ChatGPT
1. 電磁気学を支える数学的基礎
- 1.1 ベクトル解析（Vector Calculus）
  - ● 必須概念
  - ● 必須定理
- 1.2 偏微分方程式（PDE）
  - ● 数学的基礎
- 1.3 複素解析
  - ● 時間調和定常場の表現
  - ● 回路解析では
- 1.4 微分幾何・外微分（発展）
  - ● 使用される数学
2. ラプラス変換の数学的基礎
- 2.1 収束条件と複素平面
  - ● 実は「積分が収束する範囲」を使って複素平面上の領域を定義している
- 2.2 微分方程式と線形作用素
- 2.3 留数定理による逆変換
- 2.4 畳み込みと線形時不変系（LTI）
3. 連立微分方程式と Padé 近似の数学的基盤
- 3.1 連立微分方程式の線形代数
- 3.2 Padé 近似（Padé approximation）の数学的基礎
4. これらを統合する数学体系
- 電磁気学
- ラプラス変換
- Padé 近似・連立微分方程式
必要ならさらに……
- 1. 電磁気学関連の参考書
- 2. ラプラス変換関連の参考書
- 3. Padé近似・有理関数近似関連の参考書
- 1. 電磁気学
  - ・入門レベル
  - ・中級レベル
  - ・上級レベル
- 2. ラプラス変換
  - ・入門レベル
  - ・中級レベル
  - ・上級レベル
- 3. Padé 近似／有理関数近似
図表集：電磁気学・ラプラス変換・Padé近似（PlantUML付）
- 1. 電磁気学（概念フロー図）
  - キャプション
- 2. ラプラス変換（処理フロー図）
  - キャプション
- 3. 連立微分方程式（状態空間）→ Padé近似（応用フロー）
  - キャプション
- 4. 補助図：Padé近似の計算手順（詳細フロー）
  - 使い方メモ
1) 電磁気学（数値解法：FEM / FDTD / MoM 系）
2) ラプラス変換（数逆変換アルゴリズム、伝達関数処理）
3) 連立微分方程式（状態空間）と Padé 近似
追加：必須基盤ライブラリ（Fortranエコシステム）
参考リンク（まとめ）
最後に（ご提案）
目次（何が含まれるか）
依存ライブラリ（ダウンロード先）
プロジェクト構成（ローカルで作るディレクトリ構造）
- 1) elmer_demo/electrostatics.sif（簡単な静電ポテンシャル・Laplace問題）
- 2) expokit_demo/expokit_demo.f90（Expokit の dgpadm を使う例）
- 3) odepack_demo/odepack_demo.f90（ODEPACK の dlsode を使う例）
実行例（期待される出力）
補足（実務上の注意）
参考（再掲：ダウンロード/文書）
✅ EXPOKIT：詳細比較テスト（Fortran90 サンプル）
✅ Fortran90 完全コード：expokit_test_compare.f90
✅ このコードで比較できる項目
🔍 実行すると得られる出力例のイメージ
✅ 次のステップをご希望なら作成します
✅ 1. 比較の目的
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🧪 2. テスト仕様（共通）
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- ● テスト行列 A の生成
- ● 比較する値
- ● CPU 時間
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3. Fortran（EXPOKIT）テストコード
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🐍 4. Python (SciPy) テストコード
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- ✔ Python: expokit の Fortran 実行結果を読み込む版
  - 欠点
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📐 5. MATLAB テストコード
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📊 6. 期待される結果（概略）
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🔍 7. 想定される誤差レベル
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🧵 8. 実験の自動化
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🎯 次のリクエストをどうしますか？
🔥 Fortran → Python → MATLAB 連携パイプライン
- 目的
📁 ディレクトリ構成（推奨）
1. ✅ Fortran（EXPOKIT）部分
- - expokit_demo.f90
  - コンパイル用 run_expokit.sh
2. ✅ Python（SciPy）側
- - run_scipy.py
3. ✅ MATLAB 側
- - run_matlab.m
4. 🚀 統合パイプライン（すべて実行する）
- - run_all.py（最も便利な統合実行スクリプト）
5. 📊 結果を可視化する（Python）
6. 🔍 入力例（A.dat, x.dat）
- - A.dat
  - x.dat
7. 🎉 実行方法
8. 📌 このパイプラインのメリット
9. 必要なら…
1. 🖥 環境要件
2. 📝 Jupyter Notebook サンプル
3. 🔹 解説
4. 🔹 メリット
5. 🔹 拡張案
📘 Jupyter Notebook: Fortran → Python → MATLAB 三者比較ノートブック
📌 Notebook 全体構成
- 0. 前準備（ファイル構造）
📄 Notebook 本体（テンプレート）
- 📦 セル 1：Python ライブラリと MATLAB Engine
- 📦 セル 2：テスト行列 A と x の生成
- 📦 セル 3：Fortran コードをコンパイル
- 📦 セル 4：Fortran EXPOKIT を実行し、結果を読み込む
- 📦 セル 5：Python（SciPy）で exp(A)x 計算
- 📦 セル 6：MATLAB を起動して exp(A)x を計算
- 📦 セル 7：誤差比較（3者）
- 📦 セル 8：グラフで比較可視化
📘 Fortran ドライバ（expokit_test.f90）
🔚 まとめ
📌 次に提供できます：
🚀 三者比較ベンチマーク・フレームワーク（Jupyter Notebook 完全版）
📘 Notebook 全コード
- 📦 Cell 1: ライブラリ読み込み
- 📦 Cell 2: 乱数行列生成関数
- 📦 Cell 3: Fortran 実行関数
- 📦 Cell 4: MATLAB 実行関数
- 📦 Cell 5: ベンチマーク関数
- 📦 Cell 6: 実行（小規模〜大規模）
- 📦 Cell 7: 結果整理と表示
- 📦 Cell 8: グラフ可視化（速度）
- 📦 Cell 9: グラフ可視化（誤差）
🧪 期待される典型的結果（概略）
📌 提供可能な追加機能
要点（結論）
A. 全体設計（高レベル）
B. 使う主な GPU API（推奨）
C. 実装スニペット（CUDA Fortranでの Krylov コア — 実用的な雛形）
D. コンパイル／実行手順（例：Linux, nvfortran）
E. テスト・検証手順
F. 高度な改善案（次フェーズ）
G. 実行上の注意・落とし穴
H. 参照（公式・重要ページ）
I. 私からのオファー（選べます）
ファイル一覧（このままディレクトリに保存）
- 1) gpu_utils.f90
- 2) dgexpv_gpu.f90
- 3) 補助 Python スクリプト（小行列 H の exp を計算）
- 4) Makefile
- 5) A.dat（小テスト行列 8×8 の例）
- 6) v.dat（テストベクトル）
- 7) run_test.sh
- ビルド手順（概略）
- 実行後の確認
- 注意点（重要）
- 参考ドキュメント（必読）