Jacobi to Chebyshev转换Jacobi多项式展开式转换为Chebyshev展开式-MATLAB开发

使用泰勒展开式为基础，数值方法包括龙格-库塔法、线性多步法等。数值公式的精度以O（hk+1）表示，其中k为正整数，h为步长。不同方法如欧拉法（一阶）、改进的欧拉法（二阶）、龙格-库塔法（二阶和四阶）、线性多步法（包括阿达姆斯外插公式和内插公式），精度随k的增加而提高。

在MATLAB中，您可以使用以下代码将多项式的行向量表示转换为字符串表示：poly2str.m。运行此代码后，您只需直接键入相应的多项式行向量即可。

Jacobi 方法的 Matlab 实现，其实挺适合刚接触数值计算的你。用法简单，就是写个jacobi(A,b,toll,kmax)的函数，输入矩阵A和向量b，加上误差容忍度和最大迭代次数，就能跑起来。代码结构清晰，每一步都好理解，适合拿来做学习模板。 初始化用零向量开局，不断迭代更新解向量，直到误差足够小或者次数到了上限。要注意，Jacobi 法对矩阵有点挑——最好是对角占优的，不然容易不收敛，调了半天没结果真让人头秃。 不过你要是的是大型稀疏矩阵，这个方法还挺有用，毕竟结构简单，不占太多内存。代码里更新残差和收敛判断也都一应俱全，直接改改就能应用到你的项目里，挺方便的。 如果你追求更快收敛

使用Matlab开发Hermite多项式，生成阶数为n的Hermite多项式hn（x）。

行列式的多项式展开方式，真的是个挺有意思的思路，尤其你要在前端页面上搞点可视化数学交互的时候，用这个方式就能更直观地展示矩阵和变量之间的关系。文章讲的是把一个元素当成未定元，其他的都当常数来看，把行列式当成关于这个元素的多项式来。这样起来，不但清晰，而且思路也蛮灵活，尤其对喜欢抽象变具体的你来说，绝对值得一看。你还可以把这个思路搬进 Matlab 或 JS 数学引擎 里搞动态，比如求根、绘图啥的都比较自然。要注意一点：首项系数千万别忘了，直接影响最终结果。建议你顺便看看它旁边列的那些链接，都是多项式根和系数相关的资源，配合着用效果更好。如果你在做和 多项式可视化、数学交互组件 或 数理教学工具

Matlab开发-约束多项式拟合。描述了在拟合多项式时对多项式次数进行约束的过程。

matlab开发-优化多项式适配。将函数适配为多项式的结果。

MATLAB开发：多项式声音探索。你是否好奇如何听到多项式方程输出的声音？

传递多项式系数，就像使用MATLAB内置的根函数一样。