基于matlab平臺的三種迭代法求解矩陣方程-文庫吧
2025-03-10 04:01 本頁面
【正文】 速度兩方面都最差。 具體的解為 : Gauss_Sedel 迭代法 : (共需 465次迭代，求解精度達到 ) X=[ ]. 最速下降法 : (共需 398次迭代，求解精度達到 ) X=[ ]. 共軛梯度法 : (共需 4 次迭代，求解精度達到 ) X=[ ]. Matlab程序 主程序 : clc。clear。 %% 本程序用于計算第二次數(shù)值分析作業(yè)，關于希爾伯特矩陣方程的解，用三種方法，分析并比較，也可推廣至任意 n維的矩陣方程 %% A=hilb(16)。 %生成希爾伯特系數(shù)矩陣 b=[2877/851。3491/1431。816/409。2035/1187。2155/1423。538/395。1587/1279。573/502。947/895。1669/1691。1589/1717。414/475。337/409。905/1158。1272/1711。173/244]。 %右端向量 M=1000。 %最大迭代次數(shù) err=。 %求解精度 [x,n,xx,cc,jingdu]=yakebi_diedai(A,b,err,M)。 % 雅克比算法求解 tic。 [x1,n1,xx1,cc1,jingdu1]=gauss_seidel(A,b,err,M)。 % gauss_seidel 算法求解 toc。 tic。
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