Advertisement

基于Gauss-Seidel迭代法的Ax=b方程组MATLAB源代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本段落提供了一套基于Gauss-Seidel迭代算法解决线性方程组Ax=b的MATLAB程序。该源代码适用于数值计算与工程应用，能够高效求解大规模稀疏矩阵问题。 该MATLAB文件主要以三阶系数矩阵为例，利用Gauss_Seidel迭代法求解Ax=b的方程组。可以扩展到任意阶数。如果购买后出现中文注释乱码，请联系我解决。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Gauss-Seidel迭代法的Ax=b方程组MATLAB源代码
    优质
    本段落提供了一套基于Gauss-Seidel迭代算法解决线性方程组Ax=b的MATLAB程序。该源代码适用于数值计算与工程应用，能够高效求解大规模稀疏矩阵问题。 该MATLAB文件主要以三阶系数矩阵为例，利用Gauss_Seidel迭代法求解Ax=b的方程组。可以扩展到任意阶数。如果购买后出现中文注释乱码，请联系我解决。
     
  • 基于Matlab的Gauss-Seidel迭代法程序
    优质
    本简介提供了一个使用MATLAB编写的Gauss-Seidel迭代算法程序。该程序能够有效地解决线性方程组问题，并通过实例展示了其应用与效果，适用于数值分析和工程计算领域。 本段落介绍了用于求解线性方程组的Gauss_Seidel迭代法的Matlab程序，其中矩阵A为方阵。该程序设置了初值、误差界以及最大迭代次数等参数，并通过迭代过程来求解方程组。
     
  • 基于Matlab的Gauss-Seidel迭代算法程序
    优质
    本简介介绍了一种使用Matlab编写的Gauss-Seidel迭代算法程序。该程序通过逐次逼近法求解线性方程组，展示了数值计算方法在工程与科学问题中的应用价值。 此程序为本人学习数值分析时编写的MATLAB程序，如有需要可以分享一下。
     
  • 数值分析中的线性方程组：Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法（基于MATLAB）
    优质
    本课程专注于数值分析中求解线性方程组的方法，着重讲解Jacobi迭代法与Gauss-Seidel迭代法，并通过MATLAB进行实践应用。 在数值分析领域中，解决线性方程组是一项基础且重要的任务。当处理大规模的线性方程组时，直接求解方法（如高斯消元法）效率低下，因此迭代法成为首选方案之一。本段落将深入探讨两种常用的迭代法：Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法，并结合MATLAB编程进行详细讲解。 线性方程组的一般形式为 Ax = b，其中A代表系数矩阵，x表示未知数向量而b则是常数向量。迭代法的基本理念是通过构造一系列近似解{x_k}来逐步逼近真实解。 Jacobi迭代法基于以下公式： \[ x^{(k+1)} = D^{-1}(b - (L + U)x^k) \] 其中，D、L和U分别代表矩阵A的对角部分、下三角部分以及上三角部分。x^k表示第k次迭代得到的结果。Jacobi方法的一个显著特点是每次更新时仅使用当前迭代值而不考虑前一次迭代结果的影响。 相比之下，Gauss-Seidel法在每个元素更新过程中利用了最新的估计值： \[ x_i^{(k+1)} = (D^{-1})(b_i - \sum_{j  
  • Gauss-Seidel 迭代法 3.c
    优质
    本视频讲解了Gauss-Seidel迭代法的原理及其在求解线性方程组中的应用，通过实例演示其计算过程。 Gauss-Seidel迭代法是一种用于求解线性方程组的数值方法。这种方法通过逐次逼近的方式更新变量值，每次使用最新的计算结果进行后续的迭代过程，从而逐步接近精确解。相较于Jacobi迭代法，它利用了每一时刻最新获得的信息来改进下一个未知数的估计值，在很多情况下能够更快地收敛到问题的解。
     
  • Gauss-Seidel 迭代法求解
    优质
    简介：Gauss-Seidel迭代法是一种用于求解大型线性方程组的迭代算法，通过逐次逼近的方式逐步精确解的估计值。这种方法利用前一次迭代的结果进行更新，直至达到满意的精度。 经过10次Gauss-Seidel迭代后，相邻两次迭代解之间的无穷范数误差小于：1.0e-8。此时的Gauss-Seidel迭代解为：x = 1.099999996545653, 1.199999997883050, 1.299999998885741。
     
  • Jacobi迭代法与Gauss-Seidel迭代法.docx
    优质
    本文档探讨了数值分析中的两种基本迭代方法——Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法，比较了它们在求解线性方程组时的效率与收敛特性。 本段落介绍了雅可比迭代收敛法和高斯-塞德尔迭代法的基本原理及方法，并使用Matlab编程实现了这两种算法。实验内容包括问题分析、程序编写以及实例设计。其中，一个具体实例是运用Jacobi迭代法求解线性方程组。最终目标是通过实验加深对这两种方法的理解与掌握。
     
  • 基于SOR超松弛迭代的Ax=b方程组MATLAB求解代码
    优质
    本段落提供了一种使用MATLAB编程语言实现的SOR（Successive Over-Relaxation）超松弛迭代算法来求解线性代数方程组Ax=b的有效方法。此代码为解决大规模稀疏矩阵问题提供了高效的数值计算途径，特别适用于工程和科学计算领域中的复杂数学模型处理。 简介：本MATLAB代码实现基于SOR超松弛迭代法的Ax=b方程组高效求解方案，专为大规模稀疏矩阵 该MATLAB文件以三阶实对称正定的系数矩阵为例实现了SOR超松弛迭代算法求解方程组数值解，并可扩展至任意维数。若发现中文乱码，请在购买后联系我解决。
     
  • 使用Jacobi迭代法与Gauss-Seidel迭代法求解线性方程组的根
    优质
    本研究探讨了利用Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法求解线性方程组的有效性和收敛性，旨在通过对比分析这两种方法在实际应用中的表现。 《矩阵与数值分析》上机作业要求使用Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法求解线性方程组的根。通过C语言编程实现这一任务，程序设计简洁实用，并附有运行结果展示。只需修改方程组系数即可适用于不同维数的线性方程组求解。
     
  • Jacobi和Gauss-Seidel方法：线性方程组的迭代求解-MATLAB实现
    优质
    本文介绍了Jacobi和Gauss-Seidel两种经典的迭代算法在MATLAB中的实现方法，并应用于线性方程组的求解，为工程实践提供了有效的数值计算手段。 实现 Jacobi 和 Gauss-Seidel 方法的简单代码。使用前请按照屏幕上的说明进行操作。