问题标签 [sage]

我想在 Sage 中使用的函数会引发异常，因为它缺少 GAP 的包“ HAP ”。我可以下载这个包，但是我不知道如何让 Sage 识别它。

Sage 应该能够使用 Cython 创建编译代码。我从来没有让这个工作。问题似乎与我的 Sage 安装有关，因为在包含的示例上编译失败。我不相信我在安装过程中做了什么特别的事情，但显然我做错了。圣人教程说

为了制作你自己的编译 Sage 代码，给文件一个 .spyx 扩展名（而不是 .sage）。如果您正在使用命令行界面，您可以像使用解释代码一样附加和加载编译代码（目前，笔记本界面不支持附加和加载 Cython 代码）。实际的编译是在“幕后”完成的，您无需做任何明确的事情。有关直接使用 GMP C 库的阶乘函数的编译实现示例，请参见 $SAGE_ROOT/examples/programming/sagex/factorial.spyx。要亲自尝试一下，cd 到 $SAGE_ROOT/examples/programming/sagex/，然后执行以下操作：

当我尝试时，我收到以下消息：

1-linux-32bit-ubuntu_10.04_lts-i686-Linux/devel/sage/sage/ext/-I/home/oliver/Desktop/sage-4.7.1-linux-32bit-ubuntu_10.04_lts-i686-Linux/devel /sage/ -I/home/oliver/Desktop/sage-4.7.1-linux-32bit-ubuntu_10.04_lts-i686-Linux/devel/sage/sage/gsl/ -I. -I/home/oliver/Desktop/sage-4.7.1-linux-32bit-ubuntu_10.04_lts-i686-Linux/local/include/python2.6 -c _home_oliver_Desktop_sage_4_7_1_linux_32bit_ubuntu_10_04_lts_i686_Linux_examples_programming_sagex_factorial_spyx_0.c-2.6 build/ /_home_oliver_Desktop_sage_4_7_1_linux_32bit_ubuntu_10_04_lts_i686_Linux_examples_programming_sagex_factorial_spyx_0.o -w -O2 creating build/lib.linux-i686-2.6 gcc -pthread -shared build/temp.linux-i686-2.6/_home_oliver_Desktop_sage_4_7_1_linux_32bit_ubuntu_10_04_lts_i686_Linux_examples_programming_sagex_factorial_spyx_0.o -L/home/oliver/Desktop/sage-4.7.

/usr/bin/ld: 找不到 -lstdc++ collect2: ld 返回 1 退出状态错误：命令 'gcc' 失败，退出状态 1

有什么建议么？谢谢。

我试图以四倍精度对矩阵进行对角化，并取它们的对数。是否有一种语言可以使用内置函数来完成此任务？

注意，标签中的语言/包是不够的，存在以下不足：

Matlab：不支持四精度。

Python/NumPy/SciPy：dtype float128 的矩阵在 float64 中产生特征向量。

Sage：通过 GP/PARI 的接口会产生神秘的错误消息。

有没有人执行对角化和矩阵对数到四精度，如果是，如何？

我在圣人中执行以下操作：

我知道 -1 = 100 mod 101，但我希望 sage 在这两种情况下都输出 -1 而不是 100。

更一般地说，在 Zmod(p) 中工作时，我希望输出处于区间 (-p/2, p/2] 中。

我必须导入名为functions.sage. 我该怎么做？我试过：

还有这个：

编辑：

实际上我想将sage lib 导入到 sage 中。该库包含特定于圣人的代码。我厌倦了圣人解释的上述变体。两者都给了我“无功能模块”或类似的东西。

当然，最后一个命令的结果应该是零矩阵。我不知道为什么它失败了。所以问题是出了什么问题。

我一直在使用random_element()SAGE 提供的函数为给定整数 ( N) 生成特定长度 ( S) 的随机整数分区。我正在尝试从给定值的所有分区中生成无偏随机样本N和S。SAGE 的函数快速返回 N（即Partitions(N).random_element()）的随机分区。

但是，添加S（即Partitions(N,length=S).random_element()）时它会大大减慢。同样，过滤掉N具有长度的随机分区S也非常慢。

但是，我希望这对某人有所帮助，我发现在函数返回N与长度不匹配的分区的情况下S，共轭分区的长度通常为 S。即：

这增加了找到长度分区的速率，S并且似乎产生了无偏样本（我已经针对 和 的各种值检查了整个分区集的结果N）S。

但是，我使用的 N (eg 10,000) 和 S (eg 300) 的值甚至使这种方法变得不切实际地缓慢。与 SAGErandom_element()功能相关的评论承认有很大的优化空间。那么，有没有办法通过不生成不匹配的分区来更快地生成匹配给定值的整数分区的无偏（即随机均匀）样本N和？此外，在许多情况下，使用共轭分区可以很好地生成无偏样本，但我不能说我完全理解为什么。 SS

我的代码如下所示：

但是，当我尝试运行它时，出现以下错误：

获取任意集合的所有子集的集合的规范方法是什么？

我最近开始使用 Sage，我开始怀疑标准 Pythonint包装在一个名为IntegerSage 的自定义类中。如果我type(1)在 Python 中输入，<type 'int'>我会得到<type 'sage.rings.integer.Integer'>.

如果我想用我自己的自定义类替换 Python int（或list或dict），该怎么做？会有多难（例如，我可以完全用 Python 完成）？

鉴于上述情况，以下产生了预期的情节：

但plot(f(x),(x,-5,5))只是画了一条水平线。谁能解释发生了什么？