微分や微分方程式は、Sympy というライブラリを使うのが非常に便利です。Scipy もよく使われると思うけど、ちょっと使い方が難しい。 Sympy を使った方法 import sympy as sym from sympy.plotting import plot sym.init_printing(use_unicode=True) %matplotlib inline
実験などにより得られた観測値は、普通は飛び飛びの値になりますが、その間の値を求めたい時があります。その時に用いるのが、種々の補間法(補完ではありません)と、その他のカーブフィッティング(曲線近似)です。これらの解法は、プログラミング演習の題材としてよく使われますが、実用上は強力なライブラリが多数存在しますので、自作するよりも既存のライブラリを使ったほうが便利です。 計算機実験 ここでは、計算機実験として、以下の3つの数学関数 f(x), g(x), h(x) を用意します。 import numpy as np f = lambda x: 1/(1 + np.exp(-x)) g = lambda x: 1.0/(1.0+x**2) h = lambda x: np.sin(x)
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