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Numerical Methods in Physics with Python
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STD 1756445
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O que se Destaca
Detalhes do produto
| Publisher | Cambridge University Press |
| Publication date | July 20, 2023 |
| Edition | 2nd |
| Language | English |
| Print length | 706 pages |
| ISBN-10 | 1009303864 |
| ISBN-13 | 978-1009303866 |
| Item Weight | 2.9 pounds (1.32 kg) |
| Dimensions | 7 x 1.59 x 10 inches (17.8 x 4 x 25.4 cm) |
Quem Deverá Comprar?
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Physics Students
Ideal for undergraduate physics students seeking to understand numerical methods and computational tools in their studies.
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Python Programmers
Beneficial for programmers wanting to apply Python in solving complex physics problems through numerical methods.
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Researchers
Useful for researchers in physics who require numerical techniques for simulations and modeling in their projects.
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Complete Beginners
Not suitable for those without prior knowledge of Python or numerical methods, as it requires foundational understanding.
DESCRIÇÃO DO PRODUTO
Numerical Methods in Physics with Python
Perguntas e respostas do cliente
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Pergunta:
Como comprar Numerical Methods in Physics with Python online na Ubuy?
Resposta: É fácil comprar Numerical Methods in Physics with Python online na Ubuy.. Você só precisa procurar o produto, escolher a forma de envio na hora de finalizar a compra e receber no seu endereço. -
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Pergunta:
Quanto tempo leva para receber o produto após fazer o pedido?
Resposta: O tempo de entrega do seu produto encomendado varia de acordo com o que você pediu e o método de envio que você escolheu.. O tempo estimado de entrega é mencionado durante o processo de checkout, portanto, fique despreocupado ao fazer compras.
Python Editorial Review
**Editorial Review** The product in question is a numerical methods book tailored specifically for applications in physics, a niche yet vital area of study for students and professionals alike. Customer reception is mixed, showcasing a divide between those who praise its practical approach and educational value, and others who express disappointment over its content and execution. On one hand, many reviewers commend the book's unique emphasis on integrating numerical methods with physical problems, touting its wealth of worked examples and projects that are particularly relevant to fields such as particle physics. This practical focus, combined with the inclusion of Python code, is seen as a Considerable advantage, especially in the context of modern scientific computing. Readers appreciate that the book provides resources that can help students bridge the gap between theory and application, emphasizing the value of having practical skills in a widely used programming language. Conversely, criticism arises primarily from readers who feel the book falls short in delivering new insights or substantial content. A dissatisfied reviewer claims the information presented is readily available through online searches, and the examples do not offer significant challenges. Others have expressed frustration over the organization and presentation, particularly highlighting awkward formatting that makes reading cumbersome. A notable point of contention is that some readers expected deeper exploration of topics rather than what they perceive as elementary problems. Overall, while the book is appreciated for its practical approach and educational contributions, it faces scrutiny regarding its depth and layout. The diverse opinions suggest that potential buyers should carefully Consider their individual needs and expectations before deciding to purchase. **
Avaliações e Classificações dos Clientes
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Prós
- Unique focus on practical applications of numerical methods in physics.
- Abundant worked examples and long projects that are relevant to real-world scenarios.
- Inclusion of Python code, which is beneficial for students of modern scientific computing.
Contras
- Some readers feel the content lacks originality and can be found elsewhere online.
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STD 1756445
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Recursos e benefícios
- Combines idiomatic Python programming with foundational numerical methods.
- Covers a comprehensive range of numerical methods used in physics.
- Includes 140 new problems and several new codes for enhanced learning.
- Features new sections on advanced topics like neural networks and Bayesian regression.
- Each chapter concludes with an in-depth project addressing complex physics problems.
- Perfect for students new to computational physics, facilitating quick mastery of Python.
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