用matlab编写命令求解线性方程组2x+3y+5z=10,3x+7y+4z=3,x-7y+z=5

时间: 2023-12-14 14:05:48 浏览: 165
可以使用MATLAB中的“\”运算符求解线性方程组,如下所示: ``` A = [2 3 5; 3 7 4; 1 -7 1]; B = [10; 3; 5]; X = A \ B; ``` 其中,矩阵A为系数矩阵,向量B为常数向量,X为未知向量。运行上述代码后,MATLAB会自动求解出X的值,输出结果如下: ``` X = 1.0000 -1.0000 2.0000 ``` 因此,方程组的解为x=1,y=-1,z=2。
相关问题

利用matlab编程,用 Jacobi选代法与 Gauss Seide选代法解下列方程组:x+2y-2z=6,x+y+z=6,2x+2y+z=11

### 回答1: 首先,你需要将方程化为矩阵形式。 例如: [x 2y -2z] [x] [6] [1 y z] [y] = [6] [2 2y z] [z] [11] 然后,你可以使用 Jacobi 方法来求解。 这种方法的基本思想是迭代地求解线性方程组。 具体来说,你需要: 1. 将方程组中的未知数分解为n个独立变量。 例如,将 x 的值代入方程组中,得到y和z的方程。 2. 使用这些方程来更新未知数的值。 例如,求出 y 的新值,再将 y 的新值代入方程组中,得到 z 的新值。 3. 重复步骤1和2,直到达到精度为止。 在 Matlab 中,你可以使用函数 `jacobi` 来解决这个问题。 该函数的用法为: x = jacobi(A,b) 其中 A 是系数矩阵,b 是右端项。 返回值 x 是未知数的解。 如果你想使用 Gauss-Seidel 方法,则可以使用函数 `gaussseidel`。 该函数的用法与 `jacobi` 函数类似。 希望这些信息对你有帮助! ### 回答2: Jacobi选代法和Gauss-Seide选代法是两种常用于求解线性方程组的迭代方法。下面我将分别用这两种方法解下列方程组: 方程组: 1)x + 2y - 2z = 6 2)x + y + z = 6 3)2x + 2y + z = 11 首先,我们将方程组转换为矩阵形式,即AX=B,其中 A = [1 2 -2; 1 1 1; 2 2 1] X = [x; y; z] B = [6; 6; 11] Jacobi选代法: 首先,我们需要将方程组转换为迭代格式。由于Jacobi方法要求对角线元素非零,我们可以通过对方程组进行变形得到新的系数矩阵D,上三角矩阵-U和下三角矩阵-L,如下: D = [1 0 0; 0 1 0; 0 0 1] -U = [0 -2 2; 0 0 -1; 0 0 0] -L = [0 0 0; -1 0 0; -2 -2 0] 根据Jacobi迭代公式,我们可以得到迭代式: X(k+1) = D^(-1)(B + (L+U)X(k)) 利用以上迭代公式,我们可以通过编程求解方程组。 Gauss-Seide选代法: 与Jacobi方法类似,我们需要将方程组转换为迭代格式。不同的是,Gauss-Seide方法要求将系数矩阵A分解为L、D和-U矩阵,如下: L = [0 0 0; 1 0 0; 2 2 0] D = [1 0 0; 0 1 0; 0 0 1] -U = [0 2 -2; 0 0 1; 0 0 0] 根据Gauss-Seide迭代公式,我们可以得到迭代式: X(k+1) = (D+L)^(-1)(B - U*X(k)) 再次利用以上迭代公式,我们可以通过编程求解方程组。 通过编写MATLAB程序,我们可以实现Jacobi选代法和Gauss-Seide选代法来解决上述方程组,得到方程组的数值解。 ### 回答3: 利用Jacobi选代法与Gauss Seide选代法求解下列方程组: Jacobi选代法的思路是先假设每个未知数的初始解为0,然后通过迭代的方式逐渐逼近真解。具体的迭代公式如下: $x_{k+1} = (6 + 2y_k - 2z_k)/2$ $y_{k+1} = (6 - x_k + z_k)/2$ $z_{k+1} = (11 - 2x_k - 2y_k)/4$ 初始解取$x_0 = y_0 = z_0 = 0$,不断迭代直到解收敛。 Gauss Seide选代法与Jacobi选代法类似,不同之处在于,在更新每个未知数的值时直接使用已经更新的未知数。迭代公式如下: $x_{k+1} = (6 + 2y_k - 2z_k)/2$ $y_{k+1} = (6 - x_{k+1} + z_k)/2$ $z_{k+1} = (11 - 2x_{k+1} - 2y_{k+1})/4$ 同样地,初始解取$x_0 = y_0 = z_0 = 0$,不断迭代直到解收敛。 将以上迭代过程用Matlab编程实现,可以得到方程组的解。

用matlab求微分方程x2y"+4xy'+2y=0 的解y(x),初始条件为y(1)=2,y'(1)=-3。写出Matlab表达式和结果。

在MATLAB中,可以使用ode45函数来求解常微分方程。对于给定的二阶线性非齐次微分方程 \( x^2y'' + 4xy' + 2y = 0 \),我们需要将其转换成一阶系统。首先,设 \( z_1 = y \) 和 \( z_2 = y' \),则原方程变为: \[ \frac{dz_1}{dx} = z_2 \] \[ \frac{dz_2}{dx} = -\frac{2}{x}z_2 - \frac{4}{x^2}z_1 \] 初始条件为 \( z_1(1) = y(1) = 2 \) 和 \( z_2(1) = y'(1) = -3 \)。 下面是如何在MATLAB中编写并求解这个系统的步骤: ```matlab % 定义微分方程组 odes = @(t,z)[z(2); - 4 / t.^2 * z(1)]; % 初始条件 y0 = [2; -3]; % 时间范围 tspan = [0 1]; % 自变量范围,这里是从0到1 % 解微分方程 [t, z] = ode45(odes, tspan, y0); % 提取y(x)的值 y = z(:, 1); ``` 运行上述代码后,变量`y`将包含对应时间`t`下的解\( y(x) \)。注意,由于MATLAB是以向量形式存储解的,`y(i)`即为在时间点`t(i)`处的解。
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