Skip to main content

Projet d'analyse: Sujet 31

Project description

Bienvenue sur le guide de convappro! (sujet 31)

Convappro a pour objectif de donner avec la plus grande précision la valeur approximative du sinus de tout nombre réel (angle en radians modulo 2pi).

Cette précision théorique est de l'ordre de 10-100 et utilise les formules de Taylor-Lagrange pour les développements limités et les suites de Cauchy pour en certifier la convergence (la stabilité et la précision).

Ce module a été réalisé par Henri MACEDO GONÇALVES, Alexandre RAMDOO, NOVERRAZ Marion et HAGHVIRDILOO Mostafa comme but scolaire.

Consignes d'utilisation

1. Installation

pip install convappro

ou encore

python3 -m pip install convappro

2. Utilisation

Soit vous utilisez le main à disposition:

  • Dans le terminal, allez sur le répertoire qui contient code.py et tapez:
  ./code.py

Soit en l'utilisant manuellement:

python3
from code import *
valeur = calculs(x)
  • La variable x est la valeur que vous souhaitez calculer.

3. Les fonctions

Vous avez à votre disposition les fonctions suivantes:

Certificat de convergence d'une suite (r(n)n) de l'ordre k du calcul conv(k):

resultat = valeur.conv(k)

r(n) calcule n-ième élément:

valeur.r(n)

Affiche les n premiers éléments de la suite:

valeur.suiteR(n)

Preuve de Cauchy:

valeur.preuveCauchy(epsilon)

Affiche à partir de quel r(n) l'ordre est atteinte:

valeur.ordreAtteinte(epsilon)

Tronque x ( ex: valeur.r(valeur.preuveCauchy(epsilon)) ) à 10-p près:

a = valeur.tronque(x,p)

DISCLAIMER

Ce module n'a pas vocation à remplacer le module de base math. Il est réalisé à titre scolaire et les auteurs ne sauraient en aucun cas être tenus responsables de sa mauvaise utilisation.

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

convappro-0.0.2.tar.gz (4.4 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

convappro-0.0.2-py3-none-any.whl (4.8 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file convappro-0.0.2.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: convappro-0.0.2.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 4.4 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/3.7.1 importlib_metadata/4.10.0 pkginfo/1.8.2 requests/2.22.0 requests-toolbelt/0.9.1 tqdm/4.62.3 CPython/3.8.10

File hashes

Hashes for convappro-0.0.2.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 f212af1d6964885fca2464dbf8cd9afc97b8d01a9a487287e34b2a8adee4d5d0
MD5 fa5707e0f42b5cfad1df040609622cae
BLAKE2b-256 7e0bcb26cb97aad5d05c96d3e1e60ec3473a577b8519c3cd5fb51fe623a1a7d3

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file convappro-0.0.2-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: convappro-0.0.2-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 4.8 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/3.7.1 importlib_metadata/4.10.0 pkginfo/1.8.2 requests/2.22.0 requests-toolbelt/0.9.1 tqdm/4.62.3 CPython/3.8.10

File hashes

Hashes for convappro-0.0.2-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 534788a3fe50d24f1b45beb55aa2a68e98fb2395f0ec328bd81344c590d82f3a
MD5 190600a11dbf0701dea31fa149cd9cc6
BLAKE2b-256 9b937b2c4877d304480b89adeefe5b16bf82f0e2f038dd467b6eea0a9a4d3375

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Datadog Monitoring Fastly Fastly CDN Google Google Download Analytics Microsoft Microsoft PSF Sponsor Pingdom Pingdom Monitoring Sentry Sentry Error logging StatusPage StatusPage Status page