超松弛迭代法解线性方程组,C++描述，当松弛因子为1时，可视作高斯迭代法

超松弛迭代法中最优松弛因子的MATLAB数值选取.pdf

超松弛再生matlab代码低阶矩阵恢复的谐波均值迭代加权最小二乘 该存储库包含MATLAB代码，用于实现低阶矩阵恢复（尤其是针对低阶矩阵完成问题）的谐波均值迭代最小二乘（HM-IRLS）算法的基本变体，并重现本文所述的实验。纸： C.库默勒（J. Sigl） “用于低秩矩阵恢复的谐波平均迭代加权最小二乘”将出现在《机器学习研究杂志》（JMLR）中。 在线可用： 主文件是HM_IRLS.m 。 另请参见示例脚本： script_mc_comparisons.m -HM-IRLS与其他两种算法在随机矩阵完成数据上的比较脚本 script_small_example_IRLSvariants.m该脚本说明了本文第3部分的小示例，将HM_IRLS与其他IRLS变体进行了比较，以解决该问题 script_HM_IRLS_Figure3.m本文图3的脚本重现实验（HM-IRLS和其他IRLS变体的收敛速度，用于解决简单问题） script_HM_IRLS_Figure4.m本文图4的脚本重现实验（HM-IRLS和其他IRLS变体对难题的收敛速度） script_HM_IRLS_Figure5.m本

在大规模 MIMO 系统中，将牛顿迭代法用于传统的 WWSE 预编码算法求逆运算，但是其迭代初始值计算复杂。针对这一问题，提出WWSESOR-NT算法。在SOR算法的基础上提出中间算法，然后与牛顿迭代算法相结合，利用中间算法直接对高阶矩阵的逆进行估算，将得到的结果作为牛顿迭代法的迭代初始值以加快收敛速度。仿真结果显示，与传统牛顿迭代法比较，WWSESOR-NT 算法能够以更少的迭代次数和近似相同的复杂度逼近WWSE算法的性能。

这是我自己编写的程序，嘿嘿，为了能在这里混点积分只好现出自己的一点点东东了。不过大家放心，这绝对是好货。 超松弛迭代法求解线性方程组……

输入：A为方程组系数矩阵，B为右端向量，X0为迭代初值，w为松弛因子，e为精度要求 输出：迭代次数及方程的解X。

超松弛再生matlab代码矩阵IRLS 矩阵迭代加权最小二乘（ MatrixIRLS ），用于低秩矩阵完成。 该资料库包含MATLAB的MatrixIRLS算法实现，该算法在MatrixIRLS上发表的论文中进行了描述。 MatrixIRLS论文所述，MatrixIRLS通过基于最佳权重算子并结合适当的平滑处理的迭代加权最小二乘（IRLS）步骤，使受输入数据约束的矩阵的奇异值的对数总和最小化目标的策略。 该实现使用bksvd的改编或Cameron Musco和Christopher Musco的改编以“低秩+稀疏”格式计算矩阵的奇异值和向量。 该存储库还包含用于低秩矩阵完成的参考算法的集合，请参见下面的列表。 在本文的实验部分中，将MatrixIRLS与这些算法的数据效率（提供的条目很少的性能）和可伸缩性进行了比较。 为了方便用户在文件夹中提供参考算法的实现。 这些实现都只包含作者原始代码的微小修改（以便进行时序实验）。 请参考相应的研究论文和原始实现，以获取标准参数选择的说明。 引文 如果您引用本文或代码，请引用为： @inproceedings{kuemmerleverdun202

超松弛迭代方法求解线性方程组的通用程序.。MATLAB

该MATLAB文件，以三阶实对称正定的系数矩阵为例，实现了SOR超松弛迭代算法求解方程组数值解。可扩展至任意维数。 【注】 如果发现中文乱码，请在购买后私信我解决。

在学习数值分析时，会学到迭代法，最常用的就是雅克比迭代法，高斯赛德尔迭代法，这个ppt是由青岛大学丁洁玉老师及其学生们的课堂总结。并结合了matlab进行了相关计算。