macOSでシミュレーション

概要

macOS の利用者が増えています。基本的にBSD系UN*Xであり、X Windowも簡単にインストールできます。C言語も Xcode の一部として無償提供されていて、シミュレーション利用にも 最適です。いくつか手順を踏むことで、あなたの mac は高性能なシミュレーションマシンに生まれ変わります。今流行の Python も簡単にインストールできますから、Python を使った 簡単なシミュレーションや機械学習の実行などもできてしまいます。

mac をシミュレーションマシンにするにはいくつか方法があると思います。例えば、 VirtualBox を導入し、その上に例えば CentOS や Ubuntu をインストールすれば、Linuxマシンとし て利用も可能。パフォーマンスもそんなに悪くないし、通常使う Linux のクラスターマシンとの互換性を気にする必要が無い。最近の特に機械学習に関する入門書は、このようなアプ ローチでマシン依存性を回避しているようです。

macOS上に様々なUN*Xツールを導入するのも良いでしょう。簡単に UN*Xツールを導入するパッケージも用意されています。代表的なものには、Homebrew や MacPorts があります。 私（上山）は MacPorts を好んで利用していましたが、最近 Homebrew に鞍替えしました。理由はこちらを使った記述がWeb上で目立つようになってきた為（特に Python を用いた機械 学習関係の情報が Web 上に溢れていて、macOS を使っている場合には Homebrew を用いて Python 環境をインストールしている例が多い）と、特に Python の導入に関してはこちらの 方が楽に思えたからです。

本ドキュメントは、最新のmacOS上に、様々なUN*Xツールを導入し、macOSにて簡単なシミュレーションやAUTO（分岐解析ソフトウェア）を利用できるようにする為の手順書です。

全体に共通する下準備として、「下準備」があり、その後用途に応じてそれぞれのリンクを活用して下さい。

• 下準備（諸設定および MacPorts のインストール）
  • macOSでシミュレーション（C言語 + GLSCグラフィックスライブラリ 版）
  • macOSでシミュレーション（Python + Matplotlib 版）
  • macOSでAUTO（分岐解析ソフトウェア）
  • macOSで機械学習

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