68页ppt，目录如下： 概 论 §3.1 Jacobi 迭代法 §3.2 Gauss-Seidel 迭代法 §3.3 迭代法的收敛性 §3.4 SOR法 本章学习要点 参考书 习题三 答案与提示 Gauss列主元消去法上机提示***

用列主元Gauss消去法求解方程组，代码分为两部分：通用列主元高斯消去法和线性方程组求解

用牛顿法 ，迭代法 实现 解非线性方程 用C实现，松弛法，Aitken 法 用牛顿法 ，迭代法 实现 解非线性方程 用C实现，松弛法，Aitken 法

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雅克比迭代求解线性方程组（MATLAB）课设,已经调试成功

函数 LMFsolve.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。 许多年前，标准的 Levenberg-Marquardt 算法由 Fletcher 修改并用 FORTRAN 编码。 LMFsolve 是其在 MATLAB 中实现的本质上的缩短版本，并通过将迭代参数设置为选项进行了补充。 这部分代码受到 Duane Hanselman 函数 mmfsolve.m 的强烈影响。 在它旁边，雅可比矩阵的有限差分近似作为嵌套子函数以及用于显示中间结果的函数附加到它。 函数的调用相当简单： [x,ssq,cnt] = LMFsolve(Equations,X0); ％ 或者[x,ssq,cnt] = LMFsolve(Equations,X0,'Name',Value,...); ％ 或者[x,ssq,cnt] = LMFsolve(Equations,X0,Options

此程序使用牛顿迭代法求解一个非线性方程组，该方程组的形式如下： 0.5cost+u+v+w-x=2.67 t+0.5sinu+v+w-y=1.07 0.5t+u+cosv+w-x=3.74 t+0.5u+v+sinw-y=0.79 求解的精度为10E-12.可以参考。

linear-equation 求解线性方程组 verilog 实现 工程比较大会包含比较多的模块 --@--Young--@--

Matrix_Calculations 线性方程组 特征值和特征向量 奇异值分解 最小二乘法 目的 该项目旨在实现稠密矩阵的某些矩阵运算（稠密矩阵是具有零元素数量非常有限的矩阵。）包括求解线性方程组，查找矩阵的特征值和特征向量，求解最小二乘问题以及执行奇异值分解。 实现的矩阵由2D长双精度数组表示，对于大小小于10,000的矩阵应该足够了。 如果矩阵的大小很大，则矩阵元素应存储在多台计算机中，并且应该相应地修改所提及的操作的实现。 实施方式 在整个项目中，我将long double的数据类型定义为LDouble ，将LDouble *定义为LDPtr ，将unsigned int定义为MInt 。 家庭户 此类表示Householder矩阵，该矩阵由向量x生成，形式为H = I-beta * v * transpose（v），其中beta是一个恒定的实数。 令H * x为一个向量，则该向

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