列主元高斯消去法matlab

以下是一个简单的 MATLAB 代码，实现了列主元高斯消去法：

function [x] = gauss_pivot(A, b)
% A为系数矩阵，b为常量向量
n = length(b);
for k = 1:n-1
    % 偏置因子
    [~,p] = max(abs(A(k:n,k)));
    p = p + k - 1;
    if A(p,k) == 0
        error('无唯一解');
    end
    if p ~= k
        A([k,p],:) = A([p,k],:);
        b([k,p]) = b([p,k]);
    end
    % 消元
    for i = k+1:n
        m = A(i,k)/A(k,k);
        A(i,k+1:n) = A(i,k+1:n) - m*A(k,k+1:n);
        b(i) = b(i) - m*b(k);
    end
end
% 回代
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
end

其中，`A` 为系数矩阵，`b` 为常量向量，输出结果 `x` 为方程组的解向量。在实际使用时，可以直接调用该函数，并传入对应的参数即可。

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列主元高斯消去法 matlab

列主元高斯消去法是一种求解线性方程组的方法，它是高斯消元法的一种改进。在高斯消元法中，每次选取主元时都是选取当前列中绝对值最大的元素作为主元，而在列主元高斯消去法中，每次选取主元时都是选取当前列中绝对值最大的元素所在的行作为主元所在的行。这样可以避免在计算过程中出现除以零的情况，从而提高了计算的精度和稳定性。

在matlab中，可以通过编写代码实现列主元高斯消去法来求解线性方程组。具体实现方法可以参考引用中的要求，即编写一个能够输入矩阵行列数、稀疏矩阵A、行列式b的代码，并输出迭代的近似解。在实现过程中，可以使用引用中提到的方法来获得增广矩阵。

引用中提到了在不同的n值下，采用高斯消去法和列主元高斯消去法计算线性方程组Ax=b的解。这可以作为一个实验来验证列主元高斯消去法的优越性。

matlab使用高斯消去法呵列主元高斯消去法解方程

MATLAB可以使用高斯消去法和列主元高斯消去法来解决线性方程组Ax=b的问题。其中，高斯消去法是一种基本的线性代数算法，它通过消元的方式将系数矩阵A转化为一个上三角矩阵，然后通过回代的方式求解出未知数向量x。而列主元高斯消去法则是在高斯消去法的基础上，每次选取主元时选择当前列中绝对值最大的元素作为主元，以提高数值稳定性。

下面是使用MATLAB进行高斯消去法和列主元高斯消去法求解线性方程组的示例代码：

% 高斯消去法求解线性方程组Ax=b
function x = gauss_elimination(A, b)
    n = size(A, 1);
    for k = 1:n-1
        for i = k+1:n
            factor = A(i,k) / A(k,k);
            A(i,k:n) = A(i,k:n) - factor * A(k,k:n);
            b(i) = b(i) - factor * b(k);
        end
    end
    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
end

% 列主元高斯消去法求解线性方程组Ax=b
function x = gauss_elimination_partial_pivot(A, b)
    n = size(A, 1);
    for k = 1:n-1
        [~, pivot] = max(abs(A(k:n,k)));
        pivot = pivot + k - 1;
        if pivot ~= k
            A([k,pivot],k:n) = A([pivot,k],k:n);
            b([k,pivot]) = b([pivot,k]);
        end
        for i = k+1:n
            factor = A(i,k) / A(k,k);
            A(i,k:n) = A(i,k:n) - factor * A(k,k:n);
            b(i) = b(i) - factor * b(k);
        end
    end
    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
end

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