例子如下(源文件见上传的网盘附件)：
一个二维矩阵，求逆，符号计算得到的矩阵结果每个元素是关于s的3次多项式(从式子形式也可以直接看出来是3阶的)
然后代入数值后，符号计算结果得到元素含有了关于s的四次多项式。
附件中还有更进一步的计算结果引起阶次变化的例子。
这还都是一些简单的情况，对于后面更复杂的计算，很苦恼，如果不代入数值，符号计算结果太大根本显示不出来。但是代入数值计算得到的结果又都是阶次增加很多的——有时候明明理论上只有四五阶，结果数值代入后的结果变成了十多阶，简直无力吐槽！！！

例子如下(源文件见上传的网盘附件)：
一个二维矩阵，求逆，符号计算得到的矩阵结果每个元素是关于s的3次多项式(从式子形式也可以直接看出来是3阶的)
然后代入数值后，符号计算结果得到元素含有了关于s的四次多项式。
附件中还有更进一步的计算结果引起阶次变化的例子。
这还都是一些简单的情况，对于后面更复杂的计算，很苦恼，如果不代入数值，符号计算结果太大根本显示不出来。但是代入数值计算得到的结果又都是阶次增加很多的——有时候明明理论上只有四五阶，结果数值代入后的结果变成了十多阶，简直无力吐槽！！！

求问这个问题该如何避免和解决

为何要输入数据呢？直接化简符号解不行吗

目前这个还有后续化简手段，不过确实很长

昨天发了个图，被度娘删了

难怪朱老剑客不愿意在贴吧混了，上面是我的小号，说我违规发广告，去查又说账号没问题，发图直接给我删，这个大号干脆没有权限回帖，这是闹得哪一出啊符号结果大的问题以前的帖里有讨论，我的测试是：不是都能解决，但你给的这个可以解决，就是公式比较长

Mathcad的符号计算不是专业的，从Maple到后来Mupad引擎都一样，不完整，而且引入之后只有Mathsoft公司或者PTC公司自己的人来维护，与Maple、Mupad的升级也不是同步的。Mathcad符号计算只是给用户提供了一种便利，处理一些小的公式变换什么的，别当真就好。
PTC在Mathcad Prime 6.0开始使用了FriCAS的符号计算引擎，那是很专业的引擎，网络上有几篇文章和一些论文记载了用10个很难的积分检验10种专业的计算机代数系统的计算能力，每年都测，嗯，里面不包括Mathcad，但包括Maxima。我记得前段时间我好像是在哪里写了的……从那些文章里看，唯一把10道题都做对了的，只有FriCAS。
不过呢，从PTC论坛里看MP7.0的用户反馈，好像对于一些比较简单的符号计算，FriCAS反而容易出错。
我用Mathcad做了那10道积分题，得分和Maxima一样，不过有一道题Maxima没算出来，用Mathcad 15算出来了。在Mathcad 15 M045的升级报告中说到PTC解决了它积分计算中的1个bug，可能是和这个有关系吧。
同时还有另外一篇是测试各个计算机代数系统的数值计算能力的，包括Matlab、AnaSys什么的，也没有包括Mathcad……Mathcad真的很弱吗？我用Mathcad做了那10道题，只错了1个，竟然是所有数值计算系统中成绩最好的！
我觉得如果真是经常遇到符号计算问题的话，就不要用Mathcad，没必要强求它，我早已经养成了照顾MC小宝宝的心态。用Mathematica或者Maple吧，他们是专业的。Axiom的FriCAS没有很好的人机交互界面——现在最好的FriCAS界面是Emacs——用起来不是很舒服。
我现在开始学习Commen Lisp了，几乎所***的计算机代数系统都是用CLisp语言编出来的，最早的Mathcad也是（2.5~3.0版本，之后Mathcad用的是C语言编译的，不过已经保留了太多的Lisp痕迹，操作逻辑都是Lisp式的），Maple、Axiom、Reduce、Derive等等都是。

今年我用了两个月的时间试用了网络上可见的所有专业计算机代数系统，包括神级别的Magma、GAP、Pari/GP、CoCoA，也包括仙级别的FriCAS、Reduce、Derive、Maxima、GiNaC、Yacas、Julia、Giac、Xcas、wxCAS，以及近乎万能的大仙Euler Math Toolbox，本想写点儿什么的，但咋说呢，感觉自己在这些大神大仙的面前真的太渺小了。现在我只能算勉强驾驭Maxima，也是因为它的Lisp思维与Mathcad太相似了，属于触类旁通。
劝各位珍惜一下Mathematica和Maple吧，这两个软件为了人类的福祉放弃了神仙的地位下凡到了人间，让我们能够体会到CAS的强大。
Mupad是最早下凡的，从3.0开始就加入了Scientific Workplace，它曾经对交换代数和单群的处理无与伦比。Matlab从2019（还是2020？）把Mupad完全吃进了肚子里，终结了这个传奇，形成了它自己的符号计算工具箱，基本谈不上有什么使用体验——嗯，我祝Matlab一路走好。

这里给出了一种探索得到的优化方法，简单说就是分次代入，前面两个式子是分两次代入数值得到的结果。
最后一个式子是一次性代入所有数值的计算结果。
分次代入得到的最终结果是3阶多项式。
最后一个式子的结果多项式阶次则直接飞升到9阶！！！