【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：matlab环境下编写的适用于高维方程组求解的牛顿迭代法算法函数，为工程计算和大型模型求解带来便利_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

线性方程组求解GUI，高斯法，G-S法，反幂法，LU分解法，雅可比法）

该函数试图求解 f(x) = 0，其中 f 是一个向量函数。 使用 Broyden 的伪牛顿方法，其中在每个迭代步骤更新近似雅可比行列式，不使用额外的函数评估。 可选边界将搜索保持在矩形区域内。 优化工具箱中的 fsolve 更强大，但缺少边界选项。

可选的有： Cramer法则 method=="cramer" 原始Guass消元 method=="guass" Guass列主元消元 method=="guass_column" Doolittle分解 method=="doolittle" Gauss-Seidel迭代法 method=="guass_seidel" Jacobi迭代法 method=="jacobi" SOR迭代法 method=="sor"

本文实例讲述了Python线性方程组求解运算。分享给大家供大家参考，具体如下： 求解线性方程组比较简单，只需要用到一个函数(scipy.linalg.solve)就可以了。比如我们要求以下方程的解，这是一个非齐次线性方程组： 3x_1 + x_2 – 2x_3 = 5 x_1 – x_2 + 4x_3 = -2 2x_1 + 3x_3 = 2.5 代码如下： # coding=utf-8 import numpy as np from scipy.linalg import solve a = np.array([[3, 1, -2], [1, -1, 4], [2, 0, 3]]) b =

Wolfram Mathematica 12解决非线性方程组求固定范围内求解的问题。

自己编写的表达式，符号方程赋值，用作后续变量调用自己编写的表达式，符号方程赋值，用作后续变量调用自己编写的表达式，符号方程赋值，用作后续变量调用

GPU并行加速线性方程组求解，有程序和结果及分析

基本实现MPI下线性方程组求解（高斯消去法和雅可比迭代发）

《矩阵与数值分析》上机作业，采用带列主元的Gauss消去法求解线性方程组的根。采用C语言编程，程序简单实用，有运行结果，修改方程组系数即可求解不同维数线性方程组的根。