旋转部分消除高斯的方法解决Ax=b线性方程的新途径-matlab开发

MATLAB解决线性方程问题

在本例中，我们将展示如何利用MATLAB软件来解决线性方程问题。

Matlab 0 2024-08-24

高斯消去法：求解线性方程组的直接方法

高斯消去法是一种求解线性方程组的直接方法，通过消元变量的方式，逐步将方程组化简为三角形或阶梯形，便于求解。该方法包括列主元法和全主元法，通过选择适当的主元元素进行消元，最终得到方程组的解。

算法与数据结构 5 2024-05-26

高斯消元法使用高斯消元解线性方程组的MATLAB开发

详细步骤请查阅：高斯消元法。例如，给定矩阵 A = [4 3 5; 1 6 3; 5 7 3] 和向量乙 = [3 4 7]，解为 x = [0.5714 0.7143 -0.2857]。

Matlab 0 2024-08-09

使用Matlab解决线性方程组Jacobi方法详解

在数值计算中，解决线性方程组Ax = b是一个基础问题。Jacobi方法是一种经典且有效的方法，特别适用于Matlab编程实现。它通过迭代逼近解向量，直至达到预设精度要求。

Matlab 2 2024-07-29

数值求解非线性方程的四种方法Matlab开发

这个存档包含了四种不同的函数，用于解决非线性方程。包括Newton-Raphson、Fixed-point、Secant和Bisection方法。这些方法是我在数值方法本科课程中学到的一部分。它们包括计时和表格打印输出，用于分析和比较。对于特定方程，不同方法的迭代次数和计算速度有所不同，需要根据具体情况进行选择。此外，我还计划设计一个交互式应用程序，以便更直观地比较每种方法的迭代次数和运行时间。

Matlab 4 2024-07-19

功能演示解决线性方程组的方法与matlab教程

建立系数矩阵a = [2,3,-1;8,2,3;45,3,9];建立列向量b = [2;4;23];使用matlab求解方程组x = inv(a)*b得到解x = 0.5531 0.2051 -0.2784

Matlab 3 2024-07-16

Matlab中线性方程组求解的数值方法

在Matlab中，解决线性方程组的常用数值方法包括二分法、牛顿法和迭代法。这些方法可以有效地求解复杂的线性方程组，应用广泛且效果显著。

Matlab 0 2024-08-12

非线性方程组的定点迭代求解方法及其MATLAB开发

这是一种用于求解两个非线性方程组中变量x和y的数值方法。这种方法被称为连续替代方法（MOSS），也简称为连续替代。它绘制了这两个函数的图形，帮助用户确定合适的初始猜测值。用户需要提供x和y的初始猜测，并选择终止标准，如指定的相对误差百分比或迭代次数。此外，它还检查系统是否能完全收敛，并在无法完全收敛时提醒用户。

Matlab 0 2024-09-29

用Matlab解决非线性方程组

Matlab提供了强大的工具来解决各种非线性方程组，适合新手学习和练习。用户可以通过编写M文件源代码来深入理解解题过程。

Matlab 0 2024-08-09