第4章： 插值
函数名功能
Language求已知数据点的拉格朗日插值多项式
Atken求已知数据点的艾特肯插值多项式
Newton求已知数据点的均差形式的牛顿插值多项式
Newtonforward求已知数据点的前向牛顿差分插值多项式
Newtonback求已知数据点的后向牛顿差分插值多项式
Gauss 求已知数据点的高斯插值多项式
Hermite 求已知数据点的埃尔米特插值多项式
SubHermite求已知数据点的分段三次埃尔米特插值多项式及其插值点处的值
SecSample求已知数据点的二次样条插值多项式及其插值点处的值
ThrSample1求已知数据点的第一类三次样条插值多项式及其插值点处的值
ThrSample2求已知数据点的第二类三次样条插值多项式及其插值点处的值
ThrSample3求已知数据点的第三类三次样条插值多项式及其插值点处的值
BSample求已知数据点的第一类B样条的插值
DCS用倒差商算法求已知数据点的有理分式形式的插值分式
Neville用Neville算法求已知数据点的有理分式形式的插值分式
FCZ用倒差商算法求已知数据点的有理分式形式的插值分式
DL用双线性插值求已知点的插值
DTL用二元三点拉格朗日插值求已知点的插值
DH用分片双三次埃尔米特插值求插值点的z坐标
第5章： 函数逼近
Chebyshev用切比雪夫多项式逼近已知函数
Legendre用勒让德多项式逼近已知函数
Pade用帕德形式的有理分式逼近已知函数
lmz用列梅兹算法确定函数的最佳一致逼近多项式
ZJPF求已知函数的最佳平方逼近多项式
FZZ用傅立叶级数逼近已知的连续周期函数
DFF离散周期数据点的傅立叶逼近
SmartBJ用自适应分段线性法逼近已知函数
SmartBJ用自适应样条逼近（第一类）已知函数
multifit离散试验数据点的多项式曲线拟合
LZXEC离散试验数据点的线性最小二乘拟合
ZJZXEC离散试验数据点的正交多项式最小二乘拟合
第6章： 矩阵特征值计算
Chapoly通过求矩阵特征多项式的根来求其特征值
pmethod幂法求矩阵的主特征值及主特征向量
rpmethod瑞利商加速幂法求对称矩阵的主特征值及主特征向量
spmethod收缩法求矩阵全部特征值
ipmethod收缩法求矩阵全部特征值
dimethod位移逆幂法求矩阵离某个常数最近的特征值及其对应的特征向量
qrtzQR基本算法求矩阵全部特征值
hessqrtz海森伯格QR算法求矩阵全部特征值
rqrtz瑞利商位移QR算法求矩阵全部特征值
第7章： 数值微分
MidPoint中点公式求取导数
ThreePoint三点法求函数的导数
FivePoint五点法求函数的导数
DiffBSample三次样条法求函数的导数
SmartDF自适应法求函数的导数
CISimpson辛普森数值微分法法求函数的导数
Richason理查森外推算法求函数的导数
ThreePoint2三点法求函数的二阶导数
FourPoint2四点法求函数的二阶导数
FivePoint2五点法求函数的二阶导数
Diff2BSample三次样条法求函数的二阶导数
第8章： 数值积分
CombineTraprl复合梯形公式求积分
IntSimpson用辛普森系列公式求积分
NewtonCotes用牛顿－科茨系列公式求积分
IntGauss用高斯公式求积分
IntGaussLada用高斯拉道公式求积分
IntGaussLobato用高斯-洛巴托公式求积分
IntSample用三次样条插值求积分
IntPWC用抛物插值求积分
IntGaussLager用高斯-拉盖尔公式求积分
IntGaussHermite用高斯-埃尔米特公式求积分
IntQBXF1求第一类切比雪夫积分
IntQBXF2求第二类切比雪夫积分
