Python을 사용하여 수학적 모델을 구축하는 방법

수학적 모델링에는 Python을 선택하는 것이 좋습니다. Python은 오픈 소스로 활력이 넘치고 있으며 전 세계의 프로그래밍 전문가들이 Python에 벽돌과 박격포를 추가하고 있음을 보여줍니다. 100,000개 이상의 타사 라이브러리가 있으며 매일 수백 개의 새로운 라이브러리가 추가되고 있는 것 같습니다. 이러한 거대한 타사 라이브러리는 거의 모든 계층과 분야를 다루고 있습니다. 일반적으로 다른 사람들이 이미 수행한 귀하에게 적합한 기본 라이브러리입니다. 좋아요, 그냥 사용하면 절반의 노력으로 두 배의 결과를 얻을 수 있습니다

다음은 python3.x, scipy, numpy를 사용하여 Python을 사용한 수학적 모델링의 몇 가지 문제입니다. 그리고 matplotlib.

먼저 기본적인 데이터 지식을 추가합니다

1.numpy.array()

기본 연산에서는 배열과 리스트가 구분되지 않습니다(인덱싱 및 삭제 연산과 실행 시간에 차이가 있습니다), Python 배열 데이터가 없습니다. 구조. 배열은 수치 계산 도구 패키지인 numpy로 정의됩니다. 배열에서 많은 작업을 수행해야 하기 때문에(목록으로 인해 오류가 발생함) 이를 마스터해야 합니다. 아래 공식 문서를 참고하세요.

np로 numpy 가져오기

1. 선형 프로그래밍

선형 프로그래밍 문제의 최대 및 최소 문제를 해결하려면 scipy.optimize.linprog를 선택하세요. 학습 자료: 공식 문서.

여기에서는 구체적인 문제를 논의하지 않으며, 해결을 위해 수학 방정식을 함수형 언어로 변환하는 과정만 설명합니다. 참고 도서: 수학적 모델링 알고리즘 및 응용.

2. 다항식 최소 제곱 곡선 피팅

numpy.polyfit을 사용하세요.

위 내용은 Python을 사용하여 수학적 모델을 구축하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!