線形計画法: pythonとgurobiを使って生産計画を最適化

オペレーションズ・リサーチの分野のひとつ「数理計画法」は、数理計画問題（最適化問題）を解くための方法です。 数理計画法は、制約条件を満たし、目的関数を最小、あるいは、最大にする最適解の発見する方法です。数理計画法には様々なアプローチがあり、そのなかのひとつには線形計画法があります。

matplotlib.pyplot: 線グラフの特定領域を塗りつぶす

化学反応の経時変化を示すグラフがあります。pythonで指定の範囲を塗りつぶしたいのですが、どうすれば良いでしょう？matplotlibの pyplot.fill_between() を使えば、指定の範囲を塗りつぶせます。

数理計画法: PythonとGurobiを使って数理計画問題を解く

オペレーションズ・リサーチの重要な分野である数理計画法は、数理計画問題（最適化問題）を解くための方法であり、データサイエンスにとっても大事なトピックです。 数理計画法は、制約条件を満たし、目的関数を最小、あるいは、最大にする最適解の発見を目的とし、金融、教育、石油、生産、物流、林業、など幅広い分野で利用されています。

変換と行列の関係：線型変換とアフィン変換の関係

線型代数において、入力ベクトルと出力ベクトルの変換を考えます。線型変換は(1)直線を維持したまま、(2)原点を固定して変換します。線型変換とアフィン変換の間には、「全ての線型変換はアフィン変換であるが、アフィン変換の一部は線型変換でない」関係があります。アフィン変換は反転、拡大・縮小、回転、剪断、平行移動に利用します。

機械学習とテイラー展開。機械学習で使う数学的概念

テイラー展開は、無限級数を利用することで、任意の関数のある点近傍の値を近似し、周辺情報を獲得することに役立ちます。 高校・大学で学ぶテイラー展開は、機械学習でも利用されています。機械学習でテイラー展開を利用すると何が嬉しいのでしょうか？この記事は「 テイラー展開の性質 」についてまとめます。

意思決定をサポート。オペレーションズ・リサーチと数理最適化

「オペレーションズ・リサーチ」は、与えられた制約条件の下、最適なデザインや運用システムを見つけるための意思決定に関わる科学的アプローチです。ゆえに、オペレーションズ・リサーチは、「経営科学(Management Science)」とも呼ばれます。

これだけは知っておきたいETLとELTの違い

2021-07-12 ETLとELTは、データソースからデータを抽出してから分析用データとして利用するまでのデータ管理プロセスを示します。 データ分析を行う前に、多くのケースでデータに加工処理を施します。この記事はETLとELTの特徴をまとめます。

Gurobi Optimizer（アカデミック・ライセンス）のインストール方法

2021-07-05 Groubi Optimizer は、線形計画(LP)、二次計画(QP)、混合整数計画(MIP)、などの問題を最速で解くための強力なソルバーエンジンです。この記事は「 Grobi Optimizer(アカデミック・ライセンス)をインストールする方法 」をまとめています。

Juliaと遊ぶ線形代数(6) LU分解とガウス消去法

2021-07-04 LU分解は正方行列を下三角行列と上三角行列の積に分解する方法です。 LU分解を利用すれば、連立一次方程式の計算をさらに効率化できます。 この記事はLU分解 についてまとめます。LU分解の時間計算量はO(n^3)、前進代入、後退代入の時間計算量はそれぞれO(n^2)です。

海外で学ぶデータサイエンス。データサイエンス・マスターコースで学ぶ知識・スキル(3)

2021-07-01 クイーンズランド大学（UQ）のデータサイエンス・マスターコースが提供する講座から学べる知識・スキルを紹介します。身の回りに限って言えば、若い世代を中心に、データサイエンスへ興味を持ち、自学自習に励む方が増えてきている気がします。大学のデータサイエンスコースが気になることもあるのではないでしょうか。