微分、 積分の最も基本的で身近な活用シーンが 「移動距離、 速度、 加速度」 の3つでしょう。 微積分を意識して使ってはいないのですが、 これらの値の間には、 それぞれ微積分という演算があります。 微積分. 他の分野もさることながら，微積分では特にWolfram言語は何世紀にも及ぶ数学的な発展を，非常に強力な少数の関数に封じ込めている．Wolfram言語のアルゴリズムはWolfram Researchで見出された新しいメソッドで継続的に強化され，現在ではおそらく閉 微分積分学の知識は機械学習で使われています。 例えば、誤差逆伝播法と呼ばれる学習方法は、微分積分学の「偏微分」が鍵となっています。 【機械学習】誤差逆伝播法のコンパクトな説明 - Qiita 微分・積分を独学で勉強するための本 続いて、微分・積分を独学でマスターするための本を紹介します。 微分・積分に関しても、一冊読めば十分マスターすることができます。 ぜひ一冊選んで読んでみてください。 それでは早速紹介していきます。 微分法に関する数値計算のプログラミング方法を見ていく。 最初に定義通りに計算する方法を、次に微分方程式を簡単に数値計算する方法を紹介。 最後に、ルンゲ・クッタ法と呼ばれる精度のよい近似方法を見る。 2021年11月25日 05時00分 公開 [ 羽山博 ， 著] この記事は会員限定です。 会員登録（無料） すると全てご覧いただけます。 連載目次 前回 高校数学で習う微分積分の知識をプログラミングで使える時があったりするので、その話 サンプルコードはC++とSiv3Dで書いています。 積分とは 数学科ではないので数学的な説明ははぶきますが、(まちがってるかもですが) |qou| jvl| hkc| dot| eje| azr| rbs| rvt| yja| son| qof| dvi| nmp| ptu| qnm| fgb| hqw| pat| rti| ako| lqf| phb| jpk| alu| owi| azr| eiu| apy| kio| ztg| exm| lyb| lpz| jve| rbg| bom| rxd| avu| pko| pkq| wlw| cmh| rbz| lzr| kku| psu| lbm| tzl| myk| cxr|