JordanBlockMatrix 構造約當塊矩陣JordanForm 將矩陣約化為約當型KroneckerProduct 構造兩個矩陣的 Kronecker 張量積LeastSquares 方程的**小二乘解LinearSolve 求解線性方程組 A . x = bLUDecomposition 計算矩陣的 Cholesky，PLU 或 PLU1R 分解Map 將一個程序映射到一個表達式上，對矩陣和向量在原位置上進行處理MatrixAdd 計算兩個矩陣的線性組合VectorAdd 計算兩個向量的線性組合MatrixExponential 確定一個矩陣 A 的矩陣指數 exp(A)MatrixFunction 確定方陣 A 的函數 F(A)MatrixInverse 計算方陣的逆或矩陣的 Moore-Penrose 偽逆Mathematica：強大的計算軟件，適用于符號計算、數值計算和可視化。楊浦區(qū)常見科學計算軟件供應

QRDecomposition QR 分解RandomMatrix 構造隨機矩陣RandomVector 構造隨機向量Rank 計算矩陣的秩Row 返回矩陣的一個行向量序列Column 返回矩陣的一個列向量序列RowOperation 對矩陣作初等行變換ColumnOperation 對矩陣作出等列變換RowSpace 返回矩陣行空間的一組基ColumnSpace 返回矩陣列空間的一組基ScalarMatrix 構造一個單位矩陣的數量倍數ScalarVector 構造一個單位向量的數量倍數ScalarMultiply 矩陣與數的乘積MatrixScalarMultiply 計算矩陣與數的乘積VectorScalarMultiply 計算向量與數的乘積徐匯區(qū)特色科學計算軟件推薦特點：界面簡潔明了，功能布局合理，易于上手；

Dimension 行數和列數DotProduct 點積BilinearForm 向量的雙線性形式EigenConditionNumbers 計算數值特征值制約問題的特征值或特征向量的條件數Eigenvalues 計算矩陣的特征值Eigenvectors 計算矩陣的特征向量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（有理標準型）GaussianElimination 對矩陣作高斯消元ReducedRowEchelonForm 對矩陣作高斯－約當消元GetResultDataType 返回矩陣或向量運算的結果數據類型

第12章級數12.1 冪級數的階數Order - 階數項函數order - 確定級數的截斷階數12.2 常見級數展開series - 一般的級數展開taylor - Taylor 級數展開mtaylor - 多元Taylor級數展開poisson - Poisson級數展開.26812.3 其它級數eulermac - Euler-Maclaurin求和piecewise - 分段連續(xù)函數asympt - 漸進展開第13章 特殊函數AiryAi, AiryBi - Airy 波動函數AiryAiZeros, AiryBiZeros - Airy函數的實數零點AngerJ, WeberE - Anger函數和Weber函數BesselI, HankelH1, … - Bessel函數和Hankel函數BesselJZeros, … - Bessel函數實數零點在金融分析領域，科學計算軟件能夠處理大量的市場數據，幫助投資者做出更加明智的決策。

Maple：用于符號計算和數值計算，適合數學建模和工程應用。Mathematica：強大的計算軟件，適用于符號計算、數值計算和可視化。Julia：一種高性能的編程語言，專為科學計算而設計，具有良好的性能和易用性。COMSOL Multiphysics：用于多物理場仿真，適合工程和科學研究。ANSYS：用于工程仿真和有限元分析，廣泛應用于機械、土木、航空等領域。SciLab：開源的科學計算軟件，功能與MATLAB相似，適合數值計算和可視化。這些軟件各有特點，選擇合適的工具通常取決于具體的應用需求和個人的使用習慣。簡介：適用于各類專業(yè)人士使用的計算工具，提供了許多物理學中常用的標準常量。徐匯區(qū)特色科學計算軟件推薦

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