问题标签 [mpmath]

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python - 如何从系数列表中构建多项式 lambda 函数?

我有一个对应于多项式表达式的系数列表,即:[1,2,0]对应于x^2 + 2x + 0. 我想将这些系数的任意长度数组放入 lambda 函数中。

具体来说,我正在使用mpmath并且我有一个用于polyval 模块的列表:

给定系数和一个数字,polyval()计算多项式。

我需要使用 采用一维函数的findroot 模块,即:

如何从系数列表中构造 lambda 函数?

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python - 将参数传递给 mpmath 四元积分

我正在集成一些非常讨厌的功能,而 scipy.integrate.quad 并没有很好地处理这种情况。我打算将 mpmath.quad 与 tanh-sinh 方法一起使用,但我需要将一些参数传递给正在计算的函数,如下所示:

因为 f 被定义为

在文档上没有找到类似的东西。有什么建议么?

谢谢!

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python - sympy - 无法使 nsolve 方法工作

我做了这段代码:

解释器给了我:“分配前引用的局部变量 x”

如果我尝试nsolve(f,x,(0,1))它会给我:“在给定的容差范围内找不到根......”

(另外,我尝试过findroot(f,(0,1))没有任何成功(我导入from mpmath import *然后mp.dps = 30; mp.pretty = True)。

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python - python中是否有可用的缩放互补误差函数?

在 matlab 中,有一个特殊的函数在我所知道的 Python 的任何集合中都不可用(numpy、scipy、mpmath,...)。

可能还有其他地方可以找到这样的功能?

UPD对于所有认为这个问题微不足道的人,请先尝试为参数〜30 计算此函数。

UPD2任意精度是一个很好的解决方法,但如果可能的话,我宁愿避免它。我需要一个“标准”机器精度(不多不少)和可能的最大速度。

UPD3事实证明,mpmath给出了令人惊讶的不准确结果。即使在标准 pythonmath工作的地方,mpmath结果也更糟。这使得它绝对一文不值。

UPD4比较计算 erfcx 的不同方法的代码。

对我来说,它给了

显然,math在它起作用的地方给出了最好的精度,而在起作用的地方mpmath给出了更大的误差几个数量级,math对于更大的参数甚至更多。

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python - 扩展特定版本的 Python(在 Linux Ubuntu/Unity 上)

我最近得到了 Ubuntu 11.10,并在上面放了几个版本的 Python,包括 EPD Python、Python 2.7(标准)和 Python 3.2。我主要使用 EPD 发行版并希望使用 mpmath 模块对其进行扩展。基本上这听起来很简单,但 Linux 总是将包安装到标准的 2.7 或 3.2 版本。

如何专门扩展 EPD 分发?我必须承认我对 Linux 和 Python 都很陌生,所以希望有一个简单的解决方案。

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python - numpy.allclose 和多精度与 mpmath

在我的 python 代码中,我经常使用numpy.allclose. 另一方面,除了这些检查之外,实现还能够处理多精度 ( mpmath.mpc) 数字。如果我想为这些mpmath数字运行验证码,我会得到类似

检查两个多精度数组是否足够相等的最佳方法是什么?

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python - 如何mpf数组?

我有:

但它不会让我这样做:

那我该怎么办?

本质上,我将使用这个数组,并根据情况(例如1.35626567e10846.2345252e-2732)将元素乘以令人难以置信的大或令人难以置信的小数,因此需要 mpf。

更具体地说,我将使用 besseli 和 besselk 函数来创建令人难以置信的大值和小值。

如何获得一个 mpf 数组来保存这些数字?

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python - mpmath 矩阵求逆的替代方案或加速

我正在用 python 编写一些代码,这些代码需要经常反转大方阵(100-200 行/列)。

我正在达到机器精度的极限,所以已经开始尝试使用mpmath任意精度的矩阵求逆,但它非常慢,即使使用gmpy.

以精度 30(十进制)反转大小为 20、30、60 的随机矩阵需要约 0.19、0.60 和 4.61 秒,而相同的操作mathematica需要 0.0084、0.015 和 0.055 秒。

这是在 Arch linux 机器上使用python3and mpmath 0.17(不确定 gmpy 版本)。我不确定为什么 mpmath 慢得多,但是否有任何开源库可以接近数学为此管理的速度(即使快 1/2 也不错)?

我不需要任意精度——128 位可能就足够了。我也只是不明白 mpmath 怎么会这么慢。它必须使用非常不同的矩阵求逆算法。具体来说,我正在使用M**-1.

有没有办法让它使用更快的算法或加速它。

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python - mpmath 中的元素操作

我希望mpmath对 Python 数组执行逐元素操作。例如,

或者,使用mpmath矩阵

在这方面是否mpmath有任何能力,或者是否有必要遍历条目?

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python - Speed Up python code (multiple integral calculations)

Is there a way to speed up this code: