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实验5-雅可比迭代
- 用Matlab软件以及雅克比迭代和高斯－赛德尔迭代解方程组Ax=b，分析、比较其结果-using Matlab software and the iterative and Jacques than Gauss - Seidel iterative solution equations Ax = b, analysis, comparison of the results
matlab-code
- matlab解线性方程组的源代码 function x=nagauss2(a,b,flag) ％ 用途：选列主元Gauss消去法解线性方程组ax=b ％ 格式：x=nagauss2(a,b,flag) a为系数矩阵，b为右端列向量，flag若为0，则显示中间过程 -Matlab solution of linear equations source code function nagauss2 x = (a , b, f
qiujie
- 【问题描述】已知线性方程组AX=B，求解该方程组。参考算法： 消去法：将列向量B加到矩阵A的最后一列，构成增广矩阵AB。对AB进行下列三种初等变换，使原矩阵A的部分的主对角线上的元素均为1，其余元素均为0，则原列向量B的部分即为X的值： 1. 将矩阵的一行乘以一个不为0的数 2. 将矩阵的一行加上另一行的倍数 3. 交换矩阵中两行的位置 - [ Question descr iption ] known syste
number_theory_c++
- 数论算法库 C++ 语言实现 代码内容 数论算法库，包括以下算法： 欧几里德算法求a，b的最大公倍数 扩展的欧几里德算法，求出gcd(a,b)和满足gcd(a,b)=ax+by的整数x和y 求解模线性方程 ax ≡ b (mod n) 其中n>0 求解模线性方程组(中国余数定理) 模取幂运算 计算a^b mod n （a,b可能很大） Miller-Rabin随机性素数测试算法
spgs
- 用途：用向量(稀疏存储)形式的Gauss-Seidel迭代解线性方程组Ax=b ％ 格式: x=spgs(A,b，x0,e,N),A为系数矩阵，b为右端向量，x返回解向量。 ％ x0为初值向量(默认原点)，e为精度(默认1e-4),设置迭代次数上限以防发散(默 ％ 认500)。 -purposes : with Vector (sparse storage) form of Gauss - Seidel iterative
lu_decompose
- 数值与符号计算LU分解法，运用LU分解函数求解Ax＝b的矩阵运算-numerical and symbolic computation LU decomposition, using LU decomposition function for Ax = b matrix operation
EOM
- 拉格朗日插值多项式拟合,牛顿插值多项式,欧拉方程解偏微分方程,使用极限微分求解导数（微分）,微分方程组的N=4龙格库塔解法,雅可比爹迭代法解方程AX=B,最小二乘多项式拟合,组合辛普生公式求解积分,用三角分解法解方程AX=B-Lagrange interpolation polynomial fitting, polynomial interpolation Newton, Euler equations partial differe
gauss-C
- * 高斯列主元素消去法求解矩阵方程AX=B,其中A是N*N的矩阵,B是N*M矩阵 * 输入: n----方阵A的行数 * a----矩阵A * m----矩阵B的列数 * b----矩阵B * 输出: det----矩阵A的行列式值 * a----A消元后的上三角矩阵 * b----矩阵方程的解X -out the main elements of Gaussian elimination
LUdecomposition
- 基于LU分解的直接求解方法，求解复系数方程组A.x=b的解-Based on direct LU decomposition method, to solve complex coefficients equations Ax = b solution
AX=b
- 求解大规模非对称线性方程组AX=b的迭代方法-Solving large-scale non-symmetric linear equations AX = b of the iterative method
Gauss_elimination
- Gauss Elimination Algorithm is used to solve linear equations in the form Ax=B, find rank of matrix and to find inverse of matrixes. The program is done in matlab platform.
penta2
- Solves the problem Ax=b when A is pentadiagonal and strongly nonsingular. This is much faster than x=A\y for large matrices. -Solves the problem Ax=b when A is pentadiagonal and strongly nonsingular. This is
cramer
- Solve the system Ax=b.
lsq
- Least squares solution of Ax=b.
AX=B-jacobi
- 根据雅克比迭代法求解线性方程组AX=B的MATLAB程序。经过算例验证正确。适用性非常广。-According to Jacobi iterative method for solving linear equations AX = B on MATLAB. After a numerical example is correct. Very wide applicability.
the-solution-to-AX=B
- 对任意线性方程组AX=B，利用矩阵等价变换形成上三角矩阵，在利用高斯消元法中的回代过程简便的求解方程组AX=B的解。本程序是用MATLAB编写的，运行时只要输入矩阵A和B，即可得到方程的解。程序中有详细的注释，很好理解。本程序具有通用性。-For any system of linear equations AX = B, the use of equivalent transformation matrix to form the u
Ax-=-b-is-a-simple-solution-using-C
- 用C语言求解N阶线性矩阵方程Ax=b的简单解法-N-order linear matrix equation Ax = b is a simple solution using C language to solve
LU_Decomposition_with_Pivoting_NUM_(AX=B)
- Solving AX=B by using LU Decomposition with Pivoting
LU_Decomposition_without_Pivoting_(AX=B)
- Solving AX=B by using LU Decomposition without Pivoting
高斯-赛德尔迭代法求线性方程组Ax=b的解
- 该程序主要是利用高斯-赛德尔迭代法求线性方程组Ax=b的解(The program mainly uses the Gauss-Seidel iteration to solve the solution of the linear system Ax = b)