    (%i4) integrate (x^2 * exp(-x^2), x, minf, inf);
                                sqrt(%pi)
    (%o4)                       ---------
                                    2
    
  • assumeと対話的問い合わせの利用
    (%i1) assume (a > 1)$
    
    (%i2) integrate (x**a/(x+1)**(5/2), x, 0, inf);
        2 a + 2
    Is  -------  an integer?
           5
    
    no;
    Is  2 a - 3  positive, negative, or zero?
    
    neg;
                                       3
    (%o2)                  beta(a + 1, - - a)
                                       2
    
  • 変数変換。この例では2回変数変換があります。 gradefで規定された導関数を使ったものと未知関数r(x)の微分diff(r(x))を使ったもの。
    (%i3) gradef (q(x), sin(x**2));
    (%o3)                         q(x)
    
    (%i4) diff (log (q (r (x))), x);
                          d               2
                         (-- (r(x))) sin(r (x))
                          dx
    (%o4)                ----------------------
                                q(r(x))
    
    (%i5) integrate (%, x);
    (%o5)                     log(q(r(x)))
    
  • 'integrate名詞形を含む戻り値。 この例では、Maximaは有理関数の分母の因子を抽出できますが、剰余を因数分解できないか積分をみつけられません。 grindは、結果として名詞形'integrateを示します。 積分や有理関数について更に知るにはintegrate_use_rootsofも参照ください。
    (%i1) expand ((x-4) * (x^3+2*x+1));
                        4      3      2
    (%o1)              x  - 4 x  + 2 x  - 7 x - 4
    
    (%i2) integrate (1/%, x);
                                  /  2
                                  [ x  + 4 x + 18
                                  I ------------- dx
                                  ]  3
                     log(x - 4)   / x  + 2 x + 1
    (%o2)            ---------- - ------------------
                         73               73
    
    (%i3) grind (%);
    log(x-4)/73-('integrate((x^2+4*x+18)/(x^3+2*x+1),x))/73$
    
  • 積分を使った関数の定義。 関数の本体は、関数が定義された時には評価されません。 この例では、f_1の本体は、integrateの名詞形を含みます。 クォートクォート演算子''があると、積分が評価され、結果がf_2の本体になります。
    (%i1) f_1 (a) := integrate (x^3, x, 1, a);
                                         3
    (%o1)           f_1(a) := integrate(x , x, 1, a)
    
    (%i2) ev (f_1 (7), nouns);
    (%o2)                          600
    
    (%i3) /* Note parentheses around integrate(...) here */
          f_2 (a) := ''(integrate (x^3, x, 1, a));
                                       4
                                      a    1
    (%o3)                   f_2(a) := -- - -
                                      4    4
    
    (%i4) f_2 (7);
    (%o4)                          600
    
システム変数: integration_constant

デフォルト値: %c

積分定数は、等式の不定積分によって導入され、 定数名は、 integration_constantintegration_constant_counterを連結することで構成されます。

integration_constantは、任意のシンボルに割り当てられます。

例:

(%i1) integrate (x^2 = 1, x);
                           3
                          x
(%o1)                     -- = x + %c1
                          3
(%i2) integration_constant : 'k;
(%o2)                           k
(%i3) integrate (x^2 = 1, x);
                            3
                           x
(%o3)                      -- = x + k2
                           3
システム変数: integration_constant_counter

デフォルト値: 0

積分定数が等式の不定積分によって導入された時、 定数名は、 integration_constantintegration_constant_counterを連結することで構成されます。

integration_constant_counterは、 次の積分定数を構成する前に増分されます。

例:

(%i1) integrate (x^2 = 1, x);
                           3
                          x
(%o1)                     -- = x + %c1
                          3
(%i2) integrate (x^2 = 1, x);
                           3
                          x
(%o2)                     -- = x + %c2
                          3
(%i3) integrate (x^2 = 1, x);
                           3
                          x
(%o3)                     -- = x + %c3
                          3
(%i4) reset (integration_constant_counter);
(%o4)            [integration_constant_counter]
(%i5) integrate (x^2 = 1, x);
                           3
                          x
(%o5)                     -- = x + %c1
                          3
オプション変数: integrate_use_rootsof

デフォルト値: false

integrate_use_rootsoftrueかつ有理関数の分子が因数分解できない時、 integrateは、 分子の(まだ知られていない)根上の和という形式で積分を返します。

例えば、 integrate_use_rootsoffalseに設定すると、 integrateは、有理関数の未解決積分を名詞形で返します:

(%i1) integrate_use_rootsof: false$
(%i2) integrate (1/(1+x+x^5), x);
        /  2
        [ x  - 4 x + 5
        I ------------ dx                            2 x + 1
        ]  3    2                2            5 atan(-------)
        / x  - x  + 1       log(x  + x + 1)          sqrt(3)
(%o2)   ----------------- - --------------- + ---------------
                7                 14             7 sqrt(3)

さて、フラグをtrueに設定し、 積分の未解決部分を 有理関数の分子の根上の和として表現しましょう:

(%i3) integrate_use_rootsof: true$
(%i4) integrate (1/(1+x+x^5), x);
      ====        2
      \       (%r4  - 4 %r4 + 5) log(x - %r4)
       >      -------------------------------
      /                    2
      ====            3 %r4  - 2 %r4
                        3      2
      %r4 in rootsof(%r4  - %r4  + 1, %r4)
(%o4) ----------------------------------------------------------
               7

                                                      2 x + 1
                                  2            5 atan(-------)
                             log(x  + x + 1)          sqrt(3)
                           - --------------- + ---------------
                                   14             7 sqrt(3)

代わりにユーザーは別々に分子の根を計算できます。 例えば、もし分子が3次多項式なら 1/((x - a)*(x - b)*(x - c))または1/((x^2 - (a+b)*x + a*b)*(x - c)) というように これらの根を使って被積分関数を表現できます。 時々、これはMaximaがもっと役立つ結果を得るのを助けます。

関数: ldefint (expr, x, a, b)

exprxに関する不定積分を上限bと下限aで評価するために limitを使うことによってexprの定積分を計算しようとします。 もし定積分を計算するのに失敗したなら、 ldefintは、名詞形として極限を含む式を返します。

ldefintは、integrateからコールされないので、 o executing ldefint (expr, x, a, b) を実行することは、 integrate (expr, x, a, b) とは違った結果をもたらすかもしれません。 ldefintは、定積分を評価するためにいつも同じ方法を使いますが、 integrateは、様々な発見的方法を利用し、いくつかの特殊な場合を認識することもあります。

関数: potential (givengradient)

計算は、 nonlistまたは形式

[indeterminatej=expressionj, indeterminatek=expressionk, ...]

でなければならないグローバル変数potentialzeroloc[0]を利用します。 ここで、前者は後者の中のすべての右辺のnonlist式と同値です(訳者無理解)。 示された右辺は、積分の下限として使われます。 積分の成功は、 それらの値と順序に依存するかもしれません。 potentialzerolocは、0に初期化されます。

関数: residue (expr, z, z_0)

変数zが値z_0を仮定する時、 式exprの複素平面での留数を計算します。 留数は、 exprのローラン級数における (z - z_0)^(-1)の係数です。

(%i1) residue (s/(s**2+a**2), s, a*%i);
                                1
(%o1)                           -
                                2
(%i2) residue (sin(a*x)/x**4, x, 0);
                                 3
                                a
(%o2)                         - --
                                6
関数: risch (expr, x)

リッシュアルゴリズムの超越な場合を使って、 exprxに関して積分します。 (リッシュアルゴリズムの代数的な場合は実装されていません。) これは、現在、integrateの主要部ができない入れ子の指数関数や対数関数の場合を扱います。 integrateは、これらの場合が与えられたなら、自動的にrischを適用します。

erfflagがもしfalseなら、 もしまず第一に被積分関数になにもないなら、 rischが 答えの中にerf関数を導入することを妨げます。

(%i1) risch (x^2*erf(x), x);
                                                        2
             3                      2                - x
        %pi x  erf(x) + (sqrt(%pi) x  + sqrt(%pi)) %e
(%o1)   -------------------------------------------------
                              3 %pi
(%i2) diff(%, x), ratsimp;
                             2
(%o2)                       x  erf(x)
関数: tldefint (expr, x, a, b)

tlimswitchtrueに設定されているldefintと同値です。


19.3 Introduction to QUADPACK

QUADPACKは、1次元定積分の数値計算のための関数のコレクションです。 R. Piessens 1, E. de Doncker 2, C. Ueberhuber 3, D. Kahaner 4. の合同プロジェクトから始まりました。

Maximaに含まれるQUADPACKライブラリは、 SLATEC共通数学ライブラリ バージョン4.15 に現れる QUADPACKのFortranのソースコードの (プログラムf2clによる)自動翻訳です。

SLATECライブラリは1993年7月付ですが、QUADPACK関数は何年か前に書かれました。 QUADPACKももう1つのバージョンが Netlib 6に あります; このバージョンがSLATECバージョンとどう違うのかはっきりしません。

Maximaに含まれるQUADPACK関数は、 これらの関数が、不特定の回数の関数の評価を要求し、 指定された精度まで結果を計算しようとする意味で、 すべて自動的です。 Maximaの、QUADPACKのLisp翻訳は、いくつかの自動的でない関数も含みますが、 それらは、Maximaレベルで公開されていません。

QUADPACKについての更なる情報は、 QUADPACK本 7 の中に見つけることができます。

19.3.1 Overview

quad_qag

一般関数の有限の区間上の積分。 quad_qagは、Aind(Piessens, 1973)の戦略を使った 簡単な大域的適応積分器を実装しています。 呼び出し側は、ルール評価コンポーネントのための ガウスークロンロッドの求積公式の6つのペアの中から選ぶことができます。 強く振動する非積分関数には高次のルールが適切です。

quad_qags

一般関数の有限の区間上の積分。 quad_qagsは、イプシロンアルゴリズム(Wynn, 1956)による外挿(de Doncker,1978)を 使った大域的適応積分器を実装しています。

quad_qagi

一般関数の無限のもしくは半無限の区間上の積分。 区間は、有限の区間上に写像され、quad_qagsの中で使われるのと同じ戦略が適用されます。

quad_qawo

cos(omega x) f(x)sin(omega x) f(x) の有限の区間上の積分。 ここで、 omega は定数です。 規則評価構成要素は、変形Clenshaw-Curtis手法に基づいています。 quad_qawoは、 quad_qagsに似て、外挿とともに適応再分割を適用します。

quad_qawf

フーリエコサイン変換またはフーリエサイン変換を半無限区間上で計算します。 quad_qawoで使われるのと同じアプローチが、連続する区間に適用され、 イプシロンアルゴリズム(Wynn, 1956)を使った収束の促進が積分寄与の級数に適用されます。

quad_qaws

w(x) f(x) の有限区間 [a, b] 上の積分。 ここで、 w は形式 (x - a)^alpha (b - x)^beta v(x) の関数で、 v(x) は、 1, log(x - a), log(b - x), log(x - a) log(b - x) のいずれかであり、 alpha > -1 かつ beta > -1 です。

大域的適応再分割戦略が適用され、 aまたはbを含む部分区間上では、 変形Clenshaw-Curtis積分を使います。

quad_qawc

f(x)/(x - c)のコーシーの主値を 有限の区間(a, b)上で指定されたcを用いて 計算します。 戦略は、大域的適応的で、 点x = cを含む部分範囲上で変形Clenshaw-Curtis積分が使われます。


19.4 Functions and Variables for QUADPACK

関数: quad_qag (f(x), x, a, b, key, [epsrel, epsabs, limit])
関数: quad_qag (f, x, a, b, key, [epsrel, epsabs, limit])

一般関数の有限の区間上の積分。 quad_qagは、Aind(Piessens, 1973)の戦略を使った 簡単な大域的適応積分器を実装しています。 呼び出し側は、ルール評価コンポーネントのための ガウスークロンロッドの求積公式の6つのペアの中から選ぶことができます。 強く振動する非積分関数には高次のルールが適切です。

quad_qagは積分 integrate (f(x), x, a, b) を計算します。

非積分関数は依存変数xf(x)であり、 関数は下限a上限bの間で積分されます。 keyは利用される積分器で、1から6までのいずれかの整数でなければなりません。 keyの値は、ガウスークロンロッドの積分ルールの次数を選びます。 高次のルールが、強く振動する非積分関数には適切です。

非積分関数は、MaximaもしくはLisp関数もしくは演算子の名前もしくMaximaのラムダ式か、 一般的なMaximaの式として指定されます。

数値積分は、望まれる精度が達成されるまで、 積分領域を部分区間に分割することによって適応的に実行されます。

キーワード引数はオプションで、どの次数においても指定できます。 それらは形式key=valを取ります。キーワード引数は:

epsrel

望まれる近似の相対誤差。デフォルトは1d-8。

epsabs

望まれる近似の絶対誤差。デフォルトは0。

limit

内部の作業配列のサイズ。limitは使用する部分区間の最大数。デフォルトは200。

quad_qagは4つの要素のリストを返します:

  • 積分の近似
  • 見積もられた近似の絶対誤差
  • 非積分関数の評価数
  • エラーコード

エラーコード(戻り値の4番目の要素)は以下の値を取ります:

0

問題が発生しなかった場合;

1

部分区間の数が上限を超えた場合;

2

丸め誤差が超過した場合;

3

非積分関数の振る舞いが極端に悪い場合;

6

入力が無効な場合;

例:

(%i1) quad_qag (x^(1/2)*log(1/x), x, 0, 1, 3, 'epsrel=5d-8);
(%o1)    [.4444444444492108, 3.1700968502883E-9, 961, 0]
(%i2) integrate (x^(1/2)*log(1/x), x, 0, 1);
                                4
(%o2)                           -
                                9
関数: quad_qags (f(x), x, a, b, [epsrel, epsabs, limit])
関数: quad_qags (f, x, a, b, [epsrel, epsabs, limit])

一般関数の有限の区間上の積分。 quad_qagsは、イプシロンアルゴリズム(Wynn, 1956)による外挿(de Doncker,1978)を 使った大域的適応積分器を実装しています。

quad_qagsは、積分

integrate (f(x), x, a, b) を計算します。

非積分関数は依存変数xf(x)であり、 関数は下限a上限bの間で積分されます。

非積分関数は、MaximaもしくはLisp関数もしくは演算子の名前もしくMaximaのラムダ式か、一般的なMaximaの式として指定されます。

キーワード引数はオプションで、どの次数においても指定できます。 それらは形式key=valを取ります。キーワード引数は:

epsrel

望まれる近似の相対誤差。デフォルトは1d-8。

epsabs

望まれる近似の絶対誤差。デフォルトは0。

limit

内部の作業配列のサイズ。limitは使用する部分区間の最大数。デフォルトは200。

quad_qagsは4つの要素のリストを返します:

  • 積分の近似
  • 見積もられた近似の絶対誤差
  • 非積分関数の評価数
  • エラーコード

エラーコード(戻り値の4番目の要素)は以下の値を取ります:

0

問題が発生しなかった場合;

1

部分区間の数が上限を超えた場合;

2

丸め誤差が超過した場合;

3

非積分関数の振る舞いが極端に悪い場合;

4

収束に失敗した場合;

5

積分が発散しているか収束が遅い場合;

6

入力が無効な場合;

例:

(%i1) quad_qags (x^(1/2)*log(1/x), x, 0, 1, 'epsrel=1d-10);
(%o1)   [.4444444444444448, 1.11022302462516E-15, 315, 0]

この積分に関しては、quad_qagsは、quad_qagよりも精確で 効率的であることに注意してください。

関数: quad_qagi (f(x), x, a, b, [epsrel, epsabs, limit])
関数: quad_qagi (f, x, a, b, [epsrel, epsabs, limit])

一般関数の無限のもしくは半無限の区間上の積分。 区間は、有限の区間上に写像され、quad_qagsの中で使われるのと同じ戦略が適用されます。

quad_qagiは、Quadpack QAGIルーチンを使って以下の積分の1つを評価します。

integrate (f(x), x, a, inf)

integrate (f(x), x, minf, a)

integrate (f(x), x, minf, inf)

被積分関数は、f(x)であり、 従属変数xを使って、 関数は無限範囲上で積分されます。

被積分関数は、MaximaまたはLispの関数または演算子の名前、 Maximaのラムダ式またはMaximaの一般式として指定されるかもしれません。

積分の境界の1つは、無限でなければいけません。 もしそうでなければ、 quad_qagiはただ名詞形を返します。

キーワード引数は随意で、任意の順序で指定できます。 それらすべては形式key=valを取ります。 キーワード引数は:

epsrel

望まれる近似の相対誤差。デフォルトは1d-8。

epsabs

望まれる近似の絶対誤差。デフォルトは0。

limit

内部の作業配列のサイズ。limitは使用する部分区間の最大数。デフォルトは200。

quad_qagiは、4つの要素のリストを返します:

  • 積分の近似
  • 見積もられた近似の絶対誤差
  • 非積分関数の評価数
  • エラーコード

エラーコード(戻り値の4番目の要素)は以下の値を取ります:

0

問題が発生しなかった場合;

1

部分区間の数が上限を超えた場合;

2

丸め誤差が超過した場合;

3

非積分関数の振る舞いが極端に悪い場合;

4

収束に失敗した場合;

5

積分が発散しているか収束が遅い場合;

6

入力が無効な場合;

例:

(%i1) quad_qagi (x^2*exp(-4*x), x, 0, inf, 'epsrel=1d-8);
(%o1)        [0.03125, 2.95916102995002E-11, 105, 0]
(%i2) integrate (x^2*exp(-4*x), x, 0, inf);
                               1
(%o2)                          --
                               32
関数: quad_qawc (f(x), x, c, a, b, [epsrel, epsabs, limit])
関数: quad_qawc (f, x, c, a, b, [epsrel, epsabs, limit])

f(x)/(x - c)のコーシーの主値を 有限の区間(a, b)上で指定されたcを用いて 計算します。 戦略は、大域的適応的で、 点x = cを含む部分範囲上で変形Clenshaw-Curtis積分が使われます。

quad_qawcは、 Quadpack QAWCルーチンを使って、 integrate (f(x)/(x - c), x, a, b)

のコーシーの主値を計算します。

被積分関数は、 f(x)/(x - c)で、 従属変数xを使って、 関数はaからbまでの区間上で積分されます。

被積分関数は、MaximaまたはLispの関数または演算子の名前、 Maximaのラムダ式またはMaximaの一般式として指定されるかもしれません。

キーワード引数は随意で、任意の順序で指定できます。 それらすべては形式key=valを取ります。 キーワード引数は:

epsrel

望まれる近似の相対誤差。デフォルトは1d-8。

epsabs

望まれる近似の絶対誤差。デフォルトは0。

limit

内部の作業配列のサイズ。limitは使用する部分区間の最大数。デフォルトは200。

quad_qagcは、4つの要素のリストを返します:

  • 積分の近似
  • 見積もられた近似の絶対誤差
  • 非積分関数の評価数
  • エラーコード

エラーコード(戻り値の4番目の要素)は以下の値を取ります:

0

問題が発生しなかった場合;

1

部分区間の数が上限を超えた場合;

2

丸め誤差が超過した場合;

3

非積分関数の振る舞いが極端に悪い場合;

4

収束に失敗した場合;

5

積分が発散しているか収束が遅い場合;

6

入力が無効な場合;

例:

(%i1) quad_qawc (2^(-5)*((x-1)^2+4^(-5))^(-1), x, 2, 0, 5,
                 'epsrel=1d-7);
(%o1)    [- 3.130120337415925, 1.306830140249558E-8, 495, 0]
(%i2) integrate (2^(-alpha)*(((x-1)^2 + 4^(-alpha))*(x-2))^(-1),
      x, 0, 5);
Principal Value
                       alpha
        alpha       9 4                 9
       4      log(------------- + -------------)
                      alpha           alpha
                  64 4      + 4   64 4      + 4
(%o2) (-----------------------------------------
                        alpha
                     2 4      + 2

       3 alpha                       3 alpha
       -------                       -------
          2            alpha/2          2          alpha/2
    2 4        atan(4 4       )   2 4        atan(4       )   alpha
  - --------------------------- - -------------------------)/2
              alpha                        alpha
           2 4      + 2                 2 4      + 2
(%i3) ev (%, alpha=5, numer);
(%o3)                    - 3.130120337415917
関数: quad_qawf (f(x), x, a, omega, trig, [epsabs, limit, maxp1, limlst])
関数: quad_qawf (f, x, a, omega, trig, [epsabs, limit, maxp1, limlst])

フーリエコサイン変換またはフーリエサイン変換を、 Quadpack QAWF関数を使って、半無限区間上で計算します。 quad_qawoで使われるのと同じアプローチが、連続する区間に適用され、 イプシロンアルゴリズム(Wynn, 1956)を使った収束の促進が積分寄与の級数に適用されます。

quad_qawfは積分 integrate (f(x)*w(x), x, a, inf) を計算します。

重み関数wtrigによって選択されます:

cos

w(x) = cos (omega x)

sin

w(x) = sin (omega x)

被積分関数は、MaximaまたはLispの関数または演算子の名前、 Maximaのラムダ式またはMaximaの一般式として指定されるかもしれません。

キーワード引数は随意で、任意の順序で指定できます。 それらすべては形式key=valを取ります。 キーワード引数は:

epsrel

望まれる近似の相対誤差。デフォルトは1d-8。

epsabs

望まれる近似の絶対誤差。デフォルトは0。

limit

内部の作業配列のサイズ。(limit - limlst)/2は使用する部分区間の最大数。デフォルトは200。

maxp1

チェビシェフ積率の最大数。 0より大きくなければいけません。 デフォルトは100です。

limlst

サイクル数に関する上限。 3以上でなければいけません。 デフォルトは10です。

quad_qawfは、4つの要素のリストを返します:

  • 積分の近似
  • 見積もられた近似の絶対誤差
  • 非積分関数の評価数
  • エラーコード

エラーコード(戻り値の4番目の要素)は以下の値を取ります:

0

問題が発生しなかった場合;

1

部分区間の数が上限を超えた場合;

2

丸め誤差が超過した場合;

3

非積分関数の振る舞いが極端に悪い場合;

4

収束に失敗した場合;

5

積分が発散しているか収束が遅い場合;

6

入力が無効な場合;

例:

(%i1) quad_qawf (exp(-x^2), x, 0, 1, 'cos, 'epsabs=1d-9);
(%o1)   [.6901942235215714, 2.84846300257552E-11, 215, 0]
(%i2) integrate (exp(-x^2)*cos(x), x, 0, inf);
                          - 1/4
                        %e      sqrt(%pi)
(%o2)                   -----------------
                                2
(%i3) ev (%, numer);
(%o3)                   .6901942235215714
関数: quad_qawo (f(x), x, a, b, omega, trig, [epsrel, epsabs, limit, maxp1, limlst])
関数: quad_qawo (f, x, a, b, omega, trig, [epsrel, epsabs, limit, maxp1, limlst])

cos(omega x) f(x)sin(omega x) f(x) の有限の区間上の積分。 ここで、 omega は定数です。 規則評価構成要素は、変形Clenshaw-Curtis手法に基づいています。 quad_qawoは、 quad_qagsに似て、外挿とともに適応再分割を適用します。

quad_qawoは、 Quadpack QAWOルーチンを使って 積分を計算します:

integrate (f(x)*w(x), x, a, b)

重み関数wは、trigによって選択されます:

cos

w(x) = cos (omega x)

sin

w(x) = sin (omega x)

被積分関数は、MaximaまたはLispの関数または演算子の名前、 Maximaのラムダ式またはMaximaの一般式として指定されるかもしれません。

キーワード引数は随意で、任意の順序で指定できます。 それらすべては形式key=valを取ります。 キーワード引数は:

epsrel

望まれる近似の相対誤差。デフォルトは1d-8。

epsabs

望まれる近似の絶対誤差。デフォルトは0。

limit

内部の作業配列のサイズ。limit/2は使用する部分区間の最大数。デフォルトは200。

maxp1

チェビシェフ積率の最大数。 0より大きくなければいけません。 デフォルトは100です。

limlst

サイクル数に関する上限。 3以上でなければいけません。 デフォルトは10です。

quad_qawoは、4つの要素のリストを返します:

  • 積分の近似
  • 見積もられた近似の絶対誤差
  • 非積分関数の評価数
  • エラーコード

エラーコード(戻り値の4番目の要素)は以下の値を取ります:

0

問題が発生しなかった場合;

1

部分区間の数が上限を超えた場合;

2

丸め誤差が超過した場合;

3

非積分関数の振る舞いが極端に悪い場合;

4

収束に失敗した場合;

5

積分が発散しているか収束が遅い場合;

6

入力が無効な場合;

例:

(%i1) quad_qawo (x^(-1/2)*exp(-2^(-2)*x), x, 1d-8, 20*2^2, 1, cos);
(%o1)     [1.376043389877692, 4.72710759424899E-11, 765, 0]
(%i2) rectform (integrate (x^(-1/2)*exp(-2^(-alpha)*x) * cos(x),
      x, 0, inf));
                   alpha/2 - 1/2            2 alpha
        sqrt(%pi) 2              sqrt(sqrt(2        + 1) + 1)
(%o2)   -----------------------------------------------------
                               2 alpha
                         sqrt(2        + 1)
(%i3) ev (%, alpha=2, numer);
(%o3)                     1.376043390090716
関数: quad_qaws (f(x), x, a, b, alpha, beta, wfun, [epsrel, epsabs, limit])
関数: quad_qaws (f, x, a, b, alpha, beta, wfun, [epsrel, epsabs, limit])

w(x) f(x)の有限の区間上の積分。 ここで、w(x)は、ある代数的または対数関数です。 大域的適応最分割戦略が適用されます。 積分の区間の端点を含む部分区間上で変形Clenshaw-Curtis積分を使います。

quad_qawsは、 Quadpack QAWSルーチンを使って 積分を計算します:

integrate (f(x)*w(x), x, a, b)

重み関数wwfunによって選択されます:

1

w(x) = (x - a)^alpha (b - x)^beta

2

w(x) = (x - a)^alpha (b - x)^beta log(x - a)

3

w(x) = (x - a)^alpha (b - x)^beta log(b - x)

4

w(x) = (x - a)^alpha (b - x)^beta log(x - a) log(b - x)

被積分関数は、MaximaまたはLispの関数または演算子の名前、 Maximaのラムダ式またはMaximaの一般式として指定されるかもしれません。

キーワード引数は随意で、任意の順序で指定できます。 それらすべては形式key=valを取ります。 キーワード引数は:

epsrel

望まれる近似の相対誤差。デフォルトは1d-8。

epsabs

望まれる近似の絶対誤差。デフォルトは0。

limit

内部の作業配列のサイズ。limitは使用する部分区間の最大数。デフォルトは200。

quad_qawsは、4つの要素のリストを返します:

  • 積分の近似
  • 見積もられた近似の絶対誤差
  • 非積分関数の評価数
  • エラーコード

エラーコード(戻り値の4番目の要素)は以下の値を取ります:

0

問題が発生しなかった場合;

1

部分区間の数が上限を超えた場合;

2

丸め誤差が超過した場合;

3

非積分関数の振る舞いが極端に悪い場合;

4

収束に失敗した場合;

5

積分が発散しているか収束が遅い場合;

6

入力が無効な場合;

例:

(%i1) quad_qaws (1/(x+1+2^(-4)), x, -1, 1, -0.5, -0.5, 1,
                 'epsabs=1d-9);
(%o1)     [8.750097361672832, 1.24321522715422E-10, 170, 0]
(%i2) integrate ((1-x*x)^(-1/2)/(x+1+2^(-alpha)), x, -1, 1);
       alpha
Is  4 2      - 1  positive, negative, or zero?

pos;
                          alpha         alpha
                   2 %pi 2      sqrt(2 2      + 1)
(%o2)              -------------------------------
                               alpha
                            4 2      + 2
(%i3) ev (%, alpha=4, numer);
(%o3)                     8.750097361672829

20 Equations


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20.1 Functions and Variables for Equations

システム変数: %rnum_list

デフォルト値: []

%rnum_listは、 solvealgsysによる解で導入された 変数のリストです。 %r変数は、それらが生成された順に %rnum_listに追加されます。 これは、あとで解への代入を行うのに便利です。 concat ('%r, j)をするよりこのリストを使うことを推奨します。

(%i1) solve ([x + y = 3], [x,y]);
(%o1)              [[x = 3 - %r1, y = %r1]]
(%i2) %rnum_list;
(%o2)                       [%r1]
(%i3) sol : solve ([x + 2*y + 3*z = 4], [x,y,z]);
(%o3)   [[x = - 2 %r3 - 3 %r2 + 4, y = %r3, z = %r2]]
(%i4) %rnum_list;
(%o4)                     [%r2, %r3]
(%i5) for i : 1 thru length (%rnum_list) do
        sol : subst (t[i], %rnum_list[i], sol)$
(%i6) sol;
(%o6)     [[x = - 2 t  - 3 t  + 4, y = t , z = t ]]
                     2      1           2       1
オプション変数: algepsilon

デフォルト値: 10^8

algsysalgepsilonを使います。

オプション変数: algexact

デフォルト値: false

algexactは、以下のようにalgsysの振る舞いに影響を与えます:

もしalgexacttrueなら、 algsysはいつもsolveをコールし、 solveの失敗時にはrealrootsを使います。

もしalgexactfalseなら、 問題が1変数でないときだけ、 もしくは、方程式が二次もしくは四次なら solveがコールされます。

このように、algexact: trueは、 厳密解だけを保証せず、ただ、 algsysは最初に厳密解を与えるように最大限努力して、 他のすべてが失敗した時近似をもたらすことだけを保証します。

関数: algsys ([expr_1, …, expr_m], [x_1, …, x_n])
関数: algsys ([eqn_1, …, eqn_m], [x_1, …, x_n])

同時多項式expr_1, …, expr_m または多項式方程式eqn_1, …, eqn_m を変数x_1, …, x_nについて解きます。 式exprは、等式expr = 0と同値です。 変数より等式が多い場合も逆もあります。

algsysは、解のリストを返します。 ここで、それぞれの解は、 方程式系を満たす変数x_1, …, x_nの値を指定する等式のリストとして 与えられます。 もしalgsysが解を見つけられなければ、 空のリスト[]が返されます。

シンボル%r1, %r2, …, が、解の任意パラメータを表すために、必要に応じて導入されます; これらの変数は、リスト %rnum_listにも追加されます。

方法は以下の通りです:

  1. 最初に、方程式は因数分解され、サブシステムに分割されます。
  2. それぞれのサブシステムS_iに関して、等式Eと変数xが選択されます。 変数はゼロでない最低次を持つよう選ばれます。 そして、 xに関するEE_jの終結式が サブシステムS_iの中の残っている等式群E_jのそれぞれに関して計算されます。

    これは、xが消去されるので、 1つ変数の少ない新しいサブシステムS_i’をもたらします ここでプロセスは(1)に戻ります。

  3. いつか、1つの等式から成るサブシステムが得られます。 もし等式が多変数なら、浮動小数点数の形式の近似は導入されず、 厳密解を見つけるためにsolveがコールされます。

    いくつかの場合、solveは解を見つけることができないか、 もし見つけたら、絵が非常に大きな式になるかもしれません。

    もし等式が1変数で、線形か二次か四次なら、 もし近似が導入されないなら、再びsolveがコールされます。 もし近似が導入されるか、等式が1変数でなく、線形でも二次でも、四次でもないなら、 もしスイッチrealonlytrueなら、 実数解を見つけるため関数realrootsがコールされます。 もしrealonlyfalseなら、 実数解と複素数解を探すallrootsがコールされます。

    もしalgsysが 要求よりも有効数字が少ない解を生成するなら、 ユーザーはalgepsilonの値をより高い値に変更できます。

    もしalgexacttrueに設定されているなら、 いつもsolveがコールされます。

  4. 最終的に、ステップ(3)で得られた解は以前のレベルに代入され、解処理は(1)に戻ります。

algsysが(通常、初期の段階での厳密解発見の失敗による)浮動小数点近似を含む多変数方程式に出会う時、 厳密な方法をそんな方程式に適用しようとせず、かわりにメッセージを表示します: "algsys cannot solve - system too complicated."

radcanとの対話は、多きなもしくは複雑な式を生成することができます。 この場合、pickapartまたは revealを使って結果の一部を分離することができるかもしれません。

時々、radcanは、実際には実数値の解に虚数単位%iを導入するかもしれません。

例:

(%i1) e1: 2*x*(1 - a1) - 2*(x - 1)*a2;
(%o1)              2 (1 - a1) x - 2 a2 (x - 1)
(%i2) e2: a2 - a1; 
(%o2)                        a2 - a1
(%i3) e3: a1*(-y - x^2 + 1); 
                                   2
(%o3)                   a1 (- y - x  + 1)
(%i4) e4: a2*(y - (x - 1)^2);
                                       2
(%o4)                   a2 (y - (x - 1) )
(%i5) algsys ([e1, e2, e3, e4], [x, y, a1, a2]);
(%o5) [[x = 0, y = %r1, a1 = 0, a2 = 0], 

                                  [x = 1, y = 0, a1 = 1, a2 = 1]]
(%i6) e1: x^2 - y^2;
                              2    2
(%o6)                        x  - y
(%i7) e2: -1 - y + 2*y^2 - x + x^2;
                         2        2
(%o7)                 2 y  - y + x  - x - 1
(%i8) algsys ([e1, e2], [x, y]);
                 1            1
(%o8) [[x = - -------, y = -------], 
              sqrt(3)      sqrt(3)

        1              1             1        1
[x = -------, y = - -------], [x = - -, y = - -], [x = 1, y = 1]]
     sqrt(3)        sqrt(3)          3        3
関数: allroots (expr)
関数: allroots (eqn)

1変数多項式exprもしくは1変数多項式方程式eqnの実数と複素数の根の数値近似を 計算する。

フラグpolyfactortrueの時、 allrootsは、多項式が実数なら多項式を実数上で因数分解し、 多項式が複素数なら複素数上で因数分解します。

allrootsは、多重根の場合、不正確な結果をもたらすことがあります。 もし多項式が実数なら、allroots (%i*p)は、 allroots (p)より精確な近似を生成します。 allrootsはこの場合異なるアルゴリズムを呼ぶので。

allrootsは非多項式を却下します。 ratされた分子が多項式であることを要求し、 分母はせいぜい複素数であることを要求します。 この結果、もしpolyfactortrueなら、 allrootsはいつも(因数分解された)同値の式を返します。

複素多項式のために、JenkinsとTraubのアルゴリズムが使われます (Algorithm 419, Comm. ACM, vol. 15, (1972), .97)。 実多項式のために、Jenkinsのアルゴリズム (Algorithm 493, ACM TOMS, vol. 1, (1975), p.178)が使われます。

例:

(%i1) eqn: (1 + 2*x)^3 = 13.5*(1 + x^5);
                            3          5
(%o1)              (2 x + 1)  = 13.5 (x  + 1)
(%i2) soln: allroots (eqn);
(%o2) [x = .8296749902129361, x = - 1.015755543828121, 

x = .9659625152196369 %i - .4069597231924075, 

x = - .9659625152196369 %i - .4069597231924075, x = 1.0]
(%i3) for e in soln
        do (e2: subst (e, eqn), disp (expand (lhs(e2) - rhs(e2))));
                      - 3.5527136788005E-15

                     - 5.32907051820075E-15

         4.44089209850063E-15 %i - 4.88498130835069E-15

        - 4.44089209850063E-15 %i - 4.88498130835069E-15

                       3.5527136788005E-15

(%o3)                         done
(%i4) polyfactor: true$
(%i5) allroots (eqn);
(%o5) - 13.5 (x - 1.0) (x - .8296749902129361)

                           2
 (x + 1.015755543828121) (x  + .8139194463848151 x

 + 1.098699797110288)
関数: bfallroots (expr)
関数: bfallroots (eqn)

1変数の多項式exprまたは多項式等式eqnの実数根と複素数根の数値近似 を計算します。

bfallrootsは多倍長浮動小数点を使って根を計算する以外の すべての点で、bfallrootsallrootsと同一です。 詳しい情報についてはallrootsを参照してください。

オプション変数: backsubst

デフォルト値: true

backsubstfalseの時、 方程式が三角行列化された後、linsolveの後退代入を妨げます。 これは、後退代入が極端に大きな式の生成のもととなる非常に大きな問題に関して役立つかもしれません。

(%i1) eq1 : x + y + z = 6$
(%i2) eq2 : x - y + z = 2$
(%i3) eq3 : x + y - z = 0$
(%i4) backsubst : false$
(%i5) linsolve ([eq1, eq2, eq3], [x,y,z]);
(%o5)             [x = z - y, y = 2, z = 3]
(%i6) backsubst : true$
(%i7) linsolve ([eq1, eq2, eq3], [x,y,z]);
(%o7)               [x = 1, y = 2, z = 3]
オプション変数: breakup

デフォルト値: true

breakuptrueの時、 solveは、三次と四次の方程式の解を共通部分式を使って表現します。 共通部分式は、中間式ラベル(%t1, %t2, など)に割り当てられます。 そうでなければ、共通部分式は同定されません。

breakup: trueは、 programmodefalseの時だけ、効果を持ちます。

例:

(%i1) programmode: false$
(%i2) breakup: true$
(%i3) solve (x^3 + x^2 - 1);

                        sqrt(23)    25 1/3
(%t3)                  (--------- + --)
                        6 sqrt(3)   54
Solution:

                                      sqrt(3) %i   1
                                      ---------- - -
                sqrt(3) %i   1            2        2   1
(%t4)    x = (- ---------- - -) %t3 + -------------- - -
                    2        2            9 %t3        3

                                      sqrt(3) %i   1
                                    - ---------- - -
              sqrt(3) %i   1              2        2   1
(%t5)    x = (---------- - -) %t3 + ---------------- - -
                  2        2             9 %t3         3

                                   1     1
(%t6)                  x = %t3 + ----- - -
                                 9 %t3   3
(%o6)                    [%t4, %t5, %t6]
(%i6) breakup: false$
(%i7) solve (x^3 + x^2 - 1);
Solution:

             sqrt(3) %i   1
             ---------- - -
                 2        2        sqrt(23)    25 1/3
(%t7) x = --------------------- + (--------- + --)
             sqrt(23)    25 1/3    6 sqrt(3)   54
          9 (--------- + --)
             6 sqrt(3)   54

                                              sqrt(3) %i   1    1
                                           (- ---------- - -) - -
                                                  2        2    3
           sqrt(23)    25 1/3  sqrt(3) %i   1
(%t8) x = (--------- + --)    (---------- - -)
           6 sqrt(3)   54          2        2

                                            sqrt(3) %i   1
                                          - ---------- - -
                                                2        2      1
                                      + --------------------- - -
                                           sqrt(23)    25 1/3   3
                                        9 (--------- + --)
                                           6 sqrt(3)   54
            sqrt(23)    25 1/3             1             1
(%t9)  x = (--------- + --)    + --------------------- - -
            6 sqrt(3)   54          sqrt(23)    25 1/3   3
                                 9 (--------- + --)
                                    6 sqrt(3)   54
(%o9)                    [%t7, %t8, %t9]
関数: dimension (eqn)
関数: dimension (eqn_1, ..., eqn_n)

dimenは、次元解析パッケージです。 load ("dimen")はこのパッケージをロードします。 demo ("dimen")は短いデモンストレーションを表示します。

オプション変数: dispflag

デフォルト値: true

もしblock内でfalseに設定されたら block内でコールされた解法関数が生成する出力の表示を抑制します。 blockをドル記号$で終端すると、 dispflagfalseに設定します。

関数: funcsolve (eqn, g(t))

eqnを満たす有理関数g(t)が存在するかどうかに依存して、 [g(t) = ...]または[]を返します。 ここで、eqnは(この場合) g(t)g(t+1)に関して 一次、線形多項式でなければいけません。

(%i1) eqn: (n + 1)*f(n) - (n + 3)*f(n + 1)/(n + 1) =
      (n - 1)/(n + 2);
                            (n + 3) f(n + 1)   n - 1
(%o1)        (n + 1) f(n) - ---------------- = -----
                                 n + 1         n + 2
(%i2) funcsolve (eqn, f(n));

Dependent equations eliminated:  (4 3)
                                   n
(%o2)                f(n) = ---------------
                            (n + 1) (n + 2)

警告: これはとても未熟な実装です – 多くの安全性チェックや 明らかな一般化が忘れられています。

オプション変数: globalsolve

デフォルト値: false

globalsolvetrueの時、 2つ以上の線形方程式を解く時、 解くべき変数が、linsolvesolveが見つけた解の値に割り当てられます。

globalsolvefalseの時、 2つ以上の線形方程式を解く時、 linsolvesolveが見つけた解は、 等式として表現され、 解くべき変数は割り当てられません。

2つ以上の線形方程式以外の何かを解く時には、 solveglobalsolveを無視します。 方程式を解く他の関数(例えばalgsys)はいつもglobalsolveを無視します。

例:

(%i1) globalsolve: true$
(%i2) solve ([x + 3*y = 2, 2*x - y = 5], [x, y]);
Solution

                                 17
(%t2)                        x : --
                                 7

                                   1
(%t3)                        y : - -
                                   7
(%o3)                     [[%t2, %t3]]
(%i3) x;
                               17
(%o3)                          --
                               7
(%i4) y;
                                 1
(%o4)                          - -
                                 7
(%i5) globalsolve: false$
(%i6) kill (x, y)$
(%i7) solve ([x + 3*y = 2, 2*x - y = 5], [x, y]);
Solution

                                 17
(%t7)                        x = --
                                 7

                                   1
(%t8)                        y = - -
                                   7
(%o8)                     [[%t7, %t8]]
(%i8) x;
(%o8)                           x
(%i9) y;
(%o9)                           y
関数: ieqn (ie, unk, tech, n, guess)

inteqnは、積分方程式を解くためのパッケージです。 load ("inteqn")はこのパッケージをロードします。

ieは、積分方程式です; unkは、未知の関数です; techは、上で与えられたこれらから試される手法です; is the technique to be tried from those given above (tech = firstは以下を意味します: 解を見つける最初の手法を試みる; tech = allは以下を意味します: 適用可能な手法すべてを試みる); nは、 taylor, neumann, firstkindseries, またはfredseries に関して扱う項の最大数です (微分法に関する再帰の最大深度でもあります); guessは、neumannまたはfirstkindseriesに関する 初期の推測です。

2番目から5番目までのパラメータのデフォルト値は、以下の通りです:

unk: p(x)。 ここで、pは被積分関数の中で出会うMaximaが知らない最初の関数であり、 xは、secondkind方程式の場合の積分の外側で見つかったp の最初の出現時の引数、または、firstkind方程式の中の積分変数を除いた唯一の残りの変数 です。 もしxを探す企てが失敗したら、ユーザーは独立変数を供給するよう尋ねられるでしょう。

tech: first

n: 1

guess: neumannfirstkindseriesが 初期推測としてf(x)を使うようにするnone

オプション変数: ieqnprint

デフォルト値: true

ieqnprintは、ieqnコマンドが返す結果の振る舞いを決めます。 ieqnprintfalseの時、 ieqn関数が返すリストは、形式

[solution, technique used, nterms, flag]

を取ります。

ここで、もし解が厳密ならflagはありません。

そうでなければ、厳密でない解か閉じていない形の解かに対応して、それぞれ、単語approximateまたはincompleteです。 もし級数法が使われたら、 ntermsは、取った項の数を与えます。 (項の数は、もしエラーが更なる項の生成を防いだなら、ieqnに与えられたnよりも小さいこともあり得ます。)

関数: lhs (expr)

exprの演算子が関係演算子< <= = # equal notequal >= >の1つ、 割り当て演算子:= ::= : ::の1つ、 またはinfixで宣言されたユーザー定義の二項中置演算子の時、 式exprの左辺(すなわち、最初の項) を返します。

exprがアトムか、演算子が上で記載したもの以外の何かの時、 lhsexprを返します。

rhsも参照してください。

例:

(%i1) e: aa + bb = cc;
(%o1)                     bb + aa = cc
(%i2) lhs (e);
(%o2)                        bb + aa
(%i3) rhs (e);
(%o3)                          cc
(%i4) [lhs (aa < bb), lhs (aa <= bb), lhs (aa >= bb),
       lhs (aa > bb)];
(%o4)                   [aa, aa, aa, aa]
(%i5) [lhs (aa = bb), lhs (aa # bb), lhs (equal (aa, bb)),
       lhs (notequal (aa, bb))];
(%o5)                   [aa, aa, aa, aa]
(%i6) e1: '(foo(x) := 2*x);
(%o6)                     foo(x) := 2 x
(%i7) e2: '(bar(y) ::= 3*y);
(%o7)                    bar(y) ::= 3 y
(%i8) e3: '(x : y);
(%o8)                         x : y
(%i9) e4: '(x :: y);
(%o9)                        x :: y
(%i10) [lhs (e1), lhs (e2), lhs (e3), lhs (e4)];
(%o10)               [foo(x), bar(y), x, x]
(%i11) infix ("][");
(%o11)                         ][
(%i12) lhs (aa ][ bb);
(%o12)                         aa
関数: linsolve ([expr_1, …, expr_m], [x_1, …, x_n])

変数のリストに関して同時線形方程式のリストを解きます。 それぞれの式は変数に関する多項式でなければならず、等式も取り得ます。

globalsolvetrueの時、 解くべき変数それぞれは、方程式の解の値にバインドされます。

backsubstfalseの時、 linsolveは、方程式が三角行列化された後、後退代入を実行しません。 これは、後退代入が極端に大きな式の生成の原因となる非常に大きな問題に関して 必要とされるかもしれません。

linsolve_paramstrueの時、 linsolvealgsysの下のマニュアルの中で記述された任意のパラメータを表すのに使われる %rシンボルも生成します。 そうでなければ、 linsolveは、他を使って表現されたいくつかの変数を持つ 決定中の方程式系を解きます。

programmodefalseの時、 linsolveは、中間式(%t)ラベルを使って解を表示し、 ラベルのリストを返します。

(%i1) e1: x + z = y;
(%o1)                       z + x = y
(%i2) e2: 2*a*x - y = 2*a^2;
                                       2
(%o2)                   2 a x - y = 2 a
(%i3) e3: y - 2*z = 2;
(%o3)                      y - 2 z = 2
(%i4) [globalsolve: false, programmode: true];
(%o4)                     [false, true]
(%i5) linsolve ([e1, e2, e3], [x, y, z]);
(%o5)            [x = a + 1, y = 2 a, z = a - 1]
(%i6) [globalsolve: false, programmode: false];
(%o6)                    [false, false]
(%i7) linsolve ([e1, e2, e3], [x, y, z]);
Solution

(%t7)                       z = a - 1

(%t8)                        y = 2 a

(%t9)                       x = a + 1
(%o9)                    [%t7, %t8, %t9]
(%i9) ''%;
(%o9)            [z = a - 1, y = 2 a, x = a + 1]
(%i10) [globalsolve: true, programmode: false];
(%o10)                    [true, false]
(%i11) linsolve ([e1, e2, e3], [x, y, z]);
Solution

(%t11)                      z : a - 1

(%t12)                       y : 2 a

(%t13)                      x : a + 1
(%o13)                 [%t11, %t12, %t13]
(%i13) ''%;
(%o13)           [z : a - 1, y : 2 a, x : a + 1]
(%i14) [x, y, z];
(%o14)                 [a + 1, 2 a, a - 1]
(%i15) [globalsolve: true, programmode: true];
(%o15)                    [true, true]
(%i16) linsolve ([e1, e2, e3], '[x, y, z]);
(%o16)           [x : a + 1, y : 2 a, z : a - 1]
(%i17) [x, y, z];
(%o17)                 [a + 1, 2 a, a - 1]
オプション変数: linsolvewarn

デフォルト値: true

linsolvewarntrueの時、 linsolveはメッセージ"Dependent equations eliminated"を表示します。

オプション変数: linsolve_params

デフォルト値: true

linsolve_paramstrueの時、 linsolveは、 algsysの下のマニュアルに記述された任意のパラメータを表すのに使われる%rシンボルも生成します。 それでなければ、linsolveは、 他を使って表現されたいくつかの変数を使った 決定中の方程式系を解きます。

システム変数: multiplicities

デフォルト値: not_set_yet

multiplicitiesは、 solverealrootsが返す個々の解の多様性のリストに設定されます。

関数: nroots (p, low, high)

半開区間(low, high]の中の 実数一変数多項式pの実根の数を返します。 区間の端点はminfもしくはinf、無限大かもしれません。 マイナス無限大とプラス無限大。

nrootsは、Sturm列の方法を使います。

(%i1) p: x^10 - 2*x^4 + 1/2$
(%i2) nroots (p, -6, 9.1);
(%o2)                           4
関数: nthroot (p, n)

pは整数係数多項式で、 nは正の整数ですが、 q^n=pのような整数上の多項式qを返すか、 pが完全なn番目のべきでないことを示すエラーメッセージを表示します。 このルーチンは、factorより、またsqfrよりさえもっと速いです。

オプション変数: polyfactor

デフォルト値: false

オプション変数polyfactortrueの時、 allrootsbfallrootsは もし多項式が実数なら実数上で、もし多項式が複素数なら複素数上で多項式を因数分解します。

例はallrootsを参照してください。

オプション変数: programmode

デフォルト値: true

programmodetrueの時、 solve, realroots, allroots, linsolveは、 リストの中の要素として解を返します。 (backsubstfalse設定されている時― その場合、programmode: falseが仮定されます―を除いて)

programmodefalseの時、 solveなどは、中間式ラベル%t1, t2など生成し、 解をそれらに割り当てます。

オプション変数: realonly

デフォルト値: false

realonlytrueの時、 algsysは、 %iを含まないそれらの解だけを返します。

関数: realroots (expr, bound)
関数: realroots (eqn, bound)
関数: realroots (expr)
関数: realroots (eqn)

変数多項式exprもしくは1変数多項方程式eqnの実根の有理近似を、 boundの許容誤差の範囲内で計算します。 exprもしくはeqnの係数はリテラル数でなければなりません。 %piのようなシンボル定数は却下されます。

realrootsは、みつけた根の多様性を グローバル変数multiplicitiesに割り当てます。

realrootsは、それぞれの根を囲むためSturm列を構成し、 近似を精密化するため二分法を適用します。 根を探索する前に、すべての係数は同値の有理数に変換され、 正確な有理算術によって計算が実行されます。 たとえ係数が浮動小数点でも、 (floatもしくはnumerフラグによって浮動小数点が強要されない限り)結果は有理数です。

boundが1よりも小さい時、全ての整数根は正確に計算されます。 boundがしてされない時、グローバル変数rootsepsilonと等しいと仮定されます。

グローバル変数programmodetrueの時、 realrootsは形式[x = x_1, x = x_2, …]のリストを 返します。 programmodefalseの時、realrootsは 中間式ラベル%t1, %t2, …を生成し、 結果をそれらに割り当て、ラベルのリストを返します。

例:

(%i1) realroots (-1 - x + x^5, 5e-6);
                               612003
(%o1)                     [x = ------]
                               524288
(%i2) ev (%[1], float);
(%o2)                 x = 1.167303085327148
(%i3) ev (-1 - x + x^5, %);
(%o3)                - 7.396496210176905E-6
(%i1) realroots (expand ((1 - x)^5 * (2 - x)^3 * (3 - x)), 1e-20);
(%o1)                 [x = 1, x = 2, x = 3]
(%i2) multiplicities;
(%o2)                       [5, 3, 1]
関数: rhs (expr)

exprの演算子が関係演算子< <= = # equal notequal >= >の1つ、 割り当て演算子:= ::= : ::の1つ、または、 infixで宣言されたユーザー定義の二項中置演算子の時 式exprの右辺(すなわち、二番目の項)を返します。

exprがアトムか、演算子が上で記載したもの以外の何かの時、 rhsexprを返します。

lhsも参照してください。

例:

(%i1) e: aa + bb = cc;
(%o1)                     bb + aa = cc
(%i2) lhs (e);
(%o2)                        bb + aa
(%i3) rhs (e);
(%o3)                          cc
(%i4) [rhs (aa < bb), rhs (aa <= bb), rhs (aa >= bb),
       rhs (aa > bb)];
(%o4)                   [bb, bb, bb, bb]
(%i5) [rhs (aa = bb), rhs (aa # bb), rhs (equal (aa, bb)),
       rhs (notequal (aa, bb))];
(%o5)                   [bb, bb, bb, bb]
(%i6) e1: '(foo(x) := 2*x);
(%o6)                     foo(x) := 2 x
(%i7) e2: '(bar(y) ::= 3*y);
(%o7)                    bar(y) ::= 3 y
(%i8) e3: '(x : y);
(%o8)                         x : y
(%i9) e4: '(x :: y);
(%o9)                        x :: y
(%i10) [rhs (e1), rhs (e2), rhs (e3), rhs (e4)];
(%o10)                  [2 x, 3 y, y, y]
(%i11) infix ("][");
(%o11)                         ][
(%i12) rhs (aa ][ bb);
(%o12)                         bb
オプション変数: rootsconmode

デフォルト値: true

rootsconmodeは、rootscontractコマンドの振る舞いを決定します。 詳細はrootscontractを参照してください。

関数: rootscontract (expr)

根の積を積の根に変換します。 例えば、 rootscontract (sqrt(x)*y^(3/2))sqrt(x*y^3)をもたらします。

radexpandtrueかつdomainrealの時、 rootscontractは、 converts abssqrtに変換します。 例えば、rootscontract (abs(x)*sqrt(y))sqrt(x^2*y)をもたらします。

以下のようにrootscontractに影響するオプションrootsconmodeがあります:

問題               rootsconmodeの値 rootscontractを適用した値
      
x^(1/2)*y^(3/2)      false          (x*y^3)^(1/2)
x^(1/2)*y^(1/4)      false          x^(1/2)*y^(1/4)
x^(1/2)*y^(1/4)      true           (x*y^(1/2))^(1/2)
x^(1/2)*y^(1/3)      true           x^(1/2)*y^(1/3)
x^(1/2)*y^(1/4)      all            (x^2*y)^(1/4)
x^(1/2)*y^(1/3)      all            (x^3*y^2)^(1/6)

rootsconmodefalseの時、 rootscontractは、分母が同じ有理数指数に関してだけ短縮します。 rootsconmode: trueの例のキーは、 単に、4は2で割り切れますが、4は2で割り切れないということです。 rootsconmode: allは、指数の分母の最小公倍数を取ることを伴います。

rootscontractは、 logcontractと似た方法で、ratsimpを使います。

例:

(%i1) rootsconmode: false$
(%i2) rootscontract (x^(1/2)*y^(3/2));
                                   3
(%o2)                      sqrt(x y )
(%i3) rootscontract (x^(1/2)*y^(1/4));
                                   1/4
(%o3)                     sqrt(x) y
(%i4) rootsconmode: true$
(%i5) rootscontract (x^(1/2)*y^(1/4));
(%o5)                    sqrt(x sqrt(y))
(%i6) rootscontract (x^(1/2)*y^(1/3));
                                   1/3
(%o6)                     sqrt(x) y
(%i7) rootsconmode: all$
(%i8) rootscontract (x^(1/2)*y^(1/4));
                              2   1/4
(%o8)                       (x  y)
(%i9) rootscontract (x^(1/2)*y^(1/3));
                             3  2 1/6
(%o9)                      (x  y )
(%i10) rootsconmode: false$
(%i11) rootscontract (sqrt(sqrt(x) + sqrt(1 + x))
                    *sqrt(sqrt(1 + x) - sqrt(x)));
(%o11)                          1
(%i12) rootsconmode: true$
(%i13) rootscontract (sqrt(5+sqrt(5)) - 5^(1/4)*sqrt(1+sqrt(5)));
(%o13)                          0
オプション変数: rootsepsilon

デフォルト値: 1.0e-7

rootsepsilonは、 realroots関数が見つけた根に関する信頼区間を確立する許容誤差です。

関数: solve (expr, x)
関数: solve (expr)
関数: solve ([eqn_1, …, eqn_n], [x_1, …, x_n])

代数等式exprxについて解き、xの解等式のリストを返します。 もしexprの等式でなければ、等式expr = 0が仮定されます。 xは関数(例えばf(x))でも他のアトムでない式でも問題ありません。 (sumやproductは除きます。)exprが変数を1つだけ含む場合、xは省略できます。 exprは有理式でも、三角関数や指数関数を含むことができます。

以下の方法が使われます:

Eを式、Xを変数とします。 もしEXに関して線形なら、Xについて自明に解かれます。 そうでなければ、もしEA*X^N + Bの形なら、 結果は、(-B/A)^(1/N)かける1のN乗根です。

もしEXについて線形でなければ、 Eの中のXの指数のgcd(以下Nとする)が指数に割られ、 根にNがかけられます。 その後、結果に対してsolveが再びコールされます。 もしEが因数分解されるなら、solveは因子のそれぞれに対してコールされます。 最後に、solveは2次方程式、3次方程式、4次方程式の解の公式を必要に応じて使います。

Eが解くべき変数のある関数(以下F(X))の多項式の場合, 最初にF(X)について解かれ(結果をCと呼ぶ)、 関数Fの逆関数がわかっている場合、等式F(X)=CXについて解かれます。

breakupfalseなら、 solveは3次もしくは4次方程式の解を、 デフォルトであるいくつかの共通部分式から成る表現ではなく、 単一の式で表現されます。

multiplicitiesは、solverealroots, allrootsが返した 多数の独立の解のリストに設定されます。 sloveに影響するスイッチについては、apropos (solve)を試してください。 もしスイッチの目的がはっきりしないなら、 個々のスイッチ名についてdescribeを使うことができます。

solve ([eqn_1, ..., eqn_n], [x_1, ..., x_n]) は、linsolveもしくはalgsysをコールすることで, 同時(線形もしくは非線形)代数方程式系を解き、変数の解リストのリストを返します。 linsolveの場合、このリストは解の単一リストを含みます。 引数に2つのリストをとります。 最初のリストは解くべき等式を示し、2番目のリストは決定すべき未知数のリストです。 もし等式の変数の総数が等式の数に等しいなら、2番目の引数リストは省略できます。

programmodefalseの時、 solveは中間式(%t)ラベルを持つ解を表示し、ラベルのリストを返します。

globalsolvetrue、かつ、問題が2つ以上の線形方程式を解くことである場合、 それぞれの解くべき変数は方程式の解の値にバインドされます。

例:

(%i1) solve (asin (cos (3*x))*(f(x) - 1), x);

solve: using arc-trig functions to get a solution.
Some solutions will be lost.
                            %pi
(%o1)                  [x = ---, f(x) = 1]
                             6
(%i2) ev (solve (5^f(x) = 125, f(x)), solveradcan);
                                log(125)
(%o2)                   [f(x) = --------]
                                 log(5)
(%i3) [4*x^2 - y^2 = 12, x*y - x = 2];
                      2    2
(%o3)             [4 x  - y  = 12, x y - x = 2]

(%i4) solve (%, [x, y]);
(%o4) [[x = 2, y = 2], [x = .5202594388652008 %i
 - .1331240357358706, y = .07678378523787788
 - 3.608003221870287 %i], [x = - .5202594388652008 %i
 - .1331240357358706, y = 3.608003221870287 %i
 + .07678378523787788], [x = - 1.733751846381093, 
y = - .1535675710019696]]

(%i5) solve (1 + a*x + x^3, x);

                                       3
              sqrt(3) %i   1   sqrt(4 a  + 27)   1 1/3
(%o5) [x = (- ---------- - -) (--------------- - -)
                  2        2      6 sqrt(3)      2

        sqrt(3) %i   1
       (---------- - -) a
            2        2
 - --------------------------, x = 
              3
      sqrt(4 a  + 27)   1 1/3
   3 (--------------- - -)
         6 sqrt(3)      2

                          3
 sqrt(3) %i   1   sqrt(4 a  + 27)   1 1/3
(---------- - -) (--------------- - -)
     2        2      6 sqrt(3)      2

         sqrt(3) %i   1
      (- ---------- - -) a
             2        2
 - --------------------------, x = 
              3
      sqrt(4 a  + 27)   1 1/3
   3 (--------------- - -)
         6 sqrt(3)      2

         3
 sqrt(4 a  + 27)   1 1/3               a
(--------------- - -)    - --------------------------]
    6 sqrt(3)      2                  3
                              sqrt(4 a  + 27)   1 1/3
                           3 (--------------- - -)
                                 6 sqrt(3)      2
(%i6) solve (x^3 - 1);
             sqrt(3) %i - 1        sqrt(3) %i + 1
(%o6)   [x = --------------, x = - --------------, x = 1]
                   2                     2
(%i7) solve (x^6 - 1);
           sqrt(3) %i + 1      sqrt(3) %i - 1
(%o7) [x = --------------, x = --------------, x = - 1, 
                 2                   2

                     sqrt(3) %i + 1        sqrt(3) %i - 1
               x = - --------------, x = - --------------, x = 1]
                           2                     2
(%i8) ev (x^6 - 1, %[1]);
                                      6
                      (sqrt(3) %i + 1)
(%o8)                 ----------------- - 1
                             64
(%i9) expand (%);
(%o9)                           0
(%i10) x^2 - 1;
                              2
(%o10)                       x  - 1
(%i11) solve (%, x);
(%o11)                  [x = - 1, x = 1]
(%i12) ev (%th(2), %[1]);
(%o12)                          0

シンボル%rは、解の中で任意定数を示すのに使われます。

(%i1) solve([x+y=1,2*x+2*y=2],[x,y]);

solve: dependent equations eliminated: (2)
(%o1)                      [[x = 1 - %r1, y = %r1]]

更に知るには、algsys%rnum_list.

オプション変数: solvedecomposes

デフォルト値: true

solvedecomposestrueの時、 もし多項式を解くように頼まれたなら、 solveは、polydecompをコールします。

オプション変数: solveexplicit

デフォルト値: false

solveexplicittrueの時、 solveが 陰解―すなわち、Fがある関数である形式F(x) = 0の解― を返すことを妨げます。

オプション変数: solvefactors

デフォルト値: true

solvefactorsfalseの時、 solveは、式を因数分解しようとしません。 false設定は、 因数分解が不要ないくつかの場合に望まれるかもしれません。

オプション変数: solvenullwarn

デフォルト値: true

solvenullwarntrueの時、 もし空の等式リストか空の変数リストを引数にコールされたら solveは、警告メッセージを表示します。 例えば、solve ([], [])は、2つの警告メッセージを表示し、 []を返します。

オプション変数: solveradcan

デフォルト値: false

solveradcantrueの時、 solveradcanをコールし、solveは遅くなりますが、 指数と対数を含むある問題が解けるようになります。

オプション変数: solvetrigwarn

デフォルト値: true

solvetrigwarntrueの時、 solveは、 方程式を解くために逆三角関数を使い、ゆえに解を失っていることを示す メッセージを表示するかもしれません。


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21 Differential Equations


21.1 Introduction to Differential Equations

この節は、 一次と二次方程式のいくつかの特定のタイプの解析解を得るためのMaximaで利用可能な関数を 記述します。 微分方程式系の数値解を得るには、 付加パッケージdynamicsを参照してください。 位相空間でのグラフィカルな表現に関して、 付加パッケージplotdfを参照してください。


21.2 Functions and Variables for Differential Equations

関数: bc2 (solution, xval1, yval1, xval2, yval2)

二階微分方程式の境界値問題を解きます。 ここで: solutionは、ode2が見つけるような方程式の一般解です; xval1は、独立変数の最初の点の値を、形式x = x1で指定し、 yval1は、その点の従属変数の値を、形式y = y1で与えます。 式xval2yval2は、 それらの変数の二番目の点での値を、同じ形式を使って与えます。

用法の例についてはode2を参照してください。

関数: desolve (eqn, x)
関数: desolve ([eqn_1, ..., eqn_n], [x_1, ..., x_n])

関数desolveは、ラプラス変換を使って線形常微分方程式系を解きます。 ここで、eqn群は、従属変数x_1, ..., x_nに関する微分方程式です。 x_1, ..., x_nの独立変数、例えばx、への関数依存性は、 変数や導関数の中で陽に示されなければいけません。 例えば、これは、2つの方程式を定義する正しい方法ではありません:

eqn_1: 'diff(f,x,2) = sin(x) + 'diff(g,x);
eqn_2: 'diff(f,x) + x^2 - f = 2*'diff(g,x,2);

正しい方法は以下の通りです:

eqn_1: 'diff(f(x),x,2) = sin(x) + 'diff(g(x),x);
eqn_2: 'diff(f(x),x) + x^2 - f(x) = 2*'diff(g(x),x,2);

関数desolveのコールは、

desolve([eqn_1, eqn_2], [f(x),g(x)]);

です。

もしx=0の初期条件が既知なら、 それらは、atvalueを使って、desolveコールの前に供給することができます。

(%i1) 'diff(f(x),x)='diff(g(x),x)+sin(x);
                 d           d
(%o1)            -- (f(x)) = -- (g(x)) + sin(x)
                 dx          dx
(%i2) 'diff(g(x),x,2)='diff(f(x),x)-cos(x);
                  2
                 d            d
(%o2)            --- (g(x)) = -- (f(x)) - cos(x)
                   2          dx
                 dx
(%i3) atvalue('diff(g(x),x),x=0,a);
(%o3)                           a
(%i4) atvalue(f(x),x=0,1);
(%o4)                           1
(%i5) desolve([%o1,%o2],[f(x),g(x)]);
                  x
(%o5) [f(x) = a %e  - a + 1, g(x) = 

                                                x
                                   cos(x) + a %e  - a + g(0) - 1]
(%i6) [%o1,%o2],%o5,diff;
             x       x      x                x
(%o6)   [a %e  = a %e , a %e  - cos(x) = a %e  - cos(x)]

もしdesolveが解を得られないなら、 falseを返します。

関数: ic1 (solution, xval, yval)

一階微分方程式の初期値問題を解きます。 ここで、solutionは、ode2が見つけるような、方程式の一般解であり、 xvalは、独立変数の初期値を、形式x = x0で与え、 yvalは、従属変数の初期値を、形式y = y0で与えます。

用法の例についてはode2を参照してください。

関数: ic2 (solution, xval, yval, dval)

二階微分方程式の初期値を解きます。 ここで、 solutionは、ode2が見つけるような、 方程式の一般解のであり、 xvalは、独立変数の初期値を、形式x = x0で与え、 yvalは、従属変数の初期値を、形式y = y0で与え、 dvalは、従属変数の独立変数に関する一階導関数の初期値を、 形式diff(y,x) = dy0で、与えます。 (diffはクォートされる必要はありません。)

用法の例については、ode2を参照してください。

関数: ode2 (eqn, dvar, ivar)

関数ode2は、一階または二階常微分方程式(ODE)を解きます。 3つの引数を取ります: eqnで与えられるODE、従属変数dvar、独立変数ivar。 成功した時、従属変数に関する陽解または陰解を返します。 一階方程式の場合、%cが積分定数を表し、 二階方程式の場合、%k1%k2が定数を表します。 従属変数の独立変数への依存性は、 desolveの場合のように、陽に書かれる必要はありませんが、 独立変数はいつも三番目の引数として与えられなければいけません。

たとえどんな理由でも、もしode2が解を得られなかったら、 おそらく、エラーメッセージを表示した後、falseを返します。 一階方程式用に実装された方法は、試される順番に、線形、分離、厳密―おそらく因子の積分を要求します―、斉次、ベルヌーイの等式、一般化斉次法、です。 解ける二階方程式のタイプは、定係数、厳密、定数係数に変換可能な非定数係数線形斉次、 オイラーまたは等次元方程式、パラメータ変動法で解ける方程式、 独立変数または従属変数を含まなくて、順に解かれる2つの一階線形方程式に換算できる方程式、 です。

ODEを解く間、いくつかの変数が純粋に参考目的で設定されます: methodは、使われた解法(例えば、linear)を示し、 intfactorは、任意の使われた積分因子を示し、 odeindexは、ベルヌーイ法または一般化斉次法のインデックスを示し、 ypは、パラメータ変動手法の特殊解を示します。

初期値問題(IVP)を解くためには、 一階と二階方程式のためには関数ic1ic2が利用可能であり、 二階境界値問題(BVP)を解くためには、 bc2を使うことができます。

例:

(%i1) x^2*'diff(y,x) + 3*y*x = sin(x)/x;
                      2 dy           sin(x)
(%o1)                x  -- + 3 x y = ------
                        dx             x
(%i2) ode2(%,y,x);
                             %c - cos(x)
(%o2)                    y = -----------
                                  3
                                 x
(%i3) ic1(%o2,x=%pi,y=0);
                              cos(x) + 1
(%o3)                   y = - ----------
                                   3
                                  x
(%i4) 'diff(y,x,2) + y*'diff(y,x)^3 = 0;
                         2
                        d y      dy 3
(%o4)                   --- + y (--)  = 0
                          2      dx
                        dx
(%i5) ode2(%,y,x);
                      3
                     y  + 6 %k1 y
(%o5)                ------------ = x + %k2
                          6
(%i6) ratsimp(ic2(%o5,x=0,y=0,'diff(y,x)=2));
                             3
                          2 y  - 3 y
(%o6)                   - ---------- = x
                              6
(%i7) bc2(%o5,x=0,y=1,x=1,y=3);
                         3
                        y  - 10 y       3
(%o7)                   --------- = x - -
                            6           2


22 Numerical


22.1 Introduction to fast Fourier transform

fftパッケージは、高速Fourier変換の(数式計算ではなく)数値計算に関する関数を含みます。


22.2 Functions and Variables for fast Fourier transform

関数: polartorect (r, t)

形式r %e^(%i t)の複素値を形式a + b %iに変換します。 ここで、rは大きさで、tは位相です。 rtは、同じサイズの1次元配列です。 配列のサイズは2のべき乗である必要はありません。

関数が戻ると、入力配列の元の値は、実部aと虚部bに置き換えられます。 出力は、以下のように計算されます。

a = r cos(t)
b = r sin(t)

polartorectは、recttopolarの逆関数です。

load("fft")はこの関数をロードします。 fftも参照してください。

関数: recttopolar (a, b)

形式a + b %iの複素値を形式r %e^(%i t)に変換します。 ここで、aは実部で、bは虚部です。 abは同じサイズの1次元配列です。 配列のサイズは2のべき乗である必要はありません。

関数が戻ると、入力配列の元の値は、大きさrと偏角tに置き換えられます。 出力は、以下のように計算されます。

r = sqrt(a^2 + b^2)
t = atan2(b, a)

計算された偏角は、-%piから%piの範囲の中にあります。

recttopolarpolartorectの逆関数です。

load("fft")はこの関数をロードします。 fftも参照してください。

関数: inverse_fft (y)

複素逆高速Fourier変換を計算します。 yは、変換されるデータを含むリストもしくは配列です。 要素の数は2のべき乗でなければいけません。 要素は、数リテラル(整数、有理数、浮動小数点、多倍長浮動小数点)、シンボル定数、 もしくは、abが数リテラルもしくはシンボル定数である式a + b*%i でなければいけません。

inverse_fftは、yと同じタイプの新しいオブジェクトを返します。 yは変更されません。 結果はいつも浮動小数点、もしくはabが浮動小数点であるところの式 a + b*%iとして計算されます。

逆離散Fourier変換は、以下のように定義されます。 xを逆変換の出力とします。 jが0からn - 1まで変わる中、

x[j] = sum(y[k] exp(+2 %i %pi j k / n), k, 0, n - 1)

load("fft")はこの関数をロードします。

fft (正変換), recttopolar, polartorectも参照してください。

例:

実数データ。

(%i1) load ("fft") $
(%i2) fpprintprec : 4 $
(%i3) L : [1, 2, 3, 4, -1, -2, -3, -4] $
(%i4) L1 : inverse_fft (L);
(%o4) [0.0, 14.49 %i - .8284, 0.0, 2.485 %i + 4.828, 0.0, 
                       4.828 - 2.485 %i, 0.0, - 14.49 %i - .8284]
(%i5) L2 : fft (L1);
(%o5) [1.0, 2.0 - 2.168L-19 %i, 3.0 - 7.525L-20 %i, 
4.0 - 4.256L-19 %i, - 1.0, 2.168L-19 %i - 2.0, 
7.525L-20 %i - 3.0, 4.256L-19 %i - 4.0]
(%i6) lmax (abs (L2 - L));
(%o6)                       3.545L-16

複素数データ

(%i1) load ("fft") $
(%i2) fpprintprec : 4 $                 
(%i3) L : [1, 1 + %i, 1 - %i, -1, -1, 1 - %i, 1 + %i, 1] $
(%i4) L1 : inverse_fft (L);
(%o4) [4.0, 2.711L-19 %i + 4.0, 2.0 %i - 2.0, 
- 2.828 %i - 2.828, 0.0, 5.421L-20 %i + 4.0, - 2.0 %i - 2.0, 
2.828 %i + 2.828]
(%i5) L2 : fft (L1);
(%o5) [4.066E-20 %i + 1.0, 1.0 %i + 1.0, 1.0 - 1.0 %i, 
1.55L-19 %i - 1.0, - 4.066E-20 %i - 1.0, 1.0 - 1.0 %i, 
1.0 %i + 1.0, 1.0 - 7.368L-20 %i]
(%i6) lmax (abs (L2 - L));                    
(%o6)                       6.841L-17
関数: fft (x)

複素高速Fourier変換を計算します。 xは、変換されるデータを含むリストもしくは配列です。 要素の数は2のべき乗でなければいけません。 要素は、数リテラル(整数、有理数、浮動小数点、多倍長浮動小数点)、シンボル定数、 もしくは、abが数リテラルもしくはシンボル定数である式a + b*%i でなければいけません。

fftは、xと同じタイプの新しいオブジェクトを返します。 xは変更されません。 結果はいつも浮動小数点、もしくはabが浮動小数点であるところの式 a + b*%iとして計算されます。

離散Fourier変換は、以下のように定義されます。 yを変換の出力とします。 kが0からn - 1まで変わる中、

y[k] = (1/n) sum(x[j] exp(-2 %i %pi j k / n), j, 0, n - 1)

データxが実数の時、 実係数abは以下のように計算することができます。

x[j] = sum(a[k]*cos(2*%pi*j*k/n)+b[k]*sin(2*%pi*j*k/n), k, 0, n/2)

ここで、

a[0] = realpart (y[0])
b[0] = 0

そして、kが1からn/2 - 1まで変わる中、

a[k] = realpart (y[k] + y[n - k])
b[k] = imagpart (y[n - k] - y[k])

そして、

a[n/2] = realpart (y[n/2])
b[n/2] = 0

load("fft")はこの関数をロードします。

inverse_fft (逆変換), recttopolar, polartorectも参照してください。

例:

実数データ。

(%i1) load ("fft") $
(%i2) fpprintprec : 4 $
(%i3) L : [1, 2, 3, 4, -1, -2, -3, -4] $
(%i4) L1 : fft (L);
(%o4) [0.0, - 1.811 %i - .1036, 0.0, .6036 - .3107 %i, 0.0, 
                         .3107 %i + .6036, 0.0, 1.811 %i - .1036]
(%i5) L2 : inverse_fft (L1);
(%o5) [1.0, 2.168L-19 %i + 2.0, 7.525L-20 %i + 3.0, 
4.256L-19 %i + 4.0, - 1.0, - 2.168L-19 %i - 2.0, 
- 7.525L-20 %i - 3.0, - 4.256L-19 %i - 4.0]
(%i6) lmax (abs (L2 - L));
(%o6)                       3.545L-16

複素数データ

(%i1) load ("fft") $
(%i2) fpprintprec : 4 $
(%i3) L : [1, 1 + %i, 1 - %i, -1, -1, 1 - %i, 1 + %i, 1] $
(%i4) L1 : fft (L);
(%o4) [0.5, .3536 %i + .3536, - 0.25 %i - 0.25, 
0.5 - 6.776L-21 %i, 0.0, - .3536 %i - .3536, 0.25 %i - 0.25, 
0.5 - 3.388L-20 %i]
(%i5) L2 : inverse_fft (L1);
(%o5) [1.0 - 4.066E-20 %i, 1.0 %i + 1.0, 1.0 - 1.0 %i, 
- 1.008L-19 %i - 1.0, 4.066E-20 %i - 1.0, 1.0 - 1.0 %i, 
1.0 %i + 1.0, 1.947L-20 %i + 1.0]
(%i6) lmax (abs (L2 - L));
(%o6)                       6.83L-17

サインとコサイン係数の計算。

(%i1) load ("fft") $
(%i2) fpprintprec : 4 $
(%i3) L : [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] $
(%i4) n : length (L) $
(%i5) x : make_array (any, n) $
(%i6) fillarray (x, L) $
(%i7) y : fft (x) $
(%i8) a : make_array (any, n/2 + 1) $
(%i9) b : make_array (any, n/2 + 1) $
(%i10) a[0] : realpart (y[0]) $
(%i11) b[0] : 0 $
(%i12) for k : 1 thru n/2 - 1 do
   (a[k] : realpart (y[k] + y[n - k]),
    b[k] : imagpart (y[n - k] - y[k]));
(%o12)                        done
(%i13) a[n/2] : y[n/2] $
(%i14) b[n/2] : 0 $
(%i15) listarray (a);
(%o15)          [4.5, - 1.0, - 1.0, - 1.0, - 0.5]
(%i16) listarray (b);
(%o16)           [0, - 2.414, - 1.0, - .4142, 0]
(%i17) f(j) := sum (a[k]*cos(2*%pi*j*k/n) + b[k]*sin(2*%pi*j*k/n), 
                    k, 0, n/2) $
(%i18) makelist (float (f (j)), j, 0, n - 1);
(%o18)      [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0]
オプション変数: fortindent

デフォルト値: 0

fortindentは、fortranコマンドが表示する式の 式の左マージンインデントを制御します。 0は、標準のプリントアウト(すなわち6スペース)を与え、 正の値は、式を更に右に印字するようにします。

関数: fortran (expr)

Fortran文としてexprを印字します。 出力行は、スペースでインデントされます。 もし行が長過ぎるなら、 fortranは継続行を印字します。 fortranは、指数演算子^**として印字し、 複素数a + b %iを形式(a,b)で印字します。

exprは等式も取り、もしそうなら、fortranは、 等式の右辺を左辺に割り当てる割り当て文を印字します。 特に、もしexprの右辺が行列名なら、 fortranは、行列の要素それぞれに対する割り当て文を印字します。

もしexprfortranが認識する何かでないなら、 エラーなしに、式がgrindフォーマットで印字されます。 fortranは、リスト、配列、関数について知りません。

fortindentは、fortranコマンドが表示する式の 式の左マージンインデントを制御します。 0は、標準のプリントアウト(すなわち6スペース)を与え、 正の値は、式を更に右に印字するようにします。

fortspacestrueの時、 fortranは、印字行それぞれを80カラムまでスペースで埋めます。

fortranは引数を評価します; 引数のクォートは評価を無効にします。 fortranはいつもdoneを返します。

例:

(%i1) expr: (a + b)^12$
(%i2) fortran (expr);
      (b+a)**12                                                                 
(%o2)                         done
(%i3) fortran ('x=expr);
      x = (b+a)**12                                                             
(%o3)                         done
(%i4) fortran ('x=expand (expr));
      x = b**12+12*a*b**11+66*a**2*b**10+220*a**3*b**9+495*a**4*b**8+792
     1   *a**5*b**7+924*a**6*b**6+792*a**7*b**5+495*a**8*b**4+220*a**9*b
     2   **3+66*a**10*b**2+12*a**11*b+a**12
(%o4)                         done
(%i5) fortran ('x=7+5*%i);
      x = (7,5)                                                                 
(%o5)                         done
(%i6) fortran ('x=[1,2,3,4]);
      x = [1,2,3,4]                                                             
(%o6)                         done
(%i7) f(x) := x^2$
(%i8) fortran (f);
      f                                                                         
(%o8)                         done
オプション変数: fortspaces

デフォルト値: false

fortspacestrueの時、 fortranは、印字行それぞれを80カラムまでスペースで埋めます。

関数: horner (expr, x)
関数: horner (expr)

Horner規則に従って、もし指定されないならxを主変数として使い、 exprの再配列された表現を返します。 xは、exprの標準有理式形の主変数が使われる場合には、省略できます。

もしexprが数値的に評価されるものなら、 hornerは、時々、安定性が改善されます。 また、もしMaximaがFortranで走らせるプログラムを生成するのに使われるなら、 役に立ちます。 stringoutも参照してください。

(%i1) expr: 1e-155*x^2 - 5.5*x + 5.2e155;
                           2
(%o1)            1.0E-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
関数: find_root (expr, x, a, b, [abserr, relerr])
関数: find_root (f, a, b, [abserr, relerr])
関数: bf_find_root (expr, x, a, b, [abserr, relerr])
関数: bf_find_root (f, a, b, [abserr, relerr])
オプション変数: find_root_error
オプション変数: find_root_abs
オプション変数: find_root_rel

exprもしくは関数fの根を、閉区間[a, b]上で見つけます。 式exprは等式でも問題ありません。 その場合、find_rootlhs(expr) - rhs(expr)の根を探します。

Maximaはexprもしくはf[a, b]上で評価可能であり、 exprもしくはfは連続と仮定して、find_rootは根もしくは、 もし複数の根があるなら、根の1つを見つけることを保証します。

find_rootは初め、2分木探索を適用します。 もし対象の関数が十分滑らかなら,find_rootは代わりに線形内挿を適用します。

f_find_rootfind_rootの多倍長浮動小数点版です。 関数は多倍長浮動小数点数値を使って計算され、多倍長浮動小数点の結果が返されます。 そうでなければ、bf_find_rootfind_rootと同一で、以下の記述はbf_find_rootに同様に適用されます。

find_rootの精度はabserrrelerrに支配されます。 それらはfine_rootへのオプションのキーワード引数です。 これらのキーワード引数は形式key=valを取ります。 キーワード引数は

abserr

根での関数値の望まれる絶対エラー。デフォルトは、find_root_absです。

relerr

根の望まれる相対エラー。デフォルトはfind_root_relです。

懸案の関数がabserr以下の何かに評価される時、または、 近似値x_0, x_1の差がrelerr * max(abs(x_0), abs(x_1))以下になるなら、find_rootは停止します。

find_root_absfind_root_relのデフォルト値はともに零です。

find_rootは、探索区間の端で対象の関数が異なる符号を持つことを期待します。 関数が両方の終端での数に評価されて、それらの数が同じ符号を持つ時、 find_rootの振る舞いは、find_root_errorに支配されます。 find_root_errortrueの時、 find_rootはエラーメッセージを出力します。 そうでなければ、find_rootfind_root_errorの値を返します。 find_root_errorのデフォルト値はtrueです。

もしfが探索アルゴリズムの中の任意のステップで、数以外の何かに評価するなら、 find_rootは、部分的に評価されたfind_root式を返します。 abの順序は無視されます; 根が探索される区間は[min(a, b), max(a, b)]です。

例:

(%i1) f(x) := sin(x) - x/2;
                                        x
(%o1)                  f(x) := sin(x) - -
                                        2
(%i2) find_root (sin(x) - x/2, x, 0.1, %pi);
(%o2)                   1.895494267033981
(%i3) find_root (sin(x) = x/2, x, 0.1, %pi);
(%o3)                   1.895494267033981
(%i4) find_root (f(x), x, 0.1, %pi);
(%o4)                   1.895494267033981
(%i5) find_root (f, 0.1, %pi);
(%o5)                   1.895494267033981
(%i6) find_root (exp(x) = y, x, 0, 100);
                            x
(%o6)           find_root(%e  = y, x, 0.0, 100.0)
(%i7) find_root (exp(x) = y, x, 0, 100), y = 10;
(%o7)                   2.302585092994046
(%i8) log (10.0);
(%o8)                   2.302585092994046
(%i9) fpprec:32;
(%o9)                           32
(%i10) bf_find_root (exp(x) = y, x, 0, 100), y = 10;
(%o10)                  2.3025850929940456840179914546844b0
(%i11) log(10b0);
(%o11)                  2.3025850929940456840179914546844b0
関数: newton (expr, x, x_0, eps)

exprxの1変数関数と考えて、 Newton法による、expr = 0の近似解を返します。 探索は、x = x_0で始まり、 (xの現在値で評価されたexprを使った)abs(expr) < epsが成り立つまで続きます。

終了テストabs(expr) < epstrueまたはfalseに評価される限り、 newtonは、未定義変数がexprの中に現れることを許します。

このように、 exprは数に評価される必要はありません。

load("newton1")はこの関数をロードします。

realroots, allroots, find_root, mnewtonも参照してください。

例:

(%i1) load ("newton1");
(%o1) /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

22.3 Introduction to Fourier series

fourieパッケージは、Fourier級数のシンボル計算のための関数を含みます。

fourieパッケージの中には Fourier積分係数を計算する関数や、式の操作のためのいくつかの関数があります。


22.4 Functions and Variables for Fourier series

関数: equalp (x, y)

もしequal (x, y)なら、trueを返し、 そうでないなら、falseを返します。 (この場合、equal (x, y)がするようなエラーメッセージを与えません。)

関数: remfun (f, expr)
関数: remfun (f, expr, x)

remfun (f, expr)は、 exprの中のf (arg)すべてをargで置き換えます。

remfun (f, expr, x)は、 exprの中のf (arg)argが変数xを含むときだけ argで置き換えます。

関数: funp (f, expr)
関数: funp (f, expr, x)

funp (f, expr)は、 もしexprが関数fを含むなら trueを返します。

funp (f, expr, x)は、 もしexprが関数fを含み、変数 xfのインスタンスの1つの引数のどこかにあるなら、 trueを返します。

関数: absint (f, x, halfplane)
関数: absint (f, x)
関数: absint (f, x, a, b)

absint (f, x, halfplane)は、 与えられた半平面(pos, neg, またはboth)での fxに関する不定積分を返します。 fは、形式 abs (x), abs (sin (x)), abs (a) * exp (-abs (b) * abs (x)) の式を含むことができます。

absint (f, x)absint (f, x, pos)と同値です。

absint (f, x, a, b)は、 fxに関する aからbまでの定積分 を返します。

fは、絶対値を含むことができます。

関数: fourier (f, x, p)

区間[-p, p]上で定義されたf(x)のFourier係数のリストを返します。

関数: foursimp (l)

もしsinnpiflagtrueなら、sin (n %pi)を0に整理します。 もしcosnpiflagtrueなら、cos (n %pi)(-1)^nに整理します。

オプション変数: sinnpiflag

デフォルト値: true

foursimpを参照してください。

オプション変数: cosnpiflag

デフォルト値: true

foursimpを参照してください。

関数: fourexpand (l, x, p, limit)

Fourier係数lのリストから limit項までのFourier級数を構成し、返します。 (limitinfもあり得ます。) xpは、fourierにおけるものと同じ意味を持ちます。

関数: fourcos (f, x, p)

[0, p]上で定義された f(x)のFourierコサイン係数を返します。

関数: foursin (f, x, p)

[0, p]上で定義された f(x)のFourierサイン係数を返します。

関数: totalfourier (f, x, p)

fourexpand (foursimp (fourier (f, x, p)), x, p, 'inf)を返します。

関数: fourint (f, x)

[minf, inf]上で定義された f(x)のFourier積分係数のリストを構成し、返します。

関数: fourintcos (f, x)

[0, inf]上のf(x)のFourierコサイン積分係数を返します。

関数: fourintsin (f, x)

[0, inf]上のf(x)のFourierサイン積分係数を返します。


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23 Matrices and Linear Algebra


23.1 Introduction to Matrices and Linear Algebra


23.1.1 Dot

演算子.は、非可換乗算とスカラー積を表します。 オペランドが、1列行列または1行行列abの時、 式a.bは、sum (a[i]*b[i], i, 1, length(a))と同値です。 もしabが複素数でないなら、これはスカラー積であり、 abの内積すなわちドット積もコールされます。 abが複素数の時、スカラー積は conjugate(a).bとして定義されます; eigenパッケージのinnerproductは、複素スカラー積を供給します。

オペランドがもっと一般的な行列の時、 積は、abの行列積です。

bの行数は、aの列数と等しくなければいけなく、 結果は、aの行数と等しい行数と bの列数と等しい列数を持ちます。

.を算術演算子として 浮動小数点数の小数点と区別するために、 どちらかの側にスペースを残す必要があるかもしれません。 例えば、5.e35000.0ですが、5 . e35掛けるe3です。

.を含む式の整理を支配する いくつかのフラグがあります。 すなわち、dot0nscsimp, dot0simp, dot1simp, dotassoc, dotconstrules, dotdistrib, dotexptsimp, dotident, dotscrules


23.1.2 Vectors

vectは、ベクトル解析のための関数のパッケージです。 load ("vect")は、このパッケージをロードし、 demo ("vect")は、デモンストレーションを表示します。

ベクトル解析パッケージは、 グラディエント、ダイバージェンス、カール、ラプラシアン演算子と一緒に、 ドット積やクロス積を含むシンボリックな式を結合したり整理したりすることができます。 これらの演算子の和や積上の分配は、 任意の特定の直交座標系の成分への展開を含む、様々な他の展開と同様に、 いくつかのフラグで決定されます。 場のスカラーポテンシャルやベクトルポテンシャルを演繹するための関数もあります。

The vectパッケージは以下の関数を含みます: vectorsimp, scalefactors, express, potential, vectorpotential.

デフォルトでは、vectパッケージはドット演算子.を可換演算子とは宣言しません。 可換ドット演算子.を得るには、コマンドdeclare(".", commutative)を実行しなければいけません。


23.1.3 eigen

パッケージeigenは、 固有値や固有ベクトルのシンボリックな計算に充てられた いくつかの関数を含みます。 もしeigenvaluesまたはeigenvectorsの1つが呼び出されたなら、 Maximaは、パッケージを自動的にロードします。 パッケージはload ("eigen")として陽にロードすることもできます。

demo ("eigen")は、このパッケージの能力のデモンストレーションを表示します。 batch ("eigen")は、 連続する計算の間のユーザープロンプトなしに、 同じデモンストレーションを実行します。

eigenパッケージの関数は、 innerproduct, unitvector, columnvector, gramschmidt, eigenvalues, eigenvectors, uniteigenvectors, similaritytransformです。


23.2 Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra

関数: addcol (M, list_1, ..., list_n)

1つまたは複数のリスト(または行列)が与える列を 行列Mに追加します。

関数: addrow (M, list_1, ..., list_n)

1つまたは複数のリスト(または行列)が与える行を 行列Mに追加します。

関数: adjoint (M)

行列Mの余因子行列を返します。 余因子行列は、Mの余因子の行列の転置です。

関数: augcoefmatrix ([eqn_1, …, eqn_m], [x_1, …, x_n])

線形方程式系eqn_1, …, eqn_mの 変数x_1, …, x_nに関する拡大係数行列を返します。 これは、 それぞれの方程式の定数項(x_1, …, x_nに依存しないそれらの項) に関して隣接した列を持つ係数行列です。

(%i1) m: [2*x - (a - 1)*y = 5*b, c + b*y + a*x = 0]$
(%i2) augcoefmatrix (m, [x, y]);
                       [ 2  1 - a  - 5 b ]
(%o2)                  [                 ]
                       [ a    b      c   ]
関数: cauchy_matrix ([x_1,x_2, …, x_m], [y_1,y_2, …, y_n])
関数: cauchy_matrix ([x_1,x_2, …, x_n])

要素a[i,j] = 1/(x_i+y_i)を持つ、 n掛けるmのCauchy行列を返します。 cauchy_matrixの第二引数はオプションです。 この場合、Cauchy行列の要素はa[i,j] = 1/(x_i+x_j)です。

注意: 文献によると、Cauchy行列は2つの形式で定義されたものが見られます。 2つ目の定義はa[i,j] = 1/(x_i-y_i)です。

例:

(%i1) cauchy_matrix([x1,x2],[y1,y2]);
                      [    1        1    ]
                      [ -------  ------- ]
                      [ y1 + x1  y2 + x1 ]
(%o1)                 [                  ]
                      [    1        1    ]
                      [ -------  ------- ]
                      [ y1 + x2  y2 + x2 ]

(%i2) cauchy_matrix([x1,x2]);
                      [   1         1    ]
                      [  ----    ------- ]
                      [  2 x1    x2 + x1 ]
(%o2)                 [                  ]
                      [    1       1     ]
                      [ -------   ----   ]
                      [ x2 + x1   2 x2   ]
関数: charpoly (M, x)

行列Mの変数xに関する特性多項式を返します。 すなわち、 determinant (M - diagmatrix (length (M), x))です。

(%i1) a: matrix ([3, 1], [2, 4]);
                            [ 3  1 ]
(%o1)                       [      ]
                            [ 2  4 ]
(%i2) expand (charpoly (a, lambda));
                           2
(%o2)                lambda  - 7 lambda + 10
(%i3) (programmode: true, solve (%));
(%o3)               [lambda = 5, lambda = 2]
(%i4) matrix ([x1], [x2]);
                             [ x1 ]
(%o4)                        [    ]
                             [ x2 ]
(%i5) ev (a . % - lambda*%, %th(2)[1]);
                          [ x2 - 2 x1 ]
(%o5)                     [           ]
                          [ 2 x1 - x2 ]
(%i6) %[1, 1] = 0;
(%o6)                     x2 - 2 x1 = 0
(%i7) x2^2 + x1^2 = 1;
                            2     2
(%o7)                     x2  + x1  = 1
(%i8) solve ([%th(2), %], [x1, x2]);
                  1               2
(%o8) [[x1 = - -------, x2 = - -------], 
               sqrt(5)         sqrt(5)

                                             1             2
                                    [x1 = -------, x2 = -------]]
                                          sqrt(5)       sqrt(5)
関数: coefmatrix ([eqn_1, …, eqn_m], [x_1, …, x_n])

線形方程式系eqn_1, …, eqn_mの 変数x_1, …, x_nに関する係数行列を返します。

(%i1) coefmatrix([2*x-(a-1)*y+5*b = 0, b*y+a*x = 3], [x,y]);
                                 [ 2  1 - a ]
(%o1)                            [          ]
                                 [ a    b   ]
関数: col (M, i)

行列Mi番目の列を返します。 戻り値は行列です。

関数: columnvector (L)
関数: covect (L)

リストLの要素を含む1列length (L)行の行列を返します。

covectは、columnvectorと同義です。

load ("eigen")はこの関数をロードします。

もしこのパッケージの関数の出力の一部を行列計算で使いたいなら、これは役に立ちます。

例:

(%i1) load ("eigen")$
Warning - you are redefining the Macsyma function eigenvalues
Warning - you are redefining the Macsyma function eigenvectors
(%i2) columnvector ([aa, bb, cc, dd]);
                             [ aa ]
                             [    ]
                             [ bb ]
(%o2)                        [    ]
                             [ cc ]
                             [    ]
                             [ dd ]
関数: copymatrix (M)

行列Mのコピーを返します。 これは、Mを要素毎にコピーすることは別にして、コピーを作る唯一の方法です。

m2: m1のように、1つの行列のもう1つへの割り当てはm1をコピーしない ことに注意してください。 An assignment 割り当てm2 [i,j]: xまたはsetelmx (x, i, j, m2は、 m1 [i,j]も変更します。 Creating a copy with copymatrixを使ってコピーを生成し、割り当てを使うことは、 別個の変更されたコピーを生成します。

関数: determinant (M)

Mの行列式をガウスの消去法と似た方法で計算します。

結果の形式は、スイッチratmxの設定に依ります。

スイッチratmxsparseがともにtrueの時コールされる 粗な行列式を計算するための特殊なルーチンがあります。

オプション変数: detout

デフォルト値: false

detouttrueの時、 逆行列が計算された行列の行列式は、逆行列から因子として外に出されます。

このスイッチが効果を持つには、 doallmxopsdoscmxopsは、falseでなければいけません。 (それらの記述を参照してください。) evは他の2つを正しく設定するので、 代わりに、このスイッチをevに与えるという方法もあります。

例:

(%i1) m: matrix ([a, b], [c, d]);
                            [ a  b ]
(%o1)                       [      ]
                            [ c  d ]
(%i2) detout: true$
(%i3) doallmxops: false$
(%i4) doscmxops: false$
(%i5) invert (m);
                          [  d   - b ]
                          [          ]
                          [ - c   a  ]
(%o5)                     ------------
                           a d - b c
関数: diagmatrix (n, x)

対角要素すべてがxに等しい、 サイズがn掛けるnの対角線行列を返します。 diagmatrix (n, 1)は、 (ident (n)と同じように)単位行列を返します。

nは、整数に評価されなければいけなく、そうでなければ、 diagmatrixはエラーメッセージを出力します。

xは、別の行列を含む、任意の種類の式を取り得ます もしxが行列なら、それはコピーされません; 対角要素すべては、同じインスタンスxを参照します。

オプション変数: doallmxops

デフォルト値: true

doallmxopstrueの時、 行列に関係する演算すべてが実行されます。 falseの時、 then the setting of the 個々のdotスイッチの設定が、どの演算を実行するか決めます。

オプション変数: domxexpt

デフォルト値: true

domxexpttrueの時、 行列の指数関数, exp (M) ただしMは行列, は、要素[i,jexp (m[i,j])に等しい行列として解釈されます。

そうでなければ、exp (M)は、exp (ev(M)に評価されます。

domxexptは、 形式base^powerの式すべてに影響します。 ここで、baseはスカラーまたは定数と仮定された式、 powerは、リストまたは行列です。

例:

(%i1) m: matrix ([1, %i], [a+b, %pi]);
                         [   1    %i  ]
(%o1)                    [            ]
                         [ b + a  %pi ]
(%i2) domxexpt: false$
(%i3) (1 - c)^m;
                             [   1    %i  ]
                             [            ]
                             [ b + a  %pi ]
(%o3)                 (1 - c)
(%i4) domxexpt: true$
(%i5) (1 - c)^m;
                  [                      %i  ]
                  [    1 - c      (1 - c)    ]
(%o5)             [                          ]
                  [        b + a         %pi ]
                  [ (1 - c)       (1 - c)    ]
オプション変数: domxmxops

デフォルト値: true

domxmxopstrueの時、 行列-行列演算、行列-リスト演算すべてが実行されます (しかし、スカラー-行列演算は実行されません); もしこのスイッチがfalseなら、 演算は実行されません。

オプション変数: domxnctimes

デフォルト値: false

domxnctimestrueの時、 行列の非可換積が実行されます。

オプション変数: dontfactor

デフォルト値: []

ある変数に関する因数分解が起こらないよう、 dontfactorをその変数のリストに設定することができます。 (リストは初期には空です。) 標準有理式(CRE)形で仮定される変数順序に従って、 dontfactorリスト上のそれらよりも重要でない変数に関しても 因数分解は、 行われなくなります。

オプション変数: doscmxops

デフォルト値: false

doscmxopstrueの時、 スカラー-行列演算が実行されます。

オプション変数: doscmxplus

デフォルト値: false

doscmxplustrueの時、 スカラー-行列演算は、行列の結果をもたらします。 このスイッチは、doallmxopsの下に包括されません。

オプション変数: dot0nscsimp

デフォルト値: true

dot0nscsimptrueの時、 ゼロと非スカラー項の非可換積は、可換積に整理されます。

オプション変数: dot0simp

デフォルト値: true

dot0simptrueの時、 ゼロとスカラー項の非可換積は、 可換積に整理されます。

オプション変数: dot1simp

デフォルト値: true

dot1simptrueの時、 1ともう1つの項の非可換積は、可換積に整理されます。

オプション変数: dotassoc

デフォルト値: true

dotassoctrueの時、 式(A.B).CA.(B.C)に整理されます。

オプション変数: dotconstrules

デフォルト値: true

dotconstrulestrueの時、 定数ともう1つの項の非可換積は、可換積に整理されます。 このフラグをオンにすることは、事実上、 dot1simpはもちろん、dot0simp, dot0nscsimpもオンにします。

オプション変数: dotdistrib

デフォルト値: false

dotdistribtrueの時、 式A.(B + C)A.B + A.Cに整理されます。

オプション変数: dotexptsimp

デフォルト値: true

dotexptsimptrueの時、 式A.AA^^2に整理されます。

オプション変数: dotident

デフォルト値: 1

dotidentX^^0が返す値です。

オプション変数: dotscrules

デフォルト値: false

dotscrulestrueの時、 式A.SCまたはSC.Aは、SC*Aに整理され、 A.(SC*B)SC*(A.B)に整理されます。

関数: echelon (M)

ガウスの消去法で生成される、行列Mの階段形を返します。 階段形は、Mから初等行演算によって計算され、 それぞれの行の最初の非ゼロ要素が1で、 その要素の下の列要素がすべてゼロであるような行列です。

triangularizeもガウスの消去法を実行しますが、 それぞれの行の先頭の非ゼロ要素を規格化しません。

lu_factorcholeskyは、他の、三角行列をもたらす関数です。

(%i1) M: matrix ([3, 7, aa, bb], [-1, 8, 5, 2], [9, 2, 11, 4]);
                       [  3   7  aa  bb ]
                       [                ]
(%o1)                  [ - 1  8  5   2  ]
                       [                ]
                       [  9   2  11  4  ]
(%i2) echelon (M);
                  [ 1  - 8  - 5      - 2     ]
                  [                          ]
                  [         28       11      ]
                  [ 0   1   --       --      ]
(%o2)             [         37       37      ]
                  [                          ]
                  [              37 bb - 119 ]
                  [ 0   0    1   ----------- ]
                  [              37 aa - 313 ]
関数: eigenvalues (M)
関数: eivals (M)

行列Mの固有値を含む2つのリストのリストを返します。 戻り値の最初の部分リストは、行列の固有値のリストで、 二番目の部分リストは、対応する順序で固有値の重複度のリストです。

eivalsは、eigenvaluesと同義です。

eigenvaluesは、 行列の特性多項式の根を見つけるために、 関数solveをコールします。 時々、 solveは、多項式の根を見つけられないかもしれません; その場合、このパッケージの (innerproduct, unitvector, columnvector, gramschmidtを除いた)いくつかの他の関数はうまく動かないでしょう。

いくつかの場合、solveが見つける固有値は、 複雑な式かもしれません。 (これは、 solveが 実数とわかっている固有値について 見てもすぐにはわからない実数式を返す時、起こることがあります。) 他のいくつかの関数を使って固有値を整理することが可能なことがあります。

パッケージeigen.macは、 eigenvalueseigenvectorsが参照された時、 自動的にロードされます。 もしeigen.macがまだロードされていないなら、 load ("eigen")はそれをロードします。 ロードした後は、パッケージの中の関数と変数すべてが利用可能です。

関数: eigenvectors (M)
関数: eivects (M)

行列Mの固有ベクトルを計算します。 戻り値は、2つの要素のリストです。 最初のものは、Mの固有値のリストと固有値の重複度のリストです。 二番目のものは、固有ベクトルのリストのリストです。 固有値それぞれに対して固有ベクトルのリストが1つあります。 リストそれぞれの中には、固有ベクトルが1つの時も複数のときもあります。

eivectsは、eigenvectorsと同義です。

パッケージeigen.macは、 eigenvalueseigenvectorsが参照された時、 自動的にロードされます。 もしeigen.macがまだロードされていないなら、 load ("eigen")はそれをロードします。 ロードした後は、パッケージの中の関数と変数すべてが利用可能です。

この関数に影響するフラグは以下の通りです:

nondiagonalizableは、 eigenvectorsが戻った後、行列が対角化不可能か可能かに依って truefalseに設定されます。

hermitianmatrixtrueの時、 エルミート行列の縮退した固有ベクトルが、グラム-シュミットアルゴリズムを使って直交化されるようにします。

knowneigvalstrueの時、 causes the eigenパッケージが、 行列の固有値がユーザーに知られていて、グローバル名listeigvalsの下記憶されていることを仮定するようにします。 listeigvalsは、 出力eigenvaluesに似たリストに設定されなければいけません。

ここで、関数algsysが固有ベクトルについて解くために使われます。 もし固有値がごちゃごちゃしているなら、 algsysは、時々、解を見つけられないかもしれません。 いくつかの場合、 最初にeigenvaluesコマンドを使って固有値を見つけ、 それらをもっと簡潔な何かに換算するために他の関数を使うことによって、 固有値を整理することが可能かもしれません。 整理に続いて、 trueに設定されたknowneigvalsフラグとともに 再びeigenvectorsをコールすることができます。

eigenvaluesも参照してください。

例:

固有値1つにただ1つの固有ベクトルを持つ行列。

(%i1) M1 : matrix ([11, -1], [1, 7]);
                           [ 11  - 1 ]
(%o1)                      [         ]
                           [ 1    7  ]
(%i2) [vals, vecs] : eigenvectors (M1);
(%o2) [[[9 - sqrt(3), sqrt(3) + 9], [1, 1]], 
                        [[[1, sqrt(3) + 2]], [[1, 2 - sqrt(3)]]]]
(%i3) for i thru length (vals[1]) do disp (val[i] = vals[1][i],
  mult[i] = vals[2][i], vec[i] = vecs[i]);
                       val  = 9 - sqrt(3)
                          1

                            mult  = 1
                                1

                    vec  = [[1, sqrt(3) + 2]]
                       1

                       val  = sqrt(3) + 9
                          2

                            mult  = 1
                                2

                    vec  = [[1, 2 - sqrt(3)]]
                       2

(%o3)                         done

1つの固有値(ここでは2)に2つの固有ベクトルを持つ行列。

(%i1) M1 : matrix ([0, 1, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 2, 0], 
                   [0, 0, 0, 2]);
                         [ 0  1  0  0 ]
                         [            ]
                         [ 0  0  0  0 ]
(%o1)                    [            ]
                         [ 0  0  2  0 ]
                         [            ]
                         [ 0  0  0  2 ]
(%i2) [vals, vecs] : eigenvectors (M1);
(%o2) [[[0, 2], [2, 2]], [[[1, 0, 0, 0]],
                                   [[0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1]]]]
(%i3) for i thru length (vals[1]) do disp (val[i] = vals[1][i],
  mult[i] = vals[2][i], vec[i] = vecs[i]);
                            val  = 0
                               1

                            mult  = 2
                                1

                      vec  = [[1, 0, 0, 0]]
                         1

                            val  = 2
                               2

                            mult  = 2
                                2

               vec  = [[0, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1]]
                  2

(%o3)                         done
関数: ematrix (m, n, x, i, j)

値がx[i, j]要素を除いて、すべての要素がゼロの mn列行列を返します。

関数: entermatrix (m, n)

対話的に要素を読み、mn列行列を返します。

もしnmと等しいなら、 Maximaは、行列のタイプ(対角、対称、反対称、一般)の入力を促し、 それぞれの要素の入力を促します。 応答それぞれは、セミコロン;かドル記号$で終了させます。

もしnmと等しくなければ、 Maximaは、それぞれの要素の入力を促します。

要素は、任意の式を取り得、また、その式は評価されます。 entermatrixは引数を評価します。

(%i1) n: 3$
(%i2) m: entermatrix (n, n)$

Is the matrix  1. Diagonal  2. Symmetric  3. Antisymmetric 
4. General
Answer 1, 2, 3 or 4 : 
1$
Row 1 Column 1: 
(a+b)^n$
Row 2 Column 2: 
(a+b)^(n+1)$
Row 3 Column 3: 
(a+b)^(n+2)$

Matrix entered.
(%i3) m;
                [        3                     ]
                [ (b + a)      0         0     ]
                [                              ]
(%o3)           [                  4           ]
                [    0      (b + a)      0     ]
                [                              ]
                [                            5 ]
                [    0         0      (b + a)  ]
関数: genmatrix (a, i_2, j_2, i_1, j_1)
関数: genmatrix (a, i_2, j_2, i_1)
関数: genmatrix (a, i_2, j_2)

aから生成される行列を返します。 返される行列は、要素a[i_1,j_1]を 左上の要素として取り、 a[i_2,j_2]を 右下の要素として取ります。 ここで、aは、 (make_arrayではなくarrayが生成する)宣言配列か、 未宣言配列か、配列関数か、2つの引数を持つラムダ式のいずれかです。 (配列関数は、他の関数のように、:=defineで生成されますが、 引数は括弧の代わりにカギ括弧でくくられます。)

もしj_1が省略されたら、 それは、i_1と等しいと仮定されます。 もしj_1i_1両方が省略されたら、 両方とも1と等しいと仮定されます。

もし配列の選択された要素i,jが未定義なら、 行列は、シンボル要素a[i,j]を含みます。

例:

(%i1) h [i, j] := 1 / (i + j - 1);
                                    1
(%o1)                  h     := ---------
                        i, j    i + j - 1
(%i2) genmatrix (h, 3, 3);
                           [    1  1 ]
                           [ 1  -  - ]
                           [    2  3 ]
                           [         ]
                           [ 1  1  1 ]
(%o2)                      [ -  -  - ]
                           [ 2  3  4 ]
                           [         ]
                           [ 1  1  1 ]
                           [ -  -  - ]
                           [ 3  4  5 ]
(%i3) array (a, fixnum, 2, 2);
(%o3)                           a
(%i4) a [1, 1] : %e;
(%o4)                          %e
(%i5) a [2, 2] : %pi;
(%o5)                          %pi
(%i6) genmatrix (a, 2, 2);
                           [ %e   0  ]
(%o6)                      [         ]
                           [ 0   %pi ]
(%i7) genmatrix (lambda ([i, j], j - i), 3, 3);
                         [  0    1   2 ]
                         [             ]
(%o7)                    [ - 1   0   1 ]
                         [             ]
                         [ - 2  - 1  0 ]
(%i8) genmatrix (B, 2, 2);
                        [ B      B     ]
                        [  1, 1   1, 2 ]
(%o8)                   [              ]
                        [ B      B     ]
                        [  2, 1   2, 2 ]
関数: gramschmidt (x)
関数: gramschmidt (x, F)

xに対してグラム-シュミット直交化アルゴリズムを実行します。 xは、行列かリストのリストのいずれかです。 gramschmidtxを変更しません。 もし引数にあれば、gramschmidtFを内積として使います。 そうでなければ、内積は関数innerproductです。

もしxが行列なら、 アルゴリズムは xの行に適用されます。 もしxがリストのリストなら、 アルゴリズムは部分リストに適用されます。 部分リストは、要素数が同じでなければいけません。 いずれの場合も、 戻り値は、リストのリストです。 この部分リストは互いに直交し、xと同じ空間を埋めます。 もし、xの全範囲の次元が行や部分リストの数よりちいさいなら、 戻り値の部分リストのいくつかはゼロです。

中間結果を整理するために、アルゴリズムのそれぞれの段階でfactorがコールされます。 結果として、戻り値は、素因数分解された整数を含みます。

load("eigen")はこの関数をロードします。

例:

デフォルトの内積関数を使ったグラム-シュミットアルゴリズム。

(%i1) load ("eigen")$
(%i2) x: matrix ([1, 2, 3], [9, 18, 30], [12, 48, 60]);
                         [ 1   2   3  ]
                         [            ]
(%o2)                    [ 9   18  30 ]
                         [            ]
                         [ 12  48  60 ]
(%i3) y: gramschmidt (x);
                       2      2            4     3
                      3      3   3 5      2  3  2  3
(%o3)  [[1, 2, 3], [- ---, - --, ---], [- ----, ----, 0]]
                      2 7    7   2 7       5     5
(%i4) map (innerproduct, [y[1], y[2], y[3]], [y[2], y[3], y[1]]);
(%o4)                       [0, 0, 0]

指定した内積関数を使ったグラム-シュミットアルゴリズム。

(%i1) load ("eigen")$
(%i2) ip (f, g) := integrate (f * g, u, a, b);
(%o2)          ip(f, g) := integrate(f g, u, a, b)
(%i3) y : gramschmidt([1, sin(u), cos(u)], ip), a= -%pi/2, b=%pi/2;
                               %pi cos(u) - 2
(%o3)              [1, sin(u), --------------]
                                    %pi
(%i4) map (ip, [y[1], y[2], y[3]], [y[2], y[3], y[1]]), 
                                                a= -%pi/2, b=%pi/2;
(%o4)                       [0, 0, 0]
関数: ident (n)

nn列の単位行列を返します。

関数: innerproduct (x, y)
関数: inprod (x, y)

xyの(スカラー積やドット積とも呼ばれる)内積を返します。 xyは、等しい長さのリストか、ともに等しい長さの1列行列か1行行列です。 戻り値は、conjugate (x) . yです。 ここで、.は非可換乗算演算子です。

load ("eigen")はこの関数をロードします。

inprodは、innerproductと同義です。

関数: invert (M)

行列Mの逆行列を返します。 逆行列は随伴法で計算されます。

これは、ユーザーが 要素が多倍長浮動小数点の行列や 要素が浮動小数点係数多項式の行列の逆行列を、 CRE形に変換することなしに計算することを可能にします。

余因子は、determinant関数で計算されるので、 もしratmxfalseなら、 要素の表現を変えることなしに、逆行列が計算されます。

現在の実装は、高次の行列には非効率的です。

detouttrueの時、 行列式は、逆行列から係数として外に出されます。

逆行列の要素は自動的には展開されません。 もしMが多項式の要素を持つなら、 expand (invert (m)), detoutが、見た目がよりよい出力を生成することができます。 もし全体を行列式で割られたものが望ましいなら、 xthru (%)で達成することができます。 また、代わりに最初から以下のようにしても達成できます。

expand (adjoint (m)) / expand (determinant (m))
invert (m) := adjoint (m) / determinant (m)

行列の逆を計算する別の方法について^^ (非可換べき乗)を参照してください。

関数: list_matrix_entries (M)

行列Mの要素を含むリストを返します。

例:

(%i1) list_matrix_entries(matrix([a,b],[c,d]));
(%o1)                     [a, b, c, d]
オプション変数: lmxchar

デフォルト値: [

lmxcharは、行列の左区切り記号として表示される文字です。 rmxcharも参照してください。

例:

(%i1) lmxchar: "|"$
(%i2) matrix ([a, b, c], [d, e, f], [g, h, i]);
                           | a  b  c ]
                           |         ]
(%o2)                      | d  e  f ]
                           |         ]
                           | g  h  i ]
関数: matrix (row_1, ..., row_n)

row_1, ..., row_nを持つ長方形行列を返します。 行それぞれは、式のリストです。 すべての行は同じ長さでなければいけません。

オペランドが、2つの行列、スカラーと行列、行列とスカラーのいずれかの時、 演算+ (足し算), - (引き算), * (掛け算), / (割り算)は要素毎に実行されます。 もしオペランドが、スカラーと行列、行列とスカラーのいずれかなら、 演算^ (べき乗, **と同値)は、要素毎に実行されますが、 もしオペランドが2つの行列なら要素毎には実行されません。 . (非可換乗算)を含むすべての演算は、通常、完全に実行されます。

行列の掛け算は、非可換乗算演算子.で表されます。 対応する非可換べき乗演算子は^^です。 行列 Aに関して、 A.A = A^^2であり、 もし存在するなら、A^^-1Aの逆行列です。

ドット演算や行列-リスト演算を含む式の整理を制御するためのスイッチがあります。 それらは、 doallmxops, domxexpt domxmxops, doscmxops, doscmxplusです。

行列に関係する付加的なオプションがあります。 それらは以下の通りです: lmxchar, rmxchar, ratmx, listarith, detout, scalarmatrix, sparse

行列を引数として取ったり、行列を戻り値としてもたらしたりするたくさんの関数があります。 eigenvalues, eigenvectors, determinant, charpoly, genmatrix, addcol, addrow, copymatrix, transpose, echelon, rankを参照してください。

例:

  • リストからの行列の組み立て。
(%i1) x: matrix ([17, 3], [-8, 11]);
                           [ 17   3  ]
(%o1)                      [         ]
                           [ - 8  11 ]
(%i2) y: matrix ([%pi, %e], [a, b]);
                           [ %pi  %e ]
(%o2)                      [         ]
                           [  a   b  ]
  • 足し算、要素毎に。
(%i3) x + y;
                      [ %pi + 17  %e + 3 ]
(%o3)                 [                  ]
                      [  a - 8    b + 11 ]
  • 引き算、要素毎に。
(%i4) x - y;
                      [ 17 - %pi  3 - %e ]
(%o4)                 [                  ]
                      [ - a - 8   11 - b ]
  • 掛け算。要素毎に。
(%i5) x * y;
                        [ 17 %pi  3 %e ]
(%o5)                   [              ]
                        [ - 8 a   11 b ]
  • 割り算。要素毎に。
(%i6) x / y;
                        [ 17       - 1 ]
                        [ ---  3 %e    ]
                        [ %pi          ]
(%o6)                   [              ]
                        [   8    11    ]
                        [ - -    --    ]
                        [   a    b     ]
  • 行列のスカラーべき、要素毎に。
(%i7) x ^ 3;
                         [ 4913    27  ]
(%o7)                    [             ]
                         [ - 512  1331 ]
  • スカラー基数の行列べき、要素毎に。
(%i8) exp(y); 
                         [   %pi    %e ]
                         [ %e     %e   ]
(%o8)                    [             ]
                         [    a     b  ]
                         [  %e    %e   ]
  • 行列基数の行列べき。これは要素毎には実行されません。
(%i9) x ^ y;
                                [ %pi  %e ]
                                [         ]
                                [  a   b  ]
                     [ 17   3  ]
(%o9)                [         ]
                     [ - 8  11 ]
  • 非可換行列乗算。
(%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   ]
  • 非可換行列べき乗 スカラー基数bの行列べきMは、要素毎に実行され、 b^^mb^mと同じです。
(%i12) x ^^ 3;
                        [  3833   1719 ]
(%o12)                  [              ]
                        [ - 4584  395  ]
(%i13) %e ^^ y;
                         [   %pi    %e ]
                         [ %e     %e   ]
(%o13)                   [             ]
                         [    a     b  ]
                         [  %e    %e   ]
  • 行列の-1指数の非可換べき乗は存在するなら、逆行列のことです。
(%i14) x ^^ -1;
                         [ 11      3  ]
                         [ ---  - --- ]
                         [ 211    211 ]
(%o14)                   [            ]
                         [  8    17   ]
                         [ ---   ---  ]
                         [ 211   211  ]
(%i15) x . (x ^^ -1);
                            [ 1  0 ]
(%o15)                      [      ]
                            [ 0  1 ]
関数: matrixmap (f, M)

f(M[i,j])に等しい要素i,jを持つ行列を返します。

map, fullmap, fullmapl, applyも参照してください。

関数: matrixp (expr)

もしexprが行列ならtrueを返し,そうでなければ、falseを返します。

オプション変数: matrix_element_add

デフォルト値: +

matrix_element_addは、 行列乗算の中で足し算の代わりに呼び出される演算です。 matrix_element_addは、 任意のn項演算子(すなわち、任意の数の引数を扱う関数)に割り当てられます。 割り当てられた値は、クォートマークでくくられた演算子の名前か、 関数名かラムダ式を取り得ます。

matrix_element_multmatrix_element_transposeも参照してください。

例:

(%i1) matrix_element_add: "*"$
(%i2) matrix_element_mult: "^"$
(%i3) aa: matrix ([a, b, c], [d, e, f]);
                           [ a  b  c ]
(%o3)                      [         ]
                           [ d  e  f ]
(%i4) bb: matrix ([u, v, w], [x, y, z]);
                           [ u  v  w ]
(%o4)                      [         ]
                           [ x  y  z ]
(%i5) aa . transpose (bb);
                     [  u  v  w   x  y  z ]
                     [ a  b  c   a  b  c  ]
(%o5)                [                    ]
                     [  u  v  w   x  y  z ]
                     [ d  e  f   d  e  f  ]
オプション変数: matrix_element_mult

デフォルト値: *

matrix_element_multは、 行列乗算の中で掛け算の代わりに呼び出される演算です。 matrix_element_multは、 任意の二項演算子に割り当てられます。 割り当てられた値は、クォートマークでくくられた演算子の名前か、関数名か、 ラムダ式を取り得ます。

ドット演算子.は、いくつかの文脈で役に立つ選択です。

matrix_element_addmatrix_element_transposeも参照してください。

例:

(%i1) matrix_element_add: lambda ([[x]], sqrt (apply ("+", x)))$
(%i2) matrix_element_mult: lambda ([x, y], (x - y)^2)$
(%i3) [a, b, c] . [x, y, z];
                          2          2          2
(%o3)         sqrt((c - z)  + (b - y)  + (a - x) )
(%i4) aa: matrix ([a, b, c], [d, e, f]);
                           [ a  b  c ]
(%o4)                      [         ]
                           [ d  e  f ]
(%i5) bb: matrix ([u, v, w], [x, y, z]);
                           [ u  v  w ]
(%o5)                      [         ]
                           [ x  y  z ]
(%i6) aa . transpose (bb);
               [             2          2          2  ]
               [ sqrt((c - w)  + (b - v)  + (a - u) ) ]
(%o6)  Col 1 = [                                      ]
               [             2          2          2  ]
               [ sqrt((f - w)  + (e - v)  + (d - u) ) ]

                         [             2          2          2  ]
                         [ sqrt((c - z)  + (b - y)  + (a - x) ) ]
                 Col 2 = [                                      ]
                         [             2          2          2  ]
                         [ sqrt((f - z)  + (e - y)  + (d - x) ) ]
オプション変数: matrix_element_transpose

デフォルト値: false

matrix_element_transposeは、 転置される時、行列のそれぞれの要素に適用される演算です。 matrix_element_multは、任意の単項演算子に割り当てられます。 割り当てられた値はクォートマークでくくられた演算子の名前か、 関数名か、ラムダ式を取り得ます。

matrix_element_transposetransposeに等しい時、 transpose関数が要素すべてに適用されます。 matrix_element_transposenonscalarsに等しい時、 transpose関数は非スカラー要素すべてに適用されます。 もしある要素がアトムなら、nonscalarsオプションは アトムが宣言された非スカラーの時だけtransposeを適用します。 一方、transposeオプションはいつもtransposeを適用します。

デフォルト値, false,はいかなる演算も適用しないことを意味します。

matrix_element_addmatrix_element_multも参照してください。

例:

(%i1) declare (a, nonscalar)$
(%i2) transpose ([a, b]);
                        [ transpose(a) ]
(%o2)                   [              ]
                        [      b       ]
(%i3) matrix_element_transpose: nonscalars$
(%i4) transpose ([a, b]);
                        [ transpose(a) ]
(%o4)                   [              ]
                        [      b       ]
(%i5) matrix_element_transpose: transpose$
(%i6) transpose ([a, b]);
                        [ transpose(a) ]
(%o6)                   [              ]
                        [ transpose(b) ]
(%i7) matrix_element_transpose: lambda ([x], realpart(x)
      - %i*imagpart(x))$
(%i8) m: matrix ([1 + 5*%i, 3 - 2*%i], [7*%i, 11]);
                     [ 5 %i + 1  3 - 2 %i ]
(%o8)                [                    ]
                     [   7 %i       11    ]
(%i9) transpose (m);
                      [ 1 - 5 %i  - 7 %i ]
(%o9)                 [                  ]
                      [ 2 %i + 3    11   ]
関数: mattrace (M)

正方行列Mの跡(すなわち、主対角上の要素の和)を返します。

mattraceは、ncharpoly―Maximaのcharpolyの代わり― によってコールされます。

load ("nchrpl")はこの関数をロードします。

関数: minor (M, i, j)

行列Mi, j小行列を返します。 すなわち、行iと列jを除いたMです。

関数: ncharpoly (M, x)

行列Mxに関する特性多項式を返します。 これはMaximaのcharpolyの代わりです。

ncharpolyは、与えられた行列のべきの跡を計算することで機能します。 それは、特性多項式の根のべきの和に等しいことが知られています。 それらの量から根の対称関数を計算することができます。 それらは、特性多項式の係数以上のなにものでもありません。 charpolyは、 x * ident [n] - aの行列式を形成することで機能します。 このように、 ncharpoly は完全に多項式算術を避けるので、 例えば、整数で埋められた大きな密な行列の場合、ncharpolyが勝ります。

load ("nchrpl")はこのファイルをロードします。

関数: newdet (M)

行列Mの行列式を ジョンソン-ジェントルマンのtree minorアルゴリズムを使って計算します。 newdetはCRE形式で結果を返します。

宣言: nonscalar

アトムをドット演算子に関してリストか行列のように振る舞うようにします。

関数: nonscalarp (expr)

もしexprが非スカラー、すなわち、 非スカラーとして宣言されたアトムかリスト、行列を含むなら、 trueを返します。

関数: permanent (M, n)

行列Mのパーマネントを計算します。 パーマネントは行列式のようですが、符号が変わりません。 permanentはCRE形式で結果を返します。

newdetも参照してください。

関数: rank (M)

行列Mのランクを計算します。 すなわち、Mの、最も大きな非特異な小行列式の次数です。

もしrankがゼロと同値の行列要素が確かにそうであることを決定することができないなら、 、間違った答えを返します。

オプション変数: ratmx

デフォルト値: false

ratmxfalseの時、 行列要素の表現で、行列式と行列の足し算、引き算、掛け算が実行され、 逆行列の結果は一般表現のまま残されます。

ratmxtrueの時、 上で述べた4つの演算は、CRE形式で実行され、 逆行列の結果もCRE形式になります。 これは、(ratfacの設定に依って) いつも望まれているわけではないですが、 要素が展開されるようになるかもしれないことに注意してください。

関数: row (M, i)

行列Mi番目の行を返します。 戻り値は行列です。

オプション変数: rmxchar

デフォルト値: ]

rmxcharは、行列の右辺に描かれる文字です。

lmxcharも参照してください。

オプション変数: scalarmatrixp

デフォルト値: true

scalarmatrixptrueの時、 1 x 1行列が行列のドット積を計算した結果として生成される時はいつでも、 スカラー、すなわち、行列の唯一の要素、に整理されます。

scalarmatrixpallの時、 すべての1 x 1行列はスカラーに整理されます。

scalarmatrixpfalseの時、 1 x 1行列はスカラーに整理されません。

関数: scalefactors (coordinatetransform)

ここで、 coordinatetransformは、形式 [[expression1, expression2, ...], indeterminate1, indeterminat2, ...] に評価されます。また、 indeterminate1, indeterminate2, などは曲線座標変数であり、 直交カーテシアン成分の集合は、 [expression1, expression2, ...]によって、曲線座標を使って与えられます。

coordinatesが ベクトル[indeterminate1, indeterminate2,...]に設定され、 dimensionがこのベクトルの長さに設定されます。 SF[1], SF[2], …, SF[DIMENSION]は、座標スケールファクタに設定され、 sfprodは、これらのスケールファクタの積に設定されます。 初期には、3次元直交カーテシアン座標に対応して、 coordinatesは[X, Y, Z]であり、 dimensionは3であり、SF[1]=SF[2]=SF[3]=SFPROD=1です。 式を現在の座標形の物理成分に展開するために、 形式?を利用する関数があります。

関数: setelmx (x, i, j, M)

xを行列Mの(i, j)番目の要素に割り当て、 変わった行列を返します。

M [i, j]: xは同じ効果を持ちますが、 Mの代わりにxを返します。

関数: similaritytransform (M)
関数: simtran (M)

similaritytransformは、 行列Mの相似変換を計算します。 uniteigenvectorsコマンドの出力であるリストを返します。 更に、もしフラグnondiagonalizablefalseなら、 2つのグローバル行列leftmatrixrightmatrixが計算されます。 これらの行列は、 leftmatrix . M . rightmatrixMの固有値を対角上に持つ対角行列となるという性質を持ちます。 もしnondiagonalizabletrueなら、 左右の行列は計算されません。

もしフラグhermitianmatrixtrueなら、 leftmatrixは、rightmatrixの転置の複素共役です。 そうでなければ、leftmatrixrightmatrixの逆行列です。

rightmatrixは、列がMの単位固有ベクトルである行列です。 他のフラグ(eigenvalueseigenvectorsを参照してください)は、 similaritytransformは、 rightmatrixを形成することができるようになるために、パッケージの中の他の関数をコールするので、 同じ効果を持ちます。

load ("eigen")はこの関数をロードします。

simtranは、similaritytransformと同義です。

オプション変数: sparse

デフォルト値: false

sparsetrueの時、 かつ、もしratmxtrueなら、 determinantは、粗な行列式を計算するために特別なルーチンを使います。

関数: submatrix (i_1, …, i_m, M, j_1, …, j_n)
関数: submatrix (i_1, …, i_m, M)
関数: submatrix (M, j_1, …, j_n)

i_1, …, i_mが取り除かれ、 列j_1, …, j_nが取り除かれた 行列Mから構成された新しい行列を返します。

関数: transpose (M)

Mの転置を返します。

もしMが行列なら、 戻り値は、N[i,j] = M[j,i]であるような別の行列Nです。

もしMがリストなら、 返し値は、N[i,1] = M[i]であるような、length (m)行1列の行列Nです。

そうでなければMはシンボルで、 戻り値は、名詞式'transpose (M)です。

関数: triangularize (M)

ガウスの消去法で生成されるような、行列Mの右上三角化行列を返します。 戻り値は、 それぞれの行の先頭の非ゼロ係数が1に規格化されないことを除いて、 echelonと同じです。

lu_factorcholeskyは、三角化行列をもらたす他の関数です。

(%i1) M: matrix ([3, 7, aa, bb], [-1, 8, 5, 2], [9, 2, 11, 4]);
                       [  3   7  aa  bb ]
                       [                ]
(%o1)                  [ - 1  8  5   2  ]
                       [                ]
                       [  9   2  11  4  ]
(%i2) triangularize (M);
             [ - 1   8         5            2      ]
             [                                     ]
(%o2)        [  0   - 74     - 56         - 22     ]
             [                                     ]
             [  0    0    626 - 74 aa  238 - 74 bb ]
関数: uniteigenvectors (M)
関数: ueivects (M)

行列Mの単位固有ベクトルを計算します。 戻り値は、リストのリストです。 最初の部分リストはeigenvaluesコマンドの出力であり、 他の部分リストは、固有値それぞれに対応する行列の単位固有ベクトルです。

eigenvectorsコマンドでの記述で言及されたフラグは、 これに関しても同じ効果を持ちます。

knowneigvectstrueの時、 eigenパッケージは、 行列の固有ベクトルがユーザーに知られていて、 グローバル名listeigvectsの下に記憶されていることを仮定します。 listeigvectsは、 eigenvectorsコマンドの出力に似たリストに設定されなければいけません。

もしknowneigvectstrueに設定されていて、 固有ベクトルのリストが与えれているなら、 フラグnondiagonalizableの設定は正しくないかもしれません。 もしこの場合に該当するなら、正しい値に設定してください。 作者は、ユーザーがしていることを知っていること、 固有値が適切な次元のベクトル空間を作り出さない行列を対角化しようとはしないことを 仮定しています。

load ("eigen")はこの関数をロードします。

ueivectsuniteigenvectorsと同義です。

関数: unitvector (x)
関数: uvect (x)

x/norm(x)を返します; これは、xと同じ向きの単位ベクトルです。

load ("eigen")はこの関数をロードします。

uvectは、unitvectorと同義です。

関数: vectorpotential (givencurl)

現在の座標系で与えられた回転ベクトルのベクトルポテンシャルを返します。 potentialzerolocpotentialに対して似たような役割を持ちますが、 等式の左辺側の次数は座標変数の巡回置換でなければいけません。

関数: vectorpotential (givencurl)

現在の座標系で、与えられた回転ベクトルのベクトルポテンシャルを返します。 potentialzerolocは、potentialと同様の役割を持ちますが、 等式の左辺の順序が座標の巡回置換でなければいけません。

関数: vectorsimp (expr)

以下のグローバルフラグに従って整理と展開を適用します:

expandall, expanddot, expanddotplus, expandcross, expandcrossplus, expandcrosscross, expandgrad, expandgradplus, expandgradprod, expanddiv, expanddivplus, expanddivprod, expandcurl, expandcurlplus, expandcurlcurl, expandlaplacian, expandlaplacianplus, expandlaplacianprod.

これらのフラグすべては、デフォルト値falseを持ちます。 plus接尾辞は、加算性や分配性の利用に関係します。 prod接尾辞は、任意の種類の積のオペランドに関する展開に関係します。

expandcrosscross

p ~ (q ~ r)(p . r)*q - (p . q)*rに整理します。

expandcurlcurl

curl curl pgrad div p + div grad pに整理します。

expandlaplaciantodivgrad

laplacian pdiv grad pに整理します。

expandcross

expandcrossplusexpandcrosscrossを有効にします。

expandplus

expanddotplus, expandcrossplus, expandgradplus, expanddivplus, expandcurlplus, expandlaplacianplusを有効にします。

expandprod

expandgradprod, expanddivprod, expandlaplacianprodを有効にします。

これらのフラグはすべてevflagとして宣言されています。

オプション変数: vect_cross

デフォルト値: false

vect_crosstrueの時、 ~がSHARE;VECTの中で定義されているところ (とにかく、VECT_CROSSがtrueに設定されているところ) でDIFF(X~Y,T)が機能するようにします。

関数: zeromatrix (m, n)

要素すべてがゼロのmn列行列を返します。


24 Affine


24.1 Introduction to Affine

affineは多項式の群を扱うパッケージです。


24.2 Functions and Variables for Affine

関数: fast_linsolve ([expr_1, ..., expr_m], [x_1, ..., x_n])

変数x_1, ..., x_nに関する連立線形方程式expr_1, ..., expr_m を解きます。 expr_iそれぞれは、等式か一般式を取り得ます; もし一般式として与えられたら、 形式expr_i = 0の等式として扱われます。

戻り値は、 形式[x_1 = a_1, ..., x_n = a_n] の等式のリストです。 ここで、a_1, ..., a_nはすべてx_1, ..., x_nを含みません。

fast_linsolveは、 粗な方程式系に対してlinsolveより速いです。

load("affine")はこの関数をロードします。

関数: grobner_basis ([expr_1, ..., expr_m])

等式expr_1, ..., expr_mのグレブナー基底を返します。 等式に関係する他の関数を整理するためには、 その後、関数polysimpを使うことができます。

grobner_basis ([3*x^2+1, y*x])$

polysimp (y^2*x + x^3*9 + 2) ==> -3*x + 2

polysimp(f)は、 fexpr_1, ..., expr_mによって生成されたイデアルに含まれるときだけ、 すなわち、fexpr_1, ..., expr_mの要素の多項式結合の時だけ、 0をもたらします。

load("affine")はこの関数をロードします。

関数: set_up_dot_simplifications (eqns, check_through_degree)
関数: set_up_dot_simplifications (eqns)

The eqnsは、非可換変数を含む多項式方程式です current_variablesの値は、次数を計算するために使われる変数のリストです。 手続きが終了するためには、方程式は斉次でなければいけません。

もし fの次数上のdot_simplificationsに関する重複整理をチェックしたら、 以下は真です: fが方程式によって生成されたイデアルに含まれる時だけ、 すなわち、fが方程式の要素の多項式結合の時だけ、 dotsimp (f)は、0をもたらします。

次数はnc_degreeで返されるものです。 これは、さらに、個々の変数の重みに影響されます。

load("affine")はこの関数をロードします。

関数: declare_weights (x_1, w_1, ..., x_n, w_n)

重み w_1, ..., w_n それぞれをx_1, ..., x_nに割り当てます。 これらは、nc_degreeを計算する時に使われる重みです。

load("affine")はこの関数をロードします。

関数: nc_degree (p)

非可換多項式pの次数を返します。 declare_weightsを参照してください。

load("affine")はこの関数をロードします。

関数: dotsimp (f)

fが方程式によって生成されたイデアルに含まれる時だけ、 すなわち、fが方程式の要素の多項式結合の時だけ、 0を返します。

load("affine")はこの関数をロードします。

関数: fast_central_elements ([x_1, ..., x_n], n)

もしset_up_dot_simplificationsが以前に実行されていたら、 与えられた次数nでの変数x_1, ..., x_nに関する中心多項式 を見つけます。

例えば:

set_up_dot_simplifications ([y.x + x.y], 3);
fast_central_elements ([x, y], 2);
[y.y, x.x];

load("affine") loads this function.

関数: check_overlaps (n, add_to_simps)

次数nまでの重複をチェックします。 すなわち、dotsimpが正しく機能するように、 それぞれの次数で十分な整理規則を持つことを確認します。 もしあらかじめ単項式の空間次元が何か知っているなら、 このプロセスは、スピードアップできます。 もし有限グローバル次元なら、 hilbertが使われるべきです。 もし単項式次元を知らないなら、 rank_functionを指定しないでください。 オプションの三番目の引数resetは、 falseは、物事の再設定についてわざわざ問い合わせないように言います。

load("affine")はこの関数をロードします。

関数: mono ([x_1, ..., x_n], n)

次数nの変数x_1, ..., x_nに関する現在のドット整理に関係した 独立な単項式のリストを返します。

load("affine") loads this function.

関数: monomial_dimensions (n)

カレント代数に関する次数nまでのヒルベルト級数を計算します。

load("affine")はこの関数をロードします。

関数: extract_linear_equations ([p_1, ..., p_n], [m_1, ..., m_n])

非可換単項式m_1, ..., m_nの 非可換多項式p_1, ..., p_n の係数のリストを作ります。 係数はスカラーでなければいけません。 単項式のリストを組み立てるには、list_nc_monomialsを使ってください。

load("affine")はこの関数をロードします。

関数: list_nc_monomials ([p_1, ..., p_n])
関数: list_nc_monomials (p)

多項式pまたは多項式のリストp_1, ..., p_n の中に現れる非可換単項式のリストを返します。

load("affine")はこの関数をロードします。

オプション変数: all_dotsimp_denoms

デフォルト値: false

all_dotsimp_denomsがリストの時、 dotsimpが出会う分母がリストに追加されます。 all_dotsimp_denomsは、 dotsimpをコールする前に 空のリスト[]に初期化されるかもしれません。

デフォルトでは、dotsimpは分母を集めません。


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25 itensor


25.1 Introduction to itensor

Maximaは、記号的なテンソル操作を2つの異なったタイプで実装しています: 成分テンソル操作(ctensorパッケージ)と添字テンソル操作(itensorパッケージ)。

注意せよ: 以下の’新しいテンソル表記’に関するノートを参照してください。

成分テンソル操作は、 幾何学的テンソルオブジェクトが配列または行列で表現されることを意味します。 縮約や共変微分のようなテンソル演算は実際に、 do文を伴う繰り返し用(ダミー)添字上の和によって実行されます。 すなわち、配列や行列に記憶された適切なテンソル成分上で陽に演算を実行します。

添字テンソル操作は、 共変、反変、そして微分添字の関数としてテンソルを表現することで実装されています。 縮約や共変微分のようなテンソル演算は、 対応する成分よりむしろ添字それ自身を操作することで実行されます。

Riemann幾何の文脈での微分的、代数的、解析的処理へのこれらの2つのアプローチは、 ユーザーの問題の個々の性質と難しさを通してだけ明らかにされる様々な利点と欠点を持ちます。 しかしながら、2つの実装の以下の特性を心にとどめて置くべきです:

成分を陽に使ったテンソルとテンソル演算の表現は、 ctensorを使いやすくします。 軽量の指定と、帰納されたテンソルと不変量の計算は容易です。 Maximaの強力な整理能力すべてはいつでも使えますが、 入り組んだ関数的、座標依存性を持つ複雑な計量は、簡単に、サイズが極端で、構造が隠された式に 至ります。 さらに、たくさんの計算は、増大する中間式を含み、プログラムが完了前に終了する原因となります。 経験を通して、ユーザーはこれらの難しさの多くを避けることができます。

テンソルとテンソル演算が添字上の記号演算を使って表される特別な方法のために、 成分表現では処理できなかった式が、時々、 itensorの中の対称オブジェクトに関する特別なルーチンを使うことで、 たいそう整理することができます。 この方法で、大きな式の構造がもっと明白になるかもしれません。 他方で、 itensorの中の特別な添字表現のために、 いくつかの場合、 ユーザーは、計量の指定や関数の定義、微分された「添字付き」オブジェクトの評価に 難しさを見いだすかもしれません。

itensorパッケージは、添字付き変数に関する微分を実行できます。 それは、ラグランジアンとハミルトニアン形式を扱う時にパッケージを使うことができます。 (添字付き)場の変数に関する場のラグランジアンを微分することが可能なので、 Maximaを、対応するEuler-Lagrange方程式を添字形式で得るのに使うことができます。 これらの方程式は、 ic_convert関数を使って、成分テンソル(ctensor)プログラムに翻訳することができ、 それは場の方程式を個別の座標表現で解くことや、 ハミルトニアン形式の運動方程式を計算し直すことを可能にします。 2つの包括的な例として、einhil.dembradic.demを参照してください。 最初のeinhil.demは、 斉次で等方的な場合(Friedmann方程式)と 球対称で静的な場合(Schwarzschild解)に のEinsteinの場テンソルを得るために Einstein-Hilbert作用を使います。 二番目のbradic.demは、 Brans-Dicke重力理論の作用からFriedmann方程式を計算する方法を示し、 理論のスカラー場に関連したハミルトニアンも演繹します。

25.1.1 New tensor notation

Maximaのitensorパッケージの初期のバージョンは、 時々、間違った添字順序に至る表記を使いました。 例えば、以下を考えてください:

(%i2) imetric(g);
(%o2)                                done
(%i3) ishow(g([],[j,k])*g([],[i,l])*a([i,j],[]))$
                                 i l  j k
(%t3)                           g    g    a
                                           i j
(%i4) ishow(contract(%))$
                                      k l
(%t4)                                a

aが偶然対称テンソルでなければ、 この結果は間違っています これが起こる理由は、 itensorは正しく共変添字と反変添字の集合の中の順序を保つけれども、 一旦、添字が上がったり、下がったりすると、 添字の他の集合に関する位置が失われるからです。

この問題を避けるため、 存在する表記と完全に互換性を残し、相互に使うことが可能な新しい表記が開発されました。 この表記では、反変添字は、共変添字リストの中の適切な位置に挿入されますが、 マイナス記号が前に付けられます。 現在、contractishowのような関数は、 この新しい添字表記に通じており、 テンソルを適切に処理することができます。

この新しい表記では、以前の例は正しい結果をもたらします:

(%i5) ishow(g([-j,-k],[])*g([-i,-l],[])*a([i,j],[]))$
                                 i l       j k
(%t5)                           g    a    g
                                      i j
(%i6) ishow(contract(%))$
                                      l k
(%t6)                                a

現在、 この表記を使う唯一のコードは、lc2kdt関数です。 数値添字に頼らずLevi-Civita記号を決定するために計量テンソルを用いる時、 この表記を通じて、一貫した結果を達成します。

このコードはできたばかりなので、おそらくバグを含みます。 「古い」テンソル表記を使った何かを壊さないことを確認するためにテストされている一方、 「新しい」テンソルが 特定の関数や特徴と相互運営するのに失敗する相当な可能性があります。 これらのバグは、出会った時修正されるでしょう。それまでは、利用者責任!

25.1.2 Indicial tensor manipulation

添字テンソル操作パッケージはload("itensor")でロードできます。 デモも利用可能です: demo(tensor)を試してください。

itensorでは、 テンソルは「添字付きオブジェクト」として表されます。 これは 共変、反変、微分添字を表す添字の3つのグループの関数です。 共変添字は添字付きオブジェクトの最初の引数としてリストで指定され、 半変添字は二番目の引数としてリストで指定されます。 もし添字付きオブジェクトが添字のグループのいずれかを欠いているなら、 空のリスト[]が対応する引数として与えられます。 例えば、g([a,b],[c])は、 2つの共変添字(a,b)と1つの反変添字(c)を持ち、微分添字を持たない gと呼ばれる添字付きオブジェクトを表します。

もし存在するなら、微分添字は、テンソルを表すシンボル関数の追加の引数として添えられます。 それらは、ユーザーによって陽に指定されたり、ある座標変数に関する微分の処理の中で生成されたりします。 常微分は可換なので、 フレーム計量が使われることを示すiframe_flagtrueに設定されない限り、 微分添字はアルファベット順に並び替えられます。 この標準オーダーは、Maximaが、例えば、t([a],[b],i,j)t([a],[b],j,i)と同じだと認識することを可能にします。 添字付きオブジェクトの引数として現れない添字の座標に関する 添字付きオブジェクトの微分は、通常ゼロをもたらします。 これは、Maximaが添字付きオブジェクトで表されたテンソルが対応する座標に陰に依存するかもしれないことを知らないためです。 itensor現在のMaxima関数diffを修正したことで、 そうでなければ記述されない限り、Maximaは、添字付きオブジェクトすべてが微分の任意の変数に依存することを現在仮定します。 これは、和の慣例が微分添字に拡張されることを可能にします。 itensorは微分添字を上げる能力を所有しないこと、そしてそれらは常に共変として扱われることに注意すべきです。

以下の関数が添字付きオブジェクトを操作するためにテンソルパッケージの中で利用可能です。 現在、整理ルーチンに関して、添字付きオブジェクトがデフォルトで対称性を持たないことを仮定します。 これは、変数allsym[false]trueに設定することで上書きすることができます。 これによって、すべての添字付きオブジェクトを共変添字のリストと反変添字のリストに関して完全に対称に扱うようになります。

itensorパッケージは、一般にテンソルを不透明なオブジェクトとして扱います。 テンソル等式は、代数ルール、特に対称性と縮約ルールに基づいて操作されます。 加えて、itensorパッケージは、共変微分、曲率、ねじれ率を理解します。 計算は、iframe_flag変数の設定に依存して動枠の計量に関して実行されます。

以下のサンプルセッションは、 itensorパッケージをロードし、計量名を指定し、いくつかの簡単な計算を実行する仕方を 例示します。

(%i1) load("itensor");
(%o1)      /share/tensor/itensor.lisp
(%i2) imetric(g);
(%o2)                                done
(%i3) components(g([i,j],[]),p([i,j],[])*e([],[]))$
(%i4) ishow(g([k,l],[]))$
(%t4)                               e p
                                       k l
(%i5) ishow(diff(v([i],[]),t))$
(%t5)                                  0
(%i6) depends(v,t);
(%o6)                               [v(t)]
(%i7) ishow(diff(v([i],[]),t))$
                                    d
(%t7)                               -- (v )
                                    dt   i
(%i8) ishow(idiff(v([i],[]),j))$
(%t8)                                v
                                      i,j
(%i9) ishow(extdiff(v([i],[]),j))$
(%t9)                             v    - v
                                   j,i    i,j
                                  -----------
                                       2
(%i10) ishow(liediff(v,w([i],[])))$
                               %3          %3
(%t10)                        v   w     + v   w
                                   i,%3    ,i  %3
(%i11) ishow(covdiff(v([i],[]),j))$
                                              %4
(%t11)                        v    - v   ichr2
                               i,j    %4      i j
(%i12) ishow(ev(%,ichr2))$
                %4 %5
(%t12) v    - (g      v   (e p       + e   p     - e p       - e    p
        i,j            %4     j %5,i    ,i  j %5      i j,%5    ,%5  i j

                                         + e p       + e   p    ))/2
                                              i %5,j    ,j  i %5
(%i13) iframe_flag:true;
(%o13)                               true
(%i14) ishow(covdiff(v([i],[]),j))$
                                             %6
(%t14)                        v    - v   icc2
                               i,j    %6     i j
(%i15) ishow(ev(%,icc2))$
                                             %6
(%t15)                        v    - v   ifc2
                               i,j    %6     i j
(%i16) ishow(radcan(ev(%,ifc2,ifc1)))$
             %6 %7                    %6 %7
(%t16) - (ifg      v   ifb       + ifg      v   ifb       - 2 v
                    %6    j %7 i             %6    i j %7      i,j

                                             %6 %7
                                        - ifg      v   ifb      )/2
                                                    %6    %7 i j
(%i17) ishow(canform(s([i,j],[])-s([j,i])))$
(%t17)                            s    - s
                                   i j    j i
(%i18) decsym(s,2,0,[sym(all)],[]);
(%o18)                               done
(%i19) ishow(canform(s([i,j],[])-s([j,i])))$
(%t19)                                 0
(%i20) ishow(canform(a([i,j],[])+a([j,i])))$
(%t20)                            a    + a
                                   j i    i j
(%i21) decsym(a,2,0,[anti(all)],[]);
(%o21)                               done
(%i22) ishow(canform(a([i,j],[])+a([j,i])))$
(%t22)                                 0

25.2 Functions and Variables for itensor

25.2.1 Managing indexed objects

関数: dispcon (tensor_1, tensor_2, ...)
関数: dispcon (all)

defconに与えられたような引数の縮約プロパティを表示します。 dispcon (all)は、定義された縮約プロパティすべてを表示します。

関数: entertensor (name)

プロンプトによって、 任意の数のテンソル添字や微分添字を持つnameと呼ばれる添字付きオブジェクトを生成することを許す関数です。 単一添字または(nullもありえる)添字のリストが容認可能な入力です。 (covdiffの下の例を参照してください。)

関数: changename (old, new, expr)

exprの中のoldと呼ばれるすべての添字付きオブジェクトの名前をnewに変えます。 oldはシンボルまたは形式[name, m, n]のリストであり得ます。 後者の場合、m個の共変添字とn個の反変添字を持つ nameと呼ばれるそれらの添字付きオブジェクトだけがnewにリネームされます。

関数: listoftens

テンソル式の中のすべてのテンソルを添字が完備した形でリストします。 例えば、


(%i6) ishow(a([i,j],[k])*b([u],[],v)+c([x,y],[])*d([],[])*e)$
                                         k
(%t6)                        d e c    + a    b
                                  x y    i j  u,v
(%i7) ishow(listoftens(%))$
                               k
(%t7)                        [a   , b   , c   , d]
                               i j   u,v   x y

関数: ishow (expr)

下付き添字としての共変添字と上付き添字としての反変添字を持つように 添字付きオブジェクトを持つ形でexprを表示します。 微分添字は、共変添字からコンマで区切られた下付き添字として表示されます。 (このドキュメント至る所の例を参照してください。)

関数: indices (expr)

2つの要素のリストを返します。 以下の例が例示するように、 一番目は、exprの中の自由添字(一度だけ現れるもの)のリストです。 二番目は、exprの中のダミー添字(正確に二回現れるもの)のリストです。


(%i1) load("itensor");
(%o1)      /share/tensor/itensor.lisp
(%i2) ishow(a([i,j],[k,l],m,n)*b([k,o],[j,m,p],q,r))$
                                k l      j m p
(%t2)                          a        b
                                i j,m n  k o,q r
(%i3) indices(%);
(%o3)                 [[l, p, i, n, o, q, r], [k, j, m]]

同じ添字を二回以上含むテンソル積は構文的に認められていません。 indicesは、これらの式を合理的な方法で扱おうとします; しかしながら、そんな非合法な式上で動くようにコールされた時、その振る舞いは未定義と考えなければいけません。

関数: rename (expr)
関数: rename (expr, count)

もしオプションの二番目の引数が省略されたら、 exprと同値な、 しかし、各項に対して、集合[%1, %2,...]から選ばれたダミー添字を持つ式を返します。 そうでなければ、ダミー添字はcountの値で始まるようインデックスされます。 積の中のそれぞれのダミー添字は異なります。 和に関しては、renameは各項毎にカウンタが再設定されるように和の中の各項上で作用します。 この方法で、renameはテンソル整理器として利用できます。 加えて、 (もしallsymtrueなら、) 添字は、 flipflagの値に依存して共変または反変添字に関して、 英数字順に並び替えられます。 もしflipflagfalseなら、 添字は反変添字の順に従ってリネームされます。 もしflipflagtrueなら、 リネームは共変添字の順に従って起こるでしょう。 2つのリネームの組み合わせた効果が、それ自身によって、 どちらか1つよりも更に式を簡単にすることがしばしば起こります。


(%i1) load("itensor");
(%o1)      /share/tensor/itensor.lisp
(%i2) allsym:true;
(%o2)                                true
(%i3) g([],[%4,%5])*g([],[%6,%7])*ichr2([%1,%4],[%3])*
ichr2([%2,%3],[u])*ichr2([%5,%6],[%1])*ichr2([%7,r],[%2])-
g([],[%4,%5])*g([],[%6,%7])*ichr2([%1,%2],[u])*
ichr2([%3,%5],[%1])*ichr2([%4,%6],[%3])*ichr2([%7,r],[%2]),noeval$
(%i4) expr:ishow(%)$
       %4 %5  %6 %7      %3         u          %1         %2
(%t4) g      g      ichr2      ichr2      ichr2      ichr2
                         %1 %4      %2 %3      %5 %6      %7 r

        %4 %5  %6 %7      u          %1         %3         %2
     - g      g      ichr2      ichr2      ichr2      ichr2
                          %1 %2      %3 %5      %4 %6      %7 r
(%i5) flipflag:true;
(%o5)                                true
(%i6) ishow(rename(expr))$
       %2 %5  %6 %7      %4         u          %1         %3
(%t6) g      g      ichr2      ichr2      ichr2      ichr2
                         %1 %2      %3 %4      %5 %6      %7 r

        %4 %5  %6 %7      u          %1         %3         %2
     - g      g      ichr2      ichr2      ichr2      ichr2
                          %1 %2      %3 %4      %5 %6      %7 r
(%i7) flipflag:false;
(%o7)                                false
(%i8) rename(%th(2));
(%o8)                                  0
(%i9) ishow(rename(expr))$
       %1 %2  %3 %4      %5         %6         %7        u
(%t9) g      g      ichr2      ichr2      ichr2     ichr2
                         %1 %6      %2 %3      %4 r      %5 %7

        %1 %2  %3 %4      %6         %5         %7        u
     - g      g      ichr2      ichr2      ichr2     ichr2
                          %1 %3      %2 %6      %4 r      %5 %7
関数: show (expr)

下付き添字として共変インデックス、上付き添字として反変インデックスを持つよう、 インデックスされたオブジェクトと一緒にexprを表示します。 微分インデックスは下付き添字として表示され、 コンマによって共変インデックスと区別されます。

オプション変数: flipflag

デフォルト: false. もしfalseなら反変添字の順に従って、 そうでなければ、共変添字の順に従って、 添字がリネームされます。

もしflipflagfalseなら、 renameは 左から右に現れるよう反変添字のリストを形成します (もしtrueなら共変添字について同様に)。 リストの最初のダミー添字は%1に、次は%2にというように、リネームされます。 そして、renameの後、並び替えが起こります。 (renameの下の例を参照してください。)

関数: defcon (tensor_1)
関数: defcon (tensor_1, tensor_2, tensor_3)

tensor_1に、 tensor_1tensor_2の積の縮約が 適切な添字を持つtensor_3に帰着するという プロパティを与えます。 もし引数がtensor_11つだけ与えれたなら、 , then the contraction of the product of 適切な添字を持つ任意の添字付きオブジェクト(my_tensorとします)とのtensor_1の積の縮約はその名前、すなわち、my_tensorと、実行された縮約を反映した添字の新しい集合を持つ添字付きオブジェクトをもたらします。 例えば、もしimetric:gなら、defcon(g)は 計量テンソルとの縮約を通して添字の上げ下げを実行します。 1つ以上のdefconを同じ添字付きオブジェクトに関して与えることができます; 特定の縮約に関して適用する最新のものが使われます。 contractionsは、 defconで縮約プロパティを与えられたそれら添字付きオブジェクトのリストです。

関数: remcon (tensor_1, ..., tensor_n)
関数: remcon (all)

tensor_1, ..., tensor_nからすべての縮約プロパティを取り除きます。 remcon(all)は、すべての添字付きオブジェクトから すべての縮約プロパティを取り除きます。

関数: contract (expr)

和と積の任意の組み合わせであり得る exprに関して テンソル縮約を実行します。 この関数は defcon関数に与えられた情報を使います。 最高の結果として、 exprは完全に展開されなければいけません。 もし項の分母の中に変数がないなら、 ratexpandは 和の積やべきを展開する 最速の方法です。 もしGCD消去が不要なら、 gcdスイッチはfalseでなければいけません。

関数: indexed_tensor (tensor)

値に関する美しい姿が既に ichr1, ichr2, icurvatureとともにあるように存在する tensorに成分を割り当てる前に実行されなければいけません。 icurvatureの下の例を参照してください。

関数: components (tensor, expr)

tensorの成分の値を与える式exprに添字値を割り当てることを許します。 その添字のすべてとともに起こるときはいつでも、これらは自動的にテンソルに代入されます。 テンソルは、形式t([...],[...])でなければいけません。 ここで形式t([...],[...])の中のリストのいずれかは空であり得えます。 exprは、 tensorと同じ自由添字を持つ他のオブジェクトを含む任意の添字付き式であり得ます。 成分がダミー添字を含む計量テンソルへ値を割り当てるのに使われる時、 複数のダミー添字の生成を避けるようにこれらの添字を定義するように注意しなければいけません。 この割り当ての削除は関数remcompsに与えられます。

It is important to keep in mind that componentsはテンソル価についてだけ知る必要があり、特別な添字順序について知る必要がないことを覚えておくことは重要です。 このように、成分を、例えば、x([i,-j],[]), x([-j,i],[])または x([i],[j])すべてに割り当てることは、同じ結果、 すなわち、 価(1,1)を持つxと名付けられたテンソルに割り当てられた 成分を生成します。

成分を、4つの方法で添字付き式に割り当てることができます。 そのうちの2つはcomponentsコマンドの使用を含みます:

1) 添字付き式として。例えば:

(%i2) components(g([],[i,j]),e([],[i])*p([],[j]))$
(%i3) ishow(g([],[i,j]))$
                                      i  j
(%t3)                                e  p

2) 行列として:


(%i5) lg:-ident(4)$lg[1,1]:1$lg;
                            [ 1   0    0    0  ]
                            [                  ]
                            [ 0  - 1   0    0  ]
(%o5)                       [                  ]
                            [ 0   0   - 1   0  ]
                            [                  ]
                            [ 0   0    0   - 1 ]
(%i6) components(g([i,j],[]),lg);
(%o6)                                done
(%i7) ishow(g([i,j],[]))$
(%t7)                                g
                                      i j
(%i8) g([1,1],[]);
(%o8)                                  1
(%i9) g([4,4],[]);
(%o9)                                 - 1

3) 関数として。Maxima関数を使って、添字に基づいたテンソルの成分を指定することができます。 例えば、以下のコードは、 もしhが同じ数の共変添字と反変添字を持ち、微分添字を持たないなら、kdeltahに割り当て、そうでなければ、gを割り当てます:


(%i4) h(l1,l2,[l3]):=if length(l1)=length(l2) and length(l3)=0
  then kdelta(l1,l2) else apply(g,append([l1,l2], l3))$
(%i5) ishow(h([i],[j]))$
                                          j
(%t5)                               kdelta
                                          i
(%i6) ishow(h([i,j],[k],l))$
                                     k
(%t6)                               g
                                     i j,l

4) Maximaのパターンマッチング機能、特にdefruleapplyb1コマンド を使って:


(%i1) load("itensor");
(%o1)      /share/tensor/itensor.lisp
(%i2) matchdeclare(l1,listp);
(%o2)                                done
(%i3) defrule(r1,m(l1,[]),(i1:idummy(),
      g([l1[1],l1[2]],[])*q([i1],[])*e([],[i1])))$

(%i4) defrule(r2,m([],l1),(i1:idummy(),
      w([],[l1[1],l1[2]])*e([i1],[])*q([],[i1])))$

(%i5) ishow(m([i,n],[])*m([],[i,m]))$
                                    i m
(%t5)                              m    m
                                         i n
(%i6) ishow(rename(applyb1(%,r1,r2)))$
                           %1  %2  %3 m
(%t6)                     e   q   w     q   e   g
                                         %1  %2  %3 n
関数: remcomps (tensor)

components関数で割り当てられたすべての値を tensorからアンバインドします。

関数: showcomps (tensor)

componentsコマンドを使って作られたように テンソルの成分割り当てを表示します。 以下の例で明示されるように、 行列が、componentsを使って 添字テンソルに割り当てられている時、 この関数は特に役に立ちます:


(%i1) load("ctensor");
(%o1)       /share/tensor/ctensor.mac
(%i2) load("itensor");
(%o2)      /share/tensor/itensor.lisp
(%i3) lg:matrix([sqrt(r/(r-2*m)),0,0,0],[0,r,0,0],
                [0,0,sin(theta)*r,0],[0,0,0,sqrt((r-2*m)/r)]);
               [         r                                     ]
               [ sqrt(-------)  0       0              0       ]
               [      r - 2 m                                  ]
               [                                               ]
               [       0        r       0              0       ]
(%o3)          [                                               ]
               [       0        0  r sin(theta)        0       ]
               [                                               ]
               [                                      r - 2 m  ]
               [       0        0       0        sqrt(-------) ]
               [                                         r     ]
(%i4) components(g([i,j],[]),lg);
(%o4)                                done
(%i5) showcomps(g([i,j],[]));
                  [         r                                     ]
                  [ sqrt(-------)  0       0              0       ]
                  [      r - 2 m                                  ]
                  [                                               ]
                  [       0        r       0              0       ]
(%t5)      g    = [                                               ]
            i j   [       0        0  r sin(theta)        0       ]
                  [                                               ]
                  [                                      r - 2 m  ]
                  [       0        0       0        sqrt(-------) ]
                  [                                         r     ]
(%o5)                                false

showcompsコマンドは 2よりも高い階数のテンソルの成分も表示することができます。

関数: idummy ()

Increments icounterを1つ増やし、 形式%nの添字を値として返します。ここでnは正の整数です。 これは式を形成する際必要なダミー添字が既に使用中の添字とぶつからないことを保証します。 (indicesの下の例を参照してください。)

オプション変数: idummyx

デフォルト値: %

ダミー添字の接頭辞です。 (indicesの下の例を参照してください。)

オプション変数: icounter

デフォルト値: 1

テンソルパッケージで次のダミー添字を生成する際使われる数値接尾を決定します。 接頭辞はオプションidummy (デフォルト: %)で決定されます。

関数: kdelta (L1, L2)

共変添字のリストL1と反変添字のリストL2を使って itensorパッケージで定義された 一般化されたKroneckerのデルタ関数です。 kdelta([i],[j])は通常のKroneckerデルタを返します。 コマンドev(expr,kdelta)kdelta([],[])を多様体の次元に含む 式の評価をもたらします。

この表記法の乱用となることですが、 itensorkdeltaが2つの共変添字だけ、または、2つの反変添字だけを持つことも許し、 事実上、共(反)変「単位行列」を供給します。 これは厳密にはプログラミング目的としてみなされ、 kdelta([i,j],[])が有効なテンソルオブジェクトだということを意味するつもりではありません。

関数: kdels (L1, L2)

いくつかの計算で使われる、対称化されたKroneckerデルタ。 例えば:


(%i1) load("itensor");
(%o1)      /share/tensor/itensor.lisp
(%i2) kdelta([1,2],[2,1]);
(%o2)                                 - 1
(%i3) kdels([1,2],[2,1]);
(%o3)                                  1
(%i4) ishow(kdelta([a,b],[c,d]))$
                             c       d         d       c
(%t4)                  kdelta  kdelta  - kdelta  kdelta
                             a       b         a       b
(%i4) ishow(kdels([a,b],[c,d]))$
                             c       d         d       c
(%t4)                  kdelta  kdelta  + kdelta  kdelta
                             a       b         a       b

関数: levi_civita (L)

もしリストLが整数の偶置換から成るなら1を返し、 Lが奇置換なら成るなら-1を返し、 Lのいくつかの添字が繰り返しなら0を返す 置換(別名Levi-Civita)テンソルです。

関数: lc2kdt (expr)

Levi-Civitaシンボルを含む式を整理し、可能ならこれらをKroneckerデルタ式に変換します。 この関数と単にLevi-Civitaシンボルを評価することの主な違いは、 直接評価はしばしば数値添字を含むKronecker式に帰着することです。 これは、更なる整理を妨げるので、しばしば望ましくないことです。 lc2kdt関数はこの問題を避けて、 renamecontractを使って更に容易に整理される式をもたらします。


(%i1) load("itensor");
(%o1)      /share/tensor/itensor.lisp
(%i2) expr:ishow('levi_civita([],[i,j])
                 *'levi_civita([k,l],[])*a([j],[k]))$
                                  i j  k
(%t2)                  levi_civita    a  levi_civita
                                       j            k l
(%i3) ishow(ev(expr,levi_civita))$
                                  i j  k       1 2
(%t3)                       kdelta    a  kdelta
                                  1 2  j       k l
(%i4) ishow(ev(%,kdelta))$
             i       j         j       i   k
(%t4) (kdelta  kdelta  - kdelta  kdelta ) a
             1       2         1       2   j

                               1       2         2       1
                        (kdelta  kdelta  - kdelta  kdelta )
                               k       l         k       l
(%i5) ishow(lc2kdt(expr))$
                     k       i       j    k       j       i
(%t5)               a  kdelta  kdelta  - a  kdelta  kdelta
                     j       k       l    j       k       l
(%i6) ishow(contract(expand(%)))$
                                 i           i
(%t6)                           a  - a kdelta
                                 l           l

lc2kdt関数は時々計量テンソルを利用します。 もし前もって計量テンソルがimetricで定義されていなかったなら、 これはエラーになります。


(%i7) expr:ishow('levi_civita([],[i,j])
                 *'levi_civita([],[k,l])*a([j,k],[]))$
                                 i j            k l
(%t7)                 levi_civita    levi_civita    a
                                                     j k
(%i8) ishow(lc2kdt(expr))$
Maxima encountered a Lisp error:

 Error in $IMETRIC [or a callee]:
 $IMETRIC [or a callee] requires less than two arguments.

Automatically continuing.
To reenable the Lisp debugger set *debugger-hook* to nil.
(%i9) imetric(g);
(%o9)                                done
(%i10) ishow(lc2kdt(expr))$
         %3 i       k   %4 j       l     %3 i       l   %4 j
(%t10) (g     kdelta   g     kdelta   - g     kdelta   g    
                    %3             %4               %3
              k
        kdelta  ) a
              %4   j k
(%i11) ishow(contract(expand(%)))$
                                  l i    l i  j
(%t11)                           a    - g    a
                                              j
関数: lc_l

未評価のLevi-Civitaシンボル(levi_civita)を含む式のために使われる整理ルール。 lc_uと組み合わせて、 たくさんの式を、levi_civitaの評価より、より効率的に整理するのに使うことができます。

例えば:


(%i1) load("itensor");
(%o1)      /share/tensor/itensor.lisp
(%i2) el1:ishow('levi_civita([i,j,k],[])*a([],[i])*a([],[j]))$
                             i  j
(%t2)                       a  a  levi_civita
                                             i j k
(%i3) el2:ishow('levi_civita([],[i,j,k])*a([i])*a([j]))$
                                       i j k
(%t3)                       levi_civita      a  a
                                              i  j
(%i4) canform(contract(expand(applyb1(el1,lc_l,lc_u))));
(%t4)                                  0
(%i5) canform(contract(expand(applyb1(el2,lc_l,lc_u))));
(%t5)                                  0

関数: lc_u

未評価のLevi-Civitaシンボル(levi_civita)を含む式のために使われる整理ルール。 lc_lと組み合わせて、 たくさんの式を、levi_civitaの評価より、より効率的に整理するのに使うことができます。 詳しくは、lc_lを参照してください。

関数: canten (expr)

名前を変えて(renameを参照してください)、ダミー添字を置換することで、 exprを整理します。 renameは 微分がないテンソル積の和に制限されます。 本当に限定されていて、 もしcanformが要求された整理を実行する能力がない時だけ使われるはずです。

canten関数は、 引数が添字が完全に対称な式の時だけ数学的に正確な結果を返します。 この理由から、cantenは、 もしallsymtrueに設定されてないなら エラーを返します。

関数: concan (expr)

cantenに似ていますが、添字縮約も実行します。

25.2.2 Tensor symmetries

オプション変数: allsym

デフォルト: false。 もしtrueなら、すべての添字付きオブジェクトは共変、反変添字のすべてに関して対称と仮定されます。 もしfalseなら、これらの添字に関して、いかなる種類の対称性も仮定されません。 iframe_flagtrueに設定されない限り、 微分添字はいつも対称と取られます。

関数: decsym (tensor, m, n, [cov_1, cov_2, ...], [contr_1, contr_2, ...])

m個の共変添字とn個の反変添字を持つtensorに関する 対称プロパティを宣言します。 cov_icontr_iは それぞれ、共変添字と反変添字の間の対称関係を表す擬似関数です。 これらは contravariant indices respectively. These are of the form 形式symoper(index_1, index_2,...)を取ります。 ここでsymopersym, antiもしくはcycのいずれかで、 and the index_itensorの添字の位置を示す整数です。 これは、tensorindex_iに関してそれぞれ対称、反対称、巡回であると宣言します。 symoper(all)も対称条件に従う添字すべてを示す有効な形式です。 例えば、 5つの共変添字を持つオブジェクトbが与えられたとして、 decsym(b,5,3,[sym(1,2),anti(3,4)],[cyc(all)])は、 bが一番目と二番目の共変添字に対して対称であり、三番目、四番目の共変添字に対して反対称であり、反変添字すべてに対して巡回的であると宣言します。 対称宣言のリストのどれかは空であり得ます。 式整理を実行する関数は 以下の例で示すようにcanformです。


(%i1) load("itensor");
(%o1)      /share/tensor/itensor.lisp
(%i2) expr:contract( expand( a([i1, j1, k1], [])
           *kdels([i, j, k], [i1, j1, k1])))$
(%i3) ishow(expr)$
(%t3)         a      + a      + a      + a      + a      + a
               k j i    k i j    j k i    j i k    i k j    i j k
(%i4) decsym(a,3,0,[sym(all)],[]);
(%o4)                                done
(%i5) ishow(canform(expr))$
(%t5)                              6 a
                                      i j k
(%i6) remsym(a,3,0);
(%o6)                                done
(%i7) decsym(a,3,0,[anti(all)],[]);
(%o7)                                done
(%i8) ishow(canform(expr))$
(%t8)                                  0
(%i9) remsym(a,3,0);
(%o9)                                done
(%i10) decsym(a,3,0,[cyc(all)],[]);
(%o10)                               done
(%i11) ishow(canform(expr))$
(%t11)                        3 a      + 3 a
                                 i k j      i j k
(%i12) dispsym(a,3,0);
(%o12)                     [[cyc, [[1, 2, 3]], []]]

関数: remsym (tensor, m, n)

m個の共変添字とn個の反変添字を持つtensorから すべての対称プロパティを取り除きます。

関数: canform (expr)
関数: canform (expr, rename)

ダミー添字をリネームして、 それらに課せられた対称条件によって指令されたようにすべての添字を並べ替えることで、 exprを整理します。 もしallsymtrueなら、 すべての添字は対称と仮定され、 そうでなければ、decsym宣言が提供する対称情報が使われます。 ダミー添字はrename関数に関するものと同じ方法でリネームされます。 canformが大きな式に適用される時、 計算にかなりの時間が費やされるかもしれません。 この時間は最初に式に対してrenameをコールすることで短くできます。 decsymの下の例も参照してください。 注意: canformは いつも数学的に正しい結果を返しますが、 式を最も簡単な形式に完全に整理できないかもしれません。

オプションの二番目のパラメータrenameは、 もしfalseに設定されたなら、リネームを抑制します。

25.2.3 Indicial tensor calculus

関数: diff (expr, v_1, [n_1, [v_2, n_2] ...])

itensorのための能力に関して拡張された 通常のMaxima微分関数です。 It takes the derivative of v_1に関して n_1階、 v_2に関して n_2階、 というexprの微分を取ります。 テンソルパッケージでは、 v_iが1から変数 dimの値までの整数であるように 関数が修正されています。 これによって、 微分がリスト vect_coordsv_i番目の要素に関して実行されます。 もし vect_coordsがアトム変数にバインドされているなら、 v_iが下付きしたその変数が 微分変数として使われます。 これは 座標名や、x[1], x[2], ... のような下付き名の配列を使うことを可能にします。

更なる拡張は、 添字付き変数に関する微分を計算する能力をdiffに追加します。 特にテンソルパッケージは 計量テンソルと、計量テンソルやその一階微分、二階微分に関する微分を含む 式を微分する方法を知っています。 この能力は 重力理論のLagrange形式を考える時、 特に役に立ちます。 作用原理からEinsteinテンソルと場の方程式を演繹することを可能にします。

関数: idiff (expr, v_1, [n_1, [v_2, n_2] ...])

添字微分。 独立変数に関して微分するdiffと異なり、 idiff)は座標に関して微分するのにつかうことができます。 添字付きオブジェクトに関して, 結果的に、これは v_iを微分添字として追加することになります。 iframe_flagtrueに設定されていない限り 続いて,微分添字が並び替えられます。

idiffは計量テンソルの行列式も微分することができます。 従って、もし imetricGにバインドされていたら、 idiff(determinant(g),k)は ダミー添字 %iが適当に選ばれて 2 * determinant(g) * ichr2([%i,k],[%i])を返します。

関数: liediff (v, ten)

ベクトル場 vに対してテンソル式 tenのLie微分を計算します。 tenは任意の添字付きテンソル式でなければいけません; vはベクトル場の(添字なしの)名前でなければいけません。 例えば:


(%i1) load("itensor");
(%o1)      /share/tensor/itensor.lisp
(%i2) ishow(liediff(v,a([i,j],[])*b([],[k],l)))$
       k    %2            %2          %2
(%t2) b   (v   a       + v   a     + v   a    )
       ,l       i j,%2    ,j  i %2    ,i  %2 j

                          %1  k        %1  k      %1  k
                      + (v   b      - b   v    + v   b   ) a
                              ,%1 l    ,l  ,%1    ,l  ,%1   i j

関数: rediff (ten)

テンソル式 tenの中のidiffコマンドすべてを評価します。

関数: undiff (expr)

exprと同値な、 添字付きオブジェクトの微分すべてがidiff関数の名詞形で置き換えられた 式を返します。 引数はもし微分が実行されていたらその添字付きオブジェクトをもたらします。 微分された添字付きオブジェクトを exprを生じるある関数定義で置き換えて、 ev(expr, idiff)で微分を実行したい時、 これは役に立ちます。

関数: evundiff (expr)

undiffの実行と同値ですが、evrediffが続きます。

この演算のポイントは 微分形式で直接評価できない式を簡単に評価することです。 例えば、以下はエラーをもたらします:

(%i1) load("itensor");
(%o1)      /share/tensor/itensor.lisp
(%i2) icurvature([i,j,k],[l],m);
Maxima encountered a Lisp error:

 Error in $ICURVATURE [or a callee]:
 $ICURVATURE [or a callee] requires less than three arguments.

Automatically continuing.
To reenable the Lisp debugger set *debugger-hook* to nil.

しかし、もし icurvatureは名詞形で入っているなら、 evundiffを使って評価できます:

(%i3) ishow('icurvature([i,j,k],[l],m))$
                                         l
(%t3)                          icurvature
                                         i j k,m
(%i4) ishow(evundiff(%))$
             l              l         %1           l           %1
(%t4) - ichr2        - ichr2     ichr2      - ichr2       ichr2
             i k,j m        %1 j      i k,m        %1 j,m      i k

             l              l         %1           l           %1
      + ichr2        + ichr2     ichr2      + ichr2       ichr2
             i j,k m        %1 k      i j,m        %1 k,m      i j

注意: Maximaの以前のバージョンでは、 Christoffel記号の微分形式も評価できませんでした。 これは現在修正されています。 だから evundiffはもはやこのような式に関しては不要です:

(%i5) imetric(g);
(%o5)                                done
(%i6) ishow(ichr2([i,j],[k],l))$
       k %3
      g     (g         - g         + g        )
              j %3,i l    i j,%3 l    i %3,j l
(%t6) -----------------------------------------
                          2

                         k %3
                        g     (g       - g       + g      )
                         ,l     j %3,i    i j,%3    i %3,j
                      + -----------------------------------
                                         2
関数: flush (expr, tensor_1, tensor_2, ...)

exprにおいて、 微分添字を持たない tensor_iをすべて0にします。

関数: flushd (expr, tensor_1, tensor_2, ...)

exprにおいて、 微分添字を持つ tensor_iをすべて0にします。

関数: flushnd (expr, tensor, n)

以下の例で例示されるように、 exprにおいて、 n以上の微分添字を持つ微分されたオブジェクト tensorをすべて0にします。


(%i1) load("itensor");
(%o1)      /share/tensor/itensor.lisp
(%i2) ishow(a([i],[J,r],k,r)+a([i],[j,r,s],k,r,s))$
                                J r      j r s
(%t2)                          a      + a
                                i,k r    i,k r s
(%i3) ishow(flushnd(%,a,3))$
                                     J r
(%t3)                               a
                                     i,k r
関数: coord (tensor_1, tensor_2, ...)

tensor_iに、 その名前がtensor_iの1つである反変ベクトルの微分がKroneckerデルタをもたらす 座標微分プロパティを与えます。 例えば、 もし coord(x)が実行されたら、 idiff(x([],[i]),j)kdelta([i],[j])を与えます。 coordはこのプロパティを持つ添字付きオブジェクトすべてのリストです。

関数: remcoord (tensor_1, tensor_2, ...)
関数: remcoord (all)

tensor_iから 関数 coordがもたらした座標微分プロパティを削除します。 remcoord(all)は添字付きオブジェクトすべてからこのプロパティを削除します。

関数: makebox (expr)

showと同じように exprを表示します; しかし、 exprに現れるテンソル d’Alembert演算子はすべて記号 []を使って示されます。 例えば、 []p([m],[n])g([],[i,j])*p([m],[n],i,j)を表します。

関数: conmetderiv (expr, tensor)

計量テンソルの共変と反変形式両方(現在の制約)の常微分を含む式を整理します。 例えば、 以下に見られるように、 conmetderivは 反変計量テンソルの微分をChristoffelシンボルに結びつけます:


(%i1) load("itensor");
(%o1)      /share/tensor/itensor.lisp
(%i2) ishow(g([],[a,b],c))$
                                      a b
(%t2)                                g
                                      ,c
(%i3) ishow(conmetderiv(%,g))$
                         %1 b      a       %1 a      b
(%t3)                 - g     ichr2     - g     ichr2
                                   %1 c              %1 c
関数: simpmetderiv (expr)
関数: simpmetderiv (expr[, stop])

計量テンソルの微分の積を含む式を整理します。 特に、 simpmetderivは2つの恒等式を知っています:


   ab        ab           ab                 a
  g   g   + g   g     = (g   g  )   = (kdelta )   = 0
   ,d  bc        bc,d         bc ,d          c ,d

従って、


   ab          ab
  g   g   = - g   g
   ,d  bc          bc,d


  ab          ab
 g   g     = g   g
  ,j  ab,i    ,i  ab,j

これはChristoffel記号の対称性の結果です。

simpmetderiv関数はオプションパラメータを1つ取ります。 それは、与えられた時、 積式の中の最初にうまくいった代入の後、関数が停止するようにします。 simpmetderiv関数は “正準”順序を積添字に適用する方法を決めるグローバル変数 flipflagも利用します。

まとめると、 これらの機能は そうでなければ遂行困難か不可能な強力な式整理を達成するのに使うことができます。 これは、 縮約式を得るためにsimpmetderivの部分的な整理の特長を明示的に使う 以下の例を通じて例示されます:


(%i1) load("itensor");
(%o1)      /share/tensor/itensor.lisp
(%i2) imetric(g);
(%o2)                                done
(%i3) ishow(g([],[a,b])*g([],[b,c])*g([a,b],[],d)*g([b,c],[],e))$
                             a b  b c
(%t3)                       g    g    g      g
                                       a b,d  b c,e
(%i4) ishow(canform(%))$

errexp1 has improper indices
 -- an error.  Quitting.  To debug this try debugmode(true);
(%i5) ishow(simpmetderiv(%))$
                             a b  b c
(%t5)                       g    g    g      g
                                       a b,d  b c,e
(%i6) flipflag:not flipflag;
(%o6)                                true
(%i7) ishow(simpmetderiv(%th(2)))$
                               a b  b c
(%t7)                         g    g    g    g
                               ,d   ,e   a b  b c
(%i8) flipflag:not flipflag;
(%o8)                                false
(%i9) ishow(simpmetderiv(%th(2),stop))$
                               a b  b c
(%t9)                       - g    g    g      g
                                    ,e   a b,d  b c
(%i10) ishow(contract(%))$
                                    b c
(%t10)                           - g    g
                                    ,e   c b,d

Weylテンソルの縮約を整理するために simpmetderivconmetderivを一緒に使う例として、 weyl.demも参照してください。

関数: flush1deriv (expr, tensor)

exprにおいて、 微分添字を1つだけ持つ tensorをすべて0にします。

25.2.4 Tensors in curved spaces

関数: imetric (g)
システム変数: imetric

変数 imetric:gを割り当てることで計量を指定します。 加えて、 コマンド defcon(g),defcon(g, g, kdelta)を実行することで 計量 gの縮約プロパティが設定されます。 (デフォルトではバインドされていない)変数 imetricimetric(g)コマンドが割り当てる計量にバインドされます。

関数: idim (n)

計量の次元を設定します。 与えられた次元でLevi-Civita記号の反対称プロパティも初期化します。

関数: ichr1 ([i, j, k])

以下の定義を介して第一種Christoffel記号をもたらします。

       (g      + g      - g     )/2 .
         ik,j     jk,i     ij,k

特定の計量で Christoffel記号を評価するには、 chr2の下の例のように 変数 imetricが名前を割り当てられなければいけません。

関数: ichr2 ([i, j], [k])

以下の定義を介して第二種Christoffel記号をもたらします。

                       ks
   ichr2([i,j],[k]) = g    (g      + g      - g     )/2
                             is,j     js,i     ij,s
関数: icurvature ([i, j, k], [h])

第二種Christoffel記号(ichr2)を使った Riemann曲率テンソルをもたらします。 以下の表記法が使われます:

            h             h            h         %1         h
  icurvature     = - ichr2      - ichr2     ichr2    + ichr2
            i j k         i k,j        %1 j      i k        i j,k
                            h          %1
                     + ichr2      ichr2
                            %1 k       i j
関数: covdiff (expr, v_1, v_2, ...)

第二種Christoffel記号(ichr2)を使って、 変数 v_iに対する exprの共変微分をもたらします。 これらを評価するには、 ev(expr,ichr2)を使わなければ行けません。


(%i1) load("itensor");
(%o1)      /share/tensor/itensor.lisp
(%i2) entertensor()$
Enter tensor name: a;
Enter a list of the covariant indices: [i,j];
Enter a list of the contravariant indices: [k];
Enter a list of the derivative indices: [];
                                      k
(%t2)                                a
                                      i j
(%i3) ishow(covdiff(%,s))$
             k         %1     k         %1     k
(%t3)     - a     ichr2    - a     ichr2    + a
             i %1      j s    %1 j      i s    i j,s

             k     %1
      + ichr2     a
             %1 s  i j
(%i4) imetric:g;
(%o4)                                  g
(%i5) ishow(ev(%th(2),ichr2))$
         %1 %4  k
        g      a     (g       - g       + g      )
                i %1   s %4,j    j s,%4    j %4,s
(%t5) - ------------------------------------------
                            2
    %1 %3  k
   g      a     (g       - g       + g      )
           %1 j   s %3,i    i s,%3    i %3,s
 - ------------------------------------------
                       2
    k %2  %1
   g     a    (g        - g        + g       )
          i j   s %2,%1    %1 s,%2    %1 %2,s     k
 + ------------------------------------------- + a
                        2                         i j,s
(%i6)
関数: lorentz_gauge (expr)

反変添字と同一の微分添字を持つ exprの中で 添字付きオブジェクトすべてに0を代入することで、 Lorentz条件を課します。

関数: igeodesic_coords (expr, name)

expr内の、未微分 Christoffel記号と 計量テンソルの一階微分を消すようにします。 igeodesic_coords関数での nameは (もし expr)の中で現れるなら) 計量 nameを参照します。 一方で、接続係数は 名前 ichr1ichr2でコールされなければいけません。 以下の例は、 igeodesic_coords関数を使った、 Riemann曲率テンソルが満たす巡回恒等式の検証を例示します。


(%i1) load("itensor");
(%o1)      /share/tensor/itensor.lisp
(%i2) ishow(icurvature([r,s,t],[u]))$
             u            u         %1         u     
(%t2) - ichr2      - ichr2     ichr2    + ichr2      
             r t,s        %1 s      r t        r s,t 

                                              u         %1
                                       + ichr2     ichr2
                                              %1 t      r s
(%i3) ishow(igeodesic_coords(%,ichr2))$
                                 u            u
(%t3)                       ichr2      - ichr2
                                 r s,t        r t,s
(%i4) ishow(igeodesic_coords(icurvature([r,s,t],[u]),ichr2)+
            igeodesic_coords(icurvature([s,t,r],[u]),ichr2)+
            igeodesic_coords(icurvature([t,r,s],[u]),ichr2))$
             u            u            u            u
(%t4) - ichr2      + ichr2      + ichr2      - ichr2
             t s,r        t r,s        s t,r        s r,t

                                             u            u
                                      - ichr2      + ichr2
                                             r t,s        r s,t
(%i5) canform(%);
(%o5)                                  0

25.2.5 Moving frames

今ではMaximaは 動標構(moving frame)を使って計算を実行する能力があります。 これらは直交標構(テトラド、四脚場)か任意系であり得ます。

標構(frame)を使うには、 最初にiframe_flagtrueに設定しなければいけません。 これにより、 計算内で、 Christoffel記号, ichr1ichr2が もっと一般的な標構(frame)の接続係数 icc1icc2に置き換えられることになります。 特に、 covdifficurvatureの振る舞いが変わります。

系は2つのテンソルで定義されます: 逆標枠場 (ifri, 双対基底四脚場)と 標構計量(frame metric) ifg。 標構計量は直交標構の単位行列、すなわち、 Minkowski時空での直交標構のLorentz計量です。 逆標枠場は標構基底(単位ベクトル)を定義します。 標枠と標構計量に縮約プロパティが定義されます。

iframe_flagがtrueなら、 たくさんの itensor式が、 imetricが上付き添字と下付き添字に関して定義する計量の代わりに 標構計量 ifgを使います。

重要: 変数 iframe_flagtrueに設定することは defconimetricのコールによって定義された計量の縮約プロパティを 未定義に戻しません。 もし標枠場が使われるなら、 imetric関数を呼び出さず、 変数 imetricに名前を割り当てて計量を定義することが最良です。

Maximaはこれら2つのテンソルを使って、 接続係数 (icc1icc2)の一部を形成する 標構係数 (ifc1ifc2)を定義します。 以下の例がそれを例示します:


(%i1) load("itensor");
(%o1)      /share/tensor/itensor.lisp
(%i2) iframe_flag:true;
(%o2)                                true
(%i3) ishow(covdiff(v([],[i]),j))$
                               i        i     %1
(%t3)                         v   + icc2     v
                               ,j       %1 j
(%i4) ishow(ev(%,icc2))$
                               %1     i       i
(%t4)                         v   ifc2     + v
                                      %1 j    ,j
(%i5) ishow(ev(%,ifc2))$
                          %1    i %2                i
(%t5)                    v   ifg     ifc1        + v
                                         %1 j %2    ,j
(%i6) ishow(ev(%,ifc1))$
            %1    i %2
           v   ifg     (ifb        - ifb        + ifb       )
                           j %2 %1      %2 %1 j      %1 j %2     i
(%t6)      -------------------------------------------------- + v
                                   2                             ,j
(%i7) ishow(ifb([a,b,c]))$
                                                   %3    %4
(%t7)               (ifri        - ifri       ) ifr   ifr
                         a %3,%4       a %4,%3     b     c

もし iframe_bracket_formフラグが falseに設定されているなら 標構ブラケット(frame bracket) (ifb)を計算するのに代わりの方法が使われます:


(%i8) block([iframe_bracket_form:false],ishow(ifb([a,b,c])))$
                                %6    %5        %5      %6
(%t8)              ifri     (ifr   ifr     - ifr     ifr  )
                       a %5     b     c,%6      b,%6    c

関数: iframes ()

Maximaのこのバージョン以来、 ifrifriに関する縮約恒等式がいつも定義されます。 as is the frame bracket (ifb), この関数は何もしません。

変数: ifb

標構ブラケット(frame bracket)。 標構計量の接続係数への寄与が標構ブラケットを使って表されます:


          - ifb      + ifb      + ifb
               c a b      b c a      a b c
ifc1    = --------------------------------
    abc                  2

標構ブラケット自身は 標枠と標構計量を使って定義されます。 frame_bracket_formの値に依存して 2つの代わりの計算方法が使われます。 もし true (デフォルト)か、もし itorsion_flagtrueなら:


          d      e                                      f
ifb =  ifr    ifr   (ifri      - ifri      - ifri    itr   )
   abc    b      c       a d,e       a e,d       a f    d e


そうでないなら:


             e      d        d      e
ifb    = (ifr    ifr    - ifr    ifr   ) ifri
   abc       b      c,e      b,e    c        a d

変数: icc1

第一種接続係数。 itensorでは、以下のように定義されます。


icc1    = ichr1    - ikt1    - inmc1
    abc        abc       abc        abc

この式では、 もし iframe_flagが trueなら、 Christoffel記号 ichr1が 標構接続係数 ifc1に置き換えられます。 もし itorsion_flagfalseなら、 ikt1は省略されます。 もし標構基底が使われるなら、 ねじれが標構ブラケットの一部として既に計算されているので、 その時にも ikt1は省略されます。 最後に、 inonmet_flagfalseなら、 inmc1は存在しません。

変数: icc2

第二種接続係数。 itensorでは、以下のように定義されます。


    c         c        c         c
icc2   = ichr2   - ikt2   - inmc2
    ab        ab       ab        ab

この式では、 もし iframe_flagが trueなら、 Christoffel記号 ichr2が 標構接続係数 ifc2に置き換えられます。 もし itorsion_flagfalseなら、 ikt2は省略されます。 もし標構基底が使われるなら、 ねじれが標構ブラケットの一部として既に計算されているので、 その時にも ikt1は省略されます。 最後に、 inonmet_flagfalseなら、 inmc1は存在しません。

変数: ifc1

(Ricci回転係数としても知られている)第一種標構係数。 このテンソルは 標構計量の第一種接続係数への寄与を表します。 以下のように定義されます:


          - ifb      + ifb      + ifb
               c a b      b c a      a b c
ifc1    = --------------------------------
    abc                   2


変数: ifc2

第二種標構係数。 このテンソルは標構計量の第一種接続係数への寄与を表します。 必要に応じて、標構ブラケット (ifb)の、 適切な上付き、下付き添字での置換として定義されます:


    c       cd
ifc2   = ifg   ifc1
    ab             abd

変数: ifr

標枠。 標構計量(ifg)を形成するために 逆標構場 (ifri)を 縮約します。

変数: ifri

逆標構場。 (双対基底ベクトル)標構基底を指定します。 標構計量と一緒に、 標構に基づいた計算すべての基底を形成します。

変数: ifg

標構計量。 kdeltaのデフォルトですが、 componentsを使って変えることができます。

変数: ifgi

逆標構計量。 標構計量 (ifg)を kdeltaに縮約します。

オプション変数: iframe_bracket_form

デフォルト値: true

標構ブラケット (ifb)が如何に計算されるか指定します。

25.2.6 Torsion and nonmetricity

Maximaは今では、ねじれと非計量性を考慮することができます。 フラグ itorsion_flagtrueに設定されている時、 ねじれの寄与が 接続係数に加えられます。 同様に、 フラグ inonmet_flagが trueの時、 非計量性成分が含まれます。

変数: inm

非計量性ベクトル。 共形非計量性は計量テンソルの共変微分を通して定義されます。 inonmet_flagtrueに設定されている時 通常零の計量テンソルの共変微分は以下のように評価されます:


g     =- g  inm
 ij;k     ij   k

変数: inmc1

非計量ベクトル成分の共変置換。 以下のように定義されます:


           g   inm  - inm  g   - g   inm
            ab    c      a  bc    ac    b
inmc1    = ------------------------------
     abc                 2

(もし標構計量を使うなら、ifggに代入します。)

変数: inmc2

非計量ベクトル成分の反変置換。 もし inonmet_flagtrueなら 接続係数で使われます。 以下のように定義されます:


                      c         c         cd
          -inm  kdelta  - kdelta  inm  + g   inm  g
     c        a       b         a    b          d  ab
inmc2   = -------------------------------------------
     ab                        2

(もし標構計量を使うなら、ifggに代入します。)

変数: ikt1

(コントーションとしても知られる)ねじれテンソルの共変置換。 以下のように定義されます:


                  d           d       d
          -g   itr  - g    itr   - itr   g
            ad    cb    bd    ca      ab  cd
ikt1    = ----------------------------------
    abc                   2

(もし標構計量を使うなら、ifggに代入します。)

変数: ikt2

(コントーションとしても知られる)ねじれテンソルの共変置換。 以下のように定義されます:


    c     cd
ikt2   = g   ikt1
    ab           abd

(もし標構計量を使うなら、ifggに代入します。)

変数: itr

ねじれテンソル。 以下の例で例示されるように、 ねじれを伴う計量に関してスカラー関数上の繰り返される共変微分は計算されません:

(%i1) load("itensor");
(%o1)      /share/tensor/itensor.lisp
(%i2) imetric:g;
(%o2)                                  g
(%i3) covdiff( covdiff( f( [], []), i), j)
                      - covdiff( covdiff( f( [], []), j), i)$
(%i4) ishow(%)$
                                   %4              %2
(%t4)                    f    ichr2    - f    ichr2
                          ,%4      j i    ,%2      i j
(%i5) canform(%);
(%o5)                                  0
(%i6) itorsion_flag:true;
(%o6)                                true
(%i7) covdiff( covdiff( f( [], []), i), j)
                      - covdiff( covdiff( f( [], []), j), i)$
(%i8) ishow(%)$
                           %8             %6
(%t8)             f    icc2    - f    icc2    - f     + f
                   ,%8     j i    ,%6     i j    ,j i    ,i j
(%i9) ishow(canform(%))$
                                   %1             %1
(%t9)                     f    icc2    - f    icc2
                           ,%1     j i    ,%1     i j
(%i10) ishow(canform(ev(%,icc2)))$
                                   %1             %1
(%t10)                    f    ikt2    - f    ikt2
                           ,%1     i j    ,%1     j i
(%i11) ishow(canform(ev(%,ikt2)))$
                      %2 %1                    %2 %1
(%t11)          f    g      ikt1       - f    g      ikt1
                 ,%2            i j %1    ,%2            j i %1
(%i12) ishow(factor(canform(rename(expand(ev(%,ikt1))))))$
                           %3 %2            %1       %1
                     f    g      g      (itr    - itr   )
                      ,%3         %2 %1     j i      i j
(%t12)               ------------------------------------
                                      2
(%i13) decsym(itr,2,1,[anti(all)],[]);
(%o13)                               done
(%i14) defcon(g,g,kdelta);
(%o14)                               done
(%i15) subst(g,nounify(g),%th(3))$
(%i16) ishow(canform(contract(%)))$
                                           %1
(%t16)                           - f    itr
                                    ,%1    i j

25.2.7 Exterior algebra

itensorパッケージは 完全反対称共変テンソル場上の 演算を実行できます。 回数 (0,L)の完全反対称テンソル場は 微分L形式に対応します。 これらのオブジェクト上で、 外積やウェッジ積として知られる乗算が定義されます。

不運にも、 すべての作者がウェッジ積の定義に同意しません。 何人の作者は反対称の概念に対応した定義を好みます: これらの仕事では、 2つのベクトル場のウェッジ積は 例えば、以下のように定義されます。

            a a  - a a
             i j    j i
 a  /\ a  = -----------
  i     j        2

もっと一般的に、 p形式や q形式の積は以下のように定義されます。

                       1     k1..kp l1..lq
A       /\ B       = ------ D              A       B
 i1..ip     j1..jq   (p+q)!  i1..ip j1..jq  k1..kp  l1..lq

ここで、 DはKroneckerのデルタを表します。

しかし、他の作者は容積要素の概念に対応する “幾何的”定義を好みます:

a  /\ a  = a a  - a a
 i     j    i j    j i

そいて、一般的な場合,

                       1    k1..kp l1..lq
A       /\ B       = ----- D              A       B
 i1..ip     j1..jq   p! q!  i1..ip j1..jq  k1..kp  l1..lq

itensorはテンソル代数パッケージなので、 これら2つの定義の前者がより自然なもののようです。 しかし、多くの応用は後者の定義を使います。 このジレンマを解決するに、 ウェッジ積の振る舞いを制御するフラグが実装されました: もし igeowedge_flagfalse (デフォルト)なら、 前者の "テンソル的"定義が使われ、 層でないなら,後者の"幾何的"定義が適用されます。

演算子: ~

ウェッジ積演算子は ティルデ ~で示されれます。 これは二項演算子です。 引数は、 スカラ、階数1の共変テンソル、 共変添字すべてに関して反対称と宣言された階数 lの共変テンソルを含む式 でなければいけません。

以下の例のように、 ウェッジ積演算子の振る舞いは igeowedge_flag フラグで制御されます:

(%i1) load("itensor");
(%o1)      /share/tensor/itensor.lisp
(%i2) ishow(a([i])~b([j]))$
                                 a  b  - b  a
                                  i  j    i  j
(%t2)                            -------------
                                       2
(%i3) decsym(a,2,0,[anti(all)],[]);
(%o3)                                done
(%i4) ishow(a([i,j])~b([k]))$
                          a    b  + b  a    - a    b
                           i j  k    i  j k    i k  j
(%t4)                     ---------------------------
                                       3
(%i5) igeowedge_flag:true;
(%o5)                                true
(%i6) ishow(a([i])~b([j]))$
(%t6)                            a  b  - b  a
                                  i  j    i  j
(%i7) ishow(a([i,j])~b([k]))$
(%t7)                     a    b  + b  a    - a    b
                           i j  k    i  j k    i k  j
演算子: |

縦線 |は "ベクトルの縮約"二項演算子を示します。 完全反対称共変テンソルが反変ベクトルと縮約される時、 結果は、どの添字が縮約に使われるかに関わらず同じです。 このように、 添字に無関係な方法で縮約演算子を定義することが可能です。

itensorパッケージでは、 ベクトルとの縮約は常に 文字通りの並べ順で最初の添字に対して実行されます。 これは |演算子を含む式のより良い整理を保証します。 例えば:

(%i1) load("itensor");
(%o1)      /share/tensor/itensor.lisp
(%i2) decsym(a,2,0,[anti(all)],[]);
(%o2)                                done
(%i3) ishow(a([i,j],[])|v)$
                                    %1
(%t3)                              v   a
                                        %1 j
(%i4) ishow(a([j,i],[])|v)$
                                     %1
(%t4)                             - v   a
                                         %1 j

|演算子で使われるテンソルは は共変添字に対して完全反対称と宣言されなければいけないことが 本質的であることに注意してください。 そうでないなら、結果は正しくありません。

関数: extdiff (expr, i)

添字 iに対する exprの外積を計算します。 外微分は形式的に 偏微分演算子のウェッジ積で微分形式として定義されます。 そんなように、 演算子も igeowedge_flagの設定で制御されます。 例えば:

(%i1) load("itensor");
(%o1)      /share/tensor/itensor.lisp
(%i2) ishow(extdiff(v([i]),j))$
                                  v    - v
                                   j,i    i,j
(%t2)                             -----------
                                       2
(%i3) decsym(a,2,0,[anti(all)],[]);
(%o3)                                done
(%i4) ishow(extdiff(a([i,j]),k))$
                           a      - a      + a
                            j k,i    i k,j    i j,k
(%t4)                      ------------------------
                                      3
(%i5) igeowedge_flag:true;
(%o5)                                true
(%i6) ishow(extdiff(v([i]),j))$
(%t6)                             v    - v
                                   j,i    i,j
(%i7) ishow(extdiff(a([i,j]),k))$
(%t7)                    - (a      - a      + a     )
                             k j,i    k i,j    j i,k

関数: hodge (expr)

exprのHodge双対を計算します。 例えば:


(%i1) load("itensor");
(%o1)      /share/tensor/itensor.lisp
(%i2) imetric(g);
(%o2)                            done
(%i3) idim(4);
(%o3)                            done
(%i4) icounter:100;
(%o4)                             100
(%i5) decsym(A,3,0,[anti(all)],[])$

(%i6) ishow(A([i,j,k],[]))$
(%t6)                           A
                                 i j k
(%i7) ishow(canform(hodge(%)))$
                          %1 %2 %3 %4
               levi_civita            g        A
                                       %1 %102  %2 %3 %4
(%t7)          -----------------------------------------
                                   6
(%i8) ishow(canform(hodge(%)))$
                 %1 %2 %3 %8            %4 %5 %6 %7
(%t8) levi_civita            levi_civita            g       
                                                     %1 %106
                             g        g        g      A         /6
                              %2 %107  %3 %108  %4 %8  %5 %6 %7
(%i9) lc2kdt(%)$

(%i10) %,kdelta$

(%i11) ishow(canform(contract(expand(%))))$
(%t11)                     - A
                              %106 %107 %108

オプション変数: igeowedge_flag

デフォルト値: false

ウェッジ積と外微分の振る舞いを制御します。 false (デフォルト)に設定された時、 微分形式の概念は 完全反対称共変テンソル場のそれに対応します。 trueに設定された時、 微分形式は容積要素の概念に一致します。

25.2.8 Exporting TeX expressions

itensorパッケージは テンソル式をTexにエクスポートするための限定サポートを提供します。 itensor式は関数コールとして現れるので、 いつもの Maxima texコマンドは 期待された出力を生成しません。 代わりにtentexコマンドを試すことができます。 これは、テンソル式を適切に添字が付けられたTeXオブジェクトに翻訳しようとします。

関数: tentex (expr)

以下の例のように、 tentex関数を使うには、 最初にtentexをロードしなければいけません:


(%i1) load("itensor");
(%o1)      /share/tensor/itensor.lisp
(%i2) load("tentex");
(%o2)       /share/tensor/tentex.lisp
(%i3) idummyx:m;
(%o3)                                  m
(%i4) ishow(icurvature([j,k,l],[i]))$
            m1       i           m1       i           i
(%t4)  ichr2    ichr2     - ichr2    ichr2     - ichr2
            j k      m1 l        j l      m1 k        j l,k

                                                      i
                                               + ichr2
                                                      j k,l
(%i5) tentex(%)$
$$\Gamma_{j\,k}^{m_1}\,\Gamma_{l\,m_1}^{i}-\Gamma_{j\,l}^{m_1}\,
 \Gamma_{k\,m_1}^{i}-\Gamma_{j\,l,k}^{i}+\Gamma_{j\,k,l}^{i}$$

コンパイルエラーに導かれるTeX式でのパーセント符号の出現を避けるための、 idummyx割り当ての使用に注意してください。

注意せよ: このバージョンのtentex関数は幾分実験的です。

25.2.9 Interfacing with ctensor

itensorパッケージは ctensorパッケージの文脈で実行することができる Maximaコードを生成する能力があります。 この仕事を実行する関数は ic_convertです。

関数: ic_convert (eqn)

itensor方程式 eqnctensor割り当て文に変換します。 添字付きオブジェクトが配列に変換される一方で、 ダミー添字上の暗黙の和は明示的にされます。

(配列下付き添字は添字付きオブジェクトの反変添字が続く共変の順です。) 添字付きオブジェクトの微分は、 微分添字で下に添えられた ct_coordsに対して取られる diffの名詞形に 置き換えられます。 Christoffel記号 ichr1ichr2は それぞれ、lcsmcsに翻訳されます。 もし metricconverttrueなら、 2つの共変(反変)添字を持つ計量はすべて lg (ug)にリネームされます。 更に、 自由添字すべての上で足されるdoループが導入されます。 なので、 ただ evするだけで 変換される割り当て分を評価することができます。 以下の例はこの関数の特長を例示します。

(%i1) load("itensor");
(%o1)      /share/tensor/itensor.lisp
(%i2) eqn:ishow(t([i,j],[k])=f([],[])*g([l,m],[])*a([],[m],j)
      *b([i],[l,k]))$
                             k        m   l k
(%t2)                       t    = f a   b    g
                             i j      ,j  i    l m
(%i3) ic_convert(eqn);
(%o3) for i thru dim do (for j thru dim do (
       for k thru dim do
        t        : f sum(sum(diff(a , ct_coords ) b
         i, j, k                   m           j   i, l, k

 g    , l, 1, dim), m, 1, dim)))
  l, m
(%i4) imetric(g);
(%o4)                                done
(%i5) metricconvert:true;
(%o5)                                true
(%i6) ic_convert(eqn);
(%o6) for i thru dim do (for j thru dim do (
       for k thru dim do
        t        : f sum(sum(diff(a , ct_coords ) b
         i, j, k                   m           j   i, l, k

 lg    , l, 1, dim), m, 1, dim)))
   l, m

25.2.10 Reserved words

以下の Maximaワードは itensorパッケージで内部的に使われているので、 再定義してはいけません:

  Keyword    Comments
  ------------------------------------------
  indices2() Internal version of indices()
  conti      Lists contravariant indices
  covi       Lists covariant indices of a indexed object
  deri       Lists derivative indices of an indexed object
  name       Returns the name of an indexed object
  concan
  irpmon
  lc0
  _lc2kdt0
  _lcprod
  _extlc

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26 ctensor


26.1 Introduction to ctensor

ctensorは、成分テンソル操作パッケージです。 ctensorパッケージを使うには、load("ctensor")をタイプしてください。 ctensorと対話的セッションを始めるには、csetup()をタイプしてください。 最初に、多様体の次元を指定するよう尋ねられます。 もし次元が、2, 3, 4のいずれかなら、 座標のリストがそれぞれ、[x,y], [x,y,z], [x,y,z,t]に設定されます。 これらの名前は、座標の新しいリストを(以下で記述する)変数ct_coords に 割り当てることで変えることができ、ユーザーは、これについて尋ねられます。 座標名が他のオブジェクト定義と衝突することを避けるように、注意が払われなければいけません。

次に、ユーザーは計量を直接、または順序位置(ordinal position)を指定してファイルから、入力します。 計量は行列lgに保存されます。 最後に、計量の逆元が計算され、 行列ugに保存されます。 すべての計算を冪級数で実行するオプションがあります。

サンプルプロトコルは、 例として、(Schwarzschild解に至る)Einsteinの真空方程式を導出する問題に適用される 静的な球対称計量(標準座標)に関して、以下のように開始されます。 ctensorの関数の多くは例のように標準計量に対して表示されます。

(%i1) load("ctensor");
(%o1)      /share/tensor/ctensor.mac
(%i2) csetup();
Enter the dimension of the coordinate system:
4;
Do you wish to change the coordinate names?
n;
Do you want to
1. Enter a new metric?

2. Enter a metric from a file?

3. Approximate a metric with a Taylor series?
1;

Is the matrix  1. Diagonal  2. Symmetric  3. Antisymmetric  4. General
Answer 1, 2, 3 or 4
1;
Row 1 Column 1:
a;
Row 2 Column 2:
x^2;
Row 3 Column 3:
x^2*sin(y)^2;
Row 4 Column 4:
-d;

Matrix entered.
Enter functional dependencies with the DEPENDS function or 'N' if none
depends([a,d],x);
Do you wish to see the metric?
y;
                          [ a  0       0        0  ]
                          [                        ]
                          [     2                  ]
                          [ 0  x       0        0  ]
                          [                        ]
                          [         2    2         ]
                          [ 0  0   x  sin (y)   0  ]
                          [                        ]
                          [ 0  0       0       - d ]
(%o2)                                done
(%i3) christof(mcs);
                                            a
                                             x
(%t3)                          mcs        = ---
                                  1, 1, 1   2 a

                                             1
(%t4)                           mcs        = -
                                   1, 2, 2   x

                                             1
(%t5)                           mcs        = -
                                   1, 3, 3   x

                                            d
                                             x
(%t6)                          mcs        = ---
                                  1, 4, 4   2 d

                                              x
(%t7)                          mcs        = - -
                                  2, 2, 1     a

                                           cos(y)
(%t8)                         mcs        = ------
                                 2, 3, 3   sin(y)

                                               2
                                          x sin (y)
(%t9)                      mcs        = - ---------
                              3, 3, 1         a

(%t10)                   mcs        = - cos(y) sin(y)
                            3, 3, 2

                                            d
                                             x
(%t11)                         mcs        = ---
                                  4, 4, 1   2 a
(%o11)                               done


26.2 Functions and Variables for ctensor

26.2.1 Initialization and setup

関数: csetup ()

パッケージを初期化し、ユーザーに計量を対話的に入力可能にする ctensor(成分テンソル)パッケージの関数 より詳細はctensorを参照してください。

関数: cmetric (dis)
関数: cmetric ()

計量の逆元を計算し、将来の計算のためパッケージを設定する ctensor(成分テンソル)パッケージの関数

もしcframe_flagfalseなら、 関数は逆計量ugを(ユーザー定義の)行列lgから計算します。 計量の行列式も計算され、変数gdetに保存されます。 更に、パッケージは計量が対角的か調べ、結果に従ってdiagmetricの値を設定します。 もしオプション引数disが渡されて、それがfalseでないなら、 ユーザーは計量の逆元を見るように促されます。

もしcframe_flagtrueなら、 関数はfri (逆標構行列)とlfg(標構計量)の値が定義されていると考えます。 これらから、標構行列frと逆標構計量ufgが計算されます。

関数: ct_coordsys (coordinate_system, extra_arg)
関数: ct_coordsys (coordinate_system)

あらかじめ定義された座標系と計量を設定します。 引数coordinate_systemは以下のシンボルのいずれかです:


 SYMBOL             Dim Coordinates     Description/comments
 ------------------------------------------------------------------
 cartesian2d           2  [x,y]             Cartesian 2D 座標系
 polar                 2  [r,phi]           極座標系
 elliptic              2  [u,v]             楕円座標系
 confocalelliptic      2  [u,v]             共焦点楕円座標
 bipolar               2  [u,v]             二極座標系
 parabolic             2  [u,v]             放物座標系
 cartesian3d           3  [x,y,z]           Cartesian 3D 座標系
 polarcylindrical      3  [r,theta,z]       円筒z極2D
 ellipticcylindrical   3  [u,v,z]           円筒z楕円2D
 confocalellipsoidal   3  [u,v,w]           共焦点楕円
 bipolarcylindrical    3  [u,v,z]           円筒z二極2D
 paraboliccylindrical  3  [u,v,z]           円筒z放物2D
 paraboloidal          3  [u,v,phi]         Paraboloidal coords.
 conical               3  [u,v,w]           円錐座標
 toroidal              3  [u,v,phi]         環状座標
 spherical             3  [r,theta,phi]     球座標系
 oblatespheroidal      3  [u,v,phi]         偏球座標系
 oblatespheroidalsqrt  3  [u,v,phi]
 prolatespheroidal     3  [u,v,phi]         長形球座標系
 prolatespheroidalsqrt 3  [u,v,phi]
 ellipsoidal           3  [r,theta,phi]     楕円体座標系
 cartesian4d           4  [x,y,z,t]         Cartesian 4D 座標系
 spherical4d           4  [r,theta,eta,phi] 球 4D 座標系
 exteriorschwarzschild 4  [t,r,theta,phi]   Schwarzschild 計量
 interiorschwarzschild 4  [t,z,u,v]         内部 Schwarzschild 計量
 kerr_newman           4  [t,r,theta,phi]   荷電軸対称計量

coordinate_systemは 座標変数を含むリストが続く変換関数のリストでもあり得ます。 例えば、 以下のように球計量を指定できます:


(%i1) load("ctensor");
(%o1)       /share/tensor/ctensor.mac
(%i2) ct_coordsys([r*cos(theta)*cos(phi),r*cos(theta)*sin(phi),
      r*sin(theta),[r,theta,phi]]);
(%o2)                                done
(%i3) lg:trigsimp(lg);
                           [ 1  0         0        ]
                           [                       ]
                           [     2                 ]
(%o3)                      [ 0  r         0        ]
                           [                       ]
                           [         2    2        ]
                           [ 0  0   r  cos (theta) ]
(%i4) ct_coords;
(%o4)                           [r, theta, phi]
(%i5) dim;
(%o5)                                  3

cframe_flagtrueの時 変換関数も使うことができます:


(%i1) load("ctensor");
(%o1)       /share/tensor/ctensor.mac
(%i2) cframe_flag:true;
(%o2)                                true
(%i3) ct_coordsys([r*cos(theta)*cos(phi),r*cos(theta)*sin(phi),
      r*sin(theta),[r,theta,phi]]);
(%o3)                                done
(%i4) fri;
(%o4)
 [cos(phi)cos(theta) -cos(phi) r sin(theta) -sin(phi) r cos(theta)]
 [                                                                ]
 [sin(phi)cos(theta) -sin(phi) r sin(theta)  cos(phi) r cos(theta)]
 [                                                                ]
 [    sin(theta)           r cos(theta)                0          ]

(%i5) cmetric();
(%o5)                                false
(%i6) lg:trigsimp(lg);
                           [ 1  0         0        ]
                           [                       ]
                           [     2                 ]
(%o6)                      [ 0  r         0        ]
                           [                       ]
                           [         2    2        ]
                           [ 0  0   r  cos (theta) ]

オプションの引数 extra_argは以下のいずれかです:

cylindricalct_coordsysに追加の極座標を結びつけるように言います。

minkowskict_coordsysに 負の計量符号を持つ追加の座標を結びつけるように言います。

allct_coordsysに 計量を設定した後、 cmetricchristof(false)をコールするように言います。

もしグローバル変数 verbosetrueに設定されているなら、 ct_coordsysは、 cframe_flagの値に依存して、 dim, ct_coordsと、 lglfgのいずれかと friの値を表示します。

関数: init_ctensor ()

ctensorパッケージを初期化します。

init_ctensor関数はctensorパッケージを再初期化します。 それはctensorが使う配列、行列すべてを削除し、 フラグすべてをリセットし、 dimを4にリセットし、 標構計量を Lorentz標構にリセットします。

26.2.2 The tensors of curved space

ctensorパッケージの 主な目的は曲がった空間(時間)のテンソル、 最も顕著には一般相対性理論で使われるテンソルを計算することです。

計量基底が使われる時、 ctensorは以下のテンソルを計算できます:


 lg  -- ug
   \      \
    lcs -- mcs -- ric -- uric
              \      \       \
               \      tracer - ein -- lein
                \
                 riem -- lriem -- weyl
                     \
                      uriem


ctensorは動標構を使って機能することもできます。 cframe_flagtrueに設定されている時、 以下のテンソルを計算できます:


 lfg -- ufg
     \
 fri -- fr -- lcs -- mcs -- lriem -- ric -- uric
      \                       |  \      \       \
       lg -- ug               |   weyl   tracer - ein -- lein
                              |\
                              | riem
                              |
                              \uriem

関数: christof (dis)

ctensor (成分テンソル)パッケージの関数。 各種Christoffel記号を計算します。 引数 disは どの結果をすぐに表示するか決めます。 第一種と第二種Christoffel記号は それぞれ配列 lcs[i,j,k]mcs[i,j,k]に格納され、 最初の2つの添字に対して対称と定義されます。 もし christofの引数が lcsmcsなら それぞれ、lcs[i,j,k]mcs[i,j,k]の固有の非零値が 表示されます。 もし引数が allなら、 lcs[i,j,k]mcs[i,j,k]の固有の非零値が表示されます。 もし引数が falseなら、 要素の表示はされません。 配列要素 mcs[i,j,k]は 最後の添字が反変であるような方法で定義されます。

関数: ricci (dis)

ctensor (成分テンソル)パッケージの関数。 ricciは Ricciテンソルの共変(対称)成分 ric[i,j]を計算します。 もし引数 distrueなら、 非零成分が表示されます。

関数: uricci (dis)

この関数は最初にRicciテンソルの共変成分 ric[i,j]を計算します。 そして、混合 Ricciテンソルが反変計量テンソルを使って計算されます。 もし引数 disの値が trueなら これらの(添字 iは共変で、添字 jは反変の)混合成分 uric[i,j] は直接表示されます。 そうでないなら、 ricci(false)は 結果を表示することなく、単に配列 uric[i,j]の要素を計算します。

関数: scurvature ()

与えられた計量を持つ Riemannian多様体の (Ricciテンソルを縮約することで得られる)スカラ曲率を返します。

関数: einstein (dis)

ctensor (成分テンソル)パッケージの関数。 einsteinは、 (関数 christofricciを使って) Christoffel記号と Ricciテンソルを得られた後、 混合 Einsteinテンソルを計算します。 もし引数 distrueなら、 混合 Einsteinテンソル ein[i,j]の非零値が表示されます。 ここで jは反変添字です。 変数 rateinsteinは これらの成分上の有理整理をもたらします。 もし ratfactrueなら、 成分は因数分解もされます。

関数: leinstein (dis)

共変 Einsteinテンソル。 leinsteinは 配列 leinに共変 Einsteinテンソルの値を格納します。 共変 Einsteinテンソルは、 計量テンソルを掛けることで 混合 Einsteinテンソル einから計算されます。 もし引数 distrueなら、 共変 Einsteinテンソルの非零値が表示されます。

関数: riemann (dis)

ctensor (成分テンソル)パッケージの関数。 riemannは 与えられた計量と対応するChristoffel記号から Riemann曲率テンソルを計算します。 以下の添字慣例が使われます:

                l      _l       _l       _l   _m    _l   _m
 R[i,j,k,l] =  R    = |      - |      + |    |   - |    |
                ijk     ij,k     ik,j     mk   ij    mj   ik

この表記法は itensorパッケージとその icurvature関数で使われる表記法と 一致しています。 もしオプション引数 distrueなら、 固有の非零成分 riem[i,j,k,l]が表示されます。 Einsteinテンソルと同様に ユーザーが設定する様々なスイッチが Riemannテンソルの成分の整理を制御します。 もし ratriemanntrueなら、 有理整理がされます。 もし ratfactrueなら、 成分のそれぞれは因数分解もされます。

もし変数 cframe_flagfalseなら、 Riemannテンソルは Christoffel記号から直接計算されます。 もし cframe_flagtrueなら、 共変 Riemannテンソルは 標構場係数から最初に計算されます。

関数: lriemann (dis)

共変 Riemannテンソル (lriem[]).

配列 lriemとして 共変 Riemannテンソルを計算します。 もし引数 distrueなら、 固有の非零値が表示されます。

もし変数 cframe_flagtrueなら、 共変 Riemannテンソルは 標構場係数から直接計算されます。 そうでないなら、 (3,1) Riemannテンソルが最初に計算されます。

添字順序の情報は riemannを参照してください。

関数: uriemann (dis)

配列要素 uriem[i,j,k,l]として Riemann曲率テンソルの反変成分を計算します。 もし distrueなら、これらが表示されます。

関数: rinvariant ()

テンソル

lriem[i,j,k,l]*uriem[i,j,k,l].

を縮約することで得られるKretschmann不変量 (kinvariant)を形成します。

このオブジェクトは非常に大きくなるかもしれないので、 自動的には整理されません。

関数: weyl (dis)

Weylの共形テンソルを計算します。 もし引数 distrueなら、 非零成分 weyl[i,j,k,l]がユーザーに表示されます。 そうでないなら、これらの成分は 単に計算され、格納されます。 もしスイッチ ratweyltrueに設定されているなら、 成分は有理整理されます; もし ratfactrueなら、 結果は因数分解もされます。

26.2.3 Taylor series expansion

ctensorパッケージは 結果が Taylor級数近似であると仮定することで、結果を切り詰める機能を持ちます。 この振る舞いは ctayswitch変数で制御されます; trueに設定されている時、 結果を整理する際に ctensorは内部的に関数 ctaylorを利用します。

以下の ctensor関数が ctaylor関数を呼び出します:


    Function     Comments
    ---------------------------------
    christof()   For mcs only
    ricci()
    uricci()
    einstein()
    riemann()
    weyl()
    checkdiv()
関数: ctaylor ()

ctaylor関数は、 taylorを使ってその後ratdisrepをコールすることで 引数をTaylor級数に変換することで、 引数を切り詰めます。 これは 展開変数 ctayvarに関してより高い項を落とす合わせ効果を持ちます。 落とす項の次数はctaypovで定義されます; 級数展開が実行される点は ctayptで指定されます。

例として、 Minkowski計量の置換である簡単な計量を考えます。 追加の制約なしでは、 対角計量でさえ はるかに複雑すぎるEinsteinテンソルの式を生成します:


(%i1) load("ctensor");
(%o1)       /share/tensor/ctensor.mac
(%i2) ratfac:true;
(%o2)                                true
(%i3) derivabbrev:true;
(%o3)                                true
(%i4) ct_coords:[t,r,theta,phi];
(%o4)                         [t, r, theta, phi]
(%i5) lg:matrix([-1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,0,r^2,0],
                [0,0,0,r^2*sin(theta)^2]);
                        [ - 1  0  0         0        ]
                        [                            ]
                        [  0   1  0         0        ]
                        [                            ]
(%o5)                   [          2                 ]
                        [  0   0  r         0        ]
                        [                            ]
                        [              2    2        ]
                        [  0   0  0   r  sin (theta) ]
(%i6) h:matrix([h11,0,0,0],[0,h22,0,0],[0,0,h33,0],[0,0,0,h44]);
                            [ h11   0    0    0  ]
                            [                    ]
                            [  0   h22   0    0  ]
(%o6)                       [                    ]
                            [  0    0   h33   0  ]
                            [                    ]
                            [  0    0    0   h44 ]
(%i7) depends(l,r);
(%o7)                               [l(r)]
(%i8) lg:lg+l*h;
      [ h11 l - 1      0          0                 0            ]
      [                                                          ]
      [     0      h22 l + 1      0                 0            ]
      [                                                          ]
(%o8) [                        2                                 ]
      [     0          0      r  + h33 l            0            ]
      [                                                          ]
      [                                    2    2                ]
      [     0          0          0       r  sin (theta) + h44 l ]
(%i9) cmetric(false);
(%o9)                                done
(%i10) einstein(false);
(%o10)                               done
(%i11) ntermst(ein);
[[1, 1], 62]
[[1, 2], 0]
[[1, 3], 0]
[[1, 4], 0]
[[2, 1], 0]
[[2, 2], 24]
[[2, 3], 0]
[[2, 4], 0]
[[3, 1], 0]
[[3, 2], 0]
[[3, 3], 46]
[[3, 4], 0]
[[4, 1], 0]
[[4, 2], 0]
[[4, 3], 0]
[[4, 4], 46]
(%o12)                               done

しかし、もしこの例を 変数 lに対して線形という近似として 再研鑽するなら、 もっと簡潔な式を得ます:


(%i14) ctayswitch:true;
(%o14)                               true
(%i15) ctayvar:l;
(%o15)                                 l
(%i16) ctaypov:1;
(%o16)                                 1
(%i17) ctaypt:0;
(%o17)                                 0
(%i18) christof(false);
(%o18)                               done
(%i19) ricci(false);
(%o19)                               done
(%i20) einstein(false);
(%o20)                               done
(%i21) ntermst(ein);
[[1, 1], 6]
[[1, 2], 0]
[[1, 3], 0]
[[1, 4], 0]
[[2, 1], 0]
[[2, 2], 13]
[[2, 3], 2]
[[2, 4], 0]
[[3, 1], 0]
[[3, 2], 2]
[[3, 3], 9]
[[3, 4], 0]
[[4, 1], 0]
[[4, 2], 0]
[[4, 3], 0]
[[4, 4], 9]
(%o21)                               done
(%i22) ratsimp(ein[1,1]);
                         2      2  4               2     2
(%o22) - (((h11 h22 - h11 ) (l )  r  - 2 h33 l    r ) sin (theta)
                              r               r r

                            2               2      4    2
              - 2 h44 l    r  - h33 h44 (l ) )/(4 r  sin (theta))
                       r r                r



この能力は 例えば、 重力源から遠く、弱い場極限で取り組む時に 役に立つかもしれません。

26.2.4 Frame fields

変数 cframe_flagが trueに設定している時、 ctensorパッケージは 動標構(moving frame)を使って計算を実行します。

関数: frame_bracket (fr, fri, diagframe)

標構(frame)ブラケット (fb[]).

以下の定義に従って標構ブラケットを計算します:

   c          c         c        d     e
ifb   = ( ifri    - ifri    ) ifr   ifr
   ab         d,e       e,d      a     b

26.2.5 Algebraic classification

ctensorの(2004年11月時点で)新しい特長は 4次元時空計量のPetrov分類を計算する能力です。 この機能のデモンストレーションは、 ファイル share/tensor/petrov.dem参照してください。

関数: nptetrad ()

Newman-Penroseヌルテトラド(null tetrad) (np)と上付き添字対応物 (npi)を計算します。 例えば、 petrovを参照してください。

ヌルテトラドは 計量符号 (-,+,+,+)を持つ4次元直交標構計量が使われいるという仮定の上で 構成されます。 ヌルテトラドの成分は、 以下のように、 逆標構行列に関係します:


np  = (fri  + fri ) / sqrt(2)
  1       1      2

np  = (fri  - fri ) / sqrt(2)
  2       1      2

np  = (fri  + %i fri ) / sqrt(2)
  3       3         4

np  = (fri  - %i fri ) / sqrt(2)
  4       3         4

関数: psi (dis)

5つの Newman-Penrose係数 psi[0]...psi[4]を計算します。 もし distrueに設定されているなら、 係数が表示されます。 例は petrovを参照してください。

これらの係数は 座標基底に関して、Weylテンソルから計算されます。 もし標構基底が使われるなら、 最初にWeylテンソルが座標基底に変換されます。 座標基底は計算に関して高価な手続きであり得ます。 この理由で、 いくつかの場合、 Weylテンソルを計算する前に まず座標基底を使うことはより都合がいいかも知れません。 しかし、 Newman-Penroseヌルテトラドを構成することは標構基底を要求することに注意してください。 それ故に、 重要な一連の計算は、標構基底で始めることができます。 標構基底は、後で (cmetricが自動的に計算する) lgugを計算するのに使われます。 この時点で、 Christoffel記号を計算し始める前に cframe_flagを falseに設定することで 座標基底に戻ることができます。 後の段階で標構基底に変えることは、 標構基底で計算したいくつか、座標基底でのいくつかと 2つを識別する方法がないまま、テンソルの混ざった状態で終わるかもしれないので、 矛盾する結果をもたらすかもしれません。

関数: petrov ()

psi[0]...psi[4]で特徴付けられる 計量のPetrov分類を計算します。

例えば、以下は Kerr計量の Petrov分類を得る方法を例示します:

(%i1) load("ctensor");
(%o1)       /share/tensor/ctensor.mac
(%i2) (cframe_flag:true,gcd:spmod,ctrgsimp:true,ratfac:true);
(%o2)                                true
(%i3) ct_coordsys(exteriorschwarzschild,all);
(%o3)                                done
(%i4) ug:invert(lg)$
(%i5) weyl(false);
(%o5)                                done
(%i6) nptetrad(true);
(%t6) np =

[ sqrt(r - 2 m)           sqrt(r)                                 ]
[---------------   ---------------------    0            0        ]
[sqrt(2) sqrt(r)   sqrt(2) sqrt(r - 2 m)                          ]
[                                                                 ]
[ sqrt(r - 2 m)            sqrt(r)                                ]
[---------------  - ---------------------   0            0        ]
[sqrt(2) sqrt(r)    sqrt(2) sqrt(r - 2 m)                         ]
[                                                                 ]
[                                          r      %i r sin(theta) ]
[       0                    0          -------   --------------- ]
[                                       sqrt(2)       sqrt(2)     ]
[                                                                 ]
[                                          r       %i r sin(theta)]
[       0                    0          -------  - ---------------]
[                                       sqrt(2)        sqrt(2)    ]

                             sqrt(r)         sqrt(r - 2 m)
(%t7) npi = matrix([- ---------------------,---------------, 0, 0],
                      sqrt(2) sqrt(r - 2 m) sqrt(2) sqrt(r)

          sqrt(r)            sqrt(r - 2 m)
[- ---------------------, - ---------------, 0, 0],
   sqrt(2) sqrt(r - 2 m)    sqrt(2) sqrt(r)

           1               %i
[0, 0, ---------, --------------------],
       sqrt(2) r  sqrt(2) r sin(theta)

           1                 %i
[0, 0, ---------, - --------------------])
       sqrt(2) r    sqrt(2) r sin(theta)

(%o7)                                done
(%i7) psi(true);
(%t8)                              psi  = 0
                                      0

(%t9)                              psi  = 0
                                      1

                                          m
(%t10)                             psi  = --
                                      2    3
                                          r

(%t11)                             psi  = 0
                                      3

(%t12)                             psi  = 0
                                      4
(%o12)                               done
(%i12) petrov();
(%o12)                                 D

Petrov分類関数は以下の文献で発表されたアルゴリズムに基づいています。

"Classifying geometries in general relativity: III Classification in practice" by Pollney, Skea, and d’Inverno, Class. Quant. Grav. 17 2885-2902 (2000).

いくつかの簡単なテストケースを除いて、 2004年12月19日時点、実装はテストされていなく、 エラーを含みそうです。

26.2.6 Torsion and nonmetricity

ctensorは ねじれ係数と非計量性係数を計算し、接続係数内に含める能力を持ちます。

ねじれ係数はゆーざーが供給するテンソル trから計算されます。 trは階数 (2,1)テンソルでなければいけません。 これから、 ねじれ係数 ktは以下の公式に従って計算されます:


              m          m      m
       - g  tr   - g   tr   - tr   g
          im  kj    jm   ki     ij  km
kt   = -------------------------------
  ijk                 2


  k     km
kt   = g   kt
  ij         ijm

混合添字テンソルだけが計算され、配列 ktに格納されることに注意してください。

非計量性係数はユーザーが供給する非計量性ベクトル nmから計算されます。 これから、 非計量性係数 nmcは以下のように計算されます:


             k    k        km
       -nm  D  - D  nm  + g   nm  g
   k      i  j    i   j         m  ij
nmc  = ------------------------------
   ij                2

ここで、DはKroneckerのデルタを表します。

ctorsion_flagtrueに設定されている時、 ktの値が christofで計算された 混合添字付き接続係数から引かれ、 mcsに格納されます。 同様に、もし cnonmet_flagtrueに設定されているなら、 nmcの値が 混合添字付き接続係数から引かれます。

もし必要なら、 christofは、 ktnmを計算するために 関数 contortionnonmetricityをコールします。

関数: contortion (tr)

ねじれテンソル trから(2,1)コントーション(contortion)係数を計算します。

関数: nonmetricity (nm)

非計量性ベクトル nmから(2,1)非計量性係数を計算します。

26.2.7 Miscellaneous features

関数: ctransform (M)

任意の平方対称行列 M上で座標変換を実行する ctensor (成分テンソル)パッケージの関数。 ユーザーは変換を定義する函数を入力しなければいけません。 (以前transformと呼ばれていました。)

関数: findde (A, n)

n次元の平方配列 A要素に対応する 独自の(unique)微分方程式(式)のリストを返します。 現在、 nは2か3を指定できます deindexは これらの独自の微分方程式に従う Aの添字を含む グローバルリストです。 2次元配列であるEinsteinテンソル (ein)に関して、 もし以下の例で計量に関して計算するなら、 finddeは以下の独立微分方程式を与えます:

(%i1) load("ctensor");
(%o1)       /share/tensor/ctensor.mac
(%i2) derivabbrev:true;
(%o2)                                true
(%i3) dim:4;
(%o3)                                  4
(%i4) lg:matrix([a, 0, 0, 0], [ 0, x^2, 0, 0],
                              [0, 0, x^2*sin(y)^2, 0], [0,0,0,-d]);
                          [ a  0       0        0  ]
                          [                        ]
                          [     2                  ]
                          [ 0  x       0        0  ]
(%o4)                     [                        ]
                          [         2    2         ]
                          [ 0  0   x  sin (y)   0  ]
                          [                        ]
                          [ 0  0       0       - d ]
(%i5) depends([a,d],x);
(%o5)                            [a(x), d(x)]
(%i6) ct_coords:[x,y,z,t];
(%o6)                            [x, y, z, t]
(%i7) cmetric();
(%o7)                                done
(%i8) einstein(false);
(%o8)                                done
(%i9) findde(ein,2);
                                            2
(%o9) [d  x - a d + d, 2 a d d    x - a (d )  x - a  d d  x
        x                     x x         x        x    x

                                              2          2
                          + 2 a d d   - 2 a  d , a  x + a  - a]
                                   x       x      x
(%i10) deindex;
(%o10)                     [[1, 1], [2, 2], [4, 4]]
関数: cograd ()

スカラ関数の 共変勾配を計算します。 contragradが以下で例示する例のように ユーザーは対応するベクトル名を選べます。

関数: contragrad ()

スカラ関数の反変勾配を計算します。 Computes the contravariant gradient of a scalar function allowing Schwarzschild計量に関する以下の例が例示するように ユーザーは対応するベクトル名を選べます:

(%i1) load("ctensor");
(%o1)       /share/tensor/ctensor.mac
(%i2) derivabbrev:true;
(%o2)                                true
(%i3) ct_coordsys(exteriorschwarzschild,all);
(%o3)                                done
(%i4) depends(f,r);
(%o4)                               [f(r)]
(%i5) cograd(f,g1);
(%o5)                                done
(%i6) listarray(g1);
(%o6)                            [0, f , 0, 0]
                                      r
(%i7) contragrad(f,g2);
(%o7)                                done
(%i8) listarray(g2);
                               f  r - 2 f  m
                                r        r
(%o8)                      [0, -------------, 0, 0]
                                     r
関数: dscalar ()

依存性が関数に宣言されるとすぐ、 スカラ関数のテンソルd’Alembert演算子を計算します。 例えば:

(%i1) load("ctensor");
(%o1)       /share/tensor/ctensor.mac
(%i2) derivabbrev:true;
(%o2)                                true
(%i3) ct_coordsys(exteriorschwarzschild,all);
(%o3)                                done
(%i4) depends(p,r);
(%o4)                               [p(r)]
(%i5) factor(dscalar(p));
                          2
                    p    r  - 2 m p    r + 2 p  r - 2 m p
                     r r           r r        r          r
(%o5)               --------------------------------------
                                       2
                                      r
関数: checkdiv ()

ベクトル場(発散)の対応するn個の成分を印字することで (最初の添字が共変でなければいけない)混合二階テンソルの共変発散を計算します。 ここでn = dimです。 もし関数の引数が gなら、 Einsteinテンソルの発散が形成され、零にならなければいけません。 加えて、発散(ベクトル)は 配列名 divを与えられます。

関数: cgeodesic (dis)

ctensor (成分テンソル)パッケージの関数。 cgeodesicは 与えられた計量での運動の測地方程式を計算します。 それらは配列 geod[i]に格納されます。 もし引数 distrueなら、 これらの方程式が表示されます。

関数: bdvac (f)

Brans- Dicke重力理論の 真空場の方程式の 共変成分を生成します。 スカラ場は引数 fで指定されます。 fは、 例えば、'p(x)のように、 関数依存性を持つ(クォートされた)関数名でなければいけません。

二階共変場テンソルの成分は配列 bdで表されます。

関数: invariant1 ()

R^2の不変密度に関する 混合Euler- Lagrangeテンソル(場の方程式)を生成します。 場の方程式は inv1と名付けられた配列の成分です。

関数: invariant2 ()

*** NOT YET IMPLEMENTED ***

ric[i,j]*uriem[i,j]の不変密度に関する 混合Euler- Lagrangeテンソル(場の方程式)を生成します。 場の方程式は inv2と名付けられた配列の成分です。

関数: bimetric ()

*** NOT YET IMPLEMENTED ***

Rosenの二計量(bimetric)理論の場の方程式を生成します。 場の方程式は rosenと名付けられた配列の成分です。

26.2.8 Utility functions

関数: diagmatrixp (M)

もし Mが対角行列か対角 (2D) 配列なら trueを返します。

関数: symmetricp (M)

もし Mが対称行列か対称 (2D) 配列なら trueを返します。

関数: ntermst (f)

ユーザーに 二重に下付き添字テンソル(配列) fの「サイズ」のquick pictureを与えます。 二番目の要素が 一番目の要素が指定する成分のNTERMSに対応する2つの要素のリストを印字します。 この方法で、 非零式をすばやく見つけて整理を試みることが可能です。

関数: cdisplay (ten)

多次元配列で表されるように、 テンソル tenの要素すべてを表示します。 他のタイプの変数はもちろん、 階数0と1のテンソルが ldisplayを使ったように表示されます。 階数2のテンソルは 2次元行列として表示され、 より高い階数のテンソルは2次元行列のリストとして表示されます。 例えば、 Schwarzschild計量のRiemannテンソルは以下のように見ることができます:

(%i1) load("ctensor");
(%o1)       /share/tensor/ctensor.mac
(%i2) ratfac:true;
(%o2)                                true
(%i3) ct_coordsys(exteriorschwarzschild,all);
(%o3)                                done
(%i4) riemann(false);
(%o4)                                done
(%i5) cdisplay(riem);
          [ 0               0                   0           0     ]
          [                                                       ]
          [                              2                        ]
          [      3 m (r - 2 m)   m    2 m                         ]
          [ 0  - ------------- + -- - ----      0           0     ]
          [            4          3     4                         ]
          [           r          r     r                          ]
          [                                                       ]
riem    = [                                m (r - 2 m)            ]
    1, 1  [ 0               0              -----------      0     ]
          [                                     4                 ]
          [                                    r                  ]
          [                                                       ]
          [                                           m (r - 2 m) ]
          [ 0               0                   0     ----------- ]
          [                                                4      ]
          [                                               r       ]

                                [    2 m (r - 2 m)       ]
                                [ 0  -------------  0  0 ]
                                [          4             ]
                                [         r              ]
                     riem     = [                        ]
                         1, 2   [ 0        0        0  0 ]
                                [                        ]
                                [ 0        0        0  0 ]
                                [                        ]
                                [ 0        0        0  0 ]

                                [         m (r - 2 m)    ]
                                [ 0  0  - -----------  0 ]
                                [              4         ]
                                [             r          ]
                     riem     = [                        ]
                         1, 3   [ 0  0        0        0 ]
                                [                        ]
                                [ 0  0        0        0 ]
                                [                        ]
                                [ 0  0        0        0 ]

                                [            m (r - 2 m) ]
                                [ 0  0  0  - ----------- ]
                                [                 4      ]
                                [                r       ]
                     riem     = [                        ]
                         1, 4   [ 0  0  0        0       ]
                                [                        ]
                                [ 0  0  0        0       ]
                                [                        ]
                                [ 0  0  0        0       ]

                               [       0         0  0  0 ]
                               [                         ]
                               [       2 m               ]
                               [ - ------------  0  0  0 ]
                    riem     = [    2                    ]
                        2, 1   [   r  (r - 2 m)          ]
                               [                         ]
                               [       0         0  0  0 ]
                               [                         ]
                               [       0         0  0  0 ]

             [     2 m                                         ]
             [ ------------  0        0               0        ]
             [  2                                              ]
             [ r  (r - 2 m)                                    ]
             [                                                 ]
             [      0        0        0               0        ]
             [                                                 ]
  riem     = [                         m                       ]
      2, 2   [      0        0  - ------------        0        ]
             [                     2                           ]
             [                    r  (r - 2 m)                 ]
             [                                                 ]
             [                                         m       ]
             [      0        0        0         - ------------ ]
             [                                     2           ]
             [                                    r  (r - 2 m) ]

                                [ 0  0       0        0 ]
                                [                       ]
                                [            m          ]
                                [ 0  0  ------------  0 ]
                     riem     = [        2              ]
                         2, 3   [       r  (r - 2 m)    ]
                                [                       ]
                                [ 0  0       0        0 ]
                                [                       ]
                                [ 0  0       0        0 ]

                                [ 0  0  0       0       ]
                                [                       ]
                                [               m       ]
                                [ 0  0  0  ------------ ]
                     riem     = [           2           ]
                         2, 4   [          r  (r - 2 m) ]
                                [                       ]
                                [ 0  0  0       0       ]
                                [                       ]
                                [ 0  0  0       0       ]

                                      [ 0  0  0  0 ]
                                      [            ]
                                      [ 0  0  0  0 ]
                                      [            ]
                           riem     = [ m          ]
                               3, 1   [ -  0  0  0 ]
                                      [ r          ]
                                      [            ]
                                      [ 0  0  0  0 ]

                                      [ 0  0  0  0 ]
                                      [            ]
                                      [ 0  0  0  0 ]
                                      [            ]
                           riem     = [    m       ]
                               3, 2   [ 0  -  0  0 ]
                                      [    r       ]
                                      [            ]
                                      [ 0  0  0  0 ]

                               [   m                      ]
                               [ - -   0   0       0      ]
                               [   r                      ]
                               [                          ]
                               [        m                 ]
                               [  0   - -  0       0      ]
                    riem     = [        r                 ]
                        3, 3   [                          ]
                               [  0    0   0       0      ]
                               [                          ]
                               [              2 m - r     ]
                               [  0    0   0  ------- + 1 ]
                               [                 r        ]

                                    [ 0  0  0    0   ]
                                    [                ]
                                    [ 0  0  0    0   ]
                                    [                ]
                         riem     = [            2 m ]
                             3, 4   [ 0  0  0  - --- ]
                                    [             r  ]
                                    [                ]
                                    [ 0  0  0    0   ]

                                [       0        0  0  0 ]
                                [                        ]
                                [       0        0  0  0 ]
                                [                        ]
                     riem     = [       0        0  0  0 ]
                         4, 1   [                        ]
                                [      2                 ]
                                [ m sin (theta)          ]
                                [ -------------  0  0  0 ]
                                [       r                ]

                                [ 0        0        0  0 ]
                                [                        ]
                                [ 0        0        0  0 ]
                                [                        ]
                     riem     = [ 0        0        0  0 ]
                         4, 2   [                        ]
                                [         2              ]
                                [    m sin (theta)       ]
                                [ 0  -------------  0  0 ]
                                [          r             ]

                              [ 0  0          0          0 ]
                              [                            ]
                              [ 0  0          0          0 ]
                              [                            ]
                   riem     = [ 0  0          0          0 ]
                       4, 3   [                            ]
                              [                2           ]
                              [         2 m sin (theta)    ]
                              [ 0  0  - ---------------  0 ]
                              [                r           ]

           [        2                                             ]
           [   m sin (theta)                                      ]
           [ - -------------         0                0         0 ]
           [         r                                            ]
           [                                                      ]
           [                         2                            ]
           [                    m sin (theta)                     ]
riem     = [        0         - -------------         0         0 ]
    4, 4   [                          r                           ]
           [                                                      ]
           [                                          2           ]
           [                                   2 m sin (theta)    ]
           [        0                0         ---------------  0 ]
           [                                          r           ]
           [                                                      ]
           [        0                0                0         0 ]

(%o5)                                done

関数: deleten (L, n)

n番目の要素を削除したLから成る新しいリストを返します。

26.2.9 Variables used by ctensor

オプション変数: dim

デフォルト値: 4

ctensor (成分テンソル)パッケージのオプション。 dimは デフォルト4の多様体の次元です。 コマンド dim: nは 次元を任意の別の値 nに再設定します。

オプション変数: diagmetric

デフォルト値: false

ctensor (成分テンソル)パッケージのオプション。 もし diagmetrictrueなら、 特殊なルーチンが 計量の対角性を考慮して (計量テンソルを明示的に含む)幾何的オブジェクトすべてを 計算します。 もちろん、実行時間短縮になります。 注意: もし対角計量が指定されたら、 csetupは自動的にこのオプションを設定します。

オプション変数: ctrgsimp

テンソルを計算する時、三角関数整理を使うようにします。 現在、 ctrgsimpは 動標構を含む計算だけに影響します。

オプション変数: cframe_flag

計算を ホロノミック(holonomic)計量と対比して動標構に関係して実行するようにします。 標構は逆標構配列 friと標構計量 lfgで定義されます。 Cartesian標構を使う計算に関して、 lfgは適切な次元の単位行列でなければいけません; Lorentz標構での計算に関して、 lfgは適切な符号を持たなければいけません。

オプション変数: ctorsion_flag

コントーションテンソルが 接続係数の計算に含まれるようにします。 コントーションテンソル自体は ユーザーが提供するテンソル trから contortionによって計算されます。

オプション変数: cnonmet_flag

非計量性係数が 接続係数の計算に含まれるようにします。 コントーションテンソルは ユーザーが提供する非計量性ベクトル nmから 関数 nonmetricityによって計算されます。

オプション変数: ctayswitch

もし trueに設定されているなら、 いくつかの ctensor計算が Taylor級数展開を使って実行されるようにします。 現在、 christof, ricci, uricci, einstein, weylがこの設定を考慮します。

オプション変数: ctayvar

ctayswitchtrueに設定されているなら Taylor級数展開で使われる変数。

オプション変数: ctaypov

ctayswitchtrueに設定されている時 Taylor級数展開で使われる最大べき数

オプション変数: ctaypt

ctayswitchtrueに設定されている時 Taylor級数展開が実行される点。

システム変数: gdet

計量テンソル lgの行列式。 cframe_flagfalseに設定されている時、 cmetricによって計算されます。

オプション変数: ratchristof

christofが有理整理を適用するようにします。

オプション変数: rateinstein

デフォルト値: true

もし trueなら、 Einsteinテンソルの非零成分上で 有理整理が実行されます; もし ratfactrueなら、 成分は因数分解もされます。

オプション変数: ratriemann

デフォルト値: true

Riemannテンソルの整理を制御するスイッチの1つです; もし trueなら、 有理整理がされます; もし ratfactrueなら、 成分それぞれは因数分解もされます。

オプション変数: ratweyl

デフォルト値: true

もし trueなら、 このスイッチは, weyl関数が Weylテンソルの値に有理整理を適用するようにします。 もしratfactrueなら、 成分は因数分解もされます。

変数: lfg

共変標構計量。 デフォルトでは、 符号 (+,+,+,-)を持つ4次元Lorentz標構に初期化されます。 cframe_flagtrueの時使われます。

変数: ufg

逆標構計量。 cframe_flagtrueに設定されているなら、 cmetricがコールされた時 lfgから計算されます。

変数: riem

(3,1) Riemannテンソル。 関数 riemannが呼び出された時計算されます。 添字順序についての情報については、 riemannの記述を参照してください。

もし cframe_flagtrueなら、 riemは 共変Riemannテンソル lriemから計算されます。

変数: lriem

共変Riemannテンソル。 lriemannが計算します。

変数: uriem

反変Riemannテンソル。

変数: ric

混合Ricciテンソル。 ricciが計算します。

変数: uric

反変Ricciテンソル。 ricciが計算します。

変数: lg

計量テンソル。 このテンソルは 他の計算が実行される前に (dim掛け dim行列として)指定されなければいけません。

変数: ug

計量テンソルの逆元。 cmetricが計算します。

変数: weyl

Weylテンソル。 weylが計算します。

変数: fb

frame_bracketによって計算される、 標構ブラケット係数。

変数: kinvariant

Kretchmann不変量。 rinvariantが計算します。

変数: np

Newman-Penroseヌルテトラド。 nptetradが計算します。

変数: npi

上付き添字 Newman-Penroseヌルテトラド。 nptetradが計算します。 ug.npとして定義されます。 積 np.transpose(npi)は定数です:

(%i39) trigsimp(np.transpose(npi));
                              [  0   - 1  0  0 ]
                              [                ]
                              [ - 1   0   0  0 ]
(%o39)                        [                ]
                              [  0    0   0  1 ]
                              [                ]
                              [  0    0   1  0 ]
変数: tr

ユーザーが提供するねじれを表す階数3のテンソル contortionが使います。

変数: kt

コントーションテンソル。 contortiontrから計算します。

変数: nm

ユーザーが提供する非計量性ベクトル。 nonmetricityが使います。

変数: nmc

nonmetricitynmから計算する 非計量性係数。

システム変数: tensorkill

テンソルパッケージが初期化されたかを示す変数。 csetupが設定し使います。 init_ctensorが再設定します。

オプション変数: ct_coords

デフォルト値: []

ctensor (成分テンソル)パッケージのオプション。 ct_coordsは座標のリストを含みます。 関数 csetupがコールされる時通常定義される一方、 割り当て ct_coords: [j1, j2, ..., jn]で座標を再定義できます。 ここで、jは新しい座標名です。 csetupも参照してください。

26.2.10 Reserved names

ctensorパッケージによって 以下の名前が内部的に使われます。 なので再定義してはいけません:

  Name         Description
  ---------------------------------------------------------------------
  _lg()        Evaluates to lfg if frame metric used, lg otherwise
  _ug()        Evaluates to ufg if frame metric used, ug otherwise
  cleanup()    Removes items drom the deindex list
  contract4()  Used by psi()
  filemet()    Used by csetup() when reading the metric from a file
  findde1()    Used by findde()
  findde2()    Used by findde()
  findde3()    Used by findde()
  kdelt()      Kronecker-delta (not generalized)
  newmet()     Used by csetup() for setting up a metric interactively
  setflags()   Used by init_ctensor()
  readvalue()
  resimp()
  sermet()     Used by csetup() for entering a metric as Taylor-series
  txyzsum()
  tmetric()    Frame metric, used by cmetric() when cframe_flag:true
  triemann()   Riemann-tensor in frame base, used when cframe_flag:true
  tricci()     Ricci-tensor in frame base, used when cframe_flag:true
  trrc()       Ricci rotation coefficients, used by christof()
  yesp()

26.2.11 Changes

2004年11月に ctensorパッケージは広範囲に渡って書き直されました。 多くの関数と変数は、パッケージにMacsymaの商用版との互換性を持たせるために、 リネームされました。

  New Name     Old Name        Description
  ---------------------------------------------------------------------
  ctaylor()    DLGTAYLOR()     Taylor-series expansion of an expression
  lgeod[]      EM              Geodesic equations
  ein[]        G[]             Mixed Einstein-tensor
  ric[]        LR[]            Mixed Ricci-tensor
  ricci()      LRICCICOM()     Compute the mixed Ricci-tensor
  ctaypov      MINP            Maximum power in Taylor-series expansion
  cgeodesic()  MOTION          Compute geodesic equations
  ct_coords    OMEGA           Metric coordinates
  ctayvar      PARAM           Taylor-series expansion variable
  lriem[]      R[]             Covariant Riemann-tensor
  uriemann()   RAISERIEMANN()  Compute the contravariant Riemann-tensor
  ratriemann   RATRIEMAN       Rational simplif. of the Riemann-tensor
  uric[]       RICCI[]         Contravariant Ricci-tensor
  uricci()     RICCICOM()      Compute the contravariant Ricci-tensor
  cmetric()    SETMETRIC()     Set up the metric
  ctaypt       TAYPT           Point for Taylor-series expansion
  ctayswitch   TAYSWITCH       Taylor-series setting switch
  csetup()     TSETUP()        Start interactive setup session
  ctransform() TTRANSFORM()    Interactive coordinate transformation
  uriem[]      UR[]            Contravariant Riemann-tensor
  weyl[]       W[]             (3,1) Weyl-tensor


27 atensor


27.1 Introduction to atensor

atensorは、代数テンソル操作パッケージです。 atensorを使うには、load("atensor")をタイプしてください。 続いて、init_atensor関数コールしてください。

atensorの本質は非可換(ドット)積演算子 (".")の整理ルール一式です atensorはいくつかの代数型を認識します; init_atensor関数がコールされた時、 対応する整理ルールが有効になります。

atensorの能力は、 四元数代数を2つの基底ベクトルを持つClifford代数 Cl(0,2)として 定義することで実演することができます。 3つの四元数虚数単位は2つの基底ベクトルとその積、すなわち以下の通りです:

    i = v     j = v     k = v  . v
         1         2         1    2

atensorパッケージは 四元数代数に関する組み込みの定義を持ちますが、 この例では使わず、四元数乗算表を行列として組むよう試みます:

(%i1) load("atensor");
(%o1)       /share/tensor/atensor.mac
(%i2) init_atensor(clifford,0,0,2);
(%o2)                                done
(%i3) atensimp(v[1].v[1]);
(%o3)                                 - 1
(%i4) atensimp((v[1].v[2]).(v[1].v[2]));
(%o4)                                 - 1
(%i5) q:zeromatrix(4,4);
                                [ 0  0  0  0 ]
                                [            ]
                                [ 0  0  0  0 ]
(%o5)                           [            ]
                                [ 0  0  0  0 ]
                                [            ]
                                [ 0  0  0  0 ]
(%i6) q[1,1]:1;
(%o6)                                  1
(%i7) for i thru adim do q[1,i+1]:q[i+1,1]:v[i];
(%o7)                                done
(%i8) q[1,4]:q[4,1]:v[1].v[2];
(%o8)                               v  . v
                                     1    2
(%i9) for i from 2 thru 4 do for j from 2 thru 4 do
      q[i,j]:atensimp(q[i,1].q[1,j]);
(%o9)                                done
(%i10) q;
                   [    1        v         v      v  . v  ]
                   [              1         2      1    2 ]
                   [                                      ]
                   [   v         - 1     v  . v    - v    ]
                   [    1                 1    2      2   ]
(%o10)             [                                      ]
                   [   v      - v  . v     - 1      v     ]
                   [    2        1    2              1    ]
                   [                                      ]
                   [ v  . v      v        - v       - 1   ]
                   [  1    2      2          1            ]

atensorは 添字付きシンボルを基底ベクトルと認識します。 シンボルはasymbolの中に記憶されたものであり、 添字は1からadimまで間です。 添字付きシンボルだけに関して 双一次形式 sf, af, avが評価されます。 評価は fun(v[i],v[j])aform[i,j]の値を代入します ここで、vasymbolの値を表し、 funafsfを示します; あるいは、 av(v[i],v[j])v[aform[i,j]]を代入します。

言うまでもなく、関数 sf, af, avは再定義するこができます。

atensorパッケージがロードされる時、以下のフラグが設定されます:

dotscrules:true;
dotdistrib:true;
dotexptsimp:false;

もし非結合代数で実験したいなら、 dotassocfalseに設定することも考えるかもしれません。 しかし、この場合、 atensimpはいつも 望みの整理を得ることができるわけではありません。


27.2 Functions and Variables for atensor

関数: init_atensor (alg_type, opt_dims)
関数: init_atensor (alg_type)

特定の代数型で atensorパッケージを初期化します。 alg_typeは以下のいずれかであり得ます:

universal: 普遍代数は交換規則を持ちません。

grassmann: Grassman代数は交換関係 u.v+v.u=0で定義されます。

clifford: Clifford代数は 交換関係 u.v+v.u=-2*sf(u,v)で定義されます。 ここで、 sfは対称スカラ値函数です。 この代数では、 opt_dimsは、 代数の正の次元数、縮退次元数、負の次元数をそれぞれ表す3つの非負整数までありえます。 もしいずれかの opt_dims値が供給されたら、 atensoradimaformの値を適切に構成します。 そうでなければ、 adimはデフォルトが0で、 aformは未定義です。

symmetric: 対称代数は交換関係 u.v-v.u=0で定義されます。

symplectic: シンプレクティック代数は 交換関係 u.v-v.u=2*af(u,v)で定義されます。 ここで、 afは反対称スカラ値函数です。 シンプレクティック代数では、 opt_dimsは 非縮退次元数、縮退次元数をそれぞれ表す2つの非負整数までありえます。 もしいずれかの opt_dims値が供給されたら、 atensoradimaformの値を適切に構成します。 そうでなければ、 adimはデフォルトが0で、 aformは未定義です。

lie_envelop: Lie包絡代数は交換関係 u.v-v.u=2*av(u,v)で定義されます。 ここで、 avは反対称函数です。

init_atensor関数はいくつかの予め定義された代数型も認識します:

complexは複素数代数をClifford代数 Cl(0,1)として実装します。 init_atensor(complex)をコールすることは init_atensor(clifford,0,0,1)と同値です。

quaternionは四元数代数を実装します。 init_atensor (quaternion)をコールすることは init_atensor (clifford,0,0,2)と同値です。

pauliはPauliスピノール代数をClifford代数 Cl(3,0)として実装します。 init_atensor(pauli)をコールすることは init_atensor(clifford,3)と同値です。

diracはDiracスピノール代数をClifford代数 Cl(3,1)として実装します。 init_atensor(dirac)をコールすることは init_atensor(clifford,3,0,1)と同値です。

関数: atensimp (expr)

init_atensorのコールで構成された規則に従って、 代数テンソル式 exprを整理します。 整理は、 適用可能な場所への 交換関係の再帰的な適用とsf, af, avのコールの決定を含みます。 複雑な式に関してさえ、 関数がいつでも終了することを確実にするために 保護手段が使われます。

変数: adim

デフォルト値: 0

代数の次元。 atensorは 添字付きオブジェクトが有効な基底ベクトルか決定するのに adimの値を使います。 abasepを参照してください。

変数: aform

デフォルト値: ident(3)

双一次形式sf, af, avのデフォルト値。 デフォルトは、単位行列 ident(3)です。

変数: asymbol

デフォルト値: v

基底ベクトルのシンボル。

関数: sf (u, v)

交換関係で使われる対称スカラ関数。 デフォルトの実装は 両方の引数がabasepを使った基底ベクトルかチェックし、 もしそうなら、行列 aformから対応する値を代入します。

関数: af (u, v)

交換関係で使われる反対称スカラ関数。 デフォルトの実装は 両方の引数がabasepを使った基底ベクトルかチェックし、 もしそうなら、行列 aformから対応する値を代入します。

関数: av (u, v)

交換関係で使われる反対称スカラ関数。 デフォルトの実装は 両方の引数がabasepを使った基底ベクトルかチェックし、 もしそうなら、行列 aformから対応する値を代入します。

例えば:

(%i1) load("atensor");
(%o1)       /share/tensor/atensor.mac
(%i2) adim:3;
(%o2)                                  3
(%i3) aform:matrix([0,3,-2],[-3,0,1],[2,-1,0]);
                               [  0    3   - 2 ]
                               [               ]
(%o3)                          [ - 3   0    1  ]
                               [               ]
                               [  2   - 1   0  ]
(%i4) asymbol:x;
(%o4)                                  x
(%i5) av(x[1],x[2]);
(%o5)                                 x
                                       3
関数: abasep (v)

引数が atensor基底ベクトルかチェックします。 すなわち、asymbolの値と同じシンボルと 1と adimの間の数値の添字を持つ添字付きシンボルかどうか、チェックします。


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28 Sums, Products, and Series


28.1 Sums and Products

関数: bashindices (expr)

それぞれの和や積に独自のインデックスを与えることで、 式exprを変換します。 これは、 和や積と一緒に機能する時 changevarによりよい精度を与えます。 独自のインデックスの形式はjnumberです。 量numberは、gensumnumに参照することで決定されます。 これを、ユーザーは変更することができます。 例えば、gensumnum:0$はそれを再設定します。

関数: lsum (expr, x, L)

Lの中のそれぞれの要素xに関するexprの和を表します。 もし引数Lがリストに評価されなければ、名詞形'lsumが返されます。

例:

(%i1) lsum (x^i, i, [1, 2, 7]);
                            7    2
(%o1)                      x  + x  + x
(%i2) lsum (i^2, i, rootsof (x^3 - 1, x));
                     ====
                     \      2
(%o2)                 >    i
                     /
                     ====
                                   3
                     i in rootsof(x  - 1, x)
関数: intosum (expr)

和の外側の掛け算因子を内側に移動します。 もし外側の式でインデックスが使われているなら、 関数は、sumcontractに関してするのと同じように、合理的なインデックスを見つけようとします。 これは、本質的に、和のoutativeプロパティの逆の考えですが、 このプロパティを取り除かず、ただ無視するだけであることに注意してください。

いくつかの場合、 intosumの前に、scanmap (multthru, expr)が必要になるかもしれません。

関数: product (expr, i, i_0, i_1)

インデックスii_0からi_1まで変えたexprの値の積を返します。 名詞形'productは、大文字Πとして表示されます。

productは、exprと下限上限i_0i_1を評価し、 productは、インデックスiをクォートします(評価しません)。

もし上限と下限が整数差だけ違うなら、 exprは、インデックスiのそれぞれの値に関して評価され、 結果は陽な積です。

そうでなければ、インデックスの範囲は不定です。 積を整理するためにいくつかの規則が適用されます。 グローバル変数simpproducttrueの時、 更なる規則が適用されます。 いくつかの場合、式整理は、積でない結果を出力します; そうでなければ、結果は名詞形'productです。

nounsevflagも参照してください。

例:

(%i1) product (x + i*(i+1)/2, i, 1, 4);
(%o1)           (x + 1) (x + 3) (x + 6) (x + 10)
(%i2) product (i^2, i, 1, 7);
(%o2)                       25401600
(%i3) product (a[i], i, 1, 7);
(%o3)                 a  a  a  a  a  a  a
                       1  2  3  4  5  6  7
(%i4) product (a(i), i, 1, 7);
(%o4)          a(1) a(2) a(3) a(4) a(5) a(6) a(7)
(%i5) product (a(i), i, 1, n);
                             n
                           /===\
                            ! !
(%o5)                       ! !  a(i)
                            ! !
                           i = 1
(%i6) product (k, k, 1, n);
                               n
                             /===\
                              ! !
(%o6)                         ! !  k
                              ! !
                             k = 1
(%i7) product (k, k, 1, n), simpproduct;
(%o7)                          n!
(%i8) product (integrate (x^k, x, 0, 1), k, 1, n);
                             n
                           /===\
                            ! !    1
(%o8)                       ! !  -----
                            ! !  k + 1
                           k = 1
(%i9) product (if k <= 5 then a^k else b^k, k, 1, 10);
                              15  40
(%o9)                        a   b
オプション変数: simpsum

デフォルト値: false

simpsumtrueの時、 sumの結果は、整理されます。 この整理は、時々、閉形式を生成することができるかもしれません。 もしsimpsumfalseもしくは、もしクォートされた形'sumが使われたなら、 値は、数学で使われるΣ表示の表現である和の名詞形です。

関数: sum (expr, i, i_0, i_1)

インデックスii_0からi_1まで変えたexprの値の和を返します。 名詞形'sumは、大文字Σとして表示されます。

sumは、被和exprと下限上限i_0i_1を評価し、 sumは、インデックスiをクォートします(評価しません)。

もし上限と下限が整数差だけ違うなら、 被和exprは、インデックスiのそれぞれの値に関して評価され、 結果は陽な和です。

そうでなければ、インデックスの範囲は不定です。 積を整理するためにいくつかの規則が適用されます。 グローバル変数simpsumtrueの時、 更なる規則が適用されます。 いくつかの場合、式整理は、和でない結果を出力します; そうでなければ、結果は名詞形'sumです。

evflag(評価フラグ) cauchysumtrueの時、 和の積は、コーシー積として表現されます。 コーシー積では、内側の和のインデックスは、独立に変化するのではなく、外側の和のインデックスの関数になります。

グローバル変数genindexは、 和の次のインデックスを生成するのに使われるアルファベット前置です。

gensumnumは、 自動生成されるインデックスが必要な時、 和の次のインデックスを生成するのに使われる数値接尾です。 gensumnumfalseの時, 自動生成されるインデックスは、接尾なしのgenindexのみです。

sumcontract, intosum, bashindices, niceindices, nouns, evflag, zeilbergerも参照してください。

例:

(%i1) sum (i^2, i, 1, 7);
(%o1)                          140
(%i2) sum (a[i], i, 1, 7);
(%o2)           a  + a  + a  + a  + a  + a  + a
                 7    6    5    4    3    2    1
(%i3) sum (a(i), i, 1, 7);
(%o3)    a(7) + a(6) + a(5) + a(4) + a(3) + a(2) + a(1)
(%i4) sum (a(i), i, 1, n);
                            n
                           ====
                           \
(%o4)                       >    a(i)
                           /
                           ====
                           i = 1
(%i5) sum (2^i + i^2, i, 0, n);
                          n
                         ====
                         \       i    2
(%o5)                     >    (2  + i )
                         /
                         ====
                         i = 0
(%i6) sum (2^i + i^2, i, 0, n), simpsum;
                              3      2
                   n + 1   2 n  + 3 n  + n
(%o6)             2      + --------------- - 1
                                  6
(%i7) sum (1/3^i, i, 1, inf);
                            inf
                            ====
                            \     1
(%o7)                        >    --
                            /      i
                            ====  3
                            i = 1
(%i8) sum (1/3^i, i, 1, inf), simpsum;
                                1
(%o8)                           -
                                2
(%i9) sum (i^2, i, 1, 4) * sum (1/i^2, i, 1, inf);
                              inf
                              ====
                              \     1
(%o9)                      30  >    --
                              /      2
                              ====  i
                              i = 1
(%i10) sum (i^2, i, 1, 4) * sum (1/i^2, i, 1, inf), simpsum;
                                  2
(%o10)                       5 %pi
(%i11) sum (integrate (x^k, x, 0, 1), k, 1, n);
                            n
                           ====
                           \       1
(%o11)                      >    -----
                           /     k + 1
                           ====
                           k = 1
(%i12) sum (if k <= 5 then a^k else b^k, k, 1, 10);
          10    9    8    7    6    5    4    3    2
(%o12)   b   + b  + b  + b  + b  + a  + a  + a  + a  + a
関数: sumcontract (expr)

定数だけ異なる上限と下限を持つ足し算の和すべてを結合します。 結果は、 そんな和のそれぞれの集合が、この和を形成するよう抽出されなければならないすべての適切な余分の項に加えられた1つの和を含む式です。 sumcontractは、互換性のある和すべてを結合し、 可能なら和の1つからインデックスの1つを使い、もし供給されたどれもが使えないなら、合理的なインデックスを形成するよう試みます。

sumcontractの前に、intosum (expr)を実行する必要があるかもしれません。

オプション変数: sumexpand

デフォルト値: false

sumexpandtrueの時、 和の積と、指数和は、入れ子の和に整理されます。

cauchysumも参照してください。

例:

(%i1) sumexpand: true$
(%i2) sum (f (i), i, 0, m) * sum (g (j), j, 0, n);
                     m      n
                    ====   ====
                    \      \
(%o2)                >      >     f(i1) g(i2)
                    /      /
                    ====   ====
                    i1 = 0 i2 = 0
(%i3) sum (f (i), i, 0, m)^2;
                     m      m
                    ====   ====
                    \      \
(%o3)                >      >     f(i3) f(i4)
                    /      /
                    ====   ====
                    i3 = 0 i4 = 0

28.2 Introduction to Series

Maximaは、微分可能な関数の級数を見つけるために、 関数taylorpowerseriesを含みます。 ある級数の閉形式を見つける性能があるnusumのようなツールも持ちます。 足し算や掛け算のような演算は、級数上で普通に機能します。 この節は、展開を制御するグローバル変数を提供します。


28.3 Functions and Variables for Series

オプション変数: cauchysum

デフォルト値: false

上限としてinfを持つ和同士を掛ける時、 もしsumexpandtrue、かつ、cauchysumtrueなら、 通常の積ではなくCauchy積が使われます。 Cauchy積では、 内側の和のインデックスは、独立に変化するのではなく、外側のインデックスの関数です。

例:

(%i1) sumexpand: false$
(%i2) cauchysum: false$
(%i3) s: sum (f(i), i, 0, inf) * sum (g(j), j, 0, inf);
                      inf         inf
                      ====        ====
                      \           \
(%o3)                ( >    f(i))  >    g(j)
                      /           /
                      ====        ====
                      i = 0       j = 0
(%i4) sumexpand: true$
(%i5) cauchysum: true$
(%i6) ''s;
                 inf     i1
                 ====   ====
                 \      \
(%o6)             >      >     g(i1 - i2) f(i2)
                 /      /
                 ====   ====
                 i1 = 0 i2 = 0
関数: deftaylor (f_1(x_1), expr_1, …, f_n(x_n), expr_n)

deftaylorは、 ある変数x_iの関数f_iそれぞれに関して、 expr_iをゼロの回りのTaylor級数と定義します。 expr_iは、典型的には、x_iの多項式か和です; deftaylorは、もっと一般的な式も問題なく受け付けます。

powerseries (f_i(x_i), x_i, 0)は、 deftaylorで定義された級数を返します。

deftaylorは、 関数f_1, ..., f_nのリストを返します。 deftaylorは、引数を評価します。

例:

(%i1) deftaylor (f(x), x^2 + sum(x^i/(2^i*i!^2), i, 4, inf));
(%o1)                          [f]
(%i2) powerseries (f(x), x, 0);
                      inf
                      ====      i1
                      \        x         2
(%o2)                  >     -------- + x
                      /       i1    2
                      ====   2   i1!
                      i1 = 4
(%i3) taylor (exp (sqrt (f(x))), x, 0, 4);
                      2         3          4
                     x    3073 x    12817 x
(%o3)/T/     1 + x + -- + ------- + -------- + . . .
                     2     18432     307200
オプション変数: maxtayorder

デフォルト値: true

maxtayordertrueの時、 (切り詰められた)Taylor級数の代数操作の間、 taylorは、厳密とわかっているできるだけ多くの項を保とうとします。

関数: niceindices (expr)

exprの中の和や積のインデックスを改名します。 niceindicesは、 その名前が被加数や非積数の中に現れないなら、 インデックスそれぞれをniceindicespref[1]の値に改名しようとします。 現れた場合、 niceindicesは、 未使用の変数が見つかるまでniceindicesprefの次の要素を順に試します。 もしリスト全部が使い果たされたら、 例えば, i0, i1, i2, ....というように、 niceindicespref[1]の値に整数を追加することで、 追加のインデックスが構成されます。

niceindicesは式を返します。 niceindicesは引数を評価します。

例:

(%i1) niceindicespref;
(%o1)                  [i, j, k, l, m, n]
(%i2) product (sum (f (foo + i*j*bar), foo, 1, inf), bar, 1, inf);
                 inf    inf
                /===\   ====
                 ! !    \
(%o2)            ! !     >      f(bar i j + foo)
                 ! !    /
                bar = 1 ====
                        foo = 1
(%i3) niceindices (%);
                     inf  inf
                    /===\ ====
                     ! !  \
(%o3)                ! !   >    f(i j l + k)
                     ! !  /
                    l = 1 ====
                          k = 1
オプション変数: niceindicespref

デフォルト値: [i, j, k, l, m, n]

niceindicesprefは、 niceindicesが和や積のインデックスの名前を取ってくる リストです。

The elements of niceindicesprefの要素は、 niceindicesによって強制されませんが、 通常、変数名です。

例:

(%i1) niceindicespref: [p, q, r, s, t, u]$
(%i2) product (sum (f (foo + i*j*bar), foo, 1, inf), bar, 1, inf);
                 inf    inf
                /===\   ====
                 ! !    \
(%o2)            ! !     >      f(bar i j + foo)
                 ! !    /
                bar = 1 ====
                        foo = 1
(%i3) niceindices (%);
                     inf  inf
                    /===\ ====
                     ! !  \
(%o3)                ! !   >    f(i j q + p)
                     ! !  /
                    q = 1 ====
                          p = 1
関数: nusum (expr, x, i_0, i_1)

R.W. Gosperによる決定手続きを使って、 xに関するexprの不定超幾何総和を実行します。 exprと結果は、 整数べき、階乗、二項式、有理関数の積として表現可能でなければいけません。

用語「定」と「不定和」は、 「定」と「不定積分」へ類似して使われています。 不定に和を取ることは、 ただ、例えば0からinfまででなく、 変数の長さの区間上の和に関して、シンボリックな結果を与えることを意味します。 例えば、二項級数の一般的な部分和に関する公式はないので、 nusumはそれができません。

nusumunsumは、有限積の和と差について少し知っています。 unsumも参照してください。

例:

(%i1) nusum (n*n!, n, 0, n);

Dependent equations eliminated:  (1)
(%o1)                     (n + 1)! - 1
(%i2) nusum (n^4*4^n/binomial(2*n,n), n, 0, n);
                     4        3       2              n
      2 (n + 1) (63 n  + 112 n  + 18 n  - 22 n + 3) 4      2
(%o2) ------------------------------------------------ - ------
                    693 binomial(2 n, n)                 3 11 7
(%i3) unsum (%, n);
                              4  n
                             n  4
(%o3)                   ----------------
                        binomial(2 n, n)
(%i4) unsum (prod (i^2, i, 1, n), n);
                    n - 1
                    /===\
                     ! !   2
(%o4)              ( ! !  i ) (n - 1) (n + 1)
                     ! !
                    i = 1
(%i5) nusum (%, n, 1, n);

Dependent equations eliminated:  (2 3)
                            n
                          /===\
                           ! !   2
(%o5)                      ! !  i  - 1
                           ! !
                          i = 1
関数: pade (taylor_series, numer_deg_bound, denom_deg_bound)

分子と分母の次数の和がべき級数の切り詰めレベル以下の 与えられたTaylor級数展開、すなわち、「最良」近似を持ち 加えて指定された次数範囲を満たす、有理関数すべてのリストを返します。

taylor_seriesは1変数Taylor級数です。 numer_deg_bounddenom_deg_boundは、 分子と分母上の次数範囲を指定する 正の整数です。

taylor_seriesは Laurent級数も可能です。 次数範囲は、infも可能で、 総次数が、冪級数の長さ以下の有理関数すべてを返すことになります。 総次数は numer_deg_bound + denom_deg_boundとして定義されます。 べき級数の長さは "truncation level" + 1 - min(0, "order of series")として定義されます。

(%i1) taylor (1 + x + x^2 + x^3, x, 0, 3);
                              2    3
(%o1)/T/             1 + x + x  + x  + . . .
(%i2) pade (%, 1, 1);
                                 1
(%o2)                       [- -----]
                               x - 1
(%i3) t: taylor(-(83787*x^10 - 45552*x^9 - 187296*x^8
                   + 387072*x^7 + 86016*x^6 - 1507328*x^5
                   + 1966080*x^4 + 4194304*x^3 - 25165824*x^2
                   + 67108864*x - 134217728)
       /134217728, x, 0, 10);
                    2    3       4       5       6        7
             x   3 x    x    15 x    23 x    21 x    189 x
(%o3)/T/ 1 - - + ---- - -- - ----- + ----- - ----- - ------
             2    16    32   1024    2048    32768   65536

                                  8         9          10
                            5853 x    2847 x    83787 x
                          + ------- + ------- - --------- + . . .
                            4194304   8388608   134217728
(%i4) pade (t, 4, 4);
(%o4)                          []

このべき級数展開を持つ次数4の 分子/分母の有理関数はありません。 一般的に、 解くのに十分な数の未知の係数を持つために、 その和が少なくともべき級数の次数になるまで 分子の次数と分母の次数を増やさなければいけません。

(%i5) pade (t, 5, 5);
                     5                4                 3
(%o5) [- (520256329 x  - 96719020632 x  - 489651410240 x

                  2
 - 1619100813312 x  - 2176885157888 x - 2386516803584)

               5                 4                  3
/(47041365435 x  + 381702613848 x  + 1360678489152 x

                  2
 + 2856700692480 x  + 3370143559680 x + 2386516803584)]
関数: powerseries (expr, x, a)

変数xに関する点a (無限大のためにはinfかもしれません) の回りのexprのべき級数展開の一般形式を返します:

           inf
           ====
           \               n
            >    b  (x - a)
           /      n
           ====
           n = 0

もしpowerseriesexprを展開することができないなら、 taylorが、級数の最初のいくつかの項を与えることができます。

verbosetrueの時、 powerseriesは進捗メッセージを印字します。

(%i1) verbose: true$
(%i2) powerseries (log(sin(x)/x), x, 0);
can't expand 
                                 log(sin(x))
so we'll try again after applying the rule:
                                        d
                                      / -- (sin(x))
                                      [ dx
                        log(sin(x)) = i ----------- dx
                                      ]   sin(x)
                                      /
in the first simplification we have returned:
                             /
                             [
                             i cot(x) dx - log(x)
                             ]
                             /
                    inf
                    ====        i1  2 i1             2 i1
                    \      (- 1)   2     bern(2 i1) x
                     >     ------------------------------
                    /                i1 (2 i1)!
                    ====
                    i1 = 1
(%o2)                -------------------------------------
                                      2
オプション変数: psexpand

デフォルト値: false

psexpandtrueの時、 拡張有理関数展開が完全に展開されて表示されます。 スイッチratexpandは同じ効果を持ちます。

psexpandfalseの時、 多変数式がちょうど有理関数パッケージにあるかのように表示されます。

psexpandmultiの時、 変数に関する同じ総次数の項は一緒にまとめられます。

関数: revert (expr, x)
関数: revert2 (expr, x, n)

これらの関数は、 変数xに関するゼロの回りのTaylor級数exprの反転を返します。 revertは、 exprの最高次数と等しい次数の多項式を返します。 revert2は、次数nの多項式を返します。 nは、exprの次数よりも大きい値も小さい値も同じ値も取り得ます。

load ("revert")はこれらの関数をロードします。

例:

(%i1) load ("revert")$
(%i2) t: taylor (exp(x) - 1, x, 0, 6);
                   2    3    4    5     6
                  x    x    x    x     x
(%o2)/T/      x + -- + -- + -- + --- + --- + . . .
                  2    6    24   120   720
(%i3) revert (t, x);
               6       5       4       3       2
           10 x  - 12 x  + 15 x  - 20 x  + 30 x  - 60 x
(%o3)/R/ - --------------------------------------------
                                60
(%i4) ratexpand (%);
                     6    5    4    3    2
                    x    x    x    x    x
(%o4)             - -- + -- - -- + -- - -- + x
                    6    5    4    3    2
(%i5) taylor (log(x+1), x, 0, 6);
                    2    3    4    5    6
                   x    x    x    x    x
(%o5)/T/       x - -- + -- - -- + -- - -- + . . .
                   2    3    4    5    6
(%i6) ratsimp (revert (t, x) - taylor (log(x+1), x, 0, 6));
(%o6)                           0
(%i7) revert2 (t, x, 4);
                          4    3    2
                         x    x    x
(%o7)                  - -- + -- - -- + x
                         4    3    2
関数: taylor (expr, x, a, n)
関数: taylor (expr, [x_1, x_2, ...], a, n)
関数: taylor (expr, [x, a, n, 'asymp])
関数: taylor (expr, [x_1, x_2, ...], [a_1, a_2, ...], [n_1, n_2, ...])
関数: taylor (expr, [x_1, a_1, n_1], [x_2, a_2, n_2], ...)

taylor (expr, x, a, n)は、 式exprを、変数xaの周りのTaylorもしくはLaurent級数を (x - a)^nまで展開します。

もしexprが形式f(x)/g(x) の形であり、 g(x)n次まで項を持たないなら、 taylorg(x)2 n次まで展開しようとします。 もしまだ0でない項がないなら、 taylorは、展開の次数がn 2^taylordepth以下である限り g(x)の展開の次数を倍にしていきます。

taylor (expr, [x_1, x_2, ...], a, n) は、すべての変数x_1, x_2, ...について 点(a, a, , ...)の周りでn次までのべき級数を返します。

taylor (expr, [x_1, a_1, n_1], [x_2, a_2, n_2], ...)は、変数x_1, x_2, ...について 点(a_1, a_2, ...)の回りで n_1次, n_2次, ....まで展開したべき級数を返します。

taylor (expr, [x_1, x_2, ...], [a_1, a_2, ...], [n_1, n_2, ...])は、 変数x_1, x_2, ...について、 点(a_1, a_2, ...)の回りで n_1次, n_2次, ....まで展開したべき級数を返します。

taylor (expr, [x, a, n, 'asymp])は、 exprx - aの負のべき乗展開を返します。 最高次の項は(x - a)^-nです。

maxtaylordertrueの時、 (丸められた)Taylor級数の代数操作の間、 talyorは正確とわかっている限り多くの項を保とうとします。

psexpandtrueの時、 拡張有理関数式は、フルに展開されて表示されます。 スイッチratexpandは同じ効果を持ちます。 psexpandfalseの時、 有理関数パッケージかのように多変数式が表示されます。 psexpandmultiなら、同じ総次数の項が一緒にグループ化されます。

展開を制御するには、taylor_logexpandスイッチも参照してください。

例:

(%i1) taylor (sqrt (sin(x) + a*x + 1), x, 0, 3);
                           2             2
             (a + 1) x   (a  + 2 a + 1) x
(%o1)/T/ 1 + --------- - -----------------
                 2               8

                                   3      2             3
                               (3 a  + 9 a  + 9 a - 1) x
                             + -------------------------- + . . .
                                           48
(%i2) %^2;
                                    3
                                   x
(%o2)/T/           1 + (a + 1) x - -- + . . .
                                   6
(%i3) taylor (sqrt (x + 1), x, 0, 5);
                       2    3      4      5
                  x   x    x    5 x    7 x
(%o3)/T/      1 + - - -- + -- - ---- + ---- + . . .
                  2   8    16   128    256
(%i4) %^2;
(%o4)/T/                  1 + x + . . .
(%i5) product ((1 + x^i)^2.5, i, 1, inf)/(1 + x^2);
                         inf
                        /===\
                         ! !    i     2.5
                         ! !  (x  + 1)
                         ! !
                        i = 1
(%o5)                   -----------------
                              2
                             x  + 1
(%i6) ev (taylor(%, x,  0, 3), keepfloat);
                               2           3
(%o6)/T/    1 + 2.5 x + 3.375 x  + 6.5625 x  + . . .
(%i7) taylor (1/log (x + 1), x, 0, 3);
                               2       3
                 1   1   x    x    19 x
(%o7)/T/         - + - - -- + -- - ----- + . . .
                 x   2   12   24    720
(%i8) taylor (cos(x) - sec(x), x, 0, 5);
                                4
                           2   x
(%o8)/T/                - x  - -- + . . .
                               6
(%i9) taylor ((cos(x) - sec(x))^3, x, 0, 5);
(%o9)/T/                    0 + . . .
(%i10) taylor (1/(cos(x) - sec(x))^3, x, 0, 5);
                                               2          4
            1     1       11      347    6767 x    15377 x
(%o10)/T/ - -- + ---- + ------ - ----- - ------- - --------
             6      4        2   15120   604800    7983360
            x    2 x    120 x

                                                          + . . .
(%i11) taylor (sqrt (1 - k^2*sin(x)^2), x, 0, 6);
               2  2       4      2   4
              k  x    (3 k  - 4 k ) x
(%o11)/T/ 1 - ----- - ----------------
                2            24

                                    6       4       2   6
                               (45 k  - 60 k  + 16 k ) x
                             - -------------------------- + . . .
                                          720
(%i12) taylor ((x + 1)^n, x, 0, 4);
                      2       2     3      2         3
                    (n  - n) x    (n  - 3 n  + 2 n) x
(%o12)/T/ 1 + n x + ----------- + --------------------
                         2                 6

                               4      3       2         4
                             (n  - 6 n  + 11 n  - 6 n) x
                           + ---------------------------- + . . .
                                          24
(%i13) taylor (sin (y + x), x, 0, 3, y, 0, 3);
               3                 2
              y                 y
(%o13)/T/ y - -- + . . . + (1 - -- + . . .) x
              6                 2

                    3                       2
               y   y            2      1   y            3
          + (- - + -- + . . .) x  + (- - + -- + . . .) x  + . . .
               2   12                  6   12
(%i14) taylor (sin (y + x), [x, y], 0, 3);
                     3        2      2      3
                    x  + 3 y x  + 3 y  x + y
(%o14)/T/   y + x - ------------------------- + . . .
                                6
(%i15) taylor (1/sin (y + x), x, 0, 3, y, 0, 3);
          1   y              1    1               1            2
(%o15)/T/ - + - + . . . + (- -- + - + . . .) x + (-- + . . .) x
          y   6               2   6                3
                             y                    y

                                           1            3
                                      + (- -- + . . .) x  + . . .
                                            4
                                           y
(%i16) taylor (1/sin (y + x), [x, y], 0, 3);
                             3         2       2        3
            1     x + y   7 x  + 21 y x  + 21 y  x + 7 y
(%o16)/T/ ----- + ----- + ------------------------------- + . . .
          x + y     6                   360
オプション変数: taylordepth

デフォルト値: 3

もしまだ非ゼロ項がないなら、 展開の次数がn 2^taylordepth以下である限り、 taylorは、 g(x)の展開の次数を倍にします。

関数: taylorinfo (expr)

Taylor級数exprについての情報を返します。 戻り値はリストのリストです。 リストそれぞれは、変数名、展開点、展開次数から成ります。

もしexprがTaylor級数でないなら、 taylorinfofalseを返します。

例:

(%i1) taylor ((1 - y^2)/(1 - x), x, 0, 3, [y, a, inf]);
                  2                       2
(%o1)/T/ - (y - a)  - 2 a (y - a) + (1 - a )

         2                        2
 + (1 - a  - 2 a (y - a) - (y - a) ) x

         2                        2   2
 + (1 - a  - 2 a (y - a) - (y - a) ) x

         2                        2   3
 + (1 - a  - 2 a (y - a) - (y - a) ) x  + . . .
(%i2) taylorinfo(%);
(%o2)               [[y, a, inf], [x, 0, 3]]
関数: taylorp (expr)

もしexprがTaylor級数なら、trueを、 そうでないなら、falseを返します。

オプション変数: taylor_logexpand

デフォルト値: true

taylor_logexpandは、 taylor級数の中の対数の展開を制御します。

taylor_logexpandtrueの時、 対数すべては完全に展開されるので、対数的恒等式を含むゼロ認識問題は 展開プロセスを邪魔しません。 しかしながら、分岐情報を無視するので、この方法はいつも数学的にただしいわけではありません。

taylor_logexpandfalseに設定されている時、 生じる対数の唯一の展開は、 形式的なべき級数を得るのに必要なものです。

オプション変数: taylor_order_coefficients

デフォルト値: true

taylor_order_coefficientsは、 Taylor級数の中の係数の順序付けを制御します。

taylor_order_coefficientstrueの時、 Taylor級数の係数は標準に順序付けられます。

関数: taylor_simplifier (expr)

べき級数exprの係数を整理します。 taylorはこの関数をコールします。

オプション変数: taylor_truncate_polynomials

デフォルト値: true

taylor_truncate_polynomialstrueの時、 多項式は入力切り詰めレベルを基礎に切り詰められます。

そうでないなら、 taylorへの多項式入力は、 不定の精度を持つと考えられます。

関数: taytorat (expr)

taylor形式から標準有理式(CRE)形式に exprを変換します。 効果はrat (ratdisrep (expr))と同じですが、より速いです。

関数: trunc (expr)

一般式exprの内部表現をアノテートするので、まるでその和が切り詰められたTaylor級数かのように表示されます。 exprは別に変更されません。

例:

(%i1) expr: x^2 + x + 1;
                            2
(%o1)                      x  + x + 1
(%i2) trunc (expr);
                                2
(%o2)                  1 + x + x  + . . .
(%i3) is (expr = trunc (expr));
(%o3)                         true
関数: unsum (f, n)

最初の後方差f(n) - f(n - 1)を返します。 従って、 unsumは、ある意味、sumの逆です。

nusumも参照してください。

例:

(%i1) g(p) := p*4^n/binomial(2*n,n);
                                     n
                                  p 4
(%o1)               g(p) := ----------------
                            binomial(2 n, n)
(%i2) g(n^4);
                              4  n
                             n  4
(%o2)                   ----------------
                        binomial(2 n, n)
(%i3) nusum (%, n, 0, n);
                     4        3       2              n
      2 (n + 1) (63 n  + 112 n  + 18 n  - 22 n + 3) 4      2
(%o3) ------------------------------------------------ - ------
                    693 binomial(2 n, n)                 3 11 7
(%i4) unsum (%, n);
                              4  n
                             n  4
(%o4)                   ----------------
                        binomial(2 n, n)
オプション変数: verbose

デフォルト値: false

verbosetrueの時、 powerseriesは進捗メッセージを印字します。


28.4 Poisson series

関数: intopois (a)

aをPoisson符号に変換します。

関数: outofpois (a)

aをPoisson符号から一般表現に変換します。 もしaがPoisson形式でないなら、 outofpoisは変換を実行し、 すなわち、その戻り値は、outofpois (intopois (a))です。 例えば、この関数は、 特定のタイプのサインやコサイン項のべきの和に関する 標準整理器です。

関数: poisdiff (a, b)

abに関して微分します。 bは三角関数の引数の中だけ、または係数の中だけにいなければいけません。

関数: poisexpt (a, b)

関数的にintopois (a^b)と同一です。 bは正の整数でなければいけません。

関数: poisint (a, b)

(poisdiffと)似て制限された意味で積分します。 もしbが三角関数の引数の中にあるなら、 bの中の非周期的項は落とされます。

オプション変数: poislim

デフォルト値: 5

poislimは、三角関数の引数の中の係数の領域を決定します。 初期値5は 区間[-2^(5-1)+1,2^(5-1)]、すなわち[-15,16]に対応しますが、 [-2^(n-1)+1, 2^(n-1)]に設定することができます。

関数: poismap (series, sinfn, cosfn)

関数sinfnを与えられたPoisson級数のサイン項に、 cosfnをコサイン項に マップします。 sinfncosfnは、2引数関数です。 引数それぞれは、級数の中の項の係数と三角関数部です。

関数: poisplus (a, b)

関数的にintopois (a + b)と同一です。

関数: poissimp (a)

aを、一般表現のaに関するPoisson級数に変換します。

特殊シンボル: poisson

シンボル/P/は、Poisson級数式の行ラベルに続きます。

関数: poissubst (a, b, c)

acの中のbに代入します。 cはPoisson級数です。

(1) bが変数u, v, w, x, y, zのいずれかの場合、 aはそれらの変数に関して線形の式(例えば、6*u + 4*v)でなければいけません。

(2) bはそれらの変数以外の場合、 aもまたそれらの変数を含んではいけなく、さらに、サインもコサインも含んではいけません。

poissubst (a, b, c, d, n)は、 上のタイプ(1)のようにabに関して演算しますが、 dがPoisson級数の場合、 cの中でba + dを代入した結果を供給するために、 cos(d)sin(d)を次数nに展開する 特殊なタイプの代入です。 アイデアは、 dが小さなパラメータの項に関する展開だということです。 例えば、 poissubst (u, v, cos(v), %e, 3)cos(u)*(1 - %e^2/2) - sin(u)*(%e - %e^3/6)をもたらします。

関数: poistimes (a, b)

intopois (a*b)と同じ機能です。

関数: poistrim ()

(もしユーザーがそれを定義したら) Poisson乗算の間、適用する予約関数です。 項の中のu, v, ..., zの係数を引数とする6引数の述語論理関数です。 (この項の係数に関して)poistrimtrueの項は、 乗算の間に消去されます。

関数: printpois (a)

可読フォーマットでPoisson級数を印字します。 outofpoisと共通で、 もし必要なら、aを最初にPoisson符号に変換します。


29 Number Theory


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29.1 Functions and Variables for Number Theory

関数: bern (n)

整数nについてn番目のBernoulli数を返します。 もしzerobernfalseなら ゼロに等しいBernoulli数は抑制されます。

burnも参照してください。

(%i1) zerobern: true$
(%i2) map (bern, [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]);
                  1  1       1      1        1
(%o2)       [1, - -, -, 0, - --, 0, --, 0, - --]
                  2  6       30     42       30
(%i3) zerobern: false$
(%i4) map (bern, [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]);
            1  1    1   5     691   7    3617  43867
(%o4) [1, - -, -, - --, --, - ----, -, - ----, -----]
            2  6    30  66    2730  6    510    798
関数: bernpoly (x, n)

変数xに関するn番目のBernoulli多項式を返します。

関数: bfzeta (s, n)

引数sに関するRiemannのゼータ関数を返します。 戻り値は多倍長浮動小数点(bfloat)です; nは戻り値の小数点以下の桁数です。

関数: bfhzeta (s, h, n)

引数shに関するHurwitzのゼータ関数を返します。 戻り値は多倍長浮動小数点(bfloat)です; nは戻り値の小数点以下の桁数です。

Hurwitzゼータ関数は以下のように定義されます。

                        inf
                        ====
                        \        1
         zeta (s,h)  =   >    --------
                        /            s
                        ====  (k + h)
                        k = 0

load ("bffac")はこの関数をロードします。

関数: burn (n)

n番目のBernoulli数の近似の有理数をを返します。 burnは、(有理)Bernoulli数が まあまあの効率で(超越的)ゼータによって近似できるという観察を利用します。

                   n - 1  1 - 2 n
              (- 1)      2        zeta(2 n) (2 n)!
     B(2 n) = ------------------------------------
                                2 n
                             %pi

bernは、返す前にインデックスnまでのBernoulli数すべてを計算するので、 burnは、大きな、孤立したn(たぶん105以上のn) に対してbernより効率的かもしれません。 burnは、255よりおおきな偶数nに対して近似を呼び出します。 奇数と255以下のnに対しては、関数bernが呼び出されます。

load ("bffac")はこの関数をロードします。bernも参照してください。

関数: cf (expr)

exprを連分数に変換します。 exprは、 連分数と整数の平方根から成る式です。 式の中のオペランドは 代数演算子を組み合わせられます。 連分数と平方根は別にして、式の中の因子は整数か有理数でなければいけません。 Maximaは、 cfの外側で連分数に関する演算について知りません。

listarithfalseにバインドした後、 cfは、引数を評価します。 cfは、リストとして表現された連分数を返します。

連分数a + 1/(b + 1/(c + ...))は、 リスト[a, b, c, ...]で表現されます。 リストの要素a, b, c, ...は、 整数に評価されなければいけません。 exprは、 may also contain sqrt (n)も含むかもしれません。nは整数です。 この場合、cfは、 変数cflengthの値掛ける周期と同じ数の連分数の項を与えます。

連分数は、 cfdisrepが返す代数表現を評価することで、 数に評価することができます。 連分数を評価する別の方法に関しては、 cfexpandも参照してください。

cfdisrep, cfexpand, cflengthも参照してください。

例:

  • exprは、連分数と整数の平方根から成る式です。
    (%i1) cf ([5, 3, 1]*[11, 9, 7] + [3, 7]/[4, 3, 2]);
    (%o1)               [59, 17, 2, 1, 1, 1, 27]
    (%i2) cf ((3/17)*[1, -2, 5]/sqrt(11) + (8/13));
    (%o2)        [0, 1, 1, 1, 3, 2, 1, 4, 1, 9, 1, 9, 2]
    
  • cflengthは、 連分数の何周期を代数的無理数のために計算するかを制御します。
    (%i1) cflength: 1$
    (%i2) cf ((1 + sqrt(5))/2);
    (%o2)                    [1, 1, 1, 1, 2]
    (%i3) cflength: 2$
    (%i4) cf ((1 + sqrt(5))/2);
    (%o4)               [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]
    (%i5) cflength: 3$
    (%i6) cf ((1 + sqrt(5))/2);
    (%o6)           [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]
    
  • 連分数は、cfdisrepが返す代数的表現を評価することによって評価されることができます。
    (%i1) cflength: 3$
    (%i2) cfdisrep (cf (sqrt (3)))$
    (%i3) ev (%, numer);
    (%o3)                   1.731707317073171
    
  • Maximaは、 cfの外側で連分数に関する演算について知りません。
    (%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]
    
関数: cfdisrep (list)

連分数[a, b, c, ...]のリスト表現から、 形式a + 1/(b + 1/(c + ...))の通常の代数式を構成し返します。

(%i1) cf ([1, 2, -3] + [1, -2, 1]);
(%o1)                     [1, 1, 1, 2]
(%i2) cfdisrep (%);
                                  1
(%o2)                     1 + ---------
                                    1
                              1 + -----
                                      1
                                  1 + -
                                      2
関数: cfexpand (x)

連分数xのコンバージェントの 最後(列1)とその1つ前(列2)の 分子と分母の行列を返します。

(%i1) cf (rat (ev (%pi, numer)));

`rat' replaced 3.141592653589793 by 103993/33102 =3.141592653011902
(%o1)                  [3, 7, 15, 1, 292]
(%i2) cfexpand (%); 
                         [ 103993  355 ]
(%o2)                    [             ]
                         [ 33102   113 ]
(%i3) %[1,1]/%[2,1], numer;
(%o3)                   3.141592653011902
オプション変数: cflength

デフォルト値: 1

cflengthは、 値cflength掛ける周期として 関数cfが与える連分数の項の数を制御します。 従って、デフォルトは1周期を与えます。

(%i1) cflength: 1$
(%i2) cf ((1 + sqrt(5))/2);
(%o2)                    [1, 1, 1, 1, 2]
(%i3) cflength: 2$
(%i4) cf ((1 + sqrt(5))/2);
(%o4)               [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]
(%i5) cflength: 3$
(%i6) cf ((1 + sqrt(5))/2);
(%o6)           [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2]
関数: divsum (n, k)
関数: divsum (n)

divsum (n, k)は、 nの約数のk乗した和を返します。

divsum (n)nの約数の和を返します。

(%i1) divsum (12);
(%o1)                          28
(%i2) 1 + 2 + 3 + 4 + 6 + 12;
(%o2)                          28
(%i3) divsum (12, 2);
(%o3)                          210
(%i4) 1^2 + 2^2 + 3^2 + 4^2 + 6^2 + 12^2;
(%o4)                          210
関数: euler (n)

非負の整数nに対して n番目のEuler数を返します。

Euler-Mascheroni定数に関しては、%gammaを参照してください。

(%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]
関数: fib (n)

n項のFibonacci数を返します。 fib(0)は0に等しく、fib(1)は1に等しく、 fib (-n)(-1)^(n + 1) * fib(n)に等しい。

fibをコールした後, prevfibfib (x - 1)、 計算された最後の1つ前のFibonacci数に等しい。

(%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]
関数: fibtophi (expr)

exprに関するFibonacci数を 定数%phiを使って表現します。 %phiは、(1 + sqrt(5))/2, 近似的に1.61803399です。

例:

(%i1) fibtophi (fib (n));
                           n             n
                       %phi  - (1 - %phi)
(%o1)                  -------------------
                           2 %phi - 1
(%i2) fib (n-1) + fib (n) - fib (n+1);
(%o2)          - fib(n + 1) + fib(n) + fib(n - 1)
(%i3) fibtophi (%);
            n + 1             n + 1       n             n
        %phi      - (1 - %phi)        %phi  - (1 - %phi)
(%o3) - --------------------------- + -------------------
                2 %phi - 1                2 %phi - 1
                                          n - 1             n - 1
                                      %phi      - (1 - %phi)
                                    + ---------------------------
                                              2 %phi - 1
(%i4) ratsimp (%);
(%o4)                           0
関数: ifactors (n)

正の整数nに対して、 nの素因数分解を返します。 もしn=p1^e1..pk^nknの素因数への分解なら、 ifactorsは[[p1, e1], ... , [pk, ek]]を返します。

使われる素因数分解法は9973までの素数による試行除算と、 Pollardのロー法、楕円曲線法です。

(%i1) ifactors(51575319651600);
(%o1)     [[2, 4], [3, 2], [5, 2], [1583, 1], [9050207, 1]]
(%i2) apply("*", map(lambda([u], u[1]^u[2]), %));
(%o2)                        51575319651600
関数: igcdex (n, k)

リスト [a, b, u]を返します。 ここで、 unkの最大公約数で、 ua n + b kに等しいです。 引数 nkは整数でなければいけません。

igcdexはユークリッドのアルゴリズムを実装します。 gcdex.も参照してください。

コマンド load("gcdex")はこの関数をロードします。

例:

(%i1) load("gcdex")$

(%i2) igcdex(30,18);
(%o2)                      [- 1, 2, 6]
(%i3) igcdex(1526757668, 7835626735736);
(%o3)            [845922341123, - 164826435, 4]
(%i4) igcdex(fib(20), fib(21));
(%o4)                   [4181, - 2584, 1]
関数: inrt (x, n)

xの絶対値の整数n乗根を返します。

(%i1) l: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]$
(%i2) map (lambda ([a], inrt (10^a, 3)), l);
(%o2) [2, 4, 10, 21, 46, 100, 215, 464, 1000, 2154, 4641, 10000]
関数: inv_mod (n, m)

mを法とするnの逆元を計算します。 もしnmを法とするゼロ因子なら、 inv_mod (n,m)falseを返します。

(%i1) inv_mod(3, 41);
(%o1)                           14
(%i2) ratsimp(3^-1), modulus=41;
(%o2)                           14
(%i3) inv_mod(3, 42);
(%o3)                          false
関数: isqrt (x)

整数 xの絶対値の「整数平方根」を返します。

関数: jacobi (p, q)

pqのJacobi記号を返します。

(%i1) l: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]$
(%i2) map (lambda ([a], jacobi (a, 9)), l);
(%o2)         [1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0]
関数: lcm (expr_1, ..., expr_n)

引数の最小公倍数を返します。 引数は、整数はもちろん一般式を取り得ます。

load ("functs")はこの関数をロードします。

関数: mod (x, y)

もしxyが実数で、yがゼロでないなら、 x - y * floor(x / y)を返します。 さらにすべての実数xに関して、mod (x, 0) = xが成り立ちます。 定義mod (x, 0) = xの議論に関しては、 Graham, Knuth, Patashnik著の「コンピュータの数学」の3.4節を参照してください。 関数mod (x, 1) は、周期が1でmod (1, 1) = 0mod (0, 1) = 0ののこぎり波関数です。

複素数の偏角の主値(区間(-%pi, %pi]での数)を見つけるためには、 関数x |-> %pi - mod (%pi - x, 2*%pi)を使います。 xは引数です。

xyが定数式(例えば、10 * %pi)の時、 modは、floorceilingが使うのと同じ多倍長浮動小数点評価スキームを 使います。 再び同様に、まれですが、modは間違った値を返すことがありえます。

数値でない引数xyに関して,modは、いくつかの式整理規則を知っています:

(%i1) mod (x, 0);
(%o1)                           x
(%i2) mod (a*x, a*y);
(%o2)                      a mod(x, y)
(%i3) mod (0, x);
(%o3)                           0
関数: next_prime (n)

nよりも大きな最も小さな素数を返します。

(%i1) next_prime(27);
(%o1)                       29
関数: partfrac (expr, var)

主変数varに関する部分分数式exprを展開します。 partfracは、完全な部分分数分解を行います。 利用したアルゴリズムは、 部分分数展開(元の分母の因子)の分母は互いに素であるという事実に基づいています。 分子は分母の線形結合として書け、結果が展開ということになります。

(%i1) 1/(1+x)^2 - 2/(1+x) + 2/(2+x);
                      2       2        1
(%o1)               ----- - ----- + --------
                    x + 2   x + 1          2
                                    (x + 1)
(%i2) ratsimp (%);
                                 x
(%o2)                 - -------------------
                         3      2
                        x  + 4 x  + 5 x + 2
(%i3) partfrac (%, x);
                      2       2        1
(%o3)               ----- - ----- + --------
                    x + 2   x + 1          2
                                    (x + 1)
関数: power_mod (a, n, m)

a^n mod mを計算するために 剰余アルゴリズムを使います。 ここで、anは整数で、mは正の整数です。 もしnが負なら、inv_modが剰余逆元を見つけるために使われます。

(%i1) power_mod(3, 15, 5);
(%o1)                          2
<(%i2) mod(3^15,5);
(%o2)                          2
(%i3) power_mod(2, -1, 5);
(%o3)                          3
(%i4) inv_mod(2,5);
(%o4)                          3
関数: primep (n)

素数テスト。 もしprimep (n)falseを返すなら、 nは合成数であり、 もしtrueを返すなら、nは非常に高い確立で素数です。

3317044064679887385961981より小さなnに対して、 Miller-Rabinのテストの決定的バージョンが使われます。 もしprimep (n)trueを返すなら、 nは素数です。

3317044064679887385961981よりの大きなnに対して、 primepは、 primep_number_of_tests個のMiller-Rabinの疑似素数テストと 1つのLucasの疑似素数テストを使います。 nがMiller-Rabinのテスト1つを通過する確率は 1/4より小さいです。 primep_number_of_testsに関してデフォルト値25を使うと、 通過したnが合成である確率は 10^-15よりもはるかに小さいです。

オプション変数: primep_number_of_tests

デフォルト値: 25

primepの中で使われるMiller-Rabinのテストの回数。

関数: prev_prime (n)

nよりも小さな最大の素数を返します。

(%i1) prev_prime(27);
(%o1)                       23
関数: qunit (n)

実二次数体sqrt (n)の基本単数、 すなわち、ノルムが1の要素を返します。 ここで、nは整数です。 これは、結果的にペル方程式a^2 - n b^2 = 1を解くことになります。

(%i1) qunit (17);
(%o1)                     sqrt(17) + 4
(%i2) expand (% * (sqrt(17) - 4));
(%o2)                           1
関数: totient (n)

n以下の、 nと互いに素な整数の数を返します。

オプション変数: zerobern

デフォルト値: true

zerobernfalseの時、 bernはBernoulli数を除外し、eulerはゼロに等しいEuler数を除外します。 berneulerを参照してください。

関数: zeta (n)

Riemannのゼータ関数を返します。 もしxが負の整数、0, 1,または、正の偶数なら、 Reimannのゼータ関数は厳密な値に整理されます。 正の偶数に対しては、 加えて、オプション変数zeta%pitrueでなければいけません。 (zeta%piを参照してください。) 浮動小数点または多倍長浮動小数点数に対して、Reimannゼータ関数は数値的に評価されます。 Maximaは、 有理非整数、浮動小数点数、複素数の引数を含む 他の引数すべてに対して、また、もしzeta%piが値falseなら偶数に対して、 名詞形zeta (n)を返します。

zeta(1)は未定義ですが、 Maximaは上からと下からの極限limit(zeta(x), x, ,1)を知っています。

bfzetazeta%piも参照してください。

例:

(%i1) zeta([-2, -1, 0, 0.5, 2, 3, 1+%i]);
                                             2
            1     1                       %pi
(%o1) [0, - --, - -, - 1.460354508809586, ----, zeta(3), 
            12    2                        6
                                                    zeta(%i + 1)]
(%i2) limit(zeta(x),x,1,plus);
(%o2)                          inf
(%i3) limit(zeta(x),x,1,minus);
(%o3)                         minf
オプション変数: zeta%pi

デフォルト値: true

zeta%pitrueの時、 偶数nに対して、zeta%pi^nに比例する式を返します。 そうでないなら、 偶数nに対して、zetaは名詞形zeta (n)を返します。

例:

(%i1) zeta%pi: true$
(%i2) zeta (4);
                                 4
                              %pi
(%o2)                         ----
                               90
(%i3) zeta%pi: false$
(%i4) zeta (4);
(%o4)                        zeta(4)

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30 Symmetries


30.1 Introduction to Symmetries

symは、多項式の対称群を扱うパッケージです。

これは、 Annick Valibouze (https://web.archive.org/web/20061125035035/http://www-calfor.lip6.fr/~avb/) によって Macsyma-Symbolicsのために書かれました。 アルゴリズムは、以下の論文に記載されています:

  1. Fonctions symétriques et changements de bases. Annick Valibouze. EUROCAL’87 (Leipzig, 1987), 323–332, Lecture Notes in Comput. Sci 378. Springer, Berlin, 1989.
    http://www.stix.polytechnique.fr/publications/1984-1994.html
  2. Résolvantes et fonctions symétriques. Annick Valibouze. Proceedings of the ACM-SIGSAM 1989 International Symposium on Symbolic and Algebraic Computation, ISSAC’89 (Portland, Oregon). ACM Press, 390-399, 1989.
    https://web.archive.org/web/20061125035035/http://www-calfor.lip6.fr/~avb/DonneesTelechargeables/MesArticles/issac89ACMValibouze.pdf
  3. Symbolic computation with symmetric polynomials, an extension to Macsyma. Annick Valibouze. Computers and Mathematics (MIT, USA, June 13-17, 1989), Springer-Verlag, New York Berlin, 308-320, 1989.
    http://www.stix.polytechnique.fr/publications/1984-1994.html
  4. Théorie de Galois Constructive. Annick Valibouze. Mémoire d’habilitation à diriger les recherches (HDR), Université P. et M. Curie (Paris VI), 1994.

30.2 Functions and Variables for Symmetries

30.2.1 Changing bases

関数: comp2pui (n, L)

リストLで与えられた与えられた完全対称関数から 0からnまでの基本対称関数にパスすることを実装します。 もしリストLn+1個より少ない要素を含むなら、 タイプh1, h2などの 形式的な値で完成されます。 もし リストLの最初の要素が存在するなら、 それはアルファベットのサイズを指定します。 そうでないなら、サイズはnに設定されます。

(%i1) comp2pui (3, [4, g]);
                        2                    2
(%o1)    [4, g, 2 h2 - g , 3 h3 - g h2 + g (g  - 2 h2)]
関数: ele2pui (m, L)

基本対称関数から完全関数に行きます。 comp2elecomp2compに似ています。

基数を変える他の関数: comp2ele.

関数: ele2comp (m, L)

基本対称関数から完全関数に行きます。 comp2elecomp2puiに似ています。

基数を変える他の関数: comp2ele.

関数: elem (ele, sym, lvar)

リストlvarに含まれる変数に関して、 リストeleで与えられた基本対称関数を使って、 対称多項式symを分解します。 もしeleの最初の要素が与えられたら、 アルファベットのサイズで、 そうでないなら、サイズは多項式symの次数です。 もし値がリストeleになければ、 タイプe1, e2などの形式的値が加えられます。 多項式symは3つの異なる形式で与えられます: contracted (elemはその時、デフォルト値1であるべきです), partitioned (elemは3であるべきです),または extended(すなわち、多項式全体, かつ、elemは2であるべきです)。 関数puiは同じ方法で使われます。

サイズ3のアルファベットと値7を持つ最初の基本対称関数e1上で、 (ここで変数の2つにだけ依存する)短縮された形式がx^4-2*x*yである 3変数の対称多項式が以下のように基本対称関数で分解されます:

(%i1) elem ([3, 7], x^4 - 2*x*y, [x, y]);
(%o1) 7 (e3 - 7 e2 + 7 (49 - e2)) + 21 e3

                                         + (- 2 (49 - e2) - 2) e2
(%i2) ratsimp (%);
                              2
(%o2)             28 e3 + 2 e2  - 198 e2 + 2401

基数を変える他の関数: comp2ele.

関数: mon2schur (L)

リストLは Schur関数S_Lを表します: we have i_1 <= i_2 <= ... <= i_q成るL = [i_1, i_2, ..., i_q] を持ちます。 Schur関数S_[i_1, i_2, ..., i_q]は、 最初のq個の行と列1 + i_1, 2 + i_2, ..., q + i_q から成る無限行列h_[i-j], i <= 1, j <= 1 の小行列式です。

このSchur関数は treinatkostkaを使うことで 単項式の項で書かれることができます。 返される形式は、 変数 x_1,x_2,... の短縮表現の対称多項式です。

(%i1) mon2schur ([1, 1, 1]);
(%o1)                       x1 x2 x3
(%i2) mon2schur ([3]);
                                  2        3
(%o2)                x1 x2 x3 + x1  x2 + x1
(%i3) mon2schur ([1, 2]);
                                      2
(%o3)                  2 x1 x2 x3 + x1  x2

以上は、3つの変数に関してこれが与えることを意味します:

   2 x1 x2 x3 + x1^2 x2 + x2^2 x1 + x1^2 x3 + x3^2 x1
    + x2^2 x3 + x3^2 x2

基数を変えるための他の関数: comp2ele.

関数: multi_elem (l_elem, multi_pc, l_var)

l_elemに含まれる基本対称関数を使って、リストl_varのリストに含まれる 変数のグループに関して、 多重対称多項式を 多重短縮形multi_pcに分解します。

(%i1) multi_elem ([[2, e1, e2], [2, f1, f2]], a*x + a^2 + x^3,
      [[x, y], [a, b]]);
                                                  3
(%o1)         - 2 f2 + f1 (f1 + e1) - 3 e1 e2 + e1
(%i2) ratsimp (%);
                         2                       3
(%o2)         - 2 f2 + f1  + e1 f1 - 3 e1 e2 + e1

基数を変えるための他の関数: comp2ele.

関数: multi_pui

関数multi_elemが関数elemに対するものであるように、 関数puiに対するものです。

(%i1) multi_pui ([[2, p1, p2], [2, t1, t2]], a*x + a^2 + x^3,
      [[x, y], [a, b]]);
                                            3
                                3 p1 p2   p1
(%o1)              t2 + p1 t1 + ------- - ---
                                   2       2
関数: pui (L, sym, lvar)

リストLの中のべき関数を使って、 リストlvarの中の変数に関して、 対称多項式symを分解します。 もしLの最初の要素が与えられるなら、 アルファベットのサイズです。 そうでないなら、サイズは多項式symの次数になります。 もしリストLの中に値がないなら、 タイプp1, p2 , などの形式的な値が加えられます。 多項式symは、 3つの異なる形式で与えられることができます: contracted (elemは1でなければならず、デフォルト値です), partitioned (elemは3でなければいけません), extended (すなわち、多項式全体、そしてelemは2でなければいけません)。 関数puiは同じ方法で使われます。

(%i1) pui;
(%o1)                           1
(%i2) pui ([3, a, b], u*x*y*z, [x, y, z]);
                       2
                   a (a  - b) u   (a b - p3) u
(%o2)              ------------ - ------------
                        6              3
(%i3) ratsimp (%);
                                       3
                      (2 p3 - 3 a b + a ) u
(%o3)                 ---------------------
                                6

Other functions for changing bases: comp2ele.

関数: pui2comp (n, lpui)

リストlpuiで与えられたべき関数を使って、 (最初に長さを持ち)最初のn個の完全関数のリストを返します。 もしリストlpuiが空なら、 基数はnで、 そうでないなら、基数は(comp2elecomp2pui同様) 最初の要素です。

(%i1) pui2comp (2, []);
                                       2
                                p2 + p1
(%o1)                   [2, p1, --------]
                                   2
(%i2) pui2comp (3, [2, a1]);
                                            2
                                 a1 (p2 + a1 )
                         2  p3 + ------------- + a1 p2
                  p2 + a1              2
(%o2)     [2, a1, --------, --------------------------]
                     2                  3
(%i3) ratsimp (%);
                            2                     3
                     p2 + a1   2 p3 + 3 a1 p2 + a1
(%o3)        [2, a1, --------, --------------------]
                        2               6

基数を変えるための他の関数: comp2ele.

関数: pui2ele (n, lpui)

べき関数から基本対称関数への変転に影響します。 もしフラグpui2elegirardなら、 1からnまでの基本対称関数のリストを返し、 もしフラグがcloseなら、 n番目の基本対称関数を返します。

基数を変えるための他の関数: comp2ele.

関数: puireduc (n, lpui)

lpuiは 最初の要素が整数mのリストです。 puireducは 最初のm個を使って最初のn個のべき関数を与えます。

(%i1) puireduc (3, [2]);
                                         2
                                   p1 (p1  - p2)
(%o1)          [2, p1, p2, p1 p2 - -------------]
                                         2
(%i2) ratsimp (%);
                                           3
                               3 p1 p2 - p1
(%o2)              [2, p1, p2, -------------]
                                     2
関数: schur2comp (P, l_var)

Pはリストl_varの変数の多項式です。 これらの変数のそれぞれは完全対称関数を表します。 l_varの中で、 i番目の完全対称関数は 文字hと整数iの連結hiによって表されます。 この関数は PをSchur関数を使って表現します。

(%i1) schur2comp (h1*h2 - h3, [h1, h2, h3]);
(%o1)                         s
                               1, 2
(%i2) schur2comp (a*h3, [h3]);
(%o2)                         s  a
                               3

30.2.2 Changing representations

関数: cont2part (pc, lvar)

変数がlvarの中に含まれている短縮形pcに 関連付けられた分割多項式を返します。

(%i1) pc: 2*a^3*b*x^4*y + x^5;
                           3    4      5
(%o1)                   2 a  b x  y + x
(%i2) cont2part (pc, [x, y]);
                                   3
(%o2)              [[1, 5, 0], [2 a  b, 4, 1]]
関数: contract (psym, lvar)

リストlvarに含まれる変数に関する 多項式psymの 短縮形(すなわち、対称群の作用の下での単項軌道)を返します。 関数exploseは逆演算を実行します。 関数tcontractは多項式の対称性をテストします。

(%i1) psym: explose (2*a^3*b*x^4*y, [x, y, z]);
         3      4      3      4      3    4        3    4
(%o1) 2 a  b y z  + 2 a  b x z  + 2 a  b y  z + 2 a  b x  z

                                           3      4      3    4
                                      + 2 a  b x y  + 2 a  b x  y
(%i2) contract (psym, [x, y, z]);
                              3    4
(%o2)                      2 a  b x  y
関数: explose (pc, lvar)

短縮形pcに関連付けられた対称多項式を返します。 リストlvarは変数を含みます。

(%i1) explose (a*x + 1, [x, y, z]);
(%o1)                  a z + a y + a x + 1
関数: part2cont (ppart, lvar)

対称式を分割形から短縮形に変換します。 短縮形はlvarの中の変数で表されます。

(%i1) part2cont ([[2*a^3*b, 4, 1]], [x, y]);
                              3    4
(%o1)                      2 a  b x  y
関数: partpol (psym, lvar)

psymは リストlvarの変数に関する対称多項式です。 この関数は分割表現を返します。

(%i1) partpol (-a*(x + y) + 3*x*y, [x, y]);
(%o1)               [[3, 1, 1], [- a, 1, 0]]
関数: tcontract (pol, lvar)

多項式polが リストlvarの変数に関して対称かテストします。 もしそうなら、関数contractのように短縮表現を返します。

関数: tpartpol (pol, lvar)

多項式polが リストlvarの中の変数に関して 対称かテストします。 もしそうなら 関数partpolのように 分割表現を返します。

30.2.3 Groups and orbits

関数: direct ([p_1, ..., p_n], y, f, [lvar_1, ..., lvar_n])

変数lvar_1, ..., lvar_nのリストと 変数yについての多項式p_1, ..., p_nに関して、 関数fに関連付けられた順像 (M. Giusti, D. Lazard et A. Valibouze, ISSAC 1988, Romeを参照してください) を計算します。 関数fのアリティが計算にとって重要です。 例えば、 fについての式がある変数に依存しないなら、 この変数を含むことは役に立たず、含めなければ、 計算量を相当に減らすことにもなるでしょう。

(%i1) direct ([z^2  - e1* z + e2, z^2  - f1* z + f2],
              z, b*v + a*u, [[u, v], [a, b]]);
       2
(%o1) y  - e1 f1 y

                                 2            2             2   2
                  - 4 e2 f2 - (e1  - 2 e2) (f1  - 2 f2) + e1  f1
                + -----------------------------------------------
                                         2
(%i2) ratsimp (%);
              2                2                   2
(%o2)        y  - e1 f1 y + (e1  - 4 e2) f2 + e2 f1
(%i3) ratsimp (direct ([z^3-e1*z^2+e2*z-e3,z^2  - f1* z + f2],
              z, b*v + a*u, [[u, v], [a, b]]));
       6            5         2                        2    2   4
(%o3) y  - 2 e1 f1 y  + ((2 e1  - 6 e2) f2 + (2 e2 + e1 ) f1 ) y

                          3                               3   3
 + ((9 e3 + 5 e1 e2 - 2 e1 ) f1 f2 + (- 2 e3 - 2 e1 e2) f1 ) y

         2       2        4    2
 + ((9 e2  - 6 e1  e2 + e1 ) f2

                    2       2       2                   2    4
 + (- 9 e1 e3 - 6 e2  + 3 e1  e2) f1  f2 + (2 e1 e3 + e2 ) f1 )

  2          2                      2     3          2
 y  + (((9 e1  - 27 e2) e3 + 3 e1 e2  - e1  e2) f1 f2

                 2            2    3                5
 + ((15 e2 - 2 e1 ) e3 - e1 e2 ) f1  f2 - 2 e2 e3 f1 ) y

           2                   3           3     2   2    3
 + (- 27 e3  + (18 e1 e2 - 4 e1 ) e3 - 4 e2  + e1  e2 ) f2

         2      3                   3    2   2
 + (27 e3  + (e1  - 9 e1 e2) e3 + e2 ) f1  f2

                   2    4        2   6
 + (e1 e2 e3 - 9 e3 ) f1  f2 + e3  f1

根が和a+uである多項式を見つけること。 ただし、az^2 - e_1 z + e_2の根で、 uz^2 - f_1 z + f_2の根です。

(%i1) ratsimp (direct ([z^2 - e1* z + e2, z^2 - f1* z + f2],
                          z, a + u, [[u], [a]]));
       4                    3             2
(%o1) y  + (- 2 f1 - 2 e1) y  + (2 f2 + f1  + 3 e1 f1 + 2 e2

     2   2                              2               2
 + e1 ) y  + ((- 2 f1 - 2 e1) f2 - e1 f1  + (- 2 e2 - e1 ) f1

                  2                     2            2
 - 2 e1 e2) y + f2  + (e1 f1 - 2 e2 + e1 ) f2 + e2 f1  + e1 e2 f1

     2
 + e2

directは2つのフラグを受け付けます: elementairespuissances (デフォルト) これらは、計算の中に現れる対称多項式を それぞれ基本対称関数またはべき関数に分解することを許します。

この関数で使われるsymの関数は以下の通りです:

multi_orbit (だからorbit), pui_direct, multi_elem (だからelem), multi_pui (だからpui), pui2ele, ele2pui (もしフラグdirectpuissancesの中にあれば)。

関数: multi_orbit (P, [lvar_1, lvar_2,..., lvar_p])

Pは リストlvar_1, lvar_2, ..., lvar_pに含まれる 変数の集合に関する 多項式です。 この関数は これらpリストで表された変数の集合の対称群の積の作用の下で 多項式Pの 軌道を返します。

(%i1) multi_orbit (a*x + b*y, [[x, y], [a, b]]);
(%o1)                [b y + a x, a y + b x]
(%i2) multi_orbit (x + y + 2*a, [[x, y], [a, b, c]]);
(%o2)        [y + x + 2 c, y + x + 2 b, y + x + 2 a]

以下も参照してください: 単対称群の作用に関するorbit

関数: multsym (ppart_1, ppart_2, n)

次数nの対称群の作用を法としてのみ働くことで、 n個の変数に関する2つの対称多項式の積を返します。 多項式は分割形式です。

x, yに関する鵜2つの対称多項式: 分割形式が[[3, 1], [2, 1, 1]][[5, 2]]である 3*(x + y) + 2*x*y5*(x^2 + y^2) が与えられたとして、それらの積は、

(%i1) multsym ([[3, 1], [2, 1, 1]], [[5, 2]], 2);
(%o1)         [[10, 3, 1], [15, 3, 0], [15, 2, 1]]

、すなわち、10*(x^3*y + y^3*x) + 15*(x^2*y + y^2*x) + 15*(x^3 + y^3)です。

対称多項式の表現を変える関数は以下の通りです:

contract, cont2part, explose, part2cont, partpol, tcontract, tpartpol

関数: orbit (P, lvar)

リストlvarの変数の集合の対称群の作用の下で リストlvarの変数に関する多項式Pの軌道を計算します。

(%i1) orbit (a*x + b*y, [x, y]);
(%o1)                [a y + b x, b y + a x]
(%i2) orbit (2*x + x^2, [x, y]);
                        2         2
(%o2)                 [y  + 2 y, x  + 2 x]

多項式に関する対称群の積の作用に関してはmulti_orbitも参照してください。

関数: pui_direct (orbite, [lvar_1, ..., lvar_n], [d_1, d_2, ..., d_n])

fを 変数のn個のブロックlvar_1, ..., lvar_nに関する多項式とします。 c_ilvar_iの中の変数の数とし、 SCを 次数c_1, ..., c_nn個の対称群の積とします。 この群は自然にfに作用します。 リストorbiteSCの作用の下での関数fの軌道で、SC(f)を意味します。 (このリストは 関数multi_orbitによって得られます。) dic_1 <= d_1, c_2 <= d_2, ..., c_n <= d_n. を満たすような整数です。

SDを 対称群 S_[d_1] x S_[d_2] x ... x S_[d_n] の積とします。 関数pui_directSC(f)のべき関数から演繹された SD(f)の 最初のn個のべき関数を返します。 ここで、nSD(f)のサイズです。

結果はSDに関する多重短縮された形式です。 すなわち、SDの作用の下で、軌道毎にただ1つの要素が保持されます。

(%i1) l: [[x, y], [a, b]];
(%o1)                   [[x, y], [a, b]]
(%i2) pui_direct (multi_orbit (a*x + b*y, l), l, [2, 2]);
                                       2  2
(%o2)               [a x, 4 a b x y + a  x ]
(%i3) pui_direct (multi_orbit (a*x + b*y, l), l, [3, 2]);
                             2  2     2    2        3  3
(%o3) [2 a x, 4 a b x y + 2 a  x , 3 a  b x  y + 2 a  x , 

    2  2  2  2      3    3        4  4
12 a  b  x  y  + 4 a  b x  y + 2 a  x , 

    3  2  3  2      4    4        5  5
10 a  b  x  y  + 5 a  b x  y + 2 a  x , 

    3  3  3  3       4  2  4  2      5    5        6  6
40 a  b  x  y  + 15 a  b  x  y  + 6 a  b x  y + 2 a  x ]
(%i4) pui_direct ([y + x + 2*c, y + x + 2*b, y + x + 2*a],
      [[x, y], [a, b, c]], [2, 3]);
                             2              2
(%o4) [3 x + 2 a, 6 x y + 3 x  + 4 a x + 4 a , 

                 2                   3        2       2        3
              9 x  y + 12 a x y + 3 x  + 6 a x  + 12 a  x + 8 a ]

30.2.4 Partitions

関数: kostka (part_1, part_2)

P. Esperetによって書かれ、 分割part_1part_2のKostka数を計算します。

(%i1) kostka ([3, 3, 3], [2, 2, 2, 1, 1, 1]);
(%o1)                           6
関数: lgtreillis (n, m)

重みnと長さmの分割のリストを返します。

(%i1) lgtreillis (4, 2);
(%o1)                   [[3, 1], [2, 2]]

以下も参照してください: ltreillis, treillis, treinat

関数: ltreillis (n, m)

重みnm以下の長さの分割のリストを返します。

(%i1) ltreillis (4, 2);
(%o1)               [[4, 0], [3, 1], [2, 2]]

以下も参照してください: lgtreillis, treillis, treinat

関数: treillis (n)

重みnの分割すべてを返します。

(%i1) treillis (4);
(%o1)    [[4], [3, 1], [2, 2], [2, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]

以下も参照してください: lgtreillis, ltreillis, treinat

関数: treinat (part)

自然な順序に関する分割partより低い分割のリストを返します。

(%i1) treinat ([5]);
(%o1)                         [[5]]
(%i2) treinat ([1, 1, 1, 1, 1]);
(%o2) [[5], [4, 1], [3, 2], [3, 1, 1], [2, 2, 1], [2, 1, 1, 1], 

                                                 [1, 1, 1, 1, 1]]
(%i3) treinat ([3, 2]);
(%o3)                 [[5], [4, 1], [3, 2]]

以下も参照してください: lgtreillis, ltreillis, treillis

30.2.5 Polynomials and their roots

関数: ele2polynome (L, z)

根の基本対称関数が リストL = [n, e_1, ..., e_n]の中にあるような zに関する多項式を返します。 ここでnは多項式の次数であり、 e_ii番目の基本対称関数です。

(%i1) ele2polynome ([2, e1, e2], z);
                          2
(%o1)                    z  - e1 z + e2
(%i2) polynome2ele (x^7 - 14*x^5 + 56*x^3  - 56*x + 22, x);
(%o2)          [7, 0, - 14, 0, 56, 0, - 56, - 22]
(%i3) ele2polynome ([7, 0, -14, 0, 56, 0, -56, -22], x);
                  7       5       3
(%o3)            x  - 14 x  + 56 x  - 56 x + 22

The inverse: polynome2ele (P, z).

Also see: polynome2ele, pui2polynome.

関数: polynome2ele (P, x)

リストl = [n, e_1, ..., e_n]を与えます。 ここでnは 変数xに関する多項式Pの次数であり、 e_iPの根のi番目の基本対称関数です。

(%i1) polynome2ele (x^7 - 14*x^5 + 56*x^3 - 56*x + 22, x);
(%o1)          [7, 0, - 14, 0, 56, 0, - 56, - 22]
(%i2) ele2polynome ([7, 0, -14, 0, 56, 0, -56, -22], x);
                  7       5       3
(%o2)            x  - 14 x  + 56 x  - 56 x + 22

逆: ele2polynome (l, x)

関数: prodrac (L, k)

Lは 集合A上の基本対称関数を含む リストです。 prodracは、 根が Aの要素の k掛けるkの積の 多項式を返します。

somracも参照してください。

関数: pui2polynome (x, lpui)

根のべき関数がリストlpuiで与えられる xに関する多項式を計算します。

(%i1) pui;
(%o1)                           1
(%i2) kill(labels);
(%o0)                         done
(%i1) polynome2ele (x^3 - 4*x^2 + 5*x - 1, x);
(%o1)                     [3, 4, 5, 1]
(%i2) ele2pui (3, %);
(%o2)                     [3, 4, 6, 7]
(%i3) pui2polynome (x, %);
                        3      2
(%o3)                  x  - 4 x  + 5 x - 1

以下も参照してください: polynome2ele, ele2polynome

関数: somrac (L, k)

リストLは 多項式Pの基本対称関数を含みます。 関数は 根がPの根のk掛けるkの別個の和である 多項式を計算します。

prodracも参照してください。

30.2.6 Resolvents

関数: resolvante (P, x, f, [x_1,..., x_d])

変数x_1, ..., x_dで表現された関数fによって 次数n >= dxに関する多項式P の解核を計算します。 計算の効率のため、 変換関数fに現れない変数の リスト[x_1, ..., x_d]に含まれないことが重要です。

計算の効率を増すためには、 適切なアルゴリズムを使うように resolvanteに関するフラグを設定することができます:

もし関数fがユニタリなら:

  • 単変数の多項式,
  • 線形,
  • 交互の,
  • 和,
  • 対照的,
  • 積,
  • (次数5まで使用に向く)Cayley解核の関数
    (x1*x2 + x2*x3 + x3*x4 + x4*x5 + x5*x1 -
         (x1*x3 + x3*x5 + x5*x2 + x2*x4 + x4*x1))^2
    

    一般的,

resolvanteのフラグはそれぞれ:

  • unitaire,
  • lineaire,
  • alternee,
  • somme,
  • produit,
  • cayley,
  • generale.
(%i1) resolvante: unitaire$
(%i2) resolvante (x^7 - 14*x^5 + 56*x^3 - 56*x + 22, x, x^3 - 1,
      [x]);

" resolvante unitaire " [7, 0, 28, 0, 168, 0, 1120, - 154, 7840,
                         - 2772, 56448, - 33880, 

413952, - 352352, 3076668, - 3363360, 23114112, - 30494464, 

175230832, - 267412992, 1338886528, - 2292126760] 
  3       6      3       9      6      3
[x  - 1, x  - 2 x  + 1, x  - 3 x  + 3 x  - 1, 

 12      9      6      3       15      12       9       6      3
x   - 4 x  + 6 x  - 4 x  + 1, x   - 5 x   + 10 x  - 10 x  + 5 x

       18      15       12       9       6      3
 - 1, x   - 6 x   + 15 x   - 20 x  + 15 x  - 6 x  + 1, 

 21      18       15       12       9       6      3
x   - 7 x   + 21 x   - 35 x   + 35 x  - 21 x  + 7 x  - 1] 
[- 7, 1127, - 6139, 431767, - 5472047, 201692519, - 3603982011] 
       7      6        5         4          3           2
(%o2) y  + 7 y  - 539 y  - 1841 y  + 51443 y  + 315133 y

                                              + 376999 y + 125253
(%i3) resolvante: lineaire$
(%i4) resolvante (x^4 - 1, x, x1 + 2*x2 + 3*x3, [x1, x2, x3]);

" resolvante lineaire " 
       24       20         16            12             8
(%o4) y   + 80 y   + 7520 y   + 1107200 y   + 49475840 y

                                                    4
                                       + 344489984 y  + 655360000
(%i5) resolvante: general$
(%i6) resolvante (x^4 - 1, x, x1 + 2*x2 + 3*x3, [x1, x2, x3]);

" resolvante generale " 
       24       20         16            12             8
(%o6) y   + 80 y   + 7520 y   + 1107200 y   + 49475840 y

                                                    4
                                       + 344489984 y  + 655360000
(%i7) resolvante (x^4 - 1, x, x1 + 2*x2 + 3*x3, [x1, x2, x3, x4]);

" resolvante generale " 
       24       20         16            12             8
(%o7) y   + 80 y   + 7520 y   + 1107200 y   + 49475840 y

                                                    4
                                       + 344489984 y  + 655360000
(%i8) direct ([x^4 - 1], x, x1 + 2*x2 + 3*x3, [[x1, x2, x3]]);
       24       20         16            12             8
(%o8) y   + 80 y   + 7520 y   + 1107200 y   + 49475840 y

                                                    4
                                       + 344489984 y  + 655360000
(%i9) resolvante :lineaire$
(%i10) resolvante (x^4 - 1, x, x1 + x2 + x3, [x1, x2, x3]);

" resolvante lineaire " 
                              4
(%o10)                       y  - 1
(%i11) resolvante: symetrique$
(%i12) resolvante (x^4 - 1, x, x1 + x2 + x3, [x1, x2, x3]);

" resolvante symetrique " 
                              4
(%o12)                       y  - 1
(%i13) resolvante (x^4 + x + 1, x, x1 - x2, [x1, x2]);

" resolvante symetrique " 
                           6      2
(%o13)                    y  - 4 y  - 1
(%i14) resolvante: alternee$
(%i15) resolvante (x^4 + x + 1, x, x1 - x2, [x1, x2]);

" resolvante alternee " 
            12      8       6        4        2
(%o15)     y   + 8 y  + 26 y  - 112 y  + 216 y  + 229
(%i16) resolvante: produit$
(%i17) resolvante (x^7 - 7*x + 3, x, x1*x2*x3, [x1, x2, x3]);

" resolvante produit "
        35      33         29        28         27        26
(%o17) y   - 7 y   - 1029 y   + 135 y   + 7203 y   - 756 y

         24           23          22            21           20
 + 1323 y   + 352947 y   - 46305 y   - 2463339 y   + 324135 y

          19           18             17              15
 - 30618 y   - 453789 y   - 40246444 y   + 282225202 y

             14              12             11            10
 - 44274492 y   + 155098503 y   + 12252303 y   + 2893401 y

              9            8            7             6
 - 171532242 y  + 6751269 y  + 2657205 y  - 94517766 y

            5             3
 - 3720087 y  + 26040609 y  + 14348907
(%i18) resolvante: symetrique$
(%i19) resolvante (x^7 - 7*x + 3, x, x1*x2*x3, [x1, x2, x3]);

" resolvante symetrique " 
        35      33         29        28         27        26
(%o19) y   - 7 y   - 1029 y   + 135 y   + 7203 y   - 756 y

         24           23          22            21           20
 + 1323 y   + 352947 y   - 46305 y   - 2463339 y   + 324135 y

          19           18             17              15
 - 30618 y   - 453789 y   - 40246444 y   + 282225202 y

             14              12             11            10
 - 44274492 y   + 155098503 y   + 12252303 y   + 2893401 y

              9            8            7             6
 - 171532242 y  + 6751269 y  + 2657205 y  - 94517766 y

            5             3
 - 3720087 y  + 26040609 y  + 14348907
(%i20) resolvante: cayley$
(%i21) resolvante (x^5 - 4*x^2 + x + 1, x, a, []);

" resolvante de Cayley "
        6       5         4          3            2
(%o21) x  - 40 x  + 4080 x  - 92928 x  + 3772160 x  + 37880832 x

                                                       + 93392896

Cayley解核に関して、最後の2つの引数は中立で、 入力多項式は必然的に次数5でなければいけません。

以下も参照してください:

resolvante_bipartite, resolvante_produit_sym, resolvante_unitaire, resolvante_alternee1, resolvante_klein, resolvante_klein3, resolvante_vierer, resolvante_diedrale

関数: resolvante_alternee1 (P, x)

関数 product(x_i - x_j, 1 <= i < j <= n - 1). によって 次数nの 変換P(x)を計算します。 以下も参照してください:

resolvante_produit_sym, resolvante_unitaire, resolvante , resolvante_klein, resolvante_klein3, resolvante_vierer, resolvante_diedrale, resolvante_bipartite

関数: resolvante_bipartite (P, x)

関数 によって 偶次数nP(x)の変換を計算します。 x_1 x_2 ... x_[n/2] + x_[n/2 + 1] ... x_n.

(%i1) resolvante_bipartite (x^6 + 108, x);
              10        8           6             4
(%o1)        y   - 972 y  + 314928 y  - 34012224 y

以下も参照してください:

resolvante_produit_sym, resolvante_unitaire, resolvante, resolvante_klein, resolvante_klein3, resolvante_vierer, resolvante_diedrale, resolvante_alternee1.

関数: resolvante_diedrale (P, x)

関数x_1 x_2 + x_3 x_4によって P(x)の変換を計算します。

(%i1) resolvante_diedrale (x^5 - 3*x^4 + 1, x);
       15       12       11       10        9         8         7
(%o1) x   - 21 x   - 81 x   - 21 x   + 207 x  + 1134 x  + 2331 x

        6         5          4          3          2
 - 945 x  - 4970 x  - 18333 x  - 29079 x  - 20745 x  - 25326 x

 - 697

以下も参照してください:

resolvante_produit_sym, resolvante_unitaire, resolvante_alternee1, resolvante_klein, resolvante_klein3, resolvante_vierer, resolvante

関数: resolvante_klein (P, x)

関数x_1 x_2 x_4 + x_4によって P(x)の変換を計算します。

以下も参照してください:

resolvante_produit_sym, resolvante_unitaire, resolvante_alternee1, resolvante, resolvante_klein3, resolvante_vierer, resolvante_diedrale

関数: resolvante_klein3 (P, x)

関数x_1 x_2 x_4 + x_4によって P(x)の変換を計算します。

以下も参照してください:

resolvante_produit_sym, resolvante_unitaire, resolvante_alternee1, resolvante_klein, resolvante, resolvante_vierer, resolvante_diedrale

関数: resolvante_produit_sym (P, x)

多項式P(x)のすべての積解核のリストを計算します。

(%i1) resolvante_produit_sym (x^5 + 3*x^4 + 2*x - 1, x);
        5      4             10      8       7       6       5
(%o1) [y  + 3 y  + 2 y - 1, y   - 2 y  - 21 y  - 31 y  - 14 y

    4       3      2       10      8       7    6       5       4
 - y  + 14 y  + 3 y  + 1, y   + 3 y  + 14 y  - y  - 14 y  - 31 y

       3      2       5      4
 - 21 y  - 2 y  + 1, y  - 2 y  - 3 y - 1, y - 1]
(%i2) resolvante: produit$
(%i3) resolvante (x^5 + 3*x^4 + 2*x - 1, x, a*b*c, [a, b, c]);

" resolvante produit "
       10      8       7    6        5       4       3     2
(%o3) y   + 3 y  + 14 y  - y  - 14 y  - 31 y  - 21 y  - 2 y  + 1

以下も参照してください:

resolvante, resolvante_unitaire, resolvante_alternee1, resolvante_klein, resolvante_klein3, resolvante_vierer, resolvante_diedrale

関数: resolvante_unitaire (P, Q, x)

多項式Q(x)によって 多項式P(x)の解核を計算します。

以下も参照してください:

resolvante_produit_sym, resolvante, resolvante_alternee1, resolvante_klein, resolvante_klein3, resolvante_vierer, resolvante_diedrale

関数: resolvante_vierer (P, x)

関数x_1 x_2 - x_3 x_4によって P(x)の変換を計算します。

以下も参照してください:

resolvante_produit_sym, resolvante_unitaire, resolvante_alternee1, resolvante_klein, resolvante_klein3, resolvante, resolvante_diedrale

30.2.7 Miscellaneous

関数: multinomial (r, part)

ここでrは分割partの重みです。 この関数は、同類の多項係数を返します: もしpartの部分が i_1, i_2, ..., i_kなら、 結果は r!/(i_1! i_2! ... i_k!) です。

関数: permut (L)

リストLの置換のリストを返します。


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31 Groups


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31.1 Functions and Variables for Groups

関数: todd_coxeter (relations, subgroup)
関数: todd_coxeter (relations)

G/Hの次数を見つけます。 ここで、Gは法relationsに関する自由群で、 Hは、subgroupが生成するGの部分群です。 subgroupは、オプションの引数であり、 省略すると[]になります。 これをする時には、 GのG/H上の右作用に関する乗算テーブルを生成します。 ここで、剰余類が[H,Hg2,Hg3,...]と数え上げられます。 これは、内部的に変数todd_coxeter_stateで見ることができます。

例:

(%i1) symet(n):=create_list(
        if (j - i) = 1 then (p(i,j))^^3 else
            if (not i = j) then (p(i,j))^^2 else
                p(i,i) , j, 1, n-1, i, 1, j);
                                                       <3>
(%o1) symet(n) := create_list(if j - i = 1 then p(i, j)

                                <2>
 else (if not i = j then p(i, j)    else p(i, i)), j, 1, n - 1,

i, 1, j)
(%i2) p(i,j) := concat(x,i).concat(x,j);
(%o2)        p(i, j) := concat(x, i) . concat(x, j)
(%i3) symet(5);
         <2>           <3>    <2>           <2>           <3>
(%o3) [x1   , (x1 . x2)   , x2   , (x1 . x3)   , (x2 . x3)   ,

            <2>           <2>           <2>           <3>    <2>
          x3   , (x1 . x4)   , (x2 . x4)   , (x3 . x4)   , x4   ]
(%i4) todd_coxeter(%o3);

Rows tried 426
(%o4)                          120
(%i5) todd_coxeter(%o3,[x1]);

Rows tried 213
(%o5)                          60
(%i6) todd_coxeter(%o3,[x1,x2]);

Rows tried 71
(%o6)                          20

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32 Runtime Environment


32.1 Introduction for Runtime Environment

maxima-init.macは、Maximaがスタートする時自動的にロードされるファイルです。 自分のMaxima環境をカスタマイズするために maxima-init.macを使うことができます。 maxima-init.macは、もし存在するなら、 関数file_searchが検索する任意のディレクトリで大丈夫ですが、 通常は、 maxima_userdirで名付けらたディレクトリの中に置かれます。

これは、maxima-init.macファイルの例です:

setup_autoload ("specfun.mac", ultraspherical, assoc_legendre_p);
showtime:all;

この例では、setup_autoloadは、Maximaに もし関数(ultraspherical, assoc_legendre_p)のいずれかがコールされて、まだ定義されていなかったら、 指定されたファイル(specfun.mac)をロードするように命じます。 このように、関数をコールする前にファイルをロードすることを覚えておく必要はありません。

showtime: allは、Maximaにshowtime変数を設定することを命じます。 maxima-init.macファイルは、 他の任意の割り当てやMaxima文を含むことができます。


32.2 Interrupts

ユーザーは、時間のかかる計算を^C (control-C)文字で止めることができます。 デフォルトの動作は、計算を止めて、別のユーザープロンプトを印字することでです。 この場合、止められた計算の再開することはできません。

もし

:lisp (setq *debugger-hook* nil)

を実行することによって、 Lisp変数*debugger-hook*nilに設定されているなら、 ^Cを受け取ると、Maximaは、Lispデバッガに入り、 ユーザーは、Lisp環境を検査するためにデバッガを使うことができます。 止められた計算は、Lispデバッガの中で、 continueを入力することで、再開することができます。 (計算を完了まで走らせる以外に) LispデバッガからMaximaに戻る方法は、 Lispのバージョンそれぞれで異なります。

Unixシステム上では、文字^Z (control-Z)は、 Maximaが完全に止まるようにし、 制御は、シェルスクリプトに戻ります。 fgコマンドは、Maximaが 止められた点から再開するようにします。


32.3 Functions and Variables for Runtime Environment

宣言: feature

Maximaは、システムフィーチャと数学式に適用されるフィーチャの、 2つの異なるタイプのフィーチャを理解します。 See also システムフィーチャについての情報に関しては、statusも参照してください。 数学的フィーチャについての情報に関しては、 featuresfeaturepも参照してください。

featureそれ自身は、関数名でも変数名でもありません。

関数: featurep (a, f)

現在のデータベースの中の事実に基づいて オブジェクトaが フィーチャfを持つかどうか を決定しようとします。 もしそうなら、trueを返し、そうでなければfalseを返します。

featurepは、 ffの否定も確立できない時は、 falseを返すことに注意してください。

featurepは、引数を評価します。

declarefeaturesも参照してください。

(%i1) declare (j, even)$
(%i2) featurep (j, integer);
(%o2)                           true
システム変数: maxima_tempdir

maxima_tempdirは、Maximaが一時的なファイルを生成するディレクトリを 指名します。 特に、プロットのための一時ファイルが maxima_tempdirに生成されます。

maxima_tempdirの初期値は、 もしMaximaが置くことができるなら、ユーザーのホームディレクトリです; そうでなければ、Maximaは適切なディレクトリについて推量します。

maxima_tempdirは、ディレクトリを指名する文字列に割り当てられます。

システム変数: maxima_userdir

maxima_userdirは、 Maximaが、MaximaやLispファイルを見つけるために検索するディレクトリを指名します。 (Maximaは、他のディレクトリも検索します; file_search_maximafile_search_lispは、完全なリストです。)

maxima_userdirの初期値は、 もしMaximaが置くことができなら、 ユーザーのホームディレクトリのサブディレクトリです; そうでなければ、Maximaは適切なディレクトリについて推量します。

maxima_userdirは、ディレクトリを指名する文字列に割り当てられます。 しかしながら、 maxima_userdirへの割り当ては、自動的には file_search_maximafile_search_lispを変えません; それらの変数は、別々に変更しなければいけません。

関数: room ()
関数: room (true)
関数: room (false)

Maximaの記憶装置とスタックマネージメントの状態の描写を印字します。 roomは、同じ名前のLisp関数をコールします。

  • room ()は、適度の描写を印字します。
  • room (true)は、言葉数の多い描写を印字します。
  • room (false)は、簡潔な描写を印字します。
関数: sstatus (keyword, item)

keywordがシンボルfeatureの時、itemがシステムフィーチャのリスト上に追加されます。 sstatus (keyword, item)が実行された後、 status (feature, item)trueを返します。 もしkeywordがシンボルnofeatureなら、 itemはシステムフィーチャのリストから削除されます。 これはパッケージ作者が、搭載したフィーチャの追跡をするのに役に立つかもしれません。

statusも参照してください。

関数: status (feature)
関数: status (feature, item)

いくつかのシステム依存のフィーチャの存在と不在についての情報を返す。

  • status (feature)は、システムフィーチャのリストを返します。 これらは、Lispのバージョン、オペレーティングシステムのタイプなどを含みます。 リストは、1つのLispタイプからもう1つに変わるかもしれません。
  • status (feature, item)は、 もしitemstatus (feature)が返す項目のリスト上にあるなら、 trueを返し、そうでなければ、falseを返します。 statusは、引数itemをクォートします。 クォート-クォート演算子''は、クォーテーションに優先されます。 名前が、ハイフンのように特殊文字を含むフィーチャは、 文字列引数として与えられなければいけません。例えば、 status (feature, "ansi-cl")

sstatusも参照してください。

変数featuresは、 数式に適用される フィーチャのリストを含みます。 もっと情報を知るには、featuresfeaturepを参照してください。

関数: system (command)

別のプロセスとしてcommandを実行します。 コマンドは実行のためデフォルトのシェルに渡されます。 systemは、オペレーティングシステムすべてではサポートされませんが、 一般にUnixとUnixライクな環境では存在します。

_hist.outが、 xgraphを使ってバーグラフとしてプロットしたい頻度のリストだと仮定します。

(%i1) (with_stdout("_hist.out",
           for i:1 thru length(hist) do (
             print(i,hist[i]))),
       system("xgraph -bar -brw .7 -nl < _hist.out"));

プロットをバックグラウンドで(Maximaに制御を戻すように)させるようにし、終了した後、一次ファルを削除するようにするためには、以下のようにします:

system("(xgraph -bar -brw .7 -nl < _hist.out;  rm -f _hist.out)&")
関数: time (%o1, %o2, %o3, …)

出力行%o1, %o2, %o3, …を計算するために使った 時間のリストを秒で返します。 返された時間は、内部計算時間のMaximaの概算であって、経過時間ではありません。 timeは、出力行変数にだけ適用されます; 他の変数に関して、timeunknownを返します。

Maximaに出力行それぞれに計算時間と経過時間を印字させるには、 showtime: trueを設定してください。

関数: timedate ()
関数: timedate (T)

引数なしのtimedate()は現在時刻と日付を表す文字列を返します。 文字列は、フォーマットYYYY-MM-DD HH:MM:SS[+|-]ZZ:ZZを持ちます。 ここで、欄は、年、月、日、時、分、秒、時間と分のタイムゾーンオフセットです。

timedate(T)は フォーマットYYYY-MM-DD HH:MM:SS[+|-]ZZ:ZZの文字列として 時刻Tを返します。 Tabsolute_real_timeが返すような 1990年1月1日の真夜中以来の秒数として解釈されます。

例:

引数なしのtimedate()は現在時刻と日付を表す文字列を返します。

(%i1) d : timedate ();
(%o1)                      2010-06-08 04:08:09+01:00
(%i2) print ("timedate reports current time", d) $
timedate reports current time 2010-06-08 04:08:09+01:00

引数ありのtimedateは引数を表す文字列を返します。

(%i1) timedate (0);
(%o1)                      1900-01-01 01:00:00+01:00
(%i2) timedate (absolute_real_time () - 7*24*3600);
(%o2)                      2010-06-01 04:19:51+01:00
関数: absolute_real_time ()

協定世界時で1900年1月1日の深夜以来の 秒数を返します。 戻り値は整数です。

elapsed_real_timeelapsed_run_timeも参照してください。

例:

(%i1) absolute_real_time ();
(%o1)                      3385045277
(%i2) 1900 + absolute_real_time () / (365.25 * 24 * 3600);
(%o2)                   2007.265612087104
関数: elapsed_real_time ()

Maximaがもっとも最近スタートしたか再スタートして以来の (1秒の小数を含む)秒数を返します。 戻り値は浮動小数点数です。

absolute_real_timeelapsed_run_timeも参照してください。

例:

(%i1) elapsed_real_time ();
(%o1)                       2.559324
(%i2) expand ((a + b)^500)$
(%i3) elapsed_real_time ();
(%o3)                       7.552087
関数: elapsed_run_time ()

Maximaがもっとも最近スタートしたか再スタートして以来 Maximaが計算に費やした (1秒の小数を含む)秒数の概算を返します。 戻り値は浮動小数点数です。

absolute_real_timeelapsed_real_timeも参照してください。

例:

(%i1) elapsed_run_time ();
(%o1)                         0.04
(%i2) expand ((a + b)^500)$
(%i3) elapsed_run_time ();
(%o3)                         1.26

33 Miscellaneous Options


33.1 Introduction to Miscellaneous Options

この節では、Maximaの操作上、グローバルな効果を持つ様々なオプションが論じられます。 すべてのユーザー定義関数のリストのような様々なリストも論じられます。


33.2 Share

Maximaの「共有」ディレクトリは、Maximaユーザーのためのものですが、 Maximaのコア実装の部分ではない、プログラムと他のファイルを含みます。 これらのプログラムは、通常、 loadsetup_autoloadによってロードされます。

:lisp *maxima-sharedir*は、 ユーザーのファイルシステム内の共有ディレクトリの位置を表示します。

printfile ("share.usg")は、 共有パッケージの期限切れリストを印字します。 ユーザーは、 ファイルシステムブラウザを使って共有ディレクトリをブラウズすることがもっと情報が得られることを知るでしょう。


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33.3 Functions and Variables for Miscellaneous Options

宣言: alphabetic

alphabeticは、 declareが認識する宣言タイプです。 式 declare(s, alphabetic)は、Maximaに s―は文字列でなければいけません―の中の文字のすべてをalphabeticとして認識するように 命じます。

Identifiersも参照してください。

例:

(%i1) xx\~yy\`\@ : 1729;
(%o1)                         1729
(%i2) declare ("~`@", alphabetic);
(%o2)                         done
(%i3) xx~yy`@ + @yy`xx + `xx@@yy~;
(%o3)               `xx@@yy~ + @yy`xx + 1729
(%i4) listofvars (%);
(%o4)                  [@yy`xx, `xx@@yy~]
オプション変数: genindex

デフォルト値: i

genindexは、 必要な時、和の次の変数を生成するために使われる アルファベットの接頭辞です。

オプション変数: gensumnum

デフォルト値: 0

gensumnumは、 和の次の変数を生成するために使われる 数値接尾辞です。 もしfalseに設定されているなら、 インデックスは数値接尾辞なしでgenindexだけから成ります。

関数: gensym ()
関数: gensym (x)

gensym()は新鮮なシンボルを生成し、返します。

新しいシンボルの名前は、 デフォルトでは"g"の接頭辞と Lisp内部カウンタの値がデフォルトの数の十進表現である接尾辞の連結です。

もしxが供給されて、それが文字列なら、 このgensymへの呼び出しに限って、 その文字列は"g"の代わりに接頭辞として使われます。

もしxが供給されて、それが整数なら、 このgensymへの呼び出しに限って、 内部Lisp整数の値の代わりに接尾辞として使われます。

もし陽な接尾辞が供給されないなら、また、その時だけ、 Lisp内部整数は、使われた後1だけ増分されます。

例:

(%i1) gensym();
(%o1)                         g887
(%i2) gensym("new");
(%o2)                        new888
(%i3) gensym(123);
(%o3)                         g123
関数: properties (a)

アトムaに関連づけられたプロパティすべての名前のリストを返します。

特殊シンボル: props

propsは、 declare関数で指定されたプロパティはもちろん、 atvalue, matchdeclare, などが指定したような、 infolistsで陽に言及されたもの以外の任意のプロパティ、を持つアトムです。

関数: propvars (prop)

propsリスト上の、 propが示すプロパティを持つアトムのリストを返します。 従って, propvars (atvalue)は、atvalueを持つアトムのリストを返します。

関数: put (atom, value, indicator)

valueatomの(indicatorが指定する)プロパティに割り当てます。 indicatorは、任意のプロパティの名前を取り得ますが、 システム定義のプロパティは取りません。

remputの効果をひっくり返します。

putは引数を評価します。 putvalueを返します。

例:

(%i1) put (foo, (a+b)^5, expr);
                                   5
(%o1)                       (b + a)
(%i2) put (foo, "Hello", str);
(%o2)                         Hello
(%i3) properties (foo);
(%o3)            [[user properties, str, expr]]
(%i4) get (foo, expr);
                                   5
(%o4)                       (b + a)
(%i5) get (foo, str);
(%o5)                         Hello
関数: qput (atom, value, indicator)

valueatomの(indicatorが指定する)プロパティに割り当てます。 これは、引数がクォートされることを除いて、putと同じです。

例:

(%i1) foo: aa$ 
(%i2) bar: bb$
(%i3) baz: cc$
(%i4) put (foo, bar, baz);
(%o4)                          bb
(%i5) properties (aa);
(%o5)                [[user properties, cc]]
(%i6) get (aa, cc);
(%o6)                          bb
(%i7) qput (foo, bar, baz);
(%o7)                          bar
(%i8) properties (foo);
(%o8)            [value, [user properties, baz]]
(%i9) get ('foo, 'baz);
(%o9)                          bar
関数: rem (atom, indicator)

atomから、indicatorが示すプロパティを取り除きます。 remputの効果をひっくり返します。

remが呼び出された時、もしatomindicatorプロパティを持っていたなら、remdoneを返します。もしそんなプロパティを持っていなかったらfalseを返します。

関数: remove (a_1, p_1, ..., a_n, p_n)
関数: remove ([a_1, …, a_m], [p_1, …, p_n], ...)
関数: remove ("a", operator)
関数: remove (a, transfun)
関数: remove (all, p)

アトムに関連づけられたプロパティを取り除きます。

remove (a_1, p_1, ..., a_n, p_n) は、アトムa_kからプロパティp_kを取り除きます。

remove ([a_1, ..., a_m], [p_1, ..., p_n], ...) は、 アトムa_1, …, a_mから プロパティp_1, ..., p_nを 取り除きます。 リストのペアは複数を取り得ます。

remove (all, p)は、 プロパティpを、それを持つアトムすべてから取り除きます。

取り除かれるプロパティは、 function, macro, mode_declareのようなシステム定義のプロパティ かもしれません。 removeputで定義されたプロパティを取り除きません。

翻訳されたLispバージョンの関数を取り除くために プロパティは、transfunを取ることができます。 これを実行した後は、翻訳バージョンでなく、Maximaバージョンの関数が実行されます。

remove ("a", operator)または、同値な, remove ("a", op) は、 aから prefix, infix, nary, postfix, matchfix, nofixが宣言した演算子プロパティを取り除きます。 演算子名はクォートされた文字列として書かれなければいけないことに注意してください。

アトムが指定されたプロパティを持とうが持ちまいが、 removeは、いつもdoneを返します。 この振る舞いは、もっと具体的な削除関数remvalue, remarray, remfunction, remruleと似ていません。

removeは引数をクォートします。

関数: remvalue (name_1, ..., name_n)
関数: remvalue (all)

(添字付きもありえる)ユーザー変数name_1, ..., name_nの値をシステムから 取り除きます。

remvalue (all)は、 removes the values of all variables in values―(Maximaが自動的に割り当てたものと対照的に) ユーザーが名前を与えた変数すべてのリスト― の中の変数すべての値を取り除きます。

valuesも参照してください。

関数: rncombine (expr)

同一の分母や、たがいに数値因子だけことなる分母を持つ exprのすべての項を結合することで、 exprを変換します。 これは、combineの振る舞いとわずかに違います。 combineは、同一分母を持つ項を集めます。

pfeformat: trueを設定し、combineを使うことは、 rncombineを使って得られるものと似た結果をもたらしますが、 rncombineは、 クロス積の数値的分母因子のおまけのステップを実行します。 これは、きれいな形式と、いくつかの相殺を認識する可能性を生みます。

load("rncomb")はこの関数をロードします。

関数: scalarp (expr)

もしexprが、数か、定数、 declarescalarと宣言された変数、 数と定数とそんな変数から完全に構成され、行列やリストを含まない変数なら、 trueを返します。

関数: setup_autoload (filename, function_1, ..., function_n)

もしfunction_1, ..., function_nのいずれかが、 参照されたがまだ定義されていないなら、 loadを通じてfilenameがロードされるように指定します。 filenameは、 強制はされませんが、普通、指定された関数の定義を含みます。

setup_autoloadは配列関数については機能しません。

setup_autoloadは引数をクォートします。

例:

(%i1) legendre_p (1, %pi);
(%o1)                  legendre_p(1, %pi)
(%i2) setup_autoload ("specfun.mac", legendre_p, ultraspherical);
(%o2)                         done
(%i3) ultraspherical (2, 1/2, %pi);
Warning - you are redefining the Macsyma function ultraspherical
Warning - you are redefining the Macsyma function legendre_p
                            2
                 3 (%pi - 1)
(%o3)            ------------ + 3 (%pi - 1) + 1
                      2
(%i4) legendre_p (1, %pi);
(%o4)                          %pi
(%i5) legendre_q (1, %pi);
                              %pi + 1
                      %pi log(-------)
                              1 - %pi
(%o5)                 ---------------- - 1
                             2

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34 Rules and Patterns


34.1 Introduction to Rules and Patterns

この節ではユーザー定義のパターンマッチングと整理ルールを記述します。 幾分違ったパターンマッチング体系を実装した2つの関数グループがあります。 1つのグループは、tellsimp, tellsimpafter, defmatch, defrule, apply1, applyb1, apply2です。 他のグループは、let, letsimpです。 どちらの体系も、 matchdeclareが宣言したパターン変数を使ってパターンを定義します。

tellsimptellsimpafterが定義するパターンマッチングルールは、 Maximaの整理器によって自動的に適用されます。 defmatch, defrule, letによって定義されたルールは、 明示的に関数をコールすることで適用されます。

更に、tellratが多項式に適用するルール用メカニズムと、 affineパッケージの可換/非可換代数用メカニズムがあります。


34.2 Functions and Variables for Rules and Patterns

関数: apply1 (expr, rule_1, ..., rule_n)

rule_1exprに、失敗するまで繰り返し適用して、 それから同じルールを exprの部分式すべてに左から右へ、 部分式すべてで rule_1が失敗するまで繰り返し適用します。

この方法で exprを変換した結果を expr_2と呼ぶことにします。 次に、 rule_2expr_2の最上部から始めて同じ方法で適用します。 rule_nが最後の部分式上で失敗する時、結果が返されます。

maxapplydepthは、 apply1apply2が処理する最も深い部分式の深さです。

applyb1, apply2, letも参照してください。

関数: apply2 (expr, rule_1, ..., rule_n)

もしrule_1が与えられた部分式上で失敗したら、 rule_2が繰り返し適用されます、などなど。 すべてのルールが与えられた部分式上で失敗した時だけ、 ルールの全組が次の部分式に繰り返し適用されます。 もしルールの1つが成功したら、 同じ部分式が最初のルールから再処理されます。

maxapplydepthは、 apply1apply2が処理する最も深い部分式の深さです。

apply1letも参照してください。

関数: applyb1 (expr, rule_1, ..., rule_n)

失敗するまで、繰り返し exprの最も深い部分式に rule_1を適用し、 その後、 rule_1がトップレベルの式で失敗するまで、 同じルールを1つ高いレベル(すなわち、より大きな部分式)に適用します。 その後、rule_2rule_1の結果に 同様に適用されます。 rule_nがトップレベルの式に適用された後、結果が返されます。

applyb1apply1に似ていますが、 トップダウンからの代わりにボトムアップから働きます。

maxapplyheightapplyb1が、あきらめる前に届く 最大の高さです

apply1, apply2, letも参照してください。

オプション変数: current_let_rule_package

デフォルト値: default_let_rule_package

current_let_rule_packageは、 もし他のルールパッケージが指定されないなら、 (letsimpなど)letパッケージの関数で使われる ルールパッケージの名前です。 この変数は、letコマンドを介して定義された任意の規格パッケージの名前を 割り当てられます。

もし letsimp (expr, rule_pkg_name)のようなコールがされたら、 ルールパッケージrule_pkg_nameは その関数コールだけのために使われ、 current_let_rule_packageの値は変わりません。

オプション変数: default_let_rule_package

デフォルト値: default_let_rule_package

default_let_rule_packageは、 letでユーザーによって、 また、current_let_rule_packageの値を変更することによって、 陽に設定されない時使われる ルールルールの名前です。

関数: defmatch (progname, pattern, x_1, …, x_n)
関数: defmatch (progname, pattern)

patternにマッチするか見るために exprをテストする 関数progname(expr, x_1, ..., x_n) を定義します。

patternは、 (引数として与えられているなら) パターン引数 x_1, ..., x_nを含む式です。 パターン引数は defmatchの引数として明示的に与えます。 一方、matchdeclare関数がパターン変数を宣言します。 matchdeclareのパターン変数か defmatchのパターン引数として宣言されていない 任意の変数はそれ自身とのみマッチします。

生成関数prognameの最初の引数はパターンに対してマッチされる式であり、 他の引数は、パターンの中のダミー変数x_1, ..., x_nに対応する 実際の引数です。

もしマッチが成功したなら、 prognameは、 左辺がパターン引数やパターン変数で、右辺がパターン引数や変数がマッチした部分式の 等式のリストを返します。 パターン変数はそれらがマッチした部分式に割り当てられますが、 パターン引数には割り当てられません。 もしマッチが失敗したら、 prognamefalseを返します。

リテラルパターン(すなわち、パターン引数もパターン変数も含まないパターン)は、 もしマッチが成功したら、 trueを返します。

matchdeclare, defrule, tellsimp, tellsimpafterも 参照してください。

例:

abxを含まず、 aが非ゼロであるような 形式a*x + bかどうか見るために exprをテストする 関数linearp(expr, x)を定義します。 パターン引数xdefmatchに与えられているので、 このマッチ関数は、 任意の変数に関する線形式にマッチします。

(%i1) matchdeclare (a, lambda ([e], e#0 and freeof(x, e)), b,
                    freeof(x));
(%o1)                         done
(%i2) defmatch (linearp, a*x + b, x);
(%o2)                        linearp
(%i3) linearp (3*z + (y + 1)*z + y^2, z);
                         2
(%o3)              [b = y , a = y + 4, x = z]
(%i4) a;
(%o4)                         y + 4
(%i5) b;
                                2
(%o5)                          y
(%i6) x;
(%o6)                           x

abxを含まず、 aが非ゼロであるような 形式a*x + bかどうか見るために exprをテストする 関数linearp(expr, x)を定義します。 defmatchにパターン引数が与えられていないので、 このマッチ関数は、 他の任意の変数ではなく変数xに関する線形式にマッチします。

(%i1) matchdeclare (a, lambda ([e], e#0 and freeof(x, e)), b,
                    freeof(x));
(%o1)                         done
(%i2) defmatch (linearp, a*x + b);
(%o2)                        linearp
(%i3) linearp (3*z + (y + 1)*z + y^2);
(%o3)                         false
(%i4) linearp (3*x + (y + 1)*x + y^2);
                             2
(%o4)                  [b = y , a = y + 4]

定積分かどうか見るために exprをテストする 関数checklimits(expr)を定義します。

(%i1) matchdeclare ([a, f], true);
(%o1)                         done
(%i2) constinterval (l, h) := constantp (h - l);
(%o2)        constinterval(l, h) := constantp(h - l)
(%i3) matchdeclare (b, constinterval (a));
(%o3)                         done
(%i4) matchdeclare (x, atom);
(%o4)                         done
(%i5) simp : false;
(%o5)                         false
(%i6) defmatch (checklimits, 'integrate (f, x, a, b));
(%o6)                      checklimits
(%i7) simp : true;
(%o7)                         true
(%i8) 'integrate (sin(t), t, %pi + x, 2*%pi + x);
                       x + 2 %pi
                      /
                      [
(%o8)                 I          sin(t) dt
                      ]
                      /
                       x + %pi
(%i9) checklimits (%);
(%o9)    [b = x + 2 %pi, a = x + %pi, x = t, f = sin(t)]
関数: defrule (rulename, pattern, replacement)

与えられたパターンに関する置き換えルールを定義し、名付けます。 もしrulenameと名付けられたルールが (apply1, applyb1, apply2によって) 式に適用されるなら、 パターンにマッチするすべての部分式はreplacementで置き換えられます。 パターンマッチが値を割り当てるreplacementの中の変数すべては その後整理される置き換えの中のそれらの値を割り当てられます。

ルールそれ自身は、 パターンマッチと置き換えの1演算で式を変換する 関数として扱うことができます。 マッチが失敗したら、ルール関数はfalseを返します。

関数: disprule (rulename_1, ..., rulename_2)
関数: disprule (all)

defrule, tellsimp, tellsimpafterが返すような、または defmatchが定義するパターンのような、 名前rulename_1, ..., rulename_nを持つルールを 表示します。 ルールそれぞれは中間式ラベル(%t)と一緒に表示されます。

disprule (all)は、ルールすべてを表示します。

dispruleは引数をクォートします。 dispruleは、 表示されたルールに対応する中間式ラベルのリストを返します。

letが定義したルールを表示する letrulesも参照してください。

例:

(%i1) tellsimpafter (foo (x, y), bar (x) + baz (y));
(%o1)                   [foorule1, false]
(%i2) tellsimpafter (x + y, special_add (x, y));
(%o2)                   [+rule1, simplus]
(%i3) defmatch (quux, mumble (x));
(%o3)                         quux
(%i4) disprule (foorule1, "+rule1", quux);
(%t4)        foorule1 : foo(x, y) -> baz(y) + bar(x)

(%t5)          +rule1 : y + x -> special_add(x, y)

(%t6)                quux : mumble(x) -> []

(%o6)                    [%t4, %t5, %t6]
(%i6) ''%;
(%o6) [foorule1 : foo(x, y) -> baz(y) + bar(x), 
     +rule1 : y + x -> special_add(x, y), quux : mumble(x) -> []]
関数: let (prod, repl, predname, arg_1, ..., arg_n)
関数: let ([prod, repl, predname, arg_1, ..., arg_n], package_name)

prodreplで置き換えられるような letsimpのための代入ルールを定義します。 prodは、以下の項の正または負のべきの積です:

  • letsimpをコールする以前にmatchdeclare関数が 述語論理をアトムと関連づけるために使われないなら、 letsimpが文字通りに検索するアトム。 この場合、letsimpはアトムを述語論理を満たす積の任意の項にマッチさせます。
  • sin(x), n!, f(x,y)などのようなカーネル。 上のアトムと同様に、 述語論理をカーネルの引数に関連づけるために matchdeclareが使われないなら letsimpは文字通りのマッチを検索します。

正のべきの項は、少なくともそのべきを持つ項だけにマッチするでしょう。 一方、負のべきの項は、少なくとも負としてのべきをもつ項だけにマッチするでしょう。 prodの中の負のべきの場合、 スイッチletrattrueに設定しなければいけません。 letratも参照してください。

もし述語論理が 引数のリストが続くlet関数に含まれるなら、 arg_i’arg_iにマッチした値である場合、 predname (arg_1', ..., arg_n')trueに評価される時だけ 試験的なマッチ(すなわち、述語論理が省略されたなら受け入れられるもの) が受け入れられます。 arg_iは、任意のアトム名や prodの中に現れる任意の核の引数を取り得ます。 replは、任意の有理式を取り得ます。 もし 任意のアトムやprodからの引数がreplの中に現れるなら、 適切な代入が行われます。

グローバルフラグletratは、 letsimpによる商の整理を制御します。 letratfalseの時、 letsimpは、 exprの分子と分母をそれぞれ整理し、章を整理はしません。 n!/nのような代入は(n-1)!に進み失敗します。 letrattrueの時、 分子、分母、商がその順番で整理されます。

これらの代入関数は、同時にいくつかのルールパッケージを使うことを許します。 ルールパッケージそれぞれは、 任意の数のletルールを含むことができ、ユーザー定義名で参照されます。 コマンドlet ([prod, repl, predname, arg_1, ..., arg_n], package_name)は、 ルールprednameをルールパッケージpackage_nameに加えます。 コマンドletsimp (expr, package_name) は、 package_nameの中でルールを適用します。 letsimp (expr, package_name1, package_name2, ...)は、 letsimp (%, package_name2), …が続く letsimp (expr, package_name1)と同値です。

current_let_rule_packageは、 現在使われているルールパッケージの名前です。 この変数は、 letコマンドを介して定義された任意のルールパッケージの名前に割れ当てられます。 letパッケージを構成する関数のいずれかがパッケージ名なしでコールされた時はいつでも current_let_rule_packageが指定したパッケージが使われます。 もし letsimp (expr, rule_pkg_name)のようなコールがされたら、 ルールパッケージrule_pkg_nameは、 そのletsimpコマンドだけで使われ、 current_let_rule_packageは変わりません。 もし他に指定されないなら、 current_let_rule_packagedefault_let_rule_packageをデフォルト値とします。

(%i1) matchdeclare ([a, a1, a2], true)$
(%i2) oneless (x, y) := is (x = y-1)$
(%i3) let (a1*a2!, a1!, oneless, a2, a1);
(%o3)         a1 a2! --> a1! where oneless(a2, a1)
(%i4) letrat: true$
(%i5) let (a1!/a1, (a1-1)!);
                        a1!
(%o5)                   --- --> (a1 - 1)!
                        a1
(%i6) letsimp (n*m!*(n-1)!/m);
(%o6)                      (m - 1)! n!
(%i7) let (sin(a)^2, 1 - cos(a)^2);
                        2               2
(%o7)                sin (a) --> 1 - cos (a)
(%i8) letsimp (sin(x)^4);
                        4           2
(%o8)                cos (x) - 2 cos (x) + 1
オプション変数: letrat

デフォルト値: false

letratfalseの時、 letsimpは 比の分子と分母それぞれを整理し、 商を整理しません。

letrattrueの時、 分子、分母、商はその順番に整理されます。

(%i1) matchdeclare (n, true)$
(%i2) let (n!/n, (n-1)!);
                         n!
(%o2)                    -- --> (n - 1)!
                         n
(%i3) letrat: false$
(%i4) letsimp (a!/a);
                               a!
(%o4)                          --
                               a
(%i5) letrat: true$
(%i6) letsimp (a!/a);
(%o6)                       (a - 1)!
関数: letrules ()
関数: letrules (package_name)

ルールパッケージのルールを表示します。 letrules ()は現在のルールパッケージのルールを表示します。 letrules (package_name)package_nameのルールを表示します。

現在のルールパッケージは current_let_rule_packageによって指名されます。 もし他に指定されないなら、 current_let_rule_packagedefault_let_rule_packageがデフォルト値になります。

dispruleも参照してください それは、 tellsimptellsimpafterが定義するルールを表示します。

関数: letsimp (expr)
関数: letsimp (expr, package_name)
関数: letsimp (expr, package_name_1, …, package_name_n)

exprに変化がなくなるまで 繰り返し、letが定義する代入ルールを適用します。

letsimp (expr)current_let_rule_packageからルールを使います。

letsimp (expr, package_name)は、 current_let_rule_packageを変えることなしに package_nameからルールを使います。

letsimp (expr, package_name_1, ..., package_name_n)は、 quivalent to letsimp (%, package_name_2)などが続く letsimp (expr, package_name_1と同値です。

オプション変数: let_rule_packages

デフォルト値: [default_let_rule_package]

let_rule_packagesは、 デフォルトパッケージdefault_let_rule_packageに加える ユーザー定義のletルールパッケージすべてのリストです。

関数: matchdeclare (a_1, pred_1, ..., a_n, pred_n)

述語論理 pred_kを変数 a_kの変数やリストに関連づけます。 なので、 a_kは述語論理が false以外の何かを返す式にマッチします。

述語論理は関数の名前、ラムダ式、関数コール、最後の引数のないラムダコール、 trueまたは allです。 任意の式が trueallにマッチします。 もし述語論理が関数コールかラムダコールとして指定されるなら、 テストされる式が引数のリストに追加されます; マッチが評価される時引数が評価されます。 そうでないなら、述語論理は関数名またはラムダ式として指定され、 テストされる式が唯一の引数です。 matchdeclareがコールされた時、述語論理関数は定義されている必要はありません; 述語論理はマッチが試みられるまで評価されません。

述語論理は、 truefalseはもちろん、ブーリアン式を返すかもしれません。 ブーリアン式は、構成されたルール関数内で isによって評価されるので、 述語論理内部で isをコールする必要はありません。

もし式がマッチ述語論理を満たすなら、 マッチ変数が式に割り当てられます。 例外は足し算 +や掛け算 *のオペランドのマッチ変数です。 足し算と掛け算だけは特別に扱われます; 他のn項演算子(組み込みもユーザー定義も)は通常の関数のように扱われます。

足し算と掛け算の場合、 マッチ変数はマッチ述語論理を満たす唯一の式か、 そんな式の(それぞれ)和または積に割り当てられます。 そんな多項マッチングはどん欲(greedy)です: 述語論理群はそれらの関連変数がマッチパターンの中で現れる順に評価され、 複数の述語論理を満たす項は、それが満たす最初の述語論理によってマッチされます。 述語論理それぞれは、 次の述語論理が評価される前に 和や積のオペランドすべてに対してテストされます。 加えて、 もし(それぞれ)0か1がマッチ述語論理を満たし、かつ、 述語論理を満たす他の項がないなら、 0か1が述語論理の関連マッチ変数に割り当てられます。

足し算と掛け算パターンを処理するアルゴリズムは、 (例えば、「任意のものにマッチする」変数が現れるパターンのように) マッチパターンの中やマッチされる式の中の項の順序付けに依存したいくつかのマッチ結果をもたらします。 しかしながら、もしマッチ述語論理すべてが相互に排他的なら、 1つのマッチ述語論理はべつのものがマッチした項を受け入れられないので、 マッチ結果は順序付けに影響されません。

変数 aを引数として matchdeclareをコールすると、 もし既に宣言されているなら、 aに関する matchdeclareプロパティが変わります: ルールが定義された時、直近の matchdeclareだけが効果を持ちます。 (matchdeclareremoveを介した) matchdeclareプロパティへの後の変更は、存在するルールに影響しません。

propvars (matchdeclare)matchdeclareプロパティを持つ変数すべてのリストを返します。 printprops (a, matchdeclare)は、 変数 aに関する述語論理を返します。 printprops (all, matchdeclare)は、 すべての matchdeclare変数に関する述語論理のリストを返します。 remove (a, matchdeclare)は、 aから matchdeclareプロパティを削除します。

関数 defmatch, defrule, tellsimp, tellsimpafter, letは、パターンに対して式をテストするルールを構成します。

matchdeclareは引数をクォートします。 matchdeclareはいつも doneを返します。

例:

述語論理は、関数名か、ラムダ式か、最後の引数がない関数コールかラムダコールか、 trueallです。

(%i1) matchdeclare (aa, integerp);
(%o1)                         done
(%i2) matchdeclare (bb, lambda ([x], x > 0));
(%o2)                         done
(%i3) matchdeclare (cc, freeof (%e, %pi, %i));
(%o3)                         done
(%i4) matchdeclare (dd, lambda ([x, y], gcd (x, y) = 1) (1728));
(%o4)                         done
(%i5) matchdeclare (ee, true);
(%o5)                         done
(%i6) matchdeclare (ff, all);
(%o6)                         done

もし式がマッチ述語論理を満たすなら、 マッチ変数は式に割り当てられます。

(%i1) matchdeclare (aa, integerp, bb, atom);
(%o1)                         done
(%i2) defrule (r1, bb^aa, ["integer" = aa, "atom" = bb]);
                    aa
(%o2)        r1 : bb   -> [integer = aa, atom = bb]
(%i3) r1 (%pi^8);
(%o3)               [integer = 8, atom = %pi]

足し算と掛け算の場合、 マッチ変数は、マッチ述語論理を満たす1つの式か、 そんな式の(それぞれ)和か積に割り当てられるかもしれません。

(%i1) matchdeclare (aa, atom, bb, lambda ([x], not atom(x)));
(%o1)                         done
(%i2) defrule (r1, aa + bb, ["all atoms" = aa, "all nonatoms" =
               bb]);
bb + aa partitions `sum'
(%o2)  r1 : bb + aa -> [all atoms = aa, all nonatoms = bb]
(%i3) r1 (8 + a*b + sin(x));
(%o3)     [all atoms = 8, all nonatoms = sin(x) + a b]
(%i4) defrule (r2, aa * bb, ["all atoms" = aa, "all nonatoms" =
               bb]);
bb aa partitions `product'
(%o4)   r2 : aa bb -> [all atoms = aa, all nonatoms = bb]
(%i5) r2 (8 * (a + b) * sin(x));
(%o5)    [all atoms = 8, all nonatoms = (b + a) sin(x)]

+*の引数をマッチする時、 もしマッチ述語論理すべてが相互に排他的なら、 1つのマッチ述語論理は別のものがマッチした項を受け入れられないので、 マッチ結果は順序付けに影響されません。

(%i1) matchdeclare (aa, atom, bb, lambda ([x], not atom(x)));
(%o1)                         done
(%i2) defrule (r1, aa + bb, ["all atoms" = aa, "all nonatoms" =
               bb]);
bb + aa partitions `sum'
(%o2)  r1 : bb + aa -> [all atoms = aa, all nonatoms = bb]
(%i3) r1 (8 + a*b + %pi + sin(x) - c + 2^n);
                                                     n
(%o3) [all atoms = %pi + 8, all nonatoms = sin(x) + 2  - c + a b]
(%i4) defrule (r2, aa * bb, ["all atoms" = aa, "all nonatoms" =
               bb]);
bb aa partitions `product'
(%o4)   r2 : aa bb -> [all atoms = aa, all nonatoms = bb]
(%i5) r2 (8 * (a + b) * %pi * sin(x) / c * 2^n);
                                                  n
                                         (b + a) 2  sin(x)
(%o5) [all atoms = 8 %pi, all nonatoms = -----------------]
                                                 c

関数 propvarsprintpropsはマッチ変数についての情報を返します。

(%i1) matchdeclare ([aa, bb, cc], atom, [dd, ee], integerp);
(%o1)                         done
(%i2) matchdeclare (ff, floatnump, gg, lambda ([x], x > 100));
(%o2)                         done
(%i3) propvars (matchdeclare);
(%o3)             [aa, bb, cc, dd, ee, ff, gg]
(%i4) printprops (ee, matchdeclare);
(%o4)                    [integerp(ee)]
(%i5) printprops (gg, matchdeclare);
(%o5)              [lambda([x], x > 100, gg)]
(%i6) printprops (all, matchdeclare);
(%o6) [lambda([x], x > 100, gg), floatnump(ff), integerp(ee), 
                      integerp(dd), atom(cc), atom(bb), atom(aa)]
オプション変数: maxapplydepth

デフォルト値: 10000

maxapplydepthapply1apply2が探索する 最大深さです。

オプション変数: maxapplyheight

デフォルト値: 10000

maxapplyheightapplyb1があきらめる前に到達する 最大高さです。

関数: remlet (prod, name)
関数: remlet ()
関数: remlet (all)
関数: remlet (all, name)

let関数で直近に定義された 代入ルールprod –> replを削除します。 もし名前が供給されるなら、ルールはルールパッケージ名から削除されます。

remlet()remlet(all)は 現在のルールパッケージから代入ルールすべてを削除します。 もし例えば、remlet (all, name)にように、ルールパッケージ名が供給されるなら、 ルールパッケージnameも削除されます。

もし代入が同じ積を使って変更されるなら、 remletはコールされる必要はなく、 let関数と新しい置き換え かつ/または述語論理名で、文字通りに同じ積を使って代入を再定義だけです。 さて、remlet (prod)がコールされると、 元の代入ルールが生き返ります。

remruleも参照してください。 tellsimptellsimpafterで定義されたルールを削除します。

関数: remrule (op, rulename)
関数: remrule (op, all)

tellsimptellsimpafterで定義されたルールを削除します。

remrule (op, rulename)は、 演算子opから 名前rulenameを持つ ルールを削除します。 opが組み込みか (infix, prefix, などで定義されたような)ユーザー定義演算子の時、 oprulenameはダブルクォートマークでくくられないといけません。

remrule (op, all)は 演算子opに関するルールすべてを削除します。

remletも参照してください。 letで定義されたルールを削除します。

例:

(%i1) tellsimp (foo (aa, bb), bb - aa);
(%o1)                   [foorule1, false]
(%i2) tellsimpafter (aa + bb, special_add (aa, bb));
(%o2)                   [+rule1, simplus]
(%i3) infix ("@@");
(%o3)                          @@
(%i4) tellsimp (aa @@ bb, bb/aa);
(%o4)                   [@@rule1, false]
(%i5) tellsimpafter (quux (%pi, %e), %pi - %e);
(%o5)                  [quuxrule1, false]
(%i6) tellsimpafter (quux (%e, %pi), %pi + %e);
(%o6)             [quuxrule2, quuxrule1, false]
(%i7) [foo (aa, bb), aa + bb, aa @@ bb, quux (%pi, %e),
       quux (%e, %pi)];
                                     bb
(%o7) [bb - aa, special_add(aa, bb), --, %pi - %e, %pi + %e]
                                     aa
(%i8) remrule (foo, foorule1);
(%o8)                          foo
(%i9) remrule ("+", ?\+rule1);
(%o9)                           +
(%i10) remrule ("@@", ?\@\@rule1);
(%o10)                         @@
(%i11) remrule (quux, all);
(%o11)                        quux
(%i12) [foo (aa, bb), aa + bb, aa @@ bb, quux (%pi, %e),
        quux (%e, %pi)];
(%o12) [foo(aa, bb), bb + aa, aa @@ bb, quux(%pi, %e), 
                                         quux(%e, %pi)]
関数: tellsimp (pattern, replacement)

tellsimpafterに似ていますが、 古いものの前に新しい情報を置くので、 組み込み整理ルールの前に適用されます。

整理器が働く前に式を変更することが重要な時 例えば、整理器が式について何か「知っている」が、それが返すものが好みでないなら、 tellsimpが使われます。 もし整理器が式の主演算子について何かを「知っている」が、単に十分でないなら、 たぶんtellsimpafterを使いたいでしょう。

パターンは和、積、変数1つ、または、数は取れません。

システム変数rulesは、 defrule, defmatch, tellsimp, tellsimpafterで 定義されたルールのリストです。

例:

(%i1) matchdeclare (x, freeof (%i));
(%o1)                         done
(%i2) %iargs: false$
(%i3) tellsimp (sin(%i*x), %i*sinh(x));
(%o3)                 [sinrule1, simp-%sin]
(%i4) trigexpand (sin (%i*y + x));
(%o4)         sin(x) cos(%i y) + %i cos(x) sinh(y)
(%i5) %iargs:true$
(%i6) errcatch(0^0);
 0
0  has been generated
(%o6)                          []
(%i7) ev (tellsimp (0^0, 1), simp: false);
(%o7)                  [^rule1, simpexpt]
(%i8) 0^0;
(%o8)                           1
(%i9) remrule ("^", %th(2)[1]);
(%o9)                           ^
(%i10) tellsimp (sin(x)^2, 1 - cos(x)^2);
(%o10)                 [^rule2, simpexpt]
(%i11) (1 + sin(x))^2;
                                      2
(%o11)                    (sin(x) + 1)
(%i12) expand (%);
                                   2
(%o12)               2 sin(x) - cos (x) + 2
(%i13) sin(x)^2;
                                  2
(%o13)                     1 - cos (x)
(%i14) kill (rules);
(%o14)                        done
(%i15) matchdeclare (a, true);
(%o15)                        done
(%i16) tellsimp (sin(a)^2, 1 - cos(a)^2);
(%o16)                 [^rule3, simpexpt]
(%i17) sin(y)^2;
                                  2
(%o17)                     1 - cos (y)
関数: tellsimpafter (pattern, replacement)

組み込み整理ルールの後、適Maxima整理器が適用する 整理ルールを定義します。 patternは (matchdeclareで宣言された) パターン変数や他のアトムや演算子から成る、 パターンマッチングの目的でリテラルと考えられる式です。 replacementは、 patternにマッチする実際の式に代入されます; replacementの中のパターン変数は 実際の式の中でマッチした値に割り当てられます。

patternは、 主演算子がパターン変数でない任意の非アトム式を取り得ます; 整理ルールは主演算子に関連付けられます。 (以下で記述する1つの例外がありますが、)関数、リスト、配列の名前が、 (パターン変数でなく)ただリテラルとして、 主演算子としてpatternの中で現れることができます; これは、 パターンとして もしaabbがパターン変数なら aa(x)bb[y]のような式を除外します。 パターン変数である関数、リスト、配列の名前は、 patternの中で、主演算子以外の演算子として現れることができます。

上の関数名に関するルールに1つ例外があります。 aa[x](y)のような式の中の添字付き関数の名前は 主演算子がaaでなくLispアトムmqapplyだから、 パターン変数にできます。 これは、添字付き関数を含む式の表現の結果です。

(もしクォートやフラグnoevalを通して抑制されないなら) 整理ルールは、 評価の後、適用されます。 tellsimpafterで確立されたルールは、 組み込みルールの後、それらが定義された順に適用されます。 ルールはボトムアップに適用されます。すなわち、 式全体への適用の前に、最初、部分式に適用されます。 ルールすべてが適用されることを保証するために、 (例えば、クォートクォート演算子''やフラグinfevalを介して) 結果を繰り返し整理する必要があるかもしれません。

パターン変数は、整理ルールの中でローカル変数として扱われます。 一旦ルールが定義されると、パターン変数の値は、 ルールに影響せず、ルールによって影響されません。 成功したルールマッチの結果となるパターン変数への割り当ては、 パターン変数の現在の割り当て(またはその欠落)に影響しません。 しかしながら、Maximaの中のアトムすべてで、 (putや関連関数で定義された)パターン変数のプロパティはグローバルです。

tellsimpafterによって構成されたルールは、 patternの主演算子に由来します。 組み込み演算子や infix, prefix, postfix, matchfix, nofixで 定義されたユーザー定義演算子に関するルールは、 Lisp識別子である名前を持ちます。 他の関数に関するルールは、Maxima識別子である名前を持ちます。

名詞と動詞形の扱いは少し混乱しています。 もしルールが名詞(または動詞)形に関して定義されて、 対応する動詞(または名詞)形に関するルールが既に存在しているなら、 新しく定義されたルールは両方の形式(名詞と動詞)に適用されます。 もし対応する動詞(名詞)形に関するルールが存在しないなら、 新しく定義されたルールは名詞(または動詞)形にだけ適用されます。

tellsimpafterで構成されたルールは通常のLisp関数です。 もしルール名が$foorule1なら、 構成子:lisp (trace $foorule1)は関数をトレースし、 :lisp (symbol-function '$foorule1)は定義を表示します。

tellsimpafterは引数をクォートします。 tellsimpafterは 新しく確立されたルールを含む、 patternの主演算子に関する ルールのリストを返します。

matchdeclare, defmatch, defrule, tellsimp, let, kill, remrule, clear_rulesも参照してください。

例:

patternは、 主演算子がパターン変数でない任意の非アトム式を取り得ます。

(%i1) matchdeclare (aa, atom, [ll, mm], listp, xx, true)$
(%i2) tellsimpafter (sin (ll), map (sin, ll));
(%o2)                 [sinrule1, simp-%sin]
(%i3) sin ([1/6, 1/4, 1/3, 1/2, 1]*%pi);
                    1  sqrt(2)  sqrt(3)
(%o3)              [-, -------, -------, 1, 0]
                    2     2        2
(%i4) tellsimpafter (ll^mm, map ("^", ll, mm));
(%o4)                  [^rule1, simpexpt]
(%i5) [a, b, c]^[1, 2, 3];
                                2   3
(%o5)                      [a, b , c ]
(%i6) tellsimpafter (foo (aa (xx)), aa (foo (xx)));
(%o6)                   [foorule1, false]
(%i7) foo (bar (u - v));
(%o7)                    bar(foo(u - v))

ルールはそれらが定義された順に適用されます。 もし2つのルールが式にマッチできるなら、 最初に定義されたルールが適用されます。

(%i1) matchdeclare (aa, integerp);
(%o1)                         done
(%i2) tellsimpafter (foo (aa), bar_1 (aa));
(%o2)                   [foorule1, false]
(%i3) tellsimpafter (foo (aa), bar_2 (aa));
(%o3)              [foorule2, foorule1, false]
(%i4) foo (42);
(%o4)                       bar_1(42)

整理ルールの中で、パターン変数はローカル変数として扱われます。 (defmatchと比較してください。 パターン変数をグローバル変数として扱います。)

(%i1) matchdeclare (aa, integerp, bb, atom);
(%o1)                         done
(%i2) tellsimpafter (foo(aa, bb), bar('aa=aa, 'bb=bb));
(%o2)                   [foorule1, false]
(%i3) bb: 12345;
(%o3)                         12345
(%i4) foo (42, %e);
(%o4)                 bar(aa = 42, bb = %e)
(%i5) bb;
(%o5)                         12345

アトムすべてには、 パターン変数のプロパティは、たとえ値がローカルでも、 グローバルです。 この例では、割り当てプロパティは define_variableを介して宣言されます。 Maximaの至る所で、これはアトムbbのプロパティです。

(%i1) matchdeclare (aa, integerp, bb, atom);
(%o1)                         done
(%i2) tellsimpafter (foo(aa, bb), bar('aa=aa, 'bb=bb));
(%o2)                   [foorule1, false]
(%i3) foo (42, %e);
(%o3)                 bar(aa = 42, bb = %e)
(%i4) define_variable (bb, true, boolean);
(%o4)                         true
(%i5) foo (42, %e);
Error: bb was declared mode boolean, has value: %e
 -- an error.  Quitting.  To debug this try debugmode(true);

ルールは主演算子に由来します。 組み込みやユーザー定義の演算子に関するルール名はLisp識別子で、 一方、他の関数に関する名前はMaxima識別子です。

(%i1) tellsimpafter (foo (%pi + %e), 3*%pi);
(%o1)                   [foorule1, false]
(%i2) tellsimpafter (foo (%pi * %e), 17*%e);
(%o2)              [foorule2, foorule1, false]
(%i3) tellsimpafter (foo (%i ^ %e), -42*%i);
(%o3)         [foorule3, foorule2, foorule1, false]
(%i4) tellsimpafter (foo (9) + foo (13), quux (22));
(%o4)                   [+rule1, simplus]
(%i5) tellsimpafter (foo (9) * foo (13), blurf (22));
(%o5)                  [*rule1, simptimes]
(%i6) tellsimpafter (foo (9) ^ foo (13), mumble (22));
(%o6)                  [^rule1, simpexpt]
(%i7) rules;
(%o7) [foorule1, foorule2, foorule3, +rule1, *rule1, ^rule1]
(%i8) foorule_name: first (%o1);
(%o8)                       foorule1
(%i9) plusrule_name: first (%o4);
(%o9)                        +rule1
(%i10) remrule (foo, foorule1);
(%o10)                         foo
(%i11) remrule ("^", ?\^rule1);
(%o11)                          ^
(%i12) rules;
(%o12)        [foorule2, foorule3, +rule1, *rule1]

加工された例: 反可換乗算。

(%i1) gt (i, j) := integerp(j) and i < j;
(%o1)           gt(i, j) := integerp(j) and i < j
(%i2) matchdeclare (i, integerp, j, gt(i));
(%o2)                         done
(%i3) tellsimpafter (s[i]^^2, 1);
(%o3)                 [^^rule1, simpncexpt]
(%i4) tellsimpafter (s[i] . s[j], -s[j] . s[i]);
(%o4)                   [.rule1, simpnct]
(%i5) s[1] . (s[1] + s[2]);
(%o5)                    s  . (s  + s )
                          1     2    1
(%i6) expand (%);
(%o6)                      1 - s  . s
                                2    1
(%i7) factor (expand (sum (s[i], i, 0, 9)^^5));
(%o7) 100 (s  + s  + s  + s  + s  + s  + s  + s  + s  + s )
            9    8    7    6    5    4    3    2    1    0
関数: clear_rules ()

kill (rules)を実行し、 足し算+, 掛け算*, べき^に関して 次のルール番号を1に再設定します。


35 Sets


35.1 Introduction to Sets

Maximaは、 陽な列挙によって定義された有限集合のために、 積集合や和集合のような、集合関数を提供します。 Maximaは、リストと集合を別のオブジェクトとして扱います。 この特長は、 リストまたは集合であるメンバーがリストであったり集合であったりする集合を扱うことを可能にします。

有限集合のための関数に加えて、 Maximaは、 組み合わせ論に関係したいくつかの関数を提供します; これらは、第一種と第二種スターリング数、ベル数、第一種と第二種の多項係数、 非負整数の分割、と2,3の他の関数です。 Maximaは、クロネッカーのデルタ関数も定義します。

35.1.1 Usage

メンバーa_1, ..., a_nの集合を構成するには、 set(a_1, ..., a_n)または{a_1, ..., a_n}を書いてください; 空集合を構成するには、 set()または{}を書いてください。 入力では、 set(...){ ... }は同値です。 集合は、いつも中括弧で表示されます。

もしメンバーが一度以上リストされているなら、 整理は、冗長なメンバーを消去します。

(%i1) set();
(%o1)                          {}
(%i2) set(a, b, a);
(%o2)                        {a, b}
(%i3) set(a, set(b));
(%o3)                       {a, {b}}
(%i4) set(a, [b]);
(%o4)                       {a, [b]}
(%i5) {};
(%o5)                          {}
(%i6) {a, b, a};
(%o6)                        {a, b}
(%i7) {a, {b}};
(%o7)                       {a, {b}}
(%i8) {a, [b]};
(%o8)                       {a, [b]}

2つの要素志望xyは、 is(x = y)trueをもたらす (すなわち、集合構成の目的で同じと見なされる) 時だけ 冗長です。 is(x = y)falseをもたらす一方、 is(equal(x, y))は、trueをもたらす可能性があることに 注意してください; その場合、要素xyは異なったものと見なされます。

(%i1) x: a/c + b/c;
                              b   a
(%o1)                         - + -
                              c   c
(%i2) y: a/c + b/c;
                              b   a
(%o2)                         - + -
                              c   c
(%i3) z: (a + b)/c;
                              b + a
(%o3)                         -----
                                c
(%i4) is (x = y);
(%o4)                         true
(%i5) is (y = z);
(%o5)                         false
(%i6) is (equal (y, z));
(%o6)                         true
(%i7) y - z;
                           b + a   b   a
(%o7)                    - ----- + - + -
                             c     c   c
(%i8) ratsimp (%);
(%o8)                           0
(%i9) {x, y, z};
                          b + a  b   a
(%o9)                    {-----, - + -}
                            c    c   c

リストの要素から集合を構成するには、setifyを使ってください。

(%i1) setify ([b, a]);
(%o1)                        {a, b}

もしis(x = y)trueに評価されるなら、 集合の元xyは等しいです。 従って、rat(x)xは集合の元として等しいです; 結果として、

(%i1) {x, rat(x)};
(%o1)                          {x}

さらに、 is((x - 1)*(x + 1) = x^2 - 1)falseに評価されるので、 (x - 1)*(x + 1)x^2 - 1は集合の異なる元です; 従って、

(%i1) {(x - 1)*(x + 1), x^2 - 1};
                                       2
(%o1)               {(x - 1) (x + 1), x  - 1}

この集合を1元集合に縮小するには、 ratを集合の元それぞれに適用してください:

(%i1) {(x - 1)*(x + 1), x^2 - 1};
                                       2
(%o1)               {(x - 1) (x + 1), x  - 1}
(%i2) map (rat, %);
                              2
(%o2)/R/                    {x  - 1}

他の集合から冗長性を取り除くために、 他の整理関数を使う必要があるかもしれません。 以下は、trigsimpを使った例です:

(%i1) {1, cos(x)^2 + sin(x)^2};
                            2         2
(%o1)                {1, sin (x) + cos (x)}
(%i2) map (trigsimp, %);
(%o2)                          {1}

元が、冗長でなく、並べ換えられている時 集合は整理されてます。 集合関数の現在のバージョンは、 集合を順に並べるためにMaxima関数orderlesspを使います; しかしながら、 集合関数の将来のバージョンは、違う並び替え関数を使うかもしれません。

代入のような、集合に関するいくつかの演算は、 再整理を自動的に強制します; 例えば、

(%i1) s: {a, b, c}$
(%i2) subst (c=a, s);
(%o2)                        {a, b}
(%i3) subst ([a=x, b=x, c=x], s);
(%o3)                          {x}
(%i4) map (lambda ([x], x^2), set (-1, 0, 1));
(%o4)                        {0, 1}

Maximaは、リストと集合を異なるオブジェクトとして扱います; unionintersectionのような関数は、 もし引数のいずれかがしゅうごうでないなら、文句を言います。 もしリストに集合関数を適用する必要があるなら、 集合に変換するために、 setify関数を使ってください。 例えば、

(%i1) union ([1, 2], {a, b});
Function union expects a set, instead found [1,2]
 -- an error.  Quitting.  To debug this try debugmode(true);
(%i2) union (setify ([1, 2]), {a, b});
(%o2)                     {1, 2, a, b}

集合sの集合要素のうち述語論理fを満たすすべての要素を抽出するためには、 use subset(s, f)を使ってください。 (述語論理はブーリアン値関数です。) 例えば、 与えられた集合の中で、変数zに依存しない等式を見つけるには、 以下を使ってください。

(%i1) subset ({x + y + z, x - y + 4, x + y - 5},
                                    lambda ([e], freeof (z, e)));
(%o1)               {- y + x + 4, y + x - 5}

Functions and Variables for Setsは、 Maximaの集合関数の完全なリストを持ちます。

Sets ·

35.1.2 Set Member Iteration

集合の元上を反復する2つの方法があります。 1つの方法はmapの使用です; 例えば:

(%i1) map (f, {a, b, c});
(%o1)                  {f(a), f(b), f(c)}

他の方法は、 for x in s doを使うことです。

(%i1) s: {a, b, c};
(%o1)                       {a, b, c}
(%i2) for si in s do print (concat (si, 1));
a1 
b1 
c1 
(%o2)                         done

Maxima関数firstrestは、 集合に対して正しく機能します。 集合に適用されると、 firstは、最初に表示される集合の要素を返します; それは、実装依存かもしれません。 もしsが集合なら rest(s)は、disjoin(first(s), s)と同値です。 現在、 集合に対して正しく機能する他のMaxima関数があります。 集合関数の将来のバージョンでは、 firstrestは、違うように機能するかもしれませんし、そうでないかもしれません。

35.1.3 Bugs

集合関数は、 集合の元を並び換えるために、 Maxima関数orderlesspを使い、 集合の元の同一性をテストするために(Lispレベルの)関数likeを使います。 これらの関数の両方は、 もし標準有理式(CRE)形式の式を含むリストや行列が元の集合を使おうとするなら、現れる既知のバグを持ちます。 例は以下の通りです。

(%i1) {[x], [rat (x)]};
Maxima encountered a Lisp error:

  The value #:X1440 is not of type LIST.

Automatically continuing.
To reenable the Lisp debugger set *debugger-hook* to nil.

この式は、Maximaがエラーで停止する原因となります。 (エラーメッセージはMaximaが使うLispのバージョンに依ります。) もう1つの例は、以下の通りです。

(%i1) setify ([[rat(a)], [rat(b)]]);
Maxima encountered a Lisp error:

  The value #:A1440 is not of type LIST.

Automatically continuing.
To reenable the Lisp debugger set *debugger-hook* to nil.

これらのバグは、 orderlessplikeの中にあるバグに原因します; それらは、集合関数の中のバグが原因ではありません。 例証するには、以下の式を試してください。

(%i1) orderlessp ([rat(a)], [rat(b)]);
Maxima encountered a Lisp error:

  The value #:B1441 is not of type LIST.

Automatically continuing.
To reenable the Lisp debugger set *debugger-hook* to nil.
(%i2) is ([rat(a)] = [rat(a)]);
(%o2)                         false

これらのバグが直されるまで、 CRE形式の式を含むリストや行を元に持つ集合を構成しないでください; しかしながら、CRE形式の元を持つ集合は、問題ないはずです:

(%i1) {x, rat (x)};
(%o1)                          {x}

Maximaのorderlesspは、 集合関数で問題の原因となる可能性がある もう1つのバグを持ちます。 それは、すなわち、順序付け述語論理orderlesspが推移的でないことです。 これを示す最も簡単な既知の例は、以下の通りです。

(%i1) q: x^2$
(%i2) r: (x + 1)^2$
(%i3) s: x*(x + 2)$
(%i4) orderlessp (q, r);
(%o4)                         true
(%i5) orderlessp (r, s);
(%o5)                         true
(%i6) orderlessp (q, s);
(%o6)                         false

このバグは、一般的にMaximaの関数はもちろん、集合関数すべてにおいて、 問題の原因となる可能性があります。 確実ではありませんが、 もし集合の元すべてがCRE形式であるか、ratsimpを使って整理されていれば、 このバグはたぶん避けられます。

Maximaのorderlessordergreatメカニズムは、 集合関数と互換性がありません。 もし、orderlessordergreatのいずれかを使う必要があるなら、 いかなる集合を構成する前に、これらの関数をコールしてください。 そして、unorderをコールしないでください。

もし集合関数のバグかもしれないと思う何かを見つけたら、 どうかMaximaのバグデータベースに報告してください。 bug_reportを参照してください。

35.1.4 Authors

マサチューセッツ州ケンブリッジ市のStavros Macrakisと、 ネブラスカ大学カーニー校(UNK)のBarton Willisが、 Maximaの集合関数とそれらのドキュメンテーションを書きました。


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35.2 Functions and Variables for Sets

関数: adjoin (x, a)

集合aに要素{x}を加えた集合を返します。

もしaが集合リテラルでないなら、 adjoinは文句を言います。

adjoin(x, a)union(set(x), a)は同値です; しかしながら、adjoinunionより幾分早いかもしれません。

disjoinも参照してください。

例:

(%i1) adjoin (c, {a, b});
(%o1)                       {a, b, c}
(%i2) adjoin (a, {a, b});
(%o2)                        {a, b}
Sets ·
関数: belln (n)

n番目のベル数を返します。 belln(n)n個のメンバーを持つ集合の分割の数です。

非負整数nに対して、 belln(n)n番目のベル数に整理されます。 bellnは他のいかなる引数に関して整理されません。

bellnは等式、リスト、行列、集合上に分配されます。

例:

非負整数に適用されたbelln

(%i1) makelist (belln (i), i, 0, 6);
(%o1)               [1, 1, 2, 5, 15, 52, 203]
(%i2) is (cardinality (set_partitions ({})) = belln (0));
(%o2)                         true
(%i3) is (cardinality (set_partitions ({1, 2, 3, 4, 5, 6})) =
                       belln (6));
(%o3)                         true

非負整数でない引数に適用されたbelln

(%i1) [belln (x), belln (sqrt(3)), belln (-9)];
(%o1)        [belln(x), belln(sqrt(3)), belln(- 9)]
Sets ·
関数: cardinality (a)

集合aの異なる要素の数を返します。

整理がディセーブルされた時でも、 cardinalityは冗長な要素を無視します。

例:

(%i1) cardinality ({});
(%o1)                           0
(%i2) cardinality ({a, a, b, c});
(%o2)                           3
(%i3) simp : false;
(%o3)                         false
(%i4) cardinality ({a, a, b, c});
(%o4)                           3
Sets ·
関数: cartesian_product (b_1, ... , b_n)

Returns a set of lists of the form 形式[x_1, ..., x_n]のリストの集合を返します。 ここで、x_1, ..., x_nはそれぞれ、 集合b_1, ... , b_nの要素です。

もし任意の引数が集合リテラルでないなら、 cartesian_productは文句を言います。

例:

(%i1) cartesian_product ({0, 1});
(%o1)                      {[0], [1]}
(%i2) cartesian_product ({0, 1}, {0, 1});
(%o2)           {[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]}
(%i3) cartesian_product ({x}, {y}, {z});
(%o3)                      {[x, y, z]}
(%i4) cartesian_product ({x}, {-1, 0, 1});
(%o4)              {[x, - 1], [x, 0], [x, 1]}
Sets ·
関数: disjoin (x, a)

xを持たない集合aを返します。 もしxaのメンバーでないなら、 変更なしにaを返します。

もしaが集合リテラルでないなら、 disjoinは文句を言います。

disjoin(x, a), delete(x, a), setdifference(a, set(x))はすべて同値です。 これらの中で、 disjoinは一般的に他より速いです。

例:

(%i1) disjoin (a, {a, b, c, d});
(%o1)                       {b, c, d}
(%i2) disjoin (a + b, {5, z, a + b, %pi});
(%o2)                      {5, %pi, z}
(%i3) disjoin (a - b, {5, z, a + b, %pi});
(%o3)                  {5, %pi, b + a, z}
Sets ·
関数: disjointp (a, b)

集合abがばらばらなら、 trueを返します。

もしabが集合リテラルでないなら、 disjointpは文句を言います。

例:

(%i1) disjointp ({a, b, c}, {1, 2, 3});
(%o1)                         true
(%i2) disjointp ({a, b, 3}, {1, 2, 3});
(%o2)                         false
関数: divisors (n)

nの約数の集合を表します。

nがゼロでない整数の時、 divisors(n)は整数の集合に整理されます。 約数の集合は元1とnを含みます。 負の整数の約数は、その絶対値の約数です。

divisorsは、等式、リスト、行列、集合上に分配されます。

例:

28は完全数であることを検証できます: (自身を除いた)約数が28です。

(%i1) s: divisors(28);
(%o1)                 {1, 2, 4, 7, 14, 28}
(%i2) lreduce ("+", args(s)) - 28;
(%o2)                          28

divisorsは整理関数です。 divisors(a)の中でaに8を代入することは、 divisors(8)を再評価せずに約数をもたらします。

(%i1) divisors (a);
(%o1)                      divisors(a)
(%i2) subst (8, a, %);
(%o2)                     {1, 2, 4, 8}

divisorsは、等式、リスト、行列、集合上に分配されます。

(%i1) divisors (a = b);
(%o1)               divisors(a) = divisors(b)
(%i2) divisors ([a, b, c]);
(%o2)        [divisors(a), divisors(b), divisors(c)]
(%i3) divisors (matrix ([a, b], [c, d]));
                  [ divisors(a)  divisors(b) ]
(%o3)             [                          ]
                  [ divisors(c)  divisors(d) ]
(%i4) divisors ({a, b, c});
(%o4)        {divisors(a), divisors(b), divisors(c)}
関数: elementp (x, a)

xが集合aの元の時だけtrueを返します。

もしaが集合リテラルでないなら、 elementpは文句を言います。

例:

(%i1) elementp (sin(1), {sin(1), sin(2), sin(3)});
(%o1)                         true
(%i2) elementp (sin(1), {cos(1), cos(2), cos(3)});
(%o2)                         false
関数: emptyp (a)

aが空の集合か空のリストの時だけ、trueを返します。

例:

(%i1) map (emptyp, [{}, []]);
(%o1)                     [true, true]
(%i2) map (emptyp, [a + b, {{}}, %pi]);
(%o2)                 [false, false, false]
関数: equiv_classes (s, F)

集合sの 同値関係Fに関する 同値クラスの集合を返します。

Fssとの直積集合上の2変数関数です。 The return value of Fの戻り値は、truefalse、もしくは、 is(expr)truefalseのような 式exprです。

Fが同値関数でない時、 equiv_classesは不平なくそれを受け入れますが、 その場合、結果は、一般に正しくありません。

例:

同値関係が truefalseを返すラムダ式です。

(%i1) equiv_classes ({1, 1.0, 2, 2.0, 3, 3.0},
                        lambda ([x, y], is (equal (x, y))));
(%o1)            {{1, 1.0}, {2, 2.0}, {3, 3.0}}

同値関係が、istruefalseに評価される 関係関数の名前です。

(%i1) equiv_classes ({1, 1.0, 2, 2.0, 3, 3.0}, equal);
(%o1)            {{1, 1.0}, {2, 2.0}, {3, 3.0}}

同値クラスが3の倍数だけ違う数です。

(%i1) equiv_classes ({1, 2, 3, 4, 5, 6, 7},
                     lambda ([x, y], remainder (x - y, 3) = 0));
(%o1)              {{1, 4, 7}, {2, 5}, {3, 6}}
Sets ·
関数: every (f, s)
関数: every (f, L_1, ..., L_n)

もし述語論理fが与えられた引数すべてでtrueなら、 trueを返します。

ある集合が二番目の引数として与えられたとして、 もしis(f(a_i))sの中のa_iすべてに関して trueを返すなら every(f, s)trueです。 everyは、 sの中のa_iすべてに関してfを評価するかもしれないししないかもしれません。 集合は順序付けされていないので、 everyは任意の順序でf(a_i)を評価します。

非キスとして1つか複数のリストが与えられたとして、 もしis(f(x_1, ..., x_n))L_1, ..., L_nそれぞれの中のx_1, ..., x_nすべてに対して trueを返すなら、 every(f, L_1, ..., L_n)trueを返します。 everyは、 x_1, ..., x_nのすべての組み合わせに対してfを評価するかもしれないししないかもしれません。 everyはインデックスを増やす順序でリストを評価します。

空の集合{}または空のリスト[]が引数として与えられたとして、 everyfalseを返します。

グローバルフラグmaperrortrueの時、 リストL_1, ..., L_nすべては等しい長さを持たなければいけません。 maperrorfalseの時、 リスト引数は、最短のリストの長さに効果的に切り詰められます。

(isを介して) truefalse以外の何かに評価される述語論理fの戻り値は、 prederrorによって決定されます。 prederrortrueの時、 そんな値はfalseとして扱われ、 everyの戻り値はfalseです。 prederrorfalseの時、 そんな値はunknownとして扱われ、 everyの戻り値はunknownです。

例:

1つの集合に適用されたevery。 述語論理は1引数関数です。

(%i1) every (integerp, {1, 2, 3, 4, 5, 6});
(%o1)                         true
(%i2) every (atom, {1, 2, sin(3), 4, 5 + y, 6});
(%o2)                         false

2つのリストに適用されたevery。 述語論理は2引数関数です。

(%i1) every ("=", [a, b, c], [a, b, c]);
(%o1)                         true
(%i2) every ("#", [a, b, c], [a, b, c]);
(%o2)                         false

truefalse以外の何かに評価される 述語論理fの戻り値は、 グローバルフラグprederrorによって決定されます。

(%i1) prederror : false;
(%o1)                         false
(%i2) map (lambda ([a, b], is (a < b)), [x, y, z],
                   [x^2, y^2, z^2]);
(%o2)              [unknown, unknown, unknown]
(%i3) every ("<", [x, y, z], [x^2, y^2, z^2]);
(%o3)                        unknown
(%i4) prederror : true;
(%o4)                         true
(%i5) every ("<", [x, y, z], [x^2, y^2, z^2]);
(%o5)                         false
Sets ·
関数: extremal_subset (s, f, max)
関数: extremal_subset (s, f, min)

関数fが最大または最小値を取る、 sの部分集合を返します。

extremal_subset(s, f, max)は、 実数値関数fが最大値を取る、 集合またはリストsの部分集合を返します。

extremal_subset(s, f, min)は、 実数値関数fが最小値を取る、 集合またはリストsの部分集合を返します。

例:

(%i1) extremal_subset ({-2, -1, 0, 1, 2}, abs, max);
(%o1)                       {- 2, 2}
(%i2) extremal_subset ({sqrt(2), 1.57, %pi/2}, sin, min);
(%o2)                       {sqrt(2)}
Sets ·
関数: flatten (expr)

exprと同じ演算子を持つ部分式の引数を集め、 これらの集めた引数から式を構成します。

exprの主演算子と違った演算子の部分式は、 たとえそれらが、逆にexprに関するものと同じ演算子の部分式を含んだとしても、 変更なしにコピーされます。

引数の数が演算子に関して宣言された引数と違う 式をflattenが構成する可能性があるかもしれません; これは、整理器や評価器からのエラーメッセージを起こさせるかもしれません。 flattenはそんな状況を検出しようとしません。

特別な表現の式、例えば、標準有理式(CRE)、はflattenできません; そんな場合、flattenは引数を変更なしに返します。

例:

リストに適用すると、flattenはリストの要素すべてを集めます。

(%i1) flatten ([a, b, [c, [d, e], f], [[g, h]], i, j]);
(%o1)            [a, b, c, d, e, f, g, h, i, j]

集合に適用すると、flattenは集合の元すべてを集めます。

(%i1) flatten ({a, {b}, {{c}}});
(%o1)                       {a, b, c}
(%i2) flatten ({a, {[a], {a}}});
(%o2)                       {a, [a]}

flattenは、主演算子をn項に宣言する効果に似ています。 しかしながら、flattenは、 主演算子と違う演算子を持つ部分式上に影響を持ちません。 一方、n項宣言はそれらに影響します。

(%i1) expr: flatten (f (g (f (f (x)))));
(%o1)                     f(g(f(f(x))))
(%i2) declare (f, nary);
(%o2)                         done
(%i3) ev (expr);
(%o3)                      f(g(f(x)))

flattenは、他の任意の演算子と同じように添字付き関数を扱います。

(%i1) flatten (f[5] (f[5] (x, y), z));
(%o1)                      f (x, y, z)
                            5

引数の数が演算子に関して宣言された引数と違う 式をflattenが構成する可能性があるかもしれません;

(%i1) 'mod (5, 'mod (7, 4));
(%o1)                   mod(5, mod(7, 4))
(%i2) flatten (%);
(%o2)                     mod(5, 7, 4)
(%i3) ''%, nouns;
Wrong number of arguments to mod
 -- an error.  Quitting.  To debug this try debugmode(true);
Sets · Lists ·
関数: full_listify (a)

aの中のすべての集合演算子をリスト演算子で置き換え、 結果を返します。 full_listifyは、 たとえ主演算子がsetでなくても 入れ子の部分式の中の集合演算子を置き換えます。

listifyは主演算子だけを置き換えます。

例:

(%i1) full_listify ({a, b, {c, {d, e, f}, g}});
(%o1)               [a, b, [c, [d, e, f], g]]
(%i2) full_listify (F (G ({a, b, H({c, d, e})})));
(%o2)              F(G([a, b, H([c, d, e])]))
Sets ·
関数: fullsetify (a)

aがリストの時、 リスト演算子を集合演算子で置き換え、 fullsetifyを集合であるメンバーそれぞれに適用します。 aがリストでない時、変更なしで返します。

setifyは主演算子だけを置き換えます。

例:

f([b])の主演算子はリストでないので、 行(%o2)で、 fの引数は集合に変換されません。

(%i1) fullsetify ([a, [a]]);
(%o1)                       {a, {a}}
(%i2) fullsetify ([a, f([b])]);
(%o2)                      {a, f([b])}
Lists ·
関数: identity (x)

任意の引数xに対してxを返します。

例:

identityは、 引数が既にブーリアン値の時、 述語論理として使うことができます。

(%i1) every (identity, [true, true]);
(%o1)                         true
関数: integer_partitions (n)
関数: integer_partitions (n, len)

nの整数分割を返します。 すなわち、和がnになる整数のリストです。

integer_partitions(n)は、 整数nの分割すべての集合を返します。 分割それぞれは、大きい順に並べられたリストです。

integer_partitions(n, len)は、 長さlen以下の分割すべてを返します; この場合、 lenより少ない項を持つ分割それぞれには、 厳密にlen項持つ分割にするように、ゼロが足されます。 分割それぞれは、大きい順に並べられたリストです。

リスト[a_1, ..., a_m]は、 (1) a_iそれぞれが非ゼロ整数、かつ、 (2) a_1 + ... + a_m = n. の時、非負整数nの分割です。 従って0は分割を持ちません。

例:

(%i1) integer_partitions (3);
(%o1)               {[1, 1, 1], [2, 1], [3]}
(%i2) s: integer_partitions (25)$
(%i3) cardinality (s);
(%o3)                         1958
(%i4) map (lambda ([x], apply ("+", x)), s);
(%o4)                         {25}
(%i5) integer_partitions (5, 3);
(%o5) {[2, 2, 1], [3, 1, 1], [3, 2, 0], [4, 1, 0], [5, 0, 0]}
(%i6) integer_partitions (5, 2);
(%o6)               {[3, 2], [4, 1], [5, 0]}

条件を満たす分割すべてを見つけるには、 関数subsetを使ってください; 以下は素数から成る10の分割すべてを見つける例です。

(%i1) s: integer_partitions (10)$
(%i2) cardinality (s);
(%o2)                          42
(%i3) xprimep(x) := integerp(x) and (x > 1) and primep(x)$
(%i4) subset (s, lambda ([x], every (xprimep, x)));
(%o4) {[2, 2, 2, 2, 2], [3, 3, 2, 2], [5, 3, 2], [5, 5], [7, 3]}
関数: intersect (a_1, ..., a_n)

intersectは、以下に見るintersectionと同じです。

Sets ·
関数: intersection (a_1, ..., a_n)

集合a_1からa_nまでに共通な 要素を含む 集合を返します。

もし引数のいずれかが集合リテラルでないなら、 intersectionは文句を言います。

例:

(%i1) S_1 : {a, b, c, d};
(%o1)                     {a, b, c, d}
(%i2) S_2 : {d, e, f, g};
(%o2)                     {d, e, f, g}
(%i3) S_3 : {c, d, e, f};
(%o3)                     {c, d, e, f}
(%i4) S_4 : {u, v, w};
(%o4)                       {u, v, w}
(%i5) intersection (S_1, S_2);
(%o5)                          {d}
(%i6) intersection (S_2, S_3);
(%o6)                       {d, e, f}
(%i7) intersection (S_1, S_2, S_3);
(%o7)                          {d}
(%i8) intersection (S_1, S_2, S_3, S_4);
(%o8)                          {}
Sets ·
関数: kron_delta (x, y, …, xp)

クロネッカーのデルタ関数を表します。

kron_deltaは、 xiyjが引数のすべての対で等しい時 1に整理され、 xiyjが引数のある対で等しくない時 0に整理されます。 等号はis(equal(xi,j))を使って決定され、 不等号はis(notsqual(xi,xj))を使って決定されます。 厳密に1つの引数に対して、kron_deltaはエラーをシグナルします。

例:

(%i1) kron_delta(a,a);
(%o1)                                  1
(%i2) kron_delta(a,b,a,b);
(%o2)                          kron_delta(a, b)
(%i3) kron_delta(a,a,b,a+1);
(%o3)                                  0
(%i4) assume(equal(x,y));
(%o4)                            [equal(x, y)]
(%i5) kron_delta(x,y);
(%o5)                                  1
関数: listify (a)

aが集合の時、 aの元を含む リストを返します。 そうでなければ、listifyaを返します。

full_listifyaの中の集合演算子をリスト演算子に置き換えます。

例:

(%i1) listify ({a, b, c, d});
(%o1)                     [a, b, c, d]
(%i2) listify (F ({a, b, c, d}));
(%o2)                    F({a, b, c, d})
Sets ·
関数: lreduce (F, s)
関数: lreduce (F, s, s_0)

二項関数Fを合成によってn項関数に拡張します。 ここでsはリストです。

lreduce(F, s)F(... F(F(s_1, s_2), s_3), ... s_n)を返します。

オプション引数s_0が存在する時、 結果はlreduce(F, cons(s_0, s))と同値です。

関数Fは、最初のleftmostの元に適用されます。 だから、"lreduce"と名付けられています。

rreduce, xreduce, tree_reduceも参照してください。

例:

オプション引数なしのlreduce

(%i1) lreduce (f, [1, 2, 3]);
(%o1)                     f(f(1, 2), 3)
(%i2) lreduce (f, [1, 2, 3, 4]);
(%o2)                  f(f(f(1, 2), 3), 4)

オプション引数ありのlreduce

(%i1) lreduce (f, [1, 2, 3], 4);
(%o1)                  f(f(f(4, 1), 2), 3)

組み込み二項演算子に適用されたlreduce/は割り算演算子。

(%i1) lreduce ("^", args ({a, b, c, d}));
                               b c d
(%o1)                       ((a ) )
(%i2) lreduce ("/", args ({a, b, c, d}));
                                a
(%o2)                         -----
                              b c d
Lists ·
関数: makeset (expr, x, s)

exprから生成された元を持つ集合を返します。 ここで、xexprの中の変数のリストであり、 sはリストの集合かリストです。 集合の元それぞれを生成するために、 exprは、 sの元に並列にバインドされた変数xで評価されます。

sの元それぞれは xと同じ長さを持たなければいけません。 変数xのリストは、添字の付かないシンボルのリストでなければいけません。 たとえシンボルが1つしかない場合でも、xは1要素のリストでなければいけなく、 sの元それぞれは1要素のリストでなければいけません。

makelistも参照してください。

例:

(%i1) makeset (i/j, [i, j], [[1, a], [2, b], [3, c], [4, d]]);
                           1  2  3  4
(%o1)                     {-, -, -, -}
                           a  b  c  d
(%i2) S : {x, y, z}$
(%i3) S3 : cartesian_product (S, S, S);
(%o3) {[x, x, x], [x, x, y], [x, x, z], [x, y, x], [x, y, y], 
[x, y, z], [x, z, x], [x, z, y], [x, z, z], [y, x, x], 
[y, x, y], [y, x, z], [y, y, x], [y, y, y], [y, y, z], 
[y, z, x], [y, z, y], [y, z, z], [z, x, x], [z, x, y], 
[z, x, z], [z, y, x], [z, y, y], [z, y, z], [z, z, x], 
[z, z, y], [z, z, z]}
(%i4) makeset (i + j + k, [i, j, k], S3);
(%o4) {3 x, 3 y, y + 2 x, 2 y + x, 3 z, z + 2 x, z + y + x, 
                                       z + 2 y, 2 z + x, 2 z + y}
(%i5) makeset (sin(x), [x], {[1], [2], [3]});
(%o5)               {sin(1), sin(2), sin(3)}
Sets ·
関数: moebius (n)

メビウス関数を表します。

nk個の異なる素数の積の時、 moebius(n)(-1)^kに整理されます; n = 1の時、1に整理されます; 他の正の数すべてに対して、0に整理されます。

moebiusは等式、リスト、行列、集合上に分配されます。

例:

(%i1) moebius (1);
(%o1)                           1
(%i2) moebius (2 * 3 * 5);
(%o2)                          - 1
(%i3) moebius (11 * 17 * 29 * 31);
(%o3)                           1
(%i4) moebius (2^32);
(%o4)                           0
(%i5) moebius (n);
(%o5)                      moebius(n)
(%i6) moebius (n = 12);
(%o6)                    moebius(n) = 0
(%i7) moebius ([11, 11 * 13, 11 * 13 * 15]);
(%o7)                      [- 1, 1, 1]
(%i8) moebius (matrix ([11, 12], [13, 14]));
                           [ - 1  0 ]
(%o8)                      [        ]
                           [ - 1  1 ]
(%i9) moebius ({21, 22, 23, 24});
(%o9)                      {- 1, 0, 1}
関数: multinomial_coeff (a_1, ..., a_n)
関数: multinomial_coeff ()

多項係数を返します。

a_kそれぞれが非負の整数の時、 多項係数は、 a_1 + ... + a_n個の別々のオブジェクトを k番目の枠の中にa_kの要素を持つn個の枠に置く方法の数を与えます。

一般に、multinomial_coeff (a_1, ..., a_n)(a_1 + ... + a_n)!/(a_1! ... a_n!)と同値です。

multinomial_coeff() (引数なし)は1に評価されます。

minfactorialmultinomial_coeffが返す値を整理することができます。

例:

(%i1) multinomial_coeff (1, 2, x);
                            (x + 3)!
(%o1)                       --------
                              2 x!
(%i2) minfactorial (%);
                     (x + 1) (x + 2) (x + 3)
(%o2)                -----------------------
                                2
(%i3) multinomial_coeff (-6, 2);
                             (- 4)!
(%o3)                       --------
                            2 (- 6)!
(%i4) minfactorial (%);
(%o4)                          10
関数: num_distinct_partitions (n)
関数: num_distinct_partitions (n, list)

nが非負の整数の時、 nの異なる整数分割の数を返します。 そうでなければ、num_distinct_partitionsは名詞形を返します。

num_distinct_partitions(n, list)は、 1, 2, 3, ..., nの異なる分割の数のリストを返します。

nの異なる分割は、 n = k_1 + ... + k_mとなるような 異なる正の整数k_1, ..., k_mのリストです。

例:

(%i1) num_distinct_partitions (12);
(%o1)                          15
(%i2) num_distinct_partitions (12, list);
(%o2)      [1, 1, 1, 2, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 12, 15]
(%i3) num_distinct_partitions (n);
(%o3)              num_distinct_partitions(n)
関数: num_partitions (n)
関数: num_partitions (n, list)

nが非負の整数の時、 nの整数分割の数を返します。 そうでなければ、num_partitionsは名詞式を返します。

num_partitions(n, list)は、 1, 2, 3, ..., nの整数分割の数のリストを返します。

非負の整数nに対して、 num_partitions(n)cardinality(integer_partitions(n))と等しいです; しかしながら、num_partitionsは、 分割の集合を実際には構成しないので、はるかに速いです。

例:

(%i1) num_partitions (5) = cardinality (integer_partitions (5));
(%o1)                         7 = 7
(%i2) num_partitions (8, list);
(%o2)            [1, 1, 2, 3, 5, 7, 11, 15, 22]
(%i3) num_partitions (n);
(%o3)                   num_partitions(n)
関数: partition_set (a, f)

集合aを述語論理fに従って分割します。

partition_setは2つの集合のリストを返します。 最初の集合は ffalseに評価される aの要素から成り、 二番目はaの他の要素すべてから成ります。 partition_setisfの戻り値に適用しません。

もしaが集合リテラルなら partition_setは文句を言います。

subsetも参照してください。

例:

(%i1) partition_set ({2, 7, 1, 8, 2, 8}, evenp);
(%o1)                   [{1, 7}, {2, 8}]
(%i2) partition_set ({x, rat(y), rat(y) + z, 1},
                     lambda ([x], ratp(x)));
(%o2)/R/              [{1, x}, {y, y + z}]
Sets ·
関数: permutations (a)

リストまたは集合aの元の異なる順列すべての集合を返します。 順列それぞれは、集合でなくリストです。

aがリストの時、 aの重複した元が順列の中に含まれます。

もしaがリストリテラルや集合リテラルでないなら、 permutationsは文句を言います。

random_permutationも参照してください。

例:

(%i1) permutations ([a, a]);
(%o1)                       {[a, a]}
(%i2) permutations ([a, a, b]);
(%o2)           {[a, a, b], [a, b, a], [b, a, a]}
Sets · Lists ·
関数: powerset (a)
関数: powerset (a, n)

aの部分集合すべての集合、または、その集合の部分集合を返します。

powerset(a)は 集合aの部分集合すべての集合を返します。 powerset(a)2^cardinality(a)個の元を持ちます。

powerset(a, n)は、 濃度nを持つaの部分集合すべての集合を返します。

もしaが集合リテラルでないか、 nが非負の整数でないなら、 powersetは文句を言います。

例:

(%i1) powerset ({a, b, c});
(%o1) {{}, {a}, {a, b}, {a, b, c}, {a, c}, {b}, {b, c}, {c}}
(%i2) powerset ({w, x, y, z}, 4);
(%o2)                    {{w, x, y, z}}
(%i3) powerset ({w, x, y, z}, 3);
(%o3)     {{w, x, y}, {w, x, z}, {w, y, z}, {x, y, z}}
(%i4) powerset ({w, x, y, z}, 2);
(%o4)   {{w, x}, {w, y}, {w, z}, {x, y}, {x, z}, {y, z}}
(%i5) powerset ({w, x, y, z}, 1);
(%o5)                 {{w}, {x}, {y}, {z}}
(%i6) powerset ({w, x, y, z}, 0);
(%o6)                         {{}}
Sets ·
関数: random_permutation (a)

クヌースのシャッフルアルゴリズムで構成されるような、 集合またはリストaのランダムな順列を返します。

戻り値は、たとえ要素すべてが偶然同じでも 引数とは別の新しいリストです。 しかしながら、引数の要素はコピーされません。

例:

(%i1) random_permutation ([a, b, c, 1, 2, 3]);
(%o1)                  [c, 1, 2, 3, a, b]
(%i2) random_permutation ([a, b, c, 1, 2, 3]);
(%o2)                  [b, 3, 1, c, a, 2]
(%i3) random_permutation ({x + 1, y + 2, z + 3});
(%o3)                 [y + 2, z + 3, x + 1]
(%i4) random_permutation ({x + 1, y + 2, z + 3});
(%o4)                 [x + 1, y + 2, z + 3]
Sets · Lists ·
関数: rreduce (F, s)
関数: rreduce (F, s, s_{n + 1})

合成によって二項関数Fをn項関数に拡張します。 ここで、sはリストです。

rreduce(F, s)F(s_1, ... F(s_{n - 2}, F(s_{n - 1}, s_n)))を返します。 オプション引数s_{n + 1}が存在する時、 結果は、rreduce(F, endcons(s_{n + 1}, s)) と同値です。

関数Fは、最初rightmostのリスト要素に適用されます。 だから名前が"rreduce"です。

lreduce, tree_reduce, xreduceも参照してください。

例:

オプション引数なしのrreduce

(%i1) rreduce (f, [1, 2, 3]);
(%o1)                     f(1, f(2, 3))
(%i2) rreduce (f, [1, 2, 3, 4]);
(%o2)                  f(1, f(2, f(3, 4)))

オプション引数ありのrreduce

(%i1) rreduce (f, [1, 2, 3], 4);
(%o1)                  f(1, f(2, f(3, 4)))

組み込み二項演算子に適用されたrreduce/は割り算演算子。

(%i1) rreduce ("^", args ({a, b, c, d}));
                                 d
                                c
                               b
(%o1)                         a
(%i2) rreduce ("/", args ({a, b, c, d}));
                               a c
(%o2)                          ---
                               b d
Lists ·
関数: setdifference (a, b)

集合aの中の、集合bにない要素を含む集合を返します。

もしabが集合リテラルでないなら、 setdifferenceは文句を言います。

例:

(%i1) S_1 : {a, b, c, x, y, z};
(%o1)                  {a, b, c, x, y, z}
(%i2) S_2 : {aa, bb, c, x, y, zz};
(%o2)                 {aa, bb, c, x, y, zz}
(%i3) setdifference (S_1, S_2);
(%o3)                       {a, b, z}
(%i4) setdifference (S_2, S_1);
(%o4)                     {aa, bb, zz}
(%i5) setdifference (S_1, S_1);
(%o5)                          {}
(%i6) setdifference (S_1, {});
(%o6)                  {a, b, c, x, y, z}
(%i7) setdifference ({}, S_1);
(%o7)                          {}
Sets ·
関数: setequalp (a, b)

集合abが同じ要素数を持ち、 listifyが決定した順序で考えて aの要素の中のxbの要素の中のyに対して is(x = y)trueなら、 trueを返します。 そうでなければ、setequalpfalseを返します。

例:

(%i1) setequalp ({1, 2, 3}, {1, 2, 3});
(%o1)                         true
(%i2) setequalp ({a, b, c}, {1, 2, 3});
(%o2)                         false
(%i3) setequalp ({x^2 - y^2}, {(x + y) * (x - y)});
(%o3)                         false
関数: setify (a)

リストaの要素から集合を構成します。 リストaの重複した要素は削除され、 要素は、述語論理orderlesspに従って並び替えられます。

もしaが集合リテラルでないなら、 setifyは文句を言います。

例:

(%i1) setify ([1, 2, 3, a, b, c]);
(%o1)                  {1, 2, 3, a, b, c}
(%i2) setify ([a, b, c, a, b, c]);
(%o2)                       {a, b, c}
(%i3) setify ([7, 13, 11, 1, 3, 9, 5]);
(%o3)                {1, 3, 5, 7, 9, 11, 13}
Lists ·
関数: setp (a)

aがMaximaの集合の時だけ、trueを返します。

setpは、 整理された集合はもちろん、未整理の集合(すなわち、冗長な元を持つ集合)に対して、 trueを返します。

setpはMaxima関数 setp(a) := not atom(a) and op(a) = 'set と同値です。

例:

(%i1) simp : false;
(%o1)                         false
(%i2) {a, a, a};
(%o2)                       {a, a, a}
(%i3) setp (%);
(%o3)                         true
関数: set_partitions (a)
関数: set_partitions (a, n)

aの分割すべての集合、または、その集合の部分集合を返します。

set_partitions(a, n)n個の空でないばらばらの部分集合への aの分解すべての集合を返します。

set_partitions(a)は分割すべての集合を返します。

stirling2は集合の分割の集合の濃度を返します。

集合の集合P

  1. Pの元それぞれが空でない集合
  2. Pの別の元はばらばらである。
  3. Pの元の和集合がSに等しい

時、 集合Sの分割です。

例:

条件1と2が空ゆえに真なので、空集合はそれ自身の分割です。

(%i1) set_partitions ({});
(%o1)                         {{}}

集合の分割の集合の濃度は、 stirling2を使って見つけられます。

(%i1) s: {0, 1, 2, 3, 4, 5}$
(%i2) p: set_partitions (s, 3)$ 
(%i3) cardinality(p) = stirling2 (6, 3);
(%o3)                        90 = 90

pの元それぞれは n = 3個の元を持たなければいけません; チェックしましょう。

(%i1) s: {0, 1, 2, 3, 4, 5}$
(%i2) p: set_partitions (s, 3)$ 
(%i3) map (cardinality, p);
(%o3)                          {3}

最後に、 pの元それぞれに対して、 元の和集合はsに等しくなければいけません; チェックしましょう。

(%i1) s: {0, 1, 2, 3, 4, 5}$
(%i2) p: set_partitions (s, 3)$ 
(%i3) map (lambda ([x], apply (union, listify (x))), p);
(%o3)                 {{0, 1, 2, 3, 4, 5}}
Sets ·
関数: some (f, a)
関数: some (f, L_1, ..., L_n)

もし与えられた引数のうち1つ以上で述語論理ftrueなら trueを返します。

二番目の引数として集合1つが与えられたとして、 もし sの中の1つ以上のa_iに対して is(f(a_i))trueを返すなら、 some(f, s)trueを返します。 somesの中のa_iすべてに対して fを評価するかどうかわかりません。 集合は順序がないので、 someは任意の順序でf(a_i)評価するかもしれません。

引数として2つ以上のリストが与えられたとして、 some(f, L_1, ..., L_n)trueを返します。 もし L_1, ..., L_nそれぞれの中の1つ以上のx_1, ..., x_nis(f(x_1, ..., x_n))trueを返すなら、 someは いくつかの組み合わせx_1, ..., x_nに対して fを評価するかどうかわかりません。 someはインデックスを増加する順序でリストを評価します。

引数として空集合{}または空のリスト[]が与えられたとして、 somefalseを返します。

グローバルフラグmaperrortrueの時、 すべてのリストL_1, ..., L_nは同じ長さを持たなければいけません。 maperrorfalseの時、 リスト引数は、最短のリストの長さに効果的に切り詰められます。

(isを介して)truefalse以外の何かに評価される 述語論理fの戻り値は、 グローバルフラグprederrorによって決定されます。 prederrortrueの時、 そんな値はfalseとして扱われます。 prederrorfalseの時、 そんな値はunknownとして扱われます。

例:

集合1つに適用されたsome。 述語論理は引数1つの関数です。

(%i1) some (integerp, {1, 2, 3, 4, 5, 6});
(%o1)                         true
(%i2) some (atom, {1, 2, sin(3), 4, 5 + y, 6});
(%o2)                         true

2つのリストに適用されたsome。 述語論理は引数2つの関数です。

(%i1) some ("=", [a, b, c], [a, b, c]);
(%o1)                         true
(%i2) some ("#", [a, b, c], [a, b, c]);
(%o2)                         false

truefalse以外の何かに評価される述語論理fの戻り値は、 グローバルフラグprederrorによって決定されます。

(%i1) prederror : false;
(%o1)                         false
(%i2) map (lambda ([a, b], is (a < b)), [x, y, z],
           [x^2, y^2, z^2]);
(%o2)              [unknown, unknown, unknown]
(%i3) some ("<", [x, y, z], [x^2, y^2, z^2]);
(%o3)                        unknown
(%i4) some ("<", [x, y, z], [x^2, y^2, z + 1]);
(%o4)                         true
(%i5) prederror : true;
(%o5)                         true
(%i6) some ("<", [x, y, z], [x^2, y^2, z^2]);
(%o6)                         false
(%i7) some ("<", [x, y, z], [x^2, y^2, z + 1]);
(%o7)                         true
Sets · Lists ·
関数: stirling1 (n, m)

第一種のスターリング数を表します。

nmが非負の整数の時、 stirling1 (n, m)の大きさは m個の巡回置換を持つn個の元を持つ集合の順列の数です。 詳細はGraham, Knuth and Patashnik Concrete Mathematicsを参照してください。 Maximaは、 0より小さいmに対して stirling1 (n, m)を定義するために 再帰関係を使います; 0より小さいnと非整数引数に対して未定義です。

stirling1は整理関数です。 Maximaは以下の恒等式を知っています。

  1. stirling1(0, n) = kron_delta(0, n) (Ref. [1])
  2. stirling1(n, n) = 1 (Ref. [1])
  3. stirling1(n, n - 1) = binomial(n, 2) (Ref. [1])
  4. stirling1(n + 1, 0) = 0 (Ref. [1])
  5. stirling1(n + 1, 1) = n! (Ref. [1])
  6. stirling1(n + 1, 2) = 2^n - 1 (Ref. [1])

これらの恒等式は 引数が、整数リテラルまたは整数と宣言されたシンボルで、かつ、 最初の引数が非負の時、 適用されます。 stirling1は、非整数引数に対して整理しません。

参考文献:

[1] Donald Knuth, The Art of Computer Programming, third edition, Volume 1, Section 1.2.6, Equations 48, 49, and 50.

例:

(%i1) declare (n, integer)$
(%i2) assume (n >= 0)$
(%i3) stirling1 (n, n);
(%o3)                           1

stirling1は非整数引数に対して整理しません。

(%i1) stirling1 (sqrt(2), sqrt(2));
(%o1)              stirling1(sqrt(2), sqrt(2))

Maximaは stirling1に恒等式を適用します。

(%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!
関数: stirling2 (n, m)

第二種スターリング数を表します。

nmが非負の整数の時、 stirling2 (n, m)は、 濃度nの集合がm個のばらばらの部分集合に分割できる方法の数です。 Maximaは、 0より小さいmに対して stirling2 (n, m)を定義するために 再帰関係を使います; 0より小さいnと非整数の引数に対して未定義です。

stirling2は整理関数です。 Maximaは以下の恒等式を知っています。

  1. stirling2(0, n) = kron_delta(0, n) (Ref. [1])
  2. stirling2(n, n) = 1 (Ref. [1])
  3. stirling2(n, n - 1) = binomial(n, 2) (Ref. [1])
  4. stirling2(n + 1, 1) = 1 (Ref. [1])
  5. stirling2(n + 1, 2) = 2^n - 1 (Ref. [1])
  6. stirling2(n, 0) = kron_delta(n, 0) (Ref. [2])
  7. stirling2(n, m) = 0 when m > n (Ref. [2])
  8. stirling2(n, m) = sum((-1)^(m - k) binomial(m k) k^n,i,1,m) / m! when m and n are integers, and n is nonnegative. (Ref. [3])

引数が整数リテラルまたは整数と宣言されたシンボルで、かつ、最初の引数が非負の時、 これらの恒等式が適用されます。 stirling2は非整数引数に対して整理されません。

参考文献:

[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.

例:

(%i1) declare (n, integer)$
(%i2) assume (n >= 0)$
(%i3) stirling2 (n, n);
(%o3)                           1

stirling2は非整数引数に対して整理されません。

(%i1) stirling2 (%pi, %pi);
(%o1)                  stirling2(%pi, %pi)

Maximaは stirling2に恒等式を適用します。

(%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
関数: subset (a, f)

述語論理fを満たす 集合aの部分集合を返します。

subsetは、 ffalse以外の何かを返す、aの要素から成る集合を返します。 subsetisfの戻り値に適用しません。

もしaが集合リテラルでないなら subsetは文句を言います。

partition_setも参照してください。

例:

(%i1) subset ({1, 2, x, x + y, z, x + y + z}, atom);
(%o1)                     {1, 2, x, z}
(%i2) subset ({1, 2, 7, 8, 9, 14}, evenp);
(%o2)                      {2, 8, 14}
Sets ·
関数: subsetp (a, b)

集合abの部分集合の時だけ、 trueを返します。

もしabのいずれかが集合リテラルでないなら、 subsetpは文句を言います。

例:

(%i1) subsetp ({1, 2, 3}, {a, 1, b, 2, c, 3});
(%o1)                         true
(%i2) subsetp ({a, 1, b, 2, c, 3}, {1, 2, 3});
(%o2)                         false
関数: symmdifference (a_1, …, a_n)

集合a_1, …, a_nの対称差を返します。

2つの引数が与えられたとして、 symmdifference ( a, b)union (setdifference ( a, b), setdifference (b, a))と同じです。

もし引数が集合リテラルでないなら、 symmdifferenceは文句を言います。

例:

(%i1) S_1 : {a, b, c};
(%o1)                       {a, b, c}
(%i2) S_2 : {1, b, c};
(%o2)                       {1, b, c}
(%i3) S_3 : {a, b, z};
(%o3)                       {a, b, z}
(%i4) symmdifference ();
(%o4)                          {}
(%i5) symmdifference (S_1);
(%o5)                       {a, b, c}
(%i6) symmdifference (S_1, S_2);
(%o6)                        {1, a}
(%i7) symmdifference (S_1, S_2, S_3);
(%o7)                        {1, b, z}
(%i8) symmdifference ({}, S_1, S_2, S_3);
(%o8)                        {1,b, z}
Sets ·
関数: tree_reduce (F, s)
関数: tree_reduce (F, s, s_0)

合成によって二項関数Fをn項関数に拡張します。 ここでsは集合かリストです。

tree_reduceは以下と同値です: 新しいリスト[F(s_1, s_2), F(s_3, s_4), ...]を形成するために Fを要素の連続する対に適用します。 もし奇数個の要素があるなら、 最後の要素は変化なしに通過させます。 そして、リストが1つの要素になるまで繰り返します。1つの要素になった時、それが戻り値です。

オプションの引数s_0がある時, 結果は tree_reduce(F, cons(s_0, s)と同値です。

浮動小数点数の足し算に関して、 tree_reduceは、 rreducelreduceよりも小さな丸め誤差を持つ和を返します。

sの要素と部分的な結果は 最小深度の二項木の中に配列されます。 だから名前が"tree_reduce"です。

例:

偶数個の要素を持つリストに適用されたtree_reduce

(%i1) tree_reduce (f, [a, b, c, d]);
(%o1)                  f(f(a, b), f(c, d))

奇数個の要素を持つリストに適用されたtree_reduce

(%i1) tree_reduce (f, [a, b, c, d, e]);
(%o1)               f(f(f(a, b), f(c, d)), e)
Sets · Lists ·
関数: union (a_1, ..., a_n)

集合a_1からa_nの和集合を返します。

union() (引数なし)は空集合を返します。

もし引数が集合リテラルでないなら、 unionは文句を言います。

例:

(%i1) S_1 : {a, b, c + d, %e};
(%o1)                   {%e, a, b, d + c}
(%i2) S_2 : {%pi, %i, %e, c + d};
(%o2)                 {%e, %i, %pi, d + c}
(%i3) S_3 : {17, 29, 1729, %pi, %i};
(%o3)                {17, 29, 1729, %i, %pi}
(%i4) union ();
(%o4)                          {}
(%i5) union (S_1);
(%o5)                   {%e, a, b, d + c}
(%i6) union (S_1, S_2);
(%o6)              {%e, %i, %pi, a, b, d + c}
(%i7) union (S_1, S_2, S_3);
(%o7)       {17, 29, 1729, %e, %i, %pi, a, b, d + c}
(%i8) union ({}, S_1, S_2, S_3);
(%o8)       {17, 29, 1729, %e, %i, %pi, a, b, d + c}
Sets ·
関数: xreduce (F, s)
関数: xreduce (F, s, s_0)

合成によって関数Fをn項関数に拡張します。 または、もしFが既にn項関数ならFsに適用します。 Fがn項関数でない時、 xreducelreduceと同じです。 引数sはリストです。

n項関数として知られている関数は、 足し算+, 掛け算*, and, or, max, min, appendを含みます。 関数は、 declare(F, nary)によってもn項と宣言されるかもしれません。 これらの関数に対して、 xreducerreducelreduceよりも速いことが期待されます。

オプション引数s_0がある時、 結果は、xreduce(s, cons(s_0, s))と同値です。

浮動小数点の足し算は、厳密には結合的ではありません; そうはそうかもしれませんが、 sが浮動小数点を含む時、 xreduceはMaximaのn項足し算を適用します。

例:

n項と知られている関数に適用されたxreduceFは引数すべてで、一度コールされます。

(%i1) declare (F, nary);
(%o1)                         done
(%i2) F ([L]) := L;
(%o2)                      F([L]) := L
(%i3) xreduce (F, [a, b, c, d, e]);
(%o3)         [[[[[("[", simp), a], b], c], d], e]

n項とわかっていない関数に適用されたxreduceGは、 毎回2つの引数で複数回コールされます。

(%i1) G ([L]) := L;
(%o1)                      G([L]) := L
(%i2) xreduce (G, [a, b, c, d, e]);
(%o2)         [[[[[("[", simp), a], b], c], d], e]
(%i3) lreduce (G, [a, b, c, d, e]);
(%o3)                 [[[[a, b], c], d], e]
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36 Function Definition


36.1 Introduction to Function Definition


36.2 Function

36.2.1 Ordinary functions

Maximaの中で関数を定義するためには、 :=演算子を使います。 例えば、

f(x) := sin(x)

は関数 fを定義します。 匿名関数も lambdaを使って生成することができます。 例えば、

f(i,j) := block ([], ...);
map (lambda ([i], i+1), l)

は、項それぞれに1を足したリストを返しますが、

lambda ([i, j], ...)

fの代わりに使うことができます。

(訳注: 元マニュアルの編集ミスでしょうか。以下の内容が一貫すると思います。

f(i) := i+1;
map (f, l)

は、項それぞれに1を足したリストを返しますが、

lambda ([i], i+1)

fの代わりに使うことができます。)

余分な引数のリストに割り当てられる最後の引数を持つことで、 引数が可変の関数も定義できます:

(訳注: 最後の引数変数を[]でくくると、残りの引数のリストがその引数変数に割り当てられます。)

(%i1) f ([u]) := u;
(%o1)                      f([u]) := u
(%i2) f (1, 2, 3, 4);
(%o2)                     [1, 2, 3, 4]
(%i3) f (a, b, [u]) := [a, b, u];
(%o3)               f(a, b, [u]) := [a, b, u]
(%i4) f (1, 2, 3, 4, 5, 6);
(%o4)                 [1, 2, [3, 4, 5, 6]]

関数の右辺は式です。 従って、もし一連の式が欲しいなら、

f(x) := (expr1, expr2, ...., exprn);

とします。 exprnの値が関数が返すものになります。

もし関数内部のある式からreturnしたいなら、 blockreturnを使わなければいけません。

block ([], expr1, ..., if (a > 10) then return(a), ..., exprn)

はそれ自身式で、関数定義の右辺にとって代わることができます。 この際、最後の式よりも早くreturnが起こるかもしれません。

ブロックの中の最初の[]は、 [a: 3, b, c: []]のように、変数と変数割り当てのリストを含むかもしれません。 [a: 3, b, c: []]は、3つの変数a,b,cが コードが、block内部やblock内部からコールされた関数内部で実行される限り、 グローバル値を参照しないように、しかしむしろ特別な値を持つようにします。 変数がブロックの開始から抜ける時間まで続くので、これは、動的バインドと呼ばれます。 一旦blockから戻るか、そこから出ると、(もし存在するなら)変数の古い値が戻されます。 この方法で変数を保護することは確かによい考えです。 ブロック変数に関する割り当ては、並列に行われることに注意してください。 これは、もし先にc: aを使ったら、cの値はブロックにちょうど入った時、まだ aがバインドされる前のaの値であることを意味します。 例えば、

block ([a: a], expr1, ... a: a+3, ..., exprn)

のような何かを実行することは、 aの外部の値を変更されないよう保護しますが、その値がなんだったかアクセス可能にします。 割り当ての右辺は、バインドが起こる前に入る文脈の中で評価されます。 Using just ただblock ([x], ...を使うことは、 ちょうどまるで新しいMaximaセッションに入ったかのように、xがそれ自身を値として持つようにします。

関数の実際の引数は、ブロックの変数と厳密に同じ方法で扱われます。 例えば、

f(x) := (expr1, ..., exprn);

f(1);

では、式の評価に関して、まるで

block ([x: 1], expr1, ..., exprn)

を実行したかのような類似の文脈を持ちます。

定義の右辺がランタイムで計算される時、 関数内部では、defineとたぶんbuildqを使うことが役に立ちます。

Inside functions, when the right hand side of a definition, may be computed at runtime, it is useful to use define and possibly buildq.

36.2.2 Array functions

配列関数は、初めて与えられた引数でコールされた時、関数値を記憶し、 同じ引数が与えられた時、再計算することなしに記憶した値を返します。 そんな関数はしばしばメモ化関数と呼ばれます。

配列関数名は、(グローバルリストfunctionsではなく) グローバルリストarraysに追加されます。

arrayinfoは 記憶された値を持つ引数のリストを返し、 listarrayは記憶された値を返します。 dispfunfundefは配列関数の定義を返します。

arraymakeは、通常の関数に対するfunmakeのように、 配列関数コールを構成します。 arrayapplyは、 通常の関数に対するapplyのように、 配列関数をその引数に適用します。 配列関数に対して、mapに厳密に似たものはありません。 map(lambda([x], a[x]), L)または makelist(a[x], x, L)Lはリストです―は、目的からそれほど遠くありませんけれども。

remarrayは、 通常の関数に対するremfunctionのように、 (記憶された関数値も含めて、)配列関数の定義を削除します。

kill(a[x])は、配列関数aの引数xに関して記憶された 値を削除します; 次回、引数xaがコールされた時、 関数値は再計算されます。 しかしながら、 関数定義も削除するkill(a)またはremarray(a)を除いて、 記憶された値すべてを一度に削除する方法はありません。


36.3 Macros

関数: buildq (L, expr)

リストLで指名された変数を式 exprに 並列に代入します。exprは評価しません。 buildqが代入を実行した後、 結果の式は整理はされますが、評価されません。

Lの要素はシンボルまたは割り当て式symbol: valueです。 割り当て式は並列に評価されます。 すなわち、ある変数が割り当ての右辺へバインドされるのは、 buildqがコールされた文脈でのバインドです。 変数リストL内でその変数がバインドされるのではありません。 もしLの中のある変数に明示的な割り当てがないなら、 buildqでのバインドは、 buildqがコールされた文脈でのそれと同じです。

そして、Lで指名された変数は並列にexprに代入されます。 すなわち、すべての変数への代入は他の代入がされる前に決まります。 だから、1つの変数の代入は他には一切効果を持ちません。

もし 任意の変数 xexprの中で splice (x)のように現れるなら、 xはリストにバインドされなければいけませんし、 リストは、代入の代わりにexpr に接合(内挿)されます。

exprの中のLに現れない任意の変数は、 たとえそれらがbuildqがコールされた文脈の中でバインドを持っていても、 逐語的に結果に繰り越されます。

aは明示的に xにバインドされ、 一方で bは、コールする文脈で同じバインド(すなわち29)を持ち、 cは逐語的に繰り越されます。 結果の式は、明示的な評価 ''%まで評価されません。

(%i1) (a: 17, b: 29, c: 1729)$
(%i2) buildq ([a: x, b], a + b + c);
(%o2)                      x + c + 29
(%i3) ''%;
(%o3)                       x + 1758

eはリストにバインドされ、 fooの引数の中でそのように現れ、 barの引数の中に内挿されます。

(%i1) buildq ([e: [a, b, c]], foo (x, e, y));
(%o1)                 foo(x, [a, b, c], y)
(%i2) buildq ([e: [a, b, c]], bar (x, splice (e), y));
(%o2)                  bar(x, a, b, c, y)

代入の後、結果は整理されます。 もし代入の前に整理が適用されたら、これら2つの結果は同じになったはずです。

(%i1) buildq ([e: [a, b, c]], splice (e) + splice (e));
(%o1)                    2 c + 2 b + 2 a
(%i2) buildq ([e: [a, b, c]], 2 * splice (e));
(%o2)                        2 a b c

Lの中の変数は並列にバインドされます; もし順次バインドされたなら、 最初の結果は、foo (b, b)になったはずです。 代入は並列に実行されます; 二番目の結果をsubstの結果と比較してください。 substは代入を順次実行します。

(%i1) buildq ([a: b, b: a], foo (a, b));
(%o1)                       foo(b, a)
(%i2) buildq ([u: v, v: w, w: x, x: y, y: z, z: u],
              bar (u, v, w, x, y, z));
(%o2)                 bar(v, w, x, y, z, u)
(%i3) subst ([u=v, v=w, w=x, x=y, y=z, z=u],
             bar (u, v, w, x, y, z));
(%o3)                 bar(u, u, u, u, u, u)

変数や式が左辺に、それらの値が右辺にある等式のリストを構成します。 macroexpandshow_valuesが返す式を表示します。

(%i1) show_values ([L]) ::= buildq ([L], map ("=", 'L, L));
(%o1)   show_values([L]) ::= buildq([L], map("=", 'L, L))
(%i2) (a: 17, b: 29, c: 1729)$
(%i3) show_values (a, b, c - a - b);
(%o3)          [a = 17, b = 29, c - b - a = 1683]
(%i4) macroexpand (show_values (a, b, c - a - b));
(%o4)    map(=, '([a, b, c - b - a]), [a, b, c - b - a])

複数の引数を持つ関数が与えられたとして、 引数のいくつかが固定されたもう1つの関数を生成します。

(%i1) curry (f, [a]) :=
        buildq ([f, a], lambda ([[x]], apply (f, append (a, x))))$
(%i2) by3 : curry ("*", 3);
(%o2)        lambda([[x]], apply(*, append([3], x)))
(%i3) by3 (a + b);
(%o3)                       3 (b + a)
関数: macroexpand (expr)

exprがマクロ関数コールの時、 exprのマクロ展開を、評価はせずに、返します。 そうでなければ、macroexpandexprを返します。

もしexprの展開が別のマクロ関数コールをもたらすなら、 そのマクロ関数コールも展開されます。

macroexpandは引数をクォートします。 しかしながら、もしマクロ関数コールの展開が副作用を持つなら, それらの副作用が実行されます。

::=, macros, macroexpand1も参照してください。

(%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
関数: macroexpand1 (expr)

exprがマクロ関数コールの時、 exprのマクロ展開を、評価せずに、返します。 そうでなければ、macroexpand1exprを返します。

macroexpandは引数をクォートします。 しかしながら、もしマクロ関数コールの展開が副作用を持つなら, それらの副作用が実行されます。

もしexprの展開が別のマクロ関数コールをもたらすなら、 そのマクロ関数コールは展開されません。

::=, macros, macroexpandも参照してください。

(%i1) g (x) ::= x / 99;
                                    x
(%o1)                      g(x) ::= --
                                    99
(%i2) h (x) ::= buildq ([x], g (x - a));
(%o2)            h(x) ::= buildq([x], g(x - a))
(%i3) a: 1234;
(%o3)                         1234
(%i4) macroexpand1 (h (y));
(%o4)                       g(y - a)
(%i5) h (y);
                            y - 1234
(%o5)                       --------
                               99
Global variable: macros

デフォルト値: []

macrosは、ユーザー定義のマクロ関数のリストです。 マクロ関数定義演算子::=は、このリストに新しいマクロ関数を入れ、 kill, remove, remfunctionはリストからマクロ関数を削除します。

infolistsも参照してください。

関数: splice (a)

splicebuildq内部に現れた時だけ、 アトムaで指名されたリストを式に接合(内挿)します; そうでなければ、spliceは未定義関数として扱われます。 もし buildq内部で a単独として(spliceなしに)現れたら、 aはリストとして、結果の中に代入されます(内挿されません)。 spliceの引数はアトムだけを取り得ます; リストリテラルやリストをもたらす式を取ることはできません。

通常、spliceは、関数や演算子の引数を提供します。 関数fに対して、 buildq内部の式f (splice (a))は、 f (a[1], a[2], a[3], ...)に展開されます。 演算子oに対して、 buildq内部の式"o" (splice (a)は、 "o" (a[1], a[2], a[3], ...)に展開されます。 ここでoは、任意のタイプの演算子を取り得ます(通常は複数の引数を取るものです)。 演算子はダブルクォート"でくくられなければいけないことに注意してください。

(%i1) buildq ([x: [1, %pi, z - y]], foo (splice (x)) / length (x));
                       foo(1, %pi, z - y)
(%o1)                -----------------------
                     length([1, %pi, z - y])
(%i2) buildq ([x: [1, %pi]], "/" (splice (x)));
                                1
(%o2)                          ---
                               %pi
(%i3) matchfix ("<>", "<>");
(%o3)                          <>
(%i4) buildq ([x: [1, %pi, z - y]], "<>" (splice (x)));
(%o4)                   <>1, %pi, z - y<>

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36.4 Functions and Variables for Function Definition

関数: apply (F, [x_1, ..., x_n])

F(x_1, ..., x_n)を構成、評価します。

applyは、配列関数を通常の関数と区別しようとはしません; Fが配列関数の名前の時、applyF(...)(カギ括弧の代わりに括弧での関数コール)を評価します。 arrayapplyは、この場合、カギ括弧ありで関数コールを評価します。

例:

applyは、引数を評価します。 この例では、minLの値に適用されます。

(%i1) L : [1, 5, -10.2, 4, 3];
(%o1)                 [1, 5, - 10.2, 4, 3]
(%i2) apply (min, L);
(%o2)                        - 10.2

applyは、たとえ関数Fが引数をクォートする場合でも、引数を評価します。

(%i1) F (x) := x / 1729;
                                   x
(%o1)                     F(x) := ----
                                  1729
(%i2) fname : F;
(%o2)                           F
(%i3) dispfun (F);
                                   x
(%t3)                     F(x) := ----
                                  1729

(%o3)                         [%t3]
(%i4) dispfun (fname);
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は関数名Fを評価します。 シングルクオート'は評価を無効にします。 demoivreはグローバル変数の名前であり、また、関数でもあります。

(%i1) demoivre;
(%o1)                         false
(%i2) demoivre (exp (%i * x));
(%o2)                  %i sin(x) + cos(x)
(%i3) apply (demoivre, [exp (%i * x)]);
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)
関数: block ([v_1, ..., v_m], expr_1, ..., expr_n)
関数: block (expr_1, ..., expr_n)

blockexpr_1, ..., expr_nを順に評価し、評価された最後の式の値を返します。 順序はgo, throw, return関数によって変更することができます。 最後の式は、returnもしくはthrowを含む式が評価されないなら、expr_nです。 いくつかの変数v_1, ..., v_mがブロックにローカルに宣言できます; これらは同じ名前のグローバル変数と区別されます。 変数がローカルに宣言されないなら、リストは省略できます。 ブロック内では、v_1, ..., v_m以外の変数はグローバル変数です。

blockは(存在するなら)変数v_1, ..., v_mの現在の値を保存し、 変数がそれ自身に評価されるよう変数のバインドを解除します。 ローカル変数はブロック内部で任意の値にバインドできますが、 ブロックが終了するとき保存された値が戻され、 ブロック内で割り当てられた値は失われます。

block内部の宣言local(v_1, ..., v_m)は シンボルv_1, ..., v_mに関連付けられた性質を保存し、 他の式を評価する前に、性質を取り除き、ブロック終了時に元に戻します。 いくつかの宣言は、:=array, dependencies, atvalue, matchdeclare, atomgrad, constant, nonscalarその他を含むシンボルの性質として実装されます。 localの効果は、ブロック内部のみで有効な宣言を作ります; そうでなければ、ブロック内部の宣言は実際にグローバル宣言となります。

blockは他のblock内部でも現れます。 ローカル変数が、新しいブロックが評価されるたびに確立されます。 ローカル変数は、内包するブロックではグローバルです。 ブロックの中で、変数がローカルでないなら、その値は内包するブロックによって割り当てられた最新の値です。 そうでなければ、グローバル環境の変数の値になります。 このポリシーは「動的スコープ」の普通の理解と一致します。

ブロックの値は、最後の文もしくはブロックから陽に終了するのに使われる関数functionの引数の値です。 関数goは、goの引数でタグされたブロックの文に制御を移すのに使われます。 例えば、block ([x], x:1, loop, x: x+1, ..., go(loop), ...)goの引数はブロック内部に現れるタグの名前でなければなりません。 goを含んだブロック以外のブロック内部のタグへ飛ぶのにgoを使うことはできません。

ブロックは、典型的な場合、関数定義の右辺に現れますが、他の場所でも使うことができます。

関数: break (expr_1, ..., expr_n)

expr_1, ..., expr_nを評価し、印字し、それから ユーザーが環境を検査し変更できるところでMaximaブレイクを引き起こします。 exit;をタイプすると、計算が再開されます。

関数: catch (expr_1, ..., expr_n)

expr_1, ..., expr_nを1つずつ評価します; もしどれかが形式throw (arg)の式の評価に至るなら、 catchの値はthrow (arg)の値であり、もう式は評価されません。 これの「非局所的リターン」は 入れ子の任意の深さを通過して、throwを含む最も近いcatchに飛びます。 もしthrowを含むcatchがないなら、 エラーメッセージが印字されます。

もし引数の評価が いかなるthrowの評価にも至らないなら、 catchの値はexpr_nの値です。

(%i1) lambda ([x], if x < 0 then throw(x) else f(x))$
(%i2) g(l) := catch (map (''%, l))$
(%i3) g ([1, 2, 3, 7]);
(%o3)               [f(1), f(2), f(3), f(7)]
(%i4) g ([1, 2, -3, 7]);
(%o4)                          - 3

もしlが非負数だけから成るなら、 lの要素それぞれのfのリストを返します; そうでなければ、gは "catches" the first negative element of lの最初の負の要素を「キャッチ」して、それを「スロー」します。

関数: compfile (filename, f_1, …, f_n)
関数: compfile (filename, functions)
関数: compfile (filename, all)

Maxima関数をLispに翻訳し、翻訳したコードをファイルfilenameに書き込みます。

compfile(filename, f_1, ..., f_n)は 指定された関数を翻訳します。 compfile (filename, functions)compfile (filename, all)はユーザー定義関数をすべて翻訳します。

Lisp翻訳は評価されず、出力ファイルはLispコンパイラによって処理もされません。 translateはLisp翻訳を生成し評価します。 compile_fileはMaximaをLispに翻訳し、Lispコンパイラを実行します。

translate, translate_file, compile_fileも参照してください。

関数: compile (f_1, ..., f_n)
関数: compile (functions)
関数: compile (all)

Maxima関数f_1, ..., f_nをLispに翻訳し、 Lisp翻訳を評価し、 翻訳された関数それぞれについてLisp関数COMPILEをコールします。 compileは、コンパイルされた関数名のリストを返します。

compile (all)compile (functions)は、 ユーザー定義関数すべてをコンパイルします。

compileは引数をクォートします; クォートクォート演算子''はクォートに優先します。

関数: define (f(x_1, …, x_n), expr)
関数: define (f[x_1, …, x_n], expr)
関数: define (funmake (f, [x_1, …, x_n]), expr)
関数: define (arraymake (f, [x_1, …, x_n]), expr)
関数: define (ev (expr_1), expr_2)

引数x_1, …, x_nを持ち、 exprの中身を持つfという名前の関数を定義します。 defineは、いつも(陽にクオートされていない限り)、2番目の引数を評価します。 定義された関数は、(かっこでくくられた引数を持つ)通常のMaxima関数 もしくは(カギ括弧でくくられた引数を持つ)配列関数です。

最後の関数の引数x_nが要素1つのリストの時、 defineによって定義される関数は、可変な数の引数を受け入れます。 実際の引数は、形式的な引数, x_1, ..., x_(n - 1)に1対1に割り当てられます。 実際の引数がさらに存在するならx_nにリストとして割り当てられます。

defineの最初の引数がf(x_1, ..., x_n)もしくは f[x_1, ..., x_n]の形の式の時、 関数の引数は評価されますが、既にその名前の関数や変数があったとしてもfは評価されません。

最初の引数が演算子funmakeもしくはarraymake, evを伴う式の時、 最初の引数は評価されます;これは、本体だけでなく、関数名が計算されることを許します。

すべての関数定義は同じ名前空間で現れます; 関数gの中で関数fを定義することは、fのスコープをgに自動的に限定することにはなりません。 しかしながら、local(f)は、関数fの定義を、 localが現れたブロックや他の合成式内部でのみ有効とします。

もしある形式的な引数x_kが(評価の後)クォートされたシンボルならば、 defineによって定義される関数は、対応する実際の引数を評価しません。 そうでければ、すべての実際の引数は評価されます。

:=::=も参照してください。

例:

defineは、(陽にクォートされない限り)いつも二番目の引数を評価します

(%i1) expr : cos(y) - sin(x);
(%o1)                    cos(y) - sin(x)
(%i2) define (F1 (x, y), expr);
(%o2)              F1(x, y) := cos(y) - sin(x)
(%i3) F1 (a, b);
(%o3)                    cos(b) - sin(a)
(%i4) F2 (x, y) := expr;
(%o4)                   F2(x, y) := expr
(%i5) F2 (a, b);
(%o5)                    cos(y) - sin(x)

defineが定義する関数は、通常のMaxima関数も配列関数も取り得ます。

(%i1) define (G1 (x, y), x.y - y.x);
(%o1)               G1(x, y) := x . y - y . x
(%i2) define (G2 [x, y], x.y - y.x);
(%o2)                G2     := x . y - y . x
                       x, y

最後の、または唯一の引数x_nが1要素のリストの時、 defineが定義した関数は可変の数の引数を受け付けます。

(%i1) define (H ([L]), '(apply ("+", L)));
(%o1)                H([L]) := apply("+", L)
(%i2) H (a, b, c);
(%o2)                       c + b + a

最初の引数が 演算子funmake, arraymake, またはevを含む式なら、 最初の引数は評価されます。

(%i1) [F : I, u : x];
(%o1)                        [I, x]
(%i2) funmake (F, [u]);
(%o2)                         I(x)
(%i3) define (funmake (F, [u]), cos(u) + 1);
(%o3)                  I(x) := cos(x) + 1
(%i4) define (arraymake (F, [u]), cos(u) + 1);
(%o4)                   I  := cos(x) + 1
                         x
(%i5) define (foo (x, y), bar (y, x));
(%o5)                foo(x, y) := bar(y, x)
(%i6) define (ev (foo (x, y)), sin(x) - cos(y));
(%o6)             bar(y, x) := sin(x) - cos(y)
関数: define_variable (name, default_value, mode)

グローバル変数をMaxima環境に導入します。 define_variableは、ユーザーが書いたパッケージで役に立ちます。 パッケージはしばしば翻訳されたりコンパイルされたりします。

define_variableは以下のステップを実行します:

  1. mode_declare (name, mode)は、 nameのモードを翻訳器に宣言します。 可能なモードのリストについては、mode_declareを参照してください。
  2. もし変数がバインドされていなければ、default_valuenameに割り当てられます。
  3. declare (name, special)はそれをspecialと宣言します。
  4. nameが宣言されたモードのただ1つの割り当てられた値であることを 保証するために、 nameをテスト関数に関連づけます。

value_checkプロパティは、 define_variableを介して any以外のモードに定義された任意の変数に割り当てられることができます。 value_checkプロパティは、1変数のラムダ式または関数名です。 それは値を変数に割り当てようとする時にコールされます。 value_check関数の引数は期待値です。

define_variabledefault_valueを評価し、 namemodeをクォートします。 define_variablenameの現在値を返します。 それは、もしnameがそこでバインドされてないならdefault_valueで そうでないならnameの以前の値です。

例:

fooはブーリアン変数で、初期値trueを持ちます。

(%i1) define_variable (foo, true, boolean);
(%o1)                         true
(%i2) foo;
(%o2)                         true
(%i3) foo: false;
(%o3)                         false
(%i4) foo: %pi;
Error: foo was declared mode boolean, has value: %pi
 -- an error.  Quitting.  To debug this try debugmode(true);
(%i5) foo;
(%o5)                         false

barは整数変数で、素数でなければいけません。

(%i1) define_variable (bar, 2, integer);
(%o1)                           2
(%i2) qput (bar, prime_test, value_check);
(%o2)                      prime_test
(%i3) prime_test (y) := if not primep(y) then
                           error (y, "is not prime.");
(%o3) prime_test(y) := if not primep(y)

                                   then error(y, "is not prime.")
(%i4) bar: 1439;
(%o4)                         1439
(%i5) bar: 1440;
1440 is not prime.
#0: prime_test(y=1440)
 -- an error.  Quitting.  To debug this try debugmode(true);
(%i6) bar;
(%o6)                         1439

baz_quuxは、値を割り当てられない変数です。 モードany_checkanyのようですが、 any_checkvalue_checkメカニズムを可能にしますが、 anyはそうしません。

(%i1) define_variable (baz_quux, 'baz_quux, any_check);
(%o1)                       baz_quux
(%i2) F: lambda ([y], if y # 'baz_quux then
                 error ("Cannot assign to `baz_quux'."));
(%o2) lambda([y], if y # 'baz_quux

                        then error(Cannot assign to `baz_quux'.))
(%i3) qput (baz_quux, ''F, value_check);
(%o3) lambda([y], if y # 'baz_quux

                        then error(Cannot assign to `baz_quux'.))
(%i4) baz_quux: 'baz_quux;
(%o4)                       baz_quux
(%i5) baz_quux: sqrt(2);
Cannot assign to `baz_quux'.
#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
関数: dispfun (f_1, …, f_n)
関数: dispfun (all)

ユーザー定義関数f_1, ..., f_nの定義を表示します。 引数それぞれは、(::=で定義された)マクロ名、 (:=defineで定義された)通常の関数、 (:=ydefineで定義された、しかし引数をカギ括弧[ ]でくくった) 配列関数、 (:=ydefineで定義された、しかしいくつかの引数をカギ括弧[ ]で、他の引数を括弧( )でくくった)添字付き関数、 特別な添字の値で選択された添字付き関数の族の1つ、 定数添字で定義された添字付き関数、 のいずれかを取り得ます。

dispfun (all)は、 functions, arrays, macrosリストで与えられた中で、 定数添字で定義された添字付き関数を除いたユーザー定義関数すべてを表示します。

dispfunは 表示された関数それぞれのために (%t1, %t2, など) 中間式ラベルを生成し、関数定義をラベルに割り当てます。 対照的に、fundefは関数定義を返します。

dispfunは引数をクォートします; クォートクォート演算子''はクォートに優先します。 dispfunは表示された関数に対応する中間式ラベルのリストを返します。

例:

(%i1) m(x, y) ::= x^(-y);
                                     - y
(%o1)                   m(x, y) ::= x
(%i2) f(x, y) :=  x^(-y);
                                     - y
(%o2)                    f(x, y) := x
(%i3) g[x, y] :=  x^(-y);
                                    - y
(%o3)                     g     := x
                           x, y
(%i4) h[x](y) :=  x^(-y);
                                    - y
(%o4)                     h (y) := x
                           x
(%i5) i[8](y) :=  8^(-y);
                                    - y
(%o5)                     i (y) := 8
                           8
(%i6) dispfun (m, f, g, h, h[5], h[10], i[8]);
                                     - y
(%t6)                   m(x, y) ::= x
                                     - y
(%t7)                    f(x, y) := x

                                    - y
(%t8)                     g     := x
                           x, y

                                    - y
(%t9)                     h (y) := x
                           x

                                    1
(%t10)                     h (y) := --
                            5        y
                                    5

                                     1
(%t11)                    h  (y) := ---
                           10         y
                                    10

                                    - y
(%t12)                    i (y) := 8
                           8

(%o12)       [%t6, %t7, %t8, %t9, %t10, %t11, %t12]
(%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
関数: fullmap (f, expr_1, …)

mapと似ていますが、fullmapは、主演算子が同じでなくなるまで、 部分式すべてに再帰的にマッピングを続けます。

fullmapは、ある行列操作のための整理に使われています; このように、Maximaは時々、たとえfullmapがユーザーに陽にコールされなくても、 fullmapに関係したエラーメッセージを生成します。

例:

(%i1) a + b * c;
(%o1)                        b c + a
(%i2) fullmap (g, %);
(%o2)                   g(b) g(c) + g(a)
(%i3) map (g, %th(2));
(%o3)                     g(b c) + g(a)
関数: fullmapl (f, list_1, …)

fullmapに似ていますが、fullmaplはリストや行列にのみマップします。

例:

(%i1) fullmapl ("+", [3, [4, 5]], [[a, 1], [0, -1.5]]);
(%o1)                [[a + 3, 4], [4, 3.5]]
システム変数: functions

デフォルト値: []

functionsは、現在のセッションでの通常のMaxima関数のリストです。 通常の関数は、define:=で構成された関数であり、 括弧()でコールされます。 関数はMaximaプロンプトで定義することができ、また、 loadbatchがロードするMaximaファイルの中で定義することができます。

(例えばF[x]のように、カギ括弧でコールされる)配列関数と (例えばF[x](y)のように、カギ括弧と括弧でコールされる)添字付き関数は、 functionsではなくグローバル変数arraysにリストされます。

Lisp関数はどのリストにも保持されません。

例:

(%i1) F_1 (x) := x - 100;
(%o1)                   F_1(x) := x - 100
(%i2) F_2 (x, y) := x / y;
                                      x
(%o2)                    F_2(x, y) := -
                                      y
(%i3) define (F_3 (x), sqrt (x));
(%o3)                   F_3(x) := sqrt(x)
(%i4) G_1 [x] := x - 100;
(%o4)                    G_1  := x - 100
                            x
(%i5) G_2 [x, y] := x / y;
                                     x
(%o5)                     G_2     := -
                             x, y    y
(%i6) define (G_3 [x], sqrt (x));
(%o6)                    G_3  := sqrt(x)
                            x
(%i7) H_1 [x] (y) := x^y;
                                      y
(%o7)                     H_1 (y) := x
                             x
(%i8) functions;
(%o8)              [F_1(x), F_2(x, y), F_3(x)]
(%i9) arrays;
(%o9)                 [G_1, G_2, G_3, H_1]
関数: fundef (f)

関数fの定義を返します。

引数は、(::=で定義された)マクロの名前か、 (:=もしくはdefineで定義された)通常の関数か、 (:=defineで定義され、引数がカギ括弧でくくられた)配列関数か、 (:=defineで定義され、いくつかの引数がカギ括弧でくくられ、残りがかっこでくくられた)添字関数か、 特別な添字の値によって選択された添字関数族の1つか、一定の添字で定義された添字関数です。

fundefは引数をクォートします; クォートクォート演算子''はクォートに優先します。

fundef (f)fの定義を返します。 対照的に、dispfun (f)は中間式ラベルを生成し、ラベルに定義を割り当てます。

関数: funmake (F, [arg_1, …, arg_n])

F(arg_1, ..., arg_n)を返します。 戻り値は整理されますが、評価されません。 だから関数Fはたとえ存在してもコールされません。

funmakeは配列関数と通常の関数を区別しようとしません; Fが配列関数名の時、 funmakeF(...)を返します (すなわち、カギ括弧の代わりに括弧での関数コール)。 arraymakeは、この場合,カギ括弧での関数コールを返します。

funmakeは引数を評価します。

例:

通常のMaxima関数に適用されたfunmake

(%i1) F (x, y) := y^2 - x^2;
                                   2    2
(%o1)                  F(x, y) := y  - x
(%i2) funmake (F, [a + 1, b + 1]);
(%o2)                    F(a + 1, b + 1)
(%i3) ''%;
                              2          2
(%o3)                  (b + 1)  - (a + 1)

マクロに適用されたfunmake

(%i1) G (x) ::= (x - 1)/2;
                                  x - 1
(%o1)                    G(x) ::= -----
                                    2
(%i2) funmake (G, [u]);
(%o2)                         G(u)
(%i3) ''%;
                              u - 1
(%o3)                         -----
                                2

添字付き関数に適用されたfunmake

(%i1) H [a] (x) := (x - 1)^a;
                                        a
(%o1)                   H (x) := (x - 1)
                         a
(%i2) funmake (H [n], [%e]);
                                       n
(%o2)               lambda([x], (x - 1) )(%e)
(%i3) ''%;
                                    n
(%o3)                       (%e - 1)
(%i4) funmake ('(H [n]), [%e]);
(%o4)                        H (%e)
                              n
(%i5) ''%;
                                    n
(%o5)                       (%e - 1)

いかなる種類の関数にも定義されていないシンボルへ適用された funmake

(%i1) funmake (A, [u]);
(%o1)                         A(u)
(%i2) ''%;
(%o2)                         A(u)

funmakeは引数を評価しますが、戻り値を評価しません。

(%i1) det(a,b,c) := b^2 -4*a*c;
                                    2
(%o1)              det(a, b, c) := b  - 4 a c
(%i2) (x : 8, y : 10, z : 12);
(%o2)                          12
(%i3) f : det;
(%o3)                          det
(%i4) funmake (f, [x, y, z]);
(%o4)                    det(8, 10, 12)
(%i5) ''%;
(%o5)                         - 284

Maximaはfunmakeの戻り値を整理します。

(%i1) funmake (sin, [%pi / 2]);
(%o1)                           1
関数: lambda ([x_1, ..., x_m], expr_1, ..., expr_n)
関数: lambda ([[L]], expr_1, ..., expr_n)
関数: lambda ([x_1, ..., x_m, [L]], expr_1, ..., expr_n)

ラムダ式 (すなわち、匿名関数)を定義し返します。 関数は要求された引数x_1, ..., x_mを持ち、 また、オプション引数Lを持つかもしれません。オプション引数は関数本体の中にリストとして現れます。 関数の戻り値はexpr_nです。 ラムダ式は変数に割り当てることができ、通常の関数のように評価できます。 ラムダ式は関数名が期待されるいくつかのコンテキストで現れるかもしれません。

関数が評価される時、 バインドされていないローカル変数x_1, ..., x_mが生成されます。 lambdablockの中や別のlambdaの中で現れるかもしれません; ローカル変数は、別のblocklambdaが評価される度に毎回確立されます。 ローカル変数は内包するblocklambdaにはグローバルのように見えます。 もし変数がローカルでないなら、 その値は、(もし割り当てられたなら)内包するblocklambdaで直近に割り当てられた値です。 そうでなければ、グローバル環境での変数の値です。 このポリシーは「動的スコープ」の普通の理解と一致するかもしれません。

ローカル変数が確立された後、 expr_1からexpr_nまでが順に評価されます。 特殊変数%%―直前の式の値を表します―が認識されます。 throwcatchも式のリストの中に現れるかもしれません。

blockで囲まれない限り returnはラムダ式の中には現れません。 blockで囲まれた場合、 ブロックがたまたま expr_nに至るということでない限り、 returnはラムダ式の戻り値ではなくブロックの戻り値を定義します。 同様に、goは、blockで囲まれない限りラムダ式の中に現れません。

lambdaは引数をクォートします; クォートクォート演算子''はクォートに優先します。

例:

  • ラムダ式は変数に割り当てることができ、通常の関数のように評価できます。
(%i1) f: lambda ([x], x^2);
                                      2
(%o1)                    lambda([x], x )
(%i2) f(a);
                                2
(%o2)                          a
  • ラムダ式は 関数評価が期待される文脈で現れるかもしれません。
(%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 ]
  • 引数変数はローカル変数です。 他の変数はグローバル変数のように見えます。 ある特殊な評価が''のようにある方法で強制されない限り、 グローバル変数はラムダ式が評価される時評価されます。
(%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
  • ラムダ式は入れ子にできます。 外側のラムダ式の中のローカル変数は、 同じ名前のローカル変数がマスクしない限り、 内側の式にはグローバルに見えます。
(%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
  • lambdaは引数をクォートするので、 以下のラムダ式iは "aを掛ける"関数を定義しません。 以下のラムダ式i2のように、 そんな関数はbuildqを介して定義することができます。
(%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
  • ラムダ式は、可変の数の引数を取ることができます。 それは、唯一のまたは最後の引数として[L]で指定されます。 引数は関数本体の中にリストとして現れます。
(%i1) f : lambda ([aa, bb, [cc]], aa * cc + bb);
(%o1)          lambda([aa, bb, [cc]], aa cc + bb)
(%i2) f (foo, %i, 17, 29, 256);
(%o2)       [17 foo + %i, 29 foo + %i, 256 foo + %i]
(%i3) g : lambda ([[aa]], apply ("+", aa));
(%o3)             lambda([[aa]], apply(+, aa))
(%i4) g (17, 29, x, y, z, %e);
(%o4)                  z + y + x + %e + 46
関数: local (v_1, …, v_n)

シンボルv_1, ..., v_nに関連付けられた性質を保存し、 他の式を評価する前にすべての性質を取り除き、 localが現れたブロックや他の合成式の終了時に保存した性質を元に戻します。

いくつかの宣言は、:=array, dependencies, atvalue, matchdeclare, atomgrad, constant, nonscalarその他を含むシンボルの性質として実装されます。 localの効果は、ブロック内部のみで有効な宣言を作ります; そうでなければ、ブロック内部の宣言は実際にグローバル宣言となります。

localは、blockや関数定義の本体やlambda式の中に現れます。 それぞれの中で1カ所だけ許されます。

localは引数をクォートします。 localdoneを返します。

例:

ローカル関数定義。

(%i1) foo (x) := 1 - x;
(%o1)                    foo(x) := 1 - x
(%i2) foo (100);
(%o2)                         - 99
(%i3) block (local (foo), foo (x) := 2 * x, foo (100));
(%o3)                          200
(%i4) foo (100);
(%o4)                         - 99
オプション変数: macroexpansion

デフォルト値: false

macroexpansionは マクロ関数コールを マクロ関数の展開(すなわち戻り値)で 置き換えるかどうかを制御します。 展開を記憶する代価で、置き換えは次の式評価をスピードアップするかもしれません。

false

マクロ関数コールをマクロ関数の展開で置き換えられません。

expand

マクロ関数コールが初めて評価された時、展開が記憶されます。 展開は次のコール時に再計算されません; (printやグローバル変数への割り当てのような)いかなる副作用も 最初にマクロ関数コールが評価された時だけ起こります。 式の中の展開は、同じマクロ関数コールを持つ他の式に影響を与えません。

displace

マクロ関数コールが初めて評価された時、展開でコールを置き換え、 マクロ関数がコールされた式を変更します。 展開は次のコールで再計算されません; (printやグローバル変数への割り当てのような)いかなる副作用も 最初にマクロ関数コールが評価された時だけ起こります。 式の中の展開は、同じマクロ関数コールを持つ他の式に影響を与えません。

macroexpansionfalseの時、 コールする式が評価される時毎回マクロ関数がコールされ、 コールする式は変更されません。

(%i1) f (x) := h (x) / g (x);
                                  h(x)
(%o1)                     f(x) := ----
                                  g(x)
(%i2) g (x) ::= block (print ("x + 99 is equal to", x),
                       return (x + 99));
(%o2) g(x) ::= block(print("x + 99 is equal to", x), 
                                                  return(x + 99))
(%i3) h (x) ::= block (print ("x - 99 is equal to", x),
                       return (x - 99));
(%o3) h(x) ::= block(print("x - 99 is equal to", x), 
                                                  return(x - 99))
(%i4) macroexpansion: false;
(%o4)                         false
(%i5) f (a * b);
x - 99 is equal to x 
x + 99 is equal to x 
                            a b - 99
(%o5)                       --------
                            a b + 99
(%i6) dispfun (f);
                                  h(x)
(%t6)                     f(x) := ----
                                  g(x)

(%o6)                         done
(%i7) f (a * b);
x - 99 is equal to x 
x + 99 is equal to x 
                            a b - 99
(%o7)                       --------
                            a b + 99

macroexpansionexpandの時、 マクロ関数は一度コールされ、 コールする式は変更されません。

(%i1) f (x) := h (x) / g (x);
                                  h(x)
(%o1)                     f(x) := ----
                                  g(x)
(%i2) g (x) ::= block (print ("x + 99 is equal to", x),
                       return (x + 99));
(%o2) g(x) ::= block(print("x + 99 is equal to", x), 
                                                  return(x + 99))
(%i3) h (x) ::= block (print ("x - 99 is equal to", x),
                       return (x - 99));
(%o3) h(x) ::= block(print("x - 99 is equal to", x), 
                                                  return(x - 99))
(%i4) macroexpansion: 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

macroexpansionexpandの時、 マクロ関数は一度コールされ、 コールする式が変更されます。

(%i1) f (x) := h (x) / g (x);
                                  h(x)
(%o1)                     f(x) := ----
                                  g(x)
(%i2) g (x) ::= block (print ("x + 99 is equal to", x),
                       return (x + 99));
(%o2) g(x) ::= block(print("x + 99 is equal to", x), 
                                                  return(x + 99))
(%i3) h (x) ::= block (print ("x - 99 is equal to", x),
                       return (x - 99));
(%o3) h(x) ::= block(print("x - 99 is equal to", x), 
                                                  return(x - 99))
(%i4) macroexpansion: displace;
(%o4)                       displace
(%i5) f (a * b);
x - 99 is equal to x 
x + 99 is equal to x 
                            a b - 99
(%o5)                       --------
                            a b + 99
(%i6) dispfun (f);
                                 x - 99
(%t6)                    f(x) := ------
                                 x + 99

(%o6)                         done
(%i7) f (a * b);
                            a b - 99
(%o7)                       --------
                            a b + 99
オプション変数: mode_checkp

デフォルト値: true

mode_checkptrueの時、 mode_declareはバインドされた変数のモードをチェックします。

オプション変数: mode_check_errorp

デフォルト値: false

mode_check_errorptrueの時、 mode_declareはエラーをコールします。

オプション変数: mode_check_warnp

デフォルト値: true

mode_check_warnptrueの時、 モードエラーが記述されます。

関数: mode_declare (y_1, mode_1, …, y_n, mode_n)

mode_declareは、 その後の関数の翻訳やコンパイルのために 変数と関数のモードを宣言するのに使われます。 mode_declareは、通常、 関数定義の始めやMaximaスクリプトの始めに置かれたり、対話プロンプトで実行されたりします。

mode_declareの引数は、 変数とモードから成る対です。 モードは boolean, fixnum, number, rational, floatのいずれか1つです。 変数それぞれは、 同じモードを持つように宣言される変数すべてのリストも取り得ます。

もし変数が配列で、かつ、参照される配列のすべての要素が値を持つなら、 なら、

array(yi, dim1, dim2, ...)

よりむしろarray (yi, complete, dim1, dim2, …)を 最初に配列のバインドを宣言する時に使うべきです。 もし配列の要素すべてが モードfixnum (float)なら、 completeの代わりにfixnum (float)を使ってください。 もし配列のすべての要素が同じモード―mとしましょう―なら、 効率的な翻訳のためには、

mode_declare (completearray (yi), m))

を使うべきです。

配列を使う数値コードは、例えば、10 x 10の浮動小数点配列のために

mode_declare (completearray (a [10, 10]), float)

というように、期待される配列サイズを宣言することでより速く実行されるかもしれません

引数としてfunction (f_1, f_2, ...)を使うことで 関数の結果のモードを宣言することができます; ここでf_1, f_2, …は関数名です。 例えば、式

mode_declare ([function (f_1, f_2, ...)], fixnum)

は、 f_1, f_2, ...が返す値が1ワード整数であることを宣言します。

modedeclaremode_declareと同義です。

関数: mode_identity (arg_1, arg_2)

mode_declaremacrosで 例えば、flonumsのリストのリストや他の合成データオブジェクトを宣言するのに 使われる特殊形式。 mode_identityの最初の引数は、mode_declareに与えられるような プリミティブな値モード名(すなわち、float, fixnum, number, list, anyのいずれか)であり、 二番目の引数は、評価され、mode_identityの値として返される式です。 しかしながら、もし戻り値が最初の引数で宣言されたモードによって許されていないなら、 エラーか警告がシグナルされます。 重要なことは、MaximaによってLisp翻訳器に命じた式のモードが、二番目の引数のなかで続く一切から独立して、最初の引数として与えられるそれだということです。 例えば、x: 3.3; mode_identity (fixnum, x);はエラーをもたらします。 mode_identity (flonum, x)は3.3を返します。 これは多くの使い道があります。例えば、もしfirst (l)が数を返すと知っていたなら、 mode_identity (number, first (l))と書くかもしれません。 しかしながら、それをするもっと効率的な方法は、

firstnumb (x) ::= buildq ([x], mode_identity (number, first(x)));

のように新しいプリミティブを定義し、 そして数のリストの最初の要素を取る時毎回firstnumbを使うことです。

関数: remfunction (f_1, ..., f_n)
関数: remfunction (all)

シンボルf_1, ..., f_nの関数定義をアンバインドします。 引数は、(:=もしくはdefineで生成された)通常の関数名もしくは(::=で生成された)マクロ関数をとります。

remfunction (all)は関数定義すべてをアンバインドします。

remfunctionは引数をクォートします。

remfunctionは、関数定義はアンバインドされたシンボルのリストを返します。 シンボルに関数定義がなければ、シンボルの代わりにfalseを返します。

remfunctionは配列関数すなわち添字付き関数には適用されません。 これらのタイプの関数にはremarrayを適用します。

オプション変数: savedef

デフォルト値: true

savedeftrueの時、 関数が解釈される時に ユーザー関数のMaximaバージョンが保持されます。 これは、定義がdispfunによって表示されることを許し、 関数が編集されることを許します。

savedeffalseの時、 解釈された関数の名前は、functionsリストから取り除かれます。

オプション変数: transcompile

デフォルト値: true

transcompiletrueの時、 translatetranslate_fileは 翻訳コードをコンパイルにより適したものにする宣言を生成します。

compfileは実行中transcompile: trueを設定します。

関数: translate (f_1, …, f_n)
関数: translate (functions)
関数: translate (all)

ユーザー定義関数f_1, …, f_nをMaxima言語からLispに翻訳し、 Lisp翻訳を評価します。 通常、翻訳された関数は元の関数より速く実行されます。

translate (all)translate (functions)は、 ユーザー定義関数すべてを翻訳します。

翻訳される関数は、 より効率的なコードを生成するために可能な時は 先頭にmode_declareコールを含むべきです。 例えば:

f (x_1, x_2, ...) := block ([v_1, v_2, ...],
    mode_declare (v_1, mode_1, v_2, mode_2, ...), ...)

ここで、x_1, x_2, ... は関数のパラメータであり、 v_1, v_2, ...はローカル変数です。

もしsavedeffalseなら(以下を参照してください) 翻訳された関数の名前は、functionsリストから削除され、 propsリストに加えられます。

完全にデバッグされない限り、関数は翻訳すべきではありません。

式は整理されていると仮定されます; もしされていないなら、厳密ですが、最適でないコードが生成されます。 従って、 ユーザーは simpスイッチをfalse―翻訳される式の整理を抑制します― に設定すべきではありません。

スイッチtranslateは、もしtrueなら、 ユーザー関数のLispへの自動翻訳をもたらします。

LispとMaximaのバージョンの間である非互換性が存在する可能性があるので、 翻訳された関数は 翻訳前にした方法を同一に動作するわけではないことに注意してください。 原則として、 もし変数のいずれかがmode_declareされた標準有理式(CRE)なら 複数の引数を取るrat関数とratvars関数は使うべきではありません。 また、 prederror: false設定は翻訳されません。

savedef - もしtrueなら、 関数がtranslateされた時、Maximaバージョンのユーザー関数を残すようにします。 これは、定義をdispfunで表示することを可能にし、 関数を編集することを可能にします。

transrun - もしfalseなら、 すべての関数について、翻訳バージョンではなく、 インタープリトされるバージョン(まだあると仮定して)が実行されるようにします。

translateが返す結果は、翻訳された関数名のリストです。

関数: translate_file (maxima_filename)
関数: translate_file (maxima_filename, lisp_filename)

MaximaコードのファイルをLispコードのファイルに翻訳します。 translate_fileは3つのファイル名のリストを返します: Maximaファイル名、Lispファイル名、翻訳についての追加情報を含むファイル名。 translate_fileは引数を評価します。

translate_file ("foo.mac"); load("foo.LISP")は、 例えば、''%の利用といった若干の制約を除いて、 コマンドbatch ("foo.mac")と同じです。

translate_file (maxima_filename)は Maximaファイルmaxima_filenameを 同様に名付けらたLispファイルに翻訳します。 例えば、foo.macfoo.LISPに翻訳されます。 Maximaのファイル名はディレクトリ名を含むかもしれません。 その場合、Lisp出力ファイルは、Maxima入力が来たのと同じディレクトリに書かれます。

translate_file (maxima_filename, lisp_filename)は、 Maximaファイルmaxima_filenameをLispファイルlisp_filenameに翻訳します。 translate_fileは、どんなものでも、lisp_filenameの ファイル名の拡張子を無視します; Lisp出力ファイルのファイル名の拡張子は、いつもLISPです。 Lispファイル名はディレクトリ名を含むかもしれません。 その場合、Lisp出力ファイルは指定されたディレクトリに書かれます。

translate_fileは、翻訳器のファイル 様々な度合いの厳しさの翻訳器警告メッセージのファイルも書き出します。 このファイルのファイル名拡張子は UNLISPです。 このファイルは、翻訳されたコードの中のバグを追跡するために、 あいまいかもしれませんが、価値ある情報を含むかもしれません。 UNLISPファイルはいつもMaxima入力が来るのと同じディレクトリに書かれます。

translate_fileは Lispコードがコンパイルされるすぐに宣言や定義が効力を発揮するようにするLispコードを発行します。 このトピックに関してさらに知るにはcompile_fileを参照してください。

tr_array_as_ref, tr_bound_function_applyp, tr_exponent, tr_file_tty_messagesp, tr_float_can_branch_complex, tr_function_call_default, tr_numer, tr_optimize_max_loop, tr_semicompile, tr_state_vars, tr_warnings_get, tr_warn_bad_function_calls, tr_warn_fexpr, tr_warn_meval, tr_warn_mode, tr_warn_undeclared, tr_warn_undefined_variable

も参照してください。

オプション変数: transrun

デフォルト値: true

transrunfalseの時、 すべての関数について、翻訳バージョンではなく、 インタープリトされるバージョン(まだあると仮定して)が実行されるようにします。

オプション変数: tr_array_as_ref

デフォルト値: true

もしtranslate_fast_arraysfalseなら、 translate_fileが発行するLispコードの中の配列参照は、 tr_array_as_refによって影響されます。 tr_array_as_reftrueの時、 配列名は評価されます。 そうでなければ、配列名は翻訳されたコードの中で文字リテラルとして現れます。

もしtranslate_fast_arraystrueなら、 tr_array_as_refは効果を持ちません。

オプション変数: tr_bound_function_applyp

デフォルト値: true

tr_bound_function_applyptrueの時、 もし(関数引数のような)バインドされた変数が関数として使われていることが見つかったら Maximaは警告を与えます。 tr_bound_function_applypは、 そんな場合に生成されたコードに影響しません。

例えば、 g (f, x) := f (x+1)のような式は警告メッセージをトリガーします。

オプション変数: tr_file_tty_messagesp

デフォルト値: false

tr_file_tty_messagesptrueの時、 ファイルの翻訳中に translate_fileが生成するメッセージがコンソールに表示され、 falseの時、ファイルの翻訳に関するメッセージは UNLISPファイルに挿入されるだけです。

オプション変数: tr_float_can_branch_complex

デフォルト値: true

Maxima-to-Lisp翻訳器に translator to assume that 関数acos, asin, asec, acscが複素数の結果を返すことができることを仮定するように命じます。

tr_float_can_branch_complexの表面上の効果は以下の通りです。 しかしながら、このフラグは翻訳器出力上の効果を持ちません。

trueの時、 たとえ (mode_declareが設定したように)xがモードfloatでも acos(x)はモードanyです。 falseの時、 xがモードfloatの時だけ acos(x)はモードfloatです。

オプション変数: tr_function_call_default

デフォルト値: general

falseは、あきらめてmevalをコールすることを意味し、 exprは、引数が固定されたLisp関数を仮定することを意味します。 general、デフォルトは mexprsmlexprsにはよいがmacrosにはよくないコードを与えます。 generalは、コンパイルされたコードの中で変数バインドが正確であることを保証します。 generalモードでは、 F(X)を翻訳する時、もしFがバインドされた変数なら、 apply (f, [x])を意味すると仮定され、適切な警告と合わせてそのように翻訳されます。 これをオフにする必要はありません。 デフォルト設定で警告メッセージがないことは、 Maximaインタープリタと、翻訳、コンパイルされたコードの完全互換性を意味します。

オプション変数: tr_numer

デフォルト値: false

tr_numertrueの時、 numerプロパティは それらを持つアトム、例えば、%piに使われます。

オプション変数: tr_optimize_max_loop

デフォルト値: 100

tr_optimize_max_loopは、 翻訳器のマクロ展開と最適化パスが形式を検討する際繰り返す最大回数です。 これはマクロ展開エラーや終了しない最適化プロパティをキャッチします。

オプション変数: tr_semicompile

デフォルト値: false

tr_semicompiletrueの時、 translate_filecompfileは、 マクロ展開されたが、Lispコンパイラによって機械語にコンパイルされない形式を出力します。

システム変数: tr_state_vars

デフォルト値:

[transcompile, tr_semicompile, tr_warn_undeclared, tr_warn_meval,
tr_warn_fexpr, tr_warn_mode, tr_warn_undefined_variable,
tr_function_call_default, tr_array_as_ref,tr_numer]

翻訳された出力の形式に影響するスイッチのリスト。 翻訳器をデバッグしようとする時 この情報はシステムの人たちに役に立ちます。 翻訳された生成物を与えられた状態で生成されるべきだったものと比較することによって、 バグを追跡することが可能です。

関数: tr_warnings_get ()

現在の翻訳の間に翻訳器が与える警告のリストを印字します。

オプション変数: tr_warn_bad_function_calls

デフォルト値: true

- 翻訳時にされた不適切な宣言のせいで正確でないかもしれない関数コールが行われている時、 警告を与えます。

オプション変数: tr_warn_fexpr

デフォルト値: compfile

- もしFEXPRに遭遇したら、警告を与えます。 FEXPRは、通常、翻訳コードの中で出力されるべきではありません。 合法で特殊なプログラム形式はすべて翻訳されます。

オプション変数: tr_warn_meval

デフォルト値: compfile

- もし関数mevalがコールされたら、警告を与えます。 もしmevalがコールされたら、それは翻訳の中の問題を示します。

オプション変数: tr_warn_mode

デフォルト値: all

- 変数がそのモードに不適切な値を割り当てられた時、警告を与えます。

オプション変数: tr_warn_undeclared

デフォルト値: compile

- 未宣言変数についての警告をいつTTYに送るかを決めます。

オプション変数: tr_warn_undefined_variable

デフォルト値: all

- 未定義のグローバル変数が見られた時、警告を与えます。

関数: compile_file (filename)
関数: compile_file (filename, compiled_filename)
関数: compile_file (filename, compiled_filename, lisp_filename)

MaximaファイルfilenameをLispに翻訳し、Lispコンパイラを実行し、 もし翻訳とコンパイルが成功したら、コンパイルされたコードをMaximaにロードします。

compile_fileは4つのファイル名のリストを返します: 元のMaximaファイル、Lisp翻訳、翻訳時ノート、コンパイルされたコード。 もしコンパイルが失敗したら、4番目の項目はfalseです。

Lispコードがコンパイルされると(コンパイルされたコードをロードすることなしに)すぐに いくつかの宣言と定義は効力を発揮します。 これらは:=演算子で定義された関数、 ::=演算子で定義されたマクロ、 alias, declare, define_variable, mode_declare, infix, matchfix, nofix, postfix, prefix, compfile を含みます。

コンパイルされたコードがロードされるまで 割り当てと関数コールは評価されません。 特に、Maximaファイルの中で、 (tr_numer, など)翻訳フラグへの割り当ては翻訳時に効果を持ちません。

filename:lisp文を含むことができません。

compile_fileは引数を評価します。

関数: declare_translated (f_1, f_2, …)

MaximaコードのファイルをLispに翻訳する時、 ファイルの中で見る関数が翻訳された関数としてコールされるか、コンパイルされた関数としてコールされるか、また、どの関数がMaxima関数か未定義なのか、翻訳器が知ることは重要です。 この宣言をファイルの先頭に置くことは、 たとえまだLisp関数値を持たないシンボルがコール時にそれを持つだろうが、 それを知らせます。 fnがLisp関数になるつもりであることを翻訳器が知らない時、 (MFUNCTION-CALL fn arg1 arg2 ...)が生成されます。


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37 Program Flow


37.1 Lisp and Maxima

MaximaはLispで書かれており、 Lisp関数や変数をMaximaからアクセスしたり、その逆が簡単にできます。 LispとMaximaのシンボルは命名の慣例で区別されます。 ドル記号$で始まるLispシンボルは、ドル記号なしのMaximaシンボルに対応します。 クエスチョンマーク?で始まるMaximaシンボルは、クエスチョンマークなしのLispシンボルに対応します。 例えば、MaximaシンボルfooはLispシンボル$FOOに対応し、 Maximaシンボル?fooはLispシンボルFOOに対応します。 ?fooは、?fooの間にスペースを入れずに書くことに注意してください。でないと、それはdescribe ("foo")に間違えられます。

Lispシンボルの中に、ハイフン-やアスタリスク*、他の特殊文字があれば、 Maximaのコードの中では、バックスラッシュ\でエスケープしないといけません。 例えば、Lispの識別子 *foo-bar*は、Maximaでは、?\*foo\-bar\*と書きます。

Maximaセッションの中で、Lispコードを実行できます。 特殊コマンド:lispを使って、 (1つか複数のフォームを含む)Lispの一行を実行できます。例えば、

(%i1) :lisp (foo $x $y)

は、Lisp関数fooをMaxima変数x, yを引数としてコールします。 :lisp構成子は 対話プロンプトやbatchdemoによって処理されるファイルの中で使えますが、 load, batchload, translate_file, compile_fileが 処理するファイルの中では使えません。

関数to_lisp()を実行すると、対話的なLispセッションが始まります。 (to-maxima)を入力すると、Lispセッションを終了してMaximaに戻ります。

Lispの関数や変数を、Maximaで通常の関数名、変数名(特殊な句読点のない名前)に見せるには、 Lispの名前をドル記号$で始めなければなりません。

Maximaでは、識別子の中の大文字、小文字が区別されます。 LispとMaximaの間の名前変換を決めるルールがあります。

  1. 縦棒で囲まれていないLisp識別子は、Maximaの小文字の識別子に対応します。 Lisp識別子が大文字でも小文字でも混ざっていても無視されます。 例えば、Lispの$foo$FOO$Fooはすべて Maximaのfooに対応します。 でも、これはデフォルトで、 Lispリーダが$foo, $FOO, $Fooを Lispシンボル$FOOに変換するからです。
  2. すべて大文字かすべて小文字で、縦棒で囲まれたLisp識別子は、大文字小文字を逆にしたMaximaの識別子に対応します。 例えば、Lispの|$FOO|, |$foo|はそれぞれ、Maximaのfoo, FOOに対応します。
  3. 大文字小文字が混ざっていて、縦棒で囲まれたLisp識別子は、そのままMaximaの識別子に対応します。 例えば、Lispの|$Foo|はMaximaのFooに対応します。

#$Lispマクロを使うと、Maximaの式をLispコードの中で使うことができます。 #$expr$はMaximaの式exprと同値なLispの式に展開されます。

(msetq $foo #$[x, y]$)

これは以下のように入力するのと同じ効果です。

(%i1) foo: [x, y];

Lisp関数displaは、Maximaフォーマットで式を表示します。

(%i1) :lisp #$[x, y, z]$ 
((MLIST SIMP) $X $Y $Z)
(%i1) :lisp (displa '((MLIST SIMP) $X $Y $Z))
[x, y, z]
NIL

Maximaで定義された関数は、通常のLisp関数ではありません。 Lisp関数mfuncallは、Maxima関数をコールします。 例えば:

(%i1) foo(x,y) := x*y$
(%i2) :lisp (mfuncall '$foo 'a 'b)
((MTIMES SIMP) A B)

以下のLisp関数は、Maximaパッケージの中でシャドウされています。

   complement     continue      //
   float          functionp     array
   exp            listen        signum
   atan           asin          acos
   asinh          acosh         atanh
   tanh           cosh          sinh
   tan            break         gcd

37.2 Garbage Collection

数式処理は膨大なゴミ(最終的には使われない一時的な、もしくは中間の結果)を生む傾向があり、 ゴミの効率的な取り扱いは、プログラムをうまく完了させるために非常に重要な場合があります。

(SunOS 4.0やBSDの幾つかを含む)mprotectシステムコールが利用可能なUNIXシステム 上でのGCLでは、階層化(stratified)ガーベッジコレクションが利用可能です。 これは、ガーベッジコレクションを最近書き込まれたページに限定します。 GCLドキュメントのALLOCATEやGBCを参照してください。 Lispレベルで(setq si::*notify-gbc* t)を実行すると、どの領域がより多くの空間を必要としているか決めるのに役立つでしょう。

Maximaを走らせる他のLispについては、 そのLispのGCの制御の仕方に関するドキュメントを調べてください。


37.3 Introduction to Program Flow

Maximaは、 goのようなもっとプリミティブな構成子はもちろん、 繰り返しのためにdoループを提供します。


37.4 Functions and Variables for Program Flow

関数: backtrace ()
関数: backtrace (n)

コールスタック、すなわち、 現在アクティブな関数をコールした関数のリスト、を印字します。

backtrace()はコールスタック全体を印字します。

backtrace (n)は、 現在アクティブな関数を含めて、n個の直近の関数を印字します。

backtraceは、 (デバッグの文脈でだけでなく、) スクリプト、関数、対話プロンプトからコールすることができます。

例:

  • backtrace()はコールスタック全体を印字します。
    (%i1) h(x) := g(x/7)$
    (%i2) g(x) := f(x-11)$
    (%i3) f(x) := e(x^2)$
    (%i4) e(x) := (backtrace(), 2*x + 13)$
    (%i5) h(10);
    #0: e(x=4489/49)
    #1: f(x=-67/7)
    #2: g(x=10/7)
    #3: h(x=10)
                                  9615
    (%o5)                         ----
                                   49
    
  • backtrace (n)は、 現在アクティブな関数を含めて、n個の直近の関数を印字します。
    (%i1) h(x) := (backtrace(1), g(x/7))$
    (%i2) g(x) := (backtrace(1), f(x-11))$
    (%i3) f(x) := (backtrace(1), e(x^2))$
    (%i4) e(x) := (backtrace(1), 2*x + 13)$
    (%i5) h(10);
    #0: h(x=10)
    #0: g(x=10/7)
    #0: f(x=-67/7)
    #0: e(x=4489/49)
                                  9615
    (%o5)                         ----
                                   49
    
特殊演算子: do

do文は繰り返しを実行するために使われます。 その強力な一般性のために、 do文は2編で記述されます。 最初、通常の形式が (Fortran, Algol, PL/I, など)いくつかの他のプログラミング言語の中で使われるそれ との類似で与えられます; それから、他の特長が言及されます。

この形式の、終了条件に関してだけ違う3つの別形があります。 それらは:

  • for variable: initial_value step increment thru limit do body
  • for variable: initial_value step increment while condition do body
  • for variable: initial_value step increment unless condition do body

(代わりに、stepは終了条件や範囲の後与えられるかもしれません。)

initial_value, increment, limit, bodyは、 任意の式を取り得ます。 もし増分が1なら、 "step 1"は省略できます。

do文の実行は、最初 initial_valuevariable (今後、制御変数と呼びます) に割り当てることによって処理されます。 そして: (1) もし制御変数が thru指定の範囲を越えたら、もしくは、 unlessの条件が trueなら、 もしくは、 whileの条件が falseなら、 doは終了します。 (2) bodyが評価されます。 (3) 増分が制御変数に足されます。 終了条件が満たされるまで、 いずれかが満たされる時 doが終了する複数の終了条件を与えることもできます。

一般的に、 thruテストは、 もし incrementが非負なら、制御変数が limitよりも大きい時、 または、もし incrementが負なら、制御変数が limitよりも小さい時、 満たされます。 incrementlimitは、この不等式が決定できる限り、数値でない式も取り得ます。 しかしながら、 do文が入力された時 incrementが構文法的に負(例えば負の数)でない限り、 Maximaは、 doが実行される時、正と仮定します。 もし正でないなら、 doは適切に終了しないかもしれません。

limit, increment, 終了条件は、ループを通して毎回評価されることに注意してください。 もしこれらのいずれかがおおくの計算を含み、 bodyの実行中すべてで変わらない結果をもたらすなら、 doに先立って変数をそれらの値に設定し、その変数を do形式の中で使うことはもっと効率的です。

do文が通常返す値は、アトム doneです。 しかしながら、 早い時点で doから抜けて任意の望みの値を与えるために、 関数 returnbodyの中で使うことができます。 しかしながら、 blockの中で起こる doの中の returnは、 doだけから抜けて、 blockからは抜けないことに注意してください。 doから囲んでいる blockに抜けるために、 go関数は使えないことにも注意してください。

制御変数はいつも doにローカルです。

従って、 doの外側の同じ名前を持つ変数の値に影響することなく、任意の変数が使えます。 制御変数は、 doが終了した後、バインドされていません。

(%i1) for a:-3 thru 26 step 7 do display(a)$
                             a = - 3

                              a = 4

                             a = 11

                             a = 18

                             a = 25
(%i1) s: 0$
(%i2) for i: 1 while i <= 10 do s: s+i;
(%o2)                         done
(%i3) s;
(%o3)                          55

条件while i <= 10は、 unless i > 10と、また、thru 10と同値であることに注意してください。

(%i1) series: 1$
(%i2) term: exp (sin (x))$
(%i3) for p: 1 unless p > 7 do
          (term: diff (term, x)/p, 
           series: series + subst (x=0, term)*x^p)$
(%i4) series;
                  7    6     5    4    2
                 x    x     x    x    x
(%o4)            -- - --- - -- - -- + -- + x + 1
                 90   240   15   8    2

以上は、e^sin(x)のTaylor級数の8項を与えます。

(%i1) poly: 0$
(%i2) for i: 1 thru 5 do
          for j: i step -1 thru 1 do
              poly: poly + i*x^j$
(%i3) poly;
                  5      4       3       2
(%o3)          5 x  + 9 x  + 12 x  + 14 x  + 15 x
(%i4) guess: -3.0$
(%i5) for i: 1 thru 10 do
          (guess: subst (guess, x, 0.5*(x + 10/x)),
           if abs (guess^2 - 10) < 0.00005 then return (guess));
(%o5)                  - 3.162280701754386

この例は、 Newton-Raphson反復を最大10回使って、 10の負の平方根を計算します。 もし収束基準が満たされないなら、 戻り値はdoneになります。

いつもある量を制御変数に加える代わりに、 繰り返しそれぞれで量をある他の方法で換えたい時があるかもしれません。 この場合、 step incrementの代わりに next expressionを使うことができます。 これは、ループの間、 制御変数が毎回expressionの評価結果に設定されるようにします。

(%i6) for count: 2 next 3*count thru 20 do display (count)$
                            count = 2

                            count = 6

                           count = 18

for variable: value ...do...の代わりとして、 構文法for variable from value ...do...が使えます。 これは、 from valuestepnext値の後や終了条件の後に置くことを許します。 もしfrom valueが省略されたら、 初期値として1が使われます。

制御変数が実際には決して使われないような繰り返しを実行することに興味があることがあるかもしれません。 それゆえに、 貧弱な初期推測を使って5の平方根を計算する以下の例にあるように、 初期化と更新情報を省略して終了条件だけ与えることが許されます。

(%i1) x: 1000$
(%i2) thru 20 do x: 0.5*(x + 5.0/x)$
(%i3) x;
(%o3)                   2.23606797749979
(%i4) sqrt(5), numer;
(%o4)                   2.23606797749979

もし望むなら、終了条件さえ完全に省略し、 無限にbodyを評価し続けるdo bodyだけを与えることもできます。 この場合、関数returndoの実行を終了するのに使われるべきです。

(%i1) newton (f, x):= ([y, df, dfx], df: diff (f ('x), 'x),
          do (y: ev(df), x: x - f(x)/y, 
              if abs (f (x)) < 5e-6 then return (x)))$
(%i2) sqr (x) := x^2 - 5.0$
(%i3) newton (sqr, 1000);
(%o3)                   2.236068027062195

(returnが実行された時、 xの現在値を doの値として返そうとすることに注意してください。 doがブロックの最後の文なので、 blockから抜けて、 doの値が blockの値として返されます。)

doのもう1つ別の形式がMaximaで利用可能です。構文法は:

for variable in list end_tests do body

listの要素は、 bodyの繰り返しのそれぞれで variableに連続的に割り当てられる任意の式です。 オプションの終了テストend_testsは、 doの実行を終了するのに使うことができます; そうでなければ、 listが使い果たされた時、または、 bodyの中で returnが実行された時、 終了します。 (実際には、listは非アトムの任意の式を取り得えて、連続的な部分が取られます。)

(%i1)  for f in [log, rho, atan] do ldisp(f(1))$
(%t1)                                  0
(%t2)                                rho(1)
                                     %pi
(%t3)                                 ---
                                      4
(%i4) ev(%t3,numer);
(%o4)                             0.78539816
関数: errcatch (expr_1, …, expr_n)

expr_1, …, expr_nを1つずつ評価し、 もしエラーが起こらないなら、[expr_n] (リスト)を返します。 もしいずれかの引数の評価中にエラーが起こったら、 errcatch はエラーが伝搬することを抑制し、 引数をこれ以上評価せずに空のリスト[]を返します。

errcatchは もしエラーがチャッチされないならbatchを終了させるエラーが起こるかもしれないと疑うような batchファイルで役立ちます。

関数: error (expr_1, ..., expr_n)
システム変数: error

expr_1, ..., expr_nを評価して印字します。 そして、エラーがあれば、トップレベルMaximaか直近のerrcatchに戻るようにします。

変数errorはエラーを記述するリストに設定されます。 errorの最初の要素はフォーマット文字列です。 引数expr_1, ..., expr_nの中の文字列すべてを結合したものです。 残りの要素は文字列でない引数の値です。

errormsg()errorをフォーマットし印字します。 これは直近のエラーメッセージを効果的に再印字します。

オプション変数: error_size

デフォルト値: 10

error_sizeは、 現れる式のサイズに従って、エラーメッセージを変更します。 もし式のサイズが、Lisp関数ERROR-SIZEによって決定されるように) error_sizeより大きいなら、 式は、メッセージの中で、シンボルで置き換えられ、 シンボルは式に割り当てられます。 シンボルはリストerror_symsから取られます。

そうでなければ、式はerror_sizeより小さく、 メッセージの中に式が表示されます。

errorerror_symsも参照してください。

例:

Uのサイズは、ERROR-SIZEで決められるように、24です。

(%i1) U: (C^D^E + B + A)/(cos(X-1) + 1)$

(%i2) error_size: 20$

(%i3) error ("Example expression is", U);

Example expression is errexp1
 -- an error.  Quitting.  To debug this try debugmode(true);
(%i4) errexp1;
                            E
                           D
                          C   + B + A
(%o4)                    --------------
                         cos(X - 1) + 1
(%i5) error_size: 30$

(%i6) error ("Example expression is", U);

                         E
                        D
                       C   + B + A
Example expression is --------------
                      cos(X - 1) + 1
 -- an error.  Quitting.  To debug this try debugmode(true);
オプション変数: error_syms

デフォルト値: [errexp1, errexp2, errexp3]

エラーメッセージの中で、 error_sizeより大きな式はシンボルで置き換えられ、 シンボルは式に設定されます。 シンボルはリストerror_symsから取られます。 最初の大きすぎる式は、error_syms[1]で置き換えられ、 2番目は、error_syms[2]で置き換えられ、などなど。

もし大きすぎる式がerror_symsの要素よりもあれば、 シンボルは自動的に構成されます。 n番目のシンボルはconcat ('errexp, n)と同値です。

errorerror_sizeも参照してください。

関数: errormsg ()

直近のエラーメッセージを再印字します。 変数errorはメッセージを保持し、 errormsgはそれをフォーマットし印字します。

オプション変数: errormsg

デフォルト値: true

falseの時、エラーメッセージの出力は抑制されます。

オプション変数errormsgは ブロックの中でローカル値に設定することはできません。 errormsgのグローバル値が常に存在します。

(%i1) errormsg;
(%o1)                                true
(%i2) sin(a,b);
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);

オプション変数errormsgはブロックの中でローカル値に設定できません。

(%i1) f(bool):=block([errormsg:bool], 
                     print ("value of errormsg is",errormsg))$
(%i2) errormsg:true;
(%o2)                                true
(%i3) f(false);
value of errormsg is true 
(%o3)                                true
(%i4) errormsg:false;
(%o4)                                false
(%i5) f(true);
value of errormsg is false 
(%o5)                                false
特殊演算子: for

繰り返しで使われます。 Maximaの繰り返し機能の記述に関しては、doを参照してください。

関数: go (tag)

制御を goの引数でタグ付けされたブロックの文に移すために block内部で使われます。 文をタグ付けするには、 その文の前に、 アトムの引数を blockの中の別の文として 先行させてください。 例えば:

block ([x], x:1, loop, x+1, ..., go(loop), ...)

goの引数は、同じblockの中に現れるタグの名前でなければいけません。 goを含むblock以外のblockの中のタグに移るために、 goを使うことはできません。

特殊演算子: if

条件評価を表します。 if式の様々な形が認識されます。

if cond_1 then expr_1 else expr_0 は、 もしcond_1true評価されたらexpr_1に*評*価*され、 そうでなければ式はexpr_0に評価されます。

コマンド if cond_1 then expr_1 elseif cond_2 then expr_2 elseif ... else expr_0は、 もしcond_ktrue、かつ、先行する条件がすべてfalseなら、 expr_kに評価されます。 もし条件のいずれもtrueでないなら、式はexpr_0に評価されます。

もしelseがないなら、 最後にelse falseが仮定されます。 すなわち、コマンド if cond_1 then expr_1は、 if cond_1 then expr_1 else falseと同値で、 コマンド if cond_1 then expr_1 elseif ... elseif cond_n then expr_nは、 if cond_1 then expr_1 elseif ... elseif cond_n then expr_n else falseと同値です。

選択肢expr_0, …, expr_nは、任意のMaxima式を取り得ます。 入れ子のif式もあり得ます。 選択肢は、 対応する条件がtrueでない限り、 整理も評価もされません。

条件cond_1, ..., cond_nは、潜在的に、また、実際に truefalseに評価される式です。 条件が実際にはtrueにもfalseにも評価されない時、 ifの振る舞いはグローバルフラグprederrorで決定されます。 prederrortrueの時、 もし評価された条件のいずれかがtrueにもfalseにもならなかったら 、エラーになります。 そうでなければ、trueにもfalseにも評価されない条件が受け入れられ、 結果は条件式になります。

条件は以下のように、他の要素間の関係演算子と論理演算子からなります。

演算                 シンボル     タイプ
 
小なり                <           関係 中置
以下                  <=          関係 中置
等号 (構文法的)        =           関係 中置
不等号 (構文法的)      #           関係 中置
等号 (値)             equal       関係 関数
不等号 (値)           notequal    関係 関数
以上                  >=          関係 中置
大なり                >           関係 中置
かつ                  and         論理 中置
または                or          論理 中置
否定                  not         論理 前置
関数: map (f, expr_1, …, expr_n)

mapは、主演算子(訳注:内部表現の最上位階層のリストに対応する演算子)は 式expr_1, ..., expr_nのそれと同じ演算子を使い、 そのサブパーツは、引数式の対応するサブパーツにfを適用した結果である式を返します。 fn個の引数の関数名か、n個の引数のラムダ形式です。 (訳注:また、expr_1, …, expr_nは内部表現に階層リスト構造を持つ式です。)

maperror - もしmaperrorfalseなら、 マッピング関数のすべては、(1)もしexpr_iのすべてが同じ長さでなければ、 最も短いexpr_iが完了した時点で停止し、 (2)もしexpr_iが同じタイプのオブジェクトでなければ、 fをリスト[expr_1, expr_2, ...]に適用します。 もしmaperrortrueなら、上の2つの場合、エラーメッセージを出力します。

この関数の用法の1つは、ある関数(例えば、partfrac)を非常に長い式に適用する際、 計算の間にリスト保存領域を枯渇させるため式全体に適応するのが不可能な場合に、 それぞれの項に関数をマップすることです。

(%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]


関数: mapatom (expr)

exprがマップルーチンでアトムとして扱われる時だけtrueを返します。 "Mapatoms"はアトム、(有理数を含む)数、添字付き変数です。

オプション変数: maperror

デフォルト値: true

maperrorfalseの時は、 マップ関数すべてに、以下の例のようにさせます。

map (f, expr_1, expr_2, …)

に対しては、 (1) もしexpr_iのすべてが同じ長さでないなら、 最も短いexpr_iの終わりまで完了した時、停止するようにさせ、 (2) もしexpr_iすべてが同じタイプのオブジェクトでないなら、 fを[expr_1, expr_2, ...]に適用するようにさせます。

もしmaperrortrueなら、 上の2つの例に関して、エラーメッセージが表示されます。

オプション変数: mapprint

デフォルト値: true

mapprinttrueの時、 map, mapl, fullmapからの様々な情報メッセージが 一定の状況で生成されます。 これらは mapapplyを使ったり、mapが 最短のリストで切り詰めているような状況を含みます。

もしmapprintfalseなら、これらのメッセージは抑制されます

関数: maplist (f, expr_1, …, expr_n)

expr_1, …, expr_nのパーツにfを適用した結果のリストを返します。 fは、関数名かラムダ式です。

maplistmap (f, expr_1, ..., expr_n)とは違います。 mapは主演算子がexpr_iと同じ式を返します。 (整理とmapapplyを行う場合は例外です。)

オプション変数: prederror

デフォルト値: false

prederrortrueの時、 if文の述語論理かis関数が truefalseに評価されるのに失敗した時はいつでも エラーメッセージが表示されます。

もしfalseなら、この場合,代わりにunknownが返されます。 prederror: falseモードは翻訳コードではサポートされません; しかしながら、maybeは翻訳コードでサポートされます。

ismaybeも参照してください。

関数: return (value)

引数を連れて、陽にブロックから抜けるために使われます。 もっと情報を知るには、blockも参照してください。

関数: scanmap (f, expr)
関数: scanmap (f, expr, bottomup)

トップダウン法で、fexprに再帰的に適用します。 完全な因数分解が望まれる時、これは最も役に立ちます。 例えば:

(%i1) exp:(a^2+2*a+1)*y + x^2$
(%i2) scanmap(factor,exp);
                                    2      2
(%o2)                         (a + 1)  y + x

Note the way in which scanmapが与えられた関数factorexprの構成部分式に適用する方法に注意してください; もし exprの別の形がscanmapに適用されるなら、結果は異なるかもしれません。 従って、 scanmapexpの展開形に適用される時、 %o2が再現されません:

(%i3) scanmap(factor,expand(exp));
                           2                  2
(%o3)                      a  y + 2 a y + y + x

scanmapが 与えられた関数を指数関数を含む部分式すべてに再帰的に適用する方法の別の例です:

(%i4) expr : u*v^(a*x+b) + c$
(%i5) scanmap('f, expr);
                    f(f(f(a) f(x)) + f(b))
(%o5) f(f(f(u) f(f(v)                      )) + f(c))

scanmap (f, expr, bottomup)は、 ボトムアップ法で fexprに適用します。 例えば、未定義fに関して、

scanmap(f,a*x+b) ->
   f(a*x+b) -> f(f(a*x)+f(b)) -> f(f(f(a)*f(x))+f(b))
scanmap(f,a*x+b,bottomup) -> f(a)*f(x)+f(b)
    -> f(f(a)*f(x))+f(b) ->
     f(f(f(a)*f(x))+f(b))

この場合、両方の方法で同じ答えを得ます。

関数: throw (expr)

exprを評価し、 直近のcatchに値を投げ戻します。 throwは、 catchと一緒に、非ローカルリターンメカニズムとして使われます。

特殊演算子: while
特殊演算子: unless

doを参照してください。

関数: outermap (f, a_1, …, a_n)

関数fを 外積a_1掛けるa_2 ... 掛けるa_nの要素のそれぞれに適用します。

fn個の引数の関数の名前か、 n個の引数のラムダ式 です。

それぞれの引数a_kは、 リストか、入れ子のリストか、行列か、他の任意の種類の式を取り得ます。

outermap戻り値は、入れ子の構造です。 xを戻り値とします。 すると、 xは最初のリストか入れ子のリストか行列引数と同じ構造を持ち、 x[i_1]...[i_m]は、 二番目のリストか入れ子のリストか行列引数と同じ構造を持ち、 x[i_1]...[i_m][j_1]...[j_n]は、 三番目のリストか入れ子のリストか行列引数と同じ構造を持ち、 以下同様。 ここで、m, n, ...は、 引数それぞれの要素 をアクセスするために要求される インデックスの数(リストには1つ、行列には2つ、入れ子のリストには1つ以上)です。 リストや行列でない引数は戻り値の構造に影響を与えません。

Note that the effect of outermapの効果は fcartesian_productによって返される 外積の要素のそれぞれに適用することのそれと違います。

outermapは、戻り値で引数の構造を保ちますが、 cartesian_productは違います。

outermapは引数を評価します。

map, maplist, applyも参照してください。

例:

outermapの初等的な例。 よりはっきり引数の組み合わせを示すために、 Fは未定義のままです。

(%i1) outermap(F, [a, b, c], [1, 2, 3]);
(%o1) [[F(a, 1), F(a, 2), F(a, 3)], [F(b, 1), F(b, 2), F(b, 3)], 
                                     [F(c, 1), F(c, 2), F(c, 3)]]
(%i2) outermap(F, matrix([a, b],[c, d]), matrix([1, 2],[3, 4]));
         [ [ F(a, 1)  F(a, 2) ]  [ F(b, 1)  F(b, 2) ] ]
         [ [                  ]  [                  ] ]
         [ [ F(a, 3)  F(a, 4) ]  [ F(b, 3)  F(b, 4) ] ]
(%o2)    [                                            ]
         [ [ F(c, 1)  F(c, 2) ]  [ F(d, 1)  F(d, 2) ] ]
         [ [                  ]  [                  ] ]
         [ [ F(c, 3)  F(c, 4) ]  [ F(d, 3)  F(d, 4) ] ]
(%i3) outermap (F, [a, b], x, matrix ([1, 2], [3, 4]));
       [ F(a, x, 1)  F(a, x, 2) ]  [ F(b, x, 1)  F(b, x, 2) ]
(%o3) [[                        ], [                        ]]
       [ F(a, x, 3)  F(a, x, 4) ]  [ F(b, x, 3)  F(b, x, 4) ]
(%i4) outermap (F, [a, b], matrix ([1, 2]), matrix ([x], [y]));
       [ [ F(a, 1, x) ]  [ F(a, 2, x) ] ]
(%o4) [[ [            ]  [            ] ], 
       [ [ F(a, 1, y) ]  [ F(a, 2, y) ] ]
                              [ [ F(b, 1, x) ]  [ F(b, 2, x) ] ]
                              [ [            ]  [            ] ]]
                              [ [ F(b, 1, y) ]  [ F(b, 2, y) ] ]
(%i5) outermap ("+", [a, b, c], [1, 2, 3]);
(%o5) [[a + 1, a + 2, a + 3], [b + 1, b + 2, b + 3], 
                                           [c + 1, c + 2, c + 3]]

outermapの戻り値のより密な検査。 最初の、二番目の、三番目の引数は、それぞれ、行列、リスト、行列です。 戻り値は行列です。 その行列の要素それぞれはリストで、 それぞれのリストの要素それぞれは行列です。

(%i1) arg_1 :  matrix ([a, b], [c, d]);
                            [ a  b ]
(%o1)                       [      ]
                            [ c  d ]
(%i2) arg_2 : [11, 22];
(%o2)                       [11, 22]
(%i3) arg_3 : matrix ([xx, yy]);
(%o3)                      [ xx  yy ]
(%i4) xx_0 : outermap(lambda([x, y, z], x / y + z), arg_1,
                                                   arg_2, arg_3);
               [  [      a        a  ]  [      a        a  ]  ]
               [ [[ xx + --  yy + -- ], [ xx + --  yy + -- ]] ]
               [  [      11       11 ]  [      22       22 ]  ]
(%o4)  Col 1 = [                                              ]
               [  [      c        c  ]  [      c        c  ]  ]
               [ [[ xx + --  yy + -- ], [ xx + --  yy + -- ]] ]
               [  [      11       11 ]  [      22       22 ]  ]
                 [  [      b        b  ]  [      b        b  ]  ]
                 [ [[ xx + --  yy + -- ], [ xx + --  yy + -- ]] ]
                 [  [      11       11 ]  [      22       22 ]  ]
         Col 2 = [                                              ]
                 [  [      d        d  ]  [      d        d  ]  ]
                 [ [[ xx + --  yy + -- ], [ xx + --  yy + -- ]] ]
                 [  [      11       11 ]  [      22       22 ]  ]
(%i5) xx_1 : xx_0 [1][1];
           [      a        a  ]  [      a        a  ]
(%o5)     [[ xx + --  yy + -- ], [ xx + --  yy + -- ]]
           [      11       11 ]  [      22       22 ]
(%i6) xx_2 : xx_0 [1][1] [1];
                      [      a        a  ]
(%o6)                 [ xx + --  yy + -- ]
                      [      11       11 ]
(%i7) xx_3 : xx_0 [1][1] [1] [1][1];
                                  a
(%o7)                        xx + --
                                  11
(%i8) [op (arg_1), op (arg_2), op (arg_3)];
(%o8)                  [matrix, [, matrix]
(%i9) [op (xx_0), op (xx_1), op (xx_2)];
(%o9)                  [matrix, [, matrix]

outermapは、戻り値の中で引数の構造を保持します。 cartesian_productは保持しません。

(%i1) outermap (F, [a, b, c], [1, 2, 3]);
(%o1) [[F(a, 1), F(a, 2), F(a, 3)], [F(b, 1), F(b, 2), F(b, 3)], 
                                     [F(c, 1), F(c, 2), F(c, 3)]]
(%i2) setify (flatten (%));
(%o2) {F(a, 1), F(a, 2), F(a, 3), F(b, 1), F(b, 2), F(b, 3), 
                                       F(c, 1), F(c, 2), F(c, 3)}
(%i3) map(lambda([L], apply(F, L)),
                     cartesian_product({a, b, c}, {1, 2, 3}));
(%o3) {F(a, 1), F(a, 2), F(a, 3), F(b, 1), F(b, 2), F(b, 3), 
                                       F(c, 1), F(c, 2), F(c, 3)}
(%i4) is (equal (%, %th (2)));
(%o4)                         true

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38 Debugging


38.1 Source Level Debugging

Maximaは、組み込みのソースレベルデバッガを持っています。 ユーザーは、関数にブレイクポイントを設定でき、 そこから行毎に実行することができます。 そのレベルでバインドされた変数と一緒にコールスタックを検査することができます。

コマンド:helpまたは:hは、 デバッガーコマンドのリストを示します。 (一般的に、 もし略字がただ1つなら、コマンドは略せます。 もしただ1つでないなら、選択肢がリストされます。) デバッガー内では、 変数と式を検査し、定義し、操作するために、ユーザーは任意の通常のMaxima関数も使うことができます。

Maximaプロンプトで、 :brコマンドで ブレイクポイントが設定できます。 デバッガー内では、 ユーザーは、 :n (“next”)コマンドを使って1度に1行進むことができます。 :bt (“backtrace”)コマンドは、スタックフレームのリストを示します。 :r (“resume”)コマンドは、デバッガーから抜けて、実行を続けます。 以下の例で、これらのコマンドを例示します。

(%i1) load ("/tmp/foobar.mac");

(%o1)                           /tmp/foobar.mac

(%i2) :br foo
Turning on debugging debugmode(true)
Bkpt 0 for foo (in /tmp/foobar.mac line 1) 

(%i2) bar (2,3);
Bkpt 0:(foobar.mac 1)
/tmp/foobar.mac:1::

(dbm:1) :bt                        <-- :bt typed here gives a backtrace
#0: foo(y=5)(foobar.mac line 1)
#1: bar(x=2,y=3)(foobar.mac line 9)

(dbm:1) :n                         <-- Here type :n to advance line
(foobar.mac 2)
/tmp/foobar.mac:2::

(dbm:1) :n                         <-- Here type :n to advance line
(foobar.mac 3)
/tmp/foobar.mac:3::

(dbm:1) u;                         <-- Investigate value of u
28

(dbm:1) u: 33;                     <-- Change u to be 33
33

(dbm:1) :r                         <-- Type :r to resume the computation

(%o2)                                1094

ファイル/tmp/foobar.macは以下の通りです:

foo(y) := block ([u:y^2],
  u: u+3,
  u: u^2,
  u);
 
bar(x,y) := (
  x: x+2,
  y: y+2,
  x: foo(y),
  x+y);

EMACSを通してのデバッガーの使用

もしユーザーがシェルウィンドウ(dblシェル)で、GNU emacsの下でコードを走らせているか、 グラフィカルならインターフェイスバージョンXmaximaを走らせているなら、 もしブレイクポイントで停止させたら、 ウィンドウの他の半面に表示されるソースファイルの中に、 赤でハイライトされたか、右行を示す小さな矢印で 現在位置を見るでしょう。 M-n (Alt-n)をタイプすることで、一度に一行進めることができます。

Emacsの下では、 dblシェルの中で走らせなければいけません。 dblシェルは、elispディレクトリの中に dbl.elファイルを要求します。 elispファイルをインストールしたか、Maxima elispディレクトリをパスに足したかを確認してください: 例えば、以下を .emacsファイルかsite-init.elに足してください。

(setq load-path (cons "/usr/share/maxima/5.9.1/emacs" load-path))
(autoload 'dbl "dbl")

すると、emacsの中で、

M-x dbl

は、例えば、Maxima, gcl, gbbなどのプログラムを走らせることができるシェルウィンドウを開始するでしょう。 このシェルウィンドウはソースレベルデバッグや 他のウィンドウのソースコードの表示についても知っています。

ユーザーは、 C-x spaceをタイプすることで ファイルのある行に ブレイクポイントを設定できます。 これは、カーソルがどの関数の中かがわかり、 カーソルが示すその関数のどの行かわかります。 もしカーソルが、例えば、fooの行2なら、 fooを二番目の行でブレイクするために、 他のウィンドウの中で、コマンド“:br foo 2”を挿入します。 これをイネーブルにするには、 ユーザーは ファイルfoobar.macが訪れるウィンドウの中で maxima-mode.elを機能させなければいけません。 Alt-Control-xをタイプすることで 関数をMaximaに評価ような、 そのファイルウィンドウで利用可能な追加のコマンドがあります。


38.2 Keyword Commands

キーワードコマンドは、Maxima式として解釈(interpret)されない特殊キーワードです。 キーワードコマンドは、ブレイクプロンプトではできませんが、Maximaプロンプトやデバッガープロンプトで入力できます。 キーワードコマンドはコロン’:’で始まります。 例えば、Lisp形を評価するには、 may type :lispの後に評価される形式をタイプします。

(%i1) :lisp (+ 2 3) 
5

取られる引数の数は、特定のコマンドに依存します。 コマンド全体をタイプする必要はありません、ただブレイクキーワードの中で唯一であれば十分です。 例えば、:br:breakのために十分です。

キーワードコマンドは以下にリストされます。

:break F n

関数Fの中に関数の頭から行オフセットnで ブレイクポイントを設定します。 もしFが文字列として与えられたら、 ファイルと仮定され、nはファイルの頭からのオフセットです。 オフセットはオプションです。 もし与えられないなら、ゼロと仮定されます。 (関数かファイルの最初の行。)

:bt

スタックフレームのバックトレイスを印字します。

:continue

計算を継続します。

:delete

指定されたブレイクポイントを、もし指定されないならすべてのブレイクポイントを削除します。

:disable

指定されたブレイクポイントを、もし指定されないならすべてのブレイクポイントをディセーブルにします。

:enable

指定されたブレイクポイントを、もし指定されないならすべてのブレイクポイントをイネーブルにします。

:frame n

スタックフレームnを、もし指定されないなら現在のフレームを印字します。

:help

デバッガーコマンドに関するヘルプを印字します。 もし指定されないなら、コマンドすべてのヘルプを印字します。

:info

項目についての情報を印字します。

:lisp some-form

some-formをLisp形式として評価します。

:lisp-quiet some-form

Lisp形式some-formを出力せずに評価します。

:next

:nextは関数コールをステップオーバーする点を除いて、 :stepのようなものです。

:quit

計算を完了せずに、 現在のデバッガーレベルから抜けます。

:resume

計算を継続します。

:step

新しいソー行に至るまで計算を継続します。

:top

計算を完了せずに(任意のデバッガーレベルから)Maximaプロンプトに戻ります。


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38.3 Functions and Variables for Debugging

オプション変数: debugmode

デフォルト値: false

もしdebugmodetrueなら、 Maximaのエラーが起こった時Maximaはデバッガーを開始します。 ユーザーはコールバックを検査したり、ブレイクポイントを設定したり、Maximaコードをステップ実行したりなど コマンドを入力することができます。 デバッガーコマンドのリストに関しては、 debuggingを参照してください。

debugmodeをイネーブルにしても、Lispのエラーは捕らえられません。

オプション変数: refcheck

デフォルト値: false

refchecktrueの時、 Maximaは 計算の中で、バイドされた変数が最初に使われる度にメッセージを印字します。

オプション変数: setcheck

デフォルト値: false

もしsetcheckが(添字付きでもよい)変数のリストに設定されているなら、 Maximaは 変数またはそれらの添字付き出現が通常の割り当て演算子:::割り当て演算子、 または関数引数バインドでバインドされた時 (しかし関数割り当て:=やマクロ割り当て::=演算子でバインドされた時以外) はいつでも、 メッセージを印字します。 メッセージは変数名とバインドされた値から構成されます。

setcheckは、 allまたはtrueに設定することができ、 それによって、すべての変数を含みます。

setcheckの新しい要素のそれぞれは、 チェックする変数の新しいリストを確立し、 以前setcheckに割り当てられたいかなる変数も忘れられます。

もし自身以外の何かに評価されるなら、 setcheckに割り当てられた名前はクォートしなければいけません。 例えば、もしx, y, zが既にバインドされているなら、 チェックする変数のリストに置くには、

setcheck: ['x, 'y, 'z]$

をタイプしてください。

setcheckリスト上の変数が、例えば、X: 'Xのように、 それ自身に割り当てられた時は、なにも印字されません。

オプション変数: setcheckbreak

デフォルト値: false

setcheckbreaktrueの時、 setcheckリスト上の変数が新しい値を割り当てられた時はいつでも Maximaはブレイクプロンプトを出します。 ブレイクは、割り当てが実行される前に起こります。 この時点で、setvalが変数が割り当てられようとしている値を保持します。 ゆえに、 setvalに割り当てることで、違う値を割り当てることができます。

setchecksetvalも参照してください。

システム変数: setval

setcheckbreakが起こった時、変数が設定されようとしている値を保持します。 ゆえに、 setvalに割り当てることで、違う値を割り当てることができます。

setchecksetcheckbreakも参照してください。

関数: timer (f_1, …, f_n)
関数: timer (all)
関数: timer ()

timerは、 タイミング統計が収集される関数のリストに与えられた関数f_1, …, f_n それぞれを入れます。 timer(f)$ timer(g)$は、リストにfを入れ、その後gを入れます; リストはあるコールから次へ累積されます。

timer(all)は、計測される関数のリストに (グローバル変数functionsで指名されたように) ユーザー定義関数すべてを入れます。

引数なしでは、 timerは計測される関数のリストを返します。

Maximaは、計測される関数のリストに関して、 関数それぞれを実行するのに費やされる時間を記録します。 timer_infoは、タイミング統計を返します。 関数コール毎に経過した平均時間、コール回数、総経過時間を含みます。 untimerは、計測される関数のリストから関数を削除します。

timerは引数をクォートします。 f(x) := x^2$ g:f$ timer(g)$は、fをタイマーリストに入れません。

もしtrace(f)が有効なら、timer(f)は有効ではないです; tracetimerが同時に有効にはできません。

timer_devalueも参照してください。

関数: untimer (f_1, …, f_n)
関数: untimer ()

untimerはタイマーリストから 与えられた関数f_1, …, f_nそれぞれを削除します。

引数なしの時、 untimerは、現在、タイマーリスト上の関数すべてを削除します。

untimer (f)が実行された後、 timer_info() (引数なし)は、 現在タイマーリスト上にない関数についての情報を返しませんけれども、 timer_info (f)は、まだ以前に集計されたタイミング統計を返します。 timer (f)は、 タイミング統計すべてをゼロに再設定し、 fをタイマーリストに再び入れます。

オプション変数: timer_devalue

デフォルト値: false

timer_devaluetrueの時、 Maximaは、計られる関数から 他の計測される関数で費やされた時間を引きます。 そうでなければ、関数それぞれについて報告された時間は、 他の関数で計測される時間を含みます。 計測されない関数で費やされた時間は、総時間から引かれないことに注意してください。

timertimer_infoも参照してください。

関数: timer_info (f_1, ..., f_n)
関数: timer_info ()

与えられた関数f_1, ..., f_n, timer_infoは、 関数それぞれのタイミング情報を含む 行列を返します。 引数なしでは、 timer_infoは、 現在タイマーリスト上の関数すべてについての タイミング情報を返します。 The matrix returned by timer_infoが返す行列は、関数名、 関数コール毎の時間、関数コールの回数、総時間、 gctime を含みます。 gctimeは、元のMacymaの「ガーベッジコレクション時間」を意味しましたが、 今はいつもゼロです。

timer_infoが戻り値を構成するデータは、 get関数によっても得られることができます:

get(f, 'calls);  get(f, 'runtime);  get(f, 'gctime);

timerも参照してください。

関数: trace (f_1, …, f_n)
関数: trace (all)
関数: trace ()

関数 f_1, …, f_nが与えられたとして、 traceは、Maximaに、 それらの関数がコールされたときはいつでも デバッグ情報を印字するよう指示します。 trace(f)$ trace(g)$は、トレースする関数のリストに fを、それからgを入れます; リストは1回のコールから次へ累積します。

trace(all)は、(グローバル変数functionsで指名されたように) ユーザー定義関数すべてをトレースする関数のリストに入れます。

引数なしでは、 traceは、現在とレースする関数すべてのリストを返します。

untrace関数はトレースをディセーブルします。 trace_optionsも参照してください。

traceは引数をクォートします。 例えば、 f(x) := x^2$ g:f$ trace(g)$は、 fをトレースリストに入れません。

関数が再定義された時、 タイマーリストから削除されます。 例えば、 timer(f)$ f(x) := x^2$の後、 関数fはもはやタイマーリストにありません。

もしtimer (f)が有効なら、 trace (f)は有効ではありません; tracetimerは、同じ関数で同時には有効にできません。

関数: trace_options (f, option_1, …, option_n)
関数: trace_options (f)

関数fについてトレースオプションを設定します。 いかなる以前のオプションも破棄されます。 trace_options (f, ...)は、 もし(trace_optionsの前でも後でも). trace (f)もコールされないなら、 有効になりません。

trace_options (f)は、 オプションすべてをデフォルト値に再設定します。

オプションキーワードは以下の通りです:

  • noprint 関数の入り口と出口でメッセージを印字しません。
  • break 関数に入る前と関数を抜けた後、ブレイクポイントを置きます。 breakを参照してください。
  • lisp_print 引数を表示し、Lispオブジェクトとして値を返します。
  • info 関数の入れ口と出口で-> trueを印字します
  • errorcatch エラーをチャッチし、 エラーを知らせるためのオプションに応じて、 関数コールを再試行するか、戻り値を指定します。

トレースオプションは、2つの形式で指定されます。 オプションキーワード単体の存在は、 オプションを無条件に実行します。 (foo: trueか似た形式を指定することでは、 オプションfooは実行されないことに注意してください; キーワードはクォートする必要はないことにも注意してください。) オプションキーワードを述語論理関数で指定することは、 オプションを述語論理上の条件付きにします。

述語論理関数の引数リストは、いつも [level, direction, function, item]です。 ここで、levelは関数の再帰レベルで、 directionenterexitfunctionは、 関数名、 name of the function, and itemは(入るときの)引数リストか(出るときの)戻り値です。

以下は無条件とレースオプションの例です:

(%i1) ff(n) := if equal(n, 0) then 1 else n * ff(n - 1)$

(%i2) trace (ff)$

(%i3) trace_options (ff, lisp_print, break)$

(%i4) ff(3);

以下は述語論理上の条件のbreakオプションを持つ同じ関数です:

(%i5) trace_options (ff, break(pp))$

(%i6) pp (level, direction, function, item) := block (print (item),
    return (function = 'ff and level = 3 and direction = exit))$

(%i7) ff(6);
関数: untrace (f_1, …, f_n)
関数: untrace ()

untraceは、 与えられた関数f_1, …, f_nについて、 trace関数でイネーブルされたトレースをディセーブルします。 引数なしでは、untraceは関数すべてのトレースをディセーブルします。

untraceはトレースをディセーブルした関数のリストを返します。


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39 asympa


39.1 Introduction to asympa

関数: asympa

asympaは漸近解析パッケージです。 パッケージは、 複雑性解析と数値解析で広く使われている“ビッグO”と“リトルo”関数を含む、 漸近解析のための式整理関数を含みます。

load ("asympa")はこのパッケージをロードします。


39.2 Functions and variables for asympa


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40 augmented_lagrangian


40.1 Functions and Variables for augmented_lagrangian

関数: augmented_lagrangian_method (FOM, xx, C, yy)
関数: augmented_lagrangian_method (FOM, xx, C, yy, optional_args)
関数: augmented_lagrangian_method ([FOM, grad], xx, C, yy)
関数: augmented_lagrangian_method ([FOM, grad], xx, C, yy, optional_args)

ゼロに等しい制約Cを保ちながら、 式FOMの変数xxに関する近似最小を返します。 yyxxの初期推量のリストです。 利用した方法は拡張Lagrange法です。(文献[1]と[2]を参照してください。)

もしあるなら、gradFOMxxに関するグラディエントであり、 xxの変数それぞれに関する式のリストとして表されます。 もしないなら、グラディエントは自動的に構成されます。

FOMと、もしあるならgradの要素それぞれは、 関数名やラムダ式ではなく、通常の式でなければいけません。

optional_argsは、 symbol = valueとして指定される、 追加の引数を表します。 認識されるオプション引数は以下の通りです:

niter

拡張Lagrangeアルゴリズムの繰り返しの回数

lbfgs_tolerance

LBFGSに供給される許容誤差

iprint

LBFGSに供給される IPRINTパラメータ(メッセージ出力を制御する2つの整数のリスト)

%lambda

拡張Lagrangeを計算するために使われる %lambdaの初期値

この実装は 擬似Newtonアルゴリズムであるメモリ制限付きBFGS (LBFGS)アルゴリズムを適用することで 拡張Lagraneを最小化します。

load("augmented_lagrangian")はこの関数をロードします。

lbfgsも参照してください。

参考文献:

[1] http://www-fp.mcs.anl.gov/otc/Guide/OptWeb/continuous/constrained/nonlinearcon/auglag.html

[2] http://www.cs.ubc.ca/spider/ascher/542/chap10.pdf

例:

(%i1) load ("lbfgs");
(%o1)     /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]]

前と同じ例ですが、今回は グラディエントが引数として供給されます。

(%i1) load ("lbfgs")$
(%i2) load ("augmented_lagrangian")$
(%i3) FOM: x^2 + 2*y^2;
                               2    2
(%o3)                       2 y  + x
(%i4) FOM: x^2 + 2*y^2;
                               2    2
(%o4)                       2 y  + x
(%i5) xx: [x, y];
(%o5)                        [x, y]
(%i6) grad : [2*x, 4*y];
(%o6)                      [2 x, 4 y]
(%i7) C: [x + y - 1];
(%o7)                      [y + x - 1]
(%i8) yy: [1, 1];
(%o8)                        [1, 1]
(%i9) augmented_lagrangian_method ([FOM, grad], xx, C, yy,
                                   iprint = [-1, 0]);
(%o9) [[x = 0.666659841080025, y = .3333402724554462], 
                                 %lambda = [- 1.333337940892543]]

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41 Bernstein


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41.1 Functions and Variables for Bernstein

関数: bernstein_poly (k, n, x)

kが負の整数でないと仮定すると、 Bernstein多項式は bernstein_poly(k,n,x) = binomial(n,k) x^k (1-x)^(n-k)で定義されます; 負の整数kに対しては、Bernstein多項式 bernstein_poly(k,n,x)は零です。 knのどちらかが非整数の時、 オプション変数 bernstein_explicitは Bernstein多項式の明示形式への展開を制御します。 例:

(%i1) load("bernstein")$

(%i2) bernstein_poly(k,n,x);
(%o2)                bernstein_poly(k, n, x)
(%i3) bernstein_poly(k,n,x), bernstein_explicit : true;
                                       n - k  k
(%o3)            binomial(n, k) (1 - x)      x

Bernstein多項式はgradefプロパティとintegrateプロパティの両方を持ちます:

(%i4) diff(bernstein_poly(k,n,x),x);
(%o4) (bernstein_poly(k - 1, n - 1, x)
                                 - bernstein_poly(k, n - 1, x)) n
(%i5) integrate(bernstein_poly(k,n,x),x);
(%o5) 
                                                            k + 1
 hypergeometric([k + 1, k - n], [k + 2], x) binomial(n, k) x
 ----------------------------------------------------------------
                              k + 1

実数と複素数両方の数値入力に対して、 Bernstein多項式は数値結果に評価されます:

(%i6) bernstein_poly(5,9, 1/2 + %i);
                        39375 %i   39375
(%o6)                   -------- + -----
                          128       256
(%i7) bernstein_poly(5,9, 0.5b0 + %i);
(%o7)           3.076171875b2 %i + 1.5380859375b2

bernstein_polyを使うには、最初に load("bernstein")

変数: bernstein_explicit

デフォルト値: false

knのどちらかが非整数の時、 オプション変数 bernstein_explicitは Bernstein多項式の明示形式への展開を制御します; 例えば:

(%i1) bernstein_poly(k,n,x);
(%o1)                bernstein_poly(k, n, x)
(%i2) bernstein_poly(k,n,x), bernstein_explicit : true;
                                       n - k  k
(%o2)            binomial(n, k) (1 - x)      x

knの両方が明示的に整数の時、 bernstein(k,n,x)いつも明示形式に展開されます。

関数: multibernstein_poly ([k1,k2,…, kp], [n1,n2,…, np], [x1,x2,…, xp])

マルチBernstein多項式 multibernstein_poly ([k1, k2, ..., kp], [n1, n2, ..., np], [x1, x2, ..., xp]) Bernstein多項式 bernstein_poly(k1, n1, x1) bernstein_poly(k2, n2, x2) ... bernstein_poly(kp, np, xp)の積です。

multibernstein_polyを使うには、最初に load("bernstein")

関数: bernstein_approx (f, [x1, x1, …, xn], n)

関数 (x1, x2, ..., xn) |--> fn次の一様Bernstein多項式近似を返します。

(%i1) bernstein_approx(f(x),[x], 2);
                 2       1                          2
(%o1)      f(1) x  + 2 f(-) (1 - x) x + f(0) (1 - x)
                         2
(%i2) bernstein_approx(f(x,y),[x,y], 2);
               2  2       1                2
(%o2) f(1, 1) x  y  + 2 f(-, 1) (1 - x) x y
                          2
                  2  2          1   2
 + f(0, 1) (1 - x)  y  + 2 f(1, -) x  (1 - y) y
                                2
       1  1                               1         2
 + 4 f(-, -) (1 - x) x (1 - y) y + 2 f(0, -) (1 - x)  (1 - y) y
       2  2                               2
            2        2       1                      2
 + f(1, 0) x  (1 - y)  + 2 f(-, 0) (1 - x) x (1 - y)
                             2
                  2        2
 + f(0, 0) (1 - x)  (1 - y)

bernstein_approxを使うには、最初に load("bernstein")

関数: bernstein_expand (e, [x1, x1, …, xn])

多項式 eを 多変数Bernstein多項式の線形結合として厳密に表します。

(%i1) bernstein_expand(x*y+1,[x,y]);
(%o1)    2 x y + (1 - x) y + x (1 - y) + (1 - x) (1 - y)
(%i2) expand(%);
(%o2)                        x y + 1

一番目の引数が多項式でない時、Maximaはエラーをシグナルします。

bernstein_expandを使うには、最初に load("bernstein")


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42 bode


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42.1 Functions and Variables for bode

関数: bode_gain (H, range, ...plot_opts...)

Bodeのゲイン線図を描く関数。

例 (1から7までは

から、8はRon Crummettから):

(%i1) load("bode")$

(%i2) H1 (s) := 100 * (1 + s) / ((s + 10) * (s + 100))$

(%i3) bode_gain (H1 (s), [w, 1/1000, 1000])$

(%i4) H2 (s) := 1 / (1 + s/omega0)$

(%i5) bode_gain (H2 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10$

(%i6) H3 (s) := 1 / (1 + s/omega0)^2$

(%i7) bode_gain (H3 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10$

(%i8) H4 (s) := 1 + s/omega0$

(%i9) bode_gain (H4 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10$

(%i10) H5 (s) := 1/s$

(%i11) bode_gain (H5 (s), [w, 1/1000, 1000])$

(%i12) H6 (s) := 1/((s/omega0)^2 + 2 * zeta * (s/omega0) + 1)$

(%i13) bode_gain (H6 (s), [w, 1/1000, 1000]), 
                  omega0 = 10, zeta = 1/10$

(%i14) H7 (s) := (s/omega0)^2 + 2 * zeta * (s/omega0) + 1$

(%i15) bode_gain (H7 (s), [w, 1/1000, 1000]),
                  omega0 = 10, zeta = 1/10$

(%i16) H8 (s) := 0.5 / (0.0001 * s^3 + 0.002 * s^2 + 0.01 * s)$

(%i17) bode_gain (H8 (s), [w, 1/1000, 1000])$

この関数を使うためには、最初にload("bode")を書いてください。 bode_phaseも参照してください。

関数: bode_phase (H, range, ...plot_opts...)

Bodeの位相線図を描く関数。

例 (1から7までは

から、8はRon Crummettから):

(%i1) load("bode")$

(%i2) H1 (s) := 100 * (1 + s) / ((s + 10) * (s + 100))$

(%i3) bode_phase (H1 (s), [w, 1/1000, 1000])$

(%i4) H2 (s) := 1 / (1 + s/omega0)$

(%i5) bode_phase (H2 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10$

(%i6) H3 (s) := 1 / (1 + s/omega0)^2$

(%i7) bode_phase (H3 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10$

(%i8) H4 (s) := 1 + s/omega0$

(%i9) bode_phase (H4 (s), [w, 1/1000, 1000]), omega0 = 10$

(%i10) H5 (s) := 1/s$

(%i11) bode_phase (H5 (s), [w, 1/1000, 1000])$

(%i12) H6 (s) := 1/((s/omega0)^2 + 2 * zeta * (s/omega0) + 1)$

(%i13) bode_phase (H6 (s), [w, 1/1000, 1000]), 
                   omega0 = 10, zeta = 1/10$

(%i14) H7 (s) := (s/omega0)^2 + 2 * zeta * (s/omega0) + 1$

(%i15) bode_phase (H7 (s), [w, 1/1000, 1000]), 
                   omega0 = 10, zeta = 1/10$

(%i16) H8 (s) := 0.5 / (0.0001 * s^3 + 0.002 * s^2 + 0.01 * s)$

(%i17) bode_phase (H8 (s), [w, 1/1000, 1000])$

(%i18) block ([bode_phase_unwrap : false],
              bode_phase (H8 (s), [w, 1/1000, 1000]));

(%i19) block ([bode_phase_unwrap : true], 
              bode_phase (H8 (s), [w, 1/1000, 1000]));

この関数を使うためには、最初にload("bode")を書いてください。 bode_gainも参照してください。


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43 cobyla


43.1 Introduction to cobyla

fmin_cobylaは Powell[1][2][3]による Fortran制約最適化ルーチンCOBYLAの(f2clによる)Common Lisp翻訳です。

COBYLAは X上の形式g(X) >= 0のM個の不等式制約を条件として目的函数F(X)を最小化します。 ここで、XはN個の成分を持つ変数のベクトルです。

等式制約g(X)=0は、 よく、不等式制約の組g(X)>=0と-g(X)>= 0で実装することができます。 MaximaのCOBYLAインターフェースは等式制約を受け入れ、 内部的に等式制約を不等式制約の組に変換します。

アルゴリズムは目的函数や制約函数の線形近似を用います。 変数空間内のN+1点での線形補間で形成された近似です。 補間点は単体の頂点としてみなされます。 パラメータRHOは単体のサイズを制御し、 RHOBEGからEHOENDに自動的に減らされます。 それぞれのRHOで、 サブルーチンは 現在のサイズにとって変数の良いベクトルを達成しようとし、 そして、RHOは値RHOENDに達するまで減らされます。 それゆえに、RHOBEGとRHOENDはそれぞれ、変数への合理的な初期変化と 変数に要求される精度に設定されるべきですが、 この精度は、保証はないので、実験の対象として見るべきです。 ルーチンは、 変数の変化を計算する時、 制約を単一のペナルティ函数にひとまとめにせずに、 制約それぞれを個別に扱います。 サブルーチン名は the phrase Constrained Optimization BY Linear Approximations(線形近似による位相制約下最適化)に由来します。

参考文献:

[1] Fortran Codeはhttp://plato.asu.edu/sub/nlores.html#generalから

[2] M. J. D. Powell, "A direct search optimization method that models the objective and constraint functions by linear interpolation," in Advances in Optimization and Numerical Analysis, eds. S. Gomez and J.-P. Hennart (Kluwer Academic: Dordrecht, 1994), p. 51-67.

[3] M. J. D. Powell, "Direct search algorithms for optimization calculations," Acta Numerica 7, 287-336 (1998). Also available as University of Cambridge, Department of Applied Mathematics and Theoretical Physics, Numerical Analysis Group, Report NA1998/04 from https://web.archive.org/web/20160607190705/http://www.damtp.cam.ac.uk:80/user/na/reports.html


43.2 Functions and Variables for cobyla

関数: fmin_cobyla (F, X, Y)
関数: fmin_cobyla (F, X, Y, optional_args)

オプションの制約の組を条件として多変数Xに関する式Fの近似的最小を返します。 YXに対する初期推測のリストです。

Fは関数名やラムダ式ではなく、通常の式でなければいけません。

optional_argsは、 symbol = valueのように指定される付加的な引数を表します。 認識されるオプションの引数は以下の通りです:

constraints

Xが満たさなければいけない不等式と等式の制約のリスト。 不等式制約は、 形式g(X) >= h(X)もしくはg(X) <= h(X)の 実際の不等式でなければいけません。 等式制約は 形式g(X) = h(X)のものでなければいけません。

rhobeg

単体のサイズを制御する内部RHO変数の初期値(デフォルトは1.0)。

rhoend

要望される最終値rhoパラメータ。 近似的に変数の精度です。(デフォルトは1d-6)

iprint

冗長な出力レベル(デフォルトは0)。

  • 0 - 出力なし
  • 1 - 計算終了時にまとめ
  • 2 - 変数のベクトルやRHOが減らされる時のある函数情報と一緒に、 RHOとSIGMAのそれぞれの新しい値が印字されます。
  • 3 - 2と同様ですが、F(X)が計算される時情報が印字されます。
maxfun

函数評価の最大回数(デフォルトは1000)。

返す時、ベクトルが与えられます:

  1. 最小を与える変数の値。 これは Xの中にリストされた変数のそれぞれに関する 形式var = valueの 要素のリストです。
  2. 最小化された函数値
  3. 函数評価の回数
  4. 以下の意味を持つリターンコード
    1. 0 - エラーなし。
    2. 1 - 函数評価の最大回数の上限に到達した。
    3. 2 - 進行を妨げる丸め誤差。

load("fmin_cobyla")はこの関数をロードします。

関数: bf_fmin_cobyla (F, X, Y)
関数: bf_fmin_cobyla (F, X, Y, optional_args)

この関数は、 多倍長浮動小数点演算が使われること、 rhoendのデフォルト値が10^(fpprec/2)であることを除いて、 fmin_cobylaと同一です。

更に知るにはfmin_cobylaを参照してください。

load("fmin_cobyla")はこの関数をロードします。


43.3 Examples for cobyla

x1*x2を1-x1^2-x2^2 >= 0の条件で最小化します。 理論的解はx1 = 1/sqrt(2), x2 = -1/sqrt(2)です。

(%i1) load("fmin_cobyla")$
(%i2) fmin_cobyla(x1*x2, [x1, x2], [1,1], 
                  constraints = [x1^2+x2^2<=1], iprint=1);
   Normal return from subroutine COBYLA

   NFVALS =   66   F =-5.000000E-01    MAXCV = 1.999845E-12
   X = 7.071058E-01  -7.071077E-01
(%o2) [[x1 = 0.70710584934848, x2 = - 0.7071077130248], 
       - 0.49999999999926, [[-1.999955756559757e-12],[]], 66]

追加の例はshare/cobyla/exディレクトリにあります。


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44 contrib_ode


44.1 Introduction to contrib_ode

Maximaの常微分方程式(ODE)ソルバode2は 一階と二階の初等線形ODEを解きます。 関数contrib_odeは 線形と非線形一階ODEと線形斉次二階ODEに関する追加の方法で ode2を拡張します。 コードは、まだ開発中で、コールの順序は将来のリリースで変わるかもしれません。 一旦コードが安定化したら、投稿ディレクトリから移して、Maximaに統合されるかもしれません。

このパッケージは、 使用前に コマンドload("contrib_ode")でロードしなければいけません。

contrib_odeのコール取り決めは ode2と同一です。 3つの引数を取ります: ODE (右辺が0なら左辺だけでもいいです)、 従属変数、独立変数。 成功した時、解のリストを返します。

解の形式は ode2と異なります。 非線形方程式は複数解を持つので、 contrib_odeは解のリストを返します。 解それぞれは複数の形式を持ちます:

  • 従属変数の陽解、
  • 従属変数の陰解、
  • 変数%tを使ったパラメトリック解、または、
  • 変数%uに関する別のODEへの変換

%cは 一階方程式の積分定数を表すのに使われます。 %k1%k2は 二階方程式の定数を表すのに使われます。 もしcontrib_odeが いかなる理由でも解を得られないなら、 たぶんエラーメッセージを印字した後、 falseを返します。

一階非線形ODEは複数解を持ち得るので、 解のリストを返す必要があります。 例えば:

(%i1) load("contrib_ode")$

(%i2) eqn:x*'diff(y,x)^2-(1+x*y)*'diff(y,x)+y=0;

                    dy 2             dy
(%o2)            x (--)  - (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

以下の例の二番目の解のように、 非線形ODEは積分定数を持たない特異解を持ち得ます:

(%i1) load("contrib_ode")$

(%i2) eqn:'diff(y,x)^2+x*'diff(y,x)-y=0;

                       dy 2     dy
(%o2)                 (--)  + x -- - y = 0
                       dx       dx
(%i3) contrib_ode(eqn,y,x);

                                           2
                                 2        x
(%o3)              [y = %c x + %c , y = - --]
                                          4
(%i4) method;

(%o4)                       clairault

以下のODEは ダミー変数%tを使った 2つのパラメトリック解を持ちます。 この場合、パラメトリック解を操作して、陽解を与えることができます。

(%i1) load("contrib_ode")$

(%i2) eqn:'diff(y,x)=(x+y)^2;

                          dy          2
(%o2)                     -- = (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

以下の例(Kamke 1.112)は、陰解を例示します。

(%i1) load("contrib_ode")$

(%i2) assume(x>0,y>0);

(%o2)                    [x > 0, y > 0]
(%i3) eqn:x*'diff(y,x)-x*sqrt(y^2+x^2)-y;

                     dy           2    2
(%o3)              x -- - x sqrt(y  + x ) - y
                     dx
(%i4) contrib_ode(eqn,y,x);

                                  y
(%o4)                  [x - asinh(-) = %c]
                                  x
(%i5) method;

(%o5)                          lie

以下のRiccati方程式は 変数%uに関する線形二階ODEに変換されます。 Maximaは 新しいODEを解くことができません。 だから、未評価で返されます。

(%i1) load("contrib_ode")$

(%i2) eqn:x^2*'diff(y,x)=a+b*x^n+c*x^2*y^2;

                    2 dy      2  2      n
(%o2)              x  -- = c x  y  + b x  + a
                      dx
(%i3) contrib_ode(eqn,y,x);

               d%u
               ---                            2
               dx        2     n - 2   a     d %u
(%o3)  [[y = - ----, %u c  (b x      + --) + ---- c = 0]]
               %u c                     2      2
                                       x     dx
(%i4) method;

(%o4)                        riccati

一階ODEに対して、contrib_odeode2をコールします。 その後、以下の方法を試します: 因数分解、Clairault, Lagrange, Riccati, Abel, Lie対称性を使った方法 もしAbel方法が失敗したら、 Lie方法はAbel方程式には試みられませんが、 もしRiccati方法が未解決二階ODEを返したら、 Lie方法が試みられます。

二階ODEに対して、contrib_odeode2をコールし、その後odelinをコールします。

もしコマンド put('contrib_ode,true,'verbose)が実行されたら、 長いデバッグトレースとメッセージが表示されます。


44.2 Functions and Variables for contrib_ode

関数: contrib_ode (eqn, y, x)

独立変数xと従属変数yに関するODE eqnの解のリストを返します。

関数: odelin (eqn, y, x)

odelinは 独立変数xと従属変数yに関する 一階および二階線形斉次ODEを解きます。 ODEの基本的な解一式を返します。

二階ODEに対して、odelinは、 与えられた特殊関数を使って解を探索する BronsteinとLafailleによる方法 を使います。

(%i1) load("contrib_ode");

(%i2) odelin(x*(x+1)*'diff(y,x,2)+(x+5)*'diff(y,x,1)+(-4)*y,y,x);
...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

関数: ode_check (eqn, soln)

可能な解solnを代入した後、 ODE eqnの値を返します。 もしsolneqnの解なら 値はゼロと同値です。

(%i1) load("contrib_ode")$

(%i2) eqn:'diff(y,x,2)+(a*x+b)*y;

                         2
                        d y
(%o2)                   --- + (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
システム変数: method

変数methodは成功した解法に設定されます。

変数: %c

%cは一階ODEの積分定数です。

変数: %k1

%k1は二階ODEの最初の積分定数です。

変数: %k2

%k2は二階ODEの二番目の積分定数です。

関数: gauss_a (a, b, c, x)

gauss_a(a,b,c,x)gauss_b(a,b,c,x)は2F1幾何関数です。 それらは超幾何微分方程式 x(1-x) diff(y,x,2) + [c-(a+b+1)x diff(y,x) - aby = 0 の任意の2つの独立解を表します(A&S 15.5.1)。

これらの関数は odelincontrib_odeが返すODEの解の中でだけ使われます。 これらの関数の定義と使用はMaimaの将来のリリースで変わるかもしれません。

gauss_b, dgauss_a, gauss_bも参照してください。

関数: gauss_b (a, b, c, x)

See gauss_a.

関数: dgauss_a (a, b, c, x)

gauss_a(a, b, c, x)xに関する導関数。

関数: dgauss_b (a, b, c, x)

gauss_b(a, b, c, x)xに関する導関数。

関数: kummer_m (a, b, x)

Abramowitz and Stegun, Handbook of Mathematical Functions, Section 13.1.2の中で定義される KummerのM関数

この関数は odelincontrib_odeが返すODEの解の中でだけ使われます。 この関数の定義と使用はMaimaの将来のリリースで変わるかもしれません。

kummer_u, dkummer_m, dkummer_uも参照してください。

関数: kummer_u (a, b, x)

Abramowitz and Stegun, Handbook of Mathematical Functions, Section 13.1.3の中で定義される KummerのU関数

kummer_mを参照してください。

関数: dkummer_m (a, b, x)

kummer_m(a, b, x)xに関する導関数。

関数: dkummer_u (a, b, x)

kummer_u(a, b, x)xに関する導関数。


44.3 Possible improvements to contrib_ode

これらのルーチンは開発進行中です。まだ以下をする必要があります:

  • FACTOR方法ode1_factorを多重根で機能するように拡張すること。
  • FACTOR方法ode1_factorを より高次因子を解こうとするように拡張すること。 現在、線形因子を解こうとするだけです。
  • LAGRANGEルーチンode1_lagrangeを複素根より実根を優先するように直すこと。
  • Riccati方程式のための他の方法を追加すること。
  • 第二種Abel方程式の検出を改善すること。 今のパターンマッチングは弱いです。
  • Work on the Lie対称群ルーチンode1_lieに関する仕事。 2,3の相当な問題があります: いくつかの部分が未実装です; いくつかのテストケースが無限ループのようです; 他のテストケースではクラッシュします; さらに他では非常に複雑な「解」を返します。 本当にリリースの準備ができていたか疑っています。
  • もっとテストケースを追加すること。

44.4 Test cases for contrib_ode

Murphy, Kamke, Zwillingerと他で ルーチンはおおよそ千のテストケース上でテストされています。 これらはテストサブディレクトリに含まれています。

  • The Clairaultルーチンode1_clairaultは、 特異解を含み、 MurphyとKamkeの中のClairault方程式の 知られている解すべてを見つけます。
  • 他のルーチンは、多重解が存在する時に しばしば単一界を返します。
  • ode1_lieの「解」のいくつかは過度に複雑でチェックが不可能です。
  • いくつかのクラッシュがあります。

44.5 References for contrib_ode

  1. E. Kamke, Differentialgleichungen Losungsmethoden und Losungen, Vol 1, Geest & Portig, Leipzig, 1961
  2. G. M. Murphy, Ordinary Differential Equations and Their Solutions, Van Nostrand, New York, 1960
  3. D. Zwillinger, Handbook of Differential Equations, 3rd edition, Academic Press, 1998
  4. F. Schwarz, Symmetry Analysis of Abel’s Equation, Studies in Applied Mathematics, 100:269-294 (1998)
  5. F. Schwarz, Algorithmic Solution of Abel’s Equation, Computing 61, 39-49 (1998)
  6. E. S. Cheb-Terrab, A. D. Roche, Symmetries and First Order ODE Patterns, Computer Physics Communications 113 (1998), p 239. (http://lie.uwaterloo.ca/papers/ode_vii.pdf)
  7. E. S. Cheb-Terrab, T. Kolokolnikov, First Order ODEs, Symmetries and Linear Transformations, European Journal of Applied Mathematics, Vol. 14, No. 2, pp. 231-246 (2003). (http://arxiv.org/abs/math-ph/0007023,
    http://lie.uwaterloo.ca/papers/ode_iv.pdf)
  8. G. W. Bluman, S. C. Anco, Symmetry and Integration Methods for Differential Equations, Springer, (2002)
  9. M. Bronstein, S. Lafaille, Solutions of linear ordinary differential equations in terms of special functions, Proceedings of ISSAC 2002, Lille, ACM Press, 23-28. (http://www-sop.inria.fr/cafe/Manuel.Bronstein/publications/issac2002.pdf)

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45 descriptive


45.1 Introduction to descriptive

パッケージdescriptiveは記述統計計算とグラフ作成を行うための関数一式を含みます。 ソースコードと一緒にMaximaツリーに3つのデータセットがあります: pidigits.data, wind.data, biomed.data

パッケージdescriptiveの関数の参考文献として、 どんな統計マニュアルでも使うことができます。

コメント、バグ、提案は、 ’mario AT edu DOT xunta DOT es’にコンタクトしてください。

以下は、 descriptiveの中の記述関数が 引数やリスト、行列の性質に依存して如何に機能するかを示す 簡単な例です。

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) /* univariate sample */   mean ([a, b, c]);
                            c + b + a
(%o2)                       ---------
                                3
(%i3) matrix ([a, b], [c, d], [e, f]);
                            [ a  b ]
                            [      ]
(%o3)                       [ c  d ]
                            [      ]
                            [ e  f ]
(%i4) /* multivariate sample */ mean (%);
                      e + c + a  f + d + b
(%o4)                [---------, ---------]
                          3          3

多変数標本では、平均は列それぞれに関して計算されることに注意してください。

異なるサイズかもしれない複数の標本の場合、 Maxima関数mapが標本それぞれに対して望みの結果を得るのに使うことができます。

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) map (mean, [[a, b, c], [d, e]]);
                        c + b + a  e + d
(%o2)                  [---------, -----]
                            3        2

この場合、サイズ3と2の2つの標本がリストに格納されました。

1変数標本は以下のようにリストに格納されなければいけません。

(%i1) s1 : [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5];
(%o1)           [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]

多変数標本は以下のように行列に格納されなければいけません。

(%i1) s2 : matrix ([13.17, 9.29], [14.71, 16.88], [18.50, 16.88],
             [10.58, 6.63], [13.33, 13.25], [13.21,  8.12]);
                        [ 13.17  9.29  ]
                        [              ]
                        [ 14.71  16.88 ]
                        [              ]
                        [ 18.5   16.88 ]
(%o1)                   [              ]
                        [ 10.58  6.63  ]
                        [              ]
                        [ 13.33  13.25 ]
                        [              ]
                        [ 13.21  8.12  ]

この場合、 列の数は確率変数次元に等しく、行の数はサプルのサイズです。

データは手で入力することができますが、 大きな標本は普通プレインテキストファイルの中に格納されています。 例えば、ファイルpidigits.dataは 数%piの最初の100桁を含みます:

      3
      1
      4
      1
      5
      9
      2
      6
      5
      3 ...

Maximaでこれらの桁をロードするためには、

(%i1) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i2) length (s1);
(%o2)                          100

他方、ファイルwind.dataは アイルランド共和国の5つの気象台の毎日の平均風速を含みます。 (これは12の気象台で取得されたデータセットの一部です。 元のファイルはStatLib Data Repositoryから無料でダウンロードでき、 その分析はHaslett, J., Raftery, A. E. (1989) Space-time Modelling with Long-memory Dependence: Assessing Ireland’s Wind Power Resource, with Discussion. Applied Statistics 38, 1-50 で議論されてます。) 以下ではデータをロードします:

(%i1) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i2) length (s2);
(%o2)                          100
(%i3) s2 [%]; /* last record */
(%o3)            [3.58, 6.0, 4.58, 7.62, 11.25]

いくつかの標本は数値でないデータを含みます。 例えば、ファイルbiomed.data (StatLib Data Repositoryからダウンロードされた別のもっと大きなものの一部)は、 異なる年齢の、2つのグループABの患者から測定された4つの血圧を含みます。

(%i1) s3 : read_matrix (file_search ("biomed.data"))$
(%i2) length (s3);
(%o2)                          100
(%i3) s3 [1]; /* first record */
(%o3)            [A, 30, 167.0, 89.0, 25.6, 364]

最初の個人はグループAに属し、30歳で、血圧は167.0, 89.0, 25.6 and 364でした。

カテゴリデータを扱う時には気をつけなければいけません。 次の例では、シンボルaが以前のある時点で値に割り当てられ、 その後、カテゴリ値aを持つ標本が取られます。

(%i1) a : 1$
(%i2) matrix ([a, 3], [b, 5]);
                            [ 1  3 ]
(%o2)                       [      ]
                            [ b  5 ]

45.2 Functions and Variables for data manipulation

関数: continuous_freq (list)
関数: continuous_freq (list, m)

continuous_freqの引数は数のリストでなければいけません。 範囲を区間に分割し、それらの中に値がいくつあるか数えます。 二番目の引数はオプションで、 欲しいクラス数(デフォルトが10)か、 クラス境界と欲しいクラスを含むリストか 境界だけ含むリストのいずれかです。 引数 listは(2個か3個の)実数のリストでなければいけません。 もしサンプル値がすべて等しいなら、この関数は振幅2の1クラスだけ返します。

例:

オプション引数は欲しいクラス数を示します。 出力の最初のリストは区間境界を含み、二番目は対応する個数を含みます: 区間[0, 1.8]すなわち0か1である桁が16あり、 (1.8, 3.6]すなわち2か3である桁が24あり、など。

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) continuous_freq (s1, 5);
(%o3) [[0, 1.8, 3.6, 5.4, 7.2, 9.0], [16, 24, 18, 17, 25]]

オプション引数は、境界-2と12を持つクラスを7個欲しいことを示します。

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) continuous_freq (s1, [-2,12,7]);
(%o3) [[- 2, 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12], [8, 20, 22, 17, 20, 13, 0]]

オプション引数は、境界-2と12を持つクラスをデフォルト個欲しいことを示します:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) continuous_freq (s1, [-2,12]);
                3  4  11  18     32  39  46  53
(%o3)  [[- 2, - -, -, --, --, 5, --, --, --, --, 12], 
                5  5  5   5      5   5   5   5
               [0, 8, 20, 12, 18, 9, 8, 25, 0, 0]]
関数: discrete_freq (list)

数値的、記述的両方の離散標本の中の絶対頻度を数えます。 唯一の引数はリストです。

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) discrete_freq (s1);
(%o3) [[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 
                             [8, 8, 12, 12, 10, 8, 9, 8, 12, 13]]

最初のリストは標本値を与え、二番目はそれらの絶対頻度を与えます。 コマンド? col? transposeは最後の入力を理解するのを助けるはずです。

関数: subsample (data_matrix, predicate_function)
関数: subsample (data_matrix, predicate_function, col_num1, col_num2, ...)

これはMaxima submatrix関数の変形の一種です。 最初の引数はデータ行列であり、二番目は述語関数であり、 オプションの付加引数は返す列の番号です。 その振る舞いは例を使ってよりよく理解されます。

以下は最初の測候所での風速が18より大きかった多変量レコードです。 ラムダ式の中でi番目の成分はv[i]として参照されることを参考にしてください。

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i3) subsample (s2, lambda([v], v[1] > 18));
              [ 19.38  15.37  15.12  23.09  25.25 ]
              [                                   ]
              [ 18.29  18.66  19.08  26.08  27.63 ]
(%o3)         [                                   ]
              [ 20.25  21.46  19.95  27.71  23.38 ]
              [                                   ]
              [ 18.79  18.96  14.46  26.38  21.84 ]

以下の例では、測候所番号1で16以上で、かつ、測候所番号4で25ノットより小さな風速 のレコードの一番目、二番目、五番目の成分だけをリクエストします。 標本は、測候所1, 2, 5からのデータだけを含みます。 この場合、述語関数は通常のMaxima関数として定義されます。

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i3) g(x):= x[1] >= 16 and x[4] < 25$
(%i4) subsample (s2, g, 1, 2, 5);
                     [ 19.38  15.37  25.25 ]
                     [                     ]
                     [ 17.33  14.67  19.58 ]
(%o4)                [                     ]
                     [ 16.92  13.21  21.21 ]
                     [                     ]
                     [ 17.25  18.46  23.87 ]

以下はbiomed.dataのカテゴリ変数の例です。 38歳より年上のグループBの患者に対応するレコードが欲しいです。

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s3 : read_matrix (file_search ("biomed.data"))$
(%i3) h(u):= u[1] = B and u[2] > 38 $
(%i4) subsample (s3, h);
                [ B  39  28.0  102.3  17.1  146 ]
                [                               ]
                [ B  39  21.0  92.4   10.3  197 ]
                [                               ]
                [ B  39  23.0  111.5  10.0  133 ]
                [                               ]
                [ B  39  26.0  92.6   12.3  196 ]
(%o4)           [                               ]
                [ B  39  25.0  98.7   10.0  174 ]
                [                               ]
                [ B  39  21.0  93.2   5.9   181 ]
                [                               ]
                [ B  39  18.0  95.0   11.3  66  ]
                [                               ]
                [ B  39  39.0  88.5   7.6   168 ]

統計解析には血圧だけを使うかもしれません。

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s3 : read_matrix (file_search ("biomed.data"))$
(%i3) subsample (s3, lambda([v], v[1] = B and v[2] > 38),
                 3, 4, 5, 6);
                   [ 28.0  102.3  17.1  146 ]
                   [                        ]
                   [ 21.0  92.4   10.3  197 ]
                   [                        ]
                   [ 23.0  111.5  10.0  133 ]
                   [                        ]
                   [ 26.0  92.6   12.3  196 ]
(%o3)              [                        ]
                   [ 25.0  98.7   10.0  174 ]
                   [                        ]
                   [ 21.0  93.2   5.9   181 ]
                   [                        ]
                   [ 18.0  95.0   11.3  66  ]
                   [                        ]
                   [ 39.0  88.5   7.6   168 ]

いかはs3の多変量平均です。

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s3 : read_matrix (file_search ("biomed.data"))$
(%i3) mean (s3);
       65 B + 35 A  317          6 NA + 8144.999999999999
(%o3) [-----------, ---, 87.178, ------------------------, 
           100      10                     100
                                                    3 NA + 19587
                                            18.123, ------------]
                                                        100

ここで、一番目の成分は、ABはカテゴリなので意味がなく、 二番目の成分は個々人の平均の歳の有理表現であり、 四番目と最後の値はある奇妙な振る舞いを示しています。 これは、 This is because symbol シンボルNAnon availableデータを示すようにここで使われているからで、 二つの平均は無意味です。 情報のある種の喪失を意味しますが、 可能な解はNAシンボルを持つ行を行列から取り除くことです。

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s3 : read_matrix (file_search ("biomed.data"))$
(%i3) g(v):= v[4] # NA and v[6] # NA $
(%i4) mean (subsample (s3, g, 3, 4, 5, 6));
(%o4) [79.4923076923077, 86.2032967032967, 16.93186813186813, 
                                                            2514
                                                            ----]
                                                             13

45.3 Functions and Variables for descriptive statistics

関数: mean (list)
関数: mean (matrix)

これは標本平均です。以下のように定義されます。

                       n
                     ====
             _   1   \
             x = -    >    x
                 n   /      i
                     ====
                     i = 1

例:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) mean (s1);
                               471
(%o3)                          ---
                               100
(%i4) %, numer;
(%o4)                         4.71
(%i5) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i6) mean (s2);
(%o6)     [9.9485, 10.1607, 10.8685, 15.7166, 14.8441]
関数: var (list)
関数: var (matrix)

これは標本分散です。以下のように定義されます。

                     n
                   ====
           2   1   \          _ 2
          s  = -    >    (x - x)
               n   /       i
                   ====
                   i = 1

例:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) var (s1), numer;
(%o3)                   8.425899999999999

関数var1も参照してください。

関数: var1 (list)
関数: var1 (matrix)

これは標本分散です。以下のように定義されます。

                     n
                   ====
               1   \          _ 2
              ---   >    (x - x)
              n-1  /       i
                   ====
                   i = 1

例:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) var1 (s1), numer;
(%o3)                    8.5110101010101
(%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i5) var1 (s2);
(%o5) [17.39586540404041, 15.13912778787879, 15.63204924242424, 
                            32.50152569696971, 24.66977392929294]

関数varも参照してください。

関数: std (list)
関数: std (matrix)

これは分母nの分散である関数varの平方根です。

例:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) std (s1), numer;
(%o3)                   2.902740084816414
(%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i5) std (s2);
(%o5) [4.149928523480858, 3.871399812729241, 3.933920277534866, 
                            5.672434260526957, 4.941970881136392]

関数varstd1も参照してください。

関数: std1 (list)
関数: std1 (matrix)

これは分母n-1の分散である関数var1の平方根です。

例:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) std1 (s1), numer;
(%o3)                   2.917363553109228
(%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i5) std1 (s2);
(%o5) [4.170835096721089, 3.89090320978032, 3.953738641137555, 
                            5.701010936401517, 4.966867617451963]

See also functions var1 and std.

関数: noncentral_moment (list, k)
関数: noncentral_moment (matrix, k)

次数kの非中心モーメントです。以下のように定義されます。

                       n
                     ====
                 1   \      k
                 -    >    x
                 n   /      i
                     ====
                     i = 1

例:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) noncentral_moment (s1, 1), numer; /* the mean */
(%o3)                         4.71
(%i5) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i6) noncentral_moment (s2, 5);
(%o6) [319793.8724761505, 320532.1923892463,
      391249.5621381556, 2502278.205988911, 1691881.797742255]

関数central_momentも参照してください。

関数: central_moment (list, k)
関数: central_moment (matrix, k)

次数kの中心モーメントです。以下のように定義されます。

                    n
                  ====
              1   \          _ k
              -    >    (x - x)
              n   /       i
                  ====
                  i = 1

例:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) central_moment (s1, 2), numer; /* the variance */
(%o3)                   8.425899999999999
(%i5) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i6) central_moment (s2, 3);
(%o6) [11.29584771375004, 16.97988248298583, 5.626661952750102,
                             37.5986572057918, 25.85981904394192]

関数noncentral_momentmeanも参照してください。

関数: cv (list)
関数: cv (matrix)

変動係数は標本標準偏差(std)を平均meanで割った商です。

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) cv (s1), numer;
(%o3)                   .6193977819764815
(%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i5) cv (s2);
(%o5) [.4192426091090204, .3829365309260502, 0.363779605385983, 
                            .3627381836021478, .3346021393989506]

関数stdmeanも参照してください。

関数: smin (list)
関数: smin (matrix)

これは標本listの最小値です。 引数が行列の時、 sminは 統計変数に関連付けられた列の最小値を含むリストを返します。

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) smin (s1);
(%o3)                           0
(%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i5) smin (s2);
(%o5)             [0.58, 0.5, 2.67, 5.25, 5.17]

See also function smax.

関数: smax (list)
関数: smax (matrix)

これは標本listの最大値です。 引数が行列の時、 smaxは 統計変数に関連付けられた列の最大値を含むリストを返します。

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) smax (s1);
(%o3)                           9
(%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i5) smax (s2);
(%o5)          [20.25, 21.46, 20.04, 29.63, 27.63]

関数sminも参照してください。

関数: range (list)
関数: range (matrix)

範囲は極値の差です。

例:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) range (s1);
(%o3)                           9
(%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i5) range (s2);
(%o5)          [19.67, 20.96, 17.37, 24.38, 22.46]
関数: quantile (list, p)
関数: quantile (matrix, p)

これは標本listp分位数です。p[0, 1]の範囲の数です。 標本分位数にはいくつかの定義がありますが (Hyndman, R. J., Fan, Y. (1996) Sample quantiles in statistical packages. American Statistician, 50, 361-365)、 パッケージdescriptiveでは線形内挿に基づいたものが実装されています。

例:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) /* 1st and 3rd quartiles */
         [quantile (s1, 1/4), quantile (s1, 3/4)], numer;
(%o3)                      [2.0, 7.25]
(%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i5) quantile (s2, 1/4);
(%o5)    [7.2575, 7.477500000000001, 7.82, 11.28, 11.48]
関数: median (list)
関数: median (matrix)

一旦標本が順に並べられると、 もし標本サイズが奇数ならメジアンは中央値であり、 そうでなければ2つの中央値の平均です。

例:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) median (s1);
                                9
(%o3)                           -
                                2
(%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i5) median (s2);
(%o5)         [10.06, 9.855, 10.73, 15.48, 14.105]

メジアンは1/2分位数です。

関数quantileも参照してください。

関数: qrange (list)
関数: qrange (matrix)

四分位範囲は 三番目と一番目の分位数の差 quantile(list,3/4) - quantile(list,1/4) です。

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) qrange (s1);
                               21
(%o3)                          --
                               4
(%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i5) qrange (s2);
(%o5) [5.385, 5.572499999999998, 6.022500000000001, 
                            8.729999999999999, 6.649999999999999]

関数quantileも参照してください。

関数: mean_deviation (list)
関数: mean_deviation (matrix)

平均偏差です。以下のように定義されます。

                     n
                   ====
               1   \          _
               -    >    |x - x|
               n   /       i
                   ====
                   i = 1

例:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) mean_deviation (s1);
                               51
(%o3)                          --
                               20
(%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i5) mean_deviation (s2);
(%o5) [3.287959999999999, 3.075342, 3.23907, 4.715664000000001, 
                                               4.028546000000002]

関数meanも参照してください。

関数: median_deviation (list)
関数: median_deviation (matrix)

メジアン偏差です。以下のように定義されます。

                 n
               ====
           1   \
           -    >    |x - med|
           n   /       i
               ====
               i = 1

ここでmedlistのメジアンです。

例:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) median_deviation (s1);
                                5
(%o3)                           -
                                2
(%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i5) median_deviation (s2);
(%o5)           [2.75, 2.755, 3.08, 4.315, 3.31]

関数meanも参照してください。

関数: harmonic_mean (list)
関数: harmonic_mean (matrix)

調和平均です。以下のように定義されます。

                  n
               --------
                n
               ====
               \     1
                >    --
               /     x
               ====   i
               i = 1

例:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) y : [5, 7, 2, 5, 9, 5, 6, 4, 9, 2, 4, 2, 5]$
(%i3) harmonic_mean (y), numer;
(%o3)                   3.901858027632205
(%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i5) harmonic_mean (s2);
(%o5) [6.948015590052786, 7.391967752360356, 9.055658197151745, 
                            13.44199028193692, 13.01439145898509]

関数meangeometric_meanも参照してください。

関数: geometric_mean (list)
関数: geometric_mean (matrix)

幾何平均です。以下のように定義されます。

                 /  n      \ 1/n
                 | /===\   |
                 |  ! !    |
                 |  ! !  x |
                 |  ! !   i|
                 | i = 1   |
                 \         /

例:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) y : [5, 7, 2, 5, 9, 5, 6, 4, 9, 2, 4, 2, 5]$
(%i3) geometric_mean (y), numer;
(%o3)                   4.454845412337012
(%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i5) geometric_mean (s2);
(%o5) [8.82476274347979, 9.22652604739361, 10.0442675714889, 
                            14.61274126349021, 13.96184163444275]

関数meanharmonic_meanも参照してください。

関数: kurtosis (list)
関数: kurtosis (matrix)

尖度係数です。以下のように定義されます。

                    n
                  ====
            1     \          _ 4
           ----    >    (x - x)  - 3
              4   /       i
           n s    ====
                  i = 1

例:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) kurtosis (s1), numer;
(%o3)                  - 1.273247946514421
(%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i5) kurtosis (s2);
(%o5) [- .2715445622195385, 0.119998784429451, 
     - .4275233490482861, - .6405361979019522, - .4952382132352935]

関数mean, var, skewnessも参照してください。

関数: skewness (list)
関数: skewness (matrix)

歪度係数です。以下のように定義されます。

                    n
                  ====
            1     \          _ 3
           ----    >    (x - x)
              3   /       i
           n s    ====
                  i = 1

例:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) skewness (s1), numer;
(%o3)                  .009196180476450424
(%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i5) skewness (s2);
(%o5) [.1580509020000978, .2926379232061854, .09242174416107717, 
                            .2059984348148687, .2142520248890831]

関数mean, var, kurtosisも参照してください。

関数: pearson_skewness (list)
関数: pearson_skewness (matrix)

Pearsonの歪度係数です。以下のように定義されます。

                _
             3 (x - med)
             -----------
                  s

ここで medlistのメジアンです。

例:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) pearson_skewness (s1), numer;
(%o3)                   .2159484029093895
(%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i5) pearson_skewness (s2);
(%o5) [- .08019976629211892, .2357036272952649, 
         .1050904062491204, .1245042340592368, .4464181795804519]

関数mean, var, medianも参照してください。

関数: quartile_skewness (list)
関数: quartile_skewness (matrix)

分位歪度係数です。以下のように定義されます。

               c    - 2 c    + c
                3/4      1/2    1/4
               --------------------
                   c    - c
                    3/4    1/4

ここでc_pは標本listp分位数です。

例:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) quartile_skewness (s1), numer;
(%o3)                  .04761904761904762
(%i4) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i5) quartile_skewness (s2);
(%o5) [- 0.0408542246982353, .1467025572005382, 
       0.0336239103362392, .03780068728522298, .2105263157894735]

関数quantileも参照してください。

関数: cov (matrix)

多変量標本の共分散行列です。以下のように定義されます。

              n
             ====
          1  \           _        _
      S = -   >    (X  - X) (X  - X)'
          n  /       j        j
             ====
             j = 1

ここでX_jは標本行列のj番目の行です。

例:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i3) fpprintprec : 7$  /* change precision for pretty output */
(%i4) cov (s2);
      [ 17.22191  13.61811  14.37217  19.39624  15.42162 ]
      [                                                  ]
      [ 13.61811  14.98774  13.30448  15.15834  14.9711  ]
      [                                                  ]
(%o4) [ 14.37217  13.30448  15.47573  17.32544  16.18171 ]
      [                                                  ]
      [ 19.39624  15.15834  17.32544  32.17651  20.44685 ]
      [                                                  ]
      [ 15.42162  14.9711   16.18171  20.44685  24.42308 ]

関数cov1も参照してください。

関数: cov1 (matrix)

多変量標本の共分散行列です。以下のように定義されます。

              n
             ====
         1   \           _        _
   S  = ---   >    (X  - X) (X  - X)'
    1   n-1  /       j        j
             ====
             j = 1

ここでX_jは標本行列のj番目の行です。

例:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i3) fpprintprec : 7$ /* change precision for pretty output */
(%i4) cov1 (s2);
      [ 17.39587  13.75567  14.51734  19.59216  15.5774  ]
      [                                                  ]
      [ 13.75567  15.13913  13.43887  15.31145  15.12232 ]
      [                                                  ]
(%o4) [ 14.51734  13.43887  15.63205  17.50044  16.34516 ]
      [                                                  ]
      [ 19.59216  15.31145  17.50044  32.50153  20.65338 ]
      [                                                  ]
      [ 15.5774   15.12232  16.34516  20.65338  24.66977 ]

関数covも参照してください。

関数: global_variances (matrix)
関数: global_variances (matrix, logical_value)

関数global_variancesは大域分散尺度のリストを返します:

  • total variance: trace(S_1),
  • mean variance: trace(S_1)/p,
  • generalized variance: determinant(S_1),
  • generalized standard deviation: sqrt(determinant(S_1)),
  • efective variance determinant(S_1)^(1/p), (以下の文献で定義されています: Peña, D. (2002) Análisis de datos multivariantes; McGraw-Hill, Madrid.)
  • efective standard deviation: determinant(S_1)^(1/(2*p)).

ここでpは多変量確率変数の次元であり、 S_1cov1が返す共分散行列です。

例:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i3) global_variances (s2);
(%o3) [105.338342060606, 21.06766841212119, 12874.34690469686, 
         113.4651792608501, 6.636590811800795, 2.576158149609762]

関数global_variancesはオプションの論理引数を取ります: global_variances(x,true)は、 Maximaにxがデータ行列であることを伝え、global_variances(x)と同様に作られます。 一方、global_variances(x,false)xがデータ行列ではなく、共分散行列であることを意味し、再計算は避けられます。

(%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]

covcov1も参照してください。

関数: cor (matrix)
関数: cor (matrix, logical_value)

多変量標本の相関行列です。

例:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) fpprintprec : 7 $
(%i3) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i4) cor (s2);
      [   1.0     .8476339  .8803515  .8239624  .7519506 ]
      [                                                  ]
      [ .8476339    1.0     .8735834  .6902622  0.782502 ]
      [                                                  ]
(%o4) [ .8803515  .8735834    1.0     .7764065  .8323358 ]
      [                                                  ]
      [ .8239624  .6902622  .7764065    1.0     .7293848 ]
      [                                                  ]
      [ .7519506  0.782502  .8323358  .7293848    1.0    ]

関数corはオプションの論理引数を取ります: cor(x,true)は、 Maximaにxがデータ行列であることを伝え、cor(x)と同様に作られます。 一方、cor(x,false)xがデータ行列ではなく、共分散行列であることを意味し、再計算は避けられます。

(%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    ]

covcov1も参照してください。

関数: list_correlations (matrix)
関数: list_correlations (matrix, logical_value)

関数list_correlationsは相関尺度のリストを返します:

  • precision matrix: 共分散行列S_1の逆行列,
           -1     ij
          S   = (s  )             
           1         i,j = 1,2,...,p
    
  • multiple correlation vector: (R_1^2, R_2^2, ..., R_p^2),
           2          1
          R  = 1 - -------
           i        ii
                   s   s
                        ii
    

    変数の残りが独立変数として使われるとき これらはX_i上の線形多変量回帰モデルの適合度の指標です。

  • partial correlation matrix: (i, j)成分が以下の行列
                             ij
                            s
          r        = - ------------
           ij.rest     / ii  jj\ 1/2
                       |s   s  |
                       \       /
    

例:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i3) z : list_correlations (s2)$
(%i4) fpprintprec : 5$ /* for pretty output */
(%i5) z[1];  /* precision matrix */
      [  .38486   - .13856   - .15626   - .10239    .031179  ]
      [                                                      ]
      [ - .13856   .34107    - .15233    .038447   - .052842 ]
      [                                                      ]
(%o5) [ - .15626  - .15233    .47296    - .024816  - .10054  ]
      [                                                      ]
      [ - .10239   .038447   - .024816   .10937    - .034033 ]
      [                                                      ]
      [ .031179   - .052842  - .10054   - .034033   .14834   ]
(%i6) z[2];  /* multiple correlation vector */
(%o6)      [.85063, .80634, .86474, .71867, .72675]
(%i7) z[3];  /* partial correlation matrix */
      [  - 1.0     .38244   .36627   .49908   - .13049 ]
      [                                                ]
      [  .38244    - 1.0    .37927  - .19907   .23492  ]
      [                                                ]
(%o7) [  .36627    .37927   - 1.0    .10911    .37956  ]
      [                                                ]
      [  .49908   - .19907  .10911   - 1.0     .26719  ]
      [                                                ]
      [ - .13049   .23492   .37956   .26719    - 1.0   ]

関数list_correlationsもオプションの論理引数を取ります: list_correlations(x,true)は、 Maximaにxがデータ行列であることを伝え、 list_correlations(x)と同様に作られます。 一方、list_correlations(x,false)xがデータ行列ではなく、共分散行列であることを意味し、再計算は避けられます。

covcov1も参照してください。


45.4 Functions and Variables for statistical graphs

関数: barsplot (data1, data2, …, option_1, option_2, …)
関数: barsplot_description (…)

1変量、多変量どちらの標本でも離散統計変数の棒グラフをプロットします

dataは1標本を意味する結果のリストかもしれませんし、 それぞれサイズmn個の標本を意味するmn列の行列かもしれません。

利用可能なオプションは以下のものです:

  • drawパッケージで定義されたもの。
  • box_width (デフォルト, 3/4): 長方形の相対幅。 値は範囲[0,1]内でなければいけません。
  • grouping (デフォルト, clustered): 複数の標本をいかに表示するか示します。 有効な値: clusteredstacked
  • groups_gap (デフォルト, 1): 棒の2つの隣り合うグループの隙間を表す正の整数。
  • bars_colors (デフォルト, []): 複数の標本のための色のリスト。 指定された色よりもたくさん標本がある時は、 追加で必要な色はランダムに選ばれます。 更に詳しくはcolorを参照してください。
  • frequency (デフォルト, absolute): 縦座標のスケールを示します。 可能な値: absolute, relative, percent
  • ordering (デフォルト, orderlessp): 可能な値はorderlesspordergreatpです。 統計的結果がどちら向きにx軸に並んでいるかを示します。
  • sample_keys (デフォルト, []): 凡例に使われる文字列のリスト。 リストの長さが0か標本の長さ以外なら、 エラーメッセージを返します。
  • start_at (デフォルト, 0): x軸上のどこからプロットされるか示します。
  • barsplotが内部で割り当てる xticsを除くすべてのグローバル drawオプション もしこのオプションに自分の値を設定し、複雑なシーンを構築したいなら、 barsplot_descriptionを使用してください。 以下の例を参照してください。
  • 以下のローカル drawオプション: key, color, fill_color, fill_density, line_widthbarsも参照してください。

関数barsplot_descriptionは 他のグラフィックオブジェクトと一緒に複雑なシーンを生成するために グラフィックオブジェクトを生成します。 wxMaximaとiMaximaインターフェイスで埋め込みヒストグラムを生成するための 関数wxbarsplotもあります。

例:

行列形式での1変量標本。絶対頻度。

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) m : read_matrix (file_search ("biomed.data"))$
(%i3) barsplot(
        col(m,2),
        title        = "Ages",
        xlabel       = "years",
        box_width    = 1/2,
        fill_density = 3/4)$

異なるサイズの2つの標本。 相対頻度とユーザー宣言の色を使って。

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) l1:makelist(random(10),k,1,50)$
(%i3) l2:makelist(random(10),k,1,100)$
(%i4) barsplot(
        l1,l2,
        box_width    = 1,
        fill_density = 1,
        bars_colors  = [black, grey],
        frequencies = relative,
        sample_keys = ["A", "B"])$

サイズが等しい4つの非数標本。

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) barsplot(
        makelist([Yes, No, Maybe][random(3)+1],k,1,50),
        makelist([Yes, No, Maybe][random(3)+1],k,1,50),
        makelist([Yes, No, Maybe][random(3)+1],k,1,50),
        makelist([Yes, No, Maybe][random(3)+1],k,1,50),
        title  = "Asking for something to four groups",
        ylabel = "# of individuals",
        groups_gap   = 3,
        fill_density = 0.5,
        ordering     = ordergreatp)$

スタックバー。

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) barsplot(
        makelist([Yes, No, Maybe][random(3)+1],k,1,50),
        makelist([Yes, No, Maybe][random(3)+1],k,1,50),
        makelist([Yes, No, Maybe][random(3)+1],k,1,50),
        makelist([Yes, No, Maybe][random(3)+1],k,1,50),
        title  = "Asking for something to four groups",
        ylabel = "# of individuals",
        grouping     = stacked,
        fill_density = 0.5,
        ordering     = ordergreatp)$

複数プロット文脈でのbarsplot

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) l1:makelist(random(10),k,1,50)$
(%i3) l2:makelist(random(10),k,1,100)$
(%i4) bp1 : 
        barsplot_description(
         l1,
         box_width = 1,
         fill_density = 0.5,
         bars_colors = [blue],
         frequency = relative)$
(%i5) bp2 : 
        barsplot_description(
         l2,
         box_width = 1,
         fill_density = 0.5,
         bars_colors = [red],
         frequency = relative)$
(%i6) draw(gr2d(bp1), gr2d(bp2))$

棒グラフ関連オプションについては、パッケージdrawbarsを参照してください。 関数histogrampiechartも参照してください。

関数: boxplot (data)
関数: boxplot (data, option_1, option_2, …)
関数: boxplot_description ( …)

この関数は箱ひげ図をプロットします。 引数dataはリストだったり行列だったりします。 箱ひげ図は主に異なる標本の比較に使われるので、リストはあまり興味深くありません。 行列の場合には多変量統計変数の複数成分おw比較することが可能です。 しかし、できる限り異なる標本サイズの標本のリストも許すようにしています。 実際、これは、パッケージdescriptiveの中で この種のデータ構造を許容する唯一の関数です

利用可能なオプションは以下のものです:

  • box_width (デフォルト, 3/4): 箱の相対幅。 この値は範囲[0,1]内でなければいけません。
  • box_orientation (デフォルト, vertical): 可能な値: verticalhorizontal
  • boxplotが内部で割り当てる points_joined, point_size, point_type, xtics, ytics, xrange, yrangeを除く すべての drawオプション。 もしこのオプションに自分の値を設定し、複雑なシーンを構築したいなら、 boxplot_descriptionを使用してください。
  • 以下のローカル drawオプション: key, color, line_width

関数boxplot_descriptionは 他のグラフィックオブジェクトと一緒に複雑なシーンを生成するために グラフィックオブジェクトを生成します。 wxMaximaとiMaximaインターフェイスで埋め込みヒストグラムを生成するための 関数wxbarsplotもあります。

例:

多変量標本の箱ひげ図。

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s2 : read_matrix(file_search("wind.data"))$
(%i3) boxplot(s2,
        box_width  = 0.2,
        title      = "Windspeed in knots",
        xlabel     = "Stations",
        color      = red,
        line_width = 2)$

異なるサイズの3つの標本の箱ひげ図。

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) A :
       [[6, 4, 6, 2, 4, 8, 6, 4, 6, 4, 3, 2],
        [8, 10, 7, 9, 12, 8, 10],
        [16, 13, 17, 12, 11, 18, 13, 18, 14, 12]]$
(%i3) boxplot (A, box_orientation = horizontal)$
関数: histogram (list)
関数: histogram (list, option_1, option_2, …)
関数: histogram (one_column_matrix)
関数: histogram (one_column_matrix, option_1, option_2, …)
関数: histogram (one_row_matrix)
関数: histogram (one_row_matrix, option_1, option_2, …)
関数: histogram_description (…)

この関数は一連の標本からヒストグラムをプロットします。 標本データは数のリストか一次元行列に保存しなければいけません。

利用可能なオプションは以下のものです:

  • nclasses (デフォルト, 10): ヒストグラムのクラス数、もしくは クラスの境界と数か境界だけを含むリスト。
  • frequency (デフォルト, absolute): 縦座標のスケールを示します。 可能な値: absolute, relative, percent
  • htics (デフォルト, auto): ヒストグラムチックのフォーマット。 可能な値: auto, endpoints, intervals, かラベルのリスト。
  • histogramが内部で割り当てるxrange, yrange, xticsを除く すべてのグローバル drawオプション。 もしこれらのオプションに自分の値を設定したいなら、 histogram_descriptionを利用してください。 以下の例を参照してください。
  • 以下のローカル drawオプション: key, color, fill_color, fill_densityline_width. barsも参照してください。

関数 histogram_descriptionは他のグラフィックオブジェクトと一緒に 複雑なシーンを生成するのに適したグラフィックオブジェクトを生成します。 wxMaximaと iMaximaインターフェイスで埋め込みヒストグラムを生成する 関数wxhistogramもあります。

例:

8クラスを持つ簡単なヒストグラム。

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) histogram (
           s1,
           nclasses     = 8,
           title        = "pi digits",
           xlabel       = "digits",
           ylabel       = "Absolute frequency",
           fill_color   = grey,
           fill_density = 0.6)$

ヒストグラムの境界を-2と12に、クラス数を3に設定します。 また予め定義されたチックを導入します:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) histogram (
           s1,
           nclasses     = [-2,12,3],
           htics        = ["A", "B", "C"],
           terminal     = png,
           fill_color   = "#23afa0",
           fill_density = 0.6)$

xrangeを設定しシーンの中に明示的な曲線を足すのに histogram_descriptionを利用します:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) ( load("distrib"),
        m: 14, s: 2,
        s2: random_normal(m, s, 1000) ) $
(%i3) draw2d(
        grid   = true,
        xrange = [5, 25],
        histogram_description(
          s2,
          nclasses     = 9,
          frequency    = relative,
          fill_density = 0.5),
        explicit(pdf_normal(x,m,s), x, m - 3*s, m + 3* s))$
関数: piechart (list)
関数: piechart (list, option_1, option_2, …)
関数: piechart (one_column_matrix)
関数: piechart (one_column_matrix, option_1, option_2, …)
関数: piechart (one_row_matrix)
関数: piechart (one_row_matrix, option_1, option_2, …)
関数: piechart_description (…)

barsplotに似ていますが、長方形の代わりに扇をプロットします。

利用可能なオプションは以下のものです:

  • sector_colors (デフォルト, []): セクタの色のリスト。 指定した色よりも多くセクタがあるときは、必要な色の超過分がランダムに選ばれます。 それらについて更に知るには colorを参照してください。
  • pie_center (デフォルト, [0,0]): 円グラフの中心。
  • pie_radius (デフォルト, 1): 円グラフの半径。
  • piechartが内部で割り当てるkeyを除いたすべてのグローバル drawオプション。 もしこのオプションに自分の値を設定し、複雑なシーンを構築したいなら、 piechart_descriptionを利用してください。
  • 以下のローカル drawオプション: key, color, fill_display, line_widthellipseも参照してください。

関数 piechart_descriptionは他のグラフィックオブジェクトと一緒に 複雑なシーンを生成するのに適したグラフィックオブジェクトを生成します。 wxMaximaと iMaximaインターフェイスで埋め込みヒストグラムを生成する 関数wxhistogramもあります。

例:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i3) piechart(
        s1,
        xrange = [-1.1, 1.3],
        yrange = [-1.1, 1.1],
        title  = "Digit frequencies in pi")$

関数barsplotも参照してください。

関数: scatterplot (list)
関数: scatterplot (list, option_1, option_2, …)
関数: scatterplot (matrix)
関数: scatterplot (matrix, option_1, option_2, …)
関数: scatterplot_description (…)

1変量(list)や多変量(matrix)の標本の散布図をプロットします。

利用可能なオプションは histogramが許すものと同じです。

関数 scatterplot_descriptionは他のグラフィックオブジェクトと一緒に 複雑なシーンを生成するのに適したグラフィックオブジェクトを生成します。 wxMaximaと iMaximaインターフェイスで埋め込みヒストグラムを生成する 関数wxscatterplotもあります。

例:

シミュレーティッドGauss標本の1変量散布図。

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) load ("distrib")$
(%i3) scatterplot(
        random_normal(0,1,200),
        xaxis      = true,
        point_size = 2,
        dimensions = [600,150])$

二次元散布図。

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i3) scatterplot(
       submatrix(s2, 1,2,3),
       title      = "Data from stations #4 and #5",
       point_type = diamant,
       point_size = 2,
       color      = blue)$

3次元散布図。

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i3) scatterplot(submatrix (s2, 1,2), nclasses=4)$

5つのクラスのヒストグラムと5次元散布図。

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i3) scatterplot(
        s2,
        nclasses     = 5,
        frequency    = relative,
        fill_color   = blue,
        fill_density = 0.3,
        xtics        = 5)$

2次元か3次元で孤立点か線で結んだ点をプロットすることについては、 pointsを参照してください。 histogramも参照してください。

関数: starplot (data1, data2, …, option_1, option_2, …)
関数: starplot_description (…)

1変量、多変量どちらの標本でも離散統計変数のスターダイアグラムをプロットします

dataは1標本を意味する結果のリストかもしれませんし、 それぞれサイズmn個の標本を意味するmn列の行列かもしれません。

利用可能なオプションは以下のものです:

  • stars_colors (デフォルト, []): 多変量標本の色のリスト。 指定した色よりも多くセクタがあるときは、必要な色の超過分がランダムに選ばれます。 それらについて更に知るには colorを参照してください。
  • frequency (デフォルト, absolute): 半径のスケールを示します。 可能な値: absolute, relative, percent
  • ordering (デフォルト, orderlessp): 可能な値はorderlesspordergreatpです。 統計的結果がどちら向きにx軸に並んでいるかを示します。
  • sample_keys (デフォルト, []): 凡例に使われる文字列のリスト。 リストの長さが0か標本の長さ以外なら、 エラーメッセージを返します。
  • star_center (デフォルト, [0,0]): ダイアグラムの中心。
  • star_radius (デフォルト, 1): ダイアグラムの半径。
  • starplotが内部で割り当てるpoints_joined, point_type, keyを除いたすべてのグローバル drawオプション。 もしこのオプションに自分の値を設定し、複雑なシーンを構築したいなら、 starplot_descriptionを利用してください。
  • 以下のローカル drawオプション: line_width

関数 starplot_descriptionは他のグラフィックオブジェクトと一緒に 複雑なシーンを生成するのに適したグラフィックオブジェクトを生成します。 wxMaximaと iMaximaインターフェイスで埋め込みヒストグラムを生成する 関数wxstarplotもあります。

例:

絶対頻度に基づいたプロット。 ユーザーが定義した位置と半径。

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) l1: makelist(random(10),k,1,50)$
(%i3) l2: makelist(random(10),k,1,200)$
(%i4) starplot(
        l1, l2,
        stars_colors = [blue,red],
        sample_keys = ["1st sample", "2nd sample"],
        star_center = [1,2],
        star_radius = 4,
        proportional_axes = xy,
        line_width = 2 ) $ 
関数: stemplot (data)
関数: stemplot (data, option)

幹葉図をプロットします。

固有の利用可能なオプションは:

  • leaf_unit (デフォルト, 1): 葉の単位を示します; 10のべきでなければいけません。

例:

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) load("distrib")$
(%i3) stemplot(
        random_normal(15, 6, 100),
        leaf_unit = 0.1);
-5|4
 0|37
 1|7
 3|6
 4|4
 5|4
 6|57
 7|0149
 8|3
 9|1334588
10|07888
11|01144467789
12|12566889
13|24778
14|047
15|223458
16|4
17|11557
18|000247
19|4467799
20|00
21|1
22|2335
23|01457
24|12356
25|455
27|79
key: 6|3 =  6.3
(%o3)                  done

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46 diag


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46.1 Functions and Variables for diag

関数: diag (lm)

lmの行列を対角に持つ平方行列を構成します。 lmは行列かスカラーのリストです。

例:

(%i1) load("diag")$

(%i2) a1:matrix([1,2,3],[0,4,5],[0,0,6])$

(%i3) a2:matrix([1,1],[1,0])$

(%i4) diag([a1,x,a2]);
                   [ 1  2  3  0  0  0 ]
                   [                  ]
                   [ 0  4  5  0  0  0 ]
                   [                  ]
                   [ 0  0  6  0  0  0 ]
(%o4)              [                  ]
                   [ 0  0  0  x  0  0 ]
                   [                  ]
                   [ 0  0  0  0  1  1 ]
                   [                  ]
                   [ 0  0  0  0  1  0 ]

この関数を使うためには、最初にload("diag")を書いてください。

関数: JF (lambda,n)

固有値lambdaを持つ次数nのJordan細胞を返します。

例:

(%i1) load("diag")$

(%i2) JF(2,5);
                    [ 2  1  0  0  0 ]
                    [               ]
                    [ 0  2  1  0  0 ]
                    [               ]
(%o2)               [ 0  0  2  1  0 ]
                    [               ]
                    [ 0  0  0  2  1 ]
                    [               ]
                    [ 0  0  0  0  2 ]
(%i3) JF(3,2);
                         [ 3  1 ]
(%o3)                    [      ]
                         [ 0  3 ]

この関数を使うためには、最初にload("diag")を書いてください。

関数: jordan (mat)

行列matのJordan形を返しますが、それはMaximaリストでコード化されます。 対応する行列を得るには、 jordanの出力を引数として使って関数dispJordanをコールしてください。

例:

(%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 ]

この関数を使うためには、最初にload("diag")を書いてください。 dispJordanminimalPolyも参照してください。

関数: dispJordan (l)

関数jordanによって与えられる出力である Maximaリストlで与えられたコードに関連付けられた Jordan行列を返します。

例:

(%i1) load("diag")$

(%i2) b1:matrix([0,0,1,1,1],
                [0,0,0,1,1],
                [0,0,0,0,1],
                [0,0,0,0,0],
                [0,0,0,0,0])$

(%i3) jordan(b1);
(%o3)                  [[0, 3, 2]]
(%i4) dispJordan(%);
                    [ 0  1  0  0  0 ]
                    [               ]
                    [ 0  0  1  0  0 ]
                    [               ]
(%o4)               [ 0  0  0  0  0 ]
                    [               ]
                    [ 0  0  0  0  1 ]
                    [               ]
                    [ 0  0  0  0  0 ]

この関数を使うためには、最初にload("diag")を書いてください。 jordanminimalPolyも参照してください。

関数: minimalPoly (l)

関数jordanによって与えられる出力である Maximaリストlで与えられたコードに関連付けられた 最小多項式を返します。

例:

(%i1) load("diag")$

(%i2) a:matrix([2,1,2,0],
               [-2,2,1,2],
               [-2,-1,-1,1],
               [3,1,2,-1])$

(%i3) jordan(a);
(%o3)               [[- 1, 1], [1, 3]]
(%i4) minimalPoly(%);
                            3
(%o4)                (x - 1)  (x + 1)

この関数を使うためには、最初にload("diag")を書いてください。 jordandispJordanも参照してください。

関数: ModeMatrix (A,l)

Returns the matrix (M^^-1).A.M=J― ただしJAのJordan形とする― のような 行列Mを返します。 Maximaリストlは 関数jordanが返すようなJordan形のコード化された形式です。

例:

(%i1) load("diag")$

(%i2) a:matrix([2,1,2,0],
          [-2,2,1,2],
          [-2,-1,-1,1],
          [3,1,2,-1])$

(%i3) jordan(a);
(%o3)               [[- 1, 1], [1, 3]]
(%i4) 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

dispJordan(%o3)は 行列aのJordan形であることに注意してください。

この関数を使うためには、最初にload("diag")を書いてください。 jordandispJordanも参照してください。

関数: mat_function (f,mat)

f(mat)を返します。 ここで、fは解析関数でmatは行列です。 この計算はCauchyの積分公式に基づきます。 積分公式は、 もしf(x)が解析的、かつ、

mat = diag([JF(m1,n1),...,JF(mk,nk)]),

なら、

f(mat) = ModeMatrix*diag([f(JF(m1,n1)), ..., f(JF(mk,nk))])
                                              *ModeMatrix^^(-1)

をはっきり述べます。

この計算に関して約6か8の別の方法があることに注意してください。

いくつかの例が続きます。

例 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           ]

例 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     ]

例 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  ]

この関数を使うためには、最初にload("diag")を書いてください。


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47 distrib


47.1 Introduction to distrib

パッケージ distribには 離散と連続両方の単変量モデル上の確率計算を行う関数一式が入っています。

以下は基本的な確率関連の定義の短い復習です。

f(x)を 絶対連続確率変数 Xdensity function, 密度函数とします。 distribution function, 分布函数は以下のように定義されます。

                       x
                      /
                      [
               F(x) = I     f(u) du
                      ]
                      /
                       minf

これは確率 Pr(X <= x)に等しいです。

mean, 平均値は局所化パラメータで、以下のように定義されます。

                     inf
                    /
                    [
           E[X]  =  I   x f(x) dx
                    ]
                    /
                     minf

variance, 分散は変動の測度です。

                 inf
                /
                [                    2
         V[X] = I     f(x) (x - E[X])  dx
                ]
                /
                 minf

これは正の実数です。 分散の平方根は standard deviation, 標準偏差, D[X]=sqrt(V[X])で、 変動の別の測度です。

skewness coefficient, 歪度係数は非対称性の測度です。

                 inf
                /
            1   [                    3
  SK[X] = ----- I     f(x) (x - E[X])  dx
              3 ]
          D[X]  /
                 minf

kurtosis coefficient, 尖度係数は分布のとんがり具合を評価します。

                 inf
                /
            1   [                    4
  KU[X] = ----- I     f(x) (x - E[X])  dx - 3
              4 ]
          D[X]  /
                 minf

もし Xがガウシアンなら、 KU[X]=0です。 実際、歪度と尖度は分布の非ガウシアン性を評価するのに使われる形状パラメータです。

もし確率変数 Xが離散的なら、密度すなわち probability, 確率函数 f(x)は 数 x_iのある可算集合内で正値を取り、それ以外で0を取ります。 この場合、分布函数は以下の通りです。

                       ====
                       \
                F(x) =  >    f(x )
                       /        i
                       ====
                      x <= x
                       i

平均、分散、標準偏差、歪度係数、尖度係数はそれぞれ以下の形を取ります。

                       ====
                       \
                E[X] =  >  x  f(x ) ,
                       /    i    i
                       ====
                        x 
                         i
                ====
                \                     2
        V[X] =   >    f(x ) (x - E[X])  ,
                /        i    i
                ====
                 x
                  i
               D[X] = sqrt(V[X]),
                     ====
              1      \                     3
  SK[X] =  -------    >    f(x ) (x - E[X])  
           D[X]^3    /        i    i
                     ====
                      x
                       i

and

                     ====
              1      \                     4
  KU[X] =  -------    >    f(x ) (x - E[X])   - 3 ,
           D[X]^4    /        i    i
                     ====
                      x
                       i

以下はパッケージ distribでの命名規則です。 すべての関数名は2つの部分を持ちます。 一番目の部分は計算したい函数やパラメータへの参照となります。

Functions:
   Density function            (pdf_*)
   Distribution function       (cdf_*)
   Quantile                    (quantile_*)
   Mean                        (mean_*)
   Variance                    (var_*)
   Standard deviation          (std_*)
   Skewness coefficient        (skewness_*)
   Kurtosis coefficient        (kurtosis_*)
   Random variate              (random_*)

二番目の部分は確率モデルの明示的な参照になります。

Continuous distributions:
   Normal              (*normal)
   Student             (*student_t)
   Chi^2               (*chi2)
   Noncentral Chi^2    (*noncentral_chi2)
   F                   (*f)
   Exponential         (*exp)
   Lognormal           (*lognormal)
   Gamma               (*gamma)
   Beta                (*beta)
   Continuous uniform  (*continuous_uniform)
   Logistic            (*logistic)
   Pareto              (*pareto)
   Weibull             (*weibull)
   Rayleigh            (*rayleigh)
   Laplace             (*laplace)
   Cauchy              (*cauchy)
   Gumbel              (*gumbel)

Discrete distributions:
   Binomial             (*binomial)
   Poisson              (*poisson)
   Bernoulli            (*bernoulli)
   Geometric            (*geometric)
   Discrete uniform     (*discrete_uniform)
   hypergeometric       (*hypergeometric)
   Negative binomial    (*negative_binomial)
   Finite discrete      (*general_finite_discrete)

例えば、 pdf_student_t(x,n)はn個の自由度を持つStudent分布の密度函数で、 std_pareto(a,b)は パラメータ abを持つPareto分布の標準偏差であり、 kurtosis_poisson(m)は平均値 mを持つPoisson分布の尖度係数です。

パッケージ distribを利用するには、初めに

(%i1) load("distrib")$

とタイプしてそれをロードする必要があります。

ご意見、バグ、提案は著者 ’mario AT edu DOT xunta DOT es’に連絡ください。


47.2 Functions and Variables for continuous distributions

関数: pdf_normal (x,m,s)

s>0Normal(m,s)(正規)確率変数の密度函数の xでの値を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: cdf_normal (x,m,s)

s>0Normal(m,s)(正規)確率変数の密度函数の xでの値を返します。 この関数はMaximaの組み込み誤差関数 erfを使って定義されます。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) assume(s>0)$ cdf_normal(x,m,s);
                             x - m
                       erf(---------)
                           sqrt(2) s    1
(%o3)                  -------------- + -
                             2          2

erfも参照してください。

関数: quantile_normal (q,m,s)

s>0Normal(m,s)(正規)確率変数の q分位数を返します。 言い換えると、これは cdf_normalの逆函数です。 引数 q[0,1]の要素でなければいけません。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) quantile_normal(95/100,0,1);
                                      9
(%o2)             sqrt(2) inverse_erf(--)
                                      10
(%i3) float(%);
(%o3)               1.644853626951472
関数: mean_normal (m,s)

s>0Normal(m,s)(正規)確率変数の平均、すなわち mを返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: var_normal (m,s)

s>0Normal(m,s)(正規)確率変数の分散、すなわち s^2を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: std_normal (m,s)

s>0Normal(m,s)(正規)確率変数の分散、すなわち sを返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: skewness_normal (m,s)

s>0Normal(m,s)(正規)確率変数の歪度を返します。それは常に0に等しいです。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: kurtosis_normal (m,s)

s>0Normal(m,s)(正規)確率変数の尖度を返します。それは常に0に等しいです。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: random_normal (m,s)
関数: random_normal (m,s,n)

s>0Normal(m,s)(正規)確率変量を返します。 三番目の引数 nとともにrandom_normalをコールすると、 サイズ nのランダムな標本がシミュレートされます。

これはBox-Muellerアルゴリズムの実装です。 Knuth, D.E. (1981) Seminumerical Algorithms. The Art of Computer Programming. Addison-Wesleyに記載されています。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: pdf_student_t (x,n)

n>0自由度のStudent確率変数 t(n)の密度函数の xでの値を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: cdf_student_t (x,n)

n>0自由度のStudent確率変数 t(n)の分布函数の xでの値を返します。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) cdf_student_t(1/2, 7/3);
                                         7  1  28
             beta_incomplete_regularized(-, -, --)
                                         6  2  31
(%o2)    1 - -------------------------------------
                               2
(%i3) float(%);
(%o3)                .6698450596140415
関数: quantile_student_t (q,n)

n>0自由度のStudent確率変数 t(n)q-分位数を返します。 言い換えると、これは cdf_student_tの逆函数です。 引数 q[0,1]の要素でなければいけません。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: mean_student_t (n)

n>0自由度のStudent確率変数 t(n)の平均を返します。 それはいつも0に等しいです。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: var_student_t (n)

n>2自由度のStudent確率変数 t(n)の分散を返します。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) assume(n>2)$  var_student_t(n);
                                n
(%o3)                         -----
                              n - 2
関数: std_student_t (n)

n>2自由度のStudent確率変数 t(n)の標準偏差を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: skewness_student_t (n)

n>3自由度のStudent確率変数 t(n)の歪度係数を返します。 それはいつも0に等しいです。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: kurtosis_student_t (n)

n>4自由度のStudent確率変数 t(n)の尖度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: random_student_t (n)
関数: random_student_t (n,m)

n>0自由度のStudent確率変量 t(n)を返します。 三番目の引数 mとともにrandom_student_tをコールすると、 サイズ mのランダムな標本がシミュレートされます。

実装アルゴリズムは、 もし Zが正規確率変数 N(0,1)で、 S^2n自由度のカイ二乗確率変数 Chi^2(n)なら、

                           Z
                 X = -------------
                     /   2  \ 1/2
                     |  S   |
                     | ---  |
                     \  n   /

n自由度のStudent確率変数 t(n)であるという事実に基づいています。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: pdf_noncentral_student_t (x,n,ncp)

n>0自由度で非中心度パラメータ ncpを持つ 非中心Student確率変数 nc_t(n,ncp)の密度函数のxでの値を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

時々、最終結果を得るために余分な仕事が必要となります。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) expand(pdf_noncentral_student_t(3,5,0.1));
       .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
関数: cdf_noncentral_student_t (x,n,ncp)

n>0自由度で非中心度パラメータ ncpを持つ 非中心Student確率変数 nc_t(n,ncp)の分布函数のxでの値を返します。 この函数は閉形式を持たず、 もしグローバル変数numertrueに等しいか 引数の少なくとも1つが浮動小数点数なら、数値的に計算されます。 そうでなければ、名目上の式を返します。

(%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
関数: quantile_noncentral_student_t (q,n,ncp)

n>0自由度で非中心度パラメータ ncpを持つ 非中心Student確率変数 nc_t(n,ncp)q-分位数を返します。 言い換えると、これは cdf_noncentral_student_tの逆函数です。 引数 q[0,1]の要素でなければいけません。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: mean_noncentral_student_t (n,ncp)

n>0自由度で非中心度パラメータ ncpを持つ 非中心Student確率変数 nc_t(n,ncp)の平均を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

(%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
関数: var_noncentral_student_t (n,ncp)

n>2自由度で非中心度パラメータ ncpを持つ 非中心Student確率変数 nc_t(n,ncp)の分散を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: std_noncentral_student_t (n,ncp)

n>2自由度で非中心度パラメータ ncpを持つ 非中心Student確率変数 nc_t(n,ncp)の標準偏差を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: skewness_noncentral_student_t (n,ncp)

n>3自由度で非中心度パラメータ ncpを持つ 非中心Student確率変数 nc_t(n,ncp)の歪度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: kurtosis_noncentral_student_t (n,ncp)

n>3自由度で非中心度パラメータ ncpを持つ 非中心Student確率変数 nc_t(n,ncp)の尖度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: random_noncentral_student_t (n,ncp)
関数: random_noncentral_student_t (n,ncp,m)

n>0自由度で非中心度パラメータ ncpを持つ 非中心Student確率変量 nc_t(n,ncp)を返します。 三番目の引数 mとともにrandom_noncentral_student_tをコールすると、 サイズ mのランダムな標本がシミュレートされます。

もし Xが正規確率変数 N(ncp,1)で、 S^2n自由度のカイ二乗確率変数 Chi^2(n)なら、

                           X
                 U = -------------
                     /   2  \ 1/2
                     |  S   |
                     | ---  |
                     \  n   /

n自由度で非中心度パラメータ ncpを持つ 非中心Student確率変数 nc_t(n,ncp)であるという事実に基づいています。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: pdf_chi2 (x,n)

n>0でカイ二乗確率変数 Chi^2(n)の密度函数の xでの値を返します。

Chi^2(n)確率変数は Gamma(n/2,2)と同値です。 だから Maximaは結果を得るのに充分な情報を持っていない時 ガンマ密度に基づいた名詞形を返します。

(%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
関数: cdf_chi2 (x,n)

n>0で、カイ二乗確率変数 Chi^2(n)の分布函数の xでの値を返します。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) cdf_chi2(3,4);
                                               3
(%o2)      1 - gamma_incomplete_regularized(2, -)
                                               2
(%i3) float(%);
(%o3)               .4421745996289256
関数: quantile_chi2 (q,n)

n>0で、カイ二乗確率変数 Chi^2(n)q-分位数を返します; 言い換えると、これは cdf_chi2の逆函数です。 引数 q[0,1]の要素でなければいけません。

この函数は閉形式を持たず、 もしグローバル変数numertrueに等しいか 引数の少なくとも1つが浮動小数点数なら、数値的に計算されます。 そうでなければ、 Chi^2(n)確率変数は Gamma(n/2,2)と同値なので、 ガンマ分位函数に基づいた名目上の式を返します。

(%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
関数: mean_chi2 (n)

n>0で、カイ二乗確率変数 Chi^2(n)の平均を返します。

Chi^2(n)確率変数は Gamma(n/2,2)に同値なので、 Maximaが結果を得るのに充分な情報を持たない時には、 ガンマ平均に基づいた名詞形を返します。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) mean_chi2(n);
                                   n
(%o2)                   mean_gamma(-, 2)
                                   2
(%i3) assume(n>0)$ mean_chi2(n);
(%o4)                           n
関数: var_chi2 (n)

n>0で、カイ二乗確率変数 Chi^2(n)の分散を返します。

Chi^2(n)確率変数は Gamma(n/2,2)に同値なので、 Maximaが結果を得るのに充分な情報を持たない時には、 ガンマ分散に基づいた名詞形を返します。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) var_chi2(n);
                                   n
(%o2)                    var_gamma(-, 2)
                                   2
(%i3) assume(n>0)$ var_chi2(n);
(%o4)                          2 n
関数: std_chi2 (n)

n>0で、カイ二乗確率変数 Chi^2(n)の標準偏差を返します。

Chi^2(n)確率変数は Gamma(n/2,2)に同値なので、 Maximaが結果を得るのに充分な情報を持たない時には、 ガンマ標準偏差に基づいた名詞形を返します。

(%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)
関数: skewness_chi2 (n)

n>0で、カイ二乗確率変数 Chi^2(n)の歪度係数を返します。

Chi^2(n)確率変数は Gamma(n/2,2)に同値なので、 Maximaが結果を得るのに充分な情報を持たない時には、 ガンマ歪度係数に基づいた名詞形を返します。

(%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)
関数: kurtosis_chi2 (n)

n>0で、カイ二乗確率変数 Chi^2(n)の尖度係数を返します。

Chi^2(n)確率変数は Gamma(n/2,2)に同値なので、 Maximaが結果を得るのに充分な情報を持たない時には、 ガンマ尖度係数に基づいた名詞形を返します。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) kurtosis_chi2(n);
                                     n
(%o2)                 kurtosis_gamma(-, 2)
                                     2
(%i3) assume(n>0)$ kurtosis_chi2(n);
                               12
(%o4)                          --
                               n
関数: random_chi2 (n)
関数: random_chi2 (n,m)

n>0で、カイ二乗確率変量 Chi^2(n)を返します。 二番目の引数 mとともにrandom_chi2をコールすると、 サイズ mのランダムな標本がシミュレートされます。

シミュレーションはAhrens-Chengアルゴリズムに基づきます。 詳細はrandom_gammaを参照してください。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: pdf_noncentral_chi2 (x,n,ncp)

n>0と非中心度パラメータ ncp>=0を持つ 非中心カイ二乗確率変数 nc_Chi^2(n,ncp)の 密度函数の xでの値を返します。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: cdf_noncentral_chi2 (x,n,ncp)

n>0と非中心度パラメータ ncp>=0を持つ 非中心カイ二乗確率変数 nc_Chi^2(n,ncp)の 分布函数の xでの値を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: quantile_noncentral_chi2 (q,n,ncp)

n>0と非中心度パラメータ ncp>=0を持つ 非中心カイ二乗確率変数 nc_Chi^2(n,ncp)q-分位数を返します; 言い換えると、これは cdf_noncentral_chi2の逆函数です。 引数 q[0,1]の要素でなければいけません。

この関数は閉形式を持たず、 もしグローバル変数 numertrueに等しいなら、 数値的に計算され、 そうでなければ、名目上の式を返します。

関数: mean_noncentral_chi2 (n,ncp)

n>0と非中心度パラメータ ncp>=0を持つ 非中心カイ二乗確率変数 nc_Chi^2(n,ncp)の 平均を返します。

関数: var_noncentral_chi2 (n,ncp)

n>0と非中心度パラメータ ncp>=0を持つ 非中心カイ二乗確率変数 nc_Chi^2(n,ncp)の 分散を返します。

関数: std_noncentral_chi2 (n,ncp)

n>0と非中心度パラメータ ncp>=0を持つ 非中心カイ二乗確率変数 nc_Chi^2(n,ncp)の 標準偏差を返します。

関数: skewness_noncentral_chi2 (n,ncp)

n>0と非中心度パラメータ ncp>=0を持つ 非中心カイ二乗確率変数 nc_Chi^2(n,ncp)の 歪度係数を返します。

関数: kurtosis_noncentral_chi2 (n,ncp)

n>0と非中心度パラメータ ncp>=0を持つ 非中心カイ二乗確率変数 nc_Chi^2(n,ncp)の 尖度係数を返します。

関数: random_noncentral_chi2 (n,ncp)
関数: random_noncentral_chi2 (n,ncp,m)

n>0と非中心度パラメータ ncp>=0を持つ 非中心カイ二乗確率変量 nc_Chi^2(n,ncp)を返します。 三番目の引数 mとともにrandom_noncentral_chi2をコールすると、 サイズ mのランダムな標本がシミュレートされます。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: pdf_f (x,m,n)

m,n>0で、F確率変数 F(m,n)の密度関数の xの値を返します。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: cdf_f (x,m,n)

m,n>0で、F確率変数 F(m,n)の 分布関数の xの値を返します。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) cdf_f(2,3,9/4);
                                         9  3  3
(%o2)    1 - beta_incomplete_regularized(-, -, --)
                                         8  2  11
(%i3) float(%);
(%o3)                 0.66756728179008
関数: quantile_f (q,m,n)

m,n>0で、F確率変数 F(m,n)q-分位数を返します; 言い換えると、これは cdf_fの逆函数です。 引数 q[0,1]の要素でなければいけません。

この関数は閉形式を持たず、 もしグローバル変数 numertrueに等しいなら、 数値的に計算され、 そうでなければ、名目上の式を返します。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) quantile_f(2/5,sqrt(3),5);
                               2
(%o2)               quantile_f(-, sqrt(3), 5)
                               5
(%i3) %,numer;
(%o3)                   0.518947838573693
関数: mean_f (m,n)

m,n>2で、F確率変数 F(m,n)の 平均を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: var_f (m,n)

m,n>4で、F確率変数 F(m,n)の 分散を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: std_f (m,n)

m,n>4で、F確率変数 F(m,n)の 標準偏差を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: skewness_f (m,n)

m,n>6で、F確率変数 F(m,n)の 歪度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: kurtosis_f (m,n)

m,n>8で、F確率変数 F(m,n)の 尖度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: random_f (m,n)
関数: random_f (m,n,k)

m,n>8で、F確率変量 F(m,n)を返します。 三番目の引数 kとともにrandom_fをコールすると、 サイズ kのランダムな標本がシミュレートされます。

シミュレーションアルゴリズムは、 もし XChi^2(m)確率変数で YChi^2(n)確率変数なら

                        n X
                    F = ---
                        m Y

mn自由度を持つ F確率変数 F(m,n)である という事実に基づいています。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: pdf_exp (x,m)

m>0で、 Exponential(m)(指数)確率変数の 密度函数の xでの値を返します。

Exponential(m)(指数)確率変数は Weibull(1,1/m)と同値です。 なので、 Maximaが結果を得るのに十分な情報を持たない時は、 Weibull密度に基づいた名詞形を返します。

(%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
関数: cdf_exp (x,m)

m>0で、 Exponential(m)(指数)確率変数の 分布函数の xでの値を返します。

Exponential(m)(指数)確率変数は Weibull(1,1/m)と同値です。 なので、 Maximaが結果を得るのに十分な情報を持たない時は、 Weibull分布に基づいた名詞形を返します。

(%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
関数: quantile_exp (q,m)

m>0で、 Exponential(m)(指数)確率変数の q-分位数を返します; 言い換えると、これはcdf_expの逆函数です。 引数 q[0,1]の要素でなければいけません。

Exponential(m)(指数)確率変数は Weibull(1,1/m)と同値です。 なので、 Maximaが結果を得るのに十分な情報を持たない時は、 Weibull分位数に基づいた名詞形を返します。

(%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
関数: mean_exp (m)

m>0で、 Exponential(m)(指数)確率変数の 平均を返します。

Exponential(m)(指数)確率変数は Weibull(1,1/m)と同値です。 なので、 Maximaが結果を得るのに十分な情報を持たない時は、 Weibull平均に基づいた名詞形を返します。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) mean_exp(m);
                                       1
(%o2)                  mean_weibull(1, -)
                                       m
(%i3) assume(m>0)$  mean_exp(m);
                                1
(%o4)                           -
                                m
関数: var_exp (m)

m>0で、 Exponential(m)(指数)確率変数の 分散を返します。

Exponential(m)(指数)確率変数は Weibull(1,1/m)と同値です。 なので、 Maximaが結果を得るのに十分な情報を持たない時は、 Weibull分散に基づいた名詞形を返します。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) var_exp(m);
                                       1
(%o2)                   var_weibull(1, -)
                                       m
(%i3) assume(m>0)$  var_exp(m);
                               1
(%o4)                          --
                                2
                               m
関数: std_exp (m)

m>0で、 Exponential(m)(指数)確率変数の 標準偏差を返します。

Exponential(m)(指数)確率変数は Weibull(1,1/m)と同値です。 なので、 Maximaが結果を得るのに十分な情報を持たない時は、 Weibull標準偏差に基づいた名詞形を返します。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) std_exp(m);
                                       1
(%o2)                   std_weibull(1, -)
                                       m
(%i3) assume(m>0)$  std_exp(m);
                                1
(%o4)                           -
                                m
関数: skewness_exp (m)

m>0で、 Exponential(m)(指数)確率変数の 歪度係数を返します。

Exponential(m)(指数)確率変数は Weibull(1,1/m)と同値です。 なので、 Maximaが結果を得るのに十分な情報を持たない時は、 Weibull歪度係数に基づいた名詞形を返します。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) skewness_exp(m);
                                         1
(%o2)                skewness_weibull(1, -)
                                         m
(%i3) assume(m>0)$  skewness_exp(m);
(%o4)                           2
関数: kurtosis_exp (m)

m>0で、 Exponential(m)(指数)確率変数の 尖度係数を返します。

Exponential(m)(指数)確率変数は Weibull(1,1/m)と同値です。 なので、 Maximaが結果を得るのに十分な情報を持たない時は、 Weibull尖度係数に基づいた名詞形を返します。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) kurtosis_exp(m);
                                         1
(%o2)                kurtosis_weibull(1, -)
                                         m
(%i3) assume(m>0)$  kurtosis_exp(m);
(%o4)                           6
関数: random_exp (m)
関数: random_exp (m,k)

m>0で、 Exponential(m)(指数)確率変量を返します。 二番目の引数 kとともにrandom_expをコールすると、 サイズ kのランダムな標本がシミュレートされます。

シミュレーションアルゴリズムは一般逆函数法です。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: pdf_lognormal (x,m,s)

s>0で、Lognormal(m,s)(対数正規)確率変数の 密度函数の xでの値を返します。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: cdf_lognormal (x,m,s)

s>0で、Lognormal(m,s)(対数正規)確率変数の 分布函数の xでの値を返します。 この関数はMaximaの組み込み誤差関数 erfを使って定義されます。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) assume(x>0, s>0)$  cdf_lognormal(x,m,s);
                           log(x) - m
                       erf(----------)
                           sqrt(2) s     1
(%o3)                  --------------- + -
                              2          2

erfも参照してください。

関数: quantile_lognormal (q,m,s)

s>0で、Lognormal(m,s)(対数正規)確率変数の q-分位数を返します; 言い換えると、これは cdf_lognormalの逆函数です。 引数 q[0,1]の要素でなければいけません。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) quantile_lognormal(95/100,0,1);
                  sqrt(2) inverse_erf(9/10)
(%o2)           %e
(%i3) float(%);
(%o3)               5.180251602233015
関数: mean_lognormal (m,s)

s>0で、Lognormal(m,s)(対数正規)確率変数の 平均を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: var_lognormal (m,s)

s>0で、Lognormal(m,s)(対数正規)確率変数の 分散を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: std_lognormal (m,s)

s>0で、Lognormal(m,s)(対数正規)確率変数の 標準偏差を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: skewness_lognormal (m,s)

s>0で、Lognormal(m,s)(対数正規)確率変数の 歪度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: kurtosis_lognormal (m,s)

s>0で、Lognormal(m,s)(対数正規)確率変数の 尖度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: random_lognormal (m,s)
関数: random_lognormal (m,s,n)

s>0で、Lognormal(m,s)(対数正規)確率変量を返します。 三番目の引数 nとともにrandom_lognormalをコールすると、 サイズ nのランダムな標本がシミュレートされます。

対数世紀変量は確率正規変量の平均によってシミュレートされます。 詳細は random_normalを見てください。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: pdf_gamma (x,a,b)

a,b>0で、 Gamma(a,b)確率変数の 密度函数の xでの値を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: cdf_gamma (x,a,b)

a,b>0で、 Gamma(a,b)確率変数の 分布函数の xでの値を返します。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) cdf_gamma(3,5,21);
                                              1
(%o2)     1 - gamma_incomplete_regularized(5, -)
                                              7
(%i3) float(%);
(%o3)              4.402663157376807E-7
関数: quantile_gamma (q,a,b)

a,b>0で、 Gamma(a,b)確率変数の p-分位数を返します; 言い換えれば、これは cdf_gammaの逆函数です。 引数 q[0,1]の要素でなければいけません。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: mean_gamma (a,b)

a,b>0で、 Gamma(a,b)確率変数の 平均を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: var_gamma (a,b)

a,b>0で、 Gamma(a,b)確率変数の 分散を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: std_gamma (a,b)

a,b>0で、 Gamma(a,b)確率変数の 標準偏差を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: skewness_gamma (a,b)

a,b>0で、 Gamma(a,b)確率変数の 歪度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: kurtosis_gamma (a,b)

a,b>0で、 Gamma(a,b)確率変数の 尖度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: random_gamma (a,b)
関数: random_gamma (a,b,n)

a,b>0で、 Gamma(a,b)確率変量を返します。 三番目の引数 nとともにrandom_gammaをコールすると、 サイズ nのランダムな標本がシミュレートされます。

実装アルゴリズムはパラメータ aの値に依存して、2つの手続きの組み合わせです:

a>=1に対して, Cheng, R.C.H. and Feast, G.M. (1979). Some simple gamma variate generators. Appl. Stat., 28, 3, 290-295.

0<a<1に対して, Ahrens, J.H. and Dieter, U. (1974). Computer methods for sampling from gamma, beta, poisson and binomial cdf_tributions. Computing, 12, 223-246.

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: pdf_beta (x,a,b)

a,b>0で、 Beta(a,b)確率変数の 密度函数の xでの値を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: cdf_beta (x,a,b)

a,b>0で、 Beta(a,b)確率変数の 分布函数の xでの値を返します。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) cdf_beta(1/3,15,2);
                             11
(%o2)                     --------
                          14348907
(%i3) float(%);
(%o3)              7.666089131388195E-7
関数: quantile_beta (q,a,b)

a,b>0で、 Beta(a,b)確率変数の q-分位数を返します; 言い換えると、これはcdf_betaの逆函数です。 引数 q [0,1]の要素でなければいけません。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: mean_beta (a,b)

a,b>0で、 Beta(a,b)確率変数の 平均を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: var_beta (a,b)

a,b>0で、 Beta(a,b)確率変数の 分散を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: std_beta (a,b)

a,b>0で、 Beta(a,b)確率変数の 標準偏差を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: skewness_beta (a,b)

a,b>0で、 Beta(a,b)確率変数の 歪度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: kurtosis_beta (a,b)

a,b>0で、 Beta(a,b)確率変数の 尖度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: random_beta (a,b)
関数: random_beta (a,b,n)

a,b>0で、 Beta(a,b)確率変量を返します。 三番目の引数 nとともにrandom_gammaをコールすると、 サイズ nのランダムな標本がシミュレートされます。

実装アルゴリズムは Cheng, R.C.H. (1978). Generating Beta Variates with Nonintegral Shape Parameters. Communications of the ACM, 21:317-322 に定義されています。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: pdf_continuous_uniform (x,a,b)

a<bで、 Continuous Uniform(a,b)確率変数の密度函数の xでの値を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: cdf_continuous_uniform (x,a,b)

a<bで、 Continuous Uniform(a,b)確率変数の分布函数の xでの値を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: quantile_continuous_uniform (q,a,b)

a<bで、 Continuous Uniform(a,b)確率変数の分布函数の q-分位数を返します。 言い換えると、これは cdf_continuous_uniformの逆函数です。 引数 q[0,1]の要素でなければいけません。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: mean_continuous_uniform (a,b)

a<bで、 Continuous Uniform(a,b)確率変数の分布函数の 平均を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: var_continuous_uniform (a,b)

a<bで、 Continuous Uniform(a,b)確率変数の分布函数の 分散を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: std_continuous_uniform (a,b)

a<bで、 Continuous Uniform(a,b)確率変数の分布函数の 標準偏差を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: skewness_continuous_uniform (a,b)

a<bで、 Continuous Uniform(a,b)確率変数の分布函数の 歪度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: kurtosis_continuous_uniform (a,b)

a<bで、 Continuous Uniform(a,b)確率変数の分布函数の 尖度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: random_continuous_uniform (a,b)
関数: random_continuous_uniform (a,b,n)

a<bで、 Continuous Uniform(a,b)確率変量を返します。 三番目の引数 nとともにrandom_gammaをコールすると、 サイズ nのランダムな標本がシミュレートされます。

これは random組み込みMaxima関数の直接の応用です。

randomも参照してください。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: pdf_logistic (x,a,b)

b>0で、 Logistic(a,b)確率変数の 密度函数の xでの値を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: cdf_logistic (x,a,b)

b>0で、 Logistic(a,b)確率変数の 分布函数の xでの値を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: quantile_logistic (q,a,b)

b>0で、 Logistic(a,b)確率変数の q-分位数を返します。 言い換えると、これは cdf_logisticの逆函数です。 引数 q[0,1]の要素でなければいけません。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: mean_logistic (a,b)

b>0で、 Logistic(a,b)確率変数の平均を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: var_logistic (a,b)

b>0で、 Logistic(a,b)確率変数の分散を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: std_logistic (a,b)

b>0で、 Logistic(a,b)確率変数の標準偏差を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: skewness_logistic (a,b)

b>0で、 Logistic(a,b)確率変数の歪度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: kurtosis_logistic (a,b)

b>0で、 Logistic(a,b)確率変数の尖度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: random_logistic (a,b)
関数: random_logistic (a,b,n)

b>0で、 Logistic(a,b)確率変量を返します。 三番目の引数 nとともにrandom_logisticをコールすると、 サイズ nのランダムな標本がシミュレートされます。

実装アルゴリズムは一般逆函数法に基づいています。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: pdf_pareto (x,a,b)

a,b>0で、 Pareto(a,b)確率変数の 密度函数の xの値を返します。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: cdf_pareto (x,a,b)

a,b>0で、 Pareto(a,b)確率変数の 分布函数の xの値を返します。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: quantile_pareto (q,a,b)

a,b>0で、 Pareto(a,b)確率変数の q-分位数を返します; 言い換えると、これは cdf_paretoの逆函数です。 引数 q[0,1]の要素でなければいけません。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: mean_pareto (a,b)

a,b>0で、 Pareto(a,b)確率変数の 平均を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: var_pareto (a,b)

a>2,b>0で、 Pareto(a,b)確率変数の 分散を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: std_pareto (a,b)

a>2,b>0で、 Pareto(a,b)確率変数の 標準偏差を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: skewness_pareto (a,b)

a>2,b>0で、 Pareto(a,b)確率変数の 歪度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: kurtosis_pareto (a,b)

a>2,b>0で、 Pareto(a,b)確率変数の 尖度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: random_pareto (a,b)
関数: random_pareto (a,b,n)

a>2,b>0で、 Pareto(a,b)確率変量を返します。 三番目の引数 nとともにrandom_paretoをコールすると、 サイズ nのランダムな標本がシミュレートされます。

実装アルゴリズムは一般逆函数法に基づいています。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: pdf_weibull (x,a,b)

a,b>0で、 Weibull(a,b)確率変数の 密度函数の xの値を返します。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: cdf_weibull (x,a,b)

a,b>0で、 Weibull(a,b)確率変数の 分布函数の xの値を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: quantile_weibull (q,a,b)

a,b>0で、 Weibull(a,b)確率変数の q-分位数を返します; 言い換えれば、これは cdf_weibullの逆函数です。 引数 q[0,1]の要素でなければいけません。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: mean_weibull (a,b)

a,b>0で、 Weibull(a,b)確率変数の 平均を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: var_weibull (a,b)

a,b>0で、 Weibull(a,b)確率変数の 分散を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: std_weibull (a,b)

a,b>0で、 Weibull(a,b)確率変数の 標準偏差を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: skewness_weibull (a,b)

a,b>0で、 Weibull(a,b)確率変数の 歪度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: kurtosis_weibull (a,b)

a,b>0で、 Weibull(a,b)確率変数の 尖度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: random_weibull (a,b)
関数: random_weibull (a,b,n)

a,b>0で、 Weibull(a,b)確率変量を返します。

実装アルゴリズムは一般逆函数法に基づいています。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: pdf_rayleigh (x,b)

b>0で、 Rayleigh(b)確率変数の 密度函数の xでの値を返します。

Rayleigh(b)確率変数は Weibull(2,1/b)と同値です。 なので、 Maximaが結果を得るのに十分な情報を持たない時は、 Weibull密度に基づいた名詞形を返します。

(%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
関数: cdf_rayleigh (x,b)

b>0で、 Rayleigh(b)確率変数の 分布函数の xでの値を返します。

Rayleigh(b)確率変数は Weibull(2,1/b)と同値です。 なので、 Maximaが結果を得るのに十分な情報を持たない時は、 Weibull分布に基づいた名詞形を返します。

(%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
関数: quantile_rayleigh (q,b)

Returns the q-quantile of a Rayleigh(b) random variable, with b>0; in other words, this is the inverse of cdf_rayleigh. Argument q must be an element of [0,1].

Rayleigh(b)確率変数は Weibull(2,1/b)と同値です。 なので、 Maximaが結果を得るのに十分な情報を持たない時は、 Weibull分位数に基づいた名詞形を返します。

(%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
関数: mean_rayleigh (b)

Returns the mean of a Rayleigh(b) random variable, with b>0.

Rayleigh(b)確率変数は Weibull(2,1/b)と同値です。 なので、 Maximaが結果を得るのに十分な情報を持たない時は、 Weibull平均に基づいた名詞形を返します。

(%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
関数: var_rayleigh (b)

b>0で、 Rayleigh(b)確率変数の分散を返します。

Rayleigh(b)確率変数は Weibull(2,1/b)と同値です。 なので、 Maximaが結果を得るのに十分な情報を持たない時は、 Weibull分散に基づいた名詞形を返します。

(%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
関数: std_rayleigh (b)

b>0で、 Rayleigh(b)確率変数の標準偏差を返します。

Rayleigh(b)確率変数は Weibull(2,1/b)と同値です。 なので、 Maximaが結果を得るのに十分な情報を持たない時は、 Weibull標準偏差に基づいた名詞形を返します。

(%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
関数: skewness_rayleigh (b)

b>0で、 Rayleigh(b)確率変数の歪度係数を返します。

Rayleigh(b)確率変数は Weibull(2,1/b)と同値です。 なので、 Maximaが結果を得るのに十分な情報を持たない時は、 Weibull歪度係数に基づいた名詞形を返します。

(%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
関数: kurtosis_rayleigh (b)

b>0で、 Rayleigh(b)確率変数の尖度係数を返します。

Rayleigh(b)確率変数は Weibull(2,1/b)と同値です。 なので、 Maximaが結果を得るのに十分な情報を持たない時は、 Weibull尖度係数に基づいた名詞形を返します。

(%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
関数: random_rayleigh (b)
関数: random_rayleigh (b,n)

b>0で、 Rayleigh(b)確率変量を返します。 二番目の引数 nとともにrandom_paretoをコールすると、 サイズ nのランダムな標本がシミュレートされます。

実装アルゴリズムは一般逆函数法に基づいています。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: pdf_laplace (x,a,b)

b>0で、 Laplace(a,b)確率変数の密度函数の xでの値を返します。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: cdf_laplace (x,a,b)

b>0で、 Laplace(a,b)確率変数の分布函数の xでの値を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: quantile_laplace (q,a,b)

b>0で、 Laplace(a,b)確率変数のq-分位数を返します; 言い換えれば、これは cdf_laplaceの逆函数です。 引数 q[0,1]の要素でなければいけません。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: mean_laplace (a,b)

b>0で、 Laplace(a,b)確率変数の平均を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: var_laplace (a,b)

b>0で、 Laplace(a,b)確率変数の分散を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: std_laplace (a,b)

b>0で、 Laplace(a,b)確率変数の標準偏差を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: skewness_laplace (a,b)

b>0で、 Laplace(a,b)確率変数の歪度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: kurtosis_laplace (a,b)

b>0で、 Laplace(a,b)確率変数の尖度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: random_laplace (a,b)
関数: random_laplace (a,b,n)

b>0で、 Laplace(a,b)確率変量を返します。 三番目の引数 nとともにrandom_laplaceをコールすると、 サイズ nのランダムな標本がシミュレートされます。

実装アルゴリズムは一般逆函数法に基づいています。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: pdf_cauchy (x,a,b)

b>0で、 Cauchy(a,b)確率変数の密度函数のxでの値を返します。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: cdf_cauchy (x,a,b)

b>0で、 Cauchy(a,b)確率変数の分布函数のxでの値を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: quantile_cauchy (q,a,b)

b>0で、 Cauchy(a,b)確率変数のq-分位数を返します; 言い換えると、これは cdf_cauchyの逆函数です。 引数 q[0,1]の要素でなければいけません。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: random_cauchy (a,b)
関数: random_cauchy (a,b,n)

b>0で、 Cauchy(a,b)確率変量を返します。 三番目の引数 nとともにrandom_cauchyをコールすると、 サイズ nのランダムな標本がシミュレートされます。

実装アルゴリズムは一般逆函数法に基づいています。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: pdf_gumbel (x,a,b)

b>0で、 Gumbel(a,b)確率変数の密度函数のxでの値を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: cdf_gumbel (x,a,b)

b>0で、 Gumbel(a,b)確率変数の分布函数のxでの値を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: quantile_gumbel (q,a,b)

b>0で、 Gumbel(a,b)確率変数のq-分位数を返します; 言い換えれば、これは cdf_gumbelの逆函数です。 引数 q[0,1]の要素でなければいけません。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: mean_gumbel (a,b)

b>0で、 Gumbel(a,b)確率変数の平均を返します。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) assume(b>0)$  mean_gumbel(a,b);
(%o3)                     %gamma b + a

ここでシンボル %gammaは Euler-Mascheroni定数を表します。 %gammaも参照してください。

関数: var_gumbel (a,b)

b>0で、 Gumbel(a,b)確率変数の分散を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: std_gumbel (a,b)

b>0で、 Gumbel(a,b)確率変数の標準偏差を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: skewness_gumbel (a,b)

b>0で、 Gumbel(a,b)確率変数の歪度係数を返します。

(%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

ここで、zetaはRiemannのゼータ函数を表します。

関数: kurtosis_gumbel (a,b)

b>0で、 Gumbel(a,b)確率変数の尖度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: random_gumbel (a,b)
関数: random_gumbel (a,b,n)

b>0で、 Gumbel(a,b)確率変量を返します。 三番目の引数 nとともにrandom_gumbelをコールすると、 サイズ nのランダムな標本がシミュレートされます。

実装アルゴリズムは一般逆函数法に基づいています。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。


47.3 Functions and Variables for discrete distributions

関数: pdf_general_finite_discrete (x,v)

Pr(X=i) = v_iのような ベクトル確率 vを持つ 一般有限離散確率変数の 確率函数の xでの値を返します。 ベクトル vは非負式のリストであり得ます。 その成分は確率のベクトルを得るために規格化されます。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) pdf_general_finite_discrete(2, [1/7, 4/7, 2/7]);
                                4
(%o2)                           -
                                7
(%i3) pdf_general_finite_discrete(2, [1, 4, 2]);
                                4
(%o3)                           -
                                7
関数: cdf_general_finite_discrete (x,v)

ベクトル確率 vを持つ 一般有限離散確率変数の 分布函数の xでの値を返します。

さらなる詳細は pdf_general_finite_discreteを参照してください。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) cdf_general_finite_discrete(2, [1/7, 4/7, 2/7]);
                                5
(%o2)                           -
                                7
(%i3) cdf_general_finite_discrete(2, [1, 4, 2]);
                                5
(%o3)                           -
                                7
(%i4) cdf_general_finite_discrete(2+1/2, [1, 4, 2]);
                                5
(%o4)                           -
                                7
関数: quantile_general_finite_discrete (q,v)

ベクトル確率 vを持つ 一般有限離散確率変数の q-分位数を返します。

さらなる詳細は pdf_general_finite_discreteを参照してください。

関数: mean_general_finite_discrete (v)

ベクトル確率 vを持つ 一般有限離散確率変数の 平均を返します。

さらなる詳細は pdf_general_finite_discreteを参照してください。

関数: var_general_finite_discrete (v)

ベクトル確率 vを持つ 一般有限離散確率変数の 分散を返します。

さらなる詳細は pdf_general_finite_discreteを参照してください。

関数: std_general_finite_discrete (v)

ベクトル確率 vを持つ 一般有限離散確率変数の 標準偏差を返します。

さらなる詳細は pdf_general_finite_discreteを参照してください。

関数: skewness_general_finite_discrete (v)

ベクトル確率 vを持つ 一般有限離散確率変数の 歪度係数を返します。

さらなる詳細は pdf_general_finite_discreteを参照してください。

関数: kurtosis_general_finite_discrete (v)

ベクトル確率 vを持つ 一般有限離散確率変数の 尖度係数を返します。

さらなる詳細は pdf_general_finite_discreteを参照してください。

関数: random_general_finite_discrete (v)
関数: random_general_finite_discrete (v,m)

ベクトル確率 vを持つ 一般有限離散確率変量を返します。 二番目の引数 mとともにrandom_general_finite_discreteをコールすると、 サイズ mのランダムな標本がシミュレートされます。

さらなる詳細は pdf_general_finite_discreteを参照してください。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) random_general_finite_discrete([1,3,1,5]);
(%o2)                          4
(%i3) random_general_finite_discrete([1,3,1,5], 10);
(%o3)           [4, 2, 2, 3, 2, 4, 4, 1, 2, 2]
関数: pdf_binomial (x,n,p)

0<p<1かつ nは正の整数で、 Binomial(n,p)確率変数の確率函数のxでの値を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。 4 (%o6) - 7

関数: cdf_binomial (x,n,p)

0<p<1かつ nは正の整数で、 Binomial(n,p)確率変数の分布函数のxでの値を返します。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) cdf_binomial(5,7,1/6);
                            7775
(%o2)                       ----
                            7776
(%i3) float(%);
(%o3)               .9998713991769548
関数: quantile_binomial (q,n,p)

0<p<1かつ nは正の整数で、 Binomial(n,p)確率変数のq-分位数を返します; 言い換えれば、これは cdf_binomialの逆函数です。 引数 q[0,1]の要素でなければいけません。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: mean_binomial (n,p)

0<p<1かつ nは正の整数で、 Binomial(n,p)確率変数の平均を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: var_binomial (n,p)

0<p<1かつ nは正の整数で、 Binomial(n,p)確率変数の分散を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: std_binomial (n,p)

0<p<1かつ nは正の整数で、 Binomial(n,p)確率変数の標準偏差を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: skewness_binomial (n,p)

0<p<1かつ nは正の整数で、 Binomial(n,p)確率変数の歪度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: kurtosis_binomial (n,p)

0<p<1かつ nは正の整数で、 Binomial(n,p)確率変数の尖度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: random_binomial (n,p)
関数: random_binomial (n,p,m)

0<p<1かつ nは正の整数で、 Binomial(n,p)確率変量を返します。 三番目の引数 mとともにrandom_binomialをコールすると、 サイズ mのランダムな標本がシミュレートされます。

実装アルゴリズムは Kachitvichyanukul, V. and Schmeiser, B.W. (1988) Binomial Random Variate Generation. Communications of the ACM, 31, Feb., 216.に 記載されているものに基づいています。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: pdf_poisson (x,m)

m>0で、 Poisson(m)確率変数の確率函数の xでの値を返します。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: cdf_poisson (x,m)

m>0で、 Poisson(m)確率変数の分布函数の xでの値を返します。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) cdf_poisson(3,5);
(%o2)       gamma_incomplete_regularized(4, 5)
(%i3) float(%);
(%o3)               .2650259152973623
関数: quantile_poisson (q,m)

m>0で、 Poisson(m)確率変数の q-分位数を返します; 言い換えると、これは cdf_poissonの逆函数です。 引数 q[0,1]の要素でなればいけません。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: mean_poisson (m)

m>0で、 Poisson(m)確率変数の平均を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: var_poisson (m)

m>0で、 Poisson(m)確率変数の分散を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: std_poisson (m)

m>0で、 Poisson(m)確率変数の標準偏差を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: skewness_poisson (m)

m>0で、 Poisson(m)確率変数の歪度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: kurtosis_poisson (m)

m>0で、 Poisson(m)確率変数の尖度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: random_poisson (m)
関数: random_poisson (m,n)

m>0で、 Poisson(m)確率変量を返します。 二番目の引数 nとともにrandom_binomialをコールすると、 サイズ nのランダムな標本がシミュレートされます。

実装アルゴリズムは Ahrens, J.H. and Dieter, U. (1982) Computer Generation of Poisson Deviates From Modified Normal Distributions. ACM Trans. Math. Software, 8, 2, June,163-179.に記述されたものです。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: pdf_bernoulli (x,p)

0<p<1で、 Bernoulli(p)確率変数の確率函数の xでの値を返します。

Bernoulli(p)確率変数は Binomial(1,p)と同値です。 なので、 Maximaが結果を得るのに十分な情報を持たない時は、 二項確率函数に基づいた名詞形を返します。

(%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
関数: cdf_bernoulli (x,p)

0<p<1で、 Bernoulli(p)確率変数の分布函数の xでの値を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: quantile_bernoulli (q,p)

0<p<1で、 Bernoulli(p)確率変数のq-分位数を返します; 言い換えると、これは cdf_bernoulliの逆函数です。 引数 q[0,1]の要素でなければいけません。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: mean_bernoulli (p)

0<p<1で、 Bernoulli(p)確率変数の平均を返します。

Bernoulli(p)確率変数は Binomial(1,p)と同値です。 なので、 Maximaが結果を得るのに十分な情報を持たない時は、 二項平均に基づいた名詞形を返します。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) mean_bernoulli(p);
(%o2)                  mean_binomial(1, p)
(%i3) assume(0<p,p<1)$ mean_bernoulli(p);
(%o4)                           p
関数: var_bernoulli (p)

0<p<1で、 Bernoulli(p)確率変数の分散を返します。

Bernoulli(p)確率変数は Binomial(1,p)と同値です。 なので、 Maximaが結果を得るのに十分な情報を持たない時は、 二項分散に基づいた名詞形を返します。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) var_bernoulli(p);
(%o2)                  var_binomial(1, p)
(%i3) assume(0<p,p<1)$ var_bernoulli(p);
(%o4)                       (1 - p) p
関数: std_bernoulli (p)

0<p<1で、 Bernoulli(p)確率変数の標準偏差を返します。

Bernoulli(p)確率変数は Binomial(1,p)と同値です。 なので、 Maximaが結果を得るのに十分な情報を持たない時は、 二項標準偏差に基づいた名詞形を返します。

(%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)
関数: skewness_bernoulli (p)

0<p<1で、 Bernoulli(p)確率変数の歪度係数を返します。

Bernoulli(p)確率変数は Binomial(1,p)と同値です。 なので、 Maximaが結果を得るのに十分な情報を持たない時は、 二項歪度係数に基づいた名詞形を返します。

(%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)
関数: kurtosis_bernoulli (p)

0<p<1で、 Bernoulli(p)確率変数の尖度係数を返します。

Bernoulli(p)確率変数は Binomial(1,p)と同値です。 なので、 Maximaが結果を得るのに十分な情報を持たない時は、 二項尖度係数に基づいた名詞形を返します。

(%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
関数: random_bernoulli (p)
関数: random_bernoulli (p,n)

0<p<1で、 Bernoulli(p)確率変量を返します。 二番目の引数 nとともにrandom_bernoulliをコールすると、 サイズ nのランダムな標本がシミュレートされます。

これは random組み込みMaxima関数の直接の応用です。

randomも参照してください。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: pdf_geometric (x,p)

0<p<1で、 Geometric(p)(幾何)確率変数の確率函数の xでの値を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: cdf_geometric (x,p)

0<p<1で、 Geometric(p)(幾何)確率変数の分布函数の xでの値を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: quantile_geometric (q,p)

0<p<1で、 Geometric(p)(幾何)確率変数の q-分位数を返します; 言い換えると、これは cdf_geometricの逆函数です。 引数 q[0,1]の要素でなければいけません。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: mean_geometric (p)

0<p<1で、 Geometric(p)(幾何)確率変数の 平均を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: var_geometric (p)

0<p<1で、 Geometric(p)(幾何)確率変数の 分散を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: std_geometric (p)

0<p<1で、 Geometric(p)(幾何)確率変数の 標準偏差を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: skewness_geometric (p)

0<p<1で、 Geometric(p)(幾何)確率変数の 歪度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: kurtosis_geometric (p)

0<p<1で、 Geometric(p)(幾何)確率変数の 尖度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: random_geometric (p)
関数: random_geometric (p,n)

0<p<1で、 Geometric(p)(幾何)確率変量を返します。 二番目の引数 nとともにrandom_geometricをコールすると、 サイズ nのランダムな標本がシミュレートされます。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: pdf_discrete_uniform (x,n)

nが厳密に正の整数で、 Discrete Uniform(n)確率変数の確率函数の xでの値を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: cdf_discrete_uniform (x,n)

nが厳密に正の整数で、 Discrete Uniform(n)確率変数の分風函数の xでの値を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: quantile_discrete_uniform (q,n)

nが厳密に正の整数で、 Discrete Uniform(n)確率変数の q-分位数を返します; 言い換えると、これは cdf_discrete_uniformの逆函数です。 引数 q[0,1]の要素でなければいけません。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: mean_discrete_uniform (n)

Returns the mean of a Discrete Uniform(n) random variable, with n a strictly positive integer. この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。 To make use of this function, write first load("distrib").

関数: var_discrete_uniform (n)

nが厳密に正の整数で、 Discrete Uniform(n)確率変数の 分散を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: std_discrete_uniform (n)

nが厳密に正の整数で、 Discrete Uniform(n)確率変数の 標準偏差を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: skewness_discrete_uniform (n)

nが厳密に正の整数で、 Discrete Uniform(n)確率変数の 歪度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: kurtosis_discrete_uniform (n)

nが厳密に正の整数で、 Discrete Uniform(n)確率変数の 尖度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: random_discrete_uniform (n)
関数: random_discrete_uniform (n,m)

nが厳密に正の整数で、 Discrete Uniform(n)確率変量を返します。 二番目の引数 mとともにrandom_discrete_unformをコールすると、 サイズ mのランダムな標本がシミュレートされます。

これは random組み込みMaxima関数の直接の応用です。

randomも参照してください。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: pdf_hypergeometric (x,n1,n2,n)

n1, n2, nが非負整数でかつ n<=n1+n2で、 Hypergeometric(n1,n2,n)確率変数の 確率函数の xでの値を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: cdf_hypergeometric (x,n1,n2,n)

n1, n2, nが非負整数でかつ n<=n1+n2で、 Hypergeometric(n1,n2,n)確率変数の 分布函数の xでの値を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: quantile_hypergeometric (q,n1,n2,n)

n1, n2, nが非負整数でかつ n<=n1+n2で、 Hypergeometric(n1,n2,n)確率変数の q-分位数を返します。 言い換えると、これは cdf_hypergeometricの逆函数です。 引数 q[0,1]の要素でなければいけません。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: mean_hypergeometric (n1,n2,n)

n1, n2, nが非負整数でかつ n<=n1+n2で、 Hypergeometric(n1,n2,n)確率変数の 平均を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: var_hypergeometric (n1,n2,n)

n1, n2, nが非負整数でかつ n<=n1+n2で、 Hypergeometric(n1,n2,n)確率変数の 分散を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: std_hypergeometric (n1,n2,n)

n1, n2, nが非負整数でかつ n<=n1+n2で、 Hypergeometric(n1,n2,n)確率変数の 標準偏差を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: skewness_hypergeometric (n1,n2,n)

n1, n2, nが非負整数でかつ n<=n1+n2で、 Hypergeometric(n1,n2,n)確率変数の 標準偏差を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: kurtosis_hypergeometric (n1,n2,n)

n1, n2, nが非負整数でかつ n<=n1+n2で、 Hypergeometric(n1,n2,n)確率変数の 歪度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: random_hypergeometric (n1,n2,n)
関数: random_hypergeometric (n1,n2,n,m)

n1, n2, nが非負整数でかつ n<=n1+n2で、 Hypergeometric(n1,n2,n)確率変量を返します。 四番目の引数 mとともにrandom_hypergeometricをコールすると、 サイズ mのランダムな標本がシミュレートされます。

Kachitvichyanukul, V., Schmeiser, B.W. (1985) Computer generation of hypergeometric random variates. Journal of Statistical Computation and Simulation 22, 127-145.に記述されたアルゴリズム。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: pdf_negative_binomial (x,n,p)

0<p<1かつ nが正の整数で、 Negative Binomial(n,p)確率変数の確率函数の xでの値を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: cdf_negative_binomial (x,n,p)

0<p<1かつ nが正の整数で、 Negative Binomial(n,p)確率変数の分布函数の xでの値を返します。

(%i1) load ("distrib")$
(%i2) cdf_negative_binomial(3,4,1/8);
                            3271
(%o2)                      ------
                           524288
(%i3) float(%);
(%o3)              .006238937377929687
関数: quantile_negative_binomial (q,n,p)

0<p<1かつ nが正の整数で、 Negative Binomial(n,p)確率変数の q-分位数を返します; 言い換えると、これは cdf_negative_binomialの逆函数です。 引数 q[0,1]の要素でなければいけません。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: mean_negative_binomial (n,p)

Returns the mean of a Negative Binomial(n,p) random variable, with 0<p<1 and n a positive integer. この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。 To make use of this function, write first load("distrib").

関数: var_negative_binomial (n,p)

0<p<1かつ nが正の整数で、 Negative Binomial(n,p)確率変数の 分散を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: std_negative_binomial (n,p)

0<p<1かつ nが正の整数で、 Negative Binomial(n,p)確率変数の 標準偏差を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: skewness_negative_binomial (n,p)

0<p<1かつ nが正の整数で、 Negative Binomial(n,p)確率変数の 歪度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: kurtosis_negative_binomial (n,p)

0<p<1かつ nが正の整数で、 Negative Binomial(n,p)確率変数の 尖度係数を返します。 この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。

関数: random_negative_binomial (n,p)
関数: random_negative_binomial (n,p,m)

0<p<1かつ nが正の整数で、 Negative Binomial(n,p)確率変量を返します。 三番目の引数 mとともにrandom_negative_binomialをコールすると、 サイズ mのランダムな標本がシミュレートされます。

Devroye, L. (1986) Non-Uniform Random Variate Generation. Springer Verlag, p. 480.に記載されたアルゴリズム。

この関数を利用するには、初めに load("distrib")を書いてください。


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48 draw


48.1 Introduction to draw

drawはMaxima-Gnuplotインターフェイスです。

Maximaレベルで使われる3つの主な関数があります: draw2d, draw3d, draw

このパッケージのさらに磨きかけられた例のために以下のリンクに従ってください:

http://riotorto.users.sourceforge.net/gnuplot

このプログラムを走らせるにはGnuplot 4.2以上が必要です。


48.2 Functions and Variables for draw

48.2.1 Scenes

シーン構成子: gr2d (graphic option, ..., graphic object, ...)

関数gr2dは 2Dシーンを記述するオブジェクトを作ります。 引数はグラフィックオプショングラフィックオブジェクト、または、 グラフィックオプションとオブジェクト両方を含むリストです。 このシーンは順に解釈されます: グラフィックオプションはその右に置かれたそれらのグラフィックオブジェクトに影響します。 いくつかのグラフィックオプションはシーンのグローバルな外観に影響します。

以下は2次元のシーンで利用可能なグラフィックオブジェクトのリストです: bars, ellipse, explicit, image, implicit, label, parametric, points, polar, polygon, quadrilateral, rectangle, triangle, vector, geomap (パッケージworldmapで定義されるもの)。

drawdraw2dも参照してください。

このオブジェクトを利用するには、最初にload("draw")を書いてください。

シーン構成子: gr3d (graphic option, ..., graphic object, ...)

関数gr3dは3dシーンを記述するオブジェクトを作ります。 引数はグラフィックオプショングラフィックオブジェクト、または グラフィックオプションとオブジェクト両方を含むリストです。 このシーンは順に解釈されます: グラフィックオプションはその右に置かれたそれらのグラフィックオブジェクトに影響します。 いくつかのグラフィックオプションはシーンのグローバルな外観に影響します。

以下は3次元のシーンで利用可能なグラフィックオブジェクトのリストです: cylindrical, elevation_grid, explicit, implicit, label, mesh, parametric,
parametric_surface, points, quadrilateral, spherical, triangle, tube,
vector, geomap (パッケージworldmapで定義されるもの)。

drawdraw3dも参照してください。

このオブジェクトを利用するには、最初にload("draw")を書いてください。

48.2.2 Functions

関数: draw (gr2d, ..., gr3d, ..., options, ...)

一連のシーンをプロットします; 引数はgr2dgr3dのオブジェクトといくつかのオプションです。 デフォルトでは、シーンは1列の中に一緒に置かれます。

関数drawは以下のグローバルオプションを受け付けます: terminal, columns, dimensions, file_name, delay.

関数draw2ddraw3dは それぞれ、2次元と3次元に関して、1つのシーンだけが要求される時に使われる ショートカットです。

gr2dgr3dも参照してください。

この関数を利用するには、最初にload("draw")を書いてください。

例:

(%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)$

2つの描画文は同値です:

(%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)]

アニメーティドgifファイル:

(%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)]

gr2d, gr3d, draw2d, draw3dも参照してください。

関数: draw2d (option, graphic_object, ...)

この関数は draw(gr2d(options, ..., graphic_object, ...)). のショートカットです。

2dで唯一のシーンをプロットするのに使うことができます。

この関数を利用するには、最初にload("draw")を書いてください。

drawgr2dも参照してください。

関数: draw3d (option, graphic_object, ...)

この関数は draw(gr3d(options, ..., graphic_object, ...)) のショートカットです。

3dでユニークなシーンをプロットするのに使うことができます。

この関数を利用するには、最初にload("draw")を書いてください。

drawgr3dも参照してください。

関数: draw_file (graphic option, ..., graphic object, ...)

現在のプロットをファイルに保存します。 受け付けられるグラフィックオプションは以下です: terminal, dimensions, file_name, file_bgcolor.

例:

(%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]) $
関数: multiplot_mode (term)

この関数を使って、Maximaは 端末termで1ウィンドウマルチプロットモードで機能することができます; この関数が受け入れる引数は、screen, wxt, aquaterm, noneです。

マルチプロットモードがイネーブルの時、 drawへのそれぞれのコールは、 同じウィンドウに以前のものを消すことなく新しいプロットを送ります。 マルチモードをディセーブルにするには、 multiplot_mode(none)を書いてください。

マルチプロットモードがイネーブルの時、 グローバルオプションterminalはブロックされます。 別の端末に変更する前に、この機能中のモードをディセーブルしなければいけません。

この特長はWindowsプラットフォームでは機能しません。

例:

(%i1) 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)$
関数: set_draw_defaults (graphic option, ..., graphic object, ...)

ユーザーグラフィックオプションを設定します。 この関数は 共通のグラフィックスオプションで一連のグラフィックスをプロットするのに 役に立ちます。 引数なしにこの関数を呼ぶと、ユーザーデフォルトを取り除きます。

例:

(%i1) 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))$

この関数を利用するには、 最初にload("draw")を書いてください。

48.2.3 Graphic options

グラフィックオプション: adapt_depth

デフォルト値: 10

adapt_depthは適応プロットルーチンが使う分割の最大数です。

このオプションは2dexplicit関数に対してだけ有効です。

グラフィックオプション: axis_3d

デフォルト値: true

もしaxis_3dtrueなら、 x, y z軸が3dシーンで表示されます。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題なりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(axis_3d = false,
             explicit(sin(x^2+y^2),x,-2,2,y,-2,2) )$

2dでの軸に関しては、 axis_bottom, axis_left, axis_top, axis_rightも 参照してください。

グラフィックオプション: axis_bottom

デフォルト値: true

もしaxis_bottomtrueなら、 底の軸は2dシーンで表示されます。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題なりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(axis_bottom = false,
             explicit(x^3,x,-1,1))$

axis_left, axis_top, axis_right, axis_3dも参照してください。

グラフィックオプション: axis_left

デフォルト値: true

もしaxis_lefttrueなら、 左の軸が2dシーンで表示されます。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題なりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(axis_left = false,
             explicit(x^3,x,-1,1))$

axis_bottom, axis_top, axis_right, axis_3dも参照してください。

グラフィックオプション: axis_right

デフォルト値: true

もしaxis_righttrueなら、 2dシーンで右軸が表示されます。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題なりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(axis_right = false,
             explicit(x^3,x,-1,1))$

axis_bottom, axis_left, axis_top, axis_3dも 参照してください。

グラフィックオプション: axis_top

デフォルト値: true

もしaxis_toptrueなら、 上部の軸が2dシーンで表示されます。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題なりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(axis_top = false,
             explicit(x^3,x,-1,1))$

axis_bottom, axis_left, axis_right, axis_3dも参照してください。

グラフィックオプション: background_color

デフォルト値: white

端末gif, png, jpg, gifのための背景色を設定します。 デフォルト背景色は白です。

colorも参照してください。

グラフィックオプション: border

デフォルト値: true

もしbordertrueなら、 ポリゴンの境界はline_typeline_widthに従って塗られます。

このオプションは以下のグラフィックオブジェクトに影響します:

  • gr2d: polygon, rectangle, とellipse.

例:

(%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]]) )$
グラフィックオプション: cbrange

デフォルト値: auto

もしcbrangeautoなら enhanced3dfalseでない時 色付けられる値の範囲は自動的に計算されます。 カラー範囲外の値は、最も近い端の色を使います。

enhanced3dcolorboxfalseの時、 オプションcbrangeは効果を持ちません。

もしユーザーが 色付けられた値の特定の区間が欲しいなら、 cbrange=[-2, 3]のようにMaximaリストとして与えられなければいけません。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d (
        enhanced3d     = true,
        color          = green,
        cbrange = [-3,10],
        explicit(x^2+y^2, x,-2,2,y,-2,2)) $

enhanced3d, colorbox, cbticsも参照してください。

グラフィックオプション: cbtics

デフォルト値: auto

このグラフィックオプションは、 オプションenhanced3dfalseでない時、 カラーボックス上にチックマークを描く方法を制御します。

enhanced3dcolorboxfalseの時、 オプションcbticsは効果を持ちません。

完全な記述に関しては、xticsを参照してください。

例:

(%i1) 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)) $

enhanced3d, colorbox, cbrangeも参照してください。

グラフィックオプション: color

デフォルト値: "blue"

colorは、線や点、ポリゴンやラベルの境界をプロットする色を指定します。

色は名前や16進数のrgbコードとして与えられます。

利用可能な色の名前は以下のものです:

white            black            gray0            grey0 
gray10           grey10           gray20           grey20     
gray30           grey30           gray40           grey40     
gray50           grey50           gray60           grey60     
gray70           grey70           gray80           grey80
gray90           grey90           gray100          grey100 
gray             grey             light_gray       light_grey 
dark_gray        dark_grey        red              light_red 
dark_red         yellow           light_yellow     dark_yellow
green            light_green      dark_green       spring_green
forest_green     sea_green        blue             light_blue 
dark_blue        midnight_blue    navy             medium_blue 
royalblue        skyblue          cyan             light_cyan 
dark_cyan        magenta          light_magenta    dark_magenta
turquoise        light_turquoise  dark_turquoise   pink 
light_pink       dark_pink        coral            light_coral 
orange_red       salmon           light_salmon     dark_salmon 
aquamarine       khaki            dark_khaki       goldenrod 
light_goldenrod  dark_goldenrod   gold             beige 
brown            orange           dark_orange      violet 
dark_violet      plum             purple

16進コードでの色彩成分は形式"#rrggbb"で導入されます。

例:

(%i1) 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", /* double quotes if - is used */
             explicit(1.5 + x^2,x,-1,1),
             color = "#23ab0f",
             label(["This is a label",0,1.2])  )$

fill_colorも参照してください。

グラフィックオプション: colorbox

デフォルト値: true

もしcolorboxtrueなら、 ラベルなしの色スケールがimage 2Dオブジェクトか色付けされた3dオブジェクトと一緒に 描かれます。 もしcolorboxfalseなら、 色スケールは表示されません。 もしcolorboxが文字列なら、ラベル付き色スケールが描かれます。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題なりません。

例:

(%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))$

paletteも参照してください。

グラフィックオプション: columns

デフォルト値: 1

columnsは多重プロットでの列の数です。

これはグローバルグラフィックオプションなので、 シーン記述での位置はかまいません。 関数drawの引数として使うこともできます。

例:

(%i1) 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)$
グラフィックオプション: contour

デフォルト値: none

オプションcontourを使うと、ユーザーは 等高線をプロットする場所を選択できます。 可能な値は以下の通りです:

  • none: 等高線がプロットされません。
  • base: 等高線がxy平面上に射影されます。
  • surface: 等高線が表面にプロットされます。
  • both: 2つの等高線がプロットされます:xy平面上と表面と。
  • map: 等高線がxy平面上に射影されて、観点がちょうど垂直に設定されます。

これはグローバルグラフィックオプションなので、 シーン記述での位置はかまいません。

例:

(%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) $
グラフィックオプション: contour_levels

デフォルト値: 5

このグラフィックオプションは、 等高線が描かれる方法を制御します。 contour_levelsは、正の整数、3つの数のリスト、または、 数の任意の集合に設定することができます:

  • オプションcontour_levelsが正の整数nにバインド(bounded)されている時、 nこの等高線が等しい間隔で描かれます。 デフォルトでは、 5つの等しく間隔の空けられた等高線がプロットされます。
  • オプションcontour_levelsが 形式[lowest,s,highest]の長さ3のリストにバインド(bounded)されている時、 等高線は lowestからhighests個のステップでプロットされます。
  • オプションcontour_levelsが 形式{n1, n2, ...}の数の集合にバインド(bounded)されている時、 等高線は 値n1, n2, ...にプロットされます。

これはグローバルグラフィックオプションなので、 シーン記述での位置はかまいません。

例:

10の等しく間隔の空けられた等高線。 レベルの実際の数は簡単なラベルを与えるために調整することができます。

(%i1) 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) $

-8から8まで4つのステップで。

(%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) $

レベル-7, -6, 0.8, 5での等値線。

(%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) $

contourも参照してください。

グラフィックオプション: data_file_name

デフォルト値: "data.gnuplot"

これは、 リクエストされたプロットを構築するためにGnuplotが必要とする数値データを含む ファイルの名前です。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題なりません。 関数drawの引数としても使うことができます。

gnuplot_file_nameの中で例を参照してください。

グラフィックオプション: delay

デフォルト値: 5

これは アニメーションgifファイルにおけるフレームの1/100秒単位の遅延です。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題なりません。 関数drawの引数としても使うことができます。

例:

(%i1) 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)]

オプションdelayはアニメーションgifに関してだけアクティブです; 他のいかなる場合も無視されます。

terminal, dimensionsも参照してください。

グラフィックオプション: dimensions

デフォルト値: [600,500]

出力端末の寸法。 その値は、幅と高さで形成されるリストです。 2つの数の意味は使っている端末に依存します。

端末gif, animated_gif, png, jpg, svg, screen, wxt, aquatermでは、 整数はそれぞれの方向の点の数を表します。 もし整数でないなら、丸められます。

端末eps, eps_color, pdf, pdfcairoでは、 両方の数は1/100cm単位の長さを表します。 デフォルトでは、これらのフォーマットでの画像は幅6cm、高さ5cmであることを意味します。

これはグローバルグラフィックオプションなので、 シーン記述での位置は関係ありません。 関数drawの引数として使われることもあります。

例:

ファイル出力とwxtキャンバスに適用されたオプションdimensions

(%i1) 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)) $

eps出力に適用されたオプションdimensions。 A4縦寸法のepsファイルが欲しいです。

(%i1) 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)) $
グラフィックオプション: enhanced3d

デフォルト値: false

もしenhanced3dfalseなら、 3dプロットで表面は色付けられません。 もしenhanced3dtrueなら、 Gnuplotのpm3dモードを設定して表面が色付けられます。 もし式がenhanced3dに与えられるなら、 それはpaletteに従って色を割り当てるのに使われます; この式の中の変数は表面記述で使われるものと同じでなければいけません。

如何にパレットが指定されるか知るためには、オプションpaletteを参照してください。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(
         surface_hide = true,
         enhanced3d   = true,
         palette      = gray,
         explicit(20*exp(-x^2-y^2)-10,x,-3,3,y,-3,3))$
(%i3) draw3d(
         surface_hide = true,
         /* same variables x and y as */
         /* in explicit below:        */
         enhanced3d   = sin(x*y),
         explicit(20*exp(-x^2-y^2)-10,x,-3,3,y,-3,3))$
(%i4) draw3d(
         color = blue,
         nticks = 60,
         line_width = 3,
         enhanced3d = (u-1)^2,
         parametric(cos(5*u)^2,sin(7*u),u-2,u,0,2))$
グラフィックオプション: error_type

デフォルト値: y

値はx, y, xyを取り得ますが、その値に依存して、 グラフィックオブジェクトerrorsは水平エラーバー、垂直エラーバー、その両方を伴って 点を描画します。 error_type=boxesの時、クロスの代わりにボックスが描かれます。

errorsも参照してください。

グラフィックオプション: file_name

デフォルト値: "maxima_out"

これは、 端末png, jpg, eps, eps_color, pdf, pdfcairoがグラフィックを保存する ファイルの名前です。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題なりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(file_name = "myfile",
             explicit(x^2,x,-1,1),
             terminal  = 'png)$

terminal, dimensionsも参照してください。

グラフィックオプション: fill_color

デフォルト値: "red"

fill_colorはポリゴンと2d explicit関数を塗りつぶすための色を指定します。

如何に色が指定されるかを知るにはcolorを参照してください。

グラフィックオプション: fill_density

デフォルト値: 0

fill_densityは、barsオブジェクトに関してfill_colorの強度を指定する0と1の間の数です。

例を見るにはbarsを参照してください。

グラフィックオプション: filled_func

デフォルト値: false

オプションfilled_funcは 関数によって制限された領域が如何に塗りつぶされるべきかを 制御します。 filled_functrueの時、 オブジェクトexplicitとグラフィックウィンドウの底で定義された関数によって 閉ざされた領域はfill_colorで塗りつぶされます。 filled_funcが関数式を含む時、 この関数とオブジェクトexplicit で定義された関数によって閉ざされた領域が 塗りつぶされます。 デフォルトでは、陽な関数は塗りつぶされません。

このオプションは2dグラフィックオブジェクトexplicitだけに影響します。

例:

explicitオブジェクトとグラフィックウィンドウによって閉ざされた領域。

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(fill_color  = red,
             filled_func = true,
             explicit(sin(x),x,0,10) )$

explicitオブジェクト とオプションfilled_funcで定義された関数によって閉ざされた領域。 filled_funcの中の変数は must be the same as that used in explicitの中で使われるものと同じでなければいけないことに注意してください。

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(fill_color  = grey,
             filled_func = sin(x),
             explicit(-sin(x),x,0,%pi));

fill_colorexplicitも参照してください。

グラフィックオプション: font

デフォルト値: "" (empty string)

このオプションは 端末が使う書体を設定するために使うことができます。 プロットを通して書体とサイズは1つだけ使うことができます。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

font_sizeも参照してください。

Gnuplotはそれ自身フォントを扱いません。 異なる端末のサポートライブラリに任せます。 それぞれはフォントに関して独自の哲学を持っています。 簡単なまとめは以下の通りです:

  • x11: 通常のX11フォンとサーバーメカニズムを使います。

    例:

    (%i1) load("draw")$
    (%i2) draw2d(font      = "Arial", 
                 font_size = 20,
                 label(["Arial font, size 20",1,1]))$
    
  • windows: Windows端末はプロット内部でフォントの変更をサポートしません。 一旦プロットが生成されると、グラフウィンドウのメニューを右クリックしてフォントを変更することができます。
  • png, jpeg, gif: libgdライブラリは 環境変数GDFONTPATHの中に保持されたフォントパスを使います; この場合、オプションfontをフォント名に設定することだけが必要です。 フォントファイルへの完全なパスを与えることも可能です。

    例:

    オプションfontはフォントファイルへの完全なパスを与えることができます:

    (%i1) 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)$
    

    もし環境変数GDFONTPATHが フォントファイルが配置されているパスに設定されているなら、 set グラフィックオプションfontをフォント名に設定することが可能です。

    (%i1) load("draw")$
    (%i2) draw2d(
            font      = "FreeSerifBoldItalic", 
            font_size = 20,
            color     = red,
            label(["FreeSerifBoldItalic font, size 20",1,1]),
            terminal  = png)$
    
  • Postscript: 標準ポストスクリプトフォントは以下の通りです:
    "Times-Roman", "Times-Italic", "Times-Bold", "Times-BoldItalic",
    "Helvetica", "Helvetica-Oblique", "Helvetica-Bold",
    "Helvetic-BoldOblique", "Courier", "Courier-Oblique", "Courier-Bold",
    "Courier-BoldOblique"

    例:

    (%i1) load("draw")$
    (%i2) draw2d(
            font      = "Courier-Oblique", 
            font_size = 15,
            label(["Courier-Oblique font, size 15",1,1]),
            terminal = eps)$
    
  • pdf: Postscriptと同じフォントを使います。
  • pdfcairo: wxtと同じフォントを使います。
  • wxt: pangoライブラリは fontconfigユーティリティを介してフォントを見つけます。
  • aqua: デフォルトは"Times-Roman"です。

Gnuplotドキュメンテーションは端末とフォントに関する情報の重要なソースです。

グラフィックオプション: font_size

デフォルト値: 10

このオプションは、 フォントサイズを端末によって使われるように設定するために使うことができます。 1つの書体とサイズだけがプロットの間中で使うことができます。 オプションfontが空の文字列に等しくない時だけ、 font_sizeはアクティブです。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

fontも参照してください。

グラフィックオプション: gnuplot_file_name

デフォルト値: "maxout.gnuplot"

これは、 Gnuplotで処理される必要なコマンドを含む ファイルの名前です。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題なりません。 関数drawの引数としても使うことができます。

例:

(%i1) 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)) $

data_file_nameも参照してください。

グラフィックオプション: grid

デフォルト値: false

もしgridtrueなら、 xy平面上に格子が描かれます。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(grid = true,
             explicit(exp(u),u,-2,2))$
グラフィックオプション: head_angle

デフォルト値: 45

head_angleは矢印の頭と線分の間の角度を度の単位で示します。

このオプションはvectorオブジェクトに対してだけ有効です。

例:

(%i1) 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]) )$

head_both, head_length, head_typeも参照してください。

グラフィックオプション: head_both

デフォルト値: false

もしhead_bothtrueなら、 ベクトルは2つの矢先と共に描画されます。 もしfalseなら1つの矢だけが描かれます。

このオプションはvectorオブジェクトに対してだけ有効です。

例:

(%i1) 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.

グラフィックオプション: head_length

デフォルト値: 2

head_lengthは矢印の頭の長さをx-軸の単位で示します。

このオプションはvectorオブジェクトに対してだけ有効です。

例:

(%i1) 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]))$

head_both, head_angle, head_typeも参照してください。

グラフィックオプション: head_type

デフォルト値: filled

head_typeは矢印の頭を如何にプロットするかを指定するのに使われます。 可能な値は以下の通りです: filled (閉じていて塗りつぶされた矢印の頭), empty (閉じているが塗りつぶされていない矢印の頭), nofilled (開いた矢印の頭).

このオプションはvectorオブジェクトにだけ有効です。

例:

(%i1) 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]))$

head_both, head_angle, head_lengthも参照してください。

グラフィックオプション: ip_grid

デフォルト値: [50, 50]

ip_gridはインプリシットなプロットでの最初のサンプリングのためにグリッドを設定します。

このオプションはimplicitオブジェクトに対してだけ関係があります。

グラフィックオプション: ip_grid_in

デフォルト値: [5, 5]

ip_gridi_inはインプリシットなプロットでの二番目のサンプリングのためにグリッドを設定します。

このオプションはimplicitオブジェクトに対してだけ関係があります。

グラフィックオプション: key

デフォルト値: "" (empty string)

keyは凡例の中の関数名です。 もしkeyが空の文字列なら、 関数にキーは割り当てられません。

このオプションは以下のグラフィックオブジェクトに影響します:

  • gr2d: points, polygon, rectangle, ellipse, vector, explicit, implicit, parametric, とpolar
  • gr3d: points, explicit, parametric, とparametric_surface

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(key   = "Sinus",
             explicit(sin(x),x,0,10),
             key   = "Cosinus",
             color = red,
             explicit(cos(x),x,0,10) )$
グラフィックオプション: label_alignment

デフォルト値: center

label_alignmentは 与えられた座標に関するラベルを書く場所を指定するのに使われます。 可能な値は以下のものです: center, left, right.

このオプションはlabelオブジェクトに対してだけ有効です。

例:

(%i1) 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]))$

label_orientation, colorも参照してください。

グラフィックオプション: label_orientation

デフォルト値: horizontal

label_orientationはラベルの向きを指定するのに使われます。 可能な値は以下のものです: horizontal, vertical.

このオプションはlabelオブジェクトに対してだけ有効です。

例:

この例では、ダミーの点がイメージを得るために加えられます。 パッケージdrawはいつもシーンを描くのにデータを必要とします。

(%i1) 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]))$

label_alignmentcolorも参照してください。

グラフィックオプション: line_type

デフォルト値: solid

line_typeは線が如何に表示されるかを示します; 可能な値はsoliddotsです。

このオプションは以下のグラフィックオブジェクトに鋭意供します:

  • gr2d: points, polygon, rectangle, ellipse, vector, explicit, implicit, parametricpolar
  • gr3d: points, explicit, parametricparametric_surface

例:

(%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.

グラフィックオプション: line_width

デフォルト値: 1

line_widthはプロットされる線の幅です。 その値は正の数でなければいけません。

このオプションは以下のグラフィックオブジェクトに影響します:

  • gr2d: points, polygon, rectangle, ellipse, vector, explicit, implicit, parametricpolar.
  • gr3d: pointsparametric.

例:

(%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))$

line_typeも参照してください。

グラフィックオプション: logcb

デフォルト値: false

もしlogcbtrueなら、 カラーボックスのチックは対数スケールで描かれます。

enhanced3dcolorboxfalseの時、 オプションlogcbは効果を持ちません。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

例:

(%i1) 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)) $

enhanced3d, colorbox, cbrangeも参照してください。

グラフィックオプション: logx

デフォルト値: false

もしlogxtrueなら、 x軸は対数スケールで描かれます。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(explicit(log(x),x,0.01,5),
             logx = true)$

logy, logzも参照してください。

グラフィックオプション: logy

デフォルト値: false

もしlogytrueなら、 y軸は対数スケールで描かれます。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(logy = true,
             explicit(exp(x),x,0,5))$

logx, logzも参照してください。

グラフィックオプション: logz

デフォルト値: false

もしlogztrueなら、 z軸は対数スケールで描かれます。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(logz = true,
             explicit(exp(u^2+v^2),u,-2,2,v,-2,2))$

logx, logyも参照してください。

グラフィックオプション: nticks

デフォルト値: 29

2dでは、nticksは、 陽なオブジェクトに関する適応プロットルーチンによって使われる点の初期数を与えます。 それはパラメトリック曲線と極座標曲線で示される点の数でもあります。

このオプションは以下のグラフィックオブジェクトに影響を与えます:

  • gr2d: ellipse, explicit, parametricpolar
  • gr3d: parametric

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(transparent = true,
             ellipse(0,0,4,2,0,180),
             nticks = 5,
             ellipse(0,0,4,2,180,180) )$
グラフィックオプション: palette

デフォルト値: color

paletteはグレイレベルを色成分上にマップする仕方を示します。 3Dオブジェクトでのオプションenhanced3dと一緒に機能します。 3Dオブジェクトは表面のすべての点を実数かグレイレベルに関連付けます。 グレイイメージとも一緒に機能します。paletteによってレベルは色に変換されます。

これらの変換を定義するには2つの方法があります。

1つ目の方法では、paletteは、-36から+36までの範囲の成分の長さ3のベクトルです; それぞれの値は それぞれ赤、緑、青色上にレベルをマップする公式に関する添字です:

 0: 0               1: 0.5           2: 1
 3: x               4: x^2           5: x^3
 6: x^4             7: sqrt(x)       8: sqrt(sqrt(x))
 9: sin(90x)       10: cos(90x)     11: |x-0.5|
12: (2x-1)^2       13: sin(180x)    14: |cos(180x)|
15: sin(360x)      16: cos(360x)    17: |sin(360x)|
18: |cos(360x)|    19: |sin(720x)|  20: |cos(720x)|
21: 3x             22: 3x-1         23: 3x-2
24: |3x-1|         25: |3x-2|       26: (3x-1)/2 
27: (3x-2)/2       28: |(3x-1)/2|   29: |(3x-2)/2|
30: x/0.32-0.78125 31: 2*x-0.84     32: 4x;1;-2x+1.84;x/0.08-11.5
33: |2*x - 0.5|    34: 2*x          35: 2*x - 0.5
36: 2*x - 1

負の数は負の色成分を意味します。 palette = graypalette = colorは、 それぞれpalette = [3,3,3]palette = [7,5,15]の ショートカットです

2つ目の方法では、paletteはユーザー定義のルックアップテーブルです。 この場合、長さnのルックアップテーブルを構成するフォーマットは palette=[color_1, color_2, ..., color_nです。 ここで、color_iは、color_iが最低のグレイレベルに割り当てられ、 color_nが最高に割り当てられるような均整のとれた色です (オプションcolorを参照してください)。 残りの色は内挿されます。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題なりません。

例:

3Dオブジェクトでのオプションenhanced3dと一緒に機能します。

(%i1) 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))$

グレイイメージとも一緒に機能します。

(%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はユーザー定義のルックアップテーブルの場合があります。 この例では、ple, low values of xの低いレベルは赤に割り当てられ、高いレベルは黄色に割り当てられています。

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(
         palette = [red, blue, yellow],
         enhanced3d = x,
         explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1)) $

colorboxも参照してください。

グラフィックオプション: point_size

デフォルト値: 1

point_sizeはプロットされる点のサイズを設定します。 非負数でなければいけません。

グラフィックオプションpoint_typedotに設定される時 このオプションは効果を持ちません。

このオプションは以下のグラフィックオブジェクトに影響します:

  • gr2d: points.
  • gr3d: points.

例:

(%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)))$
グラフィックオプション: point_type

デフォルト値: 1

point_typeは、いかに孤立した点が表示されるかを示します; このオプションの値は、-1以上の整数インデックスもしくは点スタイルの名前であり得ます: $none (-1), dot (0), plus (1), multiply (2), asterisk (3), square (4), filled_square (5), circle (6), filled_circle (7), up_triangle (8), filled_up_triangle (9), down_triangle (10), filled_down_triangle (11), diamant (12),filled_diamant (13).

このオプションは以下のグラフィックオブジェクトに影響します:

  • gr2d: points.
  • gr3d: points.

例:

(%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]]) )$
グラフィックオプション: points_joined

デフォルト値: false

points_joinedtrueの時、 点は線で結ばれます; falseの時、孤立した点が描かれます。 このグラフィックオプションの三番目の可能な値はimpulsesです; この場合、点からx軸(2D)もしくはxy平面(3D)へ垂直の線分が描かれます。

このオプションは以下のグラフィックオブジェクトに影響します:

  • gr2d: points.
  • gr3d: points.

例:

(%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]]) )$
グラフィックオプション: proportional_axes

デフォルト値: none

proportional_axesxyに等しい時、 それらの相対的な長さに比例する軸で2Dシーンが描かれます。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

このオプションは2Dプロットでだけ機能します。 一旦Gnuplot 4.3が公式にリリースされたら、 proportional_axesは3Dプロットに拡張させるでしょう。

例:

単プロット。

(%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) $

多重プロット。

(%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))
グラフィックオプション: surface_hide

デフォルト値: false

もしsurface_hidetrueなら、 隠れた部分は3d表面にプロットされません。

これはグローバルグラフィックオプションなので、 シーン記述での位置はかまいません。

例:

(%i1) 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)) )$
グラフィックオプション: terminal

デフォルト値: screen

Gnuplotが使う端末を選択します; 可能な値は: screen (デフォルト), png, pngcairo, jpg, eps, eps_color, pdf, pdfcairo, gif, animated_gif, wxt, aquaterm.

端末screen, wxt, aquatermは2つの要素を持つリストとしても定義できます: 端末自身の名前と非負の整数。 この形式では、それぞれ対応する番号を持つ複数のウィンドウを同時に開くことができます。 この特長はWindowsプラットフォームでは機能しません。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。 関数drawの引数としても使われます。

注意せよ―pdfcairoはGnuplot 4.3を必要とします。 (2008年11月)現在、Gnuplot 4.3は開発バージョンです。 pdfは、 Gnuplot 4.2/4.3を オプション--enable-pdfでコンパイルすることを 必要とし、libpdfがインストールされていなければいけません。 pdfライブラリは以下で利用可能です: http://www.pdflib.com/en/download/pdflib-family/pdflib-lite/

例:

(%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)$

複数のウィンドウ。

(%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])$

動画gifファイル。

(%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)]

オプションdelayは動画gifでだけ有効です; 他のいかなる場合も無視されます。

file_name, dimensions, delayも参照してください。

グラフィックオプション: title

デフォルト値: "" (empty string)

オプションtitle、文字列は、シーンのメインタイトルです。 デフォルトではタイトルは書かれません。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(explicit(exp(u),u,-2,2),
             title = "Exponential function")$
グラフィックオプション: transform

デフォルト値: none

もしtransformnoneなら、 空間は変換されず、グラフィックオブジェクトは定義の通り描画されます。 空間変換が望まれた時、リストがオプションtransformに割り当てられなければいけません。 2Dシーンの場合、 リストは形式[f1(x,y), f2(x,y), x, y]を取ります。 3Dシーンの場合、 リストは形式[f1(x,y,z), f2(x,y,z), f3(x,y,z), x, y, z]を取ります。 リストの中で定義されている変数名は グラフィックオブジェクトの定義の中で使われるものと異なるかもしれません。

例:

2Dの回転。

(%i1) 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]) )$

3Dでの変形。

(%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) )$
グラフィックオプション: transparent

デフォルト値: false

もしtransparenttrueなら、 ポリゴンの内側の領域はfill_colorに従って塗りつぶされます。

このオプションは以下のグラフィックオブジェクトに影響します:

  • gr2d: polygon, rectangle, とellipse.

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(polygon([[3,2],[7,2],[5,5]]),
             transparent = true,
             color       = blue,
             polygon([[5,2],[9,2],[7,5]]) )$
グラフィックオプション: tube_extremes

デフォルト値: [open, open]

グラフィックオブジェクトtubeの極値が開いたままか 閉じていなければいけないかを示唆する 2つの可能性のある要素openclosedを持つリスト。 デフォルトでは、どちらの極値も開いたままです。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(
        tube_extremes = [open, closed],
        tube(0, 0, a, 1,
             a, 0, 8) )$
グラフィックオプション: unit_vectors

デフォルト値: false

もしunit_vectorstrueなら、 ベクトルは単位1でプロットされます。 これはベクトル場をプロットするのに役に立ちます。 もしunit_vectorsfalseなら、 ベクトルは元の長さでプロットされます。

このオプションはvectorオブジェクトに対してだけ有効です。

例:

(%i1) 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]))$
グラフィックオプション: user_preamble

デフォルト値: "" (empty string)

熟練Gnuplotユーザーは、 plotsplotコマンドの前に送られる設定を書くことで、 このオプションを利用して、 Gnuplotの振る舞いを微調整することができます。

このオプションの値は文字列か(行毎に1つの)文字列のリスト でなければいけません。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題なりません。

例:

ダム端末は、パッケージdrawでサポートされていませんが、 オプションuser_preambleの利用によって、それを設定することが可能です。

(%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")$
グラフィックオプション: view

デフォルト値: [60,30]

3Dシーンでビュー方向を示す度数で測られた角度の対。 最初の角度はx軸回りの垂直回転であり、[0, 180]の範囲です。 二番目はz回りの水平回転であり、[0, 360]の範囲です。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題なりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(view = [170, 360],
             explicit(sin(x^2+y^2),x,-2,2,y,-2,2) )$
グラフィックオプション: x_voxel

デフォルト値: 10

x_voxelは 3d 暗黙のオブジェクトで実装されたマーチングキューブアルゴリズム x方向のボクセルの数です。 グラフィックオブジェクトregionでも使われます。

グラフィックオプション: xaxis

デフォルト値: false

もしxaxistrueなら、 x軸が描かれます。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(explicit(x^3,x,-1,1),
             xaxis       = true,
             xaxis_color = blue)$

xaxis_width, xaxis_type, xaxis_colorも参照してください。

グラフィックオプション: xaxis_color

デフォルト値: "black"

xaxis_colorx軸の色を指定します。 いかに色が定義されるかを知るにはcolorを参照してください。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(explicit(x^3,x,-1,1),
             xaxis       = true,
             xaxis_color = red)$

xaxis, xaxis_width, xaxis_typeも参照してください。

グラフィックオプション: xaxis_secondary

デフォルト値: false

もしxaxis_secondarytrueなら、 関数値が、二番目のx軸に関してプロットされるかもしれません。 二番目のx軸はシーンのトップに描かれます。

これは、2dプロットにだけ影響する局所的なグラフィックオプションであることに注意してください。

例:

(%i1) 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)) $

xrange_secondary, xtics_secondary, xtics_rotate_secondary, xtics_axis_secondary, xaxis_secondaryも参照してください。

グラフィックオプション: xaxis_type

デフォルト値: dots

xaxis_typex軸がいかに表示されるかを示します; 可能な値はsoliddotsです。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(explicit(x^3,x,-1,1),
             xaxis       = true,
             xaxis_type  = solid)$

xaxis, xaxis_width, xaxis_colorも参照してください。

グラフィックオプション: xaxis_width

デフォルト値: 1

xaxis_widthx軸の幅です。 その値は正数でなければいけません。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(explicit(x^3,x,-1,1),
             xaxis       = true,
             xaxis_width = 3)$

xaxis, xaxis_type, xaxis_colorも参照してください。

グラフィックオプション: xlabel

デフォルト値: "" (empty string)

オプションxlabel、文字列は x軸のラベルです。 デフォルトでは、ラベルは書かれません。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(xlabel = "Time",
             explicit(exp(u),u,-2,2),
             ylabel = "Population")$

ylabelzlabelも参照してください。

グラフィックオプション: xrange

デフォルト値: auto

もしxrangeautoなら、 x座標の範囲は自動的に計算されます。

もしユーザーが xに関して特定の区間が欲しいなら、 xrange=[-2, 3]のように、Maximaリストとして与えられなければいけません。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(xrange = [-3,5],
             explicit(x^2,x,-1,1))$

yrangezrangeも参照してください。

グラフィックオプション: xrange_secondary

デフォルト値: auto

もしxrange_secondaryautoなら、 二番目のx軸の範囲は自動的に計算されます。

もしユーザーが 二番目のx軸の特定した区間が欲しいなら、 xrange_secondary=[-2, 3]のように、Maximaリストとして与えられなければいけません。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

xrange, yrange, zrange, yrange_secondaryも参照してください。

グラフィックオプション: xtics

デフォルト値: auto

このグラフィックオプション制御は チックマークをx軸上に描く方法を制御します。

  • オプションxticsがシンボルautoにバインドされている時 チックマークは自動的に描かれます。
  • オプションxticsがシンボルnoneにバインドされている時 チックマークは描かれません。
  • オプションxticsが正の数にバインドされている時、 これは2つの連続するチックマークの間の距離になります。
  • オプションxticsが 形式[start,incr,end]の長さ3のリストにバインドされている時、 チックマークは startからendまで 長さincrの間隔でプロットされます。
  • オプションxticsが 形式{n1, n2, ...}の数の集合にバインドされている時、 チックマークは 値n1, n2, ...にプロットされます。
  • オプションxticsが 形式{["label1", n1], ["label2", n2], ...}の対の集合にバインドされている時、 値n1, n2, ...に対応する チックマークはそれぞれ、 "label1", "label2", ...にラベルされます。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

例:

チックをディセーブルします。

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(xtics = 'none,
             explicit(x^3,x,-1,1)  )$

1/4単位毎のチック。

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(xtics = 1/4,
             explicit(x^3,x,-1,1)  )$

-3/4から3/4まで 1/8のステップでチック。

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(xtics = [-3/4,1/8,3/4],
             explicit(x^3,x,-1,1)  )$

点-1/2, -1/4, 3/4にチック。

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(xtics = {-1/2,-1/4,3/4},
             explicit(x^3,x,-1,1)  )$

ラベルされたチック。

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(xtics = {["High",0.75],["Medium",0],["Low",-0.75]},
             explicit(x^3,x,-1,1)  )$

ytics, zticsも参照してください。

グラフィックオプション: xtics_axis

デフォルト値: false

もしxtics_axistrueなら、 チックマークとそれらのラベルが x軸に沿ってだけプロットされます。 もしfalseなら、チックは境界上にプロットされます。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

グラフィックオプション: xtics_rotate

デフォルト値: false

もしxtics_rotatetrueなら、 x軸上のチックマークが90度回転されます。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

グラフィックオプション: xtics_rotate_secondary

デフォルト値: false

もしxtics_rotate_secondarytrueなら、 補助的なx軸上のチックマークが90度回転されます。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

グラフィックオプション: xtics_secondary

デフォルト値: auto

このグラフィックオプションは、 二番目のx軸上にチックマークを描く方法を制御します。

完全な記述に関しては、xticsを参照してください。

グラフィックオプション: xtics_secondary_axis

デフォルト値: false

もしxtics_secondary_axistrueなら、 チックマークとそれらのラベルは補助的なx軸に沿ってだけプロットされ、 もしfalseなら、境界上にプロットされます。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

グラフィックオプション: xu_grid

デフォルト値: 30

xu_gridは サンプル点のグリッドを構築するための一番目の変数 (陽でのx、パラメトリック3d表面でのu)の座標の数です。

このオプションは以下のグラフィックオブジェクトに影響を与えます:

  • gr3d: explicitparametric_surface.

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(xu_grid = 10,
             yv_grid = 50,
             explicit(x^2+y^2,x,-3,3,y,-3,3) )$

yv_gridも参照してください。

グラフィックオプション: xy_file

デフォルト値: "" (empty string)

xy_fileは、 マウスでクリックし、’x’キーを叩いた後、座標が保存される ファイルの名前です。 デフォルトでは、座標は保存されません。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題なりません。

グラフィックオプション: xyplane

デフォルト値: false

3Dシーンの中にxy平面を配置します。 xyplanefalseの時、 xy平面は自動的に置かれます; 実数の時、xy平面はこのレベルでz軸と交わります。 このオプションは2Dシーンでは効果を持ちません。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題なりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(xyplane = %e-2,
             explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1))$
グラフィックオプション: y_voxel

デフォルト値: 10

y_voxelは 3d暗黙のオブジェクトで実装されたマーチングキューブアルゴリズム で使われるy方向のボクセルの数です。 グラフィックオブジェクトregionでも使われます。

グラフィックオプション: yaxis

デフォルト値: false

もしyaxistrueなら、y軸が描かれます。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題なりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(explicit(x^3,x,-1,1),
             yaxis       = true,
             yaxis_color = blue)$

yaxis_width, yaxis_type, yaxis_colorも参照してください。

グラフィックオプション: yaxis_color

デフォルト値: "black"

yaxis_colory軸の色を指定します。 色がどのように定義されているか知るには colorを参照してください。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題なりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(explicit(x^3,x,-1,1),
             yaxis       = true,
             yaxis_color = red)$

yaxis, yaxis_width, yaxis_typeも参照してください。

グラフィックオプション: yaxis_secondary

デフォルト値: false

もしyaxis_secondarytrueなら、 関数値は二番目のy軸に関してプロットされるかもしれません。 二番目のy軸はシーンの右側に描かれます。

これは、2dプロットにだけ影響する局所的なグラフィックオプションであることに注意してください。

例:

(%i1) 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));

yrange_secondary, ytics_secondary, ytics_rotate_secondary , ytics_axis_secondaryも参照してください。

グラフィックオプション: yaxis_type

デフォルト値: dots

yaxis_typey軸がどのように表示されるか示します; 可能な値はsoliddotsです。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題なりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(explicit(x^3,x,-1,1),
             yaxis       = true,
             yaxis_type  = solid)$

yaxis, yaxis_width, yaxis_colorも参照してください。

グラフィックオプション: yaxis_width

デフォルト値: 1

yaxis_widthy軸の幅です。 その値は正の数でなければいけません。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題なりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(explicit(x^3,x,-1,1),
             yaxis       = true,
             yaxis_width = 3)$

yaxis, yaxis_type, yaxis_colorも参照してください。

グラフィックオプション: ylabel

デフォルト値: "" (empty string)

オプションylabel、文字列は y軸のラベルです。 デフォルトでは、ラベルは書かれません。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(xlabel = "Time",
             ylabel = "Population",
             explicit(exp(u),u,-2,2) )$

xlabelzlabelも参照してください。

グラフィックオプション: yrange

デフォルト値: auto

もしyrangeautoなら、 y座標の範囲は自動的に計算されます。

もしユーザーがyの特定の区間が欲しいなら、 yrange=[-2, 3]のように、Maximaリストとして与えられなければいけません。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(yrange = [-2,3],
             explicit(x^2,x,-1,1),
             xrange = [-3,3])$

xrange, yrange_secondary, zrangeも参照してください。

グラフィックオプション: yrange_secondary

デフォルト値: auto

もしyrange_secondaryautoなら、 二番目のy軸の範囲は自動的に計算されます。

もしユーザーが二番目のy軸の特定の区間が欲しいなら、 yrange_secondary=[-2, 3]のように、Maximaリストとして与えられなければいけません。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

例:

(%i1) 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)) $

xrange, yrange, zrangeも参照してください。

グラフィックオプション: ytics

デフォルト値: auto

このグラフィックオプションは、 y軸上にチックマークを描く方法を制御します。

完全な記述に関しては、xticsを参照してください。

グラフィックオプション: ytics_axis

デフォルト値: false

もしytics_axistrueなら、 チックマークとそれらのラベルはy軸に沿ってだけプロットされ、 もしfalseなら、境界上にプロットされます。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

グラフィックオプション: ytics_rotate

デフォルト値: false

もしytics_rotatetrueなら、 y軸上のチックマークが90度回転されます。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

グラフィックオプション: ytics_rotate_secondary

デフォルト値: false

もしytics_rotate_secondarytrueなら、 補助的なy軸上のチックマークが90度回転されます。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

グラフィックオプション: ytics_secondary

デフォルト値: auto

このグラフィックオプションは、 二番目のy軸上にチックマークを描く方法を制御します。

完全な記述に関しては、xticsを参照してください。

グラフィックオプション: ytics_secondary_axis

デフォルト値: false

もしytics_secondary_axistrueなら、 チックマークとそれらのラベルは補助的なy軸に沿ってだけプロットされ、 もしfalseなら、境界上にプロットされます。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

グラフィックオプション: yv_grid

デフォルト値: 30

yv_gridは サンプル点のグリッドを構築するための 二番目の変数(陽でのy、パラメトリック3d表面でのv)の座標の数です。

このオプションは以下のグラフィックオブジェクトに影響を与えます:

  • gr3d: explicitparametric_surface.

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(xu_grid = 10,
             yv_grid = 50,
             explicit(x^2+y^2,x,-3,3,y,-3,3) )$

xu_gridも参照してください。

グラフィックオプション: z_voxel

デフォルト値: 10

z_voxelは 3dimplicitオブジェクトで実装されたマーチングキューブアルゴリズム で使われるz方向のボクセルの数です。

グラフィックオプション: zaxis

デフォルト値: false

もしzaxistrueなら、3Dプロットでz軸が描かれます。 このオプションは2Dシーンでは効果を持ちません。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題なりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1),
             zaxis       = true,
             zaxis_type  = solid,
             zaxis_color = blue)$

zaxis_width, zaxis_type, zaxis_colorも参照してください。

グラフィックオプション: zaxis_color

デフォルト値: "black"

zaxis_colorz軸の色を指定します。 色がどのように定義されているか知るにはcolorを参照してください。 このオプションは2Dシーンでは効果を持ちません。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題なりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1),
             zaxis       = true,
             zaxis_type  = solid,
             zaxis_color = red)$

zaxis, zaxis_width, zaxis_typeも参照してください。

グラフィックオプション: zaxis_type

デフォルト値: dots

zaxis_typez軸がどのように表示されるか示します; 可能な値はsoliddotsです。 このオプションは2Dシーンでは効果を持ちません。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題なりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1),
             zaxis       = true,
             zaxis_type  = solid)$

zaxis, zaxis_width, zaxis_colorも参照してください。

グラフィックオプション: zaxis_width

デフォルト値: 1

zaxis_widthz軸の幅です。 その値は正の数でなければいけません。 このオプションは2Dシーンでは効果を持ちません。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題なりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1),
             zaxis       = true,
             zaxis_type  = solid,
             zaxis_width = 3)$

zaxis, zaxis_type, zaxis_colorも参照してください。

グラフィックオプション: zlabel

デフォルト値: "" (empty string)

オプションzlabel文字列は z軸のラベルです。 デフォルトでは、ラベルは書かれません。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

例:

(%i1) 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" )$

xlabelylabelも参照してください。

グラフィックオプション: zrange

デフォルト値: auto

もしzrangeautoなら、 z座標の範囲は自動的に計算されます。

もしユーザーが zの特定の区間が欲しいなら、 zrange=[-2, 3]のようにMaximaリストとして与えられなければいけません。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(yrange = [-3,3],
             zrange = [-2,5],
             explicit(x^2+y^2,x,-1,1,y,-1,1),
             xrange = [-3,3])$

xrange, yrangeも参照してください。

グラフィックオプション: ztics

デフォルト値: auto

このグラフィックオプションは、 z軸上にチックマークを描く方法を制御します。

完全な記述に関しては、xticsを参照してください。

グラフィックオプション: ztics_axis

デフォルト値: false

もしztics_secondary_axistrueなら、 チックマークとそれらのラベルは補助的なz軸に沿ってだけプロットされ、 もしfalseなら、境界上にプロットされます。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

グラフィックオプション: ztics_rotate

デフォルト値: false

もしztics_rotatetrueなら、 z軸上のチックマークが90度回転されます。

これはグローバルグラフィックスオプションなので、 シーン記述の位置は問題になりません。

48.2.4 Graphics objects

グラフィックオブジェクト: bars ([x1,h1,w1], [x2,h2,w2, ...])

2D内に垂直バーを描画します。

2D

bars ([x1,h1,w1], [x2,h2,w2, ...]) は 値x1, x2, ...に中心を持ち、高さh1, h2, ...と幅w1, w2, ...を持つバーを描画します。

このオブジェクトは以下のgraphic optionsに影響されます: key, fill_color, fill_density, line_width.

例:

(%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);
グラフィックオブジェクト: cylindrical (radius, z, minz, maxz, azi, minazi, maxazi)

円柱座標で定義された3D関数を描画します。

3D

cylindrical (radius, z, minz, maxz, azi, minazi, maxazi)minzからmaxzまでの値を取るzminaziからmaxaziまで値を取る方位角 aziを伴う 円柱座標で定義された関数radius(z,azi) をプロットします。

このオブジェクトは以下のグラフィックオプションに影響されます: xu_grid, yv_grid, line_type, key and color.

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(cylindrical(1,z,-2,2,az,0,2*%pi))$
グラフィックオブジェクト: elevation_grid (mat,x0,y0,width,height)

3D空間に行列matを描画します。 x0からx0 + widthまでの横座標範囲と y0からy0 + heightまでの縦座標範囲で、 z値はmatから取られます。 要素a(1,1)は点(x0,y0+height)上に射影され、 a(1,n)(x0+width,y0+height)上に射影され、 a(m,1)(x0,y0)上に射影され、 a(m,n)(x0+width,y0)上に射影されます。

このオブジェクトは以下のグラフィックオプションに影響されます: line_type, line_width, key, enhanced3d, color

Maximaの古いバージョンでは、elevation_gridmeshと呼ばれました。 meshも参照してください。

例:

(%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);
グラフィックオブジェクト: ellipse (xc, yc, a, b, ang1, ang2)

2D内で楕円や円を描画します。

2D

ellipse (xc, yc, a, b, ang1, ang2)[xc, yc]を中心とし、水平と垂直半軸にそれぞれabを持ち、角度ang1から始まり、角度ang2に等しい振幅を持つ 楕円をプロットします。

このオブジェクトは以下のgraphic optionsに影響されます: nticks, transparent, fill_color, border, line_width, line_type, key, color.

例:

(%i1) 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] )$
グラフィックオブジェクト: errors ([x1, x2, …], [y1, y2, …])

オプションerror_typeの値に依存して、 水平、垂直もしくは両方のエラーバーと共に点を描きます。

2D

もしerror_type = xなら、 errorsの引数は must be of the form 形式[x, y, xdelta][x, y, xlow, xhigh]でなければいけません。 もしerror_type = yなら、 引数は形式[x, y, ydelta][x, y, ylow, yhigh]でなければいけません。 もしerror_type = xyerror_type = boxesなら、 errorsの引数は 形式[x, y, xdelta, ydelta][x, y, xlow, xhigh, ylow, yhigh]でなければいけません。

error_typeも参照してください。

このオブジェクトは以下のグラフィックオブジェクトによって影響されます: error_type, points_joined, line_width, key, line_type, color, fill_density, xaxis_secondary, yaxis_secondary.

オプションfill_densityは、error_type=boxesの時だけ有効です。

例:

水平エラーバー。

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(
        error_type = y,
        errors([[1,2,1], [3,5,3], [10,3,1], [17,6,2]]))$

垂直および水平エラーバー。

(%i1) 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]])); 
グラフィックオブジェクト: explicit (fcn,var,minval,maxval)
グラフィックオブジェクト: explicit (fcn,var1,minval1,maxval1,var2,minval2,maxval2)

2Dおよび3Dにて陽関数を描画します。

2D

explicit(fcn,var,minval,maxval)minvalからmaxvalまで値を取る変数varを伴う 陽関数fcnをプロットします。

このオブジェクトは以下のgraphic optionsに影響されます: nticks, adapt_depth, line_width, line_type, key, filled_func, fill_color, color.

例:

(%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)minval1から maxval1まで値を取る変数 var1minval2から maxval2まで値を取る変数 var2を伴う 陽関数 fcnをプロットします。

このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます: xu_grid, yv_grid, line_type, line_width, key, enhanced3d, color.

例:

(%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)$

埋められた関数に関してはfilled_funcも参照してください。

グラフィックオブジェクト: image (im,x0,y0,width,height)

2Dにてイメージを描写します。

2D

image (im,x0,y0,width,height)は 実平面上の 頂点(x0,y0)から(x0+width,y0+height)までの長方形領域に イメージimをプロットします。 引数imは実数の行列、長さ3のベクトルの行列もしくはpictureオブジェクトでなければいけません。

もしimが実数の行列かlevels pictureオブジェクトなら、 ピクセル値は -36から+36に広がる成分を持つ長さ3のベクトルである グラフィックオプションpaletteに従って解釈されます; それぞれの値はレベルをそれぞれ赤、緑、青色にマップする公式のインデックスです。

 0: 0               1: 0.5           2: 1
 3: x               4: x^2           5: x^3
 6: x^4             7: sqrt(x)       8: sqrt(sqrt(x))
 9: sin(90x)       10: cos(90x)     11: |x-0.5|
12: (2x-1)^2       13: sin(180x)    14: |cos(180x)|
15: sin(360x)      16: cos(360x)    17: |sin(360x)|
18: |cos(360x)|    19: |sin(720x)|  20: |cos(720x)|
21: 3x             22: 3x-1         23: 3x-2
24: |3x-1|         25: |3x-2|       26: (3x-1)/2
27: (3x-2)/2       28: |(3x-1)/2|   29: |(3x-2)/2|
30: x/0.32-0.78125                  31: 2*x-0.84
32: 4x;1;-2x+1.84;x/0.08-11.5
33: |2*x - 0.5|    34: 2*x          35: 2*x - 0.5
36: 2*x - 1

負の数は負の色成分を意味します。

palette = graypalette = colorは それぞれ、 palette = [3,3,3]palette = [7,5,15]へのショートカットです。

もしimが長さ3のベクトルの行列かrgb pictureオブジェクトなら、 それらは赤、緑、青の色成分として解釈されます。

例:

もしimが実数の行列なら、ピクセル値は グラフィックオプションpaletteに従って解釈されます。

(%i1) 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))$

colorboxも参照してください。

もしimが長さ3のベクトルの行列なら、 それらは赤、緑、青の色成分として解釈されます。

(%i1) 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))$

パッケージdrawは自動的にパッケージpictureをロードします。 この例では、レベルピクチャオブジェクトは手動で組み立てられ、描画されます。

(%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))$

xpmファイルが読み込まれ、描写されます。

(%i1) load("draw")$
(%i2) im: read_xpm("myfile.xpm")$
(%i3) draw2d(image(im,0,0,10,7))$

make_level_picture, make_rgb_picture, read_xpmも参照してください。

http://www.telefonica.net/web2/biomates/maxima/gpdraw/image
には更に丹念な例があります。

グラフィックオブジェクト: implicit (fcn,x,xmin,xmax,y,ymin,ymax)
グラフィックオブジェクト: implicit (fcn,x,xmin,xmax,y,ymin,ymax,z,zmin,zmax)

2Dおよび3Dにて陰関数を描画します。

2D

implicit(fcn,x,xmin,xmax,y,ymin,ymax)xminからxmaxまでの値を取る変数xyminからymaxまでの値を取る変数yを伴う fcnで定義された陰関数をプロットします。

このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます: ip_grid, ip_grid_in, line_width, line_type, key, color.

例:

(%i1) 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)xminからxmaxまでの値を取る変数xyminからymaxまでの値を取る変数yzminからzmaxまでの値を取る変数zを伴う fcnで定義された陰表面をプロットします。 このオブジェクトはマーチングキューブアルゴリズムを実装します。

このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます: x_voxel, y_voxel, z_voxel, line_width, line_type, key , color.

例:

(%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);
グラフィックオブジェクト: label ([string,x,y],...)
グラフィックオブジェクト: label ([string,x,y,z],...)

2Dと3D内でラベルを書きます。

色付けられたラベルはGnuplot 4.3でだけ機能します。 これはパッケージdrawに関して既知のバグです。

このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます: label_alignment, label_orientation, color.

2D

label([string,x,y])は 点[x,y]stringを書きます。

例:

(%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])は、 点[x,y,z]stringを書きます。

例:

(%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]) )$
グラフィックオブジェクト: mesh (mat,x0,y0,width,height)

3D空間内に行列matを描画します。 z値はmatから取られます。 横座標範囲はx0からx0 + widthまでを取り、 座標はy0からy0 + heightまでを取ります。

このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます: line_type, line_width, key, enhanced3d, color.

このグラフィックオブジェクトは truefalse以外の値のenhanced3d値を無視します。

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) m: apply(
            matrix,
            makelist(makelist(random(10.0),k,1,30),i,1,20)) $
(%i3) draw3d(
         color = blue,
         mesh(m,0,0,3,2),
         xlabel = "x",
         ylabel = "y",
         surface_hide = true);
グラフィックオブジェクト: parametric (xfun,yfun,par,parmin,parmax)
グラフィックオブジェクト: parametric (xfun,yfun,zfun,par,parmin,parmax)

2Dおよび3Dにてパラメトリック関数を描画します。

このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます: nticks, line_width, line_type, key, color and enhanced3d.

2D

コマンド parametric(xfun, yfun, par, parmin, parmax)parminからparmaxまで値を取るパラメータparを伴う パラメトリック関数[xfun, yfun]をプロットします。

例:

(%i1) 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

parametric (xfun, yfun, zfun, par, parmin, parmax)parminからparmaxまで値を取るパラメータparを伴う パラメトリック曲線 [xfun, yfun, zfun]をプロットします。

例:

(%i1) 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" )$
グラフィックオブジェクト: parametric_surface (xfun, yfun, zfun, par1, par1min, par1max, par2, par2min, par2max)

3Dにおいてパラメトリックな表面を描画します。

3D

コマンド parametric_surface (xfun, yfun, zfun, par1, par1min, par1max, par2, par2min, par2max)par1minから par1maxまでを値として取るパラメータ par1par2minから par2maxまでを値として取るパラメータ par2を伴う パラメトリックな表面 [xfun, yfun, zfun]を プロットします。

このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます: xu_grid, yv_grid, line_type, line_width, key, enhanced3d, color.

例:

(%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) )$
グラフィックオブジェクト: points ([[x1,y1], [x2,y2],...])
グラフィックオブジェクト: points ([x1,x2,...], [y1,y2,...])
グラフィックオブジェクト: points ([y1,y2,...])
グラフィックオブジェクト: points ([[x1,y1,z1], [x2,y2,z2],...])
グラフィックオブジェクト: points ([x1,x2,...], [y1,y2,...], [z1,z2,...])
グラフィックオブジェクト: points (matrix)
グラフィックオブジェクト: points (1d_y_array)
グラフィックオブジェクト: points (1d_x_array, 1d_y_array)
グラフィックオブジェクト: points (1d_x_array, 1d_y_array, 1d_z_array)
グラフィックオブジェクト: points (2d_xy_array)
グラフィックオブジェクト: points (2d_xyz_array)

2Dや3Dの中で点を描画します。

このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます: point_size, point_type, points_joined, line_width, key, line_type, color. 3Dモードでは、enhanced3dの影響も受けます。

2D

points ([[x1,y1], [x2,y2],...])points ([x1,x2,...], [y1,y2,...])は 点[x1,y1], [x2,y2],などをプロットします。 もし横座標が与えられないなら、 それらは連続する正の整数に設定されます。 だから、 points ([y1,y2,...])は、点[1,y1], [2,y2]などを描画します。 もしmatrixが2列または2行行列なら、 points (matrix)は関連した点を描画します。 もしmatrixが1列または1行行列なら、 横座標が自動的に割り当てられます。

もし1d_y_arrayが数の1Dのlisp配列なら、 points (1d_y_array)は 横座標を連続する正の整数に設定してそれらをプロットします。 points (1d_x_array, 1d_y_array)は 引数として渡された2つの配列から取られた座標を持つ点をプロットします。 もし2d_xy_arrayが2列の2D配列なら、 points (2d_xy_array)は平面上に対応する点をプロットします。

例:

pointsへの2種類の引数、ペアのリストと分離した座標の2つのリスト。

(%i1) 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]))$

衝撃を描画。

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(
        points_joined = impulses,
        line_width    = 2,
        color         = red,
        points(makelist([random(20),random(50)],k,1,10)))$

座標の配列。

(%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)) $

分離した座標の2つの配列。

(%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)) $

2列2D配列。

(%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)) $

関数read_arrayで埋められた配列の描画。

(%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], ...])points([x1, x2, ...], [y1, y2, ...], [z1, z2, ...])は 点[x1, y1, z1], [x2, y2, z2]などをプロットします。 もし matrixが3列または3行行列なら、 points (matrix)は関連した点を描画します。

引数がlisp配列の時、 points (1d_x_array, 1d_y_array, 1d_z_array)は 3つの1D配列から座標を取ります。 もし2d_xyz_arrayが3列または3行を持つ2D配列なら、 points (2d_xyz_array)は対応する点をプロットします。

例:

3次元のサンプル1つ、

(%i1) load("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))) )$

3次元のサンプル2つ、

(%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))) )$

1次元配列、

(%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)) $

2次元色付け配列、

(%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)) $

ユーザーが陽に指定した色数。

(%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))$
グラフィックオブジェクト: polar (radius,ang,minang,maxang)

極座標で定義された2D関数を描画します。

2D

polar (radius,ang,minang,maxang)minangからmaxangまで値を取る変数angを伴う 極座標で定義された関数 radius(ang) をプロットします。

このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます: nticks, line_width, line_type, key, color.

例:

(%i1) 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) )$
グラフィックオブジェクト: polygon ([[x1, y1], [x2, y2], …])
グラフィックオブジェクト: polygon ([x1, x2, …], [y1, y2, …])

2D内でポリゴンを描画します。

2D

コマンド polygon ([[x1, y1], [x2, y2],...])polygon ([x1, x2,...], [y1, y2,...])は 頂点[x1, y1], [x2, y2]などを持つポリゴンを 平面上にプロットします。

このオブジェクトは以下の グラフィックオプションの影響を受けます: transparent, fill_color, border, line_width, key, line_type, color.

例:

(%i1) 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]]) )$
グラフィックオブジェクト: quadrilateral (point_1, point_2, point_3, point_4)

四辺形を描画します。

2D

quadrilateral ([x1, y1], [x2, y2], [x3, y3], [x4, y4])は 頂点[x1, y1], [x2, y2], [x3, y3], [x4, y4]を持つ四辺形を描画します。

このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます:
transparent, fill_color, border, line_width, key, xaxis_secondary, yaxis_secondary, line_type, transform, color.

例:

(%i1) 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])は 頂点[x1, y1, z1], [x2, y2, z2], [x3, y3, z3], [x4, y4, z4]を持つ 四辺形を描画します。

このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます: line_type, line_width, color, key, enhanced3d, transform.

グラフィックオブジェクト: rectangle ([x1,y1], [x2,y2])

2D内で長方形を描画します。

2D

rectangle ([x1,y1], [x2,y2])は、 対角頂点 [x1,y1][x2,y2] を持つ長方形を描画します。

このオブジェクトは以下の グラフィックオプションの影響を受けます: transparent, fill_color, border, line_width, key, line_type, color.

例:

(%i1) 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] )$
グラフィックオブジェクト: region (expr,var1,minval1,maxval1,var2,minval2,maxval2)

平面上に不等式で定義された領域を描画します。

2D exprは不等式とブーリアン演算子and, or, notで形成された式です。 領域は [minval1, maxval1][minval2, maxval2]で 定義された長方形で区切られています。

このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます: fill_color, key, x_voxel, y_voxel.

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(
        x_voxel = 30,
        y_voxel = 30,
        region(x^2+y^2<1 and x^2+y^2 > 1/2,
               x, -1.5, 1.5, y, -1.5, 1.5));
グラフィックオブジェクト: spherical (radius, azi, minazi, maxazi, zen, minzen, maxzen)

球座標で定義された3D関数を描画します。

3D

spherical(radius, azi, minazi, maxazi, zen, minzen, maxzen)minaziから maxaziまで値を取る 方位角 aziminzenから maxzenまで値を取る 天頂角 zenを伴う 球座標で定義された関数 radius(azi, zen) を描画します。

このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます: xu_grid, yv_grid, line_type, key, color.

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(spherical(1,a,0,2*%pi,z,0,%pi))$
グラフィックオブジェクト: triangle (point_1, point_2, point_3)

三角形を描画します。

2D

triangle ([x1,y1], [x2,y2], [x3,y3])は、頂点[x1,y1], [x2,y2], [x3,y3]を持つ三角形を描画します。

このオブジェクトは、 以下のグラフィックオプションに影響されます:
transparent, fill_color, border, line_width, key, xaxis_secondary, yaxis_secondary, line_type, transform, color.

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw2d(
        triangle([1,1],[2,2],[3,-1]))$

3D

triangle ([x1,y1,z1], [x2,y2,z2], [x3,y3,z3])は 頂点[x1,y1,z1], [x2,y2,z2], [x3,y3,z3]を持つ三角形を描画します。

このオブジェクトは以下のグラフィックオプションに影響されます: line_type, line_width, color, key, enhanced3d, transform.

グラフィックオブジェクト: tube (xfun,yfun,zfun,rfun,p,pmin,pmax)

3Dにおいて 径が変化する管を描画します。

3D

[xfun,yfun,zfun]pminからpmaxまで値を取るパラメータpを伴う パラメトリックな曲線です。 パラメトリックな曲線上に中心を持ち、曲線と垂直な半径rfunの円が置かれます。

このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます: xu_grid, yv_grid, line_type, line_width, key, enhanced3d, color, tube_extremes.

例:

(%i1) load("draw")$
(%i2) draw3d(
        enhanced3d = true,
        xu_grid = 50,
        tube(cos(a), a, 0, cos(a/10)^2,
             a, 0, 4*%pi) )$
グラフィックオブジェクト: vector ([x,y], [dx,dy])
グラフィックオブジェクト: vector ([x,y,z], [dx,dy,dz])

2Dおよび3D内でベクトルを描画します。

このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます: head_both, head_length, head_angle, head_type, line_width, line_type, key, color.

2D

vector([x,y], [dx,dy])[x,y]を原点とするベクトル[dx,dy]を プロットします。

例:

(%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])[x,y,z]を原点とする ベクトル[dx,dy,dz]をプロットします。

例:

(%i1) 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)) )$

48.3 Functions and Variables for pictures

関数: get_pixel (pic,x,y)

ピクチャからピクセルを返します。 座標xyは 0からそれぞれwidth-1height-1までの範囲を取ります。

関数: make_level_picture (data)
関数: make_level_picture (data,width,height)

レベルpictureオブジェクトを返します。 make_level_picture (data)は 行列dataから pictureオブジェクトを作ります。 make_level_picture (data,width,height)は 数のリストからオブジェクトを作ります; この場合、widthheight両方を与えなければいけません。

返されたpictureオブジェクトは以下の4つの部分を含みます:

  1. シンボル level
  2. イメージの幅
  3. イメージの高さ
  4. 0から255までの範囲のピクセルデータを持つ整数配列 引数dataは0から255までの数のみを含まなければいけません; 負の数は0に置き換えられ、255よりも大きな数は255に設定されます。

例:

行列からのレベルピクチャ。

(%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)})

数値リストからのレベルピクチャ

(%i1) load("draw")$
(%i2) make_level_picture([-2,0,54,%pi],2,2);
(%o2)            picture(level, 2, 2, {Array:  #(0 0 54 3)})
関数: make_rgb_picture (redlevel,greenlevel,bluelevel)

rgb色付けされたpictureオブジェクトを返します。 3つ引数すべては赤、緑、青のレベルを持つレベルピクチャでなければいけません;

返されたpictureオブジェクトは以下の4つの部分を含みます:

  1. シンボル rgb
  2. イメージの幅
  3. イメージの高さ
  4. 0から255までの範囲のピクセルデータを持つ長さ3*width*heightの整数配列。 それぞれのピクセルは。3つの連続する数 (赤、緑、青)で表現されます。

例:

(%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)})
関数: negative_picture (pic)

(levelまたはrgb)ピクチャの反転を返します。

関数: picture_equalp (x,y)

等しいピクチャの場合trueを、そうでなければfalse を返します。

関数: picturep (x)

もし引数が適正なイメージなら trueを、そうでなければfalseを返します。

関数: read_xpm (xpm_file)

xpm形式のファイルを読み、ピクチャオブジェクトを返します。

関数: rgb2level (pic)

rgbピクチャを 赤、緑、青チャンネルを平均することでlevelの1つに変換します。

関数: take_channel (im,color)

もし引数colorred, greenまたはblueなら、 関数take_channelは ピクチャimの対応する色チャンネルを返します。 例:

(%i1) 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)})

48.4 Functions and Variables for worldmap

このパッケージは自動的にパッケージdrawをロードします。

48.4.1 Variable and Functions

グローバル変数: boundaries_array

デフォルト値: false

boundaries_arrayは グラフィックオプションgeomapが境界座標を探すところです。

Each component of boundaries_arrayのそれぞれの成分は 浮動小数点量の配列であり、 多角形のセグメントかマップ境界の座標です。

geomapも参照してください。

関数: numbered_boundaries (nlist)

その数(boundaries_array座標)でラベルされた 多角形セグメント(境界)のリストを描画します。 これは新しい地理的なものを作る時に非常に役立ちます。

例:

boundaries_array内の成分数で境界をラベルされたヨーロッパの地図

(%i1) load("worldmap")$
(%i2) european_borders: 
           region_boundaries(-31.81,74.92,49.84,32.06)$
(%i3) numbered_boundaries(european_borders)$
関数: make_poly_continent (continent_name)
関数: make_poly_continent (country_list)

色付けられた大陸や国のリストを描画するのに必要なポリゴンを作ります。

例:

(%i1) load("worldmap")$
(%i2) /* A continent */
      make_poly_continent(Africa)$
(%i3) apply(draw2d, %)$
(%i4) /* A list of countries */
      make_poly_continent([Germany,Denmark,Poland])$
(%i5) apply(draw2d, %)$
関数: make_poly_country (country_name)

色付けられた国を描画するのに必要なポリゴンを作ります。 もし島が存在するなら、1つの国はただ1つ以上のポリゴンで定義され得ます。

例:

(%i1) load("worldmap")$
(%i2) make_poly_country(India)$
(%i3) apply(draw2d, %)$
関数: make_polygon (nlist)

境界添字からpolygonオブジェクトを返します。 引数nlistboundaries_arrayの成分のリストです。

例:

ブータンは境界番号171, 173, 1143で定義されます。 だから、make_polygon([171,173,1143])は appends arrays of coordinates 座標boundaries_array[171], boundaries_array[173], boundaries_array[1143]の配列を付加し、 drawでプロットされるのに適したpolygonオブジェクトを返します. エラーメッセージを避けるには、 任意の連続する配列が端で共通の2つの座標を持つという意味で配列は互換性がなければいけません。 この例では、 boundaries_array[171]の最初の2つの成分は boundaries_array[173]の最後の2つの座標と等しく、 boundaries_array[173]の最初の2つは boundaries_array[1143]の最初の2つに等しいです; 結論として、境界番号171, 173, 1143は (この順で)互換性があり、色付けられたポリゴンは描画できます。

(%i1) load("worldmap")$
(%i2) Bhutan;
(%o2)                        [[171, 173, 1143]]
(%i3) boundaries_array[171];
(%o3) {Array:  
       #(88.750549 27.14727 88.806351 27.25305 88.901367 27.282221
         88.917877 27.321039)}
(%i4) boundaries_array[173];
(%o4) {Array:
       #(91.659554 27.76511 91.6008 27.66666 91.598022 27.62499
         91.631348 27.536381 91.765533 27.45694 91.775253 27.4161 
         92.007751 27.471939 92.11441 27.28583 92.015259 27.168051
         92.015533 27.08083 92.083313 27.02277 92.112183 26.920271
         92.069977 26.86194 91.997192 26.85194 91.915253 26.893881
         91.916924 26.85416 91.8358 26.863331 91.712479 26.799999 
         91.542191 26.80444 91.492188 26.87472 91.418854 26.873329
         91.371353 26.800831 91.307457 26.778049 90.682457 26.77417
         90.392197 26.903601 90.344131 26.894159 90.143044 26.75333
         89.98996 26.73583 89.841919 26.70138 89.618301 26.72694 
         89.636093 26.771111 89.360786 26.859989 89.22081 26.81472
         89.110237 26.829161 88.921631 26.98777 88.873016 26.95499
         88.867737 27.080549 88.843307 27.108601 88.750549 
         27.14727)}
(%i5) boundaries_array[1143];
(%o5) {Array:  
       #(91.659554 27.76511 91.666924 27.88888 91.65831 27.94805 
         91.338028 28.05249 91.314972 28.096661 91.108856 27.971109
         91.015808 27.97777 90.896927 28.05055 90.382462 28.07972
         90.396088 28.23555 90.366074 28.257771 89.996353 28.32333
         89.83165 28.24888 89.58609 28.139999 89.35997 27.87166 
         89.225517 27.795 89.125793 27.56749 88.971077 27.47361
         88.917877 27.321039)}
(%i6) Bhutan_polygon: make_polygon([171,173,1143])$
(%i7) draw2d(Bhutan_polygon)$
関数: region_boundaries (x1,y1,x2,y2)

頂点(x1,y1) -左上- と(x2,y2) -右下-の長方形に完全に含まれる グローバル変数boundaries_arrayの多角形セグメント検出します。

例:

南イタリアをプロットするためのセグメントの数を返します。

(%i1) load("worldmap")$
(%i2) region_boundaries(10.4,41.5,20.7,35.4);
(%o2)                [1846, 1863, 1864, 1881, 1888, 1894]
(%i3) draw2d(geomap(%))$
関数: region_boundaries_plus (x1,y1,x2,y2)

頂点(x1,y1) -左上- と(x2,y2) -右下-で定義された長方形に少なくとも1つ頂点を含まれる グローバル変数boundaries_arrayの多角形セグメント検出します。 多角形セグメント検出します。

例:

(%i1) load("worldmap")$
(%i2) region_boundaries_plus(10.4,41.5,20.7,35.4);
(%o2) [1060, 1062, 1076, 1835, 1839, 1844, 1846, 1858,
       1861, 1863, 1864, 1871, 1881, 1888, 1894, 1897]
(%i3) draw2d(geomap(%))$

48.4.2 Graphic objects

グラフィックオブジェクト: geomap (numlist)
グラフィックオブジェクト: geomap (numlist,3Dprojection)

2Dと3Dに関して地図を描画します。

2D

この関数はグローバル変数boundaries_arrayと一緒に機能します。

引数numlistは 数や数のリストを含むリストです。 これらすべての数は、 グローバル配列boundaries_arrayの成分を表す 0以上の整数でなければいけません。

Each component of boundaries_arrayのそれぞれの成分は 浮動小数点量の配列であり、多角形セグメントやマップ境界の座標です。

geomap (numlist)は 引数を平坦化し、boundaries_arrayの中に関連した境界を描画します。

このオブジェクトは以下のグラフィックオプションの影響を受けます: line_width, line_type, color.

例:

手で定義された簡単な地図:

(%i1) load("draw")$
(%i2) /* Vertices of boundary #0: {(1,1),(2,5),(4,3)} */
   ( bnd0: make_array(flonum,6),
     bnd0[0]:1.0, bnd0[1]:1.0, bnd0[2]:2.0,
     bnd0[3]:5.0, bnd0[4]:4.0, bnd0[5]:3.0 )$
(%i3) /* Vertices of boundary #1: {(4,3),(5,4),(6,4),(5,1)} */
   ( bnd1: make_array(flonum,8),
     bnd1[0]:4.0, bnd1[1]:3.0, bnd1[2]:5.0, bnd1[3]:4.0,
     bnd1[4]:6.0, bnd1[5]:4.0, bnd1[6]:5.0, bnd1[7]:1.0)$
(%i4) /* Vertices of boundary #2: {(5,1), (3,0), (1,1)} */
   ( bnd2: make_array(flonum,6),
     bnd2[0]:5.0, bnd2[1]:1.0, bnd2[2]:3.0,
     bnd2[3]:0.0, bnd2[4]:1.0, bnd2[5]:1.0 )$
(%i5) /* Vertices of boundary #3: {(1,1), (4,3)} */
   ( bnd3: make_array(flonum,4),
     bnd3[0]:1.0, bnd3[1]:1.0, bnd3[2]:4.0, bnd3[3]:3.0)$
(%i6) /* Vertices of boundary #4: {(4,3), (5,1)} */
   ( bnd4: make_array(flonum,4),
     bnd4[0]:4.0, bnd4[1]:3.0, bnd4[2]:5.0, bnd4[3]:1.0)$
(%i7) /* Pack all together in boundaries_array */
   ( boundaries_array: make_array(any,5),
     boundaries_array[0]: bnd0, boundaries_array[1]: bnd1,
     boundaries_array[2]: bnd2, boundaries_array[3]: bnd3,
     boundaries_array[4]: bnd4 )$
(%i8) draw2d(geomap([0,1,2,3,4]))$

補助バッケージ worldmapは グローバル変数 boundaries_arrayを (経度、緯度)座標で 実世界境界に設定します。 これらのデータはパブリックドメインであり、 http://www-cger.nies.go.jp/grid-e/gridtxt/grid19.html に由来するものです。

パッケージworldmapは、国、大陸、海岸線の境界も boundaries_arrayの必要な成分を持つリストとして、 定義します。 (更に知るにはファイルshare/draw/worldmap.macを参照してください) パッケージdrawは自動的にworldmapをロードしません。

(%i1) load("worldmap")$
(%i2) c1: gr2d(geomap(Canada,United_States,
                      Mexico,Cuba))$
(%i3) c2: gr2d(geomap(Africa))$
(%i4) c3: gr2d(geomap(Oceania,China,Japan))$
(%i5) c4: gr2d(geomap(France,Portugal,Spain,
                      Morocco,Western_Sahara))$
(%i6) draw(columns  = 2,
           c1,c2,c3,c4)$

パッケージworldmapは 国をポリゴンとしてプロットする時にも役に立ちます。 この場合、グラフィックオブジェクトgeomapは もはや必要でなく、代わりにpolygonオブジェクトが使われます。 配列ではなくリストが現在使われているので、 地図レンダリングはより遅いでしょう。 以下のコードを理解するためには、 make_poly_countrymake_poly_continentも 参照してください。

(%i1) load("worldmap")$
(%i2) mymap: append(
   [color      = white],  /* borders are white */
   [fill_color = red],             make_poly_country(Bolivia),
   [fill_color = cyan],            make_poly_country(Paraguay),
   [fill_color = green],           make_poly_country(Colombia),
   [fill_color = blue],            make_poly_country(Chile),
   [fill_color = "#23ab0f"],       make_poly_country(Brazil),
   [fill_color = goldenrod],       make_poly_country(Argentina),
   [fill_color = "midnight-blue"], make_poly_country(Uruguay))$
(%i3) apply(draw2d, mymap)$

3D

geomap (numlist)は地図境界を 中心が(0,0,0)で半径1の球上に射影します。 geomap (numlist,3Dprojection)を使うことで、 球や射影タイプを変えることが可能です。

利用可能な3D射影:

  • [spherical_projection,x,y,z,r]: 地図境界を 中心(x,y,z)、半径rの球上に 射影します。
    (%i1) load("worldmap")$
    (%i2) draw3d(geomap(Australia), /* default projection */
                 geomap(Australia,
                        [spherical_projection,2,2,2,3]))$
    
  • [cylindrical_projection,x,y,z,r,rc]: 球地図境界を 中心(x,y,z)の半径rの地球の極を通る軸を持ち 半径rcの円柱に再射影します。
    (%i1) load("worldmap")$
    (%i2) draw3d(geomap([America_coastlines,Eurasia_coastlines],
                        [cylindrical_projection,2,2,2,3,4]))$
    
  • [conic_projection,x,y,z,r,alpha]: 球地図境界を 中心(x,y,z)の半径rの地球の極を通る軸を持ち 角度alphaの円錐上に 再射影します。 北円錐と南円錐両方が球に接触します。
    (%i1) load("worldmap")$
    (%i2) draw3d(geomap(World_coastlines,
                        [conic_projection,0,0,0,1,90]))$
    

更に丹念な例を見るには、 http://www.telefonica.net/web2/biomates/maxima/gpdraw/geomap も参照してください。


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49 drawdf


49.1 Introduction to drawdf

関数drawdfは 一階常微分方程式(ODE)や 二連立自律一階ODE系の方向場を描画します。

これは追加パッケージなので、利用するには、最初に load("drawdf")でロードしなければいけません。 Drawdfはdrawパッケージ上に構築されています。これはGnuplot 4.2を要求します。

単一のODEの方向場をプロットするには、ODEを以下の形式で書かなければいけません:

       dy
       -- = F(x,y)
       dx

そして関数Fdrawdfの引数に与えなければいけません。 もし独立変数と従属変数が、上の式のようにxyでないなら、 drawdfコマンドへの引数として与えられるリストの中に明示的に それら2つの変数を指名しなければいけません。 (例を見てください。)

2つの自励ODEの組の方向場をプロットするには、 それらを以下の形式で書かなければいけません。

       dx             dy
       -- = G(x,y)    -- = F(x,y) 
       dt             dt

そしてdrawdfの引数は2つの関数GFを その順に持つリストでなければいけません; すなわち、リストの最初の式は水平軸上に表された変数の時間導関数であり、 二番目の式は垂直軸上に表された変数の時間導関数です。 それら2つの変数はxyである必要はありませんが、 もしそうでないなら、 drawdfに与えられる二番目の引数は 2つの変数を、最初のものが水平軸上のものを、その後垂直軸上のものを指定する別のリストでなければいけません。

もしただ1つのODEが与えられるなら、 drawdfは、 暗にx=t,G(x,y)=1と認め、 非自励方程式を2つの自励方程式系に変換します。


49.2 Functions and Variables for drawdf

49.2.1 Functions

関数: drawdf (dydx, ...options and objects...)
関数: drawdf (dvdu, [u,v], ...options and objects...)
関数: drawdf (dvdu, [u,umin,umax], [v,vmin,vmax], ...options and objects...)
関数: drawdf ([dxdt,dydt], ...options and objects...)
関数: drawdf ([dudt,dvdt], [u,v], ...options and objects...)
関数: drawdf ([dudt,dvdt], [u,umin,umax], [v,vmin,vmax], ...options and objects...)

関数drawdfは、 オプションの解曲線やdrawパッケージを使う他のグラフィックスと一緒に、 2D方向場を描きます。

最初の引数は導関数を指定し、式か2つの式のリストでなければいけません。 dydx, dxdt, dydtxyに依存する式です。 dvdu, dudt, dvdtuvに依存する式です。

もし独立変数と従属変数がxyでないなら、 それらの名前を、導関数に続いてすぐに、 2つの名前のリスト[u,v]のとしてか、 形式[u,umin,umax][v,vmin,vmax]の2つのリストとしてのいずれか のように,指定しなければいけません。

残りの引数はグラフィックオプショングラフィックオブジェクト, 任意の深さで入れ子になったグラフィックオプションやオブジェクトを含むリストです。 drawdfがサポートするグラフィックオプションとオブジェクトの集合は drawパッケージのdraw2dgr2dがサポートするもの上位集合です。

引数は順次解釈されます: グラフィックオプションは続くグラフィックオブジェクトすべてに影響します。 更に、グラフィックオブジェクトは指定された順にキャンバス上に描かれ、 先に描かれたグラフィックスを見えなくするかもしれません。 いくつかのグラフィックオプションはシーンのグローバルな外観に影響します。

drawdfがサポートする追加のグラフィックオブジェクトは以下を含みます: solns_at, points_at, saddles_at, soln_at, point_at, saddle_at.

drawdfがサポートする追加のグラフィックオプションは以下を含みます: field_degree, soln_arrows, field_arrows, field_grid, field_color, show_field, tstep, nsteps, duration, direction, field_tstep, field_nsteps, field_duration.

drawパッケージから受け継がれた、共通に使われるグラフィックオブジェクトは 以下を含みます: explicit, implicit, parametric, polygon, points, vector, label, draw2dgr2dがサポートする他のすべてのもの。

drawパッケージから受け継がれた、共通に使われるグラフィックオプションは 以下を含みます:
points_joined, color, point_type, point_size, line_width, line_type, key, title, xlabel, ylabel, user_preamble, terminal, dimensions, file_name, draw2dgr2dがサポートする他のすべてのもの。

draw2dも参照してください。

wxMaximaやImaximaのユーザーはwxdrawdfを代わりに使うかもしれません。 それは、 グラフィックスがwxdrawを使うノートブック内で描かれることを除いて、 drawdfと同一です。

この関数を利用するには、最初にload("drawdf")を書いてください。

例:

(%i1) load("drawdf")$
(%i2) drawdf(exp(-x)+y)$        /* default vars: x,y */
(%i3) drawdf(exp(-t)+y, [t,y])$ /* default range: [-10,10] */
(%i4) drawdf([y,-9*sin(x)-y/5], [x,1,5], [y,-2,2])$

下位互換のために、drawdfはplotdfがサポートしたパラメータのほとんどを 受け付けます。

(%i5) drawdf(2*cos(t)-1+y, [t,y], [t,-5,10], [y,-4,9],
             [trajectory_at,0,0])$

soln_atsolns_atは、 少し強化された4次のRunge Kutta数値積分器を使って、 指定された点を通る解曲線を描きます。

(%i6) drawdf(2*cos(t)-1+y, [t,-5,10], [y,-4,9],
             solns_at([0,0.1],[0,-0.1]),
             color=blue, soln_at(0,0))$

field_degree=2とすると、 それぞれのグリッド点での1次と2次の導関数に基づいて、 場が二次のスプラインで構成されます。 field_grid=[COLS,ROWS]は グリッドの列と行の数を指定します。

(%i7) drawdf(2*cos(t)-1+y, [t,-5,10], [y,-4,9],
             field_degree=2, field_grid=[20,15],
             solns_at([0,0.1],[0,-0.1]),
             color=blue, soln_at(0,0))$

soln_arrows=trueは 解曲線に矢印を加え、 (デフォルトでは)方向場からそれらを削除します。 また、解曲線を強調するようにデフォルトの色を変えます。

(%i8) drawdf(2*cos(t)-1+y, [t,-5,10], [y,-4,9],
             soln_arrows=true,
             solns_at([0,0.1],[0,-0.1],[0,0]))$

duration=40は数値積分の時間間隔を指定します(デフォルトは10))。 もし解がプロット領域から遠くに移動し過ぎたり、 導関数が複素数や無限大になったりしても、積分は自動的に停止します。 ここでも、 field_degree=2を指定して二次スプラインをプロットします。 以下の方程式は捕食者-被食者系をモデル化します。

(%i9) drawdf([x*(1-x-y), y*(3/4-y-x/2)], [x,0,1.1], [y,0,1],
             field_degree=2, duration=40,
             soln_arrows=true, point_at(1/2,1/2),
             solns_at([0.1,0.2], [0.2,0.1], [1,0.8], [0.8,1],
                      [0.1,0.1], [0.6,0.05], [0.05,0.4],
                      [1,0.01], [0.01,0.75]))$

field_degree='solnsとすると、 場は、4次のRunge Kuttaで計算された多くの小さな解曲線で構成され、 この場合、より良い結果をもたらします。

(%i10) drawdf([x*(1-x-y), y*(3/4-y-x/2)], [x,0,1.1], [y,0,1],
              field_degree='solns, duration=40,
              soln_arrows=true, point_at(1/2,1/2),
              solns_at([0.1,0.2], [0.2,0.1], [1,0.8],
                       [0.8,1], [0.1,0.1], [0.6,0.05],
                       [0.05,0.4], [1,0.01], [0.01,0.75]))$

saddles_atは 自動的にそれぞれの鞍部で方程式を線形化しようとし、 セパラトリクスを含む、それぞれの固有ベクトルに対応した数値解をプロットしようとします。 tstep=0.05は 数値積分器の最大時間ステップを指定します(デフォルトは0.1)。 xとyのステップを小さく保つために、小さ目の時間ステップが時々使われます。 以下の方程式は減衰振り子をモデル化します。

(%i11) drawdf([y,-9*sin(x)-y/5], tstep=0.05,
              soln_arrows=true, point_size=0.5,
              points_at([0,0], [2*%pi,0], [-2*%pi,0]),
              field_degree='solns,
              saddles_at([%pi,0], [-%pi,0]))$

show_field=falseは場を完全に抑制します。

(%i12) drawdf([y,-9*sin(x)-y/5], tstep=0.05,
              show_field=false, soln_arrows=true,
              point_size=0.5,
              points_at([0,0], [2*%pi,0], [-2*%pi,0]),
              saddles_at([3*%pi,0], [-3*%pi,0],
                         [%pi,0], [-%pi,0]))$

drawdfは、認識しないパラメータすべてをdraw2dgr2dに渡します。 なので、drawパッケージのフルパワーをdrawdfと組み合わせられます。

(%i13) drawdf(x^2+y^2, [x,-2,2], [y,-2,2], field_color=gray,
              key="soln 1", color=black, soln_at(0,0),
              key="soln 2", color=red, soln_at(0,1),
              key="isocline", color=green, line_width=2,
              nticks=100, parametric(cos(t),sin(t),t,0,2*%pi))$

drawdfはグラフィクオプションやオブジェクトの入れ子のリストを受け付けます。 なので、makelistやグラフィックスを生成する他の関数コールの便利な使用が可能です。

(%i14) colors : ['red,'blue,'purple,'orange,'green]$
(%i15) drawdf([x-x*y/2, (x*y - 3*y)/4],
              [x,2.5,3.5], [y,1.5,2.5],
              field_color = gray,
              makelist([ key   = concat("soln",k),
                         color = colors[k],
                         soln_at(3, 2 + k/20) ],
                       k,1,5))$

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50 dynamics


50.1 Introduction to dynamics

追加パッケージdynamicsには、 離散力学系とフラクタルの様々なグラフィックス表現を生成するためのいくつかの関数と、 微分方程式系を数値的に解くための4次Runge-Kutta法の実装が含まれています。

このパッケージの関数を使うには、 最初にload("dynamics")でパッケージをロードしなければいけません。

Maxima 5.12で導入された変更

Maxima 5.12以来、現在まで、dynamicsパッケージは グラフを処理するのに関数plot2dを使います。 (juliamandelbrotを除いて) グラフィックスを生成するコマンドはplot2dのいかなるオプションも受け付けます。 オプションには、プロットスタイルや色を使ったり、 一方の、または両方の軸を対数スケールで表したり、 様々なグラフィカルインターフェイス全体に渡って変更を加えるものを含みます。 古いオプションdomain, pointsize, xcenter, xradius, ycenter, yradius, xaxislabel, yaxislabelは この新しいバージョンでは受け付けられません。

現在,すべてのプログラムは、 以前のバージョンのようにxyだけでなく、 任意の変数名を受け付けます。 2つの要求パラメータが2つのプログラムで変えられました: evolution2dは、現在、 2つの独立変数を陽に指定するリストを要求し、 orbitsの水平範囲はもはやステップサイズを要求しません; 範囲は、変数名と最小値、最大値だけを指定しなければいけません; ステップ数は、現在、オプションnticksで変えることができます。


50.2 Functions and Variables for dynamics

関数: chaosgame ([[x1, y1]...[xm, ym]], [x0, y0], b, n, ..., options, ...);

いわゆるカオスゲームを実装します: 初期点(x0, y0)がプロットされ、 m個の点[x1, y1]...[xm, ym]の1つがランダムに選択されます。 プロットされる次の点はプロットされた以前の点からランダムに選ばれた点までの線分上で、 ランダム点からその線分の長さにbを掛けた距離にあります。 手続きは n回繰り返されます。

関数: evolution (F, y0, n, ..., options, ...);

2次元グラフに、 点の水平座標が整数0, 1, 2, ..., n、 垂直座標が再帰関係

        y(n+1) = F(y(n))

で定義された数列の対応する値y(n)である n+1個の点を描きます。 ここで、初期値y(0)y0に等しいです。 Fは1変数にだけ依存する式でなければいけません。 (例の中では、yに依存していますが、他のいかなる変数を使うことができます), y0は実数でなければいけなく、nは正の整数でなければいけません。

関数: evolution2d ([F, G], [u, v], [u0, y0], n, ..., options, ...);

再帰関係を伴う二次元離散力学系によって定義された点列の中の最初のn+1点を 二次元プロットで、 表示します。 初期値u0v0を持つ

        u(n+1) = F(u(n), v(n))    v(n+1) = G(u(n), v(n))

FGは2変数uvのみに依存する式2つでなければいけません。 変数はリストの中に明示的に指名されなければいけません。

関数: ifs ([r1, ..., rm], [A1, ..., Am], [[x1, y1], ..., [xm, ym]], [x0, y0], n, ..., options, ...);

反復関数系法を実装します。 この方法は関数chaosgameで記述した方法に似ていますが、 現在点からランダムに選ばれた点にセグメントを縮める代わりに、 そのセグメントの2成分はランダムに選ばれた点に対応する2行2列行列Aiを乗算されます。

m個のアトラクティブな点の1つのランダムな選択を 重みr1,...,rmで定義された非均一な確率分布で作ることができます。 それらの重みは累積形で与えられます; 例えば、 もし確率0.2, 0.5, 0.3を持つ3点があるなら、 重みr1, r2r3は2, 7, 10とできます。

関数: julia (x, y, ...options...)

複素数(x + i y)に関するJulia集合の表現のグラフィックスファイルを生成します。 パラメータxyは実数でなければいけません。 ファイルは、XPMグラフィックスフォーマットでカレントディレクトリかユーザーディレクトリに生成されます。 プログラムは走らせるのに数秒かかるかもしれません。終了後、生成したファイル名と共にメッセージが印字されます。

Julia集合に属さない点には、異なる色が割り当てられます。 繰り返し回数に従って、その点から始まり、半径2の収束円から動く数列を取ります。 繰り返しの最大回数はオプションlevelsで設定されます; その回数の繰り返しの後、もし数列がまだ収束円内なら、 点はオプションcolorで定義された色で塗られます。

Julia集合に属さない点に使われる色すべては、同じsaturationvalueを持ちますが、 hueと(hue + huerange)の間に一様に分布する、違った色相角を持ちます。

optionsはオプションの列です。 受け付けられるオプションのリストは以下の節で与えられます。

関数: mandelbrot (options)

Mandelbrot集合の表現のグラフィックスファイルを生成します。 ファイルは、XPMグラフィックスフォーマットでカレントディレクトリかユーザーディレクトリに生成されます。 プログラムは走らせるのに数秒かかるかもしれません。終了後、生成したファイル名と共にメッセージが印字されます。

Mandelbrot集合に属さない点には、異なる色が割り当てられます。 繰り返し回数に従って、その点から始まり、半径2の収束円から動く数列を取ります。 繰り返しの最大回数はオプションlevelsで設定されます; その回数の繰り返しの後、もし数列がまだ収束円内なら、 点はオプションcolorで定義された色で塗られます。

Mandelbrot集合に属さない点に使われる色すべては、同じsaturationvalueを持ちますが、 hueと(hue + huerange)の間に一様に分布する、違った色相角を持ちます。

optionsはオプションの列です。 受け付けられるオプションのリストは以下の節で与えられます。

関数: orbits (F, y0, n1, n2, [x, x0, xf, xstep], ...options...);

パラメータxを持つ一次元離散力学系の族に関する軌道図を描画します; この種の図は一次元離散系の分岐の研究に使われます。

関数F(y)は、 関数evolutionの場合と同様に値y0で始まる数列を定義しますが、 この場合、その関数は、x0からxfまでの区間内の値を取り、 xstepの増分を持つパラメータxにも依存します。 パラメータxに使われるそれぞれの値は水平軸に示されます。 垂直軸は、 数列にn1回の時間発展させた後得られる数列y(n1+1),..., y(n1+n2+1)n2個の値を示します。

関数: rk (ODE, var, initial, domain)
関数: rk ([ODE1,...,ODEm], [v1,...,vm], [init1,...,initm], domain)

4次のRunge-Kutta法を使って、最初の形式は一階常微分方程式一つを数値的に解き、二番目の形式はそれらm個の方程式系を解きます。 varは従属変数を表します。 ODEは独立変数と従属変数にだけ依存する式でなければいけません。 そして、独立変数に関する従属変数の導関数を定義します。

独立変数はdomainで指定されます。 それは4つの要素のリストでなければいけません。 例えば:

[t, 0, 10, 0.1]

リストの最初の要素は独立変数を特定し、二番目と三番目の要素はその変数の初期値と最終値であり、 最後の要素はその区間内で使用されるべき増加分を設定します。

もしmこの方程式が解かれようとしているなら、 m個の従属変数v1, v2, ..., vmが存在しなければいけません。 それらの変数の初期値はinit1, init2, ..., initmとなります。 以前の場合と同様、domainで定義されたただ1つの独立変数が残っています。 ODE1, ..., ODEmは 独立変数に関する従属変数それぞれの導関数を定義する式です。 それらの式に現れるかもしれない変数は独立変数と任意の従属変数だけです。 従属変数と厳密に同じ順序でリストの中に導関数ODE1, ..., ODEmを与えることが重要です; 例えば、リストの三番目の要素は三番目の従属変数の導関数と解釈されます。

プログラムは 方程式を独立変数の初期値から最終値まで一定の増加分を使って積分しようとします。 もしあるステップで従属変数の1つが大きすぎる絶対値を取ったら、 積分はその点で中断されます。 結果は、なされた繰り返しの回数と同じ数の要素を持つリストです。 結果リストの中のそれぞれの要素は、それ自身m+1個の要素を持つもう一つのリストです: 独立変数の値にその点に対応する従属変数の値が続きます。

関数: staircase (F, y0, n, ...options...);

再帰関係によって定義された数列に関する階段図形を描画します。

        y(n+1) = F(y(n))

入力パラメータの解釈と許される値は 関数evolutionに関するものと同じです。 階段図形は線G(y) = yと共に関数F(y)のプロットから構成されます。 垂直区間は、 その線上の点(y0, y0)から 関数Fと交差する点まで描画されます。 水平区間はその点から線上の点(y1, y1)に届くまで描画されます。 手続きは点(yn, yn)に届くまでn回繰り返されます。

オプション

それぞれのオプションは複数の項目のリストです。 最初の項目はオプション名で、残りはオプションの引数からなります。

関数evolution, evolution2d, staircase, orbits, ifs, chaosgameが受け付けるオプションは はplot2dに関するオプションと同じです。 orbitsは、それらのオプションに加えて、 垂直方向に表される異なる点の最大数を設定する特別なオプションpixelsを受け付けます。

以下のオプションを 関数juliamandelbrotは受け付けます:

  • sizeは1つか2つの引数を取ります。 もし1つだけ引数が与えられたら、 生成されるグラフィックスファイルの幅と高さはピクセル単位でその値に等しくなります。 もし引数2つが与えられたら、それらは幅と高さを定義します。 デフォルト値は、幅と高さ両方に関して400ピクセルです。 もし2つの値が等しくないなら、集合は歪んで現れます。
  • levelsは繰り返しの最大数を定義します。 これは集合に属さない点に使われる色の数にも等しいです。 デフォルト値は12です; 値が大きくなると、処理時間が長くなります。
  • huerangeは 集合に属さない点の色相に使われる色相角の範囲を定義します。 デフォルト値は360です。これは色が色相のすべての範囲に広がることを意味します。 360より大きな値は、色相範囲の繰り返しを意味し、 負の値は、繰り返し回数が増えるにつれ、 色相角を減らすように使うことができます。
  • hueは、 集合に属さない点に使われる最初の色の色相を度単位で設定します。 デフォルト値は300度です。これはマゼンダに対応します; 他の標準的な色の値は、赤には0、オレンジには45、黄には60、緑には120、シアンには180、 青には240です。 オプションhuerangeも参照してください。
  • saturationは集合に属さない点に使われる飽和値を設定します。 0と1の間でなければいけません。 デフォルト値は、0.46です。
  • valueは 集合に属さない点に使われる色の値を設定します。 0と1の間でなければいけません; 値が高くなると、色が明るくなります。 デフォルト値は、0.96です。
  • colorには、 集合の点を表すのに使われる色の色相、飽和、値を定義する 3つのパラメータが続きます。 デフォルト値は3つのパラメータすべてが0であり、黒に対応します。 許される値の範囲の説明に関して、 オプションhue, saturation, valueを参照してください。
  • centerには、2つの実パラメータが続きます。 これは、表示される領域の中心点の複素平面上の座標を与えます。 デフォルト値は両座標に関して0(原点)です。
  • radiusは表示される正方形領域内の最大円の半径を設定します。 デフォルト値は2です。
  • filenameは 結果のグラフが保存されるファイル名を与えます。 拡張子.xpmがその名前に加えられます。 もしファイルが既に存在しているなら、 関数が生成したファイルで置き換えられます。 デフォルト値はJulia集合にはjulia、 Mandelbrot集合にはmandelbrotです。

以下の数列のグファフィックス表現と階段図形: 2, cos(2), cos(cos(2)),...

(%i1) load("dynamics")$

(%i2) evolution(cos(y), 2, 11);

(%i3) staircase(cos(y), 1, 11, [y, 0, 1.2]);
./figures/dynamics1 ./figures/dynamics2

もしシステムが遅いなら、 以下の例のように繰り返し回数を減らさなければいけないでしょう。 そして、もしモニタ上のドットが小さすぎるなら、 [style,[points,0.8]]のように、 違ったスタイルを試したくなるかもしれません。

パラメータaを持つ二次写像の軌跡図。

        x(n+1) = a + x(n)^2
(%i4) orbits(x^2+a, 0, 50, 200, [a, -2, 0.25], [style, dots]);
./figures/dynamics3

x = -1.25近くのより低い分岐の回りの領域を拡大するには、以下を使ってください:

(%i5) orbits(x^2+a, 0, 100, 400, [a,-1,-1.53], [x,-1.6,-0.8],
             [nticks, 400], [style,dots]);
./figures/dynamics4

フラクタルに導かれる二次元系の発展:

(%i6) f: 0.6*x*(1+2*x)+0.8*y*(x-1)-y^2-0.9$

(%i7) g: 0.1*x*(1-6*x+4*y)+0.1*y*(1+9*y)-0.4$

(%i8) evolution2d([f,g], [x,y], [-0.5,0], 50000, [style,dots]);
./figures/dynamics5

そしてそのフラクタルの小さな領域の拡大:

(%i9) evolution2d([f,g], [x,y], [-0.5,0], 300000, [x,-0.8,-0.6],
                  [y,-0.4,-0.2], [style, dots]);
./figures/dynamics6

カオスゲームで得られるSierpinski三角形のプロット:

(%i9) chaosgame([[0, 0], [1, 0], [0.5, sqrt(3)/2]], [0.1, 0.1], 1/2,
                 30000, [style, dots]);
./figures/dynamics7

反復函数系で得られるBarnsleyのシダ:

(%i10) a1: matrix([0.85,0.04],[-0.04,0.85])$

(%i11) a2: matrix([0.2,-0.26],[0.23,0.22])$

(%i12) a3: matrix([-0.15,0.28],[0.26,0.24])$

(%i13) a4: matrix([0,0],[0,0.16])$

(%i14) p1: [0,1.6]$

(%i15) p2: [0,1.6]$

(%i16) p3: [0,0.44]$

(%i17) p4: [0,0]$

(%i18) w: [85,92,99,100]$

(%i19) ifs(w, [a1,a2,a3,a4], [p1,p2,p3,p4], [5,0], 50000, [style,dots]);
./figures/dynamics8

そして数(-0.55 + i 0.6)に関するJulia集合は以下で得られます:

julia (-0.55, 0.6, [iterations, 36], [x, -0.3, 0.2],
      [y, 0.3, 0.9], [grid, 400, 400], [color_bar_tics, 0, 6, 36])$

x方向に-0.3から0.3まで、y方向に0.3から0.9までの領域を表示します。 青から始まり黄で終わる36色が使われます。

./figures/plotting4

微分方程式

          dx/dt = t - x^2

を、初期値x(t=0) = 1で、0から8までのtの区間で0.1の増分で 数値的に解くには、以下を使ってください:

(%i20) results: rk(t-x^2,x,1,[t,0,8,0.1])$

結果はリストresultsに保存されます。

        dx/dt = 4-x^2-4*y^2     dy/dt = y^2-x^2+1

を、t=0のxとyの初期値がそれぞれ-1.25, 0.75で、0から4までの区間で、 数値的に解くには:

(%i21) sol: rk([4-x^2-4*y^2,y^2-x^2+1],[x,y],[-1.25,0.75],[t,0,4,0.02])$

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51 ezunits


51.1 Introduction to ezunits

ezunitsは次元量を扱うためのパッケージです。 次元解析のいくつかの関数を含みます。 ezunitsは 次元量と単位変換に関する算術演算を 実行できます。 組み込み単位は国際単位系(SI)とUS慣習単位系を含み、他の単位が宣言できます。 physical_constants、物理定数のコレクション、も参照してください。

load("ezunits")はこのパッケージをロードします。 demo(ezunits)はいくつかの例を表示します。 便利な関数known_unitsは組み込みとユーザー宣言単位のリストを返し、 そして、 display_known_unit_conversionsは 可読性の高いフォーマットで既知の変換一式を表示します。

a ` bは、無次元量を示すaと次元単位bで 次元量を表します。 そのように宣言することなしに、シンボルを単位として使うことができます; 単位シンボルはいかなる特別なプロパティを持つ必要はありません。 式a ` bの量と単位は、 それぞれ、qty関数とunits関数で抽出することができます。

シンボルは、指定された量か指定された単位か両方を持つ次元量であると宣言することができます。

a ` b `` cは 単位bから単位cに変換します。 ezunitsは SI基本単位、SI組立単位、いくつかの非SI単位に関する組み込み変換を持っています。 まだezunitsが知らない単位変換は、宣言することができます。 ezunitsが知っている単位変換は 組み込み変換とユーザー定義の変換から構成される グローバル変数known_unit_conversionsで指定されます。 単位の積や商、冪に関する変換は知られている単位変換の組から演繹されます。

Maximaは一般的に厳密でない数(浮動小数点数か多倍長浮動小数点数)より 厳密な数(整数か有理数)を好むので、 次元量でそれらが現れた時、ezunitsは厳密な数を保護します。 組み込み単位変換すべては厳密な数で表現されます; 宣言された変換で厳密でない数は厳密なものに強制的に変換されます。

単位の表示のために優先される系はありません; 入力単位は、変換を明示的に示さない限り、他の単位には変換されません。 ezunitsは 前置詞m-, k-, M, G-(ミリ-, キロ-, メガ-, ギガ-)を SI基本単位やSI組立単位に適用された際、 認識しますが、 そんな前置詞は明示的な変換で示された時だけ適用されます。

次元量に対する算術演算子は そんな演算子の慣例的な規則で実行されます。

  • (x ` a) * (y ` b) is equal to (x * y) ` (a * b).
  • (x ` a) + (y ` a) is equal to (x + y) ` a.
  • (x ` a)^y is equal to x^y ` a^y when y is nondimensional.

ezunitsは 和の中の単位が同じ次元を持つことを要求しません; そんな項は足さられず、エラーは報告されません。

ezunitsは初等的な次元解析関数を含みます。 すなわち、次元量の基本的な次元と基本的な単位、無次元量と自然単位系の計算です。 次元解析の関数は Barton Willisが書いた別のパッケージの類似の関数から焼き直されました。

次元解析のために、 基本的な次元のリストと基本的な単位の連想リストは保持されます; デフォルトでは、 基本的な次元は、長さ、質量、時刻、電荷、温度、量であり、 基本的な単位は関連したSI単位で、 他の基本的な次元や単位を宣言できます。


51.2 Introduction to physical_constants

physical_constantsは物理定数のコレクションです。 CODATA 2006 推奨値からコピーしました。[1] load("physical_constants")はこのパッケージをロードし、 まだロードされていないなら、ezunitsもロードします。

物理定数は定数値のプロパティを持つシンボルとして表されます。 定数値は、ezunitsが表すように次元量です。 関数constvalueは定数値を取りに行きます; 定数値はシンボルの普通の値ではなく、 constvalueが値を取りに行くまで、 物理定数のシンボルは評価される式の中でシンボルのままです。

physical_constantsはある補助情報、 すなわち、それぞれの定数の記述文字列、 数値の誤差の見積もり、TeX表示のためのプロパティを含みます。 物理定数を識別するために、それぞれのシンボルは physical_constant性質を持ちます; それ故に、propvars(physical_constant)はそんなシンボルすべてのリストを 表示します。

physical_constants以下の定数を含みます。

%c

真空中の光速度

%mu_0

真空の透磁率

%e_0

真空の誘電率

%Z_0

真空の特性インピーダンス

%G

Newtonの重力定数

%h

Planck定数

%h_bar

Planck定数

%m_P

Planck質量

%T_P

Planck温度

%l_P

Planck長

%t_P

Planck時間

%%e

電気素量

%Phi_0

磁束量子

%G_0

コンダクタンス量子

%K_J

Josephson定数

%R_K

von Klitzing定数

%mu_B

Bohr磁子

%mu_N

核磁子

%alpha

微細構造定数

%R_inf

Rydberg定数

%a_0

Bohr半径

%E_h

Hartreeエネルギー

%ratio_h_me

循環量子

%m_e

電子質量

%N_A

Avogadro数

%m_u

原子質量定数

%F

Faraday定数

%R

気体定数

%%k

Boltzmann定数

%V_m

理想気体のモル体積

%n_0

Loschmidt定数

%ratio_S0_R

Sackur-Tetrode定数 (絶対エントロピー定数)

%sigma

Stefan-Boltzmann定数

%c_1

第一放射定数

%c_1L

スペクトル放射強度の第一放射定数

%c_2

第二放射定数

%b

Wien変位則定数

%b_prime

Wien変位則定数

参考文献:

[1] http://physics.nist.gov/constants

例:

physical_constant プロパティを持つすべてのシンボルのリスト。

(%i1) load ("physical_constants")$
(%i2) propvars (physical_constant);
(%o2) [%c, %mu_0, %e_0, %Z_0, %G, %h, %h_bar, %m_P, %T_P, %l_P, 
%t_P, %%e, %Phi_0, %G_0, %K_J, %R_K, %mu_B, %mu_N, %alpha, 
%R_inf, %a_0, %E_h, %ratio_h_me, %m_e, %N_A, %m_u, %F, %R, %%k, 
%V_m, %n_0, %ratio_S0_R, %sigma, %c_1, %c_1L, %c_2, %b, %b_prime]

物理定数%cのプロパティ。

(%i1) load ("physical_constants")$
(%i2) constantp (%c);
(%o2)                         true
(%i3) get (%c, description);
(%o3)               speed of light in vacuum
(%i4) constvalue (%c);
                                      m
(%o4)                     299792458 ` -
                                      s
(%i5) get (%c, RSU);
(%o5)                           0
(%i6) tex (%c);
$$c$$
(%o6)                         false

1ポンドの質量に等価なエネルギー。 シンボル %cは、 constvalueが値を取りにいくまでシンボルのままです。

(%i1) load ("physical_constants")$
(%i2) m * %c^2;
                                2
(%o2)                         %c  m
(%i3) %, m = 1 ` lbm;
                              2
(%o3)                       %c  ` lbm
(%i4) constvalue (%);
                                            2
                                       lbm m
(%o4)              89875517873681764 ` ------
                                          2
                                         s
(%i5) E : % `` J;
Computing conversions to base units; may take a moment. 
                     366838848464007200
(%o5)                ------------------ ` J
                             9
(%i6) E `` GJ;
                      458548560580009
(%o6)                 --------------- ` GJ
                         11250000
(%i7) float (%);
(%o7)              4.0759872051556356e+7 ` GJ

51.3 Functions and Variables for ezunits

演算子: `

次元量演算子。 式 a ` bは次元量を表します。 aは無次元量を表し、bは次元単位を表します。 シンボルは、宣言せずに単位として使うことができます; 単位シンボルは特別なプロパティを持つ必要はありません。 式 a ` bの量と単位はそれぞれ、 qtyunits関数で抽出することができます。

次元量の算術演算子は演算子の慣例規則に従って実行されます。

  • (x ` a) * (y ` b)(x * y) ` (a * b)に等しい。
  • (x ` a) + (y ` a)(x + y) ` aに等しい。
  • (x ` a)^yyが無次元の時 x^y ` a^yに等しい。

ezunitsは和の中の単位が同じ次元であることを要求しません; そんな項は一緒には足されませんし、エラーは報告されません。

load("ezunits")はこの演算子をイネーブルにします。

例:

SI (国際単位系) 単位。

(%i1) load ("ezunits")$
(%i2) foo : 10 ` m;
(%o2)                        10 ` m
(%i3) qty (foo);
(%o3)                          10
(%i4) units (foo);
(%o4)                           m
(%i5) dimensions (foo);
(%o5)                        length

"慣習"単位。

(%i1) load ("ezunits")$
(%i2) bar : x ` acre;
(%o2)                       x ` acre
(%i3) dimensions (bar);
                                   2
(%o3)                        length
(%i4) fundamental_units (bar);
                                2
(%o4)                          m

アドホック単位。

(%i1) load ("ezunits")$
(%i2) baz : 3 ` sheep + 8 ` goat + 1 ` horse;
(%o2)           8 ` goat + 3 ` sheep + 1 ` horse
(%i3) subst ([sheep = 3*goat, horse = 10*goat], baz);
(%o3)                       27 ` goat
(%i4) baz2 : 1000`gallon/fortnight;
                                gallon
(%o4)                   1000 ` ---------
                               fortnight
(%i5) subst (fortnight = 14*day, baz2);
                          500   gallon
(%o5)                     --- ` ------
                           7     day

次元量の算術演算子

(%i1) load ("ezunits")$
(%i2) 100 ` kg + 200 ` kg;
(%o2)                       300 ` kg
(%i3) 100 ` m^3 - 100 ` m^3;
                                  3
(%o3)                        0 ` m
(%i4) (10 ` kg) * (17 ` m/s^2);
                                 kg m
(%o4)                      170 ` ----
                                   2
                                  s
(%i5) (x ` m) / (y ` s);
                              x   m
(%o5)                         - ` -
                              y   s
(%i6) (a ` m)^2;
                              2    2
(%o6)                        a  ` m
演算子: ``

単位変換演算子。 式 a ` b `` cは単位 bを単位 cに変換します。 ezunitsにはSI基本単位、SI組立単位、いくつかの非SI単位のための 組み込み変換があります。 ezunitsがまだ知らない単位変換は宣言することができます。 ezunitsが知っている単位変換はグローバル変数 known_unit_conversionsに 明記されます。それは、組み込みとユーザー定義の変換を含みます。 単位の積、商、べきの変換は既知の単位変換一式から演繹されます。

単位の表示のためにより好まれる系はありません; 変換が明示的に示されない限り、 入力単位は他の単位に変換されません。 ezunitsは、 変換が明示的に示されない限り、 前置詞(milli-, centi-, deci-, etc)で単位を整理しようとしません。

load("ezunits")はこの演算子を有効にします。

例:

既知の単位変換一式。

(%i1) load ("ezunits")$
(%i2) display2d : false$
(%i3) known_unit_conversions;
(%o3) {acre = 4840*yard^2,Btu = 1055*J,cfm = feet^3/minute,
       cm = m/100,day = 86400*s,feet = 381*m/1250,ft = feet,
       g = kg/1000,gallon = 757*l/200,GHz = 1000000000*Hz,
       GOhm = 1000000000*Ohm,GPa = 1000000000*Pa,
       GWb = 1000000000*Wb,Gg = 1000000*kg,Gm = 1000000000*m,
       Gmol = 1000000*mol,Gs = 1000000000*s,ha = hectare,
       hectare = 100*m^2,hour = 3600*s,Hz = 1/s,inch = feet/12,
       km = 1000*m,kmol = 1000*mol,ks = 1000*s,l = liter,
       lbf = pound_force,lbm = pound_mass,liter = m^3/1000,
       metric_ton = Mg,mg = kg/1000000,MHz = 1000000*Hz,
       microgram = kg/1000000000,micrometer = m/1000000,
       micron = micrometer,microsecond = s/1000000,
       mile = 5280*feet,minute = 60*s,mm = m/1000,
       mmol = mol/1000,month = 2629800*s,MOhm = 1000000*Ohm,
       MPa = 1000000*Pa,ms = s/1000,MWb = 1000000*Wb,
       Mg = 1000*kg,Mm = 1000000*m,Mmol = 1000000000*mol,
       Ms = 1000000*s,ns = s/1000000000,ounce = pound_mass/16,
       oz = ounce,Ohm = s*J/C^2,
       pound_force = 32*ft*pound_mass/s^2,
       pound_mass = 200*kg/441,psi = pound_force/inch^2,
       Pa = N/m^2,week = 604800*s,Wb = J/A,yard = 3*feet,
       year = 31557600*s,C = s*A,F = C^2/J,GA = 1000000000*A,
       GC = 1000000000*C,GF = 1000000000*F,GH = 1000000000*H,
       GJ = 1000000000*J,GK = 1000000000*K,GN = 1000000000*N,
       GS = 1000000000*S,GT = 1000000000*T,GV = 1000000000*V,
       GW = 1000000000*W,H = J/A^2,J = m*N,kA = 1000*A,
       kC = 1000*C,kF = 1000*F,kH = 1000*H,kHz = 1000*Hz,
       kJ = 1000*J,kK = 1000*K,kN = 1000*N,kOhm = 1000*Ohm,
       kPa = 1000*Pa,kS = 1000*S,kT = 1000*T,kV = 1000*V,
       kW = 1000*W,kWb = 1000*Wb,mA = A/1000,mC = C/1000,
       mF = F/1000,mH = H/1000,mHz = Hz/1000,mJ = J/1000,
       mK = K/1000,mN = N/1000,mOhm = Ohm/1000,mPa = Pa/1000,
       mS = S/1000,mT = T/1000,mV = V/1000,mW = W/1000,
       mWb = Wb/1000,MA = 1000000*A,MC = 1000000*C,
       MF = 1000000*F,MH = 1000000*H,MJ = 1000000*J,
       MK = 1000000*K,MN = 1000000*N,MS = 1000000*S,
       MT = 1000000*T,MV = 1000000*V,MW = 1000000*W,
       N = kg*m/s^2,R = 5*K/9,S = 1/Ohm,T = J/(m^2*A),V = J/C,
       W = J/s}

基本単位変換。

(%i1) load ("ezunits")$
(%i2) 1 ` ft `` m;
Computing conversions to base units; may take a moment. 
                            381
(%o2)                       ---- ` m
                            1250
(%i3) %, numer;
(%o3)                      0.3048 ` m
(%i4) 1 ` kg `` lbm;
                            441
(%o4)                       --- ` lbm
                            200
(%i5) %, numer;
(%o5)                      2.205 ` lbm
(%i6) 1 ` W `` Btu/hour;
                           720   Btu
(%o6)                      --- ` ----
                           211   hour
(%i7) %, numer;
                                        Btu
(%o7)               3.412322274881517 ` ----
                                        hour
(%i8) 100 ` degC `` degF;
(%o8)                      212 ` degF
(%i9) -40 ` degF `` degC;
(%o9)                     (- 40) ` degC
(%i10) 1 ` acre*ft `` m^3;
                        60228605349    3
(%o10)                  ----------- ` m
                         48828125
(%i11) %, numer;
                                          3
(%o11)                1233.48183754752 ` m

フィートとメートルを相互に強制変換。

(%i1) load ("ezunits")$
(%i2) 100 ` m + 100 ` ft;
(%o2)                  100 ` m + 100 ` ft
(%i3) (100 ` m + 100 ` ft) `` ft;
Computing conversions to base units; may take a moment. 
                           163100
(%o3)                      ------ ` ft
                            381
(%i4) %, numer;
(%o4)                428.0839895013123 ` ft
(%i5) (100 ` m + 100 ` ft) `` m;
                            3262
(%o5)                       ---- ` m
                             25
(%i6) %, numer;
(%o6)                      130.48 ` m

基本次元と基本単位を見つけるための次元解析

(%i1) load ("ezunits")$
(%i2) foo : 1 ` acre * ft;
(%o2)                      1 ` acre ft
(%i3) dimensions (foo);
                                   3
(%o3)                        length
(%i4) fundamental_units (foo);
                                3
(%o4)                          m
(%i5) foo `` m^3;
Computing conversions to base units; may take a moment. 
                        60228605349    3
(%o5)                   ----------- ` m
                         48828125
(%i6) %, numer;
                                          3
(%o6)                 1233.48183754752 ` m

宣言された単位変換。

(%i1) load ("ezunits")$
(%i2) declare_unit_conversion (MMBtu = 10^6*Btu, kW = 1000*W);
(%o2)                         done
(%i3) declare_unit_conversion (kWh = kW*hour, MWh = 1000*kWh,
                               bell = 1800*s);
(%o3)                         done
(%i4) 1 ` kW*s `` MWh;
Computing conversions to base units; may take a moment. 
                             1
(%o4)                     ------- ` MWh
                          3600000
(%i5) 1 ` kW/m^2 `` MMBtu/bell/ft^2;
                       1306449      MMBtu
(%o5)                 ---------- ` --------
                      8242187500          2
                                   bell ft
関数: constvalue (x)
関数: declare_constvalue (a, x)
関数: remove_constvalue (a)

シンボルの宣言された定数や、 シンボルに宣言された定数を代入した式の値をを返します。

定数はdeclare_constvalueで宣言されます。 constvalueが認識する定数は numervalで宣言された値やconstantpが認識する値と区別されることに 注意してください。

physical_unitsパッケージはたくさんの物理定数の定数値を宣言します。

remove_constvaluedeclare_constvalueの効果を戻します。

load("ezunits")はこれらの関数をロードします。

例:

物理定数の定数値。

(%i1) load ("physical_constants")$
(%i2) constvalue (%G);
                                     3
                                    m
(%o2)                    6.67428 ` -----
                                       2
                                   kg s
(%i3) get ('%G, 'description);
(%o3)           Newtonian constant of gravitation

新しい定数の宣言。

(%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
関数: units (x)
関数: declare_units (a, u)

次元量xの単位を返します。 もしxが無次元なら、1を返します。

xは、文字通り次元式 a ` bかもしれませんし、 declare_unitsを介して宣言された単位を持つシンボルかもしれませんし、 それらの一方または両方を含む式かもしれません。

declare_unitsは、 units(a)は式uを返さなければいけないことを宣言します。

load("ezunits")はこれらの関数をロードします。

例:

文字通り次元式へ適用されたunits

(%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

宣言された単位を持つシンボルに適用された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
関数: qty (x)
関数: declare_qty (a, x)

qtyは次元量xの無次元パーツを返します。 もし xが無次元なら、xを返します。 xは文字通り次元式 a ` bかも知れませんし、 宣言された量のシンボルかもしれませんし、 それらの一方または両方を含む式かもしれません。

declare_qtyは、 qty(a)は無次元量xを返さなければいけないことを宣言します。

load("ezunits")はこれらの関数をロードします。

例:

文字通り次元式に適用されたqty

(%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

宣言された量のシンボルへ適用されたqty

(%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
関数: unitp (x)

もしxが文字通り次元式か、 次元的と宣言されたシンボルか、 主演算子が次元的宣言された式なら、 trueを返します。 それ以外なら、unitpfalseを返します。

load("ezunits")はこの関数を返します。

例:

文字通り次元式へ適用されたunitp

(%i1) load ("ezunits")$
(%i2) unitp (100 ` kg);
(%o2)                         true

次元的と宣言されたシンボルへ適用されたunitp

(%i1) load ("ezunits")$
(%i2) unitp (foo);
(%o2)                         false
(%i3) declare (foo, dimensional);
(%o3)                         done
(%i4) unitp (foo);
(%o4)                         true

主演算子が次元的と宣言された式に適用されたunitp

(%i1) load ("ezunits")$
(%i2) unitp (bar (x, y, z));
(%o2)                         false
(%i3) declare (bar, dimensional);
(%o3)                         done
(%i4) unitp (bar (x, y, z));
(%o4)                         true
関数: declare_unit_conversion (u = v, ...)

u = v, ... を 単位変換演算子 ``が知っている単位変換のリストに追加します。 uvはともにその中のいかなる変数も単位である乗法の項か、 文字通り次元式です。

現在、 それぞれの式の左辺が(乗法式でなく)ただの単位か、 1に等しい量とただの単位である単位の文字通り次元式であるような 変換を表現する必要があります。 この限定は将来のバージョンで緩和されるかもしれません。

known_unit_conversionsは既知の単位変換のリストです。

load("ezunits")はこの関数をロードします。

例:

乗法項の等式で表現された単位変換。

(%i1) load ("ezunits")$
(%i2) declare_unit_conversion (nautical_mile = 1852 * m,
                               fortnight = 14 * day);
(%o2)                         done
(%i3) 100 ` nautical_mile / fortnight `` m/s;
Computing conversions to base units; may take a moment. 
                            463    m
(%o3)                       ---- ` -
                            3024   s

文字通り次元式の等式で表現された単位変換。

(%i1) load ("ezunits")$
(%i2) declare_unit_conversion (1 ` fluid_ounce = 2 ` tablespoon);
(%o2)                         done
(%i3) declare_unit_conversion (1 ` tablespoon = 3 ` teaspoon);
(%o3)                         done
(%i4) 15 ` fluid_ounce `` teaspoon;
Computing conversions to base units; may take a moment. 
(%o4)                     90 ` teaspoon
関数: declare_dimensions (a_1, d_1, ..., a_n, d_n)
関数: remove_dimensions (a_1, ..., a_n)

declare_dimensionsa_1, ..., a_nを それぞれ、次元d_1, ..., d_nを持つと 宣言します。

a_kそれぞれはシンボルかシンボルのリストです。 もしリストなら、a_k内のすべてのシンボルは 次元 d_kを持つように宣言されます。

remove_dimensionsdeclare_dimensionsの効果を戻します。

load("ezunits")はこれらの関数をロードします。

例:

(%i1) load ("ezunits") $
(%i2) declare_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
関数: declare_fundamental_dimensions (d_1, d_2, d_3, ...)
関数: remove_fundamental_dimensions (d_1, d_2, d_3, ...)
グローバル変数: fundamental_dimensions

declare_fundamental_dimensionsは基本次元を宣言します。 シンボル d_1, d_2, d_3, ... は、 もしそれらがまだリストの中にないなら、基本次元のリストに追加されます。

remove_fundamental_dimensionsdeclare_fundamental_dimensionsの効果を戻します。

fundamental_dimensionsは基本次元のリストです。 デフォルトでは、リストはいくつかの物理次元から成ります。

load("ezunits")はこれらの関数をロードします。

例:

(%i1) load ("ezunits") $
(%i2) fundamental_dimensions;
(%o2) [length, mass, time, current, temperature, quantity]
(%i3) declare_fundamental_dimensions (money, cattle, happiness);
(%o3)                         done
(%i4) fundamental_dimensions;
(%o4) [length, mass, time, current, temperature, quantity, 
                                        money, cattle, happiness]
(%i5) remove_fundamental_dimensions (cattle, happiness);
(%o5)                         done
(%i6) fundamental_dimensions;
(%o6) [length, mass, time, current, temperature, quantity, money]
関数: declare_fundamental_units (u_1, d_1, ..., u_n, d_n)
関数: remove_fundamental_units (u_1, ..., u_n)

declare_fundamental_unitsu_1, ..., u_nを それぞれ、次元d_1, ..., d_nを持つように宣言します。 引数すべてはシンボルでなければいけません。

declare_fundamental_unitsをコールした後、 dimensions(u_k)は 引数u_1, ..., u_nそれぞれに対して d_kを返し、 fundamental_units(d_k)は 引数d_1, ..., d_nそれぞれに対して u_kを返します。

remove_fundamental_unitsdeclare_fundamental_unitsの効果を戻します。

load("ezunits")はこれらの関数をロードします。

例:

(%i1) load ("ezunits") $
(%i2) declare_fundamental_dimensions (money, cattle, happiness);
(%o2)                         done
(%i3) declare_fundamental_units (dollar, money, goat, cattle, smile, happiness);
(%o3)                 [dollar, goat, smile]
(%i4) dimensions (100 ` dollar/goat/km^2);
                             money
(%o4)                    --------------
                                      2
                         cattle length
(%i5) dimensions (x ` smile/kg);
                            happiness
(%o5)                       ---------
                              mass
(%i6) fundamental_units (money*cattle/happiness);
0 errors, 0 warnings
                           dollar goat
(%o6)                      -----------
                              smile
関数: dimensions (x)
関数: dimensions_as_list (x)

dimensionsは 基礎次元の積と冪で構成された式として 次元量xの次元を返します。

dimensions_as_listは それぞれの要素がxの次元に関して対応する基礎次元の冪を示す整数であるようなリストとして次元量xの次元を返します。

load("ezunits")はこれらの関数をロードします。

例:

(%i1) load ("ezunits")$
(%i2) dimensions (1000 ` kg*m^2/s^3);
                                2
                          length  mass
(%o2)                     ------------
                                 3
                             time
(%i3) declare_units (foo, acre*ft/hour);
                             acre ft
(%o3)                        -------
                              hour
(%i4) dimensions (foo);
                                   3
                             length
(%o4)                        -------
                              time
(%i1) load ("ezunits")$
(%i2) fundamental_dimensions;
(%o2)  [length, mass, time, charge, temperature, quantity]
(%i3) dimensions_as_list (1000 ` kg*m^2/s^3);
(%o3)                 [2, 1, - 3, 0, 0, 0]
(%i4) declare_units (foo, acre*ft/hour);
                             acre ft
(%o4)                        -------
                              hour
(%i5) dimensions_as_list (foo);
(%o5)                 [3, 0, - 1, 0, 0, 0]
関数: fundamental_units (x)
関数: fundamental_units ()

fundamental_units(x)dimensions(x)が決定するように xの基本次元に関連付けられた 単位を返します。

xは文字通り次元式a ` bか、 declare_unitsを介して宣言された単位を持つシンボルか それらのいずれかもしくは両方を含む式かもしれません。

fundamental_units()declare_fundamental_unitsが宣言するように、 既知の基本単位すべてのリストを返します。

load("ezunits")はこの関数をロードします。

例:

(%i1) load ("ezunits")$
(%i2) fundamental_units ();
(%o2)                 [m, kg, s, A, K, mol]
(%i3) fundamental_units (100 ` mile/hour);
                                m
(%o3)                           -
                                s
(%i4) declare_units (aa, g/foot^2);
                                g
(%o4)                         -----
                                  2
                              foot
(%i5) fundamental_units (aa);
                               kg
(%o5)                          --
                                2
                               m
関数: dimensionless (L)

次元量のリストLから形成できる 無次元量の基底を返します。

load("ezunits")はこの関数をロードします。

例:

(%i1) load ("ezunits") $
(%i2) dimensionless ([x ` m, y ` m/s, z ` s]);
0 errors, 0 warnings
0 errors, 0 warnings
                               y z
(%o2)                         [---]
                                x

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
関数: natural_unit (expr, [v_1, ..., v_n])

dimension(expr) = dimension(v_1^e_1 ... v_n^e_n)であるような 指数e_1, ..., e_nを見つけます。

load("ezunits")はこの関数をロードします。

例:


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52 f90


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52.1 Functions and Variables for f90

関数: f90 (expr_1, ..., expr_n)

1つ以上の式expr_1, ..., expr_nを Fortran 90プログラムとして印字します。 出力は標準出力に印字されます。

f90は Fortran 90のいわゆる「自由形式」入力フォーマットで出力を印字します: 列位置に特別な注意はありません。 長い行は、 アンパサンド&継続文字で固定幅に分割されます。

load("f90")はこの関数をロードします。

例:

(%i1) load ("f90")$
(%i2) foo : expand ((xxx + yyy + 7)^4);
         4            3         3        2    2             2
(%o2) yyy  + 4 xxx yyy  + 28 yyy  + 6 xxx  yyy  + 84 xxx yyy
          2        3             2
 + 294 yyy  + 4 xxx  yyy + 84 xxx  yyy + 588 xxx yyy + 1372 yyy
      4         3          2
 + xxx  + 28 xxx  + 294 xxx  + 1372 xxx + 2401
(%i3) f90 ('foo = foo);
foo = yyy**4+4*xxx*yyy**3+28*yyy**3+6*xxx**2*yyy**2+84*xxx*yyy**2&
+294*yyy**2+4*xxx**3*yyy+84*xxx**2*yyy+588*xxx*yyy+1372*yyy+xxx**&
4+28*xxx**3+294*xxx**2+1372*xxx+2401
(%o3)                         false

複数式。 with_stdout関数を介して標準出力をファイルにとらえます。

(%i1) load ("f90")$
(%i2) foo : sin (3*x + 1) - cos (7*x - 2);
(%o2)              sin(3 x + 1) - cos(7 x - 2)
(%i3) with_stdout ("foo.f90",
                   f90 (x = 0.25, y = 0.625, 'foo = foo, 'stop, 'end));
(%o3)                         false
(%i4) printfile ("foo.f90");
x = 0.25
y = 0.625
foo = sin(3*x+1)-cos(7*x-2)
stop
end
(%o4)                        foo.f90

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53 finance


53.1 Introduction to finance

これは金融パッケージ(第0.1版)です。

すべての関数において、 rateは複利率であり、 numは期間で正でなくてはいけません。 また、flowはキャッシュフローを示すので、 産出はフローが負になり、投入は正になります。

このパッケージで定義された関数を使う前に、 load("finance")$と書いてパッケージをロードしなければいけないことに 注意してください。

著者: Nicolas Guarin Zapata.


53.2 Functions and Variables for finance

関数: days360 (year1,month1,day1,year2,month2,day2)

2つの日付の距離を、 1年が360日、1月は30日と仮定して計算します。

例:

(%i1) load("finance")$
(%i2) days360(2008,12,16,2007,3,25);
(%o2)                      - 621
関数: fv (rate,PV,num)

ある利率を与えられたとして、現在価値の将来価値を計算します。 rateは利率で、PVは現在価値、 numは期間です。

例:

(%i1) load("finance")$
(%i2) fv(0.12,1000,3);
(%o2)                     1404.928
関数: pv (rate,FV,num)

ある利率を与えられたとして、将来価値の現在価値を計算します。 rateは利率で、PVは現在価値、 numは期間です。

例:

(%i1) load("finance")$
(%i2) pv(0.12,1000,3);
(%o2)                711.7802478134108
関数: graph_flow (val)

時間順でマネーフローを、 正の値は青で上に、負の値は赤で下に プロットします。 フローの向きは値の符号で与えられます。 valはフローの値のリストです。

例:

(%i1) load("finance")$
(%i2) graph_flow([-5000,-3000,800,1300,1500,2000])$
関数: annuity_pv (rate,PV,num)

(総額のような)現在価値がわかっている年金を計算できます。 年金は一定で定期払いです。 rateは利率で、PVは現在価値、 numは期間です。

例:

(%i1) load("finance")$
(%i2) annuity_pv(0.12,5000,10);
(%o2)                884.9208207992202
関数: annuity_fv (rate,FV,num)

要望価値(将来価値)がわかっている年金を計算できます。 年金は一定で定期払いです。 rateは利率で、PVは将来価値、 numは期間です。

例:

(%i1) load("finance")$
(%i2) annuity_fv(0.12,65000,10);
(%o2)                3703.970670389863
関数: geo_annuity_pv (rate,growing_rate,PV,num)

(総額のような)現在価値がわかっている年金を計算できます。 年金は割増定期払いです。 rateは利率で、growing_rateは成長率、 PVは現在価値、numは期間です。

例:

(%i1) load("finance")$
(%i2) geo_annuity_pv(0.14,0.05,5000,10);
(%o2)                802.6888176505123
関数: geo_annuity_fv (rate,growing_rate,FV,num)

要望価値(将来価値)がわかっている年金を計算できます。 年金は割増定期払いです。 rateは利率で、growing_rateは成長率、 FVは将来価値、numは期間です。

例:

(%i1) load("finance")$
(%i2) geo_annuity_fv(0.14,0.05,5000,10);
(%o2)                216.5203395312695
関数: amortization (rate,ammount,num)

特定率で決定された償却表。 rateは利率で、ammountは総価値、 numは期間です。

例:

(%i1) load("finance")$
(%i2) amortization(0.05,56000,12)$
      "n"    "Balance"     "Interest"   "Amortization"  "Payment"      
     0.000     56000.000         0.000         0.000         0.000  
     1.000     52481.777      2800.000      3518.223      6318.223  
     2.000     48787.643      2624.089      3694.134      6318.223  
     3.000     44908.802      2439.382      3878.841      6318.223  
     4.000     40836.019      2245.440      4072.783      6318.223  
     5.000     36559.597      2041.801      4276.422      6318.223  
     6.000     32069.354      1827.980      4490.243      6318.223  
     7.000     27354.599      1603.468      4714.755      6318.223  
     8.000     22404.106      1367.730      4950.493      6318.223  
     9.000     17206.088      1120.205      5198.018      6318.223  
    10.000     11748.170       860.304      5457.919      6318.223  
    11.000      6017.355       587.408      5730.814      6318.223  
    12.000         0.000       300.868      6017.355      6318.223
関数: arit_amortization (rate,increment,ammount,num)

arit_amortizationによって、特定率で決定された割増払いの償却表を計算することができます。 支払いは一定ではなく、算術級数的成長を示し、 増分は"Payment"列の連続する2行の差であることに注意してください。 rateは利率で、incrementは増分、ammountは総価値、 numは期間です。

例:

(%i1) load("finance")$
(%i2) arit_amortization(0.05,1000,56000,12)$
      "n"    "Balance"     "Interest"   "Amortization"  "Payment"      
     0.000     56000.000         0.000         0.000         0.000  
     1.000     57403.679      2800.000     -1403.679      1396.321  
     2.000     57877.541      2870.184      -473.863      2396.321  
     3.000     57375.097      2893.877       502.444      3396.321  
     4.000     55847.530      2868.755      1527.567      4396.321  
     5.000     53243.586      2792.377      2603.945      5396.321  
     6.000     49509.443      2662.179      3734.142      6396.321  
     7.000     44588.594      2475.472      4920.849      7396.321  
     8.000     38421.703      2229.430      6166.892      8396.321  
     9.000     30946.466      1921.085      7475.236      9396.321  
    10.000     22097.468      1547.323      8848.998     10396.321  
    11.000     11806.020      1104.873     10291.448     11396.321  
    12.000        -0.000       590.301     11806.020     12396.321
関数: geo_amortization (rate,growing_rate,ammount,num)

geo_amortizationによって、ある率、ある総額、ある期間で決定された償却表を見つけることができます。

支払いは一定ではなく、幾何級数的成長を示し、 growing_rateは"Payment"列の連続する2行の比率であることに注意してください。 rateは利率で、ammountは総価値、 numは期間です。

例:

(%i1) load("finance")$
(%i2) geo_amortization(0.05,0.03,56000,12)$
      "n"    "Balance"     "Interest"   "Amortization"  "Payment"      
     0.000     56000.000         0.000         0.000         0.000  
     1.000     53365.296      2800.000      2634.704      5434.704  
     2.000     50435.816      2668.265      2929.480      5597.745  
     3.000     47191.930      2521.791      3243.886      5765.677  
     4.000     43612.879      2359.596      3579.051      5938.648  
     5.000     39676.716      2180.644      3936.163      6116.807  
     6.000     35360.240      1983.836      4316.475      6300.311  
     7.000     30638.932      1768.012      4721.309      6489.321  
     8.000     25486.878      1531.947      5152.054      6684.000  
     9.000     19876.702      1274.344      5610.176      6884.520  
    10.000     13779.481       993.835      6097.221      7091.056  
    11.000      7164.668       688.974      6614.813      7303.787  
    12.000         0.000       358.233      7164.668      7522.901
関数: saving (rate,ammount,num)

savingによって、定額預金での価値を表すテーブルを見つけることができます。 ammountは要望量を、numは預金の期間を表します。

例:

(%i1) load("finance")$
(%i2) saving(0.15,12000,15)$
      "n"    "Balance"     "Interest"   "Payment"      
     0.000         0.000         0.000         0.000  
     1.000       252.205         0.000       252.205  
     2.000       542.240        37.831       252.205  
     3.000       875.781        81.336       252.205  
     4.000      1259.352       131.367       252.205  
     5.000      1700.460       188.903       252.205  
     6.000      2207.733       255.069       252.205  
     7.000      2791.098       331.160       252.205  
     8.000      3461.967       418.665       252.205  
     9.000      4233.467       519.295       252.205  
    10.000      5120.692       635.020       252.205  
    11.000      6141.000       768.104       252.205  
    12.000      7314.355       921.150       252.205  
    13.000      8663.713      1097.153       252.205  
    14.000     10215.474      1299.557       252.205  
    15.000     12000.000      1532.321       252.205
関数: npv (rate,val)

プロジェクトに関する存続可能性を評価するために、価値系列の正味現在価値を計算します。 flowValues es una lista con los valores para cada periodo.

例:

(%i1) load("finance")$
(%i2) npv(0.25,[100,500,323,124,300]);
(%o2)                714.4703999999999
関数: irr (val,IO)

IRR (内部利益率)は正味現在価値をゼロにする割引率の値です。 flowValues los valores para cada periodo (para periodos mayores a 0) y I0 el valor para el periodo cero.

例:

(%i1) load("finance")$
(%i2) res:irr([-5000,0,800,1300,1500,2000],0)$
(%i3) rhs(res[1][1]);
(%o3)                .03009250374237132
関数: benefit_cost (rate,input,output)

便益コスト比を計算します。 便益は投入の正味現在価値(NPV)で、 コストは産出の正味現在価値(NPV)です。 もし特定の期間に関して投入価値か産出価値がゼロなら、 投入/産出比はその期間で0となることに注意してください。 rateは利率であり、 inputは投入価値のリスト、 outputは産出価値のリストです。

例:

(%i1) load("finance")$
(%i2) benefit_cost(0.24,[0,300,500,150],[100,320,0,180]);
(%o2)               1.427249324905784

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54 fractals


54.1 Introduction to fractals

このパッケージはよく知られているフラクタルをいくつか定義します:

- ランダムIFS(反復函数系)を使って: Sierpinski三角形、木、シダ

- 複素フラクタル: MandelbrotとJulia集合

- Koch雪片集合

- Peano写像: SierpinskiとHilbert写像

著者: José Ramírez Labrador.

質問、提案、バグに関しては、 pepe DOT ramirez AAATTT uca DOT es まで、私に気兼ねせずコンタクトしてください。


54.2 Definitions for IFS fractals

いくつかのフラクタルは、 縮小アフィン変換をランダムに繰り返し適用することで生成することができます; Hoggar S. G., "Mathematics for computer graphics", Cambridge University Press 1994を参照してください。

いくつかの縮小アフィン変換のリストを定義して、 繰り返しの中で変換をランダムに選択します。 変換の選択の確率は縮小比に関係しなければいけません。

変換を変えて、別のフラクタルを見つけることができます。

関数: sierpinskiale (n)

Sierpinski三角形: 3つの縮小写像; .5の縮小定数と変形; すべての写像は同じ縮小比です。 引数nは十分大きく、10000以上でなければいけません、

例:

(%i1) load("fractals")$
(%i2) n: 10000$
(%i3) plot2d([discrete,sierpinskiale(n)], [style,dots])$
関数: treefale (n)

すべて同じ縮小比を持つ3つの縮小写像。 引数nは十分大きく、10000以上でなければいけません、

例:

(%i1) load("fractals")$
(%i2) n: 10000$
(%i3) plot2d([discrete,treefale(n)], [style,dots])$
関数: fernfale (n)

変換を選択する確率が縮小比に関係する、4つの縮小写像。 引数nは十分大きく、10000以上でなければいけません、

例:

(%i1) load("fractals")$
(%i2) n: 10000$
(%i3) plot2d([discrete,fernfale(n)], [style,dots])$

54.3 Definitions for complex fractals

関数: mandelbrot_set (x, y)

Mandelbrot集合。

例:

たくさんの演算を実行しなければいけないので、このプログラムは時間がかかります; 計算時間は格子点の数にも関係します。

(%i1) load("fractals")$
(%i2) plot3d (mandelbrot_set, [x, -2.5, 1], [y, -1.5, 1.5],
                [gnuplot_preamble, "set view map"],
                [gnuplot_pm3d, true],
                [grid, 150, 150])$
関数: julia_set (x, y)

Julia集合。

たくさんの演算を実行しなければいけないので、このプログラムは時間がかかります; 計算時間は格子点の数にも関係します。

例:

(%i1) load("fractals")$
(%i2) plot3d (julia_set, [x, -2, 1], [y, -1.5, 1.5],
                [gnuplot_preamble, "set view map"],
                [gnuplot_pm3d, true],
                [grid, 150, 150])$

See also julia_parameter.

オプション変数: julia_parameter

デフォルト値: %i

Juliaフラクタルの複素パラメータ。 デフォルト値は%iです; we suggest the values 値-.745+%i*.113002, -.39054-%i*.58679, -.15652+%i*1.03225, -.194+%i*.6557, .011031-%i*.67037を提案します。

関数: julia_sin (x, y)

関数julia_setが変換julia_parameter+z^2を実装する一方、 関数julia_sinjulia_parameter*sin(z)を実装します。 詳細はソースコードを参照してください。

たくさんのsinを計算するので、このプログラムはゆっくり実行されます

例:

たくさんの演算を実行しなければいけないので、このプログラムは時間がかかります; 計算時間は格子点の数にも関係します。

(%i1) load("fractals")$
(%i2) julia_parameter:1+.1*%i$
(%i3) plot3d (julia_sin, [x, -2, 2], [y, -3, 3], 
                [gnuplot_preamble, "set view map"],
                [gnuplot_pm3d, true],
                [grid, 150, 150])$

See also julia_parameter.


54.4 Definitions for Koch snowflakes

関数: snowmap (ent, nn)

Koch雪片集合。 関数snowmapは、 複素平面内の初期値の閉多角形の頂点上に雪Koch写像をプロットします。 ここで多角形の向きが重要です。 引数Argument nnはKoch変換の繰り返し適用の回数です; nnは小さく(5か6で)なければいけません。

例:

(%i1) load("fractals")$
(%i2) plot2d([discrete,
              snowmap([1,exp(%i*%pi*2/3),exp(-%i*%pi*2/3),1],4)])$
(%i3) plot2d([discrete,
              snowmap([1,exp(-%i*%pi*2/3),exp(%i*%pi*2/3),1],4)])$
(%i4) plot2d([discrete, snowmap([0,1,1+%i,%i,0],4)])$
(%i5) plot2d([discrete, snowmap([0,%i,1+%i,1,0],4)])$

54.5 Definitions for Peano maps

ある面積を覆う連続曲線。 警告: nと共に点の数は指数関数的に増加します。

関数: hilbertmap (nn)

Hilbert写像。 nnは小さく(例えば5で)なければいけません。 もし7以上ならMaximaはクラッシュするかもしれません。

例:

(%i1) load("fractals")$
(%i2) plot2d([discrete,hilbertmap(6)])$
関数: sierpinskimap (nn)

Sierpinski写像。 nnは小さく(例えば5で)なければいけません。 もし7以上ならMaximaはクラッシュするかもしれません。

例:

(%i1) load("fractals")$
(%i2) plot2d([discrete,sierpinskimap(6)])$

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55 ggf


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55.1 Functions and Variables for ggf

オプション変数: GGFINFINITY

デフォルト値: 3

これは関数ggfのオプション変数です。

母関数の連分数を計算する時、 (厳密に)GGFINFINITYより大きな次数を持つ 部分商は捨てられます。 現在のコンバージェントは母関数の正確な値として考えられます; 部分商すべての次数はたいてい0か1です; もしより大きな値を使うなら、 十分精度の高い計算を行うために十分な項を与えるべきです。

ggfも参照してください。

オプション変数: GGFCFMAX

デフォルト値: 3

これは 関数ggfのオプション変数です。

母関数の連分数を計算する時、 もし GGFCFMAX個の部分商を計算した後、よい結果が見つからないなら (GGFINFINITYフラグを参照してください)、 母関数は2つの多項式の分数でないように考えられ、 関数は抜けます。 もっと複雑な母関数のためにより大きな値を自由に入れてください。

ggfも参照してください。

関数: ggf (l)

(もし母関数が2つの多項式の分数なら) 与えられた最初の数項に対する、 数列の母関数を計算します。 lは数のリストです。

解は2つの多項式の分数として返されます。 解が見つからなかったら、doneを返します。

この関数は グローバル変数GGFINFINITYGGFCFMAXで制御されます。 GGFINFINITYGGFCFMAXも参照してください。

この関数を使うには、最初にload("ggf")を書いてください。


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56 graphs


56.1 Introduction to graphs

graphsパッケージはMaximaにグラフと有向グラフデータ構造を提供します。 有向グラフはuからvへの有向辺とvからuへの有向辺を持つことができますが、グラフや有向グラフは単純です(多重辺もループも持ちません)。

内部的にはグラフは隣接リストで表現され、 lisp構造として実装されます。 頂点はそれらのid(idは整数)で識別されます。 辺/弧は長さ2のリストで表現されます。 グラフ/有向グラフの頂点にラベルを割り当てることができ、 グラフ/有向グラフの辺/弧に重みを割り当てることができます。

グラフを描画するためののdraw_graph関数があります。 グラフはforce based 頂点配置アルゴリズムを使って描画されます。 draw_graphhttp://www.graphviz.orgから利用可能なgraphvizプログラムを使うこともできます。 draw_graphはMaxima drawパッケージに基づいています。

graphsパッケージを使うには、 最初にload("graphs")でロードしてください。


56.2 Functions and Variables for graphs

56.2.1 Building graphs

関数: create_graph (v_list, e_list)
関数: create_graph (n, e_list)
関数: create_graph (v_list, e_list, directed)

頂点の集合v_list上に辺e_listを使って新しいグラフを生成します。

v_listは頂点のリスト([v1, v2,..., vn])もしくは 頂点ラベルを持つ頂点のリスト([[v1,l1], [v2,l2],..., [vn,ln]])です。

nは頂点の数です。 頂点は0からn-1までの整数で識別されます。 (訳注: 1から始まるMaximaのリストの添字の慣例とは異なることに注意してください。)

e_listは辺のリスト([e1, e2,..., em])もしくは 辺の重みを持つ辺のリスト([[e1, w1], ..., [em, wm]])です。

もしdirectedfalseでないなら、 有向グラフが返されます。

例1: 頂点3つの循環を生成する。

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g : create_graph([1,2,3], [[1,2], [2,3], [1,3]])$
(%i3) print_graph(g)$
Graph on 3 vertices with 3 edges.
Adjacencies:
  3 :  1  2
  2 :  3  1
  1 :  3  2

例2: 辺の重みを持つ頂点3つの循環を生成する。

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g : create_graph([1,2,3], [[[1,2], 1.0], [[2,3], 2.0],
                          [[1,3], 3.0]])$
(%i3) print_graph(g)$
Graph on 3 vertices with 3 edges.
Adjacencies:
  3 :  1  2
  2 :  3  1
  1 :  3  2

例3: 有向グラフを生成する:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) d : create_graph(
        [1,2,3,4],
        [
         [1,3], [1,4],
         [2,3], [2,4]
        ],
        'directed = true)$
(%i3) print_graph(d)$
Digraph on 4 vertices with 4 arcs.
Adjacencies:
  4 :
  3 :
  2 :  4  3
  1 :  4  3
関数: copy_graph (g)

グラフgのコピーを返します。

関数: circulant_graph (n, d)

パラメータ ndを持つ巡回グラフを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g : circulant_graph(10, [1,3])$
(%i3) print_graph(g)$
Graph on 10 vertices with 20 edges.
Adjacencies:
  9 :  2  6  0  8
  8 :  1  5  9  7
  7 :  0  4  8  6
  6 :  9  3  7  5
  5 :  8  2  6  4
  4 :  7  1  5  3
  3 :  6  0  4  2
  2 :  9  5  3  1
  1 :  8  4  2  0
  0 :  7  3  9  1
関数: clebsch_graph ()

Clebschグラフを返します。

関数: complement_graph (g)

グラフ gの補グラフを返します。

関数: complete_bipartite_graph (n, m)

n+mこの頂点上の完全2部グラフを返します。

関数: complete_graph (n)

nこの頂点上の完全グラフを返します。

関数: cycle_digraph (n)

n個の頂点上の有向グラフを返します。

関数: cycle_graph (n)

nこの頂点上の閉路を返します。

関数: cuboctahedron_graph (n)

立方八面体グラフを返します。

関数: cube_graph (n)

n次元立方体を返します。

関数: dodecahedron_graph ()

十二面体グラフを返します。

関数: empty_graph (n)

n個の頂点上の空グラフを返します。

関数: flower_snark (n)

4n個の頂点上の花グラフを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) f5 : flower_snark(5)$
(%i3) chromatic_index(f5);
(%o3)                           4
関数: from_adjacency_matrix (A)

隣接行列 Aで表現されるグラフを返します。

関数: frucht_graph ()

Fruchtグラフを返します。

関数: graph_product (g1, g1)

グラフ g1g2の直積を返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) grid : graph_product(path_graph(3), path_graph(4))$
(%i3) draw_graph(grid)$
./figures/graphs01
関数: graph_union (g1, g1)

グラフg1g2の和を返します。

関数: grid_graph (n, m)

n x mグリッドを返します。

関数: great_rhombicosidodecahedron_graph ()

大菱形二十・十二面体グラフを返します。

関数: great_rhombicuboctahedron_graph ()

大斜方立方八面体グラフを返します。

関数: grotzch_graph ()

Grotzchグラフを返します。

関数: heawood_graph ()

Heawoodグラフを返します。

関数: icosahedron_graph ()

二十面体グラフを返します。

関数: icosidodecahedron_graph ()

二十・十二面体グラフを返します。

関数: induced_subgraph (V, g)

グラフ gの頂点の部分集合 V上の誘導部分グラフを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) p : petersen_graph()$
(%i3) V : [0,1,2,3,4]$
(%i4) g : induced_subgraph(V, p)$
(%i5) print_graph(g)$
Graph on 5 vertices with 5 edges.
Adjacencies:
  4 :  3  0
  3 :  2  4
  2 :  1  3
  1 :  0  2
  0 :  1  4
関数: line_graph (g)

グラフ gの折れ線グラフを返します。

関数: make_graph (vrt, f)
関数: make_graph (vrt, f, oriented)

述語論理関数 fを使ってグラフを生成します。

vrtは頂点か整数のリスト/集合です。 もし vrtが整数なら、 グラフの頂点は1から vrtまでの整数です。

fは述語論理関数です。 2つの頂点 abは もし f(a,b)=trueなら結合されます。

もし directedfalseでないなら、 グラフは有向です。

例 1:

(%i1) load("graphs")$
(%i2) g : make_graph(powerset({1,2,3,4,5}, 2), disjointp)$
(%i3) is_isomorphic(g, petersen_graph());
(%o3)                         true
(%i4) get_vertex_label(1, g);
(%o4)                        {1, 2}

例 2:

(%i1) load("graphs")$
(%i2) f(i, j) := is (mod(j, i)=0)$
(%i3) g : make_graph(20, f, directed=true)$
(%i4) out_neighbors(4, g);
(%o4)                    [8, 12, 16, 20]
(%i5) in_neighbors(18, g);
(%o5)                    [1, 2, 3, 6, 9]
関数: mycielski_graph (g)

グラフ gのMycielskiグラフを返します。

関数: new_graph ()

頂点も辺も持たないグラフを返します。

関数: path_digraph (n)

n個の頂点上の有向道を返します。

関数: path_graph (n)

n個の頂点上の道を返します。

関数: petersen_graph ()
関数: petersen_graph (n, d)

Petersenグラフ P_{n,d}を返します。 ndのデフォルト値は n=5d=2です。

関数: random_bipartite_graph (a, b, p)

a+b個の頂点上のランダムな2部グラフを返します。 辺それぞれは確率 pで存在します。

関数: random_digraph (n, p)

n個の頂点上のランダムな有向グラフを返します。 弧それぞれは確率 pで存在します。

関数: random_regular_graph (n)
関数: random_regular_graph (n, d)

n個の頂点上の ランダムなd正則グラフを返します。 dのデフォルト値は d=3です。

関数: random_graph (n, p)

n個の頂点上のランダムグラフを返します。 辺それぞれは確率 pで存在します。

関数: random_graph1 (n, m)

n個の頂点とランダムな m個の辺上のランダムグラフを返します。

関数: random_network (n, p, w)

n個の頂点上のランダムネットワークを返します。 弧それぞれは確率 pで存在し、 範囲 [0,w]の中に重みを持ちます。 関数はリスト [network, source, sink]を返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) [net, s, t] : random_network(50, 0.2, 10.0);
(%o2)                   [DIGRAPH, 50, 51]
(%i3) max_flow(net, s, t)$
(%i4) first(%);
(%o4)                   27.65981397932507
関数: random_tournament (n)

n個の頂点上のランダムなトーナメントを返します。

関数: random_tree (n)

n個の頂点上のランダムな木を返します。

関数: small_rhombicosidodecahedron_graph ()

斜方二十・十二面体グラフを返します。

関数: small_rhombicuboctahedron_graph ()

斜方立方八面体グラフを返します。

関数: snub_cube_graph ()

変形立方体グラフを返します。

関数: snub_dodecahedron_graph ()

変形十二面体グラフを返します。

関数: truncated_cube_graph ()

切頂六面体グラフを返します。

関数: truncated_dodecahedron_graph ()

切頂十二面体グラフを返します。

関数: truncated_icosahedron_graph ()

切頂二十面体グラフを返します。

関数: truncated_tetrahedron_graph ()

切頂四面体グラフを返します。

関数: tutte_graph ()

Tutteグラフを返します。

関数: underlying_graph (g)

有向グラフ gの台グラフを返します。

関数: wheel_graph (n)

n+1個の頂点上の車輪グラフを返します。

56.2.2 Graph properties

関数: adjacency_matrix (gr)

グラフ grの隣接行列を返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) c5 : cycle_graph(4)$
(%i3) adjacency_matrix(c5);
                         [ 0  1  0  1 ]
                         [            ]
                         [ 1  0  1  0 ]
(%o3)                    [            ]
                         [ 0  1  0  1 ]
                         [            ]
                         [ 1  0  1  0 ]
関数: average_degree (gr)

グラフ grに関する平均次数を返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) average_degree(grotzch_graph());
                               40
(%o2)                          --
                               11
関数: biconnected_components (gr)

グラフ grの2連結成分(の頂点集合)を返します

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g : create_graph(
            [1,2,3,4,5,6,7],
            [
             [1,2],[2,3],[2,4],[3,4],
             [4,5],[5,6],[4,6],[6,7]
            ])$
(%i3) biconnected_components(g);
(%o3)        [[6, 7], [4, 5, 6], [1, 2], [2, 3, 4]]
./figures/graphs13
関数: bipartition (gr)

グラフ grの頂点の2分割か、もし grが2部でないなら空のリストを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) h : heawood_graph()$
(%i3) [A,B]:bipartition(h);
(%o3)  [[8, 12, 6, 10, 0, 2, 4], [13, 5, 11, 7, 9, 1, 3]]
(%i4) draw_graph(h, show_vertices=A, program=circular)$
./figures/graphs02
関数: chromatic_index (gr)

グラフ grの彩色指数を返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) p : petersen_graph()$
(%i3) chromatic_index(p);
(%o3)                           4
関数: chromatic_number (gr)

グラフ grの彩色数を返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) chromatic_number(cycle_graph(5));
(%o2)                           3
(%i3) chromatic_number(cycle_graph(6));
(%o3)                           2
関数: clear_edge_weight (e, gr)

グラフ grの辺 eの重みを削除します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g : create_graph(3, [[[0,1], 1.5], [[1,2], 1.3]])$
(%i3) get_edge_weight([0,1], g);
(%o3)                          1.5
(%i4) clear_edge_weight([0,1], g)$
(%i5) get_edge_weight([0,1], g);
(%o5)                           1
関数: clear_vertex_label (v, gr)

グラフ grの頂点 vのラベルを削除します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g : create_graph([[0,"Zero"], [1, "One"]], [[0,1]])$
(%i3) get_vertex_label(0, g);
(%o3)                         Zero
(%i4) clear_vertex_label(0, g);
(%o4)                         done
(%i5) get_vertex_label(0, g);
(%o5)                         false
関数: connected_components (gr)

グラフ grの連携成分(の頂点集合)を返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g: graph_union(cycle_graph(5), path_graph(4))$
(%i3) connected_components(g);
(%o3)            [[1, 2, 3, 4, 0], [8, 7, 6, 5]]
関数: diameter (gr)

グラフ grの直径を返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) diameter(dodecahedron_graph());
(%o2)                           5
関数: edge_coloring (gr)

グラフ grの辺の最適色づけを返します。

関数は彩色指数とgrの辺の色付けを表すリストを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) p : petersen_graph()$
(%i3) [ch_index, col] : edge_coloring(p);
(%o3) [4, [[[0, 5], 3], [[5, 7], 1], [[0, 1], 1], [[1, 6], 2], 
[[6, 8], 1], [[1, 2], 3], [[2, 7], 4], [[7, 9], 2], [[2, 3], 2], 
[[3, 8], 3], [[5, 8], 2], [[3, 4], 1], [[4, 9], 4], [[6, 9], 3], 
[[0, 4], 2]]]
(%i4) assoc([0,1], col);
(%o4)                           1
(%i5) assoc([0,5], col);
(%o5)                           3
関数: degree_sequence (gr)

グラフ grの頂点次数のリストを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) degree_sequence(random_graph(10, 0.4));
(%o2)            [2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3]
関数: edge_connectivity (gr)

グラフ grの辺連結性を返します。

min_edge_cutも参照してください。

関数: edges (gr)

(有向)グラフ grの辺(弧)のリストを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) edges(complete_graph(4));
(%o2)   [[2, 3], [1, 3], [1, 2], [0, 3], [0, 2], [0, 1]]
関数: get_edge_weight (e, gr)
関数: get_edge_weight (e, gr, ifnot)

グラフ grの辺 eの重みを返します。

もし辺に割り当てられた重みがないなら、 関数は1を返します。 もし辺がグラフの中に存在しないなら、 関数はエラーをシグナルするか、オプション引数 ifnotを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) c5 : cycle_graph(5)$
(%i3) get_edge_weight([1,2], c5);
(%o3)                           1
(%i4) set_edge_weight([1,2], 2.0, c5);
(%o4)                         done
(%i5) get_edge_weight([1,2], c5);
(%o5)                          2.0
関数: get_vertex_label (v, gr)

グラフ grの頂点 vのラベルを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g : create_graph([[0,"Zero"], [1, "One"]], [[0,1]])$
(%i3) get_vertex_label(0, g);
(%o3)                         Zero
関数: graph_charpoly (gr, x)

グラフ grの(変数 xに関する)特性多項式を返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) p : petersen_graph()$
(%i3) graph_charpoly(p, x), factor;
                                   5        4
(%o3)               (x - 3) (x - 1)  (x + 2)
関数: graph_center (gr)

グラフ grの中心を返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g : grid_graph(5,5)$
(%i3) graph_center(g);
(%o3)                         [12]
関数: graph_eigenvalues (gr)

グラフ grの固有値を返します。 関数は maxima eigenvalue関数と同じフォーマットで固有値を返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) p : petersen_graph()$
(%i3) graph_eigenvalues(p);
(%o3)               [[3, - 2, 1], [1, 4, 5]]
関数: graph_periphery (gr)

グラフ grの外周を返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g : grid_graph(5,5)$
(%i3) graph_periphery(g);
(%o3)                    [24, 20, 4, 0]
関数: graph_size (gr)

グラフ grの辺の数を返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) p : petersen_graph()$
(%i3) graph_size(p);
(%o3)                          15
関数: graph_order (gr)

グラフ grの頂点の数を返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) p : petersen_graph()$
(%i3) graph_order(p);
(%o3)                          10
関数: girth (gr)

grの最短閉路の長さを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g : heawood_graph()$
(%i3) girth(g);
(%o3)                           6
関数: hamilton_cycle (gr)

グラフ grのHamilton閉路を返します。 もし grがハミルトニアンでないなら、空のリストを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) c : cube_graph(3)$
(%i3) hc : hamilton_cycle(c);
(%o3)              [7, 3, 2, 6, 4, 0, 1, 5, 7]
(%i4) draw_graph(c, show_edges=vertices_to_cycle(hc))$
./figures/graphs03
関数: hamilton_path (gr)

グラフ grのHamilton経路を返します。 もし grがHamilton経路を持たないなら、空のリストを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) p : petersen_graph()$
(%i3) hp : hamilton_path(p);
(%o3)            [0, 5, 7, 2, 1, 6, 8, 3, 4, 9]
(%i4) draw_graph(p, show_edges=vertices_to_path(hp))$
./figures/graphs04
関数: isomorphism (gr1, gr2)

グラフ/有向グラフ gr1gr2の間の同型写像を返します。 もし gr1gr2が同型でないなら、空のリストを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) clk5:complement_graph(line_graph(complete_graph(5)))$
(%i3) isomorphism(clk5, petersen_graph());
(%o3) [9 -> 0, 2 -> 1, 6 -> 2, 5 -> 3, 0 -> 4, 1 -> 5, 3 -> 6, 
                                          4 -> 7, 7 -> 8, 8 -> 9]
関数: in_neighbors (v, gr)

有向グラフ grの頂点 vの内隣接点のリストを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) p : path_digraph(3)$
(%i3) in_neighbors(2, p);
(%o3)                          [1]
(%i4) out_neighbors(2, p);
(%o4)                          []
関数: is_biconnected (gr)

もし grが2連結なら trueを、 そうでないなら、 falseを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) is_biconnected(cycle_graph(5));
(%o2)                         true
(%i3) is_biconnected(path_graph(5));
(%o3)                         false
関数: is_bipartite (gr)

もし grが2部(2彩色)なら trueを、 そうでないなら、 falseを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) is_bipartite(petersen_graph());
(%o2)                         false
(%i3) is_bipartite(heawood_graph());
(%o3)                         true
関数: is_connected (gr)

もしグラフ grが連結なら trueを、 そうでないなら falseを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) is_connected(graph_union(cycle_graph(4), path_graph(3)));
(%o2)                         false
関数: is_digraph (gr)

もし grが有向グラフなら trueを、 そうでないなら falseを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) is_digraph(path_graph(5));
(%o2)                         false
(%i3) is_digraph(path_digraph(5));
(%o3)                         true
関数: is_edge_in_graph (e, gr)

もし eが(有向)グラフ gの辺(弧)なら trueを、 そうでないなら falseを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) c4 : cycle_graph(4)$
(%i3) is_edge_in_graph([2,3], c4);
(%o3)                         true
(%i4) is_edge_in_graph([3,2], c4);
(%o4)                         true
(%i5) is_edge_in_graph([2,4], c4);
(%o5)                         false
(%i6) is_edge_in_graph([3,2], cycle_digraph(4));
(%o6)                         false
関数: is_graph (gr)

もし grがグラフなら trueを、 そうでないなら falseを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) is_graph(path_graph(5));
(%o2)                         true
(%i3) is_graph(path_digraph(5));
(%o3)                         false
関数: is_graph_or_digraph (gr)

もし grがグラフか有向グラフなら trueを、 そうでないなら falseを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) is_graph_or_digraph(path_graph(5));
(%o2)                         true
(%i3) is_graph_or_digraph(path_digraph(5));
(%o3)                         true
関数: is_isomorphic (gr1, gr2)

もし グラフ/有向グラフ gr1gr2が同型なら trueを、 そうでないなら falseを返します。

isomorphismも参照してください。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) clk5:complement_graph(line_graph(complete_graph(5)))$
(%i3) is_isomorphic(clk5, petersen_graph());
(%o3)                         true
関数: is_planar (gr)

もし grが平面グラフなら trueを、 そうでないなら falseを返します。

使われているアルゴリズムはDemoucronのアルゴリズムです。 これは二次時間アルゴリズムです。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) is_planar(dodecahedron_graph());
(%o2)                         true
(%i3) is_planar(petersen_graph());
(%o3)                         false
(%i4) is_planar(petersen_graph(10,2));
(%o4)                         true
関数: is_sconnected (gr)

もし有向グラフ grが強連結なら trueを、 そうでないなら falseを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) is_sconnected(cycle_digraph(5));
(%o2)                         true
(%i3) is_sconnected(path_digraph(5));
(%o3)                         false
関数: is_vertex_in_graph (v, gr)

もし vがグラフ gの頂点なら trueを、 そうでないなら falseを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) c4 : cycle_graph(4)$
(%i3) is_vertex_in_graph(0, c4);
(%o3)                         true
(%i4) is_vertex_in_graph(6, c4);
(%o4)                         false
関数: is_tree (gr)

もし grが木なら trueを、 そうでないなら falseを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) is_tree(random_tree(4));
(%o2)                         true
(%i3) is_tree(graph_union(random_tree(4), random_tree(5)));
(%o3)                         false
関数: laplacian_matrix (gr)

グラフ grのLaplace行列を返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) laplacian_matrix(cycle_graph(5));
                   [  2   - 1   0    0   - 1 ]
                   [                         ]
                   [ - 1   2   - 1   0    0  ]
                   [                         ]
(%o2)              [  0   - 1   2   - 1   0  ]
                   [                         ]
                   [  0    0   - 1   2   - 1 ]
                   [                         ]
                   [ - 1   0    0   - 1   2  ]
関数: max_clique (gr)

グラフ grの最大クリークを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g : random_graph(100, 0.5)$
(%i3) max_clique(g);
(%o3)          [6, 12, 31, 36, 52, 59, 62, 63, 80]
関数: max_degree (gr)

グラフ grの頂点の最大次数と最大次数の頂点を返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g : random_graph(100, 0.02)$
(%i3) max_degree(g);
(%o3)                        [6, 79]
(%i4) vertex_degree(95, g);
(%o4)                           2
関数: max_flow (net, s, t)

ソース sとシンク tを持ち ネットワーク netを通る最大フローを返します。

関数は最大フローの値と 最適フローで弧の重みを表現するリストを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) net : create_graph(
  [1,2,3,4,5,6],
  [[[1,2], 1.0],
   [[1,3], 0.3],
   [[2,4], 0.2],
   [[2,5], 0.3],
   [[3,4], 0.1],
   [[3,5], 0.1],
   [[4,6], 1.0],
   [[5,6], 1.0]],
  directed=true)$
(%i3) [flow_value, flow] : max_flow(net, 1, 6);
(%o3) [0.7, [[[1, 2], 0.5], [[1, 3], 0.2], [[2, 4], 0.2], 
[[2, 5], 0.3], [[3, 4], 0.1], [[3, 5], 0.1], [[4, 6], 0.3], 
[[5, 6], 0.4]]]
(%i4) fl : 0$
(%i5) for u in out_neighbors(1, net)
     do fl : fl + assoc([1, u], flow)$
(%i6) fl;
(%o6)                          0.7
関数: max_independent_set (gr)

グラフ grの最大独立集合を返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) d : dodecahedron_graph()$
(%i3) mi : max_independent_set(d);
(%o3)             [0, 3, 5, 9, 10, 11, 18, 19]
(%i4) draw_graph(d, show_vertices=mi)$
./figures/graphs05
関数: max_matching (gr)

グラフ grの最大マッチングを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) d : dodecahedron_graph()$
(%i3) m : max_matching(d);
(%o3) [[5, 7], [8, 9], [6, 10], [14, 19], [13, 18], [12, 17], 
                               [11, 16], [0, 15], [3, 4], [1, 2]]
(%i4) draw_graph(d, show_edges=m)$
./figures/graphs06
関数: min_degree (gr)

グラフ grの頂点の最小次数と最小次数の頂点を返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g : random_graph(100, 0.1)$
(%i3) min_degree(g);
(%o3)                        [3, 49]
(%i4) vertex_degree(21, g);
(%o4)                           9
関数: min_edge_cut (gr)

グラフ grの最小切断辺を返します。

edge_connectivityも参照してください。

関数: min_vertex_cover (gr)

グラフ grの最小頂点被覆を返します。

関数: min_vertex_cut (gr)

Returns the minimum vertex cut in the graph グラフ grの最小頂点切断を返します。

vertex_connectivityも参照してください。

関数: minimum_spanning_tree (gr)

グラフ grの最小全域木を返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g : graph_product(path_graph(10), path_graph(10))$
(%i3) t : minimum_spanning_tree(g)$
(%i4) draw_graph(g, show_edges=edges(t))$
./figures/graphs07
関数: neighbors (v, gr)

グラフ grの頂点 vの隣接点のリストを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) p : petersen_graph()$
(%i3) neighbors(3, p);
(%o3)                       [4, 8, 2]
関数: odd_girth (gr)

グラフ grの最短奇閉路の長さを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g : graph_product(cycle_graph(4), cycle_graph(7))$
(%i3) girth(g);
(%o3)                           4
(%i4) odd_girth(g);
(%o4)                           7
関数: out_neighbors (v, gr)

有向グラフ grの頂点 vの外隣接点のリストを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) p : path_digraph(3)$
(%i3) in_neighbors(2, p);
(%o3)                          [1]
(%i4) out_neighbors(2, p);
(%o4)                          []
関数: planar_embedding (gr)

grの平面埋め込みでのfacial walkのリストを返します。 もし grが平面グラフでないなら falseを返します。

グラフ grは2連結でなければいけません。

使われるアルゴリズムはDemoucronのアルゴリズムです。 これは二次時間アルゴリズムです。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) planar_embedding(grid_graph(3,3));
(%o2) [[3, 6, 7, 8, 5, 2, 1, 0], [4, 3, 0, 1], [3, 4, 7, 6], 
                                      [8, 7, 4, 5], [1, 2, 5, 4]]
関数: print_graph (gr)

グラフ grについてのある情報を印字します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) c5 : cycle_graph(5)$
(%i3) print_graph(c5)$
Graph on 5 vertices with 5 edges.
Adjacencies:
  4 :  0  3
  3 :  4  2
  2 :  3  1
  1 :  2  0
  0 :  4  1
(%i4) dc5 : cycle_digraph(5)$
(%i5) print_graph(dc5)$
Digraph on 5 vertices with 5 arcs.
Adjacencies:
  4 :  0
  3 :  4
  2 :  3
  1 :  2
  0 :  1
(%i6) out_neighbors(0, dc5);
(%o6)                          [1]
関数: radius (gr)

グラフ grの半径を返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) radius(dodecahedron_graph());
(%o2)                           5
関数: set_edge_weight (e, w, gr)

グラフ grの辺 eに重み wを割り当てます。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g : create_graph([1, 2], [[[1,2], 1.2]])$
(%i3) get_edge_weight([1,2], g);
(%o3)                          1.2
(%i4) set_edge_weight([1,2], 2.1, g);
(%o4)                         done
(%i5) get_edge_weight([1,2], g);
(%o5)                          2.1
関数: set_vertex_label (v, l, gr)

グラフ grの頂点 vにラベル lを割り当てます。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g : create_graph([[1, "One"], [2, "Two"]], [[1,2]])$
(%i3) get_vertex_label(1, g);
(%o3)                          One
(%i4) set_vertex_label(1, "oNE", g);
(%o4)                         done
(%i5) get_vertex_label(1, g);
(%o5)                          oNE
関数: shortest_path (u, v, gr)

グラフ gruから vまでの最短経路を返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) d : dodecahedron_graph()$
(%i3) path : shortest_path(0, 7, d);
(%o3)                   [0, 1, 19, 13, 7]
(%i4) draw_graph(d, show_edges=vertices_to_path(path))$
./figures/graphs08
関数: shortest_weighted_path (u, v, gr)

グラフ gruから vまでの最短重み付き経路とその長さを返します。

重み付き経路の長さは経路内の辺の辺重みの和です。 もし辺に重みがないなら、辺はデフォルト重み1を持ちます。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g: petersen_graph(20, 2)$
(%i3) for e in edges(g) do set_edge_weight(e, random(1.0), g)$
(%i4) shortest_weighted_path(0, 10, g);
(%o4) [2.575143920268482, [0, 20, 38, 36, 34, 32, 30, 10]]
関数: strong_components (gr)

有向グラフ grの強成分を返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) t : random_tournament(4)$
(%i3) strong_components(t);
(%o3)                 [[1], [0], [2], [3]]
(%i4) vertex_out_degree(3, t);
(%o4)                           3
関数: topological_sort (dag)

Returns a topological sorting of the vertices of a directed graph 有向グラフ dagの頂点のトポロジカルソートを返します。 もし dagが有向無閉路グラフなら空のリストを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g:create_graph(
         [1,2,3,4,5],
         [
          [1,2], [2,5], [5,3],
          [5,4], [3,4], [1,3]
         ],
         directed=true)$
(%i3) topological_sort(g);
(%o3)                    [1, 2, 5, 3, 4]
関数: vertex_connectivity (g)

グラフ gの頂点連結性を返します。

min_vertex_cutも参照してください。

関数: vertex_degree (v, gr)

グラフ grの頂点 vの次数を返します。

関数: vertex_distance (u, v, gr)

(有向)グラフ gruvの間の最短経路の長さを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) d : dodecahedron_graph()$
(%i3) vertex_distance(0, 7, d);
(%o3)                           4
(%i4) shortest_path(0, 7, d);
(%o4)                   [0, 1, 19, 13, 7]
関数: vertex_eccentricity (v, gr)

グラフ grの頂点 vの離心率を返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g:cycle_graph(7)$
(%i3) vertex_eccentricity(0, g);
(%o3)                           3
関数: vertex_in_degree (v, gr)

有向グラフ grの頂点 vの内次数を返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) p5 : path_digraph(5)$
(%i3) print_graph(p5)$
Digraph on 5 vertices with 4 arcs.
Adjacencies:
  4 :
  3 :  4
  2 :  3
  1 :  2
  0 :  1
(%i4) vertex_in_degree(4, p5);
(%o4)                           1
(%i5) in_neighbors(4, p5);
(%o5)                          [3]
関数: vertex_out_degree (v, gr)

有向グラフ grの頂点 vの外次数を返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) t : random_tournament(10)$
(%i3) vertex_out_degree(0, t);
(%o3)                           2
(%i4) out_neighbors(0, t);
(%o4)                        [7, 1]
関数: vertices (gr)

グラフ grの頂点のリストを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) vertices(complete_graph(4));
(%o2)                     [3, 2, 1, 0]
関数: vertex_coloring (gr)

グラフ grの頂点の最適色付けを返します。

関数は、彩色数と grの頂点の色付けを表すリストを返します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) p:petersen_graph()$
(%i3) vertex_coloring(p);
(%o3) [3, [[0, 2], [1, 3], [2, 2], [3, 3], [4, 1], [5, 3], 
                                 [6, 1], [7, 1], [8, 2], [9, 2]]]
関数: wiener_index (gr)

グラフ grのWiener指数を返します。

例:

(%i2) wiener_index(dodecahedron_graph());
(%o2)                          500

56.2.3 Modifying graphs

関数: add_edge (e, gr)

eをグラフ grに加えます。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) p : path_graph(4)$
(%i3) neighbors(0, p);
(%o3)                          [1]
(%i4) add_edge([0,3], p);
(%o4)                         done
(%i5) neighbors(0, p);
(%o5)                        [3, 1]
関数: add_edges (e_list, gr)

リスト e_listの中の辺すべてをグラフ grに加えます。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g : empty_graph(3)$
(%i3) add_edges([[0,1],[1,2]], g)$
(%i4) print_graph(g)$
Graph on 3 vertices with 2 edges.
Adjacencies:
  2 :  1
  1 :  2  0
  0 :  1
関数: add_vertex (v, gr)

頂点 vをグラフ grに加えます。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g : path_graph(2)$
(%i3) add_vertex(2, g)$
(%i4) print_graph(g)$
Graph on 3 vertices with 1 edges.
Adjacencies:
  2 :
  1 :  0
  0 :  1
関数: add_vertices (v_list, gr)

リスト v_listの中の頂点すべてをグラフ grに加えます。

関数: connect_vertices (v_list, u_list, gr)

グラフ grに関して、 リスト v_list内の頂点すべてを リスト u_list内の頂点に連結します。

v_listu_listは1つの頂点か、頂点のリストを取り得ます。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g : empty_graph(4)$
(%i3) connect_vertices(0, [1,2,3], g)$
(%i4) print_graph(g)$
Graph on 4 vertices with 3 edges.
Adjacencies:
  3 :  0
  2 :  0
  1 :  0
  0 :  3  2  1
関数: contract_edge (e, gr)

グラフ grの辺 eを縮約します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g: create_graph(
      8, [[0,3],[1,3],[2,3],[3,4],[4,5],[4,6],[4,7]])$
(%i3) print_graph(g)$
Graph on 8 vertices with 7 edges.
Adjacencies:
  7 :  4
  6 :  4
  5 :  4
  4 :  7  6  5  3
  3 :  4  2  1  0
  2 :  3
  1 :  3
  0 :  3
(%i4) contract_edge([3,4], g)$
(%i5) print_graph(g)$
Graph on 7 vertices with 6 edges.
Adjacencies:
  7 :  3
  6 :  3
  5 :  3
  3 :  5  6  7  2  1  0
  2 :  3
  1 :  3
  0 :  3
関数: remove_edge (e, gr)

グラフ grから辺 eを削除します。

例:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) c3 : cycle_graph(3)$
(%i3) remove_edge([0,1], c3)$
(%i4) print_graph(c3)$
Graph on 3 vertices with 2 edges.
Adjacencies:
  2 :  0  1
  1 :  2
  0 :  2
関数: remove_vertex (v, gr)

グラフ grから頂点 vを削除します。

56.2.4 Reading and writing to files

関数: dimacs_export (gr, fl)
関数: dimacs_export (gr, fl, comment1, ..., commentn)

グラフをファイル flにDIMACSフォーマットでエクスポートします。 オプションのコメントはファイルの頭に加えられます。

関数: dimacs_import (fl)

DIMACSフォーマットのファイル flからグラフを返します。

関数: graph6_decode (str)

文字列 strにgraph6フォーマットで符号化されたグラフを返します。

関数: graph6_encode (gr)

グラフ grをgraph6フォーマットに符号化した文字列を返します。

関数: graph6_export (gr_list, fl)

リスト gr_list内のグラフをファイル flに graph6フォーマットでエクスポートします。

関数: graph6_import (fl)

graph6フォーマットのファイル flからグラフのリストを返します。

関数: sparse6_decode (str)

文字列 strにsparse6フォーマットで符号化されたグラフを返します。

関数: sparse6_encode (gr)

グラフ grをsparse6フォーマットに符号化した文字列を返します。

関数: sparse6_export (gr_list, fl)

リスト gr_list内のグラフを ファイル flにsparse6フォーマットでエクスポートします。

関数: sparse6_import (fl)

sparse6フォーマットのファイル flからグラフのリストを返します。

56.2.5 Visualization

関数: draw_graph (graph)
関数: draw_graph (graph, option1, ..., optionk)

drawパッケージを使ってグラフを描画します。

頂点を配置するのに使われるアルゴリズムは オプション引数 programで指定されます。 デフォルト値は program=spring_embeddingです。 draw_graphは 頂点を配置するのにgraphvizプログラムも使うことができますが、 graphvizを別途インストールしなければいけません。

例 1:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g:grid_graph(10,10)$
(%i3) m:max_matching(g)$
(%i4) draw_graph(g,
   spring_embedding_depth=100,
   show_edges=m, edge_type=dots,
   vertex_size=0)$
./figures/graphs09

例 2:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g:create_graph(16,
    [
     [0,1],[1,3],[2,3],[0,2],[3,4],[2,4],
     [5,6],[6,4],[4,7],[6,7],[7,8],[7,10],[7,11],
     [8,10],[11,10],[8,9],[11,12],[9,15],[12,13],
     [10,14],[15,14],[13,14]
    ])$
(%i3) t:minimum_spanning_tree(g)$
(%i4) draw_graph(
    g,
    show_edges=edges(t),
    show_edge_width=4,
    show_edge_color=green,
    vertex_type=filled_square,
    vertex_size=2
    )$
./figures/graphs10

例 3:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) g:create_graph(16,
    [
     [0,1],[1,3],[2,3],[0,2],[3,4],[2,4],
     [5,6],[6,4],[4,7],[6,7],[7,8],[7,10],[7,11],
     [8,10],[11,10],[8,9],[11,12],[9,15],[12,13],
     [10,14],[15,14],[13,14]
    ])$
(%i3) mi : max_independent_set(g)$
(%i4) draw_graph(
    g,
    show_vertices=mi,
    show_vertex_type=filled_up_triangle,
    show_vertex_size=2,
    edge_color=cyan,
    edge_width=3,
    show_id=true,
    text_color=brown
    )$
./figures/graphs11

例 4:

(%i1) load ("graphs")$
(%i2) net : create_graph(
    [0,1,2,3,4,5],
    [
     [[0,1], 3], [[0,2], 2],
     [[1,3], 1], [[1,4], 3],
     [[2,3], 2], [[2,4], 2],
     [[4,5], 2], [[3,5], 2]
    ],
    directed=true
    )$
(%i3) draw_graph(
    net,
    show_weight=true,
    vertex_size=0,
    show_vertices=[0,5],
    show_vertex_type=filled_square,
    head_length=0.2,
    head_angle=10,
    edge_color="dark-green",
    text_color=blue
    )$
./figures/graphs12

例 5:

(%i1) load("graphs")$
(%i2) g: petersen_graph(20, 2);
(%o2)                         GRAPH
(%i3) draw_graph(g, redraw=true, program=planar_embedding);
(%o3)                         done
./figures/graphs14

例 6:

(%i1) load("graphs")$
(%i2) t: tutte_graph();
(%o2)                         GRAPH
(%i3) draw_graph(t, redraw=true, 
                    fixed_vertices=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]);
(%o3)                         done
./figures/graphs15
オプション変数: draw_graph_program

デフォルト値: spring_embedding

頂点を配置するのに使われるプログラムのデフォルト値は draw_graphプログラムです。

draw_graphオプション: show_id

デフォルト値: false

もし trueなら頂点のidが表示されます。

draw_graphオプション: show_label

デフォルト値: false

もし trueなら頂点のラベルが表示されます。

draw_graphオプション: label_alignment

デフォルト値: center

頂点のラベル/idをいかに整列させるか決めます。 left, center, rightであり得ます。

draw_graphオプション: show_weight

デフォルト値: false

もし trueなら辺の重みを表示します。

draw_graphオプション: vertex_type

デフォルト値: circle

頂点をいかに表示するか定義します。 可能な値に関しては、 drawパッケージの point_typeオプションを参照してください。

draw_graphオプション: vertex_size

頂点のサイズ。

draw_graphオプション: vertex_color

頂点を表示するのに使う色。

draw_graphオプション: show_vertices

デフォルト値: []

選択された頂点を異なる色を使って表示。

draw_graphオプション: show_vertex_type

show_verticesで指定された頂点をいかに表示するか定義します。 可能な値については、 drawパッケージの point_typeオプションを参照してください。

draw_graphオプション: show_vertex_size

show_vertices内の頂点のサイズ

draw_graphオプション: show_vertex_color

show_verticesリスト内の頂点を表示するのに使う色。

draw_graphオプション: vertex_partition

デフォルト値: []

グラフの頂点の分割 [[v1,v2,...],...,[vk,...,vn]] 分割内のそれぞれのリストの頂点は異なる色で描画されます。

draw_graphオプション: vertex_coloring

頂点の色付けを指定します。 色付け colvertex_coloringが返すようなフォーマットで指定されなければいけません。

draw_graphオプション: edge_color

辺を表示するのに使われる色。

draw_graphオプション: edge_width

辺の幅。

draw_graphオプション: edge_type

辺をいかに表示するか定義します。 drawパッケージのline_typeオプションを参照してください。

draw_graphオプション: show_edges

異なる色を使ってリスト e_list内で指定された辺を表示する。

draw_graphオプション: show_edge_color

show_edgesリスト内の辺を表示するのに使う色。

draw_graphオプション: show_edge_width

show_edges内の辺の幅。

draw_graphオプション: show_edge_type

show_edges内の辺を以下に表示するかを定義します。 drawパッケージのline_typeオプションを参照してください。

draw_graphオプション: edge_partition

グラフの辺の分割 [[e1,e2,...],...,[ek,...,em]] 分割内のそれぞれのリストの辺は異なる色を使って描画されます。

draw_graphオプション: edge_coloring

辺の色付け。 色付けは 関数 edge_coloringが返すようなフォーマットで指定しなければいけません。

draw_graphオプション: redraw

デフォルト値: false

もし trueなら、 たとえ位置がグラフの以前の描画から保存されていても頂点位置が再計算されます。

draw_graphオプション: head_angle

デフォルト値: 15

(有向グラフの)弧に表示される矢印の角度。

draw_graphオプション: head_length

デフォルト値: 0.1

(有向グラフの)弧に表示される矢印の長さ。

draw_graphオプション: spring_embedding_depth

デフォルト値: 50

バネ埋め込みグラフ描画アルゴリズムでの繰り返し回数

draw_graphオプション: terminal

描画で使う端末。 (drawパッケージの terminalオプションを参照してください。)

draw_graphオプション: file_name

端末がスクリーンでないなら、描画のファイル名。

draw_graphオプション: program

グラフの頂点を配置するのに使われるプログラムを定義します。 graphvizプログラム (dot, neato, twopi, circ, fdp)の1つ, circular, spring_embedding, planar_embeddingを取り得ます。 2連結平面グラフでは planar_embeddingだけが利用可能です。 program=spring_embeddingの時、 固定位置の頂点の集合が fixed_verticesオプションで指定可能です。

draw_graphオプション: fixed_vertices

正多角形沿いに固定された位置を持つ頂点のリストを指定します。 program=spring_embeddingの時、使うことができます。

関数: vertices_to_path (v_list)

頂点のリスト v_listv_listで定義された経路の辺のリストに変換します。

関数: vertices_to_cycle (v_list)

頂点のリスト v_listv_listで定義された閉路の辺のリストに変換します。


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57 grobner


57.1 Introduction to grobner

grobnerは MaximaでGroebner基底を使うためのパッケージです。

Groebner基底に関するチュートリアルは以下で見つかります。

http://www.geocities.com/CapeCanaveral/Hall/3131/

以下の関数を使うには、grobner.lispパッケージをロードしなければいけません。

load("grobner");
demo("grobner.demo");

もしくは

batch("grobner.demo")

でデモを開始することができます。

デモの中の計算のいくつかは長い時間かかります。 だから、デモの出力 grobner-demo.outputが デモファイルと同じディレクトリに見つかります。

57.1.1 Notes on the grobner package

パッケージは

Marek Rychlik

http://alamos.math.arizona.edu

によって書かれ、 General Public License(GPL)の条件の下、2002-05-24にリリースされました。 (ファイル grobner.lispを参照してください。) このドキュメントは、 ファイル

README, grobner.lisp, grobner.demo, grobner-demo.output

から

Günter Nowakによって抽出されました。

ドキュメントの改善に関する提案は maximaメーリングリスト maxima@math.utexas.eduで議論することができます。 現在、コードは若干古くなっています。 モダンな実装は 以下に記載されている高速の F4アルゴリズムを使います。

A new efficient algorithm for computing Gröbner bases (F4) 
Jean-Charles Faugère
LIP6/CNRS Université Paris VI 
January 20, 1999

57.1.2 Implementations of admissible monomial orders in grobner

  • lex

    純粋に辞書式の、 単項式比較のデフォルト順序

  • grlex

    全次数順序。同点は辞書式で決めます。

  • grevlex

    全次数。同点は逆辞書式で決めます。

  • invlex

    逆時書式順序。


57.2 Functions and Variables for grobner

57.2.1 Global switches for grobner

オブション変数: poly_monomial_order

デフォルト値: lex

このグローバルスイッチは どの単項式順序が多項式とGroebner基底計算で使われるか制御します。 もし設定されないなら、 lexが使われます。

オブション変数: poly_coefficient_ring

デフォルト値: expression_ring

このスイッチは grober計算で使われる多項式の係数環を示します。 もし設定されないなら、 maximaの 一般式環が使われます。 もし望むなら、この変数を ring_of_integersに設定できます。

オブション変数: poly_primary_elimination_order

デフォルト値: false

消去ベース関数で消去される変数のデフォルト順序名。 設定されていないなら、 lexが使われます。

オブション変数: poly_secondary_elimination_order

デフォルト値: false

消去ベース関数で保持される変数のデフォルト順序名。 設定されていないなら、 lexが使われます。

オブション変数: poly_elimination_order

デフォルト値: false

消去計算で使われるデフォルト消去順序名。 設定されているなら、 変数 poly_primary_elimination_orderpoly_secondary_elimination_orderの設定を上書きします。 ユーザーは これが消去変数の数に有効な真の消去順序であることを保証しなければいけません。

オブション変数: poly_return_term_list

デフォルト値: false

もし trueに設定されているなら、 このパッケージの関数すべては maxima一般式ではなく、 それぞれの多項式を 現在の単項式順序で並べた項のリストとして返します。

オブション変数: poly_grobner_debug

デフォルト値: false

もし trueに設定されているなら、 デバッグ用、トレース用出力を生成します。

オブション変数: poly_grobner_algorithm

デフォルト値: buchberger

可能な値:

  • buchberger
  • parallel_buchberger
  • gebauer_moeller

Groebner基底を見つけるのに使われるアルゴリズム名。

オブション変数: poly_top_reduction_only

デフォルト値: false

もし falseでないなら、 可能な時はいつでも、頭項簡約を使います。 頭項簡約は、割り算アルゴリズムが最初の簡約後に停止することを意味します。

57.2.2 Simple operators in grobner

poly_add, poly_subtract, poly_multiply, poly_exptは 多項式の算出演算子です。 これらは 内部表現を使って実行されますが、 結果は maxima一般形式に変換されます。

関数: poly_add (poly1, poly2, varlist)

2つの多項式 poly1poly2を足します。


(%i1) poly_add(z+x^2*y,x-z,[x,y,z]);
                                    2
(%o1)                              x  y + x
関数: poly_subtract (poly1, poly2, varlist)

多項式 poly1から poly2を引きます。


(%i1) poly_subtract(z+x^2*y,x-z,[x,y,z]);
                                      2
(%o1)                          2 z + x  y - x
関数: poly_multiply (poly1, poly2, varlist)

多項式 poly1poly2の積を返します。


(%i2) poly_multiply(z+x^2*y,x-z,[x,y,z])-(z+x^2*y)*(x-z),expand;
(%o1)                                  0
関数: poly_s_polynomial (poly1, poly2, varlist)

2つの多項式 poly1poly2シジジー多項式 (S多項式)を返します。

関数: poly_primitive_part (poly1, varlist)

多項式 poly1を係数のGCDで割ったものを返します。

(%i1) poly_primitive_part(35*y+21*x,[x,y]);
(%o1)                              5 y + 3 x
関数: poly_normalize (poly, varlist)

多項式 poly1を主係数で割ったものを返します。 割り算が可能であることを仮定しています。 これは、体の場合には大丈夫ですが、環の場合にはいつも可能なわけではありません。

57.2.3 Other functions in grobner

関数: poly_expand (poly, varlist)

この関数は 多項式を内部形式にパースします。 もし polyが多項式を正確にパースしたら、 それは expand(poly)と同値です。 もし表現が変数 varlistの多項式と互換性がないなら、 結果はエラーです。 式が正確に内部表現にパースするかテストするのに使うことができます。 以下の例は添字付き変数と超越関数変数が許されることを例示します。


(%i1) poly_expand((x-y)*(y+x),[x,y]);
                                     2    2
(%o1)                               x  - y
(%i2) poly_expand((y+x)^2,[x,y]);
                                2            2
(%o2)                          y  + 2 x y + x
(%i3) poly_expand((y+x)^5,[x,y]);
                  5      4         2  3       3  2      4      5
(%o3)            y  + 5 x y  + 10 x  y  + 10 x  y  + 5 x  y + x
(%i4) poly_expand(-1-x*exp(y)+x^2/sqrt(y),[x]);
                                          2
                                  y      x
(%o4)                       - x %e  + ------- - 1
                                       sqrt(y)

(%i5) poly_expand(-1-sin(x)^2+sin(x),[sin(x)]);
                                2
(%o5)                      - sin (x) + sin(x) - 1

関数: poly_expt (poly, number, varlist)

polyの、正の整数 numberのべき乗を返します。 もし numberが正の整数でないなら、 エラーが生じます。


(%i1) poly_expt(x-y,3,[x,y])-(x-y)^3,expand;
(%o1)                                  0
関数: poly_content (poly. varlist)

poly_contentは係数のGCDを抽出します。


(%i1) poly_content(35*y+21*x,[x,y]);
(%o1)                                  7
関数: poly_pseudo_divide (poly, polylist, varlist)

多項式 polyn個の多項式のリスト polylistで擬似的に割ります。 複数の値を返します。 一番目の値は 商のリスト aです。 二番目の値は余り rです。 三番目の値は、 係数環(体である必要はありません)内でpolylistc*polyを割れるような スカラ係数 cです。 最後に 四番目の値は実行された簡約の回数です。 結果のオブジェクトは以下の等式を満たします:

c*poly=sum(a[i]*polylist[i],i=1...n)+r.

関数: poly_exact_divide (poly1, poly2, varlist)

多項式 poly1を多項式 poly2で割ります。 余りのない厳密な割り算が可能と仮定します。 商を返します。

関数: poly_normal_form (poly, polylist, varlist)

poly_normal_formは 多項式の集合 polylistに関して 多項式 polyの正規形を見つけます。

関数: poly_buchberger_criterion (polylist, varlist)

Buchberger判定(criterion)を使って もし polylistが現在の項順序に関して Groebner基底なら trueを返します: Buchberger判定(criterion)は、 polylistの2つの多項式 h1h2すべてに関して、 S多項式 S(h1,h2)polylistとして0に簡約されるというものです。

関数: poly_buchberger (polylist_fl varlist)

poly_buchbergerは 多項式のリスト上でBuchbergerアルゴリズムを実行し、 結果の Groebner基底を返します。

57.2.4 Standard postprocessing of Groebner Bases

K[ x[1],...,x[n] ]上のイデアル Ik番目の消去イデアル I_kは イデアル intersect(I, K[ x[k+1],...,x[n] ])です。
コロンイデアル I:Jは イデアル {h|for all w in J: w*h in I}です。.
イデアル I:p^infはイデアル {h| there is a n in N: p^n*h in I}です。
イデアル I:J^infはイデアル {h| there is a n in N and a p in J: p^n*h in I}です。
The 根基イデアル sqrt(I)はイデアル {h| there is a n in N : h^n in I }です。

関数: poly_reduction (polylist, varlist)

poly_reductionは多項式のリスト polylistを簡約します。 それぞれの多項式は他の多項式で完全に簡約されます。

関数: poly_minimization (polylist, varlist)

polylistと同じ単項式イデアルの最小全域である、 多項式リスト polylistの部分リストを返します。 すなわち、部分リストの中の多項式の主単項式はすべて、他の多項式の主単項式を割りません。

関数: poly_normalize_list (polylist, varlist)

poly_normalize_listpoly_normalizeをリストの中の多項式それぞれに適用します。 これは リスト polylistの中のすべての多項式を主係数で割ることを意味します。

関数: poly_grobner (polylist, varlist)

多項式リスト polylistで張られたイデアルのGroebner基底を返します。 グローバルフラグで影響を受けます。

関数: poly_reduced_grobner (polylist, varlist)

多項式リスト polylistで張られたイデアルの簡約Groebner基底を返します。

関数: poly_depends_p (poly, var, varlist)

poly_dependsは多項式が変数 varに依存するかテストします。

関数: poly_elimination_ideal (polylist, number, varlist)

poly_elimination_idealは、 (必ずしもGroebner基底である必要はない)生成多項式のリストとして指定されたイデアルの number番目の消去イデアルの Groebner基底を返します。

関数: poly_colon_ideal (polylist1, polylist2, varlist)

コロンイデアル

I(polylist1):I(polylist2)

の簡約Groebner基底を返します。

ここで、 polylist1polylist2は2つの多項式リストです。

関数: poly_ideal_intersection (polylist1, polylist2, varlist)

poly_ideal_intersectionは2つのイデアルの交わりです。

関数: poly_lcm (poly1, poly2, varlist)

poly1poly2の最小公倍数(式)を返します。

関数: poly_gcd (poly1, poly2, varlist)

poly1poly2の最大公約数(式)を返します。

ezgcd, gcd, gcdex, gcdivide も参照してください。

例:

(%i1) p1:6*x^3+19*x^2+19*x+6; 
                        3       2
(%o1)                6 x  + 19 x  + 19 x + 6
(%i2) p2:6*x^5+13*x^4+12*x^3+13*x^2+6*x;
                  5       4       3       2
(%o2)          6 x  + 13 x  + 12 x  + 13 x  + 6 x
(%i3) poly_gcd(p1, p2, [x]);
                            2
(%o3)                    6 x  + 13 x + 6
関数: poly_grobner_equal (polylist1, polylist2, varlist)

poly_grobner_equalは 2つの Groebner基底が同じイデアルを生成するか テストします。 もし、Groebner基底と仮定された2つの多項式リスト polylist1polylist2が 同じイデアルを生成するなら、trueを返します。 そうでないなら、 falseを返します。 これは、 一番目の基底のすべての多項式が二番目の基底を法として0に簡約されるかとその逆をチェックする ことと同値です。 以下の例では、一番目のリストがGroebner基底でないので 結果が falseであることに注意してください。

(%i1) poly_grobner_equal([y+x,x-y],[x,y],[x,y]);
(%o1)                         false
関数: poly_grobner_subsetp (polylist1, polylist2, varlist)

poly_grobner_subsetppolylist1が生成するイデアルが polylist2が生成するイデアルに含まれるかテストします。 このテストが常に成功するには、polylist2が Groebner基底でなければいけません。

関数: poly_grobner_member (poly, polylist, varlist)

もし多項式 polyが Groebner基底であると仮定された多項式リスト polylistが生成するイデアルに属するなら、 trueを返します。 そうでないなら、 falseを返します。

poly_grobner_memberは 多項式が Groebner基底であると仮定された多項式のリストが生成するイデアルに属するかテストします。 normal_formが0と同値です。

関数: poly_ideal_saturation1 (polylist, poly, varlist)

イデアル

I(polylist):poly^inf のsaturationの簡約 Groebner基底を返します。

幾何学的に、代数的閉体上で、 これは polyの多様体上で恒等的に0とならない polylistが生成するイデアルの中の 多項式の集合です。

関数: poly_ideal_saturation (polylist1, polylist2, varlist)

イデアル

I(polylist1):I(polylist2)^inf のsaturationの簡約 Groebner基底を返します。

幾何学的に、代数的閉体上で、 これは polylist2の多様体上で恒等的に0とならない polylist1が生成するイデアルの中の 多項式の集合です。

関数: poly_ideal_polysaturation1 (polylist1, polylist2, varlist)

polylist2は2個の多項式のリスト [poly1,...,polyn]です。 多項式リスト polylist1が生成するイデアルの 多項式リスト polylist2の多項式に関する連続saturationの列によって得られるイデアル

I(polylist):poly1^inf:...:polyn^inf

の簡約 Groebner基底を返します。

関数: poly_ideal_polysaturation (polylist, polylistlist, varlist)

polylistlistは多項式リストn個のリスト [polylist1,...,polylistn]です。 イデアル

I(polylist):I(polylist_1)^inf:...:I(polylist_n)^inf のsaturationの簡約 Groebner基底を返します。

関数: poly_saturation_extension (poly, polylist, varlist1, varlist2)

poly_saturation_extensionは有名な Rabinowitzのトリックを実装します。

関数: poly_polysaturation_extension (poly, polylist, varlist1, varlist2)

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58 impdiff


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58.1 Functions and Variables for impdiff

関数: implicit_derivative (f,indvarlist,orderlist,depvar)

このサブルーチンは多変数関数の陰導関数を計算します。 fは配列関数で、 インデックスはindvarlist順の微分の階数です; indvarlistは独立変数リストです; orderlistは望みの次数です; depvarは従属変数です。

この関数を使うには、最初にload("impdiff")を書いてください。


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59 implicit_plot


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59.1 Functions and Variables for implicit_plot

関数: implicit_plot (expr, x_range, y_range)
関数: implicit_plot ([expr_1, ..., expr_n], x_range, y_range)

1つ以上の式のプロットを陰形式で表示します。 exprはプロットされる式で、 x_rangeは水平軸の範囲、 y_rangeは垂直軸の範囲です。 implicit_plotset_plot_option関数が設定するgnuplotドライバのグローバル設定を考慮します。 オプションはオプション引数としてimplicit_plot関数にも渡されることができます。

implicit_plotx_rangey_rangeで与えられる領域上で符号の変化を辿ることで機能し、 複雑な式では失敗する可能性があります。

load("implicit_plot")はこの関数をロードします。

例:

(%i1) implicit_plot (x^2 = y^3 - 3*y + 1, [x, -4, 4], [y, -4, 4],
 [gnuplot_preamble, "set zeroaxis"]);

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60 interpol


60.1 Introduction to interpol

パッケージinterpolは 多項式内挿のためのLagrange、線形、三次スプライン法を定義します。

コメント、バグ、提案は’mario AT edu DOT xunta DOT es’にコンタクトを取ってください。


60.2 Functions and Variables for interpol

関数: lagrange (points)
関数: lagrange (points, option)

Lagrange法で多項式内挿を計算します。 引数 pointsは以下のいずれかでなければいけません:

  • 2列行列, p:matrix([2,4],[5,6],[9,3]),
  • 対のリスト, p: [[2,4],[5,6],[9,3]],
  • 数のリスト, p: [4,6,3], この場合、横座標は自動的に1, 2, 3などに割り当てられます。

最初の2つの場合には、 計算を行う前に、対は最初の座標に関して並び替えられます。

option引数を使って、 独立変数の名前を選択することが可能です。 デフォルトでは 'xです; 別のものを定義するには、 varname='zのようなものを書いてください。

高次多項式を使って計算する時には、浮動小数点評価は不安定なことに注意してください。

例:

(%i1) load("interpol")$
(%i2) p:[[7,2],[8,2],[1,5],[3,2],[6,7]]$
(%i3) lagrange(p);
       (x - 7) (x - 6) (x - 3) (x - 1)
(%o3)  -------------------------------
                     35
   (x - 8) (x - 6) (x - 3) (x - 1)
 - -------------------------------
                 12
   7 (x - 8) (x - 7) (x - 3) (x - 1)
 + ---------------------------------
                  30
   (x - 8) (x - 7) (x - 6) (x - 1)
 - -------------------------------
                 60
   (x - 8) (x - 7) (x - 6) (x - 3)
 + -------------------------------
                 84
(%i4) f(x):=''%;
               (x - 7) (x - 6) (x - 3) (x - 1)
(%o4)  f(x) := -------------------------------
                             35
   (x - 8) (x - 6) (x - 3) (x - 1)
 - -------------------------------
                 12
   7 (x - 8) (x - 7) (x - 3) (x - 1)
 + ---------------------------------
                  30
   (x - 8) (x - 7) (x - 6) (x - 1)
 - -------------------------------
                 60
   (x - 8) (x - 7) (x - 6) (x - 3)
 + -------------------------------
                 84
(%i5) /* Evaluate the polynomial at some points */
      expand(map(f,[2.3,5/7,%pi]));
                                  4          3           2
                    919062  73 %pi    701 %pi    8957 %pi
(%o5)  [- 1.567535, ------, ------- - -------- + ---------
                    84035     420       210         420
                                             5288 %pi   186
                                           - -------- + ---]
                                               105       5
(%i6) %,numer;
(%o6) [- 1.567535, 10.9366573451538, 2.89319655125692]
(%i7) load("draw")$  /* load draw package */
(%i8) /* Plot the polynomial together with points */
      draw2d(
        color      = red,
        key        = "Lagrange polynomial",
        explicit(f(x),x,0,10),
        point_size = 3,
        color      = blue,
        key        = "Sample points",
        points(p))$
(%i9) /* Change variable name */
      lagrange(p, varname=w);
       (w - 7) (w - 6) (w - 3) (w - 1)
(%o9)  -------------------------------
                     35
   (w - 8) (w - 6) (w - 3) (w - 1)
 - -------------------------------
                 12
   7 (w - 8) (w - 7) (w - 3) (w - 1)
 + ---------------------------------
                  30
   (w - 8) (w - 7) (w - 6) (w - 1)
 - -------------------------------
                 60
   (w - 8) (w - 7) (w - 6) (w - 3)
 + -------------------------------
                 84
関数: charfun2 (x, a, b)

もし数 xが区間 [a, b)に属するなら、trueを返し、 そうでないなら、 falseを返します。

関数: linearinterpol (points)
関数: linearinterpol (points, option)

線形法で多項式内挿を計算します。 引数 pointsは以下のいずれかでなければいけません:

  • 2列行列, p:matrix([2,4],[5,6],[9,3]),
  • 対のリスト, p: [[2,4],[5,6],[9,3]],
  • 数のリスト, p: [4,6,3], この場合、横座標は自動的に1, 2, 3などに割り当てられます。

最初の2つの場合には、 計算を行う前に、対は最初の座標に関して並び替えられます。

option引数を使って、 独立変数の名前を選択することが可能です。 デフォルトでは 'xです; 別のものを定義するには、 varname='zのようなものを書いてください。

例:

(%i1) load("interpol")$
(%i2) p: matrix([7,2],[8,3],[1,5],[3,2],[6,7])$
(%i3) linearinterpol(p);
        13   3 x
(%o3)  (-- - ---) charfun2(x, minf, 3)
        2     2
 + (x - 5) charfun2(x, 7, inf) + (37 - 5 x) charfun2(x, 6, 7)
    5 x
 + (--- - 3) charfun2(x, 3, 6)
     3

(%i4) f(x):=''%;
                13   3 x
(%o4)  f(x) := (-- - ---) charfun2(x, minf, 3)
                2     2
 + (x - 5) charfun2(x, 7, inf) + (37 - 5 x) charfun2(x, 6, 7)
    5 x
 + (--- - 3) charfun2(x, 3, 6)
     3
(%i5)  /* Evaluate the polynomial at some points */
       map(f,[7.3,25/7,%pi]);
                            62  5 %pi
(%o5)                 [2.3, --, ----- - 3]
                            21    3
(%i6) %,numer;
(%o6)  [2.3, 2.952380952380953, 2.235987755982989]
(%i7) load("draw")$  /* load draw package */
(%i8)  /* Plot the polynomial together with points */
       draw2d(
         color      = red,
         key        = "Linear interpolator",
         explicit(f(x),x,-5,20),
         point_size = 3,
         color      = blue,
         key        = "Sample points",
         points(args(p)))$
(%i9)  /* Change variable name */
       linearinterpol(p, varname='s);
       13   3 s
(%o9) (-- - ---) charfun2(s, minf, 3)
       2     2
 + (s - 5) charfun2(s, 7, inf) + (37 - 5 s) charfun2(s, 6, 7)
    5 s
 + (--- - 3) charfun2(s, 3, 6)
     3
関数: cspline (points)
関数: cspline (points, option1, option2, ...)

三次スプライン法で多項式内挿を計算します。 引数 pointsは以下のいずれかでなければいけません:

  • 2列行列, p:matrix([2,4],[5,6],[9,3]),
  • 対のリスト, p: [[2,4],[5,6],[9,3]],
  • 数のリスト, p: [4,6,3], この場合、横座標は自動的に1, 2, 3などに割り当てられます。

最初の2つの場合には、 計算を行う前に、対は最初の座標に関して並び替えられます。

特定の必要性に合わせるため3つのオプションがあります:

  • 'd1, デフォルトは 'unknown, は x_1での一階導関数です; もし 'unknownなら、 x_1での二階導関数は0に等しいとされます(自然な三次スプライン); もし数字だったら、二階導関数はこの数字に基づいて計算されます。
  • 'dn, デフォルトは 'unknown, は x_nでの一階導関数です; もし 'unknownなら、 x_nでの二階導関数は0に等しいとされます(自然な三次スプライン); もし数字だったら、二階導関数はこの数字に基づいて計算されます。
  • 'varname, デフォルトは 'x, は 独立変数の名前です。

例:

(%i1) load("interpol")$
(%i2) p:[[7,2],[8,2],[1,5],[3,2],[6,7]]$
(%i3) /* Unknown first derivatives at the extremes
         is equivalent to natural cubic splines */
      cspline(p);
              3         2
        1159 x    1159 x    6091 x   8283
(%o3)  (------- - ------- - ------ + ----) charfun2(x, minf, 3)
         3288      1096      3288    1096
            3         2
      2587 x    5174 x    494117 x   108928
 + (- ------- + ------- - -------- + ------) charfun2(x, 7, inf)
       1644       137       1644      137
          3          2
    4715 x    15209 x    579277 x   199575
 + (------- - -------- + -------- - ------) charfun2(x, 6, 7)
     1644       274        1644      274
            3         2
      3287 x    2223 x    48275 x   9609
 + (- ------- + ------- - ------- + ----) charfun2(x, 3, 6)
       4932       274      1644     274

(%i4) f(x):=''%$
(%i5) /* Some evaluations */
      map(f,[2.3,5/7,%pi]), numer;
(%o5) [1.991460766423356, 5.823200187269903, 2.227405312429507]
(%i6) load("draw")$  /* load draw package */
(%i7) /* Plotting interpolating function */
      draw2d(
        color      = red,
        key        = "Cubic splines",
        explicit(f(x),x,0,10),
        point_size = 3,
        color      = blue,
        key        = "Sample points",
        points(p))$
(%i8) /* New call, but giving values at the derivatives */
      cspline(p,d1=0,dn=0);
              3          2
        1949 x    11437 x    17027 x   1247
(%o8)  (------- - -------- + ------- + ----) charfun2(x, minf, 3)
         2256       2256      2256     752
            3          2
      1547 x    35581 x    68068 x   173546
 + (- ------- + -------- - ------- + ------) charfun2(x, 7, inf)
        564       564        141      141
         3          2
    607 x    35147 x    55706 x   38420
 + (------ - -------- + ------- - -----) charfun2(x, 6, 7)
     188       564        141      47
            3         2
      3895 x    1807 x    5146 x   2148
 + (- ------- + ------- - ------ + ----) charfun2(x, 3, 6)
       5076       188      141      47
(%i8) /* Defining new interpolating function */
      g(x):=''%$
(%i9) /* Plotting both functions together */
      draw2d(
        color      = black,
        key        = "Cubic splines (default)",
        explicit(f(x),x,0,10),
        color      = red,
        key        = "Cubic splines (d1=0,dn=0)",
        explicit(g(x),x,0,10),
        point_size = 3,
        color      = blue,
        key        = "Sample points",
        points(p))$
関数: ratinterpol (points, numdeg)
関数: ratinterpol (points, numdeg, option1, option2, ...)

pointsで与えられたデータとnumdegに等しい分子の次数の関して、 有理形内挿を生成します; 分子の次数は自動的に計算されます。 引数 pointsは以下のいずれかでなければいけません:

  • 2列行列, p:matrix([2,4],[5,6],[9,3]),
  • 対のリスト, p: [[2,4],[5,6],[9,3]],
  • 数のリスト, p: [4,6,3], この場合、横座標は自動的に1, 2, 3などに割り当てられます。

最初の2つの場合には、 計算を行う前に、対は最初の座標に関して並び替えられます。

特定の必要性に合わせるため2つのオプションがあります:

  • 'denterm, デフォルトは 1, は 分子の中の多項式の独立項です。
  • 'varname, デフォルトは 'x, は 独立変数の名前です。

例:

(%i1) load("interpol")$
(%i2) load("draw")$
(%i3) p:[[7.2,2.5],[8.5,2.1],[1.6,5.1],[3.4,2.4],[6.7,7.9]]$
(%i4) for k:0 thru length(p)-1 do                                     
        draw2d(
          explicit(ratinterpol(p,k),x,0,9),                      
          point_size = 3,                                        
          points(p),                                             
          title = concat("Degree of numerator = ",k),            
          yrange=[0,10])$

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61 lapack


61.1 Introduction to lapack

lapackは SLATECプロジェクトから得られるようなFortranライブラリLAPACKの (プログラム f2cを介した) Common Lisp翻訳です。

(訳者注意書き: lapackを使用するには、load("lapack"); load("eigensys");を実行してください。load("lapack")には、初回だけコンパイルで時間がかかるかもしれません。)


61.2 Functions and Variables for lapack

関数: dgeev (A)
関数: dgeev (A, right_p, left_p)

行列Aの固有値と、オプションで固有ベクトルを計算します。 Aの要素はすべて整数か浮動小数点数でなければいけません。 Aは平方(行と列が同じ数)でなければいけません。 Aは対称であってもなくてもいいです。

dgeev(A)Aの固有値だけを計算します。 dgeev(A, right_p, left_p)Aの固有値と、 right_p = trueの時、右固有ベクトル、 left_p = trueの時、左固有ベクトルを計算します。

3項目のリストが返されます。 最初の項目は固有値のリストです。 二番目の項目はfalseか右固有ベクトルの行列です。 三番目の項目はfalseか左固有ベクトルの行列です。

右固有ベクトルv(j) (右固有ベクトル行列のj番目の列)は

A . v(j) = lambda(j) . v(j)

を満たします。ここでlambda(j)は対応する固有値です。

左固有ベクトルv(j) (左固有ベクトル行列のj番目の列)は

u(j)**H . A = lambda(j) . u(j)**H

を満たします。ここでu(j)**Hu(j)の共役転置を意味します。 Maxima関数ctransposeが共役転置を計算します。

計算された固有ベクトルは、 Euclideanノルムが1に等しく、 最大成分の虚部が0になるように規格化されます。

例:

(%i1) load ("lapack")$
(%i2) fpprintprec : 6;
(%o2)                           6
(%i3) M : matrix ([9.5, 1.75], [3.25, 10.45]);
                         [ 9.5   1.75  ]
(%o3)                    [             ]
                         [ 3.25  10.45 ]
(%i4) dgeev (M);
(%o4)          [[7.54331, 12.4067], false, false]
(%i5) [L, v, u] : dgeev (M, true, true);
                           [ - .666642  - .515792 ]
(%o5) [[7.54331, 12.4067], [                      ], 
                           [  .745378   - .856714 ]
                                        [ - .856714  - .745378 ]
                                        [                      ]]
                                        [  .515792   - .666642 ]
(%i6) D : apply (diag_matrix, L);
                      [ 7.54331     0    ]
(%o6)                 [                  ]
                      [    0     12.4067 ]
(%i7) M . v - v . D;
                [      0.0       - 8.88178E-16 ]
(%o7)           [                              ]
                [ - 8.88178E-16       0.0      ]
(%i8) transpose (u) . M - D . transpose (u);
                     [ 0.0  - 4.44089E-16 ]
(%o8)                [                    ]
                     [ 0.0       0.0      ]
関数: dgeqrf (A)

行列 AのQR分解します。 All elements of Aのすべての要素は整数か浮動小数点数でなければいけません。 Aは行と列の数は同じかもしれませんし違うかもしれません。

2つの項目のリストを返します。 一番目の項目は行列 Qで、それはAと同じ行数を持つ平方正規直交行列です。 二番目の項目は行列 Rで、それはAtお同じサイズで、 対角以下のすべての要素がが零に等しいものです。 積 Q . Rは(浮動小数点の丸め誤差を除いて)Aに等しい。 ここで "."は非可換乗算演算子です。

(%i1) load ("lapack") $
(%i2) fpprintprec : 6 $
(%i3) M : matrix ([1, -3.2, 8], [-11, 2.7, 5.9]) $
(%i4) [q, r] : dgeqrf (M);
       [ - .0905357  .995893  ]
(%o4) [[                      ], 
       [  .995893    .0905357 ]
                               [ - 11.0454   2.97863   5.15148 ]
                               [                               ]]
                               [     0      - 2.94241  8.50131 ]
(%i5) q . r - M;
         [ - 7.77156E-16   1.77636E-15   - 8.88178E-16 ]
(%o5)    [                                             ]
         [      0.0       - 1.33227E-15   8.88178E-16  ]
(%i6) mat_norm (%, 1);
(%o6)                      3.10862E-15
関数: dgesv (A, b)

線形方程式 A x = bの 解 xを計算します。 ここで、 Aは平方行列、 bAと同じ数の行と任意の長さの列を持つ行列です。 戻り値 xbと同じサイズです。

Abの要素は floatを介して実の浮動小数点数に評価されなければいけません; 従って、要素は任意の数値型か、数値定数のシンボルか、 浮動小数点に評価される式であり得ます。 xの要素はいつも浮動小数点数です。 すべての算術は浮動小数演算として実行されます。

dgesvAのLU分解を介して 解を計算します。

例:

dgesvは 線形方程式 A x = bの解を計算します。

(%i1) A : matrix ([1, -2.5], [0.375, 5]);
                               [   1    - 2.5 ]
(%o1)                          [              ]
                               [ 0.375    5   ]
(%i2) b : matrix ([1.75], [-0.625]);
                                  [  1.75   ]
(%o2)                             [         ]
                                  [ - 0.625 ]
(%i3) x : dgesv (A, b);
                            [  1.210526315789474  ]
(%o3)                       [                     ]
                            [ - 0.215789473684211 ]
(%i4) dlange (inf_norm, b - A.x);
(%o4)                                 0.0

bAと同じ数の行と任意の長さの列を持つ行列です。 xbと同じサイズです。

(%i1) A : matrix ([1, -0.15], [1.82, 2]);
                               [  1    - 0.15 ]
(%o1)                          [              ]
                               [ 1.82    2    ]
(%i2) b : matrix ([3.7, 1, 8], [-2.3, 5, -3.9]);
                              [  3.7   1    8   ]
(%o2)                         [                 ]
                              [ - 2.3  5  - 3.9 ]
(%i3) x : dgesv (A, b);
      [  3.103827540695117   1.20985481742191    6.781786185657722  ]
(%o3) [                                                             ]
      [ - 3.974483062032557  1.399032116146062  - 8.121425428948527 ]
(%i4) dlange (inf_norm, b - A . x);
(%o4)                       1.1102230246251565E-15

Abの要素は 実の浮動小数点数に評価されなければいけません;

(%i1) A : matrix ([5, -%pi], [1b0, 11/17]);
                               [   5    - %pi ]
                               [              ]
(%o1)                          [         11   ]
                               [ 1.0b0   --   ]
                               [         17   ]
(%i2) b : matrix ([%e], [sin(1)]);
                                  [   %e   ]
(%o2)                             [        ]
                                  [ sin(1) ]
(%i3) x : dgesv (A, b);
                             [ 0.690375643155986 ]
(%o3)                        [                   ]
                             [ 0.233510982552952 ]
(%i4) dlange (inf_norm, b - A . x);
(%o4)                        2.220446049250313E-16
関数: dgesvd (A)
関数: dgesvd (A, left_p, right_p)

特異値から成る行列 Aの特異値分解(SVD)を計算します。 オプションで左および右特異ベクトルを取ります。

Aの要素はすべて整数か浮動小数点数でなければいけません。 Aは(行と列が同じ数の)平方かもしれませんし、そうでないかもしれません。

mAの行数、nを列数とします。 Aの特異値分解は A = U . Sigma . V^T のような3つの行列 U, Sigma, V^Tから構成されます。 ここで、 Um掛けmのユニタリ行列、 Sigmam掛けnの対角行列、 V^Tn掛けnのユニタリ行列です。

sigma[i]Sigmaの対角要素、すなわち、 Sigma[i, i] = sigma[i]と します。 要素 sigma[i]Aのいわゆる特異値です; これらは実数で、非負で、降順で返されます。 UVの最初の min(m, n)列は Aの左と右特異ベクトルです。 dgesvdは、V自身ではなくVの転置を返すことに注意してください。

dgesvd(A)Aの特異値だけを計算します。 dgesvd(A, left_p, right_p)Aの特異値と、 left_p = trueの時、左特異ベクトル、 right_p = trueの時、右特異ベクトルを計算します。

3つの項目のリストが返されます。 一つ目の項目は特異値のリストです。 二つ目の項目は falseか、左特異ベクトルの行列です。 三つ目の項目は falseか、右特異ベクトルの行列です。

例:

(%i1) load ("lapack")$
(%i2) fpprintprec : 6;
(%o2)                           6
(%i3) M: matrix([1, 2, 3], [3.5, 0.5, 8], [-1, 2, -3], [4, 9, 7]);
                        [  1    2    3  ]
                        [               ]
                        [ 3.5  0.5   8  ]
(%o3)                   [               ]
                        [ - 1   2   - 3 ]
                        [               ]
                        [  4    9    7  ]
(%i4) dgesvd (M);
(%o4)      [[14.4744, 6.38637, .452547], false, false]
(%i5) [sigma, U, VT] : dgesvd (M, true, true);
(%o5) [[14.4744, 6.38637, .452547], 
[ - .256731  .00816168   .959029    - .119523 ]
[                                             ]
[ - .526456   .672116   - .206236   - .478091 ]
[                                             ], 
[  .107997   - .532278  - .0708315  - 0.83666 ]
[                                             ]
[ - .803287  - .514659  - .180867    .239046  ]
[ - .374486  - .538209  - .755044 ]
[                                 ]
[  .130623   - .836799   0.5317   ]]
[                                 ]
[ - .917986   .100488    .383672  ]
(%i6) m : length (U);
(%o6)                           4
(%i7) n : length (VT);
(%o7)                           3
(%i8) Sigma:
        genmatrix(lambda ([i, j], if i=j then sigma[i] else 0),
                  m, n);
                  [ 14.4744     0        0    ]
                  [                           ]
                  [    0     6.38637     0    ]
(%o8)             [                           ]
                  [    0        0     .452547 ]
                  [                           ]
                  [    0        0        0    ]
(%i9) U . Sigma . VT - M;
          [  1.11022E-15        0.0       1.77636E-15 ]
          [                                           ]
          [  1.33227E-15    1.66533E-15       0.0     ]
(%o9)     [                                           ]
          [ - 4.44089E-16  - 8.88178E-16  4.44089E-16 ]
          [                                           ]
          [  8.88178E-16    1.77636E-15   8.88178E-16 ]
(%i10) transpose (U) . U;
       [     1.0      5.55112E-17    2.498E-16     2.77556E-17  ]
       [                                                        ]
       [ 5.55112E-17      1.0       5.55112E-17    4.16334E-17  ]
(%o10) [                                                        ]
       [  2.498E-16   5.55112E-17       1.0       - 2.08167E-16 ]
       [                                                        ]
       [ 2.77556E-17  4.16334E-17  - 2.08167E-16       1.0      ]
(%i11) VT . transpose (VT);
          [      1.0           0.0      - 5.55112E-17 ]
          [                                           ]
(%o11)    [      0.0           1.0       5.55112E-17  ]
          [                                           ]
          [ - 5.55112E-17  5.55112E-17       1.0      ]
関数: dlange (norm, A)
関数: zlange (norm, A)

行列 Aのノルムもしくはノルムのような関数を計算します。

max

max(abs(A(i, j)))を計算します。 ここで ijはそれぞれ行と列を行き渡ります。 この関数は適切な行列ノルムではないことに注意してください。

one_norm

AL[1]ノルム、 すなわち、それぞれの列の要素の絶対値の和の最大値 を計算します。

inf_norm

AL[inf]ノルム、 すなわち、それぞれの行の要素の絶対値の和の最大値 を計算します。

frobenius

AのFrobeniusノルム、すなわち、 行列要素の平方の和の平方根 を計算します。

関数: dgemm (A, B)
関数: dgemm (A, B, options)

2つの行列の積を計算します。オプションで積を三つ目の行列に足し算します。

最も簡単な形式では、 dgemm(A, B)は 2つの実行列 ABの積を計算します。

二番目の形式では、 dgemmalpha * A * B + beta * C を計算します。 ここで A, B, Cは 適当なサイズの実行列であり、 alphabetaは実数です。 オプションで、 Aと/もしくは Bは 積を計算する前に転置を取ることができます。 追加のパラメータはオプションのキーワード引数で指定できます: キーワード引数はオプションで、 どんな順番でも指定できます。 それらはすべて、形式 key=valを取ります。 キーワード引数は以下の通りです:

C

足すべき行列 C。 デフォルトは falseであり、行列を足さないことを意味します。

alpha

ABの積がこの値に掛けられます。 デフォルトは1です。

beta

もし行列 Cが与えられたら、 この値は、足される前にCに掛けられます。 デフォルト値は0で、これは, たとえCが与えられても Cが足されないことを意味します。 故に、必ずbetaに零でない値を指定してください。

transpose_a

もし trueなら、 Aの代わりにAの転置が積に使われます。 デフォルトは falseです。

transpose_b

もし trueなら Bの代わりにBの転置が積に使われます。 デフォルトは falseです。

(%i1) load ("lapack")$
(%i2) A : matrix([1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]);
                                  [ 1  2  3 ]
                                  [         ]
(%o2)                             [ 4  5  6 ]
                                  [         ]
                                  [ 7  8  9 ]
(%i3) B : matrix([-1,-2,-3],[-4,-5,-6],[-7,-8,-9]);
                               [ - 1  - 2  - 3 ]
                               [               ]
(%o3)                          [ - 4  - 5  - 6 ]
                               [               ]
                               [ - 7  - 8  - 9 ]
(%i4) C : matrix([3,2,1],[6,5,4],[9,8,7]);
                                  [ 3  2  1 ]
                                  [         ]
(%o4)                             [ 6  5  4 ]
                                  [         ]
                                  [ 9  8  7 ]
(%i5) dgemm(A,B);
                         [ - 30.0   - 36.0   - 42.0  ]
                         [                           ]
(%o5)                    [ - 66.0   - 81.0   - 96.0  ]
                         [                           ]
                         [ - 102.0  - 126.0  - 150.0 ]
(%i6) A . B;
                            [ - 30   - 36   - 42  ]
                            [                     ]
(%o6)                       [ - 66   - 81   - 96  ]
                            [                     ]
                            [ - 102  - 126  - 150 ]
(%i7) dgemm(A,B,transpose_a=true);
                         [ - 66.0  - 78.0   - 90.0  ]
                         [                          ]
(%o7)                    [ - 78.0  - 93.0   - 108.0 ]
                         [                          ]
                         [ - 90.0  - 108.0  - 126.0 ]
(%i8) transpose(A) . B;
                           [ - 66  - 78   - 90  ]
                           [                    ]
(%o8)                      [ - 78  - 93   - 108 ]
                           [                    ]
                           [ - 90  - 108  - 126 ]
(%i9) dgemm(A,B,c=C,beta=1);
                         [ - 27.0  - 34.0   - 41.0  ]
                         [                          ]
(%o9)                    [ - 60.0  - 76.0   - 92.0  ]
                         [                          ]
                         [ - 93.0  - 118.0  - 143.0 ]
(%i10) A . B + C;
                            [ - 27  - 34   - 41  ]
                            [                    ]
(%o10)                      [ - 60  - 76   - 92  ]
                            [                    ]
                            [ - 93  - 118  - 143 ]
(%i11) dgemm(A,B,c=C,beta=1, alpha=-1);
                            [ 33.0   38.0   43.0  ]
                            [                     ]
(%o11)                      [ 72.0   86.0   100.0 ]
                            [                     ]
                            [ 111.0  134.0  157.0 ]
(%i12) -A . B + C;
                               [ 33   38   43  ]
                               [               ]
(%o12)                         [ 72   86   100 ]
                               [               ]
                               [ 111  134  157 ]


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62 lbfgs


62.1 Introduction to lbfgs

lbfgsはL-BFGS algorithm [1]の実装であり、 限定メモリ準ニュートン(BFGS)アルゴリズムによって無制約な最小化問題を解きます。 Hessian行列の逆元全体の代わりに低ランク近似が保存されるので、限定メモリと呼ばれます。 プログラムは、 Jorge Nocedalによって、 Jorge J. MoréとDavid J. Thuenteが最初に書いたいくつかの関数を組み入れて 最初、Fortranで書かれ、 プログラムf2clによってLispに自動翻訳されました。

Maximaパッケージlbfgsは翻訳されたコードと いくつかの詳細を扱うインターフェース関数からなります。

参考文献:

[1] D. Liu and J. Nocedal. "On the limited memory BFGS method for large scale optimization". Mathematical Programming B 45:503–528 (1989)

[2] http://netlib.org/opt/lbfgs_um.shar


62.2 Functions and Variables for lbfgs

関数: lbfgs (FOM, X, X0, epsilon, iprint)
関数: lbfgs ([FOM, grad], X, X0, epsilon, iprint)

性能指標FOMの、 初期見積もりX0から始めて 変数リストX上での、 norm(grad(FOM)) < epsilon*max(1, norm(X))のような 無制約最小化の近似解を見つけます。

もし与えられたなら、gradFOMの多変数Xに関する勾配です。 gradXの要素それぞれに対して1つの要素を持つリストです。 もし与えられなかったら、勾配は記号微分で自動的に計算されます。

適用されるアルゴリズムは限定メモリ準Newton(BFGS)アルゴリズム [1]です。 Hessian行列の逆元全体の代わりに低ランク近似が保存されるので、限定メモリと呼ばれます。 アルゴリズムのそれぞれの繰り返しは直線探索です。 すなわち、変数Xに関して、近似Hessian逆元から計算される探索方向の線(ray)に沿っての探索です。 FOMはいつも直線探索でうまく減少します。 普通(しかしいつもではありません)FOMの勾配のノルムも減少します。

iprintlbfgsが印字する進捗メッセージを制御します。

iprint[1]

iprint[1] controls the frequency of progress messages.

iprint[1] < 0

進捗メッセージなし。

iprint[1] = 0

最初と最後の繰り返しでメッセージ。

iprint[1] > 0

iprint[1]回の繰り返してメッセージを印字する。

iprint[2]

iprint[2]は進捗メッセージの量を制御します。

iprint[2] = 0

繰り返し回数、FOMの評価回数、FOMの値、FOMの勾配のノルム、ステップ長 を印字します。

iprint[2] = 1

iprint[2] = 0に加えて、 X0X0で評価されたFOMの勾配を印字します。

iprint[2] = 2

iprint[2] = 1に加えて、 繰り返しそれぞれでXの値を印字します。

iprint[2] = 3

iprint[2] = 2に加えて、 繰り返しそれぞれでFOMの勾配を印字します。

lbfgsが印字する列は以下の通りです。

I

繰り返し関数。それぞれの直線探索で増えます。

NFN

性能指標の評価回数。

FUNC

最も最近の直線探索の最後での性能指標の値。

GNORM

最も最近の直線探索の最後での性能指標の勾配のノルム。

STEPLENGTH

探索アルゴリズムの内部パラメータ。

アルゴリズムの詳細に関係する付加情報は、元々のFortranコード[2]のコメントに見つけられます。

lbfgs_nfeval_maxlbfgs_ncorrectionsも参照してください。

参考文献:

[1] D. Liu and J. Nocedal. "On the limited memory BFGS method for large scale optimization". Mathematical Programming B 45:503–528 (1989)

[2] http://netlib.org/opt/lbfgs_um.shar

例:

NetlibからのLBFGSパッケージの中で、プログラムsdrive.f中、 FGCOMPUTEが計算したのと同じFOM。 問題の変数が添字付き変数であることに注意してください。 FOMはu[k] = 1(k = 1, ..., 8)で0に等しい厳密な最小を持ちます。

(%i1) load ("lbfgs");
(%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

回帰問題。 FOMは、予言値F(X[i])と観測値Y[i]の二乗平均差です。 関数Fは有界な単調関数(いわゆる「シグモイド」函数)です。 この例では、Fのパラメータに関してlbfgsは近似値を計算し、 plot2dFの観測データとの比較を表示します。

(%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) 

FOMの勾配が(自動的に計算される代わりに)指定されます。

(%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]
変数: lbfgs_nfeval_max

デフォルト値: 100

lbfgs_nfeval_maxは、lbfgsがする性能指標(FOM)の評価の最大回数です。 lbfgs_nfeval_maxに届いた時、 lbfgsは最後に成功した直線探索の結果を返します。

変数: lbfgs_ncorrections

デフォルト値: 25

lbfgs_ncorrectionslbfgsが保つ近似逆Hessian行列に適用された修正回数です。


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63 lindstedt


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63.1 Functions and Variables for lindstedt

関数: Lindstedt (eq,pvar,torder,ic)

これはLindstedtコードで最初のパスです。 摂動方程式上の初期条件が i>0に対して z[i]=0, z'[i]=0で、 入力した初期条件―(%k1%k2だけでなく)任意の定数があり得ます―で問題を解くことができます。 icは初期条件のリストです。

初期条件が与えられない時、 摂動方程式の中の定数がゼロ次方程式解と同じなので、問題が起こります。 また、Van der Pol方程式のように、摂動方程式の初期条件がi>0に対して z[i]=0, z'[i]=0でない時、問題が起こります。

例:

(%i1) load("makeOrders")$

(%i2) load("lindstedt")$

(%i3) Lindstedt('diff(x,t,2)+x-(e*x^3)/6,e,2,[1,0]);
          2
         e  (cos(5 T) - 24 cos(3 T) + 23 cos(T))
(%o3) [[[---------------------------------------
                          36864
   e (cos(3 T) - cos(T))
 - --------------------- + cos(T)],
            192
          2
       7 e    e
T = (- ---- - -- + 1) t]]
       3072   16

この関数を使うには、最初にload("makeOrders")load("lindstedt")を書いてください。


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64 linearalgebra


64.1 Introduction to linearalgebra

linearalgebraは線形代数に関する関数のコレクションです。

例:

(%i1) M : matrix ([1, 2], [1, 2]);
                            [ 1  2 ]
(%o1)                       [      ]
                            [ 1  2 ]
(%i2) nullspace (M);
                               [  1  ]
                               [     ]
(%o2)                     span([   1 ])
                               [ - - ]
                               [   2 ]
(%i3) columnspace (M);
                                [ 1 ]
(%o3)                      span([   ])
                                [ 1 ]
(%i4) ptriangularize (M - z*ident(2), z);
                         [ 1   2 - z   ]
(%o4)                    [             ]
                         [           2 ]
                         [ 0  3 z - z  ]
(%i5) M : matrix ([1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]) - z*ident(3);
                     [ 1 - z    2      3   ]
                     [                     ]
(%o5)                [   4    5 - z    6   ]
                     [                     ]
                     [   7      8    9 - z ]
(%i6) MM : ptriangularize (M, z);
              [ 4  5 - z            6            ]
              [                                  ]
              [                2                 ]
              [     66        z    102 z   132   ]
              [ 0   --      - -- + ----- + ---   ]
(%o6)         [     49        7     49     49    ]
              [                                  ]
              [               3        2         ]
              [           49 z    245 z    147 z ]
              [ 0    0    ----- - ------ - ----- ]
              [            264      88      44   ]
(%i7) algebraic : true;
(%o7)                         true
(%i8) tellrat (MM [3, 3]);
                         3       2
(%o8)                  [z  - 15 z  - 18 z]
(%i9) MM : ratsimp (MM);
               [ 4  5 - z           6           ]
               [                                ]
               [                2               ]
(%o9)          [     66      7 z  - 102 z - 132 ]
               [ 0   --    - ------------------ ]
               [     49              49         ]
               [                                ]
               [ 0    0             0           ]
(%i10) nullspace (MM);
                        [        1         ]
                        [                  ]
                        [   2              ]
                        [  z  - 14 z - 16  ]
                        [  --------------  ]
(%o10)             span([        8         ])
                        [                  ]
                        [    2             ]
                        [   z  - 18 z - 12 ]
                        [ - -------------- ]
                        [         12       ]
(%i11) M : matrix ([1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12],
                   [13, 14, 15, 16]);
                       [ 1   2   3   4  ]
                       [                ]
                       [ 5   6   7   8  ]
(%o11)                 [                ]
                       [ 9   10  11  12 ]
                       [                ]
                       [ 13  14  15  16 ]
(%i12) columnspace (M);
                           [ 1  ]  [ 2  ]
                           [    ]  [    ]
                           [ 5  ]  [ 6  ]
(%o12)                span([    ], [    ])
                           [ 9  ]  [ 10 ]
                           [    ]  [    ]
                           [ 13 ]  [ 14 ]
(%i13) apply ('orthogonal_complement, args (nullspace (transpose (M))));
                           [ 0 ]  [  1  ]
                           [   ]  [     ]
                           [ 1 ]  [  0  ]
(%o13)                span([   ], [     ])
                           [ 2 ]  [ - 1 ]
                           [   ]  [     ]
                           [ 3 ]  [ - 2 ]

64.2 Functions and Variables for linearalgebra

関数: addmatrices (f, M_1, …, M_n)

関数fを加算関数として使い、 行列M_1, …, M_nの和を返します。 関数fは任意の数の引数を受け付けなければいけません(Maxima n項関数)。

例:

(%i1) m1 : matrix([1,2],[3,4])$
(%i2) m2 : matrix([7,8],[9,10])$
(%i3) addmatrices('max,m1,m2);
(%o3) matrix([7,8],[9,10])
(%i4) addmatrices('max,m1,m2,5*m1);
(%o4) matrix([7,10],[15,20])
関数: blockmatrixp (M)

Mのエントリがすべて行列なら、その時に限って、 trueを返します。

関数: columnop (M, i, j, theta)

もしMが行列なら、 列演算C_i <- C_i - theta * C_jを施すことで生じる行列を返します。 もしMが行iか行jを持たないなら エラーをシグナルします。

関数: columnswap (M, i, j)

もし Mが行列なら、列 ijを交換します。 もし Mに列 ijがないなら、 エラーをシグナルします。

関数: columnspace (M)

もし Mが行列なら、 span (v_1, ..., v_n)を返します。 ここで、集合 {v_1, ..., v_n}Mの列空間の基底です。 空集合の包は {0}です。 従って、列空間が1員だけ持つ時、 span ()を返します。

関数: copy (e)

Maxima式 eのコピーを返します。 eは任意のMaxima式であり得ますが、 eがリストか行列の時、 コピー関数はもっとも役立ちます; 以下を考えてください:

(%i1) m : [1,[2,3]]$
(%i2) mm : m$
(%i3) mm[2][1] : x$
(%i4) m;
(%o4)                      [1,[x,3]]
(%i5) mm;
(%o5)                      [1,[x,3]]

同じ実験を試みましょう。 しかし、今回 mmmのコピーとします。

(%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]]

今回、 mmへの割り当てはmの値を変えません。

関数: cholesky (M)
関数: cholesky (M, field)

自己共役(すなわちHermite)行列のCholesky分解を返します。

二番目の引数はデフォルトでは’generalring’です。 fieldの取り得る値の説明については lu_factorを参照してください。

関数: ctranspose (M)

行列 Mの複素共役転置を返します。 関数 ctransposeは それぞれの行列要素を転置するのに matrix_element_transposeを使います。

関数: diag_matrix (d_1, d_2,...,d_n)

対角成分 d_1, d_2,...,d_nを持つ対角行列を返します。 対角成分が行列の時、 戻り値行列の零成分は 適切なサイズの零行列です; 例えば:

(%i1) diag_matrix(diag_matrix(1,2),diag_matrix(3,4));

                            [ [ 1  0 ]  [ 0  0 ] ]
                            [ [      ]  [      ] ]
                            [ [ 0  2 ]  [ 0  0 ] ]
(%o1)                       [                    ]
                            [ [ 0  0 ]  [ 3  0 ] ]
                            [ [      ]  [      ] ]
                            [ [ 0  0 ]  [ 0  4 ] ]
(%i2) diag_matrix(p,q);

                                   [ p  0 ]
(%o2)                              [      ]
                                   [ 0  q ]
関数: dotproduct (u, v)

ベクトル uvの内積を返します。 これはconjugate (transpose (u)) . vと同じです。 引数 uvは列ベクトルでなければいけません。

関数: eigens_by_jacobi (A)
関数: eigens_by_jacobi (A, field_type)

Aの固有値と固有ベクトルを Jacobi回転法で計算します。 Aは対称行列でなければいけません。 (しかし、正定値である必要も半正定値である必要もありません。) field_typeは計算上の体を示し、floatfieldbigfloatfieldです。 もし field_typeが指定されないなら、 デフォルトは floatfieldです。

Aの要素は、数か、 (field_typeに依存して)floatbfloatを介して 数に評価される式でなければいけません。

例:

(%i1) S: matrix([1/sqrt(2), 1/sqrt(2)],[-1/sqrt(2), 1/sqrt(2)]);
                     [     1         1    ]
                     [  -------   ------- ]
                     [  sqrt(2)   sqrt(2) ]
(%o1)                [                    ]
                     [      1        1    ]
                     [ - -------  ------- ]
                     [   sqrt(2)  sqrt(2) ]
(%i2) L : matrix ([sqrt(3), 0], [0, sqrt(5)]);
                      [ sqrt(3)     0    ]
(%o2)                 [                  ]
                      [    0     sqrt(5) ]
(%i3) M : S . L . transpose (S);
            [ sqrt(5)   sqrt(3)  sqrt(5)   sqrt(3) ]
            [ ------- + -------  ------- - ------- ]
            [    2         2        2         2    ]
(%o3)       [                                      ]
            [ sqrt(5)   sqrt(3)  sqrt(5)   sqrt(3) ]
            [ ------- - -------  ------- + ------- ]
            [    2         2        2         2    ]
(%i4) eigens_by_jacobi (M);
The largest percent change was 0.1454972243679
The largest percent change was 0.0
number of sweeps: 2
number of rotations: 1
(%o4) [[1.732050807568877, 2.23606797749979], 
                        [  0.70710678118655   0.70710678118655 ]
                        [                                      ]]
                        [ - 0.70710678118655  0.70710678118655 ]
(%i5) float ([[sqrt(3), sqrt(5)], S]);
(%o5) [[1.732050807568877, 2.23606797749979], 
                        [  0.70710678118655   0.70710678118655 ]
                        [                                      ]]
                        [ - 0.70710678118655  0.70710678118655 ]
(%i6) eigens_by_jacobi (M, bigfloatfield);
The largest percent change was 1.454972243679028b-1
The largest percent change was 0.0b0
number of sweeps: 2
number of rotations: 1
(%o6) [[1.732050807568877b0, 2.23606797749979b0], 
                [  7.071067811865475b-1   7.071067811865475b-1 ]
                [                                              ]]
                [ - 7.071067811865475b-1  7.071067811865475b-1 ]
関数: get_lu_factors (x)

x = lu_factor (A)の時、 get_lu_factorsは 形式 [P, L, U]のリストを返します。 ここで、 Pは置換行列、 Lは対角成分を含む下三角行列、 Uは上三角行列であり、 A = P L Uが成り立ちます。

関数: hankel (col)
関数: hankel (col, row)

Hankel行列 Hを返します。 Hの最初の列は colです; 最初の成分を除いて、 Hの最後の行は rowです。 rowのデフォルトは colと同じ長さを持つ零ベクトルです。

関数: hessian (f, x)

変数 xのリストに関する fのHessian行列を返します。 Hessian行列の (i, j)成分は diff(f, x[i], 1, x[j], 1)です。

例:

(%i1) hessian (x * sin (y), [x, y]);
                     [   0       cos(y)   ]
(%o1)                [                    ]
                     [ cos(y)  - x sin(y) ]
(%i2) depends (F, [a, b]);
(%o2)                       [F(a, b)]
(%i3) hessian (F, [a, b]);
                        [   2      2   ]
                        [  d F    d F  ]
                        [  ---   ----- ]
                        [    2   da db ]
                        [  da          ]
(%o3)                   [              ]
                        [   2      2   ]
                        [  d F    d F  ]
                        [ -----   ---  ]
                        [ da db     2  ]
                        [         db   ]
関数: hilbert_matrix (n)

n掛けnのHilbert行列を返します。 nが正の整数でない時、エラーをシグナルします。

関数: identfor (M)
関数: identfor (M, fld)

行列 Mと同じ形を持つ単位行列を返します。 単位行列の対角成分は体 fldの乗算単位元です; fldのデフォルトは generalringです。

一番目の引数 Mは平方行列か非行列でなければいけません。 Mが行列の時、 Mのそれぞれの成分は平方行列であり得ます。 – 従って、 Mは区分されたMaxima行列であり得ます。 行列は、任意の(有限の)深さに区分できます。

zeroforも参照してください。

関数: invert_by_lu (M, (rng generalring))

LU分解を使って、 行列 Mの逆行列を返します。 LU分解は環 rngを使って実行されます。

関数: jacobian (f, x)

変数のリスト xに関する 関数のリスト fのJacobi行列を返します。 Jacobi行列の (i, j)成分は diff(f[i], x[j])です。

例:

(%i1) jacobian ([sin (u - v), sin (u * v)], [u, v]);
                  [ cos(v - u)  - cos(v - u) ]
(%o1)             [                          ]
                  [ v cos(u v)   u cos(u v)  ]
(%i2) depends ([F, G], [y, z]);
(%o2)                  [F(y, z), G(y, z)]
(%i3) jacobian ([F, G], [y, z]);
                           [ dF  dF ]
                           [ --  -- ]
                           [ dy  dz ]
(%o3)                      [        ]
                           [ dG  dG ]
                           [ --  -- ]
                           [ dy  dz ]
関数: kronecker_product (A, B)

行列 ABのKronecker積を返します。

関数: listp (e, p)
関数: listp (e)

オプションの引数 pが与えられたとして、 もし eがMaximaリストで、 pがすべてのリストの要素で trueに評価されるなら、 trueを返します。 listpがオプションの引数を与えられない時、 もし eがMaximaリストなら、 trueを返します。 他のすべての場合、 falseを返します。

関数: locate_matrix_entry (M, r_1, c_1, r_2, c_2, f, rel)

一番目の引数は行列でなければいけません; 引数 r_1から c_2は 行 r_1から r_2と列 c_1から c_2から成る Mの部分行列を決定します。

ある性質を満たす部分行列 Mの中の成分を見つけます。 3つのケース:

(1) rel = 'boolfが述語論理:

左から右へ、そして上から下へ部分行列をスキャンし、 述語論理 fを満たす最初の成分のインデックスを返します。 もし fを満たす行列成分がないなら、 falseを返します。

(2) rel = 'maxfが実関数:

fを最大にする成分を探して部分行列をスキャンします。 最大化の成分のインデックスを返します。

(3) rel = 'minfが実関数:

fを最小にする成分を探して部分行列をスキャンします。 最小化の成分のインデックスを返します。

関数: lu_backsub (M, b)

M = lu_factor (A, field)の時、 lu_backsub (M, b)は 線形系 A x = bを解きます。

関数: lu_factor (M, field)

形式 [LU, perm, fld][LU, perm, fld, lower-cnd upper-cnd] のリストを返します。 ここで、

(1) 行列 LUMの分解をパックされた形式で含みます。 パックされた形式は3つのことを意味します; 第一に LUの行はリスト permに従って置換されます。 もし、例えば、 permがリスト [3,2,1]なら、 LU分解の実際の一番目の行は行列 LUの三番目の行です。 第二に、mの下三角因子はすべて1で置き換えられた対角成分を持つ LUの下三角部です。 第三に、 Mの上三角因子は LUの上三角部です。

(2) 体が floatfieldcomplexfieldの時、 数 lower-cndupper-cndMの無限ノルム条件数の下限と上限です。 すべての体に対して条件数を見積ることができるわけではありません; そんな体に対しては lu_factorは2項目リストを返します。 下限と上限どちらも真の値から任意に大きな因子だけ異なる可能性があります。 (mat_condも参照してください。)

引数 Mは平方行列でなければいけません。

オプション引数 fldは環か体かを決めるシンボルでなければいけません。 予め定義された体と環は以下のものがあります:

(a) generalring – Maxima式の環, (b) floatfield – 倍精度浮動小数点数体, (c) complexfield – 倍精度浮動小数点複素数体, (d) crering – Maxima CRE式の環, (e) rationalfield – 有理数体, (f) runningerror – 浮動小数点の丸め誤差をトラック, (g) noncommutingring – 乗算が非可換ドット演算子のMaxima式の環

体が floatfieldcomplexfieldrunningerrorのいずれかの時、 アルゴリズムは部分ピボットを使います; 他のすべての体に対しては、 零ピボットを避ける必要があるときだけ、行がスイッチされます。

浮動小数点加算算術は結合的でなく、 ’体’の意味は数学的定義と異なります。

runningerrorの要素は 形式 [x,n]の2つの要素のMaximaリストです。 ここで、 xは浮動小数点数で、 nは整数です。 xの’真’の値と xの相対差は 計算機イプシロンに nをかけたもので近似的に抑えられます。 The running error bound drops some terms that of the order the square of the machine epsilon.

新しい体を定義するユーザーインターフェースはありません。 Common Lispに精通しているユーザーは新しい体を定義することができるはずです。 これをするには、ユーザーは算術演算のための関数と 体表現とMaximaの相互変換のための関数を定義しなければいけません。 さらに、(部分ピボットが使われる)順序体に関しては、 ユーザーは大きさの関数と体の元の比較関数を定義しなければいけません。 あとは、Common Lisp 構造体 mringを定義することだけです。 ファイル mringに多くの例があります。

分解を計算するために、 最初の仕事は 行列成分それぞれを指定された体の元に変換することです。 変換が不可能な時は、分解はエラーメッセージとともに停止します。 体の元はMaxima式である必要はありません。 例えば、complexfieldの元はCommon Lisp複素数です。 そして、分解を計算した後には、行列成分はMaxima式に変換されなければいけません。

get_lu_factorsも参照してください。

例:

(%i1) w[i,j] := random (1.0) + %i * random (1.0);
(%o1)          w     := random(1.) + %i random(1.)
                i, j
(%i2) showtime : true$
Evaluation took 0.00 seconds (0.00 elapsed)
(%i3) M : genmatrix (w, 100, 100)$
Evaluation took 7.40 seconds (8.23 elapsed)
(%i4) lu_factor (M, complexfield)$
Evaluation took 28.71 seconds (35.00 elapsed)
(%i5) lu_factor (M, generalring)$
Evaluation took 109.24 seconds (152.10 elapsed)
(%i6) showtime : false$

(%i7) M : matrix ([1 - z, 3], [3, 8 - z]); 
                        [ 1 - z    3   ]
(%o7)                   [              ]
                        [   3    8 - z ]
(%i8) lu_factor (M, generalring);
          [ 1 - z         3        ]
          [                        ]
(%o8)    [[   3            9       ], [1, 2], generalring]
          [ -----  - z - ----- + 8 ]
          [ 1 - z        1 - z     ]
(%i9) get_lu_factors (%);
                  [   1    0 ]  [ 1 - z         3        ]
        [ 1  0 ]  [          ]  [                        ]
(%o9)  [[      ], [   3      ], [                9       ]]
        [ 0  1 ]  [ -----  1 ]  [   0    - z - ----- + 8 ]
                  [ 1 - z    ]  [              1 - z     ]
(%i10) %[1] . %[2] . %[3];
                        [ 1 - z    3   ]
(%o10)                  [              ]
                        [   3    8 - z ]
関数: mat_cond (M, 1)
関数: mat_cond (M, inf)

行列 mp-ノルムの行列条件数を返します。 pに許される値は1と infです。 この関数は、行列 mの逆元を計算するのにLU分解を使います。 このため、mat_condの実行時間は行列サイズの三乗に比例します; lu_factorは、 行列サイズの二乗に比例する時間内に 無限大ノルム条件数の下限と上限を決定します。

関数: mat_norm (M, 1)
関数: mat_norm (M, inf)
関数: mat_norm (M, frobenius)

行列 Mの行列 p-ノルムを返します。 . The allowed values for pに許される値は1か inffrobenius (Frobenius行列ノルム)です。 行列 Mは区分されない行列でなければいけません。

関数: matrixp (e, p)
関数: matrixp (e)

オプション引数 pが与えられたとして、 もし eが行列で、 pが行列成分すべてに対して trueに評価されるなら、 trueを返します。 matrixpがオプション引数を与えられない時は、 もし eが行列なら、 trueを返します。 他のすべての場合には、 falseを返します。

blockmatrixpも参照してください。

関数: matrix_size (M)

行列 Mの行数と列数をそれぞれ与える2要素リストを返します。

関数: mat_fullunblocker (M)

もし Mが区分行列なら、 行列をすべてのレベルで区分解除します。 もし Mが行列なら、 Mを返します; それ以外ではエラーをシグナルします。

関数: mat_trace (M)

行列 Mの跡を返します。 もし Mが行列でないなら、名詞形を返します。 Mが区分行列の時、 mat_trace(M)mat_trace(mat_unblocker(m))するのと同じ値を返します。

関数: mat_unblocker (M)

もし Mが区分行列なら、 Mを1レベル区分解除します。 もし Mが行列なら、 mat_unblocker (M)Mを返します; それ以外ではエラーをシグナルします。

このように、 もし Mの成分それぞれが行列なら、 mat_unblocker (M)は区分されていない行列を返しますが、 もし Mの成分それぞれが区分行列なら、 mat_unblocker (M)は 区分が1レベル少ない区分行列を返します。

もし区分行列を使うなら、 おそらく、 matrix_element_mult"."に、 matrix_element_transpose'transposeに設定したくなるでしょう。 mat_fullunblockerも参照してください。

例:

(%i1) A : matrix ([1, 2], [3, 4]);
                            [ 1  2 ]
(%o1)                       [      ]
                            [ 3  4 ]
(%i2) B : matrix ([7, 8], [9, 10]);
                            [ 7  8  ]
(%o2)                       [       ]
                            [ 9  10 ]
(%i3) matrix ([A, B]);
                     [ [ 1  2 ]  [ 7  8  ] ]
(%o3)                [ [      ]  [       ] ]
                     [ [ 3  4 ]  [ 9  10 ] ]
(%i4) mat_unblocker (%);
                         [ 1  2  7  8  ]
(%o4)                    [             ]
                         [ 3  4  9  10 ]
関数: nullspace (M)

もし Mが行列なら、 span (v_1, ..., v_n)を返します。 ここで、, where the set 集合 {v_1, ..., v_n}Mの零空間の基底です。 空集合のスパンは {0}です。 なので、零空間が要素を1つだけ持つときは、span ()を返します。

関数: nullity (M)

もし Mが行列なら、 Mの零空間の次元を返します。

関数: orthogonal_complement (v_1, ..., v_n)

span (u_1, ..., u_m)を返します。 ここで、, where the se 集合 {u_1, ..., u_m}は 集合 (v_1, ..., v_n)の直交補空間の基底です。

ベクトル v_1から v_nそれぞれは列ベクトルでなければいけません。

関数: polynomialp (p, L, coeffp, exponp)
関数: polynomialp (p, L, coeffp)
関数: polynomialp (p, L)

もし pがリスト Lの中の変数に関して多項式なら、 trueを返します。 述語論理 coeffpは係数それぞれに対して trueに評価されなければいけなく、 述語論理 exponpLの中の変数の指数すべてに対して trueに評価されなければいけません。 もし exponpに対してデフォルトでない値を使いたいなら、 たとえcoeffpに関してデフォルトを使いたくても coeffpを値とともに供給しなければいけません。

polynomialp (p, L, coeffp)polynomialp (p, L, coeffp, 'nonnegintegerp)に同値です。

polynomialp (p, L)polynomialp (p, L, 'constantp, 'nonnegintegerp)に同値です。

多項式は展開される必要はありません:

(%i1) polynomialp ((x + 1)*(x + 2), [x]);
(%o1)                         true
(%i2) polynomialp ((x + 1)*(x + 2)^a, [x]);
(%o2)                         false

coeffpとexponpにデフォルトでない値を使う例:

(%i1) polynomialp ((x + 1)*(x + 2)^(3/2), [x], numberp, numberp);
(%o1)                         true
(%i2) polynomialp ((x^(1/2) + 1)*(x + 2)^(3/2), [x], numberp,
                                                        numberp);
(%o2)                         true

2変数多項式:

(%i1) polynomialp (x^2 + 5*x*y + y^2, [x]);
(%o1)                         false
(%i2) polynomialp (x^2 + 5*x*y + y^2, [x, y]);
(%o2)                         true
関数: polytocompanion (p, x)

もし pxの多項式なら、 pのコンパニオン行列を返します。 次数 nのモニック多項式(最高次数の係数が1の多項式)に対しては、 p = (-1)^n charpoly (polytocompanion (p, x)). があります。

pxの多項式でないなら、エラーをシグナルします。

関数: ptriangularize (M, v)

もし Mがそれぞれの成分がvの多項式の行列なら、 以下のような行列 M2を返します。

(1) M2は上三角で、

(2) M2 = E_n ... E_1 M, ここで、 E_1から E_nは成分がvの多項式の基本行列です。

(3) |det (M)| = |det (M2)|,

注意: この関数はすべての成分がvの多項式かチェックしません。

関数: rowop (M, i, j, theta)

もし Mが行列なら、 行演算 R_i <- R_i - theta * R_jをすることで生じる 行列を返します。 もし Mに行ijがないなら、 エラーをシグナルします。

関数: rank (M)

行列 Mの階数を返します。 階数は列空間の次元です。

例:

(%i1) rank(matrix([1,2],[2,4]));
(%o1)                                  1
(%i2) rank(matrix([1,b],[c,d]));
Proviso:  {d - b c # 0}
(%o2)                                  2
関数: rowswap (M, i, j)

もし Mが行列なら、行 ijを入れ替えます。 もし Mに行ijがないなら、エラーをシグナルします。

関数: toeplitz (col)
関数: toeplitz (col, row)

Toeplitz行列 Tを返します。 Tの一番目の列は colです; 一番目の成分を除いて、 Tの最初の行は rowです。 rowのデフォルトは colの複素共役です。

例:

(%i1)  toeplitz([1,2,3],[x,y,z]);

                                  [ 1  y  z ]
                                  [         ]
(%o1)                             [ 2  1  y ]
                                  [         ]
                                  [ 3  2  1 ]
(%i2)  toeplitz([1,1+%i]);

                              [   1     1 - %I ]
(%o2)                         [                ]
                              [ %I + 1    1    ]
関数: vandermonde_matrix ([x_1, ..., x_n])

i番目の行が[1, x_i, x_i^2, ... x_i^(n-1)]n掛けn行列を返します。

関数: zerofor (M)
関数: zerofor (M, fld)

行列 Mと同じ形の零行列を返します。 零行列の成分すべては体 fldの加算の単位元です; fldのデフォルトは generalringです。

一番目の引数 Mは 平方行列か行列以外でなければいけません。 Mが行列の時、 Mの成分それぞれは平方行列であり得ます。 – 従って Mは区分Maxima行列であり得ます。 行列は任意の(有限の)深さに区分できます。

identforも参照してください。

関数: zeromatrixp (M)

Mが区分行列でない時、 もし行列 Mのそれぞれの要素 eに対して is (equal (e, 0))が真なら、 trueを返します。 Mが区分行列の時、 もしeの要素それぞれに対して zeromatrixptrueに評価されるなら、 trueを返します。


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65 lsquares


65.1 Introduction to lsquares

lsquaresは 数値データからモデルのパラメータを見積もる 最小二乗法を実装するための関数のコレクションです。


65.2 Functions and Variables for lsquares

関数: lsquares_estimates (D, x, e, a)
関数: lsquares_estimates (D, x, e, a, initial = L, tol = t)

最小二乗の方法で決定されるような 変数xaの方程式eを データDに最良フィットする パラメータaを見積もります。 lsquares_estimatesは最初に厳密な解を探し、 それが失敗したら、近似的な解を探します。

戻り値は 形式 [a = ..., b = ..., c = ...]の等式のリストのリストです。 リストのそれぞれの要素は 二乗平均誤差の、個別の等価な最小です。

データ Dは行列でなければいけません。 行それぞれは(文脈によって「レコード」とか「ケース」とか呼ばれる)1つのデータで、 列それぞれは すべてのデータに関するある変数の値を含みます。 変数のリスト xDの列それぞれの名前を与えます。 解析をしない列にも名前を与えます。

パラメータのリスト aは 見積もられるパラメータの名前を与えます。 方程式 eは変数 xaに関する式か等式です; もし eが等式でないなら、 e = 0と同様に扱われます。

lsquares_estimatesの付加引数は 等式として指定され、 厳密な結果が見つからなかった時 数値方法で見積もりを見つけるためにコールされる関数 lbfgsへそのまま渡されます。

もしある厳密解が(solveを介して)見つけることができるなら、 データ Dは非数値を含むかもしれません。 しかし、もし厳密解が見つからないなら、 Dの要素それぞれは数値でなければいけません。 これは 数リテラル(整数、有理数、通常の浮動小数点、多倍長浮動小数点)はもちろん、 %pi%eのような数値定数を含みます。 数値計算は通常の浮動小数点算出で実行されます。 他の種類の数値は計算のため、すべて通常の浮動小数点に変換されます。

load("lsquares")はこの関数をロードします。

lsquares_estimates_exact, lsquares_estimates_approximate,
lsquares_mse, lsquares_residuals, lsquares_residual_mseも参照してください。

例:

厳密解が見つかる問題。

(%i1) load ("lsquares")$
(%i2) M : matrix (
        [1,1,1], [3/2,1,2], [9/4,2,1], [3,2,2], [2,2,1]);
                                  [ 1  1  1 ]
                                  [         ]
                                  [ 3       ]
                                  [ -  1  2 ]
                                  [ 2       ]
                                  [         ]
(%o2)                             [ 9       ]
                                  [ -  2  1 ]
                                  [ 4       ]
                                  [         ]
                                  [ 3  2  2 ]
                                  [         ]
                                  [ 2  2  1 ]
(%i3) lsquares_estimates (
         M, [z,x,y], (z+D)^2 = A*x+B*y+C, [A,B,C,D]);
                         59        27      10921        107
(%o3)            [[A = - --, B = - --, C = -----, D = - ---]]
                         16        16      1024         32

厳密解が見つからない問題。 だから lsquares_estimatesは数値近似に頼ります。

(%i1) load ("lsquares")$
(%i2) M : matrix ([1, 1], [2, 7/4], [3, 11/4], [4, 13/4]);
                                   [ 1  1  ]
                                   [       ]
                                   [    7  ]
                                   [ 2  -  ]
                                   [    4  ]
                                   [       ]
(%o2)                              [    11 ]
                                   [ 3  -- ]
                                   [    4  ]
                                   [       ]
                                   [    13 ]
                                   [ 4  -- ]
                                   [    4  ]
(%i3) lsquares_estimates (
  M, [x,y], y=a*x^b+c, [a,b,c], initial=[3,3,3], iprint=[-1,0]);
(%o3) [[a = 1.387365874920637, b = .7110956639593767, 
                                        c = - .4142705622439105]]
関数: lsquares_estimates_exact (MSE, a)

方程式系を構成し、solveを介して記号的にそれらを解くことを試みることで、 平均二乗誤差 MSEを最小化する パラメータ aを見積もります。 平均二乗誤差は lsquares_mseが返すような パラメータ aの式です。

戻り値は 形式 [a = ..., b = ..., c = ...]の等式のリストのリストです。 戻り値は、0個か1個、2以上の要素を含むかもしれません。 もし複数の要素が返されたら、 それぞれは個別の、平均二乗誤差の等価最小を表します。

lsquares_estimates, lsquares_estimates_approximate, lsquares_mse,
lsquares_residuals, lsquares_residual_mseも参照してください。

例:

(%i1) load ("lsquares")$
(%i2) M : matrix (
         [1,1,1], [3/2,1,2], [9/4,2,1], [3,2,2], [2,2,1]);
                           [ 1  1  1 ]
                           [         ]
                           [ 3       ]
                           [ -  1  2 ]
                           [ 2       ]
                           [         ]
(%o2)                      [ 9       ]
                           [ -  2  1 ]
                           [ 4       ]
                           [         ]
                           [ 3  2  2 ]
                           [         ]
                           [ 2  2  1 ]
(%i3) mse : lsquares_mse (M, [z, x, y], (z + D)^2 = A*x + B*y + C);
           5
          ====
          \                 2                         2
           >    ((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
関数: lsquares_estimates_approximate (MSE, a, initial = L, tol = t)

平均二乗誤差 MSEを最小化する パラメータ aを 数値最小化関数 lbfgsを介して 見積もります。 平均二乗誤差は、 lsquares_mseが返すようなパラメータ aの式です。

lsquares_estimates_approximateが返す解は 平均二乗誤差の(たぶん大域ですが)局所最小値です。 lsquares_estimates_exactとの一貫性のため、 戻り値は 要素1つ、すなわち、形式 [a = ..., b = ..., c = ...]の等式のリスト を持つ入れ子のリストです。

lsquares_estimates_approximateの付加引数は 等式として指定され、 数値方法で見積もりを見つけるためにコールされる関数 lbfgsへそのまま渡されます。

パラメータが数値が割り当てられた時 MSEはは数に評価されなければいけません。 これは This requires that the data from which MSEが構成されるデータが %pi%e、 数リテラル(整数、有理数、通常の浮動小数点、多倍長浮動小数点) のような数値定数を含みます。 数値計算は通常の浮動小数点算出で実行されます。 他の種類の数値は計算のため、すべて通常の浮動小数点に変換されます。

load("lsquares")はこの関数をロードします。

lsquares_estimates, lsquares_estimates_exact, lsquares_mse, lsquares_residuals, lsquares_residual_mseも参照してください。

例:

(%i1) load ("lsquares")$
(%i2) M : matrix (
         [1,1,1], [3/2,1,2], [9/4,2,1], [3,2,2], [2,2,1]);
                           [ 1  1  1 ]
                           [         ]
                           [ 3       ]
                           [ -  1  2 ]
                           [ 2       ]
                           [         ]
(%o2)                      [ 9       ]
                           [ -  2  1 ]
                           [ 4       ]
                           [         ]
                           [ 3  2  2 ]
                           [         ]
                           [ 2  2  1 ]
(%i3) mse : lsquares_mse (M, [z, x, y], (z + D)^2 = A*x + B*y + C);
           5
          ====
          \                 2                         2
           >    ((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]]
関数: lsquares_mse (D, x, e)

平均二乗誤差 (MSE)、 変数 xの 方程式eに関する データ Dの和の式を返します。

MSEは以下のように定義されます:

                    n
                   ====
               1   \                        2
               -    >    (lhs(e ) - rhs(e ))
               n   /           i         i
                   ====
                   i = 1

ここで、 nはデータ数で、 e[i]は、 i番目のデータ D[i]から値を割り当てられた xの中の変数に対して評価された方程式 eです。

load("lsquares")はこの関数をロードします。

例:

(%i1) load ("lsquares")$
(%i2) M : matrix (
         [1,1,1], [3/2,1,2], [9/4,2,1], [3,2,2], [2,2,1]);
                           [ 1  1  1 ]
                           [         ]
                           [ 3       ]
                           [ -  1  2 ]
                           [ 2       ]
                           [         ]
(%o2)                      [ 9       ]
                           [ -  2  1 ]
                           [ 4       ]
                           [         ]
                           [ 3  2  2 ]
                           [         ]
                           [ 2  2  1 ]
(%i3) mse : lsquares_mse (M, [z, x, y], (z + D)^2 = A*x + B*y + C);
           5
          ====
          \                 2                         2
           >    ((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
関数: lsquares_residuals (D, x, e, a)

指定されたパラメータ aとデータ Dでの 方程式 eに関する残差を返します。

Dは行列で、 xは変数のリスト、 eは方程式か一般式です; もし方程式でないなら、 ee = 0であるかのように扱われます。 axを除いたeの任意の自由変数に値を指定する 方程式のリストです。

残差は以下のように定義されます:

                        lhs(e ) - rhs(e )
                             i         i

ここで、 e[i]は、 aから任意の残りの自由変数を割り当てて、 i番目のデータ D[i]から値を割り当てられた xの中の変数に対して評価された方程式 eです。

load("lsquares")はこの関数をロードします。

例:

(%i1) load ("lsquares")$
(%i2) M : matrix (
         [1,1,1], [3/2,1,2], [9/4,2,1], [3,2,2], [2,2,1]);
                                  [ 1  1  1 ]
                                  [         ]
                                  [ 3       ]
                                  [ -  1  2 ]
                                  [ 2       ]
                                  [         ]
(%o2)                             [ 9       ]
                                  [ -  2  1 ]
                                  [ 4       ]
                                  [         ]
                                  [ 3  2  2 ]
                                  [         ]
                                  [ 2  2  1 ]
(%i3) a : lsquares_estimates (
          M, [z,x,y], (z+D)^2 = A*x+B*y+C, [A,B,C,D]);
                         59        27      10921        107
(%o3)            [[A = - --, B = - --, C = -----, D = - ---]]
                         16        16      1024         32
(%i4) lsquares_residuals (
          M, [z,x,y], (z+D)^2 = A*x+B*y+C, first(a));
                            13    13    13  13  13
(%o4)                      [--, - --, - --, --, --]
                            64    64    32  64  64
関数: lsquares_residual_mse (D, x, e, a)

指定されたパラメータ aとデータ Dでの 方程式 eに関する残差平均二乗誤差を返します。

残差MSEは以下のように定義されます:

                    n
                   ====
               1   \                        2
               -    >    (lhs(e ) - rhs(e ))
               n   /           i         i
                   ====
                   i = 1

ここで、 e[i]は、 aから任意の残りの自由変数を割り当てて、 i番目のデータ D[i]から値を割り当てられた xの中の変数に対して評価された方程式 eです。

load("lsquares")はこの関数をロードします。

例:

(%i1) load ("lsquares")$
(%i2) M : matrix (
         [1,1,1], [3/2,1,2], [9/4,2,1], [3,2,2], [2,2,1]);
                           [ 1  1  1 ]
                           [         ]
                           [ 3       ]
                           [ -  1  2 ]
                           [ 2       ]
                           [         ]
(%o2)                      [ 9       ]
                           [ -  2  1 ]
                           [ 4       ]
                           [         ]
                           [ 3  2  2 ]
                           [         ]
                           [ 2  2  1 ]
(%i3) a : lsquares_estimates (
             M, [z,x,y], (z+D)^2 = A*x+B*y+C, [A,B,C,D]);

                  59        27      10921        107
(%o3)     [[A = - --, B = - --, C = -----, D = - ---]]
                  16        16      1024         32
(%i4) lsquares_residual_mse (
             M, [z,x,y], (z + D)^2 = A*x + B*y + C, first (a));
                              169
(%o4)                         ----
                              2560
関数: plsquares (Mat,VarList,depvars)
関数: plsquares (Mat,VarList,depvars,maxexpon)
関数: plsquares (Mat,VarList,depvars,maxexpon,maxdegree)

「最小二乗」法によるデータ表の多変数多項式調整。 Matはデータを含む行列であり、 VarListは変数名(Mat列それぞれの名前ですが、Mat列を無視する際には変数名の代わりに"-")のリストであり、 depvarsは従属変数の名前か、 従属変数の1つ以上の名前(その名前VarListの中になければいけません)のリストであり、 maxexponはオプションの、独立変数それぞれの最大指数(デフォルト1)であり、 maxdegreeはオプションの最大多項式次数(デフォルトでmaxexpon)です; それぞれの項の指数の和はmaxdegree以下でなければいけないことに注意してください。 もし maxdgree = 0なら制限は適用されません。

もし depvarsが(リストではなく)従属変数の名前なら、 plsquaresは調整された多項式を返します。 もし depvarsが1つ以上の従属変数のリストなら、 plsquaresは調整された多項式のリストを返します。 適合度について知らせるために 決定係数が表示されます。 それは0 (無相関)から1 (厳密相関)までの範囲です。 これらの値は グローバル変数 DETCOEF(もし depvarsがリストならリスト)にも保管されます。

多変数線形調整の簡単な例:

(%i1) load("plsquares")$

(%i2) plsquares(matrix([1,2,0],[3,5,4],[4,7,9],[5,8,10]),
                [x,y,z],z);
     Determination Coefficient for z = .9897039897039897
                       11 y - 9 x - 14
(%o2)              z = ---------------
                              3

次数制限のない同じ例:

(%i3) plsquares(matrix([1,2,0],[3,5,4],[4,7,9],[5,8,10]),
                [x,y,z],z,1,0);
     Determination Coefficient for z = 1.0
                    x y + 23 y - 29 x - 19
(%o3)           z = ----------------------
                              6

N面ポリゴンは何本の対角線を持ちますか? いくつの多項式次数を使うべきですか?

(%i4) plsquares(matrix([3,0],[4,2],[5,5],[6,9],[7,14],[8,20]),
                [N,diagonals],diagonals,5);
     Determination Coefficient for diagonals = 1.0
                                2
                               N  - 3 N
(%o4)              diagonals = --------
                                  2
(%i5) ev(%, N=9);   /* Testing for a 9 sides polygon */
(%o5)                 diagonals = 27

何通りの方法でn掛けnのチェス盤に2つのクィーンを取られないように置けますか?

(%i6) plsquares(matrix([0,0],[1,0],[2,0],[3,8],[4,44]),
                [n,positions],[positions],4);
     Determination Coefficient for [positions] = [1.0]
                         4       3      2
                      3 n  - 10 n  + 9 n  - 2 n
(%o6)    [positions = -------------------------]
                                  6
(%i7) ev(%[1], n=8); /* Testing for a (8 x 8) chessboard */
(%o7)                positions = 1288

6つの従属変数を持つ例:

(%i8) mtrx:matrix([0,0,0,0,0,1,1,1],[0,1,0,1,1,1,0,0],
                  [1,0,0,1,1,1,0,0],[1,1,1,1,0,0,0,1])$
(%i8) plsquares(mtrx,[a,b,_And,_Or,_Xor,_Nand,_Nor,_Nxor],
                     [_And,_Or,_Xor,_Nand,_Nor,_Nxor],1,0);
      Determination Coefficient for
[_And, _Or, _Xor, _Nand, _Nor, _Nxor] =
[1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]
(%o2) [_And = a b, _Or = - a b + b + a,
_Xor = - 2 a b + b + a, _Nand = 1 - a b,
_Nor = a b - b - a + 1, _Nxor = 2 a b - b - a + 1]

この関数を使うには、 最初に load("lsquares")を書いてください。


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66 minpack


66.1 Introduction to minpack

Minpackは Netlibから得られるFortranライブラリ MINPACKの (f2clを介した)Common Lisp翻訳です。


66.2 Functions and Variables for minpack

関数: minpack_lsquares
    minpack_lsquares (flist, varlist, guess)
    minpack_lsquares (..., 'tolerance = tolerance)
    minpack_lsquares (..., 'jacobian = jacobian)

リスト flistの関数の平方の和を最小化する 点を計算します。 変数はリスト varlistの中にあります。 最適点の初期推測はguessで供給されなければいけません

オプションのキーワード引数 tolerancejacobianは アルゴリズム上のある制御を提供します。 toleranceは平方の和に関する相対誤差を見積もられます。 jacobianはJacobianを指定するのにつかうことができます。 もし jacobianが与えられず、l (デフォルト)true なら、 flistから計算されます。 もし jacobianfalseなら数値近似が使われます。

minpack_lsquaresはリストを返します。 最初の項目は見積もられた解です; 二番目は平方の和で, 三番目はアルゴリズムの成功を示します。 可能な値は以下の通りです。

0

不適切な入力パラメータ。

1

アルゴリズムが平方の和の相対誤差がせいぜいtoleranceと見積もります。

2

アルゴリズムがxと解の相対誤差がせいぜい toleranceと見積もります。

3

info = 1と info = 2の条件が両方とも成立します。

4

fvec が機械精度のjacobianの列に直交的です。

5

iflag = 1が100*(n+1)に至るfcnへのコールの回数

6

tolが小さすぎます。平方の和の更なる減少は不可能です。

7

tolが小さすぎます。近似解xの更なる改善は不可能です。

/* Problem 6: Powell singular function */
(%i1) powell(x1,x2,x3,x4) := 
         [x1+10*x2, sqrt(5)*(x3-x4), (x2-2*x3)^2, 
              sqrt(10)*(x1-x4)^2]$
(%i2) minpack_lsquares(powell(x1,x2,x3,x4), [x1,x2,x3,x4], 
                       [3,-1,0,1]);
(%o2) [[1.652117596168394e-17, - 1.652117596168393e-18, 
        2.643388153869468e-18, 2.643388153869468e-18], 
       6.109327859207777e-34, 4] 
/* Same problem but use numerical approximation to Jacobian */
(%i3) minpack_lsquares(powell(x1,x2,x3,x4), [x1,x2,x3,x4], 
                       [3,-1,0,1], jacobian = false);
(%o3) [[5.060282149485331e-11, - 5.060282149491206e-12, 
        2.179447843547218e-11, 2.179447843547218e-11], 
       3.534491794847031e-21, 5]
関数: minpack_solve
    minpack_solve (flist, varlist, guess)
    minpack_solve (..., 'tolerance = tolerance)
    minpack_solve (..., 'jacobian = jacobian)

n個の未知数に関する n個の方程式系を解きます。 n個の方程式形がリスト flistで 与えられます。 解の初期推測はguessの中で提供されます。

オプションのキーワード引数、 tolerancejacobianは アルゴリズム上のある制御を提供します。 toleranceは、平方の和に関して宣言された見積もられた相対誤差です。 jacobianはJacobianを指定するのに使うことができます。 もしjacobianが与えらないか、true(デフォルト)なら、 Jacobianをflistから計算します。 もしjacobianfalseなら、数値近似が使われます。

minpack_solveはリストを返します。 最初の項は見積もられた解です; 最初のエスティマート解であることが解されます。 最初の解が、最初の項は未つられた解と一緒なranmpolが渡り気味。 リストを返します。 評価された解の最初の案件はリストを返します。

0

不適切な入力パラメータ。

1

アルゴリズムが解の相対誤差がせいぜいtoleranceと見積もります。

2

iflag = 1でfcnをコールした回数が100*(n+1)に達しました。

3

tolが小さ過ぎます。平方和の中で換算がこれ以上不可能です。

4

繰り返しがよい進捗を産んでいません。


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67 makeOrders


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67.1 Functions and Variables for makeOrders

関数: makeOrders (indvarlist,orderlist)

引数までの多項式のべきすべてのリストを返します。

(%i1) load("makeOrders")$

(%i2) makeOrders([a,b],[2,3]);
(%o2) [[0, 0], [0, 1], [0, 2], [0, 3], [1, 0], [1, 1],
            [1, 2], [1, 3], [2, 0], [2, 1], [2, 2], [2, 3]]
(%i3) expand((1+a+a^2)*(1+b+b^2+b^3));
       2  3      3    3    2  2      2    2    2
(%o3) a  b  + a b  + b  + a  b  + a b  + b  + a  b + a b
                                                  2
                                           + b + a  + a + 1

ここで、 [0, 1]は項bに関連づけられ、 [2, 3]a^2 b^3に関連づけられます。

この関数を使うには、最初にload("makeOrders")を書いてください。


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68 mnewton


68.1 Introduction to mnewton

mnewtonは 1変数または多変数の非線形方程式を解くための Newton法の実装です。


68.2 Functions and Variables for mnewton

オプション変数: newtonepsilon

デフォルト値: 10.0^(-fpprec/2)

mnewton関数が解に向かって収束した時を決定する精度。 もしnewtonepsilonが多倍長浮動小数点なら、mnewton計算は多倍長浮動小数点でされます。 mnewtonも参照してください。

オプション変数: newtonmaxiter

デフォルト値: 50

もし収束しないか収束が遅すぎるなら mnewton関数を止める繰り返しの最大数。

mnewtonも参照してください。

関数: mnewton (FuncList,VarList,GuessList)

Newton法を使った複数非線形関数の解。 FuncListは解くべき関数のリスト、 VarListは変数名のリスト、 GuessListは初期近似のリストです。

解は solve()が返すのと同じフォーマットで返されます。 もし解が見つからないなら、[]が返されます。

この関数は グローバル変数newtonepsilonnewtonmaxiterによって制御されます。

(%i1) load("mnewton")$

(%i2) mnewton([x1+3*log(x1)-x2^2, 2*x1^2-x1*x2-5*x1+1],
              [x1, x2], [5, 5]);
(%o2) [[x1 = 3.756834008012769, x2 = 2.779849592817897]]
(%i3) mnewton([2*a^a-5],[a],[1]);
(%o3)             [[a = 1.70927556786144]]
(%i4) mnewton([2*3^u-v/u-5, u+2^v-4], [u, v], [2, 2]);
(%o4) [[u = 1.066618389595407, v = 1.552564766841786]]

変数newtonepsilonは近似の精度を制御します。 それはまた、計算が浮動小数点で実行されるか、多倍長浮動小数点で実行されるかを制御します。

(%i1) (load("mnewton"), fpprec : 25, newtonepsilon : bfloat(10^(-fpprec+5)))$

(%i2) mnewton([2*3^u-v/u-5, u+2^v-4], [u, v], [2, 2]);
(%o2) [[u = 1.066618389595406772591173b0, v = 1.552564766841786450100418b0]]

この関数を使うためには、最初にload("mnewton")を書いてください。 newtonepsilonnewtonmaxiterも参照してください。


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69 numericalio


69.1 Introduction to numericalio

numericalioは ファイルやストリームを読み書きする関数のコレクションです。 プレインテキスト入出力のための関数は、 数(整数、浮動小数点、多倍長浮動小数点)やシンボル、文字列を読み書きできます。 バイナリ入出力のための関数は、 浮動小数点数だけを読み書きできます。

もし既に入力データを記憶すべきリスト、行列、配列オブジェクトがあるなら、 numericalio入力関数群はデータをそのオブジェクトに書き込むことができます。 そうでなければ、 numericalioはデータを記憶するオブジェクトの構造をある程度推測し、 そのオブジェクトを返します。

69.1.1 Plain-text input and output

プレインテキスト入出力では、 読み書きする項目それぞれがアトムであることが仮定されます: 整数、浮動小数点数、多倍長浮動小数点、文字列、シンボルであり、 有理数や複素数や他のどんなアトムでない式でもありません。 numericalio関数群は、アトムでない式に直面した時、 何か適当なことを試みるかもしれませんが、 結果はここで規定されず、変更の対象となります。

入力ファイルと出力ファイルどちらのアトムも、 Maximaバッチファイルや対話コンソールでのものと同じフォーマットを持ちます。 特に、文字列はダブルクォートで括られ、 バックスラッシュ\は次の文字の任意の特殊解釈を抑制し、 クエスチョンマーク?は (Maximaシンボルではなく、)Lispシンボルを意味するシンボルの始まりとして認識されます。 (分割された行をつなぎ合わせる)いかなる継続文字も認識されません。

69.1.2 Separator flag values for input

プレインテキスト入出力のための関数は、オプションの引数separator_flag を取ります。 それはどの文字がデータを分離するかを示します。

プレインテキスト入力では、 separator_flagの以下の値が認識されます: コンマで区切られた値のためのcomma、 垂直バー文字|で区切られた値のためのpipe、 セミコロン;で区切られた値のためのsemicolon、 空白かタブ文字で区切られた値のためのspace。 もしファイル名が.csvで終わり、 separator_flagが指定されていないなら、 commaが仮定されます。 もしファイル名が.csv以外の何かで終わり、 separator_flagが指定されていないなら、 spaceが仮定されます。

プレインテキスト入力では、 複数続く空白とタブ文字は1つの区切り文字として数えられます. しかしながら、複数のコンマ、パイプまたはセミコロンは意味を持ちます。 連続するコンマ、パイプ、セミコロン文字は (空白やタブが間に入ろうが入るまいが) 区切り文字の間にfalseを持つと見なされます。 例えば、1234,,Foo1234,false,Fooと同じと扱われます。

69.1.3 Separator flag values for output

プレインテキスト出力では、 comma, pipe, semicolon, そしてspaceはもちろん、 タブ文字で区切られた値のためのtabも、 separator_flagの値として認識されます。

プレインテキスト出力では、 falseアトムは以下のように書かれます: リスト[1234, false, Foo]1234,false,Fooと書かれ、 出力を1234,,Fooにつぶすことはありません。

69.1.4 Binary floating-point input and output

numericalio関数群は8バイトIEEE754浮動小数点数を読み書きすることができます。 これらの数は、 assume_external_byte_orderで設定されたグローバルフラグに従って、 最下位バイトから順でも最上位バイトから順でも記憶することができます。

もし指定されないなら、 numericalioは外部バイト順は最上位バイトからと仮定します。

他の種類の数は8バイト浮動小数点に強制変換されます; numericalioはアトムでないバイナリデータを読み書きできません。

いくつかのLisp実装は IEEE 754の特殊値(正負の無限大、非数値、指数表現でない数)を認識しません。 numericalioでそんな値を読み込むことの効果は未定義です。

numericalioは バイトストリームを読んだり書いたりするためのストリームを開く 関数を含みます。


69.2 Functions and Variables for plain-text input and output

関数: read_matrix (S)
関数: read_matrix (S, M)
関数: read_matrix (S, separator_flag)
関数: read_matrix (S, M, separator_flag)

read_matrix(S)は、 ソースSを読み込み、行列として内容全体を返します。 行列のサイズは入力データから推論されます; ファイルの行それぞれは行列の1行になります。 もし複数の行が異なる長さを持つなら、 read_matrixはエラーを出力します。

read_matrix(S, M)は、 Mが一杯になるか、ソースが尽きるまで、 ソースSを行列Mに読み込みます。 入力データは行優先順に行列に読み込まれます; 入力はMと同じ行数と列数を持つ必要はありません。

ソースSはファイル名かストリームかもしれません。

separator_flagの認識される値は comma, pipe, semicolon, spaceです。 もしseparator_flagが指定されないなら、ファイルは空白で区切られていると仮定されます。

関数: read_array (S, A)
関数: read_array (S, A, separator_flag)

Aが一杯になるか、ソースが尽きるまで、 ソースSを配列Aに読み込みます。 入力データは列優先順に配列に読み込まれます; 入力はAの次元に一致する必要はありません。

ソースSはファイル名かストリームかもしれません。

separator_flagの認識される値は comma, pipe, semicolon, spaceです。 もしseparator_flagが指定されないなら、ファイルは空白で区切られていると仮定されます。

関数: read_hashed_array (S, A)
関数: read_hashed_array (S, A, separator_flag)

ソースSが読み込まれ、ハッシュ配列として内容全体が返されます。 ソースSはファイル名かストリームかもしれません。

read_hashed_arrayは、 それぞれの行の最初の項目をハッシュキーとして扱い、 行の残りを(リストとして)キーと結合します。 例えば、 行567 12 17 32 55A[567]: [12, 17, 32, 55]$と同値です。 行数は要素数と同じである必要はありません。

separator_flagの認識される値は comma, pipe, semicolon, spaceです。 もしseparator_flagが指定されないなら、ファイルは空白で区切られていると仮定されます。

関数: read_nested_list (S)
関数: read_nested_list (S, separator_flag)

ソースSを読み込み、 入れ子のリストとして内容全体を返します。 ソースSはファイル名かストリームかもしれません。

read_nested_listは 入力のそれぞれの行について部分リストを持つリストを返します。 行数は要素数と同じである必要はありません。 空の行は無視されません: 空の行は空の部分リストをもたらします。

separator_flagの認識される値は comma, pipe, semicolon, spaceです。 もしseparator_flagが指定されないなら、ファイルは空白で区切られていると仮定されます。

関数: read_list (S)
関数: read_list (S, L)
関数: read_list (S, separator_flag)
関数: read_list (S, L, separator_flag)

read_list(S)は、 ソースSを読み込み、 フラットなリストとして内容全体を返します。

read_list(S, L)は、 Lが一杯になるかソースが尽きるまで、 ソースSを リストLに読み込みます。

ソースSはファイル名かストリームかもしれません。

separator_flagの認識される値は comma, pipe, semicolon, spaceです。 もしseparator_flagが指定されないなら、ファイルは空白で区切られていると仮定されます。

関数: write_data (X, D)
関数: write_data (X, D, separator_flag)

オブジェクトXをデスティネーションDに書き出します。

write_dataは行列を 行につき一行で行優先順に書き出します。

write_dataarraymake_arrayで生成された配列を 行優先順でスラブ毎に改行して書き出します。 高次元スラブは更に改行で分割されます。

write_dataはハッシュ配列を 1行に、キーそれぞれに結合したリストが続くように書き出します。

write_dataは入れ子のリストを それぞれの部分リストを1行に書き出します。

write_dataはフラットなリストすべてを1行に書き出します。

デスティネーションDはファイル名かストリームかもしれません。 デスティネーションがファイル名の時、 グローバル変数file_output_appendは 出力ファイルに追加されるか上書きされるか決定します。 デスティネーションがストリームの時、 write_dataは データすべてが書かれた後、特殊なアクションを取ります; 特にストリームは開いたままとなります。

separator_flagの認識される値は comma, pipe, semicolon, spaceです。 もしseparator_flagが指定されないなら、ファイルは空白で区切られていると仮定されます。


69.3 Functions and Variables for binary input and output

関数: assume_external_byte_order (byte_order_flag)

numericalioに バイナリデータを読み書きするためのバイトオーダーを知らせます。 byte_order_flagの2つの値が認識されます: リトルエンディアンバイトオーダーとも呼ばれる最下位バイト優先を示すlsb; と ビッグエンディアンバイトオーダーとも呼ばれる最上位バイト優先を示すmsb

もし指定されないなら、 numericalioは外部のバイトオーダーは最上位バイト優先を仮定します。

関数: openr_binary (file_name)

file_nameという名前のファイルを読むための 8ビット符号なしバイトの入力ストリームを返します。

関数: openw_binary (file_name)

file_nameという名前のファイルに書き込むための 8ビット符号なしバイトの出力ストリームを返します。

関数: opena_binary (file_name)

file_nameという名前のファイルに追加するための 8ビット符号なしバイトの出力ストリームを返します。

関数: read_binary_matrix (S, M)

Mが一杯になるかソースが尽きるまで、 ソースSから行列Mにバイナリの8バイト浮動小数点数を読み込みます。 Mの要素は行優先順で読み込まれます。

ソースSはファイル名かストリームかもしれません。

ソースの要素のバイトオーダーは assume_external_byte_orderで指定されます。

関数: read_binary_array (S, A)

Aが一杯になるかソースが尽きるまで、 ソースSから配列Aにバイナリの8バイト浮動小数点数を読み込みます。 Mの要素は行優先順で読み込まれます。

ソースSはファイル名かストリームかもしれません。

ソースの要素のバイトオーダーは assume_external_byte_orderで指定されます。

関数: read_binary_list (S)
関数: read_binary_list (S, L)

read_binary_list(S)は バイナリ8バイト浮動小数点数の数列として ソースSの内容全体を読み込み、それをリストとして返します。 ソースSはファイル名かストリームかもしれません。

read_binary_list(S, L)は リストLが一杯になるかソースが尽きるまで、 ソースSから バイナリ8バイト浮動小数点数を読み込みます。

ソースの要素のバイトオーダーは assume_external_byte_orderで指定されます。

関数: write_binary_data (X, D)

Writes the object バイナリ8バイトIEEE 754浮動小数点数で構成される オブジェクトXを ディスティネーションDに書き込みます。 他の種類の数は8バイト浮動小数点に強制変換されます。 write_binary_dataは非数データを書くことはできません。

The object オブジェクトXはリストか、入れ子のリスト、行列、 もしくは、arraymake_arrayで生成された配列であり得ます; Xは未宣言配列や他のいかなる種類のオブジェクトもありえません。 write_binary_dataは 入れ子のリスト、行列、配列を行優先順に書き込みます。

デスティネーションDはファイル名かストリームかもしれません。 デスティネーションがファイル名の時、 グローバル変数file_output_appendが 出力ファイルに追加されるか上書きされるか決めます。 デスティネーションがストリームの時、 データすべてが書かれた後write_binary_dataは特別な動作は何もしません; 特に、ストリームは開かれたままです。

デスティネーションの要素のバイトオーダーは assume_external_byte_orderで指定されます。


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70 opsubst


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70.1 Functions and Variables for opsubst

関数: opsubst (f,g,e)
関数: opsubst (g=f,e)
関数: opsubst ([g1=f1,g2=f2,..., gn=fn],e)

関数opsubstopsubstは式の中の演算子への代入だけをすることを除いて、 関数substに似ています。 一般に、 fが式eの中の演算子の時、 式eの中でgfに代入します。

演算子を決定するために、 opsubstinflagをtrueに設定します。 これは、 opsubstが式の中の表示演算子ではなく内部演算子への代入をすることを意味します。

例:

(%i1) load ("opsubst")$

(%i2) opsubst(f,g,g(g(x)));
(%o2)                     f(f(x))
(%i3) opsubst(f,g,g(g));
(%o3)                       f(g)
(%i4) opsubst(f,g[x],g[x](z));
(%o4)                       f(z)
(%i5) opsubst(g[x],f, f(z));
(%o5)                      g (z)
                            x
(%i6) opsubst(tan, sin, sin(sin));
(%o6)                     tan(sin)
(%i7) opsubst([f=g,g=h],f(x));
(%o7)                       h(x)

内部的にMaximaは単項否定や割り算、引き算演算子を使いません; 例えば:

(%i8) opsubst("+","-",a-b);
(%o8)                     a - b
(%i9) opsubst("f","-",-a);
(%o9)                      - a
(%i10) opsubst("^^","/",a/b);
                             a
(%o10)                       -
                             b

-a*bの内部表現は*(-1,a,b)です; 例えば、

(%i11) opsubst("[","*", -a*b);
(%o11)                  [- 1, a, b]

どちらかの演算子がMaximaシンボルでない時、 他のある関数は一般にエラーを知らせます:

(%i12) opsubst(a+b,f, f(x));

Improper name or value in functional position:
b + a
 -- an error.  Quitting.  To debug this try debugmode(true);

しかしながら、添字付き演算子は許されます:

(%i13) opsubst(g[5],f, f(x));
(%o13)                     g (x)
                            5

この関数を使うためには、最初にload("opsubst")を書いてください。


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71 orthopoly


71.1 Introduction to orthogonal polynomials

orthopolyは、 Chebyshev, Laguerre, Hermite, Jacobi, Legendre, 超球(Gegenbauer) 多項式を含むいくつかの種類の直交多項式のシンボリックな評価と数値評価のためのパッケージです。 さらに、orthopolyには球Bessel, 球Hankel, 球調和関数のサポートが含まれます。

ほとんどの部分に関して、 orthopolyは Abramowitz and StegunのHandbook of Mathematical Functions, Chapter 22 (10th printing, December 1972)の慣例に従います; 加えて、 Gradshteyn and RyzhikのTable of Integrals, Series, and Products (1980 corrected and enlarged edition)と Eugen MerzbacherのQuantum Mechanics (2nd edition, 1970)を使います。

University of Nebraska at Kearney (UNK)のBarton Willisが orthopolyパッケージとドキュメンテーションを書きました。 パッケージはGNU General Public License (GPL)の下で公開されています。

71.1.1 Getting Started with orthopoly

load ("orthopoly")orthopolyパッケージをロードします。

3次のLegendre多項式を見つけるには、

(%i1) legendre_p (3, x);
                      3             2
             5 (1 - x)    15 (1 - x)
(%o1)      - ---------- + ----------- - 6 (1 - x) + 1
                 2             2

これをxの冪の和として表すには、 ratsimpratを結果に適用してください。

(%i2) [ratsimp (%), rat (%)];
                        3           3
                     5 x  - 3 x  5 x  - 3 x
(%o2)/R/            [----------, ----------]
                         2           2

あるいはまた、 legendre_pの第二引数 (「主」変数)を正準有理形(CRE)にしてください。

(%i1) legendre_p (3, rat (x));
                              3
                           5 x  - 3 x
(%o1)/R/                   ----------
                               2

浮動小数点評価に関して、 orthopolyはランニング誤差解析を使って 誤差の上限を推定します。 例えば、

(%i1) jacobi_p (150, 2, 3, 0.2);
(%o1) interval(- 0.062017037936715, 1.533267919277521E-11)

区間(interval)は形式form interval (c, r)を取ります。 ここで、cは中央値、rは区間の半径です。 Maximaは区間上の算術をサポートしていないので、 グラフィックスなどいくつかの状況では 誤差を抑制し、区間の中央値だけ出力したいでしょう。 これをするには、オプション変数orthopoly_returns_intervalsfalseに設定してください。

(%i1) orthopoly_returns_intervals : false;
(%o1)                         false
(%i2) jacobi_p (150, 2, 3, 0.2);
(%o2)                  - 0.062017037936715

更に知るにはセクションsee Floating point Evaluationを参照してください。

orthopolyのほとんどの関数はgradefプロパティを持ちます; 例えば、

(%i1) diff (hermite (n, x), x);
(%o1)                     2 n H     (x)
                               n - 1
(%i2) diff (gen_laguerre (n, a, x), x);
              (a)               (a)
           n L   (x) - (n + a) L     (x) unit_step(n)
              n                 n - 1
(%o2)      ------------------------------------------
                               x

二番目の例の単位階段関数は、 nが0で評価することによって、そうでなければ生じる誤差を抑制します。

(%i3) ev (%, n = 0);
(%o3)                           0

gradefプロパティは「主」変数にのみ適用されます; 他の引数に関する導関数は、普通、エラーメッセージに帰着します; 例えば、

(%i1) diff (hermite (n, x), x);
(%o1)                     2 n H     (x)
                               n - 1
(%i2) diff (hermite (n, x), n);

Maxima doesn't know the derivative of hermite with respect the first
argument
 -- an error.  Quitting.  To debug this try debugmode(true);

一般に、orthopolyの関数はリストや行列上に写像します。 写像を完全に評価するには、 オプション変数doallmxopslistarithはともに true(デフォルト値)でなければいけません。 行列上への写像を見るには、以下を考えてください。

(%i1) hermite (2, x);
                                     2
(%o1)                    - 2 (1 - 2 x )
(%i2) m : matrix ([0, x], [y, 0]);
                            [ 0  x ]
(%o2)                       [      ]
                            [ y  0 ]
(%i3) hermite (2, m);
               [                             2  ]
               [      - 2        - 2 (1 - 2 x ) ]
(%o3)          [                                ]
               [             2                  ]
               [ - 2 (1 - 2 y )       - 2       ]

二番目の例では、値のi, j要素はhermite (2, m[i,j])です; 次の例で見るように、これは、 計算-2 + 4 m . mと同じではありません。

(%i4) -2 * matrix ([1, 0], [0, 1]) + 4 * m . m;
                    [ 4 x y - 2      0     ]
(%o4)               [                      ]
                    [     0      4 x y - 2 ]

定義域外の点で関数を評価すると、 一般に、orthopolyは未評価関数を返します。 例えば、

(%i1) legendre_p (2/3, x);
(%o1)                        P   (x)
                              2/3

orthopolyはTexへの翻訳をサポートします; 端末上での2次元出力も行います。

(%i1) spherical_harmonic (l, m, theta, phi);
                          m
(%o1)                    Y (theta, phi)
                          l
(%i2) tex (%);
$$Y_{l}^{m}\left(\vartheta,\varphi\right)$$
(%o2)                         false
(%i3) jacobi_p (n, a, a - b, x/2);
                          (a, a - b) x
(%o3)                    P          (-)
                          n          2
(%i4) tex (%);
$$P_{n}^{\left(a,a-b\right)}\left({{x}\over{2}}\right)$$
(%o4)                         false

71.1.2 Limitations

式がいくつかの直交多項式を記号順で含む時、 式が実際に0になる可能性がありますが、 まだMaximaはそれを零に整理することができません。 もしそんな量で割るなら、困ったことになるでしょう。 例えば、 以下の式は 1より大きな整数 nで零になりますが、 まだMaximaはそれを零に整理することができません。

(%i1) (2*n - 1) * legendre_p (n - 1, x) * x - n * legendre_p (n, x)
      + (1 - n) * legendre_p (n - 2, x);
(%o1)  (2 n - 1) P     (x) x - n P (x) + (1 - n) P     (x)
                  n - 1           n               n - 2

特定の nでは式を零に換算できます。

(%i2) ev (% ,n = 10, ratsimp);
(%o2)                           0

一般に、直交多項式の多項式形は 浮動小数点評価に関しては不適当です。 以下は例です。

(%i1) p : jacobi_p (100, 2, 3, x)$

(%i2) subst (0.2, x, p);
(%o2)                3.4442767023833592E+35
(%i3) jacobi_p (100, 2, 3, 0.2);
(%o3)  interval(0.18413609135169, 6.8990300925815987E-12)
(%i4) float(jacobi_p (100, 2, 3, 2/10));
(%o4)                   0.18413609135169

真値は約0.184です; この計算は 極端な減算消去誤差に苦しみます。 多項式を展開し評価すると、よりよい結果を与えます。

(%i5) p : expand(p)$
(%i6) subst (0.2, x, p);
(%o6) 0.18413609766122982

これは一般的な規則ではありません; 多項式を展開することはいつも、 数値評価により適した式を生じるわけではありません。 数値評価する最もよい方法は 断然、1つ以上の関数引数を浮動小数点数にすることです。 それをすることで、 特別な浮動小数点アルゴリズムが評価に使われます。

Maximaの float関数は幾分でたらめです; もし floatを記号次数や順序パラメータを持つ直交多項式を含む式に適用するなら、 これらのパラメータは 浮動小数点に変換されるかもしれません; その後、式は完全には評価されません。 以下を考えてください。

(%i1) assoc_legendre_p (n, 1, x);
                               1
(%o1)                         P (x)
                               n
(%i2) float (%);
                              1.0
(%o2)                        P   (x)
                              n
(%i3) ev (%, n=2, x=0.9);
                             1.0
(%o3)                       P   (0.9)
                             2

(%o3)の式は浮動小数点に評価されません; orthopolyは 整数を要求するところで浮動小数点値を認識しません。 同様に、 数値評価 recognize floating point values where it requires an integer. Similarly, numerical evaluation of the pochhammer_max_indexを越える位数の pochhammer関数は迷惑かもしれません; 以下を考えてください。

(%i1) x :  pochhammer (1, 10), pochhammer_max_index : 5;
(%o1)                         (1)
                                 10

floatを適用することは xを浮動小数点に評価しません。

(%i2) float (x);
(%o2)                       (1.0)
                                 10.0

xを浮動小数点に評価するには、 pochhammer_max_indexを11以上にバインドして、 floatxに適用する必要があります。

(%i3) float (x), pochhammer_max_index : 11;
(%o3)                       3628800.0

pochhammer_max_indexのデフォルト値は100です; orthopolyをロードした後、値を変えてください。

最後に、参考書は直交多項式の定義を変えることを承知してください; 一般的にAbramowitz and Stegunの慣例を使っています。

orhtopolyのバグを疑う前に、 いくつかの特殊なケースをチェックして、 あなたの定義がorthopolyが使っているものと一致しているかを明らかにしてください。

定義はしばしば規格化について異なります; 時々、著者は (-1, 1)以外の区間上で直交な族を作る関数の「シフト」版を使います。 例えば、 (0, 1)上で直交するLegendre多項式を定義するのに、 以下を定義します。

(%i1) shifted_legendre_p (n, x) := legendre_p (n, 2*x - 1)$

(%i2) shifted_legendre_p (2, rat (x));
                            2
(%o2)/R/                 6 x  - 6 x + 1
(%i3) legendre_p (2, rat (x));
                               2
                            3 x  - 1
(%o3)/R/                    --------
                               2

71.1.3 Floating point Evaluation

orthopolyの関数のほとんどは 浮動小数点評価中の誤差を見積もるのに、 ランニング誤差解析を使います; 例外は球Bessel関数と第二種Legendreの陪多項式です。 数値評価のため、 球Bessel関数はSLATEC関数をコールします。 第二種Legendreの陪多項式の数値評価のために特別な方法は使われません。

ランニング誤差解析は (丸め単位としても知られている)計算機イプシロンの二次か高次の 誤差を無視します。 2,3の他の誤差も無視します。 (ありそうにありませんが、)実際の誤差は推定を越える可能性があります。

区間は形式 interval (c, r)を持ちます。 ここで、 cは区間の中心で、 rは半径です。 区間の中心は複素数であり得ますし、 半径はいつも正の実数です。

以下は例です。

(%i1) fpprec : 50$

(%i2) y0 : jacobi_p (100, 2, 3, 0.2);
(%o2) interval(0.1841360913516871, 6.8990300925815987E-12)
(%i3) y1 : bfloat (jacobi_p (100, 2, 3, 1/5));
(%o3) 1.8413609135168563091370224958913493690868904463668b-1

実際の誤差が誤差推定よりも小さいことをテストしましょう。

(%i4) is (abs (part (y0, 1) - y1) < part (y0, 2));
(%o4)                         true

なるほど、この例では、 誤差推定は真の誤差の上限です。

Maximaは区間の算術をサポートしていません。

(%i1) legendre_p (7, 0.1) + legendre_p (8, 0.1);
(%o1) interval(0.18032072148437508, 3.1477135311021797E-15)
        + interval(- 0.19949294375000004, 3.3769353084291579E-15)

ユーザーは区間算数を行う計算をする演算子を定義できます。 区間の足し算を定義するには、 以下を定義できます。

(%i1) infix ("@+")$

(%i2) "@+"(x,y) := interval (part (x, 1) + part (y, 1), part (x, 2)
      + part (y, 2))$

(%i3) legendre_p (7, 0.1) @+ legendre_p (8, 0.1);
(%o3) interval(- 0.019172222265624955, 6.5246488395313372E-15)

引数が複素数の時、特殊な浮動小数点ルーチンがコールされます。 例えば、

(%i1) legendre_p (10, 2 + 3.0*%i);
(%o1) interval(- 3.876378825E+7 %i - 6.0787748E+7, 
                                           1.2089173052721777E-6)

これを真値と比較しましょう。

(%i1) float (expand (legendre_p (10, 2 + 3*%i)));
(%o1)          - 3.876378825E+7 %i - 6.0787748E+7

更に、 引数が多倍長浮動小数点の時、 特殊な浮動小数点ルーチンがコールされます; しかしながら、多倍長浮動小数点は 倍精度浮動小数点に変換され、最終結果は倍精度です。

(%i1) ultraspherical (150, 0.5b0, 0.9b0);
(%o1) interval(- 0.043009481257265, 3.3750051301228864E-14)

71.1.4 Graphics and orthopoly

直交多項式を含む式をプロットするには、 2つのことをしなければいけません:

  1. オプション変数 orthopoly_returns_intervalsfalseに設定する。
  2. orthopoly関数のすべてのコールをクォートする。

もし関数コールがクォートされていないなら、 Maximaはプロットする前にそれらを多項式に評価します; 結果として、 特殊な浮動小数点コードはコールされません。 以下は、Legendre多項式を含む式をどうやってプロットするかの例です。

(%i1) plot2d ('(legendre_p (5, x)), [x, 0, 1]),
                        orthopoly_returns_intervals : false;
(%o1)
./figures/orthopoly1

legendre_p (5, x)全体をクォートします; これは 'legendre_p (5, x)を使って関数名をクォートするだけとは違います。

71.1.5 Miscellaneous Functions

orthopolyパッケージは Pochhammerシンボルと単位階段函数を定義します。 orthopolygradef文の中で Kroneckerのデルタ函数と単位階段函数を使います。

Pochhammerシンボルをガンマ函数の商に変換するには、 makegammaを使ってください。

(%i1) makegamma (pochhammer (x, n));
                          gamma(x + n)
(%o1)                     ------------
                            gamma(x)
(%i2) makegamma (pochhammer (1/2, 1/2));
                                1
(%o2)                       ---------
                            sqrt(%pi)

Pochhammerシンボルの導函数は psi函数を使って与えられます。

(%i1) diff (pochhammer (x, n), x);
(%o1)             (x)  (psi (x + n) - psi (x))
                     n     0             0
(%i2) diff (pochhammer (x, n), n);
(%o2)                   (x)  psi (x + n)
                           n    0

(%o1)の式に注意する必要があります; psi函数の差分は x = -1, -2, .., -nの時 多項式です。 これらの多項式は nが正の整数の時、 導函数をn - 1次多項式にするように、 pochhammer (x, n)の因子を相殺します。

Pochhammerシンボルは ガンマ函数の商としての表現を通して 負の位数で定義されます。 以下を考えてください。

(%i1) q : makegamma (pochhammer (x, n));
                          gamma(x + n)
(%o1)                     ------------
                            gamma(x)
(%i2) sublis ([x=11/3, n= -6], q);
                               729
(%o2)                        - ----
                               2240

代わりに、この結果を直接得ることができます。

(%i1) pochhammer (11/3, -6);
                               729
(%o1)                        - ----
                               2240

単位階段函数は左連続です; 従って、

(%i1) [unit_step (-1/10), unit_step (0), unit_step (1/10)];
(%o1)                       [0, 0, 1]

もし零で左連続でも右連続でもない単位階段函数が必要なら、 signumを使って自分のものを定義してください; 例えば、

(%i1) xunit_step (x) := (1 + signum (x))/2$

(%i2) [xunit_step (-1/10), xunit_step (0), xunit_step (1/10)];
                                1
(%o2)                       [0, -, 1]
                                2

unit_step自身を再定義しないでください; orthopolyの中のあるコードは 単位階段函数が左連続であることを要求します。

71.1.6 Algorithms

一般的に、 orthopolyは 直交多項式の超幾何表現を使うことで記号評価をします 超幾何函数は (ドキュメント化されていない)関数 hypergeo11hypergeo21を使って 評価されます。 例外は半整数Bessel函数と第二種Legendreの陪函数です。 半整数Bessel函数は明示的な表現を使って評価されます。 第二種Legendreの陪函数は再帰を使って評価されます。

浮動小数点評価のために、 函数のほとんどを超幾何形式に再び変換します; 順方向再帰を使って超幾何函数を評価します。 ここでも、 例外は半整数Bessel函数と第二種Legendreの陪函数です。 数値的に、 半整数Bessel函数はSLATECコードを使って評価されます。


71.2 Functions and Variables for orthogonal polynomials

関数: assoc_legendre_p (n, m, x)

次数 nと位数 mの第一種Legendre陪函数。

参考文献: Abramowitz and Stegun, equations 22.5.37, page 779, 8.6.6 (second equation), page 334, and 8.2.5, page 333.

関数: assoc_legendre_q (n, m, x)

次数 nと位数 mの第二種Legendre陪函数。

参考文献: Abramowitz and Stegun, equation 8.5.3 and 8.1.8.

関数: chebyshev_t (n, x)

第一種Chebyshev函数。

参考文献: Abramowitz and Stegun, equation 22.5.47, page 779.

関数: chebyshev_u (n, x)

第二種Chebyshev函数。

参考文献: Abramowitz and Stegun, equation 22.5.48, page 779.

関数: gen_laguerre (n, a, x)

次数 nの一般化Laguerre多項式。

参考文献: Abramowitz and Stegun, equation 22.5.54, page 780.

関数: hermite (n, x)

Hermite多項式。

参考文献: Abramowitz and Stegun, equation 22.5.55, page 780.

関数: intervalp (e)

もし入力が区間なら trueを、 そうでないなら falseを返します。

関数: jacobi_p (n, a, b, x)

Jacobiの多項式。

Jacobiの多項式は実際には abすべてに対して定義されます; しかし、Jacobi多項式の重み (1 - x)^a (1 + x)^ba <= -1b <= -1で可積分でありません。

参考文献: Abramowitz and Stegun, equation 22.5.42, page 779.

関数: laguerre (n, x)

Laguerre多項式。

参考文献: Abramowitz and Stegun, equations 22.5.16 and 22.5.54, page 780.

関数: legendre_p (n, x)

第一種Legendre多項式。

参考文献: Abramowitz and Stegun, equations 22.5.50 and 22.5.51, page 779.

関数: legendre_q (n, x)

第二種Legendre多項式。

参考文献: Abramowitz and Stegun, equations 8.5.3 and 8.1.8.

関数: orthopoly_recur (f, args)

引数 argsを持つ直交函数族 fの漸化式を返します。 再帰は多項式次数に関してです。

(%i1) orthopoly_recur (legendre_p, [n, x]);
                (2 n - 1) P     (x) x + (1 - n) P     (x)
                           n - 1                 n - 2
(%o1)   P (x) = -----------------------------------------
         n                          n

orthopoly_recurの二番目の引数は 関数 fの正しい数の引数のリストでなければいけません; もしそうでないなら、Maximaはエラーをシグナルします。

(%i1) orthopoly_recur (jacobi_p, [n, x]);

Function jacobi_p needs 4 arguments, instead it received 2
 -- an error.  Quitting.  To debug this try debugmode(true);

更に、 fが直交多項式族の1つの名前でないなら、 エラーがシグナルされます。

(%i1) orthopoly_recur (foo, [n, x]);

A recursion relation for foo isn't known to Maxima
 -- an error.  Quitting.  To debug this try debugmode(true);
変数: orthopoly_returns_intervals

デフォルト値: true

orthopoly_returns_intervalstrueの時、 浮動小数点の結果が形式 interval (c, r) で返されます。 ここで、 cは区間の中心で、 rは半径です。 中心は複素数であり得ます; その場合、区間は複素平面上の円です。

関数: orthopoly_weight (f, args)

3つの要素のリストを返します; 一番目の要素は リスト argsが与える引数を持つ直交多項式族 fの重みの公式です; 二番目と三番目の要素は 直交性の区間の下限と上限を与えます。 例えば、

(%i1) w : orthopoly_weight (hermite, [n, x]);
                            2
                         - x
(%o1)                 [%e    , - inf, inf]
(%i2) integrate(w[1]*hermite(3, x)*hermite(2, x), x, w[2], w[3]);
(%o2)                           0

fの主変数はシンボルでなければいけません; そうでないなら、Maximaはエラーをシグナルします。

関数: pochhammer (n, x)

Pochhammerシンボル。 n <= pochhammer_max_indexの非負整数 nに対して、 式 pochhammer (x, n)n > 0の時、 積 x (x + 1) (x + 2) ... (x + n - 1) を評価します。 n = 0の時は1です。 負の nに対しては、 pochhammer (x, n)(-1)^n / pochhammer (1 - x, -n)として定義されます。 従って、

(%i1) pochhammer (x, 3);
(%o1)                   x (x + 1) (x + 2)
(%i2) pochhammer (x, -3);
                                 1
(%o2)               - -----------------------
                      (1 - x) (2 - x) (3 - x)

Pochhammerシンボルをガンマ函数の商に変換するには、 (Abramowitz and Stegun, equation 6.1.22を参照してください) makegammaを使ってください; 例えば、

(%i1) makegamma (pochhammer (x, n));
                          gamma(x + n)
(%o1)                     ------------
                            gamma(x)

npochhammer_max_indexを越えるか、 nが記号の時、 pochhammerは名詞形を返します。

(%i1) pochhammer (x, n);
(%o1)                         (x)
                                 n
変数: pochhammer_max_index

デフォルト値: 100

pochhammer (n, x)n <= pochhammer_max_indexの時だけ 積を展開します。

例:

(%i1) pochhammer (x, 3), pochhammer_max_index : 3;
(%o1)                   x (x + 1) (x + 2)
(%i2) pochhammer (x, 4), pochhammer_max_index : 3;
(%o2)                         (x)
                                 4

参考文献: Abramowitz and Stegun, equation 6.1.16, page 256.

関数: spherical_bessel_j (n, x)

第一種球Bessel函数。

参考文献: Abramowitz and Stegun, equations 10.1.8, page 437 and 10.1.15, page 439.

関数: spherical_bessel_y (n, x)

第二種球Bessel函数。

参考文献: Abramowitz and Stegun, equations 10.1.9, page 437 and 10.1.15, page 439.

関数: spherical_hankel1 (n, x)

第一種球Hankel函数。

参考文献: Abramowitz and Stegun, equation 10.1.36, page 439.

関数: spherical_hankel2 (n, x)

第二種球Hankel函数。

参考文献: Abramowitz and Stegun, equation 10.1.17, page 439.

関数: spherical_harmonic (n, m, x, y)

球調和函数。

参考文献: Merzbacher 9.64.

関数: unit_step (x)

左連続の単位階段函数;なので unit_step (x)x <= 0で0であり、 x > 0で1です。

もし0で値1/2を取る単位階段函数が欲しいなら、 (1 + signum (x))/2を使ってください。

関数: ultraspherical (n, a, x)

(Gegenbauer多項式としても知られている)超球多項式。

参考文献: Abramowitz and Stegun, equation 22.5.46, page 779.


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72 plotdf


72.1 Introduction to plotdf

関数plotdfは、 1次常微分方程式(ODE)や2つの自励1次ODE系の (勾配場とも呼ばれる)方向場のプロットを生成します。

PlotdfはXmaximaを要求します。 コンソールや他のMaximaインターフェースから使うことができますが、 結果のファイルはXmaximaに送られ、プロットされます。 plotdfを使ってみる前にXmaximaをインストールしたことを確認してください。

単一のODEの方向場をプロットするには、ODEを以下の形式で書かなければいけません:

       dy
       -- = F(x,y)
       dx

そして関数Fplotdfの引数に与えなければいけません。 もし独立変数と従属変数が、上の式のようにxyでないなら、 plotdfコマンドへの引数として与えられるリストの中に明示的に それら2つの変数を指名しなければいけません。 (例を見てください。)

2つの自励ODEの組の方向場をプロットするには、 それらを以下の形式で書かなければいけません。

       dx             dy
       -- = G(x,y)    -- = F(x,y) 
       dt             dt

そしてplotdfの引数は2つの関数GFを その順に持つリストでなければいけません; すなわち、リストの最初の式は水平軸上に表された変数の時間導関数であり、 二番目の式は垂直軸上に表された変数の時間導関数です。 それら2つの変数はxyである必要はありませんが、 もしそうでないなら、 plotdfに与えられる二番目の引数は 2つの変数を、最初のものが水平軸上のものを、その後垂直軸上のものを指定する別のリストでなければいけません。

もしただ1つのODEが与えられるなら、 plotdfは、 暗にx=t,G(x,y)=1と認め、 非自励方程式を2つの自励方程式系に変換します。


72.2 Functions and Variables for plotdf

関数: plotdf (dydx, ...options...)
関数: plotdf (dvdu, [u,v], ...options...)
関数: plotdf ([dxdt,dydt], ...options...)
関数: plotdf ([dudt,dvdt], [u,v], ...options...)

2次元xyに方向場を表示します。

最初の引数は導関数を指定し、式か2つの式のリストでなければいけません。 dydx, dxdt, dydtxyに依存する式です。 dvdu, dudt, dvdtuvに依存する式です。 それら2つの変数に加えて、 parametersオプションで与えられる数値を持つか(オプション構文法は以下に与えられます)、 slidersオプションで指定される許される値の範囲の パラメータ一式にも、式は依存するかもしれません。

コマンド内やメニューで選択して、いくつかの他のオプションを与えることができます。 プロット上でクリックしたり、オプションtrajectory_atを使って、 積分曲線を得ることができます。 directionオプションを使って、積分の方向を制御できます。 オプションは、forward, backward, bothのいずれかの値を取り得ます。 nstepsで積分ステップの数を与えることができ、 tstepオプションでそれらの間の時間間隔を設定できます。 積分にはAdams Moulton法が使われます; 4次の適応Runge-Kutta法に切り替えることも可能です。

プロットウィンドウメニュー:

プロットウィンドウのメニューには以下のオプションがあります: Zoom, はマウスの振る舞いを変えて、プロット領域上で左ボタンをクリックすることで ズームインできるようになります。 ある点近くをクリックする毎に、クリックした点を中心にしてプロットが拡大されます。 Shiftキーを押しながらクリックすると、 以前の倍率にズームアウトします。 ある点をクリックした時、軌跡の計算を再開するには、 メニューからIntegrateを選択してください。

メニューの中のオプションConfigを使って, 使用中のODE(s)や様々な他の設定を変えることができます。 構成の変更がされた後、新しい設定を稼働するには、 メニューオプションReplotを選択しなければいけません。 もし、座標の組を Configダイアログメニューの場Trajectory atに入れて、 enterキーを押したら、 既に示されているものに加えて、新しい積分曲線が表示されます。 Replotが選択された時は、 入れられた最後の積分曲線だけが表示されます。

右マウスボタンを押しながらカーソルを動かすと、 プロットを横や上下にドラッグできます。 ステップ数やtの初期値、x, yの中心や範囲のような追加パラメータは、 Configメニューで設定できます。

プロットのコピーは、メニューオプションSaveを使って、 ポストスクリプトファイルとして保存できます。

プロットオプション:

plotdfコマンドはいくつかのコマンドを含むかもしれません。 それぞれのコマンドは複数の項目のリストです。 最初の項目はオプション名で、 残りはオプションに割り当てられる値から成ります。

plotdfが認識するオプションは以下の通りです:

  • tstepは、独立変数tに関する増分の長さを定義します。 積分曲線を計算するのに使われます。 もしただ1つの式dydxplotdfに与えられたら、 x変数はtに直接比例することになります。 デフォルト値は0.1です。
  • nstepsは、 積分曲線を計算するのに、独立変数に対して使われる長さtstepのステップ回数を定義します。 デフォルト値は100です。
  • directionは 積分曲線を計算する際に従う独立変数の方向を定義します。 可能な値は、 forward―これは増分tstepで独立変数をnsteps回増やします― backward―これは独立変数を減らします― またはboth―これは nsteps回前進、 nsteps回後進で拡げた積分曲線に導きます― キーワードrightleftを、 forwardbackwardの別称として使うことができます。 デフォルト値はbothです。
  • tinitialは 積分曲線を計算するために使われる変数tの初期値です。 微分方程式が自励なので、 その設定はtの関数として曲線のプロットでだけ現れます。 デフォルト値は0です。
  • versus_tは 独立変数tの2つの関数x, yとしての 積分曲線のプロットを使って二番目のプロットウィンドウを生成するために 使われます。 もしversus_tが0と異なる任意の値を与えられたら、 二番目のプロットウィンドウが表示されます。 二番目のプロットウィンドウは、 メインプロットウィンドウのメニューに似た別のメニューを含みます。 デフォルト値は0です。
  • trajectory_atは 積分曲線の開始点のための座標xinitialyinitialを定義します。 オプションはデフォルトで空です。
  • parametersは 微分方程式の定義の中で使われるパラメータとその数値のリストを定義します。 パラメータの名前と値は、 コンマで分離された組name=valueの列を持つ文字列で与えなければいけません。
  • slidersは スライダーボタンを使って対話的に変更されるパラメータと それらのパラメータの変動範囲のリストです。 パラメータの名前と範囲は、 コンマで分離された要素name=min:maxの列を持つ文字列で与えなければいけません。
  • xfunは 方向場の上にセミコロンで分離された表示されるxの関数の列を持つ文字列を定義します。 これらの関数はMaximaではなくTclでパースされます。
  • xには2つの数が続かなければいけません。 2つの数は水平軸上で表示される最小値と最大値を設定します。 もし水平軸上の変数がxでないなら、 このオプションは水平軸上の変数名を持たなければいけません。 デフォルトの水平範囲は-10から10です。
  • yには2つの数が続かなければいけません。 2つの数は垂直軸上で表示される最小値と最大値を設定します。 もし垂直軸上の変数がyでないなら、 このオプションは垂直軸上の変数名を持たなければいけません。 デフォルトの垂直範囲は-10から10です。

例:

  • 微分方程式y' = exp(-x) + yの方向場と(2, -0.1)を通過する解を表示するために:
    (%i1) plotdf(exp(-x)+y,[trajectory_at,2,-0.1])$
    
    ./figures/plotdf1
  • 方程式diff(y,x) = x - y^2の方向場と 初期条件y(-1) = 3の解を得るために、 以下のコマンドをつかうことができます:
    (%i1) plotdf(x-y^2,[xfun,"sqrt(x);-sqrt(x)"],
             [trajectory_at,-1,3], [direction,forward],
             [y,-5,5], [x,-4,16])$
    

    グラフは関数y = sqrt(x)も表示します。

    ./figures/plotdf2
  • 以下の例は、 2つの方程式dz/dt = vdv/dt = -k*z/mで定義される調和振動子の方向場と、 (z,v) = (6,0)を通る積分曲線を、 (kは2に固定で)mの値を対話的に変えられるスライダーと一緒に、 表示します。
    (%i1) plotdf([v,-k*z/m], [z,v], [parameters,"m=2,k=2"],
               [sliders,"m=1:5"], [trajectory_at,6,0])$
    
    ./figures/plotdf3
  • Duffing方程式m*x''+c*x'+k*x+b*x^3 = 0の方向場をプロットするために、 変数y=x'を導入し、以下のように使います:
    (%i1) plotdf([y,-(k*x + c*y + b*x^3)/m],
                 [parameters,"k=-1,m=1.0,c=0,b=1"],
                 [sliders,"k=-2:2,m=-1:1"],[tstep,0.1])$
    
    ./figures/plotdf4
  • 質量mの値を変更するのに使うことができるスライダーと一緒に 与えられた初期条件の解と減衰振り子の方向場と 時間の関数として2つの状態変数のプロットを一緒に:
    (%i1) plotdf([w,-g*sin(a)/l - b*w/m/l], [a,w],
            [parameters,"g=9.8,l=0.5,m=0.3,b=0.05"],
            [trajectory_at,1.05,-9],[tstep,0.01],
            [a,-10,2], [w,-14,14], [direction,forward],
            [nsteps,300], [sliders,"m=0.1:1"], [versus_t,1])$
    
    ./figures/plotdf5./figures/plotdf6

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73 romberg


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73.1 Functions and Variables for romberg

関数: romberg (expr, x, a, b)
関数: romberg (F, a, b)

Romberg法による数値積分を計算します。

romberg(expr, x, a, b)は 積分integrate(expr, x, a, b)の概算を返します。

exprは、 xが浮動小数点値にバインドされた時 浮動小数点値に評価される 式でなければいけません。

romberg(F, a, b)は 積分integrate(F(x), x, a, b)の概算を返します。 ここで、xFの名付けられない唯一の引数を表します; 実際の引数はxと名付けられません。 Fは、 引数が浮動小数点値の時、浮動小数点値を返す MaximaかLispの関数でなければいけません。 Fは翻訳またはコンパイルされたMaxima関数を指定することができます。

rombergの精度は グローバル変数rombergabsrombergtolによって決定されます。 rombergは 連続する近似の間の絶対差がrombergabsよりも小さい時か、 連続する近似に関する相対差がrombergtolよりも小さい時、 成功のうちに終了します。 従って、 rombergabsが0.0 (デフォルト)の時、 相対誤差テストだけがrombergに効果を持ちます。

rombergは あきらめる前に、せいぜいrombergit回、ステップサイズを半分にします; それゆえ、関数評価の最大回数は2^rombergitです。 もし rombergabsrombergtolによって確立される誤差基準が満たされないなら、 rombergはエラーメッセージを印字します。 rombergはいつも、少なくともrombergmin回の繰り返しを行います; これは、被積分関数が振動的な時、見せかけの終了を防ぐつもりの発見的方法です。

rombergは、 積分変数を特定の値にバインド(する前ではなく)した後、 被積分関数を繰り返し評価します。 この評価ポリシーは、多次元積分を計算するための rombergの入れ子のコールを可能にします。 しかしながら、誤差計算は 入れ子の積分の誤差を考慮しないので、エラーは過小評価されるかもしれません。 また、多次元問題のために特別に工夫された方法はより少ない関数評価で同じ精度をもたらす可能性があります。

load("romberg")はこの関数をロードします。

QUADPACK、数値積分関数のコレクションも参照してください。

例:

1次元積分。

(%i1) load ("romberg");
(%o1)    /usr/share/maxima/5.11.0/share/numeric/romberg.lisp
(%i2) f(x) := 1/((x - 1)^2 + 1/100) + 1/((x - 2)^2 + 1/1000)
              + 1/((x - 3)^2 + 1/200);
                    1                 1                1
(%o2) f(x) := -------------- + --------------- + --------------
                     2    1           2    1            2    1
              (x - 1)  + ---   (x - 2)  + ----   (x - 3)  + ---
                         100              1000              200
(%i3) rombergtol : 1e-6;
(%o3)                 9.9999999999999995E-7
(%i4) rombergit : 15;
(%o4)                          15
(%i5) estimate : romberg (f(x), x, -5, 5);
(%o5)                   173.6730736617464
(%i6) exact : integrate (f(x), x, -5, 5);
(%o6) 10 sqrt(10) atan(70 sqrt(10))
 + 10 sqrt(10) atan(30 sqrt(10)) + 10 sqrt(2) atan(80 sqrt(2))
 + 10 sqrt(2) atan(20 sqrt(2)) + 10 atan(60) + 10 atan(40)
(%i7) abs (estimate - exact) / exact, numer;
(%o7)                7.5527060865060088E-11

rombergの入れ子のコールで実装された 2次元積分。

(%i1) load ("romberg");
(%o1)    /usr/share/maxima/5.11.0/share/numeric/romberg.lisp
(%i2) g(x, y) := x*y / (x + y);
                                    x y
(%o2)                   g(x, y) := -----
                                   x + y
(%i3) rombergtol : 1e-6;
(%o3)                 9.9999999999999995E-7
(%i4) estimate : romberg (romberg (g(x, y), y, 0, x/2), x, 1, 3);
(%o4)                   0.81930239628356
(%i5) assume (x > 0);
(%o5)                        [x > 0]
(%i6) integrate (integrate (g(x, y), y, 0, x/2), x, 1, 3);
                                          3
                                    2 log(-) - 1
                    9                     2        9
(%o6)       - 9 log(-) + 9 log(3) + ------------ + -
                    2                    6         2
(%i7) exact : radcan (%);
                    26 log(3) - 26 log(2) - 13
(%o7)             - --------------------------
                                3
(%i8) abs (estimate - exact) / exact, numer;
(%o8)                1.3711979871851024E-10
オプション変数: rombergabs

デフォルト値: 0.0

rombergの精度は、 グローバル変数rombergabsrombergtolで決定されます。 rombergは 連続する近似の間の絶対差がrombergabsよりも小さい時か、 連続する近似に関する相対差がrombergtolよりも小さい時、 成功のうちに終了します。 従って、 rombergabsが0.0 (デフォルト)の時、 相対誤差テストだけがrombergに効果を持ちます。

rombergitrombergminも参照してください。

オプション変数: rombergit

デフォルト値: 11

rombergは あきらめる前に、せいぜいrombergit回、ステップサイズを半分にします; それゆえ、関数評価の最大回数は2^rombergitです。 rombergはいつも、少なくともrombergmin回の繰り返しを行います; これは、被積分関数が振動的な時、見せかけの終了を防ぐつもりの発見的方法です。

rombergabsrombergtolも参照してください。

オプション変数: rombergmin

デフォルト値: 0

rombergはいつも、少なくともrombergmin回の繰り返しを行います; これは、被積分関数が振動的な時、見せかけの終了を防ぐつもりの発見的方法です。

rombergit, rombergabs, rombergtolも参照してください。

オプション変数: rombergtol

デフォルト値: 1e-4

rombergの精度は グローバル変数rombergabsrombergtolによって決定されます。 rombergは 連続する近似の間の絶対差がrombergabsよりも小さい時か、 連続する近似に関する相対差がrombergtolよりも小さい時、 成功のうちに終了します。 従って、 rombergabsが0.0 (デフォルト)の時、 相対誤差テストだけがrombergに効果を持ちます。

rombergitrombergminも参照してください。


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74 simplex


74.1 Introduction to simplex

simplexはシンプレックスアルゴリズムを使った線形最適化のパッケージです。

例:

(%i1) load("simplex")$
(%i2) minimize_lp(x+y, [3*x+2*y>2, x+4*y>3]);
                  9        7       1
(%o2)            [--, [y = --, x = -]]
                  10       10      5

74.2 Functions and Variables for simplex

オプション変数: epsilon_lp

デフォルト値: 10^-8

linear_programの数値計算で使われるイプシロン。

以下も参照してください: linear_program

関数: linear_program (A, b, c)

linear_programは シンプレックスアルゴリズムの実装です。 linear_program(A, b, c)は、 A.x = bかつx >= 0を満たすベクトルの中でc.xが可能な最小となる ベクトルxを計算します。 引数Aは行列で、引数bcはリストです。

linear_programは、 最小化ベクトルxと最小値c.xを含む リストを返します。 もし問題が有界でないなら、 "Problem not bounded!"を返し、 もし問題が実現可能でないなら、 "Problem not feasible!"を返します。

この関数を使うためには、最初にload("simplex");simplexパッケージをロードしてください。

例:

(%i2) A: matrix([1,1,-1,0], [2,-3,0,-1], [4,-5,0,0])$
(%i3) b: [1,1,6]$
(%i4) c: [1,-2,0,0]$
(%i5) linear_program(A, b, c);
                   13     19        3
(%o5)            [[--, 4, --, 0], - -]
                   2      2         2

以下も参照してください: minimize_lp, scale_lp, epsilon_lp

関数: maximize_lp (obj, cond, [pos])

いくつかの線形制約condに従う線形目標関数objを最大化します。 引数と戻り値の詳細な記述に関しては、 minimize_lpを参照してください。

以下も参照してください: minimize_lp.

関数: minimize_lp (obj, cond, [pos])

いくつかの線形制約condに従う線形目標関数objを最小化します。 condは線形等式や不等式のリストです。 厳密な不等式では、>>=に、 <<=に置き換えられます。 オプションの引数posは 正と仮定される決定変数のリストです。

もし最小が存在するなら、 minimize_lpは 目標関数の最小値と最小が得られる決定変数値のリスト を含むリストです。 もし問題が有界でないなら、 minimize_lpは"Problem not bounded!"を返し、 もし問題が実現可能でないなら、 "Ploblem not feasible!"を返します。

決定変数はデフォルトでは非負とは仮定されません。 もし決定変数すべてが正なら、 nonegative_lptrueに設定してください。 もし決定変数のいくつかだけが正なら、 オプション引数posの中でそれらをリストしてください。 (これは制約を足すより効率的だということに注意してください。)

minimize_lpは Maximaのlinear_program関数で実装された シンプレックスアルゴリズムを使います。

この関数を使うためには、最初にload("simplex");simplexパッケージをロードしてください。

例:

(%i1) minimize_lp(x+y, [3*x+y=0, x+2*y>2]);
                      4       6        2
(%o1)                [-, [y = -, x = - -]]
                      5       5        5
(%i2) minimize_lp(x+y, [3*x+y>0, x+2*y>2]), nonegative_lp=true;
(%o2)                [1, [y = 1, x = 0]]
(%i3) minimize_lp(x+y, [3*x+y=0, x+2*y>2]), nonegative_lp=true;
(%o3)                Problem not feasible!
(%i4) minimize_lp(x+y, [3*x+y>0]);
(%o4)                Problem not bounded!

いかも参照してください: maximize_lp, nonegative_lp, epsilon_lp

オプション変数: nonegative_lp

デフォルト値: false

もしnonegative_lpがtrueなら、 minimize_lpmaximize_lpの決定変数すべては正と仮定されます。

以下も参照してください: minimize_lp


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75 simplification


75.1 Introduction to simplification

ディレクトリmaxima/share/simplificationは 整理ルールと整理関数を実装するいくつかのスクリプトと整理に関係しないいくつかの関数を含みます。


75.2 Package absimp

absimpパッケージは abssignum関数のために 組み込み整理ルールを拡張する パターンマッチングルールを含みます。 absimpは、 組み込みassume関数で、また、 偶数や奇数に関してmodedeclare (m, even, n, odd)のような宣言によって 確立された関係を考慮します。

absimpabssignumを使って unitrampunitstep関数を定義します。

load ("absimp")はこのパッケージをロードします。 demo (absimp)はこのパッケージのデモを表示します。

例:

(%i1) load ("absimp")$
(%i2) (abs (x))^2;
                                       2
(%o2)                                 x
(%i3) diff (abs (x), x);
                                      x
(%o3)                               ------
                                    abs(x)
(%i4) cosh (abs (x));
(%o4)                               cosh(x)

75.3 Package facexp

facexpパッケージは、 制御された展開によって式を構造化する能力をユーザーに与えるいくつかの関連関数を含みます。 式が物理的意味を持つ変数を含むとき、この能力は特に役に立ちます。 そんな式の最も簡潔な形式は、それらの変数に関して式を完全に展開し、 その後係数を因数分解することで得られることがしばしばあるからです。 この手続きは標準のMaxima関数を使って実行することは難しくありませんが、 追加の微調整も望まれていて、これらの仕上げは適用するのが更に難しくなることがあります。

関数facsumとその関連形式は、 この方法で式の構造を制御するための便利な手段を提供します。 別の関数collecttermsは、 この形式に既に整理された複数の式を 式全体を再整理することなく、足し合わせるのに使うことができます。 式が非常に大きいとき、この関数は役に立つかもしれません。

load ("facexp")はこのパッケージをロードします。 demo (facexp)はこのパッケージのデモを見せます。

関数: facsum (expr, arg_1, ..., arg_n)

引数arg_1, ..., arg_nに依存する exprの形式を返します。 引数はratvarsに適した任意の形式か、そんな形式のリストを取り得ます。 もし引数がリストでなければ、 返される形式は、引数に関して完全に展開され、引数の係数は因数分解されます。 これらの係数は、非合理的な意味合いを除いて引数に依存しません。

引数のいずれかがリストなら、リストすべては1つのリストに結合されて、 引数の係数に対してfactorをコールする代わりに facsumは、 これらの係数に対して自分自身をコールします。 この再帰コールに関しては、上記で新しく構成されたリストが新しい引数リストとして使われます。 この処理は、リストの中に望まれた要素を入れ子にすることで、任意の深さまで繰り返すことができます。

It is possible that one may wish to facsum with respect to more complicated subexpressions, such as log (x + y)のような、より複雑な部分式に関して facsumしたいかも知れません。 そんな引数も許されています。

時々、ユーザーは 式に関して、先頭演算子によってのみ指定された上記形式いずれかが欲しいかもしれません。 例えば、 すべてのlogに関してfacsumしたかもしれません。 この場合、 この方法で扱われる特定のlogか、 代わりに式operator (log)'operator (log) を引数に含むことができます。 もし 演算子op_1, ..., op_nに関して 式exprfacsumしたいなら、 facsum (expr, operator (op_1, ..., op_n))を評価します。 operator形式はリスト引数の中でも可能です。

更に、 スイッチfacsum_combinenextlayerfactorの設定は facsumの結果に影響するかもしれません。

グローバル変数: nextlayerfactor

デフォルト値: false

nextlayerfactortrueの時、 facsumの再帰コールが 引数の係数の因数分解された形式の因子に適用されます。

falseの時、 facsumは、 facsumへの再帰コールが起こる時はいつでも、全体としてそれぞれの係数に適用されます。

facsumの引数リストに アトムnextlayerfactorを入れると、 nextlayerfactor: trueの効果がありますが、 式の次のレベルだけに関してです。

nextlayerfactorはいつも truefalseにバインドされているので、 facsumの引数リストの中に現れる時はいつでも、 シングルクォートで表さなければいけません。

グローバル変数: facsum_combine

デフォルト値: true

引数が多項式の商の時、 facsum_combinefacsumが返す最終結果の形式を制御します。 もしfacsum_combinefalseなら、 形式は既に記述したような完全に展開された和として返されますが、 もしtrueなら、 返される式は、既に記述した形式の多項式の比です。

有理式の分子と分母両方をfacsumしたいが、 分母が分子の項ずつに掛けられたくない時、 このスイッチのtrue設定は役に立ちます。

関数: factorfacsum (expr, arg_1, ... arg_n)

exprの因子に関して引数として arg_1, ... arg_nを付けてfacsumをコールすることで得られる exprの形式を返します。 もしexprの因子のいずれかがべきに累乗されるなら、 因子と指数と両方がこの方法で処理されます。

関数: collectterms (expr, arg_1, ..., arg_n)

もしいくつかの式がfacsumもしくはfactorfacsum, factenexpand, facexpten, factorfacexptenで整理されていて、それらが一緒に加算されているなら、 関数collecttermsを使ってそれらを結合することが望まれる場合があります。 collecttermsは、nextlayerfactorを除いてこれらの他の関連した関数に渡すことができる引数すべてを 引数として取ることができます。 collecttermsの利点は、facsumと似た形式を返すことです。 しかし、既にfacsumで処理された加算形式なのでこの処理を繰り返す必要はありません。 この能力は加算する式が非常に大きい時特に役立ちます。


75.4 Package functs

関数: rempart (expr, n)

exprからパーツnを取り除きます。

もしnが形式[l, m]のリストなら、 パーツlからmまでが取り除かれます。

この関数を使うには、最初にload("functs")を書いてください。

関数: wronskian ([f_1, ..., f_n], x)

変数xに関する式のリスト[f_1, ..., f_n]の Wronskian行列を返します。 Wronskian行列の行列式は、 式のリストのWronskian行列式です。

wronskianを使うには、最初にload("functs")してください。例えば:

(%i1) load("functs")$
(%i2) wronskian([f(x), g(x)],x);
(%o2) matrix([f(x),g(x)],['diff(f(x),x,1),'diff(g(x),x,1)])
関数: tracematrix (M)

行列Mの跡(対角要素の和)を返します。

この関数を使うには、最初にload("functs")を書いてください。

関数: rational (z)

分母を有理化するように、 zの分子と分母に分母の複素共役を掛けます。 もし与えられたものがそうであれば、正準有理式(CRE)形式を返し、 そうでないなら、一般形式を返します。

この関数を使うには、最初にload("functs")を書いてください。

関数: nonzeroandfreeof (x, expr)

もし exprがゼロでなく、 freeof (x, expr)trueを返すなら、 trueを返します。 そうでなければ、falseを返します。

この関数を使うには、最初にload("functs")を書いてください。

関数: linear (expr, x)

exprが変数xに関して線形の式の時、 lineara*x + bを返します。 ここで、aはゼロでなく、abxに依存しません。 そうでなければ、linearexprを返します。

この関数を使うには、最初にload("functs")を書いてください。

関数: gcdivide (p, q)

takegcdtrueの時、 gcdivideは多項式pqを最大公約多項式で割り、 結果の比を返します。

takegcdfalseの時、 gcdivideは比p/qを返します。

この関数を使うには、最初にload("functs")を書いてください。

ezgcd, gcd, gcdex, poly_gcdも参照してください。

例:

(%i1) load("functs")$

(%i2) p1:6*x^3+19*x^2+19*x+6; 
                        3       2
(%o2)                6 x  + 19 x  + 19 x + 6
(%i3) p2:6*x^5+13*x^4+12*x^3+13*x^2+6*x;
                  5       4       3       2
(%o3)          6 x  + 13 x  + 12 x  + 13 x  + 6 x
(%i4) gcdivide(p1, p2);
                             x + 1
(%o4)                        ------
                              3
                             x  + x
(%i5) takegcd:false;
(%o5)                         false
(%i6) gcdivide(p1, p2);
                       3       2
                    6 x  + 19 x  + 19 x + 6
(%o6)          ----------------------------------
                  5       4       3       2
               6 x  + 13 x  + 12 x  + 13 x  + 6 x
(%i7) ratsimp(%);
                             x + 1
(%o7)                        ------
                              3
                             x  + x
関数: arithmetic (a, d, n)

算術級数a, a + d, a + 2*d, ..., a + (n - 1)*dの第n項を返します。

この関数を使うには、最初にload("functs")を書いてください。

関数: geometric (a, r, n)

幾何級数a, a*r, a*r^2, ..., a*r^(n - 1)の第n項を返します。

この関数を使うには、最初にload("functs")を書いてください。

関数: harmonic (a, b, c, n)

調和級数a/b, a/(b + c), a/(b + 2*c), ..., a/(b + (n - 1)*c)の第n項を返します。

この関数を使うには、最初にload("functs")を書いてください。

関数: arithsum (a, d, n)

算術級数の1からnまでの和を返します。

この関数を使うには、最初にload("functs")を書いてください。

関数: geosum (a, r, n)

幾何級数の1からnまでの和を返します。 もしnが無限大(inf)なら、 rの絶対値が1未満でのみ、和は有限です。

この関数を使うには、最初にload("functs")を書いてください。

関数: gaussprob (x)

Gaussian確率函数%e^(-x^2/2) / sqrt(2*%pi)を返します。

この関数を使うには、最初にload("functs")を書いてください。

関数: gd (x)

Gudermannian函数2*atan(%e^x)-%pi/2を返します。

この関数を使うには、最初にload("functs")を書いてください。

関数: agd (x)

逆Gudermannian函数log (tan (%pi/4 + x/2)))を返します。

この関数を使うには、最初にload("functs")を書いてください。

関数: vers (x)

正矢(せいし)1 - cos (x)を返します。

この関数を使うには、最初にload("functs")を書いてください。

関数: covers (x)

余矢(よし)1 - sin (x)を返します。

この関数を使うには、最初にload("functs")を書いてください。

関数: exsec (x)

外正割(exsecant)sec (x) - 1を返します。

この関数を使うには、最初にload("functs")を書いてください。

関数: hav (x)

半正矢(1 - cos(x))/2を返します。

この関数を使うには、最初にload("functs")を書いてください。

関数: combination (n, r)

一度にr個を取るn個のオブジェクトの組み合わせの数を返します。

この関数を使うには、最初にload("functs")を書いてください。

関数: permutation (n, r)

n個のオブジェクトの集合から選択されたr個のオブジェクトの置換の数を返します。

この関数を使うには、最初にload("functs")を書いてください。


75.5 Package ineq

ineqパッケージは不等式の整理規則を含みます。

セッション例:

(%i1) load("ineq")$
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

不等式の回りで括弧を使うことについて注意してください; ユーザーが(A > B) + (C = 5)と入力した時、 結果はA + C > B + 5ですが、A > B + C = 5は構文エラーであり、 (A > B + C) = 5は完全に何か他のものです。

規則定義の完全なリストを見るには、 disprule (all)を実行してください。

Maximaが不等式に掛けられる量の符号を決定できない時、 ユーザーは問い合わせを受けるでしょう。

最もありふれた仕様の欠陥を以下に例示します:

(%i1) eq: a > b;
(%o1)                              a > b
(%i2) 2*eq;
(%o2)                            2 (a > b)
(%i3) % - eq;
(%o3)                              a > b

別の問題は0掛ける不等式です; これを0にするデフォルト動作はそのままです。 しかし、 もしX*some_inequalityとタイプして、 MaximaがXの符号を尋ね、 zero (またはz)と答えたなら、 プログラムはX*some_inequalityを返し、 Xが0という情報を使いません。 そんな時は、 データベースは、決定の際、Xを評価する目的ではなく、比較目的のためだけに使われるので、 ev (%, x: 0)を実行すべきです。

パッケージがロードされた時、 整理器が、パッケージなしよりたくさんの規則を検証するよう強制されるので、 ユーザーはより遅い応答に気がつくかもしれません。 だから、これらを利用した後、規則を取り除きたいかもしれません。 (あなたが定義したかもしれないものすべてを含み)規則すべてを消すには、 kill (rules)してください; もしくは、もっと選択的にそれらのうちのいくつかだけ消すかもしれません; もしくは、特定の規則にremruleを使ってください。

もし自分の規則を定義した後、このパッケージをロードするなら、 同じ名前を持つあなたの規則をつぶすでしょう。 このパッケージの規則は以下の通りです: *rule1, ..., *rule8, +rule1, ..., +rule18, そして、それを参照するには、 "+"に関する最初の規則を限定して取り除くためのremrule ("+", "+rule1")とか、 二番目の乗法規則の定義を表示するためのdisprule ("*rule2")とか、 規則名を引用符で囲まなければいけません。


75.6 Package rducon

関数: reduce_consts (expr)

exprの定部分式を構成された定アトムで置き換え、 これら構成された定数すべての定義を等式のリストconst_eqnsに保存し、 修正されたexprを返します。 exprのそれらのパーツは、関数constantpが施された時trueを返す 定数です。 それゆえ、 reduce_constsを呼び出す前に、

declare ([objects to be given the constant property], constant)$

をして、自分の式に現れる定数量のデータベースを設定すべきです。

もしこれらの数式計算の後、Fortran出力を生成する予定があるなら、 最初のコードセクションの1つはすべての定数の計算であるべきです。 このコードセグメントを生成するには、

map ('fortran, const_eqns)$

を実行してください。

reduce_constsに影響するconst_eqns を除いた変数は以下の通りです: const_prefix (デフォルト値: xx) 定部分式を表すためにreduce_constsが生成するシンボルすべてに接頭として付けるのに使われる文字列です。

const_counter (デフォルト値: 1)は reduce_constsが見つける定部分式それぞれを表すためのユニークなシンボルを生成するのに使われる整数添字です。

load ("rducon")はこの関数をロードします。 demo (rducon)はこの関数のデモを見せます。


75.7 Package scifac

関数: gcfac (expr)

gcfacは 科学者が式をより簡単にしようとする時に適用するのと同じ発見的方法の適用を試みる 因数分解関数です。 gcfacは単項式タイプの因数分解に限られます。 和に関しては、gcfacは以下を行います:

  1. 整数上で素因数分解します。
  2. 項の複雑さに関わらず、生じる項の最大の冪を係数として因数分解します。
  3. 項の隣同士の対を因数分解する時に、(1)と(2)を使います。
  4. 式がもはや変化しなくなるまで、 これらのテクニックを繰り返し、再帰的に適用します。

対のすべての可能な再配列の中から最も簡潔な対因数分解された結果を産むものを見つけることの 組み合わせ的に困難な性質のため、 項目(3)は必ずしも、対での因数分解の最善の仕事をしません。

load ("scifac")はこの関数をロードします。 demo (scifac)はこの関数のデモを見せます。


75.8 Package sqdnst

関数: sqrtdenest (expr)

可能なら、簡単で、数値的で、二項無理数(binomial surds)のsqrtをdenestします。

例えば、

(%i1) load ("sqdnst")$
(%i2) sqrt(sqrt(3)/2+1)/sqrt(11*sqrt(2)-12);
                                    sqrt(3)
                               sqrt(------- + 1)
                                       2
(%o2)                        ---------------------
                             sqrt(11 sqrt(2) - 12)
(%i3) sqrtdenest(%);
                                  sqrt(3)   1
                                  ------- + -
                                     2      2
(%o3)                            -------------
                                    1/4    3/4
                                 3 2    - 2

時々、 (19601-13860 sqrt(2))^(7/4)に対してのように、 sqrtdenestを複数回適用することが役立ちます。

load ("sqdnst")はこの関数をロードします。


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76 solve_rec


76.1 Introduction to solve_rec

solve_recは多項式係数を持つ線形漸化式を解くためのパッケージです。

デモが demo(solve_rec);で利用可能です。

例:

(%i1) load("solve_rec")$
(%i2) solve_rec((n+4)*s[n+2] + s[n+1] - (n+1)*s[n], s[n]);
                                    n
                 %k  (2 n + 3) (- 1)          %k
                   1                            2
(%o2)       s  = -------------------- + ---------------
             n     (n + 1) (n + 2)      (n + 1) (n + 2)

76.2 Functions and Variables for solve_rec

関数: reduce_order (rec, sol, var)

特殊解solが知られている時、 線形漸化式recの次数を減らします。

例:

(%i3) rec: x[n+2] = x[n+1] + x[n]/n;
                                      x
                                       n
(%o3)               x      = x      + --
                     n + 2    n + 1   n
(%i4) solve_rec(rec, x[n]);
WARNING: found some hypergeometrical solutions! 
(%o4)                    x  = %k  n
                          n     1
(%i5) reduce_order(rec, n, x[n]);
(%t5)                    x  = n %z
                          n       n

                           n - 1
                           ====
                           \
(%t6)                %z  =  >     %u
                       n   /        %j
                           ====
                           %j = 0

(%o6)             (- n - 2) %u     - %u
                              n + 1     n
(%i6) solve_rec((n+2)*%u[n+1] + %u[n], %u[n]);
                                     n
                            %k  (- 1)
                              1
(%o6)                 %u  = ----------
                        n    (n + 1)!

だから一般解は以下の通りです。

             n - 1
             ====        j
             \      (- 1)
       %k  n  >    -------- + %k  n
         2   /     (j + 1)!     1
             ====
             j = 0
オプション変数: simplify_products

デフォルト値: true

もしsimplify_productstrueなら、 solve_recは答えの積をを整理しようとします。

以下も参照してください: solve_rec.

関数: simplify_sum (expr)

exprに現れるすべての和を閉形式に整理しようとします。

この関数を初めて使うには、 load("simplify_sum")simplify_sumパッケージをロードしてください。

例:

(%i1) load("simplify_sum")$
(%i2) sum(binomial(n+k,k)/2^k,k,1,n)+sum(binomial(2*n,2*k),k,1,n);
        n                          n
       ====                       ====
       ¥     binomial(n + k, k)   ¥
(%o2)   >    ------------------ +  >    binomial(2 n, 2 k)
       /              k           /
       ====          2            ====
       k = 1                      k = 1
(%i3) simplify_sum(%);

                         2 n - 1    n
(%o3)                   2        + 2  - 2
関数: solve_rec (eqn, var, [init])

変数varに関して多項式係数を持つ線形漸化式eqnの超幾何解について解きます。 オプション引数initは初期条件です。

solve_recは、 定数係数の線形漸化式を解くことができ、 多項式係数の斉次線形漸化式の超幾何解と多項式係数の有理解を見つけ、 Ricatti型漸化式を解くことができます。

超幾何解を見つけるのに使われるアルゴリズムの実行時間は 主係数と最小次数(trailing)係数の次数に関して指数的であることに注意してください。

この関数を使うには、 最初に load("solve_rec");solve_recパッケージをロードしてください。

定係数の線形漸化式の例:

(%i2) solve_rec(a[n]=a[n-1]+a[n-2]+n/2^n, a[n]);
                        n          n
           (sqrt(5) - 1)  %k  (- 1)
                            1           n
(%o2) a  = ------------------------- - ----
       n               n                  n
                      2                5 2
                                                n
                                   (sqrt(5) + 1)  %k
                                                    2    2
                                 + ------------------ - ----
                                            n              n
                                           2            5 2

多項式係数の線形漸化式の例:

(%i7) 2*x*(x+1)*y[x] - (x^2+3*x-2)*y[x+1] + (x-1)*y[x+2];
                         2
(%o7) (x - 1) y      - (x  + 3 x - 2) y      + 2 x (x + 1) y
               x + 2                   x + 1                x
(%i8) solve_rec(%, y[x], y[1]=1, y[3]=3);
                              x
                           3 2    x!
(%o9)                 y  = ---- - --
                       x    4     2

Ricatti型漸化式の例:

(%i2) x*y[x+1]*y[x] - y[x+1]/(x+2) + y[x]/(x-1) = 0;
                            y         y
                             x + 1     x
(%o2)         x y  y      - ------ + ----- = 0
                 x  x + 1   x + 2    x - 1
(%i3) solve_rec(%, y[x], y[3]=5)$
(%i4) ratsimp(minfactorial(factcomb(%)));
                                   3
                               30 x  - 30 x
(%o4) y  = - -------------------------------------------------
       x        6      5       4       3       2
             5 x  - 3 x  - 25 x  + 15 x  + 20 x  - 12 x - 1584

以下も参照してください: solve_rec_rat, simplify_products, and product_use_gamma.

関数: solve_rec_rat (eqn, var, [init])

線形漸化式の有理解について解きます。 引数の記述についてはsolve_recを参照してください。

この関数を使うには、 最初に load("solve_rec");solve_recパッケージをロードしてください。

例:

(%i1) (x+4)*a[x+3] + (x+3)*a[x+2] - x*a[x+1] + (x^2-1)*a[x];
(%o1)  (x + 4) a      + (x + 3) a      - x a
                x + 3            x + 2      x + 1
                                                   2
                                               + (x  - 1) a
                                                            x
(%i2) solve_rec_rat(% = (x+2)/(x+1), a[x]);
                       1
(%o2)      a  = ---------------
            x   (x - 1) (x + 1)

以下も参照してください: solve_rec.

オプション変数: product_use_gamma

デフォルト値: true

積を整理する時、 もしproduct_use_gammatrueなら、 solve_recは式の中にガンマ函数を導入します。

以下も参照してください: simplify_products, solve_rec.

関数: summand_to_rec (summand, k, n)
関数: summand_to_rec (summand, [k, lo, hi], n)

     hi
    ====
    \
     >     summand
    /
    ====
  k = lo

が満たす漸化式を返します。 ここで、被和(summand)はknに対して超幾何的です。 もしlohiが省略されたら、 それらはlo = -infhi = infと仮定されます。

この関数を初めて使うには、 load("simplify_sum")simplify_sumパッケージをロードしてください。

例:

(%i1) load("simplify_sum")$
(%i2) summand: binom(n,k);
(%o2)                           binomial(n, k)
(%i3) summand_to_rec(summand,k,n);
(%o3)                      2 sm  - sm      = 0
                               n     n + 1
(%i7) summand: binom(n, k)/(k+1);
                                binomial(n, k)
(%o7)                           --------------
                                    k + 1
(%i8) summand_to_rec(summand, [k, 0, n], n);
(%o8)               2 (n + 1) sm  - (n + 2) sm      = - 1
                                n             n + 1

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77 stats


77.1 Introduction to stats

パッケージstatsは古典的な統計推定や仮説検定手続き一式を含みます。

これらの関数すべては、 母集団推定と意思決定のための必要な結果を含む inference_result Maximaオブジェクトを返します。

グローバル変数stats_numerは 結果が、浮動小数点やシンボル、有理フォーマットのいずれかで与えられるか制御します; デフォルト値はtrueで、結果は浮動小数点フォーマットで返されます。

パッケージdescriptiveはデータ構造(リストと行列)を操作するためのいくつかのユーティリティを含みます; 例えば、部分サンプルを抽出するためのもの。 プレインテキストファイルからデータを読むためのパッケージnumericalioの使い方 に関するいくつかの例も含みます。 詳細はdescriptivenumericalioを参照してください。

パッケージstatsは、パッケージdescriptive, distrib, inference_resultをロードします。

コメント、バグ、提案は、作者’mario AT edu DOT xunta DOT es’にコンタクトしてください。


77.2 Functions and Variables for inference_result

関数: inference_result (title, values, numbers)

statsの関数が返す型の inference_resultオブジェクトを構成します。 引数 titleは手続き名の文字列です; valuesは形式 symbol = valueの要素を持つリストであり、 numbersは どの値がデフォルトで表示されるか示している 1から length(values)までの範囲の正の整数のリストです。

例:

これ 長方形に関する結果を示す簡単な例です。 このオブジェクトのタイトルは 文字列 "Rectangle"であり、 , it stores five results, named 'base, 'height, 'diagonal, 'area, 'perimeter と名付けられた5つの結果を格納しますが、 一番目、二番目、五番目と四番目だけが表示されます。 'diagonalはこのオブジェクトに格納されますが、表示されません; その値にアクセスするには関数 take_inferenceを利用してください。

(%i1) load("inference_result")$
(%i2) b: 3$ h: 2$
(%i3) inference_result("Rectangle",
                        ['base=b,
                         'height=h,
                         'diagonal=sqrt(b^2+h^2),
                         'area=b*h,
                         'perimeter=2*(b+h)],
                        [1,2,5,4] );
                        |   Rectangle
                        |
                        |    base = 3
                        |
(%o3)                   |   height = 2
                        |
                        | perimeter = 10
                        |
                        |    area = 6
(%i4) take_inference('diagonal,%);
(%o4)                        sqrt(13)

take_inferenceも参照してください。

関数: inferencep (obj)

objinference_resultオブジェクトか否かに依存して、 truefalseを返します。

関数: items_inference (obj)

objに格納された項目名のリストを返します。 objinference_resultオブジェクトでなければいけません。

例:

inference_resultオブジェクトは 'pi'eと名付けられた2つの値を格納しますが、 二番目だけが表示されます。 items_inference関数は、 表示されるされないに関係なく、項目すべての名前を返します。

(%i1) load("inference_result")$
(%i2) inference_result("Hi", ['pi=%pi,'e=%e],[2]);
                            |   Hi
(%o2)                       |
                            | e = %e
(%i3) items_inference(%);
(%o3)                        [pi, e]
関数: take_inference (n, obj)
関数: take_inference (name, obj)
関数: take_inference (list, obj)

もし nが正の整数なら、 objに格納された n番目の値を返します。 もし nameが項目名なら、そう名付けられた項目を返します。 もし一番目の引数が数やシンボルのリストなら、 関数 take_inferenceは対応する結果のリストを返します。

例:

inference_resultオブジェクトが与えられたとして、 関数 take_inferenceは それに格納されたある情報を抽出するためにコールされます。

(%i1) load("inference_result")$
(%i2) b: 3$ h: 2$
(%i3) sol: inference_result("Rectangle",
                            ['base=b,
                             'height=h,
                             'diagonal=sqrt(b^2+h^2),
                             'area=b*h,
                             'perimeter=2*(b+h)],
                            [1,2,5,4] );
                        |   Rectangle
                        |
                        |    base = 3
                        |
(%o3)                   |   height = 2
                        |
                        | perimeter = 10
                        |
                        |    area = 6
(%i4) take_inference('base,sol);
(%o4)                           3
(%i5) take_inference(5,sol);
(%o5)                          10
(%i6) take_inference([1,'diagonal],sol);
(%o6)                     [3, sqrt(13)]
(%i7) take_inference(items_inference(sol),sol);
(%o7)                [3, 2, sqrt(13), 6, 10]

inference_resulttake_inferenceも参照してください。


77.3 Functions and Variables for stats

オプション変数: stats_numer

デフォルト値: true

もし stats_numertrueなら、 推定統計的関数は浮動小数点数で結果を返します。 もし falseなら、 結果は記号と有理フォーマットで与えられます。

関数: test_mean (x)
関数: test_mean (x, options ...)

これは平均t検定です。 引数 xは1次元標本を含むリストか列行列です。 もしオプション 'asymptotictrueなら、 中心極限定理に基づいた漸近検定も実行します。

オプション:

  • 'mean, デフォルト 0, はチェックされる平均値です。
  • 'alternative, デフォルト 'twosided, は対立仮説です; 有効な値は次の通りです: 'twosided, 'greater, 'less
  • 'dev, デフォルト 'unknown, は既知の時の標準偏差値です; 有効な値は次の通りです: 'unknownか正の式。
  • 'conflevel, デフォルト 95/100, は信頼区間の信頼度です; (0,1)内の値を取る式でなければいけません。
  • 'asymptotic, デフォルト false, は正確確率t検定か、 中心極限定理に基づいた漸近検定かどちらを実行するかを示します; 有効な値は truefalseです。

関数 test_meanの出力は 以下の結果を示すinference_result Maximaオブジェクトです:

  1. 'mean_estimate: 標本平均。
  2. 'conf_level: ユーザーが選択した信頼度。
  3. 'conf_interval: 母平均の信頼度。
  4. 'method: 推定手続き。
  5. 'hypotheses: 検定される帰無と対立仮説。
  6. 'statistic: 帰無仮説を検定するために使われる標本統計の値。
  7. 'distribution: パラメータと合わせて、標本統計分布。
  8. 'p_value: 検定のp

例:

未知の分散で正確確率 t検定を実行します。 片側対立 H_1: mean<50に対して 帰無仮説は H_0: mean=50です; 結果に従うと、p値が大きすぎ、 H_0を却下する証拠がありません。

(%i1) load("stats")$
(%i2) data: [78,64,35,45,45,75,43,74,42,42]$
(%i3) test_mean(data,'conflevel=0.9,'alternative='less,'mean=50);
          |                 MEAN TEST
          |
          |            mean_estimate = 54.3
          |
          |              conf_level = 0.9
          |
          | conf_interval = [minf, 61.51314273502712]
          |
(%o3)     |  method = Exact t-test. Unknown variance.
          |
          | hypotheses = H0: mean = 50 , H1: mean < 50
          |
          |       statistic = .8244705235071678
          |
          |       distribution = [student_t, 9]
          |
          |        p_value = .7845100411786889

今回、Maximaは 中心極限定理に基づく漸近検定を実行します。 両側対立 H_1: not equal(mean, 50)に対して 帰無仮説は H_0: equal(mean, 50)です; 結果に従うと、 p値は非常に小さく、 対立 H_1を指示して、H_0は却下すべきです。 . Note that, as indicated by the Method成分が示すように、 この手続きは多くの標本に適用すべきです。

(%i1) load("stats")$
(%i2) test_mean([36,118,52,87,35,256,56,178,57,57,89,34,25,98,35,
              98,41,45,198,54,79,63,35,45,44,75,42,75,45,45,
              45,51,123,54,151],
              'asymptotic=true,'mean=50);
          |                       MEAN TEST
          |
          |           mean_estimate = 74.88571428571429
          |
          |                   conf_level = 0.95
          |
          | conf_interval = [57.72848600856194, 92.04294256286663]
          |
(%o2)     |    method = Large sample z-test. Unknown variance.
          |
          |       hypotheses = H0: mean = 50 , H1: mean # 50
          |
          |             statistic = 2.842831192874313
          |
          |             distribution = [normal, 0, 1]
          |
          |             p_value = .004471474652002261
関数: test_means_difference (x1, x2)
関数: test_means_difference (x1, x2, options ...)

これは2つの標本の平均の差 t検定です。 引数 x1x2は2つの独立標本を含むリストか列行列です。 異なる未知の分散の場合 (以下のオプション 'dev1, 'dev2, 'varequalを参照してください)、 自由度の次数はWelch近似を使って計算されます。 もしオプション 'asymptotictrueに設定されているなら 中心極限定理に基づく漸近検定も実行します。

オプション:

  • 'alternative, デフォルト 'twosided, は対立仮説です; 有効な値は次の通りです: 'twosided, 'greater, 'less
  • 'dev1, デフォルト 'unknown, 既知の時、これはx1標本の標準偏差値です; 有効な値は次の通りです: 'unknownもしくは正の式。
  • 'dev2, デフォルト 'unknown, 既知の時、これはx2標本の標準偏差値です; 有効な値は次の通りです: 'unknownもしくは正の式。
  • 'varequal, デフォルト false, 分散を等しいと考えるか等しくないと考えるか; このオプションは  'dev1'dev2の両方もしくはいずれかが 'unknownの時だけ 有効です。
  • 'conflevel, デフォルト 95/100, 信頼区間の信頼度; (0,1)内の値を取る式でなければいけません。
  • 'asymptotic, デフォルト false, 正確確率 t検定か 中心極限定理に基づく漸近検定どちらを実行するかを示します; 有効な値は truefalseです。

関数 test_means_differenceの出力は 以下の結果を示すinference_result Maximaオブジェクトです:

  1. 'diff_estimate: 平均差推定。
  2. 'conf_level: ユーザーが選択した信頼度。
  3. 'conf_interval: 平均差の信頼区間。
  4. 'method: 推定手続き。
  5. 'hypotheses: 検定される帰無、対立仮説。
  6. 'statistic: 帰無仮説を検定するのに使われる標本統計値
  7. 'distribution: パラメータを伴う標本統計分布。
  8. 'p_value: 検定のp値。

例:

母平均 m_1m_2で対立 H_1: m_1>m_2に対して 2つの小さな標本 x yで平均が等しいか検定します; 分散は未知で異なると仮定されます。

(%i1) load("stats")$
(%i2) x: [20.4,62.5,61.3,44.2,11.1,23.7]$
(%i3) y: [1.2,6.9,38.7,20.4,17.2]$
(%i4) test_means_difference(x,y,'alternative='greater);
            |              DIFFERENCE OF MEANS TEST
            |
            |         diff_estimate = 20.31999999999999
            |
            |                 conf_level = 0.95
            |
            |    conf_interval = [- .04597417812882298, inf]
            |
(%o4)       |        method = Exact t-test. Welch approx.
            |
            | hypotheses = H0: mean1 = mean2 , H1: mean1 > mean2
            |
            |           statistic = 1.838004300728477
            |
            |    distribution = [student_t, 8.62758740184604]
            |
            |            p_value = .05032746527991905

前と同じ検定、 しかし今回は分散が等しいと仮定されます。

(%i1) load("stats")$
(%i2) x: [20.4,62.5,61.3,44.2,11.1,23.7]$
(%i3) y: matrix([1.2],[6.9],[38.7],[20.4],[17.2])$
(%i4) test_means_difference(x,y,'alternative='greater,
                                                 'varequal=true);
            |              DIFFERENCE OF MEANS TEST
            |
            |         diff_estimate = 20.31999999999999
            |
            |                 conf_level = 0.95
            |
            |     conf_interval = [- .7722627696897568, inf]
            |
(%o4)       |   method = Exact t-test. Unknown equal variances
            |
            | hypotheses = H0: mean1 = mean2 , H1: mean1 > mean2
            |
            |           statistic = 1.765996124515009
            |
            |           distribution = [student_t, 9]
            |
            |            p_value = .05560320992529344
関数: test_variance (x)
関数: test_variance (x, options, ...)

これは分散 chi^2検定です。 引数 xは 正規母集団から取られた1次元標本を含む リストか列行列です。

オプション:

  • 'mean, デフォルト 'unknown, は、既知の時、母平均です。
  • 'alternative, デフォルト 'twosided, 対立仮説です; 有効な値は次の通りです: 'twosided, 'greater, 'less.
  • 'variance, デフォルト 1, これはチェックされる分散値(正)です。
  • 'conflevel, デフォルト 95/100, 信頼区間の信頼度; (0,1)内の値を取る式でなければいけません。

関数 test_varianceの出力は 以下の結果を示すinference_result Maximaオブジェクトです:

  1. 'var_estimate: 標本分散。
  2. 'conf_level: ユーザーが選択した信頼度。
  3. 'conf_interval: 母分散の信頼区間。
  4. 'method: 推定手続き。
  5. 'hypotheses: 検定される帰無、対立仮説。
  6. 'statistic: 帰無仮説を検定するのに使う標本統計値。
  7. 'distribution: パラメータを伴う標本統計分布。
  8. 'p_value: 検定の p値。

例:

平均が未知の母集団の分散が200以上か検定します。

(%i1) load("stats")$
(%i2) x: [203,229,215,220,223,233,208,228,209]$
(%i3) test_variance(x,'alternative='greater,'variance=200);
             |                  VARIANCE TEST
             |
             |              var_estimate = 110.75
             |
             |                conf_level = 0.95
             |
             |     conf_interval = [57.13433376937479, inf]
             |
(%o3)        | method = Variance Chi-square test. Unknown mean.
             |
             |    hypotheses = H0: var = 200 , H1: var > 200
             |
             |                 statistic = 4.43
             |
             |             distribution = [chi2, 8]
             |
             |           p_value = .8163948512777689
関数: test_variance_ratio (x1, x2)
関数: test_variance_ratio (x1, x2, options ...)

これは2つの正規母集団の分散比 F検定です。 引数 x1x2は 2つの独立標本を含むリストか列行列です。

オプション:

  • 'alternative, デフォルト 'twosided, は対立仮説です; 有効な値は次の通りです: 'twosided, 'greater, 'less.
  • 'mean1, デフォルト 'unknown, 既知の時、これはx1が取られた母集団の平均です。
  • 'mean2, デフォルト 'unknown, 既知の時、これはx2が取られた母集団の平均です。
  • 'conflevel, デフォルト 95/100, 比の信頼区間の信頼度; (0,1)内の値を取る式でなければいけません。

関数 test_variance_ratioの出力は 以下の結果を示すinference_result Maximaオブジェクトです:

  1. 'ratio_estimate: 標本分散比。
  2. 'conf_level: ユーザーが選択した信頼度。
  3. 'conf_interval: 分散比の信頼区間。
  4. 'method: 推定手続き。
  5. 'hypotheses: 検定される帰無、対立仮説。
  6. 'statistic: 帰無仮説を検定するのに使われる標本統計値。
  7. 'distribution: パラメータを伴う標本統計分布。
  8. 'p_value: 検定のp値。

例:

前者が後者より大きいという対立仮説に対して、 2つの正規母集団の分散の等しさが

(%i1) load("stats")$
(%i2) x: [20.4,62.5,61.3,44.2,11.1,23.7]$
(%i3) y: [1.2,6.9,38.7,20.4,17.2]$
(%i4) test_variance_ratio(x,y,'alternative='greater);
              |              VARIANCE RATIO TEST
              |
              |       ratio_estimate = 2.316933391522034
              |
              |               conf_level = 0.95
              |
              |    conf_interval = [.3703504689507268, inf]
              |
(%o4)         | method = Variance ratio F-test. Unknown means.
              |
              | hypotheses = H0: var1 = var2 , H1: var1 > var2
              |
              |         statistic = 2.316933391522034
              |
              |            distribution = [f, 5, 4]
              |
              |          p_value = .2179269692254457
関数: test_proportion (x, n)
関数: test_proportion (x, n, options ...)

出現率推定。 引数 xは 未知の確率でのBernoulli実験のn回試行での成功回数です。

オプション:

  • 'proportion, デフォルト 1/2, はチェックされる出現率の値です。
  • 'alternative, デフォルト 'twosided, は対立仮説です; 有効な値は次の通りです: 'twosided, 'greater, 'less.
  • 'conflevel, デフォルト 95/100, 比の信頼区間の信頼度; (0,1)内の値を取る式でなければいけません。
  • 'asymptotic, デフォルト false, 二項分布に基づく正確確率 t検定か 中心極限定理に基づく漸近検定どちらを実行するかを示します; 有効な値は truefalseです。
  • 'correct, デフォルト true, Yates補正が適用されるかどうかを示します。

The output of function 関数 test_proportionの出力は 以下の結果を示す inference_result Maximaオブジェクトです:

  1. 'sample_proportion: 標本出現率。
  2. 'conf_level: ユーザーが選択した信頼度。
  3. 'conf_interval: 出現率のWilson信頼区間。
  4. 'method: 推定手続き。
  5. 'hypotheses: 検定される帰無、対立仮説。
  6. 'statistic: 帰無仮説を検定するのに使われる標本統計値。
  7. 'distribution: パラメータを伴う標本統計分布。
  8. 'p_value: 検定のp値。

例:

正確確率検定を実行します。 片側対立 H_1: p<1/2に対して、 帰無仮説は H_0: p=1/2です。

(%i1) load("stats")$
(%i2) test_proportion(45, 103, alternative = less);
         |            PROPORTION TEST              
         |                                         
         | sample_proportion = .4368932038834951   
         |                                         
         |           conf_level = 0.95             
         |                                         
         | conf_interval = [0, 0.522714149150231]  
         |                                         
(%o2)    |     method = Exact binomial test.       
         |                                         
         | hypotheses = H0: p = 0.5 , H1: p < 0.5  
         |                                         
         |             statistic = 45              
         |                                         
         |  distribution = [binomial, 103, 0.5]    
         |                                         
         |      p_value = .1184509388901454 

両側漸近検定。信頼度は99/100です。

(%i1) load("stats")$
(%i2) fpprintprec:7$
(%i3) test_proportion(45, 103, 
                  conflevel = 99/100, asymptotic=true);
      |                 PROPORTION TEST                  
      |                                                  
      |           sample_proportion = .43689             
      |                                                  
      |                conf_level = 0.99                 
      |                                                  
      |        conf_interval = [.31422, .56749]          
      |                                                  
(%o3) | method = Asympthotic test with Yates correction.
      |                                                  
      |     hypotheses = H0: p = 0.5 , H1: p # 0.5       
      |                                                  
      |               statistic = .43689                 
      |                                                  
      |      distribution = [normal, 0.5, .048872]       
      |                                                  
      |                p_value = .19662
関数: test_proportions_difference (x1, n1, x2, n2)
関数: test_proportions_difference (x1, n1, x2, n2, options ...)

2つの出現率の差の推定。 引数 x1は 一番目の母集団でのBernoulli実験の n1回の試行での成功回数であり、 x2n2は 二番目の母集団での対応する値です。 標本は独立で、検定は漸近です。

オプション:

  • 'alternative, デフォルト 'twosided, は対立仮説です; 有効な値は次の通りです: 'twosided (p1 # p2), 'greater (p1 > p2), 'less (p1 < p2).
  • 'conflevel, デフォルト 95/100, 比の信頼区間の信頼度; (0,1)内の値を取る式でなければいけません。
  • 'correct, デフォルト true, はYates補正が適用されるかどうかを示します。

関数 test_proportions_differenceの出力は 以下の結果を示す inference_result Maximaオブジェクトです:

  1. 'proportions: 2つの標本出現率のリスト。
  2. 'conf_level: ユーザーが選択した信頼度。
  3. 'conf_interval: 出現率の差 p1 - p2の信頼区間。
  4. 'method: 推定手続きと 標本サイズのいずれかが10より小さい場合の警告メッセージ
  5. 'hypotheses: 検定される帰無、対立仮説。
  6. 'statistic: 帰無仮説を検定するのに使われる標本統計値。
  7. 'distribution: パラメータを伴う標本統計分布。
  8. 'p_value: 検定のp値。

例:

機械が250個のうち、10個の欠陥製品を製造しました。 その機械は、ある保守作業のあと、 150個のうち、4個の欠陥製品を製造しました。 機械が改善したか知るために、 対立 H0:p1>p2に対して 帰無仮説 H0:p1=p2を検定します。 ここで、 p1p2は 保守の前と後で製造された製品が欠陥である確率です。 p値に従うと、対立を受け入れる十分な証拠はありません。

(%i1) load("stats")$
(%i2) fpprintprec:7$
(%i3) test_proportions_difference(10, 250, 4, 150,
                                alternative = greater);
      |       DIFFERENCE OF PROPORTIONS TEST         
      |                                              
      |       proportions = [0.04, .02666667]        
      |                                              
      |              conf_level = 0.95               
      |                                              
      |      conf_interval = [- .02172761, 1]        
      |                                              
(%o3) | method = Asymptotic test. Yates correction.  
      |                                              
      |   hypotheses = H0: p1 = p2 , H1: p1 > p2     
      |                                              
      |            statistic = .01333333             
      |                                              
      |    distribution = [normal, 0, .01898069]     
      |                                              
      |             p_value = .2411936 

データが未知の時の漸近正規分布の正確確率標準偏差。

(%i1) load("stats")$
(%i2) stats_numer: false$
(%i3) sol: test_proportions_difference(x1,n1,x2,n2)$
(%i4) last(take_inference('distribution,sol));
               1    1                  x2 + x1
              (-- + --) (x2 + x1) (1 - -------)
               n2   n1                 n2 + n1
(%o4)    sqrt(---------------------------------)
                           n2 + n1
関数: test_sign (x)
関数: test_sign (x, options ...)

これは連続母集団のメジアンに関するノンパラメトリック符号検定です。 引数 xは1次元標本を含むリストか列行列です。

オプション:

  • 'alternative, デフォルト 'twosided, は対立仮説です; 有効な値は次の通りです: 'twosided, 'greater, 'less.
  • 'median, デフォルト 0, はチェックされるメジアン値です。

関数 test_signの出力は 以下の結果を示す inference_result Maximaオブジェクトです:

  1. 'med_estimate: 標本メジアン。
  2. 'method: 推定手続き。
  3. 'hypotheses: 検定される帰無、対立仮説。
  4. 'statistic: 帰無仮説を検定するのに使われる標本統計値。
  5. 'distribution: パラメータを伴う標本統計分布。
  6. 'p_value: 検定のp値。

例:

対立 H_1: median > 6に対して、 標本が採られた母集団がメジアン6を持つかどうかチェックします。

(%i1) load("stats")$
(%i2) x: [2,0.1,7,1.8,4,2.3,5.6,7.4,5.1,6.1,6]$
(%i3) test_sign(x,'median=6,'alternative='greater);
               |                  SIGN TEST
               |
               |              med_estimate = 5.1
               |
               |      method = Non parametric sign test.
               |
(%o3)          | hypotheses = H0: median = 6 , H1: median > 6
               |
               |                statistic = 7
               |
               |      distribution = [binomial, 10, 0.5]
               |
               |         p_value = .05468749999999989
関数: test_signed_rank (x)
関数: test_signed_rank (x, options ...)

これは 連続母集団のメジアンに関する推定を行う Wilcoxonの符号順位検定です。 引数 xは 1次元標本を含む リストか列行列です。 もし標本サイズが20より大きいか、複数の零すなわち引き分けがあれば、 正規近似を実行します

pdf_rank_testcdf_rank_testも参照してください。

オプション:

  • 'median, デフォルト 0, はチェックされるメジアン値です。
  • 'alternative, デフォルト 'twosided, は対立仮説です; 有効な値は次の通りです: 'twosided, 'greater and 'less.

関数 test_signed_rankの出力は 以下の結果を持つ inference_result Maximaオブジェクトです:

  1. 'med_estimate: 標本メジアン。
  2. 'method: 推定手続き。
  3. 'hypotheses: 検定される帰無、対立仮説。
  4. 'statistic: 帰無仮説を検定するのに使われる標本統計値。
  5. 'distribution: パラメータを伴う標本統計分布。
  6. 'p_value: 検定のp値。

例:

対立 H_1: median > 15に対して 帰無仮説 H_0: median = 15をチェックします。 引き分けがないので、これは正確確率検定です。

(%i1) load("stats")$
(%i2) x: [17.1,15.9,13.7,13.4,15.5,17.6]$
(%i3) test_signed_rank(x,median=15,alternative=greater);
                 |             SIGNED RANK TEST
                 |
                 |           med_estimate = 15.7
                 |
                 |           method = Exact test
                 |
(%o3)            | hypotheses = H0: med = 15 , H1: med > 15
                 |
                 |              statistic = 14
                 |
                 |     distribution = [signed_rank, 6]
                 |
                 |            p_value = 0.28125

Checks the null hypothesis H_0: equal(median, 2.5) against the alternative H_1: not equal(median, 2.5). This is an approximated test, since there are ties.

(%i1) load("stats")$
(%i2) y:[1.9,2.3,2.6,1.9,1.6,3.3,4.2,4,2.4,2.9,1.5,3,2.9,4.2,3.1]$
(%i3) test_signed_rank(y,median=2.5);
             |                 SIGNED RANK TEST
             |
             |                med_estimate = 2.9
             |
             |          method = Asymptotic test. Ties
             |
(%o3)        |    hypotheses = H0: med = 2.5 , H1: med # 2.5
             |
             |                 statistic = 76.5
             |
             | distribution = [normal, 60.5, 17.58195097251724]
             |
             |           p_value = .3628097734643669
関数: test_rank_sum (x1, x2)
関数: test_rank_sum (x1, x2, option)

これは 2つの連続母集団のメジアンを比較するWilcoxon-Mann-Whitney検定です。 最初の2つの引数 x1x2は 2つの独立標本のデータを持つリストか列行列です。 もし標本サイズのいずれかが10より大きいか、 引き分けがあるなら、 正規近似を実行します。

オプション:

  • 'alternative, デフォルト 'twosided, は対立仮説です; 有効な値は次の通りです: 'twosided, 'greater and 'less.

The output of function 関数 test_rank_sumの出力は 以下の結果を持つ inference_result Maximaオブジェクトです:

  1. 'method: 推定手続き。
  2. 'hypotheses: 検定される帰無、対立仮説。
  3. 'statistic: 帰無仮説を検定するのに使われる標本統計値。
  4. 'distribution: パラメータを伴う標本統計分布。
  5. 'p_value: 検定のp値。

例:

母集団が似たメジアンを持つかチェックします。 標本サイズは小さく、正確確率検定がされます。

(%i1) load("stats")$
(%i2) x:[12,15,17,38,42,10,23,35,28]$
(%i3) y:[21,18,25,14,52,65,40,43]$
(%i4) test_rank_sum(x,y);
              |                 RANK SUM TEST
              |
              |              method = Exact test
              |
              | hypotheses = H0: med1 = med2 , H1: med1 # med2
(%o4)         |
              |                 statistic = 22
              |
              |        distribution = [rank_sum, 9, 8]
              |
              |          p_value = .1995886466474702

次は、 より大きな標本で引き分けを含み、 手続きは正規近似をします。 対立仮説は H_1: median1 < median2です。

(%i1) load("stats")$
(%i2) x: [39,42,35,13,10,23,15,20,17,27]$
(%i3) y: [20,52,66,19,41,32,44,25,14,39,43,35,19,56,27,15]$
(%i4) test_rank_sum(x,y,'alternative='less);
             |                  RANK SUM TEST
             |
             |          method = Asymptotic test. Ties
             |
             |  hypotheses = H0: med1 = med2 , H1: med1 < med2
(%o4)        |
             |                 statistic = 48.5
             |
             | distribution = [normal, 79.5, 18.95419580097078]
             |
             |           p_value = .05096985666598441
関数: test_normality (x)

正規性のShapiro-Wilk検定。 引数 xは 数のリストであり、 標本サイズは2より大きく、5000以下でなければいけません。 そうでないなら、関数 test_normalityはエラーメッセージをシグナルします。

参考文献:

[1] Algorithm AS R94, Applied Statistics (1995), vol.44, no.4, 547-551

関数 test_normalityの出力は 以下の結果を持つ inference_result Maximaオブジェクトです:

  1. 'statistic: W統計値
  2. 'p_value: 正規仮定のp値。

例:

サイズ9の標本に基づいて母集団の正規性をチェックします。

(%i1) load("stats")$
(%i2) x:[12,15,17,38,42,10,23,35,28]$
(%i3) test_normality(x);
                       |      SHAPIRO - WILK TEST
                       |
(%o3)                  | statistic = .9251055695162436
                       |
                       |  p_value = .4361763918860381
関数: simple_linear_regression (x)
関数: simple_linear_regression (x option)

単回帰 y_i=a+b x_i+e_i。 ここで、 e_iN(0,sigma)の独立確率変数です 引数 xは2つの列行列か対のリストでなければいけません。

オプション:

  • 'conflevel, デフォルト 95/100, 比の信頼区間の信頼度; (0,1)内の値を取る式でなければいけません。
  • 'regressor, デフォルト 'x, 独立変数名。

関数 simple_linear_regressionの出力は 以下の結果を持つ inference_result Maximaオブジェクトです:

  1. 'model: 適合方程式。 新しい予測を行うのに役立ちます。 以下の例を参照してください。
  2. 'means: 二変量平均。
  3. 'variances: 両方の変数の分散。
  4. 'correlation: 相関係数。
  5. 'adc: 調整済み決定係数。
  6. 'a_estimation: パラメータ aの推定。
  7. 'a_conf_int: パラメータ aの信頼区間。
  8. 'b_estimation: パラメータ bの推定。
  9. 'b_conf_int: パラメータ bの信頼区間。
  10. 'hypotheses: パラメータ bについて検定される帰無、対立仮説。
  11. 'statistic: 帰無仮説を検定するのに使われる標本統計値。
  12. 'distribution: パラメータを伴う標本統計分布。
  13. 'p_value: bについての検定のp値。
  14. 'v_estimation: 不偏分散推定もしくは残差分散。
  15. 'v_conf_int: 分散信頼区間。
  16. 'cond_mean_conf_int: 条件付き平均の信頼区間。 以下の例を参照してください。
  17. 'new_pred_conf_int: 新しい予測の信頼区間。 以下の例を参照してください。
  18. 'residuals: 予測に関して並べ替えられた対(予測, 残差)のリスト これは適合度分析に役に立ちます。 以下の例を参照してください。

Only items 上の項目 1, 4, 14, 9, 10, 11, 12, 13だけが この順で、デフォルトで表示されます。 残りは ユーザーが関数 items_inferencetake_inferenceを利用するまで 隠されたままです。

例:

線形モデルの二変量標本へのフィッティング。 入力 %i4は 回帰線と一緒に標本をプロットします; 入力 %i5x=113が与えられたとして yを計算します; x=113の時 平均と、新しい予測の信頼区間も計算されます。

(%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]

77.4 Functions and Variables for special distributions

関数: pdf_signed_rank (x, n)

符号順位統計の正確確率分布の確率密度関数。 引数 xは実数であり、 nは正の整数です。

test_signed_rankも参照してください。

関数: cdf_signed_rank (x, n)

符号順位統計の正確確率分布の累積密度関数。 引数 xは実数であり、 nは正の整数です。

test_signed_rankも参照してください。

関数: pdf_rank_sum (x, n, m)

順位和統計の正確確率分布の確率密度関数。 引数 xは実数であり、 nmはともに正の整数です。

test_rank_sumも参照してください。

関数: cdf_rank_sum (x, n, m)

順位和統計の正確確率分布の累積密度関数。 引数 xは実数であり、 nmはともに正の整数です。

test_rank_sumも参照してください。


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78 stirling


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78.1 Functions and Variables for stirling

関数: stirling (z,n)
関数: stirling (z,n,pred)

gamma(x)O(1/x^(2n-1))Stirling公式で置き換えます。 nが非負の整数の時、エラーを知らせます。 オプションの三番目の引数predがあると、 predがtrueの時だけ Stirling公式は適用されます。

参照文献: Abramowitz & Stegun, " Handbook of mathematical functions", 6.1.40.

例:

(%i1) load ("stirling")$

(%i2) stirling(gamma(%alpha+x)/gamma(x),1);
       1/2 - x             x + %alpha - 1/2
(%o2) x        (x + %alpha)
                                   1           1
                            --------------- - ---- - %alpha
                            12 (x + %alpha)   12 x
                          %e
(%i3) taylor(%,x,inf,1);
                    %alpha       2    %alpha
          %alpha   x       %alpha  - x       %alpha
(%o3)/T/ x       + -------------------------------- + . . .
                                 2 x
(%i4) map('factor,%);
                                       %alpha - 1
         %alpha   (%alpha - 1) %alpha x
(%o4)   x       + -------------------------------
                                  2

関数stirlingは変数’gamma’と関数gammaの違いを知っています:

(%i5) stirling(gamma + gamma(x),0);
                                    x - 1/2   - x
(%o5)    gamma + sqrt(2) sqrt(%pi) x        %e
(%i6) stirling(gamma(y) + gamma(x),0);
                         y - 1/2   - y
(%o6) sqrt(2) sqrt(%pi) y        %e
                                              x - 1/2   - x
                         + sqrt(2) sqrt(%pi) x        %e

変数kを含む項だけに Stirling公式を適用するために オプションの三番目の引数を使います; 例えば、

(%i7) makegamma(pochhammer(a,k)/pochhammer(b,k));
(%o7) (gamma(b)*gamma(k+a))/(gamma(a)*gamma(k+b))
(%i8) stirling(%,1, lambda([s], not(freeof(k,s))));
(%o8) (%e^(b-a)*gamma(b)*(k+a)^(k+a-1/2)*(k+b)^(-k-b+1/2))/gamma(a)

gamma(a)gamma(b)は、 kを含まないので、 Stirling公式はこれら2つの項に適用されませんでした。

この関数を使うには、最初にload("stirling")を書いてください。


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79 stringproc


79.1 Introduction to string processing

stringproc.lispは、 enlarges Maximaの文字列を扱う機能を拡大し、 ファイル入出力に関するいくつかの役立つ関数を追加します。

質問とバグに関して、van.nek at arcor.deにメールしてください。

Maximaでは、 文字列は、"text"とタイプすることで簡単に構成することができます。 stringpは文字列かテストします。

(%i1) m: "text";
(%o1)                         text
(%i2) stringp(m);
(%o2)                         true

文字は長さ1の文字列として表されます。 これらはLisp文字ではありません。 テストは charpで行うことができます。 (関連として、lcharpcunlispを使ったLisp文字からMaxima文字への変換)

(%i1) c: "e";
(%o1)                           e
(%i2) [charp(c),lcharp(c)];
(%o2)                     [true, false]
(%i3) supcase(c);
(%o3)                           E
(%i4) charp(%);
(%o4)                         true

stringproc.lispの中の、文字を返す関数すべては、Maxima文字を返します。 導入された文字が長さ1の文字列だという事実のおかげで、たくさんの文字列関数を文字にも使うことができます。 既に見たように、 supcaseは1例です。

Maxima文字列の最初の文字は位置1にあることを知ることは重要です。 これは、Maximaリストの中の最初の要素も位置1にあるという事実によって設計されています。 例えば、charatcharlistの定義を見てください。

応用として、 文字列関数はしばしばファイルを扱う時に使われます。 stringproc.lispの中に役立つストリーム関数、印字関数を見つけるでしょう。 以下の例はここで導入された関数のいくつかがいかに働くか示します。

例:

openwは、ファイルへの出力ストリームを返し、 printfは、このファイルへのフォーマットされた書き込みを可能にします。 詳細はprintfを参照してください。

(%i1) s: openw("E:/file.txt");
(%o1)                    #<output stream E:/file.txt>
(%i2) for n:0 thru 10 do printf( s, "~d ", fib(n) );
(%o2)                                done
(%i3) printf( s, "~%~d ~f ~a ~a ~f ~e ~a~%", 
              42,1.234,sqrt(2),%pi,1.0e-2,1.0e-2,1.0b-2 );
(%o3)                                false
(%i4) close(s);
(%o4)                                true

ストリームを閉じた後、今度は入力方向で再び開くことができます。 readlineは行全体を1つの文字列として返します。 現在、stringprocパッケージは 文字列を操作するたくさんの関数を提供しています。 splittokensでトークン化できます。

(%i5) s: openr("E:/file.txt");
(%o5)                     #<input stream E:/file.txt>
(%i6) readline(s);
(%o6)                     0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 
(%i7) line: readline(s);
(%o7)               42 1.234 sqrt(2) %pi 0.01 1.0E-2 1.0b-2
(%i8) list: tokens(line);
(%o8)           [42, 1.234, sqrt(2), %pi, 0.01, 1.0E-2, 1.0b-2]
(%i9) map( parse_string, list );
(%o9)            [42, 1.234, sqrt(2), %pi, 0.01, 0.01, 1.0b-2]
(%i10) float(%);
(%o10) [42.0, 1.234, 1.414213562373095, 3.141592653589793, 0.01,
                                                     0.01, 0.01]
(%i11) readline(s);
(%o11)                               false
(%i12) close(s)$

ファイルの終わりに来ると、 readlinefalseを返します。


79.2 Functions and Variables for input and output

例:

(%i1) s: openw("E:/file.txt");
(%o1)                     #<output stream E:/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("E:/file.txt");
(%o5)                     #<input stream E:/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)$
関数: close (stream)

streamを閉じて、 もしstreamが開いていたら trueを返します。

関数: flength (stream)

streamの中の要素の数を返します。

関数: fposition (stream)
関数: fposition (stream, pos)

もしposが使われてないなら、 streamの中の現在位置を返します。 もしposが使われているなら、 fpositionstreamの中の位置を設定します。 posは正の数でなければいけません。 streamの最初の要素は位置1にあります。

関数: freshline ()
関数: freshline (stream)

もし位置が行の最初でないなら (streamに)改行を書きます。 newlineも参照してください。

関数: newline ()
関数: newline (stream)

(streamに)改行を書きます。 newline()の使用の例に関しては、 sprintを参照してください。 newline()が期待通りに動かない いくつかの場合があることに注意してください。

関数: opena (file)

fileへの出力ストリームを返します。 もし存在しているファイルを開いたら、 openaはファイルの終わりに要素を追加します。

関数: openr (file)

fileへの入力ストリームを返します。 もしfileが存在しないなら、生成されます。

関数: openw (file)

fileへの出力ストリームを返します。 もしfileが存在しないなら、生成されます。 もし存在しているファイルを開いたら、openwfileを破壊的に変更します。

関数: printf (dest, string)
関数: printf (dest, string, expr_1, ..., expr_n)

Common Lisp関数FORMATをMaximaで利用可能にします。 (gcl.infoから: 「フォーマットは 制御文字列の文字を出力し、波形記号がディレクティブを挿入することを守ることで、 フォーマットされた出力を生成します。 波形記号の後の文字は多分、前置パラメータと修飾語が先行し、 望まれるフォーマットの種類を指定します。 ほとんどのディレクティブは、出力を生成するために1つまたは複数の引数を使います。」)

以下の記述と例はprintfを使うアイデアを与えるかもしれません。 さらなる情報に関して、Lisp参考文献を参照してください。

   ~%       改行
   ~&       行のフレッシュ
   ~t       タブ
   ~$       通貨記号
   ~d       10進整数
   ~b       2進整数
   ~o       8進整数
   ~x       16進整数
   ~br      b進整数
   ~r       整数を一字一字
   ~p       複数形
   ~f       浮動小数点
   ~e       科学的記数法
   ~g       大きさに応じて~fまたは~e
   ~h       多倍長浮動小数点
   ~a       Maxima関数文字列を使う
   ~s       ~aと同様, しかし"ダブルコーテーション"で囲まれた出力
   ~~       ~
   ~<       行揃え, ~> 終端
   ~(       大文字小文字変換, ~) 終端
   ~[       選択, ~] 終端
   ~{       繰り返し, ~} 終端

選択ディレクティブ~[は添字がゼロから始まることに注意してください。 ディレクティブ~*がサポートされていないことにも注意してください。

(%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 0 else 1 ), n=2;
(%o5)                    Two birds are singing.

もしdestがストリームかtrueなら、 printffalseを返します。 そうでないなら、printfは出力を含む文字列を返します。

関数: readline (stream)

streamの現在位置から行の終わりまでの文字を含む文字列か、 もしファイルの終わりが来たらfalseを返します。

関数: sprint (expr_1, …, expr_n)

引数を順に評価し、一番左から始まる「一行」に表示します。 数は数の右隣に’-’と共に印字され、行の長さを無視します。 もし中間行ブレークを置きたいなら、 newline()stringproc.lisp から自動ロードされます― が役に立つかもしれません。

例:

(%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 

79.3 Functions and Variables for characters

関数: alphacharp (char)

もしcharがアルファベット文字ならtrueを返します。

関数: alphanumericp (char)

もしcharがアルファベット文字か数字ならtrueを返します。

関数: ascii (int)

ASCIIコードint( -1 < int < 256 )に対応する文字を返します。

(%i1) for n from 0 thru 255 do ( 
   tmp: ascii(n), if alphacharp(tmp) then sprint(tmp),
      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
関数: cequal (char_1, char_2)

もしchar_1char_2が同じならtrueを返します。

関数: cequalignore (char_1, char_2)

cequalと同様ですが、文字の大小を無視します。

関数: cgreaterp (char_1, char_2)

もしchar_1のASCIIコードがchar_2のそれより大きいならtrueを返します。

関数: cgreaterpignore (char_1, char_2)

cgreaterpと同様ですが、文字の大小を無視します。

関数: charp (obj)

もしobjがMaxima-文字ならtrueを返します。 例えばイントロダクションを参照してください。

関数: cint (char)

charのASCIIコードを返します。

関数: clessp (char_1, char_2)

もしchar_1のASCIIコードがchar_2のそれより小さいならtrueを返します。

関数: clesspignore (char_1, char_2)

clesspと同様ですが、文字の大小を無視します。

関数: constituent (char)

もしcharがグラフィック文字であり、スペース文字でないなら、 trueを返します。 グラフィック文字は見ることができる文字とスペース文字です。 (constituentは、Paul Graham, ANSI Common Lisp, 1996, page 67で定義されています。)

(%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 { | } ~
関数: cunlisp (lisp_char)

Lisp文字をMaxima文字に変換します。 (必要としないでしょう。)

関数: digitcharp (char)

もしcharが0から9までの数字なら、 trueを返します。

関数: lcharp (obj)

もし objがLisp文字なら、trueを返します。 (必要としないでしょう。)

関数: lowercasep (char)

もしcharが小文字なら、trueを返します。

変数: newline

改行文字。

変数: space

スペース文字。

変数: tab

タブ文字。

関数: uppercasep (char)

もしcharが大文字なら、trueを返します。


79.4 Functions and Variables for strings

関数: stringp (obj)

もしobjが文字列なら、trueを返します。 例はイントロダクションを参照してください。

関数: charat (string, n)

stringn番目の文字を返します。 stringの一番目の文字はn = 1で返されます。

(%i1) charat("Lisp",1);
(%o1)                           L
関数: charlist (string)

stringの文字すべてのリストを返します。

(%i1) charlist("Lisp");
(%o1)                     [L, i, s, p]
(%i2) %[1];
(%o2)                           L
関数: eval_string (str)

文字列strをMaxima式としてパースし、評価します。 文字列strは終端子(ドル記号$またはセミコロン;) を持つかもしれませんし持たないかもしれません。

もし複数あるなら、最初の式だけがパースされ、評価されます。

もしstrが文字列でないならエラーが出力されます。

例:

(%i1) eval_string ("foo: 42; bar: foo^2 + baz");
(%o1)                       42
(%i2) eval_string ("(foo: 42, bar: foo^2 + baz)");
(%o2)                   baz + 1764

parse_stringも参照してください。

関数: parse_string (str)

文字列strをMaxima式としてパースします(評価しません)。 文字列strは終端子(ドル記号$またはセミコロン;) を持つかもしれませんし持たないかもしれません。

もし複数あるなら、最初の式だけがパースされ、評価されます。

もしstrが文字列でないならエラーが出力されます。

例:

(%i1) parse_string ("foo: 42; bar: foo^2 + baz");
(%o1)                    foo : 42
(%i2) parse_string ("(foo: 42, bar: foo^2 + baz)");
                                   2
(%o2)          (foo : 42, bar : foo  + baz)

eval_stringも参照してください。

関数: scopy (string)

stringのコピーを新しい文字列として返します。

関数: sdowncase (string)
関数: sdowncase (string, start)
関数: sdowncase (string, start, end)

supcaseと同様ですが、大文字が小文字に変換されます。

関数: sequal (string_1, string_2)

もしstring_1string_2が同じ長さで、同じ文字を含むなら、 trueを返します。

関数: sequalignore (string_1, string_2)

sequalと同様ですが、文字の大小を無視します。

関数: sexplode (string)

sexplodeは関数charlistの別名です。

関数: simplode (list)
関数: simplode (list, delim)

simplodeは式のリストを取り、それらを結合して文字列にします。 もしデリミタdelimが指定されないなら、 simplodeはデリミタを使いません。 delimは任意の文字列を取り得ます。

(%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.
関数: sinsert (seq, string, pos)

substring (string, 1, pos - 1)と 文字列seqsubstring (string, pos) の結合となる文字列を返します。 stringの一番目の文字は位置1にあることに注意してください。

(%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.
関数: sinvertcase (string)
関数: sinvertcase (string, start)
関数: sinvertcase (string, start, end)

位置startからendまでのそれぞれの文字を逆順にすることを除いて stringを返します。 もしendが与えられないなら、 startから stringの終わりまでのすべての文字列が置き換えられます。

(%i1) sinvertcase("sInvertCase");
(%o1)                      SiNVERTcASE
関数: slength (string)

stringの中の文字の数を返します。

関数: smake (num, char)

num個の文字charを持つ新しい文字列を返します。

(%i1) smake(3,"w");
(%o1)                          www
関数: smismatch (string_1, string_2)
関数: smismatch (string_1, string_2, test)

string_1string_2が異なるstring_1の最初の文字の位置、または falseを返します。 マッチングのデフォルトのテスト関数はsequalです。 もしsmismatchが文字の大小を無視なければいけないなら、 テストとしてsequalignoreを使ってください。

(%i1) smismatch("seven","seventh");
(%o1)                           6
関数: split (string)
関数: split (string, delim)
関数: split (string, delim, multiple)

stringのすべてのトークンのリストを返します。 それぞれのトークンはパースされていない文字列です。 splitdelimをデリミタとして使います。 もしdelimが与えられないなら、 スペース文字がデフォルトのデリミタです。 multipleはデフォルトでtrueのブーリアン変数です。 重複デリミタが1つとして読まれます。 これは、 もしタブが複数スペース文字として保存されているなら、 役立ちます。 もしmultiplefalseに設定されるなら、 それぞれのデリミタが有効です。

(%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]
関数: sposition (char, string)

stringの中で、charとマッチする最初の文字の位置を返します。 stringの一番目の文字は位置1にあります。 文字の大小を無視した文字のマッチに関しては, ssearchを参照してください。

関数: sremove (seq, string)
関数: sremove (seq, string, test)
関数: sremove (seq, string, test, start)
関数: sremove (seq, string, test, start, end)

string同様文字列を返しますが、 seqとマッチする部分文字列すべてなしに返します。 マッチのデフォルトのテスト関数はsequalです。 もしsremoveseqを検索する間文字の大小を無視しなければいけないなら、 テストとしてsequalignoreを使ってください。 探索を限定するにはstartendを使ってください。 stringの一番目の文字は位置1にあることに注意してください。

(%i1) sremove("n't","I don't like coffee.");
(%o1)                   I do like coffee.
(%i2) sremove ("DO ",%,'sequalignore);
(%o2)                    I like coffee.
関数: sremovefirst (seq, string)
関数: sremovefirst (seq, string, test)
関数: sremovefirst (seq, string, test, start)
関数: sremovefirst (seq, string, test, start, end)

seqとマッチする最初の文字列だけが削除されることを除いて、 sremove同様です。

関数: sreverse (string)

stringの文字すべてが逆順の文字列を返します。

関数: ssearch (seq, string)
関数: ssearch (seq, string, test)
関数: ssearch (seq, string, test, start)
関数: ssearch (seq, string, test, start, end)

文字列seqとマッチするstringの最初の部分文字列の位置を返します。 マッチのためのデフォルトのテスト関数はsequalです。 もしssearchが文字の大小を無視しなければいけないなら、 テストとしてsequalignoreを使ってください。 検索を限定するには、startendを使ってください。 stringの一番目の文字は位置1にあることに注意してください。

(%i1) ssearch("~s","~{~S ~}~%",'sequalignore);
(%o1)                                  4
関数: ssort (string)
関数: ssort (string, test)

test (c, d)false、かつ、test (d, c)trueであるような2つの連続する文字cdがないような順で stringの文字すべてを含む文字列を返します。

ソートのためのデフォルトのテスト関数はclesspです。 テスト関数一式は{clessp, clesspignore, cgreaterp, cgreaterpignore, cequal, cequalignore}です。

(%i1) ssort("I don't like Mondays.");
(%o1)                    '.IMaddeiklnnoosty
(%i2) ssort("I don't like Mondays.",'cgreaterpignore);
(%o2)                 ytsoonnMlkIiedda.'   
関数: ssubst (new, old, string)
関数: ssubst (new, old, string, test)
関数: ssubst (new, old, string, test, start)
関数: ssubst (new, old, string, test, start, end)

stringの中のoldにマッチするすべての部分文字列を newで置き換えた文字列を返します。 oldnewは同じ長さである必要はありません。 マッチのためのデフォルトのテスト関数はsequalです。 もしssubstがoldを検索する間大文字小文字を無視すべきなら、 テストとしてsequalignoreを使ってください。 検索を制限するには、startendを使ってください。 stringの一番目の文字は位置1にあることに注意してください。

(%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.
関数: ssubstfirst (new, old, string)
関数: ssubstfirst (new, old, string, test)
関数: ssubstfirst (new, old, string, test, start)
関数: ssubstfirst (new, old, string, test, start, end)

oldとマッチする最初の部分文字列だけを置き換えることを除いて、 substと同様です。

関数: strim (seq,string)

stringの両端からseqに現れるすべての文字を除いた文字列を返します。

(%i1) "/* comment */"$
(%i2) strim(" /*",%);
(%o2)                        comment
(%i3) slength(%);
(%o3)                           7
関数: striml (seq, string)

stringの左端だけトリムすることを除いて strimと同様です。

関数: strimr (seq, string)

stringの右端だけトリムすることを除いて strimと同様です。

関数: substring (string, start)
関数: substring (string, start, end)

位置startで始まり位置endで終わる stringの部分文字列を返します。 位置endの文字は含まれません。 もしendが与えられないなら、部分文字列は文字列の残りを含みます。 stringの一番目の文字は位置1にあることに注意してください。

(%i1) substring("substring",4);
(%o1)                        string
(%i2) substring(%,4,6);
(%o2)                          in
関数: supcase (string)
関数: supcase (string, start)
関数: supcase (string, start, end)

stringの位置startからendまでの小文字を対応する大文字に置き換えた 文字列を返します。 もしendが与えられないなら、 startからstringの終わりまでのすべての小文字が置き換えられます。

(%i1) supcase("english",1,2);
(%o1)                        English
関数: tokens (string)
関数: tokens (string, test)

stringから抽出されたトークンのリストを返します。 トークンは、文字があるテスト関数を満たす部分文字列です。 もしテストが与えられないなら、 constituentがデフォルトテストとして使われます。 {constituent, alphacharp, digitcharp, lowercasep, uppercasep, charp, characterp, alphanumericp}はテスト関数一式です。 (The Lisp-version of tokensのLispバージョンはPaul Grahamによって書かれました。 ANSI Common Lisp, 1996, page 67.)

(%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]

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80 to_poly_solve


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80.1 Functions and Variables for to_poly_solve

パッケージ to_polyto_poly_solveは実験的なものです; これらのパッケージの関数の仕様は変更の可能性があり、 これらのパッケージの関数のいくつかは他のMaxima関数にマージされるかもしれません。

Barton Willis (University of Nebraska at Kearneyの数学科の教授)が to_polyto_poly_solveパッケージと これらのパッケージのための英語のユーザードキュメンテーションを書きました。

Operator: %and

演算子 %andは整理化(simplifying)非短絡論理積です。 Maximaは %and式をtrueかfalseか論理的に同値ですが整理された式に整理します。 演算子 %andは結合的で可換でべき等的です。 そして、 %andが名詞形を返す時、 %andの引数は非冗長なソートされたリストを形成します; 例えば、

(%i1) a %and (a %and b);
(%o1)                       a %and b

もし積の引数の1つが 明示的にもう一つの引数の否定なら、 %andはfalseを返します:

(%i2) a %and (not a);
(%o2)                         false

積のいずれかのメンバーがfalseなら、 たとえ他のメンバーが明白に非ブーリアンでも積はfalseに整理されます; 例えば、

(%i3) 42 %and false;
(%o3)                         false

inequation(すなわち、不等もしくは等式)の%and式の任意の引数は Fourier消去パッケージを使って整理されます。 Fourier消去整理器は すべてでないですがいくつかの非線形inequationを線形inequationに変換する プリプロセッサを持ちます; 例えば、Fourier消去コードは abs(x) + 1 > 0を trueに整理します。だから、

(%i4) (x < 1) %and (abs(x) + 1 > 0);
(%o4)                         x < 1

注釈

  • オプション変数 prederror%and式の整理を変えません
  • 演算子の優先順位エラーを避けるため、 演算子 %and, %ornotを含む複合式は完全に括弧でくくらなくてはいけません。
  • Maxima演算子 andorはどちらも短絡的です。 なので andは結合的でなかったり可換ではなかったりします。

制限%andはinequationを 大域的にではなく局所的に整理します。 これは以下のような積はfalseに整理されないことを意味します。

(%i5) (x < 1) %and (x > 1);
(%o5)                 (x > 1) %and (x < 1)

また、 Fourier消去コードは事実データベースを無視します

(%i6) assume(x > 5);
(%o6)                        [x > 5]
(%i7) (x > 1) %and (x > 2);
(%o7)                 (x > 1) %and (x > 2)

最終的に、同値の線形inequationに容易に変換されない非線形inequationは整理されません。

%or上に %andを分配するためのサポートはありません; %and上に論理否定を分配するサポートもありません。

利用のためには load("to_poly_solve")

関連関数 %or, %if, and, or, not

状況 演算子 %andは実験的です; この関数の仕様は変更の可能性があり、 その機能は他のMaxima関数にマージされるかもしれません。

演算子: %if (bool, a, b)

演算子 %ifは整理化条件文です。 条件 boolはブーリアン値でなければいけません。 条件がtrueの時、二番目の引数を返します; 条件がfalseの時、三番目の引数を返します; その他の場合、名詞形を返します。

Maxima inequations (不等式か等式)はブーリアン値ではありません; 例えば、 Maximaは 5 < 6をtrueに整理 しませんし、 5 = 6をfalseに整理しません; しかしながら、 to false; however, in the context of a conditional to an %if文への条件の文脈では、 Maximaは 自動的にinequationの真値を決定しようとします。 例:

(%i1) f : %if(x # 1, 2, 8);
(%o1)                 %if(x - 1 # 0, 2, 8)
(%i2) [subst(x = -1,f), subst(x=1,f)];
(%o2)                        [2, 8]

もし条件がinequationを含むなら、 MaximaはFourier消去パッケージを使ってそれを整理します。

注釈

  • もし条件が明白に非ブーリアンなら、Maximaは名詞形を返します:
(%i3) %if(42,1,2);
(%o3)                     %if(42, 1, 2)
  • Maxima演算子 ifはn項演算子ですが、演算子 %ifは n項演算子ではないです

制限 Fourier消去コードは 同値の線形inequationに容易に変換可能な非線形inequationだけを 整理します。

利用には: load("to_poly_solve")

状況: 演算子 %ifは実験的です; 仕様は変更の可能性があり、 機能は他のMaxima関数にマージされるかもしれません。

演算子: %or

演算子 %orは整理化非短絡論理和です。 Maximaは %or式をtrueかfalseか論理的に同値ですが整理された式に整理します。 演算子 %orは結合的で可換でべき等です。 そして %orが名詞形を返す時、 %orの引数は非冗長なソートされたリストを形成します; 例えば、

(%i1) a %or (a %or b);
(%o1)                        a %or b

もし和のメンバーの1つが明示的に他のメンバーの否定なら、 %orはtrueを返します:

(%i2) a %or (not a);
(%o2)                         true

もし和の任意のメンバーがtrueなら、 たとえ和の他のメンバーが明白に非ブーリアンでも和はtrueに整理されます。 例えば

(%i3) 42 %or true;
(%o3)                         true

inequation(不等式か等式)である %or式の任意の引数は Fourier消去パッケージを使って整理されます。 Fourier消去コードは abs(x) + 1 > 0をtrueに整理します。 なので、

(%i4) (x < 1) %or (abs(x) + 1 > 0);
(%o4)                         true

注釈

  • オプション変数 prederror%or式の整理を変更しません
  • 演算子 %and, %or, notを含む複合式は括弧でくくらなければいけません; これらの演算子の結合力は期待と一致しないことがあります。
  • Maxima演算子 andorはどちらも短絡的です。 なので orは結合的でないか可換でないかです。

制限%orはinequationを 大域的にではなく、局所的に整理します。 これは以下のような和はtrueに整理されないことを意味します。

(%i1) (x < 1) %or (x >= 1);
(%o1) (x > 1) %or (x >= 1)

更に Fourier消去コードは事実データベースを無視します:

(%i2) assume(x > 5);
(%o2)                        [x > 5]
(%i3) (x > 1) %and (x > 2);
(%o3)                 (x > 1) %and (x > 2)

最終的に、同値の線形inequationに容易に変換されない非線形inequationは整理されません。

両方ともfalseである項を探すアルゴリズムは弱いものです; また、%and上に %orを分配するためのサポートはありません; %or上に論理否定を分配するサポートもありません。

利用のためには load("to_poly_solve")

関連関数 %or, %if, and, or, not

状況 演算子 %orは実験的です; 仕様は変更の可能性があり、 機能は他のMaxima関数にマージされるかもしれません。

関数: complex_number_p (x)

もし引数が a + %i * b, a, %i b, %iのいずれかなら、 述語論理 complex_number_pはtrueを返します。 ここで abは有理数か(多倍長浮動小数点数を含む)浮動小数点数です; 他のすべての入力に対して、 complex_number_pはfalseを返します; 例えば

(%i1) map('complex_number_p,[2/3, 2 + 1.5 * %i, %i]);
(%o1)                  [true, true, true]
(%i2) complex_number_p((2+%i)/(5-%i));
(%o2)                         false
(%i3) complex_number_p(cos(5 - 2 * %i));
(%o3)                         false

関連関数 isreal_p

利用するには load("to_poly_solve")

状況 関数 complex_number_pは実験的です; 仕様は変更の可能性があり、 機能は他のMaxima関数にマージされるかもしれません。

関数: compose_functions (l)

関数コール compose_functions(l)は リスト lの中の関数の合成をラムダ形を返します。 関数はから へ適用されます; 例えば

(%i1) compose_functions([cos, exp]);
                                        %g151
(%o1)             lambda([%g151], cos(%e     ))
(%i2) %(x);
                                  x
(%o2)                       cos(%e )

関数リストが空のとき、恒等関数を返します:

(%i3) compose_functions([]);
(%o3)                lambda([%g152], %g152)
(%i4)  %(x);
(%o4)                           x

注釈

  • Maximaがリストメンバーがシンボルやラムダ形でないか決める時、 (compose_functionsではなく) funmakeがエラーをシグナルします:
(%i5) compose_functions([a < b]);

funmake: first argument must be a symbol, subscripted symbol,
string, or lambda expression; found: a < b
#0: compose_functions(l=[a < b])(to_poly_solve.mac line 40)
 -- an error. To debug this try: debugmode(true);
  • 名前の衝突を避けるために、独立変数は 関数 new_variableが決めます。
(%i6) compose_functions([%g0]);
(%o6)              lambda([%g154], %g0(%g154))
(%i7) compose_functions([%g0]);
(%o7)              lambda([%g155], %g0(%g155))
  • 独立変数が違っても、 Maximaはこれらのラムダ形が意味的に等しいことを演繹できます:
(%i8) is(equal(%o6,%o7));
(%o8)                         true

利用するには load("to_poly_solve")

状況 関数 compose_functionsは実験的です; 仕様は変更の可能性があり、 機能は他のMaxima関数にマージされるかもしれません。

関数: dfloat (x)

関数 dfloatfloatに似ていますが、 floatが IEEE 倍精度浮動小数点数に評価するのを失敗した時、 関数 dfloatrectformを適用します; 例えば

(%i1) float(4.5^(1 + %i));
                               %i + 1
(%o1)                       4.5
(%i2) dfloat(4.5^(1 + %i));
(%o2)        4.48998802962884 %i + .3000124893895671

注釈

  • 式の直交形は 数値評価には不完全で合わないかもしれません–例えば、 直交形は不必要に浮動小数点数の差(桁落ち)を含むかもしれません。
  • 識別子 floatは(デフォルト値がfalseの)オプション変数であり かつ関数名です。

関連関数 float, bfloat

利用するには load("to_poly_solve")

状況 関数 dfloatは実験的です; 仕様は変更の可能性があり、 機能は他のMaxima関数にマージされるかもしれません。

関数: elim (l, x)

関数 elimは 集合もしくはリスト l内の等式から 集合もしくはリストx内の変数を消去します。 xのメンバーそれぞれはシンボルでなければいけません; must be a symbol; the members of lのメンバーは等式か零に等しいと仮定される式であり得ます。

関数 elimは2つのリストのリストを返します; 一番目は変数が消去された式のリストです; 二番目はピボットのリストです; 二番目のリストは elimが変数を消去するのに使った式のリストです。

以下は線形方程式を消去する例です:

(%i1) elim(set(x + y + z = 1, x - y  - z = 8, x - z = 1), 
           set(x,y));
(%o1)            [[2 z - 7], [y + 7, z - x + 1]]

xyの消去は一つの等式 2 z - 7 = 0をもたらします; 等式 y + 7 = 0z - z + 1 = 1がピボットとして使われました。 これらの等式から3つの変数すべての消去は、線形系を三角化します:

(%i2) elim(set(x + y + z = 1, x - y  - z = 8, x - z = 1),
           set(x,y,z));
(%o2)           [[], [2 z - 7, y + 7, z - x + 1]]

もちろん、等式は線形である必要はありません:

(%i3) elim(set(x^2 - 2 * y^3 = 1,  x - y = 5), [x,y]);
                     3    2
(%o3)       [[], [2 y  - y  - 10 y - 24, y - x + 5]]

ユーザーは変数が消去される順序を制御しません。 確かに、アルゴリズムは 最良のピボットと最良の消去順序を選ぼうとする発見的方法を使います。

注釈

  • 関連関数 eliminateと違い、 等式の数が変数の数と等しい時、関数 elimsolveを呼び出しません
  • 関数 elimは終結式を適用することで機能します; オプション変数 resultantは Maximaがどのアルゴリズムを使うか決めます。 sqfrを使って、 Maximaは それぞれの終結式を因数分解し、 多重零点を抑制します。
  • elimは多項式方程式の非線形一式を三角化します; 三角化された集合の解集合は 三角化されていない集合の解集合よりも大きいかもしれません。 例えば、、 三角化された方程式は見せかけの解を持ち得ます。

関連関数 elim_allbut, eliminate_using, eliminate

オプション変数 resultant

利用するには load("to_poly")

状況 関数 elimは実験的です; 仕様は変更の可能性があり、 機能は他のMaxima関数にマージされるかもしれません。

関数: elim_allbut (l, x)

この関数は elimに似ています。 等式のリスト l内の リスト x内の変数を 除いて 変数すべてを消去することを除いて

(%i1) elim_allbut([x+y = 1, x - 5*y = 1],[]);
(%o1)                 [[], [y, y + x - 1]]
(%i2) elim_allbut([x+y = 1, x - 5*y = 1],[x]);
(%o2)                [[x - 1], [y + x - 1]]

利用するには load("to_poly")

オプション変数 resultant

関連関数 elim, eliminate_using, eliminate

状況 関数 elim_allbutは実験的です; 仕様は変更の可能性があり、 機能は他のMaxima関数にマージされるかもしれません。

関数: eliminate_using (l, e, x)

Using e as the pivot, eliminate the symbol x from the list or set of equations in l. The function eliminate_using returns a set.

(%i1) eq : [x^2 - y^2 - z^3 , x*y - z^2 - 5, x - y + z];
               3    2    2     2
(%o1)      [- z  - y  + x , - z  + x y - 5, z - y + x]
(%i2) eliminate_using(eq,first(eq),z);
        3              2      2      3    2
(%o2) {y  + (1 - 3 x) y  + 3 x  y - x  - x , 
                        4    3  3       2  2             4
                       y  - x  y  + 13 x  y  - 75 x y + x  + 125}
(%i3) eliminate_using(eq,second(eq),z);
        2            2       4    3  3       2  2             4
(%o3) {y  - 3 x y + x  + 5, y  - x  y  + 13 x  y  - 75 x y + x
                                                           + 125}
(%i4) eliminate_using(eq, third(eq),z);
        2            2       3              2      2      3    2
(%o4) {y  - 3 x y + x  + 5, y  + (1 - 3 x) y  + 3 x  y - x  - x }

オプション変数 resultant

関連関数 elim, eliminate, elim_allbut

利用するには load("to_poly")

状況 関数 elimimate_usingは実験的です; 仕様は変更の可能性があり、 機能は他のMaxima関数にマージされるかもしれません。

関数: fourier_elim ([eq1, eq2, …], [var1, var, …])

Fourier消去は Gauss消去の線形inequation(等式か不等式)に関する類似物です。 関数コール fourier_elim([eq1, eq2, ...], [var1, var2, ...]は 線形inequationsのリスト [eq1, eq2, ...]上の 変数 [var1, var2, ...]に関するFourier消去です; 例えば

(%i1) fourier_elim([y-x < 5, x - y < 7, 10 < y],[x,y]);
(%o1)            [y - 5 < x, x < y + 7, 10 < y]
(%i2) fourier_elim([y-x < 5, x - y < 7, 10 < y],[y,x]);
(%o2)        [max(10, x - 7) < y, y < x + 5, 5 < x]

Eliminating first with respect to 最初に xを次に yを消去することは yに依存する、xに関する下限と上限、 そしてyに関する下限と上限(それらは数です)ををもたらします。 他の順序での消去は x依存のyの下限と上限、 そしてxの数値的下限と上限を与えます。

必要な時、 fourier_elimはinequationのリストの論理和を返します:

(%i3) fourier_elim([x # 6],[x]);
(%o3)                  [x < 6] or [6 < x]

解集合が空の時、 fourier_elimemptysetを返し、 解集合が実数すべての時、 fourier_elimuniversalsetを返します; 例えば

(%i4) fourier_elim([x < 1, x > 1],[x]);
(%o4)                       emptyset
(%i5) fourier_elim([minf < x, x < inf],[x]);
(%o5)                     universalset

非線形inequationに対して、 fourier_elimは (幾分) 整理されたinequationsのリストを返します:

(%i6) fourier_elim([x^3 - 1 > 0],[x]);
               2                             2
(%o6) [1 < x, x  + x + 1 > 0] or [x < 1, - (x  + x + 1) > 0]
(%i7) fourier_elim([cos(x) < 1/2],[x]);
(%o7)                  [1 - 2 cos(x) > 0]

inequationのリストの代わりに、 fourier_elimの一番目の引数は 論理和か論理積であるかもしれません:

(%i8) fourier_elim((x + y < 5) and (x - y >8),[x,y]);
                                              3
(%o8)            [y + 8 < x, x < 5 - y, y < - -]
                                              2
(%i9) fourier_elim(((x + y < 5) and x < 1) or  (x - y >8),[x,y]);
(%o9)          [y + 8 < x] or [x < min(1, 5 - y)]

関数 fourier_elimは inequation演算子 <, <=, >, >=, #, =をサポートします。

Fourier消去コードは 絶対値や最小、最大関数を含むいくつかの非線形inequationを 線形inequationに変換する プリプロセッサを持ちます. 加えて、プリプロセッサは 線形項の積か商であるいくつかの式を扱います:

(%i10) fourier_elim([max(x,y) > 6, x # 8, abs(y-1) > 12],[x,y]);
(%o10) [6 < x, x < 8, y < - 11] or [8 < x, y < - 11]
 or [x < 8, 13 < y] or [x = y, 13 < y] or [8 < x, x < y, 13 < y]
 or [y < x, 13 < y]
(%i11) fourier_elim([(x+6)/(x-9) <= 6],[x]);
(%o11)           [x = 12] or [12 < x] or [x < 9]
(%i12) fourier_elim([x^2 - 1 # 0],[x]);
(%o12)      [- 1 < x, x < 1] or [1 < x] or [x < - 1]

利用するには load("fourier_elim")

関数: isreal_p (e)

述語論理 isreal_pは、 Maximaが eが実数線全体上で実数値であることを 決められる時 trueを返します; Maximaが 実数線の空でないある部分集合上でeが実数値で ないことを 決められる時 falseを返します; 他の場合、名詞形を返します。

(%i1) map('isreal_p, [-1, 0, %i, %pi]);
(%o1)               [true, true, false, true]

Maxima変数は実と仮定されます; たとえば

(%i2) isreal_p(x);
(%o2)                         true

関数 isreal_pは事実データベースを検査します:

(%i3) declare(z,complex)$

(%i4) isreal_p(z);
(%o4)                      isreal_p(z)

制限 頻繁すぎるほど isreal_pは falseを返すことができる時に名詞形を返します; 対数函数は実数線全体で実数値ではありません。 だから isreal_p(log(x))はfalseを返すべきです; しかしながら

(%i5) isreal_p(log(x));
(%o5)                   isreal_p(log(x))

利用するには load("to_poly_solve")

関連関数 complex_number_p

状況 関数 real_pは実験的です; 仕様は変更の可能性があり、 機能は他のMaxima関数にマージされるかもしれません。

関数: new_variable (type)

%[z,n,r,c,g]kという形のユニークなシンボルを返します。 ここで kは整数です typeに許される値は integer, natural_number, real, natural_number, generalです。 (自然数(natural number)は 非負整数を意味します; なので零は自然数です 自然数の定義のすべてではありませんがいくつかは零を除外します。)

typeが許される値の1つでない時、 typegeneralにデフォルト設定されます。 整数、自然数、複素数に対して、 Maximaは自動的にこの情報を事実データベースに追加します。

(%i1) map('new_variable,
          ['integer, 'natural_number, 'real, 'complex, 'general]);
(%o1)          [%z144, %n145, %r146, %c147, %g148]
(%i2) nicedummies(%);
(%o2)               [%z0, %n0, %r0, %c0, %g0]
(%i3) featurep(%z0, 'integer);
(%o3)                         true
(%i4) featurep(%n0, 'integer);
(%o4)                         true
(%i5) is(%n0 >= 0);
(%o5)                         true
(%i6) featurep(%c0, 'complex);
(%o6)                         true

注釈 一般に、new_variableの引数はクォートすべきです。 クォートは以下に似たエラーを防ぎます。

(%i7) integer : 12$

(%i8) new_variable(integer);
(%o8)                         %g149
(%i9) new_variable('integer);
(%o9)                         %z150

関連関数 nicedummies

利用するには load("to_poly_solve")

状況 関数 new_variableは実験的です; 仕様は変更の可能性があり、 機能は他のMaxima関数にマージされるかもしれません。

関数: nicedummies

関数 nicedummiesnew_variableが導入した式の中の変数を零から再インデックスします;

(%i1) new_variable('integer) + 52 * new_variable('integer);
(%o1)                   52 %z136 + %z135
(%i2) new_variable('integer) - new_variable('integer);
(%o2)                     %z137 - %z138
(%i3) nicedummies(%);
(%o3)                       %z0 - %z1

関連関数 new_variable

利用するには load("to_poly_solve")

状況 関数 nicedummiesは実験的です; 仕様は変更の可能性があり、 機能は他のMaxima関数にマージされるかもしれません。

関数: parg (x)

関数 pargは 複素偏角関数 cargの整理化バージョンです; 例えば

(%i1) map('parg,[1,1+%i,%i, -1 + %i, -1]);
                        %pi  %pi  3 %pi
(%o1)               [0, ---, ---, -----, %pi]
                         4    2     4

一般に非定数入力に対して pargは名詞形を返します;例えば

(%i2) parg(x + %i * sqrt(x));
(%o2)                 parg(x + %i sqrt(x))

signを使って入力が正の実数か負の実数か決めることができる時 pargは非定数入力に対して非名詞形を返します。 以下は2つの例です:

(%i3) parg(abs(x));
(%o3) 0
(%i4) parg(-x^2-1);
(%o4)                          %pi

注釈 sign関数は 複素数と宣言された変数(declare(x,complex))を ほとんど無視します; 複素数と宣言された変数に対して、 pargは間違った値を返す可能性があります; 例えば

(%i1) declare(x,complex)$

(%i2) parg(x^2 + 1);
(%o2) 0

Related function carg, isreal_p

利用するには load("to_poly_solve")

状況 関数 pargは実験的です; 仕様は変更の可能性があり、 機能は他のMaxima関数にマージされるかもしれません。

関数: real_imagpart_to_conjugate (e)

関数 real_imagpart_to_conjugaterealpartimagpartをすべて conjugateを含む代数的に同値な式に置き換えます。

(%i1) declare(x, complex)$

(%i2) real_imagpart_to_conjugate(realpart(x) +  imagpart(x) = 3);
          conjugate(x) + x   %i (x - conjugate(x))
(%o2)     ---------------- - --------------------- = 3
                 2                     2

利用するには load("to_poly_solve")

状況 関数 real_imagpart_to_conjugateは実験的です; 仕様は変更の可能性があり、 機能は他のMaxima関数にマージされるかもしれません。

関数: rectform_log_if_constant (e)

関数 rectform_if_constant log(c)の形の項をすべて rectform(log(c))に変換します。 ここで cは宣言された定数式か明示的に宣言された定数です。

(%i1) rectform_log_if_constant(log(1-%i) - log(x - %i));
                                 log(2)   %i %pi
(%o1)            - log(x - %i) + ------ - ------
                                   2        4
(%i2) declare(a,constant, b,constant)$

(%i3) rectform_log_if_constant(log(a + %i*b));
                       2    2
                  log(b  + a )
(%o3)             ------------ + %i atan2(b, a)
                       2

利用するには load("to_poly_solve")

状況 関数 rectform_log_if_constantは実験的です; 仕様は変更の可能性があり、 機能は他のMaxima関数にマージされるかもしれません。

関数: simp_inequality (e)

関数 simp_inequalityは inequationの論理積と論理和にいくつかの整理を適用します。

制限 関数 simp_inequalityは少なくとも2つの点で制限されます; 第一に整理が局所的です; 例えば

(%i1) simp_inequality((x > minf) %and (x < 0));
(%o1) (x>1) %and (x<1)

第二に simp_inequalityは事実データベースを参照しません:

(%i2) assume(x > 0)$

(%i3) simp_inequality(x > 0);
(%o3)                         x > 0

利用するには load("to_poly_solve")

状況 関数 simp_inequalityは実験的です; 仕様は変更の可能性があり、 機能は他のMaxima関数にマージされるかもしれません。

関数: standardize_inverse_trig (e)

この関数は 恒等式 cot(x) = atan(1/x), acsc(x) = asin(1/x),asec, acoth, acsch asechに関する類似 の恒等式を式に適応します。 Abramowitz and Stegun, Eqs. 4.4.6 から 4.4.8までと 4.6.4から 4.6.6までを参照してください。

利用するには load("to_poly_solve")

状況 関数 standardize_inverse_trigは実験的です; 仕様は変更の可能性があり、 機能は他のMaxima関数にマージされるかもしれません。

関数: subst_parallel (l, e)

lが単一の等式か等式のリストの時、 それぞれの等式の右辺側を左辺に代入します。 代入は並列に行われます; 例えば

(%i1) load("to_poly_solve")$

(%i2) subst_parallel([x=y,y=x], [x,y]);
(%o2)                        [y, x]

これを順にされる代入と比較します:

(%i3) subst([x=y,y=x],[x,y]);
(%o3)                        [x, x]

関数 subst_parallelsubst_parallelは非アトムの代入を許すことを除いて sublisと似ています; 例えば

(%i4) subst_parallel([x^2 = a, y = b], x^2 * y);
(%o4)                          a b
(%i5) sublis([x^2 = a, y = b], x^2 * y);

                                                             2
sublis: left-hand side of equation must be a symbol; found: x
 -- an error. To debug this try: debugmode(true);

subst_parallelが行う代入は文字通りであり意味論的ではありません; なので subst_parallelx * yx^2 * yの部分式であることを認識しません

(%i6) subst_parallel([x * y = a], x^2 * y);
                               2
(%o6)                         x  y

関数 subst_parallelは整理の前にすべての代入を完了します。 これは、もし整理が前に行われていたらエラーが起こるような 条件式への代入を許します:

(%i7) subst_parallel([x = 0], %if(x < 1, 5, log(x)));
(%o7)                           5
(%i8) subst([x = 0], %if(x < 1, 5, log(x)));

log: encountered log(0).
 -- an error. To debug this try: debugmode(true);

関連関数 subst, sublis, ratsubst

利用するには load("to_poly_solve_extra.lisp")

状況 関数 subst_parallelは実験的です; 仕様は変更の可能性があり、 機能は他のMaxima関数にマージされるかもしれません。

関数: to_poly (e, l)

関数 to_polyは 等式 eを inequation制約を伴う多項式系に変換しようとします; 制約を満たす多項式系の解は 等式 eの解です。 非公式には to_polyは 等式 eを多項式化しようとします; 例がわかりやすいかもしれません:

(%i1) load("to_poly_solve")$

(%i2) to_poly(sqrt(x) = 3, [x]);
                            2
(%o2) [[%g130 - 3, x = %g130 ], 
                      %pi                               %pi
                   [- --- < parg(%g130), parg(%g130) <= ---], []]
                       2                                 2

条件 -%pi/2<parg(%g6),parg(%g6)<=%pi/2%g6が平方根関数の範囲内であることを告げます。 これがtrueの時、 sqrt(x) = 3に設定された解は %g6-3,x=%g6^2に設定された解と同じです。

三角式を多項式化するには、 非代数的代入の導入が必要です; これらの非代数的代入は to_polyが返す三番目のリスト内で返されます; 例えば

(%i3) to_poly(cos(x),[x]);
                2                                 %i x
(%o3)    [[%g131  + 1], [2 %g131 # 0], [%g131 = %e    ]]

数字1が変数リストのメンバーでない限り定数項は多項式化されません; 例えば

(%i4) to_poly(x = sqrt(5),[x]);
(%o4)                [[x - sqrt(5)], [], []]
(%i5) to_poly(x = sqrt(5),[1,x]);
                            2
(%o5) [[x - %g132, 5 = %g132 ], 
                      %pi                               %pi
                   [- --- < parg(%g132), parg(%g132) <= ---], []]
                       2                                 2

根の1つとしてsqrt(5) + sqrt(7)を持つ多項式を生成するには、 以下のコマンドを使います。

(%i6) first(elim_allbut(first(to_poly(x = sqrt(5) + sqrt(7),
                                      [1,x])), [x]));
                          4       2
(%o6)                   [x  - 24 x  + 4]

関連関数 to_poly_solve

利用するには load("to_poly")

状況: 関数 to_polyは実験的です; 仕様は変更の可能性があり、 機能は他のMaxima関数にマージされるかもしれません。

関数: to_poly_solve (e, l, [options])

関数 to_poly_solveは 等式 eを 変数 lについて解こうとします。 等式 eは単一の式か式の集合もしくはリストでありえます; 同様に lは単一のシンボルかシンボルの集合のリストでありえます; eのメンバーが明示的に等式でない時(例えば x^2 -1)、 ソルバは式は0に等しいと仮定します。

to_poly_solveの基本戦略は 入力を多項式形に変換するために to_polyを使い、 多項式系上で algsysをコールします。 なので Thus user options that affect algsysに影響を与えるユーザーオプション、特に algexactto_poly_solveにも影響を与えます。 algexactのデフォルト値はfalseですが、 to_poly_solveのためには、、一般的に algexactはtrueであるべきです。 関数 to_poly_solvealgexactを局所的にtrueに設定しません。 algsysが厳密は解を決定することができない時 trueに設定すると近似解を見つけることが不可能になるためです。

to_poly_solveが解集合を決定できる時、 解集合のそれぞれのメンバーは %unionオブジェクト内のリストです:

(%i1) load("to_poly_solve")$

(%i2) to_poly_solve(x*(x-1) = 0, x);
(%o2)               %union([x = 0], [x = 1])

to_poly_solveが解集合を決定できない%solve名詞形が返されます。(この場合、警告が印字されます。)

(%i3) to_poly_solve(x^k + 2* x + 1 = 0, x);

Nonalgebraic argument given to 'to_poly'
unable to solve
                          k
(%o3)            %solve([x  + 2 x + 1 = 0], [x])

%solve名詞形への代入は時々解に帰着します。

(%i4) subst(k = 2, %);
(%o4)                   %union([x = - 1])

特に三角等式の場合、 ソルバは時々任意整数の導入を必要とします。 これらの任意整数は %zXXXという形を持ちます。 ここで XXXは整数です; 例えば

(%i5) to_poly_solve(sin(x) = 0, x);
(%o5)   %union([x = 2 %pi %z33 + %pi], [x = 2 %pi %z35])

これらの変数を零から再インデックスするには nicedummiesを使います:

(%i6) nicedummies(%);
(%o6)    %union([x = 2 %pi %z0 + %pi], [x = 2 %pi %z1])

時折、ソルバは %cXXXという形の任意複素数か %rXXXという形の任意実数を導入します。 関数 nicedummiesはこれらの識別子を零から再インデックスします。

解集合は時々 論理積、論理和、含意に関してそれぞれ %andか, %or, %ifを含む様々な論理演算子の 整理化バージョンを含みます; 例えば

(%i7) sol : to_poly_solve(abs(x) = a, x);
(%o7) %union(%if(isnonnegative_p(a), [x = - a], %union()), 
                      %if(isnonnegative_p(a), [x = a], %union()))
(%i8) subst(a = 42, sol);
(%o8)             %union([x = - 42], [x = 42])
(%i9) subst(a = -42, sol);
(%o9)                       %union()

空集合は %unionによって表現されます。

関数 to_poly_solveは 有理数や非有理べき、絶対値、三角関数、最小最大を含む等式の(すべてではありませんが) いくつかを解くことができます。 Lambert W 函数を使って解くことができるいくつかの等式も解くことができます; 例:

(%i1) load("to_poly_solve")$

(%i2) to_poly_solve(set(max(x,y) = 5, x+y = 2), set(x,y));
(%o2)      %union([x = - 3, y = 5], [x = 5, y = - 3])
(%i3) to_poly_solve(abs(1-abs(1-x)) = 10,x);
(%o3)             %union([x = - 10], [x = 12])
(%i4) to_poly_solve(set(sqrt(x) + sqrt(y) = 5, x + y = 10),
                    set(x,y));
                     3/2               3/2
                    5    %i - 10      5    %i + 10
(%o4) %union([x = - ------------, y = ------------], 
                         2                 2
                                3/2                 3/2
                               5    %i + 10        5    %i - 10
                          [x = ------------, y = - ------------])
                                    2                   2
(%i5) to_poly_solve(cos(x) * sin(x) = 1/2,x,
                    'simpfuncs = ['expand, 'nicedummies]);
                                         %pi
(%o5)              %union([x = %pi %z0 + ---])
                                          4
(%i6) to_poly_solve(x^(2*a) + x^a + 1,x);
                                        2 %i %pi %z81
                                        -------------
                                  1/a         a
                  (sqrt(3) %i - 1)    %e
(%o6) %union([x = -----------------------------------], 
                                  1/a
                                 2
                                                  2 %i %pi %z83
                                                  -------------
                                            1/a         a
                          (- sqrt(3) %i - 1)    %e
                     [x = -------------------------------------])
                                           1/a
                                          2
(%i7) to_poly_solve(x * exp(x) = a, x);
(%o7)              %union([x = lambert_w(a)])

線形不等式に対して、 to_poly_solveは自動的にFourier消去を行います:

(%i8) to_poly_solve([x + y < 1, x - y >= 8], [x,y]);
                               7
(%o8) %union([x = y + 8, y < - -], 
                               2
                                                              7
                                 [y + 8 < x, x < 1 - y, y < - -])
                                                              2

to_poly_solveのオプション引数のそれぞれは等式でなければいけません; 一般にこれらのオプションの順序は問題になりません.

  • simpfuncs = l, ここで lは函数のリストです。 lのメンバーの合成をそれぞれの解に適用します。
(%i1) to_poly_solve(x^2=%i,x);
                               1/4             1/4
(%o1)       %union([x = - (- 1)   ], [x = (- 1)   ])
(%i2) to_poly_solve(x^2= %i,x, 'simpfuncs = ['rectform]);
                      %i         1             %i         1
(%o2) %union([x = - ------- - -------], [x = ------- + -------])
                    sqrt(2)   sqrt(2)        sqrt(2)   sqrt(2)
  • 時々追加の整理は整理を戻すことがあります; 例えば
(%i3) to_poly_solve(x^2=1,x);
(%o3)              %union([x = - 1], [x = 1])
(%i4) to_poly_solve(x^2= 1,x, 'simpfuncs = [polarform]);
                                        %i %pi
(%o4)            %union([x = 1], [x = %e      ]
  • Maximaは 関数リスト lのそれぞれのメンバーが純粋に整理であるかチェックしようとしません; 例えば
(%i5) to_poly_solve(x^2 = %i,x, 'simpfuncs = [lambda([s],s^2)]);
(%o5)                   %union([x = %i])
  • それぞれの解を倍精度浮動小数点数に変換するには simpfunc = ['dfloat]を使います:
(%i6) to_poly_solve(x^3 +x + 1 = 0,x, 
                    'simpfuncs = ['dfloat]), algexact : true;
(%o6) %union([x = - .6823278038280178], 
[x = .3411639019140089 - 1.161541399997251 %i], 
[x = 1.161541399997251 %i + .3411639019140089])
  • use_grobner = true このオプションを使うと 解を企てる前に関数 poly_reduced_grobnerが 等式に適用されます 主として、このオプションは 関数 algsysの弱みに対する応急措置を提供します。 以下はそんな応急措置の例です:
(%i7) to_poly_solve([x^2+y^2=2^2,(x-1)^2+(y-1)^2=2^2],[x,y],
                    'use_grobner = true);
                    sqrt(7) - 1      sqrt(7) + 1
(%o7) %union([x = - -----------, y = -----------], 
                         2                2
                                 sqrt(7) + 1        sqrt(7) - 1
                            [x = -----------, y = - -----------])
                                      2                  2
(%i8) to_poly_solve([x^2+y^2=2^2,(x-1)^2+(y-1)^2=2^2],[x,y]);
(%o8)                       %union()
  • maxdepth = k, ここで kは正の整数です。 この関数はソルバの最大再帰深さを制御します。 maxdepthのデフォルト値は5です。 再帰深さを越えた時、ソルバはエラーをシグナルします:
(%i9) to_poly_solve(cos(x) = x,x, 'maxdepth = 2);

Unable to solve
Unable to solve
(%o9)        %solve([cos(x) = x], [x], maxdepth = 2)
  • parameters = l, ここで lはシンボルのリストです。 ソルバは リスト lのメンバーすべてに有効な解を返そうとします; 例えば:
(%i10) to_poly_solve(a * x = x, x);
(%o10)                   %union([x = 0])
(%i11) to_poly_solve(a * x = x, x, 'parameters = [a]);
(%o11) %union(%if(a - 1 = 0, [x = %c111], %union()), 
                               %if(a - 1 # 0, [x = 0], %union()))
  • (%o2)で、ソルバはダミー変数を導入しました; これらのダミー変数を再インデックスするには、 関数 nicedummiesを使います:
(%i12) nicedummies(%);
(%o12) %union(%if(a - 1 = 0, [x = %c0], %union()), 
                               %if(a - 1 # 0, [x = 0], %union()))

f(a) = f(b)という形の等式を解くために to_poly_solveは ハッシュ配列 one_to_one_reduceに記憶されたデータを使います。 割り当て one_to_one_reduce['f,'f] : lambda([a,b], a=b)to_poly_solvef(a) = f(b)の解集合がa=bの解集合に等しいことを告げます; 例えば

(%i13) one_to_one_reduce['f,'f] : lambda([a,b], a=b)$

(%i14) to_poly_solve(f(x^2-1) = f(0),x);
(%o14)             %union([x = - 1], [x = 1])

さらに一般的に、 割り当て one_to_one_reduce['f,'g] : lambda([a,b], w(a, b) = 0to_poly_solvef(a) = f(b)の解集合が w(a,b) = 0の解集合に等しいことを告げます; 例えば

(%i15) one_to_one_reduce['f,'g] : lambda([a,b], a = 1 + b/2)$

(%i16) to_poly_solve(f(x) - g(x),x);
(%o16)                   %union([x = 2])

加えて、f(a) = bという形の等式を解くために 関数 to_poly_solveは ハッシュ配列 function_inverseに記憶されたデータを使います。 割り当て function_inverse['f] : lambda([s], g(s))to_poly_solvef(x) = bに設定された解が x = g(b)に設定された解に等しいことを知らせます; 2つの例:

(%i17) function_inverse['Q] : lambda([s], P(s))$

(%i18) to_poly_solve(Q(x-1) = 2009,x);
(%o18)              %union([x = P(2009) + 1])
(%i19) function_inverse['G] : lambda([s], s+new_variable(integer));
(%o19)       lambda([s], s + new_variable(integer))
(%i20) to_poly_solve(G(x - a) = b,x);
(%o20)             %union([x = b + a + %z125])

注釈

  • 解く変数はシンボルである必要はありません; fullratsubstが適切に代入できる時、 解く変数は非シンボルであり得ます:
(%i1) to_poly_solve([x^2 + y^2 + x * y = 5, x * y = 8],
                    [x^2 + y^2, x * y]);
                                  2    2
(%o1)           %union([x y = 8, y  + x  = - 3])
  • 複素共役を含む等式に対して、 ソルバは自動的に共役等式を追加します; 例えば
(%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
  • 絶対値関数を含む等式に対して、 to_poly_solveは 絶対値の引数が複素数値か決めるため 事実データベースに問い合わせます。
(%i1) to_poly_solve(abs(x) = 6, x);
(%o1)              %union([x = - 6], [x = 6])
(%i2) declare(z,complex)$

(%i3) to_poly_solve(abs(z) = 6, z);
(%o3) %union(%if((%c11 # 0) %and (%c11 conjugate(%c11) - 36 = 
                                       0), [z = %c11], %union()))
  • これはソルバが事実データベースを参照する唯一の状況です。例えば、もし解く変数が整数と宣言されていたら、to_poly_solveはこの宣言を無視します

Relevant option variables algexact, resultant, algebraic

関連関数 to_poly

利用するには load("to_poly_solve")

状況: 関数 to_poly_solveは実験的です; 仕様は変更の可能性があり、 機能は他のMaxima関数にマージされるかもしれません。


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81 unit


81.1 Introduction to Units

unitパッケージは、ユーザーが 任意の単位間での変換したり、方程式の中の次元を扱うことを可能にします。 このパッケージの機能はオリジナルのMaxima単位パッケージとは根本的に違います - オリジナルは定義の基本的なリストでしたが、 このパッケージは、ユーザーが 次元基底毎に最後の答えが翻訳される単位を選ぶことを可能にするようなルールセットを使います。 表示でそれらを混ぜる代わりに単位を分離し、 ユーザーが 個々の答えに関連付けられた単位を容易に識別することを可能にします。 演繹された単位に整理する間、巧みな制御を供給することはもちろん、 ユーザーが式を基本的な基底単位に整理することを可能にします。 次元解析が可能で、変換と整理オプションを管理するために様々なツールが利用可能です。 カスタマイズ可能な自動変換に加えて、 unitsはこれまでの手動変換オプションも提供します。

注意 - 単位変換が正確でない時、Maximaは 分数に帰着する近似を行います。 これは、単位を整理するのに使われる手法の結果です。 このタイプの代入を警告するメッセージは、 この状況はしばしば起こり、警告が出力を群れをなしておおうので、 (通常オンですが)単位の場合デフォルトでディセーブルにされています。 (単位変換の後、ratprintの存在している状態は復元されます。 だから、そうでなければ、ユーザーのその設定への変更は保持されます。) もしユーザーが単位に関するこの情報を必要とするなら、 単位変換プロセスからの警告の印字を再アクティベートするために unitverbose:onを設定できます。

unitはMaximaに、share/contrib/unitディレクトリに含まれます。 通常のMaximaのパッケージローディング慣例に従います:

(%i1) load("unit")$
*******************************************************************
*                       Units version 0.50                        *
*          Definitions based on the NIST Reference on             *
*              Constants, Units, and Uncertainty                  *
*       Conversion factors from various sources including         *
*                   NIST and the GNU units package                *
*******************************************************************

Redefining necessary functions...
WARNING: DEFUN/DEFMACRO: redefining function TOPLEVEL-MACSYMA-EVAL ...
WARNING: DEFUN/DEFMACRO: redefining function MSETCHK ...
WARNING: DEFUN/DEFMACRO: redefining function KILL1 ...
WARNING: DEFUN/DEFMACRO: redefining function NFORMAT ...
Initializing unit arrays...
Done.

WARNINGメッセージが予想されますが、心配の原因ではありません - それらは unitパッケージが本来のMaximaで既に定義されている関数を再定義していることを示しています。 これは単位を適切には使うために必要です。 ユーザーは、もし他のパッケージがこれらの関数に他の変更を加えたならそれらの変更はこのロードプロセスによって上書きされることに気づくべきです。

unit.macファイルは、 パッケージに必要なlisp関数を含む lispファイルunit-functions.lispもロードします。

Clifford Yappは主作者です。 彼は、 Nebraska大学Kearney校(UNK)のBarton Willis, Robert Dodier, そしてMaximaメーリングリストの他の大胆不敵な人々から 価値ある援助を受けました。

たぶん多くのバグがあります。知らせてください。 floatnumerは期待の動作をしません。

TODO : 次元機能、温度の扱い、略語表示、仲間。単位を含む量の足し算の例を示す。


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81.2 Functions and Variables for Units

関数: setunits (list)

デフォルトでは、 unitパッケージは 組み立てられた次元はどんなものでも使いませんが、 MKS単位を使ってすべての単位を7つの基本的な次元に変換します。

(%i2) N;
                                     kg m
(%o2)                                ----
                                       2
                                      s
(%i3) dyn;
                                   1      kg m
(%o3)                           (------) (----)
                                 100000     2
                                           s
(%i4) g;
                                    1
(%o4)                             (----) (kg)
                                   1000
(%i5) centigram*inch/minutes^2;
                                  127        kg m
(%o5)                       (-------------) (----)
                             1800000000000     2
                                              s

いくつかの場合、これは望みの振る舞いです。 もしユーザーが他の単位を使いたいなら、 これは setunitsコマンドで達成されます:

(%i6) setunits([centigram,inch,minute]);
(%o6)                                done
(%i7) N;
                            1800000000000   %in cg
(%o7)                      (-------------) (------)
                                 127            2
                                            %min
(%i8) dyn;
                               18000000   %in cg
(%o8)                         (--------) (------)
                                 127          2
                                          %min
(%i9) g;
(%o9)                             (100) (cg)
(%i10) centigram*inch/minutes^2;
                                    %in cg
(%o10)                              ------
                                        2
                                    %min

単位の設定は実に柔軟性があります。 例えば、もしキログラム、メータ、秒に、それらの次元のデフォルトとして戻りたいなら、 以下のようにできます:

(%i11) setunits([kg,m,s]);
(%o11)                               done
(%i12) centigram*inch/minutes^2;
                                  127        kg m
(%o12)                      (-------------) (----)
                             1800000000000     2
                                              s

組立単位もこのコマンドで扱います:

(%i17) setunits(N);
(%o17)                               done
(%i18) N;
(%o18)                                 N
(%i19) dyn;
                                    1
(%o19)                           (------) (N)
                                  100000
(%i20) kg*m/s^2;
(%o20)                                 N
(%i21) centigram*inch/minutes^2;
                                    127
(%o21)                        (-------------) (N)
                               1800000000000

Notice that the unitパッケージは 質量、長さ、力として二乗された逆時間の非MKS組み合わせを認識し、 それをNewtonのものに変換したことに注目してください。 これは一般にMaximaがどのように働くかを示します。 例えば、もしNewtonのものよりダインを好むなら、 単に以下をします:

(%i22) setunits(dyn);
(%o22)                               done
(%i23) kg*m/s^2;
(%o23)                          (100000) (dyn)
(%i24) centigram*inch/minutes^2;
                                  127
(%o24)                         (--------) (dyn)
                                18000000

任意の力に整理することを中断するには、 uforgetコマンドを使います:

(%i26) uforget(dyn);
(%o26)                               false
(%i27) kg*m/s^2;
                                     kg m
(%o27)                               ----
                                       2
                                      s
(%i28) centigram*inch/minutes^2;
                                  127        kg m
(%o28)                      (-------------) (----)
                             1800000000000     2
                                              s

これは、 uforget(N)uforget(%force)を使って 同じようにうまく働きました。

uforgetも参照してください。 この関数を使うには、最初に load("unit")を書いてください。

関数: uforget (list)

デフォルトでは、 unitパッケージは 、NKS単位を使って、単位すべてを7つの基本次元に変換します。 この振る舞いは setunitsコマンドを使って変えることができます。 その後、ユーザーは、 uforgetコマンドを使って, 特定の次元に関してデフォルトの振る舞いに戻すことができます:

(%i13) setunits([centigram,inch,minute]);
(%o13)                               done
(%i14) centigram*inch/minutes^2;
                                    %in cg
(%o14)                              ------
                                        2
                                    %min
(%i15) uforget([cg,%in,%min]);
(%o15)                      [false, false, false]
(%i16) centigram*inch/minutes^2;
                                  127        kg m
(%o16)                      (-------------) (----)
                             1800000000000     2
                                              s

uforgetは単位ではなく次元上で働きます。 だから、特定の次元の任意の単位は機能します。 次元それ自身も合法な引数です。

setunitsも参照してください。 この関数を使うには、最初に load("unit")を書いてください。

関数: convert (expr, list)

グローバル環境をリセットすることがやりすぎの時、 convertコマンドがあります。 これは1回変換を許します。 変換に使うのに、1つの引数か単位のリストを受け付けることができます。 変換演算がされた時、 望みの結果が再変換されるのを避けるために 正常なグローバル評価系は迂回されます。 結果として、 もしこの振る舞いを制御しているグローバル環境(ratprint)が真なら、 不正確な計算に対して、"rat"警告が見られるでしょう。 これは グローバル変換の精度の抜き取り検査に 役に立ちます。 別の特長は たとえグローバル環境が組立次元に整理するように設定されても convertはユーザーに基本次元変換することを許すことです。

(%i2) kg*m/s^2;
                                     kg m
(%o2)                                ----
                                       2
                                      s
(%i3) convert(kg*m/s^2,[g,km,s]);
                                     g km
(%o3)                                ----
                                       2
                                      s
(%i4) convert(kg*m/s^2,[g,inch,minute]);

`rat' replaced 39.37007874015748 by 5000/127 = 39.37007874015748
                              18000000000   %in g
(%o4)                        (-----------) (-----)
                                  127           2
                                            %min
(%i5) convert(kg*m/s^2,[N]);
(%o5)                                  N
(%i6) convert(kg*m^2/s^2,[N]);
(%o6)                                 m N
(%i7) setunits([N,J]);
(%o7)                                done
(%i8) convert(kg*m^2/s^2,[N]);
(%o8)                                 m N
(%i9) convert(kg*m^2/s^2,[N,inch]);

`rat' replaced 39.37007874015748 by 5000/127 = 39.37007874015748
                                 5000
(%o9)                           (----) (%in N)
                                 127
(%i10) convert(kg*m^2/s^2,[J]);
(%o10)                                 J
(%i11) kg*m^2/s^2;
(%o11)                                 J
(%i12) setunits([g,inch,s]);
(%o12)                               done
(%i13) kg*m/s^2;
(%o13)                                 N
(%i14) uforget(N);
(%o14)                               false
(%i15) kg*m/s^2;
                                5000000   %in g
(%o15)                         (-------) (-----)
                                  127       2
                                           s
(%i16) convert(kg*m/s^2,[g,inch,s]);

`rat' replaced 39.37007874015748 by 5000/127 = 39.37007874015748
                                5000000   %in g
(%o16)                         (-------) (-----)
                                  127       2
                                           s

See also setunitsuforgetも参照してください。 この関数を使うには、最初に load("unit")を書いてください。

オプション変数: usersetunits

デフォルト値: none

もしユーザーが 記述されたものよりもデフォルト単位の振る舞いを持ちたいなら、 それらは maxima-init.macusersetunits変数を利用することができます。 unitパッケージは この変数がリストに割り当てられているかを見るためにスタートアップ時にチェックします。 もし割り当てられているなら、そのリスト上でsetunitsを使い、 そのリストからの単位をデフォルトに取ります。 uforgetは 自身のデフォルト上にusersetunitsで定義された振る舞いに戻します。 例えば、 もし 以下を含むmaxima-init.macファイルを持っているなら:

usersetunits : [N,J];

we would see the following behavior:

(%i1) load("unit")$
*******************************************************************
*                       Units version 0.50                        *
*          Definitions based on the NIST Reference on             *
*              Constants, Units, and Uncertainty                  *
*       Conversion factors from various sources including         *
*                   NIST and the GNU units package                *
*******************************************************************

Redefining necessary functions...
WARNING: DEFUN/DEFMACRO: redefining function
 TOPLEVEL-MACSYMA-EVAL ...
WARNING: DEFUN/DEFMACRO: redefining function MSETCHK ...
WARNING: DEFUN/DEFMACRO: redefining function KILL1 ...
WARNING: DEFUN/DEFMACRO: redefining function NFORMAT ...
Initializing unit arrays...
Done.
User defaults found...
User defaults initialized.
(%i2) kg*m/s^2;
(%o2)                                  N
(%i3) kg*m^2/s^2;
(%o3)                                  J
(%i4) kg*m^3/s^2;
(%o4)                                 J m
(%i5) kg*m*km/s^2;
(%o5)                             (1000) (J)
(%i6) setunits([dyn,eV]);
(%o6)                                done
(%i7) kg*m/s^2;
(%o7)                           (100000) (dyn)
(%i8) kg*m^2/s^2;
(%o8)                     (6241509596477042688) (eV)
(%i9) kg*m^3/s^2;
(%o9)                    (6241509596477042688) (eV m)
(%i10) kg*m*km/s^2;
(%o10)                   (6241509596477042688000) (eV)
(%i11) uforget([dyn,eV]);
(%o11)                           [false, false]
(%i12) kg*m/s^2;
(%o12)                                 N
(%i13) kg*m^2/s^2;
(%o13)                                 J
(%i14) kg*m^3/s^2;
(%o14)                                J m
(%i15) kg*m*km/s^2;
(%o15)                            (1000) (J)

usersetunitsなしでは、 初期の入力はMKSに変換されたでしょうし、 uforgetはMKS規則への復帰をもたらしたでしょう。 なるほど、 ユーザーの好みは両方のケースで考慮されます。 もし望まれるなら、これらはまだオーバーライドされることができることに注目してください。 この整理を完全に消すには - すなわち、ユーザーデフォルトを出荷デフォルトに再設定するには - dontusedimensionコマンドをつかうことができます。 usedimensionuforgetを使用上自由にする時だけ uforgetはユーザー設定を再び戻すことができますが、 代わりに、 kill(usersetunits)は ユーザーデフォルトの知識すべてをセッションから完全に削除します。 以下は これらの様々なオプションがいかに働くかを示すいくつかの例です。

(%i2) kg*m/s^2;
(%o2)                                  N
(%i3) kg*m^2/s^2;
(%o3)                                  J
(%i4) setunits([dyn,eV]);
(%o4)                                done
(%i5) kg*m/s^2;
(%o5)                           (100000) (dyn)
(%i6) kg*m^2/s^2;
(%o6)                     (6241509596477042688) (eV)
(%i7) uforget([dyn,eV]);
(%o7)                          [false, false]
(%i8) kg*m/s^2;
(%o8)                                  N
(%i9) kg*m^2/s^2;
(%o9)                                  J
(%i10) dontusedimension(N);
(%o10)                             [%force]
(%i11) dontusedimension(J);
(%o11)                         [%energy, %force]
(%i12) kg*m/s^2;
                                     kg m
(%o12)                               ----
                                       2
                                      s
(%i13) kg*m^2/s^2;
                                         2
                                     kg m
(%o13)                               -----
                                       2
                                      s
(%i14) setunits([dyn,eV]);
(%o14)                               done
(%i15) kg*m/s^2;
                                     kg m
(%o15)                               ----
                                       2
                                      s
(%i16) kg*m^2/s^2;
                                         2
                                     kg m
(%o16)                               -----
                                       2
                                      s
(%i17) uforget([dyn,eV]);
(%o17)                         [false, false]
(%i18) kg*m/s^2;
                                     kg m
(%o18)                               ----
                                       2
                                      s
(%i19) kg*m^2/s^2;
                                         2
                                     kg m
(%o19)                               -----
                                       2
                                      s
(%i20) usedimension(N);
Done.  To have Maxima simplify to this dimension, use
setunits([unit]) to select a unit.
(%o20)                               true
(%i21) usedimension(J);
Done.  To have Maxima simplify to this dimension, use
setunits([unit]) to select a unit.
(%o21)                               true
(%i22) kg*m/s^2;
                                     kg m
(%o22)                               ----
                                       2
                                      s
(%i23) kg*m^2/s^2;
                                         2
                                     kg m
(%o23)                               -----
                                       2
                                      s
(%i24) setunits([dyn,eV]);
(%o24)                               done
(%i25) kg*m/s^2;
(%o25)                          (100000) (dyn)
(%i26) kg*m^2/s^2;
(%o26)                    (6241509596477042688) (eV)
(%i27) uforget([dyn,eV]);
(%o27)                           [false, false]
(%i28) kg*m/s^2;
(%o28)                                 N
(%i29) kg*m^2/s^2;
(%o29)                                 J
(%i30) kill(usersetunits);
(%o30)                               done
(%i31) uforget([dyn,eV]);
(%o31)                          [false, false]
(%i32) kg*m/s^2;
                                     kg m
(%o32)                               ----
                                       2
                                      s
(%i33) kg*m^2/s^2;
                                         2
                                     kg m
(%o33)                               -----
                                       2
                                      s

不運にも、 このオプションの広い多様性は 最初は少し混乱するものですが、 一旦、ユーザーがそれらを使うのに成長すれば、 それらがワーキング環境上でまさに完全な制御を持つことをユーザーは見いだすに違いありません。

関数: metricexpandall (x)

望みの計量単位すべてを自動的に生成するグローバル単位リストを再構築します。 xは ユーザーがいくつの計量接頭子の定義を望むか指定するのに使われる数値引数です。 引数は、より低い数字の単位を定義するより高い数字それぞれを持つような 以下のようなものです:

           0 - none. Only base units
           1 - kilo, centi, milli
(default)  2 - giga, mega, kilo, hecto, deka, deci, centi, milli,
               micro, nano
           3 - peta, tera, giga, mega, kilo, hecto, deka, deci,
               centi, milli, micro, nano, pico, femto
           4 - all

通常は、Maximaは これは非常にたくさんの数の単位をもたらすので、完全な展開を定義しませんが、 多少なりとも完全な方法でリストを再構築するのに metricexpandallを使うことができます。 unit.macファイルの中の適切な変数は %unitexpandです。

変数: %unitexpand

デフォルト値: 2

これは unitの初期ロードの最中に metricexpandallに供給される 値です。


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82 zeilberger


82.1 Introduction to zeilberger

zeilbergerは 超幾何定総和に関するZeilbergerのアルゴリズムと 超幾何不定総和に関するGosperのアルゴリズムの実装します。

zeilbergerは Axel Rieseによって開発された「フィルタリング」最適化法を利用します。

zeilbergerはFabrizio Carusoによって開発されました。

load ("zeilberger")はこのパッケージをロードします。

82.1.1 The indefinite summation problem

zeilbergerは 超幾何不定総和に関するGosperのアルゴリズムの実装します。 kの超幾何項F_kが与えられたとして、 超幾何反差(anti-difference)、すなわち、以下のような超幾何項f_k を見つけることを望みます。

F_k = f_(k+1) - f_k.

82.1.2 The definite summation problem

zeilbergerは 超幾何定総和に関するGosperのアルゴリズムの実装します。 適当な(nkに関する)超幾何項 F_(n,k) と正の整数dが与えられたとして、 F_(n,k) に関する(nに関する)多項式係数を持つd次の線形漸化式と、 a_0 F_(n,k) + ... + a_d F_(n+d),k = Delta_k(R(n,k) F_(n,k)), のようなnkに関する有理函数Rを見つけることを望みます。

ここで、 Delta_kk-順方向差分演算子です。すなわち、 Delta_k(t_k) := t_(k+1) - t_k.

82.1.3 Verbosity levels

以下の接尾辞の1つを追加することでコールされる出力が冗長なバージョンのコマンドもあります:

Summary

終わりにサマリだけが表示されます。

Verbose

中間ステップでのある情報。

VeryVerbose

更なる情報。

Extra

Zeilbergerのアルゴリズムでの線形系上の情報を含む更なる情報。

例えば:
GosperVerbose, parGosperVeryVerbose, ZeilbergerExtra, AntiDifferenceSummary.


82.2 Functions and Variables for zeilberger

関数: AntiDifference (F_k, k)

もし存在すれば、F_kの超幾何反差を返します。
そうでなければ、 AntiDifferenceno_hyp_antidifferenceを返します。

関数: Gosper (F_k, k)

もし存在すれば、 F_kに対する有理証(rational certificate)、 すなわち、 以下のような有理函数を返します。 F_k = R(k+1) F_(k+1) - R(k) F_k, そうでなければ、 Gosperno_hyp_solを返します。

関数: GosperSum (F_k, k, a, b)

もし F_kが超幾何反差を持つなら、 k = aから k = bまでの F_kの和を返します。 そうでなければ、 GosperSumnongosper_summableを返します。

例:

(%i1) load ("zeilberger")$
(%i2) GosperSum ((-1)^k*k / (4*k^2 - 1), k, 1, n);
Dependent equations eliminated:  (1)
                           3       n + 1
                      (n + -) (- 1)
                           2               1
(%o2)               - ------------------ - -
                                  2        4
                      2 (4 (n + 1)  - 1)
(%i3) GosperSum (1 / (4*k^2 - 1), k, 1, n);
                                3
                          - n - -
                                2       1
(%o3)                  -------------- + -
                                2       2
                       4 (n + 1)  - 1
(%i4) GosperSum (x^k, k, 1, n);
                          n + 1
                         x          x
(%o4)                    ------ - -----
                         x - 1    x - 1
(%i5) GosperSum ((-1)^k*a! / (k!*(a - k)!), k, 1, n);
                                n + 1
                a! (n + 1) (- 1)              a!
(%o5)       - ------------------------- - ----------
              a (- n + a - 1)! (n + 1)!   a (a - 1)!
(%i6) GosperSum (k*k!, k, 1, n);
Dependent equations eliminated:  (1)
(%o6)                     (n + 1)! - 1
(%i7) GosperSum ((k + 1)*k! / (k + 1)!, k, 1, n);
                  (n + 1) (n + 2) (n + 1)!
(%o7)             ------------------------ - 1
                          (n + 2)!
(%i8) GosperSum (1 / ((a - k)!*k!), k, 1, n);
(%o8)                  NON_GOSPER_SUMMABLE
関数: parGosper (F_(n,k), k, n, d)

F_(n,k)に対して次数dの漸化式を見つけようとします。

アルゴリズムは解の列 [s_1, s_2, ..., s_m]をもたらします。 解それぞれは形式

[R(n, k), [a_0, a_1, ..., a_d]].

を持ちます。

もし漸化式を見つけられないなら、 parGosper[]を返します。

関数: Zeilberger (F_(n,k), k, n)

F_(n,k)の超幾何不定総和を計算しようとします。

Zeilbergerは最初に Gosperを呼び出し、 もしそれが解を見つけるのに失敗したら、 次数 1, 2, 3, ..., から MAX_ORDまでを使って parGosperを呼び出します。 もしZeilbergerが MAX_ORDに達する前に 停止して、解を返します。

アルゴリズムは解の列 [s_1, s_2, ..., s_m]をもたらします。 解それぞれは形式

[R(n,k), [a_0, a_1, ..., a_d]].

を持ちます。

もし解を見つけられなかったら、 Zeilberger[]を返します。

ZeilbergerGosper_in_Zeilbergertrueの時だけ Gosperを呼び出します。

82.3 General global variables

グローバル変数: MAX_ORD

デフォルト値: 5

MAX_ORDZeilbergerが試みる漸化式の最大次数です。

グローバル変数: simplified_output

デフォルト値: false

simplified_outputtrueの時、 zeilbergerパッケージの関数は 解の更なる整理を試みます。

グローバル変数: linear_solver

デフォルト値: linsolve

linear_solverは Zeilbergerのアルゴリズムで方程式系を解くのに使うソルバを指定します。

グローバル変数: warnings

デフォルト値: true

warningstrueの時、 zeilbergerパッケージの関数は 実行中に警告メッッセージを印字します。

グローバル変数: Gosper_in_Zeilberger

デフォルト値: true

Gosper_in_Zeilbergertrueの時、 Zeilberger関数は parGosperをコールする前に Gosperをコールします。 そうでないなら、 Zeilbergerはすぐに parGosperに向かいます。

グローバル変数: trivial_solutions

デフォルト値: true

trivial_solutionstrueの時、 Zeilbergerは 零に等しい証を持つ解か、 すべての係数が零に等しい解 を返します。

83 Indices

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%piargs: Functions and Variables for Trigonometric
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%w: Hypergeometric Functions

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': Functions and Variables for Evaluation
'': Functions and Variables for Evaluation

*
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**: Arithmetic operators

+
+: Arithmetic operators

-
-: Arithmetic operators

.
.: Arithmetic operators

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::: Assignment operators
::=: Assignment operators
:=: Assignment operators

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axis_3d: Functions and Variables for draw
axis_bottom: Functions and Variables for draw
axis_left: Functions and Variables for draw
axis_right: Functions and Variables for draw
axis_top: Functions and Variables for draw
azimuth: Plotting Options

B
background_color: Functions and Variables for draw
backsubst: Functions and Variables for Equations
backtrace: Functions and Variables for Program Flow
backtrace: Functions and Variables for Program Flow
bars: Functions and Variables for draw
barsplot: Functions and Variables for statistical graphs
barsplot_description: Functions and Variables for statistical graphs
bashindices: Sums and Products
batch: Functions and Variables for File Input and Output
batch: Functions and Variables for File Input and Output
batchload: Functions and Variables for File Input and Output
bc2: Functions and Variables for Differential Equations
bdvac: Functions and Variables for ctensor
belln: Functions and Variables for Sets
benefit_cost: Functions and Variables for finance
berlefact: Functions and Variables for Polynomials
bern: Functions and Variables for Number Theory
bernpoly: Functions and Variables for Number Theory
bernstein_approx: Functions and Variables for Bernstein
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bernstein_explicit: Functions and Variables for Bernstein
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besselexpand: Bessel Functions
bessel_i: Bessel Functions
bessel_j: Bessel Functions
bessel_k: Bessel Functions
bessel_y: Bessel Functions
beta: Gamma and factorial Functions
beta_args_sum_to_integer: Gamma and factorial Functions
beta_expand: Gamma and factorial Functions
beta_incomplete: Gamma and factorial Functions
beta_incomplete_generalized: Gamma and factorial Functions
beta_incomplete_regularized: Gamma and factorial Functions
bezout: Functions and Variables for Polynomials
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bfallroots: Functions and Variables for Equations
bffac: Gamma and factorial Functions
bfhzeta: Functions and Variables for Number Theory
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bfzeta: Functions and Variables for Number Theory
bf_find_root: Functions and Variables for fast Fourier transform
bf_find_root: Functions and Variables for fast Fourier transform
bf_fmin_cobyla: Functions and Variables for cobyla
bf_fmin_cobyla: Functions and Variables for cobyla
biconnected_components: Functions and Variables for graphs
bimetric: Functions and Variables for ctensor
binomial: Combinatorial Functions
bipartition: Functions and Variables for graphs
block: Functions and Variables for Function Definition
block: Functions and Variables for Function Definition
blockmatrixp: Functions and Variables for linearalgebra
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border: Functions and Variables for draw
bothcoef: Functions and Variables for Polynomials
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box: Functions and Variables for Expressions
box: Functions and Variables for Expressions
box: Plotting Options
boxchar: Functions and Variables for Expressions
boxplot: Functions and Variables for statistical graphs
boxplot: Functions and Variables for statistical graphs
boxplot_description: Functions and Variables for statistical graphs
break: Functions and Variables for Function Definition
breakup: Functions and Variables for Equations
bug_report: Functions and Variables for Bug Detection and Reporting
buildq: Macros
build_info: Functions and Variables for Bug Detection and Reporting
burn: Functions and Variables for Number Theory

C
cabs: Functions for Complex Numbers
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canform: Functions and Variables for itensor
canten: Functions and Variables for itensor
cardinality: Functions and Variables for Sets
carg: Functions for Complex Numbers
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cauchysum: Functions and Variables for Series
cauchy_matrix: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
cauchy_matrix: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
cbffac: Gamma and factorial Functions
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cbtics: Functions and Variables for draw
cdf_bernoulli: Functions and Variables for discrete distributions
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central_moment: Functions and Variables for descriptive statistics
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cholesky: Functions and Variables for linearalgebra
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close: Functions and Variables for input and output
closefile: Functions and Variables for File Input and Output
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cmetric: Functions and Variables for ctensor
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coeff: Functions and Variables for Polynomials
coeff: Functions and Variables for Polynomials
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color: Plotting Options
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colorbox: Plotting Options
colorbox: Functions and Variables for draw
columnop: Functions and Variables for linearalgebra
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columnvector: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
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commutative: Functions and Variables for Simplification
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compfile: Functions and Variables for Function Definition
compfile: Functions and Variables for Function Definition
compile: Functions and Variables for Function Definition
compile: Functions and Variables for Function Definition
compile: Functions and Variables for Function Definition
compile_file: Functions and Variables for Function Definition
compile_file: Functions and Variables for Function Definition
compile_file: Functions and Variables for Function Definition
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continuous_freq: Functions and Variables for data manipulation
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cor: Functions and Variables for descriptive statistics
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create_graph: Functions and Variables for graphs
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csch: Functions and Variables for Trigonometric
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cspline: Functions and Variables for interpol
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cv: Functions and Variables for descriptive statistics
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D
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deactivate: Functions and Variables for Facts
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declare: Functions and Variables for Properties
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decsym: Functions and Variables for itensor
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defcon: Functions and Variables for itensor
defcon: Functions and Variables for itensor
define: Functions and Variables for Function Definition
define: Functions and Variables for Function Definition
define: Functions and Variables for Function Definition
define: Functions and Variables for Function Definition
define: Functions and Variables for Function Definition
define_variable: Functions and Variables for Function Definition
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delete: Functions and Variables for Lists
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demoivre: Functions and Variables for Simplification
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describe: Functions and Variables for Help
describe: Functions and Variables for Help
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desolve: Functions and Variables for Differential Equations
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dgemm: Functions and Variables for lapack
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dimacs_export: Functions and Variables for graphs
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dimension: Functions and Variables for Equations
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dispform: Functions and Variables for Expressions
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divsum: Functions and Variables for Number Theory
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dot0nscsimp: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
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dotexptsimp: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
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dotsimp: Functions and Variables for Affine
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drawdf: Functions and Variables for drawdf
drawdf: Functions and Variables for drawdf
drawdf: Functions and Variables for drawdf
drawdf: Functions and Variables for drawdf
drawdf: Functions and Variables for drawdf
draw_file: Functions and Variables for draw
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draw_graph: Functions and Variables for graphs
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dscalar: Functions and Variables for ctensor

E
echelon: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
edges: Functions and Variables for graphs
edge_color: Functions and Variables for graphs
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edge_coloring: Functions and Variables for graphs
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eigens_by_jacobi: Functions and Variables for linearalgebra
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elevation_grid: Functions and Variables for draw
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elliptic_ec: Functions and Variables for Elliptic Integrals
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elliptic_f: Functions and Variables for Elliptic Integrals
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entier: Functions for Numbers
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erfc: Error Function
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error: Functions and Variables for Program Flow
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errormsg: Functions and Variables for Program Flow
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eval: Functions and Variables for Evaluation
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every: Functions and Variables for Sets
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example: Functions and Variables for Help
example: Functions and Variables for Help
exp: Root Exponential and Logarithmic Functions
expand: Functions and Variables for Simplification
expand: Functions and Variables for Simplification
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expandwrt_factored: Functions and Variables for Simplification
expintegral_chi: Exponential Integrals
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expintexpand: Exponential Integrals
expintrep: Exponential Integrals
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explicit: Functions and Variables for draw
explose: Functions and Variables for Symmetries
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expop: Functions and Variables for Simplification
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expt: Functions and Variables for Display
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exptisolate: Functions and Variables for Expressions
exptsubst: Functions and Variables for Expressions
exsec: Package functs
extdiff: Functions and Variables for itensor
extract_linear_equations: Functions and Variables for Affine
extremal_subset: Functions and Variables for Sets
extremal_subset: Functions and Variables for Sets
ezgcd: Functions and Variables for Polynomials

F
f90: Functions and Variables for f90
facexpand: Functions and Variables for Polynomials
facsum: Package facexp
facsum_combine: Package facexp
factcomb: Combinatorial Functions
factlim: Combinatorial Functions
factor: Functions and Variables for Polynomials
factor: Functions and Variables for Polynomials
factorfacsum: Package facexp
factorflag: Functions and Variables for Polynomials
factorial: Combinatorial Functions
factorial_expand: Combinatorial Functions
factorout: Functions and Variables for Polynomials
factorsum: Functions and Variables for Polynomials
facts: Functions and Variables for Facts
facts: Functions and Variables for Facts
false: Functions and Variables for Constants
fasttimes: Functions and Variables for Polynomials
fast_central_elements: Functions and Variables for Affine
fast_linsolve: Functions and Variables for Affine
fb: Functions and Variables for ctensor
feature: Functions and Variables for Runtime Environment
featurep: Functions and Variables for Runtime Environment
features: Functions and Variables for Properties
fernfale: Definitions for IFS fractals
fft: Functions and Variables for fast Fourier transform
fib: Functions and Variables for Number Theory
fibtophi: Functions and Variables for Number Theory
fifth: Functions and Variables for Lists
filename_merge: Functions and Variables for File Input and Output
file_name: Functions and Variables for draw
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file_output_append: Functions and Variables for File Input and Output
file_search: Functions and Variables for File Input and Output
file_search: Functions and Variables for File Input and Output
file_search_demo: Functions and Variables for File Input and Output
file_search_lisp: Functions and Variables for File Input and Output
file_search_maxima: Functions and Variables for File Input and Output
file_search_tests: Functions and Variables for File Input and Output
file_search_usage: Functions and Variables for File Input and Output
file_type: Functions and Variables for File Input and Output
file_type_lisp: Functions and Variables for File Input and Output
file_type_maxima: Functions and Variables for File Input and Output
fillarray: Functions and Variables for Arrays
filled_func: Functions and Variables for draw
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find_root: Functions and Variables for fast Fourier transform
find_root: Functions and Variables for fast Fourier transform
find_root_abs: Functions and Variables for fast Fourier transform
find_root_error: Functions and Variables for fast Fourier transform
find_root_rel: Functions and Variables for fast Fourier transform
first: Functions and Variables for Lists
fix: Functions for Numbers
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flength: Functions and Variables for input and output
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floor: Functions for Numbers
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flush1deriv: Functions and Variables for itensor
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fmin_cobyla: Functions and Variables for cobyla
fmin_cobyla: Functions and Variables for cobyla
font: Functions and Variables for draw
font_size: Functions and Variables for draw
for: Functions and Variables for Program Flow
forget: Functions and Variables for Facts
forget: Functions and Variables for Facts
fortindent: Functions and Variables for fast Fourier transform
fortran: Functions and Variables for fast Fourier transform
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fourier_elim: Functions and Variables for to_poly_solve
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fposition: Functions and Variables for input and output
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freshline: Functions and Variables for input and output
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fresnel_s: Error Function
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G
gamma: Gamma and factorial Functions
gammalim: Gamma and factorial Functions
gamma_incomplete: Gamma and factorial Functions
gamma_incomplete_generalized: Gamma and factorial Functions
gamma_incomplete_regularized: Gamma and factorial Functions
gaussprob: Package functs
gauss_a: Functions and Variables for contrib_ode
gauss_b: Functions and Variables for contrib_ode
gcd: Functions and Variables for Polynomials
gcdex: Functions and Variables for Polynomials
gcdex: Functions and Variables for Polynomials
gcdivide: Package functs
gcfac: Package scifac
gcfactor: Functions and Variables for Polynomials
gd: Package functs
gdet: Functions and Variables for ctensor
genfact: Combinatorial Functions
genindex: Functions and Variables for Miscellaneous Options
genmatrix: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
genmatrix: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
genmatrix: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
gensumnum: Functions and Variables for Miscellaneous Options
gensym: Functions and Variables for Miscellaneous Options
gensym: Functions and Variables for Miscellaneous Options
gen_laguerre: Functions and Variables for orthogonal polynomials
geomap: Functions and Variables for worldmap
geomap: Functions and Variables for worldmap
geometric: Package functs
geometric_mean: Functions and Variables for descriptive statistics
geometric_mean: Functions and Variables for descriptive statistics
geosum: Package functs
geo_amortization: Functions and Variables for finance
geo_annuity_fv: Functions and Variables for finance
geo_annuity_pv: Functions and Variables for finance
get: Functions and Variables for Properties
get_edge_weight: Functions and Variables for graphs
get_edge_weight: Functions and Variables for graphs
get_lu_factors: Functions and Variables for linearalgebra
get_pixel: Functions and Variables for pictures
get_plot_option: Functions and Variables for Plotting
get_tex_environment: Functions and Variables for File Input and Output
get_tex_environment_default: Functions and Variables for File Input and Output
get_vertex_label: Functions and Variables for graphs
gfactor: Functions and Variables for Polynomials
gfactorsum: Functions and Variables for Polynomials
ggf: Functions and Variables for ggf
GGFCFMAX: Functions and Variables for ggf
GGFINFINITY: Functions and Variables for ggf
girth: Functions and Variables for graphs
globalsolve: Functions and Variables for Equations
global_variances: Functions and Variables for descriptive statistics
global_variances: Functions and Variables for descriptive statistics
gnuplot_close: Gnuplot_pipes Format Functions
gnuplot_curve_styles: Gnuplot Options
gnuplot_curve_titles: Gnuplot Options
gnuplot_default_term_command: Gnuplot Options
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gnuplot_preamble: Gnuplot Options
gnuplot_ps_term_command: Gnuplot Options
gnuplot_replot: Gnuplot_pipes Format Functions
gnuplot_replot: Gnuplot_pipes Format Functions
gnuplot_reset: Gnuplot_pipes Format Functions
gnuplot_restart: Gnuplot_pipes Format Functions
gnuplot_start: Gnuplot_pipes Format Functions
gnuplot_term: Gnuplot Options
go: Functions and Variables for Program Flow
Gosper: Functions and Variables for zeilberger
GosperSum: Functions and Variables for zeilberger
Gosper_in_Zeilberger: Functions and Variables for zeilberger
gr2d: Functions and Variables for draw
gr3d: Functions and Variables for draw
gradef: Functions and Variables for Differentiation
gradef: Functions and Variables for Differentiation
gradefs: Functions and Variables for Differentiation
gramschmidt: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
gramschmidt: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
graph6_decode: Functions and Variables for graphs
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graph6_import: Functions and Variables for graphs
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great_rhombicuboctahedron_graph: Functions and Variables for graphs
grid: Plotting Options
grid: Functions and Variables for draw
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grind: Functions and Variables for Display
grind: Functions and Variables for Display
grobner_basis: Functions and Variables for Affine
grotzch_graph: Functions and Variables for graphs

H
halfangles: Functions and Variables for Trigonometric
hamilton_cycle: Functions and Variables for graphs
hamilton_path: Functions and Variables for graphs
hankel: Functions and Variables for linearalgebra
hankel: Functions and Variables for linearalgebra
hankel_1: Bessel Functions
hankel_2: Bessel Functions
harmonic: Package functs
harmonic_mean: Functions and Variables for descriptive statistics
harmonic_mean: Functions and Variables for descriptive statistics
hav: Package functs
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head_angle: Functions and Variables for graphs
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head_length: Functions and Variables for graphs
head_type: Functions and Variables for draw
heawood_graph: Functions and Variables for graphs
hermite: Functions and Variables for orthogonal polynomials
hessian: Functions and Variables for linearalgebra
hgfred: Functions and Variables for Special Functions
hilbertmap: Definitions for Peano maps
hilbert_matrix: Functions and Variables for linearalgebra
hipow: Functions and Variables for Polynomials
histogram: Functions and Variables for statistical graphs
histogram: Functions and Variables for statistical graphs
histogram: Functions and Variables for statistical graphs
histogram: Functions and Variables for statistical graphs
histogram: Functions and Variables for statistical graphs
histogram: Functions and Variables for statistical graphs
histogram_description: Functions and Variables for statistical graphs
hodge: Functions and Variables for itensor
horner: Functions and Variables for fast Fourier transform
horner: Functions and Variables for fast Fourier transform
hypergeometric: Hypergeometric Functions
hypergeometric_representation: Error Function

I
ibase: Functions and Variables for Display
ic1: Functions and Variables for Differential Equations
ic2: Functions and Variables for Differential Equations
icc1: Functions and Variables for itensor
icc2: Functions and Variables for itensor
ichr1: Functions and Variables for itensor
ichr2: Functions and Variables for itensor
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icosidodecahedron_graph: Functions and Variables for graphs
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icurvature: Functions and Variables for itensor
ic_convert: Functions and Variables for itensor
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identfor: Functions and Variables for linearalgebra
identity: Functions and Variables for Sets
idiff: Functions and Variables for itensor
idim: Functions and Variables for itensor
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idummyx: Functions and Variables for itensor
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ieqnprint: Functions and Variables for Equations
if: Functions and Variables for Program Flow
ifactors: Functions and Variables for Number Theory
ifb: Functions and Variables for itensor
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ifgi: Functions and Variables for itensor
ifr: Functions and Variables for itensor
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ifri: Functions and Variables for itensor
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ilt: Functions and Variables for Integration
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imetric: Functions and Variables for itensor
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implicit: Functions and Variables for draw
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infix: User defined operators
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init_atensor: Functions and Variables for atensor
init_ctensor: Functions and Variables for ctensor
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inmc1: Functions and Variables for itensor
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inpart: Functions and Variables for Expressions
inprod: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
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integerp: Functions and Variables for Numbers
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integer_partitions: Functions and Variables for Sets
integrate: Functions and Variables for Integration
integrate: Functions and Variables for Integration
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integration_constant: Functions and Variables for Integration
integration_constant_counter: Functions and Variables for Integration
intersect: Functions and Variables for Sets
intersection: Functions and Variables for Sets
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intfaclim: Functions and Variables for Polynomials
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invariant1: Functions and Variables for ctensor
invariant2: Functions and Variables for ctensor
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inverse_jacobi_sd: Functions and Variables for Elliptic Functions
inverse_jacobi_sn: Functions and Variables for Elliptic Functions
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ishow: Functions and Variables for itensor
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isolate_wrt_times: Functions and Variables for Expressions
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isreal_p: Functions and Variables for to_poly_solve
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items_inference: Functions and Variables for inference_result
itr: Functions and Variables for itensor

J
jacobi: Functions and Variables for Number Theory
jacobian: Functions and Variables for linearalgebra
jacobi_cd: Functions and Variables for Elliptic Functions
jacobi_cn: Functions and Variables for Elliptic Functions
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jacobi_ns: Functions and Variables for Elliptic Functions
jacobi_p: Functions and Variables for orthogonal polynomials
jacobi_sc: Functions and Variables for Elliptic Functions
jacobi_sd: Functions and Variables for Elliptic Functions
jacobi_sn: Functions and Variables for Elliptic Functions
JF: Functions and Variables for diag
join: Functions and Variables for Lists
jordan: Functions and Variables for diag
julia: Functions and Variables for dynamics
julia_parameter: Definitions for complex fractals
julia_set: Definitions for complex fractals
julia_sin: Definitions for complex fractals

K
kdels: Functions and Variables for itensor
kdelta: Functions and Variables for itensor
keepfloat: Functions and Variables for Polynomials
key: Functions and Variables for draw
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kt: Functions and Variables for ctensor
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kurtosis: Functions and Variables for descriptive statistics
kurtosis: Functions and Variables for descriptive statistics
kurtosis_bernoulli: Functions and Variables for discrete distributions
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L
label: Functions and Variables for draw
label: Functions and Variables for draw
labels: Functions and Variables for Command Line
labels: Functions and Variables for Command Line
label_alignment: Functions and Variables for draw
label_alignment: Functions and Variables for graphs
label_orientation: Functions and Variables for draw
lagrange: Functions and Variables for interpol
lagrange: Functions and Variables for interpol
laguerre: Functions and Variables for orthogonal polynomials
lambda: Functions and Variables for Function Definition
lambda: Functions and Variables for Function Definition
lambda: Functions and Variables for Function Definition
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lbfgs: Functions and Variables for lbfgs
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legend: Plotting Options
legend: Plotting Options
legendre_p: Functions and Variables for orthogonal polynomials
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leinstein: Functions and Variables for ctensor
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let: Functions and Variables for Rules and Patterns
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letrules: Functions and Variables for Rules and Patterns
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limit: Functions and Variables for Limits
limit: Functions and Variables for Limits
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linear: Package functs
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linearinterpol: Functions and Variables for interpol
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list_correlations: Functions and Variables for descriptive statistics
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local: Functions and Variables for Function Definition
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lreduce: Functions and Variables for Sets
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lsquares_estimates: Functions and Variables for lsquares
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M
m1pbranch: Functions and Variables for Numbers
macroexpand: Macros
macroexpand1: Macros
macroexpansion: Functions and Variables for Function Definition
macros: Macros
mainvar: Functions and Variables for Expressions
makebox: Functions and Variables for itensor
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makelist: Functions and Variables for Lists
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make_level_picture: Functions and Variables for pictures
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make_random_state: Random Numbers
make_random_state: Random Numbers
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mandelbrot: Functions and Variables for dynamics
mandelbrot_set: Definitions for complex fractals
manual_demo: Functions and Variables for Help
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matchfix: User defined operators
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mat_cond: Functions and Variables for linearalgebra
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multinomial_coeff: Functions and Variables for Sets
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N
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nary: User defined operators
natural_unit: Functions and Variables for ezunits
ncexpt: Functions and Variables for Display
ncharpoly: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
nc_degree: Functions and Variables for Affine
negative_picture: Functions and Variables for pictures
negdistrib: Functions and Variables for Simplification
negsumdispflag: Functions and Variables for Display
neighbors: Functions and Variables for graphs
new: Functions and Variables for Structures
new: Functions and Variables for Structures
newcontext: Functions and Variables for Facts
newdet: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
newline: Functions and Variables for characters
newline: Functions and Variables for input and output
newline: Functions and Variables for input and output
newton: Functions and Variables for fast Fourier transform
newtonepsilon: Functions and Variables for mnewton
newtonmaxiter: Functions and Variables for mnewton
new_graph: Functions and Variables for graphs
new_variable: Functions and Variables for to_poly_solve
nextlayerfactor: Package facexp
next_prime: Functions and Variables for Number Theory
nicedummies: Functions and Variables for to_poly_solve
niceindices: Functions and Variables for Series
niceindicespref: Functions and Variables for Series
ninth: Functions and Variables for Lists
nm: Functions and Variables for ctensor
nmc: Functions and Variables for ctensor
noeval: Functions and Variables for Evaluation
nofix: User defined operators
nofix: User defined operators
nolabels: Functions and Variables for Command Line
nonarray: Functions and Variables for Properties
noncentral_moment: Functions and Variables for descriptive statistics
noncentral_moment: Functions and Variables for descriptive statistics
nonegative_lp: Functions and Variables for simplex
nonmetricity: Functions and Variables for ctensor
nonnegintegerp: Functions and Variables for Numbers
nonscalar: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
nonscalarp: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
nonzeroandfreeof: Package functs
not: Logical operators
notequal: Functions and Variables for Predicates
noun: Functions and Variables for Expressions
noundisp: Functions and Variables for Expressions
nounify: Functions and Variables for Expressions
nouns: Functions and Variables for Evaluation
np: Functions and Variables for ctensor
npi: Functions and Variables for ctensor
nptetrad: Functions and Variables for ctensor
npv: Functions and Variables for finance
nroots: Functions and Variables for Equations
nterms: Functions and Variables for Expressions
ntermst: Functions and Variables for ctensor
nthroot: Functions and Variables for Equations
nticks: Plotting Options
nticks: Functions and Variables for draw
ntrig: Functions and Variables for Trigonometric
nullity: Functions and Variables for linearalgebra
nullspace: Functions and Variables for linearalgebra
num: Functions and Variables for Polynomials
numbered_boundaries: Functions and Variables for worldmap
numberp: Functions and Variables for Numbers
numer: Functions and Variables for Numbers
numerval: Functions and Variables for Numbers
numer_pbranch: Functions and Variables for Numbers
numfactor: Gamma and factorial Functions
num_distinct_partitions: Functions and Variables for Sets
num_distinct_partitions: Functions and Variables for Sets
num_partitions: Functions and Variables for Sets
num_partitions: Functions and Variables for Sets
nusum: Functions and Variables for Series
nzeta: Functions and Variables for Special Functions
nzetai: Functions and Variables for Special Functions
nzetar: Functions and Variables for Special Functions

O
obase: Functions and Variables for Display
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oddp: Functions and Variables for Numbers
odd_girth: Functions and Variables for graphs
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odelin: Functions and Variables for contrib_ode
ode_check: Functions and Variables for contrib_ode
op: Functions and Variables for Expressions
opena: Functions and Variables for input and output
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operatorp: Functions and Variables for Expressions
opproperties: Functions and Variables for Simplification
opsubst: Functions and Variables for Expressions
opsubst: Functions and Variables for opsubst
opsubst: Functions and Variables for opsubst
opsubst: Functions and Variables for opsubst
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or: Logical operators
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orbits: Functions and Variables for dynamics
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orthopoly_returns_intervals: Functions and Variables for orthogonal polynomials
orthopoly_weight: Functions and Variables for orthogonal polynomials
outative: Functions and Variables for Simplification
outchar: Functions and Variables for Command Line
outermap: Functions and Variables for Program Flow
outofpois: Poisson series
out_neighbors: Functions and Variables for graphs

P
packagefile: Functions and Variables for File Input and Output
pade: Functions and Variables for Series
palette: Plotting Options
palette: Plotting Options
palette: Functions and Variables for draw
parabolic_cylinder_d: Parabolic Cylinder Functions
parametric: Functions and Variables for draw
parametric: Functions and Variables for draw
parametric_surface: Functions and Variables for draw
parg: Functions and Variables for to_poly_solve
parGosper: Functions and Variables for zeilberger
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part: Functions and Variables for Expressions
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partition: Functions and Variables for Expressions
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pathname_type: Functions and Variables for File Input and Output
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path_graph: Functions and Variables for graphs
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pearson_skewness: Functions and Variables for descriptive statistics
permanent: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
permut: Functions and Variables for Symmetries
permutation: Package functs
permutations: Functions and Variables for Sets
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petersen_graph: Functions and Variables for graphs
petrov: Functions and Variables for ctensor
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picture_equalp: Functions and Variables for pictures
piece: Functions and Variables for Expressions
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piechart: Functions and Variables for statistical graphs
piechart: Functions and Variables for statistical graphs
piechart: Functions and Variables for statistical graphs
piechart: Functions and Variables for statistical graphs
piechart: Functions and Variables for statistical graphs
piechart_description: Functions and Variables for statistical graphs
planar_embedding: Functions and Variables for graphs
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plog: Root Exponential and Logarithmic Functions
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plot2d: Functions and Variables for Plotting
plot2d: Functions and Variables for Plotting
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plot3d: Functions and Variables for Plotting
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plot_format: Plotting Options
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plot_real_part: Plotting Options
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plsquares: Functions and Variables for lsquares
pochhammer: Functions and Variables for orthogonal polynomials
pochhammer_max_index: Functions and Variables for orthogonal polynomials
points: Functions and Variables for draw
points: Functions and Variables for draw
points: Functions and Variables for draw
points: Functions and Variables for draw
points: Functions and Variables for draw
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points: Functions and Variables for draw
points_joined: Functions and Variables for draw
point_size: Functions and Variables for draw
point_type: Plotting Options
point_type: Functions and Variables for draw
poisdiff: Poisson series
poisexpt: Poisson series
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poislim: Poisson series
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poisson: Poisson series
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polar: Functions and Variables for draw
polarform: Functions for Complex Numbers
polartorect: Functions and Variables for fast Fourier transform
polar_to_xy: Functions and Variables for Plotting
polydecomp: Functions and Variables for Polynomials
polyfactor: Functions and Variables for Equations
polygon: Functions and Variables for draw
polygon: Functions and Variables for draw
polymod: Functions and Variables for Polynomials
polymod: Functions and Variables for Polynomials
polynome2ele: Functions and Variables for Symmetries
polynomialp: Functions and Variables for linearalgebra
polynomialp: Functions and Variables for linearalgebra
polynomialp: Functions and Variables for linearalgebra
polytocompanion: Functions and Variables for linearalgebra
poly_add: Functions and Variables for grobner
poly_buchberger: Functions and Variables for grobner
poly_buchberger_criterion: Functions and Variables for grobner
poly_coefficient_ring: Functions and Variables for grobner
poly_colon_ideal: Functions and Variables for grobner
poly_content: Functions and Variables for grobner
poly_depends_p: Functions and Variables for grobner
poly_elimination_ideal: Functions and Variables for grobner
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poly_expt: Functions and Variables for grobner
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poly_multiply: Functions and Variables for grobner
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poly_normalize_list: Functions and Variables for grobner
poly_normal_form: Functions and Variables for grobner
poly_polysaturation_extension: Functions and Variables for grobner
poly_primary_elimination_order: Functions and Variables for grobner
poly_primitive_part: Functions and Variables for grobner
poly_pseudo_divide: Functions and Variables for grobner
poly_reduced_grobner: Functions and Variables for grobner
poly_reduction: Functions and Variables for grobner
poly_return_term_list: Functions and Variables for grobner
poly_saturation_extension: Functions and Variables for grobner
poly_secondary_elimination_order: Functions and Variables for grobner
poly_subtract: Functions and Variables for grobner
poly_s_polynomial: Functions and Variables for grobner
poly_top_reduction_only: Functions and Variables for grobner
pop: Functions and Variables for Lists
posfun: Functions and Variables for Properties
postfix: User defined operators
postfix: User defined operators
potential: Functions and Variables for Integration
powerdisp: Functions and Variables for Display
powers: Functions and Variables for Polynomials
powerseries: Functions and Variables for Series
powerset: Functions and Variables for Sets
powerset: Functions and Variables for Sets
power_mod: Functions and Variables for Number Theory
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prefix: User defined operators
prefix: User defined operators
prev_prime: Functions and Variables for Number Theory
primep: Functions and Variables for Number Theory
primep_number_of_tests: Functions and Variables for Number Theory
print: Functions and Variables for Display
printf: Functions and Variables for input and output
printf: Functions and Variables for input and output
printfile: Functions and Variables for File Input and Output
printpois: Poisson series
printprops: Functions and Variables for Properties
printprops: Functions and Variables for Properties
printprops: Functions and Variables for Properties
print_graph: Functions and Variables for graphs
prodrac: Functions and Variables for Symmetries
product: Sums and Products
product_use_gamma: Functions and Variables for solve_rec
program: Functions and Variables for graphs
programmode: Functions and Variables for Equations
prompt: Functions and Variables for Command Line
properties: Functions and Variables for Miscellaneous Options
proportional_axes: Functions and Variables for draw
props: Functions and Variables for Miscellaneous Options
propvars: Functions and Variables for Miscellaneous Options
psexpand: Functions and Variables for Series
psfile: Plotting Options
psi: Gamma and factorial Functions
psi: Functions and Variables for ctensor
psubst: Functions and Variables for Expressions
psubst: Functions and Variables for Expressions
ptriangularize: Functions and Variables for linearalgebra
pui: Functions and Variables for Symmetries
pui2comp: Functions and Variables for Symmetries
pui2ele: Functions and Variables for Symmetries
pui2polynome: Functions and Variables for Symmetries
puireduc: Functions and Variables for Symmetries
pui_direct: Functions and Variables for Symmetries
push: Functions and Variables for Lists
put: Functions and Variables for Miscellaneous Options
pv: Functions and Variables for finance

Q
qput: Functions and Variables for Miscellaneous Options
qrange: Functions and Variables for descriptive statistics
qrange: Functions and Variables for descriptive statistics
qty: Functions and Variables for ezunits
quadrilateral: Functions and Variables for draw
quad_qag: Functions and Variables for QUADPACK
quad_qag: Functions and Variables for QUADPACK
quad_qagi: Functions and Variables for QUADPACK
quad_qagi: Functions and Variables for QUADPACK
quad_qags: Functions and Variables for QUADPACK
quad_qags: Functions and Variables for QUADPACK
quad_qawc: Functions and Variables for QUADPACK
quad_qawc: Functions and Variables for QUADPACK
quad_qawf: Functions and Variables for QUADPACK
quad_qawf: Functions and Variables for QUADPACK
quad_qawo: Functions and Variables for QUADPACK
quad_qawo: Functions and Variables for QUADPACK
quad_qaws: Functions and Variables for QUADPACK
quad_qaws: Functions and Variables for QUADPACK
quantile: Functions and Variables for descriptive statistics
quantile: Functions and Variables for descriptive statistics
quantile_bernoulli: Functions and Variables for discrete distributions
quantile_beta: Functions and Variables for continuous distributions
quantile_binomial: Functions and Variables for discrete distributions
quantile_cauchy: Functions and Variables for continuous distributions
quantile_chi2: Functions and Variables for continuous distributions
quantile_continuous_uniform: Functions and Variables for continuous distributions
quantile_discrete_uniform: Functions and Variables for discrete distributions
quantile_exp: Functions and Variables for continuous distributions
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quantile_general_finite_discrete: Functions and Variables for discrete distributions
quantile_geometric: Functions and Variables for discrete distributions
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quantile_normal: Functions and Variables for continuous distributions
quantile_pareto: Functions and Variables for continuous distributions
quantile_poisson: Functions and Variables for discrete distributions
quantile_rayleigh: Functions and Variables for continuous distributions
quantile_student_t: Functions and Variables for continuous distributions
quantile_weibull: Functions and Variables for continuous distributions
quartile_skewness: Functions and Variables for descriptive statistics
quartile_skewness: Functions and Variables for descriptive statistics
quit: Functions and Variables for Command Line
qunit: Functions and Variables for Number Theory
quotient: Functions and Variables for Polynomials
quotient: Functions and Variables for Polynomials

R
radcan: Functions and Variables for Simplification
radexpand: Functions and Variables for Simplification
radius: Functions and Variables for graphs
radsubstflag: Functions and Variables for Polynomials
random: Random Numbers
random_bernoulli: Functions and Variables for discrete distributions
random_bernoulli: Functions and Variables for discrete distributions
random_beta: Functions and Variables for continuous distributions
random_beta: Functions and Variables for continuous distributions
random_binomial: Functions and Variables for discrete distributions
random_binomial: Functions and Variables for discrete distributions
random_bipartite_graph: Functions and Variables for graphs
random_cauchy: Functions and Variables for continuous distributions
random_cauchy: Functions and Variables for continuous distributions
random_chi2: Functions and Variables for continuous distributions
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random_continuous_uniform: Functions and Variables for continuous distributions
random_continuous_uniform: Functions and Variables for continuous distributions
random_digraph: Functions and Variables for graphs
random_discrete_uniform: Functions and Variables for discrete distributions
random_discrete_uniform: Functions and Variables for discrete distributions
random_exp: Functions and Variables for continuous distributions
random_exp: Functions and Variables for continuous distributions
random_f: Functions and Variables for continuous distributions
random_f: Functions and Variables for continuous distributions
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random_noncentral_student_t: Functions and Variables for continuous distributions
random_normal: Functions and Variables for continuous distributions
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random_pareto: Functions and Variables for continuous distributions
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random_poisson: Functions and Variables for discrete distributions
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random_rayleigh: Functions and Variables for continuous distributions
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random_regular_graph: Functions and Variables for graphs
random_student_t: Functions and Variables for continuous distributions
random_student_t: Functions and Variables for continuous distributions
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random_tree: Functions and Variables for graphs
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random_weibull: Functions and Variables for continuous distributions
range: Functions and Variables for descriptive statistics
range: Functions and Variables for descriptive statistics
rank: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
rank: Functions and Variables for linearalgebra
rassociative: Functions and Variables for Simplification
rat: Functions and Variables for Polynomials
rat: Functions and Variables for Polynomials
ratalgdenom: Functions and Variables for Polynomials
ratchristof: Functions and Variables for ctensor
ratcoef: Functions and Variables for Polynomials
ratcoef: Functions and Variables for Polynomials
ratdenom: Functions and Variables for Polynomials
ratdenomdivide: Functions and Variables for Polynomials
ratdiff: Functions and Variables for Polynomials
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ratfac: Functions and Variables for Polynomials
ratinterpol: Functions and Variables for interpol
ratinterpol: Functions and Variables for interpol
rational: Package functs
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ratmx: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
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ratp: Functions and Variables for Polynomials
ratprint: Functions and Variables for Polynomials
ratriemann: Functions and Variables for ctensor
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ratvars: Functions and Variables for Polynomials
ratvars: Functions and Variables for Polynomials
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ratweight: Functions and Variables for Polynomials
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read: Functions and Variables for Command Line
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read_array: Functions and Variables for plain-text input and output
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read_hashed_array: Functions and Variables for plain-text input and output
read_list: Functions and Variables for plain-text input and output
read_list: Functions and Variables for plain-text input and output
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read_list: Functions and Variables for plain-text input and output
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read_matrix: Functions and Variables for plain-text input and output
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read_matrix: Functions and Variables for plain-text input and output
read_nested_list: Functions and Variables for plain-text input and output
read_nested_list: Functions and Variables for plain-text input and output
read_xpm: Functions and Variables for pictures
realonly: Functions and Variables for Equations
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realroots: Functions and Variables for Equations
realroots: Functions and Variables for Equations
realroots: Functions and Variables for Equations
real_imagpart_to_conjugate: Functions and Variables for to_poly_solve
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rectform: Functions for Complex Numbers
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recttopolar: Functions and Variables for fast Fourier transform
rediff: Functions and Variables for itensor
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reduce_consts: Package rducon
reduce_order: Functions and Variables for solve_rec
refcheck: Functions and Variables for Debugging
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region_boundaries_plus: Functions and Variables for worldmap
rem: Functions and Variables for Miscellaneous Options
remainder: Functions and Variables for Polynomials
remainder: Functions and Variables for Polynomials
remarray: Functions and Variables for Arrays
remarray: Functions and Variables for Arrays
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rembox: Functions and Variables for Expressions
rembox: Functions and Variables for Expressions
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remcon: Functions and Variables for itensor
remcon: Functions and Variables for itensor
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remcoord: Functions and Variables for itensor
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remfun: Functions and Variables for Fourier series
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remfunction: Functions and Variables for Function Definition
remlet: Functions and Variables for Rules and Patterns
remlet: Functions and Variables for Rules and Patterns
remlet: Functions and Variables for Rules and Patterns
remlet: Functions and Variables for Rules and Patterns
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remove: Functions and Variables for Miscellaneous Options
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remrule: Functions and Variables for Rules and Patterns
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remvalue: Functions and Variables for Miscellaneous Options
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rename: Functions and Variables for itensor
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rest: Functions and Variables for Lists
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resultant: Functions and Variables for Polynomials
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rk: Functions and Variables for dynamics
rmxchar: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
rncombine: Functions and Variables for Miscellaneous Options
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romberg: Functions and Variables for romberg
rombergabs: Functions and Variables for romberg
rombergit: Functions and Variables for romberg
rombergmin: Functions and Variables for romberg
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room: Functions and Variables for Runtime Environment
room: Functions and Variables for Runtime Environment
room: Functions and Variables for Runtime Environment
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rootscontract: Functions and Variables for Equations
rootsepsilon: Functions and Variables for Equations
round: Functions for Numbers
row: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
rowop: Functions and Variables for linearalgebra
rowswap: Functions and Variables for linearalgebra
rreduce: Functions and Variables for Sets
rreduce: Functions and Variables for Sets
run_testsuite: Functions and Variables for Bug Detection and Reporting
run_viewer: Plotting Options

S
save: Functions and Variables for File Input and Output
save: Functions and Variables for File Input and Output
save: Functions and Variables for File Input and Output
save: Functions and Variables for File Input and Output
save: Functions and Variables for File Input and Output
save: Functions and Variables for File Input and Output
savedef: Functions and Variables for Function Definition
savefactors: Functions and Variables for Polynomials
saving: Functions and Variables for finance
scalarmatrixp: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
scalarp: Functions and Variables for Miscellaneous Options
scaled_bessel_i: Bessel Functions
scaled_bessel_i0: Bessel Functions
scaled_bessel_i1: Bessel Functions
scalefactors: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
scanmap: Functions and Variables for Program Flow
scanmap: Functions and Variables for Program Flow
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scatterplot: Functions and Variables for statistical graphs
scatterplot: Functions and Variables for statistical graphs
scatterplot: Functions and Variables for statistical graphs
scatterplot_description: Functions and Variables for statistical graphs
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scopy: Functions and Variables for strings
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sdowncase: Functions and Variables for strings
sdowncase: Functions and Variables for strings
sec: Functions and Variables for Trigonometric
sech: Functions and Variables for Trigonometric
second: Functions and Variables for Lists
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sequalignore: Functions and Variables for strings
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set_up_dot_simplifications: Functions and Variables for Affine
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seventh: Functions and Variables for Lists
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sierpinskiale: Definitions for IFS fractals
sierpinskimap: Definitions for Peano maps
sign: Functions and Variables for Facts
signum: Functions for Numbers
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simp: Functions and Variables for Simplification
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simple_linear_regression: Functions and Variables for stats
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simplode: Functions and Variables for strings
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sinvertcase: Functions and Variables for strings
sixth: Functions and Variables for Lists
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skewness: Functions and Variables for descriptive statistics
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smax: Functions and Variables for descriptive statistics
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smin: Functions and Variables for descriptive statistics
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smismatch: Functions and Variables for strings
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solve: Functions and Variables for Equations
solve: Functions and Variables for Equations
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split: Functions and Variables for strings
split: Functions and Variables for strings
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sremove: Functions and Variables for strings
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sremovefirst: Functions and Variables for strings
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ssearch: Functions and Variables for strings
ssearch: Functions and Variables for strings
ssearch: Functions and Variables for strings
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ssort: Functions and Variables for strings
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ssubst: Functions and Variables for strings
ssubst: Functions and Variables for strings
ssubst: Functions and Variables for strings
ssubstfirst: Functions and Variables for strings
ssubstfirst: Functions and Variables for strings
ssubstfirst: Functions and Variables for strings
ssubstfirst: Functions and Variables for strings
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starplot_description: Functions and Variables for statistical graphs
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status: Functions and Variables for Runtime Environment
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std: Functions and Variables for descriptive statistics
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stemplot: Functions and Variables for statistical graphs
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stirling: Functions and Variables for stirling
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stringout: Functions and Variables for File Input and Output
stringout: Functions and Variables for File Input and Output
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struve_l: Struve Functions
style: Plotting Options
style: Plotting Options
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sublist: Functions and Variables for Lists
sublist_indices: Functions and Variables for Lists
sublis_apply_lambda: Functions and Variables for Expressions
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submatrix: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
submatrix: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
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subsample: Functions and Variables for data manipulation
subsample: Functions and Variables for data manipulation
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subsetp: Functions and Variables for Sets
subst: Functions and Variables for Expressions
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substpart: Functions and Variables for Expressions
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substring: Functions and Variables for strings
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summand_to_rec: Functions and Variables for solve_rec
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supcase: Functions and Variables for strings
supcase: Functions and Variables for strings
supcontext: Functions and Variables for Facts
supcontext: Functions and Variables for Facts
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symmetricp: Functions and Variables for ctensor
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T
t: Plotting Options
tab: Functions and Variables for characters
take_channel: Functions and Variables for pictures
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take_inference: Functions and Variables for inference_result
take_inference: Functions and Variables for inference_result
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taylor: Functions and Variables for Series
taylor: Functions and Variables for Series
taylor: Functions and Variables for Series
taylor: Functions and Variables for Series
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tcl_output: Functions and Variables for File Input and Output
tcl_output: Functions and Variables for File Input and Output
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tellrat: Functions and Variables for Polynomials
tellsimp: Functions and Variables for Rules and Patterns
tellsimpafter: Functions and Variables for Rules and Patterns
tensorkill: Functions and Variables for ctensor
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tenth: Functions and Variables for Lists
terminal: Functions and Variables for draw
terminal: Functions and Variables for graphs
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test_mean: Functions and Variables for stats
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test_means_difference: Functions and Variables for stats
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test_proportion: Functions and Variables for stats
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test_proportions_difference: Functions and Variables for stats
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test_rank_sum: Functions and Variables for stats
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test_sign: Functions and Variables for stats
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test_signed_rank: Functions and Variables for stats
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test_variance: Functions and Variables for stats
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test_variance_ratio: Functions and Variables for stats
tex: Functions and Variables for File Input and Output
tex: Functions and Variables for File Input and Output
tex: Functions and Variables for File Input and Output
tex: Functions and Variables for File Input and Output
tex: Functions and Variables for File Input and Output
tex: Functions and Variables for File Input and Output
tex1: Functions and Variables for File Input and Output
texput: Functions and Variables for File Input and Output
texput: Functions and Variables for File Input and Output
texput: Functions and Variables for File Input and Output
texput: Functions and Variables for File Input and Output
texput: Functions and Variables for File Input and Output
third: Functions and Variables for Lists
throw: Functions and Variables for Program Flow
time: Functions and Variables for Runtime Environment
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timedate: Functions and Variables for Runtime Environment
timer: Functions and Variables for Debugging
timer: Functions and Variables for Debugging
timer: Functions and Variables for Debugging
timer_devalue: Functions and Variables for Debugging
timer_info: Functions and Variables for Debugging
timer_info: Functions and Variables for Debugging
title: Functions and Variables for draw
tldefint: Functions and Variables for Integration
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tlimit: Functions and Variables for Limits
tlimit: Functions and Variables for Limits
tlimswitch: Functions and Variables for Limits
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todd_coxeter: Functions and Variables for Groups
toeplitz: Functions and Variables for linearalgebra
toeplitz: Functions and Variables for linearalgebra
tokens: Functions and Variables for strings
tokens: Functions and Variables for strings
topological_sort: Functions and Variables for graphs
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totient: Functions and Variables for Number Theory
to_lisp: Functions and Variables for Command Line
to_poly: Functions and Variables for to_poly_solve
to_poly_solve: Functions and Variables for to_poly_solve
tpartpol: Functions and Variables for Symmetries
tr: Functions and Variables for ctensor
trace: Functions and Variables for Debugging
trace: Functions and Variables for Debugging
trace: Functions and Variables for Debugging
tracematrix: Package functs
trace_options: Functions and Variables for Debugging
trace_options: Functions and Variables for Debugging
transcompile: Functions and Variables for Function Definition
transform: Functions and Variables for draw
transform_xy: Plotting Options
translate: Functions and Variables for Function Definition
translate: Functions and Variables for Function Definition
translate: Functions and Variables for Function Definition
translate_file: Functions and Variables for Function Definition
translate_file: Functions and Variables for Function Definition
transparent: Functions and Variables for draw
transpose: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
transrun: Functions and Variables for Function Definition
treefale: Definitions for IFS fractals
tree_reduce: Functions and Variables for Sets
tree_reduce: Functions and Variables for Sets
treillis: Functions and Variables for Symmetries
treinat: Functions and Variables for Symmetries
triangle: Functions and Variables for draw
triangularize: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
trigexpand: Functions and Variables for Trigonometric
trigexpandplus: Functions and Variables for Trigonometric
trigexpandtimes: Functions and Variables for Trigonometric
triginverses: Functions and Variables for Trigonometric
trigrat: Functions and Variables for Trigonometric
trigreduce: Functions and Variables for Trigonometric
trigreduce: Functions and Variables for Trigonometric
trigsign: Functions and Variables for Trigonometric
trigsimp: Functions and Variables for Trigonometric
trivial_solutions: Functions and Variables for zeilberger
true: Functions and Variables for Constants
trunc: Functions and Variables for Series
truncated_cube_graph: Functions and Variables for graphs
truncated_dodecahedron_graph: Functions and Variables for graphs
truncated_icosahedron_graph: Functions and Variables for graphs
truncated_tetrahedron_graph: Functions and Variables for graphs
tr_array_as_ref: Functions and Variables for Function Definition
tr_bound_function_applyp: Functions and Variables for Function Definition
tr_file_tty_messagesp: Functions and Variables for Function Definition
tr_float_can_branch_complex: Functions and Variables for Function Definition
tr_function_call_default: Functions and Variables for Function Definition
tr_numer: Functions and Variables for Function Definition
tr_optimize_max_loop: Functions and Variables for Function Definition
tr_semicompile: Functions and Variables for Function Definition
tr_state_vars: Functions and Variables for Function Definition
tr_warnings_get: Functions and Variables for Function Definition
tr_warn_bad_function_calls: Functions and Variables for Function Definition
tr_warn_fexpr: Functions and Variables for Function Definition
tr_warn_meval: Functions and Variables for Function Definition
tr_warn_mode: Functions and Variables for Function Definition
tr_warn_undeclared: Functions and Variables for Function Definition
tr_warn_undefined_variable: Functions and Variables for Function Definition
ttyoff: Functions and Variables for Display
tube: Functions and Variables for draw
tube_extremes: Functions and Variables for draw
tutte_graph: Functions and Variables for graphs

U
ueivects: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
ufg: Functions and Variables for ctensor
uforget: Functions and Variables for Units
ug: Functions and Variables for ctensor
ultraspherical: Functions and Variables for orthogonal polynomials
und: Functions and Variables for Constants
underlying_graph: Functions and Variables for graphs
undiff: Functions and Variables for itensor
union: Functions and Variables for Sets
unique: Functions and Variables for Lists
uniteigenvectors: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
unitp: Functions and Variables for ezunits
units: Functions and Variables for ezunits
unitvector: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
unit_step: Functions and Variables for orthogonal polynomials
unit_vectors: Functions and Variables for draw
unknown: Functions and Variables for Predicates
unless: Functions and Variables for Program Flow
unorder: Functions and Variables for Expressions
unsum: Functions and Variables for Series
untellrat: Functions and Variables for Polynomials
untimer: Functions and Variables for Debugging
untimer: Functions and Variables for Debugging
untrace: Functions and Variables for Debugging
untrace: Functions and Variables for Debugging
uppercasep: Functions and Variables for characters
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uricci: Functions and Variables for ctensor
uriem: Functions and Variables for ctensor
uriemann: Functions and Variables for ctensor
usersetunits: Functions and Variables for Units
user_preamble: Functions and Variables for draw
use_fast_arrays: Functions and Variables for Arrays
uvect: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra

V
values: Functions and Variables for Command Line
vandermonde_matrix: Functions and Variables for linearalgebra
var: Functions and Variables for descriptive statistics
var: Functions and Variables for descriptive statistics
var1: Functions and Variables for descriptive statistics
var1: Functions and Variables for descriptive statistics
var_bernoulli: Functions and Variables for discrete distributions
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var_geometric: Functions and Variables for discrete distributions
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var_student_t: Functions and Variables for continuous distributions
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vector: Functions and Variables for draw
vector: Functions and Variables for draw
vectorpotential: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
vectorpotential: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
vectorsimp: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
vect_cross: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
verbify: Functions and Variables for Expressions
verbose: Functions and Variables for Series
vers: Package functs
vertex_color: Functions and Variables for graphs
vertex_coloring: Functions and Variables for graphs
vertex_coloring: Functions and Variables for graphs
vertex_connectivity: Functions and Variables for graphs
vertex_degree: Functions and Variables for graphs
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vertex_eccentricity: Functions and Variables for graphs
vertex_in_degree: Functions and Variables for graphs
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vertex_partition: Functions and Variables for graphs
vertex_size: Functions and Variables for graphs
vertex_type: Functions and Variables for graphs
vertices: Functions and Variables for graphs
vertices_to_cycle: Functions and Variables for graphs
vertices_to_path: Functions and Variables for graphs
view: Functions and Variables for draw

W
warnings: Functions and Variables for zeilberger
weyl: Functions and Variables for ctensor
weyl: Functions and Variables for ctensor
wheel_graph: Functions and Variables for graphs
while: Functions and Variables for Program Flow
wiener_index: Functions and Variables for graphs
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with_stdout: Functions and Variables for File Input and Output
writefile: Functions and Variables for File Input and Output
write_binary_data: Functions and Variables for binary input and output
write_data: Functions and Variables for plain-text input and output
write_data: Functions and Variables for plain-text input and output
wronskian: Package functs

X
x: Plotting Options
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xaxis_color: Functions and Variables for draw
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xaxis_type: Functions and Variables for draw
xaxis_width: Functions and Variables for draw
xlabel: Plotting Options
xlabel: Functions and Variables for draw
xrange: Functions and Variables for draw
xrange_secondary: Functions and Variables for draw
xreduce: Functions and Variables for Sets
xreduce: Functions and Variables for Sets
xthru: Functions and Variables for Simplification
xtics: Functions and Variables for draw
xtics_axis: Functions and Variables for draw
xtics_rotate: Functions and Variables for draw
xtics_rotate_secondary: Functions and Variables for draw
xtics_secondary: Functions and Variables for draw
xtics_secondary_axis: Functions and Variables for draw
xu_grid: Functions and Variables for draw
xyplane: Functions and Variables for draw
xy_file: Functions and Variables for draw
x_voxel: Functions and Variables for draw

Y
y: Plotting Options
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yaxis_color: Functions and Variables for draw
yaxis_secondary: Functions and Variables for draw
yaxis_type: Functions and Variables for draw
yaxis_width: Functions and Variables for draw
ylabel: Plotting Options
ylabel: Functions and Variables for draw
yrange: Functions and Variables for draw
yrange_secondary: Functions and Variables for draw
ytics: Functions and Variables for draw
ytics_axis: Functions and Variables for draw
ytics_rotate: Functions and Variables for draw
ytics_rotate_secondary: Functions and Variables for draw
ytics_secondary: Functions and Variables for draw
ytics_secondary_axis: Functions and Variables for draw
yv_grid: Functions and Variables for draw
y_voxel: Functions and Variables for draw

Z
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zaxis_color: Functions and Variables for draw
zaxis_type: Functions and Variables for draw
zaxis_width: Functions and Variables for draw
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zeroa: Functions and Variables for Constants
zerob: Functions and Variables for Constants
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zerofor: Functions and Variables for linearalgebra
zeromatrix: Functions and Variables for Matrices and Linear Algebra
zeromatrixp: Functions and Variables for linearalgebra
zeta: Functions and Variables for Number Theory
zeta%pi: Functions and Variables for Number Theory
zlabel: Plotting Options
zlabel: Functions and Variables for draw
zlange: Functions and Variables for lapack
zrange: Functions and Variables for draw
ztics: Functions and Variables for draw
ztics_axis: Functions and Variables for draw
ztics_rotate: Functions and Variables for draw
z_voxel: Functions and Variables for draw

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Appendix A Translator’s Comments


A.1 Translation Policies

とにかく、質より量ということで訳を進めました。品質を高めるべく、少しずつ見直しを進めています。 訳者自身が意味を理解していない文もありましたので、誤訳、迷訳についてはご指摘いただければ幸いです。

できるだけ多くの人に参考になるようにと、章のレベルに応じて、訳語を変えたところがあります。 例えば、足し算と加算を使い分けたりしました。その結果、文体に一貫性が欠ける部分があるかと思いますが、意図を汲み取っていただければ幸いです。

章や節などのノード名は、訳すとtexi2htmlに不具合があるので、英文そのままとしました。


A.2 About Terms in Japanese

simplification

simplificationとevaluationがMaximaの基礎となっていますが、simplificationは、対応する日本語がないと思いました。Maximaに関する他の記事では、簡易化、簡素化、簡単化などと訳されているようです。一番近いニュアンスは、「式の整理をすること」と思いましたので、「整理」もしくは「式整理」と訳しました。 reduceの訳語には簡約を使いました。

function

functionは、数学的な定義に基づく場合とプログラミング的な定義に基づく場合があるので、前者を函数、後者を関数と漢字を充てました。

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Footnotes

(1)

Applied Mathematics and Programming Division, K.U. Leuven

(2)

Applied Mathematics and Programming Division, K.U. Leuven

(3)

Institut für Mathematik, T.U. Wien

(4)

National Bureau of Standards, Washington, D.C., U.S.A

(5)

http://www.netlib.org/slatec

(6)

http://www.netlib.org/quadpack

(7)

R. Piessens, E. de Doncker-Kapenga, C.W. Uberhuber, and D.K. Kahaner. QUADPACK: A Subroutine Package for Automatic Integration. Berlin: Springer-Verlag, 1983, ISBN 0387125531.