Este repositorio contiene implementaciones en Python de varios algoritmos utilizados en ingeniería, incluyendo métodos numéricos y herramientas de visualización. Los algoritmos están diseñados para ser útiles en una variedad de aplicaciones de ingeniería, desde el análisis de sistemas hasta la simulación de fenómenos físicos.
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Método de Newton-Raphson: Implementación del método de Newton-Raphson para la búsqueda de raíces de funciones no lineales.
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Runge-Kutta de 4to Orden: Implementación del método de Runge-Kutta de 4to orden para resolver ecuaciones diferenciales ordinarias.
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Regresión Lineal: Implementación de algoritmos para realizar regresión lineal, incluyendo el método de mínimos cuadrados.
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Graficadores en 2D y 3D: Herramientas para la visualización de datos y funciones en dos y tres dimensiones, utilizando bibliotecas como Matplotlib.
El repositorio está organizado de la siguiente manera:
- /newton_raphson: Contiene el código fuente para el método de Newton-Raphson.
- /runge_kutta: Contiene el código fuente para el método de Runge-Kutta de 4to orden.
- /regresion_lineal: Contiene el código fuente para los algoritmos de regresión lineal.
- /graficadores: Contiene el código fuente para las herramientas de visualización en 2D y 3D.
- Python 3.x
- NumPy
- Matplotlib (para graficadores)
Cada directorio contiene un archivo README.md con instrucciones específicas sobre cómo utilizar los algoritmos y funciones proporcionadas.
¡Las contribuciones son bienvenidas! Si tienes ideas para mejorar los algoritmos existentes, agregar nuevos algoritmos o cualquier otra mejora, no dudes en enviar un pull request.
Este repositorio está bajo la licencia MIT. Consulta el archivo LICENSE para más detalles.
¡Esperamos que estos algoritmos y herramientas sean útiles para tus proyectos de ingeniería! Si tienes alguna pregunta o sugerencia, no dudes en abrir un issue en el repositorio. ¡Disfruta!