Chapter1

1.2 数理モデルとは

数理モデルとは「対象を数学によって記述したモデル」と表現できます。

もっとも身近な数理モデルは定量化であり、例えば以下の例が考えられます。

• 学校の試験の点数
• 事業などのKPI

どういうことか

• 試験の点数によって、学力を近似して表そうとしている
• 業績の評価をするために使っている

→数理モデル（ある対象を数値によって近似するもの（モデル））

他には例えば、

機械学習モデル→ある真の関数fを近似するf'のことをモデルという。

しかし、モデルと現実はギャップがあります。そこに気を付けて使うことが重要です。

参考図書

• Pythonで始める数理最適化（主にこれを使用）
• しっかり学ぶ数理最適化

Chapter2

2.1 連立一次方程式をPythonの数理最適化ライブラリで解く

次の連立方程式を数理最適化ライブラリ「pulp」で解く。

120x + 150y = 1440
x + y = 10

import pulp

problem = pulp.LpProblem("SLE", pulp.LpMaximize)

x = pulp.LpVariable('x', cat='Continuous')
y = pulp.LpVariable('y', cat='Continuous')

problem += 120*x+150*y == 1440
problem += x + y == 10

status = problem.solve()

print('Status:', pulp.LpStatus[status])
print('x=', x.value(), 'y=', y.value())

出力
Status: Optimal x= 2.0 y= 8.0