function [x,n,flag]=sor(A,b,eps,M,max1) %sor函数为用松弛迭代法求解线性方程组 %A为线性方程组的系数矩阵 %b为线性方程组的常数向量 %eps为精度要求 %M为超弛因子 %max1为最大迭代次数 %u为线性方程组的解 %n为迭代次数 %flag为指标变量,flag='OK!'表示迭代收敛达到指标要求 %flag='fail!'表示迭代失败 if nargin<5 max1=10000; end if nargin<4 M=1; end if narg

1.解方程 最近有多人问如何用matlab解方程组的问题,其实在matlab中解方程组还是很方便的,例如,对于代数方程组Ax=b(A为系数矩阵,非奇异)的求解,MATLAB中有两种方法:(1)x=inv(A)*b — 采用求逆运算解方程组: (2)x=A\B — 采用左除运算解方程组 PS:使用左除的运算效率要比求逆矩阵的效率高很多~ 例:x1+2x2=82x1+3x2=13>>A=[1,2;2,3];b=[8;13];>>x=inv(A)*bx =2.003.00  >&g

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

title: [线性代数]2-1:解方程组(Ax=b) toc: true categories: Mathematic Linear Algebra date: 2017-08-31 15:08:37 keywords: row picture column Picture system of equations Abstract: 通过不同的角度解方程组Ax=bAx=bAx=b Keywords: row picture,column Picture,system of equations

C1=7.0863; C2=6.8971; C3=0.4929; C4=0.8131; C5=1.8240; C6=3.8108; C7=3.7318; C8=-2.2238; C9=1.9905; C10=1.9087; C11=0.6778; syms X1 X2 X3; //symbols x=sym("x") exp1 = C1X1+C4X2-C5X3^2-C6X3-C9; exp2 = C2X1+C4X2-C5X3^2-C7X3-C10; exp3 = C3X1+C4X2-C

(一)线性方程组求解 包含n个未知数,由n个方程构成的线性方程组为: 其矩阵表示形式为: 其中 一.直接求解法 1.左除法 x=A\b; 如果A是奇异的,或者接近奇异的.MATLAB会发出警告信息的. 2.利用矩阵的分解来求解线性方程组(比单单进行左除速度快) (1)LU分解(只有方阵可以使用) LU分解就是分解成一个交换下三角矩阵(也就是说进行一定的操作后才是下三角矩阵)和一个上三角矩阵(不需要变换)的乘积形式.只要A是非奇异的,就可以进行LU分解. MATLAB提供的LU分解函数对于矩阵进行

1.误差的来源 模型误差:数学模型与实际问题之间的误差 观测误差:测量数据与实际数据的误差 方法误差:数学模型的精确解与数值方法得到的数值解之间的误差:例如 舍入误差:对数据进行四舍五入后产生的误差 2.减少误差的几种方法          现在,我们一般用计算机解决计算问题,使用最多的是Matlab软件.对实际问题进行数学建模时,可能存在模型误差,对数学模型进行数值求解时,我们使用的方法可能产生方法误差,我们输入计算机的数据一般是有测量误差的,计算机在运算过程的每一步又会产生舍入误差(十进制转

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4975 A simple Gaussian elimination problem. Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 579    Accepted Submission(s): 194 Problem Description Drag

Random Walk Time Limit: 5000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65535/65536 K (Java/Others)Total Submission(s): 81    Accepted Submission(s): 35 Problem Description Yuanfang is walking on a chain. The chain has n nodes numbered from 1 to n. Every

数独 数独是一种逻辑游戏,玩家需要根据9x9盘面的已知数字,推理出剩余所有空格的数字,并满足每一行.每一列和每个粗线宫(3x3)内均含1~9,不重复. MATLAB中有关函数 M = dlmread(filename,delimiter) 使用指定的分隔符,将该文件的数据读取到矩阵M中,并将重复的分隔符视为单个的分隔符 disp(x) 显示变量x的值,而不打印变量名称 代码实现 文件目录 check3_by_3.m check_cell.m check_col.m check_row.m dat

[x1,y1,x2,y2]=solve('x1^2 + y1^2=1','x2^2-8*x2 +y2^2 +15=0','x1*x2 + y1 * y2=1','x1 + x2 =a','x1','y1','x2','y2') [x1,y1,x2,y2] = solve(... x1^2/r1^2 + y1^2/r2^2 == 1,... (x2-a)^2 + (y2-b)^2 == r3^2,... x1*x2/r1^2 + y1*y2/r2^2 == 1,... (x2-x1)^2 + (y

Excel  exp12_3_2.xls内容: ANT_VRP函数: function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ANT_VRP(D,Demand,Cap,iter_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q) %% R_best 各代最佳路线 %% L_best 各代最佳路线的长度 %% L_ave 各代平均距离 %% Shortest_Route 最短路径 %% Shortest_Length 最短路径长度 %

Excel表exp12_3_1.xls中数据为: clc clear all [xdata,textdata]=xlsread('exp12_3_1.xls'); %加载20个城市的数据,数据按照表格中的位置保存在Excel文件exp12_3_1.xls中 x_label=xdata(:,2); %第二列为横坐标 y_label=xdata(:,3); %第三列为纵坐标 C=[x_label y_label]; %坐标矩阵 n=size(C,1); %n表示城市个数 D=zeros(n,n);

此帖是根据期末考试复习重点补充完成, 由于使用word编辑引用图片和链接略有不便, 所以开此贴供复习及学习使用.侵删 复习要点 第一章 Matlab的基本概念,名称的来源,基本功能,帮助的使用方法 1.基本概念和名称来源:MATLAB [1]  是美国MathWorks公司出品的商业数学软件, 用于算法开发.数据可视化.数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分. MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(

在求解线性方程组时,会遇到以下几种情形:定解方程组.不定方程组.超定方程组.奇异方程组. 首先以定解线性方程组为例: format rat  化成分数 format short >> A=[,;,] A = >> B=[;] B = >> X=A\B X = 34.4828 12.4138 >> format rat >> X X = / / >> /*+/* ans = / >> >> format long

题目链接: http://poj.org/problem?id=1222 题意: 有一个 5 * 6 的初始矩阵, 1 表示一个亮灯泡, 0 表示一个不亮的灯泡. 对 (i, j) 位置进行一次操作则 (i, j), (i + 1, j), (i - 1, j), (i, j - 1),  (i, j + 1) 位置的灯泡变为原来的相反状态, 输出一种能让所有灯泡都变成不亮状态的操作集合. 思路: 1. 可以先枚举第一行的所有操作集合, 2^6 种, 第一行的每一种操作后都得到一个灯泡状态集合,

本渣想回过头来整理一下MATLAB的一些基本的知识(很多东西比较琐碎,应该系统的梳理梳理),下文中没有提到的,自己用help查即可. 此文用来存个档,便于回顾. 由于matlab各版本部分语法存在差异,可能会出现bug,用help查帮助文档即可. 如果没有装Matlab,我这里有一篇建模软件的博客:https://www.cnblogs.com/fangxiaoqi/p/10563509.html 变量名:字母数字串(第一个字符必须英文字母 | 字符间无空格 | 最多19个字符): 用%注解:

MATLAB线性方程组的迭代求解法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一.实验目的 1． 借助矩阵按模最大特征值,判断解方程组的Jacobi迭代法所得迭代序列的敛散性. 2． 会在Jacobi迭代法所得迭代序列收敛时,用修改后的Gauss-Seidel迭代法. 3． 会逐次超松驰迭代法. 二.实验原理 三.实验程序 四.实验内容 用上面前二种方法求解4元线性方程组的近似解,所选方程组尽可能可以用多种方法求得收敛解. 注:要注意判断迭代法

MATLAB函数 solve, vpasolve, fsolve, fzero, roots 功能和信息概览 求解函数 多项式型 非多项式型 一维 高维 符号 数值 算法 solve 支持,得到全部符号解 若可符号解则得到根 支持 支持 支持 当无符号解时 符号解方法:利用等式性质得到标准可解函数的方法 基本即模拟人工运算 vpasolve 支持,得到全部数值解 (随机初值)得到一个实根 支持 支持 $\times$ 支持 未知 fsolve 由初值得到一个实根 由初值得到一个实根 支持 支持

原文地址 http://blog.csdn.net/pi9nc/article/details/23302075 尺度不变特征变换匹配算法详解 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表

原文:Matlab随笔之求解线性方程 理论知识补充: %矩阵除分为矩阵右除和矩阵左除. %矩阵右除的运算符号为“/”,设A,B为两个矩阵,则“A/B”是指方程X*B=A的解矩阵X. %矩阵A和B的列数必须是相等. % 矩阵左除的运算符号为“\”,设A,B为两个矩阵,则“B\A”是指方程B*X=A的解矩阵X. %矩阵A和B的行数必须是相等. %求解多项式的解,用roots函数 %求解定解方程组(未知数个数等于方程总数) %A*x=b A=[,; ,]; b=[;]; y=A\b z=inv(A)*