NumPy не имеет концепции символических решений. Вы можете использовать SymPy следующим образом:
from sympy import *
a1, a2, a3 = 3, 4, 5 # known coefficients, they could be symbols too
x1, x2, x3, x4, x5, x6 = symbols('x1:7')
y1, y2, y3, y4, y5, y6 = symbols('y1:7')
eqns = [a1*x1 - y1, a1*x2 - y2, a2*x3 - y3, a2*x4 - y4, a3*x5 - y5, a3*x6 - y6,
x2 - y3, x3 - y2, x4 - y5, x5 - y4]
linsolve(eqns, [x1, x2, x3, x4, x5, x6, y1, y2, y3, y4, y5, y6])
Выходные данные {(y1/3, 0, 0, 0, 0, y6/5, y1, 0, 0, 0, 0, y6)}
указывают, что большинство переменных должно быть 0, x1 должно быть y1 / 3, x5 должно быть y6 / 6, а переменные y1, y2 могут быть в зависимости от того, что именно.
Выше используется linsolve
, потому что система является линейной в каждом из неизвестных. Другие решатели доступны для нелинейных уравнений.
Обратите внимание, что уравнения можно вводить как lhs - rhs
(как я делал выше) или Eq(lhs, rhs)
. Не так, как lhs == rhs
, который немедленно оценивается как False в Python.