線性代數 求矩陣的逆 高斯gauss消元
標簽： gauss 線性代數 矩陣 高斯
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清華大學《數值分析A》－第04章.數值積分 梯形 Simpson Romberg Gauss型求積 數值微分
標簽： Simpson Romberg Gauss 數值
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清華大學《數值分析A》－第05章.線性方程組－直接解法 Gauss消去法 列主元消去法 Gauss－Jordan LU分解 LL分解 LDL分解 清華大學《數值分析A》－第06章.線性方程組－迭代法 Jacobi Gauss－Seidel SOR
標簽： Gauss Jordan 分解 LDL
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按FPE定階的 源程序：fpe.cpp M序列：M序列.txt 白噪聲：Gauss.txt 程序中先用依模型階次遞推算法估計模型的參數，再用fpe方法判斷模型的階次。 程序運行結果如下： n: 1 判斷階次FPE的值: 0.0096406 -0.481665 1.07868 n: 2 判斷階次FPE的值: 0.00875755 -0.446739 0.00498181 1.07791 0.0527289 n: 3 判斷階次FPE的值: 0.0087098 -0.459433 0.120972 -0.0569228 1.07814 0.0390757 0.116982 n: 4 判斷階次FPE的值: 0.000396884 -0.509677 0.4501 -0.200906 0.0656188 1.07991 -0.0156362 0.442989 0.0497236 n: 5 判斷階次FPE的值: 3.2095e-007 -1.18415 0.813123 -0.517862 0.34881 -0.116864 1.07999 -0.744141 0.474462 -0.253112 0.122771 n: 6 判斷階次FPE的值: 3.23349e-007 -1.14659 0.76933 -0.487651 0.329676 -0.10377 -0.00440907 1.07999 -0.703574 0.447253 -0.235282 0.113587 0.00479688 從以上結果可以看出，當n=5時，fpe值最小，所以這時的模型階次和參數估計值為最優結果： 3.2095e-007 -1.18415 0.813123 -0.517862 0.34881 -0.116864 1.07999 -0.744141 0.474462 -0.253112 0.122771
標簽： txt Gauss FPE fpe
上傳時間： 2013-12-11
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gauss 離散型計量估計源代碼,直接下載下來就可以使用
標簽： gauss 離散 源代碼
上傳時間： 2013-12-19
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SOR法解線性方程組（逐次超松弛法）是Gauss-Seidel的改進方法
標簽： Gauss-Seidel SOR 解線性 方程
上傳時間： 2014-01-15
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計算機數值方法中gauss列主元素消去法的演示算法
標簽： gauss 計算機 數值 元素
上傳時間： 2016-11-28
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gauss法求解線性方程組fortran
標簽： fortran gauss 解線性 方程
上傳時間： 2016-12-18
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Gauss,加速迭代,拉格朗日插值法,龍貝格算法,牛頓迭代算法，梯形法積分，自適應梯形公式
標簽： Gauss 迭代 算法 插值
上傳時間： 2016-12-21
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使用：Gauss消元，列主元Gauss消元，平方根法（對稱陣），改進的平方根法 解著名的病態矩陣Hilbert矩陣為系數的方程
標簽： Gauss
上傳時間： 2016-12-24
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