给我有个CG求解线性方程组的matlab代码

以下是一个MATLAB求解线性方程组的示例代码：

%% 定义系数矩阵和常量向量
A = [1 2 3; 2 5 2; 6 1 4];
b = [4; 3; 5];

%% 解线性方程组
x = A\b;

%% 显示解
disp(x);

注意：这只是一个示例代码，如果您的线性方程组比这个更复杂，您需要根据实际情况进行修改。

相关问题

CG方法求解线性方程组matlab代码

以下是使用 CG 方法求解线性方程组的 MATLAB 代码：

function [x, iter, res] = conjugate_gradient(A, b, x0, tol, maxiter)
% Conjugate Gradient method for solving square linear systems of equations Ax = b
% Inputs:
% A: system matrix, must be square
% b: right-hand side vector
% x0: initial guess for the solution
% tol: stopping tolerance - algorithm stops when norm(residual) < tol
% maxiter: maximum number of iterations
% Outputs:
% x: approximate solution
% iter: number of iterations performed
% res: residual norms at each iteration

n = length(b);
x = x0;
r = b - A*x;
p = r;
iter = 0;
res = [];

while norm(r) > tol && iter < maxiter
alpha = (r'*r)/(p'*A*p);
x = x + alpha*p;
r_new = r - alpha*A*p;
beta = (r_new'*r_new)/(r'*r);
p = r_new + beta*p;
r = r_new;
iter = iter + 1;
res = [res, norm(r)];
end

end

注意：这是一个 MATLAB 函数，可以将其保存为一个独立的 .m 文件，然后在其他 MATLAB 脚本中使用。

给我一个CG法求解线性方程组的matlab参考程序

以下是一个简单的matlab参考程序，用于使用CG法求解线性方程组：

% 输入矩阵A和向量b
A = input('Enter matrix A: ');
b = input('Enter vector b: ');

% 确定矩阵和向量的维数
n = size(A, 1);
x = zeros(n, 1);
r = b;
p = r;

% 设置迭代次数上限
max_iter = 1000;

% 循环迭代，直到达到最大迭代次数或收敛
for i = 1:max_iter
alpha = r' * r / (p' * A * p);
x = x + alpha * p;
r_new = r - alpha * A * p;
if norm(r_new) < 1e-6
break;
end
beta = r_new' * r_new / (r' * r);
p = r_new + beta * p;
r = r_new;
end

% 显示结果
fprintf('Solution of Ax = b:\n');
disp(x);

请注意，CG法通常适用于对称正定矩阵，否则算法的收敛可能会受到影响。当然，您可以使用其他的矩阵求解算法来解决非正定问题。