我已经使用 numpy 编写了这个优化过程，我必须执行以下计算：

B 是对称负半定矩阵，I 是单位矩阵。问题是 B 的值可能太大（> 1e25），当减去对角矩阵时，一些元素不会因为有足够的精度。有什么办法可以克服这个问题，还是我需要使用另一个库（如 mpmath）重写它？

我遇到了 Python 中浮点数的准确性问题。我需要高精度，因为我想使用显式编写的球形贝塞尔函数 J_n (x)，如果numpy使用浮点数（15 个精确数字），它会在低 x 值时偏离它们的理论值（尤其是对于 n>5）。

为了保持更精确的数字，我尝试了许多选项，尤其是从mpmathand 。在将函数内部sympy的准确性与数组相结合时，我遇到了问题，直到我知道有函数。最后我得到了解决我最初问题的方法：mpmathnumpynumpy.vectorize

The problem I have now is that just for plotting the explicit, accurate ones, it takes quite a long time (about 31 times slower than the scipy function for mp.dps=100). Smaller dps do not make these processes much faster, even with mp.dps=15, they are still 26 times slower. Is there a way to make this faster?

我有一个 sympy poly，它看起来像：

我正在使用以下代码转换为 mpc：

两个问题。

1. a假设我的 mpc 和 sympy 类型具有相同的精度（例如 100 dps），使用这种从to的转换是否存在精度损失d？
2. 有没有更好的转换方法？

旁白： sympy 似乎在这里把我当作一个符号来对待。我如何获得同情来简化这个多项式？

编辑：我还注意到以下内容代替了a上述内容：

有没有类似于mpmathscala 的东西？

更准确地说，mpmath我使用的唯一功能是阶乘（这比factorialpython更快，math并且适用于大数字）和二项式系数计算和设置精度。

先感谢您。

我试图在 Sympy 中计算一些简单的概率，但我不断收到数字错误。如何更改此代码以在 mpmath 中使用任意精度？

我正在使用 Python 计算上不完全伽马函数mpmath.gammainc：

它是 mpmath 文档中定义的一维积分。我想myfun使用 scipy 的quad函数来比较这个结果：

但是，我不认为quad接受关于积分上限/下限的复杂论点。我不知道是否可以将问题分成实部/虚部。有任何想法吗？

当我尝试在 mpmath 函数中使用 numpy 数组时出现错误，此示例在到达该行时失败：

其中 P1 是一个数组。出现错误：

我知道这个和这个踏板，它们是相关的。但我无法让我的代码工作。有人可以帮我纠正这个错误吗？

我正在使用 python 库 mpmath，特别是评估不完整的 gamma 函数。这是寻根例程的一部分，但对于复值参数的某些组合，它的评估非常慢。

这里函数的评估mpmath.gammainc卡住了：

另一方面，Mathematica 几乎立即返回结果：

在其他情况下，对于不同的参数mpmath并Mathematica返回相同的输出：

数学

Python mpmath

您对这种行为的原因有一些了解吗？这可以被认为mpmath是一个正交问题还是一个数学问题？不幸的是scipy，它没有提供gamma复杂参数的函数实现，所以它不是一个选项。

我正在研究一个代表一些networkx图的邻接矩阵的numpy矩阵adj 。当我按如下方式构造adj时：

adj = sparse.csr_matrix(nx.adjacency_matrix(graph), dtype='longdouble').todense()

然后运行adj = adj ** 2，然后我可以看到htopnumpy 使用了所有可用的线程。

然而，由于精度损失，我试图mpmath在两者之间进行整合。

我是这样做的：

生成的adj看起来像这样

这是我所期望的。

计算包括两个步骤：第一个是平方adj，第二个是实际计算。从结果中，我可以看到精度要高得多，但htop由于某种原因，平方步骤仅在一个线程上运行。

当我运行 np.show_config() 时，我得到：

我在 Python 中实现一些数学公式，使用时出现以下错误mpmath.nsum()

TypeError: 输入类型不支持 ufunc 'gamma'，并且根据转换规则 ''safe'' 无法安全地将输入强制转换为任何支持的类型

主文件

函数文件

当我使用下面的 for 循环时，我得到了我想要的答案。

请问有什么帮助吗？（注意：我是 Python 的绝对初学者，所以我不知道如何解决这个问题）