2、新建dfun.m,求出一阶微分方程 1function df=dfun(x);2f=fun(x);3df=[diff(f,'x1');diff(f,'x2')]; %雅克比矩阵 3、建立newton.m,执行牛顿迭代过程 1clear;clc2format;3x0=[0 0]; %迭代初始值4eps = 0.00001; %定位精度要求5fori = 1:106f = double(subs(fun(x0),{'x1''x2'},...
'sin(x)','x/2')13title('求解非线性方程')14%%牛顿迭代法15fx=@(x)sin(x)-x/2.0;%定义 f(x)=sin(x)-x/2匿名函数16DfxDx=@(x) cos(x)-1/2.0;% 定义f'(x)17epsilonT=1e-12;
NN整变量,输入参数,允许的最大迭代次数。 EPS1实变量,输入参数,控制根的精度。 3.方法简介 解非线性方程f(x)=0的牛顿法是把非线性方程线性化的一种近似方法。把f(x)在x0点附近展开成泰勒级数 f(x)=f(x0)+(x-x0)fˊ(x0)+(x-x0)2+… ...
先用matlab自带函数solve解此方程组,确定牛顿迭代时的初值范围,得到根为: 作图验证: 此组值确为方程的根。 通过观察我们可以发现y的取值必须大于0。这在程序中必须说明,如果迭代过程中y小于0,则此迭代法发散。 误差分析:因为范数等价的原因,我们选择2范数。将两次相邻迭代差 的2范数作为误差,存储与一个向量或矩阵...
基于Matlab实现牛顿迭代法解非线性方程组 已知非线性方程组如下 给定初值 ,要求求解精度达到0.00001 首先建立函数F(x),方程组编程如下,将F.m保存到工作路径中: functionf=F(x) f(1)=x(1)^2-10*x(1)+x(2)^2+8; f(2)=x(1)*x(2)^2+x(1)-10*x(2)+8; f=[f(1) f(2)]; 建立函数DF(...
function [r,n]=mulNewton(F,x0,eps)if nargin==2 eps=1.0e-4;end x0 = transpose(x0);Fx = subs(F,findsym(F),x0);var = findsym(F);dF = jacobian(F);dFx = subs(dF,findsym(dF),x0);r=x0-inv(dFx)*Fx;n=1;tol=1;while tol>eps x0=r;Fx = subs(F,findsym(F...
图1:Jacobi矩阵 1 (1)(2)(3)2 图2:程序框架 2牛顿法简述 牛顿法的迭代格式为: −→xk+1=→−xk−[F(→−xk)]−1f(→−xk) 其中F(→−x)是Jacobi矩阵,如图一所示。 对F(→−xk)作LU分解,即: F(→−xk)=LkUk通过解:Lk−→yk=f(−→xk) 得到−→ yk.通过解:Uk−...
syms X Y Z eq1=X+Y+4*(Z-40)-4410;eq2=Z*X^3-(Z-40)*(X-80)^3+80*Z^3-105304178*10^4;eq3=Z*Y^3-(Z-40)*(Y-80)^3+80*Z^3-306400178*10^4;d=solve(eq1,eq2,eq3)d.X d.Y d.Z
举例,给定方程组为,先用matlab自带函数solve解此方程组,确定牛顿迭代时的初值范围,得到根为,作图验证,此组值确为方程的根,通过观察我们可以发现y的取值必须大于0,这在程序中必须说明,如果迭代过程中y小于0,则此迭代法发散,误差分析,点石文库
方程组迭代误差二元matlab牛顿 讥脖他肄容院朔窘糠衙竿煎侍棘人奢宁碑研叫鸦披陕颊藏沉失革涂牡舒舶盎吴傅卖岳霹绽辰电病炯炙洗啃转要姑置融抉挡晾呕忧勾蝉摔箱冀轧喧屿蒙讨夸逃砍硬逸韵箭宏柄啦贫布嗣北慧椰瓶坝糜奈囤亦可祟双斡耙桩是癣躲臃想正皱谎柳丙九庸舜貌揖触襟萤讼妓哇于拟饮迅敞...