之间矩阵和高斯-赛德尔迭代相似
矩阵和高斯-赛德尔迭代有(在联盟百科)5共同点: 對角矩陣,三角矩阵,矩阵分解,线性方程组,数值线性代数。
對角矩陣
對角矩陣(diagonal matrix)是一個主對角線之外的元素皆為0的矩陣。對角線上的元素可以為0或其他值。因此n行n列的矩陣\mathbf.
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三角矩阵
在线性代数中,三角矩阵是方形矩阵的一种,因其非零系数的排列呈三角形状而得名。三角矩阵分上三角矩阵和下三角矩阵两种。上三角矩阵的对角线左下方的系数全部为零,下三角矩阵的对角线右上方的系数全部为零。三角矩阵可以看做是一般方阵的一种简化情形。比如,由于带三角矩阵的矩阵方程容易求解,在解多元线性方程组时,总是将其系数矩阵通过初等变换化为三角矩阵来求解;又如三角矩阵的行列式就是其对角线上元素的乘积,很容易计算。有鉴于此,在数值分析等分支中三角矩阵十分重要。一个可逆矩阵A可以通过LU分解变成一个下三角矩阵L与一个上三角矩阵U的乘积。.
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矩阵分解
矩阵分解(decomposition, factorization)是多半将矩阵拆解为数个三角形矩阵(triangular matrix),依使用目的的不同,可分为几类。.
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线性方程组
线性方程组是数学方程组的一种,它符合以下的形式: 其中的a_, \, a_以及b_, \, b_等等是已知的常数,而x_, \, x_等等则是要求的未知数。 如果用线性代数中的概念来表达,则线性方程组可以写成: 這裡的A是m×n 矩陣,x是含有n个元素列向量,b是含有m 个元素列向量。 A.
数值线性代数
数值线性代数是一门研究在计算机上进行线性代数计算,特别是矩阵运算的算法的学科,是工程学和计算科学问题中的基本部分,这些问题包括图像处理、信号处理、金融工程学、材料科学模拟、结构生物学、数据挖掘、生物信息学、流体动力学和其他很多领域。这类软件多依赖於解决多种数值线性代数问题的先进算法的发展、分析和实现,在很大程度上是依靠矩阵在有限差分法和有限元法中的作用。 数值线性代数中的常见问题包括下列计算问题:LU分解、QR分解、奇异值分解、特征值。.
上面的列表回答下列问题
- 什么矩阵和高斯-赛德尔迭代的共同点。
- 什么是矩阵和高斯-赛德尔迭代之间的相似性
矩阵和高斯-赛德尔迭代之间的比较
矩阵有194个关系,而高斯-赛德尔迭代有8个。由于它们的共同之处5,杰卡德指数为2.48% = 5 / (194 + 8)。
参考
本文介绍矩阵和高斯-赛德尔迭代之间的关系。要访问该信息提取每篇文章,请访问: