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由于Octave是以GNU通用公共许可证许可，所以可以自由地复制、流通与使用。Octave可在大部分的类Unix操作系统中运行，亦可在Microsoft Windows中运行。在Mac OS X中运行也是可能的，但设置较为复杂。 [2]Octave**初便是模彷Matlab而设计，自然与Matlab有许多相同的功能。这也使得一部分Matlab程序可以直接或经过少量修改在Octave上运行，一些软件开发小组也使用两者兼容的语法，直接开发可以同时在Matlab和Octave使用的程序。1.矩阵为基础数据类型之一2.内置支持复数3.内置功能强大的数学函数及可扩充的库4.用户可自定函数研究人员可以利用这些软件进行复杂的模拟实验、数据分析以及结果可视化，从而加速科研进程，提高研究效率。静安区常见科学计算软件价格

《Maple 指令》7.0版本第1章 章数1.1 复数Re,Im - 返回复数型表达式的实部/虚部abs -***值函数argument - 复数的幅角函数conjugate - 返回共轭复数csgn - 实数和复数表达式的符号函数signum - 实数和复数表达式的sign 函数51.2 MAPLE 常数已知的变量名称指数常数（以自然对数为底）I - x^2 = -1 的根infinity 无穷大1.3 整数函数! - 阶乘函数irem, iquo - 整数的余数/商isprime - 素数测试isqrfree - 无整数平方的因数分解max, min - 数的最大值/最小值mod, modp, mods - 计算对 m 的整数模rand - 随机数生成器randomize - 重置随机数生成器静安区常见科学计算软件价格应用：适用于各种数学和科学领域的计算，如物理学、化学、工程学等。

WhittakerM - Whittaker 函数Zeta - Zeta 函数erf, … - 误差函数，补充的误差函数和虚数误差函数harmonic - 调和函数hypergeom - 广义的超越函数pochhammer - 一般的pochhammer函数polylog - 一般的polylogarithm函数第14章 线性代数14.1 ALGEBRA（代数）中矩阵，矢量和数组14.2 LINALG软件包简介14.3数据结构矩阵matrices（小写）矢量vectors（矢量）convert/matrix - 将数组，列表，Matrix 转换成matrixconvert/vector - 将列表，数组或Vector 转换成矢量vectorlinalg[matrix] - 生成矩阵matrix（小写）linalg[vector] - 生成矢量vector（小写）

14.4 惰性函数Det - 惰性行列式运算符Eigenvals - 数值型矩阵的特征值和特征向量Hermite, Smith - 矩阵的Hermite 和Smith 标准型14.5 LinearAlgebra函数Matrix 定义矩阵Add 加/减矩阵Adjoint 伴随矩阵BackwardSubstitute 求解 A . X = B，其中 A 为上三角型行阶梯矩阵BandMatrix 带状矩阵Basis 返回向量空间的一组基SumBasis 返回向量空间直和的一组基IntersectionBasis 返回向量空间交的一组基BezoutMatrix 构造两个多项式的 Bezout 矩阵BidiagonalForm 将矩阵约化为双对角型CharacteristicMatrix 构造特征矩阵在科学研究和工程技术中，科学计算软件已成为不可或缺的工具。

student[changevar] - 变量代换dawson - Dawson 积分ellipsoid - 椭球体的表面积evalf(int) - 数值积分intat, Intat - 在一个点上积分求值第10章 微分方程10.1 微分方程分类odeadvisor - ODE-求解分析器DESol - 表示微分方程解的数据结构pdetest - 测试pdsolve 能找到的偏微分方程(PDEs)解10.2 常微分方程求解solve - 求解常微方程 (ODE)dsolve - 用给定的初始条件求解ODE 问题dsolve/inttrans - 用积分变换方法求解常微分方程dsolve/numeric - 常微方程数值解dsolve/piecewise - 带分段系数的常微方程求解dsolve - 寻找ODE 问题的级数解科学计算软件的应用范围广泛，几乎涵盖了所有需要精确计算的领域。宝山区常见科学计算软件服务电话

类软件通常具备强大的数值计算能力，能够处理包括微分方程、积分方程在内的各种数学模型。静安区常见科学计算软件价格

三、科学计算软件的发展趋势随着计算机技术的不断发展，科学计算软件也在不断更新换代。当前，科学计算软件的发展趋势主要呈现以下几个方面：云计算与大数据整合：云计算架构的普及使得科学计算软件能够更加高效地利用计算资源，降低本地硬件的依赖。同时，大数据技术的整合使得软件能够处理更加复杂、庞大的数据集，提高计算的准确性和效率。人工智能与机器学习集成：AI技术的集成使得科学计算软件具备更强的自主决策能力。例如，通过自动化测试、智能推荐等功能，软件能够辅助用户更加高效地完成计算任务。静安区常见科学计算软件价格

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