Pythonによる反応拡散シミュレーションをJITで高速化 - QiitaTL;DR numpy配列にfor文使うと遅い ラプラシアンの計算にscipy.signal.convolve2d使うと早い でもfor文回すコードにnumba.jitでJITをかけるともっと早い はじめに プログラムで何か数値シミュレーションをやることを考える。できるだけ簡単で、かつそれなりに結果が面白いものが良い。わりと簡単なのは熱拡散方程式で、これは定常状態が非常に簡単に求まるのでデバッグがしやすく、かつ非定常状態もフーリエ変換で求まるため、大学生の課題としてはとても良いのだが、何しろ結果が地味なのが泣き所である。 次に面白いのは力学系、特にローレンツ・アトラクタなどが簡単で面白い。しかし、シミュレーションをするので、何かアニメーションを表示させたい。カオスでアニメーションというと二重振り子などがあり、これはこれで面白いのだが、もう一声派手さが欲しい。 というわけで、拡散方程式の次の
