Python科学計算を監査します

Python・NumPy・SciPyを使った科学計算コード、研究用コード、PoCコードの確認・数値監査・高速化を行います。 「コードは動いているが、結果が正しいか不安」 「計算が遅い」 「MCMCや尤度関数を軽くしたい」 「論文・GitHub公開前に数値処理を確認したい」 「再現できる形で計算ログやレポートを残したい」 このような方向けのサービスです。 対応内容： ・Python科学計算コードの確認 ・NumPy / SciPy / pandas の処理見直し ・計算速度の改善案作成 ・MCMC、尤度関数、χ²計算、残差評価の確認 ・共分散行列処理の見直し ・明示的な逆行列計算の回避 ・Cholesky分解や三角行列solveを使った安定化 ・シミュレーション、逆問題、時系列解析の簡易ベンチマーク ・研究用コードの再現手順整理 ・実装済み内容と未検証の主張の切り分け ・第三者が確認しやすい監査レポート作成 単に「動くコード」を作るだけでなく、どこまで結果として言えるのか、どこから先は未検証なのか、どの処理が数値的に危ないのかを整理して納品します。 研究、技術検証、AI・数値解析PoC、論文・GitHub公開前の確認などにご利用ください。