n階線性方程組 系統矩陣A非奇異,且aii≠0。則 於是雅可比迭代法就有了: 高斯-賽德爾迭代比雅可比迭代收斂性更好,應為它在計算xim+1時利用了已經計算出來的xi-1m+1 …… x1m+1。 ...
算法偽代碼如下,有錯誤的話請給我指出來: 假設所有a i i 都不是 ,為 的話還不知道怎么辦 輸入系數於數組a 輸入常數於數組b 計算新系數於數組c for int i i lt n i c i n b i a i i 不是n 行,經過商議不處理,只是列數減 for int i i lt n i for int j j lt n j if i lt j c i j a i j a i i el ...
2014-12-30 16:01 0 5400 推薦指數:
n階線性方程組 系統矩陣A非奇異,且aii≠0。則 於是雅可比迭代法就有了: 高斯-賽德爾迭代比雅可比迭代收斂性更好,應為它在計算xim+1時利用了已經計算出來的xi-1m+1 …… x1m+1。 ...
% 高斯-賽爾德迭代法clc;clear;% 第一小題% A=[1 0.4 0.4% 0.4 1 0.8% 0.4 0.8 1];% b=[ 1% 2 % 3]; % 第二小題 A=[ 1 2 -2 1 1 1 2 2 1]; b ...
雅克比迭代: G-S迭代: ...
數值實驗報告 一、 實驗目的 了解並分析LU分解法的優點; 追趕法的應用與其與LU分解法的對比; 認識迭代法收斂的含義以及迭代法初值和方程組系數矩陣性質對收斂速度的影響。 二、 實驗題目 三、 實驗原理 ...
最近遇到的一個求解雅可比迭代的問題,這個計算方法在 python 中有現成的庫,但是在 golang 中沒找到相應的實現。 於是根據雅可比行列式的推導實現了一個 golang 版本的雅可比迭代。 雅可比迭代 推導 一個 \(N \times N\) 的線性方程組 。 \[Ax ...
1.代碼 %%雅可比迭代法(此迭代法對於病態矩陣的解不理想) %%線性方程組M*X = b,M是方陣,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 ...
高斯牛頓迭代用於求解最小化(r中的函數數量大於等於β中的變量數量) 類似於牛頓迭代法尋找每一步迭代所得解得切線,高斯牛頓迭代法要找r在β處的最優線性逼近。 雅可比矩陣體現了一個可微方程與給出點的最優線性逼近,形式如下 也就是說 雅克比矩陣行數與列數不相等,所以求逆方法后 ...
結合匿名函數一起的使用的函數 可迭代對象 迭代器對象 for循環本質 應急措施 ...