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在SOR迭代法中有没有优化w的办法
在SOR迭代法，解决稀疏矩阵时
对于 (w) relaxation parameter的选择
有没有
比较好的优化 (w) relaxation parameter 办法
对于 (w) relaxation parameter的选择
有没有
比较好的优化 (w) relaxation parameter 办法
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Leonard76 2004-04-07
没有人帮我解决吗？？？？
线性方程组的SOR迭代法 写在前面 ...迭代法收敛定理 定理1(充要条件)： 矩阵M\mathbf{M}M的谱半径 ρ(M)=maxi{λi∣i=1,2,⋯n}<1(∥M∥2<1) (1) \rho \left( \mathbf{M} \right) =\mathop {\max} \limits_i\...
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超松弛迭代法（SOR）的Python实现 在Gauss-Seidel迭代法中M=D-L的基础上，我们令M=(1/w)(D-wL)，B=I-M的逆A，f=M的逆b，其中w为可选择的松弛因子，要求w&gt;0 于是M的逆=w((D-wL)的逆），B=I-M的逆A=I-w((D-wL)的逆)A=((D-wL)的逆)((1-w)D+...
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用Matlab编写超松弛迭代法与列主元消去法 作为迭代法一种加速方法，超松弛迭代法计算公式简单，只是需要选择合适的松弛因子，保证迭代过程有较快的收敛速度。它是Gauss-Seidel迭代法的优化。而列主元消去法，因为仅按列选主元，相比完全主元消元法，省了主元...
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图像处理中的全局优化技术(Global optimization techniques in image processing and computer vision) (二... MulinB按：最近打算好好学习一下几种图像处理和计算机视觉中常用的 global optimization (或 energy minimization) 方法，这里总结一下学习心得。分为以下几篇： 1. Discrete Optimization: Graph C
线性方程组的迭代解法 比较典型的迭代算法有三种，古典迭代法、共轭梯度法和广义极小剩余(GMRES)法。 古典迭代法从系数矩阵构造（分裂）出单步迭代格式，具有算法简单的优点，但是不易收敛，速度较慢。 共轭梯度法是一种多步算法。...
一起做激光SLAM[三]位姿估计，ceres优化，地图构图 需要plane特征进行点面距离估计达到位姿优化效果，使用ceres优化，将地图和轨迹显示在rviz上。edge特征匹配，地面点利用，两段优化，特征筛选加入在下节，所以这次目标就是水水地跑通。 预期效果： rosbag数据: ...
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【线性规划】从线性方程组求解到单纯形法 一般的线性规划模型： min z=cTxs.t. Ax=bx≥0min \,\,z=c^Tx\\ s.t. \,Ax=b \\\quad x\geq 0...适用于一般的规模较小的矩阵A和有特殊结构的大型稀疏矩阵 手动计算、算法时间复杂度 2、LU分解 矩阵A为方阵、 ...
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matlab中欠定方程组超定方程组_一篇文章入门大规模线性方程组求解 线性方程组的解法比较成熟，方法也有很多，而且不同的方法对应不同类型方程组，所以在方法选择上实际很讲究。商业软件通常将方法封装起来，用户包括开发人员都接触不到线性方程组求解方法。商业软件内部一般会根据...
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应用数值线性代数 英文版 Applied Numerical Linear Algebra / James W. Demmel 6.2 迭代法的在线（on-line）帮助 6.3 泊松方程 6.3.1 一维泊松方程 6.3.2 二维泊松方程 6.3.3 用克罗内克积表达泊松方程 6.4 解泊松方程方法小结 6.5 基本迭代法 6.5.1 雅可比法 6.5.2 高斯-...
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