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python での線形代数
python での行列・ベクトル数値計算 python で行列ベクトル演算が可能です。でも、実際に行列ベクトル計算をしようとしたとき戸惑わされました。python での行列ベクトル演算について手頃な解説がありませんでした。コード例も殆どなく、試行錯誤で使う必要がありました。回り道をしました。特に Matrix と array の使い分けに戸惑いました。結論は「慣れるまでは Matrix を使わずに array の範囲だけで使っとけ。」です。慣れた後でも Matrix を使うメリットは限られます。array だけで済ましたほうが余分なことを考えずに済みます。 このような遠回りをすることなく python での数値計算を手っ取り早く始められるようにように、この Web page を書きました。C 言語や数値計算についての素養はあるが python は使い始めの方、早急に行列 ベクトル演算を行う
機械学習序曲(仮) > 数値計算の実行速度 - Python, C, Rの比較
上記の結果より明らかなように，最適化したCに比べても Python の 実行速度のほうがまだ速いという結構驚きな結果が得られました． しかしながら，その Python よりもRのほうがまだ速いという ことも分かりました．特に逆行列の演算に関してはRの圧勝です． 以上の結果のまとめです： 実行速度の速さは R > Python > C の順 CよりPythonの方が15%程度速い しかしながら，特に逆行列の演算に関してはPythonよりRの方が40%程度速い おわりに 以上のベンチマークにより，少なくとも行列演算に関しては CよりもPythonの方が速いということが分かりました． 今回の実験は個人的なプログラム環境の乗り換えのための 判断材料として行なったのですが， 乗り換えに関しては Python の速度性が最大の懸念材料だったので， これで心おきなくCからPythonに乗り換えられます(
ウルフラム・リサーチ - Wikipedia
ウルフラム・リサーチ（Wolfram Research）はアメリカ合衆国イリノイ州シャンペーンに本社を置くコンピュータ・ソフトウェア会社。数式処理システム「Mathematica」（マセマティカ）の開発・販売元として知られる。ウルフラム・メディア、イギリスのウルフラム・リサーチ・ヨーロッパと日本のウルフラム・リサーチ・アジアとともにウルフラム・グループを形成している。 最高経営責任者（CEO）、創業者は主力製品のMathematica開発者でもあるスティーブン・ウルフラム。 2009年5月18日、ウルフラム・リサーチの子会社であるWolfram Alpha LLCが運営する、オンラインの質問応答システム、Wolfram Alphaが公式に起動した。2013年6月にはWolfram言語を発表している。 2011年3月30日、MathCore Engineering ABがウルフラム・リサーチ
Wolfram Alpha - Wikipedia
2009年5月18日[1]（公式起動） 2009年5月15日[2]（公開） 2018年6月18日（日本語版公開） 2022年7月22日（スベイン語版公開） Wolfram Alpha（WolframAlphaともWolfram|Alphaとも表記される）は、ウルフラム・リサーチが開発した質問応答システム。事実についての質問に対して、構造化されたデータを使って計算し、直接答えを返すオンラインサービスである。他の検索エンジンのように、答えを含んでいる可能性のあるドキュメントやウェブページのリストを返すわけではない[3]。このサービスは2009年3月に英国人科学者スティーブン・ウルフラムが発表し、同年5月15日に公開された[1]。また、2018年6月18日には日本語版のWolfram Alpha[4]も公開された。2022年時点では日本語に対応しているのは数学関連のクエリのみであるが、「5個のボ
計算物理学特論 分子動力学シミュレーション・数値積分法
i • • 1 1 1.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.1.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.1.2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.1.3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.1.4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.1.5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.1.6 . . .
理論グループ計算機演習問題
計算機演習問題（TEX&PDFファイル） [PDF] テキスト１ 数値積分、反復法による方程式の根 [PDF] 練習問題１ [PDF] 演習1-A 理想Bose気体の定積比熱 [PDF] 演習1-B 理想Fermi気体の定積比熱 [PDF] 付録１ Gauss-Legendre 公式を用いて数値積分を行うプログラム [PDF] テキスト2 モンテカルロ法 [PDF] 練習問題２ [PDF] 演習2 イジングモデルのモンテカルロシミュレーション [PDF] 付録2 準乱数および疑似乱数を用いて円周率を求めるプログラム [PDF] テキスト3 差分法による微分方程式の解 [PDF] 練習問題3 [PDF] 演習3 一次元非調和振動子の固有値と固有関数 [PDF] 付録3 ヤコビ法を用いて実対称行列を対角化するプログラム [田中のホームページにもどる]
Scilab - Wikipedia
Scilab（サイラボ）とは、1990年からフランスのINRIA（Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique、国立情報学自動制御研究所）とENPCで開発されているオープンソースの数値計算システムである[2][3][4][5][6]。2003年5月にScilabコンソーシアムが組織されて以降は、INRIAによって開発されていたが、2010年6月に公式発行元としてScilab Enterprises社が設立され、2012年7月からは完全に開発・発行を担当するようになった。さらに、2017年2月、バーチャルプロトタイピングの先駆者として知られるESIグループはScilab Enterprises社を買収すると発表し[7]、Scilab Enterprises社はその傘下に入った。 数値計算機能以外に、信号処理[
数値計算の基礎 川上一郎 著 http://www7.ocn.ne.jp/˜kawa1/ 2008 年 1 月 23 日改訂 i 目次 第 1 章 数値計算 1.1 数値計算と誤差 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1 1.1.2 誤差・絶��
数値計算の基礎 川上一郎 著 http://www7.ocn.ne.jp/˜kawa1/ 2008 年 1 月 23 日改訂 i 目次 第 1 章 数値計算 1.1 数値計算と誤差 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.1.1 1.1.2 誤差・絶対誤差・相対誤差 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 許容誤差 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1 1 2 3 3 4 4 4 5 7 9 13 13 13 13 13 14 17 17 21 21 23 23 25 28 30 32 34 39 39 39 1.2 1.1.3 丸めの誤差 . . 1.1.4
数値計算
数値計算入門 http://physics.s.chiba-u.ac.jp/~kurasawa 目 次 0 GCC の使い方など 1 1 超越方程式：ニュートン法 3 2 直交多項式：エルミート, ルジャンドル多項式 7 3 数値積分：台形則とシンプソン則 9 4 連立一次方程式：ガウスの消去法 11 5 常微分方程式：ルンゲ・クッタ型公式 14 6 行列の固有値問題 : ヤコビ法 18 7 シュレディンガー方程式の数値解法 22 7.1 微分方程式を解く . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 7.2 行列の対角化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
The GNU MP Bignum Library
We're are discontinuing the operation of the huge, diverse GMP test systems setup. The reason is very odd: We can no longer live in the Stockholm house where we have the computers and are therefore selling it. There is a large, insanely aggressive dog roaming the neighbourhood. The dog has a felon owner who is beyond all reason. But surely, the Swedish authorities will take care of the situation?
ぐうたらの部屋
Maximaで数式処理 Maximaは、数式処理ソフトウェアです。 数式処理ソフトウェアではMathematica,Mappleが有名ですが、有料です。 せっかく無料で、オープンソースのMaximaがあるので、 これを使って、楽をしたいと思います。 Maxima入門 準備 基本操作 いろいろなグラフ 平面的なグラフ(陽関数) 平面的なグラフ(媒介変数表示) 立体的なグラフ(陽関数) 立体的なグラフ(媒介変数表示) 数式の操作 多項式 有理数 方程式を解く 近似解を求める 微分・積分 極限を求める 級数と積分 微分方程式 リスト（ベクトル・行列） リストの基本操作 ベクトル・行列の演算 関数 Pythonで数値計算 数値計算ソフトウェアでは、Matlab(有料),Scilab(無料),Octave(無料)等が 有名ですが、Pythonで数値計算用のモジュールを利用すれば同様のことができます。
Numerical Computation as Software
Numerical Computation as Software ソフトウェアとしての数値計算 Last Update: 2007-10-21 お断り＆言い訳 [2007-10-21] 「今後の当面の方針」について [2007-10-13] Version 1.0.3.2公開。 内容 [Bug] 表紙 目次 初めに 数値計算のための予備知識 数学ソフトウェアの現状と数値計算の役割について 数の体系，コンピュータ，浮動小数点数 浮動小数点数と丸め誤差 多倍長計算 計算量について 初等関数の計算 連立一次方程式の解法1-- 直接法 ノルム，条件数，連立一次方程式の誤差解析 連立一次方程式の解法2 -- 反復法 連立一次方程式の解法3 -- Krylov部分空間法 行列の固有値・固有ベクトル計算 非線型方程式の解法 代数方程式の解法 補間と最小二乗法 数値微分と数値積分 常微分方程式の初期値問
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Integration (scipy.integrate) — SciPy v1.7.1 Manual
Richardsonの補外法
Numerical Differentiation Formulas
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