Documentation for generalized clifford algebra.
[ginac.git] / doc / tutorial / ginac.texi
1 \input texinfo  @c -*-texinfo-*-
2 @c %**start of header
3 @setfilename ginac.info
4 @settitle GiNaC, an open framework for symbolic computation within the C++ programming language
5 @setchapternewpage on
6 @afourpaper
7 @c For `info' only.
8 @paragraphindent 0
9 @c For TeX only.
10 @iftex
11 @c I hate putting "@noindent" in front of every paragraph.
12 @parindent=0pt
13 @end iftex
14 @c %**end of header
15
16 @include version.texi
17
18 @direntry
19 * ginac: (ginac).                   C++ library for symbolic computation.
20 @end direntry
21
22 @ifinfo
23 This is a tutorial that documents GiNaC @value{VERSION}, an open
24 framework for symbolic computation within the C++ programming language.
25
26 Copyright (C) 1999-2004 Johannes Gutenberg University Mainz, Germany
27
28 Permission is granted to make and distribute verbatim copies of
29 this manual provided the copyright notice and this permission notice
30 are preserved on all copies.
31
32 @ignore
33 Permission is granted to process this file through TeX and print the
34 results, provided the printed document carries copying permission
35 notice identical to this one except for the removal of this paragraph
36
37 @end ignore
38 Permission is granted to copy and distribute modified versions of this
39 manual under the conditions for verbatim copying, provided that the entire
40 resulting derived work is distributed under the terms of a permission
41 notice identical to this one.
42 @end ifinfo
43
44 @finalout
45 @c finalout prevents ugly black rectangles on overfull hbox lines
46 @titlepage
47 @title GiNaC @value{VERSION}
48 @subtitle An open framework for symbolic computation within the C++ programming language
49 @subtitle @value{UPDATED}
50 @author The GiNaC Group:
51 @author Christian Bauer, Alexander Frink, Richard Kreckel, Jens Vollinga
52
53 @page
54 @vskip 0pt plus 1filll
55 Copyright @copyright{} 1999-2004 Johannes Gutenberg University Mainz, Germany
56 @sp 2
57 Permission is granted to make and distribute verbatim copies of
58 this manual provided the copyright notice and this permission notice
59 are preserved on all copies.
60
61 Permission is granted to copy and distribute modified versions of this
62 manual under the conditions for verbatim copying, provided that the entire
63 resulting derived work is distributed under the terms of a permission
64 notice identical to this one.
65 @end titlepage
66
67 @page
68 @contents
69
70 @page
71
72
73 @node Top, Introduction, (dir), (dir)
74 @c    node-name, next, previous, up
75 @top GiNaC
76
77 This is a tutorial that documents GiNaC @value{VERSION}, an open
78 framework for symbolic computation within the C++ programming language.
79
80 @menu
81 * Introduction::                 GiNaC's purpose.
82 * A Tour of GiNaC::              A quick tour of the library.
83 * Installation::                 How to install the package.
84 * Basic Concepts::               Description of fundamental classes.
85 * Methods and Functions::        Algorithms for symbolic manipulations.
86 * Extending GiNaC::              How to extend the library.
87 * A Comparison With Other CAS::  Compares GiNaC to traditional CAS.
88 * Internal Structures::          Description of some internal structures.
89 * Package Tools::                Configuring packages to work with GiNaC.
90 * Bibliography::
91 * Concept Index::
92 @end menu
93
94
95 @node Introduction, A Tour of GiNaC, Top, Top
96 @c    node-name, next, previous, up
97 @chapter Introduction
98 @cindex history of GiNaC
99
100 The motivation behind GiNaC derives from the observation that most
101 present day computer algebra systems (CAS) are linguistically and
102 semantically impoverished.  Although they are quite powerful tools for
103 learning math and solving particular problems they lack modern
104 linguistic structures that allow for the creation of large-scale
105 projects.  GiNaC is an attempt to overcome this situation by extending a
106 well established and standardized computer language (C++) by some
107 fundamental symbolic capabilities, thus allowing for integrated systems
108 that embed symbolic manipulations together with more established areas
109 of computer science (like computation-intense numeric applications,
110 graphical interfaces, etc.) under one roof.
111
112 The particular problem that led to the writing of the GiNaC framework is
113 still a very active field of research, namely the calculation of higher
114 order corrections to elementary particle interactions.  There,
115 theoretical physicists are interested in matching present day theories
116 against experiments taking place at particle accelerators.  The
117 computations involved are so complex they call for a combined symbolical
118 and numerical approach.  This turned out to be quite difficult to
119 accomplish with the present day CAS we have worked with so far and so we
120 tried to fill the gap by writing GiNaC.  But of course its applications
121 are in no way restricted to theoretical physics.
122
123 This tutorial is intended for the novice user who is new to GiNaC but
124 already has some background in C++ programming.  However, since a
125 hand-made documentation like this one is difficult to keep in sync with
126 the development, the actual documentation is inside the sources in the
127 form of comments.  That documentation may be parsed by one of the many
128 Javadoc-like documentation systems.  If you fail at generating it you
129 may access it from @uref{http://www.ginac.de/reference/, the GiNaC home
130 page}.  It is an invaluable resource not only for the advanced user who
131 wishes to extend the system (or chase bugs) but for everybody who wants
132 to comprehend the inner workings of GiNaC.  This little tutorial on the
133 other hand only covers the basic things that are unlikely to change in
134 the near future.
135
136 @section License
137 The GiNaC framework for symbolic computation within the C++ programming
138 language is Copyright @copyright{} 1999-2004 Johannes Gutenberg
139 University Mainz, Germany.
140
141 This program is free software; you can redistribute it and/or
142 modify it under the terms of the GNU General Public License as
143 published by the Free Software Foundation; either version 2 of the
144 License, or (at your option) any later version.
145
146 This program is distributed in the hope that it will be useful, but
147 WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
148 MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
149 General Public License for more details.
150
151 You should have received a copy of the GNU General Public License
152 along with this program; see the file COPYING.  If not, write to the
153 Free Software Foundation, Inc., 59 Temple Place - Suite 330, Boston,
154 MA 02111-1307, USA.
155
156
157 @node A Tour of GiNaC, How to use it from within C++, Introduction, Top
158 @c    node-name, next, previous, up
159 @chapter A Tour of GiNaC
160
161 This quick tour of GiNaC wants to arise your interest in the
162 subsequent chapters by showing off a bit.  Please excuse us if it
163 leaves many open questions.
164
165 @menu
166 * How to use it from within C++::  Two simple examples.
167 * What it can do for you::         A Tour of GiNaC's features.
168 @end menu
169
170
171 @node How to use it from within C++, What it can do for you, A Tour of GiNaC, A Tour of GiNaC
172 @c    node-name, next, previous, up
173 @section How to use it from within C++
174
175 The GiNaC open framework for symbolic computation within the C++ programming
176 language does not try to define a language of its own as conventional
177 CAS do.  Instead, it extends the capabilities of C++ by symbolic
178 manipulations.  Here is how to generate and print a simple (and rather
179 pointless) bivariate polynomial with some large coefficients:
180
181 @example
182 #include <iostream>
183 #include <ginac/ginac.h>
184 using namespace std;
185 using namespace GiNaC;
186
187 int main()
188 @{
189     symbol x("x"), y("y");
190     ex poly;
191
192     for (int i=0; i<3; ++i)
193         poly += factorial(i+16)*pow(x,i)*pow(y,2-i);
194
195     cout << poly << endl;
196     return 0;
197 @}
198 @end example
199
200 Assuming the file is called @file{hello.cc}, on our system we can compile
201 and run it like this:
202
203 @example
204 $ c++ hello.cc -o hello -lcln -lginac
205 $ ./hello
206 355687428096000*x*y+20922789888000*y^2+6402373705728000*x^2
207 @end example
208
209 (@xref{Package Tools}, for tools that help you when creating a software
210 package that uses GiNaC.)
211
212 @cindex Hermite polynomial
213 Next, there is a more meaningful C++ program that calls a function which
214 generates Hermite polynomials in a specified free variable.
215
216 @example
217 #include <iostream>
218 #include <ginac/ginac.h>
219 using namespace std;
220 using namespace GiNaC;
221
222 ex HermitePoly(const symbol & x, int n)
223 @{
224     ex HKer=exp(-pow(x, 2));
225     // uses the identity H_n(x) == (-1)^n exp(x^2) (d/dx)^n exp(-x^2)
226     return normal(pow(-1, n) * diff(HKer, x, n) / HKer);
227 @}
228
229 int main()
230 @{
231     symbol z("z");
232
233     for (int i=0; i<6; ++i)
234         cout << "H_" << i << "(z) == " << HermitePoly(z,i) << endl;
235
236     return 0;
237 @}
238 @end example
239
240 When run, this will type out
241
242 @example
243 H_0(z) == 1
244 H_1(z) == 2*z
245 H_2(z) == 4*z^2-2
246 H_3(z) == -12*z+8*z^3
247 H_4(z) == -48*z^2+16*z^4+12
248 H_5(z) == 120*z-160*z^3+32*z^5
249 @end example
250
251 This method of generating the coefficients is of course far from optimal
252 for production purposes.
253
254 In order to show some more examples of what GiNaC can do we will now use
255 the @command{ginsh}, a simple GiNaC interactive shell that provides a
256 convenient window into GiNaC's capabilities.
257
258
259 @node What it can do for you, Installation, How to use it from within C++, A Tour of GiNaC
260 @c    node-name, next, previous, up
261 @section What it can do for you
262
263 @cindex @command{ginsh}
264 After invoking @command{ginsh} one can test and experiment with GiNaC's
265 features much like in other Computer Algebra Systems except that it does
266 not provide programming constructs like loops or conditionals.  For a
267 concise description of the @command{ginsh} syntax we refer to its
268 accompanied man page. Suffice to say that assignments and comparisons in
269 @command{ginsh} are written as they are in C, i.e. @code{=} assigns and
270 @code{==} compares.
271
272 It can manipulate arbitrary precision integers in a very fast way.
273 Rational numbers are automatically converted to fractions of coprime
274 integers:
275
276 @example
277 > x=3^150;
278 369988485035126972924700782451696644186473100389722973815184405301748249
279 > y=3^149;
280 123329495011708990974900260817232214728824366796574324605061468433916083
281 > x/y;
282 3
283 > y/x;
284 1/3
285 @end example
286
287 Exact numbers are always retained as exact numbers and only evaluated as
288 floating point numbers if requested.  For instance, with numeric
289 radicals is dealt pretty much as with symbols.  Products of sums of them
290 can be expanded:
291
292 @example
293 > expand((1+a^(1/5)-a^(2/5))^3);
294 1+3*a+3*a^(1/5)-5*a^(3/5)-a^(6/5)
295 > expand((1+3^(1/5)-3^(2/5))^3);
296 10-5*3^(3/5)
297 > evalf((1+3^(1/5)-3^(2/5))^3);
298 0.33408977534118624228
299 @end example
300
301 The function @code{evalf} that was used above converts any number in
302 GiNaC's expressions into floating point numbers.  This can be done to
303 arbitrary predefined accuracy:
304
305 @example
306 > evalf(1/7);
307 0.14285714285714285714
308 > Digits=150;
309 150
310 > evalf(1/7);
311 0.1428571428571428571428571428571428571428571428571428571428571428571428
312 5714285714285714285714285714285714285
313 @end example
314
315 Exact numbers other than rationals that can be manipulated in GiNaC
316 include predefined constants like Archimedes' @code{Pi}.  They can both
317 be used in symbolic manipulations (as an exact number) as well as in
318 numeric expressions (as an inexact number):
319
320 @example
321 > a=Pi^2+x;
322 x+Pi^2
323 > evalf(a);
324 9.869604401089358619+x
325 > x=2;
326 2
327 > evalf(a);
328 11.869604401089358619
329 @end example
330
331 Built-in functions evaluate immediately to exact numbers if
332 this is possible.  Conversions that can be safely performed are done
333 immediately; conversions that are not generally valid are not done:
334
335 @example
336 > cos(42*Pi);
337 1
338 > cos(acos(x));
339 x
340 > acos(cos(x));
341 acos(cos(x))
342 @end example
343
344 (Note that converting the last input to @code{x} would allow one to
345 conclude that @code{42*Pi} is equal to @code{0}.)
346
347 Linear equation systems can be solved along with basic linear
348 algebra manipulations over symbolic expressions.  In C++ GiNaC offers
349 a matrix class for this purpose but we can see what it can do using
350 @command{ginsh}'s bracket notation to type them in:
351
352 @example
353 > lsolve(a+x*y==z,x);
354 y^(-1)*(z-a);
355 > lsolve(@{3*x+5*y == 7, -2*x+10*y == -5@}, @{x, y@});
356 @{x==19/8,y==-1/40@}
357 > M = [ [1, 3], [-3, 2] ];
358 [[1,3],[-3,2]]
359 > determinant(M);
360 11
361 > charpoly(M,lambda);
362 lambda^2-3*lambda+11
363 > A = [ [1, 1], [2, -1] ];
364 [[1,1],[2,-1]]
365 > A+2*M;
366 [[1,1],[2,-1]]+2*[[1,3],[-3,2]]
367 > evalm(%);
368 [[3,7],[-4,3]]
369 > B = [ [0, 0, a], [b, 1, -b], [-1/a, 0, 0] ];
370 > evalm(B^(2^12345));
371 [[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]]
372 @end example
373
374 Multivariate polynomials and rational functions may be expanded,
375 collected and normalized (i.e. converted to a ratio of two coprime 
376 polynomials):
377
378 @example
379 > a = x^4 + 2*x^2*y^2 + 4*x^3*y + 12*x*y^3 - 3*y^4;
380 12*x*y^3+2*x^2*y^2+4*x^3*y-3*y^4+x^4
381 > b = x^2 + 4*x*y - y^2;
382 4*x*y-y^2+x^2
383 > expand(a*b);
384 8*x^5*y+17*x^4*y^2+43*x^2*y^4-24*x*y^5+16*x^3*y^3+3*y^6+x^6
385 > collect(a+b,x);
386 4*x^3*y-y^2-3*y^4+(12*y^3+4*y)*x+x^4+x^2*(1+2*y^2)
387 > collect(a+b,y);
388 12*x*y^3-3*y^4+(-1+2*x^2)*y^2+(4*x+4*x^3)*y+x^2+x^4
389 > normal(a/b);
390 3*y^2+x^2
391 @end example
392
393 You can differentiate functions and expand them as Taylor or Laurent
394 series in a very natural syntax (the second argument of @code{series} is
395 a relation defining the evaluation point, the third specifies the
396 order):
397
398 @cindex Zeta function
399 @example
400 > diff(tan(x),x);
401 tan(x)^2+1
402 > series(sin(x),x==0,4);
403 x-1/6*x^3+Order(x^4)
404 > series(1/tan(x),x==0,4);
405 x^(-1)-1/3*x+Order(x^2)
406 > series(tgamma(x),x==0,3);
407 x^(-1)-Euler+(1/12*Pi^2+1/2*Euler^2)*x+
408 (-1/3*zeta(3)-1/12*Pi^2*Euler-1/6*Euler^3)*x^2+Order(x^3)
409 > evalf(%);
410 x^(-1)-0.5772156649015328606+(0.9890559953279725555)*x
411 -(0.90747907608088628905)*x^2+Order(x^3)
412 > series(tgamma(2*sin(x)-2),x==Pi/2,6);
413 -(x-1/2*Pi)^(-2)+(-1/12*Pi^2-1/2*Euler^2-1/240)*(x-1/2*Pi)^2
414 -Euler-1/12+Order((x-1/2*Pi)^3)
415 @end example
416
417 Here we have made use of the @command{ginsh}-command @code{%} to pop the
418 previously evaluated element from @command{ginsh}'s internal stack.
419
420 If you ever wanted to convert units in C or C++ and found this is
421 cumbersome, here is the solution.  Symbolic types can always be used as
422 tags for different types of objects.  Converting from wrong units to the
423 metric system is now easy:
424
425 @example
426 > in=.0254*m;
427 0.0254*m
428 > lb=.45359237*kg;
429 0.45359237*kg
430 > 200*lb/in^2;
431 140613.91592783185568*kg*m^(-2)
432 @end example
433
434
435 @node Installation, Prerequisites, What it can do for you, Top
436 @c    node-name, next, previous, up
437 @chapter Installation
438
439 @cindex CLN
440 GiNaC's installation follows the spirit of most GNU software. It is
441 easily installed on your system by three steps: configuration, build,
442 installation.
443
444 @menu
445 * Prerequisites::                Packages upon which GiNaC depends.
446 * Configuration::                How to configure GiNaC.
447 * Building GiNaC::               How to compile GiNaC.
448 * Installing GiNaC::             How to install GiNaC on your system.
449 @end menu
450
451
452 @node Prerequisites, Configuration, Installation, Installation
453 @c    node-name, next, previous, up
454 @section Prerequisites
455
456 In order to install GiNaC on your system, some prerequisites need to be
457 met.  First of all, you need to have a C++-compiler adhering to the
458 ANSI-standard @cite{ISO/IEC 14882:1998(E)}.  We used GCC for development
459 so if you have a different compiler you are on your own.  For the
460 configuration to succeed you need a Posix compliant shell installed in
461 @file{/bin/sh}, GNU @command{bash} is fine.  Perl is needed by the built
462 process as well, since some of the source files are automatically
463 generated by Perl scripts.  Last but not least, Bruno Haible's library
464 CLN is extensively used and needs to be installed on your system.
465 Please get it either from @uref{ftp://ftp.santafe.edu/pub/gnu/}, from
466 @uref{ftp://ftpthep.physik.uni-mainz.de/pub/gnu/, GiNaC's FTP site} or
467 from @uref{ftp://ftp.ilog.fr/pub/Users/haible/gnu/, Bruno Haible's FTP
468 site} (it is covered by GPL) and install it prior to trying to install
469 GiNaC.  The configure script checks if it can find it and if it cannot
470 it will refuse to continue.
471
472
473 @node Configuration, Building GiNaC, Prerequisites, Installation
474 @c    node-name, next, previous, up
475 @section Configuration
476 @cindex configuration
477 @cindex Autoconf
478
479 To configure GiNaC means to prepare the source distribution for
480 building.  It is done via a shell script called @command{configure} that
481 is shipped with the sources and was originally generated by GNU
482 Autoconf.  Since a configure script generated by GNU Autoconf never
483 prompts, all customization must be done either via command line
484 parameters or environment variables.  It accepts a list of parameters,
485 the complete set of which can be listed by calling it with the
486 @option{--help} option.  The most important ones will be shortly
487 described in what follows:
488
489 @itemize @bullet
490
491 @item
492 @option{--disable-shared}: When given, this option switches off the
493 build of a shared library, i.e. a @file{.so} file.  This may be convenient
494 when developing because it considerably speeds up compilation.
495
496 @item
497 @option{--prefix=@var{PREFIX}}: The directory where the compiled library
498 and headers are installed. It defaults to @file{/usr/local} which means
499 that the library is installed in the directory @file{/usr/local/lib},
500 the header files in @file{/usr/local/include/ginac} and the documentation
501 (like this one) into @file{/usr/local/share/doc/GiNaC}.
502
503 @item
504 @option{--libdir=@var{LIBDIR}}: Use this option in case you want to have
505 the library installed in some other directory than
506 @file{@var{PREFIX}/lib/}.
507
508 @item
509 @option{--includedir=@var{INCLUDEDIR}}: Use this option in case you want
510 to have the header files installed in some other directory than
511 @file{@var{PREFIX}/include/ginac/}. For instance, if you specify
512 @option{--includedir=/usr/include} you will end up with the header files
513 sitting in the directory @file{/usr/include/ginac/}. Note that the
514 subdirectory @file{ginac} is enforced by this process in order to
515 keep the header files separated from others.  This avoids some
516 clashes and allows for an easier deinstallation of GiNaC. This ought
517 to be considered A Good Thing (tm).
518
519 @item
520 @option{--datadir=@var{DATADIR}}: This option may be given in case you
521 want to have the documentation installed in some other directory than
522 @file{@var{PREFIX}/share/doc/GiNaC/}.
523
524 @end itemize
525
526 In addition, you may specify some environment variables.  @env{CXX}
527 holds the path and the name of the C++ compiler in case you want to
528 override the default in your path.  (The @command{configure} script
529 searches your path for @command{c++}, @command{g++}, @command{gcc},
530 @command{CC}, @command{cxx} and @command{cc++} in that order.)  It may
531 be very useful to define some compiler flags with the @env{CXXFLAGS}
532 environment variable, like optimization, debugging information and
533 warning levels.  If omitted, it defaults to @option{-g
534 -O2}.@footnote{The @command{configure} script is itself generated from
535 the file @file{configure.ac}.  It is only distributed in packaged
536 releases of GiNaC.  If you got the naked sources, e.g. from CVS, you
537 must generate @command{configure} along with the various
538 @file{Makefile.in} by using the @command{autogen.sh} script.  This will
539 require a fair amount of support from your local toolchain, though.}
540
541 The whole process is illustrated in the following two
542 examples. (Substitute @command{setenv @var{VARIABLE} @var{value}} for
543 @command{export @var{VARIABLE}=@var{value}} if the Berkeley C shell is
544 your login shell.)
545
546 Here is a simple configuration for a site-wide GiNaC library assuming
547 everything is in default paths:
548
549 @example
550 $ export CXXFLAGS="-Wall -O2"
551 $ ./configure
552 @end example
553
554 And here is a configuration for a private static GiNaC library with
555 several components sitting in custom places (site-wide GCC and private
556 CLN).  The compiler is persuaded to be picky and full assertions and
557 debugging information are switched on:
558
559 @example
560 $ export CXX=/usr/local/gnu/bin/c++
561 $ export CPPFLAGS="$(CPPFLAGS) -I$(HOME)/include"
562 $ export CXXFLAGS="$(CXXFLAGS) -DDO_GINAC_ASSERT -ggdb -Wall -pedantic"
563 $ export LDFLAGS="$(LDFLAGS) -L$(HOME)/lib"
564 $ ./configure --disable-shared --prefix=$(HOME)
565 @end example
566
567
568 @node Building GiNaC, Installing GiNaC, Configuration, Installation
569 @c    node-name, next, previous, up
570 @section Building GiNaC
571 @cindex building GiNaC
572
573 After proper configuration you should just build the whole
574 library by typing
575 @example
576 $ make
577 @end example
578 at the command prompt and go for a cup of coffee.  The exact time it
579 takes to compile GiNaC depends not only on the speed of your machines
580 but also on other parameters, for instance what value for @env{CXXFLAGS}
581 you entered.  Optimization may be very time-consuming.
582
583 Just to make sure GiNaC works properly you may run a collection of
584 regression tests by typing
585
586 @example
587 $ make check
588 @end example
589
590 This will compile some sample programs, run them and check the output
591 for correctness.  The regression tests fall in three categories.  First,
592 the so called @emph{exams} are performed, simple tests where some
593 predefined input is evaluated (like a pupils' exam).  Second, the
594 @emph{checks} test the coherence of results among each other with
595 possible random input.  Third, some @emph{timings} are performed, which
596 benchmark some predefined problems with different sizes and display the
597 CPU time used in seconds.  Each individual test should return a message
598 @samp{passed}.  This is mostly intended to be a QA-check if something
599 was broken during development, not a sanity check of your system.  Some
600 of the tests in sections @emph{checks} and @emph{timings} may require
601 insane amounts of memory and CPU time.  Feel free to kill them if your
602 machine catches fire.  Another quite important intent is to allow people
603 to fiddle around with optimization.
604
605 By default, the only documentation that will be built is this tutorial
606 in @file{.info} format. To build the GiNaC tutorial and reference manual
607 in HTML, DVI, PostScript, or PDF formats, use one of
608
609 @example
610 $ make html
611 $ make dvi
612 $ make ps
613 $ make pdf
614 @end example
615
616 Generally, the top-level Makefile runs recursively to the
617 subdirectories.  It is therefore safe to go into any subdirectory
618 (@code{doc/}, @code{ginsh/}, @dots{}) and simply type @code{make}
619 @var{target} there in case something went wrong.
620
621
622 @node Installing GiNaC, Basic Concepts, Building GiNaC, Installation
623 @c    node-name, next, previous, up
624 @section Installing GiNaC
625 @cindex installation
626
627 To install GiNaC on your system, simply type
628
629 @example
630 $ make install
631 @end example
632
633 As described in the section about configuration the files will be
634 installed in the following directories (the directories will be created
635 if they don't already exist):
636
637 @itemize @bullet
638
639 @item
640 @file{libginac.a} will go into @file{@var{PREFIX}/lib/} (or
641 @file{@var{LIBDIR}}) which defaults to @file{/usr/local/lib/}.
642 So will @file{libginac.so} unless the configure script was
643 given the option @option{--disable-shared}.  The proper symlinks
644 will be established as well.
645
646 @item
647 All the header files will be installed into @file{@var{PREFIX}/include/ginac/}
648 (or @file{@var{INCLUDEDIR}/ginac/}, if specified).
649
650 @item
651 All documentation (info) will be stuffed into
652 @file{@var{PREFIX}/share/doc/GiNaC/} (or
653 @file{@var{DATADIR}/doc/GiNaC/}, if @var{DATADIR} was specified).
654
655 @end itemize
656
657 For the sake of completeness we will list some other useful make
658 targets: @command{make clean} deletes all files generated by
659 @command{make}, i.e. all the object files.  In addition @command{make
660 distclean} removes all files generated by the configuration and
661 @command{make maintainer-clean} goes one step further and deletes files
662 that may require special tools to rebuild (like the @command{libtool}
663 for instance).  Finally @command{make uninstall} removes the installed
664 library, header files and documentation@footnote{Uninstallation does not
665 work after you have called @command{make distclean} since the
666 @file{Makefile} is itself generated by the configuration from
667 @file{Makefile.in} and hence deleted by @command{make distclean}.  There
668 are two obvious ways out of this dilemma.  First, you can run the
669 configuration again with the same @var{PREFIX} thus creating a
670 @file{Makefile} with a working @samp{uninstall} target.  Second, you can
671 do it by hand since you now know where all the files went during
672 installation.}.
673
674
675 @node Basic Concepts, Expressions, Installing GiNaC, Top
676 @c    node-name, next, previous, up
677 @chapter Basic Concepts
678
679 This chapter will describe the different fundamental objects that can be
680 handled by GiNaC.  But before doing so, it is worthwhile introducing you
681 to the more commonly used class of expressions, representing a flexible
682 meta-class for storing all mathematical objects.
683
684 @menu
685 * Expressions::                  The fundamental GiNaC class.
686 * Automatic evaluation::         Evaluation and canonicalization.
687 * Error handling::               How the library reports errors.
688 * The Class Hierarchy::          Overview of GiNaC's classes.
689 * Symbols::                      Symbolic objects.
690 * Numbers::                      Numerical objects.
691 * Constants::                    Pre-defined constants.
692 * Fundamental containers::       Sums, products and powers.
693 * Lists::                        Lists of expressions.
694 * Mathematical functions::       Mathematical functions.
695 * Relations::                    Equality, Inequality and all that.
696 * Integrals::                    Symbolic integrals.
697 * Matrices::                     Matrices.
698 * Indexed objects::              Handling indexed quantities.
699 * Non-commutative objects::      Algebras with non-commutative products.
700 * Hash Maps::                    A faster alternative to std::map<>.
701 @end menu
702
703
704 @node Expressions, Automatic evaluation, Basic Concepts, Basic Concepts
705 @c    node-name, next, previous, up
706 @section Expressions
707 @cindex expression (class @code{ex})
708 @cindex @code{has()}
709
710 The most common class of objects a user deals with is the expression
711 @code{ex}, representing a mathematical object like a variable, number,
712 function, sum, product, etc@dots{}  Expressions may be put together to form
713 new expressions, passed as arguments to functions, and so on.  Here is a
714 little collection of valid expressions:
715
716 @example
717 ex MyEx1 = 5;                       // simple number
718 ex MyEx2 = x + 2*y;                 // polynomial in x and y
719 ex MyEx3 = (x + 1)/(x - 1);         // rational expression
720 ex MyEx4 = sin(x + 2*y) + 3*z + 41; // containing a function
721 ex MyEx5 = MyEx4 + 1;               // similar to above
722 @end example
723
724 Expressions are handles to other more fundamental objects, that often
725 contain other expressions thus creating a tree of expressions
726 (@xref{Internal Structures}, for particular examples).  Most methods on
727 @code{ex} therefore run top-down through such an expression tree.  For
728 example, the method @code{has()} scans recursively for occurrences of
729 something inside an expression.  Thus, if you have declared @code{MyEx4}
730 as in the example above @code{MyEx4.has(y)} will find @code{y} inside
731 the argument of @code{sin} and hence return @code{true}.
732
733 The next sections will outline the general picture of GiNaC's class
734 hierarchy and describe the classes of objects that are handled by
735 @code{ex}.
736
737 @subsection Note: Expressions and STL containers
738
739 GiNaC expressions (@code{ex} objects) have value semantics (they can be
740 assigned, reassigned and copied like integral types) but the operator
741 @code{<} doesn't provide a well-defined ordering on them. In STL-speak,
742 expressions are @samp{Assignable} but not @samp{LessThanComparable}.
743
744 This implies that in order to use expressions in sorted containers such as
745 @code{std::map<>} and @code{std::set<>} you have to supply a suitable
746 comparison predicate. GiNaC provides such a predicate, called
747 @code{ex_is_less}. For example, a set of expressions should be defined
748 as @code{std::set<ex, ex_is_less>}.
749
750 Unsorted containers such as @code{std::vector<>} and @code{std::list<>}
751 don't pose a problem. A @code{std::vector<ex>} works as expected.
752
753 @xref{Information About Expressions}, for more about comparing and ordering
754 expressions.
755
756
757 @node Automatic evaluation, Error handling, Expressions, Basic Concepts
758 @c    node-name, next, previous, up
759 @section Automatic evaluation and canonicalization of expressions
760 @cindex evaluation
761
762 GiNaC performs some automatic transformations on expressions, to simplify
763 them and put them into a canonical form. Some examples:
764
765 @example
766 ex MyEx1 = 2*x - 1 + x;  // 3*x-1
767 ex MyEx2 = x - x;        // 0
768 ex MyEx3 = cos(2*Pi);    // 1
769 ex MyEx4 = x*y/x;        // y
770 @end example
771
772 This behavior is usually referred to as @dfn{automatic} or @dfn{anonymous
773 evaluation}. GiNaC only performs transformations that are
774
775 @itemize @bullet
776 @item
777 at most of complexity
778 @tex
779 $O(n\log n)$
780 @end tex
781 @ifnottex
782 @math{O(n log n)}
783 @end ifnottex
784 @item
785 algebraically correct, possibly except for a set of measure zero (e.g.
786 @math{x/x} is transformed to @math{1} although this is incorrect for @math{x=0})
787 @end itemize
788
789 There are two types of automatic transformations in GiNaC that may not
790 behave in an entirely obvious way at first glance:
791
792 @itemize
793 @item
794 The terms of sums and products (and some other things like the arguments of
795 symmetric functions, the indices of symmetric tensors etc.) are re-ordered
796 into a canonical form that is deterministic, but not lexicographical or in
797 any other way easy to guess (it almost always depends on the number and
798 order of the symbols you define). However, constructing the same expression
799 twice, either implicitly or explicitly, will always result in the same
800 canonical form.
801 @item
802 Expressions of the form 'number times sum' are automatically expanded (this
803 has to do with GiNaC's internal representation of sums and products). For
804 example
805 @example
806 ex MyEx5 = 2*(x + y);   // 2*x+2*y
807 ex MyEx6 = z*(x + y);   // z*(x+y)
808 @end example
809 @end itemize
810
811 The general rule is that when you construct expressions, GiNaC automatically
812 creates them in canonical form, which might differ from the form you typed in
813 your program. This may create some awkward looking output (@samp{-y+x} instead
814 of @samp{x-y}) but allows for more efficient operation and usually yields
815 some immediate simplifications.
816
817 @cindex @code{eval()}
818 Internally, the anonymous evaluator in GiNaC is implemented by the methods
819
820 @example
821 ex ex::eval(int level = 0) const;
822 ex basic::eval(int level = 0) const;
823 @end example
824
825 but unless you are extending GiNaC with your own classes or functions, there
826 should never be any reason to call them explicitly. All GiNaC methods that
827 transform expressions, like @code{subs()} or @code{normal()}, automatically
828 re-evaluate their results.
829
830
831 @node Error handling, The Class Hierarchy, Automatic evaluation, Basic Concepts
832 @c    node-name, next, previous, up
833 @section Error handling
834 @cindex exceptions
835 @cindex @code{pole_error} (class)
836
837 GiNaC reports run-time errors by throwing C++ exceptions. All exceptions
838 generated by GiNaC are subclassed from the standard @code{exception} class
839 defined in the @file{<stdexcept>} header. In addition to the predefined
840 @code{logic_error}, @code{domain_error}, @code{out_of_range},
841 @code{invalid_argument}, @code{runtime_error}, @code{range_error} and
842 @code{overflow_error} types, GiNaC also defines a @code{pole_error}
843 exception that gets thrown when trying to evaluate a mathematical function
844 at a singularity.
845
846 The @code{pole_error} class has a member function
847
848 @example
849 int pole_error::degree() const;
850 @end example
851
852 that returns the order of the singularity (or 0 when the pole is
853 logarithmic or the order is undefined).
854
855 When using GiNaC it is useful to arrange for exceptions to be caught in
856 the main program even if you don't want to do any special error handling.
857 Otherwise whenever an error occurs in GiNaC, it will be delegated to the
858 default exception handler of your C++ compiler's run-time system which
859 usually only aborts the program without giving any information what went
860 wrong.
861
862 Here is an example for a @code{main()} function that catches and prints
863 exceptions generated by GiNaC:
864
865 @example
866 #include <iostream>
867 #include <stdexcept>
868 #include <ginac/ginac.h>
869 using namespace std;
870 using namespace GiNaC;
871
872 int main()
873 @{
874     try @{
875         ...
876         // code using GiNaC
877         ...
878     @} catch (exception &p) @{
879         cerr << p.what() << endl;
880         return 1;
881     @}
882     return 0;
883 @}
884 @end example
885
886
887 @node The Class Hierarchy, Symbols, Error handling, Basic Concepts
888 @c    node-name, next, previous, up
889 @section The Class Hierarchy
890
891 GiNaC's class hierarchy consists of several classes representing
892 mathematical objects, all of which (except for @code{ex} and some
893 helpers) are internally derived from one abstract base class called
894 @code{basic}.  You do not have to deal with objects of class
895 @code{basic}, instead you'll be dealing with symbols, numbers,
896 containers of expressions and so on.
897
898 @cindex container
899 @cindex atom
900 To get an idea about what kinds of symbolic composites may be built we
901 have a look at the most important classes in the class hierarchy and
902 some of the relations among the classes:
903
904 @image{classhierarchy}
905
906 The abstract classes shown here (the ones without drop-shadow) are of no
907 interest for the user.  They are used internally in order to avoid code
908 duplication if two or more classes derived from them share certain
909 features.  An example is @code{expairseq}, a container for a sequence of
910 pairs each consisting of one expression and a number (@code{numeric}).
911 What @emph{is} visible to the user are the derived classes @code{add}
912 and @code{mul}, representing sums and products.  @xref{Internal
913 Structures}, where these two classes are described in more detail.  The
914 following table shortly summarizes what kinds of mathematical objects
915 are stored in the different classes:
916
917 @cartouche
918 @multitable @columnfractions .22 .78
919 @item @code{symbol} @tab Algebraic symbols @math{a}, @math{x}, @math{y}@dots{}
920 @item @code{constant} @tab Constants like 
921 @tex
922 $\pi$
923 @end tex
924 @ifnottex
925 @math{Pi}
926 @end ifnottex
927 @item @code{numeric} @tab All kinds of numbers, @math{42}, @math{7/3*I}, @math{3.14159}@dots{}
928 @item @code{add} @tab Sums like @math{x+y} or @math{a-(2*b)+3}
929 @item @code{mul} @tab Products like @math{x*y} or @math{2*a^2*(x+y+z)/b}
930 @item @code{ncmul} @tab Products of non-commutative objects
931 @item @code{power} @tab Exponentials such as @math{x^2}, @math{a^b}, 
932 @tex
933 $\sqrt{2}$
934 @end tex
935 @ifnottex
936 @code{sqrt(}@math{2}@code{)}
937 @end ifnottex
938 @dots{}
939 @item @code{pseries} @tab Power Series, e.g. @math{x-1/6*x^3+1/120*x^5+O(x^7)}
940 @item @code{function} @tab A symbolic function like
941 @tex
942 $\sin 2x$
943 @end tex
944 @ifnottex
945 @math{sin(2*x)}
946 @end ifnottex
947 @item @code{lst} @tab Lists of expressions @{@math{x}, @math{2*y}, @math{3+z}@}
948 @item @code{matrix} @tab @math{m}x@math{n} matrices of expressions
949 @item @code{relational} @tab A relation like the identity @math{x}@code{==}@math{y}
950 @item @code{indexed} @tab Indexed object like @math{A_ij}
951 @item @code{tensor} @tab Special tensor like the delta and metric tensors
952 @item @code{idx} @tab Index of an indexed object
953 @item @code{varidx} @tab Index with variance
954 @item @code{spinidx} @tab Index with variance and dot (used in Weyl-van-der-Waerden spinor formalism)
955 @item @code{wildcard} @tab Wildcard for pattern matching
956 @item @code{structure} @tab Template for user-defined classes
957 @end multitable
958 @end cartouche
959
960
961 @node Symbols, Numbers, The Class Hierarchy, Basic Concepts
962 @c    node-name, next, previous, up
963 @section Symbols
964 @cindex @code{symbol} (class)
965 @cindex hierarchy of classes
966
967 @cindex atom
968 Symbolic indeterminates, or @dfn{symbols} for short, are for symbolic
969 manipulation what atoms are for chemistry.
970
971 A typical symbol definition looks like this:
972 @example
973 symbol x("x");
974 @end example
975
976 This definition actually contains three very different things:
977 @itemize
978 @item a C++ variable named @code{x}
979 @item a @code{symbol} object stored in this C++ variable; this object
980   represents the symbol in a GiNaC expression
981 @item the string @code{"x"} which is the name of the symbol, used (almost)
982   exclusively for printing expressions holding the symbol
983 @end itemize
984
985 Symbols have an explicit name, supplied as a string during construction,
986 because in C++, variable names can't be used as values, and the C++ compiler
987 throws them away during compilation.
988
989 It is possible to omit the symbol name in the definition:
990 @example
991 symbol x;
992 @end example
993
994 In this case, GiNaC will assign the symbol an internal, unique name of the
995 form @code{symbolNNN}. This won't affect the usability of the symbol but
996 the output of your calculations will become more readable if you give your
997 symbols sensible names (for intermediate expressions that are only used
998 internally such anonymous symbols can be quite useful, however).
999
1000 Now, here is one important property of GiNaC that differentiates it from
1001 other computer algebra programs you may have used: GiNaC does @emph{not} use
1002 the names of symbols to tell them apart, but a (hidden) serial number that
1003 is unique for each newly created @code{symbol} object. In you want to use
1004 one and the same symbol in different places in your program, you must only
1005 create one @code{symbol} object and pass that around. If you create another
1006 symbol, even if it has the same name, GiNaC will treat it as a different
1007 indeterminate.
1008
1009 Observe:
1010 @example
1011 ex f(int n)
1012 @{
1013     symbol x("x");
1014     return pow(x, n);
1015 @}
1016
1017 int main()
1018 @{
1019     symbol x("x");
1020     ex e = f(6);
1021
1022     cout << e << endl;
1023      // prints "x^6" which looks right, but...
1024
1025     cout << e.degree(x) << endl;
1026      // ...this doesn't work. The symbol "x" here is different from the one
1027      // in f() and in the expression returned by f(). Consequently, it
1028      // prints "0".
1029 @}
1030 @end example
1031
1032 One possibility to ensure that @code{f()} and @code{main()} use the same
1033 symbol is to pass the symbol as an argument to @code{f()}:
1034 @example
1035 ex f(int n, const ex & x)
1036 @{
1037     return pow(x, n);
1038 @}
1039
1040 int main()
1041 @{
1042     symbol x("x");
1043
1044     // Now, f() uses the same symbol.
1045     ex e = f(6, x);
1046
1047     cout << e.degree(x) << endl;
1048      // prints "6", as expected
1049 @}
1050 @end example
1051
1052 Another possibility would be to define a global symbol @code{x} that is used
1053 by both @code{f()} and @code{main()}. If you are using global symbols and
1054 multiple compilation units you must take special care, however. Suppose
1055 that you have a header file @file{globals.h} in your program that defines
1056 a @code{symbol x("x");}. In this case, every unit that includes
1057 @file{globals.h} would also get its own definition of @code{x} (because
1058 header files are just inlined into the source code by the C++ preprocessor),
1059 and hence you would again end up with multiple equally-named, but different,
1060 symbols. Instead, the @file{globals.h} header should only contain a
1061 @emph{declaration} like @code{extern symbol x;}, with the definition of
1062 @code{x} moved into a C++ source file such as @file{globals.cpp}.
1063
1064 A different approach to ensuring that symbols used in different parts of
1065 your program are identical is to create them with a @emph{factory} function
1066 like this one:
1067 @example
1068 const symbol & get_symbol(const string & s)
1069 @{
1070     static map<string, symbol> directory;
1071     map<string, symbol>::iterator i = directory.find(s);
1072     if (i != directory.end())
1073         return i->second;
1074     else
1075         return directory.insert(make_pair(s, symbol(s))).first->second;
1076 @}
1077 @end example
1078
1079 This function returns one newly constructed symbol for each name that is
1080 passed in, and it returns the same symbol when called multiple times with
1081 the same name. Using this symbol factory, we can rewrite our example like
1082 this:
1083 @example
1084 ex f(int n)
1085 @{
1086     return pow(get_symbol("x"), n);
1087 @}
1088
1089 int main()
1090 @{
1091     ex e = f(6);
1092
1093     // Both calls of get_symbol("x") yield the same symbol.
1094     cout << e.degree(get_symbol("x")) << endl;
1095      // prints "6"
1096 @}
1097 @end example
1098
1099 Instead of creating symbols from strings we could also have
1100 @code{get_symbol()} take, for example, an integer number as its argument.
1101 In this case, we would probably want to give the generated symbols names
1102 that include this number, which can be accomplished with the help of an
1103 @code{ostringstream}.
1104
1105 In general, if you're getting weird results from GiNaC such as an expression
1106 @samp{x-x} that is not simplified to zero, you should check your symbol
1107 definitions.
1108
1109 As we said, the names of symbols primarily serve for purposes of expression
1110 output. But there are actually two instances where GiNaC uses the names for
1111 identifying symbols: When constructing an expression from a string, and when
1112 recreating an expression from an archive (@pxref{Input/Output}).
1113
1114 In addition to its name, a symbol may contain a special string that is used
1115 in LaTeX output:
1116 @example
1117 symbol x("x", "\\Box");
1118 @end example
1119
1120 This creates a symbol that is printed as "@code{x}" in normal output, but
1121 as "@code{\Box}" in LaTeX code (@xref{Input/Output}, for more
1122 information about the different output formats of expressions in GiNaC).
1123 GiNaC automatically creates proper LaTeX code for symbols having names of
1124 greek letters (@samp{alpha}, @samp{mu}, etc.).
1125
1126 @cindex @code{subs()}
1127 Symbols in GiNaC can't be assigned values. If you need to store results of
1128 calculations and give them a name, use C++ variables of type @code{ex}.
1129 If you want to replace a symbol in an expression with something else, you
1130 can invoke the expression's @code{.subs()} method
1131 (@pxref{Substituting Expressions}).
1132
1133 @cindex @code{realsymbol()}
1134 By default, symbols are expected to stand in for complex values, i.e. they live
1135 in the complex domain.  As a consequence, operations like complex conjugation,
1136 for example (@pxref{Complex Conjugation}), do @emph{not} evaluate if applied
1137 to such symbols. Likewise @code{log(exp(x))} does not evaluate to @code{x},
1138 because of the unknown imaginary part of @code{x}.
1139 On the other hand, if you are sure that your symbols will hold only real values, you
1140 would like to have such functions evaluated. Therefore GiNaC allows you to specify
1141 the domain of the symbol. Instead of @code{symbol x("x");} you can write
1142 @code{realsymbol x("x");} to tell GiNaC that @code{x} stands in for real values.
1143
1144
1145 @node Numbers, Constants, Symbols, Basic Concepts
1146 @c    node-name, next, previous, up
1147 @section Numbers
1148 @cindex @code{numeric} (class)
1149
1150 @cindex GMP
1151 @cindex CLN
1152 @cindex rational
1153 @cindex fraction
1154 For storing numerical things, GiNaC uses Bruno Haible's library CLN.
1155 The classes therein serve as foundation classes for GiNaC.  CLN stands
1156 for Class Library for Numbers or alternatively for Common Lisp Numbers.
1157 In order to find out more about CLN's internals, the reader is referred to
1158 the documentation of that library.  @inforef{Introduction, , cln}, for
1159 more information. Suffice to say that it is by itself build on top of
1160 another library, the GNU Multiple Precision library GMP, which is an
1161 extremely fast library for arbitrary long integers and rationals as well
1162 as arbitrary precision floating point numbers.  It is very commonly used
1163 by several popular cryptographic applications.  CLN extends GMP by
1164 several useful things: First, it introduces the complex number field
1165 over either reals (i.e. floating point numbers with arbitrary precision)
1166 or rationals.  Second, it automatically converts rationals to integers
1167 if the denominator is unity and complex numbers to real numbers if the
1168 imaginary part vanishes and also correctly treats algebraic functions.
1169 Third it provides good implementations of state-of-the-art algorithms
1170 for all trigonometric and hyperbolic functions as well as for
1171 calculation of some useful constants.
1172
1173 The user can construct an object of class @code{numeric} in several
1174 ways.  The following example shows the four most important constructors.
1175 It uses construction from C-integer, construction of fractions from two
1176 integers, construction from C-float and construction from a string:
1177
1178 @example
1179 #include <iostream>
1180 #include <ginac/ginac.h>
1181 using namespace GiNaC;
1182
1183 int main()
1184 @{
1185     numeric two = 2;                      // exact integer 2
1186     numeric r(2,3);                       // exact fraction 2/3
1187     numeric e(2.71828);                   // floating point number
1188     numeric p = "3.14159265358979323846"; // constructor from string
1189     // Trott's constant in scientific notation:
1190     numeric trott("1.0841015122311136151E-2");
1191     
1192     std::cout << two*p << std::endl;  // floating point 6.283...
1193     ...
1194 @end example
1195
1196 @cindex @code{I}
1197 @cindex complex numbers
1198 The imaginary unit in GiNaC is a predefined @code{numeric} object with the
1199 name @code{I}:
1200
1201 @example
1202     ...
1203     numeric z1 = 2-3*I;                    // exact complex number 2-3i
1204     numeric z2 = 5.9+1.6*I;                // complex floating point number
1205 @}
1206 @end example
1207
1208 It may be tempting to construct fractions by writing @code{numeric r(3/2)}.
1209 This would, however, call C's built-in operator @code{/} for integers
1210 first and result in a numeric holding a plain integer 1.  @strong{Never
1211 use the operator @code{/} on integers} unless you know exactly what you
1212 are doing!  Use the constructor from two integers instead, as shown in
1213 the example above.  Writing @code{numeric(1)/2} may look funny but works
1214 also.
1215
1216 @cindex @code{Digits}
1217 @cindex accuracy
1218 We have seen now the distinction between exact numbers and floating
1219 point numbers.  Clearly, the user should never have to worry about
1220 dynamically created exact numbers, since their `exactness' always
1221 determines how they ought to be handled, i.e. how `long' they are.  The
1222 situation is different for floating point numbers.  Their accuracy is
1223 controlled by one @emph{global} variable, called @code{Digits}.  (For
1224 those readers who know about Maple: it behaves very much like Maple's
1225 @code{Digits}).  All objects of class numeric that are constructed from
1226 then on will be stored with a precision matching that number of decimal
1227 digits:
1228
1229 @example
1230 #include <iostream>
1231 #include <ginac/ginac.h>
1232 using namespace std;
1233 using namespace GiNaC;
1234
1235 void foo()
1236 @{
1237     numeric three(3.0), one(1.0);
1238     numeric x = one/three;
1239
1240     cout << "in " << Digits << " digits:" << endl;
1241     cout << x << endl;
1242     cout << Pi.evalf() << endl;
1243 @}
1244
1245 int main()
1246 @{
1247     foo();
1248     Digits = 60;
1249     foo();
1250     return 0;
1251 @}
1252 @end example
1253
1254 The above example prints the following output to screen:
1255
1256 @example
1257 in 17 digits:
1258 0.33333333333333333334
1259 3.1415926535897932385
1260 in 60 digits:
1261 0.33333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333334
1262 3.1415926535897932384626433832795028841971693993751058209749445923078
1263 @end example
1264
1265 @cindex rounding
1266 Note that the last number is not necessarily rounded as you would
1267 naively expect it to be rounded in the decimal system.  But note also,
1268 that in both cases you got a couple of extra digits.  This is because
1269 numbers are internally stored by CLN as chunks of binary digits in order
1270 to match your machine's word size and to not waste precision.  Thus, on
1271 architectures with different word size, the above output might even
1272 differ with regard to actually computed digits.
1273
1274 It should be clear that objects of class @code{numeric} should be used
1275 for constructing numbers or for doing arithmetic with them.  The objects
1276 one deals with most of the time are the polymorphic expressions @code{ex}.
1277
1278 @subsection Tests on numbers
1279
1280 Once you have declared some numbers, assigned them to expressions and
1281 done some arithmetic with them it is frequently desired to retrieve some
1282 kind of information from them like asking whether that number is
1283 integer, rational, real or complex.  For those cases GiNaC provides
1284 several useful methods.  (Internally, they fall back to invocations of
1285 certain CLN functions.)
1286
1287 As an example, let's construct some rational number, multiply it with
1288 some multiple of its denominator and test what comes out:
1289
1290 @example
1291 #include <iostream>
1292 #include <ginac/ginac.h>
1293 using namespace std;
1294 using namespace GiNaC;
1295
1296 // some very important constants:
1297 const numeric twentyone(21);
1298 const numeric ten(10);
1299 const numeric five(5);
1300
1301 int main()
1302 @{
1303     numeric answer = twentyone;
1304
1305     answer /= five;
1306     cout << answer.is_integer() << endl;  // false, it's 21/5
1307     answer *= ten;
1308     cout << answer.is_integer() << endl;  // true, it's 42 now!
1309 @}
1310 @end example
1311
1312 Note that the variable @code{answer} is constructed here as an integer
1313 by @code{numeric}'s copy constructor but in an intermediate step it
1314 holds a rational number represented as integer numerator and integer
1315 denominator.  When multiplied by 10, the denominator becomes unity and
1316 the result is automatically converted to a pure integer again.
1317 Internally, the underlying CLN is responsible for this behavior and we
1318 refer the reader to CLN's documentation.  Suffice to say that
1319 the same behavior applies to complex numbers as well as return values of
1320 certain functions.  Complex numbers are automatically converted to real
1321 numbers if the imaginary part becomes zero.  The full set of tests that
1322 can be applied is listed in the following table.
1323
1324 @cartouche
1325 @multitable @columnfractions .30 .70
1326 @item @strong{Method} @tab @strong{Returns true if the object is@dots{}}
1327 @item @code{.is_zero()}
1328 @tab @dots{}equal to zero
1329 @item @code{.is_positive()}
1330 @tab @dots{}not complex and greater than 0
1331 @item @code{.is_integer()}
1332 @tab @dots{}a (non-complex) integer
1333 @item @code{.is_pos_integer()}
1334 @tab @dots{}an integer and greater than 0
1335 @item @code{.is_nonneg_integer()}
1336 @tab @dots{}an integer and greater equal 0
1337 @item @code{.is_even()}
1338 @tab @dots{}an even integer
1339 @item @code{.is_odd()}
1340 @tab @dots{}an odd integer
1341 @item @code{.is_prime()}
1342 @tab @dots{}a prime integer (probabilistic primality test)
1343 @item @code{.is_rational()}
1344 @tab @dots{}an exact rational number (integers are rational, too)
1345 @item @code{.is_real()}
1346 @tab @dots{}a real integer, rational or float (i.e. is not complex)
1347 @item @code{.is_cinteger()}
1348 @tab @dots{}a (complex) integer (such as @math{2-3*I})
1349 @item @code{.is_crational()}
1350 @tab @dots{}an exact (complex) rational number (such as @math{2/3+7/2*I})
1351 @end multitable
1352 @end cartouche
1353
1354 @subsection Numeric functions
1355
1356 The following functions can be applied to @code{numeric} objects and will be
1357 evaluated immediately:
1358
1359 @cartouche
1360 @multitable @columnfractions .30 .70
1361 @item @strong{Name} @tab @strong{Function}
1362 @item @code{inverse(z)}
1363 @tab returns @math{1/z}
1364 @cindex @code{inverse()} (numeric)
1365 @item @code{pow(a, b)}
1366 @tab exponentiation @math{a^b}
1367 @item @code{abs(z)}
1368 @tab absolute value
1369 @item @code{real(z)}
1370 @tab real part
1371 @cindex @code{real()}
1372 @item @code{imag(z)}
1373 @tab imaginary part
1374 @cindex @code{imag()}
1375 @item @code{csgn(z)}
1376 @tab complex sign (returns an @code{int})
1377 @item @code{numer(z)}
1378 @tab numerator of rational or complex rational number
1379 @item @code{denom(z)}
1380 @tab denominator of rational or complex rational number
1381 @item @code{sqrt(z)}
1382 @tab square root
1383 @item @code{isqrt(n)}
1384 @tab integer square root
1385 @cindex @code{isqrt()}
1386 @item @code{sin(z)}
1387 @tab sine
1388 @item @code{cos(z)}
1389 @tab cosine
1390 @item @code{tan(z)}
1391 @tab tangent
1392 @item @code{asin(z)}
1393 @tab inverse sine
1394 @item @code{acos(z)}
1395 @tab inverse cosine
1396 @item @code{atan(z)}
1397 @tab inverse tangent
1398 @item @code{atan(y, x)}
1399 @tab inverse tangent with two arguments
1400 @item @code{sinh(z)}
1401 @tab hyperbolic sine
1402 @item @code{cosh(z)}
1403 @tab hyperbolic cosine
1404 @item @code{tanh(z)}
1405 @tab hyperbolic tangent
1406 @item @code{asinh(z)}
1407 @tab inverse hyperbolic sine
1408 @item @code{acosh(z)}
1409 @tab inverse hyperbolic cosine
1410 @item @code{atanh(z)}
1411 @tab inverse hyperbolic tangent
1412 @item @code{exp(z)}
1413 @tab exponential function
1414 @item @code{log(z)}
1415 @tab natural logarithm
1416 @item @code{Li2(z)}
1417 @tab dilogarithm
1418 @item @code{zeta(z)}
1419 @tab Riemann's zeta function
1420 @item @code{tgamma(z)}
1421 @tab gamma function
1422 @item @code{lgamma(z)}
1423 @tab logarithm of gamma function
1424 @item @code{psi(z)}
1425 @tab psi (digamma) function
1426 @item @code{psi(n, z)}
1427 @tab derivatives of psi function (polygamma functions)
1428 @item @code{factorial(n)}
1429 @tab factorial function @math{n!}
1430 @item @code{doublefactorial(n)}
1431 @tab double factorial function @math{n!!}
1432 @cindex @code{doublefactorial()}
1433 @item @code{binomial(n, k)}
1434 @tab binomial coefficients
1435 @item @code{bernoulli(n)}
1436 @tab Bernoulli numbers
1437 @cindex @code{bernoulli()}
1438 @item @code{fibonacci(n)}
1439 @tab Fibonacci numbers
1440 @cindex @code{fibonacci()}
1441 @item @code{mod(a, b)}
1442 @tab modulus in positive representation (in the range @code{[0, abs(b)-1]} with the sign of b, or zero)
1443 @cindex @code{mod()}
1444 @item @code{smod(a, b)}
1445 @tab modulus in symmetric representation (in the range @code{[-iquo(abs(b)-1, 2), iquo(abs(b), 2)]})
1446 @cindex @code{smod()}
1447 @item @code{irem(a, b)}
1448 @tab integer remainder (has the sign of @math{a}, or is zero)
1449 @cindex @code{irem()}
1450 @item @code{irem(a, b, q)}
1451 @tab integer remainder and quotient, @code{irem(a, b, q) == a-q*b}
1452 @item @code{iquo(a, b)}
1453 @tab integer quotient
1454 @cindex @code{iquo()}
1455 @item @code{iquo(a, b, r)}
1456 @tab integer quotient and remainder, @code{r == a-iquo(a, b)*b}
1457 @item @code{gcd(a, b)}
1458 @tab greatest common divisor
1459 @item @code{lcm(a, b)}
1460 @tab least common multiple
1461 @end multitable
1462 @end cartouche
1463
1464 Most of these functions are also available as symbolic functions that can be
1465 used in expressions (@pxref{Mathematical functions}) or, like @code{gcd()},
1466 as polynomial algorithms.
1467
1468 @subsection Converting numbers
1469
1470 Sometimes it is desirable to convert a @code{numeric} object back to a
1471 built-in arithmetic type (@code{int}, @code{double}, etc.). The @code{numeric}
1472 class provides a couple of methods for this purpose:
1473
1474 @cindex @code{to_int()}
1475 @cindex @code{to_long()}
1476 @cindex @code{to_double()}
1477 @cindex @code{to_cl_N()}
1478 @example
1479 int numeric::to_int() const;
1480 long numeric::to_long() const;
1481 double numeric::to_double() const;
1482 cln::cl_N numeric::to_cl_N() const;
1483 @end example
1484
1485 @code{to_int()} and @code{to_long()} only work when the number they are
1486 applied on is an exact integer. Otherwise the program will halt with a
1487 message like @samp{Not a 32-bit integer}. @code{to_double()} applied on a
1488 rational number will return a floating-point approximation. Both
1489 @code{to_int()/to_long()} and @code{to_double()} discard the imaginary
1490 part of complex numbers.
1491
1492
1493 @node Constants, Fundamental containers, Numbers, Basic Concepts
1494 @c    node-name, next, previous, up
1495 @section Constants
1496 @cindex @code{constant} (class)
1497
1498 @cindex @code{Pi}
1499 @cindex @code{Catalan}
1500 @cindex @code{Euler}
1501 @cindex @code{evalf()}
1502 Constants behave pretty much like symbols except that they return some
1503 specific number when the method @code{.evalf()} is called.
1504
1505 The predefined known constants are:
1506
1507 @cartouche
1508 @multitable @columnfractions .14 .30 .56
1509 @item @strong{Name} @tab @strong{Common Name} @tab @strong{Numerical Value (to 35 digits)}
1510 @item @code{Pi}
1511 @tab Archimedes' constant
1512 @tab 3.14159265358979323846264338327950288
1513 @item @code{Catalan}
1514 @tab Catalan's constant
1515 @tab 0.91596559417721901505460351493238411
1516 @item @code{Euler}
1517 @tab Euler's (or Euler-Mascheroni) constant
1518 @tab 0.57721566490153286060651209008240243
1519 @end multitable
1520 @end cartouche
1521
1522
1523 @node Fundamental containers, Lists, Constants, Basic Concepts
1524 @c    node-name, next, previous, up
1525 @section Sums, products and powers
1526 @cindex polynomial
1527 @cindex @code{add}
1528 @cindex @code{mul}
1529 @cindex @code{power}
1530
1531 Simple rational expressions are written down in GiNaC pretty much like
1532 in other CAS or like expressions involving numerical variables in C.
1533 The necessary operators @code{+}, @code{-}, @code{*} and @code{/} have
1534 been overloaded to achieve this goal.  When you run the following
1535 code snippet, the constructor for an object of type @code{mul} is
1536 automatically called to hold the product of @code{a} and @code{b} and
1537 then the constructor for an object of type @code{add} is called to hold
1538 the sum of that @code{mul} object and the number one:
1539
1540 @example
1541     ...
1542     symbol a("a"), b("b");
1543     ex MyTerm = 1+a*b;
1544     ...
1545 @end example
1546
1547 @cindex @code{pow()}
1548 For exponentiation, you have already seen the somewhat clumsy (though C-ish)
1549 statement @code{pow(x,2);} to represent @code{x} squared.  This direct
1550 construction is necessary since we cannot safely overload the constructor
1551 @code{^} in C++ to construct a @code{power} object.  If we did, it would
1552 have several counterintuitive and undesired effects:
1553
1554 @itemize @bullet
1555 @item
1556 Due to C's operator precedence, @code{2*x^2} would be parsed as @code{(2*x)^2}.
1557 @item
1558 Due to the binding of the operator @code{^}, @code{x^a^b} would result in
1559 @code{(x^a)^b}. This would be confusing since most (though not all) other CAS
1560 interpret this as @code{x^(a^b)}.
1561 @item
1562 Also, expressions involving integer exponents are very frequently used,
1563 which makes it even more dangerous to overload @code{^} since it is then
1564 hard to distinguish between the semantics as exponentiation and the one
1565 for exclusive or.  (It would be embarrassing to return @code{1} where one
1566 has requested @code{2^3}.)
1567 @end itemize
1568
1569 @cindex @command{ginsh}
1570 All effects are contrary to mathematical notation and differ from the
1571 way most other CAS handle exponentiation, therefore overloading @code{^}
1572 is ruled out for GiNaC's C++ part.  The situation is different in
1573 @command{ginsh}, there the exponentiation-@code{^} exists.  (Also note
1574 that the other frequently used exponentiation operator @code{**} does
1575 not exist at all in C++).
1576
1577 To be somewhat more precise, objects of the three classes described
1578 here, are all containers for other expressions.  An object of class
1579 @code{power} is best viewed as a container with two slots, one for the
1580 basis, one for the exponent.  All valid GiNaC expressions can be
1581 inserted.  However, basic transformations like simplifying
1582 @code{pow(pow(x,2),3)} to @code{x^6} automatically are only performed
1583 when this is mathematically possible.  If we replace the outer exponent
1584 three in the example by some symbols @code{a}, the simplification is not
1585 safe and will not be performed, since @code{a} might be @code{1/2} and
1586 @code{x} negative.
1587
1588 Objects of type @code{add} and @code{mul} are containers with an
1589 arbitrary number of slots for expressions to be inserted.  Again, simple
1590 and safe simplifications are carried out like transforming
1591 @code{3*x+4-x} to @code{2*x+4}.
1592
1593
1594 @node Lists, Mathematical functions, Fundamental containers, Basic Concepts
1595 @c    node-name, next, previous, up
1596 @section Lists of expressions
1597 @cindex @code{lst} (class)
1598 @cindex lists
1599 @cindex @code{nops()}
1600 @cindex @code{op()}
1601 @cindex @code{append()}
1602 @cindex @code{prepend()}
1603 @cindex @code{remove_first()}
1604 @cindex @code{remove_last()}
1605 @cindex @code{remove_all()}
1606
1607 The GiNaC class @code{lst} serves for holding a @dfn{list} of arbitrary
1608 expressions. They are not as ubiquitous as in many other computer algebra
1609 packages, but are sometimes used to supply a variable number of arguments of
1610 the same type to GiNaC methods such as @code{subs()} and some @code{matrix}
1611 constructors, so you should have a basic understanding of them.
1612
1613 Lists can be constructed by assigning a comma-separated sequence of
1614 expressions:
1615
1616 @example
1617 @{
1618     symbol x("x"), y("y");
1619     lst l;
1620     l = x, 2, y, x+y;
1621     // now, l is a list holding the expressions 'x', '2', 'y', and 'x+y',
1622     // in that order
1623     ...
1624 @end example
1625
1626 There are also constructors that allow direct creation of lists of up to
1627 16 expressions, which is often more convenient but slightly less efficient:
1628
1629 @example
1630     ...
1631     // This produces the same list 'l' as above:
1632     // lst l(x, 2, y, x+y);
1633     // lst l = lst(x, 2, y, x+y);
1634     ...
1635 @end example
1636
1637 Use the @code{nops()} method to determine the size (number of expressions) of
1638 a list and the @code{op()} method or the @code{[]} operator to access
1639 individual elements:
1640
1641 @example
1642     ...
1643     cout << l.nops() << endl;                // prints '4'
1644     cout << l.op(2) << " " << l[0] << endl;  // prints 'y x'
1645     ...
1646 @end example
1647
1648 As with the standard @code{list<T>} container, accessing random elements of a
1649 @code{lst} is generally an operation of order @math{O(N)}. Faster read-only
1650 sequential access to the elements of a list is possible with the
1651 iterator types provided by the @code{lst} class:
1652
1653 @example
1654 typedef ... lst::const_iterator;
1655 typedef ... lst::const_reverse_iterator;
1656 lst::const_iterator lst::begin() const;
1657 lst::const_iterator lst::end() const;
1658 lst::const_reverse_iterator lst::rbegin() const;
1659 lst::const_reverse_iterator lst::rend() const;
1660 @end example
1661
1662 For example, to print the elements of a list individually you can use:
1663
1664 @example
1665     ...
1666     // O(N)
1667     for (lst::const_iterator i = l.begin(); i != l.end(); ++i)
1668         cout << *i << endl;
1669     ...
1670 @end example
1671
1672 which is one order faster than
1673
1674 @example
1675     ...
1676     // O(N^2)
1677     for (size_t i = 0; i < l.nops(); ++i)
1678         cout << l.op(i) << endl;
1679     ...
1680 @end example
1681
1682 These iterators also allow you to use some of the algorithms provided by
1683 the C++ standard library:
1684
1685 @example
1686     ...
1687     // print the elements of the list (requires #include <iterator>)
1688     std::copy(l.begin(), l.end(), ostream_iterator<ex>(cout, "\n"));
1689
1690     // sum up the elements of the list (requires #include <numeric>)
1691     ex sum = std::accumulate(l.begin(), l.end(), ex(0));
1692     cout << sum << endl;  // prints '2+2*x+2*y'
1693     ...
1694 @end example
1695
1696 @code{lst} is one of the few GiNaC classes that allow in-place modifications
1697 (the only other one is @code{matrix}). You can modify single elements:
1698
1699 @example
1700     ...
1701     l[1] = 42;       // l is now @{x, 42, y, x+y@}
1702     l.let_op(1) = 7; // l is now @{x, 7, y, x+y@}
1703     ...
1704 @end example
1705
1706 You can append or prepend an expression to a list with the @code{append()}
1707 and @code{prepend()} methods:
1708
1709 @example
1710     ...
1711     l.append(4*x);   // l is now @{x, 7, y, x+y, 4*x@}
1712     l.prepend(0);    // l is now @{0, x, 7, y, x+y, 4*x@}
1713     ...
1714 @end example
1715
1716 You can remove the first or last element of a list with @code{remove_first()}
1717 and @code{remove_last()}:
1718
1719 @example
1720     ...
1721     l.remove_first();   // l is now @{x, 7, y, x+y, 4*x@}
1722     l.remove_last();    // l is now @{x, 7, y, x+y@}
1723     ...
1724 @end example
1725
1726 You can remove all the elements of a list with @code{remove_all()}:
1727
1728 @example
1729     ...
1730     l.remove_all();     // l is now empty
1731     ...
1732 @end example
1733
1734 You can bring the elements of a list into a canonical order with @code{sort()}:
1735
1736 @example
1737     ...
1738     lst l1, l2;
1739     l1 = x, 2, y, x+y;
1740     l2 = 2, x+y, x, y;
1741     l1.sort();
1742     l2.sort();
1743     // l1 and l2 are now equal
1744     ...
1745 @end example
1746
1747 Finally, you can remove all but the first element of consecutive groups of
1748 elements with @code{unique()}:
1749
1750 @example
1751     ...
1752     lst l3;
1753     l3 = x, 2, 2, 2, y, x+y, y+x;
1754     l3.unique();        // l3 is now @{x, 2, y, x+y@}
1755 @}
1756 @end example
1757
1758
1759 @node Mathematical functions, Relations, Lists, Basic Concepts
1760 @c    node-name, next, previous, up
1761 @section Mathematical functions
1762 @cindex @code{function} (class)
1763 @cindex trigonometric function
1764 @cindex hyperbolic function
1765
1766 There are quite a number of useful functions hard-wired into GiNaC.  For
1767 instance, all trigonometric and hyperbolic functions are implemented
1768 (@xref{Built-in Functions}, for a complete list).
1769
1770 These functions (better called @emph{pseudofunctions}) are all objects
1771 of class @code{function}.  They accept one or more expressions as
1772 arguments and return one expression.  If the arguments are not
1773 numerical, the evaluation of the function may be halted, as it does in
1774 the next example, showing how a function returns itself twice and
1775 finally an expression that may be really useful:
1776
1777 @cindex Gamma function
1778 @cindex @code{subs()}
1779 @example
1780     ...
1781     symbol x("x"), y("y");    
1782     ex foo = x+y/2;
1783     cout << tgamma(foo) << endl;
1784      // -> tgamma(x+(1/2)*y)
1785     ex bar = foo.subs(y==1);
1786     cout << tgamma(bar) << endl;
1787      // -> tgamma(x+1/2)
1788     ex foobar = bar.subs(x==7);
1789     cout << tgamma(foobar) << endl;
1790      // -> (135135/128)*Pi^(1/2)
1791     ...
1792 @end example
1793
1794 Besides evaluation most of these functions allow differentiation, series
1795 expansion and so on.  Read the next chapter in order to learn more about
1796 this.
1797
1798 It must be noted that these pseudofunctions are created by inline
1799 functions, where the argument list is templated.  This means that
1800 whenever you call @code{GiNaC::sin(1)} it is equivalent to
1801 @code{sin(ex(1))} and will therefore not result in a floating point
1802 number.  Unless of course the function prototype is explicitly
1803 overridden -- which is the case for arguments of type @code{numeric}
1804 (not wrapped inside an @code{ex}).  Hence, in order to obtain a floating
1805 point number of class @code{numeric} you should call
1806 @code{sin(numeric(1))}.  This is almost the same as calling
1807 @code{sin(1).evalf()} except that the latter will return a numeric
1808 wrapped inside an @code{ex}.
1809
1810
1811 @node Relations, Integrals, Mathematical functions, Basic Concepts
1812 @c    node-name, next, previous, up
1813 @section Relations
1814 @cindex @code{relational} (class)
1815
1816 Sometimes, a relation holding between two expressions must be stored
1817 somehow.  The class @code{relational} is a convenient container for such
1818 purposes.  A relation is by definition a container for two @code{ex} and
1819 a relation between them that signals equality, inequality and so on.
1820 They are created by simply using the C++ operators @code{==}, @code{!=},
1821 @code{<}, @code{<=}, @code{>} and @code{>=} between two expressions.
1822
1823 @xref{Mathematical functions}, for examples where various applications
1824 of the @code{.subs()} method show how objects of class relational are
1825 used as arguments.  There they provide an intuitive syntax for
1826 substitutions.  They are also used as arguments to the @code{ex::series}
1827 method, where the left hand side of the relation specifies the variable
1828 to expand in and the right hand side the expansion point.  They can also
1829 be used for creating systems of equations that are to be solved for
1830 unknown variables.  But the most common usage of objects of this class
1831 is rather inconspicuous in statements of the form @code{if
1832 (expand(pow(a+b,2))==a*a+2*a*b+b*b) @{...@}}.  Here, an implicit
1833 conversion from @code{relational} to @code{bool} takes place.  Note,
1834 however, that @code{==} here does not perform any simplifications, hence
1835 @code{expand()} must be called explicitly.
1836
1837 @node Integrals, Matrices, Relations, Basic Concepts
1838 @c    node-name, next, previous, up
1839 @section Integrals
1840 @cindex @code{integral} (class)
1841
1842 An object of class @dfn{integral} can be used to hold a symbolic integral.
1843 If you want to symbolically represent the integral of @code{x*x} from 0 to
1844 1, you would write this as
1845 @example
1846 integral(x, 0, 1, x*x)
1847 @end example
1848 The first argument is the integration variable. It should be noted that
1849 GiNaC is not very good (yet?) at symbolically evaluating integrals. In
1850 fact, it can only integrate polynomials. An expression containing integrals
1851 can be evaluated symbolically by calling the
1852 @example
1853 .eval_integ()
1854 @end example
1855 method on it. Numerical evaluation is available by calling the
1856 @example
1857 .evalf()
1858 @end example
1859 method on an expression containing the integral. This will only evaluate
1860 integrals into a number if @code{subs}ing the integration variable by a
1861 number in the fourth argument of an integral and then @code{evalf}ing the
1862 result always results in a number. Of course, also the boundaries of the
1863 integration domain must @code{evalf} into numbers. It should be noted that
1864 trying to @code{evalf} a function with discontinuities in the integration
1865 domain is not recommended. The accuracy of the numeric evaluation of
1866 integrals is determined by the static member variable
1867 @example
1868 ex integral::relative_integration_error
1869 @end example
1870 of the class @code{integral}. The default value of this is 10^-8.
1871 The integration works by halving the interval of integration, until numeric
1872 stability of the answer indicates that the requested accuracy has been
1873 reached. The maximum depth of the halving can be set via the static member
1874 variable
1875 @example
1876 int integral::max_integration_level
1877 @end example
1878 The default value is 15. If this depth is exceeded, @code{evalf} will simply
1879 return the integral unevaluated. The function that performs the numerical
1880 evaluation, is also available as
1881 @example
1882 ex adaptivesimpson(const ex & x, const ex & a, const ex & b, const ex & f,
1883 const ex & error)
1884 @end example
1885 This function will throw an exception if the maximum depth is exceeded. The
1886 last parameter of the function is optional and defaults to the
1887 @code{relative_integration_error}. To make sure that we do not do too
1888 much work if an expression contains the same integral multiple times,
1889 a lookup table is used.
1890
1891 If you know that an expression holds an integral, you can get the
1892 integration variable, the left boundary, right boundary and integrant by
1893 respectively calling @code{.op(0)}, @code{.op(1)}, @code{.op(2)}, and
1894 @code{.op(3)}. Differentiating integrals with respect to variables works
1895 as expected. Note that it makes no sense to differentiate an integral
1896 with respect to the integration variable.
1897
1898 @node Matrices, Indexed objects, Integrals, Basic Concepts
1899 @c    node-name, next, previous, up
1900 @section Matrices
1901 @cindex @code{matrix} (class)
1902
1903 A @dfn{matrix} is a two-dimensional array of expressions. The elements of a
1904 matrix with @math{m} rows and @math{n} columns are accessed with two
1905 @code{unsigned} indices, the first one in the range 0@dots{}@math{m-1}, the
1906 second one in the range 0@dots{}@math{n-1}.
1907
1908 There are a couple of ways to construct matrices, with or without preset
1909 elements. The constructor
1910
1911 @example
1912 matrix::matrix(unsigned r, unsigned c);
1913 @end example
1914
1915 creates a matrix with @samp{r} rows and @samp{c} columns with all elements
1916 set to zero.
1917
1918 The fastest way to create a matrix with preinitialized elements is to assign
1919 a list of comma-separated expressions to an empty matrix (see below for an
1920 example). But you can also specify the elements as a (flat) list with
1921
1922 @example
1923 matrix::matrix(unsigned r, unsigned c, const lst & l);
1924 @end example
1925
1926 The function
1927
1928 @cindex @code{lst_to_matrix()}
1929 @example
1930 ex lst_to_matrix(const lst & l);
1931 @end example
1932
1933 constructs a matrix from a list of lists, each list representing a matrix row.
1934
1935 There is also a set of functions for creating some special types of
1936 matrices:
1937
1938 @cindex @code{diag_matrix()}
1939 @cindex @code{unit_matrix()}
1940 @cindex @code{symbolic_matrix()}
1941 @example
1942 ex diag_matrix(const lst & l);
1943 ex unit_matrix(unsigned x);
1944 ex unit_matrix(unsigned r, unsigned c);
1945 ex symbolic_matrix(unsigned r, unsigned c, const string & base_name);
1946 ex symbolic_matrix(unsigned r, unsigned c, const string & base_name, const string & tex_base_name);
1947 @end example
1948
1949 @code{diag_matrix()} constructs a diagonal matrix given the list of diagonal
1950 elements. @code{unit_matrix()} creates an @samp{x} by @samp{x} (or @samp{r}
1951 by @samp{c}) unit matrix. And finally, @code{symbolic_matrix} constructs a
1952 matrix filled with newly generated symbols made of the specified base name
1953 and the position of each element in the matrix.
1954
1955 Matrix elements can be accessed and set using the parenthesis (function call)
1956 operator:
1957
1958 @example
1959 const ex & matrix::operator()(unsigned r, unsigned c) const;
1960 ex & matrix::operator()(unsigned r, unsigned c);
1961 @end example
1962
1963 It is also possible to access the matrix elements in a linear fashion with
1964 the @code{op()} method. But C++-style subscripting with square brackets
1965 @samp{[]} is not available.
1966
1967 Here are a couple of examples for constructing matrices:
1968
1969 @example
1970 @{
1971     symbol a("a"), b("b");
1972
1973     matrix M(2, 2);
1974     M = a, 0,
1975         0, b;
1976     cout << M << endl;
1977      // -> [[a,0],[0,b]]
1978
1979     matrix M2(2, 2);
1980     M2(0, 0) = a;
1981     M2(1, 1) = b;
1982     cout << M2 << endl;
1983      // -> [[a,0],[0,b]]
1984
1985     cout << matrix(2, 2, lst(a, 0, 0, b)) << endl;
1986      // -> [[a,0],[0,b]]
1987
1988     cout << lst_to_matrix(lst(lst(a, 0), lst(0, b))) << endl;
1989      // -> [[a,0],[0,b]]
1990
1991     cout << diag_matrix(lst(a, b)) << endl;
1992      // -> [[a,0],[0,b]]
1993
1994     cout << unit_matrix(3) << endl;
1995      // -> [[1,0,0],[0,1,0],[0,0,1]]
1996
1997     cout << symbolic_matrix(2, 3, "x") << endl;
1998      // -> [[x00,x01,x02],[x10,x11,x12]]
1999 @}
2000 @end example
2001
2002 @cindex @code{transpose()}
2003 There are three ways to do arithmetic with matrices. The first (and most
2004 direct one) is to use the methods provided by the @code{matrix} class:
2005
2006 @example
2007 matrix matrix::add(const matrix & other) const;
2008 matrix matrix::sub(const matrix & other) const;
2009 matrix matrix::mul(const matrix & other) const;
2010 matrix matrix::mul_scalar(const ex & other) const;
2011 matrix matrix::pow(const ex & expn) const;
2012 matrix matrix::transpose() const;
2013 @end example
2014
2015 All of these methods return the result as a new matrix object. Here is an
2016 example that calculates @math{A*B-2*C} for three matrices @math{A}, @math{B}
2017 and @math{C}:
2018
2019 @example
2020 @{
2021     matrix A(2, 2), B(2, 2), C(2, 2);
2022     A =  1, 2,
2023          3, 4;
2024     B = -1, 0,
2025          2, 1;
2026     C =  8, 4,
2027          2, 1;
2028
2029     matrix result = A.mul(B).sub(C.mul_scalar(2));
2030     cout << result << endl;
2031      // -> [[-13,-6],[1,2]]
2032     ...
2033 @}
2034 @end example
2035
2036 @cindex @code{evalm()}
2037 The second (and probably the most natural) way is to construct an expression
2038 containing matrices with the usual arithmetic operators and @code{pow()}.
2039 For efficiency reasons, expressions with sums, products and powers of
2040 matrices are not automatically evaluated in GiNaC. You have to call the
2041 method
2042
2043 @example
2044 ex ex::evalm() const;
2045 @end example
2046
2047 to obtain the result:
2048
2049 @example
2050 @{
2051     ...
2052     ex e = A*B - 2*C;
2053     cout << e << endl;
2054      // -> [[1,2],[3,4]]*[[-1,0],[2,1]]-2*[[8,4],[2,1]]
2055     cout << e.evalm() << endl;
2056      // -> [[-13,-6],[1,2]]
2057     ...
2058 @}
2059 @end example
2060
2061 The non-commutativity of the product @code{A*B} in this example is
2062 automatically recognized by GiNaC. There is no need to use a special
2063 operator here. @xref{Non-commutative objects}, for more information about
2064 dealing with non-commutative expressions.
2065
2066 Finally, you can work with indexed matrices and call @code{simplify_indexed()}
2067 to perform the arithmetic:
2068
2069 @example
2070 @{
2071     ...
2072     idx i(symbol("i"), 2), j(symbol("j"), 2), k(symbol("k"), 2);
2073     e = indexed(A, i, k) * indexed(B, k, j) - 2 * indexed(C, i, j);
2074     cout << e << endl;
2075      // -> -2*[[8,4],[2,1]].i.j+[[-1,0],[2,1]].k.j*[[1,2],[3,4]].i.k
2076     cout << e.simplify_indexed() << endl;
2077      // -> [[-13,-6],[1,2]].i.j
2078 @}
2079 @end example
2080
2081 Using indices is most useful when working with rectangular matrices and
2082 one-dimensional vectors because you don't have to worry about having to
2083 transpose matrices before multiplying them. @xref{Indexed objects}, for
2084 more information about using matrices with indices, and about indices in
2085 general.
2086
2087 The @code{matrix} class provides a couple of additional methods for
2088 computing determinants, traces, characteristic polynomials and ranks:
2089
2090 @cindex @code{determinant()}
2091 @cindex @code{trace()}
2092 @cindex @code{charpoly()}
2093 @cindex @code{rank()}
2094 @example
2095 ex matrix::determinant(unsigned algo=determinant_algo::automatic) const;
2096 ex matrix::trace() const;
2097 ex matrix::charpoly(const ex & lambda) const;
2098 unsigned matrix::rank() const;
2099 @end example
2100
2101 The @samp{algo} argument of @code{determinant()} allows to select
2102 between different algorithms for calculating the determinant.  The
2103 asymptotic speed (as parametrized by the matrix size) can greatly differ
2104 between those algorithms, depending on the nature of the matrix'
2105 entries.  The possible values are defined in the @file{flags.h} header
2106 file.  By default, GiNaC uses a heuristic to automatically select an
2107 algorithm that is likely (but not guaranteed) to give the result most
2108 quickly.
2109
2110 @cindex @code{inverse()} (matrix)
2111 @cindex @code{solve()}
2112 Matrices may also be inverted using the @code{ex matrix::inverse()}
2113 method and linear systems may be solved with:
2114
2115 @example
2116 matrix matrix::solve(const matrix & vars, const matrix & rhs, unsigned algo=solve_algo::automatic) const;
2117 @end example
2118
2119 Assuming the matrix object this method is applied on is an @code{m}
2120 times @code{n} matrix, then @code{vars} must be a @code{n} times
2121 @code{p} matrix of symbolic indeterminates and @code{rhs} a @code{m}
2122 times @code{p} matrix.  The returned matrix then has dimension @code{n}
2123 times @code{p} and in the case of an underdetermined system will still
2124 contain some of the indeterminates from @code{vars}.  If the system is
2125 overdetermined, an exception is thrown.
2126
2127
2128 @node Indexed objects, Non-commutative objects, Matrices, Basic Concepts
2129 @c    node-name, next, previous, up
2130 @section Indexed objects
2131
2132 GiNaC allows you to handle expressions containing general indexed objects in
2133 arbitrary spaces. It is also able to canonicalize and simplify such
2134 expressions and perform symbolic dummy index summations. There are a number
2135 of predefined indexed objects provided, like delta and metric tensors.
2136
2137 There are few restrictions placed on indexed objects and their indices and
2138 it is easy to construct nonsense expressions, but our intention is to
2139 provide a general framework that allows you to implement algorithms with
2140 indexed quantities, getting in the way as little as possible.
2141
2142 @cindex @code{idx} (class)
2143 @cindex @code{indexed} (class)
2144 @subsection Indexed quantities and their indices
2145
2146 Indexed expressions in GiNaC are constructed of two special types of objects,
2147 @dfn{index objects} and @dfn{indexed objects}.
2148
2149 @itemize @bullet
2150
2151 @cindex contravariant
2152 @cindex covariant
2153 @cindex variance
2154 @item Index objects are of class @code{idx} or a subclass. Every index has
2155 a @dfn{value} and a @dfn{dimension} (which is the dimension of the space
2156 the index lives in) which can both be arbitrary expressions but are usually
2157 a number or a simple symbol. In addition, indices of class @code{varidx} have
2158 a @dfn{variance} (they can be co- or contravariant), and indices of class
2159 @code{spinidx} have a variance and can be @dfn{dotted} or @dfn{undotted}.
2160
2161 @item Indexed objects are of class @code{indexed} or a subclass. They
2162 contain a @dfn{base expression} (which is the expression being indexed), and
2163 one or more indices.
2164
2165 @end itemize
2166
2167 @strong{Note:} when printing expressions, covariant indices and indices
2168 without variance are denoted @samp{.i} while contravariant indices are
2169 denoted @samp{~i}. Dotted indices have a @samp{*} in front of the index
2170 value. In the following, we are going to use that notation in the text so
2171 instead of @math{A^i_jk} we will write @samp{A~i.j.k}. Index dimensions are
2172 not visible in the output.
2173
2174 A simple example shall illustrate the concepts:
2175
2176 @example
2177 #include <iostream>
2178 #include <ginac/ginac.h>
2179 using namespace std;
2180 using namespace GiNaC;
2181
2182 int main()
2183 @{
2184     symbol i_sym("i"), j_sym("j");
2185     idx i(i_sym, 3), j(j_sym, 3);
2186
2187     symbol A("A");
2188     cout << indexed(A, i, j) << endl;
2189      // -> A.i.j
2190     cout << index_dimensions << indexed(A, i, j) << endl;
2191      // -> A.i[3].j[3]
2192     cout << dflt; // reset cout to default output format (dimensions hidden)
2193     ...
2194 @end example
2195
2196 The @code{idx} constructor takes two arguments, the index value and the
2197 index dimension. First we define two index objects, @code{i} and @code{j},
2198 both with the numeric dimension 3. The value of the index @code{i} is the
2199 symbol @code{i_sym} (which prints as @samp{i}) and the value of the index
2200 @code{j} is the symbol @code{j_sym} (which prints as @samp{j}). Next we
2201 construct an expression containing one indexed object, @samp{A.i.j}. It has
2202 the symbol @code{A} as its base expression and the two indices @code{i} and
2203 @code{j}.
2204
2205 The dimensions of indices are normally not visible in the output, but one
2206 can request them to be printed with the @code{index_dimensions} manipulator,
2207 as shown above.
2208
2209 Note the difference between the indices @code{i} and @code{j} which are of
2210 class @code{idx}, and the index values which are the symbols @code{i_sym}
2211 and @code{j_sym}. The indices of indexed objects cannot directly be symbols
2212 or numbers but must be index objects. For example, the following is not
2213 correct and will raise an exception:
2214
2215 @example
2216 symbol i("i"), j("j");
2217 e = indexed(A, i, j); // ERROR: indices must be of type idx
2218 @end example
2219
2220 You can have multiple indexed objects in an expression, index values can
2221 be numeric, and index dimensions symbolic:
2222
2223 @example
2224     ...
2225     symbol B("B"), dim("dim");
2226     cout << 4 * indexed(A, i)
2227           + indexed(B, idx(j_sym, 4), idx(2, 3), idx(i_sym, dim)) << endl;
2228      // -> B.j.2.i+4*A.i
2229     ...
2230 @end example
2231
2232 @code{B} has a 4-dimensional symbolic index @samp{k}, a 3-dimensional numeric
2233 index of value 2, and a symbolic index @samp{i} with the symbolic dimension
2234 @samp{dim}. Note that GiNaC doesn't automatically notify you that the free
2235 indices of @samp{A} and @samp{B} in the sum don't match (you have to call
2236 @code{simplify_indexed()} for that, see below).
2237
2238 In fact, base expressions, index values and index dimensions can be
2239 arbitrary expressions:
2240
2241 @example
2242     ...
2243     cout << indexed(A+B, idx(2*i_sym+1, dim/2)) << endl;
2244      // -> (B+A).(1+2*i)
2245     ...
2246 @end example
2247
2248 It's also possible to construct nonsense like @samp{Pi.sin(x)}. You will not
2249 get an error message from this but you will probably not be able to do
2250 anything useful with it.
2251
2252 @cindex @code{get_value()}
2253 @cindex @code{get_dimension()}
2254 The methods
2255
2256 @example
2257 ex idx::get_value();
2258 ex idx::get_dimension();
2259 @end example
2260
2261 return the value and dimension of an @code{idx} object. If you have an index
2262 in an expression, such as returned by calling @code{.op()} on an indexed
2263 object, you can get a reference to the @code{idx} object with the function
2264 @code{ex_to<idx>()} on the expression.
2265
2266 There are also the methods
2267
2268 @example
2269 bool idx::is_numeric();
2270 bool idx::is_symbolic();
2271 bool idx::is_dim_numeric();
2272 bool idx::is_dim_symbolic();
2273 @end example
2274
2275 for checking whether the value and dimension are numeric or symbolic
2276 (non-numeric). Using the @code{info()} method of an index (see @ref{Information
2277 About Expressions}) returns information about the index value.
2278
2279 @cindex @code{varidx} (class)
2280 If you need co- and contravariant indices, use the @code{varidx} class:
2281
2282 @example
2283     ...
2284     symbol mu_sym("mu"), nu_sym("nu");
2285     varidx mu(mu_sym, 4), nu(nu_sym, 4); // default is contravariant ~mu, ~nu
2286     varidx mu_co(mu_sym, 4, true);       // covariant index .mu
2287
2288     cout << indexed(A, mu, nu) << endl;
2289      // -> A~mu~nu
2290     cout << indexed(A, mu_co, nu) << endl;
2291      // -> A.mu~nu
2292     cout << indexed(A, mu.toggle_variance(), nu) << endl;
2293      // -> A.mu~nu
2294     ...
2295 @end example
2296
2297 A @code{varidx} is an @code{idx} with an additional flag that marks it as
2298 co- or contravariant. The default is a contravariant (upper) index, but
2299 this can be overridden by supplying a third argument to the @code{varidx}
2300 constructor. The two methods
2301
2302 @example
2303 bool varidx::is_covariant();
2304 bool varidx::is_contravariant();
2305 @end example
2306
2307 allow you to check the variance of a @code{varidx} object (use @code{ex_to<varidx>()}
2308 to get the object reference from an expression). There's also the very useful
2309 method
2310
2311 @example
2312 ex varidx::toggle_variance();
2313 @end example
2314
2315 which makes a new index with the same value and dimension but the opposite
2316 variance. By using it you only have to define the index once.
2317
2318 @cindex @code{spinidx} (class)
2319 The @code{spinidx} class provides dotted and undotted variant indices, as
2320 used in the Weyl-van-der-Waerden spinor formalism:
2321
2322 @example
2323     ...
2324     symbol K("K"), C_sym("C"), D_sym("D");
2325     spinidx C(C_sym, 2), D(D_sym);          // default is 2-dimensional,
2326                                             // contravariant, undotted
2327     spinidx C_co(C_sym, 2, true);           // covariant index
2328     spinidx D_dot(D_sym, 2, false, true);   // contravariant, dotted
2329     spinidx D_co_dot(D_sym, 2, true, true); // covariant, dotted
2330
2331     cout << indexed(K, C, D) << endl;
2332      // -> K~C~D
2333     cout << indexed(K, C_co, D_dot) << endl;
2334      // -> K.C~*D
2335     cout << indexed(K, D_co_dot, D) << endl;
2336      // -> K.*D~D
2337     ...
2338 @end example
2339
2340 A @code{spinidx} is a @code{varidx} with an additional flag that marks it as
2341 dotted or undotted. The default is undotted but this can be overridden by
2342 supplying a fourth argument to the @code{spinidx} constructor. The two
2343 methods
2344
2345 @example
2346 bool spinidx::is_dotted();
2347 bool spinidx::is_undotted();
2348 @end example
2349
2350 allow you to check whether or not a @code{spinidx} object is dotted (use
2351 @code{ex_to<spinidx>()} to get the object reference from an expression).
2352 Finally, the two methods
2353
2354 @example
2355 ex spinidx::toggle_dot();
2356 ex spinidx::toggle_variance_dot();
2357 @end example
2358
2359 create a new index with the same value and dimension but opposite dottedness
2360 and the same or opposite variance.
2361
2362 @subsection Substituting indices
2363
2364 @cindex @code{subs()}
2365 Sometimes you will want to substitute one symbolic index with another
2366 symbolic or numeric index, for example when calculating one specific element
2367 of a tensor expression. This is done with the @code{.subs()} method, as it
2368 is done for symbols (see @ref{Substituting Expressions}).
2369
2370 You have two possibilities here. You can either substitute the whole index
2371 by another index or expression:
2372
2373 @example
2374     ...
2375     ex e = indexed(A, mu_co);
2376     cout << e << " becomes " << e.subs(mu_co == nu) << endl;
2377      // -> A.mu becomes A~nu
2378     cout << e << " becomes " << e.subs(mu_co == varidx(0, 4)) << endl;
2379      // -> A.mu becomes A~0
2380     cout << e << " becomes " << e.subs(mu_co == 0) << endl;
2381      // -> A.mu becomes A.0
2382     ...
2383 @end example
2384
2385 The third example shows that trying to replace an index with something that
2386 is not an index will substitute the index value instead.
2387
2388 Alternatively, you can substitute the @emph{symbol} of a symbolic index by
2389 another expression:
2390
2391 @example
2392     ...
2393     ex e = indexed(A, mu_co);
2394     cout << e << " becomes " << e.subs(mu_sym == nu_sym) << endl;
2395      // -> A.mu becomes A.nu
2396     cout << e << " becomes " << e.subs(mu_sym == 0) << endl;
2397      // -> A.mu becomes A.0
2398     ...
2399 @end example
2400
2401 As you see, with the second method only the value of the index will get
2402 substituted. Its other properties, including its dimension, remain unchanged.
2403 If you want to change the dimension of an index you have to substitute the
2404 whole index by another one with the new dimension.
2405
2406 Finally, substituting the base expression of an indexed object works as
2407 expected:
2408
2409 @example
2410     ...
2411     ex e = indexed(A, mu_co);
2412     cout << e << " becomes " << e.subs(A == A+B) << endl;
2413      // -> A.mu becomes (B+A).mu
2414     ...
2415 @end example
2416
2417 @subsection Symmetries
2418 @cindex @code{symmetry} (class)
2419 @cindex @code{sy_none()}
2420 @cindex @code{sy_symm()}
2421 @cindex @code{sy_anti()}
2422 @cindex @code{sy_cycl()}
2423
2424 Indexed objects can have certain symmetry properties with respect to their
2425 indices. Symmetries are specified as a tree of objects of class @code{symmetry}
2426 that is constructed with the helper functions
2427
2428 @example
2429 symmetry sy_none(...);
2430 symmetry sy_symm(...);
2431 symmetry sy_anti(...);
2432 symmetry sy_cycl(...);
2433 @end example
2434
2435 @code{sy_none()} stands for no symmetry, @code{sy_symm()} and @code{sy_anti()}
2436 specify fully symmetric or antisymmetric, respectively, and @code{sy_cycl()}
2437 represents a cyclic symmetry. Each of these functions accepts up to four
2438 arguments which can be either symmetry objects themselves or unsigned integer
2439 numbers that represent an index position (counting from 0). A symmetry
2440 specification that consists of only a single @code{sy_symm()}, @code{sy_anti()}
2441 or @code{sy_cycl()} with no arguments specifies the respective symmetry for
2442 all indices.
2443
2444 Here are some examples of symmetry definitions:
2445
2446 @example
2447     ...
2448     // No symmetry:
2449     e = indexed(A, i, j);
2450     e = indexed(A, sy_none(), i, j);     // equivalent
2451     e = indexed(A, sy_none(0, 1), i, j); // equivalent
2452
2453     // Symmetric in all three indices:
2454     e = indexed(A, sy_symm(), i, j, k);
2455     e = indexed(A, sy_symm(0, 1, 2), i, j, k); // equivalent
2456     e = indexed(A, sy_symm(2, 0, 1), i, j, k); // same symmetry, but yields a
2457                                                // different canonical order
2458
2459     // Symmetric in the first two indices only:
2460     e = indexed(A, sy_symm(0, 1), i, j, k);
2461     e = indexed(A, sy_none(sy_symm(0, 1), 2), i, j, k); // equivalent
2462
2463     // Antisymmetric in the first and last index only (index ranges need not
2464     // be contiguous):
2465     e = indexed(A, sy_anti(0, 2), i, j, k);
2466     e = indexed(A, sy_none(sy_anti(0, 2), 1), i, j, k); // equivalent
2467
2468     // An example of a mixed symmetry: antisymmetric in the first two and
2469     // last two indices, symmetric when swapping the first and last index
2470     // pairs (like the Riemann curvature tensor):
2471     e = indexed(A, sy_symm(sy_anti(0, 1), sy_anti(2, 3)), i, j, k, l);
2472
2473     // Cyclic symmetry in all three indices:
2474     e = indexed(A, sy_cycl(), i, j, k);
2475     e = indexed(A, sy_cycl(0, 1, 2), i, j, k); // equivalent
2476
2477     // The following examples are invalid constructions that will throw
2478     // an exception at run time.
2479
2480     // An index may not appear multiple times:
2481     e = indexed(A, sy_symm(0, 0, 1), i, j, k); // ERROR
2482     e = indexed(A, sy_none(sy_symm(0, 1), sy_anti(0, 2)), i, j, k); // ERROR
2483
2484     // Every child of sy_symm(), sy_anti() and sy_cycl() must refer to the
2485     // same number of indices:
2486     e = indexed(A, sy_symm(sy_anti(0, 1), 2), i, j, k); // ERROR
2487
2488     // And of course, you cannot specify indices which are not there:
2489     e = indexed(A, sy_symm(0, 1, 2, 3), i, j, k); // ERROR
2490     ...
2491 @end example
2492
2493 If you need to specify more than four indices, you have to use the
2494 @code{.add()} method of the @code{symmetry} class. For example, to specify
2495 full symmetry in the first six indices you would write
2496 @code{sy_symm(0, 1, 2, 3).add(4).add(5)}.
2497
2498 If an indexed object has a symmetry, GiNaC will automatically bring the
2499 indices into a canonical order which allows for some immediate simplifications:
2500
2501 @example
2502     ...
2503     cout << indexed(A, sy_symm(), i, j)
2504           + indexed(A, sy_symm(), j, i) << endl;
2505      // -> 2*A.j.i
2506     cout << indexed(B, sy_anti(), i, j)
2507           + indexed(B, sy_anti(), j, i) << endl;
2508      // -> 0
2509     cout << indexed(B, sy_anti(), i, j, k)
2510           - indexed(B, sy_anti(), j, k, i) << endl;
2511      // -> 0
2512     ...
2513 @end example
2514
2515 @cindex @code{get_free_indices()}
2516 @cindex dummy index
2517 @subsection Dummy indices
2518
2519 GiNaC treats certain symbolic index pairs as @dfn{dummy indices} meaning
2520 that a summation over the index range is implied. Symbolic indices which are
2521 not dummy indices are called @dfn{free indices}. Numeric indices are neither
2522 dummy nor free indices.
2523
2524 To be recognized as a dummy index pair, the two indices must be of the same
2525 class and their value must be the same single symbol (an index like
2526 @samp{2*n+1} is never a dummy index). If the indices are of class
2527 @code{varidx} they must also be of opposite variance; if they are of class
2528 @code{spinidx} they must be both dotted or both undotted.
2529
2530 The method @code{.get_free_indices()} returns a vector containing the free
2531 indices of an expression. It also checks that the free indices of the terms
2532 of a sum are consistent:
2533
2534 @example
2535 @{
2536     symbol A("A"), B("B"), C("C");
2537
2538     symbol i_sym("i"), j_sym("j"), k_sym("k"), l_sym("l");
2539     idx i(i_sym, 3), j(j_sym, 3), k(k_sym, 3), l(l_sym, 3);
2540
2541     ex e = indexed(A, i, j) * indexed(B, j, k) + indexed(C, k, l, i, l);
2542     cout << exprseq(e.get_free_indices()) << endl;
2543      // -> (.i,.k)
2544      // 'j' and 'l' are dummy indices
2545
2546     symbol mu_sym("mu"), nu_sym("nu"), rho_sym("rho"), sigma_sym("sigma");
2547     varidx mu(mu_sym, 4), nu(nu_sym, 4), rho(rho_sym, 4), sigma(sigma_sym, 4);
2548
2549     e = indexed(A, mu, nu) * indexed(B, nu.toggle_variance(), rho)
2550       + indexed(C, mu, sigma, rho, sigma.toggle_variance());
2551     cout << exprseq(e.get_free_indices()) << endl;
2552      // -> (~mu,~rho)
2553      // 'nu' is a dummy index, but 'sigma' is not
2554
2555     e = indexed(A, mu, mu);
2556     cout << exprseq(e.get_free_indices()) << endl;
2557      // -> (~mu)
2558      // 'mu' is not a dummy index because it appears twice with the same
2559      // variance
2560
2561     e = indexed(A, mu, nu) + 42;
2562     cout << exprseq(e.get_free_indices()) << endl; // ERROR
2563      // this will throw an exception:
2564      // "add::get_free_indices: inconsistent indices in sum"
2565 @}
2566 @end example
2567
2568 @cindex @code{simplify_indexed()}
2569 @subsection Simplifying indexed expressions
2570
2571 In addition to the few automatic simplifications that GiNaC performs on
2572 indexed expressions (such as re-ordering the indices of symmetric tensors
2573 and calculating traces and convolutions of matrices and predefined tensors)
2574 there is the method
2575
2576 @example
2577 ex ex::simplify_indexed();
2578 ex ex::simplify_indexed(const scalar_products & sp);
2579 @end example
2580
2581 that performs some more expensive operations:
2582
2583 @itemize
2584 @item it checks the consistency of free indices in sums in the same way
2585   @code{get_free_indices()} does
2586 @item it tries to give dummy indices that appear in different terms of a sum
2587   the same name to allow simplifications like @math{a_i*b_i-a_j*b_j=0}
2588 @item it (symbolically) calculates all possible dummy index summations/contractions
2589   with the predefined tensors (this will be explained in more detail in the
2590   next section)
2591 @item it detects contractions that vanish for symmetry reasons, for example
2592   the contraction of a symmetric and a totally antisymmetric tensor
2593 @item as a special case of dummy index summation, it can replace scalar products
2594   of two tensors with a user-defined value
2595 @end itemize
2596
2597 The last point is done with the help of the @code{scalar_products} class
2598 which is used to store scalar products with known values (this is not an
2599 arithmetic class, you just pass it to @code{simplify_indexed()}):
2600
2601 @example
2602 @{
2603     symbol A("A"), B("B"), C("C"), i_sym("i");
2604     idx i(i_sym, 3);
2605
2606     scalar_products sp;
2607     sp.add(A, B, 0); // A and B are orthogonal
2608     sp.add(A, C, 0); // A and C are orthogonal
2609     sp.add(A, A, 4); // A^2 = 4 (A has length 2)
2610
2611     e = indexed(A + B, i) * indexed(A + C, i);
2612     cout << e << endl;
2613      // -> (B+A).i*(A+C).i
2614
2615     cout << e.expand(expand_options::expand_indexed).simplify_indexed(sp)
2616          << endl;
2617      // -> 4+C.i*B.i
2618 @}
2619 @end example
2620
2621 The @code{scalar_products} object @code{sp} acts as a storage for the
2622 scalar products added to it with the @code{.add()} method. This method
2623 takes three arguments: the two expressions of which the scalar product is
2624 taken, and the expression to replace it with. After @code{sp.add(A, B, 0)},
2625 @code{simplify_indexed()} will replace all scalar products of indexed
2626 objects that have the symbols @code{A} and @code{B} as base expressions
2627 with the single value 0. The number, type and dimension of the indices
2628 don't matter; @samp{A~mu~nu*B.mu.nu} would also be replaced by 0.
2629
2630 @cindex @code{expand()}
2631 The example above also illustrates a feature of the @code{expand()} method:
2632 if passed the @code{expand_indexed} option it will distribute indices
2633 over sums, so @samp{(A+B).i} becomes @samp{A.i+B.i}.
2634
2635 @cindex @code{tensor} (class)
2636 @subsection Predefined tensors
2637
2638 Some frequently used special tensors such as the delta, epsilon and metric
2639 tensors are predefined in GiNaC. They have special properties when
2640 contracted with other tensor expressions and some of them have constant
2641 matrix representations (they will evaluate to a number when numeric
2642 indices are specified).
2643
2644 @cindex @code{delta_tensor()}
2645 @subsubsection Delta tensor
2646
2647 The delta tensor takes two indices, is symmetric and has the matrix
2648 representation @code{diag(1, 1, 1, ...)}. It is constructed by the function
2649 @code{delta_tensor()}:
2650
2651 @example
2652 @{
2653     symbol A("A"), B("B");
2654
2655     idx i(symbol("i"), 3), j(symbol("j"), 3),
2656         k(symbol("k"), 3), l(symbol("l"), 3);
2657
2658     ex e = indexed(A, i, j) * indexed(B, k, l)
2659          * delta_tensor(i, k) * delta_tensor(j, l) << endl;
2660     cout << e.simplify_indexed() << endl;
2661      // -> B.i.j*A.i.j
2662
2663     cout << delta_tensor(i, i) << endl;
2664      // -> 3
2665 @}
2666 @end example
2667
2668 @cindex @code{metric_tensor()}
2669 @subsubsection General metric tensor
2670
2671 The function @code{metric_tensor()} creates a general symmetric metric
2672 tensor with two indices that can be used to raise/lower tensor indices. The
2673 metric tensor is denoted as @samp{g} in the output and if its indices are of
2674 mixed variance it is automatically replaced by a delta tensor:
2675
2676 @example
2677 @{
2678     symbol A("A");
2679
2680     varidx mu(symbol("mu"), 4), nu(symbol("nu"), 4), rho(symbol("rho"), 4);
2681
2682     ex e = metric_tensor(mu, nu) * indexed(A, nu.toggle_variance(), rho);
2683     cout << e.simplify_indexed() << endl;
2684      // -> A~mu~rho
2685
2686     e = delta_tensor(mu, nu.toggle_variance()) * metric_tensor(nu, rho);
2687     cout << e.simplify_indexed() << endl;
2688      // -> g~mu~rho
2689
2690     e = metric_tensor(mu.toggle_variance(), nu.toggle_variance())
2691       * metric_tensor(nu, rho);
2692     cout << e.simplify_indexed() << endl;
2693      // -> delta.mu~rho
2694
2695     e = metric_tensor(nu.toggle_variance(), rho.toggle_variance())
2696       * metric_tensor(mu, nu) * (delta_tensor(mu.toggle_variance(), rho)
2697         + indexed(A, mu.toggle_variance(), rho));
2698     cout << e.simplify_indexed() << endl;
2699      // -> 4+A.rho~rho
2700 @}
2701 @end example
2702
2703 @cindex @code{lorentz_g()}
2704 @subsubsection Minkowski metric tensor
2705
2706 The Minkowski metric tensor is a special metric tensor with a constant
2707 matrix representation which is either @code{diag(1, -1, -1, ...)} (negative
2708 signature, the default) or @code{diag(-1, 1, 1, ...)} (positive signature).
2709 It is created with the function @code{lorentz_g()} (although it is output as
2710 @samp{eta}):
2711
2712 @example
2713 @{
2714     varidx mu(symbol("mu"), 4);
2715
2716     e = delta_tensor(varidx(0, 4), mu.toggle_variance())
2717       * lorentz_g(mu, varidx(0, 4));       // negative signature
2718     cout << e.simplify_indexed() << endl;
2719      // -> 1
2720
2721     e = delta_tensor(varidx(0, 4), mu.toggle_variance())
2722       * lorentz_g(mu, varidx(0, 4), true); // positive signature
2723     cout << e.simplify_indexed() << endl;
2724      // -> -1
2725 @}
2726 @end example
2727
2728 @cindex @code{spinor_metric()}
2729 @subsubsection Spinor metric tensor
2730
2731 The function @code{spinor_metric()} creates an antisymmetric tensor with
2732 two indices that is used to raise/lower indices of 2-component spinors.
2733 It is output as @samp{eps}:
2734
2735 @example
2736 @{
2737     symbol psi("psi");
2738
2739     spinidx A(symbol("A")), B(symbol("B")), C(symbol("C"));
2740     ex A_co = A.toggle_variance(), B_co = B.toggle_variance();
2741
2742     e = spinor_metric(A, B) * indexed(psi, B_co);
2743     cout << e.simplify_indexed() << endl;
2744      // -> psi~A
2745
2746     e = spinor_metric(A, B) * indexed(psi, A_co);
2747     cout << e.simplify_indexed() << endl;
2748      // -> -psi~B
2749
2750     e = spinor_metric(A_co, B_co) * indexed(psi, B);
2751     cout << e.simplify_indexed() << endl;
2752      // -> -psi.A
2753
2754     e = spinor_metric(A_co, B_co) * indexed(psi, A);
2755     cout << e.simplify_indexed() << endl;
2756      // -> psi.B
2757
2758     e = spinor_metric(A_co, B_co) * spinor_metric(A, B);
2759     cout << e.simplify_indexed() << endl;
2760      // -> 2
2761
2762     e = spinor_metric(A_co, B_co) * spinor_metric(B, C);
2763     cout << e.simplify_indexed() << endl;
2764      // -> -delta.A~C
2765 @}
2766 @end example
2767
2768 The matrix representation of the spinor metric is @code{[[0, 1], [-1, 0]]}.
2769
2770 @cindex @code{epsilon_tensor()}
2771 @cindex @code{lorentz_eps()}
2772 @subsubsection Epsilon tensor
2773
2774 The epsilon tensor is totally antisymmetric, its number of indices is equal
2775 to the dimension of the index space (the indices must all be of the same
2776 numeric dimension), and @samp{eps.1.2.3...} (resp. @samp{eps~0~1~2...}) is
2777 defined to be 1. Its behavior with indices that have a variance also
2778 depends on the signature of the metric. Epsilon tensors are output as
2779 @samp{eps}.
2780
2781 There are three functions defined to create epsilon tensors in 2, 3 and 4
2782 dimensions:
2783
2784 @example
2785 ex epsilon_tensor(const ex & i1, const ex & i2);
2786 ex epsilon_tensor(const ex & i1, const ex & i2, const ex & i3);
2787 ex lorentz_eps(const ex & i1, const ex & i2, const ex & i3, const ex & i4, bool pos_sig = false);
2788 @end example
2789
2790 The first two functions create an epsilon tensor in 2 or 3 Euclidean
2791 dimensions, the last function creates an epsilon tensor in a 4-dimensional
2792 Minkowski space (the last @code{bool} argument specifies whether the metric
2793 has negative or positive signature, as in the case of the Minkowski metric
2794 tensor):
2795
2796 @example
2797 @{
2798     varidx mu(symbol("mu"), 4), nu(symbol("nu"), 4), rho(symbol("rho"), 4),
2799            sig(symbol("sig"), 4), lam(symbol("lam"), 4), bet(symbol("bet"), 4);
2800     e = lorentz_eps(mu, nu, rho, sig) *
2801         lorentz_eps(mu.toggle_variance(), nu.toggle_variance(), lam, bet);
2802     cout << simplify_indexed(e) << endl;
2803      // -> 2*eta~bet~rho*eta~sig~lam-2*eta~sig~bet*eta~rho~lam
2804
2805     idx i(symbol("i"), 3), j(symbol("j"), 3), k(symbol("k"), 3);
2806     symbol A("A"), B("B");
2807     e = epsilon_tensor(i, j, k) * indexed(A, j) * indexed(B, k);
2808     cout << simplify_indexed(e) << endl;
2809      // -> -B.k*A.j*eps.i.k.j
2810     e = epsilon_tensor(i, j, k) * indexed(A, j) * indexed(A, k);
2811     cout << simplify_indexed(e) << endl;
2812      // -> 0
2813 @}
2814 @end example
2815
2816 @subsection Linear algebra
2817
2818 The @code{matrix} class can be used with indices to do some simple linear
2819 algebra (linear combinations and products of vectors and matrices, traces
2820 and scalar products):
2821
2822 @example
2823 @{
2824     idx i(symbol("i"), 2), j(symbol("j"), 2);
2825     symbol x("x"), y("y");
2826
2827     // A is a 2x2 matrix, X is a 2x1 vector
2828     matrix A(2, 2), X(2, 1);
2829     A = 1, 2,
2830         3, 4;
2831     X = x, y;
2832
2833     cout << indexed(A, i, i) << endl;
2834      // -> 5
2835
2836     ex e = indexed(A, i, j) * indexed(X, j);
2837     cout << e.simplify_indexed() << endl;
2838      // -> [[2*y+x],[4*y+3*x]].i
2839
2840     e = indexed(A, i, j) * indexed(X, i) + indexed(X, j) * 2;
2841     cout << e.simplify_indexed() << endl;
2842      // -> [[3*y+3*x,6*y+2*x]].j
2843 @}
2844 @end example
2845
2846 You can of course obtain the same results with the @code{matrix::add()},
2847 @code{matrix::mul()} and @code{matrix::trace()} methods (@pxref{Matrices})
2848 but with indices you don't have to worry about transposing matrices.
2849
2850 Matrix indices always start at 0 and their dimension must match the number
2851 of rows/columns of the matrix. Matrices with one row or one column are
2852 vectors and can have one or two indices (it doesn't matter whether it's a
2853 row or a column vector). Other matrices must have two indices.
2854
2855 You should be careful when using indices with variance on matrices. GiNaC
2856 doesn't look at the variance and doesn't know that @samp{F~mu~nu} and
2857 @samp{F.mu.nu} are different matrices. In this case you should use only
2858 one form for @samp{F} and explicitly multiply it with a matrix representation
2859 of the metric tensor.
2860
2861
2862 @node Non-commutative objects, Hash Maps, Indexed objects, Basic Concepts
2863 @c    node-name, next, previous, up
2864 @section Non-commutative objects
2865
2866 GiNaC is equipped to handle certain non-commutative algebras. Three classes of
2867 non-commutative objects are built-in which are mostly of use in high energy
2868 physics:
2869
2870 @itemize
2871 @item Clifford (Dirac) algebra (class @code{clifford})
2872 @item su(3) Lie algebra (class @code{color})
2873 @item Matrices (unindexed) (class @code{matrix})
2874 @end itemize
2875
2876 The @code{clifford} and @code{color} classes are subclasses of
2877 @code{indexed} because the elements of these algebras usually carry
2878 indices. The @code{matrix} class is described in more detail in
2879 @ref{Matrices}.
2880
2881 Unlike most computer algebra systems, GiNaC does not primarily provide an
2882 operator (often denoted @samp{&*}) for representing inert products of
2883 arbitrary objects. Rather, non-commutativity in GiNaC is a property of the
2884 classes of objects involved, and non-commutative products are formed with
2885 the usual @samp{*} operator, as are ordinary products. GiNaC is capable of
2886 figuring out by itself which objects commutate and will group the factors
2887 by their class. Consider this example:
2888
2889 @example
2890     ...
2891     varidx mu(symbol("mu"), 4), nu(symbol("nu"), 4);
2892     idx a(symbol("a"), 8), b(symbol("b"), 8);
2893     ex e = -dirac_gamma(mu) * (2*color_T(a)) * 8 * color_T(b) * dirac_gamma(nu);
2894     cout << e << endl;
2895      // -> -16*(gamma~mu*gamma~nu)*(T.a*T.b)
2896     ...
2897 @end example
2898
2899 As can be seen, GiNaC pulls out the overall commutative factor @samp{-16} and
2900 groups the non-commutative factors (the gammas and the su(3) generators)
2901 together while preserving the order of factors within each class (because
2902 Clifford objects commutate with color objects). The resulting expression is a
2903 @emph{commutative} product with two factors that are themselves non-commutative
2904 products (@samp{gamma~mu*gamma~nu} and @samp{T.a*T.b}). For clarification,
2905 parentheses are placed around the non-commutative products in the output.
2906
2907 @cindex @code{ncmul} (class)
2908 Non-commutative products are internally represented by objects of the class
2909 @code{ncmul}, as opposed to commutative products which are handled by the
2910 @code{mul} class. You will normally not have to worry about this distinction,
2911 though.
2912
2913 The advantage of this approach is that you never have to worry about using
2914 (or forgetting to use) a special operator when constructing non-commutative
2915 expressions. Also, non-commutative products in GiNaC are more intelligent
2916 than in other computer algebra systems; they can, for example, automatically
2917 canonicalize themselves according to rules specified in the implementation
2918 of the non-commutative classes. The drawback is that to work with other than
2919 the built-in algebras you have to implement new classes yourself. Symbols
2920 always commutate and it's not possible to construct non-commutative products
2921 using symbols to represent the algebra elements or generators. User-defined
2922 functions can, however, be specified as being non-commutative.
2923
2924 @cindex @code{return_type()}
2925 @cindex @code{return_type_tinfo()}
2926 Information about the commutativity of an object or expression can be
2927 obtained with the two member functions
2928
2929 @example
2930 unsigned ex::return_type() const;
2931 unsigned ex::return_type_tinfo() const;
2932 @end example
2933
2934 The @code{return_type()} function returns one of three values (defined in
2935 the header file @file{flags.h}), corresponding to three categories of
2936 expressions in GiNaC:
2937
2938 @itemize
2939 @item @code{return_types::commutative}: Commutates with everything. Most GiNaC
2940   classes are of this kind.
2941 @item @code{return_types::noncommutative}: Non-commutative, belonging to a
2942   certain class of non-commutative objects which can be determined with the
2943   @code{return_type_tinfo()} method. Expressions of this category commutate
2944   with everything except @code{noncommutative} expressions of the same
2945   class.
2946 @item @code{return_types::noncommutative_composite}: Non-commutative, composed
2947   of non-commutative objects of different classes. Expressions of this
2948   category don't commutate with any other @code{noncommutative} or
2949   @code{noncommutative_composite} expressions.
2950 @end itemize
2951
2952 The value returned by the @code{return_type_tinfo()} method is valid only
2953 when the return type of the expression is @code{noncommutative}. It is a
2954 value that is unique to the class of the object and usually one of the
2955 constants in @file{tinfos.h}, or derived therefrom.
2956
2957 Here are a couple of examples:
2958
2959 @cartouche
2960 @multitable @columnfractions 0.33 0.33 0.34
2961 @item @strong{Expression} @tab @strong{@code{return_type()}} @tab @strong{@code{return_type_tinfo()}}
2962 @item @code{42} @tab @code{commutative} @tab -
2963 @item @code{2*x-y} @tab @code{commutative} @tab -
2964 @item @code{dirac_ONE()} @tab @code{noncommutative} @tab @code{TINFO_clifford}
2965 @item @code{dirac_gamma(mu)*dirac_gamma(nu)} @tab @code{noncommutative} @tab @code{TINFO_clifford}
2966 @item @code{2*color_T(a)} @tab @code{noncommutative} @tab @code{TINFO_color}
2967 @item @code{dirac_ONE()*color_T(a)} @tab @code{noncommutative_composite} @tab -
2968 @end multitable
2969 @end cartouche
2970
2971 Note: the @code{return_type_tinfo()} of Clifford objects is only equal to
2972 @code{TINFO_clifford} for objects with a representation label of zero.
2973 Other representation labels yield a different @code{return_type_tinfo()},
2974 but it's the same for any two objects with the same label. This is also true
2975 for color objects.
2976
2977 A last note: With the exception of matrices, positive integer powers of
2978 non-commutative objects are automatically expanded in GiNaC. For example,
2979 @code{pow(a*b, 2)} becomes @samp{a*b*a*b} if @samp{a} and @samp{b} are
2980 non-commutative expressions).
2981
2982
2983 @cindex @code{clifford} (class)
2984 @subsection Clifford algebra
2985
2986
2987 Clifford algebras are supported in two flavours: Dirac gamma
2988 matrices (more physical) and generic Clifford algebras (more
2989 mathematical). 
2990
2991 @cindex @code{dirac_gamma()}
2992 @subsubsection Dirac gamma matrices
2993 Dirac gamma matrices (note that GiNaC doesn't treat them
2994 as matrices) are designated as @samp{gamma~mu} and satisfy
2995 @samp{gamma~mu*gamma~nu + gamma~nu*gamma~mu = 2*eta~mu~nu} where
2996 @samp{eta~mu~nu} is the Minkowski metric tensor. Dirac gammas are
2997 constructed by the function
2998
2999 @example
3000 ex dirac_gamma(const ex & mu, unsigned char rl = 0);
3001 @end example
3002
3003 which takes two arguments: the index and a @dfn{representation label} in the
3004 range 0 to 255 which is used to distinguish elements of different Clifford
3005 algebras (this is also called a @dfn{spin line index}). Gammas with different
3006 labels commutate with each other. The dimension of the index can be 4 or (in
3007 the framework of dimensional regularization) any symbolic value. Spinor
3008 indices on Dirac gammas are not supported in GiNaC.
3009
3010 @cindex @code{dirac_ONE()}
3011 The unity element of a Clifford algebra is constructed by
3012
3013 @example
3014 ex dirac_ONE(unsigned char rl = 0);
3015 @end example
3016
3017 @strong{Note:} You must always use @code{dirac_ONE()} when referring to
3018 multiples of the unity element, even though it's customary to omit it.
3019 E.g. instead of @code{dirac_gamma(mu)*(dirac_slash(q,4)+m)} you have to
3020 write @code{dirac_gamma(mu)*(dirac_slash(q,4)+m*dirac_ONE())}. Otherwise,
3021 GiNaC will complain and/or produce incorrect results.
3022
3023 @cindex @code{dirac_gamma5()}
3024 There is a special element @samp{gamma5} that commutates with all other
3025 gammas, has a unit square, and in 4 dimensions equals
3026 @samp{gamma~0 gamma~1 gamma~2 gamma~3}, provided by
3027
3028 @example
3029 ex dirac_gamma5(unsigned char rl = 0);
3030 @end example
3031
3032 @cindex @code{dirac_gammaL()}
3033 @cindex @code{dirac_gammaR()}
3034 The chiral projectors @samp{(1+/-gamma5)/2} are also available as proper
3035 objects, constructed by
3036
3037 @example
3038 ex dirac_gammaL(unsigned char rl = 0);
3039 ex dirac_gammaR(unsigned char rl = 0);
3040 @end example
3041
3042 They observe the relations @samp{gammaL^2 = gammaL}, @samp{gammaR^2 = gammaR},
3043 and @samp{gammaL gammaR = gammaR gammaL = 0}.
3044
3045 @cindex @code{dirac_slash()}
3046 Finally, the function
3047
3048 @example
3049 ex dirac_slash(const ex & e, const ex & dim, unsigned char rl = 0);
3050 @end example
3051
3052 creates a term that represents a contraction of @samp{e} with the Dirac
3053 Lorentz vector (it behaves like a term of the form @samp{e.mu gamma~mu}
3054 with a unique index whose dimension is given by the @code{dim} argument).
3055 Such slashed expressions are printed with a trailing backslash, e.g. @samp{e\}.
3056
3057 In products of dirac gammas, superfluous unity elements are automatically
3058 removed, squares are replaced by their values, and @samp{gamma5}, @samp{gammaL}
3059 and @samp{gammaR} are moved to the front.
3060
3061 The @code{simplify_indexed()} function performs contractions in gamma strings,
3062 for example
3063
3064 @example
3065 @{
3066     ...
3067     symbol a("a"), b("b"), D("D");
3068     varidx mu(symbol("mu"), D);
3069     ex e = dirac_gamma(mu) * dirac_slash(a, D)
3070          * dirac_gamma(mu.toggle_variance());
3071     cout << e << endl;
3072      // -> gamma~mu*a\*gamma.mu
3073     e = e.simplify_indexed();
3074     cout << e << endl;
3075      // -> -D*a\+2*a\
3076     cout << e.subs(D == 4) << endl;
3077      // -> -2*a\
3078     ...
3079 @}
3080 @end example
3081
3082 @cindex @code{dirac_trace()}
3083 To calculate the trace of an expression containing strings of Dirac gammas
3084 you use one of the functions
3085
3086 @example
3087 ex dirac_trace(const ex & e, const std::set<unsigned char> & rls, const ex & trONE = 4);
3088 ex dirac_trace(const ex & e, const lst & rll, const ex & trONE = 4);
3089 ex dirac_trace(const ex & e, unsigned char rl = 0, const ex & trONE = 4);
3090 @end example
3091
3092 These functions take the trace over all gammas in the specified set @code{rls}
3093 or list @code{rll} of representation labels, or the single label @code{rl};
3094 gammas with other labels are left standing. The last argument to
3095 @code{dirac_trace()} is the value to be returned for the trace of the unity
3096 element, which defaults to 4.
3097
3098 The @code{dirac_trace()} function is a linear functional that is equal to the
3099 ordinary matrix trace only in @math{D = 4} dimensions. In particular, the
3100 functional is not cyclic in @math{D != 4} dimensions when acting on
3101 expressions containing @samp{gamma5}, so it's not a proper trace. This
3102 @samp{gamma5} scheme is described in greater detail in
3103 @cite{The Role of gamma5 in Dimensional Regularization}.
3104
3105 The value of the trace itself is also usually different in 4 and in
3106 @math{D != 4} dimensions:
3107
3108 @example
3109 @{
3110     // 4 dimensions
3111     varidx mu(symbol("mu"), 4), nu(symbol("nu"), 4), rho(symbol("rho"), 4);
3112     ex e = dirac_gamma(mu) * dirac_gamma(nu) *
3113            dirac_gamma(mu.toggle_variance()) * dirac_gamma(rho);
3114     cout << dirac_trace(e).simplify_indexed() << endl;
3115      // -> -8*eta~rho~nu
3116 @}
3117 ...
3118 @{
3119     // D dimensions
3120     symbol D("D");
3121     varidx mu(symbol("mu"), D), nu(symbol("nu"), D), rho(symbol("rho"), D);
3122     ex e = dirac_gamma(mu) * dirac_gamma(nu) *
3123            dirac_gamma(mu.toggle_variance()) * dirac_gamma(rho);
3124     cout << dirac_trace(e).simplify_indexed() << endl;
3125      // -> 8*eta~rho~nu-4*eta~rho~nu*D
3126 @}
3127 @end example
3128
3129 Here is an example for using @code{dirac_trace()} to compute a value that
3130 appears in the calculation of the one-loop vacuum polarization amplitude in
3131 QED:
3132
3133 @example
3134 @{
3135     symbol q("q"), l("l"), m("m"), ldotq("ldotq"), D("D");
3136     varidx mu(symbol("mu"), D), nu(symbol("nu"), D);
3137
3138     scalar_products sp;
3139     sp.add(l, l, pow(l, 2));
3140     sp.add(l, q, ldotq);
3141
3142     ex e = dirac_gamma(mu) *
3143            (dirac_slash(l, D) + dirac_slash(q, D) + m * dirac_ONE()) *    
3144            dirac_gamma(mu.toggle_variance()) *
3145            (dirac_slash(l, D) + m * dirac_ONE());   
3146     e = dirac_trace(e).simplify_indexed(sp);
3147     e = e.collect(lst(l, ldotq, m));
3148     cout << e << endl;
3149      // -> (8-4*D)*l^2+(8-4*D)*ldotq+4*D*m^2
3150 @}
3151 @end example
3152
3153 The @code{canonicalize_clifford()} function reorders all gamma products that
3154 appear in an expression to a canonical (but not necessarily simple) form.
3155 You can use this to compare two expressions or for further simplifications:
3156
3157 @example
3158 @{
3159     varidx mu(symbol("mu"), 4), nu(symbol("nu"), 4);
3160     ex e = dirac_gamma(mu) * dirac_gamma(nu) + dirac_gamma(nu) * dirac_gamma(mu);
3161     cout << e << endl;
3162      // -> gamma~mu*gamma~nu+gamma~nu*gamma~mu
3163
3164     e = canonicalize_clifford(e);
3165     cout << e << endl;
3166      // -> 2*ONE*eta~mu~nu
3167 @}
3168 @end example
3169
3170 @cindex @code{clifford_unit()}
3171 @subsubsection A generic Clifford algebra
3172
3173 A generic Clifford algebra, i.e. a
3174 @tex
3175 $2^n$
3176 @end tex
3177 dimensional algebra with
3178 generators @samp{e~k} satisfying the identities 
3179 @samp{e~i e~j + e~j e~i = B(i, j)} for some symmetric matrix (@code{metric})
3180 @math{B(i, j)}. Such generators are created by the function
3181
3182 @example
3183     ex clifford_unit(const ex & mu, const ex & metr, unsigned char rl = 0);
3184 @end example
3185
3186 where @code{mu} should be a @code{varidx} class object indexing the
3187 generators, @code{metr} defines the metric @math{B(i, j)} and can be
3188 represented by a square @code{matrix}, @code{tensormetric} or @code{indexed} class
3189 object, optional parameter @code{rl} allows to distinguish different
3190 Clifford algebras (which will commute with each other). Note that the call
3191 @code{clifford_unit(mu, minkmetric())} creates something very close to
3192 @code{dirac_gamma(mu)}. The method @code{clifford::get_metric()} returns a
3193 metric defining this Clifford number.
3194
3195 Individual generators of a Clifford algebra can be accessed in several
3196 ways. For example 
3197
3198 @example
3199 @{
3200     ... 
3201     varidx nu(symbol("nu"), 3);
3202     matrix M(3, 3) = 1, 0, 0,
3203                      0,-1, 0,
3204                      0, 0, 0;
3205     ex e = clifford_unit(nu, M);
3206     ex e0 = e.subs(nu == 0);
3207     ex e1 = e.subs(nu == 1);
3208     ex e2 = e.subs(nu == 2);
3209     ...
3210 @}
3211 @end example
3212
3213 will produce three generators of a Clifford algebra with properties
3214 @code{pow(e0, 2) = 1},  @code{pow(e1, 2) = -1} and   @code{pow(e2, 2) = 0}. 
3215
3216 @cindex @code{lst_to_clifford()}
3217 A similar effect can be achieved from the function
3218
3219 @example
3220     ex lst_to_clifford(const ex & v, const ex & mu,  const ex & metr,
3221                        unsigned char rl = 0);
3222 @end example
3223
3224 which converts a list or vector @samp{v = (v~0, v~1, ..., v~n)} into
3225 the Clifford number @samp{v~0 e.0 + v~1 e.1 + ... + v~n e.n} with @samp{e.k}
3226 being created by @code{clifford_unit(mu, metr, rl)}. The previous code
3227 may be rewritten with the help of @code{lst_to_clifford()} as follows
3228
3229 @example
3230 @{
3231     ...
3232     varidx nu(symbol("nu"), 3);
3233     matrix M(3, 3) = 1, 0, 0,
3234                      0,-1, 0,
3235                      0, 0, 0;
3236     ex e0 = lst_to_clifford(lst(1, 0, 0), nu, M);
3237     ex e1 = lst_to_clifford(lst(0, 1, 0), nu, M);
3238     ex e2 = lst_to_clifford(lst(0, 0, 1), nu, M);
3239   ...
3240 @}
3241 @end example
3242
3243 @cindex @code{clifford_to_lst()}
3244 There is the inverse function 
3245
3246 @example
3247     lst clifford_to_lst(const ex & e, const ex & c, bool algebraic = true);
3248 @end example
3249
3250 which takes an expression @code{e} and tries to find a list
3251 @samp{v = (v~0, v~1, ..., v~n)} such that @samp{e = v~0 c.0 + v~1 c.1 + ...
3252 + v~n c.n} with respect to the given Clifford units @code{c} and none of
3253 @samp{v~k} contains the Clifford units @code{c} (of course, this
3254 may be impossible). This function can use an @code{algebraic} method
3255 (default) or a symbolic one. With the @code{algebraic} method @samp{v~k} are calculated as
3256 @samp{(e c.k + c.k e)/pow(c.k, 2)}.  If @samp{pow(c.k, 2) = 0} for some @samp{k}
3257 then the method will be automatically changed to symbolic. The same effect
3258 is obtained by the assignment (@code{algebraic = false}) in the procedure call.
3259
3260 @cindex @code{clifford_prime()}
3261 @cindex @code{clifford_star()}
3262 @cindex @code{clifford_bar()}
3263 There are several functions for (anti-)automorphisms of Clifford algebras:
3264
3265 @example
3266     ex clifford_prime(const ex & e)
3267     inline ex clifford_star(const ex & e) @{ return e.conjugate(); @}
3268     inline ex clifford_bar(const ex & e) @{ return clifford_prime(e.conjugate()); @}
3269 @end example
3270
3271 The automorphism of a Clifford algebra @code{clifford_prime()} simply
3272 changes signs of all Clifford units in the expression. The reversion
3273 of a Clifford algebra @code{clifford_star()} coincides with the
3274 @code{conjugate()} method and effectively reverses the order of Clifford
3275 units in any product. Finally the main anti-automorphism
3276 of a Clifford algebra @code{clifford_bar()} is the composition of the
3277 previous two, i.e. it makes the reversion and changes signs of all Clifford units
3278 in a product. These functions correspond to the notations
3279 @math{e'},
3280 @tex
3281 $e^*$
3282 @end tex
3283 and
3284 @tex
3285 $\overline{e}$
3286 @end tex
3287 used in Clifford algebra textbooks.
3288
3289 @cindex @code{clifford_norm()}
3290 The function
3291
3292 @example
3293     ex clifford_norm(const ex & e);
3294 @end example
3295
3296 @cindex @code{clifford_inverse()}
3297 calculates the norm of a Clifford number from the expression
3298 @tex
3299 $||e||^2 = e\overline{e}$
3300 @end tex
3301 . The inverse of a Clifford expression is returned
3302 by the function
3303
3304 @example
3305     ex clifford_inverse(const ex & e);
3306 @end example
3307
3308 which calculates it as 
3309 @tex
3310 $e^{-1} = e/||e||^2$
3311 @end tex
3312 . If
3313 @tex
3314 $||e|| = 0$
3315 @end tex
3316 then an exception is raised.
3317
3318 @cindex @code{remove_dirac_ONE()}
3319 If a Clifford number happens to be a factor of
3320 @code{dirac_ONE()} then we can convert it to a ``real'' (non-Clifford)
3321 expression by the function
3322
3323 @example
3324     ex remove_dirac_ONE(const ex & e);
3325 @end example
3326
3327 @cindex @code{canonicalize_clifford()}
3328 The function @code{canonicalize_clifford()} works for a
3329 generic Clifford algebra in a similar way as for Dirac gammas.
3330
3331 The last provided function is
3332
3333 @cindex @code{clifford_moebius_map()}
3334 @example
3335     ex clifford_moebius_map(const ex & a, const ex & b, const ex & c,
3336                             const ex & d, const ex & v, const ex & G);
3337 @end example 
3338
3339 It takes a list or vector @code{v} and makes the Moebius
3340 (conformal or linear-fractional) transformation @samp{v ->
3341 (av+b)/(cv+d)} defined by the matrix @samp{[[a, b], [c, d]]}. The last
3342 parameter @code{G} defines the metric of the surrounding
3343 (pseudo-)Euclidean space. The returned value of this function is a list
3344 of components of the resulting vector.
3345
3346
3347 @cindex @code{color} (class)
3348 @subsection Color algebra
3349
3350 @cindex @code{color_T()}
3351 For computations in quantum chromodynamics, GiNaC implements the base elements
3352 and structure constants of the su(3) Lie algebra (color algebra). The base
3353 elements @math{T_a} are constructed by the function
3354
3355 @example
3356 ex color_T(const ex & a, unsigned char rl = 0);
3357 @end example
3358
3359 which takes two arguments: the index and a @dfn{representation label} in the
3360 range 0 to 255 which is used to distinguish elements of different color
3361 algebras. Objects with different labels commutate with each other. The
3362 dimension of the index must be exactly 8 and it should be of class @code{idx},
3363 not @code{varidx}.
3364
3365 @cindex @code{color_ONE()}
3366 The unity element of a color algebra is constructed by
3367
3368 @example
3369 ex color_ONE(unsigned char rl = 0);
3370 @end example
3371
3372 @strong{Note:} You must always use @code{color_ONE()} when referring to
3373 multiples of the unity element, even though it's customary to omit it.
3374 E.g. instead of @code{color_T(a)*(color_T(b)*indexed(X,b)+1)} you have to
3375 write @code{color_T(a)*(color_T(b)*indexed(X,b)+color_ONE())}. Otherwise,
3376 GiNaC may produce incorrect results.
3377
3378 @cindex @code{color_d()}
3379 @cindex @code{color_f()}
3380 The functions
3381
3382 @example
3383 ex color_d(const ex & a, const ex & b, const ex & c);
3384 ex color_f(const ex & a, const ex & b, const ex & c);
3385 @end example
3386
3387 create the symmetric and antisymmetric structure constants @math{d_abc} and
3388 @math{f_abc} which satisfy @math{@{T_a, T_b@} = 1/3 delta_ab + d_abc T_c}
3389 and @math{[T_a, T_b] = i f_abc T_c}.
3390
3391 @cindex @code{color_h()}
3392 There's an additional function
3393
3394 @example
3395 ex color_h(const ex & a, const ex & b, const ex & c);
3396 @end example
3397
3398 which returns the linear combination @samp{color_d(a, b, c)+I*color_f(a, b, c)}.
3399
3400 The function @code{simplify_indexed()} performs some simplifications on
3401 expressions containing color objects:
3402
3403 @example
3404 @{
3405     ...
3406     idx a(symbol("a"), 8), b(symbol("b"), 8), c(symbol("c"), 8),
3407         k(symbol("k"), 8), l(symbol("l"), 8);
3408
3409     e = color_d(a, b, l) * color_f(a, b, k);
3410     cout << e.simplify_indexed() << endl;
3411      // -> 0
3412
3413     e = color_d(a, b, l) * color_d(a, b, k);
3414     cout << e.simplify_indexed() << endl;
3415      // -> 5/3*delta.k.l
3416
3417     e = color_f(l, a, b) * color_f(a, b, k);
3418     cout << e.simplify_indexed() << endl;
3419      // -> 3*delta.k.l
3420
3421     e = color_h(a, b, c) * color_h(a, b, c);
3422     cout << e.simplify_indexed() << endl;
3423      // -> -32/3
3424
3425     e = color_h(a, b, c) * color_T(b) * color_T(c);
3426     cout << e.simplify_indexed() << endl;
3427      // -> -2/3*T.a
3428
3429     e = color_h(a, b, c) * color_T(a) * color_T(b) * color_T(c);
3430     cout << e.simplify_indexed() << endl;
3431      // -> -8/9*ONE
3432
3433     e = color_T(k) * color_T(a) * color_T(b) * color_T(k);
3434     cout << e.simplify_indexed() << endl;
3435      // -> 1/4*delta.b.a*ONE-1/6*T.a*T.b
3436     ...
3437 @end example
3438
3439 @cindex @code{color_trace()}
3440 To calculate the trace of an expression containing color objects you use one
3441 of the functions
3442
3443 @example
3444 ex color_trace(const ex & e, const std::set<unsigned char> & rls);
3445 ex color_trace(const ex & e, const lst & rll);
3446 ex color_trace(const ex & e, unsigned char rl = 0);
3447 @end example
3448
3449 These functions take the trace over all color @samp{T} objects in the
3450 specified set @code{rls} or list @code{rll} of representation labels, or the
3451 single label @code{rl}; @samp{T}s with other labels are left standing. For
3452 example:
3453
3454 @example
3455     ...
3456     e = color_trace(4 * color_T(a) * color_T(b) * color_T(c));
3457     cout << e << endl;
3458      // -> -I*f.a.c.b+d.a.c.b
3459 @}
3460 @end example
3461
3462
3463 @node Hash Maps, Methods and Functions, Non-commutative objects, Basic Concepts
3464 @c    node-name, next, previous, up
3465 @section Hash Maps
3466 @cindex hash maps
3467 @cindex @code{exhashmap} (class)
3468
3469 For your convenience, GiNaC offers the container template @code{exhashmap<T>}
3470 that can be used as a drop-in replacement for the STL
3471 @code{std::map<ex, T, ex_is_less>}, using hash tables to provide faster,
3472 typically constant-time, element look-up than @code{map<>}.
3473
3474 @code{exhashmap<>} supports all @code{map<>} members and operations, with the
3475 following differences:
3476
3477 @itemize @bullet
3478 @item
3479 no @code{lower_bound()} and @code{upper_bound()} methods
3480 @item
3481 no reverse iterators, no @code{rbegin()}/@code{rend()}
3482 @item 
3483 no @code{operator<(exhashmap, exhashmap)}
3484 @item
3485 the comparison function object @code{key_compare} is hardcoded to
3486 @code{ex_is_less}
3487 @item
3488 the constructor @code{exhashmap(size_t n)} allows specifying the minimum
3489 initial hash table size (the actual table size after construction may be
3490 larger than the specified value)
3491 @item
3492 the method @code{size_t bucket_count()} returns the current size of the hash
3493 table
3494 @item 
3495 @code{insert()} and @code{erase()} operations invalidate all iterators
3496 @end itemize
3497
3498
3499 @node Methods and Functions, Information About Expressions, Hash Maps, Top
3500 @c    node-name, next, previous, up
3501 @chapter Methods and Functions
3502 @cindex polynomial
3503
3504 In this chapter the most important algorithms provided by GiNaC will be
3505 described.  Some of them are implemented as functions on expressions,
3506 others are implemented as methods provided by expression objects.  If
3507 they are methods, there exists a wrapper function around it, so you can
3508 alternatively call it in a functional way as shown in the simple
3509 example:
3510
3511 @example
3512     ...
3513     cout << "As method:   " << sin(1).evalf() << endl;
3514     cout << "As function: " << evalf(sin(1)) << endl;
3515     ...
3516 @end example
3517
3518 @cindex @code{subs()}
3519 The general rule is that wherever methods accept one or more parameters
3520 (@var{arg1}, @var{arg2}, @dots{}) the order of arguments the function
3521 wrapper accepts is the same but preceded by the object to act on
3522 (@var{object}, @var{arg1}, @var{arg2}, @dots{}).  This approach is the
3523 most natural one in an OO model but it may lead to confusion for MapleV
3524 users because where they would type @code{A:=x+1; subs(x=2,A);} GiNaC
3525 would require @code{A=x+1; subs(A,x==2);} (after proper declaration of
3526 @code{A} and @code{x}).  On the other hand, since MapleV returns 3 on
3527 @code{A:=x^2+3; coeff(A,x,0);} (GiNaC: @code{A=pow(x,2)+3;
3528 coeff(A,x,0);}) it is clear that MapleV is not trying to be consistent
3529 here.  Also, users of MuPAD will in most cases feel more comfortable
3530 with GiNaC's convention.  All function wrappers are implemented
3531 as simple inline functions which just call the corresponding method and
3532 are only provided for users uncomfortable with OO who are dead set to
3533 avoid method invocations.  Generally, nested function wrappers are much
3534 harder to read than a sequence of methods and should therefore be
3535 avoided if possible.  On the other hand, not everything in GiNaC is a
3536 method on class @code{ex} and sometimes calling a function cannot be
3537 avoided.
3538
3539 @menu
3540 * Information About Expressions::
3541 * Numerical Evaluation::
3542 * Substituting Expressions::
3543 * Pattern Matching and Advanced Substitutions::
3544 * Applying a Function on Subexpressions::
3545 * Visitors and Tree Traversal::
3546 * Polynomial Arithmetic::           Working with polynomials.
3547 * Rational Expressions::            Working with rational functions.
3548 * Symbolic Differentiation::
3549 * Series Expansion::                Taylor and Laurent expansion.
3550 * Symmetrization::
3551 * Built-in Functions::              List of predefined mathematical functions.
3552 * Multiple polylogarithms::
3553 * Complex Conjugation::
3554 * Built-in Functions::              List of predefined mathematical functions.
3555 * Solving Linear Systems of Equations::
3556 * Input/Output::                    Input and output of expressions.
3557 @end menu
3558
3559
3560 @node Information About Expressions, Numerical Evaluation, Methods and Functions, Methods and Functions
3561 @c    node-name, next, previous, up
3562 @section Getting information about expressions
3563
3564 @subsection Checking expression types
3565 @cindex @code{is_a<@dots{}>()}
3566 @cindex @code{is_exactly_a<@dots{}>()}
3567 @cindex @code{ex_to<@dots{}>()}
3568 @cindex Converting @code{ex} to other classes
3569 @cindex @code{info()}
3570 @cindex @code{return_type()}
3571 @cindex @code{return_type_tinfo()}
3572
3573 Sometimes it's useful to check whether a given expression is a plain number,
3574 a sum, a polynomial with integer coefficients, or of some other specific type.
3575 GiNaC provides a couple of functions for this:
3576
3577 @example
3578 bool is_a<T>(const ex & e);
3579 bool is_exactly_a<T>(const ex & e);
3580 bool ex::info(unsigned flag);
3581 unsigned ex::return_type() const;
3582 unsigned ex::return_type_tinfo() const;
3583 @end example
3584
3585 When the test made by @code{is_a<T>()} returns true, it is safe to call
3586 one of the functions @code{ex_to<T>()}, where @code{T} is one of the
3587 class names (@xref{The Class Hierarchy}, for a list of all classes). For
3588 example, assuming @code{e} is an @code{ex}:
3589
3590 @example
3591 @{
3592     @dots{}
3593     if (is_a<numeric>(e))
3594         numeric n = ex_to<numeric>(e);
3595     @dots{}
3596 @}
3597 @end example
3598
3599 @code{is_a<T>(e)} allows you to check whether the top-level object of
3600 an expression @samp{e} is an instance of the GiNaC class @samp{T}
3601 (@xref{The Class Hierarchy}, for a list of all classes). This is most useful,
3602 e.g., for checking whether an expression is a number, a sum, or a product:
3603
3604 @example
3605 @{
3606     symbol x("x");
3607     ex e1 = 42;
3608     ex e2 = 4*x - 3;
3609     is_a<numeric>(e1);  // true
3610     is_a<numeric>(e2);  // false
3611     is_a<add>(e1);      // false
3612     is_a<add>(e2);      // true
3613     is_a<mul>(e1);      // false
3614     is_a<mul>(e2);      // false
3615 @}
3616 @end example
3617
3618 In contrast, @code{is_exactly_a<T>(e)} allows you to check whether the
3619 top-level object of an expression @samp{e} is an instance of the GiNaC
3620 class @samp{T}, not including parent classes.
3621
3622 The @code{info()} method is used for checking certain attributes of
3623 expressions. The possible values for the @code{flag} argument are defined
3624 in @file{ginac/flags.h}, the most important being explained in the following
3625 table:
3626
3627 @cartouche
3628 @multitable @columnfractions .30 .70
3629 @item @strong{Flag} @tab @strong{Returns true if the object is@dots{}}
3630 @item @code{numeric}
3631 @tab @dots{}a number (same as @code{is_a<numeric>(...)})
3632 @item @code{real}
3633 @tab @dots{}a real integer, rational or float (i.e. is not complex)
3634 @item @code{rational}
3635 @tab @dots{}an exact rational number (integers are rational, too)
3636 @item @code{integer}
3637 @tab @dots{}a (non-complex) integer
3638 @item @code{crational}
3639 @tab @dots{}an exact (complex) rational number (such as @math{2/3+7/2*I})
3640 @item @code{cinteger}
3641 @tab @dots{}a (complex) integer (such as @math{2-3*I})
3642 @item @code{positive}
3643 @tab @dots{}not complex and greater than 0
3644 @item @code{negative}
3645 @tab @dots{}not complex and less than 0
3646 @item @code{nonnegative}
3647 @tab @dots{}not complex and greater than or equal to 0
3648 @item @code{posint}
3649 @tab @dots{}an integer greater than 0
3650 @item @code{negint}
3651 @tab @dots{}an integer less than 0
3652 @item @code{nonnegint}
3653 @tab @dots{}an integer greater than or equal to 0
3654 @item @code{even}
3655 @tab @dots{}an even integer
3656 @item @code{odd}
3657 @tab @dots{}an odd integer
3658 @item @code{prime}
3659 @tab @dots{}a prime integer (probabilistic primality test)
3660 @item @code{relation}
3661 @tab @dots{}a relation (same as @code{is_a<relational>(...)})
3662 @item @code{relation_equal}
3663 @tab @dots{}a @code{==} relation
3664 @item @code{relation_not_equal}
3665 @tab @dots{}a @code{!=} relation
3666 @item @code{relation_less}
3667 @tab @dots{}a @code{<} relation
3668 @item @code{relation_less_or_equal}
3669 @tab @dots{}a @code{<=} relation
3670 @item @code{relation_greater}
3671 @tab @dots{}a @code{>} relation
3672 @item @code{relation_greater_or_equal}
3673 @tab @dots{}a @code{>=} relation
3674 @item @code{symbol}
3675 @tab @dots{}a symbol (same as @code{is_a<symbol>(...)})
3676 @item @code{list}
3677 @tab @dots{}a list (same as @code{is_a<lst>(...)})
3678 @item @code{polynomial}
3679 @tab @dots{}a polynomial (i.e. only consists of sums and products of numbers and symbols with positive integer powers)
3680 @item @code{integer_polynomial}
3681 @tab @dots{}a polynomial with (non-complex) integer coefficients
3682 @item @code{cinteger_polynomial}
3683 @tab @dots{}a polynomial with (possibly complex) integer coefficients (such as @math{2-3*I})
3684 @item @code{rational_polynomial}
3685 @tab @dots{}a polynomial with (non-complex) rational coefficients
3686 @item @code{crational_polynomial}
3687 @tab @dots{}a polynomial with (possibly complex) rational coefficients (such as @math{2/3+7/2*I})
3688 @item @code{rational_function}
3689 @tab @dots{}a rational function (@math{x+y}, @math{z/(x+y)})
3690 @item @code{algebraic}
3691 @tab @dots{}an algebraic object (@math{sqrt(2)}, @math{sqrt(x)-1})
3692 @end multitable
3693 @end cartouche
3694
3695 To determine whether an expression is commutative or non-commutative and if
3696 so, with which other expressions it would commutate, you use the methods
3697 @code{return_type()} and @code{return_type_tinfo()}. @xref{Non-commutative objects},
3698 for an explanation of these.
3699
3700
3701 @subsection Accessing subexpressions
3702 @cindex container
3703
3704 Many GiNaC classes, like @code{add}, @code{mul}, @code{lst}, and
3705 @code{function}, act as containers for subexpressions. For example, the
3706 subexpressions of a sum (an @code{add} object) are the individual terms,
3707 and the subexpressions of a @code{function} are the function's arguments.
3708
3709 @cindex @code{nops()}
3710 @cindex @code{op()}
3711 GiNaC provides several ways of accessing subexpressions. The first way is to
3712 use the two methods
3713
3714 @example
3715 size_t ex::nops();
3716 ex ex::op(size_t i);
3717 @end example
3718
3719 @code{nops()} determines the number of subexpressions (operands) contained
3720 in the expression, while @code{op(i)} returns the @code{i}-th
3721 (0..@code{nops()-1}) subexpression. In the case of a @code{power} object,
3722 @code{op(0)} will return the basis and @code{op(1)} the exponent. For
3723 @code{indexed} objects, @code{op(0)} is the base expression and @code{op(i)},
3724 @math{i>0} are the indices.
3725
3726 @cindex iterators
3727 @cindex @code{const_iterator}
3728 The second way to access subexpressions is via the STL-style random-access
3729 iterator class @code{const_iterator} and the methods
3730
3731 @example