采用的是MKL实现方程组的求解，主要是使用LU分解的方法，MKL实现的求解速度比自己写的要快很多。

本实验报告主要解决了Gauss列主演消去法的几个简单问题的MATLAB实现，仅供参考，如有不足，烦请指正。

在MVG(多视图几何)和机器学习领域，求解线性方程组几乎是所有算法的根本，本文旨在帮助读者搞懂矩阵分解与线性方程组的关系，并给出利用SVD求解线性方程组的实战代码。 本资源是博文"【动手学MVG】矩阵分解与线性方程组的关系，求解线性方程组实战代码"的完整工程。博文链接：https://blog.csdn.net/a435262767/article/details/108774141

手动输入矩阵，调用C++Eigen库求解线性方程组，代码精简

求解Ax=b,输入A，b,omega,输出x和迭代次数。好用

高斯消去法是求解线性方程组的一种实用方法，绝大多数以matlab程序居多，虽然有部分C/C++程序，但是他们都有一些不足之处。本程序采用C/C++语言，实现高斯消去法，输入输出结果均可以分数和浮点数的形式展现，满足更多人的需求。

在Ubuntu下的CUDA编程中，使用CUSPARSE API中的cusparseScsrsv_solve函数和cusparseScsrilu0进行LU分解以及求解线性方程组。

C语言实现几种基础迭代法求解线性方程组，以二范数小于某一数作为迭代终止的标识，初始解已知

高斯列主消元法 LU分解法 迭代法求解线性方程组 高斯列主消元法 LU分解法 迭代法求解线性方程组 高斯列主消元法 LU分解法 迭代法求解线性方程组 高斯列主消元法 LU分解法 迭代法求解线性方程组 高斯列主消元法 LU分解法 迭代法求解线性方程组

模糊数学在工程技术、管理科学、金融工程等领域应用中的很多问题都可以用模糊方程和模糊线性系统来描述。 但是,实现模糊方程和模糊线性系统的求解十分困难,对求解方法的研究一直以来都是重点,也是难点。 无论从理论研究还是从实际应用的角度来说,对模糊方程和模糊线性系统的求解研究都具有重要意义。 本文针对传统方法求解模糊方程和模糊线性系统在模糊数运算、隶属函数解析表示、模糊解判定等方面存在的困难,借助模糊结构元理论,相应地提出了一套模糊方程和模糊线性系统的求解方法。首先,利用两个单调函数的自反单调变换构造了等式限定算子,推广了等式限定运算,处理了存在负模糊情况下关于乘法运算的不可逆问题。 并将等式限定运算思想应用到求解模糊线性方程中,给出了模糊解的结构元表示方法和解存在的充要条件。同时,推广了模糊线性方程,研究了更一般的双重模糊线性方程。此外,还研究了关于矩形复模糊数和圆楔形复模糊数线性方程的求解问题。 其次,定义了幂模糊数和幂模糊数方程,基于结构元方法研究了幂模糊数运算和幂模糊数方程的求解。同时,实现了一元二次模糊方程的求解,利用区间[-1,1]上的单调函数将一元二次模糊方程的求解问题转化为二元二次参数方程组的求解问题,给出了二次模糊方程解存在的充要条件,并辅以数值例子。 最后,利用结构元技术提出了模糊线性系统的求解方法,给出了模糊解存在的充要条件,并辅以实例计算。由于该求解方法是借助[-1,1]上关于y轴对称的单调函数实现的,结果表明在解存在的判定上优于Embedding法。 同时,管理毕业论文www.yifanglunwen.com [-1,1]还研究了一类由模糊结构元线性生成的模糊线性系统,其求解特点是可转为经典线性系统,避免了参数的讨论。本文提出的模糊方程和模糊线性系统的结构元求解方法,极大地简化了模糊数运算的困难,实现了模糊解的判定和解析表达,为模糊数学基础理论问题的研究以及实际问题中的应用与推广奠定了基础。