Numerical_Analysis

Versión 1.0.1

Análisis numérico

Este módulo es un análisis numérico, área de matemáticas e informática que crea, analiza e implementa algoritmos para obtener soluciones numéricas a problemas que involucran variables continuas. Tales problemas surgen en todas las ciencias naturales, ciencias sociales, ingeniería, medicina y negocios.

Nuevo agregado

• Análisis numérico
• Vector

Lanzamiento oficial

Pypi, Pepy

Cómo instalar

PIP Instale este módulo desde su consola

pip install numerical-analysis-aman

Importar este módulo a su espacio de trabajo

 # Import In Python File
from Numerical_Analysis_Aman import < Module >
# =>> _MODULES_
# -> Numerical_Algebra
# -> Numerical_Analysis
# -> Numerical_Integration
# -> Numerical_Interpolation

# Import all
from Numerical_Analysis_Aman import * 

Explorar (cómo funciona)

Esto actualmente contiene 4 partes, puede explorarlas desde abajo y tener alguna idea sobre todos los métodos y funciones.

Integración numérica

Esta parte contiene interpolación.
x=Numerical_Analysis_Aman.Numerical_Integration(lower,upper,function)

• x.Trapazoid(itration=2) Método trapazoide
• x.Simpson_13(itration=2) Simpson 1/3
• x.Simpson_38(itration=2) Simpson 3/8

Análisis numérico

Esta parte contiene el método de integración que tiene tres métodos
x = Numerical_Analysis_Aman.Numerical_Analysis(x_0,y_0,x_given,gap,function)

• x.Eular( itration = 4 ) eular
• x.EularModified( itration = 4 ) eular modificado
• x.RungaKutta( itration = 4 ) Rungakutta

Interpolación numérica

Esta parte contiene el método de análisis que tiene cuatro métodos
x=Numerical_Analysis_Aman.Numerical_Interpolation(x_list,y_list,find_value)

• x.Langrangian() langrangian
• x.Newton_Divided() Newton Divided Diferencias
• x.Newton_Forward() Newton Forward
• x.Newton_Backward() Newton hacia atrás

Álgebra numérica

Esta parte contiene el método de análisis que tiene tres métodos
x=Numerical_Analysis_Aman.Numerical_Algebra(list_1,list_2,list_3)

• x.Jacobi(itration=6) Jacobi
• x.Gauss_Seidel(itration=6) Gauss Seidel
• x.Gauss_Seidel_4(list_4,itration=6) Gauss Seidel para 4 variables

Uso/ejemplos

Ejemplo y muestra para la entrada y cómo trabajar en ella

 import Numerical_Analysis_Aman as na

x = na . Numerical_Integration ( 2 , 7 , "1/(5*x+3)" )
y = na . Numerical_Analysis ( 0 , 1 , 0.2 , 0.1 , "((x**3)*(math.e**(-2*x))-(2*y))" )
z = na . Numerical_Interpolation ([ 1891 , 1901 , 1911 , 1921 , 1931 ],[ 46 , 66 , 81 , 93 , 101 ], 1925 )
w = na . Numerical_Algebra ([ 10 , 1 , - 1 , 11.19 ],[ 1 , 10 , 1 , 28.08 ],[ - 1 , 1 , 10 , 35.61 ])

# All of them are Initiated at once you can use them individualy as per requirement

# default Itrations - 2
print ( x . Trapazoid (  ))
print ( x . Simpson_13 ( ))
print ( x . Simpson_38 ( ))

# default Itrations - 4
print ( y . Eular ( ))
print ( y . EularModified ( ))
print ( y . RungaKutta ( ))

print ( z . Langrangian ( ))
print ( z . Newton_Divided ( ))
print ( z . Newton_Forward ( ))
print ( z . Newton_Backward ( ))

# default Itrations - 6
print ( w . Jacobi ( ))
print ( w . Gauss_Seidel ( ))
# needed Additional list for 4 variable
# print(w.Gauss_Seidel_4(list_4)) 

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Autores

• @AmankanoJiya

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