该软件(Numerical Analysis Software)包括线性方程组的数值解法、非线性方程的数值解法、矩阵的特征值及特征向量的计算、插值法与最小二乘法曲线拟合、数值微积分、常微分方程的数值解法，有利于工程技术人员在实际中方便快捷地应用，也可在数值分析计算教学时进行演示。软件采用友好的输入输出方案允许用户按照一定格式输入的随意性，格式详见帮助文档；利用一定的图形处理技术，直观地显示数据具体信息，通过良好的数学方法与计算机技术的结合，保障数据的可靠性。还可以自定义小数数位和拟合曲线颜色。线性方程组的数值解法：在自然科学与工程技术中，很多问题常归结为解线性方程组，如电学的网络问题，船体放样三次样条函数问题，机械和建筑结构设计和计算等。线性方程组的解法分直接（解）法和迭代（解）法。该部分就是针对线性方程组求解而设计的，包括：线性方程组的直接解法：Gauss消去法、Gauss列主元消去法、Gauss全主元消去法、列主元消去法应用『列主元求逆矩阵、列主元求行列式、矩阵的三角分解』、LU分解法、平方根法、改进的平方根法、追赶法(解三对角)、列主元三角分解法；线性方程组的迭代解法：雅可比迭代法、高斯-塞德尔迭代法、逐次超松驰迭代法；迭代法的收敛性『正定矩阵判断、向量范数、矩阵范数、严格对角站优矩阵判断』。非线性方程的数值解法：在科学研究与工程技术中常会遇到求解非线性方程f(x)=0的问题。而方程f(x)是多项式或超越函数又分为代数方程或超越方程。对于不高于四次的代数方程已有求根公式，而高于四次的代数方程则无精确的求根公式，超越方程就更无法求其精确解了。因此，如何求得满足一定精度要求的方程的近似根成为迫切需要解决的问题。该部分就是针对这一问题而设计的，包括：二分法、迭代法、迭代加速法、埃特金加速法、牛顿切线法、弦截法。矩阵的特征值及特征向量的计算：自然科学和工程技术中，如振动问题（桥梁或建筑物的振动、机械振动、电磁振动等），物理学中某些临界值的满足等，常归结为求矩阵的特征值及特征向量。该部分就是针对这一问题而设计的，包括：幂法、原点平移法、反幂法、古典雅可比法、雅可比过关法。插值法与最小二乘法曲线拟合：在科学研究与工程技术中，常会遇到函数表达式过于复杂而不便于计算，且又需要计算众多点处的函数值；或只已知由实验或测量得到的某一函数y=f(x)在区间[a,b]中互异的n+1个x0,x1,……,xn处的值y0,y1,……,yn，需要构造一个简单函数P(x)作为函数y=f(x)的近似表达式y=f(x)≈P(x)，使得P(xi)=f(xi)=yi(i=0,1,……,n).即插值问题，P(x)称为插值函数。另外也常需要从一组测量数据(xi,yi)处发，寻找变量x与y的函数关系的近似表达式，且是从给定的一组实验数据出发，寻求已知函数的一个逼近函数y=ρ(x)，使得逼近函数从总体上来说与已知函数的偏差按某种方法度量能达到最小而又不一定过全部的点(xi,yi),即最小二乘曲线拟合。该部分就是针对这些问题而设计的，包括：线性插值、抛物线插值、分段线性插值、分段线性插值、分段抛物线插值、拉格朗日插值多项式、牛顿插值多项式、等距节点插值多项式『牛顿前插公式、牛顿后插公式』、埃尔米特插值、三次样条插值『用节点处一阶导数表示的样条函数(给定两端点处的一阶导数值、给定两端点处的二阶导数值)、用节点处二阶导数表示的样条函数(给定两端点处的一阶导数值、给定两端点处的二阶导数值)』；最小二乘曲线拟合。数值微积分：熟知牛顿-莱布尼茨公式是计算定积分的一种有效工具，在理论和实际计算中有很大作用。但在工程计算和科学研究中，常会遇到被积函数f(x)：(1)f(x)本身形式复杂，求原函数更为困难。(2)f(x)的原函数不能用初等函数形式表示。(3)f(x)虽有初等函数形式表示的原函数，但其原函数表示形式相当复杂。(4)f(x)本身没有解析表达式，其函数关系由表格或图形给出；例如为实验或测量数据。这些情况都不能利用牛顿-莱布尼茨公式方便地计算该函数的定积分，满足不了实际需求。另外，对一些函数的求导问题，其求导、微分也相当复杂，这些都有必要研究求导、微分的数值计算问题。该部分就是针对这些问题而设计的，包括：牛顿-柯特斯（Newton-Cotes）公式、复化求积公式、高斯求积公式、绘制一般函数的图形。常微分方程的数值解法：常微分方程的求解问题在实践中经常遇到，但我们只知道一些特殊类型的常微分方程的解析解。在科学和工程问题中遇到的常微分方程的往往很复杂，在许多问题中，并不需要方程解的表达式，而仅仅需要获得解在若干点的就算解即可。因此，就需要研究常微分方程的数值解。该部分就是针对这些而设计的，包括：欧拉(Euler)方法、龙格库塔(Runge-Kutta)方法、线性多步方法。