雅各比迭代matlab

clearallclcflag=-1;counter=1;fore=100;now=0;whileabs(fore)>10^-6   flag=flag*-1;&n

一种是设定一个容忍度tol,例如10^-6,范数||,例如2范数,无穷范数,一个迭代最大次数NMAX即初始化x(0),x(1)n_iter=1;while(n_iter再问：您好，还有一点不懂，下式中

%用牛顿下山法求解方程function[x,k]=myfun_newton(f,x0,emg)%f表示非线形方程%x0迭代初值,此种方法是局部收敛,初值要选择恰当%emg是精度指标%k,u分别表示迭代

%牛顿环演示的MATLAB程序closeall;clear;clc;figure('Position',[90164873483]);L=632.8;R=5;H=5;a1=axes('Position

x=x-(H*sqrt(1+2*x/H)-x*arch(H/x+1)-b)/(1/sqrt(1+2*x/H)-arch(H/x+1))-x*((H/x^2+(H^2/x^3+H/x^2)/sqrt(H

fit=@(x)x(1)^2+x(2)^2-16*x(1)-5*x(1)*x(2);options=gaoptimset('Generations',100,'PopulationSize',20,.

n=1;while1G(n)=f(A(n),B(n),C(n));D(n)=g(A(n),B(n),C(n));A(n+1)=h(G(n),D(n));B(n+1)=e(G(n),D(n));C(n+

functionX=jacobi(A,b,P,delta,max1)%A是n维非奇异阵%B是n维向量%P是初值%delta是误差界%X为所求的方程组AX=B的近似解N=length(b);fork=1

1、任意值,可能得不到理想的结果；2、经验值,结合各种条件自己的一个猜测值.比较贴近自己的理想结果.3、通过一定的方法确定初值.例如一些智能算法,像启发式算法,本身能够找到较为理想的结果,但是相对一些

下面是我写的,放心用去啦~%超松弛迭代（SOR方法）function[xkflag]=SOR(A,b,eps,w,maxl)%A为方程组的系数矩阵%b为方程组的右端向量%eps为精度要求%maxl为最

你好　　对于非鲁棒性拟合,nlinfit使用Levenberg–Marquardtalgorithm的非线性最小二乘法.而对于稳健拟合,nlinfit使用一种算法（没有具体的名字,只有一个参考文献,具

找到一个现成的,链接在附件里.

迭代是数值分析中通过从一个初始估计出发寻找一系列近似解来解决问题（一般是解方程或者方程组）的过程,为实现这一过程所使用的方法统称为迭代法（IterativeMethod）.

在后面加上optimset('MaxIter',最大迭代次数),例如x=fsolve(@myfun,[234],optimset('MaxIter',100000))

试试.建立一个m文件mysolve.m如下：%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%functionchanshu=mysolve(i

如果你要输出一个变量的值,只需要disp(变量名)即可,或者更简单的,disp都去掉,变量名单独一行即可.再问：实际上我用了两次while循环，第一次是迭代y，第二次是迭代p。这两个我都想看，因为我现

%% set para d=6;tol=1e-5;maxIter=100;r=-2:0.01:2;      

y=640.0000640.4870640.9794641.4776641.9816642.4917643.0081643.5309644.0605644.5970645.1408645.692064

functionX=jacobi(A,b,P,delta,max1)%A是n维非奇异阵%B是n维向量%P是初值%delta是误差界%X为所求的方程组AX=B的近似解N=length(b);fork=1

计算谱半径,谱半径小于1,则收敛,否则不收敛.其中谱半径就是迭代矩阵J或者G的最大特征值!不懂再问!也可用列范数或行范数判断,列范数或者行范数小于1,则收敛.但范数大于1时,不能说明其发散,还要通过计