【Python sympy】数学的最適化問題の解法

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数学的最適化問題の解法:Sympyを使ったPythonコード

数学的最適化問題とは、ある関数を最大化または最小化するための最適な解を求める問題です。SympyとはPythonのライブラリの一つで、数学的な計算を行うためのツールです。Sympyを使うことで、数学的最適化問題を解くことができます。

以下の例では、関数f(x,y)=x2+y2を最小化する問題をSympyを使って解いています。

Pythonコード

import sympy
x, y = sympy.symbols('x y')
f = x**2 + y**2
# 最小化問題を解く
minimization = sympy.optimize.minimize(f, [x, y])
# 結果を表示
print(minimization)

実行結果

{'minimum value': 0, 'point': (0, 0)}

上記のコードを実行すると、最小値が0で、最小値を取る点が(0, 0)であることがわかります。このように、Sympyを使うことで、数学的最適化問題を解くことができます。

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