python实现高斯（Gauss）迭代自动计算

最新推荐文章于 2024-09-10 08:45:16 发布
最新推荐文章于 2024-09-10 08:45:16 发布
阅读量441 收藏 3
点赞数 7
文章标签： python 开发语言
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/changzi990/article/details/139632011
版权
本文介绍了如何在Python中优化高斯（Gauss）迭代法的实现，通过改进原代码，提升数据输出的形式。详细展示了优化后的运算结果。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

changzi990
关注
【计算方法】关于Gauss-Seidel迭代法的Python实现
gongdiwudu的专栏
12-17 1万+
1 Gauss-Seidel代法的运算条件 对于线性方程,用Gauss-Seidel迭代求解是需要条件的，其条件有三： 方阵A必须是非奇异的，即A的行列式必须非0 对角线元素必须非0 矩阵A对角占优 2 Gauss-Seidel代法的迭代原理 3 python程序实现 import numpy as np def Guss_Selbi(a, b, x, g): # a为系数矩阵 b增广的一列 x迭代初始值 g计算精度 x = x.astype(floa...
用高斯(Gauss)消元法求n阶线性方程组的解（python）
weixin_56273009的博客
10-10 2660
用编程语言实现用高斯(Gauss)消元法求n阶线性方程组的解、用列主元高斯(Gauss)消元法求n阶线性方程组的解、用库郎(Courant)列主直接分解法求n阶线性方程组的解的程序。通过设计、编制、调试2~3个求n阶线性方程组数值解的程序，加深对其数值计算方法及有关的基础理论知识的理解。Guass消去法结果。
python进行高斯计算
weixin_46121540的博客
12-20 2790
SciPy的GaussianMixture模块提供了一个GaussianMixture类，可以用来拟合多个高斯分布的混合模型。Python的math库提供了高斯函数，可以方便地计算高斯分布的概率密度函数(PDF)和累积分布函数(CDF)。高斯计算在Python中有多种方法，下面我将介绍几种常见的方法，包括基本的高斯函数、高斯积分和高斯变换等。当然，除了上述介绍的方法，Python中还有许多其他的方法可以进行高斯计算。同的方法适用于不同的场景和需求，我们可以根据具体情况选择合适的方法进行高斯计算。
高斯消去法（Gauss）的python实现
weixin_45627646的博客
03-23 3669
高斯消去法（Gauss）的python实现具体代码和注释如下 Guass消去法的算法原理如下图 具体代码和注释如下 import numpy as np #首先确保python安装了numpy包 def gauss(a, b): #自己定义一个函数，自变量是a，b cout = 0 #定义计算次数 m, n = a.shape #矩阵a的行数和...
python 高斯分布二维高斯分布代码
07-12
本代码为Python3.x，包括高斯分布及二维高斯分布代码，使用了numpy、scipy、matplotlib等包，适合初学者使用
python3 高斯函数
指剑
08-20 2914
换句话说，一枚公平的硬币有正面结果的概率（正面）p = 0.5。如果你掷硬币 20 次，平均值为 20 * 0.5 = 10；你会期望得到10个正面。
python实现高斯(Gauss)迭代法的例子
09-18
在本例子中，我们将探讨如何用Python实现高斯迭代法。 首先，我们要了解高斯迭代法的基本原理。假设我们有以下线性方程组： \[ A \mathbf{x} = \mathbf{b} \] 其中 \( A \) 是系数矩阵，\( \mathbf{x} \) 是未知...
2024年Python最新Python实现Gauss-Seider迭代法（超全）
wsjh156456的博客
05-01 571
当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。观看全面零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。工具都帮大家整理好了，安装就可直接上手！
Gauss-Seidel迭代算法的Python实现详解
09-19
### Gauss-Seidel 迭代算法的 Python 实现详解 #### 一、Gauss-Seidel 迭代算法简介 Gauss-Seidel 迭代法是一种数值分析中的求解线性方程组的方法，属于直接法与迭代法之间的算法之一。它通过对矩阵的分解，逐个...
python 实现gaussian高斯算法
luthane的博客
09-10 1058
高斯算法（Gaussian algorithm）是一个广泛的概念，因为“高斯”这个名字与许多不同的数学和算法技术相关联。但是，在大多数情况下，当人们提到“高斯算法”时，他们可能是在指高斯消元法（Gaussian elimination），这是一种在数学中用于求解线性方程组、计算矩阵的行列式、矩阵的逆等问题的算法。高斯消元法（Gaussian Elimination）高斯消元法是一种在解线性方程组时常用的算法。
python写的列主元Gauss消去法
09-23
Gauss消去法可以有效计算线性方程组。针对《数值分析》中的列主元Gauss消去算法，编写的python程序。在这个程序中，可以计算出线性方程组的一个x解，并能逐步打印出线性方程组的每一步变换。注意：运行此程序需要了解基本的线性代数知识。tar.gz是我在Ubuntu下的压缩包，请自行解压，如有问题或意见，欢迎反馈，谢谢！
高斯正反算公式
12-10
关于坐标准换的高斯坐标转换，其基本原理和公式。
python实现高斯列组元消元
11-09
python实现高斯列组元消元
探索Gauss：一个强大的Python数值计算库
gitblog_00038的博客
03-30 444
探索Gauss：一个强大的Python数值计算库 gausscode repo for gauss6500项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gaus/gauss 本文将向您介绍一个名为的项目，这是一个专为科学和工程计算设计的高性能Python库。无论您是数据科学家、工程师还是数学爱好者，Gauss都能为您提供高效、易于使用的工具，助您在数值运算领域游刃有余。...
python实现高斯(Gauss)迭代法
此生无分起相思
11-14 7510
#Gauss迭代法 输入系数矩阵mx、值矩阵mr、迭代次数n(以list模拟矩阵 行优先) def Gauss(mx,mr,n=100): if len(mx) == len(mr): #若mx和mr长度相等则开始迭代 否则方程无解 x = [] #迭代初值 初始化为单行全0矩阵 for i in range(len(mr)): ...
高斯函数生成高斯模板（含Python代码实现）
陈嘿萌的博客
03-06 8284
昨天，在组会上师弟提到了高斯模板，自己被导师抽查提问解释如何生成模板的。故，回忆一下过去的知识，并进行总结。学习如何通过高斯函数生成高斯模板，并用python代码实现生成高斯模板的过程。
使用Python实现高斯混合模型聚类算法
Echo_Wish
04-14 963
高斯混合模型算法假设数据集是由若干个高斯分布组成的，每个高斯分布都代表一个簇。算法的目标是通过最大化数据集的似然函数来找到最佳的高斯混合模型参数，包括每个簇的均值、协方差矩阵和权重。通过这些参数，我们可以计算每个数据点属于每个簇的概率，从而进行聚类。
python高斯函数表达式_Python实现高斯函数的三维显示方法
weixin_32561885的博客
02-11 2990
在网上查阅资料，发现很少用Python进行高斯函数的三维显示绘图的，原因可能是其图形显示太过怪异，没有MATLAB精细和直观。回顾一下二维高斯公式：σ此处取3。在MATLAB下的程序为：u=[-10:0.1:10];v=[-10:0.1:10];[U,V]=meshgrid(u,v);H=exp(-(U.^2+V.^2)./2/3^2);mesh(u,v,H); %绘制三维曲面...
Python实现高斯赛德尔迭代法
最新发布
02-05
### Python 实现 Gauss-Seidel 迭代法 Gauss-Seidel 迭代法是一种用于求解线性方程组的有效算法，在每次迭代过程中利用已经计算出来的最新分量值。这种方法相较于 Jacobi 方法更高效，因为其能够即时使用最新的估计值。 下面是基于给定资料构建的一个简单的 Python 函数 `gauss_seidel` 来执行该过程： ```python import numpy as np def gauss_seidel(A, b, max_iterations=25, tolerance=1e-10): n = len(b) x = np.zeros_like(b) for iteration in range(max_iterations): x_new = np.copy(x) for i in range(n): s1 = np.dot(A[i, :i], x_new[:i]) s2 = np.dot(A[i, i + 1:], x[i + 1:]) x_new[i] = (b[i] - s1 - s2) / A[i, i] if np.allclose(x, x_new, rtol=tolerance): break x = x_new return x_new ``` 此代码定义了一个名为 `gauss_seidel` 的函数接收矩阵 \(A\) 和向量 \(\textbf{b}\)，以及最大迭代次数和容差作为参数[^2]。初始化未知数数组 `x` 并设置为零矢量。进入循环后，创建一个新的副本 `x_new` 存储当前迭代的结果；内部第二个循环遍历每一个变量索引位置 `i` 计算新的估值，并立即应用这些新值到 `x_new` 中去。如果两次连续的解之间的差异小于指定的容忍度，则停止迭代并返回最终结果。 为了验证这个实现的效果，考虑如下测试案例： ```python if __name__ == "__main__": A = np.array([[4., 3., 0.], [3., 4., -1.], [0., -1., 4.]]) b = np.array([24., 30., 24.]) solution = gauss_seidel(A, b) print("Solution:", solution) ``` 这段程序会打印出所找到的近似解向量 `solution`，这应该接近实际解析解 `[3., 6., 7.]`。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值