数值分析实验内容，用matlab写程序实现雅可比Jacobi迭代法。 迭代法解线性方程组的基本思想是构造一串收敛到解的序列，即建立一种从已有近似解计算新的近似解的规则，有不同的计算规则得到不同的迭代法。

采用递推最小二乘法求解超定线性方程组 Ax=b，其中 A 为 mxn 维的已知矩阵，b 为 m 维的已知向量，x 为 n 维的未知向量，其中 n=10，m=10000。A 与 b 中的元素服从独立同 分布的正态分布。绘出横坐标为迭代步数时的收敛精度曲线。

数值分析实践，高斯消去法实现求解线性方程，列主元高斯消去法实现求解线性方程，LU消去法求解线性方程，一个程序实现自主输入输出高斯/列主元高斯的对应增广矩阵，LU中L和U矩阵，最终输出计算结果，增添菜单选项，可选择计算方式和退出！

提出了一种解非线性方程组的神经网络模型,并在非线性方程组有惟一实根、有限个实根以及无 穷多个实根情形下严格地证明了该模型的稳定性.

给出前人人工神经网络逼近性理论,得到用人工神经网络可逼近任意给定的连续函数,并通过计算机对一些非线性函数进行模拟,模拟结果表明这种方法的可行性,给出用人工神经网络解多元非线性方程组的原理。

内含有列主元高斯消去法实现源代码，pdf原理详解，具体实现参考博客：https://blog.csdn.net/weixin_41788456/article/details/103222038

基于matlab2014b平台，求解非线性方程数值解的程序，数学建模可用。

matlab求解非线性偏微分方程的抛物型方程的追赶法

全选主元法解线性方程组c++程序源代码，全面展现面向对象程序设计的程序框架，作为初学c++的典型实例

高斯消元法简介   数学上，高斯消元法（或译：高斯消去法），是线性代数规划中的一个算法，可用来为线性方程组求解。但其算法十分复杂，不常用于加减消元法，求出矩阵的秩，以及求出可逆方阵的逆矩阵。不过，如果有过百万条等式时，这个算法会十分省时。一些极大的方程组通常会用迭代法以及花式消元来解决。当用于一个矩阵时，高斯消元法会产生出一个“行梯阵式”。高斯消元法可以用在电脑中来解决数千条等式及未知数。亦有一些方法特地用来解决一些有特别排列的系数的方程组。        ——转自百度百科 内容   消元法是将方程组中的一方程的未知数用含有另一未知数的代数式表示，并将其代入到另一方程中，这就消去了一未知数，得