파이썬은 어떤 과학적인 계산을 할 수 있나요?

과학 계산을 위한 Python의 기능:

1 과학 라이브러리는 매우 완벽합니다. (추천 학습: Python 동영상 튜토리얼)

과학 라이브러리: numpy, scipy. 플로팅: matplotlib. 병렬: mpi4py. 디버깅: pdb.

2. 고효율.

Numpy(배열 기능, f2py)를 잘 배울 수 있다면 코드 실행 효율성은 Fortran이나 C보다 크게 나쁘지는 않을 것입니다. 하지만 배열을 잘 사용하지 않으면 작성한 프로그램의 효율성이 떨어지게 됩니다. 따라서 시작한 후에는 numpy의 배열 클래스를 이해하는 데 충분한 시간을 투자하시기 바랍니다.

3. 디버깅이 쉽습니다.

pdb는 제가 본 것 중 최고의 디버깅 도구입니다. 이는 텍스트 해석 언어만이 할 수 있는 프로그램 중단점에서 직접 단면을 제공합니다. Python으로 프로그램을 개발하는 데 걸리는 시간은 1/10밖에 안 걸린다고 해도 과언이 아닙니다.

4. 기타.

C++ 라이브러리(예: 다양한 Linux 배포판)만큼 복잡하지 않고 풍부하고 통합되어 있습니다. Python에서 numpy를 배우면 과학적인 계산을 할 수 있습니다. Python의 타사 라이브러리는 포괄적이지만 복잡하지는 않습니다. Python의 클래스 기반 언어 기능을 사용하면 Fortran 및 다른 언어보다 더 큰 규모로 개발하기가 더 쉽습니다.

수치 해석에서 Runge-Kutta 방법은 비선형 상미분 방정식의 해를 구하는 중요한 유형의 암시적 또는 명시적 반복 방법입니다. 이러한 기술은 수학자 Carl Runge와 Martin Wilhelm Kutta가 1900년경에 발명했습니다.

룽게-쿠타 방법은 미분방정식을 수치적으로 푸는 데 사용되는 유명한 오일러 방법을 포함하여 공학에서 널리 사용되는 고정밀 단일 단계 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 정확도가 높고 오류를 억제하기 위한 조치가 취해지기 때문에 구현 원리도 상대적으로 복잡합니다.

가우스 적분은 확률 이론 및 연속 푸리에 변환의 통일과 같은 계산에 널리 사용됩니다. 이는 오류 함수의 정의에도 나타납니다. 오차 함수에는 기본 함수가 없지만 가우스 적분은 미적분학을 통해 분석적으로 풀 수 있습니다. 확률 적분이라고도 불리는 가우스 적분은 가우스 함수의 적분입니다. 독일의 수학자이자 물리학자인 칼 프리드리히 가우스(Carl Friedrich Gauss)의 이름을 따서 명명되었습니다.

로렌즈 어트랙터와 이로부터 파생된 방정식 시스템은 1963년 Edward Norton Lorenz가 Journal of the Atmospheric Sciences에 게재한 논문 "Deterministic"에서 "비주기 흐름"에서 제안하여 구합니다. 대기 방정식에 나타나는 대류량 방정식을 단순화함으로써.

이 로렌츠 모델은 비선형 수학뿐만 아니라 기후 및 일기 예보에도 중요한 의미를 갖습니다. 행성과 항성 대기는 완전히 결정적이지만 모델로 명확하게 표현되는 갑작스럽고 겉보기에 무작위적인 변화를 일으키기 쉬운 다양한 준주기 상태를 나타낼 수 있습니다.

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