Calculator

Overview

本地高性能计算器，通过 calc.py 统一脚本提供数值计算能力，基于 numpy、scipy、mpmath 实现。

Prerequisites

确保以下库已安装：

CODEBLOCK0

numpy 通常已预装。验证安装：

CODEBLOCK1

Decision Guide

根据计算需求选择子命令：

关键区分： eval 用 numpy（float64 ≈15位精度），precision 用 mpmath（任意位数）。当 Agent 不确定精度需求时，默认用 eval；涉及大数、高精度或特殊数学函数时用 precision。

Output Format

所有子命令的输出格式统一为：

CODEBLOCK2

• - 结果输出到 stdout，错误输出到 stderr
• 退出码：成功=0，错误=1 或 2（参数错误）
• 矩阵结果为 Python 列表格式：INLINECODE21
• 统计描述为 key-value 对齐格式
• FFT 结果为索引+复数格式：[0] 4, INLINECODE23

Quick Reference

CODEBLOCK3

Usage Guide

eval — 表达式求值

CODEBLOCK4

支持：四则运算、幂（**）、三角函数（sin/cos/tan/asin/acos/atan）、双曲函数（sinh/cosh/tanh）、对数（log=ln/log2/log10）、sqrt、cbrt、exp、abs、floor、ceil、常数 pi/e/inf/nan。

INLINECODE25 指定时切换到 mpmath 后端进行高精度计算。

matrix — 矩阵运算

CODEBLOCK5

矩阵输入使用 Python 字面量：INLINECODE36

stats — 统计分析

CODEBLOCK6

分布名支持：normal/gaussian, uniform, exponential, t, chi2, f

chi2/t/f 分布需要通过 --params 传入形状参数：

CODEBLOCK7

precision — 任意精度

CODEBLOCK8

始终使用 mpmath 后端。额外支持：factorial, gamma, zeta, binomial（eval 不支持这些函数）。

典型场景：大数阶乘、超越函数高精度值、数论计算。

optimize — 数值优化

CODEBLOCK9

表达式中的变量为 x。支持：minimize, maximize, root。

⚠️ 重要： 当表达式以 - 开头时，必须使用 = 语法传参，否则 argparse 会将其误认为参数标志：

CODEBLOCK10

bounds 支持 pi、e 等数学常数。

integrate — 数值积分

CODEBLOCK11

• - definite：定积分，表达式为 f(x)
• INLINECODE57：常微分方程，表达式为 dy/dx = ... 或直接写右端，需 --initial 指定初值

bounds 支持 pi、e 等数学常数。

transform — 信号处理

CODEBLOCK12

支持：fft, ifft, convolve

Caveats

• - --precision 适用于 eval、optimize、integrate，触发 mpmath 后端
• 矩阵输入使用 Python 字面量语法 INLINECODE61
• bounds 支持数学常数，如 [0,pi]、INLINECODE63
• 表达式使用受限解析器，仅允许数学运算符和函数，不可执行任意代码
• 以 - 开头的表达式参数必须用 --param="value" 的 = 语法
• INLINECODE67 的 --matrix2 接受 1D 向量 [5,6] 或 2D 列向量 INLINECODE70
• INLINECODE71 独占函数（factorial, gamma, zeta, binomial）在 eval 中不可用
• chi2/t/f 分布的 pdf/cdf 需要通过 --params 传入形状参数，如 --params "[5]" 或 INLINECODE75

scripts/

运行测试：

CODEBLOCK13

不确定某个子命令的用法时，直接读取 test_calc.py 查看对应测试用例。