Applied Numerical Methods with Python for Engineers and Scientists ISE
Autor Steven Chapra, David Cloughen Limba Engleză Paperback – 29 dec 2021
Ceea ce diferențiază Applied Numerical Methods with Python for Engineers and Scientists ISE de documentația oficială a bibliotecilor numerice este prioritatea acordată contextului ingineresc în fața sintaxei pure. Remarcăm o tranziție fluidă de la modelarea matematică la execuția de cod, unde fiecare algoritm este justificat de o necesitate practică, nu de o curiozitate teoretică. Structura celor 24 de capitole este riguros organizată: după o introducere în fundamentele Python, textul progresează de la erori de rotunjire și metode de încadrare a rădăcinilor, până la analiza Fourier, integrare numerică și probleme complexe de valoare inițială.
Această lucrare se plasează pe linia practică a volumului Python Programming and Numerical Methods de Qingkai Kong, însă Steven Chapra și David Clough insistă mai mult pe intuiția inginerească din spatele metodelor. Merită menționat că autorul a păstrat claritatea didactică din Applied Numerical Methods with MATLAB for Engineers and Scientists ISE, facilitând tranziția utilizatorilor de la MATLAB la Python fără a sacrifica rigoarea tehnică. Față de ISE Numerical Methods for Engineers, această ediție capitalizează pe versatilitatea Python ca limbaj modern pentru calcul științific.
Recomandăm atenția sporită asupra capitolelor dedicate regresiei liniare și neliniare, precum și secțiunilor de optimizare, care sunt vitale în ingineria civilă și de mediu. Tonul este pragmatic, axat pe identificarea limitărilor fiecărei metode, pregătind cititorul pentru situații reale unde algoritmii standard pot eșua.
Preț: 367.00 lei
Preț vechi: 500.38 lei
-27%
Carte disponibilă
Livrare economică 06-11 noiembrie
Livrare express 22-28 octombrie pentru 154.09 lei
Specificații
ISBN-10: 1265017964
Pagini: 672
Dimensiuni: 218 x 274 x 31 mm
Greutate: 1.19 kg
Editura: McGraw Hill Education
Colecția McGraw-Hill
Locul publicării:United States
De ce să citești această carte
Recomandăm această carte studenților și inginerilor care doresc să stăpânească metodele numerice folosind Python, fără a fi experți în programare. Cititorul câștigă o înțelegere aplicată a modului în care se rezolvă ecuațiile diferențiale sau problemele de algebră liniară, beneficiind de expertiza pedagogică a lui Steven Chapra. Este instrumentul ideal pentru a trece de la teorie la simulări computaționale eficiente.
Despre autor
Steven C. Chapra este profesor la Universitatea Tufts, în cadrul departamentului de Inginerie Civilă și de Mediu. Cu o experiență vastă în dezvoltarea metodelor computaționale pentru inginerie, Chapra este recunoscut la nivel mondial pentru manualele sale care fac legătura între analiza numerică și aplicațiile practice. Alături de David Clough, acesta aduce în Applied Numerical Methods with Python for Engineers and Scientists ISE o abordare testată la catedră, axată pe nevoile reale ale studenților din facultățile tehnice, continuând succesul seriilor sale dedicate MATLAB și metodelor numerice generale.
Descriere scurtă
McGraw Hill Connect, is available with this title. In addition to providing the MHeBook, Connect is the only integrated learning system that empowers students by continuously adapting to deliver precisely what they need, when they need it, how they need it, so that class time is more effective. Connect enables professors to assign homework, quizzes, and tests easily and automatically grades and records the scores of the student's work.
Cuprins
2 MATLAB Fundamentals
3 Programming with MATLAB
4 Roundoff and Truncation Errors
5 Roots: Bracketing Methods
6 Roots: Open Methods
7 Optimization
8 Linear Algebraic Equations and Matrices
9 Gauss Elimination
10 LU Factorization
11 Matrix Inverse and Condition
12 Iterative Methods
13 Eigenvalues
14 Linear Regression
15 General Linear Least-Squares and Nonlinear Regression
16 Fourier Analysis
17 Polynomial Interpolation
18 Splines and Piecewise Interpolation
19 Numerical Integration Formulas
20 Numerical Integration of Functions
21 Numerical Differentiation
22 Initial-Value Problems
23 Adaptive Methods and Stiff Systems
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
Index
Accessibility Content: Text Alternatives for Images