SymPy 기호 수학 도우미

무엇을 해주나

Python의 기호 수학 라이브러리 SymPy를 제대로 쓰는 방법을 Claude에게 가르쳐 주는 스킬입니다. 근삿값(1.414...) 대신 sqrt(2) 같은 정확한 결과를 얻도록 설계되어 있고, 다음 영역을 다룹니다.

• 기호 정의와 가정(positive=True, integer=True 등)을 활용한 식 정리·전개·인수분해
• 미분·적분·극한·급수 등 미적분 연산
• solve / solveset / linsolve / nonlinsolve / dsolve 등 문제 유형별 솔버 선택 가이드
• 행렬·고유값 등 기호 선형대수, 물리·정수론·기하 등 심화 주제(참조 문서 분리)
• lambdify로 NumPy 함수 변환, latex()·pprint()로 문서용 출력, C/Fortran 코드 생성

자주 겪는 오류(심볼 미정의, 0.5 같은 부동소수점 오염, 루프 성능 저하, 단순화 실패)에 대한 해결 팁도 정리되어 있습니다.

이런 분께 추천

• 논문·과제·보고서에 들어갈 수식을 손으로 풀지 않고 검산까지 하고 싶은 연구자·대학원생
• 수치 근사가 아닌 정확한 해석해가 필요한 엔지니어
• 유도한 수식을 그대로 Python/C 코드로 옮겨야 하는 개발자
• 수학 문제 풀이 과정을 LaTeX로 깔끔하게 남기고 싶은 강사·학생

활용 예시

1. 방정식 풀고 검증까지: "x²−5x+6=0을 풀고 각 해를 원식에 대입해 0인지 확인해줘" → solve 결과 [2, 3]과 simplify(subs) 검증 코드를 함께 제시.
2. 기호식 → 고속 수치 계산: "sin(x)/x의 도함수를 구하고 −10~10 구간을 1000점으로 그려줘" → diff 후 lambdify(..., 'numpy')로 변환해 Matplotlib 플롯 코드까지 생성.
3. 논문용 결과 정리: "∫₀¹ x² dx를 계산하고 LaTeX 수식과 소수값을 같이 보여줘" → Integral(...).doit(), latex(), evalf()를 조합한 문서화 패턴 적용.

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 K-Dense-AI/scientific-agent-skills 의 skills/sympy 폴더를 내 ~/.claude/skills/sympy/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.