Librería para resolver problemas de ecuaciones lineales y no lineales a través de diferentes métodos numéricos.
Project description
CG19057UNO
Descripción
CG19057UNO es una librería en Python diseñada para resolver sistemas de ecuaciones lineales y no lineales utilizando métodos numéricos como:
- Eliminación de Gauss
- Gauss-Jordan
- Regla de Cramer
- Descomposición LU
- Método de Jacobi
- Método de Gauss-Seidel
- Método de Bisección
Requisitos
- Python 3.6 o superior
- Bibliotecas necesarias:
numpyscipy
Para instalar las dependencias necesarias, ejecuta:
pip install numpy scipy
pip install pytest
Instalacion:
La libreria se puede instalar directamente desde PyPI con el siguiente comando:
pip install CG19057UNO
Pruebas:
Para ejecutar las pruebas unitarias incluidas en el proyecto ejecutar:
python -m pytest tests/
Para ejecutar los ejemplos incluidos en el proyecto ejecutar:
python ejemplos_todosMetodos.py
Uso:
Ejemplos de como usar la libreria:
from CG19057UNO.EcuacionesLineales import elimina_Gauss
from CG19057UNO.EcuacionesNoLineales import biseccion
#Ejemplo usando eliminacion de Gauss
#Sistema de ecuaciones:
#x + 2y + z = 7
#3x + y + z = 5
#2x + 3y - z = 3
def ejemplo_elimina_Gauss():
A = [
[1, 2, 1],
[3, 1, 1],
[2, 3, -1]
]
b = [7, 5, 3]
solucion = elimina_Gauss(A, b)
print("Solucion eliminacion de Gauss:", solucion)
#Ejemplo usando Biseccion
def ejemplo_biseccion():
f = lambda x: x**2 - 4
raiz = biseccion(f, 0, 3)
print("Bisección:", raiz)
Metodos implementados:
Para sistemas de ecuaciones lineales
- Eliminacion de Gauss: elimina_Gauss(coeficiente_M, vector_I)
- Gauss-Jordan:gauss_Jordan(coeficiente_M, vector_I)
- Crammer: crammer(coeficiente_M, vector_I)
- Descomposicion LU: descomposicion_LU(coeficiente_M, vector_I)
- Jacobi: jacobi(coeficiente_M, vector_I, estimacion_Ini=None, tolerancia=1e-6, max_Iteraciones=100)
- Gauss-Seidel: gauss_seidel(coeficiente_M, vector_I, estimacion_Ini=None, tolerancia=1e-6 max_iteraciones=100)
Para sistemas de ecuaciones no lineales
- Biseccion: biseccion(funcion_Resolver, extremo_Izquierdo, extremo_derecho, tolerancia=1e-6, max_iteraciones=100)
Licencia:
Este proyecto esta bajo la licencia MIT. Consultar el archivo LICENSE para mas detalles.
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| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
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| MD5 |
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| BLAKE2b-256 |
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File details
Details for the file cg19057uno-0.1.0-py3-none-any.whl.
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- Download URL: cg19057uno-0.1.0-py3-none-any.whl
- Upload date:
- Size: 6.3 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.13.2
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
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