JuliaSymbolics 符号计算笔记

                     

贡献者： addis

• JuliaSymbolics 入门教程
• 功能并不完善，对比 sympy 缺失的功能。
• using Symbolics
• @variables x y 创建两个符号变量，类型为 Num
• z = x^2 + y 生成一个符号表达式，类型也是 Num。
• 同理也可以创建表达式数组/矩阵。
• using Latexify; latexify(A::Num) 可以把符号表达式变为 Latex 代码。
• 在 Jupyter Notebook 中，运算结果的表达式会自动使用 latexify 显示为漂亮排版。
• simplify(表达式) 化简表达式
• substitute.(表达式, (Dict(x => y^2),))

1. 求导和积分

• @variables t; Dt = Differential(t) 定义微分算符。类型是 Differential。
• Dt 本身可以进行运算，如 D2t = Dt*Dt, D2t = Dt^2。
• Dt(t + t^2) 求导，但不会进行具体计算。用 expand_derivatives(求导表达式) 具体计算求导结果。