C++Gaussian-elimination高斯消元法的实现算法(附完整源码)

于 2021-03-18 11:34:50 发布
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本文详细介绍了C++中如何实现高斯消元法，包括算法的详细步骤和完整源码，同时提供了main函数的测试用例，帮助读者理解和应用该算法。

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C语言gauss elimination高斯消元法算法(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
03-02 1224
实现Linked List实现statknode结构体实现以下4个接口实现Linked List实现statk的完整源码（定义，实现，main函数测试） node结构体 struct node { int info; struct node *link; }; 实现以下4个接口 struct node *top = NULL, *temp; void push(struct node *); void pop(struct node *); void display(struct node
C/C++ Gaussian-elimination高斯消元算法详解及源码
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-12 7663
Gaussian-elimination高斯消元算法是一种用于求解线性方程组的方法。它通过一系列行变换将线性方程组转化为简化的行阶梯形式，从而得到方程组的解。
高斯消元法程序（c语言版）
10-31
刚刚学完高斯消元法，用书上讲的算法简单编写了一个用高斯消元法解方程的程序，其中有很多不足，第一次上传，请大家体谅，多谢指导。
高斯消元法的C++简单实现
babei9735的博客
08-02 1081
高斯消元法 　　首先，我们导入几个概念。 定义1： 一个矩阵称为阶梯形（行阶梯形），若它有以下三个性质： 　　1.每一非零行在每一零行之上； 　　2.某一行的先导元素所在的列位于前一行先导元素的后面； 　　3.某一行先导元素所在列下方元素都是零。 　　比如， 定义2：若一个阶梯形矩阵还满足以下性质，称它为简化阶梯形（简化行阶梯形）： 　　1.每一非零行的先导元素是1； ...
高斯消元法解线性方程组的Matlab程序
11-13
数值分析中的高斯消元程序，在Matlab中编写
高斯消元法C语言代码
07-23
高斯消元法C语言代码数学上，高斯消元法（或译：高斯消去法），是线性代数规划中的一个算法，可用来为线性方程组求解。但其算法十分复杂，不常用于加减消元法，求出矩阵的秩，以及求出可逆方阵的逆矩阵。不过，如果有过百万条等式时，这个算法会十分省时。一些极大的方程组通常会用迭代法以及花式消元来解决。当用于一个矩阵时，高斯消元法会产生出一个“行梯阵式”。高斯消元法可以用在电脑中来解决数千条等式及未知数。
三维重建-基于Three.js实现的3D-Gaussian-Splatting三维重建算法-附项目源码+流程教程-优质项目实战
10-17
该项目的源码和教程不仅包含了3D-Gaussian-Splatting算法的核心实现，还涉及到了Three.js的基本使用方法，包括场景创建、相机设置、灯光布置、模型渲染等。开发者在学习和实践的过程中，可以将注意力集中在三维重建...
三维重建加速-基于Cpp+CUDA加速实现3D-Gaussian-Splatting三维重建算法-附项目源码+流程教程-优质项目
最新发布
10-17
本项目“三维重建加速-基于Cpp+CUDA加速实现3D-Gaussian-Splatting三维重建算法-附项目源码+流程教程-优质项目”即为该领域的一个优秀示例。该研究采用了C++与CUDA的混合编程模式，通过利用CUDA的并行计算能力，显著...
Gpp.zip_Elimination_gaussian scaled_gpp_partial pivoting_高斯消元法
09-20
在数学和计算机科学中，高斯消元法（Gaussian Elimination）是一种基本的线性代数算法，用于求解线性方程组。部分高斯消元法（Gaussian elimination with scaled partial pivoting）是高斯消元法的一个改进版本，它...
高斯消元法代码模版 (C++)
捡起一束光的博客
05-17 3331
#include <stdio.h> #define MAX_SIZE 100 /*1 3 5 6 3 4 5 7 6 3 1 2*/ float Matrix[MAX_SIZE][MAX_SIZE]; float m[MAX_SIZE][MAX_SIZE]; float x[MAX_SIZE]; int main(void) { //输入矩阵 int ...
高斯列主元素消去法C++算法及示例
12-20
经典的高斯列主元素消去法C++算法及示例 纯C++代码，速度和精度都非常高！ 示例中包含了算法的全部源代码以及详细的使用示例！ // 高斯消元法 // 输入： // int NA 矩阵阶数 // double A[] 系数矩阵,将二维用一维表示 // double B[] 常数矩阵 // double eps 精度要求 // double *x 计算结果 // 返回: 无 // 函数使用示例： // int NA = 3; // double A[] = {2,-2,5,2,3,4,3,-1,3}; // double B[] = {13,20,10}; // double eps = 0.01; // double *x; // x=new double[NA]; // Cal_lGauss(A,B,NA,eps,x); // delete[] x; void Cal_lGauss(double A[],double B[],int NA,double eps,double *x)
高斯消去法C++代码
05-25
高斯消去法源代码，能实现线性方程Ax=b的求解，内有注释，简单易懂
C++写的高斯消元法 原创
01-15
自己写的高斯消元法 可以算N维矩阵,可以用VC等软件打开。
用高斯消元法解方程组（C++）
09-13
1. 用高斯消元法解方程组： 21.0x1+67.0x2+88.0x3+73.0x4 =141.0 76.0x1+63.0x2 + 7.0x3+20.0x4 =109.0 85.0x2+56.0x3+54.0x4 =218.0 19.3x1+43.0x2+30.2x3+29.4x4 =93.7
高斯消元法问题思考及代码模板
m0_37772713的博客
01-25 380
高斯消元法&&列主消元法的相关问题与思考：   列主消元法对高斯消元法的优化： 1. 解决了高斯消元在有某行主列远小于另一行的主列的情况下求整数解，正常消元会导致结果严重失真的问题。 2. 而后就是解决了高斯消元遇到无主元无法继续进行的情况。 关于高斯消元法的模板问题： 这里，看到了两套相关的模板，虽然都有我想要的部分，但是都不是我想要的模板。首先，kuangbin的模板对结果的处理相当
高斯消去法java代码_GaussianElimination 高斯消去法java（求逆，求解）
weixin_26895511的博客
02-16 318
importjava.util.Scanner;public classGaussianElimination{public static void Input(int n, double[][] A, double[] b, intlength){Scanner in= newScanner(System.in);System.out.println("输入方程组的系数矩阵A;");for (i...
手推Gaussian Newton算法与C++实现
二毛的博客
12-17 1916
(1)min⁡a,b,c∑i=xin∥y−eaxi2+bxi+c∥22 \min_{a,b,c}\sum_{i=x_i}^n \parallel y-e^{ax_i ^2+bx_i+c} \parallel_2^2 \tag{1}a,b,cmin​i=xi​∑n​∥y−eaxi2​+bxi​+c∥22​(1) (2)error=y−eaxi2+bxi+c error = y-e^{ax_i^2+...
高斯-赛得尔迭代式 c++_高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)与EM算法原理(二)
weixin_39968319的博客
11-23 628
接前文。6. 高斯混合模型的EM算法前文讲到，不完全数据集 的对数似然函数 的极大似然估计得到参数： 其中，响应度 ， 。虽然(1)式不是闭式解，但是我们可以根据(1)式，通过迭代的方法来计算参数 。EM算法(Expectation-Maximization algorithm)是就是这样一种用于计算含有隐变量的模型的极大似然解的强大方法。下面简述用EM算法来计算高斯混合模型参数的步骤：...
高斯消元（Gauss-Jordan Elimination）
Sothan
07-16 2852
高斯消元（Gauss-Jordan Elimination） 其中包括多种方程形式，如求浮点数解，整数解，模线性方程解，下图中的方程组亦可以是模线性方程组，同时对应即可。
高斯消元法python编程_Gaussian elimination 高斯消元法 python实现
05-16
以下是高斯消元法的 Python 实现： ```python def gauss_elim(A, b): n = len(A) for i in range(n): max_row = i for j in range(i+1, n): if abs(A[j][i]) > abs(A[max_row][i]): max_row = j A[i], A[max_row] = A[max_row], A[i] b[i], b[max_row] = b[max_row], b[i] for j in range(i+1, n): factor = A[j][i]/A[i][i] for k in range(i+1, n): A[j][k] -= factor*A[i][k] b[j] -= factor*b[i] x = [0]*n for i in range(n-1, -1, -1): x[i] = b[i]/A[i][i] for j in range(i): b[j] -= A[j][i]*x[i] return x ``` 其中，`A` 是一个 $n \times n$ 的系数矩阵，`b` 是一个 $n$ 维向量，函数返回一个 $n$ 维向量 $x$，满足 $Ax=b$。 这个函数的实现与标准的高斯消元法非常相似。首先，通过行交换，将绝对值最大的一行与当前行交换，以避免除以零。然后，对于当前行下面的所有行，计算一个系数，将该系数乘以当前行，并从下一行中减去，以消去当前列下面的所有元素。最后，通过回带，计算出 $x$ 的值。
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