LU分解的反幂法matlab代码
时间: 2024-01-29 16:04:04 浏览: 67
以下是利用LU分解的反幂法求解线性方程组Ax=b的Matlab代码:
```matlab
function [x,k] = lu_inverse_power(A,b,w,x0,tol,max_iter)
% A为系数矩阵,b为右端向量
% w为松弛因子,x0为初始迭代向量
% tol为收敛精度,max_iter为最大迭代次数
% x为迭代解,k为迭代次数
% 对A进行LU分解
[L,U] = lu(A);
% 求解Ly=b
y = L\b;
% 初始化迭代向量x
x = x0;
% 迭代计数器
k = 0;
while k < max_iter
% 迭代计数器加1
k = k + 1;
% 计算LUx
LUx = U\(L\x);
% 计算wLU^{-1}(b-Ax)
wLU_inv = w*U\(L\(b - A*x));
% 更新迭代向量x
x = x + w*(LUx + wLU_inv);
% 判断是否达到收敛精度
if norm(A*x-b) < tol
break;
end
end
end
```
其中,假设已经定义好系数矩阵A、右端向量b、松弛因子w、初始迭代向量x0、收敛精度tol和最大迭代次数max_iter,调用该函数即可得到迭代解x和迭代次数k。
相关问题
lu分解的反幂法matlab程序,北航数值分析大作业一
以下是使用 MATLAB 实现的 LU 分解的反幂法程序:
```matlab
function [lambda, x] = inv_lu_power(A, x0, tol, max_iter)
% LU 分解的反幂法求矩阵 A 的最小特征值和对应的特征向量
% A: 输入矩阵
% x0: 初始向量
% tol: 容差
% max_iter: 最大迭代次数
% lambda: 最小特征值
% x: 对应的特征向量
% LU 分解
[L, U] = lu(A);
% 反幂法迭代
x = x0 / norm(x0);
lambda = 0;
iter = 0;
while iter < max_iter
y = U \ (L \ x);
lambda_new = x' * y;
if abs(lambda_new - lambda) < tol
break;
end
lambda = lambda_new;
x = y / norm(y);
iter = iter + 1;
end
if iter >= max_iter
fprintf('达到最大迭代次数 %d,未达到容差 %g\n', max_iter, tol);
end
```
其中 `A` 是输入矩阵,`x0` 是初始向量,`tol` 是容差,`max_iter` 是最大迭代次数。函数返回最小特征值 `lambda` 和对应的特征向量 `x`。
在函数中,首先使用 `lu` 函数对矩阵 `A` 进行 LU 分解,然后进行反幂法迭代,直到达到容差或最大迭代次数为止。迭代过程中,求解方程组 $Ly = x$ 和 $Uz = y$,然后计算特征值和特征向量。最后,如果达到最大迭代次数但未达到容差,输出提示信息。
用matlab写一个带原地移位的反幂法的代码
以下是一个用MATLAB编写的带原地移位的反幂法的代码:
function [eig_val, eig_vec] = inv_power_shift(A, mu, tol, max_iter)
% INV_POWER_SHIFT 使用带原地移位的反幂法求矩阵的最小特征值和对应的特征向量
% A: 待求特征值和特征向量的矩阵
% mu: 移位参数
% tol: 精度要求
% max_iter: 最大迭代次数
% eig_val: 最小特征值
% eig_vec: 对应的特征向量
% 初始化特征向量
n = size(A, 1);
eig_vec = ones(n, 1);
% 反幂法迭代计算
for iter = 1 : max_iter
% 计算移位后的矩阵
B = A - mu * eye(n);
% LU分解
[L, U, P] = lu(B);
% 前代和回代求解线性方程组
y = L \ (P * eig_vec);
eig_vec = U \ y;
% 正则化
eig_vec = eig_vec / norm(eig_vec);
% 计算特征值
eig_val = eig_vec' * A * eig_vec;
% 判断是否达到精度要求
if abs(eig_val - mu) < tol
break;
end
% 更新移位参数
mu = eig_val;
end
阅读全文