数学实验线性方程组的最速下降法与共轭梯度法解法实验报告内含matlab程序代码Word格式.docx
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运用Matlab/C/C++/Java/Maple/Mathematica等其中一种语言完成
实验内容
线性方程组的最速下降法
线性方程组的共轭梯度法
成绩
教师
实验五实验报告
1、实验名称:
最速下降法与共轭梯度法解线性方程组。
2、实验目的:
进一步熟悉理解掌握最速下降法与共轭梯度法解法思路,提高matlab编程能力。
3、实验要求:
已知线性方程矩阵,应用最速下降与共轭梯度法在相关软件编程求解线性方程组的解。
4、实验原理:
1.最速下降法:
从某个初始点
出发,沿
在点
处的负梯度方向
求得
的极小值点
即
然后从
出发,重复上面的过程得到
。
如此下去,得到序列{
}
可以证明,从任一初始点
出发,用最速下降法所得到的序列{
}均收敛于问题使
最小化
的解,也就是方程组
的解。
其收敛速度取决于
,其中
分别为A的最小,最大特征值。
最速下降法迭代格式:
给定初值
,
按如下方法决定:
2.共轭梯度法
其基本步骤是在点
处选取搜索方向
使其与前一次的搜索方向
关于
共轭,即
然后从点
出发,沿方向
即
如此下去,得到序列{
}。
不难求得
的解为
注意到
的选取不唯一,我们可取
由共轭的定义
可得:
共轭梯度法的计算过程如下:
第一步:
取初始向量
计算
第
步:
计算
5、实验内容:
%最速下降法
function[x,k]=fastest(A,b,eps);
x0=zeros(size(b),1);
x=x0;
k=0;
m=1000;
tol=1;
whiletol>
=eps
r=b-A*x0;
q=dot(r,r)/dot(A*r,r);
x=x0+q*r;
k=k+1;
tol=norm(x-x0);
x0=x;
ifk>
=m
disp('
迭代次数太多,可能不收敛!
'
);
return;
end
end
x
k
%共轭梯度法
function[k,x]=gong_e(A,b)
esp=input('
请输入允许误差esp='
x0=input('
请输入初始值x0='
k=0;
r0=b-A*x0;
%求出dangqian梯度
whilenorm(r0)>
esp
r0=b-A*x0;
k=k+1;
ifk==1
p0=r0;
else
lamda=(r0'
*r0)/(p0'
*A*p0);
r1=r0-lamda*A*p0;
p0=r0+(r0'
*r0)/(r1'
*r1)*p0;
x1=x0+lamda*p0;
x0=x1;
r0=r1;
x=r0;
k;
6、实验结果:
A=[520;
641;
125];
b=[1018-14]'
;
eps=1.0e-6;
x=
-0.8750
7.1875
-5.5000
k=
60
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不得用于商业用途。
notforcommercialuse.
Nurfü
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nlichenfü
rStudien,Forschung,zukommerziellenZweckenverwendetwerden.
Pourl'
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tudeetlarechercheuniquementà
desfinspersonnelles;
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