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Venditore AbeBooks dal 10 giugno 2025
Codice articolo LU-9781922617408
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.
Per maggiori dettagli, si prega di visitare https://centralwestpublishing.com
Titolo: Numerical and Engineering Analysis
Casa editrice: Central West Publishing, AU
Data di pubblicazione: 2023
Legatura: Paperback
Condizione: New
Da: Buchpark, Trebbin, Germania
Condizione: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Seiten: 316 | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | The book is designed for use in a graduate program in Numerical Analysis that includes a basic introductory course and subsequent more specialized courses. The latter is envisaged to cover numerical linear algebra, the numerical solution of ordinary and partial differential equations, and perhaps additional topics related to complex analysis, multidimensional analysis, in particular optimization, and functional analysis and related functional equations.Viewed in this context, the first four chapters of our book could serve as a text for the basic introductory course on the Python program, andthe remaining chapters could provide a text for an advanced course on the numerical solution of ordinary differential equations. Therefore, the book breaks with tradition in that it no longer attempts to deal with all major topics of numerical mathematics. Those dealing with linear algebra and partial differential equations have developed into major fields of study that have attained a degree of autonomy and identity that justifies their treatment in separate books and separate courses on the graduate level. The term "Numerical Analysis" as used in this book, therefore, is to be taken in the narrow sense of the numerical analog of Mathematical Analysis, comprising such topics as machine arithmetic, the approximation of functions, approximate differentiation and integration, and the approximate solution of nonlinear equations and ordinary differential equations.This book aims to provide a good understanding of Numerical engineering analysis and its applications and optimization. The book begins with studying the concept of Python fundamentals for scientific computing. It then presents their applications in the different configurations shown in lucid detail.For more details, please visit [LINK ENTFERNT]. Codice articolo 41666807/1
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