Librería educativa para métodos de sistemas de ecuaciones lineales y no lineales
Project description
📘 Librería de Métodos Numéricos
📌 Descripción
Esta es una librería educativa desarrollada como parte del proyecto de la materia Cálculo Numérico para el Desarrollo de Aplicaciones, impartida en la Universidad de El Salvador, dentro de la carrera de Desarrollo de Software.
El objetivo de esta librería es ofrecer una colección de algoritmos clásicos para resolver sistemas de ecuaciones lineales y no lineales, con ejemplos detallados e iteraciones visibles, para facilitar el aprendizaje de los estudiantes.
📦 Estructura del Proyecto
mi_libreria/ ├── init.py ├── gauss_elimination.py ├── gauss_jordan.py ├── crammer.py ├── lu_decomposition.py ├── jacobi.py ├── gauss_seidel.py ├── biseccion.py ├── ejemploGaussElimination.py ├── ejemploGaussJordan.py ├── ejemploCrammer.py ├── ejemploLU.py ├── ejemploJacobi.py ├── ejemploGaussSeidel.py └── ejemploBiseccion.py
🛠 Métodos Implementados
| Método | Tipo de sistema | Archivo principal |
|---|---|---|
| Eliminación de Gauss | Lineal | gauss_elimination.py |
| Gauss-Jordan | Lineal | gauss_jordan.py |
| Cramer | Lineal (matriz cuadrada) | crammer.py |
| Descomposición LU | Lineal | lu_decomposition.py |
| Jacobi | Lineal (iterativo) | jacobi.py |
| Gauss-Seidel | Lineal (iterativo) | gauss_seidel.py |
| Bisección | No lineal (raíces) | biseccion.py |
🧪 Cómo ejecutar un ejemplo
- Abre una terminal en la carpeta
mi_libreria - Ejecuta el ejemplo que quieras, por ejemplo:
python ejemploGaussElimination.py
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### ✅ PASO 3: Guarda el archivo
Una vez pegado el contenido, guarda el archivo `README.md`. ¡Listo! Ya tienes la documentación básica de tu proyecto.
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### ✅ PASO 4 (opcional): Visualizar el README
- Si subes este proyecto a GitHub, el `README.md` se mostrará automáticamente en la página principal del repositorio.
- También puedes previsualizarlo en Visual Studio Code con la extensión **"Markdown Preview"** (presiona `Ctrl+Shift+V` mientras lo editas para ver cómo se verá).
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- Download URL: mi_libreriamurcda135-0.1.0.tar.gz
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- Size: 2.5 kB
- Tags: Source
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.13.1
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
56aee1a9f593fa7065b044db8f70c132e9276e85d210d99feeedb134c4bdf313
|
|
| MD5 |
14be3a2f5962ab2145bb5399c1d5de62
|
|
| BLAKE2b-256 |
c3439d2d5bac17900284a354b1d538de62b32d881d8d3e7244cf8c2668ce3c34
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File details
Details for the file mi_libreriamurcda135-0.1.0-py3-none-any.whl.
File metadata
- Download URL: mi_libreriamurcda135-0.1.0-py3-none-any.whl
- Upload date:
- Size: 2.4 kB
- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.13.1
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
221a8a7bcb3554ee4b6e928023b5cb5051d81b13c1e654faaeaadb4d8cd9d9b3
|
|
| MD5 |
0e88da7870073d3a33d284add529f9dc
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| BLAKE2b-256 |
ef711bdfe1e9a2e82da9cf883ac16a983debebaa9ccf43d0dd888b73ce3e40c8
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