迭代实现

详细介绍了如何使用Matlab编程实现Logistic迭代算法的求解过程。通过编程，可以有效地求解Logistic回归模型，实现数据分类和预测功能。

对于输入向量A，删除了显著性水平alpha下的异常值，并返回删除异常值后的向量B。输出参数IDX返回异常值的索引。REP是可选参数，用NaN替换已删除元素以保持A的长度。Grubbs测试的迭代实现，可用于检测样本中最远离均值的异常值。

高斯赛德尔迭代方法的MATLAB实现如下：首先，将线性方程组Ax = b转化为适合迭代的形式。通过设置初始值并利用高斯赛德尔迭代公式，逐步更新解的值，直到满足设定的收敛条件。以下是实现的代码示例： function x = gauss_seidel(A, b, x0, tol, maxIter) n = length(b); x = x0; for k = 1:maxIter x_old = x; for i = 1:n sum1 = A(i, 1:i-1) * x(1:i-1); sum2

MATLAB中实现了基于内部迭代的Krylov子空间迭代求解器LP内点方法的无标度代码。该代码由C. Y. Cui，K. Morikuni，T. Tsuchiya和K. Hayami编写，首版发布于2015年8月，并于2019年11月进行了最新更新。该项目根据GNU许可条款授权。详细引用信息请参见：Cui Y., Morikuni K., Tsuchiya T., Hayami K.（2019）基于内部迭代的Krylov子空间迭代求解器LP内点方法的MATLAB实现。计算应用，74（2019），143。如果在研究中使用此代码，请引用相应的论文。

快速迭代算法里的 FISTA，用来图像去模糊这种线性逆问题还挺给力的。它是在经典的 ISTA 基础上优化出来的，速度快了好几个级别，但实现方式没变复杂，写起来还是挺顺手的。尤其大数据或者那种密集矩阵，响应也快，效果也靠谱。 FISTA 算法的亮点，一个字：快。相比经典的ISTA，FISTA 多了个“加速器”机制，用了个两步迭代的思路，收敛速度拉满，不管是做图像去模糊还是信号恢复，结果都挺不错的。 简单点说，原来Ax=b+w这种问题，直接求解挺麻烦的。FISTA 不走传统路，直接通过最优梯度+阈值压缩搞定，计算也不复杂，Python 或 Matlab 上都好上手。想在小波变换后图像？它还挺适配的

针对多个参与者和回合，开发的matlab迭代囚徒困境游戏。

这是一段关于使用Matlab编写的迭代学习控制代码，经过作者亲自测试，确保可靠。作者投入了大量的心血和劳动，希望有缘人能够珍惜这份劳动成果。

matlab经典代码-迭代.m

MATLAB的egde源代码在AIRToolsII工具箱中得到了详细的介绍和解释。

【新手探索】使用Matlab编写的程序，演示了如何利用牛顿迭代法精确求解方程的根。