DevioLab CRYPTO TRADING AUTOMATION
LIVE
AUTOMATED CRYPTO TRADING • BINANCE
Автоматизуйте свій криптопортфель
Торгові боти DevioLab аналізують крипторинок, автоматично відкривають і закривають позиції та керують вашим портфелем на Binance 24/7.
CRYPTO 80 Bots
BINANCE Spot Trading
TRADING 24 / 7
Спробувати DevioLab
deviolab.com

Інформація про навчальний заклад

ВУЗ:
Національний технічний університет України Київський політехнічний інститут
Інститут:
Не вказано
Факультет:
РТ
Кафедра:
Не вказано

Інформація про роботу

Рік:
2025
Тип роботи:
Лабораторна робота
Предмет:
Чисельні методи

Частина тексту файла (без зображень, графіків і формул):

Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Навчально-науковий інститут атомної та теплової енергетики Кафедра цифрових технологій в енергетиці ЛАБОРАТОРНА РОБОТА №1 з дисципліни «Чисельні методи» Варіант № 21 Варіант роботи Функція: ? 4 +5 ? 3 −100+ sin 4? Інтервал [a;b]: a = 0; b = 5 Вигляд графіку функції / Вигляд графіку похідних функції / Висновок: під час виконання даної лабораторної роботи було досліджено методи чисельного диференціювання. Було обчислено похідну для заданої функції для певного інтервалу, а також побудовано графік самої функції та її похідних. Код програми import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D def f(x, y): return x**4 + 5*x**3 - 100 + np.sin(4*y) Nx = 10 Ny = 5 x_values = np.linspace(0, 5, Nx) y_values = np.linspace(0, 5, Ny) X, Y = np.meshgrid(x_values, y_values) Z = f(X, Y) fig = plt.figure(figsize=(12, 6)) ax1 = fig.add_subplot(121, projection='3d') ax1.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis') ax1.set_title('Function: $x^4 + 5x^3 - 100 + \sin(4y)$') plt.show() df_dx = 4*X**3 + 15*X**2 df_dy = 4*np.cos(4*Y) fig = plt.figure(figsize=(12, 6)) ax1 = fig.add_subplot(121, projection='3d') ax1.plot_surface(X, Y, df_dx, cmap='viridis') ax1.set_title('Function: $4x^3 + 15x^2$') ax2 = fig.add_subplot(122, projection='3d') ax2.plot_surface(X, Y, df_dy, cmap='viridis') ax2.set_title('Function: $4cos(4y)$') plt.show() data_function = {'x': X.flatten(), 'y': Y.flatten(), 'f(x, y)': Z.flatten()} data_derivatives = {'x': X.flatten(), 'y': Y.flatten(), 'df/dx': df_dx.flatten(), 'df/dy': df_dy.flatten()} df_function = pd.DataFrame(data_function) df_derivatives = pd.DataFrame(data_derivatives) result = pd.merge(df_function, df_derivatives, on=['x','y']) print(result)
Антиботан аватар за замовчуванням

27.02.2025 15:35

Коментарі

Ви не можете залишити коментар. Для цього, будь ласка, увійдіть або зареєструйтесь.

Ділись своїми роботами та отримуй миттєві бонуси!

Нічого не вибрано
0%

Оголошення від адміністратора

Антиботан аватар за замовчуванням

Подякувати Студентському архіву довільною сумою

Admin

26.02.2023 12:38

Дякуємо, що користуєтесь нашим архівом!