Pythonによる数値計算とシミュレーション
小高知宏(著)
/オーム社
作品情報
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『C による数値計算とシミュレーション』のPython版登場!!
本書は、シミュレーションプログラミングの基礎と、それを支える数値計算の技術について解説します。数値計算の技術から、先端的なマルチエージェントシミュレーションの基礎までをPythonのプログラムを示しながら具体的に解説します。
アルゴリズムの原理を丁寧に説明するとともに、Pythonの便利な機能を応用する方法も随所で示すものです。
まえがき
第1章 Pythonにおける数値計算
1.1 Pythonによる数値計算プログラムの構成
1.1.1 Pythonによる数値計算プログラム
1.1.2 Pythonモジュールの活用
1.2 数値計算と誤差
1.2.1 数値計算における誤差
1.2.2 数値計算における誤差の実際
1.2.3 Pythonモジュールの活用
章末問題
第2章 常微分方程式に基づく物理シミュレーション
2.1 質点の1次元運動シミュレーション
2.1.1 自由落下のシミュレーション
2.1.2 着陸船のシミュレーション
2.2 ポテンシャルに基づく2次元運動シミュレーション
2.2.1 ポテンシャルに基づく2次元運動
2.2.2 2次元運動シミュレーション
2.3 Pythonモジュールの活用
章末問題
第3章 偏微分方程式に基づく物理シミュレーション
3.1 偏微分方程式の境界値問題
3.1.1 ラプラスの方程式
3.1.2 ラプラスの方程式の境界値問題
3.1.3 境界値問題の数値解法
3.1.4 ガウスの消去法による境界値問題の計算
3.1.5 逐次近似による境界値問題の計算
3.1.6 その他の二階偏微分方程式
3.2 ラプラスの方程式による場のシミュレーション
3.2.1 ラプラスの方程式の反復解法プログラム
3.2.2 より複雑な形状の領域の場合
3.3 Pythonモジュールの活用
章末問題
第4章 セルオートマトンを使ったシミュレーション
4.1 セルオートマトンの原理
4.1.1 セルオートマトンとは
4.1.2 セルオートマトンの計算プログラム
4.2 ライフゲーム
4.2.1 ライフゲームとは
4.2.2 ライフゲームのプログラム
4.3 交通流シミュレーション
4.3.1 1次元セルオートマトンによる交通流のシミュレーション
4.3.2 交通流シミュレーションのプログラム
章末問題
第5章 乱数を使った確率的シミュレーション
5.1 擬似乱数
5.1.1 乱数と擬似乱数
5.1.2 乱数生成アルゴリズム
5.1.3 Pythonの乱数生成モジュール
5.2 乱数と数値計算
5.2.1 数値積分と乱数
5.2.2 乱数と最適化
5.3 乱数を使ったシミュレーション
5.3.1 ランダムウォーク
5.3.2 ランダムウォークシミュレーション
5.4 Pythonモジュールの活用
章末問題
第6章 エージェントベースのシミュレーション
6.1 エージェントとは
6.1.1 エージェントの考え方
6.1.2 Pythonによるエージェントシミュレーションの実現
6.1.3 マルチエージェントへの拡張
6.1.4 相互作用するマルチエージェント
6.2 マルチエージェントによる相互作用のシミュレーション
6.2.1 マルチエージェントによるシミュレーション
6.2.2 マルチエージェントシミュレーションプログラム
章末問題
付録
A.1 4次のルンゲ=クッタ法の公式
A.2 ラプラスの方程式が周囲4点の差分で近似できることの説明
A.3 ナップサック問題の解法プログラムrkp30.py
A.4 シンプソンの公式
章末問題略解
参考文献
索 引
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商品情報
- 著者
- 小高知宏
- ジャンル
- コンピュータ・情報 - IT・Eビジネス・資格・読み物
- 出版社
- オーム社
- 書籍発売日
- 2018.01.15
- Reader Store発売日
- 2018.02.16
- ファイルサイズ
- 64.7MB
- ページ数
- 208ページ
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この作品のレビュー
平均 3.0 (2件のレビュー)
-
python を用いた数値計算の解説書。
難しさで言えばおそらく基礎?に該当するのだと思うが、python はある程度使えることが前提で、基本的な文法などは予め知っている必要がある。とは言え、cl…assの定義やmoduleの使い方ぐらいが分かれば十分で、(これは謙遜でもなんでもなく)僕でも読めたのだからpython 初心者でも心配する必要はないと思う。
したがって、解説は、プログラムの細かい説明ではなく、種々の物理現象をどう数値計算に持ち込むかの考え方がメイン。具体例として各章の後半で扱っている題材は、クーロン力、ラプラス方程式、ライフゲーム、交通渋滞、ランダムウォーク、感染症の拡大など。
サンプルプログラムで、本文の解説と違ったことをしていることがたまにあるので、そこは少し不親切かもしれない(座標軸の取り方によるプラスマイナスの違いとかそういう軽微なものだが)。
1 python による数値計算
2 常微分方程式に基づく物理シミュレーション
3 偏微分方程式に基づく物理シミュレーション
4 セルオートマトンを使ったシミュレーション
5 乱数を使った確率的シミュレーション
6 エージェントベースのシミュレーション
付録
A1 4次のルンゲ=クッタ法の公式
A2 ラプラス方程式が周囲4点の差分で近似できることの説明
A3 ナップサック問題の解法プログラムrkp30.py
A4 シンプソンの公式続きを読む投稿日:2021.06.07
早急にPython に慣れるために購入し、前半だけ読んだ。クセなく読んで試せた気がする。後半とかは物理、数学の話になって、そこまではいらなかったので読んでない…
投稿日:2023.11.27
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