2015年センター試験数学IAを全てプログラム(Python)で解く - Qiita
この記事はなんなの 「センター試験程度であれば、数式と文章を愚直にプログラムに落としこむことさえできれば、昨今のツールを用いて、何も閃かずとも機械的に問題を解くことが出来る」ということの主張 科学計算ライブラリ(特にSympy)の布教 将来、働き先がなくなったとき、「私、私こういうことができるんです！！」って言えばどこかが拾ってくれないかなあ、という夢 使用するもの Python (3系) Scipy.org に載っている科学計算ライブラリ全て(タグが足りない！！) 共に、2015年6月現時点での最新版を使用します(特に、Scipyは今年1月に実装された最新版の機能を使用するので注意してください)。 数々のライブラリを一つ一つインストールするのはすごく面倒です。面倒なので、有名どころを固めたパッケージのようなものが複数存在します。 個人的にはいつもAnacondaを使ってまとめてインストー
SymPy Gamma
Fractions Simplify fractions 242/33 Rationalize repeating decimals 0.[123] Approximations pi E exp(pi) x (x+2)/((x+3)(x-4)) simplify((x**2 - 4)/((x+3)(x-2))) Polynomial and Rational Functions Polynomial division div(x**2 - 4 + x, x-2) Greatest common divisor gcd(2*x**2 + 6*x, 12*x) …and least common multiple lcm(2*x**2 + 6*x, 12*x) Factorization factor(x**4/2 + 5*x**3/12 - x**2/3) Multivariate fac
Python, Sympyを用いたVanishing Component Analysisの実装(と動作) - xiangze's sparse blog
未だ挙動が怪しいですが、Pythonの数式処理ライブラリSympyを用いて Vanishing Component Analysis(論文pdf)を実装しました。 Sympyは可読性が高いのが利点ですが、速度を考慮した実装ではないため特に次数の高い多項式まで求めようとした場合にどんどん動作が遅くなってしまいます。 また動作に未だ不審な点があります。 既知の問題点 速度が遅い pure pythonで実装されており、抽象度の高いことも実現できるSympyの問題と思われますが、 Errorを吐いて落ちる場合がある。 x^2+y^2=0のような単純な多項式+noiseのデータを入力してもかなり複雑なVanishing componentとしてかなり複雑な多項式が返ってきてしまう。 実装上の問題か、アルゴリズムの限界かを調査しています。 Sympyではlimit関数で変数に代入ができますが、多変数
Jensen's Sympy Blog
In my previous post I demonstrated array operations based on the new functionality I have implemented during my GSOC project. In this post I will discuss another feature that is essential for array calculations in a computer algebra system: The initialization of numeric arrays based on symbolic math expressions. After all, it is the symbolic stuff we are really interested in, isn’t it? 🙂 I will
Characteristic Functions
In a recent post, Characteristic Functions and scipy.stats, Josef Perktold created functions for the characteristic functions of the Normal (easy) and t (hard) distributions. The t-distribution is challenging because the solution involves special functions and has numerically challenging behavior around 0 for high degrees of freedom. Some quotes The characteristic function for the normal distribut
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GitHub - patrick-kidger/sympy2jax: Turn SymPy expressions into trainable JAX expressions.
Math makes you cry? Try SymPy! – Minireference blog
Smart caching in Python
