唯一的并行和MPI 用高斯块法求解线性方程组，并逐行选择主单元。

Matlab代码sqrt BESOneo2 快速有效的BESO拓扑优化功能，用于受体积限制的2D最小符合性拓扑优化。 关于 二维双向进化拓扑优化（BESO），用于计算受给定体积约束的最佳最小顺应性结构。 BESO基于的代码，通过减少索引和有效的矩阵构造实现了显着的加速。 入门 可以使用[x, obj] = BESOneo2(400,200,0.3,0.02,3);来调用一个基本的悬臂示例[x, obj] = BESOneo2(400,200,0.3,0.02,3); BESOneo2.m中包含有关框架加固问题，L型支架和MBB梁的BESOneo2.m并在主要代码后进行注释。 这些可以替换C部分，也可以在此处定义自定义结构。 输入项 范围 描述 nx ny 在x和y方向上设计域大小 volfrac 体积约束，其中0 < volfrac <= 1 er 进化率 rmin 灵敏度滤波器半径解决网格相关性问题 特征 可以通过在代码部分C的pasS和pasV集中添加元素来实现非设计区域的指定。这将从优化过程中排除指定的元素，并将它们永久设置为实心或空元素。 示例：不可设计的区域 在C部分pasV

解非齐次线性方程

函数 LMFnlsq.m 用于在最小二乘意义上找到非线性方程组的超定系统的最优解。 标准的Levenberg-Marquardt算法已由Fletcher修改，并在多年前用FORTRAN进行了编码（请参见参考资料）。 该版本的LMFnlsq是其完整的MATLAB实现，通过将迭代参数设置为选项进行补充。 这部分代码受到 Duane Hanselman 函数 mmfsolve.m 的强烈影响。 函数的调用相当简单，是以下之一： LMFnlsq % 用于帮助输出Options = LMFnlsq('默认'); 选项 = LMFnlsq(Name1,Value1,Name2,Value2,...); x = LMFnlsq(Eqns,X0); x = LMFnlsq(Eqns,X0,'Name',Value,...); x = LMFnlsq(Eqns,X0,Options); [x,ssq]

用不动点迭代法求非线性方程组的一个根

-迭代方法求解非线性方程组 -分片二次代数插值

北航计算机实习第三次作业，文档内含设计方案、程序源代码 直接粘贴到VC即可运行

Matlab秩1拟牛顿法程序，内附拟牛顿法函数值计算、求导数以及迭代过程程序，可用于求解非线性方程组

7.6 解非线性方程组的牛顿迭代法 考虑方程组 f1 ( x1 ,⋯ , xn ) = 0 , ⋯⋯⋯⋯⋯ f n ( x1 ,⋯ , xn ) = 0 . ( 6 .1) 其中 f1 , ⋯ , f n 均为 ( x1 , ⋯ , xn )的多元函数 . 若用向量记号记 x= ( x1 , ⋯ , xn ) T ∈R n , F= ( f1 ,⋯ , f n ) T , (6.1 )就可写成 F( x) = 0 . ( 6 .2) 当 n≥2 ,且 f i ( i = 1 , ⋯ , n)中至少有一个是自变量 xi ( i = 1 , ⋯ , n) 的非线性函数时 ,则称方程组 ( 6.1 )为非线性方程组 .非线性方程 ·782·7. 6 解非线性方程组的牛顿迭代法

利用牛顿迭代法求解多元非线性方程组，包含MATLAB程序源码和运行结果。