数値計算

【入門】二次形式の微分(MATLAB)【数値計算】

二次形式の多項式としての偏導関数、行列形式による偏導関数を元にMATLABで算出及びプロット。 ともに同一の算出結果とプロットが得られた。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その43【二次形式の微分⑦】

二次形式の多項式としての偏導関数、行列形式による偏導関数を元にJuliaで算出及びプロット。 ともに同一の算出結果とプロットが得られた。 コードの差は演算部分はmeshgridを自作、グラフ表示がPyPlot経由Matplotlibの仕様になってる程度。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その42【二次形式の微分⑥】

二次形式の多項式としての偏導関数、行列形式による偏導関数を元にScilabで算出及びプロット。 ともに同一の算出結果とプロットが得られた。 コードの差はreshapeがmatrixになった程度。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その41【二次形式の微分⑤】

二次形式の多項式としての偏導関数、行列形式による偏導関数を元にPython(NumPy)で算出及びプロット。 ともに同一の算出結果とプロットが得られた。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その40【二次形式の微分④】

二次形式の多項式としての偏導関数、行列形式による偏導関数を元にMATLABで算出及びプロット。 ともに同一の算出結果とプロットが得られた。
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【入門】二次形式の微分【数値計算】

∇について説明。 二次形式の微分について説明。 具体的な多項式に当てはめて計算してみた。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その39【二次形式の微分③】

具体的な二次形式の多項式に対して微分。 ∇による微分結果確認。 二次形式の微分の公式による結果確認。 ツールで計算させるまでもないが、一応やっておく。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その38【二次形式の微分②】

∇を使用して、二次形式の微分(勾配)を求める。 二次形式を多項式表現し、偏微分。 偏微分した結果を行列形式に戻す。 結果としてシンプルな偏導関数が求められる。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第2章 その37【二次形式の微分①】

二次形式の微分についての話へ突入。 ∇(ナブラ)について説明。 ベクトルに対しての偏微分。 各要素に対しての微分を行うだけなので、複雑な概念ではない。
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【入門】対称行列と二次形式(Julia)【数値計算】

二次形式の多項式表現と行列表現の計算をJuliaで実施。 3Dグラフを表示する際は、"projection" => "3d"が必要。 meshgridが無いので自作した。