python - 结合Sympy和不确定性

我试着用symphy来解一个多项式方程，它的系数有不确定性。所以对于不确定性，我尝试使用不确定性模块。有没有什么方法可以做到以下几点：

x=ufloat(10,0.2)  #the xs are coefficients
x1=ufloat(8,0.01)
x3=ufloat(25,2)
L=Symbol("L")
eqn=(x*(L**2))+(x1*(L*1))+(x3*(L**0))
solve(eqn,L) #ideally this should give the value of L with it's propagated uncertainty

如果不抛出错误：

TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'Variable' and 'Pow'

最佳答案

一种解决方案是使用Symbol('x')然后用它代替ufloat（您可能需要使用lambdify来完成这项工作）。假设SymPy能够用符号系数来解一般形式的方程，这应该是可行的。因为这只是一个二次函数，它会的。对于一个三次多项式，它也会，但对于高阶多项式，你是运气不好。我也假设ufloat插入到二次方程中会做正确的事情。
有点像

x, x1, x3 = symbols('x x1 x3')
L=Symbol("L")
eqn=(x*(L**2))+(x1*(L*1))+(x3*(L**0))
s = solve(eqn,L)
lambdify([x, x1, x3], s)(ufloat(10,0.2), ufloat(8,0.01), ufloat(25,2))

（注意，二次方程有两个解，所以这两个解都有）。

关于python - 结合Sympy和不确定性，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/19647988/