Libro Applied Numerical Methods With Python For Engineers And Scientists – PDF Gratis
Solucionario Applied Numerical Methods With Python For Engineers And Scientists – PDF
- Preface
- Part One. Modeling, Computers, and Error Analysis
- Chapter 1. Mathematical Modeling, Numerical Methods, and Problem Solving
- Chapter 2. Python Fundamentals
- Chapter 3. Programming in Python
- Chapter 4. Roundoff and Truncation Errors
- Part Two. Roots and Optimization
- Chapter 5. Roots: Bracketing Methods
- Chapter 6. Roots: Open Methods
- Chapter 7. Optimization
- Part Three. Linear Systems
- Chapter 8. Linear Algebraic Equations and Matrices
- Chapter 9. Gauss Elimination
- Chapter 10. LU Factorization
- Chapter 11. Matrix Inverse and Condition
- Chapter 12. Iterative Methods
- Chapter 13. Eigenvalues
- Part Four. Curve Fitting
- Chapter 14. Straight-Line Linear Regression
- Chapter 15. General Linear and Nonlinear Regression
- Chapter 16. Fourier Analysis
- Chapter 17. Polynomial Interpolation
- Chapter 18. Splines and Piecewise Interpolation
- Part Five. Integration and Differentiation
- Chapter 19. Numerical Integration Formulas
- Chapter 20. Numerical Integration of Functions
- Chapter 21. Numerical Differentiation
- Part Six. Ordinary Differential Equations
- Chapter 22. Initial-Value Problems
- Chapter 23. Adaptive Methods and Stiff Systems
- Chapter 24. Boundary-Value Problems
- Appendix A. Matplotlib
- Appendix B. Cubic spline smoothing
- Appendix C. Python built-in keywords: functions, methods, operators, types
- Appendix D. Python functions and scripts presented in the text
- Bibliography
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Este libro, escrito por David E. Clough y Steven C. Chapra, es una herramienta esencial para aquellos que buscan aprender sobre métodos numéricos aplicados a la ingeniería y la ciencia. Con su enfoque en Python, este libro es ideal para aquellos que buscan aprender a programar y aplicar sus conocimientos en la resolución de problemas.
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