Qué puede hacer Python por la informática científica
Bibliotecas científicas: numpy, scipy. Gráficación: matplotpb. Paralelización: mpi4py. Depuración: pdb.
2. Alta eficiencia.
Si puedes aprender numpy (función de matriz, f2py), entonces la eficiencia de ejecución de tu código no será mucho peor que la de fortran y C. Pero si no eres bueno usando matrices, la eficiencia del programa que escribas solo puede ser jajaja. Entonces, después de comenzar, asegúrese de dedicar suficiente tiempo a comprender la clase de matriz numpy.
3. Fácil de depurar.
pdb es la mejor herramienta de depuración que he visto jamás, sin excepción. Le permite ver directamente una sección transversal del programa en los puntos de interrupción, lo que solo pueden hacer los lenguajes textuales interpretados. No es exagerado decir que desarrollar un programa en Python requiere solo una décima parte del tiempo que lleva desarrollar un programa en Fortran.
4.
Python es rico y unificado, a diferencia de las bibliotecas de C (como las diversas distribuciones de pnux).
Al aprender numpy, Python puede realizar cálculos científicos.
En análisis numérico, el método de Runge-Kutta es un tipo importante de método iterativo implícito o explícito que se utiliza para resolver ecuaciones diferenciales ordinarias no lineales. Estas técnicas fueron inventadas alrededor de 1900 por los matemáticos Karl Runge y Martin Wilhelm Kutta.
El método de Runge-Kutta es un algoritmo de un solo paso de alta precisión que se utiliza ampliamente en el campo de la ingeniería, incluido el famoso método de Euler para resolver numéricamente ecuaciones diferenciales. Debido a la alta precisión de este algoritmo, se deben tomar medidas para suprimir errores, por lo que su principio de implementación también es relativamente complejo.
La integral gaussiana se utiliza ampliamente en cálculos como la teoría de la unidad de probabilidad y la transformada continua de Fourier. También aparece en la definición de la función de error. Aunque la función de error no tiene una función elemental, la integral gaussiana se puede resolver analíticamente mediante el cálculo. La integral gaussiana, a veces llamada integral de probabilidad, es la integral de la función gaussiana. Lleva el nombre del matemático y físico alemán Karl-Friedrich Gauss.
El atractor de Lorentz y su sistema de ecuaciones derivado fue publicado por Edward Norton-Lorentz en 1963, originalmente en el artículo "Deterministic Aperiodic Flows" en el Journal of Atmospheric Science, se obtiene simplificando la ecuación del volumen convectivo que aparecen en las ecuaciones atmosféricas.
Este modelo de Lorentz no sólo es importante para las matemáticas no lineales, sino que también tiene implicaciones importantes para el clima y la predicción meteorológica. Las atmósferas planetarias y estelares pueden exhibir una variedad de estados cuasi periódicos que, si bien son completamente deterministas, pueden mutar fácilmente y parecer variar aleatoriamente, y este modelo puede representar claramente este fenómeno.
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