More documentation and comment out debugging print.
[maxima.git] / share / contrib / diag_test.mac
blob35b4e2852fdf41bc4751f9368c5dd8727ec7ca47
1 /*
3   Simple testsuite for diag.mac
5   Run this file with
6     batch ("diag_test", 'test)
7 */
8 kill (all);
9 done$
11 (load ("diag"), 0);
14 diag ([1,2,3]);
15 matrix ([1,0,0], [0,2,0], [0,0,3])$
17 diag ([matrix ([1]), matrix ([2]), matrix ([3])]);
18 matrix ([1,0,0], [0,2,0], [0,0,3])$
20 (a1: matrix ([1,2,3], [0,4,5], [0,0,6]),
21  a2: matrix([1,1], [1,0]),
22  0);
25 diag ([a1, x, a2]);
26 matrix ([1,2,3,0,0,0],
27         [0,4,5,0,0,0],
28         [0,0,6,0,0,0],
29         [0,0,0,x,0,0],
30         [0,0,0,0,1,1],
31         [0,0,0,0,1,0])$
33 kill (a1, a2);
34 done$
36 JF (0, 1);
37 matrix ([0])$
39 JF (x, 3);
40 matrix ([x, 1, 0],
41         [0, x, 1],
42         [0, 0, x])$
44 dispJordan ([[0, 1], [2, 2], [3, 2, 1]]);
45 ''(diag ([JF (0, 1), JF (2, 2), JF (3, 2), JF (3, 1)]))$
48   For testing jordan(), use JCF examples built by dispJordan and
49   conjugate by invertible matrices.
51 (make_conjugate (j_info) := block (
52     [n: lsum (x, x, map (lambda ([lst], lsum (x, x, rest (lst))), j_info)),
53      T],
54     T: genmatrix (lambda([i,j], if is (i = n+1-j) then 0 else 1), n, n),
55     T^^(-1) . dispJordan (j_info) . T),
56  test_jordan (j_info) := is (jordan (make_conjugate (j_info)) = j_info),
57  test_modematrix (j_info) := block (
58    [conj: make_conjugate (j_info), T],
59    T: ModeMatrix (conj, j_info),
60    is (T^^(-1) . conj . T = dispJordan (j_info))),
61  0);
64 jordan (matrix ([1]));
65 [[1, 1]]$
67 test_jordan ([[%i, 2]]);
68 true$
70 test_jordan ([[1, 1], [2, 2, 1]]);
71 true$
73 minimalPoly ([[%i, 1]]);
74 x - %i$
76 minimalPoly ([[1, 2, 1]]);
77 (x - 1)^2$
79 minimalPoly ([[1, 1], [2, 1]]);
80 (x - 1)*(x - 2)$
82 diag_sorted_list_histogram ([]);
83 []$
85 diag_sorted_list_histogram ([1]);
86 [[1, 1]]$
88 diag_sorted_list_histogram ([3, 3, 2, 2, 1]);
89 [[3, 2], [2, 2], [1, 1]]$
92   Testing diag_kernel_element, diag_general_jordan_chain and
93   diag_find_li_chain is probably a bit difficult. Let's punt on that
94   and hope they're well exercised by ModeMatrix.
96 test_modematrix ([[%i, 2]]);
97 true$
99 test_modematrix ([[1, 1], [2, 2, 1]]);
100 true$
102 diag_taylor_coefficients (exp(x), x, 3);
103 [exp(x), exp(x), exp(x)/2, exp(x)/6]$
105 diag_taylor_expand_block (diag_taylor_coefficients (exp(x), x, 3),
106                           x, 1, 3);
107 matrix ([exp(1), exp(1), exp(1)/2],
108         [0,      exp(1), exp(1)],
109         [0,      0,      exp(1)])$
111 mat_function (sin, ident(3)*t);
112 ''(ident(3)*sin(t))$
115   Bug 2542
117   The "correct" answer was calculated numerically by Octave. There's
118   probably a better way of checking this!
120 block ([a: matrix([6,6,-3,2],[-4,-4,2,0],[8,7,-4,4],[1,0,-1,-2]),
121         num_ans:
122           matrix ([ 2.9848e+00,  2.3771e+00, -1.2382e+00,  6.1912e-01],
123                   [-1.2382e+00, -7.2991e-01,  6.1912e-01,  1.3645e-16],
124                   [ 3.7147e+00,  3.2064e+00, -1.3490e+00,  1.2382e+00],
125                   [-1.1079e-01, -2.6557e-01, -9.9383e-02, -1.1079e-01]),
126         err],
127   err: abs (float (rectform (mat_function (exp, a))) - num_ans),
128   is (lmax (map (lmax, args (err))) < 1e-4));
129 true$