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搜索资源 - solve linear equations
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数据预测算法，主要是一元n次方程的回归预测实现。* 预测分析--本算法只适用于有明显线性趋势的数据 * 默认为一元二次曲线方程法 * * 本程序主要涉及有两个算法 * 1．用最小二乘原理找到线性方程组的系数和常数。 * 2．解线性方程组 * 本程序在解线性方程组中，由于考虑到收敛性问题未采用迭代法，而是采用Gauss-Jordan消去法来解决。-data prediction algorithm is mainly one yuan n equation forecast to achieve
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用高斯列主元消元法解下列线性方程组
高斯消元求解一些系数矩阵中含有极小数的情况下，会产生巨大的舍入误差，导致算法失效。一个简单而有效的改进方法是每次在进行将当前列中元素的消成0的运算时，选择当前列j对应的行(j to n)中绝对值较大的一个数作为主元行，这样，误差就会减小很多,PCA with out Gaussian elimination method solution of the following system of linear equations to solve a numbe
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1stOpt 是七维高科有限公司（7D-Soft High Technology Inc.）独立开发，
拥有完全自主知识产权的一套数学优化分析综合工具软件包。在非线性回归，曲线拟合，非线性复杂模型参数估算求解，线性/非线性规划等领域首屈一指；
1stOpt 应用范围
1) 模型自动优化率定
2) 参数估算
3) 任意模型公式线性，非线性拟合，回归
4) 非线性连立方程组求解
5) 任意维函数，隐函数极值求解
6) 隐函数根求解，作图，求极值
7) 线
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插值
函数逼近
数值微分
数值积分
非线性方程求解
解线性方程组的直接解法
解线性方程组的迭代法
随机数生成
特殊函数计算
常微分方程的初值问题
偏微分方程的数值解法
数据统计和分析-Interpolation function approximation numerical integration of nonlinear differential equations numerical solution of linear equations
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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，随机数生成等-Including interpolation, function approximation, eigenvalue computation, numerical differentiation, numerical integration, equation Root, non-linear equations to solve the direc
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非线性方程是常见的一类方程，非线性方程（组）的理论远不如线性方程（组）成熟和有效，特别是非线性方程组解的存在唯一性还没有完全解决，判断其解的存在性和解的个数几乎没有可行的办法。本例能使读者熟练掌握Matlab中的非线性方程求解相关的函数。-Nonlinear equations is common for a class of equations, nonlinear equations (group) is far below the theoretical linear equations
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非线性方程是常见的一类方程，非线性方程（组）的理论远不如线性方程（组）成熟和有效，特别是非线性方程组解的存在唯一性还没有完全解决，判断其解的存在性和解的个数几乎没有可行的办法。本例能使读者熟练掌握Matlab中的非线性方程求解相关的函数。-Nonlinear equations is common for a class of equations, nonlinear equations (group) is far below the theoretical linear equations
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非线性方程是常见的一类方程，非线性方程（组）的理论远不如线性方程（组）成熟和有效，特别是非线性方程组解的存在唯一性还没有完全解决，判断其解的存在性和解的个数几乎没有可行的办法。本例能使读者熟练掌握Matlab中的非线性方程求解相关的函数。-Nonlinear equations is common for a class of equations, nonlinear equations (group) is far below the theoretical linear equations
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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；
-Allocation procedures, the following requirements to solve the n-a system of linear equations (assuming a unique solution
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IML package provides efficient routines to solve nonsingular systems of
linear equations, certified solve any shape systems of linear equations,
and perform mod p matrix operations, such as computing row-echelon form,
determinant, rank profi
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利用高斯消元法、雅克比消元法解决求解线性方程组的解的程序-Using Gaussian elimination method, Jacobian elimination method for solving linear equations to solve the solution procedure
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高斯方法解n阶线性方程组的非常详细的方法-Gauss method to solve n-order linear equations of a very detailed way
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QR分解SMI算法的目的正是要避免直接来解线性方程，而是将自相关矩阵分解，并利用Givens旋转实现数据矩阵的QR分解，最终将权矢量的求解问题转化为三角线性方程组的求解问题。-QR decomposition SMI algorithm, whose objective it is to avoid directly to solution of linear equations, but will auto-correlation matrix decomposition, and the u
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用Doolittle式的LU分解来求解线性方程组。-Solve the linear equations using Doolittle LU Decomposition!
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高斯消去法适用于求解低阶线性方程和方程组，它先逐次消去变量，将方程组化成同解的上三角形方程组，然后按方程相反顺序求解上三角方程组，得到原方程组的解-Gaussian elimination method for solving linear equations and low-level equations, the successive elimination of its first variable, the equations into a triangle with the solut
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用java写的线性方程组求解，有用的可以下了-Using java to write the linear equations to solve
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matlab符号表达式、符号矩阵的创建、符号线性代数因式分解、展开和简化符号代数方程求解、符号微积分符号微分方程-matlab symbolic expression, the creation of the matrix symbol, symbols, linear algebra factorization, and simplification of symbolic start to solve algebraic equations, symbols, symbol differen
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本程序运用高斯消元法，解决复杂的线性方程组解的问题。-This procedure using Gauss elimination to solve complex linear equations solution of the problem.
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采用CG法求解稀疏不对称的Ax=b-Implementation of a conjugate-gradient type method for solving sparse linear equations and sparse least-squares problems:
Solve Ax = b
or minimize || Ax- b ||2
or minimize || Ax- b ||2+ d2 ||x||2.
The matrix A may be squ
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采用CG法求解稀疏对称奇异矩阵得到的Ax=b-Implementation of a conjugate-gradient type method for solving sparse linear equations:
Solve Ax = b or (A- sI)x = b.
The matrix A- sI must be symmetric but it may be definite or indefinite or singular. The scalar s is a
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