高斯消元法进阶列主元消元法,matlab实现

时间: 2023-11-02 11:17:54 浏览: 42
以下是使用 MATLAB 实现列主元消元法的示例代码: ```matlab function [x] = columnPivot(A, b) % 列主元消元法求解 Ax=b % 输入:矩阵 A 和向量 b % 输出:解向量 x % 获取矩阵 A 的大小 [n, ~] = size(A); % 初始化置换矩阵 P P = eye(n); % 遍历每一列 for k = 1:n-1 % 选取主元素 [~, p] = max(abs(A(k:end, k))); p = p + k - 1; % 交换行 if p ~= k A([p k], :) = A([k p], :); b([p k]) = b([k p]); P([p k], :) = P([k p], :); end % 消元 for i = k+1:n m = A(i, k) / A(k, k); A(i, k:n) = A(i, k:n) - m * A(k, k:n); b(i) = b(i) - m * b(k); end end % 回带求解 x x = zeros(n, 1); for i = n:-1:1 x(i) = (b(i) - A(i, i+1:n)*x(i+1:n)) / A(i, i); end x = P * x; end ``` 这个函数接收两个输入参数:矩阵 A 和向量 b,输出解向量 x。 在函数中,我们首先获取矩阵 A 的大小,并初始化一个置换矩阵 P,用于记录行交换的情况。 然后,我们遍历每一列,选取该列主元素所在的行,并将该行与当前列的第一行交换。如果交换了行,我们需要同时将向量 b 和置换矩阵 P 也进行相应交换。 接下来,我们进行消元操作。对于第 k 行以下的每一行 i,我们计算出一个系数 m,将第 i 行的第 k 列及以后的元素减去 m 倍的第 k 行的第 k 列及以后的元素。同时,我们也需要更新向量 b。 消元完成后,我们进行回带求解。从最后一行开始,我们依次求解出每一个未知数 x(i)。 最后,我们将解向量 x 乘以置换矩阵 P,以还原行交换的顺序。 示例运行: ```matlab A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 10]; b = [6; 15; 28]; x = columnPivot(A, b); disp(x); ``` 输出: ``` -3.0000 4.0000 -1.0000 ```

相关推荐

最新推荐

recommend-type

使用matlab高斯消去法、列主元高斯消去法计算n阶线性方程组

分别取n=20,60,100,200,采用高斯消去法、列主元高斯消去法计算下列n阶线性方程组Ax=b的解:
recommend-type

基于matlab实现人工免疫算法的解决TSP问题的方法

基于matlab实现人工免疫算法的解决TSP问题的方法,体现了免疫算法在进化计算过程中的抗原学习、记忆机制、浓度调节机制以及多样性抗体保持策略等优良特性.rar
recommend-type

麦肯锡图表绘制培训.pptx

麦肯锡图表绘制培训.pptx
recommend-type

Java_Android的自由轻量级流媒体前端.zip

Java_Android的自由轻量级流媒体前端
recommend-type

node-v18.20.2-linux-arm64

node-v18.20.2-linux-arm64node-v18.20.2-linux-arm64 node-v18.20.2-linux-arm64node-v18.20.2-linux-arm64 node-v18.20.2-linux-arm64node-v18.20.2-linux-arm64 node-v18.20.2-linux-arm64node-v18.20.2-linux-arm64 node-v18.20.2-linux-arm64node-v18.20.2-linux-arm64 node-v18.20.2-linux-arm64node-v18.20.2-linux-arm64 node-v18.20.2-linux-arm64node-v18.20.2-linux-arm64 node-v18.20.2-linux-arm64node-v18.20.2-linux-arm64 node-v18.20.2-linux-arm64node-v18.20.2-linux-arm64
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】增量式PID的simulink仿真实现

# 2.1 Simulink仿真环境简介 Simulink是MATLAB中用于建模、仿真和分析动态系统的图形化环境。它提供了一个直观的用户界面,允许用户使用块和连接线来创建系统模型。Simulink模型由以下元素组成: - **子系统:**将复杂系统分解成更小的、可管理的模块。 - **块:**代表系统中的组件,如传感器、执行器和控制器。 - **连接线:**表示信号在块之间的流动。 Simulink仿真环境提供了广泛的块库,涵盖了各种工程学科,包括控制系统、电子和机械工程。它还支持用户自定义块的创建,以满足特定仿真需求。 # 2. Simulink仿真环境的搭建和建模 ### 2.
recommend-type

训练集和测试集的准确率都99%,但是预测效果不好

即使训练集和测试集的准确率都很高,但是在实际的预测中表现不佳,可能会有以下几个原因: 1. 数据质量问题:模型训练和测试的数据可能存在问题,比如数据标签错误、数据集采样不均衡、数据集中存在异常值等问题,这些问题可能会导致模型在实际预测中表现不佳。 2. 特征工程问题:模型的特征工程可能存在问题,导致模型无法很好地捕捉数据的特征,从而影响预测效果。 3. 模型选择问题:模型的选择可能不合适,比如选择的模型太简单,无法很好地拟合数据,或者选择的模型太复杂,导致过拟合等问题。 4. 超参数调整问题:模型的超参数可能没有调整到最佳状态,需要进行调整。 针对以上可能的原因,可以采取相应的措施进
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。