Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как создать в Sage систему уравнений, используя элементы из логического поля

Я хочу создать поле из 8 элементов, а затем, используя эти элементы, составить Систему уравнений, например:

nb = 8
varl = [c+ str(p) for c in 'xy' for p in range (nb)]
B = BooleanPolynomialRing(names = varl)

f1 = x1 + x7*x2

f2 = x4*x6*x8 + x7

а потом....

Но в этом случае Sage выдает мне ошибку NameError: имя «x1» не определено

И в этом случае:

f1 = x[3] + x[1]*x[2]
f2 = x[4]*x[6]*x[2] + x[7]

ошибка: TypeError: объект 'sage.symbolic.expression.Expression' не поддерживает индексацию

29.05.2019

Ответы:


1

Как только B определено, как в вопросе, его переменные имеют «отображаемое имя», но не «имену вызова», т. е. они отображаются как x0, x2, ..., x7 и y1, y2, ..., y7, но мы не сказали Sage, что мы также хотели бы иметь возможность вызывать их, набирая x0, x2, ..., x7 и y1, y2, ..., y7.

Один из способов сделать это возможным — запустить:

sage: B.inject_variables()

после чего мы можем запустить следующее без ошибок:

sage: f1 = x1 + x7*x2

Однако будьте осторожны с f2: код в вопросе определяет x0 до x7, но не x8.

06.06.2019
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..