给我一个共轭梯度法法解矛盾线性方程组的matlab代码

时间: 2023-11-25 13:16:12 浏览: 26
以下是使用共轭梯度法解矛盾线性方程组的matlab代码: function [x,flag,relres] = mycg(A,b,x0,maxIter,tol) % A: 系数矩阵 % b: 常数向量 % x0: 初始解向量 % maxIter: 最大迭代次数 % tol: 计算精度 n = size(A,1); x = x0; r0 = b - A*x; p = r0; for i = 1:maxIter Ap = A*p; alpha = (r0'*r0) / (p'*Ap); x = x + alpha*p; r1 = r0 - alpha*Ap; relres = norm(r1) / norm(b); if relres < tol flag = 0; return end beta = (r1'*r1) / (r0'*r0); p = r1 + beta*p; r0 = r1; end flag = 1; end 这个matlab代码使用共轭梯度法来解矛盾线性方程组,其中A为系数矩阵,b为常数向量,x0为初始解向量,maxIter为最大迭代次数,tol为计算精度。
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给我一个共轭梯度法求解线性方程组的matlab代码

以下是一个简单的共轭梯度法求解线性方程组的 Matlab 代码: function x = conjGrad(A,b,x0,max_iter,tol) % A: 系数矩阵 % b: 常数向量 % x0: 初始解向量 % max_iter: 最大迭代次数 % tol: 收敛容差 r = b - A*x0; p = r; x = x0; for i = 1:max_iter alpha = dot(r,r)/dot(p,A*p); x = x + alpha*p; r_new = r - alpha*A*p; if norm(r_new) < tol return end beta = dot(r_new,r_new)/dot(r,r); p = r_new + beta*p; r = r_new; end end 请注意,这个代码只是一个简单的示例,没有考虑矩阵 A 的对称性或正定性等性质,也没有进行预处理等提高求解效率的技巧。对于实际问题,需要根据具体情况进行适当的修改和优化。

共轭梯度法解线性方程组MATLAB代码

以下是共轭梯度法解线性方程组的MATLAB代码: function [x,flag,relres,iter,resvec] = cg(A,b,tol,maxit,M1,M2,x) %CG Conjugate Gradient Method for solving A*x=b. % X = CG(A,B) attempts to solve the system of linear equations A*X=B % for X. The N-by-N coefficient matrix A must be symmetric and % positive definite. The right hand side column vector B must have % length N. A can be a function handle AFUN such that AFUN(X) returns % A*X. % % X = CG(AFUN,B) accepts a function handle AFUN instead of the matrix % A. AFUN(X) returns A*X when X is an N-by-1 column vector. % % X = CG(A,B,TOL) specifies the tolerance of the method. If TOL is [] % then CG uses the default, 1

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