From e2a7124806c51768ef293ec7e34431a8c0c1ea84 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Leonardo Robol <leo@robol.it>
Date: Fri, 26 Feb 2010 11:07:18 +0100
Subject: [PATCH] Tolto file inutile.

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 NewtonFractalNumpy.py | 78 ---------------------------------------------------
 1 file changed, 78 deletions(-)
 delete mode 100644 NewtonFractalNumpy.py

diff --git a/NewtonFractalNumpy.py b/NewtonFractalNumpy.py
deleted file mode 100644
index 65a45be..0000000
--- a/NewtonFractalNumpy.py
+++ /dev/null
@@ -1,78 +0,0 @@
-#!/usr/bin/enb python
-# -*- coding: utf-8 -*-
-#
-# Sample script to generate a PNM image
-# of the Newton's fractal associated with
-# x^\alpha - 1 polynomial. 
-#
-
-from numpy import linspace
-
-def GetNewtonConvergenceSpeed(z, maxit = 255, eps = 10e-11, alpha = 3):
-    """
-    This function returns, given a complex number z,
-    an integer between 0 and maxit representing the
-    number of iteration to approximate a root of
-    the polynomial x^\alpha - 1 = f(x) so that 
-    |f(x)| < eps. 
-    """
-
-    fz = pow(z, alpha) - 1
-    iterations = 0
-
-    while (abs(fz) > eps and iterations < maxit):
-
-        # Usiamo una var temporanea per non dover
-        # ricalcolare le parti di comuni di funzione
-        # e derivata. 
-        t = pow(z, alpha - 1)
-        fz = t * z - 1
-        fpz = alpha * t
-
-
-        # Questo per prevenire la divisione per zero
-        # (tanto la nostra derivata si annulla solo lì)
-        if (fpz == 0):
-            return maxit
-
-        z = z - fz / fpz
-        iterations += 1
-
-    return iterations
-
-def Newton(size = 200):
-    """Compute the newton's method on a net of points
-    in the set { x + iy \in C | |x| < 2 and |y| < 2 }
-    and fill the image matrix with the value returned
-    by the GetNewtonConvergenceSpeed ()
-    """
-
-
-    # Creiamo gli indici su cui iterare
-    x_values = linspace(-2,2,size,True)
-    y_values = x_values
-
-
-    # Apriamo il file dove salveremo il nostro lavoro
-    # e scriviamo l'intestazione del file PNM.
-    f = open("newton.pnm", 'w')
-    f.write("P3\n")
-    f.write(str(size) + " " + str(size) + "\n")
-    f.write("255\n")
-
-    # Scriviamo la matrice su file. Salviamola prima però
-    # in una stringa. Sì, occupa un sacco di RAM ma tanto
-    # quella in genere non manca, e le scritture ripetute
-    # sono esose di risorse. 
-    fileContent = ""
-    for x in x_values:
-        for y in y_values:
-            value = GetNewtonConvergenceSpeed(complex(x,y))
-            fileContent += " ".join([str(3*value), str(5*value), str(9*value)]) + "\n"
-    f.write(fileContent)
-    f.close ()
-    
-    
-if __name__ == "__main__":
-
-    Newton (500)
-- 
2.1.4