雅各比迭代matlab代码汉·雅各比 快速（以秒为单位）求解Hamilton-Jacobi PDE以梯度限制2D或3D中定义的标量场。 求解器的输入以列优先顺序打包，z是变化最快的维度。 编译 此代码旨在使用混合。 在MATLAB中输入以下命令： mex CXXFLAGS =“ $ CXXFLAGS -std = c ++ 11” FastHJ.cpp 注意：您可能必须从终端（在类似Linux的操作系统上）启动MATLAB，如下所示： LD_PRELOAD = / usr / lib / x86_64-linux-gnu / libstdc ++。so.6 matlab ...但是首先尝试不使用MATLAB。 用法 通过更改以下代码的适当部分，从MATLAB中操作该代码。 dims = [nrows ncols nz]; % note: nz MUST be 1 for 2D fields. elen = % size of grid cell dfdx = % decimal fraction representing smoothness itmax = % maximum num

雅各比迭代matlab代码新元 随机异步随机梯度下降 s文件夹包含随机的Jacobi原型代码和用于生成算法收敛图的脚本。 阅读文件SETTING-UP，以获取有关下载哪些库，在何处找到代码以及如何构建和运行所有内容的说明。 文件matrices / matrix_list.txt包含代码在其上运行的矩阵的列表。 编辑文件以更改列表（如果需要），然后运行 cd矩阵./download.sh 下载所有矩阵并为其生成右侧向量。 要在所有矩阵上运行该算法，请执行以下操作。 cd数据./produce_data.sh 这会将算法的输出保存在data /文件中。 运行该算法的线程数在data / produce_data.sh中定义。 您可以使用的data / produce_data.sh中的另一个变量是MIS_PER_EPOCH。 它定义为在评估剩余范数之间进行的主要迭代（n步序列）的次数。 增加它会减少每个时期的启动/关闭开销，但也会降低收敛图的分辨率。 使用脚本data / make_plot.m生成图。 从Matlab运行： cd data; MIS_PER_EPOCH = 1; mak

比较全数值分析编程汇总，内容包括： 线性方程组的直接法：Gauss消去法与矩阵三角分解法（Doolittle分解法相比Crout分解法更常用）及其选择列主元的改进方法、Doolittle分解法的延伸（实对称正定矩阵利用Cholesky分解得到的平方根法、三对角矩阵作为线性方程组系数矩阵的追赶法） 线性方程组的迭代法：Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法（利用前者每次迭代已得到的最新分量加速）、逐次超松弛（SOR，Successive Over-Relaxation）方法 函数拟合的插值法：拉格朗日（Lagrange）插值法与牛顿（Newton）插值法。 函数逼近方法：数值逼近中引入了函数范数和函数内积的概念。前者用来度量逼近函数与原函数在一个区间内的整体误差，后者广泛用于各种数值逼近方法的计算过程中。函数的∞-范数对应最佳一致逼近；函数的2-范数（Euclid-范数）对应最佳平方逼近。 数值积分算法与数值微分。 非线性方程及方程组的数值方法。 矩阵特征值的数值解法：乘幂法与反幂法。 常微分方程的数值解法：欧拉（Euler）方法，龙格-库塔法。

使用Jacobi算法计算二维稳态扩散问题C语言源代码，所有参数均已参数化，网格数量不超过255，按行输出节点温度，里面包含调试好的exe程序。

绝大部分为自己写的课程代码

雅各比迭代matlab代码用于非光滑多体系统的GPU上的投影Jacobi和Gauss-Seidel 该源代码包括本文中介绍的密集Jacobi（JORProx）和Gauss-Seidel（SORProx） GPU方法 G.Nützi等。 ，Projective Jacobi和Gauss-Seidel在非光滑多体系统的GPU上的应用，2014年，下载：或 仅在对某些GPU变体的详细信息感兴趣的情况下，才应咨询相应的内容（请参阅下文）。 此源代码还包括基于以下Thierry Baasch硕士论文的稀疏JORProx Velocity GPU方法 安装与依存关系 要构建性能测试（MatrixMultiply，Prox等），您需要构建的工具。 性能测试仅取决于至少3版的矩阵库。将其下载并安装到系统上。 您还需要在系统上安装CUDA，下载并安装最新的。 下载最新的CudaFramework代码： $ git clone https://github.com/gabyx/CudaFramework.git CudaFramework 创建一个构建目录并导航到它： $ mkdir Build $ cd

本资源包含了计算方法这一课程所涉及的所有算法的python源码，一共24个py文件，分别实现不同的算法，不仅可以学习，也可以作为考前复习，如超松弛迭代法求解方程组、高斯-约当消去法求解方程组(手动求逆矩阵)、雅可比迭代算法求解方程组、用高斯-约当消去法求解方程组系等等，这门课最终拿了A，欢迎下载参考学习

雅克比迭代求解线性方程组(MATLAB程序设计与应用)课设，里面有四份不同的课设，都已近调试过了。要在MATLAB7.0上运行

雅各比迭代matlab代码汉密尔顿-雅各比可达性分析工具链 在此存储库中，我们通过结合使用MATLAB和Python来介绍使用Hamilton-Jacobi Reachability的工具链，从而可以强有力地保证可解决的动力学系统集。 我们使用“级别集”方法来计算可及集，以解决汉密尔顿-雅各比-伊萨克（HJI）不等式，从而产生价值函数，其零子级别集对应于您所需的可及集。 然后，将解决方案保存在MATLAB中，并可以使用Python接口包装器在运行时方便，高效地访问它们。 概述 。 （以及扩展的使用文档） 设置 该存储库包含一个Python包和一个MATLAB示例脚本。 我们首先了解MATLAB Level Set Toolbox的设置和使用，然后通过示例介绍我们的Python wrapper 。 MATLAB-计算可达集 有关边界条件，MATLAB工具箱的一般符号和用法的详细文档，请参考。 当前，用于解决HJI不等式的解决方案的最稳定的工具箱仍然是“水平集”工具箱。 要使用“级别集工具箱”开始计算可到达的集合，请先从Ian Mitchell的页面获取它： 然后，从UC Berkeley

分别用雅可比迭代法与赛德尔迭代法求解线性方程组Ax=b，其中 A=[-8 1 1;1 -5 1;1 1 -4],b=[1 16 7]， 取初始量x（0）=（0,0,0）'，精确到0.001。