numerical-analysis
Numerical approximation methods
Informations de source
- Dépôt
- ffsshhttiikk/opencode-agents-skills
- Dernière activité de la source
- 28 février 2026 à 22:53
- Langue détectée de SKILL.md
- anglais
- Étoiles
- 3
- Forks
- 2
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SKILL.md
Instructions source · Aperçu en lecture seule- name
- numerical-analysis
- description
- Numerical approximation methods
- license
- MIT
- compatibility
- opencode
- metadata
- {"audience":"programmers","category":"mathematics"}
## What I do
- Implement numerical integration (quadrature)
- Solve nonlinear equations numerically
- Approximate derivatives and integrals
- Interpolate data points
- Solve linear systems iteratively
- Analyze numerical stability and error
## When to use me
When analytical solutions are unavailable and numerical approximation is needed.
## Key Concepts
- **Numerical Error**: Truncation (method) + rounding (floating point) errors
- **Newton-Raphson**: x_{n+1} = x_n - f(x_n)/f'(x_n) for root finding
- **Gaussian Quadrature**: Optimal nodes/weights for exact polynomial integration
- **Lagrange Interpolation**: Polynomial through given points
- **Condition Number**: κ = ||A||·||A^{-1}|| measures problem sensitivity
- **Iterative Solvers**: Jacobi, Gauss-Seidel, Conjugate Gradient methods
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