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『qiita.com』

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  • scipy.integrate.odeintの使い方まとめ - Qiita

    3 users

    qiita.com/Sunset_Yuhi

    Pythonで数値計算プログラムを書き直そうシリーズの番外編です。少し前にEuler法の記事を書いて以来、常微分方程式の手頃なソルバーが無いか探していたのですが、scipy.integrate.odeintが色々できそうだったのでメモしておきます。 現状の自分の理解としては、「連立常微分方程式を解ける」のがこのソルバーの長所だと思っています。というのも、連立常微分方程式が解けると、高階常微分方程式も式変形することで解けるという利点があるからです。 ただし、scipy.integrateのリファレンスまで辿ってみると、「odeintはFortranで実装された古いソルバー(大部分はODEPACK)で、そのインタフェースは特に便利ではなく、新しいAPIに比べて機能が欠ける」という旨が書かれています。信頼性という意味では歴史のあるODEPACKに利点がある気もしますが、扱いやすさでは初期値問題(

    • テクノロジー
    • 2019/12/14 18:13
    • Pythonで1次元有限要素法(Poisson方程式) - Qiita

      5 users

      qiita.com/Sunset_Yuhi

      式(1-2)の第1式は定義域の左端で$u(x)$の値を直接決めるDirichlet(ディリクレ)境界条件、式(1-2)の第2式は定義域の右端で$u(x)$の傾きを決めるNeumann(ノイマン)境界条件です。 このように、微分方程式と境界条件からなる問題は、「境界値問題」と呼ばれます。 2.厳密解を求める $p(x)$と$f(x)$が定数の時、この境界値問題の厳密解は、高校数学レベルの計算ですぐに求められます。まず式(1-1)について、$p$と$f$を1つの定数$f$にまとめて書き直すと、 $$\frac{d^2 u(x)}{dx^2} = f~~~ (a < x < b)$$ 両辺を$x$で2回積分すると、 $$\frac{du(x)}{dx} = fx +C_1,~~~ u(x) = \frac{f}{2}x^2 +C_1 x +C_2$$ 境界条件(1-2)を代入すると、 $$C_1

      • テクノロジー
      • 2017/12/10 18:07
      • あとで読む
      • BlenderへのAnaconda環境の導入 - Qiita

        4 users

        qiita.com/Sunset_Yuhi

        この記事はBlender Advent Calender 2016 12/24 分の記事です。 ◎概略 まずは下のツイートをご覧ください。 https://t.co/LRWrtcA8q8 を参考に、「conda create -n py35 python=3.5 anaconda」で作ったconda環境をBlenderに導入。でもmatplotlib使うとフリーズするw pic.twitter.com/4ureb8rbjr — サンセット (@Sunset_Yuhi) 2016年9月15日 一応はBlenderにconda環境を導入できたので、俺のBlenderは数式処理や特殊関数や固有方程式も扱えるし、画像処理やデータ処理や機械学習もできて、世界最強なはずや! MKLも利用できてるっぽいのはでかい。 #何に使うんだ pic.twitter.com/6hxdI65cd9 — サンセット (

        • 学び
        • 2016/12/24 08:43

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