工学の問題に取り組む際、初等的な演算だけでは正確に計算することが困難または不可能な数学関数にしばしば遭遇します。SciPy の `scipy.special` サブモジュールは、工学、物理学、確率論で広く使用されている多様な特殊関数へのアクセスを提供します。その中の一つが **ガンマ関数** であり、これは階乗関数を非整数値に一般化したもので、確率分布や統計計算で頻繁に登場します。


import unittest
import user_code
import ast
import re   
import unittest
import importlib
import math

class TestTask(unittest.TestCase):
    def test_gamma_positive_integer(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        result = user_code.compute_gamma(5)
        expected = math.gamma(5)
        _dynamic_test(
            self,
            abs(result - expected) < 1e-10,
            "Correct gamma value for integer input (5)",
            f"Expected gamma(5)={expected}, got {result}",
        )

    def test_gamma_positive_noninteger(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        result = user_code.compute_gamma(2.7)
        expected = math.gamma(2.7)
        _dynamic_test(
            self,
            abs(result - expected) < 1e-10,
            "Correct gamma value for non-integer input (2.7)",
            f"Expected gamma(2.7)={expected}, got {result}",
        )

    def test_gamma_half(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        result = user_code.compute_gamma(0.5)
        expected = math.gamma(0.5)
        _dynamic_test(
            self,
            abs(result - expected) < 1e-10,
            "Correct gamma value for input 0.5",
            f"Expected gamma(0.5)={expected}, got {result}",
        )

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

def normalize_text(text):
    text = text.lower()
    text = re.sub(r"\s{2,}", " ", text)
    text = re.sub(r"\s*([,:?])\s*", r"\1 ", text)
    return text.strip()

def change_var(code: str, var_name: str, value: str) -> str:
    tree = ast.parse(code)
    lines = code.splitlines()
    for i, node in enumerate(tree.body):
        if isinstance(node, ast.Assign):
            for target in node.targets:
                if isinstance(target, ast.Name) and target.id == var_name:
                    start_line = node.lineno - 1
                    line = lines[start_line]
                    indent = ' ' * (len(line) - len(line.lstrip()))
                    lines[start_line] = f"{indent}{var_name} = {value}"
                    next_line = len(lines)
                    for next_node in tree.body[i+1:]:
                        if hasattr(next_node, 'lineno'):
                            next_line = next_node.lineno - 1
                            break
                    if next_line > start_line + 1:
                        lines[start_line+1:next_line] = []
                    
                    return '\\n'.join(lines)
    return code

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_main.py

強力な数学的バックグラウンドと中級から上級のPythonスキルを持つ学生を対象に、SciPyを活用した科学計算、最適化、積分、高度な数学的操作に焦点を当てた包括的なコースです。

科学計算のためのSciPyの構造、主要モジュール、および基本機能を探求します。

SciPyの強力な線形代数機能を活用し、実世界の数学的問題を解決します。

科学および工学の問題に対して、SciPy を用いた最適化手法と根探索アルゴリズムを習得します。

SciPyを使用した積分、補間、基本的な信号処理を含む高度な数学的操作を学びます。

チャレンジ：工学における特殊関数

解答