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% │ AUTHOR: Janis Hutz<info@janishutz.com> │
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\newsection
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\subsection{Rechenaufwand}
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In NumCS wird die Anzahl elementarer Operationen wie Addition, Multiplikation, etc benutzt, um den Rechenaufwand zu beschreiben.
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Wie in Algorithmen und * ist auch hier wieder $\tco{\ldots}$ der Worst Case.
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Teilweise werden auch andere Funktionen wie $\sin, \cos, \sqrt{\ldots}, \ldots$ dazu gezählt.
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Die Basic Linear Algebra Subprograms (= BLAS), also grundlegende Operationen der Linearen Algebra, wurden bereits stark optimiert und sollten wann immer möglich verwendet werden und man sollte auf keinen Fall diese selbst implementieren.
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Dieser Kurs verwendet \texttt{numpy}, \texttt{scipy}, \texttt{sympy} (collection of implementations for symbolic computations) und \texttt{matplotlib}.
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Dieses Ecosystem ist eine der Stärken von Python und ist interessanterweise zu einem Grossteil nicht in Python geschrieben, da dies sehr langsam wäre.
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