Le code source Python qui accompagne le livre :
Michaël Baudin "Introduction aux méthodes numériques. Théorie, algorithmes, implémentations et applications en Python". Dunod. Collection Sciences Sup. (2023)
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disponible dans ce répertoire.
Table des matières :
Diff
: méthodes de différentiation (chapitre 9)EDO
: équations différentielles ordinaires (chapitre 12)Flottants
: nombres flottants (chapitre 4)Integration
: intégration numérique (chapitre 11)Interp
: interpolation (chapitre 8)Leastsq
: moindres carrés (chapitre 10)Matrices
: vecteurs et matrices (chapitre 6)Methodes
: convergence, erreurs et conditionnement (chapitre 5)Optim
: optimisation numérique (chapitre 14)Problemes
: outils mathématiques (chapitre 3)Python
: sur le langage (chapitre 2)Scripts-Eleves
: les modules développés pour ce livreSysLin
: systèmes d'équations linéaires (chapitre 7)tests
: tests unitaires de ce projetZeros
: équations non linéaires (chapitre 13)
Le code est testé avec la configuration suivante :
- Python 3.9 ;
- matplotlib-3.6.2 ;
- numpy-1.24.1 ;
- scipy-1.10.0.