sympy 是否有内置方法来设置多个彼此相等的多项式？

如何解决sympy 是否有内置方法来设置多个彼此相等的多项式？

这是一个简单的例子，说明我如何开始尝试在 sympy 中求解一个由 2 个方程组成的系统。我的目标是首先使我的方程彼此相等：

import sympy as sp
x,y,z = sp.symbols("X,Y,X")
print(sp.Poly((x-y),sp.Derivative).coeffs())
print(sp.Poly(sp.Eq(x,y),sp.Derivative).coeffs())

但是，我需要设置彼此相等，而不仅仅是两个等式。这是我尝试过但不起作用的方法：

import sympy as sp
x,X")
print(sp.Poly(sp.Eq(x,z),sp.Derivative).coeffs())

TypeError: new() 需要 2 到 3 个位置参数，但给出了 4 个

对于类似于 x-y 的更代数方式，我不知道如何用 3 个或更多方程来实现。

如何将我的示例扩展到三个或更多方程？这可能与 sympy 吗？如果没有，是否有其他库可以做类似的事情？任何帮助将不胜感激。

编辑： 因此，当我有 2 个多项式（或阶乘方程）方程，除了它们给定的 beta 常数之外，在结构上非常相似，它们的一阶微分理论上应该彼此相等。这模拟了麦克劳林级数，其中我的 2 个阶乘方程试图收敛到一个一般的未知函数。我将使用 sp.idiff() 隐式微分这两个方程。 sp.idiff() 将隐式求解 dx0，我仍然需要求解 dx1。我对 dx1 的求解如下：

equation1 = sp.idiff(expr1,array-like,respective_beta)
equation2 = sp.idiff(expr2,respective_beta)
coeffs = sp.Poly((equation1-equation2),sp.Derivative).coeffs()
dx1 = coeffs[-1]/coeffs[0]

在得到 dx1 后，我可以反推 dx0 并最终替换我通过实验设计得到的所有符号来模拟所谓的多元 delta 定理。

现在的问题是，我不仅有 expr1、expr2，还有 expr3。将来，我还会有 expr4、expr5、expr6。我需要从那组彼此相等的方程中提取符号系数，以同时反向求解 dx5、dx4、dx3、dx2、dx1。

sp.Poly(sp.Eq(expr1,expr2,expr3,expr4,expr5,expr6),sp.Derivative).coeffs

上面的方式显然会报错：

TypeError: new() 需要 2 到 3 个位置参数，但给出了“N”

所以问题再次是，是否有数学解决方案或来自 sympy 的方法来“使”相等的表达式集而不解决它们。 sympy 支持这个吗？

解决方法

与其声明它们相等，不如从另一个中减去一个并将其用作 solve() 列表中的新等式！

>>> from sympy import *
>>> x,y,z = symbols("x y z")
>>> expr1 = x + y**2
>>> expr2 = z + y**3
>>> expr3 = expr1 - expr2
>>> expr3
x - y**3 + y**2 - z
>>> solve([expr3],x)
{x: y**3 - y**2 + z}