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Introduction to Numerical Programming (Series in Computational Physics)
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Numerical Programming: A Practical Guide for Scientists and Engineers Using Python and C/C++ utilizes the author’s many years of practical research and teaching experience to offer a systematic approach to relevant programming concepts.
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- Introduction to Numerical Programming: A Practical Guide for Scientists and Engineers
- Makes numerical programming more accessible to a wider audience
- Utilizes the author's research and teaching experience
- Emphasizes methods used in physics and engineering
- Develops theoretical knowledge, analysis skills, and code design know-how
- Covers a wide range of topics including algorithms, function evaluation, and differential equations
| Publisher | Routledge |
| Publication date | September 1, 2014 |
| Edition | 1st |
| Language | English |
| Print length | 674 pages |
| ISBN-10 | 9781466569676 |
| ISBN-13 | 978-1466569676 |
| Item Weight | 3 pounds (1.36 kg) |
| Dimensions | 7 x 1.52 x 10 inches (17.8 x 3.9 x 25.4 cm) |
| Part of series | Series in Computational Physics |
Quem Deverá Comprar?
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Physics Students
Ideal for undergraduate physics students seeking to understand computational methods used in physical systems modeling.
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Aspiring Programmers
Suitable for new programmers who wish to learn numerical methods applicable in scientific computing.
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Researchers
Beneficial for researchers in computational physics looking to enhance their numerical programming skills for simulations.
-
Complete Beginners
Not ideal for absolute beginners with no programming or basic mathematical knowledge of numerical methods.
DESCRIÇÃO DO PRODUTO
Introduction to Numerical Programming (Series in Computational Physics)
Perguntas e respostas do cliente
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Recursos e benefícios
- Offers guidance to anyone interested in using numerical programming to solve science and engineering problems
- Emphasizes methods generally used in physics and engineering
- Encourages algorithmic thinking, which is essential to numerical analysis
- Contains real code, examples, and problem sets to assist in hands-on learning
- Introduces platform-independent numerical programming using Python and C/C++
- Appeals to advanced undergraduate and graduate students in natural sciences and engineering
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