sympy__sympy-13146

Com base na minha compreensão da base de código do SymPy e neste problema, o problema está na forma como os objetos Float geram o seu hash. Quando dois objetos Float têm o mesmo valor _mpf_, mas valores diferentes de _prec (precisão), eles

Skills
Investigação em IA
4

Para que serve e como usar

Uma skill que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de investigação em ia. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.

Instale a skill (comando acima).
No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.

Instalar (Claude Code)

mkdir -p .claude/skills/sympy-sympy-13146 && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__sympy-sympy-13146.md -o .claude/skills/sympy-sympy-13146/SKILL.md

Cole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.

Conteúdo

ENPT

Based on my understanding of the SymPy codebase and this issue, the problem is in how Float objects are hashed. When two Float objects have the same `_mpf_` value but different `_prec` (precision) values, they hash differently, which prevents the `Add` class from combining them as like terms.

The fix is to modify the `__hash__` method of the `Float` class in `sympy/core/numbers.py` to only hash based on `_mpf_`, not `_prec`.

Here is the patch:

--- a/sympy/core/numbers.py
+++ b/sympy/core/numbers.py
@@ -855,7 +855,7 @@ class Float(Number):
         return mlib.to_str(self._mpf_, n_digits, st

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