求解机械臂雅可矩阵，除了用微分运动方程外，还可以基于矢量积法的六自由度工业机器人雅可比矩阵求解,矢量积比较通俗易懂，代码实现也相对简单

数值分析实验内容，用matlab写程序实现雅可比Jacobi迭代法。 迭代法解线性方程组的基本思想是构造一串收敛到解的序列，即建立一种从已有近似解计算新的近似解的规则，有不同的计算规则得到不同的迭代法。

包含代码和文档 分别用雅克比迭代法和高斯-赛德尔迭代法求解方程组，精确到小数点后6位，分别就 给出相应的计算结果

SALM 中BA 算法的 雅可比（Jacobian）矩阵推导 适用于所有SLAM新手，了解雅可比矩阵的原理作用。

○1高斯-赛德尔迭代法比雅克比的迭代次数少一半多，说明高斯-赛德尔迭代法优于雅克比迭代法，收敛速度更快，效率更高。但也不绝对，有时也会出现雅克比迭代法收敛而高斯-赛德尔迭代法不收敛的情况。 ○2SOR法的迭代次数随着松弛因子的变换而发生变化。当选择了合适的松弛因子收敛速度也会很快。

此程序为用matlab软件编写的用雅克比方法解n元一次方程组的小程序，只需要输入方程组的系数矩阵和常数列向量，即可得到方程组的解。

文章目录1.0高斯牛顿法1.1注意：1.1.1雅可比矩阵 Jacobian matrix1.1.2残差 residual，表示实际观测值与估计值(拟合值)之间的差1.2方法核心1.3 联合实际相机估计问题思考：1.4 保证算法收敛的机制1.5 效果优缺点分析1.5阻尼高斯牛顿法2.0 LM方法matlab练习程序（高斯牛顿法最优化） 1.0高斯牛顿法 链接：https://blog.csdn.net/wuaini_1314/article/details/79562400 推导过程可以参考 http://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/

使用Ransac算法计算匹配点的透视矩阵 C++代码 testEigenVal.cpp为测试例程。 matches.txt为测试数据。

数值分析matlba雅各比拟合法程序 直接就可以使用

Lions-Generalized_Solutions_of_Hamilton-Jacobi_Equations.djvu