Métodos Numéricos

Este livro apresenta os principais métodos numéricos utilizados na computação científica, unindo a fundamentação matemática rigorosa à implementação prática em Python (NumPy e SciPy).

Diferente de manuais puramente teóricos, a obra foca em como transformar teoremas em algoritmos eficientes, abordando desde o controle de erros de arredondamento até a solução de sistemas complexos. É um guia técnico projetado para quem precisa resolver problemas reais de engenharia, física e estatística.

O que o livro cobre:

Fundamentos: Erros de ponto flutuante, arredondamento e expansão de Taylor.

Equações e Sistemas: Raízes de funções e sistemas lineares.

Interpolação e Ajuste: Regressão linear e aproximação de dados.

Cálculo Numérico: Integração, diferenciação e solução de equações diferenciais (EDOs e EDPs).

Tópicos Avançados: Método dos Elementos Finitos (MEF), Otimização, Transformadas de Fourier (FFT) e Métodos de Monte Carlo.

Diferenciais:

Conteúdo direto e estruturado em 10 capítulos.

Implementações prontas em Python para cada método estudado.

Ideal para estudantes de graduação avançada, pós-graduação e profissionais de áreas técnicas.