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geap
- 自己编写的全主元高斯消去法解线性方程组的matlab函数。特点：运行稳定，适合于工程计算；结构清楚，注释详尽，非常适合于初学者。-their preparation of all PCA Gaussian elimination method for solving linear equations of Matlab function. Features : stable operation, which is suitable fo
SVD
- ％ 奇异值分解 (sigular value decomposition,SVD) 是另一种正交矩阵分解法；SVD是最可靠的分解法， ％ 但是它比QR 分解法要花上近十倍的计算时间。[U,S,V]=svd(A)，其中U和V代表二个相互正交矩阵， ％ 而S代表一对角矩阵。 和QR分解法相同者， 原矩阵A不必为正方矩阵。 ％ 使用SVD分解法的用途是解最小平方误差法和数据压缩。用svd分解法解线性方程组，在Quke2中就用这个
numerical_analysis_classic
- 数值分析中最常用的14个程序： 01_N皇后问题 01_循环赛程表 02_分段线性插值 02_牛顿插值法 03_构造正交多项式 03_最佳一致逼近多项式 04_简单迭代法求方程根[1+1；x] 04_简单迭代法求方程根[sqrt(x+1)] 05_复化梯形公式求积 06_尤拉公式解初值问题 08_高斯消去法解方程组 09_连分式法求积 10_迭代法解线性方程组 10_雅可比方
geap
- 自己编写的全主元高斯消去法解线性方程组的matlab函数。特点：运行稳定，适合于工程计算；结构清楚，注释详尽，非常适合于初学者。-their preparation of all PCA Gaussian elimination method for solving linear equations of Matlab function. Features : stable operation, which is suitable fo
SVD
- ％ 奇异值分解 (sigular value decomposition,SVD) 是另一种正交矩阵分解法；SVD是最可靠的分解法， ％ 但是它比QR 分解法要花上近十倍的计算时间。[U,S,V]=svd(A)，其中U和V代表二个相互正交矩阵， ％ 而S代表一对角矩阵。 和QR分解法相同者， 原矩阵A不必为正方矩阵。 ％ 使用SVD分解法的用途是解最小平方误差法和数据压缩。用svd分解法解线性方程组，在Quke2中就用这个
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- 用Gauss消元法、选列主元的Gauss消元法求线性方程组（1）的解，要求输出增广矩阵的消元变化过程。 用Gauss消元法、选列主元的Gauss消元法求线性方程组（1）的解，要求输出增广矩阵的消元变化过程 42x1+2x2+3x3=3 x1+7x2+7x3=1 -2x1+4x2+5x3=-7 算法思想：Gauss消元法是将线性方程组化为上三角形线性方程组，然后再用一个回代过程求这个上三角形线性方程组的解；选主元的G
numerical_analysis_classic
- 数值分析中最常用的14个程序： 01_N皇后问题 01_循环赛程表 02_分段线性插值 02_牛顿插值法 03_构造正交多项式 03_最佳一致逼近多项式 04_简单迭代法求方程根[1+1；x] 04_简单迭代法求方程根[sqrt(x+1)] 05_复化梯形公式求积 06_尤拉公式解初值问题 08_高斯消去法解方程组 09_连分式法求积 10_迭代法解线性方程组 10_雅可比方
spgs
- 用途：利用二分法快速求解非线性方程f(x) = 0； 用向量形式（普通存储格式）的Gauss-Seidel迭代解线性方程组Ax=b；Newton迭代法解非线性方程f(x) = 0；用分量形式的SOR迭代解线性方程组Ax=b；用向量（稀疏存储）形式的Gauss-Seidel迭代解线性方程组Ax=b -Purposes: the use of dichotomy quickly solving nonlinear equations
guass
- 列主元高斯消去法对于某电路的分析，归结为求解线性方程组RI=V。其中 （1）编制解n阶线性方程组 列主元高斯消去法的通用程序； （2）用所编制程序解线性方程组 ，并打印出解向量，保留5位有效数； -Out the main element Gaussian elimination of a certain circuit analysis, reduced to solving linear equation
Plane_finite_element_program
- 简单的平面有限元程序，采用三结点三角形单元；采用等带宽存贮技术；采用高斯消元法解线性方程组。-Simple plane finite element program, using three node triangular element use of such bandwidth, storage technology using Gauss elimination method to solve linear equations
equation
- 解线性方程组的控制台程序，程序里有一个向量类，一个矩阵类和一个方程类；可以用键盘输入数据，也可从文本文件中读入数据，输出结果到屏幕和文本文件。-Linear Equations of the console program, the program there is a vector class, a matrix equation of class and a class can use the keyboard input dat
5geyouyong
- 5个程序包括1，用高斯消去法解线性方程组的算法程序；2，判断k之前的质数并输出；3动态建立多维数组；4，利用点类进行线性拟合；5改进后的人员信息管理系统-Five programs include 1, with the gaussian elimination method of solving linear equations algorithm procedures 2, the prime Numbers and before
guass_shunxucommon
- 高斯列主元消去法解线性方程组； -Gaussian column principal component elimination method for solving linear equations column main Gaussian elimination method for solving linear equations
Matlab
- 本书精选了科学和工程中常用的200余个算法，全部采用MATLAB语言编程实现，并结合实例对算法程序进行验证和分析。本书分为上下两篇，上篇为MATLAB基础篇，主要介绍MATLAB的基本功能和操作以及MATLAB程序设计的入门知识；下篇为算法程序篇，主要讲述以下方面常用算法的MATLAB实现，包括插值、函数逼近、矩阵特征值计算、数值微分、数值积分、方程求根、非线性方程组求解、解线性方程组的直接法、解线性方程组的迭代法、随机数生成、特殊函数
computing
- 包括： 列主元Gauss消去法解线性方程组； 矩阵的LDLT和Cholesky分解； 追赶法解三对角方程组； Jacobi和Gauss-Seidel方法解方程组； Newton插值多项式和三次样条插值多项式； 复化Simpson公式求解定积分； Romberg方法求解定积分； 二分法和割线法求非线性方程的解。-Include: Main-element Gauss elimination method
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- MatLab解线性方程组一写在阅读本文前的引子。 一：读者对线性代数与Matlab 要有基本的了解； 二：文中的通用exp.m文件，你须把具体的A和b代进去文通-matalab linear equation
successive over relaxationmethod
- 逐次超松弛法，简称SOR方法，解线性方程组的常用迭代法之一，它由高斯一赛德尔迭代法经线性加速处理而得到。(Successive super-relaxation method, referred to as SOR method, one of the commonly used iterative methods for solving linear equations. It is obtained by linearly acce
sanijaofenjie
- 解线性方程组的方法，实现系数矩阵的LU分解。(Solution of linear equations, the coefficient matrix LU decomposition.)
LU分解法求解线性方程组
- 用LU分解法，求解已知线性方程组的解，最多100阶(The solution of the known linear equations is solved by the LU decomposition method, with a maximum of 100 orders.)
jiefangcheng
- 使用高斯-赛德尔迭代法和雅克比迭代法求解线性方程组；使用高斯法和列主元法求解线性方程组。(Using the Gauss - Seidel iterative method, Jacobi iterative method for solving linear equations and using Gauss method and column principal component method to solve linear eq