雅克比迭代法matlab代码
时间: 2023-11-25 15:04:12 浏览: 94
以下是一个简单的雅克比迭代法的Matlab代码示例:
```matlab
function x = jacobi(A, b, x0, tol, maxit)
% A为系数矩阵,b为右侧向量,x0为初始估计值,tol为容差,maxit为最大迭代次数
% 返回解向量x
n = length(b);
x = x0;
for iter = 1:maxit
for i = 1:n
% 计算Ax=b中的Ax
Ax = 0;
for j = 1:n
if j ~= i
Ax = Ax + A(i,j)*x(j);
end
end
% 计算第i个未知数的新估计值
x(i) = (b(i) - Ax) / A(i,i);
end
% 检查是否满足容差要求,是则返回解
if norm(A*x-b) < tol
return
end
end
disp('达到最大迭代次数而未满足容差要求');
end
```
这段代码实现了雅克比迭代法求解线性方程组Ax=b,使用了一个嵌套的循环来对每个未知数进行更新,达到指定容差或最大迭代次数时结束程序,并给出提示。
相关问题
雅克比迭代法matlab
雅可比迭代法是一种解线性方程组的方法,可以用MATLAB程序实现。假设线性方程组为Ax=b,其中A是系数矩阵,x和b是向量。
MATLAB程序如下:
```matlab
function [x,k] = jacobi(A,b,x0,tol,N)
% Jacobi迭代法求解线性方程组Ax=b
% 输入:系数矩阵A,右端向量b,初值向量x0,容许误差tol,最大迭代次数N
% 输出:近似解x,迭代次数k
n = length(b);
x = x0;
for k = 1:N
for i = 1:n
s = 0;
for j = 1:n
if j ~= i
s = s + A(i,j)*x(j);
end
end
x(i) = (b(i) - s)/A(i,i);
end
if norm(A*x-b) < tol
return
end
end
```
其中,for循环中的i、j是矩阵A的行列下标,s是求和变量,norm函数用于计算向量的2-范数。
可以调用该函数求解线性方程组,例如:
```matlab
A = [4,-1,0; -1,4,-1; 0,-1,4];
b = [1;0;1];
x0 = [0;0;0];
tol = 1e-6;
N = 1000;
[x,k] = jacobi(A,b,x0,tol,N);
```
其中,A、b、x0、tol、N分别是系数矩阵、右端向量、初值向量、容许误差和最大迭代次数,x和k分别是迭代后的解和迭代次数。
雅可比迭代法matlab
雅可比迭代法是一种求解线性方程组的方法,可以用Matlab实现。下面是一个简单的雅可比迭代法Matlab程序示例:
```Matlab
function [x, n] = jacobi(A, b, x0, tol, Nmax)
% A: 系数矩阵
% b: 常数项向量
% x0: 初始解向量
% tol: 相对误差容限
% Nmax: 最大迭代次数
n = 0; % 迭代次数
x = x0;
D = diag(diag(A)); % 对角矩阵
L = tril(A, -1); % 下三角矩阵
U = triu(A, 1); % 上三角矩阵
while n < Nmax
n = n + 1;
x1 = D \ (b - (L + U) * x); % 迭代公式
err = norm(x1 - x) / norm(x); % 相对误差
x = x1;
if err < tol % 达到精度要求
return;
end
end
disp('达到最大迭代次数,未达到精度要求。');
```
使用时,可以按如下方式调用:
```Matlab
A = [4, 1, -1; 2, 7, 1; 1, -3, 12]; % 系数矩阵
b = [3; 19; 31]; % 常数项向量
x0 = [0; 0; 0]; % 初始解向量
tol = 1e-6; % 相对误差容限
Nmax = 100; % 最大迭代次数
[x, n] = jacobi(A, b, x0, tol, Nmax); % 调用函数求解
disp(['迭代次数:', num2str(n)]);
disp(['解向量:[', num2str(x'), ']']);
```
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