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Una biblioteca para el modelado simbólico y simulación de sistemas dinámicos complejos.

Project description

AcaDyne (Acapulco Dynamic)

AcaDyne es una potente biblioteca de cálculo tensorial y simbólico diseñada para ofrecer herramientas avanzadas para matemáticos, físicos, ingenieros y científicos de datos. Proporciona una amplia gama de funciones para trabajar con conjuntos, operaciones simbólicas, simulaciones dinámicas, y más.

Características

  • Operaciones con Conjuntos: Soporta operaciones como unión, intersección, diferencia, y conjunto potencia.
  • Manipulación Simbólica: Incluye simplificación, expansión, factorización, derivación e integración de expresiones simbólicas.
  • Solución de Ecuaciones: Resuelve ecuaciones algebraicas y diferenciales, incluyendo sistemas de ecuaciones.
  • Simulación de Sistemas Dinámicos: Simula modelos dinámicos continuos y discretos, incluyendo modelos epidemiológicos como el SIR.
  • Optimización y Análisis: Ofrece técnicas de optimización global y análisis de estabilidad para sistemas complejos.
  • Transformaciones Matemáticas: Realiza transformaciones de Lorentz y cálculos de series de Fibonacci.

Instalación

Puedes instalar AcaDyne directamente desde PyPI usando pip:

$ pip install acapulco-dynamic

Licencia AcaDyne está licenciado bajo la Licencia Apache 2.0. Consulta el archivo LICENSE para más información.

Contacto Para preguntas o sugerencias, por favor contacta a [acadyne@gmail.com].

Explicación

  • Título y Descripción: Proporciona un resumen claro del propósito y capacidades de la biblioteca.
  • Características: Enumera las principales funciones y capacidades de la biblioteca para dar una idea clara de su alcance.
  • Instalación: Proporciona instrucciones para instalar el paquete usando pip.
  • Uso: Incluye ejemplos básicos de cómo usar algunas de las funciones clave de la biblioteca.
  • Contribuciones: Explica cómo otros pueden contribuir al proyecto.
  • Licencia: Indica la licencia bajo la cual se distribuye el software.
  • Contacto: Proporciona un correo electrónico o método de contacto para soporte o consultas.

Este README debería servir como un buen punto de partida para cualquier usuario interesado en usar o contribuir a

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Uploaded Python 3

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Algorithm Hash digest
SHA256 7c375b9ad5e01d3605dd63bd2d9b5aa44934ba4b61edb0291ef2e7e98a0fbea6
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