8.1 操作有理多項(xiàng)式numer,denom - 返回一個(gè)表達(dá)式的分子/分母frontend - 將一般的表達(dá)式處理成一個(gè)有理表達(dá)式normal - 標(biāo)準(zhǔn)化一個(gè)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(cè)試discont - 尋找一個(gè)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(cè)試在一個(gè)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

MatrixMatrixMultiply 計(jì)算兩個(gè)矩陣的乘積MatrixVectorMultiply 計(jì)算一個(gè)矩陣和一個(gè)列向量的乘積VectorMatrixMultiply 計(jì)算一個(gè)行向量和一個(gè)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(gè)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(chǎng)仿真，適合工程和科學(xué)研究。

resultant - 計(jì)算兩個(gè)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(gè)函數(shù)content, primpart - 一個(gè)多元的多項(xiàng)式的內(nèi)容和主部degree, ldegree - 一個(gè)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(jiǎn)介

CharacteristicPolynomial 構(gòu)造矩陣的特征多項(xiàng)式CompanionMatrix 構(gòu)造一個(gè)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(gè) NAG 主元向量轉(zhuǎn)換為一個(gè)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(duì)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；

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f(wàn)actor - 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(jiǎn)6.1 表達(dá)式化簡(jiǎn)118simplify - 給一個(gè)表達(dá)式實(shí)施化簡(jiǎn)規(guī)則simplify/@ - 利用運(yùn)算符化簡(jiǎn)表達(dá)式simplify/Ei - 利用指數(shù)積分化簡(jiǎn)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(wèn)題，還能輔助科學(xué)研究、工程設(shè)計(jì)以及教育等多個(gè)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(wèn)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(gè)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(gè)方陣約化為 Frobenius 型（有理標(biāo)準(zhǔn)型）GaussianElimination 對(duì)矩陣作高斯消元ReducedRowEchelonForm 對(duì)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(guò)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**，在業(yè)界也收獲了很多良好的評(píng)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(píng)價(jià)對(duì)我們而言是比較好的前進(jìn)動(dòng)力，也促使我們?cè)谝院蟮牡缆飞媳３謯^發(fā)圖強(qiáng)、一往無(wú)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(gè)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(lái)，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(zhǎng)！