Microsoft Word - 資料 (テイラー級数と数値積分).docx
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- あかり いしなみ
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1 δx δx n x=0 sin x = x x3 3 + x5 5 x x ak = (-mod(k,2))**(k/2) / fact_k ( ) = a n δ x n f x 0 + δ x a n = f ( n) ( x 0 ) n f ( x) = sin x n=0 58
2 I = b a ( ) f x dx ΔS = f ( x)h I = f a h h I = h ( ) + f ( a + h) f ( a + ih) f ( b h) N 1 i=1 ΔS = 1 2 I = 1 2 f a ( ) f a + ih f ( x) + f ( x + h) ( ) + 2 f ( a + h ) f ( a + ih ) f ( b h) + f ( b) h 59
3 積分法 I= N 1 1 f a + 2 f ( a + ih ) + f ( b ) h ( ) 2 i =1 である 台形法は２次の打ち切り誤差を持つ め足し合わせる y y=f(x) 似 積分 f(x) a f(x+h) h b x てを２次以上の多項式で近似 2.3 シンプソン法 h /2 近接するいくつかの区間を１まとめにして より高次の次数をもつ多項式で関数を近似 する方法である 精度は補間する関数の次数で決まる 例えば 区間[a,b]を偶数個ｎに 等分し ２つまとめにすると ３点を用いて２次多項式を当てはめることができる こ f (b ) h 2 f ( a + 2ih ) + のとき 小区間を２つ合わせた区間の面積は =1 ΔS = 1 f ( x ) + 4 f ( x + h ) + f ( x + 2h ) h 3 である このとき 区間[a,b]全体では 1 I = [ f ( a ) + 4 f ( a + h ) + 2 f ( a + 2h ) f ( a + 2ih ) + 4 f ( a + {2i + 1} h ) f ( b 2h ) + 4 f ( b h ) + f ( b )]h となる 係数が １ ４ ２ ４ ２ ２ ４ １となっている ２は小区間を２つ にまとめたΔS のつなぎ目である まとめると I= N /2 1 N /2 1 f a + 4 f a + 2i + 1 h + 2 f ( a + 2ih ) + f ( b ) h ( ) { } ( ) 3 i =1 i =1 となる ２次式で近似する方法は３次の打ち切り誤差を持つ 60
4 x 2/ π x= 2/ π x= f ( x) = e x2 = exp( x 2 ) erf x ( ) = 2 π 0 x ( ) exp ζ 2 dζ f (x) = ( )2 1 2πσ exp x µ 2 2σ 2 x 2 61
5 f95 taylor.f90 t_sine.f90 ****** Calculate sine by Talor-series expansion ****** program taylor implicit none integer i, n, ns real(8):: dx, xmax, pi real(8), allocatable:: x(:),s1(:),s2(:) real(8):: T_sine character(20):: fmt1 pi = 4.0d0 * atan(1.0d0) fmt1 = '(3f12.7)' write (6,*) 'Input number of samples for 1 period' read (5,*) ns write (6,*) 'Your input for number of samples = ',ns dx = 2.0d0 * pi / dfloat(ns) allocate ( x(0:ns),s1(0:ns),s2(0:ns) ) write (6,*) 'Input maximum order of Taylor series' 62
6 read (5,*) n write (6,*) 'Your input maximum order of Taylor series = ',n write (6,*) write (6,*) ' x sin(x) T_sine(x)' open (10,file='mysine.dat') do i = 0,ns x(i) = dx * dble(i) s1(i) = dsin(x(i)) s2(i) = T_sine(x(i),n) write ( 6,fmt1) x(i), s1(i), s2(i) write (10,fmt1) x(i), s1(i), s2(i) end do stop end program taylor ****** function T_sine ***************************************** function T_sine(x,n) implicit none integer:: k, n real(8):: pi real(8):: x, xp, fact_k, ak, fk real(8):: T_sine_k real(8):: T_sine real(8),parameter:: eps = 1.0d-10 63
7 pi = 4.0d0 * atan(1.0d0) initalize: f(x=0) = sin(0), 0 = 1, x**0 = 1.0 T_sine_k = 0.0d0 fact_k = 1.0d0 xp = 1.0d0 take summation sigma_( a(i)*x**i ) for i = 1 to n do k = 1,n fact_k = fact_k * dfloat(k) calculate factorial real(k) ak = (-mod(k,2))**(k/2) / fact_k coefficient of the series xp = xp * x fk = ak * xp calculate xp = x**k k-th order term T_sine_k = T_sine_k + fk calculate summation end do T_sine = T_sine_k return end function T_sine 64
8 real(8), allocatable:: x(:),s1(:),s2(:) allocate ( x(0:ns),s1(0:ns),s2(0:ns) ) real(8):: T_sine T_sine T_sine s2(i) = T_sine(x(i),n) T_sine write (10,500) x(i), s1(i), s2(i) real*8 function T_sine(x,n) T_sine = T_sine_k return 65
9 plot 'mysine.dat' using 1:2 plot 'mysine.dat' using 1:2, 'mysine.dat' using 1:3 plot 'mysine.dat' using 1:2 replot 'mysine.dat' using 1:3 replot 66
10 ** Error function ** Numerical integration by trapezoid method program trapezoid_i implicit none integer, parameter:: n = 1000 integer:: i real(8):: f(0:n) real(8):: x,x1,x2,dx real(8):: s1,sall real(8):: erf real(8):: pi,rootpi write (6,*) 'x1 =' read (5,*) x1 x1 = 0.0d0 write (6,*) 'x =' read (5,*) x2 dx = ( x2-x1 ) / dfloat( n ) do i = 0,n x = x1 + dx * dfloat(i) f(i) = exp( - x**2 ) end do s1 = 0.0d0 do i = 1,n-1 s1 = s d0*f(i) end do 67
11 sall = dx * 0.5d0 * ( f(0) + s1 + f(n) ) pi = 4.0d0 * atan( 1.0d0 ) rootpi = sqrt( pi ) erf = 2.0d0 / rootpi * sall write (6,*) 'Integral F = ',sall write (6,*) 'erf(',x2,')= ',erf stop end program trapezoid_i integer, parameter:: n = 1000n real(8):: f(0:n) f(i) = exp( - x**2 ) sall s1 = s d0*f(i) s 1 = n 1 i=1 ( ) f x i s1 68
Microsoft Word - 03-数値計算の基礎.docx
δx f x 0 + δ x n=0 a n = f ( n) ( x 0 ) n δx n f x x=0 sin x = x x3 3 + x5 5 x7 7 +... x ( ) = a n δ x n ( ) = sin x ak = (-mod(k,2))**(k/2) / fact_k 10 11 I = f x dx a ΔS = f ( x)h I = f a h I = h b (
Microsoft Word - 資料 docx
y = Asin 2πt T t t = t i i 1 n+1 i i+1 Δt t t i = Δt i 1 ( ) y i = Asin 2πt i T 29 (x, y) t ( ) x = Asin 2πmt y = Asin( 2πnt + δ ) m, n δ (x, y) m, n 30 L A x y A L x 31 plot sine curve program sine implicit
情報活用資料
y = Asin 2πt T t t = t i i 1 n+1 i i+1 Δt t t i = Δt i 1 ( ) y i = Asin 2πt i T 21 (x, y) t ( ) x = Asin 2πmt y = Asin( 2πnt + δ ) m, n δ (x, y) m, n 22 L A x y A L x 23 ls -l gnuplot gnuplot> plot "sine.dat"
. (.8.). t + t m ü(t + t) + c u(t + t) + k u(t + t) = f(t + t) () m ü f. () c u k u t + t u Taylor t 3 u(t + t) = u(t) + t! u(t) + ( t)! = u(t) + t u(
3 8. (.8.)............................................................................................3.............................................4 Nermark β..........................................
情報活用資料-03-20150604
cp hello.f90 echo.f90 mv echo.f90 echofile.f90 cp echofile.f90 echo.f90 7 8 9 Echo key input program echo character(80):: A read (5,*) A write (6,*) A stop end program echo chracter read 10 Echo key input
3. :, c, ν. 4. Burgers : u t + c u x = ν 2 u x 2, (3), ν. 5. : u t + u u x = ν 2 u x 2, (4), c. 2 u t 2 = c2 2 u x 2, (5) (1) (4), (1 Navier Stokes,.,
B:,, 2017 12 1, 8, 15, 22 1,.,,,,.,.,,,., 1,. 1. :, ν. 2. : u t = ν 2 u x 2, (1), c. u t + c u x = 0, (2), ( ). 1 3. :, c, ν. 4. Burgers : u t + c u x = ν 2 u x 2, (3), ν. 5. : u t + u u x = ν 2 u x 2,
3. :, c, ν. 4. Burgers : t + c x = ν 2 u x 2, (3), ν. 5. : t + u x = ν 2 u x 2, (4), c. 2 u t 2 = c2 2 u x 2, (5) (1) (4), (1 Navier Stokes,., ν. t +
B: 2016 12 2, 9, 16, 2017 1 6 1,.,,,,.,.,,,., 1,. 1. :, ν. 2. : t = ν 2 u x 2, (1), c. t + c x = 0, (2). e-mail: iwayama@kobe-u.ac.jp,. 1 3. :, c, ν. 4. Burgers : t + c x = ν 2 u x 2, (3), ν. 5. : t +
(2-1) x, m, 2 N(m, 2 ) x REAL*8 FUNCTION NRMDST (X, M, V) X,M,V REAL*8 x, m, 2 X X N(0,1) f(x) standard-norm.txt normdist1.f x=0, 0.31, 0.5
2007/5/14 II II agata@k.u-tokyo.a.jp 0. 1. x i x i 1 x i x i x i x x+dx f(x)dx f(x) f(x) + 0 f ( x) dx = 1 (Probability Density Funtion 2 ) (normal distribution) 3 1 2 2 ( x m) / 2σ f ( x) = e 2πσ x m
num3.dvi
kanenko@mbk.nifty.com http://kanenko.a.la9.jp/ ,, ( ) Taylor. ( 1) i )x 2i+1 sinx = (2i+1)! i=0 S=0.0D0 T=X; /* */ DO 100 I=1,N S=S+T /* */ T=-T*X*X/(I+I+2)/(I+I+3) /* */ 100 CONTINUE. S=S+(-1)**I*X**(2*i+1)/KAIJO(2*I+1).
演習2
神戸市立工業高等専門学校電気工学科 / 電子工学科専門科目 数値解析 2017.6.2 演習 2 山浦剛 (tyamaura@riken.jp) 講義資料ページ h t t p://clim ate.aic s. riken. jp/m embers/yamaura/num erical_analysis. html 曲線の推定 N 次多項式ラグランジュ補間 y = p N x = σ N x x
Fortran90/95 [9]! (1 ) " " 5 "Hello!"! 3. (line) Fortran Fortran 1 2 * (1 ) 132 ( ) * 2 ( Fortran ) Fortran ,6 (continuation line) 1
![Fortran90/95 [9]! (1 ) 5 Hello!! 3. (line) Fortran Fortran 1 2 * (1 ) 132 ( ) * 2 ( Fortran ) Fortran ,6 (continuation line) 1](/thumbs/48/24845697.jpg "Fortran90/95 [9]! (1 ) 5 Hello!! 3. (line) Fortran Fortran 1 2 * (1 ) 132 ( ) * 2 ( Fortran ) Fortran ,6 (continuation line) 1")
Fortran90/95 2.1 Fortran 2-1 Hello! 1 program example2_01! end program 2! first test program ( ) 3 implicit none! 4 5 write(*,*) "Hello!"! write Hello! 6 7 stop! 8 end program example2_01 1 program 1!
情報処理概論（第二日目）
情報処理概論 工学部物質科学工学科応用化学コース機能物質化学クラス 第 8 回 2005 年 6 月 9 日 前回の演習の解答例 多項式の計算 ( 前半 ): program poly implicit none integer, parameter :: number = 5 real(8), dimension(0:number) :: a real(8) :: x, total integer
num2.dvi
kanenko@mbk.nifty.com http://kanenko.a.la9.jp/ 16 32...... h 0 h = ε () 0 ( ) 0 1 IEEE754 (ieee754.c Kerosoft Ltd.!) 1 2 : OS! : WindowsXP ( ) : X Window xcalc.. (,.) C double 10,??? 3 :, ( ) : BASIC,
all.dvi
fortran 1996 4 18 2007 6 11 2012 11 12 1 3 1.1..................................... 3 1.2.............................. 3 2 fortran I 5 2.1 write................................ 5 2.2.................................
joho09.ppt
s M B e E s: (+ or -) M: B: (=2) e: E: ax 2 + bx + c = 0 y = ax 2 + bx + c x a, b y +/- [a, b] a, b y (a+b) / 2 1-2 1-3 x 1 A a, b y 1. 2. a, b 3. for Loop (b-a)/ 4. y=a*x*x + b*x + c 5. y==0.0 y (y2)
C 2 / 21 1 y = x 1.1 lagrange.c 1 / Laglange / 2 #include <stdio.h> 3 #include <math.h> 4 int main() 5 { 6 float x[10], y[10]; 7 float xx, pn, p; 8 in
![C 2 / 21 1 y = x 1.1 lagrange.c 1 / Laglange / 2 #include <stdio.h> 3 #include <math.h> 4 int main() 5 { 6 float x[10], y[10]; 7 float xx, pn, p; 8 in](/thumbs/88/114913715.jpg "C 2 / 21 1 y = x 1.1 lagrange.c 1 / Laglange / 2 #include <stdio.h> 3 #include <math.h> 4 int main() 5 { 6 float x[10], y[10]; 7 float xx, pn, p; 8 in")
C 1 / 21 C 2005 A * 1 2 1.1......................................... 2 1.2 *.......................................... 3 2 4 2.1.............................................. 4 2.2..............................................
Microsoft PowerPoint - NA03-09black.ppt
きょうの講義 数値 記号処理 2003.2.6 櫻井彰人 NumSymbol@soft.ae.keo.ac.jp http://www.sakura.comp.ae.keo.ac.jp/ 数値計算手法の定石 多項式近似 ( 復習 )» 誤差と手間の解析も 漸化式» 非線型方程式の求解 数値演算上の誤差 数値計算上の誤差 打ち切り誤差 (truncaton error)» 使う公式を有限項で打ち切る
演習1
神戸市立工業高等専門学校電気工学科 / 電子工学科専門科目 数値解析 2019.5.10 演習 1 山浦剛 (tyamaura@riken.jp) 講義資料ページ http://r-ccs-climate.riken.jp/members/yamaura/numerical_analysis.html Fortran とは? Fortran(= FORmula TRANslation ) は 1950
05 I I / 56
05 I 2015 2015.05.14 I 05 2015.05.14 1 / 56 I 05 2015.05.14 2 / 56 cd mkdir vis01 OK cd vis01 cp /tmp/150514/leibniz.*. I 05 2015.05.14 3 / 56 I 05 2015.05.14 4 / 56 Information visualization Data visualization,
³ÎΨÏÀ
2017 12 12 Makoto Nakashima 2017 12 12 1 / 22 2.1. C, D π- C, D. A 1, A 2 C A 1 A 2 C A 3, A 4 D A 1 A 2 D Makoto Nakashima 2017 12 12 2 / 22 . (,, L p - ). Makoto Nakashima 2017 12 12 3 / 22 . (,, L p
1 u t = au (finite difference) u t = au Von Neumann
1 u t = au 3 1.1 (finite difference)............................. 3 1.2 u t = au.................................. 3 1.3 Von Neumann............... 5 1.4 Von Neumann............... 6 1.5............................
Ｃ言語による数値計算プログラミング演習
8. 数値積分 任意の区間 [,b] における f() の定積分 b () I = f ( ) d の値は, つぎのように n 点の関数値の和により近似的に与えられる () In = Ak f ( k) n k = このとき, k を分点,A k を重みという 8. ニュートン コーツ ( 複合型 ) 積分公式 積分区間 [,b] を等分割して n 個の分点をとり, 被積分関数 f() を n- 次ラグランジュ補間多項式で近似して得られる積分公式を
, 1 ( f n (x))dx d dx ( f n (x)) 1 f n (x)dx d dx f n(x) lim f n (x) = [, 1] x f n (x) = n x x 1 f n (x) = x f n (x) = x 1 x n n f n(x) = [, 1] f n (x
![, 1 ( f n (x))dx d dx ( f n (x)) 1 f n (x)dx d dx f n(x) lim f n (x) = [, 1] x f n (x) = n x x 1 f n (x) = x f n (x) = x 1 x n n f n(x) = [, 1] f n (x](/thumbs/93/113428934.jpg ", 1 ( f n (x))dx d dx ( f n (x)) 1 f n (x)dx d dx f n(x) lim f n (x) = [, 1] x f n (x) = n x x 1 f n (x) = x f n (x) = x 1 x n n f n(x) = [, 1] f n (x")
1 1.1 4n 2 x, x 1 2n f n (x) = 4n 2 ( 1 x), 1 x 1 n 2n n, 1 x n n 1 1 f n (x)dx = 1, n = 1, 2,.. 1 lim 1 lim 1 f n (x)dx = 1 lim f n(x) = ( lim f n (x))dx = f n (x)dx 1 ( lim f n (x))dx d dx ( lim f d
数学の基礎訓練I
I 9 6 13 1 1 1.1............... 1 1................ 1 1.3.................... 1.4............... 1.4.1.............. 1.4................. 3 1.4.3........... 3 1.4.4.. 3 1.5.......... 3 1.5.1..............
08 p Boltzmann I P ( ) principle of equal probability P ( ) g ( )g ( 0 ) (4 89) (4 88) eq II 0 g ( 0 ) 0 eq Taylor eq (4 90) g P ( ) g ( ) g ( 0
08 p. 8 4 k B log g() S() k B : Boltzmann T T S k B g g heat bath, thermal reservoir... 4. I II II System I System II II I I 0 + 0 const. (4 85) g( 0 ) g ( )g ( ) g ( )g ( 0 ) (4 86) g ( )g ( 0 ) 0 (4
I
I 6 4 10 1 1 1.1............... 1 1................ 1 1.3.................... 1.4............... 1.4.1.............. 1.4................. 1.4.3........... 3 1.4.4.. 3 1.5.......... 3 1.5.1..............
68 A mm 1/10 A. (a) (b) A.: (a) A.3 A.4 1 1
67 A Section A.1 0 1 0 1 Balmer 7 9 1 0.1 0.01 1 9 3 10:09 6 A.1: A.1 1 10 9 68 A 10 9 10 9 1 10 9 10 1 mm 1/10 A. (a) (b) A.: (a) A.3 A.4 1 1 A.1. 69 5 1 10 15 3 40 0 0 ¾ ¾ É f Á ½ j 30 A.3: A.4: 1/10
£Ã¥×¥í¥°¥é¥ß¥ó¥°ÆþÌç (2018) - Â裱£²²ó ¡Ý½ÉÂꣲ¤Î²òÀ⡤±é½¬£²¡Ý
(2018) 2018 7 5 f(x) [ 1, 1] 3 3 1 3 f(x) dx c i f(x i ) 1 0 i=1 = 5 ) ( ) 3 ( 9 f + 8 5 9 f(0) + 5 3 9 f 5 1 1 + sin(x) θ ( 1 θ dx = tan 1 + sin x 2 π ) + 1 4 1 3 [a, b] f a, b double G3(double (*f)(),
cpall.dvi
55 7 gnuplot gnuplot Thomas Williams Colin Kelley Unix Windows MacOS gnuplot ( ) ( ) gnuplot gnuplot 7.1 gnuplot gnuplot () PC(Windows MacOS ) gnuplot http://www.gnuplot.info gnuplot 7.2 7.2.1 gnuplot
基礎数学I
I & II ii ii........... 22................. 25 12............... 28.................. 28.................... 31............. 32.................. 34 3 1 9.................... 1....................... 1............
スライド 1
数値解析 平成 24 年度前期第 7 週 [2012 年 5 月 30 日 ] 静岡大学創造科学技術大学院情報科学専攻工学部機械工学科計測情報講座 三浦憲二郎 講義アウトライン [5 月 30 日 ] 数値積分 ニュートン コーツ公式 台形公式 シンプソン公式 多積分 数値積分の必要性 p.135 初等関数 ( しょとうかんすう ) とは 複素数を変数とする多項式関数 指数関数 対数関数主値の四則演算
1F90/kouhou_hf90.dvi
Fortran90 3 33 1 2 Fortran90 FORTRAN 1956 IBM IBM704 FORTRAN(FORmula TRANslation ) 1965 FORTRAN66 1978 FORTRAN77 1991 Fortran90 Fortran90 Fortran Fortran90 6 Fortran90 77 90 90 Fortran90 [ ] Fortran90
y = x 4 y = x 8 3 y = x 4 y = x 3. 4 f(x) = x y = f(x) 4 x =,, 3, 4, 5 5 f(x) f() = f() = 3 f(3) = 3 4 f(4) = 4 *3 S S = f() + f() + f(3) + f(4) () *4
Simpson H4 BioS. Simpson 3 3 0 x. β α (β α)3 (x α)(x β)dx = () * * x * * ɛ δ y = x 4 y = x 8 3 y = x 4 y = x 3. 4 f(x) = x y = f(x) 4 x =,, 3, 4, 5 5 f(x) f() = f() = 3 f(3) = 3 4 f(4) = 4 *3 S S = f()
最小二乗フィット、カイ二乗フィット、gnuplot
数値計算法 009 5/7 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) 最尤法 (Maxmum Lkelhood Method) 回の ( 独立な ) 測定 xで, x,..., x 1 母集団が平均値 μgauss) 標準偏差 の正規 ( 分布の場合 1 回の測定で xから( xの間の値を観測する確率は + dx) dq = Pdx 1 1 x µ P exp π µ は不可知 推定値をとする µ
広島工業大学紀要研究編第 44 巻 (2010)pp 論文 複素関数の積分に対する数値積分の試み 殿塚勲 * Application of Numerical method to Complex integration ( 平成 21 年 10 月 27 日受理 ) Isao TON
広島工業大学紀要研究編第 44 巻 (00)pp.69-75 論文 複素関数の積分に対する数値積分の試み 殿塚勲 * Application of Numerical method to Complex integration ( 平成 年 0 月 7 日受理 ) Isao TONOZUKA (Received Oct. 7, 009) Abstract A method of numerical
1 28 6 12 7 1 7.1...................................... 2 7.1.1............................... 2 7.1.2........................... 2 7.2...................................... 3 7.3...................................
Microsoft PowerPoint - IntroAlgDs-05-5.ppt
アルゴリズムとデータ構造入門 25 年 月 日 アルゴリズムとデータ構造入門. 手続きによる抽象の構築.3 Formulating Astractions with Higher-Order Procedures ( 高階手続きによる抽象化 ) 奥乃 博. 3,5,7で割った時の余りが各々,2,3という数は何か? 月 日 本日のメニュー.2.6 Example: Testing for Primality.3.
Microsoft Word - FT_2010.doc
3. フーリエ変換 3. 周期的な複雑な波形 (t) si(ωt), (t) si(ωt), (t) si(3ωt) のグラフを図 3 に示す 単純にこれらの波形を重ね合わ せると (t) si(ωt) + si(ωt) + si(3ωt) は右図のように複雑な波形となる この合成波の時間方向の移 動は見られない ( 時間方向を波の位相と呼ぶ ) しかし 振幅の変調が見られる 3 3Hz (t) Hz
A B P (A B) = P (A)P (B) (3) A B A B P (B A) A B A B P (A B) = P (B A)P (A) (4) P (B A) = P (A B) P (A) (5) P (A B) P (B A) P (A B) A B P
1 1.1 (population) (sample) (event) (trial) Ω () 1 1 Ω 1.2 P 1. A A P (A) 0 1 0 P (A) 1 (1) 2. P 1 P 0 1 6 1 1 6 0 3. A B P (A B) = P (A) + P (B) (2) A B A B A 1 B 2 A B 1 2 1 2 1 1 2 2 3 1.3 A B P (A
Evoltion of onentration by Eler method (Dirihlet) Evoltion of onentration by Eler method (Nemann).2 t n =.4n.2 t n =.4n : t n
5 t = = (, y, z) t (, y, z, t) t = κ (68) κ [, ] (, ) = ( ) A ( /2)2 ep, A =., t =.. (69) 4πκt 4κt = /2 (, t) = for ( =, ) (Dirihlet ondition) (7) = for ( =, ) (Nemann ondition) (7) (68) (, t) = ( ) (
II (No.2) 2 4,.. (1) (cm) (2) (cm) , (
II (No.1) 1 x 1, x 2,..., x µ = 1 V = 1 k=1 x k (x k µ) 2 k=1 σ = V. V = σ 2 = 1 x 2 k µ 2 k=1 1 µ, V σ. (1) 4, 7, 3, 1, 9, 6 (2) 14, 17, 13, 11, 19, 16 (3) 12, 21, 9, 3, 27, 18 (4) 27.2, 29.3, 29.1, 26.0,
(Basic Theory of Information Processing) Fortran Fortan Fortan Fortan 1
(Basic Theory of Information Processing) Fortran Fortan Fortan Fortan 1 17 Fortran Formular Tranlator Lapack Fortran FORTRAN, FORTRAN66, FORTRAN77, FORTRAN90, FORTRAN95 17.1 A Z ( ) 0 9, _, =, +, -, *,
OpenMP¤òÍѤ¤¤¿ÊÂÎó·×»»¡Ê£²¡Ë
2013 5 30 (schedule) (omp sections) (omp single, omp master) (barrier, critical, atomic) program pi i m p l i c i t none integer, parameter : : SP = kind ( 1. 0 ) integer, parameter : : DP = selected real
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数値解析 2019 年度前期第 13 週 [7 月 11 日 ] 静岡大学創造科学技術大学院情報科学専攻工学部機械工学科計測情報講座 三浦憲二郎 講義アウトライン [7 月 11 日 ] 関数近似と補間 最小 2 乗近似による関数近似 ラグランジュ補間 T.Kanai, U.Tokyo 関数近似 p.116 複雑な関数を簡単な関数で近似する 関数近似 閉区間 [a,b] で定義された関数 f(x)
Microsoft PowerPoint - 講義10改.pptx
計算機プログラミング ( 後半組 ) Computer Programming (2nd half group) 担当 : 城﨑知至 Instructor: Tomoyuki JOHZAKI 第 9 回ファイルの入出力 Lesson 9 input/output statements 教科書 7.3 章 1 ファイル入出力 : サンプル 1 下記プログラムを outin1.f90 として作成し コンパイル実
11042 計算機言語7回目 サポートページ:
11042 7 :https://goo.gl/678wgm November 27, 2017 10/2 1(print, ) 10/16 2(2, ) 10/23 (3 ) 10/31( ),11/6 (4 ) 11/13,, 1 (5 6 ) 11/20,, 2 (5 6 ) 11/27 (7 12/4 (9 ) 12/11 1 (10 ) 12/18 2 (10 ) 12/25 3 (11
1. ( ) 1.1 t + t [m]{ü(t + t)} + [c]{ u(t + t)} + [k]{u(t + t)} = {f(t + t)} (1) m ü f c u k u 1.2 Newmark β (1) (2) ( [m] + t ) 2 [c] + β( t)2
![1. ( ) 1.1 t + t [m]{ü(t + t)} + [c]{ u(t + t)} + [k]{u(t + t)} = {f(t + t)} (1) m ü f c u k u 1.2 Newmark β (1) (2) ( [m] + t ) 2 [c] + β( t)2](/thumbs/80/80934335.jpg "1. ( ) 1.1 t + t [m]{ü(t + t)} + [c]{ u(t + t)} + [k]{u(t + t)} = {f(t + t)} (1) m ü f c u k u 1.2 Newmark β (1) (2) ( [m] + t ) 2 [c] + β( t)2")
212 1 6 1. (212.8.14) 1 1.1............................................. 1 1.2 Newmark β....................... 1 1.3.................................... 2 1.4 (212.8.19)..................................
p-sylow :
p-sylow :15114075 30 2 20 1 2 1.1................................... 2 1.2.................................. 2 1.3.................................. 3 2 3 2.1................................... 3 2.2................................
OHP.dvi
0 7 4 0000 5.. 3. 4. 5. 0 0 00 Gauss PC 0 Gauss 3 Gauss Gauss 3 4 4 4 4 3 4 4 4 4 3 4 4 4 4 3 4 4 4 4 u [] u [3] u [4] u [4] P 0 = P 0 (),3,4 (,), (3,), (4,) 0,,,3,4 3 3 3 3 4 4 4 4 0 3 6 6 0 6 3 6 0 6
時系列解析
B L12(2016-07-11 Mon) : Time-stamp: 2016-07-11 Mon 17:25 JST hig,, Excel,. http://hig3.net ( ) L12 B(2016) 1 / 24 L11-Q1 Quiz : 1 E[R] = 1 2, V[R] = 9 12 = 3 4. R(t), E[X(30)] = E[X(0)] + 30 1 2 = 115,
OpenMP¤òÍѤ¤¤¿ÊÂÎó·×»»¡Ê£±¡Ë
2012 5 24 scalar Open MP Hello World Do (omp do) (omp workshare) (shared, private) π (reduction) PU PU PU 2 16 OpenMP FORTRAN/C/C++ MPI OpenMP 1997 FORTRAN Ver. 1.0 API 1998 C/C++ Ver. 1.0 API 2000 FORTRAN
GraphicsWithPlotFull.nb Plot[{( 1), ( ),...}, {( ), ( ), ( )}] Plot Plot Cos x Sin x, x, 5 Π, 5 Π, AxesLabel x, y x 1 Plot AxesLabel
![GraphicsWithPlotFull.nb Plot[{( 1), ( ),...}, {( ), ( ), ( )}] Plot Plot Cos x Sin x, x, 5 Π, 5 Π, AxesLabel x, y x 1 Plot AxesLabel](/thumbs/81/83602176.jpg "GraphicsWithPlotFull.nb Plot[{( 1), ( ),...}, {( ), ( ), ( )}] Plot Plot Cos x Sin x, x, 5 Π, 5 Π, AxesLabel x, y x 1 Plot AxesLabel")
http://yktlab.cis.k.hosei.ac.jp/wiki/ 1(Plot) f x x x 1 1 x x ( )[( 1)_, ( )_, ( 3)_,...]=( ) Plot Plot f x, x, 5, 3 15 10 5 Plot[( ), {( ), ( ), ( )}] D g x x 3 x 3 Plot f x, g x, x, 10, 8 00 100 10 5
カイ二乗フィット検定、パラメータの誤差
統計的データ解析 008 008.. 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) 問題 C (, ) ( x xˆ) ( y yˆ) σ x πσ σ y y Pabx (, ;,,, ) ˆ y σx σ y = dx exp exp πσx ただし xy ˆ ˆ はyˆ = axˆ+ bであらわされる直線モデル上の点 ( ˆ) ( ˆ ) ( ) x x y ax b y ax b Pabx (,
Microsoft Word - NumericalComputation.docx
数値計算入門 武尾英哉. 離散数学と数値計算 数学的解法の中には理論計算では求められないものもある. 例えば, 定積分は, まずは積分 ( 被積分関数の原始関数をみつけること できなければ値を得ることはできない. また, ある関数の所定の値における微分値を得るには, まずその関数の微分ができなければならない. さらに代数方程式の解を得るためには, 解析的に代数方程式を解く必要がある. ところが, これらは必ずしも解析的に導けるとは限らない.
1 α X (path) α I = [0, 1] X α(0) = α(1) = p α p (base point) loop α(1) = β(0) X α, β α β : I X (α β)(s) = ( )α β { α(2s) (0 s 1 2 ) β(2s 1) ( 1 2 s 1)
![1 α X (path) α I = [0, 1] X α(0) = α(1) = p α p (base point) loop α(1) = β(0) X α, β α β : I X (α β)(s) = ( )α β { α(2s) (0 s 1 2 ) β(2s 1) ( 1 2 s 1)](/thumbs/94/118328149.jpg "1 α X (path) α I = [0, 1] X α(0) = α(1) = p α p (base point) loop α(1) = β(0) X α, β α β : I X (α β)(s) = ( )α β { α(2s) (0 s 1 2 ) β(2s 1) ( 1 2 s 1)")
1 α X (path) α I = [0, 1] X α(0) = α(1) = p α p (base point) loop α(1) = β(0) X α, β α β : I X (α β)(s) = ( )α β { α(2s) (0 s 1 2 ) β(2s 1) ( 1 2 s 1) X α α 1 : I X α 1 (s) = α(1 s) ( )α 1 1.1 X p X Ω(p)
I
I io@hiroshima-u.ac.jp 27 6 A A. /a δx = lim a + a exp π x2 a 2 = lim a + a = lim a + a exp a 2 π 2 x 2 + a 2 2 x a x = lim a + a Sic a x = lim a + a Rect a Gaussia Loretzia Bilateral expoetial Normalized
微分積分 サンプルページ この本の定価 判型などは, 以下の URL からご覧いただけます. このサンプルページの内容は, 初版 1 刷発行時のものです.
微分積分 サンプルページ この本の定価 判型などは, 以下の URL からご覧いただけます. ttp://www.morikita.co.jp/books/mid/00571 このサンプルページの内容は, 初版 1 刷発行時のものです. i ii 014 10 iii [note] 1 3 iv 4 5 3 6 4 x 0 sin x x 1 5 6 z = f(x, y) 1 y = f(x)
OpenMP¤òÍѤ¤¤¿ÊÂÎó·×»»¡Ê£±¡Ë
2011 5 26 scalar Open MP Hello World Do (omp do) (omp workshare) (shared, private) π (reduction) scalar magny-cours, 48 scalar scalar 1 % scp. ssh / authorized keys 133. 30. 112. 246 2 48 % ssh 133.30.112.246
C 2 2.1? 3x 2 + 2x + 5 = 0 (1) 1
2006 7 18 1 2 C 2 2.1? 3x 2 + 2x + 5 = 0 (1) 1 2 7x + 4 = 0 (2) 1 1 x + x + 5 = 0 2 sin x x = 0 e x + x = 0 x = cos x (3) x + 5 + log x? 0.1% () 2.2 p12 3 x 3 3x 2 + 9x 8 = 0 (4) 1 [ ] 1/3 [ 2 1 ( x 1
2012 IA 8 I p.3, 2 p.19, 3 p.19, 4 p.22, 5 p.27, 6 p.27, 7 p
2012 IA 8 I 1 10 10 29 1. [0, 1] n x = 1 (n = 1, 2, 3,...) 2 f(x) = n 0 [0, 1] 2. 1 x = 1 (n = 1, 2, 3,...) 2 f(x) = n 0 [0, 1] 1 0 f(x)dx 3. < b < c [, c] b [, c] 4. [, b] f(x) 1 f(x) 1 f(x) [, b] 5.
2 G(k) e ikx = (ik) n x n n! n=0 (k ) ( ) X n = ( i) n n k n G(k) k=0 F (k) ln G(k) = ln e ikx n κ n F (k) = F (k) (ik) n n= n! κ n κ n = ( i) n n k n
. X {x, x 2, x 3,... x n } X X {, 2, 3, 4, 5, 6} X x i P i. 0 P i 2. n P i = 3. P (i ω) = i ω P i P 3 {x, x 2, x 3,... x n } ω P i = 6 X f(x) f(x) X n n f(x i )P i n x n i P i X n 2 G(k) e ikx = (ik) n
演習１： 演習準備
演習 1: 演習準備 2013 年 8 月 6 日神戸大学大学院システム情報学研究科森下浩二 1 演習 1 の内容 神戸大 X10(π-omputer) について システム概要 ログイン方法 コンパイルとジョブ実行方法 OpenMP の演習 ( 入門編 ) 1. parallel 構文 実行時ライブラリ関数 2. ループ構文 3. shared 節 private 節 4. reduction 節
1 (1) () (3) I 0 3 I I d θ = L () dt θ L L θ I d θ = L = κθ (3) dt κ T I T = π κ (4) T I κ κ κ L l a θ L r δr δl L θ ϕ ϕ = rθ (5) l
1 1 ϕ ϕ ϕ S F F = ϕ (1) S 1: F 1 1 (1) () (3) I 0 3 I I d θ = L () dt θ L L θ I d θ = L = κθ (3) dt κ T I T = π κ (4) T I κ κ κ L l a θ L r δr δl L θ ϕ ϕ = rθ (5) l : l r δr θ πrδr δf (1) (5) δf = ϕ πrδr
9 8 7 (x-1.0)*(x-1.0) *(x-1.0) (a) f(a) (b) f(a) Figure 1: f(a) a =1.0 (1) a 1.0 f(1.0)
E-mail: takio-kurita@aist.go.jp 1 ( ) CPU ( ) 2 1. a f(a) =(a 1.0) 2 (1) a ( ) 1(a) f(a) a (1) a f(a) a =2(a 1.0) (2) 2 0 a f(a) a =2(a 1.0) = 0 (3) 1 9 8 7 (x-1.0)*(x-1.0) 6 4 2.0*(x-1.0) 6 2 5 4 0 3-2
応用数学特論.dvi
1 1 1.1.1 ( ). P,Q,R,.... 2+3=5 2 1.1.2 ( ). P T (true) F (false) T F P P T P. T 2 F 1.1.3 ( ). 2 P Q P Q P Q P Q P or Q P Q P Q P Q T T T T F T F T T F F F. P = 5 4 Q = 3 2 P Q = 5 4 3 2 P F Q T P Q T
8 i, III,,,, III,, :!,,,, :!,,,,, 4:!,,,,,,!,,,, OK! 5:!,,,,,,,,,, OK 6:!, 0, 3:!,,,,! 7:!,,,,,, ii,,,,,, ( ),, :, ( ), ( ), :... : 3 ( )...,, () : ( )..., :,,, ( ), (,,, ),, (ϵ δ ), ( ), (ˆ ˆ;),,,,,,!,,,,.,,
Hara-statistics
全学共通授業科目 物理学実験平成 3 年度前期測定値の扱い方と誤差論 講義 神戸大学大学院理学研究科物理学専攻原俊雄 測定値を他人に提示するとき なぜ 誤差を考えなければならないのか? なぜ 誤差を測定値に付けなければならないのか? そもそも 誤差とは何か? 人間は 測定により真の値を知ることができるか? 人間は 真の値を知ることはできない 人間は 工夫することによって 限りなく真の値に近づくことができる
Microsoft Word - DF-Salford解説09.doc
Digital Fortran 解説 2009/April 1. プログラム形態とデ - タ構成 最小自乗法プログラム (testlsm.for) m 組の実験データ (x i,y i ) に最も近似する直線式 (y=ax+b) を最小自乗法で決定する 入力データは組数 mと m 組の (x i,y i ) 値 出力データは直線式の係数 a,bとなる 入力データ m=4 (x i,y i ) X=1.50
untitled
Fortran90 ( ) 17 12 29 1 Fortran90 Fortran90 FORTRAN77 Fortran90 1 Fortran90 module 1.1 Windows Windows UNIX Cygwin (http://www.cygwin.com) C\: Install Cygwin f77 emacs latex ps2eps dvips Fortran90 Intel
QMII_10.dvi
65 1 1.1 1.1.1 1.1 H H () = E (), (1.1) H ν () = E ν () ν (). (1.) () () = δ, (1.3) μ () ν () = δ(μ ν). (1.4) E E ν () E () H 1.1: H α(t) = c (t) () + dνc ν (t) ν (), (1.5) H () () + dν ν () ν () = 1 (1.6)
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数値解析 平成 24 年度前期第 13 週 [7 月 11 日 ] 静岡大学創造科学技術大学院情報科学専攻工学部機械工学科計測情報講座 三浦憲二郎 講義アウトライン [7 月 11 日 ] 関数近似と補間 最小 2 乗近似による関数近似 ラグランジュ補間 形状処理工学の基礎 点列からの曲線の生成 T.Kanai, U.Tokyo 関数近似 p.116 複雑な関数を簡単な関数で近似する関数近似 閉区間
b3e2003.dvi
15 II 5 5.1 (1) p, q p = (x + 2y, xy, 1), q = (x 2 + 3y 2, xyz, ) (i) p rotq (ii) p gradq D (2) a, b rot(a b) div [11, p.75] (3) (i) f f grad f = 1 2 grad( f 2) (ii) f f gradf 1 2 grad ( f 2) rotf 5.2
SFGÇÃÉXÉyÉNÉgÉãå`.pdf
SFG 1 SFG SFG I SFG (ω) χ SFG (ω). SFG χ χ SFG (ω) = χ NR e iϕ +. ω ω + iγ SFG φ = ±π/, χ φ = ±π 3 χ SFG χ SFG = χ NR + χ (ω ω ) + Γ + χ NR χ (ω ω ) (ω ω ) + Γ cosϕ χ NR χ Γ (ω ω ) + Γ sinϕ. 3 (θ) 180
2 1 Octave Octave Window M m.m Octave Window 1.2 octave:1> a = 1 a = 1 octave:2> b = 1.23 b = octave:3> c = 3; ; % octave:4> x = pi x =
1 1 Octave GNU Octave Matlab John W. Eaton 1992 2.0.16 2.1.35 Octave Matlab gnuplot Matlab Octave MATLAB [1] Octave [1] 2.7 Octave Matlab Octave Octave 2.1.35 2.5 2.0.16 Octave 1.1 Octave octave Octave
* n x 11,, x 1n N(µ 1, σ 2 ) x 21,, x 2n N(µ 2, σ 2 ) H 0 µ 1 = µ 2 (= µ ) H 1 µ 1 µ 2 H 0, H 1 *2 σ 2 σ 2 0, σ 2 1 *1 *2 H 0 H
1 1 1.1 *1 1. 1.3.1 n x 11,, x 1n Nµ 1, σ x 1,, x n Nµ, σ H 0 µ 1 = µ = µ H 1 µ 1 µ H 0, H 1 * σ σ 0, σ 1 *1 * H 0 H 0, H 1 H 1 1 H 0 µ, σ 0 H 1 µ 1, µ, σ 1 L 0 µ, σ x L 1 µ 1, µ, σ x x H 0 L 0 µ, σ 0
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July 14, 2007 Brouwer f f(x) = x x f(z) = 0 2 f : S 2 R 2 f(x) = f( x) x S 2 3 3 2 - - - 1. X x X U(x) U(x) x U = {U(x) x X} X 1. U(x) A U(x) x 2. A U(x), A B B U(x) 3. A, B U(x) A B U(x) 4. A U(x),
: , 2.0, 3.0, 2.0, (%) ( 2.
2017 1 2 1.1...................................... 2 1.2......................................... 4 1.3........................................... 10 1.4................................. 14 1.5..........................................
Excel ではじめる数値解析 サンプルページ この本の定価 判型などは, 以下の URL からご覧いただけます. このサンプルページの内容は, 初版 1 刷発行時のものです.
Excel ではじめる数値解析 サンプルページ この本の定価 判型などは, 以下の URL からご覧いただけます. http://www.morikita.co.jp/books/mid/009631 このサンプルページの内容は, 初版 1 刷発行時のものです. Excel URL http://www.morikita.co.jp/books/mid/009631 i Microsoft Windows
I A A441 : April 21, 2014 Version : Kawahira, Tomoki TA (Kondo, Hirotaka ) Google
I4 - : April, 4 Version :. Kwhir, Tomoki TA (Kondo, Hirotk) Google http://www.mth.ngoy-u.c.jp/~kwhir/courses/4s-biseki.html pdf 4 4 4 4 8 e 5 5 9 etc. 5 6 6 6 9 n etc. 6 6 6 3 6 3 7 7 etc 7 4 7 7 8 5 59
86 6 r (6) y y d y = y 3 (64) y r y r y r ϕ(x, y, y,, y r ) n dy = f(x, y) (6) 6 Lipschitz 6 dy = y x c R y(x) y(x) = c exp(x) x x = x y(x ) = y (init
8 6 ( ) ( ) 6 ( ϕ x, y, dy ), d y,, dr y r = (x R, y R n ) (6) n r y(x) (explicit) d r ( y r = ϕ x, y, dy ), d y,, dr y r y y y r (6) dy = f (x, y) (63) = y dy/ d r y/ r 86 6 r (6) y y d y = y 3 (64) y
TOP URL 1
TOP URL http://amonphys.web.fc2.com/ 1 30 3 30.1.............. 3 30.2........................... 4 30.3...................... 5 30.4........................ 6 30.5.................................. 8 30.6...............................
1 1.1 ( ). z = a + bi, a, b R 0 a, b 0 a 2 + b 2 0 z = a + bi = ( ) a 2 + b 2 a a 2 + b + b 2 a 2 + b i 2 r = a 2 + b 2 θ cos θ = a a 2 + b 2, sin θ =
1 1.1 ( ). z = + bi,, b R 0, b 0 2 + b 2 0 z = + bi = ( ) 2 + b 2 2 + b + b 2 2 + b i 2 r = 2 + b 2 θ cos θ = 2 + b 2, sin θ = b 2 + b 2 2π z = r(cos θ + i sin θ) 1.2 (, ). 1. < 2. > 3. ±,, 1.3 ( ). A
II - ( 02 ) 1,,,, 2, 3. ( ) HP,. 2 MATLAB MATLAB, C Java,,., MATLAB, Workspace, Workspace. Workspace who. whos. MATLAB, MATLAB Workspace. 2.1 Workspac
II - ( 02 ) 1,,,, 2, 3 ( ) HP, 2 MATLAB MATLAB, C Java,,, MATLAB, Workspace, Workspace Workspace who whos MATLAB, MATLAB Workspace 21 Workspace 211 Workspace save, Workspace, MATLAB MAT, load, MAT Workspace
コンピュータ概論
4.1 For Check Point 1. For 2. 4.1.1 For (For) For = To Step (Next) 4.1.1 Next 4.1.1 4.1.2 1 i 10 For Next Cells(i,1) Cells(1, 1) Cells(2, 1) Cells(10, 1) 4.1.2 50 1. 2 1 10 3. 0 360 10 sin() 4.1.2 For
/02/18
3 09/0/8 i III,,,, III,?,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,?,?,,,,,,,,,,,,,,!!!,? 3,,,, ii,,,!,,,, OK! :!,,,, :!,,,,,, 3:!,, 4:!,,,, 5:!,,! 7:!,,,,, 8:!,! 9:!,,,,,,,,, ( ),, :, ( ), ( ), 6:!,,, :... : 3 ( )... iii,,
1. A0 A B A0 A : A1,...,A5 B : B1,...,B
1. A0 A B A0 A : A1,...,A5 B : B1,...,B12 2. 3. 4. 5. A0 A B f : A B 4 (i) f (ii) f (iii) C 2 g, h: C A f g = f h g = h (iv) C 2 g, h: B C g f = h f g = h 4 (1) (i) (iii) (2) (iii) (i) (3) (ii) (iv) (4)
Fortran90/95 2. (p 74) f g h x y z f x h x = f x + g x h y = f y + g y h z = f z + g z f x f y f y f h = f + g Fortran 1 3 a b c c(1) = a(1) + b(1) c(
Fortran90/95 4.1 1. n n = 5 x1,x2,x3,,x4,x5 5 average = ( x1 + x2 + x3 + x4 + x5 )/5.0 n n x (subscript) x 1 x 2 average = 1 n n x i i=1 Fortran ( ) x(1) x(2) x(n) Fortran ( ) average = sum(x(1:n))/real(n)
SOWC04....
99 100 101 2004 284 265 260 257 235 225 222 211 207 205 200 197 192 190 183 183 183 183 180 176 171 169 166 165 156 152 149 143 141 141 138 138 136 126 126 125 123 123 122 118 110 109 108 107 107 105 100
Chap11.dvi
. () x 3 + dx () (x )(x ) dx + sin x sin x( + cos x) dx () x 3 3 x + + 3 x + 3 x x + x 3 + dx 3 x + dx 6 x x x + dx + 3 log x + 6 log x x + + 3 rctn ( ) dx x + 3 4 ( x 3 ) + C x () t x t tn x dx x. t x
スライド 1
数値解析 平成 29 年度前期第 14 週 [7 月 10 日 ] 静岡大学工学研究科機械工学専攻ロボット 計測情報分野創造科学技術大学院情報科学専攻 三浦憲二郎 期末試験 7 月 31 日 ( 月 ) 9 10 時限 A : 佐鳴会議室 B : 佐鳴ホール 講義アウトライン [7 月 10 日 ] 関数近似と補間 最小 2 乗近似による関数近似 ( 復習 ) ラグランジュ補間 形状処理工学の基礎
格子QCD実践入門
-- nakamura at riise.hiroshima-u.ac.jp or nakamura at an-pan.org 2013.6.26-27 1. vs. 2. (1) 3. QCD QCD QCD 4. (2) 5. QCD 2 QCD 1981 QCD Parisi, Stamatescu, Hasenfratz, etc 2 3 (Cut-Off) = +Cut-Off a p
1 Tokyo Daily Rainfall (mm) Days (mm)
( ) r-taka@maritime.kobe-u.ac.jp 1 Tokyo Daily Rainfall (mm) 0 100 200 300 0 10000 20000 30000 40000 50000 Days (mm) 1876 1 1 2013 12 31 Tokyo, 1876 Daily Rainfall (mm) 0 50 100 150 0 100 200 300 Tokyo,
n ξ n,i, i = 1,, n S n ξ n,i n 0 R 1,.. σ 1 σ i .10.14.15 0 1 0 1 1 3.14 3.18 3.19 3.14 3.14,. ii 1 1 1.1..................................... 1 1............................... 3 1.3.........................
/ AICHI UNIVERSITY OF EDUCATION A { z = x + iy 0.100 I ( ) ( ) (1) C z = a ρ. f(z) dz = C = = (z a) n dz C n= p 2π (ρe iθ ) n ρie iθ dθ 0 n= p { 2πiA 1 n = 1 0 n 1 (2) C f(z) n.. n f(z)dz = 2πi Re
I ( ). ( ) () a ρ. f() d ( a) n d n p π (ρe iθ ) n ρie iθ dθ n p { πia n n () f() n.. n f()d πi es f( k ) k n n. f()d n k k f()d. n f()d πi esf( k ). k I ( ). ( ) () f() p g() f() g()( ) p. f(). f() A
£Ã¥×¥í¥°¥é¥ß¥ó¥°(2018) - Âè11²ó – ½ÉÂꣲ¤Î²òÀ⡤±é½¬£² –
(2018) 11 2018 12 13 2 g v dv x dt = bv x, dv y dt = g bv y (1) b v 0 θ x(t) = v 0 cos θ ( 1 e bt) (2) b y(t) = 1 ( v 0 sin θ + g ) ( 1 e bt) g b b b t (3) 11 ( ) p14 2 1 y 4 t m y > 0 y < 0 t m1 h = 0001
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プログラミング言語 第 回 (7 年 7 月 6 日 今日の配布物 片面の用紙 枚 今日の課題が書かれています 本日の出欠を兼ねています /33 今日やること http://www.tnlab.ice.uec.ac.jp/~s-okubo/class/language/ にアクセスすると 教材があります 7 年 7 月 6 日分と書いてある部分が 本日の教材です 本日の内容 前回の課題の解答 Romberg
ÄêÀÑʬ¤ÎÄêµÁ¤Ë¤Ä¤¤¤Æ
http://www.math.sci.hokudai.ac.jp/~yano/biseki2_2014/ 2014 II ( : ) 紀元前 3000 年 紀元前 300 年 17 世紀 18 世紀 19 世紀 積分 古代エジプト 古代ギリシャ積分法の起源 微分 フェルマー デカルト 微分積分学の黎明期 ニュートンライプニッツ コーシー 微分積分学の誕 厳密化と発展 リーマン : : ( 287?
¥Ñ¥Ã¥±¡¼¥¸ Rhpc ¤Î¾õ¶·
Rhpc COM-ONE 2015 R 27 12 5 1 / 29 1 2 Rhpc 3 forign MPI 4 Windows 5 2 / 29 1 2 Rhpc 3 forign MPI 4 Windows 5 3 / 29 Rhpc, R HPC Rhpc, ( ), snow..., Rhpc worker call Rhpc lapply 4 / 29 1 2 Rhpc 3 forign
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計算機実習 Ⅰ FORTRAN 担当 2018.05.29 本日の課題 プログラムの基本ルールを理解し 以下が含まれるプログラムを作成する (1) 文法の基礎 ( フローチャートなど ) (2) 変数宣言 (3) 入出力 (4) 四則演算 (5) 組込関数 (6) 判定文 (7) リダイレクション PROGRAM MAIN INTEGER I, J, K REAL A, B, C CHARACTER