¿SymPy es tan poderoso como Maple / Mathematica para las matemáticas simbólicas?

Los he probado todos. No soy bueno en ninguno de ellos, pero tengo amigos que se destacan en cada uno de ellos.

Hacen maravillas.

Uno puede discutir esto y aquello. Busca en Google y sabrás todo sobre lo que pueden hacer. Si usted es experto en uno de ellos, ciertamente ‘conocerá’ la respuesta. Todos pueden hacer matemática simbólica.

Creo que la respuesta a esta pregunta es sí. Sin embargo, hay varios otros factores que juegan un papel en la decisión de aprender / usar un idioma.

1. Generalizabilidad
Ha pasado mucho tiempo familiarizándose con un idioma, pero el idioma solo proporciona una funcionalidad. No es bueno.

2. Curva de aprendizaje
Puedo pasar 10 horas para ser razonablemente bueno en un idioma o 10 días para otro. Si logran la misma tarea, ganan 10 horas.

3. Tu necesidad
¿Cuál es tu objetivo? Si quiero intentar resolver una ecuación con miles de conjuntos de parámetros, luego codificar audio con Choas con la respuesta IC, preferiría Sympy. Si desea trazar dinámicamente el campo vectorial de ODE con parámetros, Mathematica puede ser mi elección. La animación parece ser más fácil en Maple.

Estos son solo mis pensamientos al respecto.

Gracias por el A2A.

Supuesto: por poderoso, supongo que desea comparar el rendimiento, no las funcionalidades.

Recuerdo una página en SymPy wiki donde se comparó con varios otros sistemas de álgebra computacional, pero no puedo encontrarla ahora.

Dado que SymPy está escrito en Python, no creo que pueda vencer a Maple / Mathematica en general. Puede ser tan bueno como (o incluso más rápido que) Mathematica / Maple para tamaños de problemas más pequeños o tipos especiales de problemas.

Sin embargo, hay un nuevo proyecto llamado SymEngine que es un subproyecto de SymPy. Está escrito en C ++ y tiene buenos envoltorios de Python para que pueda llamarse a través de Python. Se espera que sea tan rápido como Mathematica. Puede servir como un núcleo rápido para SymPy en el futuro.