解线性最小二乘问题的一种矩阵方法

线性方程组Ax=b的最小二乘解可以表示为x=A_1-b,本文给出一个求A_1~-的初等方法此法是线性代数中用初等变换求逆矩阵方法的推广。     

广义的Jacobi迭代法

<正> 解Ax=b的Jacobi迭代法具有直观明了、通俗易懂、计算简单等特点。所以,这个方法是解Ax=b的常用方法之一。但是,这个方法有一致命的弱点,就是要求系数矩阵的对角线上元素不为零,即a_(ii)(?)0。于是,当det(A)(?)0,A的某个对角元a_(i_oi_o)=0时,方程组Ax=b显然有唯一解,但这个方法失效,不能应用。为了弥补此法的弱点。     

神经传导方程的谱方法及敛速估计

本文对神经传导方程构造了半离散和全由散的谱格式并证明了格式的收敛性和广义稳定性。