高斯迭代法MATLAB程序: function[x]=gauss(a,b) n=length(a); x=zeros(n,1); a=[a b]; fork=1:n-1 max=k; fori=k+1:n ifa(i,k)>a(max,k) max=i; end end temp=a(k,k:n+1); a(k,k:n+1)=a(max,k:n+1); a(max,k:n+1)=temp; ...
高斯迭代法MATLAB程序:function[x]=gauss(a,b)n=length(a);x=zeros(n,1);a=[ab];fork=1:n-1max=k;fori=k+1:nifa(i,k)>a(max,k)max=i;ende..
高斯-赛德尔迭代法matlab程序高斯-赛德尔迭代法matlab程序 PAGE 高斯-赛德尔迭代法matlab程序 disp(划分为M*M个正方形) M=5 %每行的方格数,改变M可以方便地改变剖分的点数 u=zeros(M+1);%得到一个(M+1)*(M+1)的矩阵 disp(对每个剖分点赋初值,因为迭代次数很高,所以如何赋初值并不重要,故采用对列线性...
Gauss-Seidel迭代法是一种用于求解线性方程组的数值方法。通过编写MATLAB程序，可以实现该方法的自动化应用。程序的输入参数包括系数矩阵A、右端向量b、初始迭代点x0、近似精度errorBound以及最大迭代次数maxSp。程序的核心逻辑在于迭代过程，具体步骤如下：1. 初始化迭代次数step为0，误差error为无穷大，记...
1、disp(划分为M*M个正方形)M=5 %每行的方格数,改变M可以方便地改变剖分的点数u=zeros(M+1);%得到一个(M+1)*(M+1)的矩阵disp(对每个剖分点赋初值,因为迭代次数很高,所以如何赋初值并不重要,故采用对列线性赋值。)disp(对边界内的点赋初值并使用边界条件对边界赋值:)for j=1:M-1 for i=1:M-...
% A为迭代的系数矩阵 % b为方程组右边的常数项(列向量) % X_start为迭代的初始向量 % n_limit为最大允许迭代的次数 % tolerance为精度上限值 %% % X_reality为最后结果 % n_reality为最后迭代次数 %% fprintf('\n高斯-赛德尔迭代法求解线性方程组\n'); ...
function[v,sN,vChain]=gaussSeidel(A,b,x0,errorBound,maxSp)\x0d\x0a%Gauss-Seidel迭代法求解线性方程组\x0d\x0a%A-系数矩阵b-右端向量x0-初始迭代点errorBound-近似精度maxSp-最大迭代次数\x0d\x0a%v-近似解sN-迭代次数vChain-迭代过程的所有值\x0d\x0astep=0;\x0d\x0aerror...
MATLAB编程:用高斯—赛德尔迭代法求解方程组. {10A+3B+C=14; 2A - 10B+3C= - 5; A+3B+10C=14} 编制程序,调试,
x=G*x0+d1;n=1;while norm(x-x0)>=tol x0=x;x=G*x0+d1;n=n+1;end n 到Matlab主窗口，输入：A=[10,-1,2,0;-1,11,-1,3;2,-1,10,-1;0,3,-1,8];b=[6;25;-11;15];x=gauss_seidel(A,b)就可以得到结果。x = 1.0000 2.0000 -1.0000 1.0000 迭代8次。
1.雅可比迭代法:function[x,n]=jaccbi(A,b,x0,eps,t)ifnargin==3;eps=1e-6;m=200;elseifnargin<3error(´输入的数有误´);return;elseifnargin==5m=t;endD=diag(diag(A))..