问题标签 [linear-equation]

我正在用 C 语言实现 Cholesky 方法，但程序在到达这一点时退出。

答案之后：现在由于 (devnull & piotruś) 的答案，它可以工作，但它并没有给我正确的答案

我在这里做错了吗？

python或java中是否有任何包可以在有限域上求解线性方程组？我正在尝试用 20 多个未知变量求解 20 多个方程，并且拥有这个软件包会很棒。这是一个有限域上的方程组，因此它与求解常规线性方程并不完全相同。

加法、减法、乘法和除法遵循此处描述的有限域规则集。谢谢。

嗨，我想问一下我的 Python 用户，他们是如何进行线性拟合的。

过去两周我一直在寻找执行此任务的方法/库，我想分享我的经验：

如果您想基于最小二乘法执行线性拟合，您有很多选择。例如，您可以在 numpy 和 scipy 中找到类。我自己选择了 linfit 提供的那个（它遵循 IDL 中 linfit 函数的设计）：

http://nbviewer.ipython.org/github/djpine/linfit/blob/master/linfit.ipynb

此方法假设您在 y 轴坐标中引入 sigma 以适合您的数据。

但是，如果您已经量化了 x 轴和 y 轴的不确定性，则没有那么多选择。（主要的 Python 科学库中没有 IDL“Fitexy”等价物）。到目前为止，我只找到了“kmpfit”库来执行这项任务。幸运的是，它有一个非常完整的网站来描述其所有功能：

https://github.com/josephmeiring/kmpfit http://www.astro.rug.nl/software/kapteyn/kmpfittutorial.html#

如果有人知道其他方法，我也很想知道它们。

无论如何，我希望这会有所帮助。

我将解决一个小型线性系统Ax = b，其中存储 16 个数字（实际上其中 10 个足以表示它）A的 4×4对称矩阵是 4×1 向量。问题是，我必须运行这种系统数百万次。所以我正在寻找最有效的库来解决它。我尝试了 in 的方法，但我仍然觉得它很慢。doublebcv::solve()OpenCV

由于矩阵A是对称的，我记得Conjugate Gradient算法由于其效率可能是一个很好的候选者。但是，我还没有找到一个库（英特尔 MKL 似乎有一个，但它是为稀疏矩阵设计的，不适合我的问题）。

有人可以帮我吗？

我有一个线性方程：

vt、v1、v2、v3 是值在 0 和 1 之间的标量。生成满足上述等式的 x1、x2 和 x3 的一组（任何一组都可以）的最佳方法是什么。也满足

我有几千套 vt、v1、v2 和 v3，因此我需要能够以编程方式生成 x1、x2 和 x3。

我使用线性方程组的求解器库实现了一个数值算法。当我测试它时，我在不同的计算机上得到的结果略有不同。

我使用具有不完整 LU 预处理的 bicgstab 算法。在 2 台计算机上进行测试时，大约 20 次迭代后，结果（相对误差）开始相差 E-10。最后，一台计算机需要比另一台更多的迭代才能收敛到 E-7 的误差。

两台机器都使用 Intel Xeon E-5 处理器。编译器版本相同。操作系统是不同版本的 Linux。Boost 和 Intel MKL 的版本不一定相同。

我现在想知道的是：

1. 在不同但相似的机器上运行这样的算法时，有轻微的数值差异是否正常。
2. 如果不正常，可能导致差异的原因是什么？我应该在哪里以及如何开始进一步调查？

嗨，我正在尝试用数学求解线性方程组。我有 18 个方程和 18 个未知数，系数矩阵有满秩。所有条目都是象征性的，因为我试图分析解决问题。不幸的是，Mathematica 从未停止评估。我准备了一个最小的工作示例：

对于 n=2,3,4,.. 一切都很好。但是在 n=10 的情况下......没有任何效果了。为什么mathematica 这样的问题能够解决这个问题？有没有办法解决这个问题？

感谢帮助，

安德烈亚斯

（已编辑，我已更改代码）嗯，我有复合方程，我需要在 matlab 中求解并找到结果。我尝试了不同的技术，但都失败了。方程是：

u(j-1)-2(u(j))+u(j+1)= -4*h^2*pi^2 * sin(2*pi*xj)

在哪里

n=100

j=1 到 n

xj=jh

h=1/n

u(0)==u(n)==0

我需要解方程并绘制结果。这样我就可以将结果与确切的解决方案进行比较。这是我到目前为止写的代码...

现在我在 A 中得到这样的答案“ (625*asin(1/9877545463176224))/3927 ”。我无法绘制。

我正在用 fortran 编程并尝试使用 Lapack 包中的 DGETRI 矩阵逆变器：

http://www.netlib.org/lapack/explore-html/df/da4/dgetri_8f.html

但非常奇怪的是，它似乎弄乱了我所有的变量。在这个非常简单的例子中，我在程序开始时初始化的矩阵 A 随着 DGETRI 的应用而改变，即使 DGETRI 不涉及 A...

谁能告诉我发生了什么事？谢谢！

这是输出：

我想知道 R 是否存在任何包或其他预构建的解决方案，它们能够将线性方程组转换为矩阵形式（例如，通过Gauss Seidel 算法的解决方案），类似于equationsToMatrix(eqns,vars) Matlab 中的函数？

Matlab 的一个例子：

构建块的建议也会非常有帮助。