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使用MATLAB编写的高斯牛顿迭代法代码，应用于数值分析。

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简介：
高斯牛顿继承法及其对应的 Matlab 代码，应用于数值分析领域，包含数值分析代码集 HW_1 以及 Python 实现。此外，还包括括弧法、二等分法、错误位置法和开放方式下的简单定点方法，以及牛顿-拉普森法和割线法。HW_2（Matlab）中则涉及高斯消元法、天真高斯消元法和迭代方法，包括高斯塞德尔法和 Jacobi 迭代法。HW_3（Matlab）专注于多项式插值，特别是使用分割插值方法。HW_4（Matlab）涵盖数值积分的实现，具体包括梯形法则、辛普森 1/3 法则以及辛普森 3/8 规则。最后，该资源还涉及高斯-勒让德式数值微分、有限正向衍射、向后扩散以及中心衍射技术。

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  • 高斯牛顿迭代法的MATLAB代码-数值分析
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    本资源提供基于MATLAB实现的高斯牛顿迭代算法代码，适用于非线性最小二乘问题求解，是学习数值分析和优化方法的重要实践工具。 高斯牛顿法的MATLAB代码及数值分析相关Python代码（HW_1）包括：二分法、括弧法、错误位置法、开放方式简单的定点方法以及牛顿-拉普森法和割线法。在第二份作业中（Matlab，HW_2），内容涵盖高斯消除天真版算法、迭代方法中的高斯塞德尔法与雅可比迭代法等主题。第三份作业（Matlab，HW_3）涉及多项式插值及分割插值技术的应用实践。第四份作业同样使用MATLAB完成（HW_4），包括数值积分如梯形法则、辛普森1/3法则和辛普森3/8规则以及高斯-勒让德式的应用；同时探讨了数值微分中的有限正向衍射、后向扩散及中心衍射方法。
     
  • 高斯牛顿迭代法的MATLAB代码（CSE 608, 2018 数值分析实验）
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    本段MATLAB代码实现高斯-牛顿迭代算法，用于求解非线性最小二乘问题。适用于数值分析课程实验教学与科研工作，出自2018年CSE 608课程。 高斯牛顿继承法MATLAB代码sec-cse-608-2018数值分析实验室这个GitHub项目包含在CSE608数值分析实验室2018届会议期间完成的所有代码。所有代码均位于以实验编号名称命名的特定文件夹中，仅供实践使用。严禁将这些代码用于任何非法或恶意目的。 详细信息如下： - 实验1：MATLAB简介 - 包含一些具有功能并绘制GPA的基本MATLAB练习。 - 实验2：使用Excel进行数值分析 - 使用Excel的图形方程、二分法、假位置法等方法，并完成相关家庭作业，如计算e^x, Sinx, Cosx及NewtonRaphson方法的应用。 - 实验3：Maclaurin系列 - 包括对e^x、sin x和cos x的Maclaurin级数展开进行研究。 - 实验4：包围曝光法、二分法和假位置法 - 对这些数值分析中的基础方法进行了探讨与实现。 - 实验5：开放方法 - 涉及定点迭代、Newton-Raphson方法以及正割和修正的割线方法的应用实践。 - 实验6：梯形规则、辛普森1/3规则及辛普森一家3/8规则 - 对数值积分中的这些基本技术进行了详细的探讨与应用，包括单个应用程序和多个应用程序的情况。 - 实验7： - 包括使用MATLAB进行行列式的计算、逆矩阵求解联立方程以及通过高斯消元法（Gauss-Seidel）、LU分解等方法的应用。
     
  • 基于MATLAB的牛顿迭代法数值分析代码
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    本简介提供了一段使用MATLAB编写的牛顿迭代法代码，用于进行函数方程的数值求解与根的逼近。适用于教学和科研中解决非线性问题的需求。 数值分析方法中的牛顿迭代法可以通过MATLAB代码实现。这种方法在求解非线性方程的根方面非常有效。编写相应的MATLAB代码能够帮助学生和研究人员更好地理解这一算法的工作原理及其应用。
     
  • 牛顿迭代法的数值分析
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    牛顿迭代法是一种用于求解非线性方程根的有效数值方法，通过不断逼近的方式快速收敛到精确解。该方法广泛应用于科学计算与工程领域。 牛顿迭代法（Newtons method），又称作牛顿-拉夫逊方法（Newton-Raphson method），是由牛顿在17世纪提出的一种用于实数域和复数域上近似求解方程的方法。
     
  • 高斯牛顿迭代法的MATLAB代码 - 计算方法：包含数值分析技术的MATLAB代码
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    本资源提供了一段用于实现高斯-牛顿迭代算法的MATLAB代码，适用于解决非线性最小二乘问题。它结合了计算方法和数值分析技巧，是学习与应用科学计算的强大工具。 高斯牛顿继承法的Matlab代码计算方法如下： 1. 牛顿-拉夫森法； 2. 多变量牛顿-拉夫森法； 3. 二分法； 4. 割线法； 5. Regula Falsi 方法； 6. 高斯消去法； 7. 高斯约简（此处原文“高斯轴”可能是指此方法，但更常见的是高斯约简, 如果有特定含义请确认）； 8. 高斯局部旋转（具体应用或定义需进一步明确）； 9. LU 分解； 10. Doolittle 分解 （杜氏分解的另一种叫法）； 11. Crout 分解 (霍尔斯基分解可能是指此方法，Crout是Doolittle的一种变体)； 12. 条件编号（用于评估矩阵病态程度的方法）； 13. 雅可比迭代法； 14. 高斯-塞德尔法； 15. SOR (Successive Over Relaxation, 迭代求解线性方程组的一种方法)； 16. 雅可比式（可能指雅可比矩阵，用于非线性系统的数值分析）。 以上是包含各种数值分析技术的Matlab代码示例。
     
  • 高斯-牛顿迭代法的MATLAB代码-Gaisan：计算科学中的高效数值算法
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    高斯-牛顿迭代法的MATLAB代码-Gaisan是一个用于求解非线性最小二乘问题的程序，应用了高效的数值优化技术，适用于各种计算科学研究。 高斯牛顿继承法的MATLAB代码属于计算科学中的快速数值方法交流库Gaisan的一部分，旨在提供快速、友好且准确的设计工具。该库计划实现或已经实现了以下几种方法： - 有限差分（前向、后向和中心） - 根查找（二等分法与定点迭代法） - 牛顿法 - 最优化问题的黄金分割搜索及牛顿法 - 线性系统的高斯消去及LU分解 - 欧拉方法 - 边值问题的射击方式和有限差分技术 - 蒙特卡洛方法与积分构建 要创建库，只需运行`make`命令；生成文档则需要执行`makedocs`。若要在examples目录中构建示例，请使用 `make examples`。 Gaisan在examples/目录下提供了完整的工作实例。例如： 解决IVP问题时，在Gaisan中非常简单。以下是一个采用Euler方法的简短例子： ```c long double f(long double t, long double y) { return t; } // 解决y=t从0到10的问题，初始条件为y(0)=1（步长取1/2） long double** solution = euler(0, 10, 0.5, &f); ``` 请注意，以上代码示例仅用于展示如何使用库中的函数。
     
  • 牛顿插值迭代法
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    牛顿插值迭代法是一种用于多项式插值的方法，通过已知的数据点构造一个多项式函数来逼近或表示这些数据。这种方法利用递归关系简化了差商的计算过程，适用于各种数学和工程领域中的数据分析与建模问题。 本程序使用五点差分格式求解拉普拉斯方程，并采用MATLAB作为开发环境。拉普拉斯方程有广泛的应用，而五点差分格式具有较高的精度。
     
  • 牛顿迭代法、二分法、雅可比迭代和高斯-赛德尔迭代
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    简介：本内容聚焦于数值分析中求解非线性方程及线性方程组的经典方法，包括精度与效率各异的牛顿迭代法、二分法、雅可比迭代和高斯-赛德尔迭代。 请提供包含牛顿迭代法、对分法、雅可比迭代以及高斯赛德尔迭代的完整代码。其中，用户可以自行输入多项式的次数及精度，并能查看到每次迭代过程中的数值与最终结果。该程序支持包括对数函数、指数函数和幂函数在内的多种数学表达式输入。
     
  • 牛顿法与不动点迭代法的数值分析Matlab程序
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    本项目通过Matlab实现牛顿法和不动点迭代法，旨在深入探讨其在求解非线性方程中的应用及收敛特性，并进行数值分析。 数值分析的MATLAB程序可以帮助研究人员和工程师解决各种数学问题。这些程序通常包括求解线性方程组、插值、微分方程以及优化等问题的方法。使用MATLAB进行数值分析的一个重要优势是它提供了强大的工具箱，可以方便地实现复杂的算法，并且具有良好的可视化功能，便于结果的展示与理解。
     
  • 牛顿迭代法及其在MATLAB中的应用
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    本文章介绍了牛顿迭代法的基本原理和算法步骤，并探讨了其在MATLAB环境下的实现方法及具体应用案例。 牛顿迭代法是一种可以用于简单求解函数或方程的数值方法。这里提供一个使用MATLAB编写的牛顿迭代法程序。