🧮 Avila Linear Algebra

Álgebra linear genuína em Rust para o ecossistema Avila.

🎯 Filosofia

100% Avila - Sem dependências pesadas. Álgebra linear eficiente, clara e educacional.

Por que criar mais uma biblioteca de álgebra linear?

• ✅ Controle total - API desenhada para o ecossistema Avila
• ✅ Zero bloat - Apenas o necessário, sem features desnecessárias
• ✅ Documentação PT-BR - Primeiro no Brasil, depois no mundo
• ✅ Educacional - Código claro e explicativo
• ✅ Otimizado - Performance sem sacrificar legibilidade

📦 Instalação

[dependencies]
avila-linalg = "0.1"

🚀 Uso Rápido

use avila_linalg::{Vector3, Matrix3x3};

// Vetores
let v1 = Vector3::new(1.0, 2.0, 3.0);
let v2 = Vector3::new(4.0, 5.0, 6.0);

let dot = v1.dot(&v2);              // Produto escalar
let cross = v1.cross(&v2);          // Produto vetorial
let norm = v1.norm();               // Norma euclidiana

// Matrizes
let m = Matrix3x3::identity();
let v_transformed = m * v1;

📚 Features

✅ Vetores

• Vector2<T>, Vector3<T>, Vector4<T>
• VectorN<T> - Vetor de tamanho dinâmico
• Operações: soma, subtração, escalar, dot, cross, norm
• Normalização, projeção, reflexão

✅ Matrizes

• Matrix2x2<T>, Matrix3x3<T>, Matrix4x4<T>
• MatrixMxN<T> - Matriz de dimensões dinâmicas
• Operações: soma, multiplicação, transposta, inversa
• Determinante, traço

🚧 Em desenvolvimento

• Decomposição SVD (Singular Value Decomposition)
• Eigenvalues/Eigenvectors
• QR Decomposition
• LU Decomposition
• Cholesky Decomposition

🎓 Estrutura

avila-linalg/
├── src/
│   ├── lib.rs           # API pública
│   ├── vector.rs        # Vetores 2D/3D/4D/ND
│   ├── matrix.rs        # Matrizes
│   ├── decomposition/   # SVD, QR, LU, etc
│   │   ├── mod.rs
│   │   ├── svd.rs
│   │   └── eigen.rs
│   └── ops.rs           # Operações genéricas
├── benches/             # Benchmarks
├── examples/            # Exemplos
└── tests/               # Testes de integração

🔬 Exemplo Completo

use avila_linalg::prelude::*;

fn main() {
    // Cria matriz 3x3
    let m = Matrix3x3::from_rows([
        [1.0, 2.0, 3.0],
        [0.0, 1.0, 4.0],
        [5.0, 6.0, 0.0],
    ]);

    // Vetor
    let v = Vector3::new(1.0, 2.0, 3.0);

    // Transformação
    let result = m * v;

    println!("Resultado: {:?}", result);

    // Decomposição SVD (futuro)
    // let svd = m.svd();
    // let (u, s, vt) = svd.decompose();
}

📊 Performance

Comparação com outras bibliotecas:

🤝 Contribuindo

Contribuições são bem-vindas! Veja CONTRIBUTING.md

📄 Licença

MIT OR Apache-2.0

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