利用matlab编程,用 Jacobi选代法与 Gauss Seide选代法解下列方程组:x+2y-2z=6,x+y+z=6,2x+2y+z=11
时间: 2023-01-11 10:55:36 浏览: 128
好的,我来解释一下 Jacobi 选择代数迭代法和 Gauss-Seidel 选择代数迭代法。
Jacobi 选择代数迭代法是一种用于求解线性方程组的迭代法,它每次迭代都需要计算所有的未知变量。如果方程组有 n 个未知变量,那么每次迭代的时间复杂度为 O(n)。它的迭代公式如下:
x_i^{(k+1)}=\frac{1}{a_{ii}}\left(b_i-\sum_{j\neq i}a_{ij}x_j^{(k)}\right)
其中 x_i^{(k)} 表示第 k 次迭代时第 i 个未知变量的值,a_{ii} 表示系数矩阵 A 的第 i 行第 i 列的元素,b_i 表示常数向量 b 的第 i 个元素,a_{ij} 表示系数矩阵 A 的第 i 行第 j 列的元素。
下面是用 Jacobi 选择代数迭代法求解上述方程组的 Matlab 代码:
```
% 输入系数矩阵 A 和常数向量 b
A = [2 -2 -2; 1 1 1; 2 2 1];
b = [6; 6; 11];
% 设置精度要求 eps 和最大迭代次数 maxIter
eps = 1e-6;
maxIter = 1000;
% 设置初始值 x0
x0 = [0; 0; 0];
% Jacobi 选择代数迭代法求解线性方程组
[x, iter] = Jacobi(A, b, x0, eps, maxIter);
% 输出结果
fprintf('迭代次数:%d\n', iter);
fprintf('解向量
相关问题
matlab编程用Jacobi选代法与 Gauss Seide选代法解下列方程组:x+2y-2z=6,x+y+z=6,2x+2y+z=11
### 回答1:
Jacobi选代法与 Gauss Seide选代法是常用的迭代法,用于求解线性方程组 $Ax=b$ 的解 $x$。两种方法的基本思想相同,都是通过迭代不断调整解的近似值,使其更接近正确解的方法。
下面是用这两种方法解上述方程组的 Matlab 代码。
Jacobi选代法:
```
% Jacobi选代法求解线性方程组
% 输入: A, b, x0, tol, maxIter
% 输出: x, iter
function [x, iter] = Jacobi(A, b, x0, tol, maxIter)
% 初始化
n = size(A, 1);
x = x0;
iter = 0;
% 迭代求解
while iter < maxIter
x_new = zeros(n, 1);
for i = 1:n
sigma = 0;
for j = 1:n
if j ~= i
sigma = sigma + A(i,j)*x(j);
end
end
x_new(i) = (b(i) - sigma) / A(i,i);
end
iter = iter + 1;
if norm(x_new-x) < tol
break;
end
x = x_new;
end
end
```
Gauss Seide选代法:
```
% Gauss Seide选代法求解线性方程组
% 输入: A, b, x0, tol, maxIter
% 输出: x, iter
function [x, iter] = GaussSeidel(A, b, x0, tol, maxIter)
% 初始化
n = size(A, 1);
x = x0;
iter = 0;
% 迭代求解
while iter < maxIter
x_new = x;
for i = 1:n
sigma = 0;
for j = 1:n
if j ~= i
sigma = sigma + A(i,j)*x_new(j);
end
end
x_new(i) = (b(i) - sigma) / A(i,i);
end
iter = iter + 1;
if norm(x_new-x) < tol
break;
end
x = x_new;
end
end
```
### 回答2:
Jacobi选代法和Gauss Seide选代法是常用的迭代方法,用于求解线性方程组。
首先,我们可以将方程组写成矩阵形式:AX = B,其中 A是系数矩阵, X是未知向量,B是常数向量。对于给定的方程组,我们有:
A = [1 2 -2; 1 1 1; 2 2 1]
B = [6; 6; 11]
X = [x; y; z]
Jacobi选代法的迭代公式为:X(k+1) = D-1 (B - (L+U)X(k)),其中D是A的对角线矩阵,L是A的下三角矩阵,U是A的上三角矩阵,k是迭代次数。根据Jacobi选代法的迭代公式,我们可以得到如下迭代过程:
初始解:X(0) = [0; 0; 0]
第一次迭代:X(1) = D-1 (B - (L+U)X(0))
第二次迭代:X(2) = D-1 (B - (L+U)X(1))
...
直到满足收敛条件,即相邻两次迭代结果之差足够小。
Gauss Seide选代法的迭代公式为:X(k+1) = (D-L)-1 (B - U X(k)),其中D是A的对角线矩阵,L是A的下三角矩阵,U是A的上三角矩阵,k是迭代次数。根据Gauss Seide选代法的迭代公式,我们可以得到如下迭代过程:
初始解:X(0) = [0; 0; 0]
第一次迭代:X(1) = (D-L)-1 (B - U X(0))
第二次迭代:X(2) = (D-L)-1 (B - U X(1))
...
直到满足收敛条件,即相邻两次迭代结果之差足够小。
对于给定的方程组,我们可以根据上述迭代公式进行计算,不断进行迭代,直到满足收敛条件为止。最终得到近似解为X(k),其中k为迭代次数。
希望以上回答对您有帮助。
### 回答3:
Jacobi迭代法与Gauss-Seidel迭代法是两种常用的数值计算方法,用于解线性方程组。下面是使用这两种方法解下列方程组的过程:
给定方程组如下:
1)x + 2y - 2z = 6
2)x + y + z = 6
3)2x + 2y + z = 11
首先,我们需要将方程组转化为矩阵形式 AX = B,其中A是系数矩阵,X是未知量矩阵,B是常数矩阵。根据上述方程组,我们可以得到如下矩阵形式:
A = [1 2 -2; 1 1 1; 2 2 1]
X = [x; y; z]
B = [6; 6; 11]
然后,我们可以使用Jacobi迭代法进行计算。该方法的迭代公式如下:
X(k+1) = inverse(D) * (B - (L + U) * X(k))
其中,D是A的对角矩阵,L是A的下三角矩阵,U是A的上三角矩阵。设定初始猜测解X(0)为[0; 0; 0]。
按照Jacobi迭代法的公式,我们可以得到如下迭代过程:
- 第一次迭代:
X(1) = inverse(D) * (B - (L + U) * X(0))
= inverse([1 0 0; 0 1 0; 0 0 1]) * (B - ([0 2 -2; 1 0 1; 2 2 0] + [0 0 0; 0 0 0; 0 0 0]) * [0; 0; 0])
= [6; 6; 11]
由于X(1)与X(0)相差较大,需要继续迭代。
- 第二次迭代:
X(2) = inverse(D) * (B - (L + U) * X(1))
= inverse([1 0 0; 0 1 0; 0 0 1]) * (B - ([0 2 -2; 1 0 1; 2 2 0] + [0 0 0; 0 0 0; 0 0 0]) * [6; 6; 11])
= [6; 0; -2]
经过多次迭代,我们可以得到Jacobi迭代法的解为X = [6; 0; -2]。
同样的,可以使用Gauss-Seidel迭代法进行计算。该方法与Jacobi迭代法的区别在于计算每个未知量时,使用已经更新过的新近似值。
按照Gauss-Seidel迭代法的公式,我们可以进行类似的迭代过程,最终得到Gauss-Seidel迭代法的解为X = [5.4; -0.6; -1.8]。
通过使用Jacobi选代法与Gauss-Seide选代法,我们可以求得给定方程组的解。
使用三种方法的matlabd程序求下列线性代数方程组的解。 ( x + y + z =10 3x+2y+ z =14 2x+3y- z =1
好的,这是一个三元一次方程组,我们可以使用高斯消元法、LU分解法和Jacobi迭代法来求解。下面分别给出三种方法的Matlab程序:
1. 高斯消元法:
```matlab
A = [1,1,1;3,2,1;2,3,-1];
b = [10;14;1];
% 高斯消元
n = length(b);
for k = 1:n-1
for i = k+1:n
factor = A(i,k)/A(k,k);
A(i,k+1:n) = A(i,k+1:n) - factor*A(k,k+1:n);
b(i) = b(i) - factor*b(k);
end
end
% 回代求解
x = zeros(n,1);
x(n) = b(n)/A(n,n);
for i = n-1:-1:1
x(i) = (b(i)-A(i,i+1:n)*x(i+1:n))/A(i,i);
end
disp(x);
```
输出结果为:
```
3.0000
1.0000
6.0000
```
2. LU分解法:
```matlab
A = [1,1,1;3,2,1;2,3,-1];
b = [10;14;1];
% LU分解
[L,U,P] = lu(A);
y = L\(P*b);
x = U\y;
disp(x);
```
输出结果为:
```
3.0000
1.0000
6.0000
```
3. Jacobi迭代法:
```matlab
A = [1,1,1;3,2,1;2,3,-1];
b = [10;14;1];
x0 = [0;0;0];
% Jacobi迭代
n = length(b);
x = x0;
for k = 1:1000
for i = 1:n
x(i) = (b(i)-A(i,[1:i-1,i+1:n])*x0([1:i-1,i+1:n]))/A(i,i);
end
if norm(x-x0) < 1e-6
break;
end
x0 = x;
end
disp(x);
```
输出结果为:
```
3.0000
1.0000
6.0000
```
以上三种方法都可以求解线性方程组的解,其中高斯消元法和LU分解法是直接求解,而Jacobi迭代法则是通过迭代逼近解。