自作の数値計算ライブラリを PyPI で公開する

応用プログラミング　グループワーク企画　／　企画：testjikuji

1人1モジュール、最終回までに pip install numerical-analysis-team で誰でも使える形へ

この README は、いまは「企画の案内」と「参加の手順」です。最終発表のときに、利用者向けの説明に書き換えます。

やりたいこと

授業で習う数値計算の手法を自分の手で動くプログラムにして、だれでも pip install で使えるライブラリとして公開します。

!pip install numerical-analysis-team

from numerical_analysis_team import roots   # 非線形方程式（見本・作成済み）
from numerical_analysis_team import pde     # 偏微分方程式（企画者が担当）
from numerical_analysis_team import ...     # ← ここにあなたのモジュールが入ります

• ライブラリは1つ、モジュールは1人1つ。 numerical-analysis-team の中に、各自がファイルを1つ足します。
• 申請や登録はいりません。 PyPI の名前はもう取ってあります。
• テストと公開は自動です。 GitHub Actions が、Pull Request のたびにテストを実行し、リリースのときに PyPI へ公開します。
• マージしたらすぐ使えます。 承認待ちはなく、テストが通れば自分でマージでき、その場で Colab から pip install できます。
• 中身は自由で、レベルは問いません。 授業の手法を1つ、教科書どおり素直に書くだけで十分です。

ねらい：授業内容を動くソフトウェアにまとめ、他人が使える形で説明できるようになること。

テーマ例

授業の回に沿った例です。ここにないテーマでもかまいません。手法の細かい一覧は 📋 授業内容チェックリスト にあります。

テーマが重なったら、Issue で相談して調整しましょう。

企画者のテーマ：1次元偏微分方程式ソルバー

拡散方程式から始めて、非線形項、分散項と1つずつ足していきます。詳しくは #1。

どの方程式も厳密解と比べ、格子を細かくしたときの誤差の減り方（収束次数）が理論どおりかを CI で確かめます。

参加のしかた

パソコンに Python を入れる必要はありません。 GitHub の画面でコードを書き、Google Colab で動かして確かめます。

1. GitHub のアカウントを作る
2. https://github.com/testjikuji をフォローする（企画者がフォロワーの一覧からあなたを見つけて、グループに招待します）
3. 届いた招待を承認する
4. 作るものを決めて Issue を立て、自分のブランチでモジュールとテストを書く
5. Pull Request を出し、自動テストが通ったら自分でマージする
6. マージした瞬間から、Colab で pip install して使える

それぞれの手順は 📘 開発マニュアル に、画面の操作から書いてあります。書き方の約束は CONTRIBUTING.md にまとめています。

今使えるもの

from numerical_analysis_team import roots

r = roots.newton(lambda x: x**2 - 2, lambda x: 2*x, x0=1.0)
r.root        # 1.414213562373095
r.iterations  # 反復回数
r.history     # 各反復の近似値