matlab程序。x=T*u,T是4乘4矩阵,x和u是4乘1列向量。首先找四个4乘1的初始正交单位列向量,分别带入u中,通过x=Tu,计算出四个x,将四个列向量施密特正交化后再分别进行单位化,重新迭代带入x=Tu的u中算出第二次的四个x,再将其施密特正交化后再分别进行单位化,重新带入u中,如此循环10000次得出最后的四个列向量。最后将四个向量迭代10000次过程中的每一次向量x分别各自求模,再分别各自x的模求和

时间: 2024-03-25 12:37:03 浏览: 12
这是一个求解正交向量的过程,可以使用 MATLAB 自带的 Gram-Schmidt 正交化函数 `orth` 来实现。具体代码如下: ```matlab % 初始化正交向量 u = eye(4); x = zeros(4, 4); % 迭代 10000 次 for i = 1:10000 % 计算 x for j = 1:4 x(:, j) = T * u(:, j); end % 正交化 x x = orth(x); % 正交化 u u = orth(T' * x); end % 计算每个向量的模 x_mod = zeros(4, 10000); for i = 1:10000 for j = 1:4 x_mod(j, i) = norm(x(:, j)); end end % 计算每个向量模的和 x_mod_sum = sum(x_mod); ``` 其中,`T` 是给定的 $4\times4$ 矩阵,`u` 和 `x` 分别是初始的正交向量和通过迭代计算得到的正交向量,`orth` 函数可以直接对矩阵进行 Gram-Schmidt 正交化计算。最后,根据题目要求,分别计算每个向量的模和模的和即可。
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matlab程序。x=T*u,T是4*4矩阵,x和u是4*1列向量。首先找四个4*1的初始正交单位列向量,分别带入u中,通过x=T*u,计算出四个x,将四个列向量施密特正交化后再分别进行单位化,重新迭代带入x=T*u的u中算出第二次的四个x,再将其施密特正交化后再分别进行单位化,重新带入u中,如此循环10000次得出最后的四个列向量

下面是一种可能的 MATLAB 实现: ```matlab % 初始化正交单位列向量 v1 = [1; 0; 0; 0]; v2 = [0; 1; 0; 0]; v3 = [0; 0; 1; 0]; v4 = [0; 0; 0; 1]; % 迭代 10000 次 for i = 1:10000 % 计算四个 x x1 = T * v1; x2 = T * v2; x3 = T * v3; x4 = T * v4; % 施密特正交化 x1 = x1 - (v1' * x1) * v1; x2 = x2 - (v2' * x2) * v2; x3 = x3 - (v3' * x3) * v3; x4 = x4 - (v4' * x4) * v4; % 单位化 v1 = x1 / norm(x1); v2 = x2 / norm(x2); v3 = x3 / norm(x3); v4 = x4 / norm(x4); end % 最终的四个列向量为 v1, v2, v3, v4 ```

matlab程序。x=T*u,T是4乘4矩阵,x和u是4乘1列向量。首先找四个4乘1的初始正交单位列向量,分别带入u中,通过x=Tu,计算出四个x,将四个列向量施密特正交化后再分别进行单位化,重新迭代带入x=Tu的u中算出第二次的四个x,再将其施密特正交化后再分别进行单位化,重新带入u中,如此循环10000次得出最后的四个列向量。最后将四个向量迭代10000次过程中的每一次向量x分别各自求模,再分别各自求和

以下是MATLAB程序的实现: ```matlab % 初始化初始正交单位列向量 u1 = [1; 0; 0; 0]; u2 = [0; 1; 0; 0]; u3 = [0; 0; 1; 0]; u4 = [0; 0; 0; 1]; % 初始化施密特正交化后的向量 v1 = u1 / norm(u1); v2 = u2 - dot(u2, v1) * v1; v2 = v2 / norm(v2); v3 = u3 - dot(u3, v1) * v1 - dot(u3, v2) * v2; v3 = v3 / norm(v3); v4 = u4 - dot(u4, v1) * v1 - dot(u4, v2) * v2 - dot(u4, v3) * v3; v4 = v4 / norm(v4); % 进行10000次迭代 for i = 1:10000 % 计算新的u向量 u1 = dot(v1, T')'; u2 = dot(v2, T')'; u3 = dot(v3, T')'; u4 = dot(v4, T')'; % 计算新的x向量 x1 = T * u1; x2 = T * u2; x3 = T * u3; x4 = T * u4; % 施密特正交化 v1 = x1 / norm(x1); v2 = x2 - dot(x2, v1) * v1; v2 = v2 / norm(v2); v3 = x3 - dot(x3, v1) * v1 - dot(x3, v2) * v2; v3 = v3 / norm(v3); v4 = x4 - dot(x4, v1) * v1 - dot(x4, v2) * v2 - dot(x4, v3) * v3; v4 = v4 / norm(v4); end % 初始化向量的模和模的和 mod_x1 = zeros(10000, 1); mod_x2 = zeros(10000, 1); mod_x3 = zeros(10000, 1); mod_x4 = zeros(10000, 1); sum_mod = zeros(10000, 1); % 计算向量的模和模的和 for i = 1:10000 mod_x1(i) = norm(T * dot(v1, u1')'); mod_x2(i) = norm(T * dot(v2, u2')'); mod_x3(i) = norm(T * dot(v3, u3')'); mod_x4(i) = norm(T * dot(v4, u4')'); sum_mod(i) = mod_x1(i) + mod_x2(i) + mod_x3(i) + mod_x4(i); end % 输出最后得到的四个列向量和每次迭代的向量模和的总和 disp("最终得到的四个列向量为:") disp([v1, v2, v3, v4]) disp("每次迭代的向量模和的总和为:") disp(sum_mod) ``` 需要注意的是,在计算新的向量时,需要先将当前的向量带入T矩阵中计算得到新的向量,再进行施密特正交化和单位化。最终得到的四个列向量即为所求的结果,每次迭代的向量模和的总和可以用来评估算法的收敛效果。

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