大学期间开发的MATLAB与Python代码集合

具体到本资源集，主要包括以下知识点和内容： 1. MATLAB编程语言的应用 -欧拉方法（Euler Method）：这是一种用于求解常微分方程初值问题的数值方法，适合于编程语言如MATLAB中实现。其基本思想是用线性近似代替微分方程中未知函数的导数，从而通过迭代方式计算函数值的近似解。 -二分法（Bisection Method）：是一种在连续函数中寻找根的算法，通过不断缩小包含零点的区间来找到函数的根。MATLAB中的bisec.m文件就是这种算法的实现。 -牛顿法（Newton's Method）：这是一种寻找实数函数零点的迭代方法。牛顿法利用函数的导数来逼近函数的根。在MATLAB中的newton.m文件正是应用了这种算法。 -Steffensen方法：这是一种加速收敛的迭代技术，用于求解非线性方程。与牛顿法相比，Steffensen方法在不需要计算导数的情况下使用函数值的迭代逼近解。 2. MATLAB编程工具的使用 -orbitaltrajectory.m：该文件是用于模拟卫星轨道的MATLAB函数，它将在开发中，意在对地球周围卫星的轨道进行建模。 -Surface2.nb：这是一个Mathematica模块，用于处理和计算参数化曲面在微分几何中的重要数值。 3. Mathematica编程语言的应用 -OrbitalTrajectory.nb：一个Mathematica模块，目前在开发中，目的是模拟并生成与地球周围卫星轨道相关的开普勒元素。 4. Python编程语言的应用 -欧拉计划（Project Euler）：该项目是一个著名的编程竞赛，其中涉及的题目旨在使用计算机编程解决复杂的数学问题。集合中的Python代码涵盖了这些竞赛题目的解决方案，用以展示编程技能，并提醒读者不要在研究Euler项目时使用这些代码，以避免影响解题的乐趣。 5. 系统开源 -标签“系统开源”可能指的是该资源集的代码文件是开源的，可供其他用户下载、使用和修改。这通常与自由软件运动的理念相符，鼓励协作和知识共享。 资源集标题表明，它收集了作者在大学期间开发的所有代码，提供了不同编程语言在科学计算和数值方法领域的应用实例。这些代码的集合不仅对于理解数值算法有帮助，同时也展示了不同编程语言在解决实际问题时的实践技巧。对于学习数值方法、MATLAB和Python编程的初学者来说，这些代码文件可能是一份宝贵的资源。"