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书是针对工程上常用的行之有效的算法而编写的C语言函数程序集，在第一版的基础上作了修改和扩充。书中包括了近几年出现的许多新算法。全书分为数值计算与非数值计算两部分。其中数值计算部分的内容包括：线性代数方程组的求解、矩阵运算、矩阵特征值与特征向量的计算、非线性方程与方程组的求解、插值、数值积分、常微分方程（组）的求解、拟合与逼近、数据处理与回归分析、极值问题、数学变换与滤波、特殊函数、随机数的产生、多项式与连分式函数的计算、复数运算；非数值计算部分的内容包括：排序、查找、图形模式下读写屏幕象点、基本
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常用算法大合集；
包括插值、查找、常微分方程组求解、多项工与连分式函数计算、非线性方程与方程组求解、复数运算、汉字操作、基本图形操作、极值问题、矩阵特征值与特征向量的计算、矩阵运算、拟合与逼近、排序、数据处理与回归分析、数学变换与滤波、数值积分、随机数产生、特征函数、图形模式下读写屏幕象点、线性代数方程组求解等C语言算法-algorithms big Collection; Including interpolation, locate, ordinary differential equa
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编程序，按如下要求来求解n元一次线性方程组（假设方程组具有唯一解）。
（1）方程个数n之值由用户通过键盘输入；
（2）方程组存放在“增广矩阵”A之中，而n行n+1列的A存储空间通过new来动态分配，且A的各元素值也由用户通过键盘输入；
（3）方程组的解存放于“向量”B之中，而具有n个元素的B存储空间也通过new来动态分配。
-programmed by the following demands to solve an n-linear equation (equatio
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This folder contains all the codes based on Matlab Language for the book <《Iterative Methods for Linear and Nonlinear Equations》, and there are totally 21 M files, which can solve most of linear and nonlinear equations problems. -This folder conta
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线性代数方程组的求解全选主元高斯消去法全选主元高斯约当消去法复系数方程组的全选主元高斯消去法-linear algebraic equations to solve all the main election yuan Gaussian Elimination entire election PCA about when Gaussian Elimination of complex equations of the entire election PCA Gaussian Eliminatio
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使用原始高斯消去法求解线性方程组，用Python进行实现(The original Gauss elimination method is used to solve the system of linear equations, and Python is used to realize it)
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超松驰迭代法，用于快速求解线性方程组，可按每行注释理解算法原理，可自行调整松弛因子（一般建议1.2左右有良好效果）(The super relaxation iteration method is used to solve the linear equations quickly. It can understand the algorithm principle according to each row annotation, and can adjust the relaxation f
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求解大型对称正定线性方程组，内含收敛率计算，迭代步数和结果。(To solve large symmetric positive definite linear equations, the calculation of convergence rate, the number of iterations and the results are found.)
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用共轭梯度法_MINRES_LANCZOS等迭代算法解线性方程组，清华大学李津老师高等数值分析大作业(This is the homework of Li Jin's higher numerical analysis course of Tsinghua University. We use the conjugate gradient method, MINRES method and LANCZOS algorithm to solve the linear equations.)
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高斯消元法的简单Matlab程序，有简单的GUI界面，可以进行线性方程组的求解。(Gaussian Elimination simple Matlab program, a simple GUI interface, you can solve the linear equations)
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高斯消元法（或译： 高斯消去法），是线性代数规划中的一个算法，可用来为线性方程组求解(Gaussian elimination (or the gauss elimination method), is an algorithm in the planning of linear algebra, available for the system of linear equations to solve)
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fortran计算用来求解线性方程组的BLAS和LEACK 包。。。(The FORTRAN calculation is used to solve the BLAS and LEACK packages of the linear equations.)
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利用高斯消元法法求解病态矩阵——hilbert 矩阵的线性方程组。通过条件数分析，找出误差较大的原因。再利用 Jacobi 迭代方法、G-S 迭代方法和 SOR 迭代法做了进一步探究。另外，作为要求之外的，还使用共轭梯度法来求解方程以来进行对比，并利用Tikhonov 正则化的方法改善矩阵的条件数，来减小误差。(The Gauss elimination method is used to solve the linear equations of the ill conditioned mat
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MATLAB常用算法，解微分方程，求求线性方程组等计算专业课程所需程序代码(MATLAB commonly used algorithm to solve differential equations, seek linear equations and so on to calculate the code required for professional courses.)
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运用MATLAB进行一般方程、线性方程组、线性偏微分方程的求解(Using MATLAB to solve general equations, linear equations and linear partial differential equations.)
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利用hermite标准形和满秩分解求矩阵广义逆，并且利用广义逆求解线性方程组，可以判断解的形式(Using Hermite canonical form and full rank decomposition to find the generalized inverse of a matrix, and using the generalized inverse to solve a system of linear equations, the form of the solution ca
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主要用于多智能体系统数值仿真，采用MATLAB中ode45函数解线性微分方程组(It is mainly used in the numerical simulation of multi-agent system. The ode45 function in MATLAB is used to solve linear differential equations.)
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电力系统潮流计算体现在数学就上是多元非线性方程组的求解问题，求解的方法有很多种。牛顿—拉夫逊法是数学上解非线性方程式的有效方法，收敛性好、迭代次数少。将牛顿—拉夫逊法用于潮流计算是以导纳矩阵为基础的，由于利用了导纳矩阵的对称性、稀疏性及节点编号顺序优化等技巧，使牛顿—拉夫逊法解题规模和计算速度进一步提高，此算法至今仍是潮流计算中广泛采用的优秀算法。(Power flow calculation in power system is a problem of solving multivariat
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本程序采用matlab编写。程序加载由用户提供的前处理数据，包括网格数据和载荷数据。采用直接的数值运算和matlab符号运算两种方法（可选择）生成单元刚度矩阵。自动集成结构刚度矩阵，选用直接解法求解线性方程组，解出节点位移。后处理过程中，程序计算了节点应力值，对于共享节点的应力程序采用各个单元计算值的平均，程序同时给出了单元最佳应力点的应力值！(This program is written in matlab. The program loads pre-processing data pro
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一般的线性方程我们可以用最小二乘来解，一般的非线性方程我们可以用LM来解。
这里是线性微分方程组，所以我们采用最小二乘来解。
关键是构造出最小二乘形式，微分可以通过前后数据差分的方法来求。
不过这里还有一个技巧就是如果数据前后帧间隔过大，可以先插值，再对插值后的数据差分如果实际测量数据抖动过大导致插值后差分明显不能反映实际情况，可以先对数据平滑（拟合或是平均）再求差分。(We can use least squares to solve general linear equat
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