数値近似ではなく、正確な数学的な結果が必要ですか。このスキルは、Python SymPyライブラリを使用した記号代数、微分方程式求解、行列演算、および物理計算のための包括的なガイダンスを提供します。
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オンにして利用開始
テストする
「sympy」を使用しています。 Solve x^2 - 4 = 0 for x
期待される結果:
- Solutions: x = -2, x = 2
- Method: solveset(x**2 - 4, x)
- The equation has two real solutions
「sympy」を使用しています。 Find derivative of sin(x^2)
期待される結果:
- Derivative: 2*x*cos(x^2)
- Method: diff(sin(x**2), x)
- Use integrate() for the integral
「sympy」を使用しています。 Find eigenvalues of [[1, 2], [2, 1]]
期待される結果:
- Eigenvalues: 3, -1
- Eigenvectors: [1, 1], [1, -1]
- Matrix is diagonalizable: True
セキュリティ監査
安全All 497 static findings are FALSE POSITIVES. This skill is pure documentation for the SymPy symbolic mathematics library. The detected patterns (backticks, imports, eval, file operations) are legitimate documentation elements: markdown code formatting, Python code examples showing SymPy features like lambdify and srepr, and file export for mathematical results. No malicious behavior present.
リスク要因
⚡ スクリプトを含む (4)
⚙️ 外部コマンド (3)
📁 ファイルシステムへのアクセス (2)
🌐 ネットワークアクセス (2)
品質スコア
作れるもの
運動方程式の導出
ラグランジュ力学の問題を設定し、方程式を記号的に導出する
記号的特徴量エンジニアリング
数値評価の前に数学的変換のための記号表現を作成する
記号計算の学習
段階的な数学的導出、単純化、ソリューション検証を探索する
これらのプロンプトを試す
Solve the quadratic equation x^2 - 5x + 6 = 0 and verify the solutions
Find the derivative of sin(x^2) and then compute the definite integral from 0 to pi
Find the eigenvalues and eigenvectors of matrix [[1, 2], [2, 1]]
Convert the expression x^2 + sin(x) to a NumPy function for numerical evaluation
ベストプラクティス
- 仮定（positive=True、integer=True）とともに記号を定義して、単純化を向上させる
- lambdify()を使用して、記号表現から高速な数値関数を作成する
- 浮動小数点数の代わりにRational()またはS()を使用して正確な算術演算を行う
- 適切なソルバーを選択：代数はsolveset、線形システムはlinsolve、常微分方程式はdsolve
回避
- 正確な結果のために浮動小数点数（0.5）ではなくRational(1, 2)を使用する
- パフォーマンスのためにループ内でsubs()とevalf()を使用する代わりにlambdify()を使用する
- 使用する前にsymbols()で記号を定義することを忘れる
- 制約付き変数（正の実数、整数など）で作業する際に仮定をスキップする