Python для решения задач прикладной математики и физики

Данный репозиторий содержит решения различных задач прикладной математики и физики на Python. Целью проекта являлась практика в написании эффективного и быстрого кода на Python.

Технологии: Python, NumPy, Numba, SciPy, Matplotlib

Задачи решались на 3 курсе в Высшей Школе Экономики (НИУ ВШЭ) на предмете за авторством Бобера С. А.

Список задач

1. Симуляция движения косяка рыб: 2D симуляция поведения косяка рыб или стаи птиц с использованием модели boids.

2. Визуализация фрактала: визуализация множества Жюлиа и Мондельюрота с возможностью интерактивного масштабирования фрактала.

3. Моделирование нагревания 2D пластины: симуляция нагревания металлической 2D пластины от источников тепла.

4. Вычисление энергии молекулярной решетки: вычисление нормализованного среднего значения энергии 2D ферромагнетика с использованием модели Изинга.

5. Численное нахождение экстремума: реализация метода сопряженных градиентов и наискорейшего градиентного спуска.

6. Поиск оптимального вложения капитала: реализация алгоритма, с использованием принципа оптимальности Беллмана, для нахождения наиболее выгодного способа вложить капитал.

Контакты

Макс Кудряшов: проект разрабатывался на 3 курсе Высшей Школы Экономики (НИУ ВШЭ) на специальности "Прикладная математика".

Другие проекты: GitHub

Связаться: Telegram