简述了 牛顿--拉夫逊迭代求解的方法，用于多元非线性方程组求解，提供了简单理解的案例，并给出了完整可以运行的matlab代码，提供了matlab案例代码
2021-06-17 15:41:21
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该函数使用无雅可比牛顿-克雷洛夫（JFNK）方法求解非线性方程组。 与传统牛顿法相比，使用 JFNK 的主要优点是无需生成和求逆雅可比矩阵。 通常，雅可比矩阵无法通过解析获得，并且其数值近似（例如，通过有限差分方法）不容易可逆。
参考： (1) Knoll DA, Keyes DE“Jacobian-Free Newton-Krylov 方法：方法和应用调查”，计算物理学杂志，2003 年 8 月。
2021-06-15 10:39:28
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基于高斯消去法解线性方程组（MPI），高斯消去法把Ax=b归约为上三角方程组Tx=c，这样利用回带算法求解x。第i次迭代时，选取i列的最大元素作为主元，主元所在的行称为枢轴行（枢轴行的行数会被标记），枢轴行与第i行进行交换，算法利用枢轴行和第i+1到n-1行各行的倍数将第i列上所有的非零元归约成零。最终将nxn的稠密矩阵化成上三角形，再用回带的方法算出每一个元素的值。
2021-06-08 14:37:06
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平方根法(Cholesky分解法)解线性方程组
包括程序代码和结果分析
平方根法需要将矩阵做Cholesky分解，化为两个三角方程组求解。
% 平方根法(Cholesky分解法)解线性方程组Ax=b
% A为方程组系数矩阵, b是方程组右端向量, x是未知向量
% 注意: A必须是对称正定矩阵
2021-06-05 13:50:00
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