在python中，我试图解决这个符号积分
t = symbols('t')
inte = sympy.Matrix( " long and complex expresion with many exp(t*numbers) in a matrix " )
Gam = sympy.integrate( inte , (t , 0 , 0.1 ) )
Gam = Gam.evalf()
Gam = np.array( Gam ) # to turn the expression into a numpy array
在Matlab中，我试图解析相同的表达式
syms t
inter = eval( int( inte , t , 0 , 0.1 ) ) % to turn the expression into a numerical array
事实是：
在Matlab中，我得到了一个结果(在"eval"中对其进行评估之前(，它包含形式"；cos(t(〃；内部和当在"内部"中评估时；eval"；给了我一个只有实数的数组，这也是整个练习中的正确答案。
但是，当我在python中执行相同的任务时，我得到的表达式不包含带有"的符号结果；cos(t(〃；相反，它有许多"；exp(I*t("；。所以，当我评估结果以获得数组时，我得到了一个只有复数的数组。
正因为如此，人们可以认为"；Matlab比python更好地解决符号积分；。
我的问题是？有没有办法让我在python中达到同样的结果？我不相信用一些代数运算，或者用另一种方法求解积分，不可能得到同样的结果。
当然，我已经做了常规的、简化的和扩展的操作。如果你想运行python代码，它就在这里。
t = symbols( 't ' )
init_printing(use_unicode=True)
tini = 0
tfin = 10
T = 1e-1
time = np.array( np.arange( tini , tfin , T ) , ndmin=2 )
A = np.array([[-8, 1, 0, ],
[-5, 0, 1, ],
[-6, 0, 0, ]])
B = np.array([[0],
[1],
[0]])
V , R = np.linalg.eig(A) # Eigvalues in a vector, Matrix Diagonalizante
M = np.round( np.linalg.inv(R) @ A @ R , 4) # Diagonal Matrix
ExpA_t = np.diag( e**(V*t) )
R = smp.Matrix(R)
B = smp.Matrix(B)
ExpA_t = smp.Matrix(ExpA_t)
inte = ( R @ ExpA_t @ R**-1 ) @ B
Gam = integrate( inte , (t , tini , T) ) # here is the issue
Gam = np.array( Gam , dtype = complex )
谢谢。
解决方案是在inte 中添加扩展
扩展