雅克比迭代法matlab代码
时间: 2023-11-25 12:04:12 浏览: 35
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。
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雅可比迭代法matlab代码
以下是雅可比迭代法的 Matlab 代码示例:
```matlab
function [x, iter] = jacobi(A, b, x0, tol, max_iter)
% Jacobi迭代法求解线性方程组Ax=b
% A: 系数矩阵
% b: 右端向量
% x0: 初始解
% tol: 收敛精度
% max_iter: 最大迭代次数
% x: 迭代解
% iter: 实际迭代次数
n = length(b); % 线性方程组的阶数
x = x0; % 初始解
iter = 0; % 初始迭代次数为0
for k = 1:max_iter
x_old = x; % 保存上一次迭代的解
for i = 1:n
sigma = 0;
for j = 1:n
if j ~= i
sigma = sigma + A(i, j) * x_old(j);
end
end
x(i) = (b(i) - sigma) / A(i, i); % 计算第i个未知量的新值
end
% 判断是否满足收敛精度
if norm(x - x_old) < tol
break;
end
iter = iter + 1; % 迭代次数加1
end
if iter == max_iter
fprintf('Jacobi迭代法未达到指定的收敛精度!\n');
end
```
调用示例:
```matlab
A = [10 -1 2; -1 11 -1; 2 -1 10];
b = [6; 25; -11];
x0 = [0; 0; 0];
tol = 1e-6;
max_iter = 1000;
[x, iter] = jacobi(A, b, x0, tol, max_iter);
disp(['迭代次数:', num2str(iter)]);
disp(['方程组的解:']);
disp(x);
```
注:上述代码中,使用了 Matlab 内置函数 `norm` 计算向量的范数。如果要使用自己实现的范数函数,需要修改相应位置的代码。
雅可比迭代法matlab代码
以下是雅可比迭代法的 MATLAB 代码示例:
```matlab
function [x, k] = jacobi(A, b, x0, tol, maxit)
% Jacobi Iteration Method
% A: coefficient matrix
% b: right-hand side vector
% x0: initial guess
% tol: tolerance
% maxit: maximum number of iterations
n = length(b); % dimension of the system
x = x0; % initialize x
for k = 1:maxit
for i = 1:n
sigma = 0;
for j = 1:n
if j ~= i
sigma = sigma + A(i,j)*x(j);
end
end
x(i) = (b(i) - sigma)/A(i,i);
end
if norm(A*x - b) < tol % check convergence
return;
end
end
warning('Maximum number of iterations reached without convergence.');
end
```
其中,输入参数为:
- `A`:系数矩阵;
- `b`:右侧向量;
- `x0`:初始猜测向量;
- `tol`:收敛阈值;
- `maxit`:最大迭代次数。
输出参数为:
- `x`:解向量;
- `k`:迭代次数。