Numerical_Analysis

版本1.0.1

数值分析

该模块是数值分析，数学和计算机科学领域，该模块可以创建，分析和实现算法，以获取涉及连续变量的问题的数值解决方案。这些问题在整个自然科学，社会科学，工程，医学和商业中都会出现。

新添加

• 数值分析
• 向量

官方发布

Pypi，Pepy

如何安装

PIP从控制台安装此模块

pip install numerical-analysis-aman

将此模块导入您的工作空间

 # 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 * 

探索（其工作原理）

目前，这包含4个部分，您可以从下面探索它们，并对所有方法和功能有所了解

数值集成

该部分包含插值。
x=Numerical_Analysis_Aman.Numerical_Integration(lower,upper,function)

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

数值分析

该部分包含具有三种方法的集成方法
x = Numerical_Analysis_Aman.Numerical_Analysis(x_0,y_0,x_given,gap,function)

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

数值插值

该部分包含具有四个方法的分析方法
x=Numerical_Analysis_Aman.Numerical_Interpolation(x_list,y_list,find_value)

• x.Langrangian() Langrangian
• x.Newton_Divided()牛顿分开差异
• x.Newton_Forward()牛顿前锋
• x.Newton_Backward()牛顿向后

数值代数

该部分包含具有三种方法的分析方法
x=Numerical_Analysis_Aman.Numerical_Algebra(list_1,list_2,list_3)

• x.Jacobi(itration=6) Jacobi
• x.Gauss_Seidel(itration=6)高斯Seidel
• x.Gauss_Seidel_4(list_4,itration=6) 4变量的高斯seidel

用法/示例

示例和示例用于输入以及如何处理

 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)) 

接触

作者

• @AmankanoJiya

如果有任何问题，请通过电子邮件[email protected]与我联系

执照

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