Python言語による実務で使える100+の最適化問題 | opt100
はじめに 本書は，筆者が長年書き溜めた様々な実務的な最適化問題についてまとめたものである． 本書は，Jupyter Laboで記述されたものを自動的に変換したものであり，以下のサポートページで公開している． コードも一部公開しているが，ソースコードを保管した Github 自体はプライベートである． 本を購入した人は，サポートページで公開していないプログラムを 圧縮ファイル でダウンロードすることができる． ダウンロードしたファイルの解凍パスワードは<本に記述>である． 作者のページ My HP 本書のサポートページ Support Page 出版社のページ Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (1) ―グラフ理論と組合せ最適化への招待― Pythonによる実務で役立つ最適化問題100+ (2) ―割当・施設配置・在庫最適化・巡回セールスマン― Pythonによる実務で役立つ
pythonの除算結果が浮動小数点数になったので、必要な精度が失われた話 - 子供の落書き帳 Renaissance
（注：pythonの話を書いていますが、浮動小数点の精度の話は他のプログラミング言語でも同様だと思います。 pythonの記法では、浮動小数点の除算演算子が/であり、整数除算の演算子が//であることに注意してください） 特に、大きな数の計算で答えの整数を正確に求める必要がある場合に、この問題にハマりやすい。 Pythonでは除算の結果がfloatになる 公式リファレンスより。 整数の除算結果は浮動小数点になりますが、整数の切り捨て除算結果は整数になります https://docs.python.org/ja/3/reference/expressions.html#binary-arithmetic-operations 公式チュートリアルより。 除算 (/) は常に浮動小数点数を返します。 https://docs.python.org/ja/3/tutorial/introductio
Python Dask で Out-Of-Core / 並列 LU 分解 - StatsFragments
はじめに 正方行列 を となる下三角行列 と 上三角行列 に分解することを LU 分解という。LU 分解ができると連立方程式の解や逆行列が 前進/後退代入でかんたんに求められてうれしい。 Dask を使って LU 分解を Out-Of-Core / 並列でやりたい。 LU 分解の並列化にはいくつかやり方があるようで、東大講義 スパコンプログラミング(1)、スパコンプログラミング(Ｉ) の 第10回 LU分解法 にまとまっている。この講義、ガイダンス資料の単位取得状況を見るとかなり楽しそうな感じだ。 ここでは、Dask での実装がかんたんそうなブロック形式ガウス法 (資料 P33-) をやりたい。 ブロック形式ガウス法 ブロック形式ガウス法では入力となる行列をいくつかのブロックに区切り、ブロックごとに処理を行う。具体的には、左上の対角ブロックからはじめて、以下の順番で処理していく。 対角ブロ
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