Librería para resolver sistemas de ecuaciones lineales y no lineales.
Reason this release was yanked:
Fail import
Project description
BR23021UNO
Autor: [Joyser Leonel Barrera Romero]
Versión: 1.0.0
Descripción: LibrerÃa para resolver sistemas de ecuaciones lineales y no lineales utilizando métodos numéricos.
Permite resolver ecuaciones usando los siguientes métodos : Eliminación de Gauss, Gauss-Jordan, Regla de Crammer,Descomposición LU, Jacobi, Gauss-Seidel y Bisección.
Instalación
Para instalar la librerÃa, usa el siguiente comando en tu terminal:
pip install BR23021UNO
Dependencias
Para que la librerÃa funcione correctamente, asegúrate de instalar las siguiente dependencia:
pip install numpy
Ejemplos de uso
biseccion:
#import math
# Definir la función que queremos evaluar
funcion = lambda x: x**4 + 0.5*(x**3) - 2*x - 5
#Llamar a la funcion
raiz, iteraciones = biseccion(funcion,100,0)
# Mostrar el resultado con 6 cifras significativas
print(f"Raiz de funcion por biseccion es igual a {raiz:.6f}, encontrada en un total de {iteraciones} iteraciones.")
#Salida esperada:
#Raiz de funcion por biseccion es igual a 50.000000, encontrada en un total de 0 iteraciones.
crammer:
# Matriz de coeficientes (A) y vector de términos independientes (b)
A = [
[2, 1, 3],
[3, -2, -1],
[1, 3, 2]
]
b = [1, 0, 5]
# Resolver el sistema Ax = b usando la regla de Cramer
solucion = cramer(A, b)
print(f"Solución del sistema: {solucion}")
#Resultado esperado : Solución del sistema: [ 1. 2. -1.]
descomposicion_lu:
# Definir la matriz de coeficientes (A) y el vector de términos independientes (b)
A = np.array([
[25, 5, 1],
[64, 8, 1],
[144, 12, 1]
], dtype=float)
b = np.array([106.8, 177.2, 279.2], dtype=float)
# Resolver el sistema Ax = b usando la descomposición LU
solucion = lu_solve(A, b)
print("Solución del sistema:", solucion)
##Resultado esperado: Solución del sistema: [ 0.29047619 19.69047619 1.08571429]
eliminacion_gauss
# Definir la matriz de coeficientes A y el vector de términos independientes b
A = np.array([
[2, 3, 1],
[1, 1, 2],
[1, -1, -1]
], dtype=float)
b = np.array([0, 1, -1], dtype=float)
# Resolver el sistema Ax = b usando el método de eliminación de Gauss
solution = gauss_elimination(A, b)
print(f"Solución del sistema: {solution}")
##Salida esperada: Solución del sistema: [-0.33333333 -0. 0.66666667]
gauss_jordan
# Definir la matriz de coeficientes del sistema Ax = b
coefficients = [
[1, 1, -1],
[1, -2, 3],
[2, -1, 3]
]
# Definir el vector de términos independientes
ind_terms = [2, 0, 3]
# Resolver el sistema mediante el método de Gauss-Jordan
solution = gauss_jordan(coefficients, ind_terms)
# Mostrar la solución del sistema
print("Solución del sistema:", solution)
#Resultado esperado: Solución del sistema: [1. 2. 1.]
gauss_seidel
#Definir la matriz
A = np.array([
[9, 2, -1],
[7, 8, 5],
[3, 4, -10]
], dtype=float)
b = np.array([-2, 3, 6], dtype=float)
# Resolver el sistema usando el método de Gauss-Seidel
solution = gauss_seidel(A, b)
# Mostrar la solución encontrada
print("La solución aproximada del sistema es:", solution)
#Resultado esperado: La solución aproximada del sistema es: [-0.48501362 1.01226158 -0.34059946]
jacobi
#Definimos la matriz
A = np.array([
[2, -1, 1],
[1, 2, -1],
[1, 1, 1]
], dtype=float)
b = np.array([7, 6, 12], dtype=float)
# Resolver el sistema Ax = b usando el método de Jacobi
solution = jacobi(A, b)
# Mostrar la solución aproximada
print("La solución aproximada del sistema es:", solution)
#Solucion esperada: La solución aproximada del sistema es: [3. 4. 5.]
Contacto
Email: br23021@ues.edu.sv
GitHub: (https://github.com/JoyserB/BR23021UNO)
Universidad de El Salvador
Project details
Release history Release notifications | RSS feed
Download files
Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.
Source Distribution
Built Distribution
Filter files by name, interpreter, ABI, and platform.
If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.
Copy a direct link to the current filters
File details
Details for the file BR23021UNO-1.2.1.tar.gz.
File metadata
- Download URL: BR23021UNO-1.2.1.tar.gz
- Upload date:
- Size: 2.7 kB
- Tags: Source
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.11.9
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
32d17f0f7209233868b6448d613b604b84fb507207dcabd2219c9182209e5a85
|
|
| MD5 |
3c2fc9ec13601387ef3f2b2c0b6724e0
|
|
| BLAKE2b-256 |
0e41e800d459fd2bdf0722fb500d7bd5047f0d7bd16d92d9de1eff0743b73ed7
|
File details
Details for the file BR23021UNO-1.2.1-py3-none-any.whl.
File metadata
- Download URL: BR23021UNO-1.2.1-py3-none-any.whl
- Upload date:
- Size: 2.5 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.11.9
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
51420d75d4de0f21614c90655d3309d2f802ef4ff971c6d2fda70bbd217a27fa
|
|
| MD5 |
58810f809f1449637014731ca55b1c20
|
|
| BLAKE2b-256 |
ad97f7a285d860db19cbf4b2f3ea7f6b915715e43cbbbbabef01af326269aeb3
|