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lmes
- 40行的简单代码实现了中国剩余定理的算法，可求同余方程组的mod.
Ax=b
- 在C++环境下通过编程输入距阵实现列主元高斯消元法解方程组.
linecode
- 一些解决线形方程组的并行计算的程序,希望对大家有一点帮助
LinearEquation
- 这个是用于求解线性方程组的代码，可以供初学者参考，功能不错，比较完善-This is used to solve linear equations of the code, you can reference for beginners, function well, relatively perfect
MPI
- mpi并行计算方法，用全主元消元法求解方程组的解-mpi parallel computing, with all principal component elimination method for solving Equations
CUDA_ITSOL.tar
- 利用LU分解法解系数线性代数方程组的GPU实现-Using LU decomposition method for solving linear algebraic equations coefficient GPU implementation
linear-algebra
- 李超+线性代数在OI中的应用与题目讲解 线性代数是数学的一个分支，它的研究对象是向量，向量空间（或称线性空间），线性变换和有限维的线性方程组。向量空间是现代数学的一个重要课题；因而，线性代数被广泛地应用于抽象代数和泛函分析中；通过解析几何，线性代数得以被具体表示。线性代数的理论已被泛化为算子理论。由于科学研究中的非线性模型通常可以被近似为线性模型，使得线性代数被广泛地应用于自然科学和社会科学中。-Lie+ linear algebra applications with the subjec
AMD.tar
- 解大型方程组的代数多重网格方法,模仿几何多重网格法而来-algebraic multi-grid method
Linear-matrix
- 利用最小二乘法,以及楚列斯基分解，求解线性方程组-solving the problem of linear matrix
solve-forum
- 用遗传算法解方程组，十分有用，方便快捷,解方程很好用-use the ga to sovle the forum,helpful,convenient.
LU_decompose
- 数值计算分析之LU分解法求解程序代码，可用于一切方程组求解-Numerical Analysis of the LU decomposition method for solving program code
SuperLU
- SUPERLU求解线性方程组，主要针对大型稀疏矩阵的求解。可以进行并行加速。-SUPERLU solve the leaner equation system
rank_sort
- 用c语言与mpi集合的并行计算求解线性方程组-C language and using a parallel set of computing mpi solving linear equations
linear
- C++环境下线性方程组的解法程序，C++6.0版本。-C++ environment Linear equations solution program, C++ version 6.0.
gaosi
- 用fortran编写，利用高斯消去法求解线性方程组-Fortran write with the use of Gaussian elimination for solving linear equations
pmjrnpe
- 免疫算法解非线性方程组matlab源程序,很好用,不错的-Immune algorithm for solving nonlinear equations, matlab source, very good, good
hudmrg51
- 用Jacobi迭代法计算大型方程组的MATLAB函数文件 不错-Using Jacobi iteration method to calculate large equations of MATLAB function file is good
91454475
- 数值方法中用c++编写的数值矩阵直接三角分解法求解线形方程组的算法,()
phywcri
- 水平有限,DOS界面, 其中,输出方程组的未知数用x1,x2,x3 表示, 可以解出多元一次方程,()
MATLAB破茧成蝶
- 求解线性方程组的方法,这些方法很好,建议大家掌握(the method to solve linear system,those methods are good.)