📱AI Math Notes.

AI Math Notes – это интерактивное приложение для рисования, которое позволяет пользователям рисовать математические уравнения на холсте. После того как уравнение нарисовано, приложение использует мультимодальную языковую модель для вычисления и отображения результата рядом со знаком равенства. Приложение создано с использованием Python, библиотеки Tkinter для графического интерфейса и PIL для обработки изображений. Вдохновлено демо "Math Notes" от Apple с WWDC 2024.

❗️Пример:

1️⃣Нарисуйте уравнение на холсте, например, 5 + 3 =.
2️⃣Нажмите Enter или кнопку "Calculate".
3️⃣Результат (например, 8) отобразится рядом со знаком равенства оранжевым цветом.

#AIMathNotes #Python #Tkinter #PIL #Math #Programming #InteractiveApp #WWDC2024 #AppleInspiration #Tech #Innovation

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/ayushpai/AI-Math-Notes

Numethods.

numethods — лёгкая библиотека Python для изучения численных методов.
Все алгоритмы реализованы с нуля, без NumPy и SciPy — максимально прозрачно и наглядно.

🔹Подходит для:

🔘Студентов и преподавателей.

🔘Исследователей.

🔘Всех, кто хочет разобраться, как работают классические алгоритмы.

🔻В библиотеке есть:

🔘Решение СЛАУ (LU, Якоби, Гаусс-Зейдель…).

🔘Методы поиска корней (бисекция, Ньютона, секущих…).

🔘Интерполяция и аппроксимация.

🔘QR, собственные числа и сингулярные значения.

🔘Численное интегрирование и дифференцирование.

🔘Решение ОДУ (Эйлер, Рунге-Кутта, Адамс, RK45…).

#Python #NumericalMethods #Math #Education #LinearAlgebra #ODE #Interpolation #Integration #MachineLearning #numethods #OpenSource

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/denizd1/numethods

📱MathFlow.

MathFlow — это Python-библиотека, объединяющая символьную математику (SymPy) и численные вычисления (NumPy/SciPy) в одном удобном интерфейсе.

🔹Возможности:

🔘Оперативное замыкание: все операции возвращают новые объекты Expression.

🔘Контроль изменяемости: выбирай между неизменяемыми и изменяемыми выражениями.

🔘Численные методы прямо из выражений (.n), без ручного lambdify.

🔘Красивый вывод: LaTeX, pretty printing, генерация кода.

🔘Система сигналов: реактивное программирование для математики.

🔘Автоконвертация типов между SymPy Expr/Poly и MathFlow Expression.

🔘Полная совместимость с SymPy.

🚀Установка:

pip install mathflow

🔻Пример:

from mathflow import Expression

f = Expression("x^3 - 2x^2 + x - 1")
print(f.n.all_roots(bounds=(-5, 5)))   # Численные корни

#Python #Math #SymPy #NumPy #SciPy #AI #OpenSource #DevTools #ML #DataScience #MathFlow

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/cybergeek1943/MathFlow

📱Symbolica.

Symbolica - это высокопроизводительная библиотека компьютерной алгебры для Python и Rust. Она спроектирована специально для работы с огромными математическими выражениями, символьных преобразований (symbolic rewrites), точной полиномиальной арифметики и оптимизированных численных вычислений.

Этому инструменту доверяют ученые из CERN, а также ведущие исследовательские группы из ETH Zurich, Университета Цюриха, Университета Берна и Технологического института Карлсруэ.

❓Почему Symbolica:

🔘Единое ядро: Нативные API для Python и Rust, работающие на одном и том же сверхбыстром символьном движке.

🔘Максимальное ускорение: Оптимизированные численные вычислители с генерацией кода на лету (JIT), поддержкой C++, SIMD, ASM и вычислений на GPU через CUDA.

🔘Работа с Big Data в математике: Встроенные инструменты потоковой передачи данных (streaming) для выражений, которые слишком велики, чтобы целиком поместиться в оперативной памяти.

🔘Гибкая логика: Сопоставление с образцом (pattern matching) и перезапись для адаптации алгебры под конкретные доменные задачи.

🔘Смешанные вычисления: Поддержка комбинации точных и численных расчетов с автоматическим отслеживанием погрешности.

🔻Пример использования (калибровка маятника):

Библиотека позволяет изящно совмещать символьные манипуляции, разложение в ряды и финальный численный расчет:

from symbolica import *

θ, κ = S("θ", "κ")
V = κ * (1 - θ.cos())
τ = -V.derivative(θ)  # Символьное дифференцирование: −κ*sin(θ)

# Разложение крутящего момента в ряд для модели малых углов
# Результат: −κθ + 1/6*κθ³ + O(θ⁴)
τ_small = τ.series(θ, 0, 3)  

# Подстановка точек измерений, автоматическое решение 
# параметрической линейной системы и вывод численного результата...

📦Установка:

pip install symbolica

#Symbolica #Python #Rust #Math #ComputerAlgebra #CERN #DataScience #Physics #CUDA #DevTools #OpenSource

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/symbolica-dev/symbolica