递推法，迭代法，atiken迭代，jacobi迭代，gauss-seidel迭代，qr分解，高斯消元，三次样条差值，newton差值等相关的数学方法

Jacobi 方法的并行实现 用于求解线性方程组的Jacobi 方法的并行和串行实现。 该项目旨在比较具有不同变量、内核和线程数量的算法的串行、并行和分布式实现。 它们是如何扩展的？ 速度和效率如何？ 在这个项目中，你会发现： 串行版本 与 pthread 并行：在每次迭代时创建和销毁线程 改进的 pthread 版本：使用互斥和等待条件来同步和重用线程 OpenMP 版本 查看更多

高校计算方法上机作业之在指定误差要求下利用Jacobi和GS迭代分别求解线性方程组的matlab程序

雅各比（Jacobi）迭代算法进行分布式MPC

hamilton-jacobi方程求解工具包，非常好

以主对角线为对称矩阵MATLAB代码使用Jacobi特征值方法进行奇异值分解 说明 matlab的此存储库中暗含了奇异值分解。 给定的算法可以将输入作为图像文件和简单的矩阵格式。 与内建的matlab函数[U，S，V] = svd（A）的比较是基于计算的租赁平方误差进行的。 什么是奇异值分解？ 在线性代数中，奇异值分解（SVD）是实数或复数矩阵的因式分解，可以将平方法线矩阵的本征分解推广到任何M x N矩阵。 什么是Jacobi特征值方法？ 在数值线性代数中，Jacobi特征值算法是一种迭代方法，用于计算实对称矩阵的特征值和特征向量（称为对角化的过程）。 安装 分叉存储库并在matlab中打开MAIN.m文件。 给定的代码将适用于图像以及简单矩阵。 遵循代码中给出的指导以获取所需的输出。

采用jacobi法求解矩阵全部的特征值特征向量，在WIN-TC运行环境下，采用C程序编程。

Jacobi迭代法，求解线性方程组 matlab代码 Jacobi迭代法，求解线性方程组 matlab代码 Jacobi迭代法，求解线性方程组 matlab代码 Jacobi迭代法，求解线性方程组 matlab代码 Jacobi迭代法，求解线性方程组 matlab代码

利用Python，实现雅克比(Jacobi)迭代法以及高斯-塞德尔(G-S)迭代法【矩阵形式】 本文讲解使用Jacobi迭代和G-S迭代算法求解方程组的Python代码实现，同时涉及算法的原理阐述。 文章目录【Jacobi算法原理】【Jacobi的Python代码实现】1.1输入自变量个数mu，方程个数nu，迭代误差精度e1.2初始化LDU矩阵（p为行数，q为当前列数。）1.3构建自变量初值X_Current矩阵1.4初始化因变量y矩阵1.5计算并得到G1，d1矩阵（参照前面的Jacobi迭代公式）1.6将迭代计算公式放入循环中，当迭代误差达到e精度时，打印X的求解结果【G-S算法原理】【G

进过18次Jacobi迭代后，其相邻迭代解间无穷范数误差小于：1.0e-8 此时Jacobi迭代解如下： x = 1.099999996412137 1.199999996412137 1.299999995744652