精华内容
下载资源
问答
  • MATLAB求解线性方程组的八种方法 求解线性方程分为两种方法–直接法和迭代法 常见的方法一共有8种 直接法 Gauss消去法 Cholesky分解法 迭代法 Jacobi迭代法 Gauss-Seidel迭代法 超松弛迭代法 共轭梯度法 Bicg迭代法 ...

    MATLAB求解线性方程组的八种方法

    求解线性方程分为两种方法–直接法和迭代法
    常见的方法一共有8种
    直接法
    Gauss消去法
    Cholesky分解法
    迭代法
    Jacobi迭代法
    Gauss-Seidel迭代法
    超松弛迭代法
    共轭梯度法
    Bicg迭代法
    Bicgstab迭代法

    这里我就从计算代码的角度来讲解,在下面也会按照上面这个顺序给出代码,遇到方程组直接带入已知条件就可以得到答案。

    适用条件
    Gauss消去法 :求解中小规模线性方程(阶数不过1000),一般用于求系数矩阵稠密而且没有任何特殊结构的线性方程组

    Cholesky分解法:对称正定方程优先使用,系数矩阵A是n阶对称正定矩阵

    Jacobi迭代法非奇异线性方程组,分量的计算顺序没有关系

    Gauss-Seidel迭代法与Jacobi迭代法相似,但计算的分量不能改变

    超松弛迭代法Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法的加速版,由Gauss-Seidel迭代法改进而来,速度较快

    共轭梯度法需要确定松弛参数w,只有系数矩阵具有较好的性质时才可以找到最佳松弛因子。但好处是不用确定任何参数,他是对称正定线性方程组的方法也是求解大型稀疏线性方程组最热门的方法

    Bicg迭代法本质是用双共轭梯度求解线性方程组的方法,对求解的方程没有正定性要求

    Bicgstab迭代法本质是用稳定双共轭梯度求解线性方程组的方法,对求解的方程没有正定性要求

    Gauss消去法
    第一、二个函数ltri、utri是一定要掌握的,后面的几乎每个函数都要用到
    ltri
    简单来说,当Ly=b
    b,L(非奇异下三角矩阵)已知求y

    function y = ltri(L,b)
    n=size(b,1);
    y=zeros(n,1);
    for j = 1:n-1
        y(j) = b(j)/L(j,j);
        b(j+1:n) = b(j+1:n) - y(j) * L(j+1:n,j);
    end
    y(n) = b(n)/L(n,n);
    
    

    utri
    简单来说,当Ux=y
    y,U(非奇异上三角矩阵)已知求x

    function x = utri(U,y)
    n=size(y,1);
    x=zeros(n,1);
    for j = n:-1:2
        x(j) = y(j)/U(j,j);
        y(1:j-1) = y(1:j-1) - x(j) * U(1:j-1,j);
    end
    x(1) = y(1)/U(1,1);
    

    gauss算法,计算时粘贴过去就好

    function [L,U] = gauss(A)
    n=size(A,1);
    for k = 1:n-1
        A(k+1:n,k) = A(k+1:n,k) / A(k,k);
        A(k+1:n,k+1:n) = A(k+1:n,k+1:n) - A(k+1:n,k)* A(k,k+1:n);
    end
    L = tril(A,-1) + eye(n);
    U = triu(A);
    
    

    使用例子
    已经知道一个线性方程组,这里我就不写出数学形式了,A是系数矩阵,直接把上面写好的函数复制过来在运算就可以。主要是把这两个矩阵写进去。
    A = [1 -1 1 -3;0 -1 -1 1;2 -2 -4 6;1 -2 -4 1];
    b = [1;0;-1;-1];

    A = [1 -1 1 -3;0 -1 -1 1;2 -2 -4 6;1 -2 -4 1];
    b = [1;0;-1;-1];
    [L,U] = gauss(A);
    y = ltri(L,b);
    x = utri(U,y)
    

    Cholesky分解法
    这里是要用到ltri和utri,直接把上面的粘贴过来就好
    这里的算法比较简单,用L = chol(A,‘lower’);这里A是系数矩阵

    使用例子
    用Cholesky分解法求接对称正定方程Ax=b,b随机选取,系数矩阵A是100阶的矩阵
    n = 100;
    A = 10 * eye(n) + diag(ones(n-1,1),-1) + diag(ones(n-1,1),1);

    n = 100;
    A = 10 * eye(n) + diag(ones(n-1,1),-1) + diag(ones(n-1,1),1);
    b = rand(n,1);
    L = chol(A,'lower');
    y = ltri(L,b);
    x = utri(L',y)
    

    Jacobi迭代法
    这个就是Jacobi迭代法的算法,用时复制。这里一共要输入四个条件,系数矩阵A,矩阵b,x0=zeros(列数,1),tol=1.0e-6

    function x = jacobi(A,b,x0,tol)
    D = diag(diag(A));
    L = -tril(A,-1);
    U = -triu(A,1);
    B = D \ (L + U);
    g = D \ b;
    x = B * x0 + g;
    n = 1;
    while norm(x - x0) > tol
        x0 = x;
        x= B * x0 + g;
        n = n + 1;
    end
    x,n
    

    使用例子
    用Jacobi迭代法求解下列方程
    A = [10 -1 0;-1 10 -2;0 -2 10];
    b = [9;7;6];

    A = [10 -1 0;-1 10 -2;0 -2 10];
    b = [9;7;6];
    x = zeros(3,1);
    tol = 1.0e-6;
    x = jacobi(A,b,x,tol);
    

    Gauss-Seidel迭代法
    算法函数,输入四个条件,和上面相同

    function x = seidel(A,b,x0,tol)
    D=diag(diag(A));
    L = -tril(A,-1);
    U = -triu(A,1);
    B = (D - L) \ U;
    g = (D - L) \ b;
    x = B * x0 +g;
    n=1;
    while norm(x - x0) > tol
        x0 = x;
        x= B * x0 + g;
        n = n + 1;
    end
    x,n
    

    用这个方法解上面Jacobi迭代法的例子

    A = [10 -1 0;-1 10 -2;0 -2 10];
    b = [9;7;6];
    x = zeros(3,1);
    tol = 1.0e-6;
    x = seidel(A,b,x,tol);
    

    超松弛迭代法
    算法函数,这里需要输入五个条件:系数矩阵A,矩阵b,x0=zeros(列数,1),w(松弛因子一到二之间)=1.025,tol=1.0e-6

    function x = sor(A,b,x0,w,tol)
    D=diag(diag(A));
    L = -tril(A,-1);
    U = -triu(A,1);
    B = (D - w * L) \ ((1 - w) * D + w * U);
    g = (D - w * L) \ b * w;
    x = B * x0 +g;
    n=1;
    while norm(x - x0) >= tol
        x0 = x;
        x= B * x0 + g;
        n = n + 1;
    end
    x,n
    

    使用例子
    求这个方程组
    A = [10 -1 0;-1 10 -2;0 -2 10];
    b = [9;7;6];

    A = [10 -1 0;-1 10 -2;0 -2 10];
    b = [9;7;6];
    x = zeros(3,1);
    tol = 1.0e-6;
    w = 1.025;
    x = sor(A,b,x,w,tol);
    

    共轭梯度法

    A = [16 4 8 4;4 10 8 4;8 8 12 10;4 4 10 12];
    b = [32;26;38;30];
    tol = 1.0e-6;
    maxit = 1000;
    x = pcg(A,b,tol,maxit)
    

    Bicg迭代法
    这个比较简单,不需要额外写函数,直接用x = bicg(A,b,tol,maxit)maxit取1000

    使用例子

    n = 100;
    A = 10 * eye(n) + diag(ones(n-1,1),-1) + diag(ones(n-1,1),1);
    b = rand(n,1);
    tol = 1.0e-6;
    x = bicg(A,b,tol,1000)
    

    Bicgstab迭代法
    和上面一样的输入条件
    x = bicgstab(A,b,tol,1000)

    n = 100;
    A = 10 * eye(n) + diag(ones(n-1,1),-1) + diag(ones(n-1,1),1);
    b = rand(n,1);
    tol = 1.0e-6;
    x = bicgstab(A,b,tol,1000)
    
    展开全文
  • 仅供个人参考 仅供个人参考 不得用于商业用途 不得用于商业用途 实验报告 MATLAB^对线性方程组求解一种方法 前言 MATLA是 一个功能强大的线性方程组求解工具它特别适合求解大 规模的线性方程组由于 MATLA是专为矩阵...
  • GW318物联网实验室学术活动 MATLAB线性方程组求解方法 1线性方程组的问题 在工程计算一个重要的问题是线性方程组的求解在矩阵表示法上述问题可以 表述为给定两个矩阵 A 和 B是否存在惟一的解 X 使得 AX=B 或 XA=...
  • matlab中以三种不同的方法实现求解线性方程组的
  • DiffParam1 用参数微分法的欧拉法求非线性方程组的一组解 DiffParam2 用参数微分法的中点积分法求非线性方程组的一组解 mulFastDown 用最速下降法求非线性方程组的一组解 mulGSND 用高斯牛顿法求非线性方程组的...
  • PAGE / NUMPAGES 1解方程 最近有多人问如何用matlab解方程组的问题其实在matlab中解方程组还是很方便的例如对于代数方程组Ax=b(A为系数矩阵非奇异)的求解MATLAB中有两种方法 (1)x=inv(A*b 采用求逆运算解方程组 (2)x...
  • 基于matlab的jacobi(雅可比)迭代法求解线性方程组

    万次阅读 多人点赞 2016-11-06 16:14:31
    考虑线性方程组Ax=bAx = b 其中A为非奇异矩阵,当A为低阶稠密矩阵是,选主元消去法是有效方法。 但对于A 阶数n很大,零元素较多大型稀疏矩阵方程组,利用迭代法求解则更为合适。迭代法通常适用于A有大量零...

    1.jacobi迭代法的概念
    2.jacobi迭代法的解释
    3.jacobi迭代法的推导
    4.matlab实现

    • 概念

    考虑线性方程组

    Ax=b

    其中A为非奇异矩阵,当A为低阶稠密矩阵是,选主元消去法是有效方法。
    但对于A 的阶数n很大,零元素较多的大型稀疏矩阵方程组,利用迭代法求解则更为合适。迭代法通常适用于A中有大量零元素的特点。

    • 解释

    简单迭代法是究竟是什么呢?
    给下面这个例子你就懂了

    例1.已知9x2=sinx+1,在x=0.4附近有根,假定我们已会计算1+sinx那么我们就能从x=0.4开始,通过迭代公式xn+1=131+sinx逐步求得所要求的根
    简单说就是给定一个初始值,代入式子求得一个x,再代入,不断代入,逐步求得根。

    下面给出求解方程组的例子。
    例2.
    求解方程组

    8.x13x2+2x34x1+11x2x36x1+3x2+12x3=20=33=36

    记为Ax=b,其中
    A=84631132112,x=x1x2x3,b=203336,

    方程组的精确解是

    x=(3,2,1)T

    现在求解这个方程组
    方程组可以写为
    x1x2x3=18(3x22x3+20)=111(4x1+x3+33)=112(6x13x2+36)1.1

    或写为
    x=G0x+g

    其中
    G0=0411612380312281110,g=20833113612,

    任取初始值,例如取

    x(0)=(0,0,0)T

    将这些值代入1.1式,得到新的值
    x(1)=(x(1)1,x(1)2,x(1)3)T=(2.5,3,3)T
    ,
    再将x(1)代如1.1式,得到x(2)
    迭代到第十次有
    x(10)=(3.000032,1.999838,0.9998813)T

    由此可见,由迭代法产生的向量序列x(k)逐步逼近方程组的精确解x

    • 推导

    由上可知重复步骤得到迭代公式如下:

    x(0)=x(0)1x(0)2x(0)3,x(1)=x(1)1x(1)2x(1)3,,x(k)=x(k)1x(k)2x(k)3,
    ,
    简写为:
    x(k+1)=G0x(k)+g,

    雅可比迭代法计算公式简单,每次迭代只需要计算一次矩阵和向量的乘法且计算过程中原始矩阵A始终不变。
    迭代法收敛的充要条件是
    对任意选取初始向量x^{(0)},G0的谱半径p(G0)<1
    所谓“谱半径”,就是最大特征值(对于实数而言),如果最大特征值是复数的话,谱半径就是特征值的最大模。

    aii0(i=1,2,...,n)
    ,并将A写成三部分
    使得A = D-L-U
    D=a1100ann

    L=0a21an100ann00

    U=0a1200a1na(n1)n0

    我们可以推导一下G和g,如下:
    (DLU)x=b

    Dx=(L+U)x+b

    x=D1(L+U)x+D1b

    所以
    G=D1(L+U)

    g=D1b

    • 实现

    matlab实现代码如下

    function [x,n] = jacobi(A,b,x0,eps,varargin)
    if nargin ==3
        eps = 1.0e-6;
        M = 200;
    elseif nargin<3
        disp('输入参数数目不足3个');
        return
    elseif nargin ==5
        M = varargin{1};
    end
    D = diag(diag(A));%求A的对角矩阵
    L = -tril(A,-1);%求A的下三角矩阵
    U = -triu(A,1);%求A的上三角矩阵
    B = D\(L+U);
    f = D\b;
    x = B*x0+f;
    n = 1;%迭代次数
    while norm(x-x0)>=eps
        x0 = x;
        x = B*x0+f
        n = n+1;
        if(n>=M)
            disp('Warning:迭代次数太多,可能不收敛!')
            return;
        end
    end
    展开全文
  • 引言我之前因为需要求解线性方程组,在各种参考书上寻找现成方程组求解算例,但发现大部分中的程序都是有问题,要不然是输出出来结果精度不够,要不然就根本跑不了。所以我自己参考了数值分析方法[1],非...

    引言

    我之前因为需要求解非线性方程组,在各种参考书上寻找现成的方程组求解算例,但发现大部分的书中的程序都是有问题的,要不然是输出出来的结果精度不够,要不然就根本跑不了。所以我自己参考了数值分析方法[1],非线性数值分析的理论与方法[2],还有一些单自变量牛顿法求解方程的算例,写了下面的程序,如果不需要了解牛顿法的意义,可以直接从标题一开始看。

    对于很多非线性方程组来说,数值解法是求解方程的唯一方法。在各类参考书中,对于牛顿法的编程介绍通常都是在一元方程中进行求解,很少有关于多自变量,非线性方程组的求解 对于非线性方程组来说,方程的形式一般如下所示:

    进行数值迭代时,先选取一个初始点 :

    将这个初始点代入已知的方程组中,便可得到初始点对应的函数值,假设函数的下一个迭代点满足以下的关系:

    非奇,可以得到
    其中

    是在
    处的雅可比矩阵,通过初始点计算第二个迭代点,再通过第二个迭代点,计算第三个,以此类推,知道计算出满足精度要求的点 两个迭代点之间的差值可以由如下公式计算得出:

    这个方程就是牛顿方程,求得解

    ,即可得到:

    再继续迭代即可,当满足精度要求,即

    时停止迭代即可。

    具体算法在matlab里可以这样实现:

    1编写计算方程组值的函数

    我所用的 matlab 版本为 R2015b。

    首先假设要解的非线性方程组是如下形式 :

    然后建立一个函数文件fun.m 用于存放需要求解的非线性方程组。

    function f = fun(x)
      k=2;
        for i=1:k
          x(i)=sym (['x',num2str(i)]);
        end 
    
      f(1)=0.5*sin(x(1))+0.1*cos(x(1)*x(2))-x(1);
      f(2)=0.5*cos(x(1))-0.1*cos(x(2))-x(2);
    end

    在这里k是所求解方程的个数,同时也是自变量的个数,第一个for循环是将自变量

    ,
    变成符号,便于在数值计算函数中进行雅可比矩阵的计算,当输入一个二元数组时即可计算出来

    2编写算法

    按照之前的牛顿法的分析,建立mulNewton.m的函数文件:

    function [allx,ally,r,n]=mulNewton(F,x0,eps)
      if nargin==2
        eps=1.0e-4;
      end
      x0 = transpose(x0);
      Fx = subs(F,transpose(symvar(F)),x0);
      var = transpose(symvar(F));
      dF = jacobian(F,var);
      dFx = subs(dF,transpose(symvar(F)),x0);
      n=dFx;
      r=x0-inv(dFx)*Fx';
      n=1;
      tol=1;
      N=100;
      symx=length(x0);
      ally=zeros(symx,N);
      allx=zeros(symx,N);
    
      while tol>eps
        x0=r;
        Fx = subs(F,transpose(symvar(F)),x0);
        dFx = subs(dF,transpose(symvar(F)),x0);
        r=vpa(x0-inv(dFx)*Fx');
        tol=norm(r-x0)
        if(n>N)
            disp('迭代步数太多,可能不收敛!');
            break;
        end
        allx(:,n)=x0;
        ally(:,n)=Fx;
        n=n+1;
    end

    输入的自变量

    是需要求解的方程组文件,也就是我们之前定义的
    fun.m文件,x_0是一个数组,也就是我们选取的初始点,eps是可以不输入的精度值,如果不输入,就默认为1.0e-4 输出值当中,allx是用来记录每一步迭代的点的矩阵,ally是用来记录迭代点对应计算出来的函数值的,r是满足精度要求的最终迭代点。

    3计算算例

    首先先将fun.mmulNewton.m文件放到同一文件夹下 然后,选取初始迭代点(1,2),在命令行中输入如下命令:

    2b9e6e280ded825aa373aa91bfaf2c51.png

    即初始点选择为

    ,精度为默认精度
    ,得到最终迭代结果如下所示:

    f7174c1d52a351e85d5d219d151435f7.png

    即迭代4次,算出满足精度要求的点为 (0.198,0.398)。

    再看看各步迭代得到的

    496552ad349f6fb67169cfd26a0f7aeb.png

    934ee6e455d67a0542e0119f3ff50f81.png

    迭代到最后一步时,

    值为(-1.56e-5,-3.545e-5),两个值都十分接近零,说明计算得到的
    点的精度还是比较令人满意的。

    4总结

    对于希望解维数更多的非线性方程的同学来说,只需要将fun.m文件中的

    更改为所需维数,文件中的方程替换为你自己所需的方程即可。

    参考文献

    [1]王能超. 数值分析简明教程[M]. 2012.
    [2]黄象鼎. 非线性数值分析的理论与方法[M]. 武汉大学出版社, 2004.
    展开全文
  • 当系数矩阵分解后矩阵D是可逆阵时,该方法适用,里面附有详细注释,适合新手阅读
  • 为此,特地整理出来使用matlab求解线性方程组的方法。 写在开头 这篇不打算对遗传算法的具体原理进行探讨,而主要是实际的应用。在求解一些不是很复杂的非线性方程组的时候,我们在matlab使用的时候也往往不需要...

    解决的问题

    在进行数学建模的时候,经常遇到一些优化问题,但是,在平常论讲座中,往往偏重理论,而缺乏了在工程中的实践。为此,特地整理出来使用matlab求解非线性方程组的方法。

    写在开头

    这篇不打算对遗传算法的具体原理进行探讨,而主要是实际中的应用。在求解一些不是很复杂的非线性方程组的时候,我们在matlab使用的时候也往往不需要自己写很复杂的代码,而是借助ga工具箱,一般情况下,打开ga工具箱只要

    >> gatool
    

    加回车就行,但是我的matlab不知为何不行,这里给大家另一种打开方式:

    optimtool('ga')
    

    结果如下:
    在这里插入图片描述

    实现

    OK,说完了前期准备,我们来进行一些实践
    这里,假如我有以下要求的方程组:
    在这里插入图片描述
    那么,我就可以定义一个新的函数,将它们三个的值平法求和,那么平方和的最小值,就是这个方程组的根

    function G=simple(var)
    
        f1=var(1)+var(2)-3*var(3);
        f2=var(1)*sin(var(2));
        f3=var(1)+2.0*var(2)+var(3)-24.0; 
        G=f1.^2+f2.^2+f3.^2;%构造目标函数
    end
    

    将这个函数命名为simple,接着使用命令

    options=gaoptimset('PopulationSize',500,'Generations',1000,'StallGenLimit',1000,'TolFun',1e-100)
    

    定义我们的遗传算法的相关要求,最后:

    [v fval]=ga(@simple,3,options)
    

    (记住在使用ga工具箱的时候,一定要在所求的simple函数文件夹下使用命令),结果:
    v =

    1.5170    9.4193    3.6454
    

    fval = 7.0466e-05
    因为这里的var是一个向量,实际上var(1)var(2)var(3)就是xyz

    相关资料

    受到这个启发
    有更深入的使用教程
    很不错的原理讲解
    非线性约束情况下的使用
    原理讲解

    展开全文
  • 求解线性方程组 Ax=b.Matlab 提供了方程求解方法:x=A\b (\ 反除法符号)最简单问题,一群兔子和鸭子,一共有40条腿,20张嘴,问兔子鸭子各多少只,两个变量,两个方程组成一个简单线性方程组:4*x+2*y =40x+...
  • matlab中解非线性方程涉及两个函数: fzero和fsolve。 这两个函数区别在于:fzero仅用于求解一元标量函数0点,而fsolve可以求解多元矢量函数0点。 这两个函数共同点在于:都使用迭代算法求解,因此必须给定初始...
  • 关于线性方程组的数值解法一般有两类:直接法和迭代法1. 直接法:直接法就是经过有限步算术运算,可求得线性方程组精确解的方法(若计算过程没有舍入误差)。常用于求解低阶稠密矩阵方程组及某些大型稀疏矩阵方程...
  • 曲线拟合过程,需要求解线性方程组,下面谈谈线性方程组的求解方法: 1)svd求解 对于齐次线性方程 A*X =0; 当A的行数大于列数时,就需要求解最小二乘解,在||X||=1的约束下,其最小二乘解为矩阵A'A最小特征值所...
  • 线性方程组求解①逐次消元法高斯消元:rref()rref:简化行阶梯形矩阵A 对于线性方程组Ax=b,求解时可采用如下方法:>> 2. LU 矩阵分解在线性代数, LU分解(LU Factorization)是矩阵分解一种,可以将一个...
  • 科学计算理论方法 及其基于的程序实现与分析 三 解线性方程组线性矩阵方程 解线性方程组是科学计算最常见的问题所说的最常见有两方面的含义 问题的本身是求解线性方程组 许多问题的求解需要或归结为线性方程组的...
  • 本文主要介绍图形用户界面在求解线性方程组的应用,同时介绍了求解大型线性...最后通过用MATLAB 图形用户界面(GUI)编程对求解线性方程组的设计一个用户与计算机直接交互界面,实现简单的求解线性方程组的应用软件。
  • 本文是对 Matlab polyfit 函数进行原理解析,并没介绍该如何...相对详细介绍了线性方程组求解的稳定性问题,并引出条件数定义。最后根据 polyfit 源码对它进行计算流程解析,并分析相关警告该如何处理。预...
  • 威格斯坦法在化工流程模拟得到了广泛应用 ? 威格斯坦法是一种迭代加速方法 )] ( ) ( [ ) ( ) ( ) ( 1 1 1 1 1 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? n n n n n n n n n x x x x x x x x x ? ? ? ? Wegstein 法注意事项 ? 应注意...
  • 计算机求解线性方程组一般有直接法和迭代法两种方法:直接法是经过有限步算术运算,若计算过程没有舍入误差可求得方程组精确解的方法;迭代法是用某种极限过程去逼近线性方程组精确解的方法。 Some technical ...
  • 背景求解真实问题建模得到线性偏微分方程组, 尽可能少手写代码,如果用matlab, 可能选项很有限。pdetoolbox有限元方法能够求解一些,但是要求对微分方程类型以及pdetoolbox特有书写方式非常熟悉,并能够把...
  • 1前言谈谈关于MATLAB的矩阵算数运算。上节仿真结果得到出一个五元一...下面介绍介绍矩阵运算与非齐次线性方程组求解。2MATLAB矩阵算术运算在这里先纠正一个错误,第一节“Scope工具栏还原方法set(gcf,'menubar...
  • 对于形如Ax=b的线性方程组,在线性代数是通过求逆的方式求解的,即x=A-1b,而在数值分析,解线性方程组的方法是通过直接法或者迭代法来实现的,今天写的两个程序为都属于直接法,分别为高斯消去法和LU分解法。...
  • 本文是对 Matlab polyfit 函数进行原理解析,并没介绍该如何...相对详细介绍了线性方程组求解的稳定性问题,并引出条件数定义。最后根据 polyfit 源码对它进行计算流程解析,并分析相关警告该如何处理。预...
  • 线性代数方程组数值解法及 MATLAB 实现综述 廖淑芳 20122090 数...问题的理论和方法为研究对象其数值计算中线性代数方程的求解 问 题就广泛应用于各种工程技术方面因此在各种数据处理中线性代 数方程组的求解是最常见的
  • 线性代数方程组数值解法及 MATLA实现综述 廖淑芳20122090 数计学院12...对象其数值计算中线性代数方程的求解问题就广泛应用于各种工程技术方面 因此在各种数据处理中线性代数方程组的求解是最常见的问题之一 关于线性
  • matlab maple 代码 该书是常微分方程基础理论、基本方法和数学软件的系统应用相结合的教材。... 采用了求解常系数齐次线性方程组的B.Van Rootselaar方法,计算机的实现充分表现了它较其他方法的显著优越性。
  • 实验名称函数与方程 实验目的 ...1求非线性方程组在原点附近的根 2求购房贷款的房屋总价格首付款额月付款额 实验背景 1在科学研究和工程设计常常会遇到求解线性方程组的问题因此如何快速求解非线性方程组是十分重
  • @数值分析之非线性方程求解 文章目录一、高斯消去法(偏序选主元策略)1.1何为高斯消去法?1.2 高斯消去法问题1.3偏序选主元策略意义1.4 matlab版算法:1.5 病态情况二、题目及实现代码2.1 题目2.2 输入输出格式...
  • Matlab中的矩阵

    千次阅读 2012-12-01 22:45:06
    我们知道,求解线性方程组是线性代数课程的核心内容,而矩阵又在求解线性方程组的过程扮演着举足轻重的角色。下面我们就利用科学计算软件MATLAB来演示如何使用矩阵,同时,也使学生对线性代数的认识更加理性。 一、...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5
收藏数 92
精华内容 36
关键字:

matlab中求解线性方程组的方法

matlab 订阅