Interfaces¶
Uma característica central do Sage é que ele permite fazer cálculos com objetos em vários sistemas de álgebra computacional usando uma interface comum e uma linguagem de programação clara.
Os métodos console e interact de uma interface executam tarefas bem diferentes. Por exemplo, usando GAP:
gap.console()
: Isso abre um console do GAP - o controle é transferido para o GAP. Aqui o Sage não é nada mais do que uma forma conveniente de executar um programa, similar à shell Bash do Linux.gap.interact()
: Essa é uma forma de interagir com uma instância do GAP que pode estar cheia de objetos do Sage. Você pode importar objetos nessa seção do GAP (até mesmo a partir da interface interativa), etc.
GP/PARI¶
O PARI é um programa em C muito compacto, maduro, e extremamente otimizado cujo foco primário é teoria de números. Existem duas interfaces distintas que podem ser usadas no Sage:
gp
– o “G do P ARI” interpretador, epari
– a biblioteca C do PARI.
Por exemplo, os seguintes comandos são duas formas de realizar a mesma coisa. Eles parecem idênticos, mas o resultado é na verdade diferente, e o que acontece por trás da cena é bastante diferente.
sage: gp('znprimroot(10007)')
Mod(5, 10007)
sage: pari('znprimroot(10007)')
Mod(5, 10007)
>>> from sage.all import *
>>> gp('znprimroot(10007)')
Mod(5, 10007)
>>> pari('znprimroot(10007)')
Mod(5, 10007)
gp('znprimroot(10007)') pari('znprimroot(10007)')
No primeiro caso, uma cópia separada do interpretador GP é iniciada
como um servidor, e a string znprimroot(10007)
é enviada,
calculada pelo GP, e o resultado é armazenado em uma variável no GP
(que ocupa espaço na memória dos processos do GP que não serão
liberados). Então o valor dessa variável é exibido. No segundo caso,
nenhum programa separado é iniciado, e a string znprimroot(10007)
é calculada por uma certa função da biblioteca C do PARI. O resultado
é armazenado na memória em uso pelo Python, que é liberada quando a
variável não for mais referenciada. Os objetos possuem tipos
diferentes:
sage: type(gp('znprimroot(10007)'))
<class 'sage.interfaces.gp.GpElement'>
sage: type(pari('znprimroot(10007)'))
<class 'cypari2.gen.Gen'>
>>> from sage.all import *
>>> type(gp('znprimroot(10007)'))
<class 'sage.interfaces.gp.GpElement'>
>>> type(pari('znprimroot(10007)'))
<class 'cypari2.gen.Gen'>
type(gp('znprimroot(10007)')) type(pari('znprimroot(10007)'))
Então qual eu devo usar? Depende do que você está fazendo. A interface GP pode fazer absolutamente tudo o que você poderia fazer na linha de comando do GP/PARI, pois está simplesmente executando esse programa. Em particular, você pode carregar programas complicados em PARI e executá-los. Por outro lado, a interface do PARI (via a biblioteca C) é muito mais restritiva. Primeiro, nem todas as funções foram implementadas. Segundo, bastante código, por exemplo, envolvendo integração numérica, não irá funcionar através da interface PARI. Todavia, a interface PARI pode ser significamente mais rápida e mais robusta do que a interface GP.
(Se a interface GP ficar sem memória para calcular algum comando, ela irá silenciosamente e automaticamente duplicar a memória alocada e repetir o comando solicitado. Então os seus cálculos não irão ser interrompidos se você não antecipou corretamente a quantidade de memória que seria necessária. Esse é um truque útil que a interface usual do GP não parece fornecer. Com respeito à interface da biblioteca C do PARI, ela imediatamente copia cada objeto criado para fora da pilha de memória, logo essa pilha nunca irá crescer. Contudo, cada objeto não deve exceder 100MB de tamanho, ou a pilha irá estourar quando o objeto for criado. Essa procedimento de cópia impõe uma leve pena sobre a performace.)
Em resumo, o Sage usa a biblioteca C do pari para fornecer funcionalidade similar à fornecida pelo interpretador GP/PARI, exceto que com um gerenciamento sofisticado de memória e a linguagem de programação Python.
Primeiro criamos uma lista do PARI a partir de uma lista do Python.
sage: v = pari([1,2,3,4,5])
sage: v
[1, 2, 3, 4, 5]
sage: type(v)
<class 'cypari2.gen.Gen'>
>>> from sage.all import *
>>> v = pari([Integer(1),Integer(2),Integer(3),Integer(4),Integer(5)])
>>> v
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> type(v)
<class 'cypari2.gen.Gen'>
v = pari([1,2,3,4,5]) v type(v)
Cada objeto do PARI é do tipo Gen
. O tipo PARI do objeto
subjacente pode ser obtido usando a função type
.
sage: v.type()
't_VEC'
>>> from sage.all import *
>>> v.type()
't_VEC'
v.type()
Em PARI, para criar uma curva elíptica digitamos
ellinit([1,2,3,4,5])
. Em Sage é similar, exceto que ellinit
é
um método que pode ser chamado em qualquer objeto do PARI, por
exemplo, t_VEC
\(v\).
sage: e = v.ellinit()
sage: e.type()
't_VEC'
sage: pari(e)[:13]
[1, 2, 3, 4, 5, 9, 11, 29, 35, -183, -3429, -10351, 6128487/10351]
>>> from sage.all import *
>>> e = v.ellinit()
>>> e.type()
't_VEC'
>>> pari(e)[:Integer(13)]
[1, 2, 3, 4, 5, 9, 11, 29, 35, -183, -3429, -10351, 6128487/10351]
e = v.ellinit() e.type() pari(e)[:13]
Agora que temos um objeto de curva elíptica, podemos calcular algumas coisas a respeito dele.
sage: e.elltors()
[1, [], []]
sage: e.ellglobalred()
[10351, [1, -1, 0, -1], 1, [11, 1; 941, 1], [[1, 5, 0, 1], [1, 5, 0, 1]]]
sage: f = e.ellchangecurve([1,-1,0,-1])
sage: f[:5]
[1, -1, 0, 4, 3]
>>> from sage.all import *
>>> e.elltors()
[1, [], []]
>>> e.ellglobalred()
[10351, [1, -1, 0, -1], 1, [11, 1; 941, 1], [[1, 5, 0, 1], [1, 5, 0, 1]]]
>>> f = e.ellchangecurve([Integer(1),-Integer(1),Integer(0),-Integer(1)])
>>> f[:Integer(5)]
[1, -1, 0, 4, 3]
e.elltors() e.ellglobalred() f = e.ellchangecurve([1,-1,0,-1]) f[:5]
GAP¶
O Sage vem com o GAP para matemática discreta computacional, especialmente teoria de grupos.
Aqui está um exemplo com a função IdGroup
do GAP, a qual usa a
base de dados opcional sobre grupos que precisa ser instalada
separadamente, como explicado abaixo.
sage: G = gap('Group((1,2,3)(4,5), (3,4))')
sage: G
Group( [ (1,2,3)(4,5), (3,4) ] )
sage: G.Center()
Group( () )
sage: G.IdGroup()
[ 120, 34 ]
sage: G.Order()
120
>>> from sage.all import *
>>> G = gap('Group((1,2,3)(4,5), (3,4))')
>>> G
Group( [ (1,2,3)(4,5), (3,4) ] )
>>> G.Center()
Group( () )
>>> G.IdGroup()
[ 120, 34 ]
>>> G.Order()
120
G = gap('Group((1,2,3)(4,5), (3,4))') G G.Center() G.IdGroup() G.Order()
Podemos realizar os mesmos cálculos no Sage sem explicitamente evocar a interface do GAP da seguinte forma:
sage: G = PermutationGroup([[(1,2,3),(4,5)],[(3,4)]])
sage: G.center()
Subgroup generated by [()] of (Permutation Group with generators [(3,4), (1,2,3)(4,5)])
sage: G.group_id()
[120, 34]
sage: n = G.order(); n
120
>>> from sage.all import *
>>> G = PermutationGroup([[(Integer(1),Integer(2),Integer(3)),(Integer(4),Integer(5))],[(Integer(3),Integer(4))]])
>>> G.center()
Subgroup generated by [()] of (Permutation Group with generators [(3,4), (1,2,3)(4,5)])
>>> G.group_id()
[120, 34]
>>> n = G.order(); n
120
G = PermutationGroup([[(1,2,3),(4,5)],[(3,4)]]) G.center() G.group_id() n = G.order(); n
Para algumas funcionalidades do GAP, deve-se instalar um pacote Sage opcional. Isso pode ser feito com o comando:
sage -i gap_packages
Singular¶
O Singular fornece uma biblioteca massiva e madura para bases de
Gröbner, máximo divisor comum para polinômios em várias variáveis,
bases de espaços de Riemann-Roch de uma curva plana, e fatorização,
entre outras coisas. Vamos ilustrar a fatorização de polinômios em
várias variáveis usando a interface do Sage para o Singular (não
digite ...
):
sage: R1 = singular.ring(0, '(x,y)', 'dp')
sage: R1
polynomial ring, over a field, global ordering
// coefficients: QQ
// number of vars : 2
// block 1 : ordering dp
// : names x y
// block 2 : ordering C
sage: f = singular('9*y^8 - 9*x^2*y^7 - 18*x^3*y^6 - 18*x^5*y^6 +'
....: '9*x^6*y^4 + 18*x^7*y^5 + 36*x^8*y^4 + 9*x^10*y^4 - 18*x^11*y^2 -'
....: '9*x^12*y^3 - 18*x^13*y^2 + 9*x^16')
>>> from sage.all import *
>>> R1 = singular.ring(Integer(0), '(x,y)', 'dp')
>>> R1
polynomial ring, over a field, global ordering
// coefficients: QQ
// number of vars : 2
// block 1 : ordering dp
// : names x y
// block 2 : ordering C
>>> f = singular('9*y^8 - 9*x^2*y^7 - 18*x^3*y^6 - 18*x^5*y^6 +'
... '9*x^6*y^4 + 18*x^7*y^5 + 36*x^8*y^4 + 9*x^10*y^4 - 18*x^11*y^2 -'
... '9*x^12*y^3 - 18*x^13*y^2 + 9*x^16')
R1 = singular.ring(0, '(x,y)', 'dp') R1 f = singular('9*y^8 - 9*x^2*y^7 - 18*x^3*y^6 - 18*x^5*y^6 +' '9*x^6*y^4 + 18*x^7*y^5 + 36*x^8*y^4 + 9*x^10*y^4 - 18*x^11*y^2 -' '9*x^12*y^3 - 18*x^13*y^2 + 9*x^16')
Agora que definimos \(f\), vamos imprimi-lo e fatorá-lo.
sage: f
9*x^16-18*x^13*y^2-9*x^12*y^3+9*x^10*y^4-18*x^11*y^2+36*x^8*y^4+18*x^7*y^5-18*x^5*y^6+9*x^6*y^4-18*x^3*y^6-9*x^2*y^7+9*y^8
sage: f.parent()
Singular
sage: F = f.factorize(); F
[1]:
_[1]=9
_[2]=x^6-2*x^3*y^2-x^2*y^3+y^4
_[3]=-x^5+y^2
[2]:
1,1,2
sage: F[1][2]
x^6-2*x^3*y^2-x^2*y^3+y^4
>>> from sage.all import *
>>> f
9*x^16-18*x^13*y^2-9*x^12*y^3+9*x^10*y^4-18*x^11*y^2+36*x^8*y^4+18*x^7*y^5-18*x^5*y^6+9*x^6*y^4-18*x^3*y^6-9*x^2*y^7+9*y^8
>>> f.parent()
Singular
>>> F = f.factorize(); F
[1]:
_[1]=9
_[2]=x^6-2*x^3*y^2-x^2*y^3+y^4
_[3]=-x^5+y^2
[2]:
1,1,2
>>> F[Integer(1)][Integer(2)]
x^6-2*x^3*y^2-x^2*y^3+y^4
f f.parent() F = f.factorize(); F F[1][2]
Como com o exemplo para o GAP em GAP, podemos calcular
a fatorização acima sem explicitamente usar a inteface do Singular
(todavia, implicitamente o Sage usa a interface do Singular para os
cálculos). Não digite ...
:
sage: x, y = QQ['x, y'].gens()
sage: f = 9*y^8 - 9*x^2*y^7 - 18*x^3*y^6 - 18*x^5*y^6 + 9*x^6*y^4 \
....: + 18*x^7*y^5 + 36*x^8*y^4 + 9*x^10*y^4 - 18*x^11*y^2 - 9*x^12*y^3 \
....: - 18*x^13*y^2 + 9*x^16
sage: factor(f)
(9) * (-x^5 + y^2)^2 * (x^6 - 2*x^3*y^2 - x^2*y^3 + y^4)
>>> from sage.all import *
>>> x, y = QQ['x, y'].gens()
>>> f = Integer(9)*y**Integer(8) - Integer(9)*x**Integer(2)*y**Integer(7) - Integer(18)*x**Integer(3)*y**Integer(6) - Integer(18)*x**Integer(5)*y**Integer(6) + Integer(9)*x**Integer(6)*y**Integer(4) + Integer(18)*x**Integer(7)*y**Integer(5) + Integer(36)*x**Integer(8)*y**Integer(4) + Integer(9)*x**Integer(10)*y**Integer(4) - Integer(18)*x**Integer(11)*y**Integer(2) - Integer(9)*x**Integer(12)*y**Integer(3) - Integer(18)*x**Integer(13)*y**Integer(2) + Integer(9)*x**Integer(16)
>>> factor(f)
(9) * (-x^5 + y^2)^2 * (x^6 - 2*x^3*y^2 - x^2*y^3 + y^4)
x, y = QQ['x, y'].gens() f = 9*y^8 - 9*x^2*y^7 - 18*x^3*y^6 - 18*x^5*y^6 + 9*x^6*y^4 \ + 18*x^7*y^5 + 36*x^8*y^4 + 9*x^10*y^4 - 18*x^11*y^2 - 9*x^12*y^3 \ - 18*x^13*y^2 + 9*x^16 factor(f)
Maxima¶
O Maxima está incluido no Sage, assim como uma implementação do Lisp. O pacote gnuplot (que o Maxima usa para criar gráficos) é distribuído como um pacote adicional do Sage. Entre outras coisas, o Maxima executa manipulações simbólicas. Ele pode integrar e diferenciar funções simbolicamente, resolver EDOs de primeira ordem, grande parte das EDOs lineares de segunda ordem, e tem implementado o método da transformada de Laplace para EDOs lineares de qualquer ordem. O Maxima também suporta uma série de funções especiais, é capaz de criar gráficos via gnuplot, e possui métodos para resolver equações polinômiais e manipular matrizes (por exemplo, escalonar e calcular autovalores e autovetores).
Nós ilustramos a interface Sage/Maxima construíndo uma matriz cuja entrada \(i,j\) é \(i/j\), para \(i,j=1,\ldots,4\).
sage: f = maxima.eval('ij_entry[i,j] := i/j')
sage: A = maxima('genmatrix(ij_entry,4,4)'); A
matrix([1,1/2,1/3,1/4],[2,1,2/3,1/2],[3,3/2,1,3/4],[4,2,4/3,1])
sage: A.determinant()
0
sage: A.echelon()
matrix([1,1/2,1/3,1/4],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0])
sage: A.eigenvalues()
[[0,4],[3,1]]
sage: A.eigenvectors().sage()
[[[0, 4], [3, 1]], [[[1, 0, 0, -4], [0, 1, 0, -2], [0, 0, 1, -4/3]], [[1, 2, 3, 4]]]]
>>> from sage.all import *
>>> f = maxima.eval('ij_entry[i,j] := i/j')
>>> A = maxima('genmatrix(ij_entry,4,4)'); A
matrix([1,1/2,1/3,1/4],[2,1,2/3,1/2],[3,3/2,1,3/4],[4,2,4/3,1])
>>> A.determinant()
0
>>> A.echelon()
matrix([1,1/2,1/3,1/4],[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0])
>>> A.eigenvalues()
[[0,4],[3,1]]
>>> A.eigenvectors().sage()
[[[0, 4], [3, 1]], [[[1, 0, 0, -4], [0, 1, 0, -2], [0, 0, 1, -4/3]], [[1, 2, 3, 4]]]]
f = maxima.eval('ij_entry[i,j] := i/j') A = maxima('genmatrix(ij_entry,4,4)'); A A.determinant() A.echelon() A.eigenvalues() A.eigenvectors().sage()
Aqui vai outro exemplo:
sage: A = maxima("matrix ([1, 0, 0], [1, -1, 0], [1, 3, -2])")
sage: eigA = A.eigenvectors()
sage: V = VectorSpace(QQ,3)
sage: eigA
[[[-2,-1,1],[1,1,1]],[[[0,0,1]],[[0,1,3]],[[1,1/2,5/6]]]]
sage: v1 = V(sage_eval(repr(eigA[1][0][0]))); lambda1 = eigA[0][0][0]
sage: v2 = V(sage_eval(repr(eigA[1][1][0]))); lambda2 = eigA[0][0][1]
sage: v3 = V(sage_eval(repr(eigA[1][2][0]))); lambda3 = eigA[0][0][2]
sage: M = MatrixSpace(QQ,3,3)
sage: AA = M([[1,0,0],[1, - 1,0],[1,3, - 2]])
sage: b1 = v1.base_ring()
sage: AA*v1 == b1(lambda1)*v1
True
sage: b2 = v2.base_ring()
sage: AA*v2 == b2(lambda2)*v2
True
sage: b3 = v3.base_ring()
sage: AA*v3 == b3(lambda3)*v3
True
>>> from sage.all import *
>>> A = maxima("matrix ([1, 0, 0], [1, -1, 0], [1, 3, -2])")
>>> eigA = A.eigenvectors()
>>> V = VectorSpace(QQ,Integer(3))
>>> eigA
[[[-2,-1,1],[1,1,1]],[[[0,0,1]],[[0,1,3]],[[1,1/2,5/6]]]]
>>> v1 = V(sage_eval(repr(eigA[Integer(1)][Integer(0)][Integer(0)]))); lambda1 = eigA[Integer(0)][Integer(0)][Integer(0)]
>>> v2 = V(sage_eval(repr(eigA[Integer(1)][Integer(1)][Integer(0)]))); lambda2 = eigA[Integer(0)][Integer(0)][Integer(1)]
>>> v3 = V(sage_eval(repr(eigA[Integer(1)][Integer(2)][Integer(0)]))); lambda3 = eigA[Integer(0)][Integer(0)][Integer(2)]
>>> M = MatrixSpace(QQ,Integer(3),Integer(3))
>>> AA = M([[Integer(1),Integer(0),Integer(0)],[Integer(1), - Integer(1),Integer(0)],[Integer(1),Integer(3), - Integer(2)]])
>>> b1 = v1.base_ring()
>>> AA*v1 == b1(lambda1)*v1
True
>>> b2 = v2.base_ring()
>>> AA*v2 == b2(lambda2)*v2
True
>>> b3 = v3.base_ring()
>>> AA*v3 == b3(lambda3)*v3
True
A = maxima("matrix ([1, 0, 0], [1, -1, 0], [1, 3, -2])") eigA = A.eigenvectors() V = VectorSpace(QQ,3) eigA v1 = V(sage_eval(repr(eigA[1][0][0]))); lambda1 = eigA[0][0][0] v2 = V(sage_eval(repr(eigA[1][1][0]))); lambda2 = eigA[0][0][1] v3 = V(sage_eval(repr(eigA[1][2][0]))); lambda3 = eigA[0][0][2] M = MatrixSpace(QQ,3,3) AA = M([[1,0,0],[1, - 1,0],[1,3, - 2]]) b1 = v1.base_ring() AA*v1 == b1(lambda1)*v1 b2 = v2.base_ring() AA*v2 == b2(lambda2)*v2 b3 = v3.base_ring() AA*v3 == b3(lambda3)*v3
Por fim, apresentamos um exemplo de como usar o Sage para criar
gráficos usando openmath
. Alguns desses exemplos são modificações
de exemplos do manual de referência do Maxima.
Um gráfico em duas dimensões de diversas funções (não digite ...
):
sage: maxima.plot2d('[cos(7*x),cos(23*x)^4,sin(13*x)^3]', '[x,0,1]', # not tested
....: '[plot_format,openmath]')
>>> from sage.all import *
>>> maxima.plot2d('[cos(7*x),cos(23*x)^4,sin(13*x)^3]', '[x,0,1]', # not tested
... '[plot_format,openmath]')
maxima.plot2d('[cos(7*x),cos(23*x)^4,sin(13*x)^3]', '[x,0,1]', # not tested '[plot_format,openmath]')
Um gráfico em 3D que você pode mover com o seu mouse:
sage: maxima.plot3d("2^(-u^2 + v^2)", "[u, -3, 3]", "[v, -2, 2]", # not tested
....: '[plot_format, openmath]')
sage: maxima.plot3d("atan(-x^2 + y^3/4)", "[x, -4, 4]", "[y, -4, 4]", # not tested
....: "[grid, 50, 50]",'[plot_format, openmath]')
>>> from sage.all import *
>>> maxima.plot3d("2^(-u^2 + v^2)", "[u, -3, 3]", "[v, -2, 2]", # not tested
... '[plot_format, openmath]')
>>> maxima.plot3d("atan(-x^2 + y^3/4)", "[x, -4, 4]", "[y, -4, 4]", # not tested
... "[grid, 50, 50]",'[plot_format, openmath]')
maxima.plot3d("2^(-u^2 + v^2)", "[u, -3, 3]", "[v, -2, 2]", # not tested '[plot_format, openmath]') maxima.plot3d("atan(-x^2 + y^3/4)", "[x, -4, 4]", "[y, -4, 4]", # not tested "[grid, 50, 50]",'[plot_format, openmath]')
O próximo gráfico é a famosa faixa de Möbious:
sage: maxima.plot3d("[cos(x)*(3 + y*cos(x/2)), sin(x)*(3 + y*cos(x/2))," # not tested
....: "y*sin(x/2)]", "[x, -4, 4]", "[y, -4, 4]",
....: '[plot_format, openmath]')
>>> from sage.all import *
>>> maxima.plot3d("[cos(x)*(3 + y*cos(x/2)), sin(x)*(3 + y*cos(x/2))," # not tested
... "y*sin(x/2)]", "[x, -4, 4]", "[y, -4, 4]",
... '[plot_format, openmath]')
maxima.plot3d("[cos(x)*(3 + y*cos(x/2)), sin(x)*(3 + y*cos(x/2))," # not tested "y*sin(x/2)]", "[x, -4, 4]", "[y, -4, 4]", '[plot_format, openmath]')
E agora a famosa garrafa de Klein:
sage: _ = maxima("expr_1: 5*cos(x)*(cos(x/2)*cos(y) + sin(x/2)*sin(2*y)+ 3.0)"
....: "- 10.0")
sage: _ = maxima("expr_2: -5*sin(x)*(cos(x/2)*cos(y) + sin(x/2)*sin(2*y)+ 3.0)")
sage: _ = maxima("expr_3: 5*(-sin(x/2)*cos(y) + cos(x/2)*sin(2*y))")
sage: maxima.plot3d("[expr_1, expr_2, expr_3]", "[x, -%pi, %pi]", # not tested
....: "[y, -%pi, %pi]", "['grid, 40, 40]",
....: '[plot_format, openmath]')
>>> from sage.all import *
>>> _ = maxima("expr_1: 5*cos(x)*(cos(x/2)*cos(y) + sin(x/2)*sin(2*y)+ 3.0)"
... "- 10.0")
>>> _ = maxima("expr_2: -5*sin(x)*(cos(x/2)*cos(y) + sin(x/2)*sin(2*y)+ 3.0)")
>>> _ = maxima("expr_3: 5*(-sin(x/2)*cos(y) + cos(x/2)*sin(2*y))")
>>> maxima.plot3d("[expr_1, expr_2, expr_3]", "[x, -%pi, %pi]", # not tested
... "[y, -%pi, %pi]", "['grid, 40, 40]",
... '[plot_format, openmath]')
_ = maxima("expr_1: 5*cos(x)*(cos(x/2)*cos(y) + sin(x/2)*sin(2*y)+ 3.0)" "- 10.0") _ = maxima("expr_2: -5*sin(x)*(cos(x/2)*cos(y) + sin(x/2)*sin(2*y)+ 3.0)") _ = maxima("expr_3: 5*(-sin(x/2)*cos(y) + cos(x/2)*sin(2*y))") maxima.plot3d("[expr_1, expr_2, expr_3]", "[x, -%pi, %pi]", # not tested "[y, -%pi, %pi]", "['grid, 40, 40]", '[plot_format, openmath]')