1
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

More than 1 year has passed since last update.

Mathematica とWolframAlphaとsympyのsimplifyを調べた。

Last updated at Posted at 2023-06-19

MathematicaのSimplify

WolframAlphaのsimplify

>xについての仮定があるとSimplifyを使ってさらに簡約できる:
https://reference.wolfram.com/language/ref/Simplify.html.ja?source=footer

sympyのsimplify

事例 ド・モアブルの定理

WolfMoon様より
結果を見て実行するということでしょう。
https://qiita.com/WolfMoon/items/ad6b23cc72b5b340f27c#comment-4d2f56afa3fe59ef76ef

当初,私は、結果毎にsimplifyを実行が必要な事の意味がわかりませんでした。
無条件 で、結果にsimplifyをしてくれたらいいのにと思っていました。

ところが、以下のド・モアブルの定理で、
https://qiita.com/mrrclb48z/items/0ca9b513c007b2e297f2#:~:text=%E5%8B%89%E5%BC%B7%E4%B8%AD-,sympy,-%E3%81%A7
>「真の7倍角の公式」
https://examist.jp/legendexam/2016yokohamasiritu/

「真の7倍角の公式」のケースの時、困るケースがあるみたいです。
勝手に簡略化のしすぎ?は、困ります。でしょうか。
以下の「ド・モアブルの定理」
f=g,#4#で止まってほしい。 無条件だと、simplifyの#5#は行き過ぎ。
いいですね。

(でも,simplifyの行き過ぎでも、一つ前に戻る?simplify2があっても、いいような気がしました。)

from sympy import *
θ=symbols('θ',real   =True)
k=symbols('k',integer=True)
k=7
f=expand_trig(sin(k*θ))
print("#1#",f)
print("#2#",f.simplify())
print("#3#",f.simplify().expand())
print()
g=im((cos(θ)+I*sin(θ))**k)
print("#4#",g)
print("#5#",g.simplify())
print()
print("#6#",(f-g))
print("#7#",(f-g).expand()  )
print("#8#",(f-g).simplify())
#1# -64*sin(θ)**7 + 112*sin(θ)**5 - 56*sin(θ)**3 + 7*sin(θ)
#2# (-64*sin(θ)**6 + 112*sin(θ)**4 - 56*sin(θ)**2 + 7)*sin(θ)
#3# -64*sin(θ)**7 + 112*sin(θ)**5 - 56*sin(θ)**3 + 7*sin(θ)

#4# -sin(θ)**7 + 21*sin(θ)**5*cos(θ)**2 - 35*sin(θ)**3*cos(θ)**4 + 7*sin(θ)*cos(θ)**6
#5# -57*sin(θ)**7 + 91*sin(θ)**5 - 35*sin(θ)**3 + 7*sin(θ)*cos(θ)**6

#6# -63*sin(θ)**7 - 21*sin(θ)**5*cos(θ)**2 + 112*sin(θ)**5 + 35*sin(θ)**3*cos(θ)**4 - 56*sin(θ)**3 - 7*sin(θ)*cos(θ)**6 + 7*sin(θ)
#7# -63*sin(θ)**7 - 21*sin(θ)**5*cos(θ)**2 + 112*sin(θ)**5 + 35*sin(θ)**3*cos(θ)**4 - 56*sin(θ)**3 - 7*sin(θ)*cos(θ)**6 + 7*sin(θ)
#8# 0
1
0
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
1
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?