%JOS_SVD Jacobi 单面 SVD 程序％ % 一个简单的程序，演示了如何使用 jacobi 方法获得% SVD % A 可能是矩形和复数。 ％ % 使用率：[U,S,V]= JOS_SVD(A) % 或 S = JOS_SVD(A)

import numpy as np import time 1.1 Jacobi迭代算法 def Jacobi_tensor_V2(A,b,Delta,m,n,M): start=time.perf_counter()#开始计时 find=0#用于标记是否在规定步数内收敛 X=np.ones(n)#迭代起始点 x=np.ones(n)#用于存储迭代的中间结果 d=np.ones(n)#用于存储Ax**(m-2)的对角线部分 m1=m-1 m2=2-m for i in range(M): print('X',X) a=np.copy(A) #得Ax**(m-2) for j in ran

线性方程组Jacobi迭代的并行求解。附件数据文件是4阶方阵的算例。调试A*x=b，A为n*m矩阵的话，数据文件第一行n m,后附[Ab]矩阵（n*(m+1)）

线性方程组Jacobi迭代的并行求解。附件数据文件是4阶方阵的算例。调试A*x=b，A为n*m矩阵的话，数据文件第一行n m,后附[Ab]矩阵（n*(m+1)）

使用Jacobi算法计算二维稳态扩散问题C语言源代码，所有参数均已参数化，网格数量不超过255，按行输出节点温度，里面包含调试好的exe程序。

雅各比迭代matlab代码用于非光滑多体系统的GPU上的投影Jacobi和Gauss-Seidel 该源代码包括本文中介绍的密集Jacobi（JORProx）和Gauss-Seidel（SORProx） GPU方法 G.Nützi等。 ，Projective Jacobi和Gauss-Seidel在非光滑多体系统的GPU上的应用，2014年，下载：或 仅在对某些GPU变体的详细信息感兴趣的情况下，才应咨询相应的内容（请参阅下文）。 此源代码还包括基于以下Thierry Baasch硕士论文的稀疏JORProx Velocity GPU方法 安装与依存关系 要构建性能测试（MatrixMultiply，Prox等），您需要构建的工具。 性能测试仅取决于至少3版的矩阵库。将其下载并安装到系统上。 您还需要在系统上安装CUDA，下载并安装最新的。 下载最新的CudaFramework代码： $ git clone https://github.com/gabyx/CudaFramework.git CudaFramework 创建一个构建目录并导航到它： $ mkdir Build $ cd

这个也是VS2010编的。仅作为初学C++者的实例程序，控制台程序，定义了两个类，向量类和矩阵类，算法已封装好。

有没有想过如何计算从辐射到通量的数值转换的权重和横坐标？ 总而言之，高斯-雅可比正交确定权重和横坐标，这与低点正交的高斯相似，但高点正交的差别很大。 该程序遵循 Abramowitz 和 Stegum 生成雅可比多项式的根，从中确定权重和横坐标。

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。

SOR方法的matlab代码高斯-雅各比和西德尔方法-SOR包含MATLAB代码 dusramain是SOR的高斯-西德尔的主力军，而mainhai是Jacobi和Siedel的主力军 所有的计算都是在函数中完成的，因为可以看到函数的名称是对函数计算内容的自我解释。 mainhai分别为jacobi和siedel调用了这两个函数，并在另一方面将dusramain称为SOR的函数进行了比较。