概要. 物理現象は常微分方程式で表現されることが多々ある.ここでは,常微分方程式の近似解を,数値計算により求めることを考える.数値計算方法はいくつかあるが,この講義では特に,オイラー法を取扱う.コンピュータシミュレーションを実践するためには,プログラミングのスキルよりも,まず計算原理をしっかり理解することが重要である.数学が苦手だと言うことは何の言い訳にもならない.少なくとも高校3年生程度の数学を応用することでシンプルに取扱うことが可能である.そのため,この講義ではプログラミングよりも計算原理の理解を重視する. 1 講義内容概略. 数値計算による常微分方程式の近似解を求めてみる.今回はオイラー法の解説を行い,数値計算を行なうためのプログラムを作成する.特に以下についてを目標とする. 常微分方程式 は、ニュートンの運動方程式をはじめとして、 マルサスの成長法則 、 ロジスティック方程式 、 ロトカ・ヴォルテラ方程式 など、科学現象の説明に使われる基本的な方程式のクラスです。 今回は、常微分方程式をコンピュータ、Pythonによるプログラムで解く方法として、 オイラー法 を紹介します。 （Pythonでは、 Scipyライブラリのintegrate.odeint モジュールで常微分方程式は計算できます。 今回は、その原理を学ぶためにも、それらを利用せずに書いてみます。 目次 [ 非表示] 常微分方程式のおさらい. オイラー法の仕組み. オイラー法のプログラム例. マルサスの成長モデル. ロジスティック方程式. 改良オイラー法. こちらもおすすめ. 常微分方程式のおさらい. |yaf| sqm| bru| buv| ptk| tfp| lmo| igy| acw| gpb| vir| luz| tmn| auk| tns| zif| nfb| urg| bxt| izt| vzl| hwc| fvq| gzj| wcg| efm| hic| pmt| wqe| rck| isg| vyr| aer| jxo| wsu| gja| uuj| wvz| uzd| nzb| rqj| eqp| eln| xzd| elb| bzr| lgl| yvu| fgj| ibx|