Pythonによる数値計算法の基礎(中古品)
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商品説明
(中古品)
Pythonによる数値計算法の基礎
【ブランド名】
橋本 修: author; 毛塚 敦: author;
【商品説明】
内容紹介 ポイントを押さえた解説とPythonコードで,はじめてでも学びやすい入門書 【本書の特長】 ・簡潔な説明で各章がコンパクトにまとめられているので,学びやすい. ・例題ではPythonのプログラム例が掲載されているので,実際にどのように計算するのかがイメージしやすい. ・複雑な境界条件で一般的な方程式を解く例題も用意されているので,数値計算の有効性が理解しやすい. 【目次】 非線形方程式 1.1 はさみうち法 1.2 ニュートン法 1.2.1 1 次元の場合 1.2.2 2 次元の場合 1.3 逐次近似法と摂動法 1.3.1 逐次近似法 1.3.2 摂動法 演習問題 数値微分と数値積分 2.1 差分 2.1.1 差分の定義 2.1.2 種類と演算公式 2.2 数値微分 2.3 数値積分 2.3.1 台形法 2.3.2 シンプソン法 2.4 DFTとFFT 2.4.1 フーリエ級数 2.4.2 DFT 2.4.3 FFT 演習問題 連立1次方程式 3.1 基礎事項 3.2 緩和法 3.3 掃き出し法 3.4 ガウス・ザイデル法 演習問題 常微分方程式 4.1 テイラー法 4.2 オイラー法 4.3 ルンゲ_ クッタ法 4.4 連立常微分方程式の解法 4.5 高階常微分方程式の解法 演習問題 補間と近似 5.1 最小2乗法 5.2 ニュートンの補間法 5.3 スプライン補間法 演習問題 偏微分方程式 6.1 差分法 6.2 時間領域差分法 6.2.1 空間領域における差分化 6.2.2 時間領域における差分化 6.2.3 一般的な境界条件 6.3 モーメント法 6.3.1 基礎事項 6.3.2 分類 6.4 有限要素法 6.4.1 変分法 6.4.2 定式化 演習問題 演習問題解答 参考文献 索 引 著者について 青山学院大学教授 工博
当店では初期不良に限り、商品到着から7日間は返品をお受けいたします。
イメージと違う、必要でなくなった等、お客様都合のキャンセル・返品は一切お受けしておりません。
中古品の場合、基本的に説明書・外箱・ドライバーインストール用のCD-ROMはついておりません。
商品名に「限定」「保証」等の記載がある場合でも特典や保証・ダウンロードコードは付いておりません。
写真は代表画像であり実際にお届けする商品の状態とは異なる場合があります。
中古品の場合は中古の特性上キズ、汚れがある場合があります。
他モールでも併売しておりますので、万が一お品切れの場合はご連絡致します。
ご注文からお届けまで
1．ご注文
ご注文は24時間受け付けております
2．注文確認 ご注文後、注文確認メールを送信します
3．在庫確認
在庫切れの場合はご連絡させて頂きます。
※中古品は受注後に、再メンテナンス、梱包しますのでお届けまで3〜7営業日程度とお考え下さい。
4．入金確認
前払い決済をご選択の場合、ご入金確認後、配送手配を致します。
5．出荷
配送準備が整い次第、出荷致します。配送業者、追跡番号等の詳細をメール送信致します。
6．到着
出荷後、1〜3日後に商品が到着します。
※離島、北海道、九州、沖縄は遅れる場合がございます。予めご了承下さい。
Pythonによる数値計算法の基礎
【ブランド名】
橋本 修: author; 毛塚 敦: author;
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内容紹介 ポイントを押さえた解説とPythonコードで,はじめてでも学びやすい入門書 【本書の特長】 ・簡潔な説明で各章がコンパクトにまとめられているので,学びやすい. ・例題ではPythonのプログラム例が掲載されているので,実際にどのように計算するのかがイメージしやすい. ・複雑な境界条件で一般的な方程式を解く例題も用意されているので,数値計算の有効性が理解しやすい. 【目次】 非線形方程式 1.1 はさみうち法 1.2 ニュートン法 1.2.1 1 次元の場合 1.2.2 2 次元の場合 1.3 逐次近似法と摂動法 1.3.1 逐次近似法 1.3.2 摂動法 演習問題 数値微分と数値積分 2.1 差分 2.1.1 差分の定義 2.1.2 種類と演算公式 2.2 数値微分 2.3 数値積分 2.3.1 台形法 2.3.2 シンプソン法 2.4 DFTとFFT 2.4.1 フーリエ級数 2.4.2 DFT 2.4.3 FFT 演習問題 連立1次方程式 3.1 基礎事項 3.2 緩和法 3.3 掃き出し法 3.4 ガウス・ザイデル法 演習問題 常微分方程式 4.1 テイラー法 4.2 オイラー法 4.3 ルンゲ_ クッタ法 4.4 連立常微分方程式の解法 4.5 高階常微分方程式の解法 演習問題 補間と近似 5.1 最小2乗法 5.2 ニュートンの補間法 5.3 スプライン補間法 演習問題 偏微分方程式 6.1 差分法 6.2 時間領域差分法 6.2.1 空間領域における差分化 6.2.2 時間領域における差分化 6.2.3 一般的な境界条件 6.3 モーメント法 6.3.1 基礎事項 6.3.2 分類 6.4 有限要素法 6.4.1 変分法 6.4.2 定式化 演習問題 演習問題解答 参考文献 索 引 著者について 青山学院大学教授 工博
当店では初期不良に限り、商品到着から7日間は返品をお受けいたします。
イメージと違う、必要でなくなった等、お客様都合のキャンセル・返品は一切お受けしておりません。
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ポイントを押さえた解説とPythonコードで,はじめてでも学びやすい入門書
【本書の特長】
・簡潔な説明で各章がコンパクトにまとめられているので,学びやすい.
・例題ではPythonのプログラム例が掲載されているので,実際にどのように計算するのかがイメージしやすい.
・複雑な境界条件で一般的な方程式を解く例題も用意されているので,数値計算の有効性が理解しやすい.
【目次】
非線形方程式
1.1 はさみうち法
1.2 ニュートン法
1.2.1 1 次元の場合
1.2.2 2 次元の場合
1.3 逐次近似法と摂動法
1.3.1 逐次近似法
1.3.2 摂動法
演習問題
数値微分と数値積分
2.1 差分
2.1.1 差分の定義
2.1.2 種類と演算公式
2.2 数値微分
2.3 数値積分
2.3.1 台形法
2.3.2 シンプソン法
2.4 DFTとFFT
2.4.1 フーリエ級数
2.4.2 DFT
2.4.3 FFT
演習問題
連立1次方程式
3.1 基礎事項
3.2 緩和法
3.3 掃き出し法
3.4 ガウス・ザイデル法
演習問題
常微分方程式
4.1 テイラー法
4.2 オイラー法
4.3 ルンゲ_ クッタ法
4.4 連立常微分方程式の解法
4.5 高階常微分方程式の解法
演習問題
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