原理: 请看本人博客:线性方程组的迭代求解算法——原理 代码: import numpy as np max=100#迭代次数上限 Delta=0.01 m=2#阶数:矩阵为2阶 n=3#维数:3X3的矩阵 shape=np.full(m, n) shape=tuple(shape) def read_tensor(f,shape):#读取张量 data=[] for i in range(n**(m-1)): line = f.readline() data.append(list(map(e

function [u,n]=Jacobi(A,b,u0,eps,varargin) %Jacobi.m函数为用于雅可比迭代法求解线性方程组 %A为线性方程组的系数矩阵 %b为线性方程组的常数向量 %u0为迭代初始向量 %eps为解的精度控制 %varargin为迭代步数控制 %u为线性方程组的解 %n为求出所有精度的解实际的迭代步数 eps=1.0e-10; M=; elseif nargin< error return elseif nargin== M=varargin{}; end D=

有方程组如下: 迭代法求解x,python代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt A = np.array([[8, -3, 2], [4, 11, -1], [6, 3, 12]]) b = np.array([[20, 33, 36]]) # 方法一:消元法求解方程组的解 result = np.linalg.solve(A, b.T) # print('Result:\n', result) # 方法二:迭代法求解方

使用牛顿迭代法求方程  在x附近的一个实根. 赋值X,即迭代初值:用初值x代入方程中计算此时的f(x)=(a * x * x * x + b * x * x + c * x + d)和f’(x)=(3 * a * x * x + 2 * b * x + c) 计算增量f(x)/f’(x):计算下一个x: x-f(x)/f’(x);   把新产生的x替换 x: x=x-f(x)/f’(x),循环;   若d绝对值大于0.00001,则重复上述步骤. def diedai(a, b, c, d,X)

公式不便于在这里编辑,所以在word中编辑好了,截图过来. 用python+牛顿迭代法   求 y =(x-2)**3的解 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ''' 牛顿迭代法实现 y =(x-2)**3的解 ''' def f(x): return (x-2)**3 def fd(x): return 3*((x-2)**2) def newtonMethod(n,assum): time = n x = assum next

点击进入幕布视图浏览 https://mubu.com/doc/a8VGCUfqqw 一.Python下载 1.进入Python官网:https://www.python.org/ 2.选择windows版本(Download > Windows) 3.点击下载Python3最新版(Latest Python 3 Release - Python 3.7.3).也可以选择较低版本,如Python3.6.8 二.Python安装 点击运行Python安装包 勾选"Add pyhon 3.6

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

(一)线性方程组求解 包含n个未知数,由n个方程构成的线性方程组为: 其矩阵表示形式为: 其中 一.直接求解法 1.左除法 x=A\b; 如果A是奇异的,或者接近奇异的.MATLAB会发出警告信息的. 2.利用矩阵的分解来求解线性方程组(比单单进行左除速度快) (1)LU分解(只有方阵可以使用) LU分解就是分解成一个交换下三角矩阵(也就是说进行一定的操作后才是下三角矩阵)和一个上三角矩阵(不需要变换)的乘积形式.只要A是非奇异的,就可以进行LU分解. MATLAB提供的LU分解函数对于矩阵进行

<FORTRAN程序设计权威指南> 基本信息 作者: 白海波    出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111421146 上架时间:2013-7-23 出版日期:2013 年7月 开本:16开 页码:1 版次:1-1 所属分类:计算机 > 软件与程序设计 > 综合 > 高级程序语言设计 更多关于 >>>< FORTRAN程序设计权威指南> 内容简介     计算机书籍 fortran语言作为一门专门用于科学计算的程序设计语言,始终在科学计

题目回顾: 一般解线性方程Ax=b有哪几种做法?你能在Eigen中实现吗? 解: 线性方程组Ax = b的解法 : 1.直接法:(1,2,3,4,5) 2.迭代法:如Jacobi迭代法(6) 其中只有2 3方法不要求方程组个数与变量个数相等 下面简略说明下Jacobi迭代算法:由迭代法求解线性方程组的基本思想是将联立方程组的求解归结为重复计算一组彼此独立的线性表达式,这就使问题得到了简化,类似简单迭代法转换方程组中每个方程式可得到雅可比迭代式迭代法求解方程组有一定的局限性,比如下面Jacobi函

1．用Newton迭代法求方程   的第一个正根. 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ newton.m: function x1=newton(x0,eps) format long format compact x1=x0-dao(x0); while abs(x1-x0)>eps x0=x1; x1=x0-dao(x0); end dao.m: function y=dao(x) y=tan(x)-exp(x); y1=tan(x)

MATLAB线性方程组的迭代求解法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一.实验目的 1． 借助矩阵按模最大特征值,判断解方程组的Jacobi迭代法所得迭代序列的敛散性. 2． 会在Jacobi迭代法所得迭代序列收敛时,用修改后的Gauss-Seidel迭代法. 3． 会逐次超松驰迭代法. 二.实验原理 三.实验程序 四.实验内容 用上面前二种方法求解4元线性方程组的近似解,所选方程组尽可能可以用多种方法求得收敛解. 注:要注意判断迭代法

多线性方程(张量)组迭代算法的原理请看这里:若想看原理部分请留言,不方便公开分享 Gauss-Seidel迭代算法:多线性方程组迭代算法——Gauss-Seidel迭代算法的Python实现 import numpy as np import time 1.1 Jacobi迭代算法 def Jacobi_tensor_V2(A,b,Delta,m,n,M): start=time.perf_counter()#开始计时 find=0#用于标记是否在规定步数内收敛 X=np.ones(n)#迭代起

参考书 : <<振动分析>> 张准 汪凤泉 编著 东南大学出版社 ISBN 7-80123-583-4 参考章节 : 4.6.2 和 4.6.3 <<数值分析>> 崔瑞彩 谢伟松 天津大学出版社 ISBN 7-5618-1366-X 参考章节 : 3.1 参考资料: <<交替使用幂法和降阶法求解矩阵全部特征值>> 下载地址:https://pan.baidu.com/s/1fmNMnS8zyaMv4B_6jd7rnQ 2018-03-

  一.IPython 简介 IPython 是一个交互式的 Python 解释器,而且它更加高效. 它和大多传统工作模式(编辑 -> 编译 -> 运行)不同的是, 它采用的工作模式是:执行 -> 探索 ,而大部分和数据分析相关的代码都含有探索式操作(比如试误法和迭代法),所以 IPython 能大大提高编码效率. IPython 发展到现在,它不仅仅只是一个加强版的 Python shell 了, 它集成了 GUI 控制台,这可以让你直接进行绘图操作:它还有一个基于 Web 的交互式笔

Introduction 主成分分析(Principal Components Analysis)是一种对特征进行降维的方法.由于观测指标间存在相关性,将导致信息的重叠与低效,我们倾向于用少量的.尽可能多能反映原特征的新特征来替代他们,主成分分析因此产生.主成分分析可以看成是高维空间通过旋转坐标系找到最佳投影(几何上),生成新维度,其中新坐标轴每一个维度都是原维度的线性组合\(\theta'X\)(数学上),满足: 新维度特征之间的相关性尽可能小 参数空间\(\theta\)有界 方差尽可能大,

本篇主要实现九(八)大排序算法,分别是冒泡排序,插入排序,选择排序,希尔排序,归并排序,快速排序,堆排序,计数排序.希望大家回顾知识的时候也能从我的这篇文章得到帮助. 为了防止误导读者,本文所有概念性内容均截取自对应Wiki 冒泡排序 原理 冒泡排序(Bubble Sort)是一种简单的排序算法.它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来.走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成.这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢

1.Python数据结构篇 数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python]( http://interactivepython.org/courselib/static/pythonds/index.html)时写下的阅读记录,当然,也结合了部分[算法导论]( http://en.wikipedia.org/wiki/Introduction_to_Algorithms)中的内容,此外还有不少wikipedia上的内容,所以内容比较多,可能有点杂乱.这部分主要是介

题目来源: https://leetcode.com/problems/sqrtx/ 题意分析: 实现一个整型的开根. 题目思路: 利用牛顿迭代法可以求解.首先讲数据类型转成浮点数,然后选取初始值为n/2,然后用牛顿迭代,直到迭代结果相差小于1.0,最后将浮点数转回整型. 代码(Python): class Solution(object): def mySqrt(self, x): """ :type x: int :rtype: int """

近年来,金融领域的量化分析越来越受到理论界与实务界的重视,量化分析的技术也取得了较大的进展,成为备受关注的一个热点领域.所谓金融量化,就是将金融分析理论与计算机编程技术相结合,更为有效的利用现代计算技术实现准确的金融资产定价以及交易机会的发现.量化分析目前已经涉及到金融领域的方方面面,包括基础和衍生金融资产定价.风险管理.量化投资等.随着大数据技术的发展,量化分析还逐步与大数据结合在一起,对海量金融数据实现有效和快速的运算与处理. 在量化金融的时代,选用一种合适的编程语言对于金融模型的实现是至关