线性方程

线性方程组

线性方程组由若干个含多个未知量的线性方程组成，可表示为矩阵形式：Ax = β。其中，A为系数矩阵，x为未知量向量，β为常数向量。如果方程组有解，则称其为相容的，否则为不相容的。齐次线性方程组（所有常数项为零）总有解。

算法与数据结构 3 2024-04-30

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

CIP法非线性方程的高级算法

在解决非线性方程时，我们采用了高级的CIP法，该方法分为非对流项和对流项两个步骤进行求解。

算法与数据结构 0 2024-09-20

解线性方程组的MATLAB程序

这个程序解决线性代数中的方程组问题，其输入矩阵为A和B，输出矩阵为X。解决方案根据矩阵A的秩和组合形式分为三种情况：唯一解时，矩阵A为非奇异方阵，解为x=inv(A)*B；无穷解时，矩阵A的秩等于矩阵C的秩；无解时，矩阵A的秩小于矩阵C的秩。

Matlab 3 2024-07-31

Matlab数值求解非线性方程使用fzero函数

在 MATLAB 中，求解非线性方程的常用方法是使用 fzero 函数。其基本语法为： z = fzero(@fname, x0, tol, trace) 其中，- fname 是待求根的函数文件名，- x0 是搜索的起点；- 一个函数可能有多个根，但 fzero 只给出离 x0 最近的那个根；- tol 控制结果的相对精度，默认取 tol = eps；- trace 用于指定迭代信息是否显示，若为 1 则显示，若为 0 则不显示，默认值为 0。

Matlab 0 2024-11-06

超松弛迭代求解线性方程组算法

使用超松弛迭代算法求解线性方程组的通用程序。

Matlab 3 2024-06-04

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

矩阵LU分解与线性方程组求解

将矩阵分解为上三角矩阵和下三角矩阵，然后利用这两个矩阵来求解线性方程组。

Matlab 0 2024-08-15

非线性方程组求解：ANSYS Workbench 实例详解

本指南提供了使用 ANSYS Workbench 求解非线性方程组的详细步骤，包括两个示例： 示例 7.1：求解方程组 x^2 + y^2 = 2，2x^2 + x + y^2 + y = 4 示例 7.2：装配线平衡模型，目标是最小化装配线周期，遵循特定约束。 该指南提供 LINGO 代码示例，说明如何在 ANSYS Workbench 中解决这些问题。

算法与数据结构 9 2024-05-12

基于追赶法的线性方程组高效求解

利用数值计算中的追赶法，程序针对大规模线性方程组提供高效迭代解决方案，适用于工程领域的实际应用场景。

算法与数据结构 4 2024-05-25