雅各比迭代matlab代码用于非光滑多体系统的GPU上的投影Jacobi和Gauss-Seidel 该源代码包括本文中介绍的密集Jacobi（JORProx）和Gauss-Seidel（SORProx） GPU方法 G.Nützi等。 ，Projective Jacobi和Gauss-Seidel在非光滑多体系统的GPU上的应用，2014年，下载：或 仅在对某些GPU变体的详细信息感兴趣的情况下，才应咨询相应的内容（请参阅下文）。 此源代码还包括基于以下Thierry Baasch硕士论文的稀疏JORProx Velocity GPU方法 安装与依存关系 要构建性能测试（MatrixMultiply，Prox等），您需要构建的工具。 性能测试仅取决于至少3版的矩阵库。将其下载并安装到系统上。 您还需要在系统上安装CUDA，下载并安装最新的。 下载最新的CudaFramework代码： $ git clone https://github.com/gabyx/CudaFramework.git CudaFramework 创建一个构建目录并导航到它： $ mkdir Build $ cd

有没有想过如何计算从辐射到通量的数值转换的权重和横坐标？ 总而言之，高斯-雅可比正交确定权重和横坐标，这与低点正交的高斯相似，但高点正交的差别很大。 该程序遵循 Abramowitz 和 Stegum 生成雅可比多项式的根，从中确定权重和横坐标。

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matlab算法之高斯(Gauss)列主元消去法.txt

基于Gauss-Hermite 逼近的非线性加权观测融合无迹Kalman 滤波器

 基于一种求解最优控制问题的方法-Gauss伪谱法（Gauss Pseudospectral Method-GPM），研究了高超声速滑翔飞行器滑翔段迹优化问题。本文利用微分形式高斯伪谱方法将飞行器三自由度滑翔段轨迹优化问题转化为非线性规划问题，选取高斯节点上的状态量和控制量作为待优化参数，并将最优性能指标选为纵程最大，然后对滑翔段轨迹进行了求解。以某高超声速滑翔式飞行器为对象进行轨迹优化计算，仿真结果验证了本文的轨迹优化方法具有一定的精度和计算效率。此外，仿真过程还说明高斯伪谱法对状态猜测值并不敏感，算法容易收敛，适用于轨迹优化问题的求解。

潮流计算是电力系统分析中的一种最基本的计算，它的任务是对给定的运行条件确定系统的运行状态，是进行故障计算、继电保护整定、安全分析的必要工具．电力系统潮流计算的结果是电力系统稳定计算和故障分析的基础．本文基于Matlab利用Gauss-Seidel法进行电力系统潮流计算，并分析了计算结果．通过算例，说明了该方法编程简便、运算效率高并符合人们的思维习惯，验证了该方法的有效性．

实现 Jacobi 和 Gauss-Seidel 方法的简单代码。 要使用，请按照屏幕上的说明进行操作。

MATLAB中Gauss伪谱法实现运载火箭轨迹优化问题求解。