AA是基于Matlab实现的一种优化算法——安德森加速迭代法的代码资源。此方法有效提升了求解非线性方程组和动态规划问题的速度与精度，适用于科研及工程计算领域。
关于在MATLAB中使用AndersonAcceleration（AA）算法的代码实现：
本段落提供了基于C语言并带有Python接口的AndersonAcceleration算法的相关代码及实验说明。要安装所需的软件包，请运行以下命令：
```makefile
cd python
python setup.py install
```
为了测试功能，可以在同一目录下执行如下命令：
```python
python example.py
```
以下是Python API的具体使用方法：
1. 初始化加速器:
```python
import aaaa_wrk = aa.AndersonAccelerator(dim, mem, type1, eta)
```
参数说明：
- `dim`：问题的维度，为整数。
- `mem`：算法使用的内存（或回溯）数量，建议设置为大约10左右。
- `type1`：布尔值，若设为True，则使用类型I AA；否则使用类型II AA。
- `eta`：正则化参数，对于类型 I 可以选择 1e-8 ，而对于更稳定的类型 II 则通常选用 1e-10。
2. 使用加速器：
```python
aa_wrk.apply(x, x_prev)
```
参数说明：
- `x`：当前迭代的numpy数组。
通过以上步骤，可以有效地在Python环境中应用AndersonAcceleration算法来提高数值计算中的收敛速度。
5星
