科学计算的计算过程

主要包括建立数学模型、建立求解的计算方法和计算机实现三个阶段。

建立数学模型就是依据有关学科理论对所研究的对象确立一系列数量关系，即一套数学公式或方程式。复杂模型的合理简化是避免运算量过大的重要措施。数学模型一般包含连续变量，如微分方程、积分方程。它们不能在数字计算机上直接处理。为此，先把问题离散化，即把问题化为包含有限个未知数的离散形式（如有限代数方程组），然后寻找求解方法。计算机实现包括编制程序、调试、运算和分析结果等一系列步骤。软件技术的发展,为科学计算提供了合适的程序语言（如FORTRANALGOL）和其他软件工具,使工作效率和可靠性大为提高。

现在在用Anaconda，基本用到的科学计算库都打包好了。

跨平台，我只用过linux和windows的，没问题。

但题主貌似用的是Mac，所以我没测试过。

计算精度，因为我需要小数点后四位就差不多了，所以可以满足，具体题主得测试。

以下一点自己的看法：

曾经自己用

python + PyQt + pandas + numpy + matplotlib 写过一个数据可视化的分析工具。

但是速度比较慢，慢在matplotlib画图嵌入qt的gui中，数值计算库的速度还是比较快的。

Anaconda里的pyside和pyqt基本一样，都是python对qt的封装

根据自己经历，建议题主用python进行科学计算，然后直接用matplotlib画图，不要做gui了。

其他的gui库我没用过，题主可以试试，或者等待别人的回答。

另外，Anaconda主页上还提供了一个基于ipython notebook 的交互界面Wakari，体验了下，感觉一般吧，主要是因为国内网速太慢。

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