本文提出了一种基于Gauss列主元消去法的改进算法，用于提高大型稀疏矩阵线性方程组求解效率和数值稳定性。
```c
#include
#include
#define N 100
#define epsilon 1e-6
float a[N][N+1];
void menu() {
printf(\t\t%c%c%c^_^Gauss列主元消去法求解线性方程组^_^%c%c%c\n\n, 254, 254, 254, 254, 254, 254);
printf(强烈建议您先阅读以下几点后在运行:\n);
printf(1. 这是用Gauss列主元消去法求解线性方程组的应用程序\n);
printf((Gauss全主元消去法类似可做，读者有兴趣的话可自行而做)\n);
printf(2. 请您先了解Gauss列主元消去法的主要思想\n);
}
void main() {
int i, j, k, n;
float t, s = 0;
char choice;
menu();
loop:
printf(\n请输入系数方阵的阶数:);
scanf(%d, &n);
while (n > 0) {
printf(\n);
printf(请输入增广矩阵:\n);
for(i=0; i fabs(a[k][k]))
for(j=k;j=0 ;k--) {
s =0;
for(j=k + 1;j< n; j++)
s+=a[k][j]*a[j][n];
a[k][n]=(a[k][n]-s) / a[k ][k];
}
printf(\n*****运行结果*****\n);
for(i=0;i
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本资源包含使用C++编写的列主元高斯消去算法源代码，用于高效求解大规模线性方程组问题。适合学习和工程应用参考。
内含有列主元高斯消去法实现的源代码以及PDF格式的原理详解。具体实现参考相关博客文章。
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本简介介绍了一种利用列主元策略改进的经典Gauss消去法，用于高效、稳定地解决大型线性方程组问题。此方法通过选择当前列中绝对值最大的元素作为主元来增强算法的数值稳定性。
Gauss消去法（列主元）用于解线性方程组的程序代码包括系数矩阵A、右端向量b以及求得的解向量x，并附有结果分析。
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本简介探讨了如何运用MATLAB软件实现列主元消去法解决线性方程组问题。通过编程实践，展示了该方法在数值计算中的应用与优势。
在.m文件中应用列主消元法求解方程时，该方法是在高斯消去法的基础上进行改进的。它旨在避免由于akk（矩阵中的元素）不等于零但数值很小，在作为除数的情况下可能会导致其他元素数量级显著增长以及严重的舍入误差增大的问题。从算法复杂度来看，列主元素消去法相较于全主元素消去法计算量更小。
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