数学画像をプログラムに変換

スクリーンショットや手書きの数式を、実行可能な Python、MATLAB、C++ コードに変換します。

画像からアルゴリズムへ高精度無料 & 安全

数式をコードに変換するには?

01

アップロードと選択

数式画像をアップロードし、「数学画像からプログラム」を選択

02

変換開始

「変換」ボタンをクリックして変換を開始

03

結果表示

処理完了後、コードの表示、コピー、結果の共有が可能です

魔法をご覧ください

数式の画像をアップロードすると、数秒で実行可能なコードが得られます。

入力

サンプル数式

結果

Python
1import math
2
3def solve_quadratic_equation(a, b, c):
4    """
5    Solves the quadratic equation ax^2 + bx + c = 0 using the quadratic formula.
6
7    Args:
8        a: The coefficient of x^2.
9        b: The coefficient of x.
10        c: The constant term.
11
12    Returns:
13        A tuple containing the two roots of the equation, or a message if there are no real roots.
14    """
15    delta = (b**2) - 4*(a*c)
16
17    if delta >= 0:
18        x1 = (-b - math.sqrt(delta)) / (2*a)
19        x2 = (-b + math.sqrt(delta)) / (2*a)
20        return x1, x2
21    else:
22        return "No real roots"
23
24# Example usage (replace with your desired values for a, b, and c):
25# a = 1
26# b = -3
27# c = 2
28# roots = solve_quadratic_equation(a, b, c)
29# print(roots)

この例は、二次方程式が Python 関数に変換される様子を示しています。

AI変換結果は100%正確ではない場合があります。使用前に生成されたコードを確認してテストしてください。

当社の数学画像からプログラムへの変換ツールを使用する理由

迅速なアルゴリズム実装

理論と実践のギャップを埋めます。複雑な論文の数式を手作業でコードに翻訳して時間を無駄にしないでください。数式の画像をアップロードして、すぐに実行可能な関数を数秒で取得します。構文ではなくロジックに集中してください。

Python & NumPy 最適化

一般的なコードを出力するだけではありません。NumPy を使用したベクトル化された Python コードを生成します。AI は行列演算、総和 ()、および積 () を理解し、効率的で高性能な配列に変換します。

MATLAB & C++ サポート

エンジニアやシミュレーションに最適です。数学モデルを直接 MATLAB スクリプトまたは C++ 関数に変換します。信号処理、制御システム、数値解析タスクに最適です。

手書きから関数へ

ホワイトボードのブレインストーミングやノートの落書きの写真を撮ってください。AI は手書きの変数や演算子を認識し、大まかなアイデアを即座に実行可能なコードに変換します。

構文エラーなし

手動翻訳では、括弧が欠けていたり、演算子の優先順位が間違っていたりすることがよくあります。AI は、生成されたコードが厳密な構文規則に従い、括弧のバランスを取り、数学演算子をコードの同等物に正しくマッピングすることを保証します。

安全なコード処理

私たちはお客様の知的財産を尊重します。数式と生成されたコードは安全に処理され、変換後すぐにサーバーから永久に削除されます。データは保存されず、トレーニングにも使用されません。

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よくある質問

当社のシステムは数式を3つのステップで処理します:まず、数式の構造と記号を認識します。次に、抽象構文木に変換します。最後に、選択したプログラミング言語で最適化された実行可能なコードを生成します。

Python、JavaScript、Java、C++、C#、Go、Rust、Ruby、MATLAB、R、Juliaへの変換に対応しています。システムは各言語の適切な数学ライブラリを使用してコードを自動的に最適化します(例:PythonではNumPy/SciPy、JavaScriptではMath.js)。

ほとんどの数学演算において、生成された Python コードは標準の math ライブラリに依存します。行列演算や複雑な線形代数の場合、numpy 用に最適化されたコードを生成します。スニペットを実行する前に、これらのライブラリをインポート(import numpy as np)してください。

このツールは計算機ではなく、コードジェネレーターです。数式を実装するソースコード(関数または式)を出力します。このコードを IDE にコピーし、変数を定義して実行することで、任意の入力に対する数値結果を得ることができます。

AI は総和 () を for ループまたはベクトル演算(np.sum など)に、積 () を乗算ループに変換します。積分の場合、複雑さに応じて数値積分のためのコード構造(例:scipy.integrate 構文や近似ループ)を生成します。

一般的な用途には以下が含まれます:

  • 研究:論文の数式をコードに変換
  • 開発:方程式を最適化された実装に変換
  • 教育:インタラクティブな数学デモの作成

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