Python 3 的隐式微分?
Implicit differentiation with Python 3?
我们如何推导出 Python 3 中的隐式方程?
例如 x^2+y^2=25
微分是:dy/dx=-x/y
,当尝试这个时:
from sympy import *
init_printing(use_unicode=True)
x = symbols('x')
y = Function('y')(x)
eq = x**2+y**2-25
sol = diff(eq, x)
print(sol)
但是它显示:
2*x + 2*y(x)*Derivative(y(x), x)
怎样才能得到-x/y
?
你有微分方程,所以你可以使用求解重新排列它:
solve(sol, diff(y, x, 1))
您可以使用隐函数定理,该定理指出当两个变量 x
、y
与隐方程 f(x, y) = 0
相关时,[=13= 的导数]关于x
等于- (df/dx) / (df/dy)
(只要偏导数连续且df/dy != 0
)。
x, y = symbols('x, y')
f = x**2 + y**2 - 25
-diff(f,x)/diff(f,y)
-x/y
SymPy 具有函数 idiff
可以满足您的需求
In [2]: idiff(x**2+y**2-25, y, x)
Out[2]:
-x
───
y
我们如何推导出 Python 3 中的隐式方程?
例如 x^2+y^2=25
微分是:dy/dx=-x/y
,当尝试这个时:
from sympy import *
init_printing(use_unicode=True)
x = symbols('x')
y = Function('y')(x)
eq = x**2+y**2-25
sol = diff(eq, x)
print(sol)
但是它显示:
2*x + 2*y(x)*Derivative(y(x), x)
怎样才能得到-x/y
?
你有微分方程,所以你可以使用求解重新排列它:
solve(sol, diff(y, x, 1))
您可以使用隐函数定理,该定理指出当两个变量 x
、y
与隐方程 f(x, y) = 0
相关时,[=13= 的导数]关于x
等于- (df/dx) / (df/dy)
(只要偏导数连续且df/dy != 0
)。
x, y = symbols('x, y')
f = x**2 + y**2 - 25
-diff(f,x)/diff(f,y)
-x/y
SymPy 具有函数 idiff
可以满足您的需求
In [2]: idiff(x**2+y**2-25, y, x)
Out[2]:
-x
───
y