def pontoFixo(d):
título("Ponto Fixo", '=')
# Definição das Variaveis Inicias
# Precisão
pDec = d.dec
mm.mp.dps = pDec
mm.mp.trap_complex = True
xkAtual = mm.mpf('0.0')
xkProx = mm.mpf(d.a)
e = mm.mpf(d.e)
k = 0
kmax = (int(d.kmax) - 1)
# Tratamento das Strings de Funções
sf = tSf(d.sf)
spf = tSf(d.spf)
# Matriz com dos resultados
resultados = [[]]
# Calculos
s = metodo(xkAtual, xkProx, e, k, kmax, sf, spf, resultados, pDec)
tabelaResultados = pd.DataFrame(resultados, columns=["xk", "f(xk)", "e"])
print(tabelaResultados)
print("\n")
print(s)
return s
def posiçãoFalsa(d):
título("Posição Falsa", '=')
# Definição das Variaveis Inicias
# Precisão
pDec = d.dec
mm.mp.dps = pDec
mm.mp.trap_complex = True
a = mm.mpf(d.a)
b = mm.mpf(d.b)
e = mm.mpf(d.e)
k = 0
kmax = (int(d.kmax) - 1)
# Tratamento das Strings de Funções
sf = tSf(d.sf)
# Matriz com dos resultados
resultados = [[]]
# Calculos
s = metodo(a, b, e, k, kmax, sf, resultados, pDec)
tabelaResultados = pd.DataFrame(
resultados, columns=["A", "xk", "B", "e", "f(a)", "f(xk)", "f(b)"])
print(tabelaResultados)
print("\n")
print(s)
return s
def Simpson13(dIN):
# Definir Dados
# Precisão
pDec = dIN.pDec
mm.mp.dps = pDec
# Tratamento das String de Função
sf = tSf(dIN.sf)
sdf = tSf(dIN.sdf)
# Dados de Análise
a = mm.mpf(dIN.a)
b = mm.mpf(dIN.b)
m = int(dIN.m)
if (dIN.c == ""):
c = mm.mpf((b + a) / 2)
else:
c = mm.mpf(dIN.c)
h = mm.mpf((b - a) / m)
# Cálculo da Integral
I = mm.mpf('0')
for i in range(m):
xi = mm.mpf(a + (i * h))
if (i == 0 or i == m):
I += mm.mpf(f((xi), sf, pDec))
elif (i % 2 == 1):
I += mm.mpf(4 * f((xi), sf, pDec))
else:
I += mm.mpf(2 * f((xi), sf, pDec))
I = mm.mpf((h / 3) * I)
E = mm.mpf('0')
# Calculo do Erro
if (dIN.vc == 1):
E = mm.mpf((mm.power(h, 5) / 90) * f(c, sdf, pDec))
# Gerar e Retornar Resposta
resp = ""
if (dIN.vc == 1):
resp += ("1/3 de Simpson\n\nI = " + str(I) + " ± " + str(E))
resp += ("\n\nI+E = " + str(mm.mpf(I + E)))
resp += ("\nI-E = " + str(mm.mpf(I - E)))
else:
resp += ("1/3 de Simpson\n\nI = " + str(I))
return resp
def gerarGráficoZDF(d):
título("Gráfico da Função", '=')
sf = tSf(d.sf)
delta = 0.001
x = np.arange(float(d.a), float(d.b), delta)
y = np.vectorize(f)
dy = np.vectorize(f)
if d.sdf != "":
sdf = tSf(d.sdf)
pp.title("Gráfico da Função e Derivada")
pp.xlabel("X")
pp.ylabel("f(X) & f'(X)")
pp.plot(x, x - x, 'k', x, y(x, sf), 'k', x, dy(x, sdf), 'r')
else:
pp.title("Gráfico da Função")
pp.xlabel("X")
pp.ylabel("f(X)")
pp.plot(x, x - x, 'k', x, y(x, sf), 'k')
pp.show()
def gerarGráficoIN(d):
título("Gráfico da Função", '=')
pp.title("Gráfico Função e Integração Numérica")
pp.xlabel("X")
pp.ylabel("f(X)")
# Definir Dados
sf = tSf(d.sf)
delta = 1e-3
x = np.arange(float(d.a), float(d.b), delta)
y = np.vectorize(f)
# Gerar Gráfico da Função
pp.plot(x, x - x, 'k', linewidth=3)
pp.plot(x, y(x, sf), 'k', linewidth=2)
# Gerar Integração Numérica
n = int(d.m) + 1
x = np.linspace(float(d.a), float(d.b), n)
pp.plot(x, y(x, sf), 'r', x, y(x, sf), 'o')
pp.show()
def secanteADF(xkA,xkP,sf,prec):
título("Secante", '=')
# Definição das Variaveis Inicias
# Precisão
mm.mp.dps = prec
mm.mp.trap_complex = True
xkAnterior = mm.mpf('0.0')
xkAtual = mm.mpf(xkA)
xkProx = mm.mpf(xkP)
e = mm.mpf(10**(3-prec))
k = 0
# Tratamento das Strings de Funções
sf = tSf(sf)
# Matriz com dos resultados
resultados = [[]]
# Calculos
s = metodo(xkAnterior,xkAtual,xkProx,e,k,sf,resultados,prec)
tabelaResultados = pd.DataFrame(resultados,columns=["xk","f(xk)","e"])
print(tabelaResultados)
return s