潮流计算是电力系统分析中的一种最基本的计算，它的任务是对给定的运行条件确定系统的运行状态，是进行故障计算、继电保护整定、安全分析的必要工具．电力系统潮流计算的结果是电力系统稳定计算和故障分析的基础．本文基于Matlab利用Gauss-Seidel法进行电力系统潮流计算，并分析了计算结果．通过算例，说明了该方法编程简便、运算效率高并符合人们的思维习惯，验证了该方法的有效性．

实验2 二分检索的递归与迭代算法设计.doc

的一个近似值,用Newton迭代法求 取x0=1.3,计算结果如下 4-10.已知1.3是 解 对方程(x)=x4-3=0建立Newton迭代格式,则有 所以取x3=1.3160740,已精确到小数点后6位. 的更好近似值, 要求准确到小数点后五位. 4-12.用Newton迭代法于方程xn-a=0,和1-a/xn=0,(a> 0),分别导出求 的迭代公式,并求 k 0 1 2 3 xk 1.3 1.3163746 1.3160741 1.3160740 |xk+1-xk| 0.0163746 0.0003005 0.0000001

内容概要：针对之前我发布的博文：2021AAPM大赛第一名技术报告Designing an Iterative Network for Fanbeam-CTwith Unknown Geometry 阅读笔记 的代码，再经过仔细的阅读后将自己的感悟与思考加入注释中，供各位读者参考。 适合人群：对图像重建领域感兴趣或专业研究者适用，需要具备一定的图像重建知识储备，拥有一定研究经验，了解重建过程。 能学到什么：代码中不仅可以帮助读者真正的领悟论文核心要义，还用代码的方式呈现了radon和FBP的详细过程，读者可以选择性的学习。 阅读建议，配合我的博文食用，一定要先明白个大概过程再看，阅读顺序的话，看完论文就知道了，参考readme文件。

高斯塞德尔迭代法matlab代码Monge-安培方程的数值方法 这项工作研究了解决Monge-Ampere方程的多重网格方法。 我们利用方程的单调性以另一种方式将其写出，然后使用完全逼近方案对其进行数值求解。 抽象的： Monge-Ampere（MA）方程是一个完全非线性的简并椭圆偏微分方程，它出现在最佳质量传输，光束整形，图像配准，地震等方面。在经典形式中，该方程由$ \ det（D ^ 2 \ phi（x））= f（x）$其中$ \ phi $被约束为凸的。 先前的工作产生的求解器速度很快，但在真实（非平滑）数据上可能会失败，而在健壮但相对较慢的情况下可能会失败。 这项工作的目的是为解决MA方程实施一个更健壮和省时的方案，并针对不同的离散化和完整的多网格方案进行收敛性研究。 我们将MA运算符表示为Hessian矩阵的特征值的乘积。 这允许可证明收敛的全局椭圆离散化。 该方法将非线性Gauss-Seidel迭代方法与不同的离散化方法结合在一起，该方法是稳定的，因为基础方案保留了单调性。 为了有效地解决这些系统，在递归算法中利用了V周期全逼近方案多网格方法并进行了纠错。 该方案用于在粗

实现 Jacobi 和 Gauss-Seidel 方法的简单代码。 要使用，请按照屏幕上的说明进行操作。

迭代学习ILC的matlab代码数据驱动

针对物流配送中的带有容量约束的车辆路径优化问题,提出了一个基于多邻域的迭代局部搜索算法HILS。首先用简单插入法构造可行解,然后从该初始解出发,在多邻域内进行局部优化。当陷入局部最优解后,根据解的接受准则,选择某个解,并对该解进行扰动,然后从扰动后的解出发重新进行局部优化。为提高搜索效率,局部优化过程只在限定邻域内进行。在国际通用的14个benchmark问题上进行仿真实验,结果验证了本文算法HILS的有效性和稳定性,与文献中的其他几种算法的比较结果表明,算法HILS的总体性能更优。

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