. In the book "Advanced Programming in Scilab", we embark on a journey to explore the power of Scilab, a free and open-source software for scientific computing and numerical computation. As technology continues to evolve at an unprecedented pace, it becomes increasingly important to understand the process of technological evolution and its impact on humanity. The book provides a comprehensive approach to mastering Scilab, with a focus on developing problem-solving skills through practical examples and exercises. The first chapter delves into the basics of Scilab and its installation, providing a solid foundation for the reader to build upon. We explore the fundamental data types, variables, and basic operations in Scilab, as well as the use of Scilab's graphical user interface. The chapter concludes with a set of exercises that reinforce the concepts learned, allowing the reader to practice and apply their newfound knowledge. In the second chapter, we dive deeper into Scilab's capabilities by exploring its array functions, matrices, and vector operations. We also introduce the concept of object-oriented programming, demonstrating how to create and manipulate objects in Scilab. This chapter includes a variety of exercises that challenge the reader to apply their understanding of these concepts to real-world problems. Chapter three is dedicated to numerical integration and optimization techniques, including the use of Quadrature and Monte Carlo methods. We also examine the Newton-Raphson method for finding roots of equations and the Levenberg-Marquardt algorithm for nonlinear least squares optimization. These techniques are essential for solving complex problems in various fields such as engineering, physics, and economics. The fourth chapter covers advanced numerical methods, including the solution of linear and nonlinear systems of equations, eigenvalue decomposition, and singular value decomposition. We also explore the use of Scilab's built-in functions for performing statistical analysis and data visualization. This chapter is particularly useful for those working in fields such as finance, biology, and social sciences, where data analysis and modeling are crucial.

.В книге «Advanced Programming in Scilab» мы отправляемся в путешествие, чтобы исследовать возможности Scilab, свободного и открытого программного обеспечения для научных вычислений и численных вычислений. Поскольку технологии продолжают развиваться беспрецедентными темпами, становится все более важным понимать процесс технологической эволюции и ее влияние на человечество. В книге представлен комплексный подход к освоению Scilab с акцентом на развитие навыков решения проблем посредством практических примеров и упражнений. Первая глава углубляется в основы Scilab и его установки, предоставляя прочную основу для развития читателя. Мы исследуем фундаментальные типы данных, переменные и основные операции в Scilab, а также использование графического интерфейса пользователя Scilab. Глава завершается комплексом упражнений, которые закрепляют усвоенные концепции, позволяя читателю практиковаться и применять свои новообретенные знания. Во второй главе мы углубимся в возможности Scilab, исследуя его функции массива, матрицы и векторные операции. Мы также представляем концепцию объектно-ориентированного программирования, демонстрируя, как создавать и манипулировать объектами в Scilab.Эта глава включает в себя множество упражнений, которые ставят перед читателем задачу применить свое понимание этих концепций к реальным проблемам. Глава третья посвящена методикам численного интегрирования и оптимизации, включая использование методов квадратуры и Монте-Карло. Рассмотрим также метод Ньютона - Рафсона для нахождения корней уравнений и алгоритм Левенберга - Марквардта для нелинейной оптимизации методом наименьших квадратов. Эти методы необходимы для решения сложных задач в различных областях, таких как инженерия, физика и экономика. Четвёртая глава охватывает передовые численные методы, включая решение линейных и нелинейных систем уравнений, разложение по собственным значениям и разложение по сингулярным значениям. Мы также исследуем использование встроенных функций Scilab для выполнения статистического анализа и визуализации данных. Эта глава особенно полезна для тех, кто работает в таких областях, как финансы, биология и социальные науки, где анализ и моделирование данных имеют решающее значение.

.Dans le livre « Advanced Programming in Scilab », nous partons en voyage pour explorer les possibilités de Scilab, un logiciel libre et ouvert pour l'informatique scientifique et numérique. À mesure que la technologie continue d'évoluer à un rythme sans précédent, il devient de plus en plus important de comprendre le processus d'évolution technologique et son impact sur l'humanité. livre présente une approche intégrée de l'apprentissage de Scilab en mettant l'accent sur le développement des compétences de résolution de problèmes à travers des exemples pratiques et des exercices. premier chapitre approfondit les bases de Scilab et de son installation, offrant une base solide pour le développement du lecteur. Nous examinons les types de données fondamentaux, les variables et les opérations de base dans Scilab, ainsi que l'utilisation de l'interface utilisateur graphique de Scilab. chapitre se termine par un ensemble d'exercices qui ancrent les concepts assimilés, permettant au lecteur de pratiquer et d'appliquer ses nouvelles connaissances. Dans le deuxième chapitre, nous allons approfondir les capacités de Scilab en examinant ses fonctions matricielles, matricielles et opérations vectorielles. Nous présentons également le concept de programmation orientée objet, montrant comment créer et manipuler des objets dans Scilab.Ce chapitre comprend de nombreux exercices qui mettent le lecteur au défi d'appliquer sa compréhension de ces concepts à des problèmes réels. troisième chapitre traite des techniques d'intégration numérique et d'optimisation, y compris l'utilisation des techniques de quadrature et de Monte Carlo. Considérons également la méthode Newton-Rafson pour trouver les racines des équations et l'algorithme de venberg-Marquardt pour l'optimisation non linéaire par les moindres carrés. Ces méthodes sont nécessaires pour relever des défis complexes dans divers domaines tels que l'ingénierie, la physique et l'économie. quatrième chapitre traite des méthodes numériques avancées, y compris la solution des systèmes d'équations linéaires et non linéaires, la décomposition en valeurs propres et la décomposition en valeurs singulières. Nous étudions également l'utilisation des fonctions intégrées de Scilab pour effectuer des analyses statistiques et des visualisations de données. Ce chapitre est particulièrement utile pour ceux qui travaillent dans des domaines tels que la finance, la biologie et les sciences sociales, où l'analyse et la modélisation des données sont essentielles.

En el libro «Advanced Programming in Scilab», nos embarcamos en un viaje para explorar las capacidades de Scilab, un software libre y abierto para computación científica y computación numérica. A medida que la tecnología continúa evolucionando a un ritmo sin precedentes, es cada vez más importante comprender el proceso de evolución tecnológica y su impacto en la humanidad. libro presenta un enfoque integral para dominar Scilab, con énfasis en el desarrollo de habilidades para resolver problemas a través de ejemplos prácticos y ejercicios. primer capítulo profundiza en los fundamentos de Scilab y sus actitudes, proporcionando una base sólida para el desarrollo del lector. Investigamos tipos de datos fundamentales, variables y operaciones básicas en Scilab, así como el uso de la interfaz gráfica de usuario de Scilab. capítulo se completa con un conjunto de ejercicios que consolidan conceptos aprendidos, permitiendo al lector practicar y aplicar sus conocimientos recién aprendidos. En el segundo capítulo, profundizaremos en las capacidades de Scilab, investigando sus funciones de matriz, matriz y operaciones vectoriales. También presentamos el concepto de programación orientada a objetos, demostrando cómo crear y manipular objetos en Scilab.Este capítulo incluye muchos ejercicios que desafían al lector a aplicar su comprensión de estos conceptos a problemas reales. capítulo tres se centra en las técnicas de integración numérica y optimización, incluyendo el uso de técnicas de cuadratura y Monte Carlo. Considere también el método de Newton-Rafson para encontrar las raíces de las ecuaciones y el algoritmo de venberg-Marquardt para la optimización no lineal por el método de los cuadrados más pequeños. Estas técnicas son necesarias para resolver problemas complejos en diversos campos como la ingeniería, la física y la economía. cuarto capítulo abarca métodos numéricos avanzados, incluyendo la solución de sistemas de ecuaciones lineales y no lineales, la descomposición en valores propios y la descomposición en valores singulares. También investigamos el uso de las funciones integradas de Scilab para realizar análisis estadísticos y visualización de datos. Este capítulo es especialmente útil para aquellos que trabajan en áreas como las finanzas, la biología y las ciencias sociales, donde el análisis y la simulación de datos son cruciales.

.No livro «Advanced Programing in Scilab», estamos viajando para explorar as capacidades do Scilab, software livre e aberto para computação científica e computação numérica. Como a tecnologia continua a evoluir a um ritmo sem precedentes, é cada vez mais importante compreender o processo de evolução tecnológica e seus efeitos na humanidade. O livro apresenta uma abordagem integrada do aprendizado da Scilab, com foco no desenvolvimento de habilidades para resolver problemas através de exemplos práticos e exercícios. O primeiro capítulo é aprofundado nas bases da Scilab e suas instalações, fornecendo uma base sólida para o desenvolvimento do leitor. Pesquisamos os tipos fundamentais de dados, variáveis e operações básicas no Scilab e o uso da interface gráfica de utilizador do Scilab. O capítulo é concluído com um conjunto de exercícios que estabelecem os conceitos aprendidos, permitindo ao leitor praticar e aplicar seus novos conhecimentos. No segundo capítulo, vamos nos aprofundar na capacidade da Scilab, explorando suas funções de matriz, matriz e operações vetoriais. Também apresentamos o conceito de programação focada em objetos, mostrando como criar e manipular objetos no Scilab.Este capítulo inclui muitos exercícios que desafiam o leitor a aplicar sua compreensão desses conceitos a problemas reais. O capítulo 3 trata de técnicas de integração numérica e otimização, incluindo a utilização dos métodos de quadra e Monte Carlo. Consideremos também o método Newton-Rafson para encontrar as raízes das equações e o algoritmo venberg-Markwardt para otimização não linear através dos quadrados menores. Estes métodos são necessários para enfrentar desafios em várias áreas, como engenharia, física e economia. O quarto capítulo inclui técnicas digitais avançadas, incluindo soluções para sistemas de equação lineares e não lineares, decomposição em valores próprios e decomposição em valores singulares. Também estamos pesquisando o uso das funções do Scilab incorporadas para a análise estatística e visualização de dados. Este capítulo é especialmente útil para aqueles que trabalham em áreas como finanças, biologia e ciências sociais, onde a análise e modelagem de dados são essenciais.

.In Advanced Programming in Scilab, siamo in viaggio per esplorare le funzionalità di Scilab, software libero e aperto per la scienza e il calcolo numerico. Poiché la tecnologia continua a crescere a un ritmo senza precedenti, diventa sempre più importante comprendere l'evoluzione tecnologica e il suo impatto sull'umanità. Il libro presenta un approccio completo alla conoscenza di Scilab, focalizzandosi sullo sviluppo delle competenze per risolvere i problemi attraverso esempi pratici ed esercizi. Il primo capitolo approfondisce le basi di Scilab e la sua installazione, fornendo una base solida per lo sviluppo del lettore. Stiamo esplorando i tipi fondamentali di dati, le variabili e le operazioni principali di Scilab e l'utilizzo dell'interfaccia grafica utente di Scilab. Il capitolo è completato da un complesso di esercizi che consolidano i concetti imparati, permettendo al lettore di esercitarsi e applicare le sue conoscenze nuove. Nel secondo capitolo, approfondiremo le capacità di Scilab, esplorando le sue funzioni di array, matrici e operazioni vettoriali. Presentiamo anche il concetto di programmazione incentrata su oggetti, dimostrando come creare e manipolare oggetti in Scilab.Questo capitolo include molti esercizi che pongono al lettore il compito di applicare la propria comprensione di questi concetti ai problemi reali. Il capitolo 3 è dedicato alle tecniche di integrazione numerica e ottimizzazione, tra cui l'uso dei metodi di quadratura e Montecarlo. Prendiamo in considerazione anche il metodo Newton - Rafson per trovare le radici delle equazioni e l'algoritmo venberg - Markwardt per ottimizzare in modo non lineare i quadrati più piccoli. Questi metodi sono necessari per affrontare le sfide in diversi settori, come l'ingegneria, la fisica e l'economia. Il quarto capitolo comprende metodi numerici avanzati, tra cui la soluzione di sistemi di equazioni lineari e non lineari, la decomposizione in base ai propri valori e la decomposizione in base a valori singolari. Stiamo inoltre esplorando l'utilizzo delle funzioni di Scilab integrate per l'analisi statistica e la visualizzazione dei dati. Questo capitolo è particolarmente utile per coloro che lavorano in settori quali la finanza, la biologia e le scienze sociali, dove l'analisi e la simulazione dei dati sono fondamentali.

.In dem Buch „Advanced Programming in Scilab“ begeben wir uns auf eine Reise, um die Möglichkeiten von Scilab zu erkunden, einer freien und offenen Software für wissenschaftliches Rechnen und numerisches Rechnen. Da sich die Technologie in einem beispiellosen Tempo weiterentwickelt, wird es immer wichtiger, den Prozess der technologischen Evolution und ihre Auswirkungen auf die Menschheit zu verstehen. Das Buch stellt einen integrierten Ansatz zur Beherrschung von Scilab vor, wobei der Schwerpunkt auf der Entwicklung von Problemlösungsfähigkeiten durch praktische Beispiele und Übungen liegt. Das erste Kapitel befasst sich mit den Grundlagen von Scilab und seiner Installation und bietet eine solide Grundlage für die Entwicklung des sers. Wir untersuchen grundlegende Datentypen, Variablen und grundlegende Operationen in Scilab sowie die Verwendung der grafischen Benutzeroberfläche von Scilab. Das Kapitel schließt mit einer Reihe von Übungen, die die erlernten Konzepte festigen und es dem ser ermöglichen, sein neu gewonnenes Wissen zu üben und anzuwenden. Im zweiten Kapitel werden wir tiefer in die Fähigkeiten von Scilab eintauchen und seine Array-Funktionen, Matrix- und Vektoroperationen untersuchen. Wir stellen auch das Konzept der objektorientierten Programmierung vor und zeigen, wie Objekte in Scilab erstellt und manipuliert werden.Dieses Kapitel enthält viele Übungen, die den ser vor die Herausforderung stellen, sein Verständnis dieser Konzepte auf reale Probleme anzuwenden. Kapitel drei konzentriert sich auf numerische Integrations- und Optimierungsmethoden, einschließlich der Verwendung von Quadratur- und Monte-Carlo-Methoden. Betrachten e auch die Newton-Raphson-Methode, um die Wurzeln von Gleichungen zu finden, und den venberg-Marquardt-Algorithmus für die nichtlineare Optimierung durch die Methode der kleinsten Quadrate. Diese Methoden sind notwendig, um komplexe Probleme in verschiedenen Bereichen wie Ingenieurwesen, Physik und Wirtschaft zu lösen. Das vierte Kapitel behandelt fortgeschrittene numerische Methoden, einschließlich der Lösung linearer und nichtlinearer Gleichungssysteme, der Selbstwertzerlegung und der ngularwertzerlegung. Wir untersuchen auch die Verwendung der integrierten Funktionen von Scilab, um statistische Analysen und Datenvisualisierungen durchzuführen. Dieses Kapitel ist besonders nützlich für diejenigen, die in Bereichen wie Finanzen, Biologie und Sozialwissenschaften arbeiten, in denen Datenanalyse und -modellierung von entscheidender Bedeutung sind.

.W „Advanced Programming in Scilab” wyruszamy w podróż w celu zbadania możliwości Scilab, wolnego i otwartego oprogramowania do obliczeń naukowych i obliczeń numerycznych. Ponieważ technologia nadal postępuje w bezprecedensowym tempie, coraz ważniejsze staje się zrozumienie procesu ewolucji technologicznej i jej wpływu na ludzkość. W książce przedstawiono kompleksowe podejście do opanowania Scilab, koncentrując się na rozwijaniu umiejętności rozwiązywania problemów poprzez studia przypadków i ćwiczenia. Pierwszy rozdział zagłębia się w podstawy Scilab i jego instalacji, stanowiąc solidny fundament dla rozwoju czytelnika. Badamy podstawowe typy danych, zmienne i podstawowe operacje w Scilab oraz wykorzystanie GUI Scilab. Rozdział kończy się zestawem ćwiczeń, które wzmacniają poznane pojęcia, umożliwiając czytelnikowi praktykowanie i stosowanie ich nowej wiedzy. W drugim rozdziale zagłębiamy się w możliwości Scilaba, badając jego funkcje tablicowe, macierze i operacje wektorowe. Wprowadzamy również koncepcję programowania zorientowanego na obiekty, pokazując, jak tworzyć i manipulować obiektami w Scilab. Rozdział ten obejmuje wiele ćwiczeń, które zmuszają czytelnika do zastosowania ich zrozumienia tych pojęć do rzeczywistych problemów. Rozdział trzeci dotyczy technik integracji numerycznej i optymalizacji, w tym stosowania metod quadrature i Monte Carlo. Rozważmy również metodę Newtona-Raphsona dla znalezienia korzeni równań i algorytm venberga-Marquardta dla nieliniowej optymalizacji najmniejszych kwadratów. Metody te są niezbędne do rozwiązywania złożonych problemów w różnych dziedzinach, takich jak inżynieria, fizyka i ekonomia. Czwarty rozdział obejmuje zaawansowane metody numeryczne, w tym rozwiązywanie liniowych i nieliniowych układów równań, rozkład wartości własnej i rozkład wartości pojedynczej. Badamy również wykorzystanie wbudowanych funkcji Scilab do przeprowadzania analizy statystycznej i wizualizacji danych. Rozdział ten jest szczególnie przydatny dla osób pracujących w takich dziedzinach jak finanse, biologia i nauki społeczne, w których analiza i modelowanie danych mają kluczowe znaczenie.

. ב- ”Advanced Programming in Scilab”, אנו יוצאים למסע כדי לחקור את היכולות של סקילאב, תוכנה חופשית וקוד פתוח למחשוב מדעי ומחשוב מספרי. ככל שהטכנולוגיה ממשיכה להתקדם בקצב חסר תקדים, נעשה חשוב יותר ויותר להבין את תהליך האבולוציה הטכנולוגית ואת השפעתה על האנושות. הספר מציג גישה מקיפה לשליטה בסקילאב תוך התמקדות בפיתוח מיומנויות לפתרון בעיות באמצעות מחקרים ותרגילים. הפרק הראשון מתעמק ביסודות סקילאב ובמתקניו, ומספק בסיס מוצק להתפתחות הקורא. אנו חוקרים סוגי נתונים בסיסיים, משתנים ופעולות בסיסיות בסקילאב, והשימוש בסקילאב GUI. הפרק מסתיים בסידרה של תרגילים המחזקים מושגים נלמדים ומאפשרים לקורא לתרגל וליישם את הידע החדש שלו. בפרק השני, אנו מתעמקים ביכולות של סקילאב על ידי בחינת פונקציות המערך שלה, מטריצות, ופעולות וקטורים. אנו גם מציגים את הרעיון של תכנות מונחה-עצמים, המדגים כיצד ליצור ולתפעל אובייקטים בסקילאב. פרק זה כולל תרגילים רבים המאתגרים את הקורא ליישם את הבנתם לגבי מושגים אלה בבעיות אמיתיות. הפרק השלישי עוסק בשיטות של אינטגרציה מספרית ואופטימיזציה, כולל שימוש בשיטות ריבועיות ומונטה קרלו. תן דעתך גם לשיטת ניוטון-רפסון למציאת שורשי משוואות ולאלגוריתם לוינברג-מרקירדט לאופטימיזציה של ריבועים פחות ליניאריים. שיטות אלו הכרחיות לפתרון בעיות מורכבות בתחומים שונים כגון הנדסה, פיזיקה וכלכלה. הפרק הרביעי מכסה שיטות מספריות מתקדמות, כולל פתרון מערכות לינאריות ולא לינאריות של משוואות, פירוק eigenvalue ופירוק ערך יחיד. אנו גם חוקרים את השימוש בפונקציות סקילאב מובנות כדי לבצע ניתוח סטטיסטי וזיהוי נתונים. פרק זה שימושי במיוחד עבור אלה שעובדים בתחומים כמו פיננסים, ביולוגיה ומדעי החברה, בהם ניתוח נתונים ומודלים הם קריטיים.''

"Scilab'da İleri Programlama'da, bilimsel hesaplama ve sayısal hesaplama için ücretsiz ve açık kaynaklı bir yazılım olan Scilab'ın yeteneklerini keşfetmek için bir yolculuğa çıkıyoruz. Teknoloji benzeri görülmemiş bir hızda ilerlemeye devam ettikçe, teknolojik evrim sürecini ve insanlık üzerindeki etkisini anlamak giderek daha önemli hale geliyor. Kitap, vaka çalışmaları ve alıştırmalar yoluyla problem çözme becerilerini geliştirmeye odaklanarak Scilab'a hakim olmak için kapsamlı bir yaklaşım sunmaktadır. İlk bölüm, Scilab'ın ve kurulumlarının temellerini inceler ve okuyucunun gelişimi için sağlam bir temel sağlar. Scilab'daki temel veri türlerini, değişkenleri ve temel işlemleri ve Scilab GUI'nin kullanımını araştırıyoruz. Bölüm, öğrenilen kavramları pekiştiren ve okuyucunun yeni keşfedilen bilgilerini uygulamasına ve uygulamasına izin veren bir dizi alıştırma ile sona erer. İkinci bölümde, dizi fonksiyonlarını, matrislerini ve vektör işlemlerini inceleyerek Scilab'ın yeteneklerini inceliyoruz. Ayrıca, Scilab'da nesnelerin nasıl oluşturulacağını ve manipüle edileceğini gösteren nesne yönelimli programlama kavramını da tanıtıyoruz. Bu bölüm, okuyucuyu bu kavramları anlamalarını gerçek sorunlara uygulamaya zorlayan birçok alıştırma içerir. Üçüncü bölüm, kuadratür ve Monte Carlo yöntemlerinin kullanımı da dahil olmak üzere sayısal entegrasyon ve optimizasyon teknikleri ile ilgilidir. Denklemlerin köklerini bulmak için Newton-Raphson yöntemini ve doğrusal olmayan en küçük kareler optimizasyonu için venberg-Marquardt algoritmasını da düşünün. Bu yöntemler mühendislik, fizik ve ekonomi gibi çeşitli alanlarda karmaşık problemleri çözmek için gereklidir. Dördüncü bölüm, doğrusal ve doğrusal olmayan denklem sistemlerinin çözümü, özdeğer ayrışması ve tekil değer ayrışması dahil olmak üzere gelişmiş sayısal yöntemleri kapsar. Ayrıca, istatistiksel analiz ve veri görselleştirme gerçekleştirmek için yerleşik Scilab işlevlerinin kullanımını da araştırıyoruz. Bu bölüm, veri analizi ve modellemenin kritik olduğu finans, biyoloji ve sosyal bilimler gibi alanlarda çalışanlar için özellikle yararlıdır.

. في «البرمجة المتقدمة في سيلاب»، نشرع في رحلة لاستكشاف قدرات سيلاب، وهو برنامج مجاني ومفتوح المصدر للحوسبة العلمية والحوسبة العددية. ومع استمرار تقدم التكنولوجيا بوتيرة لم يسبق لها مثيل، أصبح من المهم بصورة متزايدة فهم عملية التطور التكنولوجي وأثرها على البشرية. يقدم الكتاب نهجًا شاملاً لإتقان سيلاب مع التركيز على تطوير مهارات حل المشكلات من خلال دراسات الحالة والتمارين. يتعمق الفصل الأول في أساسيات Scilab وتركيباته، مما يوفر أساسًا صلبًا لتطوير القارئ. نستكشف أنواع البيانات الأساسية والمتغيرات والعمليات الأساسية في Scilab، واستخدام Scilab GUI. ويختتم الفصل بمجموعة من التمارين التي تعزز المفاهيم المكتسبة، مما يسمح للقارئ بممارسة وتطبيق معارفه المكتشفة حديثًا. في الفصل الثاني، نتعمق في قدرات سيلاب من خلال فحص دوال المصفوفة والمصفوفات وعمليات المتجه. نقدم أيضًا مفهوم البرمجة الموجهة للكائنات، والتي توضح كيفية إنشاء الكائنات ومعالجتها في سيلاب. يتضمن هذا الفصل العديد من التمارين التي تتحدى القارئ لتطبيق فهمه لهذه المفاهيم على المشاكل الحقيقية. ويتناول الفصل الثالث التكامل العددي وتقنيات التحسين الأمثل، بما في ذلك استخدام أساليب التربيع وطرق مونت كارلو. ضع في اعتبارك أيضًا طريقة Newton-Raphson لإيجاد جذور المعادلات وخوارزمية venberg-Marquardt لتحسين المربعات الأقل غير الخطية. هذه الأساليب ضرورية لحل المشكلات المعقدة في مجالات مختلفة مثل الهندسة والفيزياء والاقتصاد. يغطي الفصل الرابع الطرق العددية المتقدمة، بما في ذلك حل أنظمة المعادلات الخطية وغير الخطية، وتحلل القيمة الذاتية، وتحلل القيمة المفردة. نستكشف أيضًا استخدام وظائف Scilab المدمجة لإجراء التحليل الإحصائي وتصور البيانات. هذا الفصل مفيد بشكل خاص لأولئك الذين يعملون في مجالات مثل التمويل وعلم الأحياء والعلوم الاجتماعية، حيث يكون تحليل البيانات والنمذجة أمرًا بالغ الأهمية.

." Scilab의 Advanced Programming "에서 과학 컴퓨팅 및 수치 컴퓨팅을위한 무료 오픈 소스 소프트웨어 인 Scilab의 기능을 탐색하는 여정을 시작합니다. 기술이 전례없는 속도로 계속 발전함에 따라 기술 진화 과정과 인류에 미치는 영향을 이해하는 것이 점점 중요 해지고 있습니다. 이 책은 사례 연구 및 연습을 통한 문제 해결 기술 개발에 중점을 둔 Scilab 마스터링에 대한 포괄적 인 접근 방식을 제시합니다. 첫 번째 장은 Scilab의 기본 사항과 설치를 탐구하여 독자 개발을위한 견고한 토대를 제공합니다. Scilab의 기본 데이터 유형, 변수 및 기본 작업 및 Scilab GUI의 사용을 탐색합니다. 이 장은 학습 된 개념을 강화하여 독자가 새로운 지식을 연습하고 적용 할 수 있도록하는 일련의 연습으로 마무리됩니다. 두 번째 장에서는 배열 함수, 행렬 및 벡터 연산을 조사하여 Scilab의 기능을 탐구합니다. 또한 Scilab에서 객체를 만들고 조작하는 방법을 보여주는 객체 지향 프로그래밍 개념을 소개합니다. 이 장에는 독자가 이러한 개념에 대한 이해를 실제 문제에 적용하도록 요구하는 많은 연습이 포함되어 있 3 장에서는 직교 및 몬테카를로 방법의 사용을 포함하여 수치 적분 및 최적화 기술을 다룹니다. 또한 방정식의 근을 찾기위한 Newton-Raphson 방법과 비선형 최소 제곱 최적화를위한 venberg-Marquardt 알고리즘을 고려하십시오. 이러한 방법은 공학, 물리 및 경제와 같은 다양한 분야에서 복잡한 문제를 해결하는 데 필요합니다 네 번째 장은 선형 및 비선형 방정식 시스템 풀기, 고유 값 분해 및 단일 값 분해를 포함한 고급 수치 방법을 다룹니다. 또한 내장 Scilab 기능을 사용하여 통계 분석 및 데이터 시각화를 수행합니다. 이 장은 데이터 분석 및 모델링이 중요한 재무, 생물학 및 사회 과학 분야에서 일하는 사람들에게 특히 유용합니다.

。 「Scilabの高度なプログラミング」では、科学コンピューティングと数値コンピューティングのための無料でオープンソースソフトウェアであるScilabの機能を探求する旅に着手します。テクノロジーが前例のないペースで進歩し続ける中で、技術進化の過程とその人類への影響を理解することがますます重要になっています。本書では、ケーススタディと演習を通じて問題解決スキルを開発することに焦点を当て、Scilabを習得するための包括的なアプローチを紹介します。最初の章では、Scilabの基本とそのインストールを掘り下げ、読者の発展のための確かな基盤を提供します。Scilabでは、基本的なデータ型、変数、基本操作、Scilab GUIの使用を検討しています。この章は、学習した概念を強化する一連の演習で終わり、読者は彼らの新しい知識を練習し、適用することができます。第2章では、Scilabの配列関数、行列、ベクトル演算を調べることで、Scilabの能力を調べます。また、オブジェクト指向プログラミングの概念を紹介し、Scilabでオブジェクトを作成および操作する方法を示します。この章には、これらの概念の理解を実際の問題に適用するために読者に挑戦する多くの演習が含まれています。第3章では、直交法やモンテカルロ法などの数値統合と最適化技術を取り扱う。方程式のルーツを見つけるためのNewton-Raphson法と、非線形最小二乗最適化のためのvenberg-Marquardtアルゴリズムも考えてみてください。これらの方法は、工学、物理学、経済学など様々な分野の複雑な問題を解決するために必要です。第4章では、方程式の線形系と非線形系の解法、固有値の分解、特異値の分解など、高度な数値法について説明します。また、組み込みのScilab関数を使用して統計分析とデータ可視化を実行することも検討しています。この章は、データ分析やモデリングが重要である金融、生物学、社会科学などの分野で働く人々に特に有用です。