1. 用高斯消元法解方程组： 21.0x1+67.0x2+88.0x3+73.0x4 =141.0 76.0x1+63.0x2 + 7.0x3+20.0x4 =109.0 85.0x2+56.0x3+54.0x4 =218.0 19.3x1+43.0x2+30.2x3+29.4x4 =93.7

本文详细介绍麦克斯韦方程组的组成和理解。2004年，英国的科学期刊《物理世界》举办了一个活动：让读者选出科学史上最伟大的公式。结果，麦克斯韦方程组力压质能方程、欧拉公式、牛顿第二定律、勾股定理、薛定谔方程等”方程界“的巨擘，高居榜首。

利用高斯消元法，对方程组进行求解，简单易懂，适合菜鸟级别的“研究”

使用一个链表接收输入矩阵，并对其进行LU分解，最后通过追赶法计算方程组的解。

遗传算法是一种模拟自然界进化的求解最优解的算法，用来求解方程组，特别是复杂方程组，有很好的全局寻优能力，基本运算过程如下： （1）初始化：设置进化代数计数器t=0，设置最大进化代数T，随机生成M个个体作为初始群体P(0) （2）个体评价：计算群体P(t)中各个个体的适应度。 （3）选择运算：将选择算子作用于群体。选择的目的是把优化的个体直接遗传到下一代或通过配对交叉产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上的 （4）交叉运算：将交叉算子作用于群体。遗传算法中起核心作用的就是交叉算子 （5）变异运算：将变异算子作用于群体。即是对群体中的个体串的某些基因座上的基因值作变动。群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t+1) （6）终止条件判断：若t=T,则以进化过程中所得到的具有最大适应度个体作为最优解输出，终止计算 遗传操作包括以下三个基本遗传算子:选择；交叉；变异

鲸鱼算法是模仿鲸鱼捕食行为产生的算法，鲸鱼是一种群居哺乳动物，常常合作对猎物进行围堵和捕猎，鲸鱼算法是一种新型算法，比灰狼算法还要晚，本代码利于鲸鱼算法对多目标进行求解，既对方程组进行求解。代码有通用性，可以更好多目标或者方程组。

MATLAB编程，基于粒子群pso的复杂方程组求解，总共五个复杂多元方程，代码里面有详细的注释，表明了最大迭代次数，种群个数，学习因子，权重因子，种群位置，种群速度，个体最优值，全局最优值，代码具有通用，可以更换方程组，有可以更改为目标寻优，代码可以自动导出迭代优化曲线

解线性代数方程组方程组的迭代算法，用于解线性方程组

解方程组的迭代法_雅可比法_cpp源代码_数值计算 数值分析实验报告(五) 一. 实验名称: 解方程组的迭代法 二. 实验目的: 雅可比法 三. 题目:（验证用） 准确值为x1 = 1;x2 = 2;x3 = -1;x4 = 1 四. 程序:雅可比法 附件：1-26廖吏_5_Jacobi_Iteration.cpp

这个也是VS2010编的。仅作为初学C++者的实例程序，控制台程序，定义了两个类，向量类和矩阵类，算法已封装好。