%% Demo for Jacobi and GS method A = [4 -1 0 0 0; -1 4 -1 0 0;0 -1 4 -1 0; 0 0 -1 4 -1;0 0 0 -1 4]; b = [2 4 6 8 16]'; x0=[0 0 0 0 0]'; max_iter = 100; tol = 1.0e-8; [x,iter] = GS(A,b,max_iter,tol); %% Gauss-Seidel method % A: 矩阵 % b: 右端项 % max_iter: 最大迭代步数 function [x,iter] = GS(A,b,max_iter,tol) n = size(A,1); x = x0; iter = 0; while iter < max_iter for i = 1:n x(i) = b(i); for j = 1:i-1 x(i) = x(i) - A(i,j)*x(j); end for j = i+1:n x(i) = x(i) - A(i,j)*x(j); end %x(i) = x(i) + A(i,i)* x(i); x(i) = x(i) / A(i,i); end err = norm(A*x-b,Inf); fprintf('Step %d Error = %.2e\n',iter, err); disp(x); if err < tol break; end iter = iter +1 ; end end Demo3_Jacobi 函数或变量 'x0' 无法识别。 出错 Demo3_Jacobi>GS (第 15 行) x = x0; 出错 Demo3_Jacobi (第 7 行) [x,iter] = GS(A,b,max_iter,tol);

时间: 2024-02-14 07:13:16 浏览: 127
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Jacobi-雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法.zip

根据错误提示，Demo3_Jacobi 函数或变量 'x0' 无法识别，可能是因为在调用 GS 函数时并没有给出 x0 初始向量的值。你可以在调用 GS 函数时加上初始向量的值，例如： ``` [x,iter] = GS(A,b,x0,max_iter,tol); ``` 这样应该就可以解决问题了。
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Gauss-Seidel Method, Jacobi Method:The Jacobi and Gauss-Seidel Iterative Methods-matlab开发

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这段代码使用了高斯-塞德尔迭代法求解线性方程组Ax=b，但是在第62行出现了错误。这是因为在高斯-塞德尔迭代法中，需要使用已经...建议在第62行之前加上一行代码x(i) = x(i) / A(i,i)，将已经更新过的x的值代入计算。

修改function [x, iter] = jacobi(A, b, x0, tol, max_iter) function main() n = 10; % 矩阵维度 A = generatePentaDiagonalMatrix(n); % 生成五对角矩阵 x0 = zeros(n, 1); % 初始向量 b = ones(n, 1); % 右端向量 tol = 1e-6; % 迭代误差要求 % 使用Jacobi迭代法求解 [x_jacobi, iter_jacobi] = jacobi(A, b, x0, tol, 1000); fprintf("Jacobi迭代法 - 迭代次数: %d\n", iter_jacobi); % 使用Gauss-Seidel迭代法求解 end function A = generatePentaDiagonalMatrix(n) % 生成五对角矩阵 diag_main = 3 * ones(n, 1); diag_sub = -1/2 * ones(n-1, 1); diag_super = -1/2 * ones(n-1, 1); diag_sub_sub = -1/4 * ones(n-2, 1); diag_super_super = -1/4 * ones(n-2, 1); A = diag(diag_main) + diag(diag_sub, -1) + diag(diag_super, 1) + diag(diag_sub_sub, -2) + diag(diag_super_super, 2); end n = size(A, 1); x = x0; iter = 0; while iter < max_iter x_new = zeros(n, 1); for i = 1:n x_new(i) = (b(i) - A(i, [1:i-1, i+1:n]) * x([1:i-1, i+1:n])) / A(i, i); end if norm(x_new - x) < tol break; end x = x_new; iter = iter + 1; end if iter == max_iter disp("Jacobi迭代法未收敛！"); end end

x_new(i) = (b(i) - A(i, [1:i-1, i+1:n]) * x([1:i-1, i+1:n])) / A(i, i); end if norm(x_new - x) break; end x = x_new; iter = iter + 1; end if iter == max_iter disp("Jacobi迭代法未收敛！")...

function [x,iter] = GS(A,b,max_iter,tol) n = size(A,1); x = x0; iter = 0; while iter < max_iter for i = 1:n x(i) = b(i); for j = 1:i-1 x(i) = x(i) - A(i,j)*x(j); end for j = i+1:n x(i) = x(i) - A(i,j)*x(j); end %x(i) = x(i) + A(i,i)* x(i); x(i) = x(i) / A(i,i); end err = norm(A*x-b,Inf); fprintf('Step %d Error = %.2e\n',iter, err); disp(x); if err < tol break; end iter = iter +1 ; end end>> Demo3_Jacobi 函数或变量 'x0' 无法识别。 出错 Demo3_Jacobi>GS (第 15 行) x = x0; 出错 Demo3_Jacobi (第 7 行) [x,iter] = GS(A,b,max_iter,tol); >> Demo3_Jacobi 函数或变量 'x0' 无法识别。 出错 Demo3_Jacobi>GS (第 15 行) x = x0; 出错 Demo3_Jacobi (第 7 行) [x,iter] = GS(A,b,max_iter,tol);

这段代码是一个使用 Gauss-Seidel 迭代法求解线性方程组的函数，其中 A 是系数矩阵，b 是右端向量，_iter 是最大迭代数，tol 是收敛误差。但是出错提示说变量 x0 未定义，可能是在调用该函数时没有传入初始值 x0。...

检查以下代码的错误并改正using System; using System.Numerics; namespace Solovay_Staassen算法 { class Program { static void Main(string[] args) { int n = 13; // 待测试的大质数 int k = 5; // 算法迭代次数 bool isPrime = IsPrime(n, k); if(isPrime) { Console.WriteLine("n为素数"); } else { Console.WriteLine("n为合数"); } } public static bool IsPrime(int n, int k) { if (n == 2) return true; if (n < 2 || n % 2 == 0) return false; Random rand = new Random(); for (int i = 0; i < k; i++) { int a = rand.Next(2, n - 1); int j = Jacobi(a, n); BigInteger pow = BigInteger.ModPow(a, (n - 1) / 2, n); if (j == 0 || pow != j % n) return false; } return true; } public static int Jacobi(int a, int b) { if (b <= 0 || b % 2 == 0) return 0; int j = 1; if (a < 0) { a = -a; if (b % 4 == 3) j = -j; } while (a != 0) { while (a % 2 == 0) { a /= 2; if (b % 8 == 3 || b % 8 == 5) j = -j; } int t = a; a = b; b = t; if (a % 4 == 3 && b % 4 == 3) j = -j; a %= b; } return b == 1 ? j : 0; } } }

以下是代码的正确版本： csharp using System; using System.Numerics; namespace Solovay_...6. 在 Jacobi 方法的第十三行代码中，应该将 if (a % 4 = 3 && b % 4 = 3) 中的等号 = 改为等于号 ==。

用雅可比迭代法java求解方程组 10x1 - 2x2 - 2x3 =1 -2x1 - 10x2 - x3=0.5 -x1 - 2x2 + 3x3=1

public static double[] jacobi(double[][] A, double[] b, double[] x0, double eps, int maxIter) { int n = A.length; double[] x = new double[n]; double[] x1 = new double[n]; for (int k = 0; k ; k++)...

当矩阵不可逆时，可以 B = jac(xj) if np.linalg.det(B) == 0: B[0, 0] += 1e-8 B[1, 1] += 1e-8这样作吗？

如果行列式为零，你对矩阵B进行了微小调整（B[0, 0] += 1e-8和B[1, 1] += 1e-8）。 这种微小调整的目的是为了使原本不可逆的矩阵变得可逆，并且避免在后续计算中出现错误。这是一种常见的做法，但需要谨慎使用。在...

请使用MATLAB编写程序.写出jacobi函数，用Jacobi解如下方程组Ax=b，其中A=[2 -1 0 0;-1 2 -1 0;0 -1 2 -1;0 0 -1 2]，b=[1;0;1;0]，误差为0.5e-6，请写出完整代码

A = [2 -1 0 0; -1 2 -1 0; 0 -1 2 -1; 0 0 -1 2]; b = [1; 0; 1; 0]; % 初始化误差、最大迭代次数和中间结果 tol = 0.5e-6; max_iter = 1000; x = zeros(size(b)); % 初始猜测值全零 % 开始Jacobi迭代 for iter =...
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using Jacobi and Gauss-Seidel method to solve Ax=b problem: using Jacobi and Gauss-Seidel method to solve Ax=b question-matlab开发

在数值分析领域，求解线性方程组 Ax=b 是一个基本且重要的任务，其中 A 是系数矩阵，x 是未知变量向量，b 是常数向量。在 MATLAB 环境中，我们可以利用迭代方法来求解这类问题，如 Jacobi 方法和 Gauss-Seidel 方法...
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SOR方法的matlab代码-Gauss-Jacobi-and-Siedel-Methods-SOR-INCLUDED-:高斯-雅各比和西德尔

dusramain是SOR的高斯-西德尔的主力军，而mainhai是Jacobi和Siedel的主力军 所有的计算都是在函数中完成的，因为可以看到函数的名称是对函数计算内容的自我解释。 mainhai分别为jacobi和siedel调用了这两个函数，并...

A = [10 -1 -2; -1 10 -2; -1 -1 5]; b = [7.2; 8.3 ; 4.2]; max_iter = 30; tol = 1.0e-6; % [x,iter] = jacobi(A,b,max_iter,tol); [x,iter] = GS(A,b,max_iter,tol); %% Jacobi method % A: 矩阵 % b: 右端项 % max_iter: 最大迭代步数 function [x,iter] = jacobi(A,b,max_iter,tol) n = size(A,1); x = zeros(n,1); x_pre = x; iter = 0; while iter < max_iter for i = 1:n x(i) = b(i); for j = 1:n x(i) = x(i) - A(i,j)*x_pre(j); end x(i) = x(i) + A(i,i)* x_pre(i); x(i) = x(i) / A(i,i); end err = norm(A*x-b,Inf); fprintf('Step %d Error = %.2e\n',iter, err); if err < tol break; end x_pre = x; iter = iter +1 ; end end %% Gauss-Seidel method % A: 矩阵 % b: 右端项 % max_iter: 最大迭代步数 function [x,iter] = GS(A,b,max_iter,tol) n = size(A,1); x = zeros(n,1); iter = 0; while iter < max_iter for i = 1:n x(i) = b(i); for j = 1:i-1 x(i) = x(i) - A(i,j)*x(j); end for j = i+1:n x(i) = x(i) - A(i,j)*x(j); end %x(i) = x(i) + A(i,i)* x(i); x(i) = x(i) / A(i,i); end err = norm(A*x-b,Inf); fprintf('Step %d Error = %.2e\n',iter, err); if err < tol break; end iter = iter +1 ; end end如何给这段代码加上初值x0

可以在函数定义时增加一个参数x0，表示初始值，然后在迭代过程中将x_pre初始化为x0即可。修改后的代码如下： %% Jacobi method % A: 矩阵 % b: 右端项 ...[x_gs, iter_gs] = GS(A, b, max_iter, tol, x0);

用matlab解答设有线性方程组Ax=b,A=[-1 1 0;-4 3 0;1 0 2],b=[1;1;1]建立下面的迭代法解该方程组：xk=1=(I-wA)xk+wb,k=1,2……要求（1）求出使上述迭代法收敛的w的取值范围；（2）求出该迭代法收敛最快的w值，并画出谱半径与w之间的关系图

A = [-1 1 0; -4 3 0; 1 0 2]; b = [1; 1; 1]; % 求解特征值和特征向量 [V, D] = eig(A); % 取特征值的绝对值 lambda = abs(diag(D)); % 求解w的取值范围 w_min = 2 / max(lambda); w_max = 2 / min(lambda); ...

A=[1,2,-2;1,1,1;2,2,1]; b=[5;1;3]; n=3; x0=[0;0;0]; tol=1e-5; N=200; x=jacobi_fun(A,b,n,x0,tol,N); function x=jacobi_fun(A,b,n,x0,tol,N) x=zeros(n,1); k=0; while k<N for i=1:n x(i)=(b(i)-A(i,[1:i-1,i+1:n])*x0([1:i-1,i+1:n]))/A(i,i); end if norm(x-x0,inf)>=tol break; end x0=x; k=k+1; disp(['when k=',num2str(k)]) disp('x='); disp(x); end if k==N disp('迭代次数已达上限！迭代可能不收敛') end disp(['迭代次数 k=',numstr(k)]) end

这是一个使用 Jacobi 迭代法求解线性方程组的 MATLAB 函数。下面是对该函数的解释： 输入参数： - A：系数矩阵，大小为 n×n - b：常数向量，大小为 n×1 - n：线性方程组的未知量个数 - x0：迭代初值，大小为 n×...

A=[28 -3 0 0 0;-3 38 10 0 0;0 10 25 15 0;0 0 15 45 0 ;0 -5 0 0 30]; b=[10;0;0;0;0]; x=[1;1;1;1;1];求用jacobi迭代方程组的解的matlab代码

以下是使用Jacobi迭代法求解线性方程组的MATLAB代码： matlab A = [28 -3 0 0 0; -3 38 10 0 0; 0 10 25 15 0; 0 0 15 45 0; 0 -5 0 0 30]; b = [10; 0; 0; 0; 0]; x = [1; 1; 1; 1; 1]; N = 100; % 迭代次数 to...

已知A=（4 -2 -4；-2 17 10；-4 10 9），b=（10；3；-7）.用Jacobi,Gauss-Seidel迭代法和SOR迭代法求解 Ax=b.取初值为x（0）=（0；0；0），终止条件为||x（k+1）

使用Jacobi迭代法，可以得到x（k+1）=D^(-1)(b-Rx(k)), 其中D为A的对角线矩阵，R为A的非对角线矩阵。代入A和b的值，可以得到D=（4 0 0；0 17 0；0 0 9），R=（0.00 -0.50 1.00；0.59 0.00 -0.59；0.44 -0.56 0.00）...

请使用MATLAB编写程序.用Jacobi解如下方程组(误差为0.5*106),并尝试选取不同松弛因子w，列表观察算法的收敛速度. 2x,-X_{2 =1 +2x, X, =0 х, + 2х, -х, =1 -X_{ +2x1=0

在MATLAB中，你可以使用迭代法如雅可比(Jacobi)方法来求解线性代数系统。首先，你需要定义一个函数来表示方程组，然后实现雅可比迭代过程。下面是一个简单的例子，演示如何使用雅可比方法解决给定的方程组，并通过...

>>a=[10-1-2;-1 10-2;-1-1 5] 10 -1 >> b=[72;83;42] b= 72 83 >> x=agui jacobi(a,b) e.o e.0)

fprintf('Jacobi method did not converge after %d iterations\n', maxIter); end end 使用此函数的例子： matlab a = [10 -1 -2; -1 10 -2; -1 -1 5]; b = [72; 83; 42]; tol = 1e-6; % 设置容忍度 ...

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为了帮助你构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，同时确保业务连续性规划的有效性，你需要从以下几个方面入手：（详细步骤、代码、mermaid流程图、扩展内容，此处略） 参考资源链接：[信息安全事件管理：策略与响应指南](https://wenku.csdn.net/doc/5f6b2umknn?spm=1055.2569.3001.10343) 在构建框架时，首先应明确信息安全事件和信息安全事态的定义，理解它们之间如何相互关联。GB/T19716-2005和GB/Z20986-2007标准为你提供了基础框架和分类分级指南，帮助你