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牛顿法
- 牛顿法计算程序，迭代没有条件控制！-Newton's method, no conditions iterative control!
Helmholtz_Newton
- 这是一类特殊的椭圆偏微分方程Helmhotz方程，该程序是用迭代法求解Helmhotz方程的，它是满足牛顿边值条件的。
liner
- 线性迭代法求解矩阵方程的解。包含检验方程组是否满足 迭代条件，即归一后每行变量不同
20060521.RAR
- 目前已有若干版本的子程序库公开发表，它们各有特色。本程序库中的开平方算法为快速逼 近算法，它能达到牛顿迭代法同样的精度，而速度加快二十倍左右，超过双字节定点除法的 速度。 本子程序库对《单片机应用程序设计技术》一书附录中的子程序库作了重大修订： （１）按当前流行的以 IBM PC 为主机的开发系统对汇编语言的规定，读者不必再进行修 改，便可直接使用。 （２）对浮点运算子程序库进行了进一步的测试和优化，对十进制浮点数和二进制浮点数的 相互转换子程序进行了彻底
MYFEM.rar
- 有限元求解柏松方程。本文采用FORTRAN语言编制程序。程序中大部分变量采用有名公共区存储方式存储，这样可以减少内存占用量。 IFG：生成有限元网格信息，即元素节点局部编码与总体编码对照表，节点实际坐标，边界节点编码与边界点上的已知值 GKD：生成总刚一维存储对角元的地址，计算总刚一维存储长度 FIXP：设置已知节点函数值 GK(NI,NJ,ADJ,AIJ)：单元刚度矩阵计算 GF(NI,N,M,LE,YI,FE)：单元列阵的计算 AK(I,J,AIJ)：总刚度矩阵元素迭加 QEB
test3_5
- 解方程组的雅克比迭代法，其中描述了迭代法的收敛条件-Jacobi equations solution iteration, which describes the convergence conditions for iterative methods
Main
- 1、 采用原始变量法，即以速度U、V及压力P作为直接求解的变量 2、 守恒型的差分格式，离散方程系对守恒型的控制方程通过对控制容积作积分而得出的，无论网格疏密程度如何，均满足在计算区域内守恒的条件； 3、 采用区域离散化方法B，即先定控制体界面、再定节点位置 4、 采用交叉网格，速度U、V与其他变量分别存储于三套网格系统中； 5、 不同的项在空间离散化过程中去不同的型线假设，源项采用局部线性化方法；扩散——对流项采用乘方格式（但很容易转化为中心差分、迎风差分或混合格式）；街面上的
ONE
- 1、 采用原始变量法，即以速度U、V及压力P作为直接求解的变量 2、 守恒型的差分格式，离散方程系对守恒型的控制方程通过对控制容积作积分而得出的，无论网格疏密程度如何，均满足在计算区域内守恒的条件； 3、 采用区域离散化方法B，即先定控制体界面、再定节点位置 4、 采用交叉网格，速度U、V与其他变量分别存储于三套网格系统中； 5、 不同的项在空间离散化过程中去不同的型线假设，源项采用局部线性化方法；扩散——对流项采用乘方格式（但很容易转化为中心差分、迎风差分或混合格式）；街面上的
TWO
- 1、 采用原始变量法，即以速度U、V及压力P作为直接求解的变量 2、 守恒型的差分格式，离散方程系对守恒型的控制方程通过对控制容积作积分而得出的，无论网格疏密程度如何，均满足在计算区域内守恒的条件； 3、 采用区域离散化方法B，即先定控制体界面、再定节点位置 4、 采用交叉网格，速度U、V与其他变量分别存储于三套网格系统中； 5、 不同的项在空间离散化过程中去不同的型线假设，源项采用局部线性化方法；扩散——对流项采用乘方格式（但很容易转化为中心差分、迎风差分或混合格式）；街面上的
THREE
- 1、 采用原始变量法，即以速度U、V及压力P作为直接求解的变量 2、 守恒型的差分格式，离散方程系对守恒型的控制方程通过对控制容积作积分而得出的，无论网格疏密程度如何，均满足在计算区域内守恒的条件； 3、 采用区域离散化方法B，即先定控制体界面、再定节点位置 4、 采用交叉网格，速度U、V与其他变量分别存储于三套网格系统中； 5、 不同的项在空间离散化过程中去不同的型线假设，源项采用局部线性化方法；扩散——对流项采用乘方格式（但很容易转化为中心差分、迎风差分或混合格式）；街面上的
FOUR
- 1、 采用原始变量法，即以速度U、V及压力P作为直接求解的变量 2、 守恒型的差分格式，离散方程系对守恒型的控制方程通过对控制容积作积分而得出的，无论网格疏密程度如何，均满足在计算区域内守恒的条件； 3、 采用区域离散化方法B，即先定控制体界面、再定节点位置 4、 采用交叉网格，速度U、V与其他变量分别存储于三套网格系统中； 5、 不同的项在空间离散化过程中去不同的型线假设，源项采用局部线性化方法；扩散——对流项采用乘方格式（但很容易转化为中心差分、迎风差分或混合格式）；街面上的
FIVE
- 1、 采用原始变量法，即以速度U、V及压力P作为直接求解的变量 2、 守恒型的差分格式，离散方程系对守恒型的控制方程通过对控制容积作积分而得出的，无论网格疏密程度如何，均满足在计算区域内守恒的条件； 3、 采用区域离散化方法B，即先定控制体界面、再定节点位置 4、 采用交叉网格，速度U、V与其他变量分别存储于三套网格系统中； 5、 不同的项在空间离散化过程中去不同的型线假设，源项采用局部线性化方法；扩散——对流项采用乘方格式（但很容易转化为中心差分、迎风差分或混合格式）；街面上的
Possion_FEM
- 有限元求解柏松方程。本文采用FORTRAN语言编制程序。程序中大部分变量采用有名公共区存储方式存储，这样可以减少内存占用量。 IFG：生成有限元网格信息，即元素节点局部编码与总体编码对照表，节点实际坐标，边界节点编码与边界点上的已知值 GKD：生成总刚一维存储对角元的地址，计算总刚一维存储长度 FIXP：设置已知节点函数值 GK(NI,NJ,ADJ,AIJ)：单元刚度矩阵计算 GF(NI,N,M,LE,YI,FE)：单元列阵的计算 AK(I,J,AIJ)：总刚度矩阵元素迭
SOR
- 逐次超松驰迭代法(Successive Over Relaxation Me thod,简称SOR方法)是高斯—塞德尔方法的一种加速方法，是解大型稀疏矩阵方程组的有效方法之一，它具有计算公式简单，程序设计容易,占用计算机内存较少等优点,但需要较好的加速因子(即最佳松驰因子).下面我们首先说说松驰一词的含意,再利用它来解释雅可比迭代法与高斯—塞德尔迭代法,最后给出逐次超松驰迭代法的推算公式和收敛性条件.-Successive over relaxation iteration method (Su
jixieshou
- ：本文提出了一种基于单纯形方法的机械手位姿逆解的分步求解方法。这种方法充分利用了单纯形法 大范围收敛和计算简单的特性，在不计算目标函数一阶导数的情况下，确定极值点的查找方向与步长，多次迭代，直至目标函数满足所给条件。最后，用一个六自由度的肘机器人验证了该求解方法的有效性。- This paper presents a simplex method based on robot position and orientation of the sub-step inverse solution
Dataregistrationin3-Dscanningsystems
- 通过引入特征点和改进最近点迭代法, 提出了一种 在三维扫描系统中对三维点云数据进行配准的方法。该方法 通过对特征点的提取, 首先得到一组匹配点对, 然后运用 SVD 矩阵分解算法求出转换参数R 和T, 进而以此作为最 近点迭代法的初始值, 并对最近点的求法和迭代截止条件作 了改进, 得到了很好的配准效果。该文论述了该方法的基本 原理, 并通过不同视觉下物体三维测量点云数据配准的应用 实例证明了该方法的有效性。-A 3-D meas uring dat a r egis
牛顿法迭代
- function main() clc; clear all; f = @(x)log(x+sin(x)); % 测试函数 df = @(x)(1+cos(x))/(x+sin(x)); % 导数函数 x0 = 0.1; % 迭代初值 x = TestNewton(f, df, x0) % 牛顿法求解 function x = TestNewton(fname, dfname, x0, e, N) % 用途：Newton迭代法解非线性方程f(x)=0 % fname和df
ICM（能量终止）
- 基于条件迭代法与马尔可夫随机场的遥感图像分割的matlab代码(the image segmentation based on the ICM and Markov random field)
单纯形法Matlab程序-2016-11-17
- 一般线性规划问题具有线性方程组的变量数大于方程个数，这时会有不定的解。当决策变量个数n和约束条件个数m较大时，单纯形法是求解线性规划问题的通用方法。 从线性方程组找出一个个的单纯形，每一个单纯形可以求得一组解，然后再判断该解使目标函数值是增大还是变小了，决定下一步选择的单纯形。通过优化迭代，直到目标函数实现最大或最小值(In general linear programming problems, the number of variables with linear equations is
基于有限差分法的二维边值问题的数值分析
- 1. 在matlab中分析基于分离变量法的解析解； 2. 利用简单迭代法求解，与解析法结论对比，分析求解结果的精确度。分析过程至少包括：在网格尺寸为0.1 m和1 m两种条件下，两次迭代差值最大为10-10时的分析结论； 3. 利用超松弛迭代法分析，选择松弛因子，分析其对收敛速度（即迭代次数）的影响，并确定最优值。分析过程至少包括：在网格尺寸为0.1和1两种条件下，两次迭代差值最大为10-10时，迭代次数随松弛因子的变化，得到对应的最优松弛因子，与经验值（课本165页式子3.7.15）进行