Pythonで数値計算のコツ：for文書いたら負けかなと思っている – はむかず！
転職してから1年とちょっとが経ち、Pythonをメイン言語としてからも同じくらいが経った。最近やっとnumpy/scipyの使い方のコツがわかってきたと思うので、マサカリ飛んでくるのを覚悟でなんか書いてみようと思う。 転職して初めてPythonを使ったというわけではない（実際wafのwscriptとかは書いたことある）が、まあでもほぼ初心者同然だった。学習曲線でいうとPythonはすごく良い言語だと思う。Python本体の言語仕様については、わりとすぐに覚えることができた。だが一方、numpy/scipyについては、そう簡単ではなく習得するにはそれなりに時間がかかったと思う。 ケーススタディ たとえば\(N\times M\)行列\(B\), \( M\times L \)行列\( C \), \( M \)次元ベクトル\(a=(a_k)_{1\leq k \leq M}\)が与えられて
python sf
■■ python sf マニュアル ■■ ■■ 目次 ■■ 初めに ■■ python sf のインストール ■■ Python sf の概観・実行 ■■ Python sf による少し高度な計算 ■ ワンライナーでの行列計算 ■ 階層構造を持った名前空間 ■ sfFnctns.py, basicFnctns, kNumeric.py, vsGrapy.py, raional.py ■ 単位付きの計算 ■ octn:oc ■ tlRcGn:tn ■ Python sf 基本数値関数 ■ 行列操作 II ■ ClFldTns 一般体を要素とする行列 ■ 微分 ■ 積分 ■ Python sfファイル実行 ■■ 初めに Python sf は計算に特化したソフトです。普段メモ書きしている数式を、そのまま実行できることを理想としています。Python sf は 計算ソフトの L.L.(Ligh
第5回Tokyo.SciPyが開催されました - 随所作主録
Tokyo.SciPyの第5回が1/26(土)に38名の参加者を集めて開催されました。 Python用の数値計算ライブラリNumPyと科学計算フレームワークSciPyの公開勉強会、第5回 プログラム 発起人をしてるものの、今回は完全に神嶌先生（@shima__shima）に運営をお任せしてしまって自分は当日の手伝いしか出来なかったのですが、Tokyo.Rなど裏番組たくさんあったのに通常の人入りで一安心でした。会場をご提供いただいたサイバーエージェント様と当日お手伝いいただいた関係者の方に厚く御礼申し上げます。 以下それぞれの発表について。 計算ソフト PythonSf（小林憲次さん） SciPy、sympy、vpythonをベースにPythonでmatlab/mathematicaレベルのことができる環境を！！という非常に野心的な取り組みについてのお話でした。詳しくはご本人のWebサイトに
<i>n</i>AG数値計算ライブラリ - サンプルソースコード
nAG数値計算ライブラリ : サンプルソースコード集 ホーム > 製品 > nAG数値計算ライブラリ > サンプルソースコード集 サンプル一覧 指数平滑化による予測 非対称スパースソルバー k-meansクラスタ分析 主成分分析 マン・ホイットニー(Mann Whitney)のU検定 符号検定 メディアン検定 フリードマン検定 クラスカル・ウォリス検定 ウィルコクソン検定 １標本コルモゴロフ・スミルノフ検定 ２標本コルモゴロフ・スミルノフ検定 カイ二乗適合度検定 連検定 ペア検定 ３点比較法 ギャップ検定 順位を使った回帰 順位を使った回帰（右打ち切りデータ） 乱塊法／完全無作為化法の分散分析 一般的な行と列配置の分散分析 完全要因計画の分散分析 分散分析で計算した処理平均の差の信頼区間の計算 一変量時系列の標本自己相関関数 一変量時系列の偏自己相関係数 階層的クラスター分析 単線形回帰
LAPACKサンプルプログラム目次
LAPACKサンプルプログラム目次 ホーム >LAPACKサンプルプログラム目次 イントロダクション 実線形方程式 複素線形方程式 実線形最小二乗 複素線形最小二乗 実一般化線形最小二乗 複素一般化線形最小二乗 実対称固有値問題 複素エルミート固有値問題 実非対称固有値問題 複素非対称固有値問題 実一般化対称固有値問題 複素一般化エルミート固有値問題 実一般化非対称固有値問題 複素一般化非対称固有値問題 実特異値分解 複素特異値分解 実一般化特異値分解 複素一般化特異値分解 実 QR 分解 複素 QR 分解 計算ルーチン ご案内 LAPACKサンプルが付属！ Fortran Builder nAG Fortran コンパイラ Fortranコンサルティング 関連情報 サンプル実行手順 nAG数値計算ライブラリ Privacy Policy / Trademarks
数値計算 - MacWiki
数値計算ライブラリ[編集] ATLAS[編集] Automatically Tuned Linear Algebra Software (ATLAS) http://math-atlas.sourceforge.net/ https://sourceforge.net/project/showfiles.php?group_id=23725 Absoft Fortran には、ATLAS の 64bit 版が付属しているそうです。 http://www.hulinks.co.jp/software/pf_mac/section01.html Bayes++[編集] Bayesian Filtering Classes for C++ Kalman filter や各種の非線型フィルタの数値計算ライブラリ http://bayesclasses.sourceforge.net/Bayes++
Message to Geometric Programmers
幾何計算でお困りの方へ 幾何計算のソフトウエアを作ったはずなのに、 うまく動かなくて落ち込んでいる方へ ご心配なく、落ち込む必要はありません。 うまく動かないのは、あなたのせいではありません。理論家の 責任なのです。 「計算幾何学」という名のもとに作られているアルゴリズムは、 そのままプログラムに書きなおしても、正常に走るわけではありません。 なぜなら、それらのアルゴリズムは、「誤差は生じない」と 仮定した架空の世界で設計されているからです。誤差の生じる 現実のコンピュータで動作が保証されているわけではありません。 だから、そんなアルゴリズムをそのままプログラムへ翻訳しても、 うまく走らないのは当たり前です。プログラミングの腕が悪いからでは ありません。 正常に動作するソフトウエアを作るためには, 誤差を考慮した別の技法が必要です。 実際、二つの強力な方法があります。 その１ 誤差
GNU Octave: 日本語マニュアル for 2.1
GNU Octave 2.1.x 日本語マニュアル Copyright (C) 1996, 1997 John W. Eaton. Permission is granted to make and distribute verbatim copies of this manual provided the copyright notice and this permission notice are preserved on all copies. Permission is granted to copy and distribute modified versions of this manual under the conditions for verbatim copying, provided that the entire resulting derived work is
特異値分解 - Wikipedia
特異値分解の図示。2次元の実ベクトル空間上のせん断写像 による単位円の変形。M は V* による等長変換（この図では回転）、Σ による伸縮（この図では単位円が楕円に変形されていて、その長径と短径が特異値に相当する）、U による等長変換（この図では回転）の合成に分解される。 特異値分解（とくいちぶんかい、英: singular value decomposition; SVD）とは線形代数学における複素数あるいは実数を成分とする行列に対する行列分解の一手法であり、Autonneによって導入された[1][2][3]。悪条件方程式の数値解法で重宝するほか、信号処理や統計学の分野で用いられる[2]。特異値分解は、行列に対するスペクトル定理の一般化とも考えられ、正方行列に限らず任意の形の行列を分解できる[2][3]。 M を階数 r の m 行 n 列の行列とする。ただし、行列の要素は体 K の元で
最小二乗法 - Wikipedia
最小二乗法（さいしょうにじょうほう、さいしょうじじょうほう；最小自乗法とも書く、英: least squares method）は、誤差を伴う測定値の処理において、その誤差の二乗の和を最小にするようにし、最も確からしい関係式を求める方法である。測定で得られた数値の組を、適当なモデルから想定される1次関数、対数曲線など特定の関数を用いて近似するときに、想定する関数が測定値に対してよい近似となるように、残差平方和を最小とするような係数を決定する方法[1][2][3]、あるいはそのような方法によって近似を行うことである[1][2][3]。
線型方程式系 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "線型方程式系" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2021年9月) 数学において線型方程式系（せんけいほうていしきけい）とは、同時に成立する複数の線型方程式（一次方程式）の組のことである。線形等の用字・表記の揺れについては線型性を参照。 複数の方程式の組み合わせを方程式系あるいは連立方程式と呼ぶことから、線型方程式系のことを一次方程式系、連立線型方程式、連立一次方程式などとも呼ぶこともある。 以下の式は、2 変数の線型方程式系の例である。 左側の記号（中括弧）は、特に必要というわけではないが、方程式系であることを明示するた
Ruby for Science
Ruby for Scientific Computing Rubyで科学計算する例の紹介です。事例追加をお待ちしています。 カテゴリは後で調整するかもしれません。-masa *1 *2 *3 *4 *5 Ruby科学計算関連総合 SciRuby - Since June 2005, by Ara T. Howard. るびま0006 Ruby Library Report [第5回] 数値計算と可視化 - 著者： 堀之内 武 各分野での利用 Mathmatics - 数学 Algebra - 計算代数 Polynominal - by 児玉さん Algebra - by 原さん - 多変数多項式環のグレブナ−基底の実装。 Ruby Mathematica - MathematicaへのRubyインタフェース。 「プログラミングのための線形代数」 - 平岡和幸著 Earth Science
固有値と固有ベクトル - Wikipedia
モナ・リザの画像（左図）を平行四辺形に線形変換した画像（右図）。この線形変換において、画像の中にある右向きの矢印（青色）は変化していないのに対し、上を向いた矢印（赤色）は方向が変化している。この青い矢印がこの変換における固有ベクトルであり、赤い矢印は固有ベクトルではない。ここで青い矢印は伸張も収縮もしていないので、この固有値は 1 である。このベクトルと平行なすべてのベクトルは固有ベクトルである。零ベクトルも含めて、これらのベクトルはこの固有値に対する固有空間を形成する。 数学の線型代数学において、線型変換の固有値（こゆうち、英: eigenvalue）とは、零ベクトルでないベクトルを線型変換によって写したときに、写された後のベクトルが写される前のベクトルのスカラー倍になっている場合の、そのスカラー量（拡大率）のことである。この零ベクトルでないベクトルを固有ベクトル（こゆうベクトル、英:
Web interface for R and Octave
This page holds the links to web interface to R (a statistical/graphical software) and Octave (a matrix/numerical software). Both R and Octave are GNU copyrighted. If you have not heard about it, R is similar to Splus, Octave is similar to Matlab. These can be useful when writing tutorial/notes in html for students. It allows you to have live access to R/Octave anywhere in the html page. And stude
0円で作る linuxのデータ解析、数学環境の整備（フリーソフト） - arupaka-_-arupakaの日記
linuxの数学とデータ解析環境の整備。 すべてフリーソフトで構成。 （まだ、ネットワーク可視化[グラフ可視化]のソフト がたりない。→ cytoscapeをインストールすると良い。） 外部ＰＣとの接続ソフト #リモートデスクトップ apt-get install vnc4server apt-get install xinetd apt-get install twm #ssh server apt-get install ssh vnc4serverの設定は arupaka-_-arupakaの他の 記事参照。 テキストエディタとwebブラウザ #テキストエディタ apt-get install emacs apt-get install vim ##webブラウザ #apt-get install w3m 日本語の環境（形態素解析と文字コード変換） sudo apt-get inst
FrontPage - Numerical library (C)
c/c++ 数値計算ライブラリの比較 † 行列やベクトルで書いたアルゴリズムを直感的にコーディングするにはMATLAB/Octaveがいいかと思う でも，外部ライブラリ（デバイスのAPIなども）と共に使うにはやはりCかC++がいいかな MATLAB/Octave用の関数などのバイナリをいちいちコンパイルする手もあるかも知れないが，いっそのことC/C++ベースで． 特にc++だと，行列同士の演算子が定義されており，非常に直感的に（数式のように，もしくはMATLAB/Octaveのように）書けるので便利かも TNT やNumerical recipeもあるが今回は使わない（昔使っていたが最近どう変わったか調べるのも面倒なので） とりあえず以下を候補としてみる GSLも良く使われるので入れておく 結局どれも LAPACK + BLAS(ATLAS BLAS) + alpha(fftw, その他)
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Ruby科学データ処理ツールの開発 NArrayとPwrake
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R for MATLAB users – Mathesaurus