现在正式开始第一篇博客。先看一个式子:x+y+z=52*x+3*y+z=11x+4*y+z=11如果问人怎么解,人家肯定会告诉你,啦~实际上有两种:加减消和带入在电脑上编程实现的话,加减消会简单一些。这样就有了我们的高斯高斯就是有多个加减消构成的,能够解出线性方程组,时间复杂度为o(n*n*n)(还是挺大的)。网上有些大佬们讲什么行列式,什么矩阵上三角,实在是难以理解
文章目录1. 高斯算法+模板 1. 高斯算法+模板883. 高斯解线性方程组重点: 高斯高斯能够在 时间内求解 n 一次线性方程组。也称高斯列主。具体算法步骤:枚举每一列 c,循环做如下操作 找到绝对值最大的一行。即,找到列主将该行整体交换到最上面。准备进行列主将该行第一个数变成 1。做初等行列变换将下面所有行的第 c 列变成 0。做初等行列变换处理完全
java算法计算一一次方程是昨年10月写的了,最近想写写算法就把它整理出来了。核心思想是将方程转化为:aX+b = cX+d 的形式再进行计算,转化的思想是根据符号的优先级一层一层的分割。分割规则是先把+号能分割完的分割完,再把-号能分割完的分割完,最后分割*/号,不能从括号里面分割。具体过程如下:方程:-3-12+2*(-7+5x)=-3-4+3*(6x+9)+10*3-20-30,以左边为例
【概述】高斯主要用于求解线性方程组,也可以求矩阵的秩、矩阵的逆等,是一个重要的数学方法。其时间复杂度主要与方程组个数、方程组未知数个数有关,一般来说,时间复杂度为 O(n^3)【线性方程组】线性方程组:有多个未知数,且每个未知数的次数均为一次,这样多个未知数所组成的方程组。其形式为:记为矩阵形式,有: 【高斯高斯的基本思想是:通过一系列的加减消运算,直到得到类似 k
其实高斯就和我们正常解方程一样,n个未知数,至少n个方程整体代入,每一个方程消去一个未知数,最后化成一个三角形然后从最后一个方程把未知数一个一个解出来代入到前面的方程高斯步骤高斯在将增广矩阵化为最简形后对于自由未知量的赋值,需要掌握线性相关知识,且赋值存在人工经验的因素,使得在学习过程中有一定的困难,将高斯划分为五步骤,从而提出五步骤,内容如下:增广矩阵行初等行变换为行最
目录高斯部分主高斯列主 高斯部分主消去:原理:将线性方程组的系数即为矩阵A(n,n),对应的值即为 B(n,1),记增广矩阵C为(A,B);第一步:找出系数中绝对值最大的元素,将其交换到C(1,1),通过线性运算,使得第一列C(1,1)下面的元素都为0;第二步:找出除第一行第一列元素,系数中绝对值最大的元素,将其交换到C(2,2),通过线性运算,使得第二列C(2,2
线性方程组是线性代数的核心考点之一,命题率比较高。线性方程组求解的基本方法就是高斯。今天我们就给大家简单讲解如何利用高斯求解线性方程组的解。首先,我们先来了解一下线性方程组和高斯的相关概念。 一、线性方程组二、高斯1.线性方程组的初等变换我们对线性方程组可以做如下的三种变换:(1)将一个非零常数(2)将一个方程的若干倍加到另一个方程上;(3)交换两个方程的位置。我
高斯若尔当方便解N方程:#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> float a[3][4]={{2,1,-1,8},{-3,-1,2,-11},{-2,1,2,-3}}; int rows=3,cols=4; void print_matrix() {//打印矩阵 int
#2实现了#1中的承诺,介绍了求解线性方程组的系统方法——Gauss。 线性代数导论 - #2 用Gauss解线性方程组 #2实现了#1中的承诺,介绍了求解线性方程组的系统方法——Gauss。既然是一种系统的方法,其基本步骤可以概括如下:1.将方程组改写为增广矩阵:为了省去传统中反复出现但是没有应用价值的未知数符号和运算
目录数学原理选择主程序设计整体流程与代码测试函数测试结果数学原理高斯求行列式:利用初等行变换,化为上三角行列式,求其主对角线的乘积行列式的初等行变换:1)换行变换:交换两行(行列式需变号)2)倍变换:将行列式的某一行(列)的所有元素同乘以数k(行列式需乘K倍)3)消法变换:把行列式的某一行(列)的所有元素乘以一个数k并加到另一行(列)的对应元素上(行列式不变)上述三种变化中,本章将会用到
高斯求解线性方程组( )以上方程组的解有三种情况:无解、无穷多组解、唯一解。利用高斯后,左边呈完美阶梯型有唯一解,0(左边)=0(右边)有无穷多组解,0(左边)=b(非零)无解。高斯过程:枚举每一列c,找出这行绝对值最大的行,将这行换到最上面,将这行第一个数变成1,将该列下面所有行第c列成0。所有列都操作完成后,在从下往上将每一行1后面的数成0,最终最后一列的值就是唯一解。j
概念引用自百度百科:数学上,高斯(或译:高斯消去),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,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以及花式来解决。当用于一个矩阵时,高斯法会产生出一个“行梯阵式”。高斯可以用在电脑中来解决数千条等式及未知数。亦有一些
文章目录高斯法定义原理例题容斥原理简介公式例题总结 高斯法定义原理内容 是将方程组中的一方程的未知数用含有另一未知数的代数式表示,并将其代入到另一方程中,这就消去了一未知数,得到一解;或将方程组中的一方程倍乘某个常数加到另外一方程中去,也可达到消去一未知数的目的。主要用于二一次方程组的求解。核心 1)两方程互换,解不变; 2)一方程乘以非零数k,解不变; 3)一方程乘以数k
# Java 实现高斯的步骤指南 高斯是一种用于求解线性方程组的有效算法。在这篇文章中,我们将逐步为你讲解如何在 Java 中实现高斯,并且通过一些示例代码帮助你更好地理解每一步的实现过程。我们将从高斯的流程入手,然后逐行解释每段代码的意义。 ## 高斯的流程 以下是高斯的基本流程: | 步骤 | 描述 | |------|------| | 1
# 高斯 Java 实现 ## 1. 简介 高斯是一种用于求解线性方程组的方法,通过对方程组进行变换和,最终将方程组转化为简化形式,从而得到方程的解。在本文中,我将教会你如何使用 Java 实现高斯。 ## 2. 流程概述 下面是高斯的基本流程,我将用表格的形式展示每个步骤: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 1 | 输入线性方程组的系数矩阵
原创 2023-08-25 07:04:47
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高斯1:高斯-约旦思路AX=BAX=BAX=B将A,BA,BA,B同时进行初等变换,将AAA变为对角线都为111其他为000的矩阵,则此时的BBB就是XXX。从第一列开始,每次把a[i][i]=1a[i][i]=1a[i][i]=1,其他变为000。流程从第一列开始。对每列iii在[i,n][i,n][i,n]找到最大的a[j][i],j∈[i,n]a[j][i],j\in [i,n]a[j][i],j∈[i,n],这里从iii开始是因为[1,i−1][1,i-1][1,i−1
原创 2021-08-31 11:29:43
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线性代数里的高斯在许多的程序问题中也常用到,在计算机里不能列出方程组,所以
原创 2022-08-09 18:19:53
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高斯1:高斯-约旦思路AX=BAX=BAX=B将A,BA,BA,B同时进行初等变换,将AAA变为对角线都为111其他为000的矩阵,则此时的BBB就是XXX。从第一列开始,每次把a[i][i]=1a[i][i]=1a[i][i]=1,其他变为000。流程从第一列开始。对每列iii在[i,n][i,n][i,n]找到最大的a[j][i],j∈[i,n]a[j][i],j\in [i,n]a[j][i],j∈[i,n],这里从iii开始是因为[1,i−1][1,i-1][1,i−1
原创 2022-01-20 15:07:36
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高斯,是线性代数中的一个算法,可用来求解线性方程组,并可以求出矩阵的秩,以及求出可逆方阵的逆矩阵。高斯的原理是:若用初等行变换将增广矩阵 化为 ,则AX = B与CX = D是同解方程组。所以我们可以用初等行变换把增广矩阵转换为行阶梯阵,然后回代求出方程的解。以上是线性代数课的回顾,下面来说说高斯在编程中的应用。首先,先介绍程序中高斯的步骤:(我们设方程组中方程的个数为eq
高斯算法目的:             高斯,一般用于求解线性方程组AX = B(或 模线性方程组AX mod P = B),以四个未知数,四个方程为例,AX=B表示成4x4的矩  &nbsp
转载 2023-11-17 15:18:56
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