Uso de Python para cálculo matemático

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Matemáticas aplicadas usando Python
Primer ciclo de ponencias IMYCA 2024
Ernesto Crespo

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Matemáticas aplicadas usando Python © 2024 by Ernesto Crespo is licensed under
Creative Commons Attribution 4.0 International
Primer ciclo de ponencias IMYCA 2024

4. Matemáticas aplicadas usando Python
● Python
● Librerías de Python
● Decimal
● Fracciones
● Números complejos
● Funciones matemáticas básicas
● Arreglos
● Matrices
● Límites
● Derivadas
● Integrales
● Sistemas de ecuaciones
● Transformada de Laplace
● Transformada de Fourier
● Geometría Analítica
● Tensor

6. ¿Quien soy?
● Ingeniero Electricista de la Universidad de Carabobo 2001
● Desarrollador Python desde 1998
● Administrador de sistemas Linux
● Empaquetador Debian
● Ingeniero de Software II en Asistensi
● Conocimientos de ingeniería de datos, analista de datos,
científico de datos, Machine Learning, Deep Learning, LLM

7. Python
● Python es un lenguaje de alto nivel de programación interpretado
cuya filosofía hace hincapié en la legibilidad de su código. Se
trata de un lenguaje de programación multiparadigma, ya que
soporta parcialmente la orientación a objetos, programación
imperativa y, en menor medida, programación funcional. Es un
lenguaje interpretado, dinámico y multiplataforma.

8. Librerías de Python
● Numpy: Cálculo numérico
● Scipy: Librería para cálculo científico
● Decimal: Librería para manejo de Decimales
● Fractions: Librería para manejo de fracciones
● Cmath: Librería matemática para números complejos
● Math: Librería matemática
● Matplotlib: Librería para gráficas
● PyTorch: Librería que usa la GPU para cálculo de tensores y RN
● Sympy: Librería simbólica (derivadas, límites, integrales,etc)

9. Instalación de paquetes
● Herramientas de instalación de paquetes:
● Pip: pip install numpy scipy matplotlib pytorch
● Virtualenv y pip:
● python3 -m venv .venv
● source .venv/bin/activate
● pip install numpy scipy matplotlib pytorch
● Poetry:
● Poetry add numpy scipy matplotlib pytorch
● Anaconda:
● conda install numpy scipy matplotlib pytorch

10. Decimal

11. Decimal

12. Decimal
Error de tipos ( decimal con flotante)

13. Decimal
Contexto

14. Fraction

15. Fraction

16. Números complejos

17. Números complejos

18. Números complejos

19. Funciones básicas

20. Arreglos

21. Arreglos

22. Arreglos

23. Matrices

24. Matrices

25. Matrices

26. Matrices

27. Sistema de ecuaciones Ax=b

28. Límites

29. Límites

30. Derivadas

31. Derivadas

32. Integrales

33. Integrales

34. Sistemas de ecuaciones

35. Sistemas de ecuaciones

36. Transformada de Laplace

37. Transformada de Laplace

38. Transformada de Laplace

39. Transformada inversa de Laplace

40. Transformada Fourier

41. Transformada de Fourier

42. Transformada de Fourier

43. Transformada de Fourier

44. Geometría Analítica

45. Geometría Analítica

46. Geometría Analítica

47. Geometría Analítica

48. Geometría Analítica

49. Tensores

50. Tensores

51. Tensores

52. Contacto y presentación

53. Contacto
● Medium: https://seraph13.medium.com/
● Twitter: https://twitter.com/_seraph1
● Blog: https://blog.seraph.to
● Página: https://www.seraph.to/
● Github: https://github.com/ecrespo
● Gitlab: https://gitlab.com/ecrespo
● Linkedin: https://www.linkedin.com/in/ernestocrespo/

54. Presentación
Google Colab
https://drive.google.com/file/d/1jGqr4TDtofJqDigHyaT_xNxEeySKBdFF/view?usp=sharin
g

55. Presentación
Presentación
https://docs.google.com/presentation/d/1AXl9O1Bw1XWBKFoqQokiVZjxvZvCKG_k-f4js7lSP3M/edit?usp=sharing

56. Referencias

57. Referencias
● Applying Math with Python. Sam Morley
● Doing math with Python. Amit Saha
● Math adventures with Python. Peter Farrel
● Hands-On Mathematics for Deep Learning. Jay Dawani
● Laplace Transforms in Python
● FFT in Python
● Cálculo de límites con la librería sympy
● Cálculo de derivadas con sympy
● Solving Mathematical Problems in Python with SymPy

58. Referencias
● Cálculo de Integrales con Sympy
● Resolución de sistemas de ecuaciones con Sympy
● Geometría Analítica con Sympy (Segmentos)
● Geometría Analítica con Sympy (rectas)
● Geometría Analítica con Sympy (circulos)
● Geometría Analítica con Sympy (triángulos)
● Advanced Plotting in Python’s Sympy
● Visualizing the Magnetic Field in Python
● Graficar líneas de campo eléctrico con matplotlib y Python

59. Preguntas

61. FinF Fin