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基于matlab平臺(tái)的三種迭代法求解矩陣方程-展示頁

2025-04-11 04:01本頁面
  

【正文】 ,b,err,M)。 % matlab內(nèi)置雙共軛梯度算法求解 toc。 tic。 [x2,n2,xx2,jingdu2]=zuisuxiajiangfa(A,b,err,M)。 % gauss_seidel 算法求解 toc。 % 雅克比算法求解 tic。 %最大迭代次數(shù) err=。173/244]。905/1158。414/475。1669/1691。573/502。538/395。2035/1187。3491/1431。 %% 本程序用于計(jì)算第二次數(shù)值分析作業(yè),關(guān)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)。 具體的解為 : Gauss_Sedel 迭代法 : (共需 465次迭代,求解精度達(dá)到 ) X=[ ]. 最速下降法 : (共需 398次迭代,求解精度達(dá)到 ) X=[ ]. 共軛梯度法 : (共需 4 次迭代,求解精度達(dá)到 ) X=[ ]. Matlab程序 主程序 : clc。從中可以得出結(jié)論,共軛梯度算法無論從求解精度還是求解速度上都優(yōu)于其他兩種,最速下降法在求解精度上幾乎與共軛梯度算法持平,但求解速度更慢?;?matlab 平臺(tái)的三種迭代法求解矩陣方程 數(shù)值分析第二次作業(yè) 學(xué)院:電子工程學(xué)院 基于 matlab平臺(tái)的三種迭代
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