一、概述数值分析思维导图
数值分析课后习题
二、线性方程组的数值解法Jocobi迭代法（Python实现）
高斯赛德尔算法（Python实现）
Python实现Gauss-Seider迭代法（超全）
高斯消元法和列主销元法（Python实现）
高斯消元和列主消元（Matlab实现）
列主消元法（Matlab实现）
列主消元法（C语言实现）
迭代加速——松弛迭代（Python实现）
Python实现时间（秒，时，天，年）
python画椭圆、星形线、菱形、圆角矩形
python矩阵的分解及其应用（LU分解）
三、非线性方程组的数值解法不动点迭代和Newwton迭代（Python实现）
二分法求方程的根（Python）
Newton迭代法开方（Python）
牛顿下山法（Python实现）
牛顿法求方程的根（C&Matlab&Python语言实现）
Newton下山法（Matlab实现）
牛顿下山法（C语言实现）
四、插值与拟合三次样条插值及三弯矩法完整（Matlab实现）
数学建模中的插值问题
三次样条插值（Python实现）
三次样条插值——三弯矩法（C语言实现）
三次样条插值---三弯矩法（Matlab实现）
习题一：三弯矩法（Matlab实现）
三次样条插值—三弯矩法（C语言实现）
五、数值微分与数值积分常微分方程初值问题数值解法[完整公式]（Python）
数值积分重要公式（Python)
数值积分求解卫星轨道长(Python)
复化梯形公式、复化Simpon公式、Romberg算法（python）
龙贝格算法（Matlab实现）
Romberg算法（Matlab实现）
Romberg算法（龙贝格求积公式C语言实现）
Romberg算法（C语言实现）
蒙特卡罗法（随机模拟法）
六、常微分方程初值问题数值解法显式Euler公式和隐式Euler公式精确度（Python）
Euler方法和改进的Euler方法
四阶Runge-Kutta（Python实现）
四阶Runge-Kutta（Matlab实现）
四阶Runge-Kutta算法II（Matlab实现）
四阶Runge-Kutta算法（C语言实现）
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