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循环神经网络

方程组求解matlab实现(朴素高斯求解、LU分解、雅可比迭代方法、高斯-塞德尔方法、连续过松弛(SOR))

發布時間:2025/4/16 循环神经网络 39 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 方程组求解matlab实现(朴素高斯求解、LU分解、雅可比迭代方法、高斯-塞德尔方法、连续过松弛(SOR)) 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

樸素高斯求解

function x= oridinarygauss(a,b) n=length(b); for j=1:n-1for i=j+1:nmult=a(i,j)/a(j,j);for k=j+1:na(i,k)=a(i,k)-mult*a(j,k);endb(i)=b(i)-mult*b(j);end end x(n)=b(n)/a(n,n); for i=n-1:-1:1for j=i+1:nb(i)=b(i)-a(i,j)*x(j);endx(i)=b(i)/a(i,i); end end

說明:輸入參數a為系數矩陣,b為Ax=b的b值。

LU分解

function [L,U,x] = lureslove(a,b) n=size(a);n=n(1); L=eye(n);U=a; for j=1:n-1for i=j+1:nmult=U(i,j)/U(j,j);L(i,j)=mult;for k=1:nU(i,k)=U(i,k)-mult*U(j,k);endend end c(1)=b(1); for i=2:nfor j=1:i-1b(i)=b(i)-L(i,j)*c(j);endc(i)=b(i); end x(n)=c(n)/U(n,n); for i=n-1:-1:1for j=i+1:nc(i)=c(i)-U(i,j)*x(j);endx(i)=c(i)/U(i,i); end end

說明:輸入參數a為系數矩陣,b為Ax=b的b值。

雅可比迭代

function [x,i] = yakebi(a,b,e,tol) n=length(b); D=diag(a); D=spdiags(D,0,n,n); r=a-D;i=0; x=zeros(n,1); while (norm((x-e),inf)>tol) x=D\(b-r*x);i=i+1; end end

說明:輸入參數a為系數矩陣,b為Ax=b的b值。e為初始估計解常取e=zeros(n,1);tol為求解控制精度(用無窮范數表示的前向誤差)。

高斯-塞德爾方法

function x = gaussseidel(a,b,k) n=length(b); D=diag(a); D=spdiags(D,0,n,n); e=inv(D); L=tril(a,-1);U=triu(a,1); x=zeros(n,1); for i=1:kfor j=1:nx(j)=e(j,j)*(b(j)-U(j,:)*x-L(j,:)*x);end end

說明:輸入參數a為系數矩陣,b為Ax=b的b值。k為迭代次數。

連續過松弛(SOR)

function x = sor(a,b,w,k) n=length(b); D=diag(a); D=spdiags(D,0,n,n); e=inv(D); L=tril(a,-1);U=triu(a,1); x=zeros(n,1); for i=1:kfor j=1:nx(j)=(1-w)*x(j)+w*e(j,j)*(b(j)-U(j,:)*x-L(j,:)*x);end end

說明:輸入參數a為系數矩陣,b為Ax=b的b值。k為迭代次數。w為松弛參數。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的方程组求解matlab实现(朴素高斯求解、LU分解、雅可比迭代方法、高斯-塞德尔方法、连续过松弛(SOR))的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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