共轭梯度法 matlab

共轭梯度法是一种求解线性方程组的迭代方法，它可以在较少的迭代次数内得到较高的精度。在Matlab中，可以使用以下步骤实现共轭梯度法：
1. 构建系数矩阵A和右端项b；
2. 设置迭代精度e0；
3. 调用gongetidu函数进行迭代求解，该函数返回迭代误差error和解向量x；
4. 绘制迭代误差变化曲线。

具体实现可以参考引用中的代码。需要注意的是，在实际应用中，需要根据具体问题进行调整和优化，例如选择合适的初始解、调整迭代精度等。

相关问题

共轭梯度法matlab

共轭梯度法是一种用于求解大规模线性方程组的迭代算法，它可以在较少的迭代次数下得到较高的求解精度，因此在实际应用中得到了广泛的应用。在 Matlab 中，可以使用 "pcg" 函数来实现共轭梯度法求解线性方程组。其语法格式为：

x = pcg(A, b)

其中 A 是系数矩阵，b 是右侧向量，x 是未知向量。在使用 "pcg" 函数之前，可以使用 "preconditioner" 函数来预处理矩阵 A，以提高求解的效率和精度。具体使用方法可以参考 Matlab 官方文档。

实用共轭梯度法Matlab

实用共轭梯度法（Conjugate Gradient Method）是一种求解线性方程组的方法。相比于传统的高斯消元法，它更适用于大规模稀疏矩阵的求解。在Matlab中，可以使用pcg函数来实现共轭梯度法。

下面是一个简单的示例，使用共轭梯度法求解线性方程组Ax=b：

% 定义矩阵A和向量b
A = [4,-1,0;-1,4,-1;0,-1,4];
b = [10;20;30];

% 求解线性方程组Ax=b
x = pcg(A,b);

% 输出解向量x
disp(x);

在上面的示例中，我们首先定义了系数矩阵A和右侧向量b，然后使用pcg函数求解线性方程组Ax=b，最后输出解向量x。

pcg函数的基本语法如下：

x = pcg(A,b)

其中，A是系数矩阵，b是右侧向量，x是解向量。

除了基本语法外，pcg函数还支持许多可选参数，例如：

- M：预处理矩阵
- tol：迭代收敛精度
- maxit：最大迭代次数
- x0：初始解向量

例如，如果我们要设置迭代收敛精度为1e-6，最大迭代次数为1000，并使用Jacobi预处理，可以像下面这样调用pcg函数：

% 设置可选参数
opts = struct('tol',1e-6,'maxit',1000,'M',speye(size(A)));

% 求解线性方程组Ax=b
x = pcg(A,b,1e-6,1000,opts);

% 输出解向量x
disp(x);

在实际应用中，可以根据具体情况灵活选择pcg函数的可选参数，以获得更好的求解效果。