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code example to axplain types of algorithms: algorithms by approximation or exacts algorithms

exasutive algorithm to calculate square root of n

This codes in the pynb file try to calculate the square root of n by two methods.

• the first method

This method is exhaustive meaning that result is calculated in each iteration from an initial value.

• the second method

is similar to the first but with a range of evaluation

Algoritmo Exhaustivo para Calcular la Raíz Cuadrada de ( n )

Este documento presenta un algoritmo exhaustivo para calcular la raíz cuadrada de un número ( n ). El código en el archivo Jupyter Notebook (*.ipynb) implementa dos métodos diferentes para calcular la raíz cuadrada y explora sus características y resultados.

Primer Método: Cálculo Exhaustivo

El primer método implementa un enfoque exhaustivo para calcular la raíz cuadrada de ( n ). En cada iteración, el resultado se calcula desde un valor inicial y se ajusta gradualmente. Este método puede ser útil para entender la convergencia y el proceso de cálculo paso a paso.

Segundo Método: Cálculo con Rango de Evaluación

El segundo método es similar al primero pero introduce un rango de evaluación. A medida que el cálculo de la raíz cuadrada progresa, el valor se ajusta dentro de un rango específico. Esto puede ayudar a acelerar la convergencia, ya que el método se enfoca en el rango de valores más probables.

Propósito y Uso

El propósito principal de este documento y los métodos implementados es explorar diferentes enfoques para calcular la raíz cuadrada de ( n ). Aunque los métodos exhaustivos pueden ser menos eficientes en términos de tiempo de cálculo, proporcionan una comprensión más profunda del proceso de convergencia y ajuste.

Uso del Archivo Jupyter Notebook

El archivo Jupyter Notebook proporciona el código necesario para implementar ambos métodos y comparar sus resultados. Cada celda de código está documentada para explicar el proceso y las variables utilizadas. Los resultados se pueden visualizar a medida que se ejecuta el código.

Conclusiones

Este documento y el archivo Jupyter Notebook ofrecen una perspectiva práctica y educativa sobre cómo calcular la raíz cuadrada de ( n ) utilizando enfoques exhaustivos. Los métodos implementados pueden ser útiles para fines educativos y para comprender el proceso detrás de los cálculos matemáticos.

Si tienes alguna pregunta adicional o deseas profundizar en algún aspecto específico, no dudes en preguntar.