解法の選択: 問題の性質に応じて、適切な解法を選択します。代表的な数学的手法には、方程式の解法、最適化アルゴリズム、確率・統計的手法などがあります。問題の性質や目標に基づいて最適な手法を選びましょう。
a. 方程式の解法:
import sympy as sp
# 方程式を定義
x = sp.symbols('x')
equation = x2 + 2*x - 8
# 方程式を解く
solutions = sp.solve(equation, x)
print(solutions)b. 最適化問題の解法 (線形計画法):
from scipy.optimize import linprog
# 目的関数と制約条件を定義
c = [-1, -2] # 目的関数の係数
A = [[1, 1], [3, 1]] # 不等式制約の係数行列
b = [4, 9] # 不等式制約の右辺ベクトル
# 最適化問題を解く
result = linprog(c, A_ub=A, b_ub=b)
print(result)c. 確率・統計的手法 (正規分布の確率計算):
from scipy.stats import norm
# 正規分布の平均と標準偏差を定義
mu = 0
sigma = 1
# 特定の値以下の確率を計算
probability = norm.cdf(1, loc=mu, scale=sigma)
print(probability)