用高斯赛德尔方法求解线性系统的函数。 考虑线性系统模型： A*x=b ，函数 sintax 是： [x,execution_time]=itergauss(A,b,n) [x] 是解向量A 是问题的线性矩阵b 是已知项向量n 是迭代逼近的次数execution_time是解决系统所需的时间

基于牛顿_拉夫逊迭代法的6自由度机器人逆解算法，采用了雅克比迭代的算法，有详细的理论推导，还有代码参考

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软件迭代开发的项目管理手册，适合有一定管理经验（3-5年）的项目经理

低密度奇偶校验码（LDPC码）译码主要包括基于硬判决和基于软判决的译码。文章对这两种译码方法中的典型算法（BF算法和BP算法）和一种改进的对数域算法（APP-LLR算法）进行了仿真研究；比较并分析了信噪比、码长和迭代次数等参数对译码性能影响。仿真结果表明误码率会随着码长和迭代次数的增加而减小，同时在同等条件下软判决译码算法的误码性能比硬判决优越。

Jacobi迭代 * MPI并行程序设计 */217

数值分析Jacobi迭代法 实验报告

Gauss-Seidel迭代法的基本思想 由Jacobi迭代法中，每一次的迭代只用到前一次的迭代值，若每一次迭代充分利用当前最新的迭代值，即在计算第 个分量 时，用最新分量 ， 代替旧分量 ， ，就得到所谓解方程组的Gauss-Seidel迭代法。 其迭代格式为 (初始向量)， 或者写为

计算模版使用方法： 初始数据填写 1.自行填入节点名称，如不需这么多节点空着即可 2.自行填入X坐标，Y坐标，如没有的节点空着即可 3.自行填入运输量，运输费率，如没有的节点空着即可 初始坐标填写计算 1.自动计算出Ti和初始坐标 一次迭代计算 2.自动计算出Ti和初始坐标 3.与初始坐标Ti进行对比，是否小于初始坐标，如小于根据一次迭代结果进行二次迭代 二次迭代 1.复制一次迭代表（1） 2.将Di行第一个数据的公式内B列和D列行数改成一次迭代计算结果行数 例：SQRT(SUMSQ($B$43-B78,$D$43-C78))改成SQRT(SUMSQ($B$73-B78,$D$73-C78)) 3.将计算结果填充，及右下角变成十字后下拉 4.对比Ti是否小于一次迭代如果小于做三次迭代，否则一次迭代为最佳选址地址 5.复制一次迭代表（2），计算出坐标 结果 1.直到迭代Ti结果大于上面迭代，否则持续迭代 2.如果迭代结果大于上面，则上面的迭代坐标为最佳选址 3.如果计算结果坐标为有东西，则向上找最小的Ti选择没东西的坐标

jacobi雅克比迭代法求实对称矩阵的特征值和特征向量