數(shù)值分析課程設(shè)計--松弛迭代法中松弛因子-展示頁
2025-01-25 16:57本頁面
【正文】 0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000以下為方程組的解的圖：圖1 初值x0=[0；..；0] 松弛因子=圖2 初值x0=[1；..；1] 松弛因子=圖3 初值x0=[1；..；1] 松弛因子=五、結(jié)果分析 通過以上數(shù)據(jù)測試可以分析出以下幾點：1. 系數(shù)矩陣為150階時，經(jīng)判斷Jacobi迭代是發(fā)散的、GaussSeidel、SOR兩種迭代是收斂的，當(dāng)初值一定時，GaussSeidel、SOR對應(yīng)的迭代次數(shù)是逐漸減少的，也就是說SOR迭代比GaussSeidel迭代收斂更快。hold onplot(x3,39。r39。plot(x1)。[x2,n]=G_Seidelifun(A,b,x0,eps)。x0=zeros(n,1)。for i=2:n1 b(i)=。b(1)=。n=150。 end在Matlab命令窗口輸入： clearw=。 x=S*x0+f。 return。Warning:不收斂！39。n=0。f=w*((Dw*L)\b)。U=triu(A,1)。endD=diag(diag(A))。 n=n+1。endwhile norm(xx0)=eps x0=x。)。if max(abs(eig(G))
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