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数式処理・科学技術計算ツール『Maple』の使い方のメモや自習用にまとめたドキュメント・チュートリアル類を公開しています。もっぱら自分用のメモです。
Mapleを知らない？という方へこちらのMaplesoftのサイトをご覧ください。
数値解析や数値計算の基礎的内容を通して Maple のコマンドや関数の使い方を学習するために書いたチュートリアル的なガイドブックです。典型的な数値計算の教科書で扱われている内容（方程式・連立方程式の解法、最適化、補間・フィッティング、数値積分、微分方程式の数値解、特異値分解など）を取り扱っています。例題をベースにした使い方の資料になります。Maple は強みである数式処理機能も提供しているので、数式処理のテクニックを使ったトピックスも一部ですが扱っています。章ごとに独立して使い方をまとめてあります。
なお、このチュートリアルのコンテンツは、MapleCloudにもアップロードされています。ブラウザでMapleCloudにアクセスするか、もしくはMaple本体から[ツール]メニュー→[MapleCloud]メニューを選択してコンテンツにアクセスすることが可能です。
四則演算、各種物理量を用いた単位計算、そしてパラメータを用いた微積分演算やグラフ作成は、Mapleでも得意とするところなので、化学工学計算をMapleワークシートで書いてみました。丸善出版の『はじめて学ぶ 化学工学』に掲載されている例題をMapleワークシートで実行しています。
「1.234 x 10^3」のように、エンジニアリング（工学）などで利用される数値フォーマットで表示するための設定方法です。
◇谷山・志村予想をシミュレーションしてみる
◇谷山・志村予想をシミュレーションしてみる
Qiitaで見つけたとある記事に触発され、Mapleで谷山・志村予想を（一部）シミュレーションするためのコードを書いてみました。Sympyなどでも出来るのかもしれませんが、やはり商用数式処理ツールの利点というか、多項式処理のコマンドを使うことで手軽に谷山・志村予想、つまりモジュラー形式と素数の関係式について検証することができます。 最近では、機械学習やDeep Learningの世界でも代数幾何の手法やアルゴリズムを参考にするケースが増えているようですので、一助になれば。
Taniyama_Shimura_Simulation.pdf◇Maple で組合せ最適化・整数計画問題
◇Maple で組合せ最適化・整数計画問題
Mapleには最適化のための Optimization パッケージが標準で付いています。このワークシートでは、Optimization パッケージを使って、整数計画問題に関する基本的な例題（ナップサック問題）の解き方を解説しています。
Maple_integer_programming.pdf◇How to generate random data uniformly within a unit circle? (単位円内に一様に乱数を生成する方法)
◇How to generate random data uniformly within a unit circle? (単位円内に一様に乱数を生成する方法)
<Maple worksheet> | <PDF>
In machine learning or scientific data analysis, we are often using random data generation, and some cases we have to consider random dataset within a unit circle. In this demo, it introduces tips and tricks to generate the random dataset uniformly distributed within a unit circle using with Maple.
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