解:通过M文件编辑器加入gauseidel.m函数程序,如下: function [x,n]=gauseidel(A,b,x0,eps,M) % 求解线性方程组的迭代法,其中, % A为方程组的系数矩阵; % b为方程组的右端项; % x0为迭代初始化向量 % eps为精度要求,缺省值为1e-5; % M为最大迭代次数,缺省值100; % x为方程组的解;...
function[x,t,it]=GaussSeidel(A,b,I,eps)% 高斯-赛德尔(Gauss-Seidel)迭代法% 输入:% A: 系数矩阵% b: 载荷矩阵% I: 最大迭代次数% 输出:% x: 解矩阵% t: 时间% it: 迭代次数% 迭代初值默认为 0ifnargin<4eps=1e-6;endtic[n,~]=size(A);x=zeros(n,1);D=diag(diag(A));%求 A ...
高斯法和Doolitle法都比较简单,其实Doolitle可以直接用maltab里面的lu命令来求,下面提一下迭代法 二、Jacobi迭代 1.算法实现 2.收敛条件 3.matlab实现 根据以上的算法可以写出一个简单的jacobi迭代如下: functionx=jacobi(a,b,k)n=length(b);d=diag(a);r=a-diag(d);x=zeros(n,1);forj=1:kx=(b-r*...
matlab迭代法解线性方程组function x=ak(a,b)%a为系数矩阵,b为初始向量(默认为零向量) %e为精度(默认为1e-6),N为最大迭代次数(默认为100),x为返回解向量 n=length(b); N=100; e=1e-6; x0=zeros(n,1) %生成一n*1阶零矩阵 x=x0;
Gauss-Seidel迭代法是Jacobi迭代法的改进,它利用已经计 算出的解向量中的部分分量来更新当前解向量,以加快收敛速度。 具体实现如下: ```matlab function[x,err,k]=gauss_seidel(A,b,maxIter,tol) %Gauss-Seidel迭代法求解线性方程组Ax=b %A:系数矩阵,b:右侧常数向量,maxIter:最大迭代次数, ...
当然,我可以帮助你编写一个使用雅可比迭代法解线性方程组的MATLAB函数。下面我将逐步解释并展示如何实现这一过程。 1. 编写雅可比迭代法的MATLAB函数 首先,我们需要编写一个MATLAB函数来实现雅可比迭代法。这个函数将接受系数矩阵A、常数向量b、初始猜测向量x0、最大迭代次数maxIter和收敛容差tol作为输入参数,并返回解向量...
MATLAB 代码 解线性方程组的迭代法 .pdf在MATLAB中,可以使用许多不同的迭代法来解线性方程组。其中,最常见的迭代法包括Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法和SOR (Successive Over-Relaxation) 迭代法等。% 系数矩阵A和向量b A = [4 -1; 1 2]; b = [1; 2]; % 初始解向量x x = zeros(size(b)); %...
下面介绍基于Matlab的三种迭代法:雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法和超松弛迭代法,并进行比较。 1. 雅可比迭代法 雅可比迭代法是迭代法中最简单的一种方法。对于线性方程组Ax=b,雅可比迭代法的迭代公式为: x_{i+1}(j)=1/a_{jj}(b_j-\\sum_{k=1,k\ eq j}^n a_{jk}x_i(k)) 其中,i表示迭代...
迭代法解线性方程组 MATLAB 编程实验报告 一、 问题描述: 编写函数来完成迭代法解线性方程组;总结 matlab 解非线性方程的命令,用实例来展示。 二、 实验步骤(过程):(1)迭代法解线性方程组——以书本例 6.1 为例 clc,clear; A=[10 3 1;2 -10 3;1 3 10]; b=[14 -5 14]'; [m,n]=size(A); ...
实验目的: 1)追赶法解三对角阵; 2)掌握解线性方程组的迭代法; 3)用Matlab实现Jacobi及超松弛迭代法 实验要求: 1)掌握追赶法解三对角阵 2)掌握解线性方程组的迭代法 3)提交追赶法、Jacobi及超松弛迭代法的m文件 实验内容: 1)追赶法解三对角矩阵方程(m文件) 习