Аналіз можливостей бібліотек Python при вивченні курсу «Математичне програмування»

Abstract

У сучасному цифровому світі зростає потреба в оволодінні програмуванням для розв’язання різноманітних задач. Стаття розглядає актуальність використання мови програмування Python для вивчення математичного програмування, зокрема задач оптимізації, у процесі підготовки вчителів математики та інформатики. Обґрунтовується вибір Python як мови навчання, що характеризується простотою засвоєння та потужними бібліотеками для математичних обчислень. Аналізуються можливості бібліотеки SciPy, яка включає модулі для лінійної алгебри, інтегрального та диференціального числення, оптимізації та інших задач, що є важливими для здобувачів освіти математичних та інформатичних спеціальностей. Для поглибленого вивчення оптимізації розглядаються бібліотеки PuLP, CVXPY та Pyomo, призначені для формулювання та розв’язання задач лінійного, цілочислового, нелінійного та змішано цілочислового програмування. Порівнюються ці бібліотеки за критеріями встановлення, якості документації, доступності додаткових матеріалів та зручності написання коду. Описано педагогічний експеримент, проведений для оцінки ефективності використання згаданих бібліотек. В експерименті взяли участь здобувачі освіти педагогічних спеціальностей, які вже мали базові знання Python. Результати показали, що бібліотеки SciPy та PuLP є найбільш зручними для розв’язання задач лінійного програмування. На основі проведеного дослідження робиться висновок про доцільність використання бібліотек Python SciPy та Pyomo в освітньому процесі під час вивчення математичного програмування. Pyomo рекомендовано для ширшого спектра задач оптимізації, враховуючи можливість формулювання як конкретних, так і абстрактних моделей. Підкреслюється важливість підготовки навчально-методичного забезпечення, яке міститиме інструкції з встановлення бібліотек та приклади їх застосування.