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來源: 發(fā)布時(shí)間:2025-07-03

8.1 操作有理多項(xiàng)式numer,denom - 返回一個表達(dá)式的分子/分母frontend - 將一般的表達(dá)式處理成一個有理表達(dá)式normal - 標(biāo)準(zhǔn)化一個有理表達(dá)式convert/parfrac - 轉(zhuǎn)換為部分分?jǐn)?shù)形式convert/rational - 將浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為接近的有理數(shù)ratrecon - 重建有理函數(shù)第9章 微積分9.1 取極限Limit, limit - 計(jì)算極限limit[dir] - 計(jì)算方向極限limit[multi] - 多重方向極限limit[return] - 極限的返回值9.2 連續(xù)性測試discont - 尋找一個函數(shù)在實(shí)數(shù)域上的間斷點(diǎn)fdiscont - 用數(shù)值法尋找函數(shù)在實(shí)數(shù)域上的間斷點(diǎn)iscont - 測試在一個區(qū)間上的連續(xù)性SciLab:開源的科學(xué)計(jì)算軟件,功能與MATLAB相似,適合數(shù)值計(jì)算和可視化。靜安區(qū)挑選科學(xué)計(jì)算軟件價(jià)格

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MatrixMatrixMultiply 計(jì)算兩個矩陣的乘積MatrixVectorMultiply 計(jì)算一個矩陣和一個列向量的乘積VectorMatrixMultiply 計(jì)算一個行向量和一個矩陣的乘積MatrixPower 矩陣的冪MinimalPolynomial 構(gòu)造矩陣的**小多項(xiàng)式Minor 計(jì)算矩陣的子式Multiply 矩陣相乘Norm 計(jì)算矩陣或向量的p-范數(shù)MatrixNorm 計(jì)算矩陣的p-范數(shù)VectorNorm 計(jì)算向量的p-范數(shù)Normalize 向量正規(guī)化NullSpace 計(jì)算矩陣的零度零空間OuterProductMatrix 兩個向量的外積Permanent 方陣的不變量Pivot 矩陣元素的主元消去法PopovForm Popov 正規(guī)型楊浦區(qū)挑選科學(xué)計(jì)算軟件比較COMSOL Multiphysics:用于多物理場仿真,適合工程和科學(xué)研究。

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resultant - 計(jì)算兩個多項(xiàng)式的終結(jié)式bernoulli - Bernoulli 數(shù)和多項(xiàng)式bernstein - 用Bernstein多項(xiàng)式近似一個函數(shù)content, primpart - 一個多元的多項(xiàng)式的內(nèi)容和主部degree, ldegree - 一個多項(xiàng)式的比較高次方/比較低次方divide - 多項(xiàng)式的精確除法euler - Euler 數(shù)和多項(xiàng)式icontent - 多項(xiàng)式的整數(shù)部分interp - 多項(xiàng)式的插值prem, sprem - 多項(xiàng)式的pseudo 余數(shù)和稀疏pseudo 余數(shù)randpoly - 隨機(jī)多項(xiàng)式生成器spline - 計(jì)算自然樣條函數(shù)第8章 有理表達(dá)式8.0 有理表達(dá)式簡介

CharacteristicPolynomial 構(gòu)造矩陣的特征多項(xiàng)式CompanionMatrix 構(gòu)造一個首一(或非首一)多項(xiàng)式或矩陣多項(xiàng)式的友矩陣(束)ConditionNumber 計(jì)算矩陣關(guān)于某范數(shù)的條件數(shù)ConstantMatrix 構(gòu)造常數(shù)矩陣ConstantVector 構(gòu)造常數(shù)向量Copy 構(gòu)造矩陣或向量的一份復(fù)制CreatePermutation 將一個 NAG 主元向量轉(zhuǎn)換為一個置換向量或矩陣CrossProduct 向量的叉積`&x` 向量的叉積DeleteRow 刪除矩陣的行DeleteColumn刪除矩陣的列Determinant 行列式Diagonal 返回從矩陣中得到的向量序列DiagonalMatrix 構(gòu)造(分塊)對角矩陣功能:支持?jǐn)?shù)字運(yùn)算、線性代數(shù)運(yùn)算及統(tǒng)計(jì)運(yùn)算;

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expand -表達(dá)式展開Expand - 展開表達(dá)式的惰性形式expandoff/expandon - 抑制/不抑制函數(shù)展開5.2 因式分解Afactor - ***因式分解的惰性形式Afactors - ***因式分解分解項(xiàng)列表的惰性形式Berlekamp - 因式分解的Berlekamp 顯式度factor - 多元的多項(xiàng)式的因式分解factors - 多元多項(xiàng)式的因式分解列表Factor - 函數(shù)factor 的惰性形式Factors - 函數(shù)factors 的惰性形式polytools[splits] - 多項(xiàng)式的完全因式分解第6章 化簡6.1 表達(dá)式化簡118simplify - 給一個表達(dá)式實(shí)施化簡規(guī)則simplify/@ - 利用運(yùn)算符化簡表達(dá)式simplify/Ei - 利用指數(shù)積分化簡表達(dá)式ANSYS:用于工程仿真和有限元分析,廣泛應(yīng)用于機(jī)械、土木、航空等領(lǐng)域。靜安區(qū)挑選科學(xué)計(jì)算軟件價(jià)格

它能夠處理復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算問題,還能輔助科學(xué)研究、工程設(shè)計(jì)以及教育等多個領(lǐng)域的發(fā)展。靜安區(qū)挑選科學(xué)計(jì)算軟件價(jià)格

Dimension 行數(shù)和列數(shù)DotProduct 點(diǎn)積BilinearForm 向量的雙線性形式EigenConditionNumbers 計(jì)算數(shù)值特征值制約問題的特征值或特征向量的條件數(shù)Eigenvalues 計(jì)算矩陣的特征值Eigenvectors 計(jì)算矩陣的特征向量Equal 比較兩個向量或矩陣是否相等ForwardSubstitute 求解 A . X = B,其中 A 為下三角型行階梯矩陣FrobeniusForm 將一個方陣約化為 Frobenius 型(有理標(biāo)準(zhǔn)型)GaussianElimination 對矩陣作高斯消元ReducedRowEchelonForm 對矩陣作高斯-約當(dāng)消元GetResultDataType 返回矩陣或向量運(yùn)算的結(jié)果數(shù)據(jù)類型靜安區(qū)挑選科學(xué)計(jì)算軟件價(jià)格

甘茨軟件科技(上海)有限公司是一家有著先進(jìn)的發(fā)展理念,先進(jìn)的管理經(jīng)驗(yàn),在發(fā)展過程中不斷完善自己,要求自己,不斷創(chuàng)新,時(shí)刻準(zhǔn)備著迎接更多挑戰(zhàn)的活力公司,在上海市等地區(qū)的數(shù)碼、電腦中匯聚了大量的人脈以及客戶資源,在業(yè)界也收獲了很多良好的評價(jià),這些都源自于自身的努力和大家共同進(jìn)步的結(jié)果,這些評價(jià)對我們而言是最好的前進(jìn)動力,也促使我們在以后的道路上保持奮發(fā)圖強(qiáng)、一往無前的進(jìn)取創(chuàng)新精神,努力把公司發(fā)展戰(zhàn)略推向一個新高度,在全體員工共同努力之下,全力拼搏將共同甘茨軟件供應(yīng)和您一起攜手走向更好的未來,創(chuàng)造更有價(jià)值的產(chǎn)品,我們將以更好的狀態(tài),更認(rèn)真的態(tài)度,更飽滿的精力去創(chuàng)造,去拼搏,去努力,讓我們一起更好更快的成長!