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数式と関数 目的など よくわからなかった大学の数学をPythonを使って再勉強する。(今ならMathematica並のことができるぜ) 数学自体が目的ではなく現実の問題を解くために数学の知識を利用したい。 なるべく例題を入れつつ、解答は例題に特化したものではなく汎用的なものにする。 どこがsympyの領域なのかを明確にすべくfrom sympy import *とはしない。 import sympy as sym sym.init_printing() Pi = sym.S.Pi # 円周率 E = sym.S.Exp1 # 自然対数の底 I = sym.S.ImaginaryUnit # 虚数単位 # 使用する変数の定義(小文字1文字は全てシンボルとする) (a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n,o,p,q,r,s,t,u,v,w,x,y,z) = sym.symbol

import sympy as sym sym.init_printing() Pi = sym.S.Pi # 円周率 E = sym.S.Exp1 # 自然対数の底 I = sym.S.ImaginaryUnit # 虚数単位 # 使用する変数の定義(小文字1文字は全てシンボルとする) (a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n,o,p,q,r,s,t,u,v,w,x,y,z) = sym.symbols('a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z') import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D def generator_p(start)

import sympy as sym sym.init_printing() Pi = sym.S.Pi # 円周率 E = sym.S.Exp1 # 自然対数の底 I = sym.S.ImaginaryUnit # 虚数単位 oo = sym.oo # 無限大 # 使用する変数の定義(小文字1文字は全てシンボルとする) (a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n,o,p,q,r,s,t,u,v,w,x,y,z) = sym.symbols('a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z') import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? PonanzaがChainerを導入し、世界初の将棋での実用レベルのDeep Learning活用に成功したという。 我々人類は人工知能とどう関わっていけばよいのか。 将棋の事例は大いに参考になるだろう。 2013年 第2回将棋電王戦 現在ではクラスタの性能向上はそれほどでもないことがわかっている。 アルゴリズムに例えると当時のクラスタによる性能向上は、 スパコンでバブルソートして俺強えーといきがっていたようなものなのだ。 アルゴリズムの改良の余地が十二分にあった。 クラスタによる性能向上は高々線形(実際は平方根もないだろう)だが、 ア

display: grid; floatという地雷原でばっちゃが死んじまっただ。 position: absolute; に margin: auto; という魔界探検で若い衆が何人も行方不明になったっぺ。 そんなおらが村にもついに display: flex; が来たっぺさ。 んじゃが都会っ子(Chrome57)のナウい最新流行は display: grid; だっぺさ。 とりあえず使ってみる <div class="grid-root"> <div class="grid11 dark01"> <div class="contents1 bright01"> ここはコンテンツ1です。<br /> 1行目かつ1列目なので<br /> 縦横400px<br /> コンテンツ自体は<br /> 50%なので200px </div> </div> <div class="grid22 dark