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解( 1):
采用 Jacobi 迭代法时, Matlab 计算程序为:
clear
clc
i=1;
a=[5 2 1;-1 4 2;2 -3 10];
d=diag(diag(a));
l=d-tril(a);
u=d-triu(a);
d0=inv(d);
b=[-12;20;3];
x0=[1;1;1];
B=d0*(l+u);
f=d0*b;
x=B*x0+f;
while norm(x-x0,inf)=1e-4
x0=x;
x=B*x0+f;
i=i+1;
end
x
i
采用 Gauss-Seidel迭代法计算时, Matlab 计算程
序为:
clear
clc
i=1;
a=[5 2 1;-1 4 2;2 -3 10];
d=diag(diag(a));
l=d-tril(a);
u=d-triu(a);
b=[-12;20;3];
x0=zeros(3,1);
B=inv(d-l)*u;
f=inv(d-l)*b;
x=B*x0+f;
while norm(x-x0,inf)=1e-4
x0=x;
x=B*x0+f;
i=i+1;
end
x
i
习题6.7
function [n,x]=sor22(A,b,X,x1,nm,w,ww)
%用超松弛迭代法求解方程组 Ax=b
%输入: A为方程组的系数矩阵, b 为方程组右端的列向量, X为迭代初值构成的
列向量, x1 为方程的精确解, nm为最大迭代次数, w为误差精度, ww为松弛因
子
%输出: x 为求得的方程组的解构成的列向量, n 为迭代次数
n=1;
m=length(A);
D=diag(diag(A)); %令A=D-L-U, 计算矩阵 D
L=tril(-A)+D; %令A=D-L-U, 计算矩阵 L
U=triu(-A)+D; %令A=D-L-U, 计算矩阵 U
M=inv(D-ww*L)*((1-ww)*D+ww*U); %计算迭代矩阵
g=ww*inv(D-ww*L)*b; %计算迭代格式中的常数项
%下面是迭代过程
while n=nm
x=M*X+g; %用迭代格式进行迭代
if norm(x1-X, inf )w
disp( 迭代次数为 );n
disp( 方程组的解为 );x
return ;
%上面:达到精度要求就结束程序,输出迭代次数和方程组的解
end
X=x;n=n+1;
end
%下面:如果达到最大迭代次数仍不收敛,输出警告语句及迭代的最终结果(并
不是方程组的解)
disp( 在最大迭代次数内不收敛 ! );
disp( 最大迭代次数后的结果为 );x
a=[4 -1 0;-1 4 -1;0 -1 4];
b=[1;4;-3];
c=200;
d=5e-3;
f=1.03;
k=[0 ;0; 0];
x1=[1/2;1;-1/2];
g=sor22(a,b,k,x1,c,d,f)
习题 6.8
function [n,x]=sor(A,b,X,nm,w,ww)
%用超松弛迭代法求解方程组 Ax=b
%输入: A为方程组的系数矩阵, b 为方程组右端的列向量, X为迭代初值构成的
列向量, nm为最大迭代次数, w为误差精度, ww为松弛因子
%输出: x 为求得的方程组的解构成的列向量, n 为迭代次数
n=1;
m=length(A);
D=diag(diag(A)); %令A=D-L-U, 计算矩阵 D
L=tril(-A)+D; %令A=D-L-U, 计算矩阵 L
U=triu(-A)+D; %令A=D-L-U, 计算矩阵
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