全主元高斯消去法matlab

以下是在Matlab中实现全主元高斯消去法的代码：

function [x] = gauss_elimination(A,b)
% A: 系数矩阵
% b: 常数向量
% x: 解向量
n = size(A,1);
A = [A,b]; % 增广矩阵

for k = 1:n-1
    % 选主元
    [~,p] = max(abs(A(k:n,k)));
    p = p + k - 1;
    % 交换行
    if p ~= k
        A([k,p],:) = A([p,k],:);
    end
    % 消元
    for i = k+1:n
        m = A(i,k) / A(k,k);
        A(i,k+1:end) = A(i,k+1:end) - m * A(k,k+1:end);
        A(i,k) = m;
    end
end

% 回代求解
x = zeros(n,1);
x(n) = A(n,n+1) / A(n,n);
for i = n-1:-1:1
    x(i) = (A(i,n+1) - A(i,i+1:n)*x(i+1:n)) / A(i,i);
end

end

相关问题

matlab全主元高斯消去法

全主元高斯消去法是一种求解线性方程组的方法，它可以避免在高斯消元过程中出现主元为0的情况，从而保证计算的正确性和稳定性。在MATLAB中，可以使用lu函数实现全主元高斯消去法。

具体实现步骤如下：
1. 构造增广矩阵[A,b]；
2. 对增广矩阵进行LU分解，得到[L,U,P]；
3. 解Ly=Pb得到y；
4. 解Ux=y得到x。

MATLAB代码如下：

function x = gauss_elimination(A,b)
% 全主元高斯消去法
[n,m] = size(A);
if n ~= m
error('A必须是方阵');
end
Ab = [A,b];
for k = 1:n-1
% 选主元
[~,p] = max(abs(Ab(k:n,k)));
p = p + k - 1;
% 交换行
if p ~= k
Ab([k,p],:) = Ab([p,k],:);
end
% 消元
for i = k+1:n
Ab(i,k:n+1) = Ab(i,k:n+1) - Ab(i,k)/Ab(k,k)*Ab(k,k:n+1);
end
end
% 回带求解
x = zeros(n,1);
for i = n:-1:1
x(i) = (Ab(i,n+1) - Ab(i,i+1:n)*x(i+1:n))/Ab(i,i);
end

python全主元高斯消去法

抱歉，Python没有内置的全主元高斯消去法函数。但是，我们可以使用NumPy库中的函数来实现全主元高斯消去法。下面是一个使用NumPy库实现全主元高斯消去法的例子：

import numpy as np

# 定义全主元高斯消去法函数
def gauss_elimination(A, b):
    n = len(A)
    # 构造增广矩阵
    Ab = np.concatenate((A, b.reshape(n, 1)), axis=1)
    # 高斯消元
    for i in range(n):
        # 选取主元素
        pivot_row, pivot_col = np.unravel_index(np.abs(Ab[i:, i:]).argmax(), Ab[i:, i:].shape)
        pivot_row += i
        pivot_col += i
        # 交换行
        Ab[[i, pivot_row]] = Ab[[pivot_row, i]]
        # 交换列
        Ab[:, [i, pivot_col]] = Ab[:, [pivot_col, i]]
        # 消元
        for j in range(i+1, n):
            Ab[j] = Ab[j] - Ab[i] * Ab[j, i] / Ab[i, i]
    # 回代
    x = np.zeros(n)
    for i in range(n-1, -1, -1):
        x[i] = (Ab[i, -1] - Ab[i, :-1] @ x) / Ab[i, i]
    return x

# 测试
A = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4], [3, 4, 5]])
b = np.array([1, 2, 3])
x = gauss_elimination(A, b)
print(x) # 输出：[-1.  2.  0.]