参考： X. Qin、Z. Yan 和 G. He，“一种基于联合最速下降和 Jacobi 上行链路大规模 MIMO 系统的近最优检测方案”，IEEE 通信快报，第一卷。 20，没有。 2，第 276-279 页，2016 年 2 月，doi：10.1109/LCOMM.2015.2504506。

matlab 自己编的雅克比程序，希望对大家有帮助

%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

使用Python的Jacobi方法。 从： 在数值线性代数中，Jacobi方法是一种用于确定严格对角占优势的线性方程组的解的迭代算法。 求解每个对角线元素，并插入一个近似值。然后重复该过程，直到收敛为止。 ： k=0 while convergence not reached do for i := 1 step until n do {\displaystyle \sigma =0}\sigma =0 for j := 1 step until n do if j ≠ i then {\displaystyle \sigma =\sigma +a_{ij}x_{j}^{(k)}}{\displaystyle \sigma =\sig

jacobi串行和并行程序，论文资料：Jacobi矩阵特征值的并行算法_刘艳红，基于MPI的并行计算实现Jacobi迭代_张维儒等

用jacobi法编写的求解实对称矩阵的特征值和特征向量，附代码注释

HJB-求解器 求解线性数值工具。 即一个方程的形式 假设空间和控制空间是一维的。 最重要的功能 功能 描述 I=reachableset(x,U,h,Psi,f0Psi,FPsi,f0,F) 计算离散可达集。 请注意，此函数不依赖于g 。 [Xi,v]=HJB( t0,T,N,M1,M2,f0,F,g,U,Omega0) 主要功能：返回节点值矩阵和 v 的对应值。 v=optimization(Xi,vXi,I,i,j) 假设可达集I已经计算出来，执行一个步骤。 主函数的参数 争论 描述 例子 t0 时间范围的开始 0 吨 时间范围结束 1 N 时间步数 10 M1、M2 空间步数 10 f0 RHS 的仿射部分 @(t,x) x F RHS 的线性部分 @(t,x) 罪 (x) G 边值函数 @(t,x) t*exp(x) 你 控制集 [1, 5]

基于MPI的并行计算实现Jacobi迭代

矩阵的特征值与特征向量的计算的matlab实现，幂法、反幂法和位移反幂法、雅可比(Jacobi)方法、豪斯霍尔德(Householder)方法、实对称矩阵的三对角化、QR方法、求根位移QR方法计算实对称矩阵 的特征值、广义特征值问题~都是分析配源程序还有例题分析,其中还包含好几份这方面的实验报告。绝对的好资源，我的目的直接，绝对满足你在数值分析或是数值代数方面对特征值、特征向量的所有要求！！！！ 5分绝对划算，因为这些资源可以算是csdn上所有这方面知道的一个集中，我花了将近70分将所有这些下载来，现在打包全给您了，绝对划算！！！！！

schmidt变量化matlab代码PWE-JDQR GNU-Octave / MATLAB 在光子学平面波扩展中应用 QR 型 Jacobi-Davidson 算法进行内部特征值计算的实现。 由希腊 Harokopio 大学信息学和远程信息处理系的 Thomas Kamalakis 编码 在 GNU/Octave 版本 4.0.0 和 MATLAB 8.5.0.197613 (R2015a) 上测试 有关许可的详细信息，请参阅 LICENCE.txt。 m 文件说明： PWE_JDQR.m 是一个示例 m 文件，它说明了 JDQR 算法在光子晶体结构中的使用。 jdqr.m 是我对 HERMITIAN 矩阵的 JDQR 算法的实现。 不要在非 Hermitian 特征问题中使用。 MV.m 描述了特征矩阵对向量的作用electrical_tensors.m 计算平均lattice_vectors_rect.m 计算倒易晶格向量所需的介电张量。 电介质平均2.m 执行电介质平均。 mymgs.m 执行修改的 Gram-Schmidt 正交化。 orth_vecs.m 计算磁场扩展中使用