CB2325NumericaG6 1.2.0

Alpha version of NumericaG6

Esse projeto está em desenvolvimento:

Esse projeto foi desenvolvido pelo Grupo 6 para a disciplina de Programação 2 (CB23) do IMPA Tech

Feito por:

• Arthur Barbosa Pinheiro
• Daniel Rodrigues Serqueira
• Gabriel Colatusso Castro Da Cruz
• Manuela Abati Bordeaux Ronconi
• Marcelo Miguel Alves Da Silva
• Mateus Almeida Oliveira
• Ryan Kevin Da Costa Felinto
• Sérgio Teixeira Rosa
• Thierry Ventura Marcolino Da Silva
• Vinícius Flesch Kern

Versão do projeto: v0.0.5

Added erros/raizes/interpolacao methods

Documentação

A biblioteca CB2325NumericaG6 é uma biblioteca de cálculo numérico para python que trabalha com funções de interpolação, aproximação, integração, busca de raízes, polinômios, etc.

Instalação:

pip install CB2325NumericaG6

Módulos:

• aproximacao
• core
• erros
• integracao
• interpolacao
• polinomios
• raizes

Aproximação (.aproximacao)

Esse módulo é direcionado a funções de aproximação numérica.

Funções:

ajuste_linear(x, y):

[✅] Status: Concluído

ajuste_linear(x: Sequence, y: Sequence) -> Polinomio

Entrada:

A função recebe duas listas de variáveis, uma de coordenadas X e outra de coordenadas Y correspondentes.

As listas devem ter tamanhos iguais, pois cada ponto Y corresponde ao respectivo ponto X.

Retorno: A função retorna o ajuste linear $y = ax + b$ da série de pontos por meio de um Polinomio [a,b].

ajuste_polinomial(x, y, n, precisao):

[✅] Status: Concluído

ajuste_polinomial(x: Sequence, y: Sequence, n: int = 2, precisao: int = 5) -> Polinomio

Entrada:

A função recebe duas listas de variáveis, uma de coordenadas X e outra de coordenadas Y correspondentes e o inteiro n que diz o grau do polinomilo. As listas devem ter tamanhos iguais, pois cada ponto Y corresponde ao respectivo ponto X.

Retorno: A função retorna o ajuste polinomial $y = a_0x^n + a_1x^(n-1) + ... + a_n$ da série de pontos por meio de um Polinomio.

plot_ajuste(x, y, ajustes, domain, num_points):

[✅] Status: Concluído

plot_ajuste(
    x: Sequence, 
    y: Sequence, 
    ajustes: dict[str, Polinomio], 
    domain: Optional[Interval] = None,
    num_points: int = 100
) -> tuple[Figure, Axes]

Descrição:

Plota os dados originais (x, y) e um ou mais polinômios de ajuste.

Entrada:

• x (Sequence): Lista de coordenadas X originais.
• y (Sequence): Lista de coordenadas Y originais.
• ajustes (dict[str, Polinomio]): Dicionário onde a chave é o rótulo (ex: "Linear") e o valor é o objeto Polinomio ajustado.
• domain (Optional[Interval]): Intervalo [min, max] explícito para plotar.
• num_points (int): Número de pontos para desenhar as curvas.

Retorno:

• tuple[plt.Figure, plt.Axes]: Figura e eixos do gráfico plotado.

Core (.core)

Esse módulo constitue classes genéricas para o funcionamento dos demais módulos.

Classes:

Domain (Classe abstrata)

[✅] Status: Concluído

Interval(Domain)

[✅] Status: Concluído

__init__(p1,p2): Cria um intervalo com ponto mínimo p1, e ponto máximo p2.

Métodos mágicos:

• __contains__: Verifica se um intervalo está contido no outro, ou seja se [a,b] está contido [c,d].
• __str__
• __repr__

Propriedades:

• min: Retorna o infimo do intervalo.
• max: Retorna o supremo do intervalo.
• size: Retorna o tamanho do intervalo.
• half: Retorna o ponto central do intervalo.

Métodos:

• copy(): Retorna uma cópia do intervalo.
• intersect(other: Interval) -> Optional[Interval]: (⚠️ Use core.safe_intersect) Retorna a intersecção do intervalo com outro. Se a intersecção for nula, retorna None.

RealFunction (Classe abstrata)

[✅] Status: Concluído

Atributos

• f: Callable[[float], float]: Função principal
• prime: Optional[Callable[[float], float]]: Derivada da função (Opcional)
• domain: Optional[Interval]: Domínio da função (Opcional)

Métodos mágicos:

• __call__(x): Calcula o valor da função no ponto x.

Métodos:

• eval_safe(x): Calcula o valor da função no ponto x se estiver no dominio ou se ele for None.
• prime_safe(x): Calcula o valor da derivada da função no ponto x se a derivada existir, e se estiver no dominio ou se o dominio for None.
• plot(intervalo: Interval = None, pontos: int = 100) -> tuple(plt.Figure, plt.Axes): Retorna o plot da função

Funções

linspace(min, max, points)

Cria uma lista com points pontos igualmente distribuídos por um intervalo [min,max].

[✅] Status: Concluído

linspace(min: float, max: float, points: int) -> list[float]

Entrada:

• min (float): Valor mínimo do intervalo de pontos
• max (float): Vamor máximo do intervalo de pontos
• points (int): Quantidade de pontos

Retorno:

• list[float]: Lista de pontos igualmente distribuídos no intervalo

safe_intersect(d1, d2)

Faz a intersecção de dois intervalos, tratando o caso de um dos dois serem None.

[✅] Status: Concluído

safe_intersect(d1: Optional['Interval'], d2: Optional['Interval']) -> Optional['Interval']

Entrada:

• d1 (Interval ou None)
• d2 (Interval ou None)

Retorno:

• Interval: Intersecção dos dois intervalos, ou se um deles ou a intersecção for None, retorna None.

Erros (.erros)

Esse módulo é destinado ao cálculo de erros numéricos.

Funções

erro_absoluto(valor_real, valor_aproximado):

Calcula o erro absoluto entre um ou mais valores reais e aproximados.
Esta função é 'vectorizada': ela aceita tanto números únicos quanto arrays NumPy.

Fórmula: ea = |valor_real - valor_aprox|

[✅] Status: Concluído

erro_absoluto(valor_real, valor_aprox)

Entrada:

• valor_real (float ou np.ndarray): O valor exato ou de referência.
• valor_aprox (float ou np.ndarray): O valor obtido ou medido.

Retorno:

• float ou np.ndarray: O erro absoluto.

erro_relativo(valor_real, valor_aproximado):

Calcula o erro relativo entre um ou mais valores reais e aproximados.
Esta função é 'vectorizada': ela aceita tanto números únicos quanto arrays NumPy.

Fórmula: er = |valor_real - valor_aprox| / |valor_real|

[✅] Status: Concluído

erro_relativo(valor_real, valor_aprox)

Entrada:

• valor_real (float ou np.ndarray): O valor exato ou de referência.
• valor_aprox (float ou np.ndarray): O valor obtido ou medido.

Retorno:

• float ou np.ndarray: O erro relativo.

[✅] Status: Concluído

Integração (.integracao)

Módulo que compõe as funções de integração.

Funções

integral_trapezio(f, start, end, divisions)

Esse método calcula a integral de uma função por aproximação trapezoidal.

[✅] Status: Concluído

integral_trapezio(f:Callable, start: float, end: float, divisions: int) -> float

Entrada:

• f (Callable): Função a ser integrada
• start (float): Ponto inicial do intervalo
• end (float): Ponto final do intervalo
• divisions (int): Número de subdivisões do intervalo: números maiores implicam uma aproximação mais precisa, mas também consome mais CPU.

Retorno:

• float: Valor da integral.

plot_integral_trapezio(f, start, end, divisions)

Plota a função f e os trapézios de integração.

[✅] Status: Concluído

plot_integral_trapezio(f: Callable, start: float, end: float, divisions: int) -> tuple[plt.Figure, plt.Axes]

Retorno:

• tuple[plt.Figure, plt.Axes]: Figura e eixos do gráfico plotado.

integral_riemann(f, start, end, divisions)

Este método calcula a integral de uma função por soma de Riemann (ponto médio).

[✅] Status: Concluído

integral_riemann(f:Callable, start:float, end:float, divisions:int) -> float

Entrada:

• f (Callable): Função a ser integrada.
• start (float): Ponto inicial do intervalo.
• end (float): Ponto final do intervalo.
• divisions (int): Número de subdivisões do intervalo.

Retorno:

• float: Valor da integral.

plot_integral_riemann(f, start, end, divisions)

Plota a função f e os retângulos da soma de Riemann (ponto médio).

[✅] Status: Concluído

plot_integral_riemann(f: Callable, start: float, end: float, divisions: int) -> tuple[plt.Figure, plt.Axes]

Retorno:

• tuple[plt.Figure, plt.Axes]: Figura e eixos do gráfico plotado.

Interpolação (.interpolacao)

Módulo que compõe as funções de interpolação.

Interpolator é um callable que recebe float e retorna float

Classes:

HermiteInterpolation(RealFunction)

[✅] Status: Concluído

__init__(x, y, dy, domain: Optional[Interval]): Cria uma interpolação polinomial de Hermite a partir da lista de pontos X, Y e derivadas DY.

Atributos

• f: Callable[[float], float]: Função principal
• domain: Optional[Interval]: Domínio da função (Opcional)
• X: Sequence[float]: Lista de valores X
• Y: Sequence[float]: Lista de valores Y

Métodos:

• plot(...) -> tuple[Figure, Axes]: Plota o gráfico do polinômio interpolador de Hermite.

PolinomialInterpolation(RealFunction)

[✅] Status: Concluído

__init__(x, y, domain: Optional[Interval]): Cria uma interpolação polinomial (Lagrange) a partir da lista de pontos X, Y.

Atributos

• f: Callable[[float], float]: Função principal
• domain: Optional[Interval]: Domínio da função (Opcional)
• X: Sequence[float]: Lista de valores X
• Y: Sequence[float]: Lista de valores Y

Métodos:

• plot(...) -> tuple[Figure, Axes]: Plota o gráfico do polinômio interpolador de Lagrange.

PiecewiseLinearFunction(RealFunction)

[✅] Status: Concluído

__init__(X,Y, domain: Optional[Interval]): Cria uma interpolação linear por partes a partir da lista de pontos X, Y

Atributos

• f: Callable[[float], float]: Função principal
• domain: Optional[Interval]: Domínio da função (Opcional)
• X: Sequence[float]: Lista de valores X
• Y: Sequence[float]: Lista de valores Y

Propriedades:

• prime: Retorna uma função da derivada da interpolação linear.

Métodos:

• evaluate(v: float) -> float: Calcula o valor interpolado linearmente entre os pontos.
• criar_segmento_polinomial(x1, x2, y1, y2) -> Polinomio: Retorna um polinomio linear para os pontos dados.
• encontrar_segmentos_raiz() -> List[Tuple[float,float]]: Retorna uma lista com todos os intervalos [a,b] que contém raízes.
• plot(...) -> tuple[Figure, Axes]: Plota o gráfico da função linear por partes.

Funções

linear_interp(x, y)

[✅] Status: Concluído

linear_interp(x: Sequence, y: Sequence) -> PiecewiseLinearFunction

Entrada:

• x (Sequence): Lista de coordenadas do eixo X (estritamente crescente)
• y (Sequence): Lista de coordenadas do eixo Y

Retorno:

• PiecewiseLinearFunction: O objeto de interpolação linear por partes.

poly_interp(x, y)

[✅] Status: Concluído

poly_interp(x: Sequence[float], y: Sequence[float]) -> PolinomialInterpolation

Entrada:

• x (Sequence): Lista de coordenadas do eixo X.
• y (Sequence): Lista de coordenadas do eixo Y.

Retorno:

• PolinomialInterpolation: Um objeto chamável que avalia o polinômio interpolador.

hermite_interp(x, y, dy)

[✅] Status: Concluído

hermite_interp(x: Sequence[float], y: Sequence[float], dy: Sequence[float]) -> HermiteInterpolation

Entrada:

• x (Sequence): Lista de coordenadas do eixo X (estritamente crescente)
• y (Sequence): Lista de coordenadas do eixo Y
• dy (Sequence): Derivada dos valores para cada Y.

Retorno:

• HermiteInterpolation: Um objeto chamável que avalia o polinômio interpolador de Hermite.

Polinomios (.polinomios)

Módulo para definição e cálculo de polinomios.

Classes:

Polinomio(RealFunction)

Representa um polinômio como uma lista de coeficientes, ordenados do termo de maior grau para o termo constante.

[✅] Status: Concluído

Métodos mágicos:

• __init__(values: List[float], domain: Optional[Interval] = None)
• __repr__
• __len__
• __getitem__
• __setitem__
• __mul__, __rmul__ (por escalar)
• __neg__
• __add__ (com outro Polinomio)
• __sub__ (com outro Polinomio)
• __eq__

Propriedades:

• degree: (int) Retorna o grau do polinômio
• isZero: (bool) Retorna True se o polinômio é nulo [0.0] ou False caso contrário.
• prime: (Callable[[float], float]) Retorna uma função (lambda) que avalia a derivada do polinômio em um ponto.

Métodos:

• evaluate(x: float) -> float: Calcula o valor do polinômio em um determinado ponto.
• dividir_por(divisor: Polinomio) -> Tuple[Polinomio, Polinomio]: Realiza a divisão do polinomio por outro polinomio e retorna uma tupla da forma (Quociente, Resto).
• get_limite_raizes() -> tuple[float, float]: Calcula os limites inferior e superior no quais estão todas as raízes reais positivas do polinômio.
• derivar() -> Polinomio: Calcula a derivada do polinomio e retorna um novo objeto Polinomio correspondente.

Funções

lambdify(P)

Descrição:

Cria e retorna uma função lambda (Callable) que avalia o polinômio P(x). É apenas um wrapper do método evaluate que pode ser passado para funções como secante ou bisseccao.

[✅] Status: Concluído

lambdify(P: 'Polinomio') -> Callable[[float], float]:

Entrada:

• P (Polinomio): O objeto Polinomio a ser convertido.

Retorno:

• Callable[[float], float]: Uma função lambda que recebe x (float) e retorna P(x) (float).

Raízes (.raizes)

Módulo com funções de busca de raíz e cálculo de número de raízes.

Funções

secante(f, a, b, tol), bissecao(f, a, b, tol)

[✅] Status: Concluído

secante(f: Callable, a: float, b: float, tol: float = 1e-6) -> float
bissecao(f: Callable, a: float, b: float, tol: float = 1e-6) -> float

Entrada:

• f: Função a ser analizada
• a: Ponto inicial do intervalo da função f
• b: Ponto final do intervalo da função f
• tol: Tolerancia para o erro da aproximação final

Retorno:

• float: Aproximação da raiz da função.

plot_secante(f, intervalo, a, b, tol), plot_bisseccao(f, intervalo, a, b, tol)

[✅] Status: Concluído

plot_secante(f: Callable, intervalo:tuple[float, float], a: float, b: float, tol: float = 1e-6) -> Figure

plot_bisseccao(f: Callable, intervalo:tuple[float, float], a: float, b: float, tol: float = 1e-6) -> Figure

Entrada:

• f: Função a ser analizada
• intervalo: Intervalo de plotagem
• a: Ponto inicial da função f
• b: Ponto final da função f
• tol: Tolerancia para o erro da aproximação final

Retorno:

• fig: Imagem da plotagem gerada.

newton_raphson(f, df, a, tol)

[✅] Status: Concluído

newton_raphson(f: Callable, df: Callable, a:float, tol: float = 1e-6)

Entrada:

• f: Função a ser analizada
• df: Derivada de f
• a: Ponto inicial da função f
• tol: Tolerancia para o erro da aproximação final

Retorno:

• float: Aproximação da raiz da função encontrada.

plot_newton_raphson(f, intervalo, df, a, tol)

[✅] Status: Concluído

plot_newton_raphson(f: Callable, intervalo:tuple[float, float], df: Callable, a:float, tol: float = 1e-6) -> Figure

Entrada:

• f: Função a ser analizada
• intervalo: Intervalo de plotagem
• df: Primeira derivada de f
• a: Ponto inicial da função f
• tol: Tolerancia para o erro da aproximação final

Retorno:

• fig: Imagem da plotagem gerada.

sturm(P, a, b)

Calcula o número de raízes reais de um polinomio no intervalo (a,b].

[✅] Status: Concluído

sturm(P: Polinomio, a: float, b: float) -> int

Entrada:

• P (Polinomio): Polinomio a ser avaliado.
• a (float): Extremo inferior do intervalo.
• b (float): Extremo superior do intervalo.

Retorno:

• int: Número de raízes reais no intervalo (a,b].