本项目深入探讨并实现了GMRES（广义最小残差法）及Arnoldi迭代算法在MATLAB平台上的应用，特别适用于大规模稀疏线性系统的求解。
在MATLAB环境中，GMRES（广义最小残差）算法是一种强大的迭代方法，常用于求解大型非对称线性方程组。阿诺迪过程是GMRES算法的基础，它能构建一个Krylov子空间来近似原问题的解。
1. **非对称线性方程组**：非对称线性方程组是指系数矩阵不是对称矩阵的情况。这类方程组比对称情况更复杂，因为没有额外结构可以利用。
2. **GMRES算法**：该方法由Saad和Schultz在1986年提出，旨在最小化残差的范数，并通过Krylov子空间内的正交向量序列来寻找近似解。
3. **阿诺迪过程**：这是一种构造Krylov子空间的方法。它逐步将初始向量与系数矩阵的作用投影到已有的向量集上，形成一组正交基底。
4. **Krylov子空间**：这是线性代数中的一个重要概念，由初始向量v和矩阵A的幂次作用构成，即\( K_n(A,v) = \text{span}\{v, Av, A^2v, ..., A^{n-1}v\} \)。在GMRES中，Krylov子空间被用来近似非对称线性方程组的解。
5. **迭代方法**：这类方法是解决大型线性系统的主要手段之一，在直接法由于计算和存储成本过高而不可行时尤为适用。作为迭代方法的一个实例，GMRES的优势在于它能够处理大规模问题，并且不要求系数矩阵具有特定结构。
6. **Arnoldi0.m 和 Gmres0.m**：这两个MATLAB脚本可能分别实现了阿诺迪过程和GMRES算法的版本。用户可以通过运行这些脚本来解决非对称线性方程组的问题。
7. **Numerical linear algebra Lecture+35.pdf**：这可能是某个数值线性代数课程中的讲义，其中第35课详细介绍了GMRES算法及其背后的阿诺迪过程，并提供了理论背景和实现细节。
8. **Data Import and Analysis**：虽然标签是“数据导入与分析”，但在MATLAB中求解线性方程组通常是数据分析的一部分，特别是在处理模型拟合、优化问题或模拟等场景时尤为重要。
9. **license.txt 和 Description.txt**：这两个文件可能是代码的许可协议和整个项目的简短描述，包括使用限制及项目目的说明。
通过学习与理解GMRES算法及其背后的阿诺迪过程，开发者和科研人员能够有效解决非对称线性方程组问题。这对于许多工程和科学应用来说至关重要，在实际操作中结合MATLAB提供的工具和脚本可以方便地实现这一过程并进行数值实验。
5星
