本资源为工程上非线性标定算法,拟合算法采用高斯消元法,代码内容为VB6。方便工程上非线性曲线拟合及传感器线性标定用。

1. 用高斯消元法解方程组： 21.0x1+67.0x2+88.0x3+73.0x4 =141.0 76.0x1+63.0x2 + 7.0x3+20.0x4 =109.0 85.0x2+56.0x3+54.0x4 =218.0 19.3x1+43.0x2+30.2x3+29.4x4 =93.7

每个代码都可以运行哦 运行环境我的是VC6.0 数值分析C++源码-二分法,迭代法,牛顿法,高斯消元法,高斯先列主元消元法,高斯全主元消元法,标度化列住院消元法,直接三角分解法,道立特分解法,改进的平方根法,平方根法,雅克比法,高斯赛德尔迭代法,牛顿插值法,拉格朗日插值法,最小二乘法,牛顿插值

利用高斯消元法，对方程组进行求解，简单易懂，适合菜鸟级别的“研究”

MPI高斯消元法解方程，高斯消元法，高斯消元法解方程，MPI应用，c语言代码

%高斯消元法求模q下，高阶(阶数上限很高)矩阵A的逆矩阵。包含要调用的求乘法逆元的Eulid.m函数 %A为矩阵，n为A的秩，q为大素数，内含两个函数，invmodgaoshi.m求矩阵的模逆矩阵，Eulid.m求元素modq的乘法逆元，invmodgaoshi.m会自动调用Eulid.m。使用时调用invmodgaoshi.m传入参数，就可使用，含参数使用注释。

学生们常说数学课太理论了。好吧，不过本节不是。本节几乎是纯实践的。目标是以最有用的方式 来描述高斯消元法。当你仔细观察时，许多关键的线性代数思想实际上都是矩阵的分解。原始矩阵 A 变成两个或三个特定矩阵的乘积。第一个因式分解——也是实践中最重要的——现来自于消元法。因 子 L 与 U 都是三角矩阵。源自消元法的因式分解是 A = LU。 我们已经了解了 U，其为主元在对角线上的上三角矩阵。消元步骤将 A 消为 U。我们将展示用一 个下三角的 L 是如何完成逆转这些步骤的（将 U 带回到 A）。L 的元素恰好是乘数 lij——即当它由行 i 减去时，主元行 j 的倍数。 从一个 2 × 2 例子开始。矩阵 A 包含 2, 1, 6, 8。要消去的数是 6。从行 2 减去 3 倍的行 1。该步 骤是前向消元中具有乘数 l21 = 3 的 E21。从 U 回到 A 的步骤是 L = E−1 21 （运用 +3 的加法）： A 前向消元至 U：E21A = [− 1 0 3 1] [2 1

高斯消去法、列主元消去、全主元消去法解线性方程组和Gauss-Jordan消元法求矩阵

利用c语言实现高斯消元法求解线性方程组的解，具体参见附件。

科学计算方法6(高斯消元法).ppt