小さな問題では余り気にならないが、少し規模が大きくなってくると、少しでも計算が速い方がいい. そのあたり、ごくごく簡単に、気づいたことを書いて» 数値解析のための個々の話をつなげるために、ここで一つ、Julia を使って、「通しで」いろいろやってみよう. 対象は、ごく簡単なものだけれども、» 様々な情報を入手 いつでもヘルプ Julia 環境ではいつでも、先頭に ? をつけて ?命令 とするとその命令のマニュアルをその場で読むことが出来る. 例えば、行列» Package “Interact” を使ってみよう Julia の Jupyter 環境などでは Interact package を使うと,パラメータをマウスでコントロールしながら計算などを行わせることができる. これを試してみよう» 2018.05 NLsolve package の仕様変更に伴う修正. 以前のコードが動かなくなっ
自分の勉強したことをメモに残すことにしました。 これは自分のためではなく、 大学院レベルの内容についてweb上の資源が足りないと感じたため。 余裕があったら、別の場所にそのうちまとめます。 ------------------------------------- (要約) 数式の上ではグラム・シュミット法と同じだが コンピュータの数値誤差を考えると優れている 修正・グラムシュミット法の紹介。 (やること) 一次独立なベクトルx1,x2,...,xnから、 規格直交化されたベクトルy1,y2,...,ynを作ることを考える。 ただしy1,y2,...,ynはx1,x2,...,xnの線形結合で作る。 (イメージ) 原点からななめにぴょんぴょん伸びてるn本のベクトル(x1,...,xn)を、 お互いに足したり引いたり定数倍したりを繰り返して、 ぴっちり互いに垂直なn本(y1,...,yn)に
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