エンジニアのためのフィードバック制御入門
「フィードバック制御」の歴史は古く、18世紀に起こった産業革命に起源を持ちます。本書は産業界では常識であってもソフトウェア業界では知られていなかったこの概念を、ソフトウェアエンジニアたちに広く紹介し、品質や生産性を上げることを目的に執筆された画期的かつ野心的な一冊です。著者は著名なPythonプログラマであり、ソフトウェアエンジニアの視点に立ち、理論よりも実用に重きを置いており、特に事例の多さは圧巻です。シミュレーションのコードがすべてPythonで書かれており、実際に試して、現場のプロジェクトに応用して生かすことができる実践的な内容です。 日本の読者のみなさんへ 監訳者まえがき まえがき 第I部 基礎 1章 フィードバック制御への誘い 1.1 実例 1.2 最良解を見つける 1.3 制御器を構成する 1.4 偏差を累積する 1.5 まとめ 1.6 シミュレーション用のコード 2章 フィー
Pythonで数値計算のコツ：for文書いたら負けかなと思っている – はむかず！
転職してから1年とちょっとが経ち、Pythonをメイン言語としてからも同じくらいが経った。最近やっとnumpy/scipyの使い方のコツがわかってきたと思うので、マサカリ飛んでくるのを覚悟でなんか書いてみようと思う。 転職して初めてPythonを使ったというわけではない（実際wafのwscriptとかは書いたことある）が、まあでもほぼ初心者同然だった。学習曲線でいうとPythonはすごく良い言語だと思う。Python本体の言語仕様については、わりとすぐに覚えることができた。だが一方、numpy/scipyについては、そう簡単ではなく習得するにはそれなりに時間がかかったと思う。 ケーススタディ たとえば\(N\times M\)行列\(B\), \( M\times L \)行列\( C \), \( M \)次元ベクトル\(a=(a_k)_{1\leq k \leq M}\)が与えられて
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エンジニアの採用面接におけるコーディングテストとフィボナッチ数列
