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Numerical Methods in Physics with Python
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What Stands Out
Comprehensive Coverage
This edition offers an in-depth exploration of numerical methods specifically tailored for physics applications, ensuring that users grasp complex concepts effectively.
Python Integration
Seamless integration of Python throughout the text allows readers to apply numerical methods practically, enhancing both learning and software skills relevant in modern scientific computing.
Updated Examples
The second edition features revised examples and exercises that reflect current trends in physics, providing students with relevant, hands-on experience to solve real-world problems.
Detalles de producto
- Bringing together idiomatic Python programming, foundational numerical methods, and physics applications, this is an ideal standalone textbook for courses on computational physics. All the frequently used numerical methods in physics are explained, including foundational techniques and hidden gems on topics such as linear algebra, differential equations, root-finding, interpolation, and integration. The second edition of this introductory book features several new codes and 140 new problems (many on physics applications), as well as new sections on the singular-value decomposition, derivative-free optimization, Bayesian linear regression, neural networks, and partial differential equations. The last section in each chapter is an in-depth project, tackling physics problems that cannot be solved without the use of a computer. Written primarily for students studying computational physics, this textbook brings the non-specialist quickly up to speed with Python before looking in detail at the numerical methods often used in the subject.
| Publisher | Cambridge University Press |
| Publication date | July 20, 2023 |
| Edition | 2nd |
| Language | English |
| Print length | 706 pages |
| ISBN-10 | 1009303864 |
| ISBN-13 | 978-1009303866 |
| Item Weight | 2.9 pounds (1.32 kg) |
| Dimensions | 7 x 1.59 x 10 inches (17.8 x 4 x 25.4 cm) |
Who Should Buy?
-
Physics Students
Ideal for undergraduate physics students seeking to understand numerical methods and computational tools in their studies.
-
Python Programmers
Beneficial for programmers wanting to apply Python in solving complex physics problems through numerical methods.
-
Researchers
Useful for researchers in physics who require numerical techniques for simulations and modeling in their projects.
-
Complete Beginners
Not suitable for those without prior knowledge of Python or numerical methods, as it requires foundational understanding.
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Python Editorial Review
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características y beneficios
- Combines idiomatic Python programming with foundational numerical methods.
- Covers a comprehensive range of numerical methods used in physics.
- Includes 140 new problems and several new codes for enhanced learning.
- Features new sections on advanced topics like neural networks and Bayesian regression.
- Each chapter concludes with an in-depth project addressing complex physics problems.
- Perfect for students new to computational physics, facilitating quick mastery of Python.
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