Pythonを使用して数学モデルを構築する方法

数学的モデリングには Python を選択するのが良いでしょう。 Python はオープン ソースです。オープン ソースのものは活力に満ちており、誰もが火に油を注いでいます。世界中のプログラミング専門家が Python に実際の機能を追加しています。現在、公式 (pypi.org) は、さらに多くの機能があることを示しています。サードパーティ ライブラリは 100,000 を超え、毎日何百もの新しいライブラリが追加されているようです。このような巨大なサードパーティ ライブラリは、ほぼすべての職業や分野をカバーしています。何かをしたい場合は、すぐに検索してください。これは通常、他の人がすでに実行している、あなたに適した基本的なライブラリです。わかりました。これを使用すると、半分の労力で 2 倍の結果が得られます。

ここでは、Python を使用した、python3.x を使用した数学的モデリングの問題をいくつか示します。 、scipy、numpy、matplotlib。

最初にデータの基本的な知識を追加します

1. numpy.array()

基本的な操作では、配列とリストは区別されません (インデックス付けと削除では、いくつかの区別があります)動作や実行時間の違い）、Python にはデータ構造配列がありません。配列は数値計算ツールパッケージnumpyで定義します。配列に対して多くの操作を実行する必要があるため (リストではエラーが発生します)、操作を習得する必要があります。以下の公式ドキュメントを参照してください。

import numpy as np

##1. 線形計画法

線形計画問題の最大化と最小化の問題を解決するには、scipy.optimize.linprog を選択します。学習教材: 公式ドキュメント。

ここでは特定の問題については説明しませんが、数式を関数型言語に変換して解を求めるプロセスについてのみ説明します (参考書籍: 数学モデリング アルゴリズムとアプリケーション)。

2. 多項式最小二乗曲線フィッティング

numpy.polyfit を使用します。

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