高斯消元

对象

高斯消元求解对象是线性方程组
例如:
a[1][1]*x[1]+a[1][2]*z[2]…+a[1][n]*x[n]=b[1]
….
a[n][1]*x[1]+a[n]*x[2]….+a[n][n]*x[n]=b[n]
这是一个矩阵

步骤1:变换

把第i个方程方程的x[1]到x[i-1]的系数都变成0,把x[i]的系数变成1

1.

把第1个方程全部除以a11,x[1]的系数变成1

2.

用第2个方程减去(第一个方程*a[2][1]),第2个方程的x[1]的系数变成0

3.

重复2,把其他方程x[1]的系数都变成0

4.

重复123,把第2个方程的x[2]的系数变成1,把第3个方程及以后的方程的x[2]系数变成0

步骤2:回代

1.经过步骤1的一波瞎逼操作,第n个方程变成x[n]=b[n],带入第n-1个方程得到x[n-1]
2.重复1,得到所有x
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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