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最適化問題の解析とソルバー: 最適化問題は、与えられた制約条件下で目的関数を最小化または最大化する問題です。数学的手法として、線形計画法、非線形最適化、整数計画法などがあります。PythonのSciPyライブラリには、これらの問題を解くための便利な関数やソルバーが含まれています。
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統計的なデータ解析: 統計的なデータ解析は、データセットから有益な情報を抽出するための手法です。例えば、データの中心傾向やばらつきを表す平均や標準偏差の計算、相関係数の算出などがあります。PythonのNumPyやPandasライブラリを使用して、統計的なデータ解析を行うことができます。
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数値積分と微分方程式の解法: 数値積分は、関数の面積や曲線の長さを近似的に求める手法です。また、微分方程式の解法は、物理学や工学などのさまざまな領域で重要です。PythonのSciPyライブラリには、数値積分や微分方程式の解法を提供する関数が含まれています。
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確率論と統計学: 確率論と統計学は、不確実性のモデリングやデータの解析に使用されます。例えば、確率分布の生成や統計的仮説検定などがあります。PythonのSciPyやStatsmodelsライブラリを使用して、確率論と統計学に関連する操作を実行することができます。
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線形代数と行列計算: 線形代数は、ベクトルや行列の操作に関連する数学の分野です。行列の積や逆行列の計算、固有値や固有ベクトルの求め方などがあります。PythonのNumPyライブラリを使用して、線形代数や行列計算を行うことができます。