多进程在数值计算方面有多种应用场景，以下是一些常见的示例：

并行求和：

import multiprocessingdef calculate_sum(numbers):    return sum(numbers)numbers = [1, 2, 3, 4, 5]pool = multiprocessing.Pool()results = pool.map(calculate_sum, [numbers])pool.close()pool.join()total_sum = results[0]print(total_sum)

在并行求和的示例中，将求和任务分配给多个进程并行执行，然后通过map()方法收集返回的结果。

并行计算平均值：

import multiprocessingdef calculate_average(numbers):    return sum(numbers) / len(numbers)numbers = [1, 2, 3, 4, 5]pool = multiprocessing.Pool()results = pool.map(calculate_average, [numbers])pool.close()pool.join()average = results[0]print(average)

在并行计算平均值的示例中，将计算平均值的任务分配给多个进程并行执行，然后通过map()方法收集返回的结果。

并行矩阵运算：

import multiprocessingimport numpy as npdef matrix_multiply(a, b):    return np.dot(a, b)a = np.random.rand(100, 100)b = np.random.rand(100, 100)pool = multiprocessing.Pool()results = pool.starmap(matrix_multiply, [(a, b)])pool.close()pool.join()result = results[0]print(result)

在并行矩阵运算的示例中，将矩阵乘法任务分配给多个进程并行执行，然后通过starmap()方法收集返回的结果。

并行计算阶乘：

import multiprocessingdef calculate_factorial(n):    result = 1    for i in range(1, n+1):        result *= i    return resultnumbers = [5, 6, 7, 8, 9]pool = multiprocessing.Pool()results = pool.map(calculate_factorial, numbers)pool.close()pool.join()print(results)

在并行计算阶乘的示例中，将计算阶乘的任务分配给多个进程并行执行，然后通过map()方法收集返回的结果。

并行计算斐波那契数列：

import multiprocessingdef calculate_fibonacci(n):    if n <= 1:        return n    else:        return calculate_fibonacci(n-1) + calculate_fibonacci(n-2)numbers = [10, 20, 30, 40, 50]pool = multiprocessing.Pool()results = pool.map(calculate_fibonacci, numbers)pool.close()pool.join()print(results)

在并行计算斐波那契数列的示例中，将计算斐波那契数列的任务分配给多个进程并行执行，然后通过map()方法收集返回的结果。需要注意的是，多进程在数值计算中可以充分利用多个CPU核心，提高计算速度。但同时也需要考虑进程间通信、数据共享和同步等问题，特别是在对共享数据进行修改时需要使用适当的同步机制，如multiprocessing.Lock。此外，过多的进程可能会导致系统负载过重，需要根据系统资源和性能需求进行合理的调整。