Numerical_Analysis

버전 1.0.1

수치 분석

이 모듈은 수치 분석, 수학 및 컴퓨터 과학 분야이며 지속적인 변수와 관련된 문제에 대한 수치 솔루션을 얻기위한 알고리즘을 생성, 분석 및 구현합니다. 이러한 문제는 자연 과학, 사회 과학, 공학, 의학 및 비즈니스 전체에서 발생합니다.

새로운 추가

• 수치 분석
• 벡터

공식 릴리스

pypi, pepy

설치 방법

PIP 콘솔 에서이 모듈을 설치하십시오

pip install numerical-analysis-aman

이 모듈을 작업 공간으로 가져옵니다

 # 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 * 

탐구 (작동하는 방법)

여기에는 현재 아래에서 탐색 할 수있는 4 개의 부분이 포함되어 있으며 모든 방법과 기능에 대한 아이디어가 있습니다.

수치 통합

이 부분에는 보간이 포함되어 있습니다.
x=Numerical_Analysis_Aman.Numerical_Integration(lower,upper,function)

• x.Trapazoid(itration=2) Trapazoid 방법
• x.Simpson_13(itration=2) SIMPSON 1/3
• x.Simpson_38(itration=2) SIMPSON 3/8

수치 분석

이 부분에는 세 가지 방법이있는 통합 방법이 포함되어 있습니다
x = Numerical_Analysis_Aman.Numerical_Analysis(x_0,y_0,x_given,gap,function)

• x.Eular( itration = 4 ) eular
• x.EularModified( itration = 4 ) eular -modified
• x.RungaKutta( itration = 4 ) rungakutta

수치 보간

이 부분에는 네 가지 방법이있는 분석 방법이 포함되어 있습니다
x=Numerical_Analysis_Aman.Numerical_Interpolation(x_list,y_list,find_value)

• x.Langrangian() Langrangian
• x.Newton_Divided() Newton은 차이를 분할합니다
• x.Newton_Forward() Newton Forward
• x.Newton_Backward() 뉴턴 뒤로

수치 대수

이 부분에는 세 가지 방법이있는 분석 방법이 포함되어 있습니다
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) 4 변수에 대한 Gauss seidel

사용/예제

입력 및 작업 방법 예제 및 샘플

 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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저자

• @amankanojiya

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