numerical-analysis - プログラミングと数値解析

Question

私は秋に数値解析のクラスを取っています。私はまあまあのプログラミングのバックグラウンドを持っています (いくつかのクラスを受講し、インターンシップで Java プログラミングに取り組みました) が、このクラスを始める前に自分のスキルを磨きたいと思っています。私の質問は、数値解析に役立つプログラミングスキルは何ですか?

データ構造、OOP、アルゴリズムは非常に重要ですか? クラスが始まる前に読むことをお勧めするリソースはありますか?

Answer 1

アルゴリズムとデータ構造。それほどOOPではありません。私が大学で取った数値解析コースでは、python と Matlab でアルゴリズムのプログラミングをたくさんしました。

Answer 2

数値解析の高速プロトタイピングを行う場合は、numpy および/または scipy を使用することをお勧めします。Python 2.7 またはバージョン 3 の Python チュートリアルは約 120 ページあり、docs.python.org から入手でき、1 日で非常に簡単に習得できます。numpy と scipy には少し学習が必要です。

OOP を使用すると大きな利益が得られますが、多くのスキルアップが必要です。私が C++ を使用していた場合、Brian H. Flowers の本を使用します。この本では、応用工学を簡単に紹介できます。最初の 5 つの章では、テスト スクリプトの作成を含め、約 8 時間の作業で優れた C++ OOP クラスを作成することができます。現在の問題は、多くの OOP パッケージが標準テンプレート ライブラリに含まれていることです。多くの人は、何が利用できるのかわからないため、車輪を再発明することになります。これが、Python numpy または scipy を使用するか、上記で提案したように、ほとんどが事前定義されているため、Matlab を使用する方がよい理由です。どちらの言語も迅速なプロトタイピングに適していますが、有限要素/有限差分メッシュの生成などの非常に複雑なことを行いたい場合は、Dongarra の BLAS ライブラリにアクセスする必要があります。