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搜索资源列表

  1. 郑州大学计算方法课件 郑州大学计算方法课件

  2. ●绪论（2学时） 　　数值算法概论 　　预备知识误差 ●方程求根（4学时） 　　二分法 　　简单迭代法 　　牛顿（Newton）法 　　迭代过程的加速方法 ●线性方程组的解法（6学时） 　　雅可比（Jacobi）迭代法 　　高斯——塞德尔（Gauss-Seidel）迭代法 　　超松驰迭代法 　　迭代法的收敛性 　　高斯消去法 　　高斯列元素消去法 　　三角分解法 　　追赶法 　　其它应用 　　误差分析 ●插值与曲线拟合（8学时） 　　多项式插值问题的一般提法 　　拉格朗日（Lagrang

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-15
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：Lee_john

  1. 数值计算方法的各种算法

  2. 超松弛迭代法 高斯列主元素消元法 牛顿向后插值 牛顿向前插 完全主元素消元法 Gauss-Seidel迭代法 Jacobi Lagrange插值 LU分解法 LU列主元分解

  3. 所属分类：其它

  1. 解线性方程组的迭代法

  2. 通过本实验加深对Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法、松弛迭代法的构造过程的理解； 2．能对上述三种迭代法提出正确的算法描述编程实现，进一步理解迭代法的改进过程； 用Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法、松弛迭代法求解下列方程组，比较三种迭代法收敛速度的快慢。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-11-20
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：wzl19880520

  1. 解线性方程组的迭代法 数值计算方法实验 数值方法实验

  2. 一.试验目的：练习线性方程组的迭代解法。 二.实验内容：分别用雅可比（Jacobi）迭代法和高斯—塞德尔（Gauss—Seidel）迭代法求解下列线性方程组，且比较收敛速度，要求当 是迭代终止。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-05-16
    • 文件大小：91kb
    • 提供者：gangannini

  1. 线性方程组的迭代解法 数值方法实验

  2. 一.试验目的：练习线性方程组的迭代解法。 二.实验内容：. 分别用雅可比（Jacobi）迭代法和高斯—塞德尔（Gauss—Seidel）迭代法求解下列线性方程组，且比较收敛速度，要求当 是迭代终止。 1） 2）

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-05-16
    • 文件大小：73kb
    • 提供者：gangannini

  1. 数值分析期末试卷

  2. 数值分析一直是大学很难的课程，两个文档可以帮助你，这些是老师精心整理的的，覆盖数值分析大部分的重点大题。有Euler，Lagrange，函数关系，Newton迭代法，高斯消去法，Jacobi迭代、Gauss-Seidel迭代矩阵，等等。相信这份试卷可以帮助你们

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-01-08
    • 文件大小：218kb
    • 提供者：wupengteopen

  1. 矩阵与数值分析大作业matlab源代码

  2. 递推法，迭代法，atiken迭代，jacobi迭代，gauss-seidel迭代，qr分解，高斯消元，三次样条差值，newton差值等相关的数学方法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-03-10
    • 文件大小：142kb
    • 提供者：arsenalwinner

  1. gauss-seidel迭代

  2. gauss-seidel 高斯赛德尔 迭代 矩阵与数值分析

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-03-12
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：jaguarcxj

  1. 雅克比 高斯-塞得尔 SOR 求方程组

  2. (a) 用Jacobi方法求解线性方程组。 (b) 用Gauss-Seidel方法求解线性方程组。 (c) 用SOR方法求解线性方程组

  3. 所属分类：Java

  1. 矩阵算法集(Gauss\Jacobi\Doolittle\……)

  2. 针对《数值分析简明教程》所写的矩阵算法集，全部写在一个cpp内。含有的算法如下：追赶法（上、下三角）、高斯塞德尔迭代、雅可比迭代、高斯消去、约当消去、杜力特分解法、乔累斯基分解法、克劳特分解法。此cpp仅供学习和参考，代码如有不对之处，请批评指正，谢谢！

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-05-16
    • 文件大小：16kb
    • 提供者：liaocs2008

  1. 高斯等方法解线性方程的c++代码

  2. 本文件包括解线性方程组的高斯法，高斯列主元法，高斯全主元法，LU分解法，按列的LU分解法，Gauss jordan法，Gauss seidel迭代法，等八种方法的可运行代码。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-11-06
    • 文件大小：400kb
    • 提供者：hj1242043471

  1. gauss-seidel

  2. 一种生成高斯赛德尔gauss-seidel算的matlab程序

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-01-01
    • 文件大小：692byte
    • 提供者：a3617165

  1. 线性方程组求根+直接法+迭代法

  2. 包含Gauss消去法、LU分解法、Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法、超松弛(SOR)迭代法及共轭迭代法的源代码；并通过3个案例做分析讲解，进一步了解各种方法的优缺点。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-10-29
    • 文件大小：242kb
    • 提供者：zstu_wangrui

  1. 高斯seldel

  2. 高斯seidel算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2018-03-24
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：qq_34104715

  1. Gauss-Seidel迭代法

  2. 高斯塞德尔迭代法程序源码，亲测复制粘贴导入直接就能用

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2018-06-06
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：qingfan5467

  1. MATLAB实现Jacobi 迭代法，Gauss-Seidel 迭代法，逐次超松弛迭代法，共轭梯度法

  2. 求解线性⽅方程组 Ax=b，其中 A 为 nxn 维的已知矩阵，b 为 n 维的已 知向量，x 为 n 维的未知向量。 (1)Jacobi 迭代法。 (2)Gauss-Seidel 迭代法。 (3)逐次超松弛迭代法。 (4)共轭梯度法。 A 为对称正定矩阵，其特征值服从独⽴同分布的[0,1]间的均匀分布;b 中的元素服从独立同 分布的正态分布。令 n=10、50、100、200，分别绘制出算法的收敛曲线，横坐标为迭代步 数，纵坐标为相对误差。比较 Jacobi 迭代法、Gauss-Seidel

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-18
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：qq_36318771

  1. guass-seidel.cpp

  2. 工程数学算法源程序，guass-seidel，高斯迭代法解n元方程组,工程数学作业。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2019-08-19
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：qq_43528080

  1. 高斯-赛德尔（Gauss-Seidel）迭代法的matlab实现

  2. 数值分析实验内容，用matlab写程序实现高斯-赛德尔（Gauss-Seidel）迭代法。 迭代法解线性方程组的基本思想是构造一串收敛到解的序列，即建立一种从已有近似解计算新的近似解的规则，有不同的计算规则得到不同的迭代法。

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2020-04-27
    • 文件大小：657byte
    • 提供者：weixin_45102840

  1. cuMultigrid.jl：基于Julia CUDA的Multigrid求解器（二维Poisson问题演示）-源码

  2. cuMultigrid.jl 基于Julia CUDA的多重网格求解器（二维Poisson问题演示） 当前，它仅支持边长为（2 ^ n）-1的解决方案网格，例如1023x1023、2047x2047。 通过替换限制和延长功能，可以扩展它以支持所有网格大小。 改进注意事项： 利用共享内存 小型网格（小于512x512或1024x1024）可以在一个块中解决而没有太大困难，它减少了CPU-GPU同步的时间 可以直接求解非常粗糙的网格（例如4x4），而不必“递归”直到1x1网格 在红黑色高斯S

  3. 所属分类：其它

  1. 大规模MIMO系统中基于权重高斯赛德低复杂度ZF预编码方案

  2. 大规模MIMO系统中的传统ZF（zero forcing，迫零）预编码方法中由于存在厄米特矩阵求逆，其复杂度随着用户数的增多呈指数增加。针对这一问题，提出了一种基于权重高斯赛德（weighted Gauss-Seidel， WGS）的低复杂度全数字ZF预编码方案，即在高斯赛德（GS）的基础上，将传统GS算法迭代结果与上一步的迭代结果进行权重相加以加速迭代收敛，其权重因子通过最小均方和来确定，并且证明权重因子可使算法收敛。仿真结果表明，WGS算法通过极少的迭代次数即可逼近ZF 预编码方案的性能，且

  3. 所属分类：其它

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