LU分解的反幂法matlab代码

时间: 2024-01-29 10:04:04 浏览: 79
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。
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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
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