牛顿迭代法，又名切线法，这里不详细介绍，简单说明每一次牛顿迭代的运算：首先将各个方程式在一个根的估计值处线性化（泰勒展开式忽略高阶余项），然后求解线性化后的方程组，最后再更新根的估计值。下面以求解最简单的非线性二元方程组为例（平面二维定位最基本原理），贴出源代码： 1、新建函数fun.m，定义 ...

函数文件： 脚本文件： tic;clear clcsyms x y;h='[x^2+y^2-4;x^2-y^2-1]';initial_value=[1.6;1.2];n=2;%方程组的未知数的个数 g=newton_Iterative_method(h,n ...

0 引言 线性方程组的迭代法就是用某种极限过程逐步逼近线性方程组精确解的方法。迭代法具有需要的存储空间少、程序设计简单、原始系数矩阵在计算过程中始终不变等优点，但有收敛性或收敛速度的问题。迭代法是解大型稀疏矩阵方程组的重要方法。迭代法的基本思想是构造一串收敛到解的序列，即建立一种从已有近似解计算 ...

大纲 前沿 雅克比迭代法 Matlab 雅克比迭代程序 一、前沿 谈到雅克比迭代法，首先就谈下迭代法的基本原理 设线性方程组 Ax = b 系数 ...

题目：计算sinx=x/2的根。 分析：newton法在大范围的收敛定理： 函数f（x）在区间[a，b]上存在二阶连续导数，且满足4个条件： 1.　　f（a）*f（b)<0 2.　　当x属于[a,b]时，函数的导数值不等于零。 3.　　当x属于[a,b ...

对于线性方程组的迭代求解方法可以分为两类，静态迭代方法与非静态迭代方法，两者区别在于，前者构造简单，迭代步长与方向恒定，但是收敛条件限制较大，收敛速度较慢。而非静态方法构造格式更复杂，收敛速度更快。本文主要记录静态迭代方法 静态迭代法 考虑以下线性方程组 \[\boldsymbol ...

　　1.代码 %%超松弛迭代法（此方法适用于大型稀疏矩阵但不适合与病态方程的解 %%线性方程组M*X = b，M是方阵，X0是初始解向量，epsilon是控制精度，omiga是松弛因子 function OIM = Overrelaxation_iterative_method(M,b ...

　　1.代码 %%雅可比迭代法（此迭代法对于病态矩阵的解不理想） %%线性方程组M*X = b，M是方阵，X0是初始解向量,epsilon是控制精度 function JIM = Jacobian_iteration_method(M,b,X0,epsilon) [m,n] = size ...