実践 Python ライブラリー: 計算物理学 I 数値計算の基礎 / HPC / フーリエ・ウェーブレット解析
説明
Python の実践的な使い方を解説した「実践 Python ライブラリー」シリーズの一冊です。
解析学や線形代数、信号理論に Python を使う方法が解説されています。
2015 年に出版された「 Computational Physics: Problem Solving with Python 」（計算物理学: Python を使った問題解決）の第 3 版の訳書とのことで、同じ実践 Python ライブラリーの「計算物理学 II 」と 2 分冊となっています。
目次
1. はじめに
2. 計算機ソフトウェアの基礎
3. 数値計算の誤差と不確実さ
4. モンテカルロ法: 乱数，ランダムウオーク，減衰
5. 微分と積分
6. 行列の数値計算
7. 試行錯誤による解の探索，およびデータへのフィッティング
8. 微分方程式を解く: 非線形振動
9. ODE の応用: 固有値問題，散乱問題，放物体の運動
10. ハイ・パフォーマンス・コンピューティングのためのハードウェアと並列計算機
11. HPC (応用編): 最適化，チューニング， GPU プログラミング
12. フーリエ解析: 信号とフィルタ
13. ウェープレット解析と主成分分析: 非定常信号とデータ圧縮
紹介（ powered by openBD ）
Landau et al., Computational Physics: Problem Solving with Python, 3rd ed.を2分冊で。理論からPythonによる実装まで解説。〔内容〕誤差／モンテカルロ法／微積分／行列／データのあてはめ／微分方程式／HPC／フーリエ解析／他
