Не найдено решений для нелинейной системы уравнений с использованием sympy.nonlinsolve - PullRequest
Новая
       54

Не найдено решений для нелинейной системы уравнений с использованием sympy.nonlinsolve

0 голосов
/ 10 октября 2019

У меня есть нелинейная система, которую я пытаюсь найти для использования sympy. Система описывается так: 

-5.5*c_1*c_2 - 5.0*c_1 + 5.5*s_1*s_2 + 5.5
-5.5*c_1*s_2 - 5.5*c_2*s_1 - 5.0*s_1
c_1**2 + s_1**2 - 1.0
c_2**2 + s_2**2 - 1.0

Запуск sympy.solve(system, variables, domain=sympy.S.Reals, dict=True), возвращаются следующие решения: 

{s_1: -0.890723542830247, s_2: 0.890723542830247, c_1: 0.454545454545455, c_2: -0.454545454545455}
{s_1: 0.890723542830247, s_2: -0.890723542830247, c_1: 0.454545454545455, c_2: -0.454545454545455}

Однако при запуске sympy.nonlinsolve(system, variables) решения не возвращаются.

Почему sympy.nonlinsolve не может найти решение этой нелинейной системы?

Существуют ли другие функции, которые я должен запуститьвместо этого?

Для контекста, я работаю над решением проблемы обратной кинематики с использованием символической алгебры

Воспроизводимый код: 

# python3.6

import sympy
from sympy import Symbol as Sym

s_1, s_2, c_1, c_2 = Sym("s_1", real=True), Sym("s_2", real=True), Sym("c_1", real=True), Sym("c_2", real=True)

p1 = -5.5*c_1*c_2 - 5.0*c_1 + 5.5*s_1*s_2 + 5.5
p2 = -5.5*c_1*s_2 - 5.5*c_2*s_1 - 5.0*s_1
p3 = 1.0*c_1**2 + 1.0*s_1**2 - 1.0
p4 = 1.0*c_2**2 + 1.0*s_2**2 - 1.0

system = [p1, p2, p3, p4]
variables = [s_1, s_2, c_1, c_2]

# {s_1: -0.890723542830247, s_2: 0.890723542830247, c_1: 0.454545454545455, c_2: -0.454545454545455}
# {s_1: 0.890723542830247, s_2: -0.890723542830247, c_1: 0.454545454545455, c_2: -0.454545454545455}
sols = sympy.solve(system, variables, domain=sympy.S.Reals, dict=True)

print(f"{len(sols)} solutions")
for sol in sols:
    print(sol)

# 0 solutions
sols = sympy.nonlinsolve(system,  variables)

print(f"{len(sols)} solutions")
for sol in sols:
    print(sol)

1 Ответ

1 голос
/ 10 октября 2019

Если вы последуете совету сообщения об ошибке (по крайней мере, в той версии, которую я использую) и измените Floats на Rational в ваших исходных уравнениях (eqs), вы получите решение: 

>>> eqs=[nsimplify(i, rational=1) for i in eqs]
>>> ans = nonlinsolve(eqs,list(Tuple(*eqs).free_symbols))
>>> [[j.n(2) for j in i] for i in ans]
[[0.45, -0.45, -0.89, 0.89], [0.45, -0.45, 0.89, -0.89]]
...