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

函数文件: 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 i

MATLAB用二分法.不动点迭代法及Newton迭代(切线)法求非线性方程的根 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一.实验原理 二.实验步骤 三.实验过程 1.(程序) (1)二分法:求   在区间(1,2)之间的根,取 (a)bipart.m: function [x,m]=bipart(fun,a0,b0,tol) a=a0;b=b0; m=1+round(round(log((b-a)/tol))/log(2)); for k=1

牛顿迭代法,又名切线法,这里不详细介绍,简单说明每一次牛顿迭代的运算:首先将各个方程式在一个根的估计值处线性化(泰勒展开式忽略高阶余项),然后求解线性化后的方程组,最后再更新根的估计值.下面以求解最简单的非线性二元方程组为例(平面二维定位最基本原理),贴出源代码: 1.新建函数fun.m,定义方程组 function f=fun(x); %定义非线性方程组如下 %变量x1 x2 %函数f1 f2 syms x1 x2 f1 = sqrt((x1-4)^2 + x2^2)-sqrt(17); f2

function kaifang = KAIFANG(a)g0=a/2;g1=(g0+a./g0)/2;for i=0 : 299g0=g1;g1=(g0+a./g0)/2;endkaifang = g1;

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

这篇文章给出(1)Jacobi与SOR迭代法的实现与性能比较及(2)均匀间距与Chebyshev插值的实现.性能分析及二者生成的插值误差比较,给出完整的实现代码,没有进行性能优化,仅供参考. (1)Jacobi与SOR迭代法的实现与性能比较 一.举例计算 给出线性方程组: 其中n=100或者n=1000(任选一种,在本报告测试中,选取了n=100),使用Jacobi迭代法和SOR迭代法(=1,1.25,1.5)解此方程,计算结果精确到小数点后8位,结果输出小数点后至少12位,报告所需要的步数和误

(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

K-means是一种经典的聚类算法,是十大经典数据挖掘算法之一.K-means算法的基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果. 假设要把样本集分为c个类别,算法描述如下: (1)适当选择c个类的初始中心: (2)在第k次迭代中,对任意一个样本,求其到c个中心的距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类: (3)利用均值等方法更新该类的中心值: (4)对于所有的c个聚类中心,如果利用(2)(3)的迭代法更新后,值

目前正在阅读MATLAB相关的书籍:Numerical Methods with MATLAB,现在感觉这本书写的还行, 细致基础,而且写的比较清楚,同时把malab和数值算法结合在一起. 目前刚看完第一章,下面是相关的命令跟工具tips 1. 保存和加载数据的语句 save or load 2. 画图相关的命令 subplot:并不是用于画图,感觉是获得窗口句柄的. plot.hist:2d作图的函数 title.label.label.axis:用于控制显示的语句,根据字面理解就可以了. m

MATLAB中文论坛帖子整理(GUI) 目   录  1.GUI新手之——教你读懂GUI的M文件... 10 2.GUI程序中改变current directory引起的问题... 15 3.GUI中h0bject和handles 的区别... 16 4.handles结构中句柄和对象的关联问题... 17 5.Matlab利用定时器连续显示图片的问题... 19 5-1.GUI中实现在图片任意位置上标注text. 22 5-2.使用edit的另外一种callback. 22 6.MATLAB

选修了cs的AI课,开始有点不适应,只能用matlab硬着头皮上了,不过matlab代码全网仅此一份,倒有点小自豪. 一.练习题目 分别用宽度优先.深度优先.贪婪算法和 A*算法求解"罗马利亚度假问题".具体地图我这里不给出了,有兴趣的可以去搜索.即找到从初始地点 Arad到 目的地点 Bucharest 的一条路径. 要求:分别用文件存储地图和启发函数表,用生成节点数比较以上四种算法在同一问题求解时的效率,列表给出结果. 附:罗马尼亚度假问题图(图1.1) 图1.1 罗马尼亚度假问题

一.向量.矩阵的表示和使用 format long  %小数很多format short %默认4位小数format rat %显示最近的分数format short e %指数格式的数 尾数多少 exp(1) %自然对数的底exp(10) log(x) %x的自然对数 底是e log10(x) %以10为底 asin(pi) atan(pi/3) %反三角函数 向量(vector)一维数值数组.MATLAB 允许你创建列向量和行向量,列向量通过在方 括号内把数值用分号(;)隔开来创建,对元素的

苏金明．2005.电子工业     1 语句末尾加 : 可以不显示到屏． who 查看变量 whos 列出变量信息 exist t 判断变量是否在空间中． help 函数 doc 函数 : doc format ;   2 数据类型 常数 : ans, eps浮点相对精度, realmax  relmin ,  pi ,   ij  虚数单位, inf 无限值, NaN 不合法值,computer计算机类型, version 版本． 变量名长度 namelengthmax 保留字 iskeywo

学习这个算法是为学习图像处理中的图割算法做准备的. 基本概念: 1.最大流是一个有向图. 2.一个流是最大流,当且仅当它的残余网络中不包括增广路径. 3.最小割就是网络中所有割中值最小的那个割,最小割是不唯一的,不过最小割的值是唯一的. 4.最大流的流量等于某一最小割的容量. 算法思想就是Ford-Fulkerson方法. 具体流程: 1.首先使用广度优先搜索找到源节点到汇节点的一条路径,为增广路径. 2.如果找不到新的从源到汇的增广路径,则上一次求得的网络就是最大流,否则向下执行. 3.找出增

图的相关算法也算是自己的一个软肋了,当年没选修图论也是一大遗憾. 图像处理中,也有使用图论算法作为基础的相关算法,比如图割,这个算法就需要求最大流.最小割.所以熟悉一下图论算法对于图像处理还是很有帮助的. Dijkstra和Bellman-Ford类似,都是解决单源最短路径问题,不同的是这个方法只能解决边为非负的问题,实现的好的Dijkstra算法运行时间要快于Bellman-ford. 算法步骤如下: 1.首先设置队列,所有节点入列,源节点值为0,其他节点值为无穷. 2.然后在队列中找值最小的

该算法可以用来解决一般(边的权值为负)的单源最短路径问题,而dijkstra只能解决权值非负的情况. 此算法使用松弛技术,对每一个顶点,逐步减少源到该顶点的路径的估计值,直到达到最短的路径. 算法运算结果: matlab代码如下,netplot函数在这里,不过当时函数中表示两节点没有路径用的是0,而现在需要改成inf: clear all;close all;clc %初始化邻接压缩表 b=[ ; ; ; -; -; -; ; ; ]; m=max(max(b(:,:))); %压缩表中最大值就

牛顿迭代法(简称牛顿法)由英国著名的数学家牛顿爵士最早提出.可是,这 一方法在牛顿生前并未公开发表(讨厌的数学家们还是鼓捣出来了) 牛顿法的作用是使用迭代的方法来求解函数方程的根. 简单地说,牛顿法就是不断求取切线的过程. 对于形如f(x)=0的方程,首先随意估算一个解x0,再把该预计值代入原方程中. 因为一般不会正好选择到正确的解.所以有f(x)=a.这时计算函数在x0处的斜率,和这条斜率与x轴的交点x1. f(x)=0中精确解的意义是,当取得解的时候.函数值为零(即f(x)的精确解是函数的零

1. 理论知识 理论知识请参考: 机器人学导论++(原书第3版)_(美)HLHN+J.CRAIG著++贠超等译 机器人学课程讲义(丁烨) 机器人学课程讲义(赵言正) 2. Matlab Robotics Toolbox安装 上官网: http://petercorke.com/wordpress/toolboxes/robotics-toolbox Download RTB-10.3.1 mltbx format (23.2 MB) in MATLAB toolbox format (.mltb

PRM概率路线图全称 Probabilistic Roadmap,是一种路径规划算法,利用随机撒点的方式将空间抽样并将问题转为图搜索,利用A*或Dijkstra算法找到起始结束节点的最短路径. 可以想到撒点数越密,得到的路径越接近最优路径,不过运算时间也越长. 算法原理如下: 1. 首先确定地图与起始结束点位置,对地图随机撒点,将起始结束节点加入随机点中,并剔除撒到障碍物上的点. 2. 建立所有节点的邻接矩阵无向图,图的边为两两随机点的距离,如果两两随机点直线距离通过障碍物,则设置该边为无穷大.