ImageVerifierCode 换一换
格式:DOCX , 页数:15 ,大小:44.95KB ,
资源ID:7077913      下载积分:3 金币
快捷下载
登录下载
邮箱/手机:
温馨提示:
快捷下载时,用户名和密码都是您填写的邮箱或者手机号,方便查询和重复下载(系统自动生成)。 如填写123,账号就是123,密码也是123。
特别说明:
请自助下载,系统不会自动发送文件的哦; 如果您已付费,想二次下载,请登录后访问:我的下载记录
支付方式: 支付宝    微信支付   
验证码:   换一换

加入VIP,免费下载
 

温馨提示:由于个人手机设置不同,如果发现不能下载,请复制以下地址【https://www.bdocx.com/down/7077913.html】到电脑端继续下载(重复下载不扣费)。

已注册用户请登录:
账号:
密码:
验证码:   换一换
  忘记密码?
三方登录: 微信登录   QQ登录  

下载须知

1: 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。
2: 试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓。
3: 文件的所有权益归上传用户所有。
4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
5. 本站仅提供交流平台,并不能对任何下载内容负责。
6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

版权提示 | 免责声明

本文(数值分析实验报告6.docx)为本站会员(b****6)主动上传,冰豆网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容本身不做任何修改或编辑。 若此文所含内容侵犯了您的版权或隐私,请立即通知冰豆网(发送邮件至service@bdocx.com或直接QQ联系客服),我们立即给予删除!

数值分析实验报告6.docx

1、数值分析实验报告6实验名称:线性方程组迭代解法 1)实验目的:1. 熟悉Matlab编程。2. 学习线性方程组迭代解法的程序设计算法。2)实验题目:第一题:研究解线性方程组Ax=b迭代法收敛速度。A为20阶五对角距阵 要求:(1)选取不同的初始向量x0 及右端向量b,给定迭代误差要求,用雅可比迭代和高斯-赛德尔迭代法求解,观察得到的序列是否收敛?若收敛,记录迭代次数,分析计算结果并得出你的结论。(2)用SOR迭代法求解上述方程组,松弛系数取1 =1 for i=1:n m=0; %此步也可以用ifj=i条件判定一下。 for j=1:(i-1) m=m+a(i,j)*x(k,j); end f

2、or j=(i+1):n m=m+a(i,j)*x(k,j); end x(k+1,i)=(b(i)-m)/a(i,i); end l=0; %判定满足条件使循环停止迭代。 for i=1:n l=l+abs(x(k+1,i)-x(k,i); end if l=1 for i=1:n p=0;q=0; for j=1:(i-1) p=p+a(i,j)*x(k+1,j); end for j=(i+1):n q=q+a(i,j)*x(k,j); end x(k+1,i)=(b(i)-q-p)/a(i,i); end l=0; %判定满足条件使循环停止迭代。 for i=1:n l=l+abs(x

3、(k+1,i)-x(k,i); end if l=1 if w=2|w=1 请重新输入w的值,w在1与2之间; break end for i=1:n p=0;q=0; for j=1:(i-1) p=p+a(i,j)*x(k+1,j); end for j=i:n q=q+a(i,j)*x(k,j); end x(k+1,i)=x(k,i)+w*(b(i)-q-p)/a(i,i); end l=0; %判定满足条件使循环停止迭代。 for i=1:n l=l+abs(x(k+1,i)-x(k,i); end if le break end k=k+1;end%输出所有的x的值。 x(k+1,

4、:)k第二题:代码:雅克比迭代法实现的函数 function X = p211_1_JJ(n)Hn = GET_Hn(n);b = GET_b(n);temp = 0;X0 = zeros(1, n);X_old = zeros(1, n);X_new = zeros(1, n);disp(Now Jacobi method!);disp(Start with the vector that (0, 0, 0, .)T);for i = 1:n for k = 1:n X_old = X_new; temp = 0; for j = 1:n if(j = i) temp = temp + Hn

5、(i, j) * X_old(j); end end X_new(i) = (b(i) - temp) / Hn(i, i); endendX = X_new;endSOR迭代法实现的函数function X = p211_1_SOR(n, w)Hn = GET_Hn(n);b = GET_b(n);temp01 = 0;temp02 = 0;X0 = zeros(1, n);X_old = zeros(1, n);X_new = zeros(1, n);disp(Now Successive Over Relaxtion method!);disp(Start with the vector

6、 that (0, 0, 0, .)T);for i = 1:n for k = 1:n X_old = X_new; temp01 = 0; temp02 = 0; for j = 1:n if(j i) temp02 = temp02 + Hn(i, j) * X_old(j); end end end X_new(i) = w * (b(i) - temp01 - temp02) / Hn(i, i) + X_old(i);endX = X_new;End5)实验结果:第一题 雅克比(Jacobi)迭代法此时初值全取1; b=2.2 1.7 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5

7、 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.7 2.2;yakebi(0.00001)ans = Columns 1 through 9 0.9793 0.9787 0.9941 0.9970 0.9989 0.9995 0.9998 0.9999 1.0000 Columns 10 through 18 1.0000 1.0000 1.0000 0.9999 0.9998 0.9995 0.9989 0.9970 0.9941 Columns 19 through 20 0.9787 0.9793k = 12此时初值全取1; b=2.5 1.9 1.

8、5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.9 2.5;yakebi(0.00001)ans = Columns 1 through 12 1.0969 1.0707 1.0219 1.0103 1.0039 1.0016 1.0006 1.0003 1.0001 1.0001 1.0001 1.0001 Columns 13 through 20 1.0003 1.0006 1.0016 1.0039 1.0103 1.0219 1.0707 1.0969k = 14高斯赛得尔迭代法此时初值全取1; b=2.

9、2 1.7 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.7 2.2; gaoshisaideer(0.00001)ans = Columns 1 through 12 0.9793 0.9787 0.9941 0.9970 0.9989 0.9995 0.9998 0.9999 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 Columns 13 through 20 0.9999 0.9998 0.9995 0.9989 0.9970 0.9941 0.9787 0.9793k =14此时初值全取

10、1; b=2.5 1.9 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.5 1.9 2.5;gaoshisaideer(0.00001)ans = Columns 1 through 12 1.0969 1.0707 1.0219 1.0103 1.0039 1.0016 1.0006 1.0003 1.0001 1.0001 1.0001 1.0001 Columns 13 through 20 1.0003 1.0006 1.0016 1.0039 1.0103 1.0219 1.0707 1.0969k = 1

11、4超松驰法 caosongci(0.00001,1.5)ans = Columns 1 through 12 0.9793 0.9787 0.9941 0.9970 0.9989 0.9995 0.9998 0.9999 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 Columns 13 through 20 0.9999 0.9998 0.9995 0.9989 0.9970 0.9941 0.9787 0.9793k = 25 caosongci(0.00001,1.4)ans = Columns 1 through 12 0.9793 0.9787 0.9941 0.9970

12、0.9989 0.9995 0.9998 0.9999 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 Columns 13 through 20 0.9999 0.9998 0.9995 0.9989 0.9970 0.9941 0.9787 0.9793k = 19 caosongci(0.00001,1.3)ans = Columns 1 through 12 0.9793 0.9787 0.9941 0.9970 0.9989 0.9995 0.9998 0.9999 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 Columns 13 through 20 0.999

13、9 0.9998 0.9995 0.9989 0.9970 0.9941 0.9787 0.9793k = 15 caosongci(0.00001,1.6)ans = Columns 1 through 12 0.9793 0.9787 0.9941 0.9970 0.9989 0.9995 0.9998 0.9999 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 Columns 13 through 20 0.9999 0.9998 0.9995 0.9989 0.9970 0.9941 0.9787 0.9793k = 34 caosongci(0.00001,1.7)ans

14、= Columns 1 through 12 0.9793 0.9787 0.9941 0.9970 0.9989 0.9995 0.9998 0.9999 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 Columns 13 through 20 0.9999 0.9998 0.9995 0.9989 0.9970 0.9941 0.9787 0.9793k = 47 caosongci(0.00001,1.9)ans = Columns 1 through 12 0.9793 0.9787 0.9941 0.9970 0.9989 0.9995 0.9998 0.9999 1.00

15、00 1.0000 1.0000 1.0000 Columns 13 through 20 0.9999 0.9998 0.9995 0.9989 0.9970 0.9941 0.9787 0.9793k = 150第二题:对于雅克比迭代法,通过执行以下代码 p211_1_JJ(6) p211_1_JJ(8) p211_1_JJ(10) 可以分别得到: Now Jacobi method!Start with the vector that (0, 0, 0, .)Tans = 2.4500 1.1036 0.6265 0.4060 0.2831 0.2071 Now Jacobi metho

16、d!Start with the vector that (0, 0, 0, .)Tans =2.7179 1.4101 0.8524 0.5809 0.4221 0.3198 0.2497 0.1995Now Jacobi method!Start with the vector that (0, 0, 0, .)Tans = Columns 1 through 9 2.9290 1.6662 1.0517 0.7423 0.5554 0.4315 0.3445 0.2807 0.2325 Column 10 0.1951 对于SOR迭代法,执行相对应代码n=6, =1,1.25,1.5的时

17、候 p211_1_SOR(6, 1)Now Successive Over Relaxtion method!Start with the vector that (0, 0, 0, .)Tans = 2.4500 1.1036 0.6265 0.4060 0.2831 0.2071 p211_1_SOR(6, 1.25)Now Successive Over Relaxtion method!Start with the vector that (0, 0, 0, .)Tans = 3.0625 0.2310 0.8704 0.3389 0.3141 0.2097 p211_1_SOR(6,

18、 1.5)Now Successive Over Relaxtion method!Start with the vector that (0, 0, 0, .)Tans = 3.6750 -1.1009 2.0106 -0.3994 0.7670 -0.0384与n=8, =1,1.25,1.5的时候 p211_1_SOR(8, 1)Now Successive Over Relaxtion method!Start with the vector that (0, 0, 0, .)Tans =2.7179 1.4101 0.8524 0.5809 0.4221 0.3198 0.2497

19、0.1995 p211_1_SOR(8, 1.25)Now Successive Over Relaxtion method!Start with the vector that (0, 0, 0, .)Tans =3.3973 0.4887 1.0898 0.5062 0.4501 0.3203 0.2573 0.2042 p211_1_SOR(8, 1.5)Now Successive Over Relaxtion method!Start with the vector that (0, 0, 0, .)Tans =4.0768 -0.9424 2.2923 -0.2753 0.9252

20、 0.0578 0.4071 0.1275与n=10, =1,1.25,1.5的时候 p211_1_SOR(10, 1)Now Successive Over Relaxtion method!Start with the vector that (0, 0, 0, .)Tans = Columns 1 through 9 2.9290 1.6662 1.0517 0.7423 0.5554 0.4315 0.3445 0.2807 0.2325 Column 10 0.1951 p211_1_SOR(10, 1.25)Now Successive Over Relaxtion method!

21、Start with the vector that (0, 0, 0, .)Tans = Columns 1 through 9 3.6612 0.7098 1.2835 0.6617 0.5807 0.4299 0.3506 0.2844 0.2363 Column 10 0.1984 p211_1_SOR(10, 1.5)Now Successive Over Relaxtion method!Start with the vector that (0, 0, 0, .)Tans = Columns 1 through 9 4.3935 -0.7958 2.5326 -0.1523 1.0720 0.1565 0.5050 0.2041 0.2819 Column 10 0.17666)实验结果分析与小结:1.在实习中,进行学习MATLAB,有助于将两者都更加的熟悉并加以充分利用。2.此次取的b对于雅克比迭代法、高斯赛得尔迭代法都是收敛的,对于相同的初值与右端向量明显可以看出高斯赛得尔迭代法比雅克比迭代法快,这与理论上的分析完全一致嘛。3.对于SOR迭代方法选择不同的松弛因子收敛次数大大不同,当松弛因子为1.1时,在同等条件下迭代最快.

copyright@ 2008-2022 冰豆网网站版权所有

经营许可证编号:鄂ICP备2022015515号-1