Metadata-Version: 2.1
Name: linear-nonlinear-solver
Version: 0.1.0
Summary: Una librería para resolver sistemas de ecuaciones lineales y no lineales.
Home-page: https://github.com/tu_usuario/linear-nonlinear-solver
Author: Tu Nombre
Author-email: tu.email@example.com
License: UNKNOWN
Description: # Proyecto de ResoluciÃ³n de Sistemas de Ecuaciones Lineales y No Lineales
        
        Este proyecto proporciona una librerÃ­a en Python para resolver sistemas de ecuaciones lineales y no lineales utilizando varios mÃ©todos numÃ©ricos. La librerÃ­a incluye implementaciones de los mÃ©todos de eliminaciÃ³n de Gauss, Gauss-Jordan, Cramer, descomposiciÃ³n LU, Jacobi, Gauss-Seidel y bisecciÃ³n.
        
        ## MÃ©todos Implementados
        
        - **EliminaciÃ³n de Gauss**: Resuelve sistemas de ecuaciones lineales mediante la eliminaciÃ³n de variables.
        - **Gauss-Jordan**: ExtensiÃ³n del mÃ©todo de Gauss que transforma la matriz en su forma reducida.
        - **Cramer**: Utiliza determinantes para resolver sistemas de ecuaciones lineales.
        - **DescomposiciÃ³n LU**: Descompone una matriz en el producto de una matriz triangular inferior y una matriz triangular superior.
        - **MÃ©todo de Jacobi**: Un mÃ©todo iterativo para encontrar soluciones de sistemas de ecuaciones lineales.
        - **MÃ©todo de Gauss-Seidel**: Otro mÃ©todo iterativo que mejora la convergencia respecto al mÃ©todo de Jacobi.
        - **BisecciÃ³n**: Encuentra raÃ­ces de funciones no lineales en un intervalo dado.
        
        ## InstalaciÃ³n
        
        Para instalar la librerÃ­a, usar `pip`:
        
        ```
        pip install linear-nonlinear-solver
        ```
        
        ## Uso
        
        A continuaciÃ³n se presentan ejemplos de cÃ³mo utilizar algunos de los mÃ©todos disponibles en la librerÃ­a:
        
        ### Ejemplo de EliminaciÃ³n de Gauss
        
        ```python
        from linear_nonlinear_solver.gauss import eliminar_gauss
        
        # Definir la matriz de coeficientes y el vector de tÃ©rminos independientes
        A = [[3, 2, -4], [2, 3, 3], [5, -3, 1]]
        b = [3, 15, 14]
        
        # Resolver el sistema
        solucion = eliminar_gauss(A, b)
        print(solucion)
        ```
        
        ### Ejemplo de BisecciÃ³n
        
        ```python
        from linear_nonlinear_solver.bisection import biseccion
        
        # Definir la funciÃ³n y el intervalo
        def f(x):
            return x**3 - x - 2
        
        # Encontrar la raÃ­z
        raiz = biseccion(f, 1, 2)
        print(raiz)
        ```
        
        ## Pruebas
        
        El proyecto incluye pruebas unitarias para cada uno de los mÃ©todos implementados. Puedes ejecutar las pruebas utilizando `pytest`:
        
        ```
        pytest tests/
        ```
        
        ## Licencia
        
        Este proyecto estÃ¡ licenciado bajo la Licencia MIT. Consulta el archivo LICENSE para mÃ¡s detalles.
Platform: UNKNOWN
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Requires-Python: >=3.6
Description-Content-Type: text/markdown
