高斯赛德尔迭代求解矩阵的解

详细描述了迭代注水算法的应用信道容量计算

用高斯迭代法求解非线性方程组，快而准，实用。

在机器学习、图像处理等研究领域,矩阵补全主要用于恢复一个完整的低秩矩阵。考虑到计算迭代过程中,每一步均需要进行奇异值分解,若矩阵维数过大,则计算复杂度非常高。为降低计算复杂度,本文将矩阵三分解方法应用

用C++实现了数值分析/计算方法中的高斯赛德迭代法

数值分析实验程序代码，高斯赛德尔公式.............

使用C语言实现了高斯消除法解决稀疏矩阵的问题

矩阵逆的求解

这是求解正交矩阵的方法,有点参考性,可以看看

高震荡、勒让德-高斯、拉盖尔-高斯、艾尔米特-高斯、切比雪夫积分，包含matlab 和c语言

进过18次Jacobi迭代后，其相邻迭代解间无穷范数误差小于：1.0e-8 此时Jacobi迭代解如下： x = 1.099999996412137 1.199999996412137 1.29999