基于matlab平臺(tái)的三種迭代法求解矩陣方程(參考版)
2025-04-03 04:01本頁(yè)面
【正文】 end end 。 end n=k。 if k=M disp(＇迭代次數(shù)太多可能不收斂！＇ )。 k=k+1。 r=r1。 p1=r1+beta*p。 r1=rafa*A*p。 afa=r＇ *r/(p＇ *A*p)。 r=r。 p=p0。 x=x0。 % xx(:,1)=x。 % x=x0+t0*r0。 p0=r0。 end end 子函 31(共軛梯度法 ): function [x,xx,n,jingdu]=con_grad(A,b,eps,M) % 利用迭代方法求解矩陣方程 這里是共軛梯度迭代方法 % A 為系數(shù)矩陣 b 為右端向量 err 為精度大小 返回求解所得向量 x及迭代次數(shù) % M 為最大迭代次數(shù) jingdu 求解過(guò)程的精度 n 所需迭代次數(shù) xx 存儲(chǔ)求解過(guò)程中每次迭代產(chǎn)生的解 x0=zeros(length(b),1)。 end n=k。 if k=M disp(＇迭代次數(shù)太多可能不收斂！＇ )。 k=k+1。 x=x+t*r。 x=x。 k=0。 r=bA*x。 t0=r0＇ *r0/(r0＇ *A*r0)。 end end 子函數(shù) 2(最速下降算法 ): function [x,n,xx,jingdu]=zuisuxiajiangfa(A,b,eps,M) % 利用迭代方法求解矩陣方程 這里是最速下降迭代方法 % A 為系數(shù)矩陣 b 為右端向量 err 為精度大小 返回求解所得向量 x及迭
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