Il libro è progettato per l'uso in un corso di laurea in Analisi Numerica che include un corso introduttivo di base e successivi corsi più specializzati. Quest'ultimo è previsto per coprire l'algebra lineare numerica, la soluzione numerica di equazioni differenziali ordinarie e parziali e forse argomenti aggiuntivi relativi all'analisi complessa, all'analisi multidimensionale, in particolare all'ottimizzazione e all'analisi funzionale e alle relative equazioni funzionali.
Visto in questo contesto, i primi quattro capitoli del nostro libro potrebbero servire come testo per il corso introduttivo di base sul programma Python, e
i restanti capitoli potrebbero fornire un testo per un corso avanzato sulla soluzione numerica delle equazioni differenziali ordinarie. Pertanto, il libro rompe con la tradizione in quanto non tenta più di affrontare tutti i principali argomenti della matematica numerica. Coloro che si occupano di algebra lineare ed equazioni differenziali parziali si sono sviluppati in importanti campi di studio che hanno raggiunto un grado di autonomia e identità che giustifica il loro trattamento in libri separati e corsi separati a livello di laurea. Il termine "Analisi Numerica" usato in questo libro, quindi, deve essere preso nel senso stretto dell'analogo numerico dell'Analisi Matematica, comprendente argomenti come l'aritmetica delle macchine, l'approssimazione delle funzioni, la differenziazione approssimativa e l'integrazione e la soluzione approssimativa di equazioni non lineari ed equazioni differenziali ordinarie.
Questo libro mira a fornire una buona comprensione dell'analisi ingegneristica numerica e delle sue applicazioni e ottimizzazione. Il libro inizia con lo studio del concetto di fondamenti di Python per l'informatica scientifica. Quindi presenta le loro applicazioni nelle diverse configurazioni mostrate in dettaglio lucido.
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