合肥工业大学数值分析（计算方法）满分实验（python实现）

写在前面

最近整理以前写过的程序，发现一些有用的东西，比如计算方法的实验。于是补一补博客，把它补出来。

用到的库

所有实验一共用到了numpy、matplotlib、pandas这几个常用的科学计算库，以及内置的数学库。

正文开始

实验一

实验一的第一个实验主要是比较三种差值方法的差异，书上的差不多忘完了，直接上运行结果吧，（全部代码见文末链接）。

可视化结果：

第二个实验，用牛顿差值求根号5的近似值，牛顿差值代码：

def Newton(datas):
   # print(datas)
   #datas是传入的x点的列表
   results = [datas[0]]
   le = len(datas)
   for n in range(1, le):
      res = 0
      for k in range(0, n + 1):
         temp = 1
         for j in range(0, n + 1):
            if k != j:
               temp = temp * (datas[k] - datas[j])
         temp = math.sqrt(datas[k]) / temp
         res = res + temp
      results.append(res)
   return results

运行结果

实验二

复化梯形公式、辛普森公式等。运行结果：（完整代码见文末链接）

实验三

牛顿下山法

实验四

高斯塞德尔迭代、选主元高斯消元法。

实验五

欧拉方法、改进欧拉方法、4阶龙格库塔（输入示例跟实验要求的应该不一样，毕竟忘了，不过算法是通用的，输入不一样而已）：

总结

所有代码放到网盘了，压缩包只有12kb，放心下载。
传送门
提取码 nnac
代码有些地方可能规范不太好，那会儿刚学，可自行修改一下。