求解线性方程组迭代法的Excel实现

本文介绍了在Excel工作表中,用迭代法求解线性方程组的具体实现方法.列举了线性方程组求解的Jacobi迭代法、G-S迭代法和SOR方法.方法简单,结果直观.     

基于PyQt5的求解线性方程组软件的设计与实现

针对高维线性方程组人为求解较难且费时费力的问题,设计了一款基于PyQt5的线性方程组求解软件,可对用户输入的线性方程组使用Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法进行实时、高效的求解,使用幂法判断迭代方法 的收敛性,并将迭代求解结果 可视化。该软件使用文本控件展示两种迭代法的迭代结果 ,使用图表控件动态绘制两种迭代法所求的误差值随迭代次数的变化图及各个自变量的取值随迭代次数的变化图。软件的界面整体设计在Qt Designer中实现,局部界面的展示根据用户操作通过Python代码动态生成。界面逻辑功能使用Python的开发工具PyCharm进行开发,使用Python编写迭代算法代码,调用PyQt5库,操作界面。本软件可直观清晰地对比两种迭代法的迭代收敛情况,快速获得线性方程组的求解近似值,实时性好,界面简洁美观,用户操作简易,具有一定的实用价值。     

病态线性方程组的并行迭代求解

分析了病态线性方程组的相关概念及判别方法,给出了一种病态线性方程组并行迭代的求解算法。算法首先对病态线性方程组的系数矩阵进行严格对角占优预处理,在此基础上,用并行的Jacobi迭代法进行多步迭代求解。新算法易于在多核架构的微机中实现,且数值实验也验证了算法具有良好的收敛性和并行性。     

一种改进的求解大型线性方程组的Jacobi迭代法

针对求解大型线性方程组提出了一种新的Jacobi迭代法。其思想是用Jacobi迭代法得到的当前点和上一步迭代点的组合得到下一步迭代点,并且通过求解最小二乘优化问题求得最佳组合因子。在与经典的Jacobi迭代法相同的条件下,证明了这种最优外插Jacobi迭代法的全局收敛性,进一步的数值实验也验证了新算法的有效性。     

线性方程组的4种迭代方法

研究了线性方程组的4种迭代方法——Jacobi迭代、Gauss-Seidel迭代、HSS迭代、Richardson迭代,给出了4种迭代方法收敛的充分条件。数值实验进一步表明,在大规模线性方程求解时,迭代矩阵谱半径的大小决定算法的收敛速度;在谱半径小于1的前提下,谱半径越小,则收敛速度越快。     

线性方程组迭代收敛判别法

利用Ostrowski关于矩阵非奇异性的结果,得到线性方程组Ax=b迭代法收敛的充分条件。这些条件实质上是对角占优条件的推广,拓宽了对角占优判别法的应用范围。     

线性方程组的迭代解法

线性方程组的数值求解常见于许多科学与工程计算领域,介绍了求解大型线性方程组的主要迭代算法。首先,对一些经典迭代法（Jacobi方法、Gauss-Seidel方法、SOR方法、SSOR方法和CG方法等）进行了详细的讨论,并从理论上对收敛性进行分析。其次,讨论了最新的Hermitian/Skew-Hermitian splitting（HSS）迭代理论,给出了迭代公式和收敛性定理。最后,通过数值实验对所有迭代法的有效性进行了验证。     

模糊线性方程组的基本迭代解法

利用迭代法求解模糊线性方程组是一种重要的方法.研究了模糊线性方程组的几种基本迭代解法.在模糊线性方程组系数矩阵是拟对角占优矩阵的条件下,得到了迭代法的收敛性定理.最后,给出了数值例子.     

分析有限元线性方程组的求解方法

目的试图从几种常用的线性方程组的求解方法找出最优化方法. 方法从存储单元,运算量及收敛速度方面做了一系列比较分析.结果发现迭代法优于直接法,超松弛法优于其他迭代法.结论通过分析比较得出当迭代法收敛时,超松弛方法最优.     

一种网上求解线性方程组的Guass-Seidel并行迭代算法

针对基于PVM的微机网络并行计算环境下,处理机的运算速度较快而处理机间的通信相对较慢的实际情况,给出了一种网上并行求解线性方程组的Guass-Se idel迭代算法。该算法将方程组的增广矩阵按行卷帘方式分布存储在各处理机中,循环传送每一次的迭代向量以减少处理间的通信次数,同时,采用计算与通信部分重叠技术,提高并行算法的效率。并用1~12台桌面PC机联成的局域网,在PVM 3.4 on W indows2000,VC 6.0并行计算平台上编程对该算法进行了数值试验,试验结果表明,该算法较传统的基于列扫描法的Guass-Se idel并行迭代算法优越。     

稀疏线性方程组求解的逐次超松弛迭代法

针对稀疏线性方程组求解问题，在论述迭代法离散化处理基础上，以二维热传导方程为例，导出了热传导方程离散化后线性方程组，用超松弛（SOR）迭代法对产生的稀疏线性方程组进行迭代法求解，并分析了收敛性和收敛速度，将超松弛迭代算法在计算机上实现，得出了一组与精确解较接近的数值解，验证了逐次超松弛（SOR）迭代法的精确性。     

Jacobi和Gauss-Seidel迭代法求解线性方程组的分析及应用

先描述了Jacob i和Gauss-Se idel迭代法求解线性方程组的基本思想,然后给出三个收敛定理并分别对它们作出解释,举例进行分析和比较,最后给出算法,并用程序求解算例,对迭代法的学习和应用有着十分重要的意义.     

Jacobi和Gauss-Seidel迭代法求解线性方程组的分析及应用

先描述了Jacob i和Gauss-Se idel迭代法求解线性方程组的基本思想,然后给出三个收敛定理并分别对它们作出解释,举例进行分析和比较,最后给出算法,并用程序求解算例,对迭代法的学习和应用有着十分重要的意义.     

线性方程组通解的一种求法

一般线性方程组有无穷多解时,通常先要求出相应的齐次线性方程组,即它的导出组的基础解系,再将一般线性方程组的通解表示为它的一个特解与导出组基础解系的和的形式.通过引进增广齐次方程组和它的条件解的概念,给出了由求增广齐次线性方程在xn 1=1下的条件解,同步求出一般线性方程组通解的方法,并且推出了相应的表示一般线性方程组无穷解集的简明表达式,即增广齐次线性方程的一个条件解与Fn 1中的n-r维解子空间和的形式.     

带加速因子的线性方程组通用性迭代法的讨论

在带加速因子的线性方程组通用性迭代解法的基础上,用几何方法对加速因子进行了讨论,证明了每次迭代中最佳加速因子的存在性,讨论了在每次迭代中使算法收敛的加速因子的取值范围,设计了一个动态调整加速因子的通用性迭代算法,并进行了程序验证.     

求解线性方程组的简单方法

对文献[1]中的求解线性方程组的简单方法进行了改进,得到了更简单、更实用的方法.     

基于MATLAB的一类迭代分析

SOR迭代法收敛的必要条件是0〈ω〈2．基于MATLAB对于大量实际问题进行了数值实验,发现对最常见的系数矩阵类,当ω〈1时SOR迭代法是收敛的,但其收敛速度低于Gauss-Seidel方法（ω=1）的收敛速度,对此本文给出了证明．说明了一般情况下SOR迭代的超松弛方法（ω〉1）才有意义．     

一类线性矩阵方程组解的研究

基于矩阵的Moore-Penrose逆，本文给出了一类线性矩阵方程组有解的充要条件，并且在有解的条件得出了其通解的一个表达式。     

迭代法解线性方程组的收敛性比较

迭代法是解线性方程组的一个重要的实用方法,特别是适用于求解在实际中大量出现的系数矩阵为稀疏阵的大型线性方程组,而Matlab程序能够提高实际计算的能力和计算的速度。用Matlab程序来实现解线性方程组Jacobi的迭代和Gauaa-Seidel迭代,特别给出一种新的迭代方法的Matlab程序,并对这3种迭代法收敛条件及收敛速度做出比较。     

模糊数线性方程组

文献[2,3]提出了区间数线性组,模糊数线性方程的新概念及其解法,文献[4]给出了模糊数简化的运算法则,本文在此基础上提出了模糊数线性方程组的新概念,并给出了它的一种解法.