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二分法对于区间[a，b]上连续不断且f（a）·f（b）<0的函数y=f（x），通过不断地把函数f（x）的零点所在的区间一分为二，使区间的两个端点逐步逼近零点，进而得到零点近似值的方法叫二分法。定义二分法（Bisection method） 即一分为二的方法. 设[a，b]为R的闭区间. 逐次二分法就是造出如下的区间序列([an，bn])：a0=a，b0=b，且对任一自然数n，[an+1，bn+1]或者等于[an，cn]，或者等于[cn，bn]，其中cn表示[an，bn]的中点。求法给定精确度

根的搜素法

超松弛迭代法【简介-源自百度百科】D. M. Young于20世纪70年代提出逐次超松弛(Successive Over Relaxation)迭代法，简称SOR方法，是一种经典的迭代算法。它是为了解决大规模系统的线性等式提出来的，在GS法基础上为提高收敛速度，采用加权平均而得到的新算法。由于超松弛迭代法公式简单，编制程序容易，很多工程学、计算数学中都会应用超松弛迭代方法。使用超松弛迭代法的关键在于选取合适的松弛因子，如果松弛因子选取合适，则会大大缩短计算时间。为解决实际问题中大维数线性代数方程组的求

高斯塞得尔迭代法高斯-赛德尔迭代（Gauss–Seidel method）是数值线性代数中的一个迭代法，可用来求出线性方程组解的近似值。该方法以卡尔·弗里德里希·高斯和路德维希·赛德尔命名。同雅可比法一样，高斯-赛德尔迭代是基于矩阵分解原理。（源自百度百科）版本一版本二与雅克比迭代法的区别在于最后的迭代公式有所不同，其他的LU分解思路基本一致算法框图手写例题...

雅克比迭代法雅克比迭代法就是众多迭代法中比较早且较简单的一种，其命名也是为纪念普鲁士著名数学家雅可比。雅克比迭代法的计算公式简单，每迭代一次只需计算一次矩阵和向量的乘法，且计算过程中原始矩阵A始终不变，比较容易并行计算。迭代过程首先将方程组中的系数矩阵A分解成三部分，即：A = L+D+U，如图1所示，其中D为对角阵，L为下三角矩阵，U为上三角矩阵。之后确定迭代格式，X^(k+1) = B*X^(k) +f ，（这里^表示的是上标，括号内数字即迭代次数），如图1所示，其中B称为迭代矩阵，雅克比迭代法

追赶法引言：追赶法是对三对角、五对角、七对角等矩阵线性方程组求解的快速有效办法，而三对角矩阵在有限差分格式中出现的太多了，除此之外，其在物理、工程等领域也都会用到三对角求解的追赶法。Ly=b;ux=y...

LU三角分解LU分解(LU Factorization)是矩阵分解的一种，可以将一个矩阵分解为一个下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积（有时是它们和一个置换矩阵的乘积）。LU分解主要应用在数值分析中，用来解线性方程、求反矩阵或计算行列式。简介将系数矩阵A转变成等价两个矩阵L和U的乘积 ，其中L和U分别是单位下三角矩阵和上三角矩阵。当A的所有顺序主子式都不为0时，矩阵A可以分解为A=LU。其中L是下三角矩阵，U是上三角矩阵。算法LU分解在本质上是高斯消元法的一种表达形式。**实质上是将A通过初等行变换

列主元消去法列主元素消去法是为控制舍入误差而提出来的一种算法，列主元素消去法计算基本上能控制舍入误差的影响，其基本思想是：在进行第 k(k=1,2,…,n-1)步消元时，从第k列的 akk及其以下的各元素中选取绝对值最大的元素，然后通过行变换将它交换到主元素akk的位置上，再进行消元。优点高斯消去法从第k步到第k+1步的消元过程，**必须满足条件a(kk)不等于零 （kk指下标）。而这个元素 即被称为第k步的主元(素)。**显然，高斯消去法是按方程排列的自然顺序产生主元的，这样，一旦出现 计算就归于失

龙格库塔法数值分析中，龙格－库塔法（Runge-Kutta methods）是用于非线性常微分方程的解的重要的一类隐式或显式迭代法。这些技术由数学家卡尔·龙格和马丁·威尔海姆·库塔于1900年左右发明。 [1]龙格-库塔(Runge-Kutta)方法是一种在工程上应用广泛的高精度单步算法，其中包括著名的欧拉法，用于数值求解微分方程。由于此算法精度高，采取措施对误差进行抑制，所以其实现原理也较复杂。经典四阶法例题...

欧拉近似欧拉法只与起始点的斜率有关，精度并不高h为步长梯形近似法与起点和末点两点的斜率有关，精度有所提高改进欧拉公式法例题