2026-01

Streamlit

【Streamlit】 Dockerで機械学習アプリを高速デプロイ！即戦力のDockerfileひな型とTips

こんにちは、JS2IIUです。Pythonで機械学習のプロトタイプを開発する際、Streamlitは非常に強力な味方となります。しかし、ローカル環境で動かすフェーズから、実際にサーバーへデプロイして運用するフェーズに移行しようとすると、ライブラリの依存関係や環境差異といった「デプロイの壁」に突き当た...
2026/01/24
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StreamlitアプリをDocker化して「どこでも動く」環境を構築する方法

こんにちは、JS2IIUです。Pythonによる機械学習開発において、多くのエンジニアが直面する課題があります。それは「自分の環境では動いたのに、他の人の環境やサーバー上では動かない」という、いわゆる「環境依存の問題」です。特にStreamlitを使ったAIアプリの開発では、PyTorchやTens...
2026/01/24
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Python

Pythonで攻略する流体力学の数値計算 第14回：2次元流れの解法(2) ― MAC法の基本アルゴリズム

こんにちはJS2IIUです。Pythonで攻略する流体力学シミュレーション連載の第14回です。前回は、2次元限定で圧力を消去できる「流れ関数-渦度法」を学びました。非常にスマートな手法でしたが、3次元への拡張が難しく、境界条件の扱いも一癖あるという課題がありました。今回からはいよいよ、現代の数値流体...
2026/01/22
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Pythonで攻略する流体力学の数値計算 第13回：2次元流れの解法(1) ― 流れ関数-渦度法

こんにちはJS2IIUです。Pythonで攻略する流体力学シミュレーション連載の第13回です。前回までは、1次元のバーガース方程式などを題材に、非線形移流や衝撃波の扱いといった「流体計算の難所」を学んできました。いよいよ今回から、計算対象を2次元へと拡張します。2次元以上の流体計算において、私たちが...
2026/01/22
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Pythonで攻略する流体力学の数値計算 第12回：非線形移流と衝撃波の扱い

こんにちはJS2IIUです。Pythonで攻略する流体力学シミュレーション連載の第12回です。前回は、物理量が流れに乗って運ばれる「移流」と、周囲に広がる「拡散」が同時に起こる「移流拡散方程式」を扱いました。そこで直面した最大の課題は、中心差分による「数値的振動」と、それを解決するための「上流差分」...
2026/01/15
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Pythonで攻略する流体力学の数値計算 第11回：移流拡散方程式と上流差分法

こんにちはJS2IIUです。Pythonで攻略する流体力学シミュレーション連載の第11回です。前回、第10回では偏微分方程式（PDE）の数学的・物理的な分類について学びました。定常状態を表す「楕円型」、なめらかな広がりを見せる「放物線型」、そして情報を波として運ぶ「双曲型」。これらの特性を理解するこ...
2026/01/14
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Pythonで攻略する流体力学の数値計算 第10回：偏微分方程式の分類と物理的特徴

こんにちはJS2IIUです。Pythonで攻略する流体力学シミュレーション連載の第10回です。前回、前々回と、私たちは常微分方程式（ODE）の解法について学びました。時間を追って変化を計算する「初期値問題」と、空間全体のバランスを一度に解く「境界値問題」。これらは数値計算の両輪とも言える重要な技術で...
2026/01/13
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Pythonで攻略する流体力学の数値計算 第9回：常微分方程式の解法(2) ― 境界値問題と差分方程式

こんにちはJS2IIUです。Pythonで攻略する流体力学シミュレーション連載の第9回です。前回は、時間とともに変化する現象を追いかける「初期値問題」を扱いました。オイラー法やルンゲ・クッタ法を用いて、「現在の状態」から「一歩先の未来」を予測する手法は、流体の動的な挙動をシミュレーションする際の核と...
2026/01/12
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Pythonで攻略する流体力学の数値計算 第8回：常微分方程式の解法(1) ― 初期値問題と数値積分

こんにちはJS2IIUです。Pythonで攻略する流体力学シミュレーション連載の第8回です。前回は、数値計算の安定性と精度、そして計算が爆発しないための絶対的なルールであるCFL条件について学びました。計算の網目（格子）と情報の伝播速度の関係がいかに重要か、実感いただけたのではないでしょうか。今回か...
2026/01/12
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Pythonで攻略する流体力学の数値計算 第7回：数値計算の信頼性 ― 安定性と精度、LAXの同値定理

こんにちはJS2IIUです。Pythonで攻略する流体力学シミュレーション連載の第7回です。前回、第6回では、微分という連続的な数学概念を、コンピュータが扱える離散的な「引き算と割り算」に翻訳する差分法の基礎を学びました。テイラー展開を用いて、前進差分、後退差分、そしてより精度の高い中心差分といった...
2026/01/11
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