実際の科学や工学の分野では、現実世界の問題を分析するために線形方程式系を解く必要がよくあります。その一例が電気回路解析であり、回路内の電圧と電流の関係は、キルヒホッフの法則から導かれる線形方程式によって記述できます。SciPy の `scipy.linalg.solve` 関数は、これらの方程式系の解を求めるための堅牢かつ効率的な方法を提供し、実データや複雑なモデルを扱うことが可能です。


import unittest
import user_code
import ast
import re   
import unittest
import numpy as np
import importlib

class TestTask(unittest.TestCase):
    def test_sample_solution(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        a = np.array([[10, 2], [3, 8]])
        b = np.array([14, 19])
        result = user_code.analyze_circuit(a, b)
        expected = np.linalg.solve(a, b)
        _dynamic_test(
            self,
            isinstance(result, np.ndarray) and np.allclose(result, expected),
            "Returns correct solution for sample input.",
            f"Expected {expected}, got {result}.",
        )

    def test_other_unique_solution(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        a = np.array([[4, 1], [2, 3]])
        b = np.array([9, 13])
        result = user_code.analyze_circuit(a, b)
        expected = np.linalg.solve(a, b)
        _dynamic_test(
            self,
            isinstance(result, np.ndarray) and np.allclose(result, expected),
            "Returns correct solution for another 2x2 system.",
            f"Expected {expected}, got {result}.",
        )

    def test_zero_rhs(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        a = np.array([[5, -1], [2, 3]])
        b = np.zeros(2)
        result = user_code.analyze_circuit(a, b)
        expected = np.linalg.solve(a, b)
        _dynamic_test(
            self,
            isinstance(result, np.ndarray) and np.allclose(result, expected),
            "Returns correct solution when b contains zeros.",
            f"Expected {expected}, got {result}.",
        )

    def test_shape_and_type(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
        b = np.array([5, 6])
        result = user_code.analyze_circuit(a, b)
        _dynamic_test(
            self,
            isinstance(result, np.ndarray) and result.shape == (2,),
            "Returns NumPy array of correct shape.",
            f"Result shape/type incorrect: {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：連立一次方程式の解法

解答