矩阵特征值问题已成为数值计算中的一个重要组成部分，为有效求解此类问题，提出了一种求解特征值的新方法：利用非线性方程组的Newton迭代法求解特征向量，为提高迭代的收敛速度，引入同伦思想，利用插值方法，得到近似特征向量Y(N)，以Y(N)作为迭代初值，从而快速求出问题的具有较高精度的解．该算法稳定性好，可并行运算，

一个求解n阶线性方程组的小程序，非常实用。

MATLAB牛顿法求解非线性方程组 部分源码 function Newton() x0=[0.1;0.5]; x1=x0-inv(myJacobi(x0))*myfun(x0); while norm(x1-x0)>1e-3 x0=x1; x1=x0-inv(myJacobi(x0))*myfun(x0); end x1 end

调用 [C,D,rank]=fundam(A_num,A_den) 参见 Execute.m 示例。 A_num, A_den - 两个矩阵，用于设置线性方程组的系数（分子、分母）。 例如1/2*x1-2/3*x2=5/4 3/4*x1+5/7*x2=2/1 A_num=[1 -2 5; 3 5 2] A_den=[2 3 4;4 7 1] 结果分为3类： 1）系统不一致2) 系统是一致的，只有一个通用的解决方案3）系统是一致的，有很多解决方案 求解器的输出是系数 C、D 的矩阵 - Xn 附近的每个系数具有相同的逻辑（分子和分母）。 对于 2) 类别（一种常见的解决方案）C 总是具有对角线形式 例如： 分子C= [1 0 3; 0 1 2] 分母D=[1 1 1; 1 1 5] 方法X1 = 3 X2=2/5 对于3）类别矩阵C，D表示系统的基本解决方案 例如 分子C= [

求线性方程组的解C++源代码。求出系数行列式的值，再根据克莱姆法则求解。（保证全过）

随着科学技术的发展以及电子信息技术的广泛应用，非线性问题成为数值 计算领域研究的重要方向之一，而非线性方程组的求解则是其最基本的问题。 本文主要研究了解非线性方程组的迭代方法。

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Doolittle三角分解将线性方程组的系数矩阵分解为LR两个矩阵相乘的方法求解线性方程组，这里是源代码，经过了调试和运行，可以直接使用

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雅克比高斯迭代，计算方法课程设计。题：用雅克比迭代和高斯赛德尔迭代求解线性方程住，当使用不同算法时，迭代次数是否有影响？ E=0.000001