此函数在有限元分析中找到八节点砖单元的雅可比和变形矩阵 (B) 的行列式： 函数 [J_det, B]=brick8(V,r,s,t) ％输入---------- V: (8*3) 顶点坐标矩阵。 行代表每个节点和列 x 坐标、y 坐标和 z 坐标。 r、s 和 t：积分点位置处的自然坐标值。 输出： ---------- J_det：雅可比行列式B：变形矩阵

线性方程组求解GUI，高斯法，G-S法，反幂法，LU分解法，雅可比法）

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

包含一个文件夹，里面有各种计算方法的函数，另外还有一些程序，是自己写的，包括高斯分解、三角分解法、雅可比法、QR方法、乘幂法、反幂法、测试通过，希望有用

此函数在有限元分析中找到四个节点四面体单元的雅可比矩阵和变形矩阵（B）的行列式： 函数[J_det，B] = tetra4（V，r，s，t） ％输入---------- V: (4*3) 顶点坐标矩阵。 行代表每个节点和列 x 坐标、y 坐标和 z 坐标。 r、s 和 t：积分点位置处的自然坐标值。 输出： ---------- J_det：雅可比行列式B：变形矩阵

雅克比迭代求解线性方程组(MATLAB程序设计与应用)课设，里面有四份不同的课设，都已近调试过了。要在MATLAB7.0上运行

此示例说明如何使用符号变量定义双连杆平面机器人手臂，并计算正向和反向运动学。 该示例还使用等高线图将结果可视化。 此外，它还展示了如何计算系统 Jacobian 并在 Simulink 模型中进一步使用它。 Simulink 模型使用逆运动学方程和系统 Jacobian 来模拟机器人，使其写或画“你好”这个词。

雅各比迭代matlab代码汉密尔顿-雅各比可达性分析工具链 在此存储库中，我们通过结合使用MATLAB和Python来介绍使用Hamilton-Jacobi Reachability的工具链，从而可以强有力地保证可解决的动力学系统集。 我们使用“级别集”方法来计算可及集，以解决汉密尔顿-雅各比-伊萨克（HJI）不等式，从而产生价值函数，其零子级别集对应于您所需的可及集。 然后，将解决方案保存在MATLAB中，并可以使用Python接口包装器在运行时方便，高效地访问它们。 概述 。 （以及扩展的使用文档） 设置 该存储库包含一个Python包和一个MATLAB示例脚本。 我们首先了解MATLAB Level Set Toolbox的设置和使用，然后通过示例介绍我们的Python wrapper 。 MATLAB-计算可达集 有关边界条件，MATLAB工具箱的一般符号和用法的详细文档，请参考。 当前，用于解决HJI不等式的解决方案的最稳定的工具箱仍然是“水平集”工具箱。 要使用“级别集工具箱”开始计算可到达的集合，请先从Ian Mitchell的页面获取它： 然后，从UC Berkeley

与有限差分方法（中央、前向和后向）相比，复杂步进微分 (CSD) 在效率和准确性方面具有许多优势。 此代码演示了如何使用 CSD 方法计算给定函数在参考点处的雅可比矩阵。