あちらの「Python で数値解析」のページでは,SymPy による解析的な方法,SciPy による数値解析法,それに自前で数値解析的コードを書く方法とごった煮になっているので,整理して別々のページにまとめてみた。
数値解析のトピックは以下の5つ:
- 数値微分
- 数値積分
- 方程式の数値解
- 1階常微分方程式の数値解
- 2階常微分方程式の数値解
なので,一つのトピック,例えば数値積分をそれぞれの方法でやる場合,どうするかという比較にもなるかと。
あちらの「Python で数値解析」のページでは,SymPy による解析的な方法,SciPy による数値解析法,それに自前で数値解析的コードを書く方法とごった煮になっているので,整理して別々のページにまとめてみた。
数値解析のトピックは以下の5つ:
なので,一つのトピック,例えば数値積分をそれぞれの方法でやる場合,どうするかという比較にもなるかと。
Python で数値解析のために必要なプログラミングと,いくつかの例を示します。 ここでは数値解析ライブラリである SciPy を使わず,計算機代数システムである SymPy をあえて使った例を示します。
また SymPy 自体でもグラフ作成機能がありますが,ここでは,SymPy Plotting Backends (SPB) を使ってグラフを描いてみます。
Python で数値解析するためのライブラリである SciPy の使用例を示します。グラフは Matplotlib の pyplot.plot() を使って描きます。