一、矢量积的方法 (1) 对于移动关节i，则 (2) 对于转动关节i，则 式中， 表示手爪坐标原点相对坐标系{i-1}的位置矢量在基坐标系{0}中的表示，即 ； 是坐标系{i-1}的z轴单位矢量（在基坐标系{0}中表示）。

近年来MIMO技术在电力线通信(PLC)领域受到广泛的关注，可在不增加带宽的基础上提升系统比特速率和频谱利用率。针对传统迫零预编码算法求逆运算复杂度太高的问题，提出一种基于双边雅克(Two-Sided Jacobi，TSJ)奇异值分解(SVD)的预编码算法，可有效降低计算复杂度。首先构造实对称矩阵，然后通过双边雅克比变换对该矩阵进行对角化，最后引入泰勒级数展开以简化计算过程。仿真结果表明，在不损失计算精度的情况下，所提算法能有效改善系统误码率性能。

求解机械臂雅可矩阵，除了用微分运动方程外，还可以基于矢量积法的六自由度工业机器人雅可比矩阵求解,矢量积比较通俗易懂，代码实现也相对简单

数值分析实验内容，用matlab写程序实现雅可比Jacobi迭代法。 迭代法解线性方程组的基本思想是构造一串收敛到解的序列，即建立一种从已有近似解计算新的近似解的规则，有不同的计算规则得到不同的迭代法。

包含代码和文档 分别用雅克比迭代法和高斯-赛德尔迭代法求解方程组，精确到小数点后6位，分别就 给出相应的计算结果

SALM 中BA 算法的 雅可比（Jacobian）矩阵推导 适用于所有SLAM新手，了解雅可比矩阵的原理作用。

○1高斯-赛德尔迭代法比雅克比的迭代次数少一半多，说明高斯-赛德尔迭代法优于雅克比迭代法，收敛速度更快，效率更高。但也不绝对，有时也会出现雅克比迭代法收敛而高斯-赛德尔迭代法不收敛的情况。 ○2SOR法的迭代次数随着松弛因子的变换而发生变化。当选择了合适的松弛因子收敛速度也会很快。

此程序为用matlab软件编写的用雅克比方法解n元一次方程组的小程序，只需要输入方程组的系数矩阵和常数列向量，即可得到方程组的解。

文章目录1.0高斯牛顿法1.1注意：1.1.1雅可比矩阵 Jacobian matrix1.1.2残差 residual，表示实际观测值与估计值(拟合值)之间的差1.2方法核心1.3 联合实际相机估计问题思考：1.4 保证算法收敛的机制1.5 效果优缺点分析1.5阻尼高斯牛顿法2.0 LM方法matlab练习程序（高斯牛顿法最优化） 1.0高斯牛顿法 链接：https://blog.csdn.net/wuaini_1314/article/details/79562400 推导过程可以参考 http://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/

使用Ransac算法计算匹配点的透视矩阵 C++代码 testEigenVal.cpp为测试例程。 matches.txt为测试数据。