Quels calculs scientifiques python peut-il effectuer ?

Caractéristiques de python pour le calcul scientifique :

1 La bibliothèque scientifique est très complète. (Apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo Python)

Bibliothèques scientifiques : numpy, scipy. Traçage : matplotlib. Parallèle : mpi4py. Débogage : pdb.

2. Haute efficacité.

Si vous parvenez à bien apprendre numpy (fonctionnalité de tableau, f2py), alors l'efficacité de votre exécution de code ne sera pas bien pire que celle du fortran et du C. Mais si vous n'utilisez pas correctement le tableau, l'efficacité du programme que vous écrivez sera médiocre. Donc, après avoir commencé, assurez-vous de consacrer suffisamment de temps pour comprendre la classe tableau de numpy.

3. Facile à déboguer.

pdb est le meilleur outil de débogage que j'ai jamais vu, sans exception. Il vous donne une coupe transversale directement au point d'arrêt du programme, ce que seul un langage interprété par texte peut faire. Il n’est pas exagéré de dire qu’il ne vous faut que 1/10 du temps pour développer un programme en Python.

4.Autres.

Il est riche et unifié, pas aussi complexe que les bibliothèques C++ (telles que diverses distributions Linux). Une fois que vous avez appris numpy en python, vous pouvez faire des calculs scientifiques. Les bibliothèques tierces de Python sont complètes mais pas compliquées. Les fonctionnalités du langage Python basées sur les classes facilitent le développement à plus grande échelle que Fortran et d'autres.

En analyse numérique, les méthodes Runge-Kutta sont un type important de méthode itérative implicite ou explicite pour la solution d'équations différentielles ordinaires non linéaires. Ces techniques ont été inventées vers 1900 par les mathématiciens Carl Runge et Martin Wilhelm Kutta.

La méthode Runge-Kutta est un algorithme en une seule étape de haute précision largement utilisé en ingénierie, notamment la célèbre méthode d'Euler pour les solutions numériques d'équations différentielles. Étant donné que cet algorithme a une grande précision et que des mesures sont prises pour supprimer les erreurs, son principe de mise en œuvre est également relativement complexe.

L'intégrale gaussienne est largement utilisée dans des calculs tels que la théorie des probabilités et l'unification des transformées de Fourier continues. Il apparaît également dans la définition de la fonction d'erreur. Bien que la fonction d'erreur n'ait pas de fonction élémentaire, l'intégrale gaussienne peut être résolue analytiquement par calcul. L'intégrale gaussienne, parfois appelée intégrale de probabilité, est l'intégrale de la fonction gaussienne. Il porte le nom du mathématicien et physicien allemand Carl Friedrich Gauss.

L'attracteur de Lorenz et le système d'équations qui en dérive ont été publiés par Edward Norton Lorenz en 1963, initialement publié dans le Journal of Atmospheric Science. Il est proposé dans l'article "Deterministic Nonperiodic Flow " dans la revue Atmospheric Sciences, qui est simplifiée à partir de l'équation du volume de convection apparaissant dans l'équation atmosphérique.

Ce modèle de Lorenz est non seulement important pour les mathématiques non linéaires, mais a également des implications importantes pour les prévisions climatiques et météorologiques. Les atmosphères planétaires et stellaires peuvent présenter de nombreux états quasi-périodiques différents qui, bien que complètement déterministes, sont sujets à des changements soudains, apparemment aléatoires, clairement représentés par les modèles.

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