matlab迭代函数代码

时间: 2023-09-15 15:15:25 浏览: 46
以下是一个简单的 MATLAB 迭代函数示例: ``` function [x, n] = myiter(f, x0, tol, maxiter) % f: 函数句柄 % x0: 初始值 % tol: 容差值 % maxiter: 最大迭代次数 x = x0; n = 0; while n < maxiter x_new = f(x); if abs(x_new - x) < tol break end x = x_new; n = n + 1; end end ``` 该函数使用了一个 `while` 循环来进行迭代,直到达到最大迭代次数或者达到容差值为止。其中,`f` 是一个函数句柄,表示被迭代的函数;`x0` 是初始值;`tol` 是容差值;`maxiter` 是最大迭代次数。函数返回迭代后的结果 `x` 和迭代次数 `n`。
相关问题

matlab 迭代函数

MATLAB中有多种迭代函数,包括Jacobi迭代和SOR迭代。Jacobi迭代方法使用Jacobi函数,可通过给定系数矩阵和右侧向量,以及初始猜测向量来计算线性方程组的解。该函数的代码如下: ``` function y = jacobi(a, b, x0) D = diag(diag(a)); U = -triu(a, 1); L = -tril(a, -1); B = D \ (L + U); f = D \ b; y = B * x0 + f; n = 1; while norm(y - x0) >= 1.0e-6 x0 = y; y = B * x0 + f; n = n + 1; end end ``` 另外一种迭代函数是SOR(Successive Overrelaxation)迭代方法,可通过给定系数矩阵、右侧向量、松弛因子和初始猜测向量来求解线性方程组。该函数的代码如下: ``` function y = sor(a, b, w, x0) D = diag(diag(a)); U = -triu(a, 1); L = -tril(a, -1); M = (D - w * L) \ ((1 - w) * D + w * U); f = (D - w * L) \ (b * w); y = M * x0 + f; n = 1; while norm(y - x0) >= 1.0e-6 x0 = y; y = M * x0 + f; n = n + 1; end end ``` 这两个函数可以用于解决线性方程组的迭代求解问题。其中,Jacobi函数使用的是Jacobi迭代方法,而SOR函数使用的是SOR迭代方法。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [基于MATLAB的迭代求解线性方程组(附完整代码与算法)](https://blog.csdn.net/forest_LL/article/details/124247588)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

matlab牛顿迭代函数

牛顿迭代法是一种求解方程的方法,可以用于搜索函数的零点。在MATLAB中,可以使用牛顿迭代法来求解函数的零点。下面是一个一元函数的简单代码: function [x,n,Xn,Yn] = newiteration(fun,dfun,x0,EPS) % fun为目标函数,dfun为目标函数的一阶导数,x0为起始点,EPS为精度 a=feval(fun,x0); b=a+1; n=0; %建立画图的点 Xn = zeros(5,1); Yn = zeros(5,1); while(abs(a-b) >= EPS) a = feval(fun,x0) ; df = feval(dfun,x0); Xn(n+1,1) = x0; Yn(n+1,1) = a; if (feval(dfun,x0) == 0) break else x0 = x0 - a/df; end b = feval(fun,x0); n = n + 1; end x = x0; 这个函数接受四个参数:目标函数fun、目标函数的一阶导数dfun、起始点x0和精度EPS。函数返回一个向量x,表示函数的零点,以及一个向量Xn和Yn,表示迭代过程中的点。

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