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LaTeX 是一款广泛应用于学术领域的​​文档排版系统​​，尤其以其在数学公式、科学符号和复杂技术文档排版中的强大能力著称。虽然它本身并非专门的“数学软件”，但在处理数学相关内容时表现尤为出色。

1. LaTeX 的核心特点​

• 数学公式支持​​：
  LaTeX 提供了丰富的数学符号库（如希腊字母、运算符、矩阵等），支持行内公式（$...$）和独立公式（$$...$$ 或 $$...$$）。通过 amsmath 等宏包，可实现多行公式、对齐、编号等功能。

• ​​专业排版​​：
  自动生成目录、参考文献、页眉页脚，支持自定义字体、章节样式，适合撰写论文、书籍、报告等长文档。

• ​​跨平台与开源​​：
  免费且跨平台（Windows/macOS/Linux），可通过在线编辑器（如 Overleaf）直接协作。

2. 数学排版的核心功能​

• ​​符号与运算​​：
  支持微积分、线性代数、概率论等领域的符号（如 \int, \sum, \sqrt, \nabla），以及特殊函数（如 \sin, \log）。

• ​​定理与证明​​：
  通过 amsthm 宏包定义定理、引理、证明环境，自动编号并格式化。

3. 与其他工具的结合​

• ​​绘图与图表​​：
  可嵌入 TikZ 或 PGFPlots 绘制矢量图、数据可视化图表。

• ​​参考文献管理​​：
  结合 BibTeX 或 BibLaTeX 实现文献自动引用（如 APA、IEEE 格式）。

• ​​兼容性​​：
  许多数学软件（如 MATLAB、Mathematica）支持导出 LaTeX 公式代码，方便直接插入文档。

5. 适用场景​​

• ​​学术论文/书籍​​：尤其是理工科领域，符合国际期刊格式要求。
• ​​课程作业与报告​​：清晰展示数学推导和图表。
• ​​简历与幻灯片​​：使用 moderncv 或 beamer 宏包制作专业文档。

但是latex每次新建一个文件有点麻烦，尤其是需要引入各种依赖，再加之latex默认只能编写英文，要让latex能够展示中文，必须编写相应的配置。下面我整理一个latex模板文件，类似于编程里面的脚手架工具，快速搭建开发环境。复制下面的模板即可使用

\documentclass[12pt]{ctexart}\usepackage[a4paper, margin=2.5cm]{geometry} % 设置页面布局
\usepackage{graphicx} % 导入图片
\usepackage{amsmath}  % 导入数学公式
\usepackage{fontspec} % 导入字体  
\usepackage{listings}% 导入代码包
\usepackage{xcolor} % 导入颜色
\usepackage{mdframed}
\usepackage{subcaption}
\usepackage{amssymb} % 提供更多数学符号，包括\boldsymbol和\mathbb\definecolor{lightgray}{HTML}{efefef}\setmainfont{Times New Roman} % 设置字体% 设置标题样式
\usepackage{titlesec}
\titleformat{\section}{\fontsize{16pt}{18pt}\bfseries}{\thesection}{1em}{}
\titleformat{\subsection}{\fontsize{12pt}{14pt}\bfseries}{\thesubsection}{1em}{}
\titleformat{\subsubsection}{\fontsize{12pt}{12pt}\bfseries}{\thesubsubsection}{1em}{}% 设置行间距
\usepackage{setspace}
\setstretch{1.5}\title{这是标题}
\author{我不是大佬}
\date{\today}\begin{document}\maketitle
\newpage\section{引言}
这是一个latex模板\section{正文}下面是一条普通的公式
\begin{equation}\begin{aligned}\begin{cases}& T(x,0)=x^{2}(1-x)^{2},\quad\frac{\partial T(x,0)}{\partial t}=0, \\& T(0,t)=T(1,t)=0.\\& x_L = 0 , x_R = 1 , \\& \xi , u , \gamma  \text{is constant}.\end{cases}\end{aligned}\end{equation}这是一个复杂的公式
\begin{equation}\begin{aligned}\begin{cases}& \frac{ \partial T}{\partial t} = \frac{T(\mathbf{x},t+dt)-T(\mathbf{x},t-dt)}{2dt}, \\& \frac{\partial T}{\partial x} = \frac{T(\mathbf{x}+d\mathbf{x},t)-T(\mathbf{x}-d\mathbf{x},t)}{2d\mathbf{x}}, \\& \frac{\partial^2 T}{\partial x^2} = \frac{T(\mathbf{x}+d\mathbf{x},t)-2T(\mathbf{x},t)+T(\mathbf{x}-d\mathbf{x},t)}{d\mathbf{x}^2},\\& \frac{\partial^2 T}{\partial t^2} = \frac{T(\mathbf{x},t+dt)-2T(\mathbf{x},t)+T(\mathbf{x},t-dt)}{dt^2}.\\& \frac{\partial^2 T}{\partial t \partial x} = \frac{T(\mathbf{x}+d\mathbf{x},t+dt)-T(\mathbf{x}+d\mathbf{x},t-dt)-T(\mathbf{x}-d\mathbf{x},t+dt)+T(\mathbf{x}-d\mathbf{x},t-dt)}{4d\mathbf{x}dt}.\end{cases}\end{aligned}\end{equation}\section{结论}这是一个表格\begin{tabular}{|l|l|}\hline记号 & 含义 \\\hline$L$ & 神经网络的层数 \\\hline$M_l$ & 第$l$层神经元的个数 \\\hline$f_l(\cdot)$ & 第$l$层神经元的激活函数 \\\hline$\boldsymbol{W}^{(l)} \in \mathbb{R}^{M_l\times M_{l - 1}}$ & 第$l - 1$层到第$l$层的权重矩阵 \\\hline$\boldsymbol{b}^{(l)} \in \mathbb{R}^{M_l}$ & 第$l - 1$层到第$l$层的偏置 \\\hline$\boldsymbol{z}^{(l)} \in \mathbb{R}^{M_l}$ & 第$l$层神经元的净输入（净活性值） \\\hline$\boldsymbol{a}^{(l)} \in \mathbb{R}^{M_l}$ & 第$l$层神经元的输出（活性值） \\\hline\end{tabular}通过下面的命令进行编译xelatex main.tex\end{document}

编译成pdf的命令如下

xelatex main.tex