线性方程

计算方法 - 矩阵的三角分解 - 解对称正定矩阵方程组的平方根法（线性方程组的解法）

详细过程见《数值计算方法》题目：C++题解：#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;#definelllonglongconstintmaxn=205;constintINF=0x3f3f3f;doubletemp[105*105]={0.0};doublex[105]={0.0},y[105]={0.0};doubleL
Spikeeee-·2021-04-23 15:46

[数值分析]高斯-塞德尔迭代公式解线性方程组

[数值分析]高斯-塞德尔迭代公式解线性方程组在雅可比迭代公式的基础上，对于收敛的迭代过程，所求出的“新值”常比“老值”更准确些，因此可以用它替代老值作进一步的计算，这样的思想就是著名的高斯-塞德尔迭代公式
Spring-_-Bear·2021-04-22 22:10

[数值分析]雅可比迭代公式解线性方程组

[数值分析]雅可比迭代公式解线性方程组例：运行示例：源码：#include#include#defineMAX10usingnamespacestd;intmain(void){doublea[MAX]
Spring-_-Bear·2021-04-22 10:51

机器学习——线性回归（一）矩阵求解

什么是线性回归  相对于其他算法来说线性回归的原理相对简单，而且它的表现形式与我们数学中的线性方程较为相似，更加利于大家所理解。所以线性回归一般会作为机器学习爱好者学习机器学习时要学的第一个算法。  
又迷鹿了·2021-04-21 00:08

预处理共轭梯度(PCG)解线性联立方程(python,数值积分)

第十四课线性联立方程的预处理共轭梯度(PCG)系数矩阵病态百度解释：求解方程组时如果对数据进行较小的扰动，则得出的结果具有很大波动，这样的矩阵称为病态矩阵在直接求解的诸多方法中，线性方程可能无法准确地求解
深渊潜航·2021-04-20 16:16

用克拉默法则求非齐次线性方程组

用克拉默法则求非齐次线性方程组先点击新建脚本，并保存一下，以由{2x1+3x2+4x3=53x1+4x2+x3=36x1+x2+3x3=4\left\{\begin{array}{c}2x_1+3x_2
藤黄&花青·2021-04-17 11:54

MATLAB_数值计算_线性方程组

线性方程组百度百科矩阵百度百科同济版线性代数第六版ISBN：978-7-04-039661-4数值计算方法（马东升）ISBN：978-7-111-51113-7计算机求解线性方程组一般有直接法和迭代法两种方法
SmallCloud#·2021-04-01 15:58

考研 线性代数 惯用思维 做题技巧 易错点 （张宇，汤家凤）思维导图整理

本文思维导图的高清PDF版本,可关注公众号一起学计算机点击资源获取获得目录惯用思维易错点规范答题第一章行列式第二章矩阵第三章线性方程组第四章
孤 柒·2021-03-27 20:38

【机器学习的数学基础】（二）线性代数(Linear Algebra)（中）

向量空间2.4.1群2.4.2向量空间2.4.3向量子空间2.5线性独立2.6基和秩2.6.1生成集和基2.6.2秩2线性代数(LinearAlgebra)（中）2.4向量空间到目前为止，我们已经了解了线性方程组以及如何求解它们
二进制 人工智能·2021-03-25 09:48

奇异方程组的特解用matlab,如何用Matlab求解方程组 - 计算模拟 - 小木虫 - 学术 科研 互动社区...

用matlab解线性方程组2008-04-1217:00一。
weixin_39541844·2021-03-24 19:32

视觉SLAM理论与实践第二讲习题

1、方阵A可逆时，x有解且唯一2、高斯消元法是一种求解线性方程组的方法，也可以求矩阵的秩，以及可逆方阵的逆，它通过逐步消除未知元将原始线性系统转化成为一个更简单的线性系统，它的实质是通过行变换，将线性方程组的增广矩阵变换成为行阶梯阵
Jack ye 97·2021-03-23 18:30

Jacobi迭代法分量形式matlab,mtalab中jacobi迭代法

一、实验目的及题目1.1实验目的:(1)学会用高斯列主元消去法,LU分解法,Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法解线性方程组。
weixin_39634237·2021-03-21 14:31

matlab编jacobi方法,jacobi迭代法matlab

hMatlab线性方程组的迭代解法(Jacobi迭代法Gauss-Seidel迭代法)实验报告2008年11月09日星期日12:491.熟悉Jacobi迭代法,并编写Matlab程序matlab....
weixin_39609573·2021-03-20 00:11

SLAM总结(二)-数学基础之求导和线性方程求解

SLAM总结（二）-数学基础之求导和线性方程求解1.求导：高数中常见的是一个函数对一个自变量求导，属于标量对标量求导。
loui robot·2021-03-18 22:52

(四)梯度下降算法求解代价函数

在单变量线性回归问题中,我们的目标已经很明确,就是确定线性方程的两个参数,使得代价函数的值尽可能的小,即构造函数对原图的拟合度最好.2015-12-0808:50:18屏幕截图.png其中的α表示学习速率
DoubleQ·2021-03-12 01:01

【算法讲13：高斯约旦消元法】改进：判断无解与无穷解

根据这些初等变化，我们的老师就高速我们怎么样去进行消元，然后求解线性方程组。模板题【模板】高斯消元法|洛谷P3389挺基础的蓝题，虽然是个模板但是思路很简单可以手敲。
溢流眼泪·2021-02-13 20:43

多元线性回归分析spss结果解读_SPSS经典线性回归分析之一——线性回归分析

1.数学模型假设变量x与y满足一元线性方程：通常称为y对x的一元线性理论回归模型。式中，ε表示由其他随机因素引起的部分，我们一般假定为不可观测的随机误差，通常假定ε满足：
ki-pi·2021-02-05 09:43

MATLAB求解线性方程组的八种方法

MATLAB求解线性方程组的八种方法求解线性方程分为两种方法–直接法和迭代法常见的方法一共有8种直接法Gauss消去法Cholesky分解法迭代法Jacobi迭代法Gauss-Seidel迭代法超松弛迭代法共轭梯度法
柯子翼·2021-02-01 13:22

数值分析3-解线性方程组的高斯消去法、LU分解法及列主元消去法的matlab程序和调试方法

对于形如Ax=b的线性方程组，在线性代数中是通过求逆的方式求解的，即x=A-1b,而在数值分析中，解线性方程组的方法是通过直接法或者迭代法来实现的，今天写的三个程序为都属于直接法，分别为高斯消去法、LU
头秃了，人没强·2021-01-24 23:30

吴恩达机器学习（支持向量机）

（1）优化目标支持向量机在学习复杂的非线性方程时能够提供一种更为清晰个更加强大的方式。先回顾Logistic逻辑回归的相关概念，看如何进行改动可以得到支持向量机。
qq_38162944·2021-01-23 10:05

【lSSVM预测】基于matlab鲸鱼优化算法之lSSVM数据预测【含Matlab源码 104期】

基本原理最小二乘支持向量机是支持向量机的一种改进，它是将传统支持向量机中的不等式约束改为等式约束,且将误差平方和(SumSquaresError)损失函数作为训练集的经验损失,这样就把解二次规划问题转化为求解线性方程组问题
紫极神光·2021-01-23 09:22

【lssvm预测】基于matlab飞蛾扑火算法之改进的最小二乘支持向量机lssvm预测【含Matlab源码 142期】

一、简介LSSVM的特性  1) 同样是对原始对偶问题进行求解，但是通过求解一个线性方程组（优化目标中的线性约束导致的）来代替SVM中的QP问题（简化求解过程），对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用
紫极神光·2021-01-23 09:03

【lSSVM预测】飞蛾扑火算法之改进的最小二乘支持向量机lSSVM预测【Matlab 011期】

一、简介LSSVM的特性  1) 同样是对原始对偶问题进行求解，但是通过求解一个线性方程组（优化目标中的线性约束导致的）来代替SVM中的QP问题（简化求解过程），对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用
星斗月辉·2021-01-21 11:40

【lssvm预测】基于飞蛾扑火算法改进的最小二乘支持向量机lssvm预测【Matlab 110期】

一、简介LSSVM的特性  1) 同样是对原始对偶问题进行求解，但是通过求解一个线性方程组（优化目标中的线性约束导致的）来代替SVM中的QP问题（简化求解过程），对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用
紫极神光·2021-01-20 18:37

2021-01-13

Mon18Mon25February基本数据类型选择结构循环结构数组行列式矩阵线性方程组矩阵的特征值与特征向量二次型Html基本结构常用标签新增常用新增APIunit1unit2unit3unit41c
Sherry1014miss·2021-01-13 17:11

人工智能数学基础-线性代数4：行列式求解线性方程组

一、逆序及逆序数在一个排列中，如果一对数的前后位置与大小顺序相反，即前面的数大于后面的数，那么它们就称为一个逆序。一个排列中逆序的总数就称为这个排列的逆序数。也就是说，对于n个不同的元素，先规定各元素之间有一个标准次序（例如n个不同的自然数，可规定从小到大为标准次序），于是在这n个元素的任一排列中，当某两个元素的实际先后次序与标准次序不同时，就说有1个逆序。一个排列中所有逆序总数叫做这个排列的逆序
LaoYuanPython·2021-01-12 22:34

线性共轭方向法

线性共轭方向法求解线性方程组问题，在数值计算中有对应的解法，在最优化中将其转化为一个最优问题。
忧郁奔向冷的天·2021-01-06 20:27

【lssvm预测】基于飞蛾扑火算法改进的最小二乘支持向量机lssvm预测

LSSVM的特性  1) 同样是对原始对偶问题进行求解，但是通过求解一个线性方程组（优化目标中的线性约束导致的）来代替SVM中的QP问题（简化求解过程），对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用；  
青鸟语·2021-01-03 17:48

【lssvm预测模型】基于蝙蝠算法改进的最小二乘支持向量机lssvm预测

LSSVM的特性  1) 同样是对原始对偶问题进行求解，但是通过求解一个线性方程组（优化目标中的线性约束导致的）来代替SVM中的QP问题（简化求解过程），对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适用；  
青鸟语·2021-01-03 13:59

牛顿单点线割迭代法求解非线性方程

frommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpdeffun(x):returnx**3-2*x-5defdfun(x):return3*x*x-2defnewton(fun,dfun,a,b,eps):err=1x=bk=0lada=1x_r=[]x_r.append(x)x=x-fun(x)/dfun(x)k=k+1whileerr>eps:x_r.
ThinkZtoA·2021-01-03 11:21

四阶代数余子式怎么求_线性代数复习

线性代数的问题是解线性方程组，记忆概
皮卡学长·2020-12-31 08:40

c++用类实现高斯消元法求解线性方程组的解_算法学习笔记(38): 高斯消元

用这种方法，可以求秩、求逆矩阵、解线性方程组等。来看例题：（洛谷P3389【模板】高斯消元法）题目描述给定一个线性方程组，对其求解输入格式第一行，一个正整数第二至行，每行个整数，为和，代表一组方程。
罗天远·2020-12-31 08:23

一招看穿信用卡套路

一招看穿信用卡套路使用Python解决实际问题公式运行结果初步结论非线性方程的求解结论2使用Python解决实际问题最近做了件有意思的事，虽没多少技术含量，但还是可以分享出来逗大家乐一乐。
浪漫的数据分析·2020-12-30 13:42

多项logistic回归系数解释_Logistic回归结果的回归系数和OR值解读

假设有一个因变量y和一组自变量x1,x2,x3,...,xn，其中y为连续变量，我们可以拟合一个线性方程：y=β0+β1*x1+β2*x2+
人行有师·2020-12-29 16:10

Matlab计算LU分解及其代码

LU分解LU分解的目的LU分解代码算例LU分解的目的LU分解主要应用在数值分析中，用来解线性方程和计算行列式,例如求解AX=b,如果把A分为LU的乘积，L是下三角矩阵，U是上三角矩阵，计算的过程就会非常简便
公有木兮木恋白·2020-12-21 21:08

Hamming码编译码理论

如果函数关系为线性的，即满足一组线性方程式，则称为线性码，否则称为非线性码。2、分组码与卷积码\qquad根据码组中监督码元与信息码元相互的关联的长度，可分为分组码和卷积码。
淋雨加糖·2020-12-20 19:01

Numpy.linalg模块的lstsq()进行线性回归拟合(数学建模）

建模中经常使用线性最小二乘法，实际上就是求超定线性方程组（未知数少，方程个数多）的最小二乘解，前面已经使用pinv()求超定线性方程组的最小二乘解.下面再举两个求最小二乘解的例子，并使用**numpy.linalg
不爱写程序的程序猿·2020-12-18 22:32

使用python画出逻辑斯蒂映射(logistic map)中的分叉图案例

逻辑斯蒂映射在混沌数学中是一个很经典的例子，它可以说明混沌可以从很简单的非线性方程中产生。逻辑斯蒂映射公式如下：x_n表示当前人口与最大人口数量的比值，mu为参数，相当于人口增长速率。
·2020-12-11 12:45

网易云微专业之人工智能数学基础

内积的定义1.3.2范数的定义1.3.3内积的几何解释1.4矩阵和线性变换1.4.1矩阵和线性变换1.4.2线性变换1.4.3矩阵的运算1.4.4矩阵的转置1.4.5矩阵的行列式1.4.6逆矩阵1.4.7求解线性方程组
颜上耀·2020-12-08 16:23

【lssvm预测】基于鲸鱼优化算法的lssvm数据预测matlab源码

基本原理最小二乘支持向量机是支持向量机的一种改进，它是将传统支持向量机中的不等式约束改为等式约束,且将误差平方和(SumSquaresError)损失函数作为训练集的经验损失,这样就把解二次规划问题转化为求解线性方程组问题
青鸟语·2020-12-07 20:55

线性代数（关于矩阵的运算及各种分解的python实现）

3.1奇异值分解3.2QR分解3.3Cholesky分解4范数和其它数字4.1矩阵的范数4.2方阵的行列式4.3矩阵的秩4.4矩阵的迹5解方程和逆矩阵5.1逆矩阵（inversematrix）5.2求解线性方程组
鹅黄绒绒·2020-11-29 23:24

python sklearn 梯度下降法_Python- sklearn之梯度下降算法原理

1基础概念和记号线性代数对于线性方程组可以提供一种简便的表达和操作方式，例如对于如下的方程组：4x1-5x2=13-2x1+3x2=-9可以简单的表示成下面的方式：X也是一个矩阵，为(x1,x2)T，当然你可以看成一个列向量
weixin_39526238·2020-11-28 12:58

NumPy入门之线性代数

@[云好晕啊]学习笔记线性代数 线性代数是数学的一个分支，它的研究对象是向量，向量空间（或称线性空间），线性变换和有限维的线性方程组。
weixin_46097969·2020-11-26 18:25

支持向量机的基本思想_深入浅出机器学习算法：支持向量机

划分超平面的线性方程可以表达为：其中为法向量，决定了超平面的方向；为位移项，决定了超平面与原点之间的距离。划分超平面可由法向量和位移项确定，我们将其记为。
weixin_39751679·2020-11-26 10:58

具有给定数值的最小字符串_数值分析学习笔记（八）

在这一章中，我们介绍非线性方程组的数值解法。非线性方程组的数值求解方法一方面可以从函数零点求解方法出发进行推广得到（不动点法，Newton方法）。另一方面，也有一些广泛而又有启发性的新方法的引入。
weixin_39886238·2020-11-23 06:47

Keras深度学习笔记 线性回归

我们的目标是通过学习得到线性方程的这两个权值，并用它们描述解释
imxlw00·2020-11-21 18:41

用MATLAB实现雅克比迭代、高斯-赛德尔迭代以及超松弛迭代

文章目录前言一、解线性方程组的方法二、解线性方程组的迭代法及其代码实现1.迭代法的收敛性2.基本参数设置3.雅克比（Jacobi）迭代4.高斯-塞德尔（Gauss-Seidel）迭代5.超松弛（SOR）
ViolentElder·2020-11-17 22:27

第四章 可解释的模型

4.1线性回归线性回归模型是什么：将目标预测为特征输入的加权和i.e.线性方程表示截距，不与特征相乘表示误差，即预测结果与真实结果直接的差，一般假设这些差服从高斯分布我们可以使用各种方法来估计最佳权重，
GlassySky_6c41·2020-11-05 15:30

Python解线性方程组的迭代法(3)————逐次超松弛(SOR)迭代法

代码importnumpyasnpdefsor(A,b,N,w):x=np.mat(np.zeros((A.shape[0],1
ThinkZtoA·2020-10-31 21:22

牛顿迭代法（Newton’s Method）迭代求根的Python程序

对于非线性方程的求解，在自变量范围内往往有多个解，我们将此变化区域分为多个小的子区间，对每个区间进行分别求解。我们在求解过程中，选取一个近似值或者近似区间，然后运用迭代方法逐步逼近真实解。
Fo*(Bi)·2020-10-26 12:03
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