利用高斯列主元消去法进行LU分解，并求解方程组
上传时间： 2014-12-03
上传用户：ljmwh2000
LU分解法、列主元高斯法、Jacobi迭代法、Gauss-Seidel法的原
标签： LU分解法、列
上传时间： 2015-11-17
上传用户：75565562
在化工连续生产过程中，生产系统在长期运行和生产负荷中会不可避免地发生各种故障，影响生产质量，甚至引起重大的经济损失，而化工生产系统一般都具有过程精确、建模困难、过程变量众多且相互间具有强耦合，并且在实际中存在各种随机因素影响等特点。这就使得基于机理模型的诊断方法的应用极为不便。如核主元分析方法（KPCA）是一种不依赖于过程机理的建模方法，它只需通过过程数据的信息来进行统计建模，然后基于该模型实现对过程的监测。所以主元分析是一种较为成熟的多元统计监测方法。
标签： matlab
上传时间： 2016-05-09
上传用户：2017我们结婚吧
列主元Gauss消去法
标签： Gauss
上传时间： 2017-12-05
上传用户：HENRY杨驼
矩阵求逆，经典算法，全主元高斯约当法，经典源码，用途广泛
标签： 矩阵求逆
上传时间： 2014-01-08
上传用户：love1314
算法介绍 矩阵求逆在程序中很常见，主要应用于求Billboard矩阵。按照定义的计算方法乘法运算，严重影响了性能。在需要大量Billboard矩阵运算时，矩阵求逆的优化能极大提高性能。这里要介绍的矩阵求逆算法称为全选主元高斯-约旦法。 高斯-约旦法（全选主元）求逆的步骤如下： 首先，对于 k 从 0 到 n - 1 作如下几步： 从第 k 行、第 k 列开始的右下角子阵中选取绝对值最大的元素，并记住次元素所在的行号和列号，在通过行交换和列交换将它交换到主元素位置上。这一步称为全选主元。 m(k, k) = 1 / m(k, k) m(k, j) = m(k, j) * m(k, k)，j = 0, 1, ..., n-1；j != k m(i, j) = m(i, j) - m(i, k) * m(k, j)，i, j = 0, 1, ..., n-1；i, j != k m(i, k) = -m(i, k) * m(k, k)，i = 0, 1, ..., n-1；i != k 最后，根据在全选主元过程中所记录的行、列交换的信息进行恢复，恢复的原则如下：在全选主元过程中，先交换的行（列）后进行恢复；原来的行（列）交换用列（行）交换来恢复。
上传时间： 2015-04-09
上传用户：wang5829
数值分析算法描述与习题解答，由清华大学徐士良教书，用C编写的各种数学算法。比如：托伯利兹型线性代数方程组的递推算法，全选主元高斯消去法解复系数线形代数方程组，复矩阵求逆的全选主元高斯-约当法，等；
上传时间： 2014-01-02
上传用户：weixiao99
C语言实现的一些数学计算，包括全选主元高斯消去法、求解三对角线方程组的追赶法等
上传时间： 2016-10-24
上传用户：qlpqlq
使用：Gauss消元，列主元Gauss消元，平方根法（对称阵），改进的平方根法 解著名的病态矩阵Hilbert矩阵为系数的方程
标签： Gauss
上传时间： 2016-12-24
上传用户：cylnpy
此包包含了众多矩阵处理程序，能够满足矩阵处理的一般要求，由于将各功能分开到不同的“.cpp”文件中，故使用时需要用户自行选取更换合适自己使用的“.cpp”文件。其中，矩阵功能有：输出矩阵、矩阵转置、矩阵归一化、判断矩阵对称、判断矩阵对称正定、全选主元法求矩阵行列式、全选主元高斯(Gauss)消去法求一般矩阵的秩、用全选主元高斯-约当(Gauss-Jordan)消去法计算实(复)矩阵的逆矩阵、用“变量循环重新编号法”法求对称正定矩阵逆、特兰持(Trench)法求托伯利兹(Toeplitz)矩阵逆、实矩阵LU分解、用豪斯荷尔德(Householder)变换对一般m*n阶的实矩阵进行QR分解、对称正定阵的乔里斯基(Cholesky)分解及求其行列式值、一般实矩阵的奇异值分解、广义逆的奇异值分解。
上传时间： 2013-12-27
上传用户：duoshen1989
