※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、著者の長年の経験に基づき、理工系解析のために必要ないくつかの課題について、基本的な数値計算の方法とそれを行うためのプログラミングから学習し始め、それに基づいてより高機能な数値計算の方法とプログラミングについても学習できるような内容を目指して執筆されました。 取り上げている数値計算の課題は限定的かもしれませんが、それぞれの課題について演習課題として扱われるような基本的な数値計算に留まらず、研究や技術開発においても適用できる高機能な数値計算についても取り上げています。また、その方法を解説し、適用例とプログラミング言語の一つであるCによるプログラムを掲載しています。 本書を通じて、これらの一連のプログラミングの流れを理解し、少しでも効率的にプログラミングが行えるようになり、各自の学習、研究、および技術開発に幅広く本書を役立てていただくことができれば幸いです。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 コンピュータを使って、ユークリッドの互除法やニュートン法など数学の理解を深められる数値計算の入門書。本書では機械学習の分野で広く普及しているフリーソフトPythonを用いて様々な数学の問題を解くことにより、コンピュータが苦手な読者でも計算機に親しみながら簡単なプログラムを独力で作成できるようになります。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 いま話題の新しい言語「Julia」を7日間で速習！ プログラミングが初めてでも読みやすい解説を通じて、具体的課題に適用しながら基礎から応用まで身につける。簡単、気軽に誰でも科学技術計算ができる！ ◇おもな目次◇ 1日目　Julia言語に触れてみよう――「高級電卓」としてのJulia 　1.1　インストールしてみよう 　1.2　実行してみよう 　1.3　電卓のように使ってみよう 　1.4　変数を使ってみよう 2日目　数式をコードにしてみよう――Julia言語の基本機能 　2.1　関数を作ってみる：function 　2.2　条件分岐をしてみる：if文 　2.3　繰り返し計算をしてみる：for文 　2.4　行列とベクトルを扱う：配列 　2.5　型について考える：型と多重ディスパッチ 　2.6　パラメータや変数をまとめる：struct 　2.7　一通りのセットとしてまとめる：module 　2.8　微分方程式を解く：パッケージの使用 　2.9　数式処理（代数演算）をする：他の言語のライブラリを呼ぶ 3日目　円周率を計算してみよう――簡単な計算と結果の可視化 　3.1　計算を始める前に 　3.2　正多角形による方法：漸化式で計算 　3.3　無限級数による方法：結果のプロットと複数の方法の比較 　3.4　数値積分による方法：区分求積法ほか 　3.5　モンテカルロ法：乱数を使う 　3.6　球衝突の方法：シミュレーションの可視化 4日目　具体例1：量子力学――微分方程式と線形代数 　4.1　時間依存のない1次元シュレーディンガー方程式：固有値問題を解く 　4.2　時間依存のない2次元シュレーディンガー方程式：特殊関数を使う 　4.3　波動関数の時間発展：行列演算を行う 5日目　具体例2：統計力学――乱数を使いこなす 　5.1　手作り統計力学：ヒストグラム表示 　5.2　イジング模型のモンテカルロシミュレーション：可視化と動画作成 6日目　具体例3：固体物理学――自己無撞着計算と固有値問題 　6.1　強束縛模型：対角化とフーリエ変換 　6.2　超伝導平均場理論：自己無撞着計算 7日目　自分の問題を解いてみよう 　7.1　用途別必要機能まとめ 　7.2　妙に遅いとき：高速化の方針 　7.3　さらに速く：並列計算をする ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 大学・高専などで学習する数値計算、行列計算などと、高校数学Cの内容を取り上げ解説。

研究や開発、データ分析に使える！ 科学技術計算における Python利用の基礎を習得 【本書の概要】 高機能で、学びやすいPythonは、科学技術計算の用途でも広く利用されています。 本書は、コンピュータを用いて数学的問題の解決に取り組む学生、エンジニア、研究者の方に向けて、 Pythonの基礎知識と、科学技術計算への利用方法について解説した書籍です。 【本書の対象読者】 ・科学・工学系研究（シミュレーション）を行う理工学生、エンジニア、研究者 ・データサイエンティスト 【本書で特徴的な内容】 ・科学技術計算に必要なPythonに特化 ・数値計算、代数計算、データの可視化を行う、NumPy、SciPy、SymPy、Matplotlibの使用方法 ・データ処理で利用されるpandasの使用方法 ・様々なファイル形式を使ったデータの入出力方法 ・CythonとNumbaを用いたPythonコードの高速化 【著者プロフィール】 かくあき 東京工業大学工学部および同大学院理工学研究科を2012年に修了。 学生時代から数値解析を中心にPython、Matlab、Fortran、C、LISPなどのプログラミング言語を利用。 Pythonの普及の一助となるべく、Udemyで講座を公開、KDPでの電子書籍を出版するなど情報発信。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 既刊書の応用編。文法がシンプルで初学者でも学びやすいVBAを用いて数値計算プログラムを解説。数値計算の原理の理解を容易にするため、数値計算の解法を示したうえで原理と手順を流れ図で示し、簡潔なプログラムで解説。例題は工学分野と関連の高いものを採用し、各章末には練習問題を掲載。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ★つまずきやすい「C言語を用いたプログラムの作り方」がチャートで身につく！★ ・10年間の講義経験をもとに作った「挫折しない」教科書！ ・標準的な数値計算の手法を、フルカラーの図でイメージしながら学ぶ ・SPDチャートを使って、苦手な人が多い「C言語を用いたプログラムの作り方」を丁寧に説明 本書はC言語を用いた数値計算の教科書です。 数値計算に関してよく聞く学生の声が「計算手法は理解できても、どうやってプログラムにするのかがわからない」というものです。本書はSPDチャート（フローチャートの一種）を用いて実際のプログラムの作り方に踏み込み、プログラムを設計する手法についても解説します。 また、数式のみの説明ではなく、図を多く用いているので、イメージを持ちながら各手法の意味を理解できます。 連立一次方程式の解法から、数値微分と自動微分、非線形方程式の解法、行列の固有値問題、数値積分、常微分方程式までと標準的な内容をカバーしています。自動微分の一部についてはC++も用いています。 教科書採用者特典の講義用スライドもあり、15章立てで教科書として使いやすい構成です。 【おもな内容】 第1章　コンピュータ内の数値表現と誤差 第2章　数値計算の基礎知識 第3章　連立一次方程式の直接解法(1) 第4章　連立一次方程式の直接解法(2) 第5章　連立一次方程式の反復解法 第6章　数値微分と自動微分 第7章　非線形方程式の解法(1) 第8章　非線形方程式の解法(2) 第9章　行列の固有値問題(1) 第10章　行列の固有値問題(2) 第11章　関数近似 第12章　補間 第13章　数値積分 第14章　常微分方程式(1) 第15章　常微分方程式(2) ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Ｃ言語をつかった数値計算の方法を具体的なシミュレーションで学ぶ Ｃ言語の文法は、ひと通り学んでいるものの自分でプログラミングするとなかなかできないという方を対象に、数値罫線とシミュレーションについて解説した書籍。物理シミュレーション、確率的シミュレーション、エージェントベースの数値シミュレーションなどを実例で示している。「Cによるソフトウェア開発の基礎データ構造とアルゴリズムの基礎から」の姉妹書。 はじめに 第1章　Ｃ言語における数値計算 第2章　常微分方程式に基づく物理シミュレーション 第3章　偏微分方程式に基づく物理シミュレーション 第4章　セルオートマトンを使ったシミュレーション 第5章　乱数を使った確率的シミュレーション 第6章　エージェントベースのシミュレーション 付録

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【例題を通してJuliaを学ぼう！】 Juliaは、2018年にver.1.0がリリースされて以降、速さと書きやすさで、特に数値計算分野で注目を集めている言語です。本書ではそれぞれの数値計算問題に対し、さまざまな手法でアプローチしており、例題を通してJuliaを学べる書籍となっています。原理まで解説しており、他の手法とどのように違うのか、またどのようなメリット・デメリットがあるのかも解説しています。 第I部ではJuliaの基礎的な内容を、第II部では具体的な計算方法を例題と一緒に実装していく構成になっています。fortranやPythonから移行してくるユーザーが多いと考えられますが、初学者でも学べるような内容になっています。みんなもJulianになろう！ ■こんな方におすすめ ・理工系のJuliaプログラミングを始めたい学生 ・FortranやPythonから移行したい人 ・数値計算プログラミングに興味のある人、更にレベルアップしたい人 ■目次 第I部 基礎編 　　Chapter1 Juliaをはじめよう 　　Chapter2 Julia の基本 　　Chapter3 そのほかの特筆すべき点 第II部 実践編 　　Chapter0 Julia的数値計算 　　Chapter1 連立一次方程式 　　Chapter2 非線形方程式 　　Chapter3 固有値 　　Chapter4 数値積分 　　Chapter5 補間と近似 　　Chapter6 常微分方程式 　　Chapter7 偏微分方程式 付録 Jupyter Notebookを利用した環境作りと実行方法 ■著者プロフィール 永井 佑紀（ながい ゆうき）：1982年 北海道生まれ。2005年 北海道大学工学部応用物理学科卒業。2010年 東京大学大学院理学系研究科物理学専攻博士課程修了。博士（理学）。2010年-2019年 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構 研究員。2016年-2017年 米国マサチューセッツ工科大学物理学科客員研究員。2018年-2023年 国立研究開発法人理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員。2019年-2024年 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構 副主任研究員。現職 東京大学情報基盤センター学際情報科学研究部門 准教授。専門は物性理論、計算物理。近年では機械学習と物理学を組み合わせた研究も行っている。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Juliaを使った数値計算の方法を具体的なシミュレーションで学ぶ 本書は『Cによる数値計算とシミュレーション』および『Pythonによる数値計算とシミュレーション』のJulia版です。JuliaはC言語の高速性とPythonの記述力を同時に兼ね備えた比較的新しい言語で、数値計算などに適しています。 本書ではJuliaの簡単な説明を行ったのち、物理シミュレーション、確率的シミュレーション、エージェントベースの数値シミュレーションなどの具体例を示します。 はじめに 第1章　Juliaにおける数値計算 1.1　データ型とライブラリ 1.2　数値計算と誤差 章末問題1 第2章　常微分方程式にもと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 2.2　ポテンシャルにもとづく2次元運動シミュレーション 章末問題2 第3章　偏微分方程式にもと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 3.2　ラプラス方程式による場のシミュレーション 章末問題3 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 4.2　ライフゲーム 4.3　交通流シミュレーション 章末問題4 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 5.2　乱数と数値計算 5.3　乱数を使ったシミュレーション 章末問題5 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 6.2　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 章末問題6 付録 A　Juliaのインストールとパッケージの追加 B　4次のルンゲクッタ法の公式 C　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 D　ナップサック問題の解法プログラムrkp30.jl E　シンプソンの公式 章末問題略解 参考文献 索引

理工学で出会う問題の多くは，理論で答えを求めることができない．そのような問題について数値解を求める数値計算法の入門書．ニュートン法から，連立1次方程式・数値積分・常微分方程式に対する数値計算法までアルゴリズムとともに解説．演習問題で納得しながら読み進めることができるロングセラーの新装版．※この電子書籍は「固定レイアウト型」で作成されており，タブレットなど大きなディスプレイを備えた端末で読むことに適しています．また，文字だけを拡大すること，文字列のハイライト，検索，辞書の参照，引用などの機能は使用できません．

数値計算をする際に必要な整数や実数の扱い方、コンピュータプログラムの説明、Scilabを用いて数値計算をする方法を解説し、｢方程式の解･サンプル座標間を補間する関数･関数の微分積分｣を解説している1冊

線形漸化式，関数値・導関数値の計算，代数方程式，数値微積分など，数値計算法の重要な話題を近年の発展と著者自身の研究成果を含めてとりあげる．数理的・数学的基礎づけに重点をおいて解説した本格的学術書．※この電子書籍は「固定レイアウト型」で作成されており，タブレットなど大きなディスプレイを備えた端末で読むことに適しています．また，文字だけを拡大すること，文字列のハイライト，検索，辞書の参照，引用などの機能は使用できません．

《Ｐｙｔｈｏｎで数値計算の基本をより実践的に！》 □NumPy、SciPyを動かしながら、数値計算の基本を学ぶフルカラーテキスト！ □浮動小数点演算の基礎から偏微分方程式の数値解法までを一冊に凝縮！ □Pythonスクリプトはサポートページにて無料公開！ 【サポートページ】 https://github.com/tkouya/inapy 【目次】 第1章　数値計算と数学ソフトウェア 第2章　数の体系，コンピュータ，浮動小数点数 第3章　Pythonことはじめ 第4章　丸め誤差の評価方法と多倍長精度浮動小数点計算 第5章　初等関数の計算 第6章　基本線形計算 第7章　連立一次方程式の解法1 ―直接法 第8章　連立一次方程式の解法2 ―疎行列と反復法 第9章　行列の固有値・固有ベクトル計算 第10章　非線形方程式の解法 第11章　補間と最小二乗法 第12章　関数の微分と積分 第13章　常微分方程式の数値解法 第14章　偏微分方程式の数値解法

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 流体力学の数値計算法とPythonによるシミュレーションの考え方が正しく理解できる。 本書は、学生、企業の若手技術者の皆様が、自ら流体力学の数値計算法とPythonによるシミュレーションの考え方を一から学べる書籍です。 流体現象の基礎を学びながら、Pythonによるそのコーディングを紹介する構成としています。Pythonとコンピュータの技術革新は急激に進んでおり、現在ではストレスを感じることなく、Pythonで各種シミュレーションが容易に実施できる環境が生まれています。 これからの研究者、技術者にとって必読の1冊です。 序章　Pythonによるプログラミングの準備 第1章　離散化の考え方 第2章　1次元スカラー移流方程式 第3章　スカラー方程式における時間積分法 第4章　拡散方程式 第5章　システム方程式の解法　その１（方程式の理解） 第6章　システム方程式の解法　その2（実践的な計算法） 第7章　システム方程式における時間積分法 第8章　複雑形状への対応 第9章　実際の課題への対応

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 『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

関数やその微分・積分を有限個のデータを用いて近似する方法は，数値計算法の基盤として重要である．この際，与えられた関数に対して変数変換を行い，性質の良い関数にしてから近似を行う「変数変換型数値計算法」は，一定の条件下で高い性能を発揮する．数値積分公式や関数近似公式を例に，手法の理論，応用，発展を詳述．※この電子書籍は「固定レイアウト型」で作成されており，タブレットなど大きなディスプレイを備えた端末で読むことに適しています．また，文字だけを拡大すること，文字列のハイライト，検索，辞書の参照，引用などの機能は使用できません．

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 数値計算の基礎的な手法を単なる道具として学ぶだけではなく、数学的な側面からも理解できるように解説した入門書。 微分積分や線形代数の基本的なレベルから掘り起こし、それらを復習しながら読み進められるように工夫した。また、本書に登場するアルゴリズムがなぜ有効なのか随所で理由付けを行い、数値計算に使われている“数学の考え方”を理解できるようにした。 なお、自分でプログラムを組んで数値計算を行ないたい読者のために、本書の例題のプログラムを裳華房Webページからダウンロードできるようにしてあるので、例題の確認や各自の課題・問題を解くためのプログラム作成に挑戦してほしい。