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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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2回答

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桁数が多いときの計算をするときの時間短縮をするには

kohekoh

総合スコア140

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2018/11/11 01:50

以下のような計算をすると計算時間が非常にかかってしまいます

python

1from sympy import * 2 3x = Symbol('x') 4solve(Eq(10-2.91100676545407*exp(0.584250343191996*x)-13.3668427365805*x),x)

このように小数点以下の数が多い計算の場合
計算時間が非常にかかります

この対策として,float32にしたり,roundで丸めたり
ということを考えたのですが
以上のようなことをするのはありですか?
解が変わってしまうので,あまりやりたくないのですが
他に計算時間を短縮するようなコードの書き方があれば教えていただきたいです

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回答2

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scipyモジュールに高速計算を可能とする関数があるようです。
以下は、メジャーな方法とされるニュートン法の実装です。

python

1 2def func1(x) : # 解を求めたい関数の定義 3 import numpy as np 4 result = 10-2.91100676545407*np.exp(0.584250343191996*x)-13.3668427365805*x 5 return result 6 7from scipy.optimize import newton # ニュートン法による解法を用いるためのimport 8 9newton(func1,0.5) # 解の計算 10# 0.46273705153428485 11

あくまでも近似解を求めることが目的なので、そのあたりを割り切って使ったほうがいいかと思いますが、計算速度を考えると現実的な気もします。数値計算による近似解を得る方法はいろいろあるようで、scipyはいろいろと網羅しているそうなので、解法を調べた上で適切な関数を使用してはいかがでしょうか。

投稿2018/11/11 07:12

R.Shigemori

総合スコア3376

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kohekoh

2018/11/11 07:16

なるほどです ありがとうございます
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こんな漢字で、

Python

1from sympy import * 2 3x = Symbol('x') 4a = Symbol('a') 5b = Symbol('b') 6c = Symbol('c') 7 8solve(Eq(10-a*exp(b*x)-c*x),x) 9# [10/c - LambertW(a*b*exp(10*b/c)/c)/b] 10 11a = 2.91100676545407 12b = 0.584250343191996 13c = 13.3668427365805 14 1510/c - LambertW(a*b*exp(10*b/c)/c)/b 16# 0.462737051534285

投稿2018/11/11 04:21

hichon

総合スコア5737

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kohekoh

2018/11/11 05:57

回答ありがとうございます 解析的に計算した後に機械にまかせるということですね
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