一,要解决的问题 选用合适的算法,求解三种线性方程组:一般线性方程组,对称正定方程组,三对角线性方程组. 方程略. 二,数值方法 1,使用Guass列主元消去法求解一般线性方程组. Guass列主元是为了防止Guass消去法中大数吃掉小数而引出的一种线性方程组求解方法,消元时选用一列中绝对值最大的元素作为列主元素. 算法伪代码: 消元过程 回代过程 2,使用平方根法求解对称正定方程组 平方根法.它把系数矩阵(对称正定矩阵)表示成一个下三角矩阵L和其转置的乘积的分解.这样的分解又称为Cholesk…

数值分析里面经常会涉及到用MATLAB程序实现用列主元消去法分别解方程组Ax=b 具体的方法和代码以如下方程(3x3矩阵)为例进行说明: 用列主元消去法分别解方程组Ax=b,用MATLAB程序实现: (1) 1. 实现该方程的解的MATLAB代码可以分为两种,一种是入门级别的,只是简单地计算出这道题即可,第二种是一种通用的代码,可以实现很多3x3矩阵的方程解,写好以后只需要改不同矩阵里的元素即可算出相应的解,需要建立在对MATLAB比较熟悉的基础上,具体如下: 第一种代码实现—入门级: A=[3…

函数名 功能Language 求已知数据点的拉格朗日插值多项式Atken 求已知数据点的艾特肯插值多项式Newton 求已知数据点的均差形式的牛顿插值多项式Newtonforward 求已知数据点的前向牛顿差分插值多项式Newtonback 求已知数据点的后向牛顿差分插值多项式Gauss 求已知数据点的高斯插值多项式Hermite 求已知数据点的埃尔米特插值多项式SubHermite 求已知数据点的分段三次埃尔米特插值多项式及其插值点处的值SecSample 求已知数据点的二次样条插值多项式及其…

1.      solve函数 ①求解单个一元方程的数值解 syms x; x0 = double(solve(x +2 - exp(x),x)); 求x+2 = exp(x)的解,结果用double显示. 使用过程中,也可以写作x+2 == exp(x),注意是'=='. 另外,若有多个解,该函数只返回一个的解. ②求解含有符号变量方程的解 syms x a b c; x0 = solve(a*x^2+b*x+c,x); 可以求得两个解. ③求解方程组 syms x y z; e1 = 2*x…

fslove - Matlab求解多元多次方程组 简介: 之前看到网上的一些资料良莠不齐,各种转载之类的,根本无法解决实际问题,所以我打算把自己的学到的总结一下,以实例出发讲解fsolve. 示例如下: \[ \begin{cases} 2x_1 - x_2 = e^{ax_1} \\ -x_1 + 2x_2 = e^{ax_2} \\ \end{cases} \] 具体的求解过程在后面 点击跳转 1. fsolve的基本使用 调用格式一: X = fslove(FUN,X0) 功能:给定初值X…

1. 分别用Gauss消去法.列主元Gauss消去法.三角分解方法求解方程组 程序: (1)Guess消去法: function x=GaussXQByOrder(A,b) %Gauss消去法 N = size(A); n = N(1); x = zeros(n,1); for i=1:(n-1) for j=(i+1):n if(A(i,i)==0) disp('对角元不能为0'); return; end m = A(j,i)/A(i,i); A(j,i:n)=A(j,i:n)-m*A(i,…

import numpy as np np.set_printoptions(precision=5) A = np.array([[31., -13., 0., 0., 0., -10., 0., 0., 0., -15.], # 定义待求解方程组的增广矩阵 [-13., 35., -9., 0., -11., 0., 0., 0., 0., 27.], [0., -9., 31., -10., 0., 0., 0., 0., 0., -23.], [0., 0., -10., 79., -3…

MDP概述   马尔科夫决策过程(Markov Decision Process)是强化学习(reinforcement learning)最基本的模型框架.它对序列化的决策过程做了很多限制.比如状态\(S_t\)和动作\(a_t\)只有有限个.\((S_t,a_t)\)对应的回报\(R_t\)是给定的.状态转移只依赖于当前状态\(S_t\)而与之前的状态\(S_{t-1},S_{t-2},...\)无关等等.  当给定一个MDP具体问题,常常需要计算在当前策略\(\pi\)之下,每个状态的值函…

步骤: 其中A是一个n*n的系数方阵 向量x和b分别是未知数和常量向量: 这个系统可能有0个.1个或者无穷多个解,这取决于系数矩阵A和向量b.求解线性系统的方法有很多,这里使用一种经典的方法——高斯消去法(https://zh.wikipedia.org/wiki/高斯消去法).首先,我们对A和b进行交换,使得A变为一个上三角矩阵.上三角矩阵就是对角线之下的所有元素均为0.即如下形式: 实现这个目标是很容易的.为了使a(i,j)变为0,我们先将它乘以一个常量,使它等于第j列上的另一个元素,比如说…

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:\n', result) # 方法二:迭代法求解方…