搜索：ForTran；线性方程组

数学计算  线性方程组求根实验

线性方程组求根实验，分别用平方根法，Jacobi迭代法（不收敛），SOR三种方法，包含实验报告

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数学计算  LU分解算法及分解后矩阵解线性方程组

LU分解算法及分解后矩阵解线性方程组

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数学计算  高斯GS与超松弛SOR迭代算法解线性方程组

高斯GS与超松弛SOR迭代算法解线性方程组

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Java编程  原创的线性方程组求解程序

原创的线性方程组求解程序，包括Jacobi迭代，高斯消去法，Gauss-Seidel迭代三种求解算法。

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源码  用追赶法来解三对角线性方程组

系数矩阵和右端项都用一维数组存储用追赶法来解三对角线性方程组

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软件  大规模带状线性方程组的分层混合并行求解算法

大规模带状线性方程组的分层混合并行求解算法

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源码  二分法解非线性方程组FORTRAN程序

提供了利用二分法解线性方程组的FORTRAN程序

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数学计算  对于线性非齐次方程组的求解

对于线性非齐次方程组的求解，列主元求解法，简单快捷。这是自己写的c程序列主元法求解线性方程组。

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matlab例程  迭代法是解线性代数方程组的另一类方法

迭代法是解线性代数方程组的另一类方法，特别适用于解大型稀疏线性方程组。它的基本思想是针对求解问题预先设计好某种迭代格式，从而产生求解问题的近似解迭代序列，在迭代序列收敛于精确解的情况下，按精度要求取某个迭代值作为问题解的近似值。迭代法具有原始系数举证始终不变，算法简单，编写程序较方便，所需存储单元较 ...

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数学计算  ％奇异值分解 (sigular value decomposition,SVD) 是另一种正交矩阵分解法；SVD是最可靠的分解法

％奇异值分解 (sigular value decomposition,SVD) 是另一种正交矩阵分解法；SVD是最可靠的分解法，％但是它比QR 分解法要花上近十倍的计算时间。[U,S,V]=svd(A)，其中U和V代表二个相互正交矩阵，％而S代表一对角矩阵。和QR分解法相同者，原矩阵A不必为正方矩阵。％使用SVD分解法的用途是解最小平方误差法和数据压 ...

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