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Numerical_Analysis

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數值分析

該模塊是數值分析，數學和計算機科學領域，該模塊可以創建，分析和實現算法，以獲取涉及連續變量的問題的數值解決方案。這些問題在整個自然科學，社會科學，工程，醫學和商業中都會出現。

新添加

數值分析
向量

官方發布

Pypi，Pepy

如何安裝

PIP從控制台安裝此模塊

pip install numerical-analysis-aman

將此模塊導入您的工作空間

 # 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，這包含4個部分，您可以從下面探索它們，並對所有方法和功能有所了解

數值集成

該部分包含插值。
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

數值分析

該部分包含具有三種方法的集成方法
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

數值插值

該部分包含具有四個方法的分析方法
x=Numerical_Analysis_Aman.Numerical_Interpolation(x_list,y_list,find_value)

x.Langrangian() Langrangian
x.Newton_Divided()牛頓分開差異
x.Newton_Forward()牛頓前鋒
x.Newton_Backward()牛頓向後

數值代數

該部分包含具有三種方法的分析方法
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變量的高斯seidel

用法/示例

示例和示例用於輸入以及如何處理

 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))