matlab求解雅可比矩阵的代码

以下是 MATLAB 求解雅可比矩阵的代码：

function [x, k] = jacobi(A, b, x, tol, maxiter)
% Jacobi 迭代法求解线性方程组 Ax=b
% 输入参数：
% A：系数矩阵
% b：常数向量
% x：迭代初值
% tol：容许误差
% maxiter：最大迭代次数
% 输出参数：
% x：方程组的解
% k：迭代次数

n = length(b);
x = x;
k = ;
while k < maxiter
k = k + 1;
for i = 1:n
sigma = ;
for j = 1:n
if j ~= i
sigma = sigma + A(i, j) * x(j);
end
end
x(i) = (b(i) - sigma) / A(i, i);
end
if norm(A * x - b) < tol
return;
end
end

end

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matlab求雅可比矩阵逆矩阵

求雅可比矩阵的方法可以使用 Matlab 自带的 jacobian 函数，该函数可以接受多个参数，其中第一个参数是一个函数句柄，后面的参数是这个函数的输入变量。例如，如果我们要求函数 f(x,y,z) = [x^2+y^2, x*y*z, 2*x+3*y-z] 在点 (1,2,3) 处的雅可比矩阵，则可以使用以下代码：

syms x y z
f = [x^2+y^2, x*y*z, 2*x+3*y-z];
J = jacobian(f, [x, y, z]);
J = subs(J, [x, y, z], [1, 2, 3])

这里的 `syms x y z` 声明了 x、y、z 为符号变量，而 `subs` 函数用于将符号变量替换为具体的数值，这里将 (1,2,3) 代入计算。

求雅可比矩阵的逆矩阵可以使用 Matlab 自带的 inv 函数，例如：

inv(J)

注意，如果雅可比矩阵不是满秩的，那么它的逆矩阵是不存在的，此时可以使用伪逆矩阵（即最小二乘解）来代替。可以使用 Matlab 中的 pinv 函数来求伪逆矩阵。

matlab 求雅可比矩阵逆矩阵

求雅可比矩阵的方法可以使用 Matlab 自带的 jacobian 函数，该函数可以接受多个参数，其中第一个参数是一个函数句柄，后面的参数是这个函数的输入变量。例如，如果我们要求函数 f(x,y,z) = [x^2+y^2, x*y*z, 2*x+3*y-z] 在点 (1,2,3) 处的雅可比矩阵，则可以使用以下代码：

syms x y z
f = [x^2+y^2, x*y*z, 2*x+3*y-z];
J = jacobian(f, [x, y, z]);
J = subs(J, [x, y, z], [1, 2, 3])

这里的 `syms x y z` 声明了 x、y、z 为符号变量，而 `subs` 函数用于将符号变量替换为具体的数值，这里将 (1,2,3) 代入计算。

求雅可比矩阵的逆矩阵可以使用 Matlab 自带的 inv 函数，例如：

inv(J)

注意，如果雅可比矩阵不是满秩的，那么它的逆矩阵是不存在的，此时可以使用伪逆矩阵（即最小二乘解）来代替。可以使用 Matlab 中的 pinv 函数来求伪逆矩阵。