실습 안내

코드는 손계산을 확인하고 입력을 바꾸어 탐구하는 도구입니다. 먼저 본문의 입력과 예상 결과를 이해한 뒤 실행해 보세요. 처음 읽을 때 모든 코드를 실행할 필요는 없습니다.

작은 실험부터 시작하기

Python과 NumPy를 사용하며, 기호 계산에는 SymPy, 수치 알고리즘에는 SciPy가 등장합니다. 코드의 import 문에서 필요한 도구를 확인할 수 있습니다. 처음에는 본문의 작은 입력을 그대로 실행하고, 그다음 한 번에 하나의 조건만 바꾸세요.

assert는 뒤의 조건이 거짓이면 실행을 멈춥니다. 정수나 분수의 정확한 계산에서는 등호로 비교할 수 있지만, 부동소수점 계산에서는 문제의 크기와 조건에 맞는 허용오차가 필요합니다. 한 번의 검사 통과는 모든 입력에 대한 증명을 대신하지 않습니다.

실행 환경을 기록하려면

결과를 다른 사람과 비교할 때에는 Python과 사용한 패키지의 버전, 난수 시드, 입력의 크기와 단위를 함께 적어 두세요.

import platform
import numpy as np

print("Python:", platform.python_version())
print("NumPy:", np.__version__)
print("운영체제:", platform.platform())
# 계산 속도를 비교할 때에는 연결된 수치 라이브러리도 확인합니다.
np.show_config()

같은 시드라도 난수 생성기나 구현이 달라지면 같은 입력을 보장하지 않습니다. 계산 속도를 비교할 때에는 스레드 수와 입력 준비 시간을 기록하고, 여러 번 실행했을 때의 변동도 살펴보세요.

종합 실험을 다시 실행하기

S2의 일곱 해법은 교재와 함께 제공되는 scripts/capstone_seven_paths.py로 실행합니다. 교재 소스 저장소에서 소스를 내려받은 폴더에서 필요한 패키지를 설치한 뒤 다음 명령을 실행하세요.

python scripts/capstone_seven_paths.py

프로그램은 계수, 표준오차, 중단 상태, 배열 크기와 실행 환경을 기록합니다. solver_seconds는 준비된 입력에 대한 해법 실행 시간입니다. 입력 준비 시간이나 공분산 계산까지 포함하는 전체 시간과 구별하세요. 배열의 바이트 수도 프로그램 전체의 최대 메모리 사용량과 다릅니다.

본문의 수치는 한 실행의 예이므로 마지막 자릿수와 시간은 환경에 따라 달라질 수 있습니다. 재현할 때에는 숫자가 완전히 같은지만 보기보다, 같은 문제를 풀었는지와 잔차·오차가 어떤 규모인지 확인하는 것이 중요합니다.