prp共轭梯度法算法matlab

共轭梯度法（Conjugate Gradient method）是一种用于求解线性方程组的迭代方法。在MATLAB中，可以使用以下代码实现共轭梯度法算法：

function [x, iter] = conjugate_gradient(A, b, x0, tol)
    % 输入参数：
    % A: 系数矩阵
    % b: 右侧常数向量
    % x0: 初始解向量
    % tol: 收敛精度
    % 输出参数：
    % x: 迭代结果
    % iter: 迭代次数
    
    n = size(A, 1);
    
    r = b - A * x0;
    p = r;
    rsold = r' * r;
    
    for iter = 1 : n
        Ap = A * p;
        alpha = rsold / (p' * Ap);
        x = x0 + alpha * p;
        r = r - alpha * Ap;
        rsnew = r' * r;
        
        if sqrt(rsnew) < tol
            break;
        end
        
        p = r + (rsnew / rsold) * p;
        rsold = rsnew;
        x0 = x;
    end
end

使用时，可以按照以下步骤调用函数：

% 构造系数矩阵A和右侧常数向量b
A = ...
b = ...

% 设置初始解向量x0和收敛精度tol
x0 = ...
tol = ...

% 调用共轭梯度法函数
[x, iter] = conjugate_gradient(A, b, x0, tol);

其中，A为系数矩阵，b为右侧常数向量，x0为初始解向量，tol为收敛精度。函数将返回迭代结果x和迭代次数iter。

注意：上述代码为共轭梯度法的基本实现，可能需要根据具体问题进行适当修改和优化。