矩阵分解在求解线性矩阵方程中的应用，刘景松，，矩阵的分解在最优化问题、特征值问题、最小二乘方问题、广义逆矩阵问题及统计学等方面都有着重要应用。本文中讨论和 分析了矩阵��

主要介绍了基于python解线性矩阵方程(numpy中的matrix类),文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

1. #include 2. #include 3. #include 4. #define dim 10 //定义最大的维数10，为防止计算值溢出 5. double a[dim+1][dim+1],b[dim+1],x[dim+1]; //定义双精度数组 6. double temp; 7. double getarray(int n); //定义输入矩阵元素的函数 8. double showarray(int n); //定义输出化简系数矩阵过程的函数 9. int n,i,j,k,p,q; 10. double main() 11. { 12. 13. printf("请输入系数矩阵的阶数n(ndim) 17. { 18. printf("错误：元数超过初设定的值%d，请重启程序重新输入\n",dim); 19. exit(0); 20. } 21. 22. /*输入系数矩阵和常数矩阵（即增广矩阵）的元素*/ 23. getarray(n); 24. 25. /*使对角线上的主元素不为0*/ 26. for(j=1;j<=n-1;j++) 27. { 28. if(a[j][j]==0) 29. for(i=j+1;i<=n;i++) 30. { 31. if(a[i][j]!=0) 32. { 33. /*交换增广矩阵的第i行与第j行的所有元素*/

负梯度法神经网络法(即 Hopfield 神经网络或称递归神经网络) 求解线性矩阵方程 Ax = b的模型的推导以及MATLAB仿真验证，包括全部MATLAB代码以及代码分析。