第一章误差与范数第二章非线性方程（组）的数值解法第三章解线性方程组的直接方法第四章解线性方程组的迭代法第五章矩阵的特征值与特征向量的计算第六章函数的插值方法第七章函数逼近与曲线（面）拟合第八章数值微分第九章数值积分第十章常微分方程（组）求解

最速下降迭代法又叫梯度下降迭代法，是从一已知点出发，依照某种规则，求出相继点，取代原先的点，然后重复以上过程，得到点序列，以使其趋于最优解的迭代方法

西安交通大学凌永祥版，计算方法B上机大作业，包含程序，误差分析，主要包括Gauss消去法，列主元Gauss消去法，最小二乘拟合四次多项式及误差，Netwon迭代法求方程组

此资源是我自己以前写的一篇随笔（word格式），对牛顿迭代法进行了讲解，并利用matlab进行一元非线性方程以及多元非线性方程组的仿真，附带详细注释，并输出每次迭代的结果，对于学习牛顿迭代法和matlab的新手会有帮助

用多重网格算法求解微分方程的matlab例子。
程序采用采取四层网格，微分方程的离散选用有限差分法，每层网格上的计算采用逐次超松弛迭代法(SOR迭代)；
由细网格限制到粗网格，采用完全加权限制算子

自己随便编编的，用C++实现的超松弛迭代法。
恳请请大家批评指正！

基于C++的潮流计算，利用牛顿拉夫逊迭代法计算。

牛顿迭代法解非线性方程组方程和雅克比矩阵自己输入

阈值分割法在dicom图像分割中的应用，论文中详细阐述了dicom格式的医学图像信息，如何对其进行医学图像分割处理。
文中用到了迭代法求阈值，以及双峰法求阈值。

1stOpt（FirstOptimization）世界领先的非线性曲线拟合，综合优化分析计算软件平台。
是七维高科有限公司（7D-SoftHighTechnologyInc.）独立开发，拥有完全自主知识产权的一套数学优化分析综合工具软件包。
在非线性回归，曲线拟合，非线性复杂工程模型参数估算求解等领域傲视群雄，首屈一指，居世界领先地位。
除去简单易用的界面，其计算核心是基于七维高科有限公司科研人员十数年的革命性研究成果【通用全局优化算法】(UniversalGlobalOptimization-UGO)，该算法之最大特点是克服了当今世界上在优化计算领域中使用迭代法必须给出合适初始值的难题，即用户勿需给出参数初始值，而由1stOpt随机给出，通过其独特的全局优化算法，最终找出最优解。
以非线性回归为例，目前世界上在该领域最有名的软件工具包诸如OriginPro，Matlab，SAS，SPSS，DataFit，GraphPad，TableCurve2D，TableCurve3D等，均需用户提供适当的参数初始值以便计算能够收敛并找到最优解。
如果设定的参数初始值不当则计算难以收敛，其结果是无法求得正确结果。
而在实际应用当中，对大多数用户来说，给出(猜出)恰当的初始值是件相当困难的事，特别是在参数量较多的情况下，更无异于是场噩梦。
而1stOpt凭借其超强的寻优，容错能力，在大多数情况下（大于90%)，从任一随机初始值开始，都能求得正确结果。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。