 | Pymois.수치 메소드의 대화식 시각화를위한 응용 프로그램 |
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Pymois. 순위 및 요약
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Pymois. 설명
수치 메소드의 대화 형 시각화를위한 응용 프로그램 무엇인가를 계산할 수있는 이유는 매우 흥미롭지는 않지만 그것을 시각화 할 수있는 것은 계산이 무언가를 의미합니다. 이러한 유틸리티의 주요 목표는 다른 수치 메소드의 SENS를 만들고 DICKNT 유형의 입력 데이터로 재생할 수있는 곳입니다. 또한 나는 내 손에 여유 시간을 가졌습니다. Application Descripschebychevthe 사용자 선택 (또는 사전 설정 집합에서)의 함수는 Chebchev 근사치를 사용하여 근사화됩니다. 사용자는 함수를 플롯하는 데 사용할 점수 (해당 범위)의 시작 및 종료 범위를 선택할 수 있습니다. ChebyChev 시리즈의 범위는 또한 설정할 수도 있습니다. 기능을 통합하는 데 사용되는 알고리즘의 차이점이 다릅니다. FUCNTION 및 예상 결과는 사용자 구성 가능뿐만 아니라 통합 범위 및 하위 조절 수입니다. 첫 번째 알고리즘은 함수를 통합하는 데 사용되는 가장 간단한 방법의 구현입니다 (Trapeze 영역을 계산하십시오). 다른 메서드는 GSL의 QAP 알고리즘을 사용하는 것입니다. 3 가지 유형의 플롯이 있습니다. 첫 번째는 사용 된 하위 분야의 수에 대한 오류율을 세부적으로 표시합니다. 두 번째는 인접한 오류 사이의 코 결합을 표시합니다. 최종 플롯은 Subdivions의 수에 대한 실제 결과를 표시합니다. 또한 1E-3, 1E-4, 1E-5 및 1E-6보다 적은 오류를 성취하는 데 필요한 하위 디비전의 수를 표시하는 테이블이 있습니다. 플로팅에 사용되는 모든 원시 데이터도 사용할 수 있습니다. 사용자는 GSL에서 구현 된 다른 보간 방법의 정밀도를 확인할 수 있습니다. 사용자는 자신의 사용자 정의 기능을 입력 할 수있을뿐만 아니라 시작 및 종료 범위와 보간 방법이 사용하는 점 수를 설명 할 수 있습니다. akima, akima_periodic, cspline, cspline_periodic, polynominaland 선형을 사용할 수 있습니다. 사용자는 플롯에 표시 할 수있는 수의 보간 방법을 선택할 수 있습니다. 입력 포인트가 점으로 표시됩니다. 모든 플롯 데이터는 User.lineAreqshows 시간 관계를 Avialable이며 매트릭스 분해 (LU) 시간과 매트릭스를 해결하는 데 필요한 시간을 초과합니다. 각 매트릭스는 난수로 채워집니다. 매트리티의 시작 크기와 끝 크기는 단계 크기뿐만 아니라 단계 크기를 지정할 수 있습니다. roots는 서로 다른 루트 찾기 방법 및 컨버전스 프로세스의 각 반복으로 해당 오류를 나타낼 수 있습니다. 함수와 브래킷 범위는 모두 구성 가능합니다. 최대 반복 수를 지정할 수도 있습니다. 메소드에 의해 생성 된 데이터는 표시 및 분석 할 수 있습니다. AVAIALBE, FALSE POST, Bisection, Brent, Newton, Newton-Steffenson, Scant.methods가 삭제되었으며 표시되지 않고 표시되지 않습니다. 요구 사항 : · 파이썬
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