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例題で身につける数値解析 Python,C++,Fortranサンプルコードつき
樫山 和男/著 車谷 麻緒/著
丸善出版 2025.7
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オーテピア高知図書館
3Fビジネス
/418.1/レイ/
1112704802
一般
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資料詳細
タイトル
例題で身につける数値解析
副書名
Python,C++,Fortranサンプルコードつき
著者
樫山 和男
/著,
車谷 麻緒
/著,
田中 聖三
/著
著者典拠番号
110002676950000
,
110007007820000
,
110008510380000
出版者
丸善出版
出版地
東京
出版年
2025.7
ページ数
5,145p
大きさ
21cm
言語
日本語
一般件名
数値計算-データ処理
一般件名典拠番号
511035710010000
NDC分類(9版)
418.1
内容紹介
数値解析における各種手法の理論とそのアルゴリズムについて、Pythonを用いて例題を実際に数値計算して解くことで、その基礎を身につけられる入門書。サンプルコードのダウンロードサービス付き。
ISBN
4-621-31131-8
ISBN13桁
978-4-621-31131-8
本体価格
¥2400
資料情報1
『例題で身につける数値解析 Python,C++,Fortranサンプルコードつき』 樫山 和男/著, 車谷 麻緒/著 , 田中 聖三/著 丸善出版 2025.7(所蔵館:オーテピア高知図書館 請求記号:/418.1/レイ/ 資料コード:1112704802)
URL
https://opac.library.kochi.jp/winj/opac/switch-detail.do?lang=ja&bibid=1120885552
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目次
第1章 誤差
1.1 誤差の定義
1.2 コンピュータにおける数値表現
1.3 数値誤差の種類と原因
第2章 非線形方程式の解法
2.1 1変数の非線形方程式
2.2 ニュートン法
2.3 二分法
2.4 はさみうち法
2.5 収束性
2.6 多変数の非線形方程式に対するニュートン法
第3章 連立1次方程式の解法:直接法
3.1 直接法の分類
3.2 ガウスの消去法
3.3 ガウス-ジョルダン法
3.4 LU分解法
第4章 連立1次方程式の解法:反復法
4.1 反復法の分類
4.2 ヤコビ法
4.3 ガウス-ザイデル法
4.4 SOR法
4.5 共役勾配法
4.6 行列の不良条件と良条件
第5章 補間法
5.1 ラグランジュ補間
5.2 ニュートン補間
5.3 スプライン補間
第6章 数値積分
6.1 台形則
6.2 シンプソン則
6.3 ルジャンドル-ガウス法
第7章 数値微分
7.1 差分近似
7.2 標本点が不等間隔の場合の差分近似
7.3 ラグランジュ補間を用いる方法
第8章 常微分方程式の数値解析
8.1 常微分方程式で表される問題
8.2 1階の常微分方程式の初期値問題
8.3 オイラー法と修正オイラー法
8.4 ルンゲ-クッタ法
8.5 2階の常微分方程式の初期値問題
第9章 偏微分方程式の数値解析
9.1 偏微分方程式の型と特徴
9.2 差分法による楕円型問題の解析
9.3 有限要素法による楕円型問題の解析
9.4 模型実験と数値実験
付録A 行列計算
A.1 ベクトルの内積
A.2 行列とベクトルの積
A.3 行列と行列の積
A.4 スレッド並列
付録B 統計解析の基礎
B.1 平均,分散,標準偏差
B.2 最小二乗法による単回帰分析
B.3 最小二乗法による重回帰分析
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