计算机求微积分的方法有多种，以下是一些常用的方式：
使用数学软件
MATLAB：MATLAB是一个专业的数学计算软件，提供了丰富的数学函数和工具，可以用于求解微积分问题，包括求导、积分、微分方程等。用户可以通过编写脚本或使用MATLAB的图形用户界面（GUI）来进行计算。
Mathematica：Mathematica是另一个强大的数学软件，支持符号计算和数值计算，适用于各种复杂的微积分问题。
使用编程语言
Python：Python是一种流行的编程语言，有许多库可以用于微积分计算，如`SymPy`（用于符号计算）和`NumPy`（用于数值计算）。例如，使用`SymPy`可以求解微分方程和积分。
R：R是一种用于统计计算和图形的编程语言，也提供了丰富的微积分函数和工具。
使用在线工具
WolframAlpha：WolframAlpha是一个计算知识引擎，用户可以通过输入数学表达式来获取微积分问题的解答，包括极限、导数和积分等。
使用计算器App
微积分计算器App：市面上有一些专门用于微积分计算的App，如“微积分算个屁”，它们通常提供方便的输入机制，支持极限、导数和积分的计算，适合学生验算。
数值方法
矩形法：将积分区间分成多个小区间，每个小区间用一个矩形来近似，然后求和得到积分值。
梯形法：与矩形法类似，但每个小区间用两个矩形来近似，通常比矩形法更精确。
辛普森法则：用于求解积分，通过将积分区间分成多个小区间，并用三个矩形来近似每个小区间的面积，从而提高精度。
中点法：用于求解微分，通过计算函数在区间中点的导数来近似函数在该点的导数。
差分法：通过计算函数在相邻两点之间的差分来近似函数在该点的导数。
建议
选择合适的工具：根据问题的复杂性和精度要求选择合适的工具。对于简单问题，可以使用在线工具或计算器App；对于复杂问题，建议使用数学软件或编程语言。
学习符号计算：符号计算可以处理复杂的数学表达式和函数，适用于需要高精度结果的应用场景。学习如何使用符号计算工具（如MATLAB、Mathematica）可以大大提高计算效率。
掌握数值方法：数值方法适用于无法直接求解的复杂问题，通过将问题离散化并进行近似计算来得到结果。掌握常用的数值方法（如矩形法、梯形法、辛普森法则）有助于解决实际问题。