Практикум j практическое примщенше численных методов

Linear algebra (scipy.linalg). Пакет NumPy обеспечивает решение основ­ных задач линейной алгебры. Пакет SciPy, построенный на основе библиотек линейной алгебры ATLAS LAPACK и BLAS, даст новые воз­можности. В частности, при работе с матричными объектами поддер­живаются вычисления с функциями матриц.
Maximum entropy models (scipy.maxentгору). Содержит процедуры подбора моделей максимальной энтропии в теории информации.
Miscellaneous routines (scipy.misc). Представлены небольшое число раз­личный полезных функций, которые не отнесены к специализирован­ным модулям пакета SciPy.
Multi-dimensional image processing (scipy.ndimage). Модуль предназ­начен для анализа и обработки изображений на основе операций над массивами значений. Представлены функции для линейной и нели­нейной фильтрации, имеются инструменты для решения задач интер­поляции и бинарной морфологии.
Orthogonal distance regression (scipy.odr). Метод наименьших квадра­тов используется для нахождения параметров модели при условии, что имеются ошибки в зависимых переменных. В модуле odr представ­лены эффективные алгоритмы оценивания параметров в более общей ситуации, когда ошибки вносятся и в независимые переменные. Реа­лизация основана на пакете ODRPACK⁴²
Optimization and root finding (scipy.optimize). Модуль optimize обеспе­чивает большую часть стандартных алгоритмов оптимизации, задач о нахождении экстремума (минимума или максимума) вещественной функции в некоторой области. Реализованы основные алгоритмы ре­шения задач условной и безусловной оптимизации. Модуль также включает функции нахождения решений систем нелинейных уравне­ний.
Signal processing (scipy.signal). Представлены функции обработки сигна­лов, которые понимаются как массивы действительных или комплекс­ных чисел. Модуль содержит некоторые функции для решения задач фильтрации сигналов, а также инструменты для разработки филь­тров. Интерполяции для одно- и двумерных данных обеспечивается использованием В-сплайнов.