此函数使用 SOR 方法（连续过度松弛）求解线性方程组，例如 Ax=b。 当松弛标量w=1时，采用的方法是Gauss-Seidel。

我们已经学习了求解线性方程组。 他们有不同的技术，如克莱默规则、高斯消元等。 但是现实生活中的大量方程本质上是非线性的。我们知道各种数值方法，如牛顿-拉夫森方法、Regula Falsi 方法等，以找到这些方程的数值解。 但是如果方程有多个自变量呢？ 然后按照规定，不。 方程的数量必须等于方程的数量！ 这些方程形成一个系统。 我们如何解决这样的“非线性方程组”？ 上面提到的迭代方法的推广适用于“非线性方程组”。 非线性方程组可以由“超越方程”或“N阶方程”或“多项式方程”或它们的组合组成。 此脚本演示了如何使用“牛顿-拉夫森方法”来求解 3 个自变量中的“非线性方程组”。 该方法如下进行。 让 f = f (x,y,z) ; g = g (x,y,z) ; h = h（x，y，z）是3个非线性方程。 让 (fx , fy , fz) ; (gx , gy , gz) ; （hx

线性代数《线性方程组》思维导图

在MFC应用程序中，使用C++语言，编写了可以进行线性方程组求解的简单计算器

简单的线性方程组迭代解法 修改系数矩阵A b即可求得解 其中需要指定松弛因子w

高斯消除 高斯消除算法的Java语言实现，用于求解线性方程组。

分别介绍蒙特卡罗方法和拟蒙特卡罗方法解线性方程组的基本原理，并对两种方法的误差和收敛速度进行讨论．提出误差由3方面造成：截断误差、方法本身、伪随机数序列和低差异序列分布不均匀．在收敛速度方面：蒙特卡罗法的收敛速度与问题的规模和模拟路径长度无关；拟蒙特卡罗方法的收敛与问题的规模无关，但与模拟路径长度有关．经过对两种方法适用的情况进行讨论及数据测试，认为在一般情况下应选择用拟蒙特卡罗方法解线性方程组．

Moore-Penrose广义逆矩阵与线性方程组的解

/*解方程v1.0 by viggin 逐步扫描法+递归 2007.2.18*/

实现 Jacobi 和 Gauss-Seidel 方法的简单代码。 要使用，请按照屏幕上的说明进行操作。