Habilidades sympy
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sympy

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使用 SymPy 解决符号数学问题

Também disponível em: davila7

需要精确的数学结果而非数值近似。本技能提供关于符号代数、微积分、方程求解、矩阵运算和物理计算的全面指导，使用 Python SymPy 库。

Suporta: Claude Codex Code(CC)
📊 70 Adequado
1

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2

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3

Ative e comece a usar

Testar

A utilizar "sympy". 求解 x^2 - 4 = 0 关于 x 的解

Resultado esperado:

  • 解: x = -2, x = 2
  • 方法: solveset(x**2 - 4, x)
  • 该方程有两个实数解

A utilizar "sympy". 求 sin(x^2) 的导数

Resultado esperado:

  • 导数: 2*x*cos(x^2)
  • 方法: diff(sin(x**2), x)
  • 使用 integrate() 计算积分

A utilizar "sympy". 求 [[1, 2], [2, 1]] 的特征值

Resultado esperado:

  • 特征值: 3, -1
  • 特征向量: [1, 1], [1, -1]
  • 矩阵可对角化: True

Auditoria de Segurança

Seguro
v4 • 1/17/2026

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.

7
Arquivos analisados
5,806
Linhas analisadas
4
achados
4
Total de auditorias

Fatores de risco

⚡ Contém scripts (4)
references/advanced-topics.md:463-466 references/code-generation-printing.md:205 references/core-capabilities.md:206 references/physics-mechanics.md:235-239
⚙️ Comandos externos (3)
SKILL.md:27 references/core-capabilities.md:10-15 references/code-generation-printing.md:9-23
📁 Acesso ao sistema de arquivos (2)
references/code-generation-printing.md:395 references/code-generation-printing.md:516
🌐 Acesso à rede (2)
SKILL.md:494 SKILL.md:495
Auditado por: claude Ver Histórico de Auditoria →

Pontuação de qualidade

45
Arquitetura
90
Manutenibilidade
85
Conteúdo
21
Comunidade
100
Segurança
91
Conformidade com especificações

O Que Você Pode Construir

推导运动方程

建立拉格朗日力学问题并符号化推导运动方程

符号特征工程

在数值计算之前创建数学变换的符号表达式

学习符号计算

探索逐步数学推导、简化和解的验证

Tente Estes Prompts

基础方程求解 
求解二次方程 x^2 - 5x + 6 = 0 并验证解
微积分运算 
求 sin(x^2) 的导数，然后计算从 0 到 pi 的定积分
矩阵运算 
求矩阵 [[1, 2], [2, 1]] 的特征值和特征向量
代码生成 
将表达式 x^2 + sin(x) 转换为 NumPy 函数以进行数值计算

Melhores Práticas

  • 定义符号时使用假设条件（positive=True, integer=True）以改进简化效果
  • 使用 lambdify() 从符号表达式创建快速数值函数
  • 使用 Rational() 或 S() 进行精确算术运算，而非浮点数
  • 选择适当的求解器：solveset 用于代数，linsolve 用于线性方程组，dsolve 用于常微分方程

Evitar

  • 使用浮点数（0.5）代替 Rational(1, 2) 以获得精确结果
  • 在循环中使用 subs() 和 evalf() 代替 lambdify() 以提高性能
  • 在使用符号前忘记用 symbols() 定义符号
  • 处理约束变量（positive、real、integer）时跳过假设条件

Perguntas Frequentes

什么是符号计算与数值计算？
SymPy 保持精确的符号表达式如 sqrt(2)，而数值方法近似为 1.414。符号方法给出精确结果。
什么时候应该使用 lambdify()？
当你需要用数值数据多次计算符号表达式时，使用 lambdify()。它将表达式转换为快速的 NumPy 函数。
如何求解微分方程？
使用 sympy.ode 中的 dsolve()。用 symbols('f', cls=Function) 定义你的函数，然后调用 dsolve(Derivative(f(x), x) - f(x), f(x))。
什么是符号假设？
假设条件如 positive=True、real=True、integer=True 帮助 SymPy 正确简化表达式。sqrt(x**2) 只有在 x 为正时才返回 x。
如何生成 C/Fortran 代码？
使用 sympy.utilities.codegen.codegen() 从符号表达式生成可编译的 C 或 Fortran 代码，用于性能关键的应用。
SymPy 能处理含符号元素的矩阵吗？
是的，SymPy 支持符号矩阵。你可以计算行列式、特征值、逆矩阵，并求解以符号为元素的矩阵方程组。

Detalhes do Desenvolvedor

Licença

https://github.com/sympy/sympy/blob/master/LICENSE

Repositório

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/sympy

Referência

main

Estrutura de arquivos

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