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 13 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 11 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 13 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 16 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 11 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 13 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 9 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 10 2024-08-15

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 19 2024-08-12

基于非负最小二乘法求解线性方程

非负最小二乘法 (NNLS) 是一种用于求解线性方程组的数值方法，尤其适用于解向量需满足非负约束的情况。 给定线性方程组 A * x = b，NNLS 寻找向量 x，在满足 x 的所有元素非负 (x >= 0) 的前提下，最小化残差平方和 ||A * x - b||^2。 相比于传统的最小二乘法，NNLS 引入非负约束，能够在信号处理、图像分析等领域提供更具物理意义和可解释性的解。

Matlab 16 2024-05-30