最適化ソルバIPOPTの主要オプション解説
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非線形問題を解くことができる最適化ソルバIPOPTの主要オプションについて解説します。
「Pythonグラフ入門」を公開
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Matplotlibのグラフ作成や設定をまとめたサイト「Pythonグラフ入門」を公開しました。
CasADiのOptiスタックでcallback関数を使って解の推移を取得する
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最適化フレームワークCasADiのOptiスタックでcallback関数を使って、最適化ソルバの各反復における解の推移を取得する方法をまとめました。
sftpコマンドによるファイル転送
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sftpコマンドを使ったファイル転送や、ディレクトリ関連の操作に関する方法をまとめました。
CasADiで最適化の変数と制約をベクトル化する
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最適化フレームワークCasADiのOptiスタックで、多変数の最適化を簡潔に記述するため、変数と制約をベクトル化する方法をまとめました。
Hugoコマンドのチートシート
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静的サイトジェネレータHugoのコマンドチートシートです。
JupyterLab, Jupyter Notebookを任意のディレクトリで起動する【Windows環境】
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JupyterLabまたはJupyter Notebookを任意のディレクトリで起動する方法を説明します。Windows環境でAnaconda PowerShell Promptを使用します。
2次元極座標系における衛星・惑星の軌道をPythonでシミュレートする
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2次元極座標系における運動方程式、および円軌道とモルニア軌道（楕円軌道）のシミュレーションを行うPythonコードを示します。
数理最適化モデルの要素をクラスとして実装するプラクティス【Pyomo編】
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複数の要素から構成される最適化モデルを最適化ライブラリPyomoで実装するとき、コードを再利用しやすくするため、各要素をクラスとして実装する方法を検討しました。
数理最適化モデルの要素をクラスとして実装するプラクティス【CasADi+Python編】
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複数の要素から構成される最適化モデルを最適化ライブラリCasADiとPythonで実装するとき、コードを再利用しやすくするため、各要素をクラスとして実装する方法を検討しました。
「FIRE成功率シミュレータ」をリリース
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「FIRE成功率シミュレータ」をリリースしました。サイトの概要と、使用した技術についてまとめています。
CasADiのSX, MX, DMクラスを比較する
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最適化ライブラリCasADiにおいて行列を扱うSX, MX, DMクラスの違いをまとめました。
Windows 10 HomeにDocker Desktopをインストールする
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はじめに Windows 10 HomeにDocker Desktopをインストールする手順を備忘録として残します。 DockerはLinuxカーネル上で動作します