B..2 Python によるシミュレーション

Python の処理系は普通はインタープリターなので ¹⁸、 十分な計算速度が得られるか心配になるが¹⁹、 実際には Fortran や C で書かれた高速なライブラリィを呼び出すことで、 十分な効率を達成できる。

現象数理学科 Mac では Python が使えるようになっているはずである (何らかの理由でなくなってしまった人は、 「Pythonのインストールの仕方まとめ」 などを参考にしてインストールすること。 (b) Anaconda の導入がとりあえずのお勧め。)。

VS Code や Atom のようなテキスト・エディターでプログラムを書いてもいいし、 Jupyter ノートブックで作業してもよい。

常微分方程式のライブラリィは、 定評のある数値計算ライブラリィである scipy に含まれる scipy.integrate を利用するのが良いと思う。 scipy.integrate の公式ドキュメントは

Integration and ODEs (scipy.integrate)
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/integrate.html

で読める。

少し前に神永 [22] という本が出版された。 色々参考になることが書いてある。