数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 その16【基本的な使い方⑥】
Python(Numpy)でスライシングを実施。
0オリジンのためMATLABと設定する数値が異なる。
加えて、区間演算子の終端は範囲に指定範囲には含まれない点に注意。
Scilabでスライシング。
MATLABと同一。
2022-08
数値計算 
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 その15【基本的な使い方⑤】
基本的な使い方の続きとしてスライシングについて。
特定の要素、特定範囲を抽出可能。
区間演算子start:step:endを元に範囲抽出するが、step=1なことがほとんどなので、stepを省略したstart:endの書き方になることが多い。
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 その14【基本的な使い方④】
Juliaの基本的な使い方。
Juliaは列ベクトルがデフォルト。
MATLAB、Scilabは行ベクトルがデフォルトであるため、扱いに気を付ける必要がある。
列ベクトルがデフォルトになっている理由としては、数式との一致性を考慮した結果と推測される。
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 その13【基本的な使い方③】
Juliaの基本的な使い方・・・の前にいろいろクセが違うのでそれの調査。
start:step:endの形式(区間演算子)で等差数列を表現できるが、この状態ではメモリ上に実態を持っていない。
よって、読み出しはできるが、書き込みはできない。
区間演算子に実態を持たせるにはVectorに渡すことで解決。
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 その12【基本的な使い方②】
Python(Numpy)とScilabの基本的な使い方。
Python(Numpy)は以前から使っている物なので手馴れたもん。
ScilabはMATLABと同一の記載方法でいける。
ただし、コメントアウトが「%」じゃなくて「//」
ここも一緒だと楽だったが・・・。
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 その11【基本的な使い方①】
各ツール、言語の基本的な使い方として以下をやってみる。
単純なスカラー計算。
ベクトルの定義。
等差数列の作成。
行列の定義。
まずは手馴れたMATLABで実施。
数値計算 【入門】行列の存在意義【数値計算】
簡単に行列の存在意義を説明。
当然、連立方程式以外にも利用シーンは多数あるが、まずはシンプルなもので。
逆行列は掃き出し法で求められる。
ただし、ツール、言語側で逆行列を求めれる機能が入っていることが多いので自身で計算することは少ない。
連立方程式は複数の関数の交点を求めている。
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 その10【行列⑤】
連立方程式を解くということは複数の関数の交点を求めるということ。
行列はそれを一撃で解ける。
ためしにMATLABで算出したら一撃。
移動体の予測線を関数と見なすと、交点を求める重要性がわかりやすいかも？
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 その9【行列④】
逆行列は掃き出し法にて求めることができる。
実際に掃き出し法を実施。
前回使用した逆行列が求まった。
MATLAB、Python(Numpy)、Scilab、Juliaでは逆行列を求める機能があるので、直に計算することはない・・・想定。
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 その8【行列③】
行列で連立方程式を解いてみた。
両辺を行列で割る・・・のがだが、行列は除算が無く、逆行列を掛けるで除算を実現する。
逆行列は掃き出し法と呼ばれる方法で求めるが、ここでは公式を使用。
結果として、答えが求まった。
特徴としてはルールが明確なためプログラム化し易いという点。