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  • matlab迭代程序

    2015-03-09 17:16:10
    matlab迭代程序,无相关m文件,可自行拟写。
  • 相当不错,迭代次数为20次,希望多多好评
  • 蒙特卡洛迭代matlab程序,直接打开就就能用,蒙特卡洛迭代matlab程序
  • 牛顿迭代算法 matlab 程序 1 牛顿迭代法描述 牛顿法求实系数高次代数方程 f(x)=a0x^n+a1x(n-1)++an-1x+an= an 1 的在初始值x0 附近的一个根 解非线性议程 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...
  • 是上一个例子的说明,可以参加matlab迭代学习控制算法程序
  • 程序给出了迭代学习控制的仿真程序,对迭代学习的初学提供一个很好的仿真例子,其他迭代学习的仿真均可以此来拓展
  • 线性方程组的求解 迭代法有存储空间小程序简单等特点在使用时能保 对于大型线性代数方程组常常用迭代法进行计算 持悉数矩阵的稀疏性不变比较常用的迭代法有 Gauss- Seidel Jacobi 迭代迭代法 Jacobi 迭代法和 SOR...
  • matlab学习笔记之matlab基础,数值计算与matlab语言的基础知识。专门适合刘卫国主编matlab程序设计教程第二版里面涉及到页码)需要找到书来学习
  • 油气田开发,特别是天然气开发,常常涉及气体压缩系数Z,此处给出其的迭代求解的源代码。
  • 梯度迭代算法matlab程序,增广随机梯度算法
  • SOR迭代matlab程序

    2016-01-25 15:01:06
    逐次超松弛迭代(SOR迭代)
  • 线性随机IFS迭代 Matlab示例程序 Tree Leaf Mountain % 线性随机IFS迭代[iterated function systems迭代函数系统] clear;clc;close a1=[0 0 0 0.16 0 0 0.01%树叶 0.85 0.01 -0.04 0.85 0 1.6 0.85 0.2 -0.26 0.23 ...
  • MATLAB程序代码分享:MATLAB实现牛顿迭代法求解非线性方程组
  • SOR迭代Matlab程序

    2013-09-05 17:06:15
    SOR迭代Matlab程序
  • 雅克比迭代+高斯迭代+SOR迭代Matlab程序,同时支持谱半径计算,利于直接比较三种算法
  • 牛顿迭代matlab程序

    2021-03-04 16:30:34
    几道例题,用牛顿迭代法解的三道关于非线性方程组的题目,文件中有matlab代码,仅供参考 几道例题,用牛顿迭代法解的三道关于非线性方程组的题目,文件中有matlab代码,仅供参考
  • 雅可比迭代法的MATLAB程序:Function[x,k,index]=Jacobi(A,b,ep,it-max)%求线性方程组的雅可比法;%A为方程组的系数矩阵;%b为方程组的右端项;%x为方程组的解;%ep为精度要求,缺省值为le-5;%it_max为最大迭代次数,缺省...

    雅可比迭代法的

    MA

    TLAB

    程序:

    Function[x,k,index]=Jacobi(A,b,ep,it-max)

    %

    求线性方程组的雅可比法

    ;

    % A

    为方程组的系数矩阵

    ;

    % b

    为方程组的右端项

    ;

    % x

    为方程组的解

    ;

    % ep

    为精度要求

    ,

    缺省值为

    le-5;

    % it_max

    为最大迭代次数

    ,

    缺省值为

    100;

    % k

    为迭代次数

    ;

    % index

    为指标变量

    ,index=0

    表示计算失败

    ,index=1

    表示计算成功

    ;

    if nargin<4

    it_max=100;

    end

    if nargin<3

    ep=le-5;

    end

    n=length(A);k=0;x=zeros(n,1);y=zeros(n,1);index=1;

    while k<=it_max

    for i=1:n

    if abs (A(i,i))

    index=0;

    return;

    end

    y(i)=(b(i)-A(i,1:n)*x(1:n)+A(i,i)*x(i))/A(i,i);

    end

    if norm(y-x,inf)

    break;

    end

    k=k+1;

    x=y;

    end

    高斯

    -

    赛德尔迭代的

    MATLAB

    程序

    Function[x,k,index]=Gau-seidel(A,b,ep,it-max)

    %

    求线性方程组的高斯

    -

    赛德尔迭代法

    ;

    % A

    为方程组的系数矩阵

    ;

    % b

    为方程组的右端项

    ;

    % x

    为方程组的解

    ;

    % ep

    为精度要求

    ,

    缺省值为

    le-5;

    % it_max

    为最大迭代次数

    ,

    缺省值为

    100;

    % k

    为迭代次数

    ;

    % index

    为指标变量

    ,index=0

    表示计算失败

    ,index=1

    表示计算成功

    ;

    if nargin<4

    it_max=100;

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  • 基于线积分模型的代数迭代算法程序,整个程序是基于matlab开发。压缩包内有两个*.m文件,ite.m是执行程序,medfuncMatirx.m是计算正投影矩阵的程序。正投影矩阵的计算是基于线积分模型,结合西北大学张顺利老师的...
  • 牛顿迭代法的MATLAB程序

    万次阅读 多人点赞 2019-04-18 21:58:48
    /*简单牛顿迭代法的MATLAB程序实现*/ function x=newtoniteration(fun,dfun,x0,EPS) %简单牛顿迭代法 %fun即迭代函数,dfun即迭代函数的一阶导数,x0为迭代初值,EPS为精度 f=fcnchk(fun); df=fcnchk(fun); x1=x0-f...
    /*简单牛顿迭代法的MATLAB程序实现*/
    function x=newtoniteration(fun,dfun,x0,EPS) %简单牛顿迭代法
    %fun即迭代函数,dfun即迭代函数的一阶导数,x0为迭代初值,EPS为精度
    f=fcnchk(fun);
    df=fcnchk(fun);
    x1=x0-f(x0)/df(x0);
    d=norm(x1-x0);
    k=1;
    while d>=EPS
    	x0=x1;
    	x1=x0-f(x0)/df(x0);
    	d=norm(x1-x0);
    	k=k+1;
    end
    x=x1; %切记要给x赋值
    
    /*简单牛顿迭代法的MATLAB程序实现2,增加了迭代次数的限制*/
    function x=newtoniteration(fun,dfun,x0,EPS) %简单牛顿迭代法
    %fun即迭代函数,dfun即迭代函数的一阶导数,x0为迭代初值,EPS为精度
    f=fcnchk(fun);
    df=fcnchk(fun);
    x1=x0-df(x0)\f(x0); %左除
    d=norm(x1-x0);
    k=1;
    while d>=EPS
    	x0=x1;
    	x1=x0-df(x0)\f(x0); %左除
    	d=norm(x1-x0);
    	k=k+1;
    end
    if k==1000
    	x='fasan';
    else
    	x=x1;
    end
    

    友情链接们:
    (1)MATLAB 牛顿迭代法解非线性方程组
    https://blog.csdn.net/mlp750303040/article/details/77479654牛顿迭代法的MATLAB程序

    (2)牛顿迭代法求方程根的matlab程序http://blog.sina.com.cn/s/blog_6faf74c00101cr9d.html

    (3)牛顿迭代法求方程根的MATLAB程序
    https://blog.51cto.com/592669550/930491

    (4)MATLAB 单变量函数一阶及N阶求导
    https://www.cnblogs.com/shuqingstudy/p/4844952.html

    (5)牛顿迭代法的MATLAB程序
    https://wenku.baidu.com/view/a606ce9ddd3383c4bb4cd292.html

    展开全文
  • Matlab迭代学习控制程序(ILC)

    热门讨论 2011-07-20 11:15:17
    Matlab迭代学习控制程序(ILC)
  • PAGE / NUMPAGES 牛顿迭代Matlab程序带下山因子 本文程序可用于求解线性和非线性方程组在使用牛顿迭代法的同时加入了下山因子加入下山因子后对于初值的选取更为宽泛 使用方法 请将本文function所定义的函数存为m...
  • 程序,线性代数方程组的数值解法,使用迭代法求解方程组时时,要求的精度越高,迭代次数越大
  • matlab用于迭代学习控制的仿真程序

    热门讨论 2010-05-13 10:52:54
    matlab用于迭代学习控制的仿真程序,也可用于其他工业控制中
  • 雅可比和SOR超松弛迭代matlab程序.rar
  • 二维时间隐式格式点迭代MATLAB程序 代码改编自二维时间隐式格式点迭代C程序 下面是代码 %iteration implicit time 2d clc clear %% LengthX = 3; LengthY = 2; Tleft = 3; Tright = 5; Tbottom = 2; Tup = 4; den = ...

    二维时间隐式格式点迭代MATLAB程序

    代码改编自二维时间隐式格式点迭代C程序
    下面是代码

    %iteration implicit time 2d
    clc
    clear
    %%
    LengthX = 3;
    LengthY = 2;
    Tleft = 3.5;
    Tright = 5;
    Tbottom = 2;
    Tup = 4;
    den = 100;
    s = 10;
    k=10;
    cv = 1000;
    %%
    dt = 200;
    N = 15;%X
    M = 15;%Y
    maxstep = 200;
    itermax = 1000;
    maxresi = 1e-7;
    %%
    dx =LengthX/N;
    dy =LengthY/M;
    ae1 = zeros(M+2,N+2);
    aw1 = zeros(M+2,N+2);
    an1 = zeros(M+2,N+2);
    as1 = zeros(M+2,N+2);
    ap0 = zeros(M+2,N+2);
    ap1 = zeros(M+2,N+2);
    b= zeros(M+2,N+2);
    T0 =zeros(M+2,N+2);
    T1 = zeros(M+2,N+2);
    
    resi = zeros(M+2,N+2);
    Tall = zeros(M+2,maxstep+1);
    resiall = zeros(maxstep,1);
    iterall = zeros(maxstep,1);
    %% 边界条件
    T0(2:M+1,2:N+1) = 3;
    T0(1:M+2,1) = Tleft;
    T0(1:M+2,N+2) = Tright;
    T0(1,1:N+2) = Tup;
    T0(M+2,1:N+2) = Tbottom;
    
    T1(1:M+2,1) = Tleft;
    T1(1:M+2,N+2) = Tright;
    T1(1,1:N+2) = Tup;
    T1(M+2,1:N+2) = Tbottom;
    %% 网格系数计算
    %内部网格计算
    %% 网格系数计算
    %内部网格计算
    ae1(3:M,3:N) = k*dy/dx;
    aw1(3:M,3:N) = k*dy/dx;
    an1(3:M,3:N) = k*dx/dy;
    as1(3:M,3:N) = k*dx/dy;
    ap0(3:M,3:N) = den*cv*dx*dy/dt;
    ap1(3:M,3:N) = ap0(3:M,3:N)+ae1(3:M,3:N)+aw1(3:M,3:N)+an1(3:M,3:N)+as1(3:M,3:N);
    b(3:M,3:N) = s*dx*dy;
    %边界网格计算
    %第一个
    i=2;
    for j=3:N
        ae1(i,j) = k*dy/dx;
        aw1(i,j) = k*dy/dx;
        an1(i,j) = k*dx/(dy/2);
        as1(i,j) = k*dx/dy;
        ap0(i,j) = den*cv*dx*dy/dt;
        ap1(i,j) = ap0(i,j)+ae1(i,j)+aw1(i,j)+an1(i,j)+as1(i,j);
        b(i,j) = s*dx*dy;
    end
    
    i=M+1;
    for j=3:N
        ae1(i,j) = k*dy/dx;
        aw1(i,j) = k*dy/dx;
        an1(i,j) = k*dx/dy;
        as1(i,j) = k*dx/(dy/2);
        ap0(i,j) = den*cv*dx*dy/dt;
        ap1(i,j) = ap0(i,j)+ae1(i,j)+aw1(i,j)+an1(i,j)+as1(i,j);
        b(i,j) = s*dx*dy;
    end
    j=2;
    for i=3:M
        ae1(i,j) = k*dy/dx;
        aw1(i,j) = k*dy/(dx/2);
        an1(i,j) = k*dx/dy;
        as1(i,j) = k*dx/dy;
        ap0(i,j) = den*cv*dx*dy/dt;
        ap1(i,j) = ap0(i,j)+ae1(i,j)+aw1(i,j)+an1(i,j)+as1(i,j);
        b(i,j) = s*dx*dy;
    end
    j=N+1;
    for i=3:M
        ae1(i,j) = k*dy/(dx/2);
        aw1(i,j) = k*dy/dx;
        an1(i,j) = k*dx/dy;
        as1(i,j) = k*dx/dy;
        ap0(i,j) = den*cv*dx*dy/dt;
        ap1(i,j) = ap0(i,j)+ae1(i,j)+aw1(i,j)+an1(i,j)+as1(i,j);
        b(i,j) = s*dx*dy;
    end
    
    j=2;
    i=2;
    ae1(i,j) = k*dy/dx;
    aw1(i,j) = k*dy/(dx/2);
    an1(i,j) = k*dx/(dy/2);
    as1(i,j) = k*dx/dy;
    ap0(i,j) = den*cv*dx*dy/dt;
    ap1(i,j) = ap0(i,j)+ae1(i,j)+aw1(i,j)+an1(i,j)+as1(i,j);
    b(i,j) = s*dx*dy;
    
    j=2;
    i=M+1;
    ae1(i,j) = k*dy/dx;
    aw1(i,j) = k*dy/(dx/2);
    an1(i,j) = k*dx/dy;
    as1(i,j) = k*dx/(dy/2);
    ap0(i,j) = den*cv*dx*dy/dt;
    ap1(i,j) = ap0(i,j)+ae1(i,j)+aw1(i,j)+an1(i,j)+as1(i,j);
    b(i,j) = s*dx*dy;
    
    i=2;
    j=N+1;
    ae1(i,j) = k*dy/(dx/2);
    aw1(i,j) = k*dy/dx;
    an1(i,j) = k*dx/(dy/2);
    as1(i,j) = k*dx/dy;
    ap0(i,j) = den*cv*dx*dy/dt;
    ap1(i,j) = ap0(i,j)+ae1(i,j)+aw1(i,j)+an1(i,j)+as1(i,j);
    b(i,j) = s*dx*dy;
    
    i=M+1;
    j=N+1;
    ae1(i,j) = k*dy/(dx/2);
    aw1(i,j) = k*dy/dx;
    an1(i,j) = k*dx/dy;
    as1(i,j) = k*dx/(dy/2);
    ap0(i,j) = den*cv*dx*dy/dt;
    ap1(i,j) = ap0(i,j)+ae1(i,j)+aw1(i,j)+an1(i,j)+as1(i,j);
    b(i,j) = s*dx*dy;
    %%
    Tall(1:M+2,1:N+2) = T0;
    %% iteration
    for h = 1:maxstep
        Tn0 = T0;
        for iter = 1:itermax
            for i=M+1:-1:2
                for j=2:N+1
                    T1(i,j) = (ae1(i,j)*Tn0(i,j+1)+aw1(i,j)*Tn0(i,j-1)...
                        +an1(i,j)*Tn0(i-1,j)+as1(i,j)*Tn0(i+1,j)...
                        +ap0(i,j)*T0(i,j)+b(i,j))/ap1(i,j);
                end
            end
            resimax = max(max(abs(T1-Tn0)));
            if resimax<maxresi
                break;
            end
            Tn0 = T1;
        end
        resiall(h) = resimax;
        iterall(h) = iter;
        T0=T1;
        Tall((h)*(M+2)+1:(h+1)*(M+2),1:N+2) = T0;
    end
    T11=zeros(maxstep,1);
    for i =1:maxstep+1
        T11(i) = Tall((i-1)*(M+2)+2,2);%选取网格观察温度变化
    end
    plot(dt:dt:dt*maxstep,T11(2:maxstep+1));
    hold on
    
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  • 贵州师范大学数学与计算机科学学院 贵州师范大学数学与计算机科学学院 贵州师范大学数学与计算机科学学院 Numerical Analysis 贵州师范大学数学与计算机科学学院 Numerical Analysis 逐次超松弛迭代(SOR迭代) ...
  • 基于迭代学习控制的双臂机器人matlab仿真程序,实现轨迹完全跟踪

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