matlab LU分解代码

时间: 2023-09-05 18:08:33 浏览: 178
下面是一个简单的 MATLAB LU 分解代码示例: ```matlab function [L, U] = myLU(A) % 计算输入矩阵 A 的 LU 分解 % 获得矩阵大小 n = size(A, 1); % 初始化 L 和 U 矩阵 L = eye(n); U = zeros(n); % 计算 U 的第一行 U(1,:) = A(1,:); % 计算 L 的第一列 L(:,1) = A(:,1) / U(1,1); % 计算 L 和 U 的其他元素 for k = 2:n for j = k:n U(k,j) = A(k,j) - L(k,1:k-1)*U(1:k-1,j); end for i = k+1:n L(i,k) = (A(i,k) - L(i,1:k-1)*U(1:k-1,k)) / U(k,k); end end end ``` 在这个代码示例中,矩阵 A 的 LU 分解被计算出来,并且存储在 L 和 U 矩阵中。该算法使用了部分主元法,但是没有进行行置换。
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matlab LU分解

Matlab中的LU分解是一种将矩阵A表示为下三角矩阵L和上三角矩阵U的乘积的操作。通过LU分解,可以将一个矩阵分解为两个三角矩阵的乘积,这样的结构便于科学计算。LU分解的算法思路是从下至上地对矩阵A做初等行变换,将对角线左下方的元素变成零,这些行变换的效果等同于左乘一系列单位下三角矩阵,这个单位下三角矩阵就是L,而变换最后得到的上三角矩阵就是U。LU分解的算法可以用如下伪代码表示: ```matlab function LU(a,n) m = zeros(n,n); % 创建一个n*n的零矩阵m for i = 1:n m(i,i) = 1; % 让对角元素为1 end for j = 1:n-1 if abs(a(j,j)) < eps % 当遇到零主元时,结束分解过程 error('zero pivot encountered'); end for i = j+1:n mult = a(i,j)/a(j,j); m(i,j) = mult; for k = j:n a(i,k) = a(i,k) - mult*a(j,k); end end end disp(' L='); disp(m); disp(' U='); disp(a); disp(' LU='); disp(m*a); ``` 以上是Matlab中实现LU分解的代码和结果输出. 通过该代码,可以得到矩阵A的LU分解结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [矩阵的LU分解——MATLAB实现](https://blog.csdn.net/AmazingM/article/details/118763704)[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: 50%"] - *3* [LU分解(matlab实现)](https://blog.csdn.net/Lrrent/article/details/51297284)[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: 50%"] [ .reference_list ]

matlablu分解

Matlab中的LU分解是一种矩阵分解方法,将一个矩阵分解为一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U的乘积。LU分解可以用于求解线性方程组、计算矩阵的行列式和逆矩阵等问题。 在Matlab中,可以使用lu函数进行LU分解。例如,对于一个3x3的矩阵A,可以使用以下代码进行LU分解: ``` [L,U] = lu(A); ``` 其中,L为下三角矩阵,U为上三角矩阵。可以通过验证L和U的乘积是否等于A来检验分解是否正确。
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