今回はSciPyというパッケージを使い、簡単な関数からカオスと呼ばれる複雑なものまで、解き方を紹介します。 解析結果をアニメーションで見る方法もお伝えしまので、式だけでは見えてこなかった世界が発見できるかもしれません。 それでは、Pythonを使った数値解析の世界に一歩踏み出しましょう！ 本記事を読む前に、Pythonがどんなプログラミング言語なのかをおさらいしておきたい人は次の記事を参考にしてください。 → Pythonとは？ 特徴やできること、活用例をわかりやすく簡単に解説 なお、その他のPythonの記事については こちら にまとめています。 …

Pythonで自己相関グラフ (コレログラム)を描く 時系列分析で目にする自己相関グラフですが、Pythonを用いてこれを描く方法...

この記事では、因果ダイアグラムを理解するために必要な基本的なグラフの概念と Python を用いた具体的な表現方法について解説します。 因果推論では、因果のはしごという重要な概念があります。 因果のはしごについては「因果のはしごの概要」でまとめているので参考にしてください。 因果推論の科学 「なぜ？ 」の問いにどう答えるか 因果ダイアグラムを正しく理解するためには、まずグラフの基本的な概念について理解を深めておく必要があります。 グラフとは、ノード（頂点）とエッジ（辺）を持った構造のことで因果推論などに限らず様々な分野で利用されています。 …

この記事では、Pythonでのコルーチンと非同期関数について詳しく解説します。 具体的なコード例とその解説、応用例を含め、これからPythonの非同期プログラミングに取り組む方々にとって参考になる内容となっています。 コルーチンは、プログラムの実行を一時停止し、後から再開できるような関数の一種です。 通常の関数は呼び出されると最後まで実行されますが、コルーチンは途中で停止し、後からその状態から再開することが可能です。 Pythonでは`yield`キーワードを使ってコルーチンを定義します。 print("Start Coroutine") x = yield …

yield 式は、 for ループで使用できたり、next () 関数で値を 1 つずつ取り出したりできる、値の並びを生成するのに使用されます。 ジェネレータは、イテレーション中に要素を動的に生成するイテレータになります。 特徴としては yield を使い「値を返す」&「都度処理を中断」することです。 今回はイテレータという言葉は深く触れませんが、 民主主義に乾杯というブログの「イテレータってなに？ 」 が参考になります。 ジェネレータの主なユースケースとしては、イテラブルなオブジェクトを引数とする関数に対して、ジェネレータを渡すことができます。 …

本記事では、Pythonを使った量子化学計算の10のテクニックを紹介します。 PySCFやPsi4といったライブラリの使い方から、分子構造の最適化、エネルギー計算、結果の可視化まで順を追って解説しますので、ぜひ最後までお付き合いください。 量子化学計算を始めるには、まず適切なツールを用意する必要があります。 PySCFは、その中でも特に使いやすいライブラリの一つです。 インストールから基本的な使い方まで、順を追って見ていきましょう。 PySCFのインストールは、pipコマンドを使うと簡単です。 ターミナルを開いて、次のコマンドを入力してください。 …