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jacobi matlab程序,jacobi迭代法实验MATLAB程序数值分析

發(fā)布時(shí)間:2025/3/15 循环神经网络 20 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 jacobi matlab程序,jacobi迭代法实验MATLAB程序数值分析 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

jacobi迭代法實(shí)驗(yàn)MATLAB程序數(shù)值分析

例1. 求線性方程組 得近似解。精確解為x*=[3,2,1]’。 解:對(duì)方程進(jìn)行移項(xiàng)就得 記為Ax=b,或?qū)憺閤=B0 x+f,其中 取初始值,代入原方程組可得再將把它代入可得.反復(fù)利用這個(gè)計(jì)算過(guò)程,得到一向量序列和一般的計(jì)算公式(迭代公式) 簡(jiǎn)寫為迭代到第10次有 從此例看出,由迭代法產(chǎn)生的向量序列x(k)逐步逼近方程組的精確解x*. 6.1常用迭代法 定義1 (ⅰ)對(duì)于給定的方程組x=Bx+f ,用公式逐步代入 求近似解的方法稱為迭代法(或稱為一階定常迭代法,這里B 與k無(wú)關(guān)). (ⅱ)如果 存在(記為x*),稱此迭代法收斂,顯然x*就是方 程組的解,否則稱此迭代法發(fā)散. 迭代法的流程圖為: ①為初始向量, ②是判斷條件, 即時(shí)停止運(yùn)行 ③k 是循環(huán)次數(shù)。 ④中帶入初始值,然后賦給 ① Jacobi迭代法 對(duì)一般方程組 從第一個(gè)方程解出x1,第二個(gè)方程解出x2,…,記成 用矩陣寫法即x=Bx+g,B的對(duì)角元皆零,可拆成 B=L+UL是B下三角部分,U是B上三角部分Jacobi迭代法如下述. 任取初始近似x(0),對(duì)k=1,2,…計(jì)算 直至║x(k+1)-x(k)║≤ε,預(yù)定的精度.用矩陣記號(hào),即任取初始近似x(0),對(duì)k=1,2,…計(jì)算 x(k+1)=Bx(k)+g, 直至║x(k+1)-x(k)║≤ε(通常對(duì)迭代法限定最大迭代次數(shù)也是必要的).Jacobi迭代法的流程圖為: 在以上的流程圖中,先讀入數(shù)據(jù),即先輸入系數(shù)矩陣A,常數(shù)向量b, 初始值,停止條件和最大循環(huán)次數(shù)。圖中是,在我們迭代公式中的。k 是循環(huán)次數(shù),N 是最大循環(huán)次數(shù)。 例2. 利用Jacobi方法求方程組 的近似解。 解 把原方程改為 任取初始近似x(0),對(duì)k=1,2,…計(jì)算 直至║x(k+1)-x(k)║≤ε,預(yù)定的精度. 此即Jacobi迭代法.計(jì)算結(jié)果如下表. k x1(k) x2(k) x3(k) 0 0 0 0 1 0.720000000000 0.830000000000 0.840000000000 2 0.971000000000 1.070000000000 1.150000000000 3 1.057000000000 1.157100000000 1.248200000000 4 1.085350000000 1.185340000000 1.282820000000 5 1.095098000000 1.195099000000 1.294138000000 6 1.098337500000 1.198337400000 1.298039400000 7 1.099441620000 1.199441630000 1.299334980000 8 1.099811159000 1.199811158000 1.299776650000 9 1.099936445800 1.199936445900 1.299924463400 10 1.099978537270 1.199978537260 1.299974578340 11 1.099992769394 1.199992769395 1.299991414906 二 實(shí)驗(yàn)部分 本章實(shí)驗(yàn)內(nèi)容: 實(shí)驗(yàn)題目:Jacobi迭代法,Gauss-Saidel迭代法,SOR迭代法。 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容:利用MATLAB ,編制求Ax=b的各迭代計(jì)算方法的程序。 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?#xff1a;了解迭代法的運(yùn)用性,進(jìn)行各迭代法數(shù)值結(jié)果的比較,并找出一個(gè)計(jì)算量小的,使迭代法加速收斂的迭代方法。 編程要求:①利用迭代法,初始向量為x(0) ②同時(shí)利用Jacobi法和Gauss-Seidel法來(lái)進(jìn)行對(duì)比。 ③利用SOR迭代法來(lái)進(jìn)行對(duì)比。 計(jì)算算法:①Jacobi迭代法的算法為: ②Gauss-Saidel迭代法的算法為: ③SOR迭代法的算法為: 實(shí)驗(yàn)例題⑴: 條件:取 實(shí)驗(yàn)例題⑵: 條件:取選擇適當(dāng)?shù)乃沙谝蜃印?程序①: function [X,Y]=JacobiGS(A,b,p,p1,del,max) % A為線性方程組的系數(shù)矩陣,b為自由項(xiàng),p和p1為兩種迭代法的初始解,del為限制數(shù),max為循環(huán)的限制次數(shù)。 n=length(b); for k1=1:max for j=1:n Y(j)=(b(j)-A(j,[1:j-1])*p1(1:j-1)-A(j,[j+1:n])*p1(j+1:n))/A(j,j); if j==1 X(1)=(b(1)-A(1,[2:n])*p(2:n))/A(1,1); elseif j==n X(n)=(b(n)-A(n,[1:n-1])*(X(1:n-1)) )/A(n,n); else X(j)=(b(j)-A(j,[1:j-1])*(X(1:j-1)) -A(j,[j+1:n])*p(j+1:n))/A(j,j); end err=abs(norm(X -p)); reerr=err/(norm(X)+eps); p=X ; if (err

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總結(jié)

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