EDO Solver - Método de Euler

Este repositorio contiene una aplicación para resolver ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO) utilizando el método de Euler. Este enfoque numérico es una solución sencilla y eficaz para aproximar soluciones de EDOs de primer orden.

Características

• Resolución de ecuaciones diferenciales ordinarias de primer orden.
• Implementación clara y optimizada del método de Euler.
• Visualización gráfica de los resultados para un análisis intuitivo.
• Uso opcional de una interfaz de usuario sencilla (si aplica).

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Requisitos Previos

Asegúrate de tener instalado Python (versión 3.6 o superior). Se recomienda utilizar un entorno virtual para gestionar las dependencias y mantener el proyecto aislado de otros entornos.

Librerías necesarias

• NumPy: Para cálculos numéricos eficientes.
• Matplotlib: Para la visualización gráfica de resultados.

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Instalación

1. Clonar el repositorio

git clone https://github.com/tu_usuario/edo-solver-euler.git
cd edo-solver-euler

2. Crear un entorno virtual

Para mantener las dependencias aisladas, crea un entorno virtual:

python -m venv env

Activa el entorno:

• En Windows:

  .\env\Scripts\activate

• En Linux/macOS:

  source env/bin/activate

3. Instalar dependencias

Usa el archivo requirements.txt para instalar todas las librerías necesarias:

pip install -r requirements.txt

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Uso

Para ejecutar la aplicación:

python main.py

Personalización

Modifica el archivo principal (main.py) para definir la EDO, las condiciones iniciales y el intervalo de tiempo que deseas analizar.

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Visualización

El programa generará gráficos interactivos que mostrarán la solución aproximada obtenida con el método de Euler. Puedes personalizar los colores y estilos de las gráficas según tus preferencias.

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Contribuciones

Ramas del repositorio

Este proyecto utiliza la siguiente estructura de ramas para mantener el código organizado:

• main: Contiene el código listo para producción.
• develop: Para el desarrollo activo y pruebas de nuevas características.
• feature/: Ramas específicas para implementar nuevas funcionalidades. Ejemplo: feature/visualization.

Cómo contribuir

1. Crea un fork del repositorio.
2. Crea una rama desde develop:

   git checkout -b feature/nueva-funcionalidad

3. Realiza tus cambios y haz commits descriptivos.
4. Envía un pull request a la rama develop.

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Notas sobre Python

Python es un lenguaje de programación de alto nivel que es ampliamente utilizado en matemáticas y análisis numérico debido a su simplicidad y capacidad de manejar cálculos complejos. Utilizar un entorno virtual asegura que las dependencias no entren en conflicto con otros proyectos.

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¡Gracias por usar EDO Solver - Método de Euler! Si tienes alguna sugerencia o problema, no dudes en abrir un issue.

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Ejemplo de requirements.txt

numpy>=1.21.0
matplotlib>=3.4.0