Python Sympy计算梯度、散度和旋度的实例

脚本专栏 2024/11/25 佚名

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sympy有个vector 模块，里面提供了求解标量场、向量场的梯度、散度、旋度等计算,官方参考连接：

http://docs.sympy.org/latest/modules/vector/index.html

sympy中计算梯度、散度和旋度主要有两种方式：

一个是使用"htmlcode">

## 1 gradient

C = CoordSys3D('C')
delop = Del() # nabla算子

# 标量场 f = x**2*y-xy
f = C.x**2*C.y - C.x*C.y

res = delop.gradient(f, doit=True) # 使用nabla算子
# res = delop(f).doit()
res = gradient(f) # 直接使用gradient

print(res) # (2*C.x*C.y - C.y)*C.i + (C.x**2 - C.x)*C.j

（2）计算散度

## divergence

C = CoordSys3D('C')
delop = Del() # nabla算子

# 向量场 f = x**2*y*i-xy*j
f = C.x**2*C.y*C.i - C.x*C.y*C.j

res = delop.dot(f, doit=True)

# res = divergence(f)

print(res) # 2*C.x*C.y - C.x，即2xy-x，向量场的散度是标量

（3）计算旋度

## curl

C = CoordSys3D('C')
delop = Del() # nabla算子

# 向量场 f = x**2*y*i-xy*j
f = C.x**2*C.y*C.i - C.x*C.y*C.j

res = delop.cross(f, doit=True)

# res = curl(f)

print(res) # (-C.x**2 - C.y)*C.k，即(-x**2-y)*k，向量场的旋度是向量

以上这篇Python Sympy计算梯度、散度和旋度的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

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