Pythonのscipy.integrate.quadやscipy.integrate.dblquadを使えば簡単に数値積分ができますが、当然結果はシンプルに積分値が返ってくるだけです。ここでは他者へ説明する目的で基本的な1重積分をはじめ、2重積分までのmatplotlibによる可視化方法を紹介します。
続きを読むPython/SciPyで積分（1重/2重）した結果を可視化する方法
数学
Python/Sympyで文字式のまま連立方程式を解く方法
力学系の問題を式展開する場合は文字式のまま書き進める場合がほとんどです。連立方程式を数値的にコンピュータで解くアルゴリズムは多々ありますが、文字式の検算には使えません。ここではPython/Sympyを使って文字式をそのまま扱って連立方程式を解く方法を紹介します。
続きを読むPythonで二項係数を理解してベジェ曲線描画コードを実装する
ベジェ曲線はコンピュータグラフィックスの分野で曲線を描く時によく使われています。描画に使う数式を理解して自分で実装する事ができれば、自動作図や画像処理の幅が広がります。ここではベジェ曲線の数式を解説しながらPythonコードを紹介します。
続きを読む積分で解くWi-FiパスワードをPython/sympyで計算する
Pythonのsympyでintegrateを使うと積分式も文字式のまま処理する事が可能です。ここでは例題としてとあるホテルのWi-Fiパスワードをsympyで解きながら使い方を確認していきます。
続きを読むベイズの定理から最尤推定法を導出してPythonで可視化してみる
データ同化の重要な考え方である変分法の基礎、最尤推定法を学んでみます。この手法は条件付確率を示すベイズの定理を理解する必要があるため、今回も図解付きの式導出とPythonによる体験を交えて説明します。
続きを読むPythonで学ぶデータ同化の基礎！線形最小分散推定をやってみる
観測値とモデルの第1推定値を使って統計的に最適値を推定する「データ同化」という手法があります。ここでは基礎である線形最小分散推定を、初学者の筆者が理解した事をできるだけ噛み砕きながら、さらにPythonを使って実際にデータ処理を行ないながら紹介します。
続きを読む【朗報】G検定取得者がノー勉でAI実装検定A級に合格した件
AI実装検定に合格するとディープラーニング実装師の称号を得ることが出来ますが、どれだけ勉強すれば良いのでしょうか？G検定に比べAI実装検定は対策本がほとんど無いので、G検定取得者がこの検定をノー勉で受けてみたらどうなるかを試してみました。
続きを読むPythonでジュリア集合を描画！条件変更で動画にしてみた
複素力学系で有名な図にマンデルブロ集合がありますが、同じ漸化式を異なる条件で計算するとジュリア集合を計算する事が出来ます。ここでは、Pythonによるジュリア集合を描画し、さらに変数を連続的に変化させた場合で動画にする方法を紹介します。
続きを読むPythonで描くマンデルブロ集合!フラクタルの旅を体感してみる
複素力学系の範囲に大変不思議な図形を描画する「マンデルブロ集合」というものがあります。ここではPythonを使って複素数の漸化式をシミュレートし、マンデルブロ集合を実際にプロットしてみました。
続きを読むsympyで定義した2変数関数をマクローリン展開してプロットする
テイラー展開やマクローリン展開は1変数関数では有名ですが、2変数関数の場合でもよく使います。ここではsympyを使って記号ベースで2変数関数をマクローリン展開し、matplotlibによるプロットをする所までをやってみます。
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