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Métodos Numéricos con Python: EDOs y EDPs: Problemas de Valores Iniciales, Teoría de la Aproximación, Sistemas de Ecuaciones No Lineales, Problemas de Frontera y EDPs Numéricas: 3 - Softcover

 
9798872359876: Métodos Numéricos con Python: EDOs y EDPs: Problemas de Valores Iniciales, Teoría de la Aproximación, Sistemas de Ecuaciones No Lineales, Problemas de Frontera y EDPs Numéricas: 3

Inhaltsangabe

¡Sumérgete en el emocionante mundo de los métodos numéricos en los problemas más complicados del mundo de las matemáticas y descubre cómo resolver problemas matemáticos desafiantes utilizando Python! En este tercer libro de la saga "Dominando Métodos Numéricos con Python", te llevaremos en un viaje desde los conceptos fundamentales hasta la aplicación práctica de técnicas esenciales. 📚𒐒🐍

Contenido Destacado:

  1. Problemas de Valores Iniciales con EDOs: Empezaremos introduciendo el problema de valores iniciales en Ecuaciones Diferenciales Ordinarias y recordando los teoremas de existencia y unicidad asociados a dicho problema.⚖️📏

  2. Teoría de la Aproximación: Aprenderás cómo calcular aproximaciones de funciones complicadas usando funciones más simples y manejables como polinomios y funciones trigonométricas. 💻📈

  3. Sistemas de Ecuaciones no Lineales: Explorarás métodos para encontrar las raíces de sistemas de ecuaciones no lineales como por ejemplo el método del punto fijo o el método de Newton. Aprenderás a implementar estos métodos en Python y resolverás problemas prácticos. 🔢🐍

  4. Problemas de Frontera: Otro de los problemas asociados a la aproximación de Ecuaciones Diferenciales Ordinarias son los problemas frontera. Aprenderás a resolverlos usando métodos como el método del tiro o el método de las diferencias finitas así como su implementación en Python.🏹🐍

  5. Introducción a la resolución numérica de EDPs: En este capítulo nos introduciremos en la resolución numérica de las Ecuaciones en Derivadas Parciales aprendiendo a resolver las ecuaciones elípticas, parabólicas e hiperbólicas usando aproximaciones de las derivadas parciales por diferencias finitas. 📐🔍

Código Fuente y Acceso a Google Colab: Cada método y técnica discutidos en este libro están respaldados por código fuente en Python, disponible para su estudio y adaptación. Además, para facilitar aún más tu aprendizaje, hemos creado notebooks interactivos en Google Colab que te permiten ejecutar y modificar el código sin problemas. Simplemente escanea el código QR o sigue el enlace proporcionado en el libro para acceder a estos recursos valiosos. 💻🔗📝

Prepárate para convertirte en un experto en métodos numéricos y dominar la implementación práctica de métodos númericos avanzados con Python. Este libro te equipará con las habilidades necesarias para enfrentar desafíos matemáticos y científicos con confianza y eficiencia. ¡Aprende, programa y conquista el mundo de los cálculos numéricos con Python en tus manos! 🚀🔢📚

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