东北大学软件学院数值分析课程实验题，实现Gauss消元、J迭代、GS迭代、SOR迭代和最小二乘法

求解线性⽅方程组 Ax=b，其中 A 为 nxn 维的已知矩阵，b 为 n 维的已 知向量，x 为 n 维的未知向量。 (1)Jacobi 迭代法。 (2)Gauss-Seidel 迭代法。 (3)逐次超松弛迭代法。 (4)共轭梯度法。 A 为对称正定矩阵，其特征值服从独⽴同分布的[0,1]间的均匀分布;b 中的元素服从独立同 分布的正态分布。令 n=10、50、100、200，分别绘制出算法的收敛曲线，横坐标为迭代步 数，纵坐标为相对误差。比较 Jacobi 迭代法、Gauss-Seidel 迭代法、逐次超松弛迭代法、 共轭梯度法与高斯消去法、列主元消去法的计算时间。改变逐次超松弛迭代法的松弛因⼦， 分析其对收敛速度的影响。

高斯消去法 包括顺序消去 列主元消去代码以及实验报告。具有较高精确度保证

这是一部数学名著，数学王子高斯的原著英译版，是高斯本人在数论上的集大成之作。

使用Matlab语言编程，分别用Gauss消去，Jacobi迭代，Gauss-Seidel迭代，SOR迭代和共轭梯度法对Hilbert矩阵进行求解并绘制相关曲线。

列主元Gauss消去法是指在解方程组时,未知数顺序消去,在要消去的那个未知数的系数中找按模最大者作为主元.完成消元后,系数矩阵化为上三角形,然后在逐步回代求解未知数.列主元Gauss消去法是在综合考虑运算量与舍人误差控制的情况下一种较为理想的算法.本文档给出了算法描述及算法matlab代码实现。

opencv 实现高斯混合算法，加入按帧读取图片和AVI读取图片，路径需自己设定。

数值计算方法中关于Gauss-Seidel 迭代和SOR迭代的通用c++程序

《矩阵与数值分析》上机作业，采用Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法求解线性方程组的根。采用C语言编程，程序简单实用，有运行结果，修改方程组系数即可求解不同维数线性方程组的根。