大数据-算法-解线性方程组的预处理方法.pdf

4、误差分析 例 记方程组（1） 为Ax＝b，其精确解为：x1*=2，x2*=0 现考察方程组（2） 可将其表示为：A(x+x)=b+b，其中 b= (0,0.0001)T ，x为（1）的解。 显然（2）的解为：x+x= (1, 1)T 结论：（1）的常数项b的第二个分量只有1/1000的微小变化，方程组的解变化却很大。

用matlab实现了求解线性方程组的三种方法，分别是雅克比迭代法，高斯-赛德尔迭代法，超松弛迭代法。程序没有注释，希望懂得原理之后再看。

%用Jacobi迭代法求解方程组Ax = b %输入：A为方程组的系数矩阵，b为方程组右端的列向量，X为迭代初值构成的列向量，nm为最大迭代次数，tol为误差精度 %输出：x为求得的方程组的解构成的列向量，Nmax为迭代次数

用高斯消元法解线性方程组 的MATLAB程序

数值分析中选主元的Doolittle分解法解线性方程，C语言编写

利用初等列变换解线性方程组，陈必红，，本文给出一个定理，对于任意的矩阵A，对其作初等列变换，变成一个两部分的分块矩阵，左边是列满秩的子块，右边是零矩阵，对一个�

解线性方程组的C++类库，能够解决大多数线性代数问题，比如矩阵计算，线性方程组的求解等

This method is motivated by row action method with accelerated factor to solve system of linear equations AX=b. Its validity is proved by geometrical approach and this method can assure arbitraty compatible system of linear equations of the convergence. In fact this method is quite easy to be applied in parallelized caculation.

数值分析中的高斯消元程序，在Matlab中编写