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搜索资源列表

  1. 解方程软件组合(多元方程组、非线性方程和常微分方程)

  2. 本资源涵盖解多元方程组、非线性方程和常微分方程的软件组合，介绍如下： 线性方程组的数值解法： 线性方程组亦即多元一次方程组。在自然科学与工程技术中，很多问题的解决常常归结为解线性方程组，如电学中的网络问题，船体数学放样中的建立三次样条函数问题，机械和建筑结构的设计和计算等等。因此，如何利用电子计算机这一强有力的计算工具去求解线性方程组，是一个非常重要的问题。线性方程组的解法分直接（解）法{是指在没有舍入误差的假设下，经过有限步运算即可求得方程组的精确解的方法。}和迭代（解）法{是用某种极限过程

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-09-17
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：chutao

  1. java解多元一次方程组

  2. 很简单的程序，可以接多元一次方程组，在数值计算和线性代数中应用。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2010-04-10
    • 文件大小：2048
    • 提供者：c1032176200

  1. 多元一次方程组计算器——环星多元线性方程组计算器0.89β

  2. 环星多元线性方程组计算器0.89β 界面操作简单，利用线性代数的知识解多软一次方程组

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-10-23
    • 文件大小：741376
    • 提供者：guhonggod

  1. java解多元一次方程组

  2. 源代码package 解方程; import java.util.*; public class Fangcheng { private int i,j,k,n; float esp,ra,sum; float x[],a[][]; public static void main(String []aa){ Fangcheng a=new Fangcheng(); a.input(); a.calculate(); a.outPut(); } void input(){ System.out.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-17
    • 文件大小：2048
    • 提供者：q858665803

  1. 多元线性方程组计算

  2. 多元一次方程组，源代码会上传到论坛上，大家自己去看看吧

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-10-31
    • 文件大小：24576
    • 提供者：zsza5466

  1. 多元一次方程组解答工具

  2. 用于求解多元一次方程组，按照EXCEL提示输入各项系数即可求解

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2013-05-04
    • 文件大小：248832
    • 提供者：u010562233

  1. 高斯消法元解方程组模板

  2. 高斯消元解方程组。 解多元一次方程组。 注释详细

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-09-09
    • 文件大小：1024
    • 提供者：huang1196

  1. 多元一次方程组的三种算法

  2. 多元一次方程组（二元一次方程组，三元一次方程组，四元一次方程组等）的三种算法，是本人在myeclipse10下编写出来的，并测试成功，很方便调用。希望带给大家惊喜~~

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2013-09-07
    • 文件大小：4096
    • 提供者：chqf518

  1. C++实现求解多元一次方程组

  2. 支持多元求解，输入曾广矩阵即可得方程组解，简单易用

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-03-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：upupmeng

  1. 多元一次方程

  2. 解多元一次方程组,通过java实现，利用高斯消元法（矩阵）

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2014-08-18
    • 文件大小：1024
    • 提供者：ldfrank533

  1. 方程计算器

  2. 高次方程计算，以分数格式输出答案。后期空闲再加入多元一次方程组进去。

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2015-10-27
    • 文件大小：28672
    • 提供者：tianseyiwan008

  1. 多元一次方程组解方程源代码

  2. 多元一次方程组解方程源代码,工程大型方程一般都是稀疏矩阵，共轭梯度法计算速度快，精度高

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-03-16
    • 文件大小：16384
    • 提供者：ycw565

  1. 《MATLAB在日常计算中的应用》【杜树春】样章

  2. 《MATLAB在日常计算中的应用》由大量的MATLAB计算实例组成。通俗易懂，图文并茂，资料丰富，实用性强。提供大量MATLAB计算实例以及全部实例的M文件，方便读者使用。既适合初学者，也适合有一定MATLAB基础的爱好者或专业技术人员。 目录 第1章MATLAB基础知识 1.1MATLAB的发展历程 1.2MATLAB的特点 1.3MATLAB的桌面操作环境 1.4MATLAB的常量和变量 1.5MATLAB命令窗口应用例子 1.6小结 第2章多项式处理 2.1多项式的创建 2.2多项式的因

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-08-14
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：williamanos

  1. 列主元高斯消去法进行解方程

  2. codeblock下运行的C代码，通过列主元高斯消去法进行多元一次求解方程的根，列主元高斯消去法用函数实现，已经封装好。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2020-03-28
    • 文件大小：14336
    • 提供者：weixin_42465397

  1. 多元线性回归预测.zip

  2. 训练结果数集(pdf)与源代码。 通过梯度下降优化器进行优化，尝试采用不同的学习率和训练轮数等超参数，记录训练后的损失值和W、b变量值。 提交要求： 1、至少5次不同超参数的运行结果的记录文档（word格式或者txt格式） 2、你认为最优的一次带运行结果的源代码文件（.ipynb 格式）

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-29
    • 文件大小：498688
    • 提供者：weixin_45191746

  1. 逆矩为什么能求线性方程(多元一次)的解.docx

  2. 自用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-09
    • 文件大小：32768
    • 提供者：qianmengfusheng

  1. 解多元一次方程组

  2. 多元一次方程算法，高斯消元 列主消元法比较 工具

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-09-02
    • 文件大小：9216
    • 提供者：guoggn

  1. python求解多元多次方程组或非线性方程组

  2. 背景：如何使用python求解多元多次方程组或者非线性方程组。 原创内容，转载注明出处！请勿用于商业用途！ （上篇用python拟合2019nCov感染人数的文章被不少博主转载了，发的比较早，不少博主在文章基础上添加新内容也新发了新的更新后的预测，或者加入一些新的模块。博文链接如下：） python实现logistic增长模型拟合2019-nCov确诊人数 python实现logistic增长模型拟合2019-nCov确诊人数2月1日更新 博客文章总目录-邢翔瑞的技术博客 目录 一、多元多

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：320512
    • 提供者：weixin_38697808

  1. Galois域上判断和生成多元二次拟群的算法

  2. 作为多元二次拟群（MQQ）方案的基本密码结构，MQQ一直是设计MQ密码系统的最新工具之一。 文献中已经有几种构造MQQ的方法，但是，仍然缺乏判断任意阶的准群是否是Galois场上的MQQ的算法。 为此，本文的目的是为给定的pkd阶准群成为GF（pk）上的MQQ建立必要和充分的条件。 基于此条件，我们然后提出一种算法来证明给定的准群是否合理。以任意阶pkd的乘法表的形式是GF（pk）上的MQQ，如果准群则生成MQQ的d布尔函数是MQQ。 结果，使用所提出的算法，我们可以在理论上获得GF（pk）上的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38538950

  1. 通过python程序，采用牛顿法和梯度下降法求解多元一次函数的线性回归方程

  2. 通过python程序，采用牛顿法和梯度下降法求解多元一次函数的线性回归方程 梯度下降法原理 梯度就是表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得较大值，即函数在当前位置的导数 Δ=df(Ɵ)÷d(Ɵ) 上式中，Ɵ是自变量，f(Ɵ)是关于Ɵ的函数，Ɵ表示梯度 简单来说Δ就是函数相对于自变量Ɵ的求导 梯度下降算法公式： Ɵ=Ɵ0-Ƞ*Δf(Ɵ0） 其中Ƞ是学习因子，由我们自己定义，Ɵ即为数据更新后下一个Ɵ0 f(Ɵ)=f(Ɵ0)+(Ɵ-Ɵ0)*Δf(Ɵ0） 通过该公示不断地进行数据迭代，就可以得到最

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：102400
    • 提供者：weixin_38725902
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