Actualización de la historia de cálculos con nuevas ecuaciones y valores. Mejora en la lógica de resolución iterativa y auto-aplicación de soluciones en el motor algebraico. Ajuste en la configuración de la interfaz y eliminación de pruebas obsoletas.
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f0bdf1e419
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@ -1,9 +1,11 @@
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y = x + 3
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z = y + x
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solve(x)
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solve(z)
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y = 2*x + 3
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x = z * 4
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z = 8
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y=?
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z=?
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x=?
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# Instanciación via sympify
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@ -1,6 +1,6 @@
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{
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"window_geometry": "1020x700+356+1216",
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"sash_pos_x": 343,
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"sash_pos_x": 347,
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"symbolic_mode": true,
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"show_numeric_approximation": true,
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"keep_symbolic_fractions": true,
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@ -370,18 +370,30 @@ class PureAlgebraicEngine:
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except Exception as e:
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return f"Error resolviendo sistema: {e}"
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elif len(args) == 1 and hasattr(args[0], 'is_Symbol') and args[0].is_Symbol:
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# solve(variable) - resolver para una variable específica y devolver ecuación
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||||
# solve(variable) - resolver para una variable específica y auto-aplicar
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var_symbol = args[0]
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solution_value = self._solve_for_variable(var_symbol)
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# Si encontramos una solución, devolver como ecuación
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# Si encontramos una solución, auto-aplicar al sistema
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if solution_value != var_symbol:
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return Eq(var_symbol, solution_value)
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# Resolver iterativamente para obtener el valor más simplificado
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final_value = self._resolve_iteratively(solution_value)
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# Auto-aplicar la solución al sistema
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self._auto_apply_solution(var_symbol, final_value)
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# Verificar que el resultado no sea problemático
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if final_value == var_symbol or str(final_value) in ['True', 'False']:
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return var_symbol
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return Eq(var_symbol, final_value)
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else:
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# Si no hay solución en las ecuaciones, verificar en symbol_table
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var_name = str(var_symbol)
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if var_name in self.symbol_table:
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return Eq(var_symbol, self.symbol_table[var_name])
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||||
value = self.symbol_table[var_name]
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final_value = self._resolve_iteratively(value)
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||||
return Eq(var_symbol, final_value)
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else:
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return var_symbol
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||||
else:
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@ -475,6 +487,80 @@ class PureAlgebraicEngine:
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self.logger.debug(f"Error resolviendo {var_symbol}: {e}")
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return var_symbol
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def _resolve_iteratively(self, expression, max_iterations=10):
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"""Resuelve una expresión iterativamente sustituyendo valores conocidos"""
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try:
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||||
current_expr = expression
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for iteration in range(max_iterations):
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||||
# Sustituir valores del symbol_table
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||||
substituted = current_expr
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# Sustituir cada variable conocida por su valor
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||||
for var_name, value in self.symbol_table.items():
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||||
var_symbol = sp.Symbol(var_name)
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||||
if var_symbol in substituted.free_symbols:
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||||
# Resolver recursivamente el valor antes de sustituir
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||||
resolved_value = self._resolve_iteratively(value, max_iterations - iteration - 1) if iteration < max_iterations - 1 else value
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||||
substituted = substituted.subs(var_symbol, resolved_value)
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||||
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||||
# Si no hay cambio, hemos terminado
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||||
if substituted == current_expr:
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||||
break
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||||
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||||
current_expr = substituted
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||||
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||||
# Simplificar el resultado
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||||
if hasattr(current_expr, 'simplify'):
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||||
current_expr = simplify(current_expr)
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||||
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||||
# Si llegamos a un valor numérico, terminar
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||||
if current_expr.is_number:
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||||
break
|
||||
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||||
return current_expr
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||||
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||||
except Exception as e:
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||||
self.logger.debug(f"Error en resolución iterativa: {e}")
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||||
return expression
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||||
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||||
def _auto_apply_solution(self, var_symbol, solution_value):
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||||
"""Auto-aplica una solución al sistema como si fuera una nueva asignación"""
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try:
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var_name = str(var_symbol)
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# 1. Actualizar symbol_table
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self.symbol_table[var_name] = solution_value
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# 2. Buscar y actualizar/reemplazar ecuaciones existentes
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updated_equations = []
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||||
equation_found = False
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for eq in self.equations:
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if eq.lhs == var_symbol or eq.rhs == var_symbol:
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||||
# Reemplazar la ecuación existente
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||||
new_eq = Eq(var_symbol, solution_value)
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||||
updated_equations.append(new_eq)
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||||
equation_found = True
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||||
else:
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||||
updated_equations.append(eq)
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||||
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||||
# 3. Si no había ecuación para esta variable, agregar una nueva
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||||
if not equation_found:
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||||
new_eq = Eq(var_symbol, solution_value)
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||||
updated_equations.append(new_eq)
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||||
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||||
# 4. Actualizar la lista de ecuaciones
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||||
self.equations = updated_equations
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||||
# 5. Asegurar que la variable esté en el conjunto de variables
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||||
self.variables.add(var_symbol)
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||||
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||||
self.logger.debug(f"Auto-aplicada solución: {var_symbol} = {solution_value}")
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||||
except Exception as e:
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||||
self.logger.debug(f"Error auto-aplicando solución: {e}")
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||||
def _get_numeric_approximation(self, expr) -> Optional[str]:
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||||
"""Obtiene aproximación numérica si es posible"""
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||||
try:
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||||
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@ -1,25 +0,0 @@
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#!/usr/bin/env python3
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"""
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||||
Test final con el ejemplo exacto del usuario
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"""
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import main_evaluation_puro
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def test_ejemplo_usuario():
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print("=== EJEMPLO ORIGINAL DEL USUARIO ===")
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||||
engine = main_evaluation_puro.PureAlgebraicEngine()
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casos = [
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"y = x + 3",
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"z = y + x",
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"solve(x)",
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||||
"solve(z)"
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]
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for caso in casos:
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||||
result = engine.evaluate_line(caso)
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||||
print(f"{caso} → {result.output}")
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||||
if __name__ == "__main__":
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||||
test_ejemplo_usuario()
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||||
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