Практикум j практическое примщенше численных методов

Рис. 3.24 Трехмерные контура Научные вычисления на Python



Прикладное математическое моделирование проводится на основе численного исследования математических моделей. Математические модели включают в себя нелинейные системы уравнений с частными производными, дополненны­ми системами дифференциальных и алгебраических уравнений. Их прибли­женное решение основывается на базовых алгоритмах численного анализа, среди которых можно отметить методы решения систем линейных и нели­нейных уравнений и алгоритмы аппроксимации.
Среди расширений Python²⁹ есть много инструментов, которые ориентиро­ваны на решение задач вычислительной математики. Из коллекций Python, которые предназначены для научных вычислений, отметим SciPy³⁰. Более подробное обсуждение этого пакета дается ниже.
Другой набор модулей Python для научных вычислений известен как Scientific- Python³¹. Он включает в себя средства для работы векторами, тензорами и кватернионами, поддерживает преобразования векторных и тензорных по­
лей, автоматическое дифференцирование, интерполяцию, работу с полино­мами, задачи элементарной статистики и задачи минимизации, имеется так­же интерфейсы для MPI (Message Passing Interface), двумерная и трехмерная визуализация. Большая часть этих функций включена в SciPy.


Рис. 3.25 Python(x,y) компоненты



Наверное самая большая и довольно таки разрозненная коллекция Python(x,y)³² вобрала с себя все основные наработки для научного и инже­нерного программирования на языке Python. Общее представление о составе коллекции даст рис. 3.25. Она включает не только все основные математи­ческие и графические пакеты, но и, например, несколько интегрированных средств разработки, инструменты поддержки разработки графического поль­зовательского интерфейса, работы с языками C/C++ и Fortran и поддержки вычислений па параллельных вычислительных системах.