Solução robusta para o Método dos Mínimos Quadrados em Python. Projetada para ajustar polinômios de grau alto (10+) sem divergência. Integra aritmética de precisão infinita, correção automática para falta de dados e estabilização de matrizes mal-condicionadas. Ideal para modelagem matemática onde o NumPy padrão falha por erros de arredondamento.
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Updated
Nov 27, 2025 - Jupyter Notebook