求根算法可视化项目

该项目提供了多种求根算法的交互式可视化工具，包括 埃特肯法、二分法、牛顿法 和 弦截法。可以通过动态图形直观地观察这些方法如何逐步逼近根，并查看每一步的计算过程。

项目特点

• 可视化：动态、逐步展示求根算法的迭代过程，使用交互式图表直观呈现算法的收敛情况。
• 多种求根方法：
  • 二分法 (Bisection)
  • 牛顿法 (Newton)
  • 埃特肯法 (Aitken) [暂未开通]
  • 弦截法 (Secant) [暂未开通]
• 交互功能：基于 Chart.js 和 chartjs-plugin-zoom，支持图表的缩放和拖动操作。
• 数学公式渲染：使用 MathJax 渲染数学表达式，用户可以在网页上查看格式化的公式。
• 易于扩展：项目采用模块化设计，方便扩展其他求根方法或改进可视化功能。

目录

• 安装
• 使用
• 求根算法介绍
• 示例
• 贡献
• 许可

安装

要在本地运行该项目，你需要安装 Python 3 和 pip（Python 包管理工具）。

1. 克隆该仓库：

   https://github.com/Decent898/numerical_analysis_2.git
   cd numerical_analysis_2

2. 创建并激活虚拟环境：

   python -m venv env
   source env/bin/activate  # Windows 用户使用: env\Scripts\activate

3. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt

4. 运行项目：

   flask run

5. 打开浏览器并访问 http://127.0.0.1:5000 查看项目。

使用

• 进入网页后，选择你想使用的求根算法。
• 输入数学表达式和其他参数，如迭代次数、容差等。
• 点击 “计算” 后，图表会动态展示每次迭代的过程。
• 通过图表的缩放和拖动功能，可以更好地观察算法的收敛过程。

求根算法介绍

• 埃特肯法：加速线性收敛序列的迭代方法。
• 二分法：通过不断缩小区间来逼近根。
• 牛顿切线法：利用切线逼近快速收敛的求根方法。
• 弦截法：类似牛顿法，但不需要算导数。

示例

1. 输入表达式 x^3 - 4x - 9 选择牛顿法。
2. 设置初始猜测值 x0 = 2，容差 tol = 0.0001，最大迭代次数 max_iter = 50。
3. 查看动态图表如何逐步逼近解。

贡献

暂未开通

许可

暂未开通