📖 MÉTODOS NUMÉRICOS: TEORIA E PRÁTICA COMPUTACIONAL
Descubra como traduzir a análise matemática contínua para o mundo discreto da computação. Uma jornada completa que conecta teoremas rigorosos a códigos eficientes e vetorizados em Python (NumPy e SciPy).
🎯 O QUE VOCÊ VAI ENCONTRAR NO LIVRO:
🔹 Fundamentos do Erro: Aritmética de ponto flutuante (IEEE 754), condicionamento, estabilidade e propagação de erros numéricos.
🔹 Busca de Raízes e Sistemas: Bisseção, Newton-Raphson, Secante, Brent, além de métodos para sistemas lineares e não lineares (Gauss, LU, Cholesky).
🔹 Interpolação e Ajuste de Curvas: Polinômios de Lagrange e Newton, Splines Cúbicas e aproximação por Mínimos Quadrados.
🔹 Cálculo Numérico: Integração de alta precisão (Newton-Cotes, Gauss-Legendre, adaptativa) e diferenciação por diferenças finitas.
🔹 Equações Diferenciais (EDOs e EDPs): Família Runge-Kutta, métodos para problemas stiff (Adams), introdução a EDPs e Método dos Elementos Finitos (MEF).
🔹 Álgebra Linear e Otimização: Autovalores, SVD, PCA, Descida por Gradiente, BFGS e Recozimento Simulado.
🔹 Estatística e Sinais: Monte Carlo, MCMC (Metropolis-Hastings), Bootstrap, Transformada Rápida de Fourier (FFT) e Wavelets.
🔹 Aplicações Físicas e Casos Reais: Órbitas planetárias (Kepler), simulações quânticas, estrutura de supernovas (TOV), Relatividade Geral Numérica e processamento de imagens do telescópio JWST.
| Number of Pages | 367 |
| Edition | 1 (2026) |
| Language | Portuguese |
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