当一个给定的线性方程组被转换为向量形式时，它可以很容易地写成矩阵形式。

2）fsolve求根函数. x = fsolve(FUN,x0) %x0可以是数，或区间 x = fsolve (FUN,x0,options) [x,fval]= fsolve (FUN,x0,options) [x,fval,exitflag,output,jacobian] = fsolve (FUN,x0,options,p1,p2,….) 说明：fun表示向量函数；x0为初值向量； options是设置的优化过程参数，主要包括显示控制display、误差限控制量Tolx、maxiter允许的最大迭代数等 X为返回根；fval返回根X处的目标函数值 ；exitflag表明解存在的情况 ，正数表明存在，负数表示解不存在（复数，非数，或无穷大） Jacobian是函数的x处的jacobi矩阵 Output表优化后的结题信息

该档案库包含用于求解非线性方程的四个不同函数。 包括 Newton-Raphson、Fixed-point、Secant 和 Bisection 方法。 这项工作是我在数值方法本科课程中的一部分。 它包括用于分析和比较的计时和表格打印输出。 您可以进行很多观察：例如，对于特定方程，一种方法可能运行的迭代次数最少，而另一种方法会运行更多的迭代但计算速度最快。 当然，我的代码的效率也会发挥作用，但这也是您可以调整的。 如果我有时间，我会设计一个交互式应用程序，比较每种方法的迭代次数和时间流逝等。这将使其成为教育和分析目的的强大工具。

基于密勒法和牛顿法提出一种新的非线性方程求根方法：利用Taylor展开将非线性方程近似为一个二次方程，利用其根构造一种新的迭代方法；并给出其几何意义，理论上证明其局部收敛阶为3阶，数值实验验证了该方法的有效性。

通过对简单的迭代公式和迭代的加工公式进行改进,本文构造了四种新的迭代公式。第一个迭代公式是基于迭代公式收敛的条件构建的,另外三个迭代公式则基于迭代加工公式进一步迭代加速得到。数值实验证明第一个公式的有效性,及后三个公式确实比原来公式在非线性方程求根上加速。

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Doolittle三角分解将线性方程组的系数矩阵分解为LR两个矩阵相乘的方法求解线性方程组，这里是源代码，经过了调试和运行，可以直接使用

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PPT是我整理的对最小二乘法的学习好理解，内容包括： 1.什么是最小二乘法 & 如何求解 2.最小二乘法是否一定有解 & 几何意义 3.最小二乘法如何保证全局最优 4.加权最小二乘法(WLS) 5.最小二乘法使用条件 & 应用场景 6.最小二乘法优缺点 & 优化算法 7.引申讨论

雅克比高斯迭代，计算方法课程设计。题：用雅克比迭代和高斯赛德尔迭代求解线性方程住，当使用不同算法时，迭代次数是否有影响？ E=0.000001