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Jupyter notebook variacion_de_parametros.ipynb

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Kernel: SageMath 7.3
#definimos nuestras variables x,u,v,w = var("x,u,v,w") eqn1 = u + cos(x)*v + sin(x)*w == 0 eqn2 = -sin(x)*v + cos(x)*w == 0 eqn3 = -cos(x)*v - sin(x)*w == sec(x) sol = solve([eqn1, eqn2, eqn3], [u,v,w], solution_dict=True) print sol
[{u: sec(x), v: -cos(x)*sec(x)/(cos(x)^2 + sin(x)^2), w: -sec(x)*sin(x)/(cos(x)^2 + sin(x)^2)}]
print sol[0][u]
sec(x)
u(x)=sol[0][u] show(u)
U(x)=u.integrate(x) show(U)
v(x)=sol[0][v] show(v)
v(x)=v.simplify_full() show(v)
V(x)=v.integrate(x) show(V)
w(x)=sol[0][w] show(w)
w(x)=w.simplify_full() show(w)
W(x)=w.integrate(x) show(W)
#A continuación, daremos algunos ejemplos de como resolver #ec. diferenciales lineales homogeneas en Sage Math #importamos los paquetes necesarios from sympy import Function, dsolve, Eq from sympy.abc import x #definimos f como una función de la variable x f = Function('f') #definimos nuestra ec. diferencial; la expresión eqn está igualada con cero; imprimimos en pantalla eqn = f(x).diff(x, 3)+ f(x).diff(x,1)-sec(x) print "Ecuación diferencial:" print str(eqn)+"=0" #aplicamos el método dsolve para resolver la ecuación diferencial #la solución se expresará como f(x) #hint es el método que sugerimos a sagemath para resolver la ecuación sol = dsolve(eqn, f(x), hint='nth_linear_constant_coeff_variation_of_parameters') print "Solución:" print sol
Ecuación diferencial: -sec(x) + Derivative(f(x), x) + Derivative(f(x), x, x, x)=0 Solución: Eq(f(x), C1 + (C2 - x)*cos(x) + (C3 + log(sin(x)**2 - 1)/2)*sin(x) - log(sin(x) - 1)/2 + log(sin(x) + 1)/2)