matlab高斯消元法程序代码

当然可以！下面是一个简单的MATLAB代码示例，用于实现高斯消元法：

    n = size(A 1);
    = [A, b]; % 增广矩
    
    % 前消元
    for k = 1:n-1
        for i = k+1:n
            factor = Aug(i, k) / Aug(k, k            Aug(i, k:n+1) = Aug, k:n+1) - factor * Aug(k, k:n+1);
        end
    end
    
    % 回代求解
    x = zeros(n, 1);
    x(n) = Aug(n, n+1) / Aug(n, n);
    for i = n-1:-1:1
        x(i) = (Aug(i, n+1) - Aug(i, i+1:n) * x(i+1:n)) / Aug(i, i);
    end
end

使用该函数，你需要提供一个系数矩阵A和一个常数向量b作为输入。函数将返回解向量x。

相关问题

matlab高斯消元法

高斯消元法是一种求解线性方程组的方法，可以用MATLAB编程实现。下面是一个简单的示例代码：

% 定义系数矩阵A和常数向量B
A = [2 3 -1; 4 -1 5; 1 -1 2];
B = [8; -4; 2];

% 构造增广矩阵
AB = [A, B];

% 高斯消元
n = size(AB, 1);
for i = 1:n-1
    for j = i+1:n
        AB(j,:) = AB(j,:) - AB(i,:) * AB(j,i) / AB(i,i);
    end
end

% 回带求解
x = zeros(n, 1);
x(n) = AB(n,n+1) / AB(n,n);
for i = n-1:-1:1
    x(i) = (AB(i,n+1) - AB(i,i+1:n) * x(i+1:n)) / AB(i,i);
end

% 输出结果
disp(x);

这段代码实现了对线性方程组 Ax=b 进行求解，其中 A 是系数矩阵，b 是常数向量。在程序中，首先构造增广矩阵 AB=[A, b]，然后进行高斯消元，最后通过回带求解得到未知数向量 x。

高斯消元法matlab程序

高斯消元法是一种线性方程组求解的方法，它通过矩阵变换将系数矩阵化为上三角矩阵，然后通过回代求解得到方程组的解。在Matlab中，可以使用“\”运算符或者“inv”函数来求解线性方程组，其中“\”运算符使用的就是高斯消元法。

下面是一个简单的Matlab程序示例，用于求解一个3x3的线性方程组：

A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 10];
b = [3; 6; 9];
x = A\b;
disp(x);

其中，A是系数矩阵，b是常数向量，x是未知向量。使用“\”运算符求解线性方程组时，Matlab会自动选择最优的求解方法，包括高斯消元法、LU分解等。

如果需要手动实现高斯消元法，可以参考以下代码：

function x = gauss_elimination(A, b)
    n = size(A, 1);
    for k = 1:n-1
        for i = k+1:n
            factor = A(i,k) / A(k,k);
            A(i,k:n) = A(i,k:n) - factor * A(k,k:n);
            b(i) = b(i) - factor * b(k);
        end
    end
    x = zeros(n,1);
    x(n) = b(n) / A(n,n);
    for i = n-1:-1:1
        x(i) = (b(i) - A(i,i+1:n)*x(i+1:n)) / A(i,i);
    end
end

其中，A是系数矩阵，b是常数向量，x是未知向量。该函数会返回方程组的解x。