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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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几种数值代数中求解线性方程组的方法，包括雅克比，G-S，超松弛等,Several numerical linear algebra to solve equations, including Jacobi, GS, such as over-relaxation
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In numerical linear algebra, the Gauss–Seidel method, also known as the Liebmann method or the method of successive displacement, is an iterative method used to solve a linear system of equations. It is named after the German mathematicians Carl Frie
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是一个多重网格的算法程序 用于解决大型线性代数方程组-Is a multi-grid algorithm is used to solve large linear algebraic equations
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实现多元线性回归方程自变量的选择及系数的求解，获得显著性拟合方程-The realization of multiple linear regression equations to solve significant
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该程序是针对稀疏矩阵而编制的，主要是一个稀疏矩阵类的实现，其中采用十字链表法对矩阵进行存储。该矩阵类能够完成矩阵操作和运算的大部分功能，重点是矩阵的LU分解和线性代数方程组的求解计算。-The program is prepared for the sparse matrix, and is primarily a kind of realization of sparse matrix, in which the use of cross linked matrix storage metho
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几种数值代数中求解线性方程组的方法，包括平方根法，列选主元，全选主元等-Several numerical linear algebra to solve equations, including the square root law, the election out PCA, PCA, etc. Select All
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非线性代数方程的求解的Mathematica的代码，割弦法，可以解决任意的代数方程，代码清晰，方便用户修改代码，使之成为自己的东西。-Non-linear algebraic equations of the Mathematica code, cutting chord method, can solve any algebraic equation, the code clear, user-friendly modify the code, making our own things.
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本文从理论上推导出了
如何使用迭代方法解联立方程组, 在计算精度范围内严格地给出了泊松分布下的线性多
重回归的求解, 并且也解决了“ 面积亏损” 的问题-This paper theoretically out how to use the iterative method for solving simultaneous equations, in the context of strict accuracy of the Poisson distribution is given u
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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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