高斯消去法是求解线性方程组的一种实用方法，绝大多数以matlab程序居多，虽然有部分C/C++程序，但是他们都有一些不足之处。本程序采用C/C++语言，实现高斯消去法，输入输出结果均可以分数和浮点数的形式展现，满足更多人的需求。

大规模稀疏线性方程组的GMRES-GPU快速求解算法 (1).pdf

设计思想：非线性方程组包含两个非线性方程及两个位置元，按Newton迭代公式进行迭代求解，当迭代误差小于给定精度水平时，取最终的X1，X2为所得方程的解。

Broyden方法求解非线性方程组的Matlab实现，详细介绍了求解非线性方程组

SIRT,LSQR,SVD算法程序中，M，N分别系数矩阵A的行数和列数（对于不同的方程，需自己改动此参数），反演得X分别放在文件SIRT_X.TXT,LSQR_X.TXT,SVD_X.TXT中(由程序自动生成)。 另：运行svd程序时，找到svd.c，打开编译运行即可。 附带一个A*X=B的测试文件，其中a.txt是测试方程矩阵的系数矩阵，x.txt为已知解，b.txt为测试方程右边的常数项。分别用上面提供的三个反演算法程序，计算一下，将a.txt ，b.txt作为已知输入程序，算出解X，再与x.txt 中的已知真实解比较，即可看出哪种算法的精度高。

在Ubuntu下的CUDA编程中，使用CUSPARSE API中的cusparseScsrsv_solve函数和cusparseScsrilu0进行LU分解以及求解线性方程组。

本资源是使用Matlab程序应用newton迭代法解非线性方程组，并有实例注释在程序内部，在Matlab控制窗口中输入代码可直接运行。在数值分析和数据处理中应用很广。

李庆杨老师经典之作，非线性方程组的数组解法，值得学习

解线性方程组的迭代法MATLAB源代码（共15个），具体函数及功能如下： 函数名 功能 rs 里查森迭代法求线性方程组Ax=b的解 crs 里查森参数迭代法求线性方程组Ax=b的解 grs 里查森迭代法求线性方程组Ax=b的解 jacobi 雅可比迭代法求线性方程组Ax=b的解 gauseidel 高斯-赛德尔迭代法求线性方程组Ax=b的解 SOR 超松弛迭代法求线性方程组Ax=b的解 SSOR 对称逐次超松弛迭代法求线性方程组Ax=b的解 JOR 雅可比超松弛迭代法求线性方程组Ax=b的解 twostep 两步迭代法求线性方程组Ax=b的解 fastdown 最速下降法求线性方程组Ax=b的解 conjgrad 共轭梯度法求线性方程组Ax=b的解 preconjgrad 预处理共轭梯度法求线性方程组Ax=b的解 BJ 块雅克比迭代法求线性方程组Ax=b的解 BGS 块高斯-赛德尔迭代法求线性方程组Ax=b的解 BSOR 块逐次超松弛迭代法求线性方程组Ax=b的解

C语言实现几种基础迭代法求解线性方程组，以二范数小于某一数作为迭代终止的标识，初始解已知