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python - mpf (mpmath float) を含む関数を numpy 配列と組み合わせるより高速な方法はありますか?
Python の float の精度に問題がありました。明示的に記述された球面ベッセル関数 J_n (x) を使用したいので、高精度が必要です。これは、numpyfloat が使用されている場合 (特に n>5 の場合)、低い x 値で理論値から逸脱します (正確な 15 桁)。
より正確な数値を維持するために、特にmpmathとから多くのオプションを試しました。function があることがわかるまで、関数内の精度を配列sympyと組み合わせるときに問題がありました。最後に、最初の問題に対するこの解決策を得ました。mpmathnumpynumpy.vectorize
私が今抱えている問題は、明示的で正確なものをプロットするだけで、かなり長い時間がかかることです ( の scipy 関数よりも約 31 倍遅いmp.dps=100)。小さくdpsしても、これらのプロセスはそれほど速くはなりませんmp.dps=15。. これをより速くする方法はありますか？
python - SymPy における任意精度の確率値
Sympy でいくつかの単純な確率を計算しようとしていますが、数値エラーが発生し続けます。mpmath で任意の精度を使用するようにこのコードを変更するにはどうすればよいですか?