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Matrix 辛矩阵到显式求和和返回（到矩阵表示法）

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Matrix 辛矩阵到显式求和和返回（到矩阵表示法）,matrix,sympy,simplification,Matrix,Sympy,Simplification,我正在研究符号矩阵 一旦被明确化，我就不能回到隐式表达 我试图用.as\u explicit（）和矩阵expr.from\u index\u summation（expr） 但是后者似乎期望一个明确的sigma符号sum，而不是索引元素的总和 作为一个最小的工作示例，这里是我关于矩阵乘法的方法： A = MatrixSymbol('A',3,4) B = MatrixSymbol('B',4,3) Matrix_Notation = A * B Expanded = (A * B).as_exp

我正在研究符号矩阵

一旦被明确化，我就不能回到隐式表达

我试图用
.as\u explicit（）
和
矩阵expr.from\u index\u summation（expr）

但是后者似乎期望一个明确的sigma符号sum，而不是索引元素的总和

作为一个最小的工作示例，这里是我关于矩阵乘法的方法：

A = MatrixSymbol('A',3,4)
B = MatrixSymbol('B',4,3)
Matrix_Notation = A * B
Expanded = (A * B).as_explicit()
FromSummation = MatrixExpr.from_index_summation(Expanded)
在这里我们可以看到，
fromsumation
与
Expanded

我认为
扩展的
表达式应该转换为sigma和，这样
。from_index_summation
就可以工作了。但是如何做到这一点呢？
为什么要返回而不是使用
矩阵表示法
？为什么要返回而不是使用
矩阵表示法
？