斯特芬森迭代求解非线性方程组matlab

在MATLAB中，可以使用fsolve函数来求解非线性方程组，其中使用的是斯特芬森迭代法。

具体步骤如下：

1.定义非线性方程组，以匿名函数的形式表示。

2.调用fsolve函数，输入非线性方程组和初值。

3.设置选项，如迭代次数、误差容限等。

4.运行程序，得到方程组的解。

例如，对于以下非线性方程组：

f1(x,y) = x^2 + y^2 - 1 = 0
f2(x,y) = exp(x) - y - 1 = 0

可以通过以下MATLAB代码进行求解：

% 定义非线性方程组
f = @(x) [x(1)^2 + x(2)^2 - 1; exp(x(1)) - x(2) - 1];

% 初值设为(0,0)
x0 = [0; 0];

% 设置选项，迭代次数为100，误差容限为1e-6
options = optimoptions('fsolve','MaxIterations',100,'FunctionTolerance',1e-6);

% 调用fsolve函数求解方程组
[x,fval,exitflag,output] = fsolve(f,x0,options);

% 输出结果
disp(['x = ',num2str(x(1))]);
disp(['y = ',num2str(x(2))]);

其中，x为方程组的解，fval为解在方程组上的函数值，exitflag为求解状态，output为输出信息。

相关问题

用斯特芬森迭代求解非线性方程组matlab

在Matlab中使用斯特芬森迭代求解非线性方程组可以按照以下步骤进行：

1. 定义非线性方程组的函数，例如：

function f = myfunc(x)
f(1) = x(1)^2 + x(2)^2 - 1;
f(2) = x(1) + x(2) - 2;

这个函数定义了一个二元非线性方程组，可以根据实际情况进行修改。

2. 设定初始值和迭代参数，例如：

x0 = [0.5; 1.5];
tol = 1e-6;
maxiter = 100;

这里的$x0$是初始值，$tol$是迭代的收敛精度，$maxiter$是最大迭代次数。

3. 使用斯特芬森迭代进行求解，例如：

x = x0;
for iter = 1:maxiter
    f = myfunc(x);
    J = [2*x(1), 2*x(2); 1, 1];
    dx = -J\f';
    x = x + dx';
    if norm(dx) < tol
        break;
    end
end

这里使用了一个for循环，每次计算$f$和$J$，然后求解线性方程组$J\Delta x=-f$，得到$\Delta x$，更新$x$。如果$\Delta x$的范数小于$tol$，则认为已经达到了收敛精度，退出循环。

4. 输出结果，例如：

if iter == maxiter
    disp('Maximum iterations exceeded');
else
    disp(['Solution found in ',num2str(iter),' iterations']);
    disp(['x = [',num2str(x(1)),', ',num2str(x(2)),']']);
end

这里根据迭代次数判断是否达到了最大迭代次数，如果是则输出“Maximum iterations exceeded”，否则输出迭代次数和最终的$x$值。

matlab斯特芬森非线性方程组

斯特芬森非线性方程组是指一类由斯特芬森提出的非线性方程组求解方法。该方法基于牛顿迭代法，但是通过使用差分方法来计算牛顿迭代中的雅可比矩阵，从而避免了求解雅可比矩阵的矩阵求逆操作，使得该方法在求解大规模非线性方程组时更加高效。

在Matlab中，可以使用fsolve函数来求解斯特芬森非线性方程组。该函数的使用方法如下：

% 定义非线性方程组的函数句柄
fun = @(x) [x(1)^2 + x(2)^2 - 1; x(1) - x(2)^3];

% 定义初始点
x0 = [1; 1];

% 调用fsolve函数求解方程组
[x, fval, exitflag] = fsolve(fun, x0);

其中，fun是一个函数句柄，用来定义非线性方程组。x0是一个初始点，用来指定求解的起点。fsolve函数会返回求解得到的解x、方程组的函数值fval以及求解的退出标志exitflag。

需要注意的是，在使用fsolve函数求解斯特芬森非线性方程组时，需要保证初始点x0的选择合理，否则可能会导致求解失败或者得到错误的解。