python实现迭代法求方程组的根过程解析实现迭代法求方程组的根过程解析
主要介绍了python实现迭代法求方程组的根过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工
作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
这篇文章主要介绍了python实现迭代法求方程组的根过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具
有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
有方程组如下：
迭代法求解x，python代码如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
A = np.array([[8, -3, 2], [4, 11, -1], [6, 3, 12]])
b = np.array([[20, 33, 36]])
# 方法一：消元法求解方程组的解
result = np.linalg.solve(A, b.T)
print('Result:', result)
# 方法二：迭代法求解方程组的解
B = np.array([[0, 3/8, -2/8], [-4/11, 0, 1/11], [-6/12, -3/12, 0]])
f = np.array([[20/8, 33/11, 36/12]])
error = 1.0e-6
steps = 100
xk = np.zeros((3, 1)) # initialize parameter setting
errorlist = []
for k in range(steps):
xk_1 = xk
xk = np.matmul(B, xk) + f.T
print('xk:', xk)
errorlist.append(np.linalg.norm(xk-xk_1))
if errorlist[-1] < error:
print('iteration: ', k+1)
break
# 把误差画出来
x_axis = [i for i in range(len(errorlist))]
plt.figure()
plt.plot(x_axis, errorlist)
结果如下：
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。
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