Contents:

• 1. イントロダクション
  • 1.1 演習の概要
  • 1.2 数学系ツール
• 2. Jupyter Notebook で Python を動かす
  • 2.1 準備
  • 2.2 Jupyter Notebook の使い方
  • 3.3 計算例
  • 課題
• 3. データとグラフ・Pandas と Matplotlib
  • 3.1 Pandas
  • 3.2 Matplotlib
  • 課題
• 4. 行列の計算・行列式・固有値・固有ベクトル
  • 4.1 行列式・固有値・固有ベクトル
• 5. 線形微分方程式系
  • 5.1 行列の指数関数の計算
  • 5.2 線形微分方程式系の観点からの行列の分類
  • 5.3 行列が対角化できて固有値が全て実数の場合
  • 5.4 行列が対角化できて行列の固有値が共役複素数の場合
  • 5.5 行列が対角化できない場合（固有値が縮退している場合）
  • 5.6 軌跡の表示
  • 課題
• 6. 極大極小（最適化）
  • 6.1 scipy.optimize
  • 6.2 最適化とグラフ
• 7. Newton 法と勾配降下法
  • 7.1 Newton 法アルゴリズム
  • 7.2 勾配降下法（最急降下法, gradient descent）アルゴリズム
  • 演習問題