[英]Sympy: Solve entries in Hessian Matrix for better readability?
關於sympy
,我非常環保,我也不知道如何以格式正確的方式產生輸出。 現在,我已經計算出了我的潛在函數的Hessian矩陣:
V = 1/2*kOH*(r1)**2 +1/2*kOH*(r2)**2 +1/2*kHH*(r3)**2
的三個諧波振盪器項,其一般形式為:
1/2*k*r**2
。
所有變量都是正數和實數。
對我來說,問題是,當我打印矩陣時,條目還沒有解決,只能以功能方式顯示。 我希望輸入項在已經執行了偏導數之后采用表格形式,而不僅僅是顯示需要在矩陣的每個點上執行哪些導數。
def Hessian():
'''
sympy calc of hessian Matrix H for IR normal modes analysis
from a potential V.
Must be multiplicable with 9x9 matrix (somehow) in
the equation: F = M**(-1/2) * H * M**(-1/2)
Here, F is the mass weighted Hessian, whose Eigenvalues
contain the frequencies of the normal modes of water.
M comes from the multiplication of the 3N-Dimensional
mass-vector m with a 3N-dimensional identity matrix:
M = m*I, I.shape = 3*N, 3*N, N = number of atoms in water.
'''
kOH, kHH, r1, r2, r3 = sy.symbols('kOH kHH r1 r2 r3', real=True, positive=True)
V = sy.Function('V')(1/2*kOH*(r1)**2 +1/2*kOH*(r2)**2 +1/2*kHH*(r3)**2)
f = sy.hessian(V,[r1, r2, r3])
sy.pprint(f)
Hessian()
另外:這實際上不是事物計算方面的一部分,因此也不是問題的一部分,但是在科學方面,如果有人知道他們的東西:您能告訴我(3,3)潛在的依賴於三個距離的Hessian是否應該乘以(9,9)質量矩陣? 如果您感興趣,此功能的注釋包含科學背景。
您遇到的基本問題是:
In [39]: f = Function('f')
In [40]: f(x)
Out[40]: f(x)
In [41]: f(x).diff(x)
Out[41]:
d
──(f(x))
dx
In [42]: f(x).diff(x).subs(x, 2*y)
Out[42]:
⎛d ⎞│
⎜──(f(x))⎟│
⎝dx ⎠│x=2⋅y
理想情況下,SymPy會將最后一個結果表示為f'(2y)
類的東西,但是SymPy沒有辦法直接表示這種對象。 理想情況下,會有一個微分算子D
,使得D(f)(x)
與f(x).diff(x)
。 這樣,您可以將其表示為D(f)(2*y)
,當然可以將其顯示為f'(2y)
。
當然,如果在這里用f
代替函數,則導數可以求值:
In [45]: f(x).diff(x).subs(x, 2*y).subs(f, Lambda(t, t**3))
Out[45]:
⎛d ⎛ 3⎞⎞│
⎜──⎝x ⎠⎟│
⎝dx ⎠│x=2⋅y
In [46]: _.doit()
Out[46]:
2
12⋅y
要回答您的其他問題,顯然您不能將9x9矩陣和3x3矩陣相乘。 您的F
方程表示H
和M
均為正方形且大小相同。 質量矩陣實際上只是3x3,或者您的潛在函數實際上是9個坐標的函數。 假設r1
是原子1與原子2之間的距離,那么r1 = sqrt((x1 - x2)**2 + (y1 - y2)**2 + (z1 - z2)**2)
在這種情況下,您應該計算您的Hessian wrt x1
等而不是r1
。
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