绝大部分为自己写的课程代码

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

解方程组的迭代法_雅可比法_cpp源代码_数值计算 数值分析实验报告(五) 一. 实验名称: 解方程组的迭代法 二. 实验目的: 雅可比法 三. 题目:（验证用） 准确值为x1 = 1;x2 = 2;x3 = -1;x4 = 1 四. 程序:雅可比法 附件：1-26廖吏_5_Jacobi_Iteration.cpp

matlab将代码对齐 kuka 根据kuka机器人的D-H表编写其雅克比矩阵计算MATLAB代码 编程的思路主要为：1.编写出计算齐次变换矩阵A的函数，输入量为D-H表的四个要素。2.根据公式计算出矩阵T。3.根据得到末端执行器的位置o和姿态R。4.根据z=R·k得到zi。5.对于转动关节，计算雅克比矩阵上半部分和下半部分。6.将上半部分和下半部分的结果合在一起，构成最终的雅克比矩阵。

基于图像雅可比矩阵的智能机器人视觉跟踪

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。

用时需要将x,y,z,以及下面的雅克比矩阵换为自己机器人的参数，以及需要提前设定好轨迹，也可将轨迹改为单点。

用matlab函数编写的雅可比椭圆函数sn

本资源包含了计算方法这一课程所涉及的所有算法的python源码，一共24个py文件，分别实现不同的算法，不仅可以学习，也可以作为考前复习，如超松弛迭代法求解方程组、高斯-约当消去法求解方程组(手动求逆矩阵)、雅可比迭代算法求解方程组、用高斯-约当消去法求解方程组系等等，这门课最终拿了A，欢迎下载参考学习

称为雅可比(Jacohian)矩阵。 式中， 为级数展开式中的高阶导数项。 （5） 而 若令 ，并取式(4)的一次近似式，可得系统的线性化方程： （6）