雅各比迭代收敛

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/03/29 22:55:42
迭代过程中如何判断一个向量是否收敛?最好能给出matlab 程序

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

破晓 雅各布 贝拉的女儿

贝拉生完女儿就快死了,雅各布很生气,他讨厌那个吸血鬼的孩子,所以打算杀死那个婴儿,就在他看到罗莎莉怀中的女婴之后,奇迹发生了.他不由自主的被那个孩子所吸引,他不自主的给她烙印了.

在做Jacobi迭代式得到的迭代矩阵谱半径为1,问,该迭代式能否收敛?

不管谱半径多大,总是有可能收敛的.只不过谱半径不小于1的时候一般不能保证对所有的初始向量都收敛而已.谱半径等于1的情况下有可能出现对所有初始向量都收敛的情况,但也可能出现不能保证收敛的情况,取决于单位

急寻用matlab编写的解决雅各比迭代法的程序

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

fluent怎么判断迭代是否收敛

你是稳态计算吧?才几百步,接着算吧多少网格啊三维的应该不少,至少算几万步吧.至于收敛一般是1e-3以下,但是还要看流场.

研究线性方程组的jacobi和gauss-seidel迭代法,要求:对于给定的初始向量以及误差迭代要求 察是否收敛

①雅克比迭代法:function[n,x]=jacobi(A,b,X,nm,w)%用雅克比迭代法求解方程组Ax=b%输入:A为方程组的系数矩阵,b为方程组右端的列向量,X为迭代初值构成的列向量,nm为

matlab迭代计算X(n+1)=3/(X(n)+2),给出可能的收敛值,并给出不同收敛值对应的初值范围

x=-100:100;%x的初值范围y=zeros(201,1);t=100;%迭代次数forn=1:201te=x(n);form=1:ty(n)=3/(te+2);te=y(n);endend再问

ansys cfx 默认迭代100步,没有收敛,如何继续计算呢?

如何讲catia导入ansys查看更多的资料帮助请搜索→==726dy.cc==←7ppQnyCm2

计算方法问题写出非线性方程的牛顿迭代公式,并证明当x*为单根时,牛顿迭代法在根x*的附近至少是二阶收敛的后个证明是重点哦

老大我知道但不太好写内容很多推荐你本书:数值计算方法科学出版社(不一定是这个出版社的别的也差不多)见29页牛顿法Xn+1=Xn-F(Xn)/F'(Xn)再问:贴个图或者简单讲下思路吧,麻烦你^^再答:

一段画牛顿迭代收敛域的matlab程序,

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

粒子群优化算法的迭代收敛曲线图.如何绘制.

那要看你用什么软件,测试什么函数了.基本思想就是测试的目标函数值为y值,迭代次数为x值,统计数据,绘制图像~得到的就是迭代收敛曲线图~

Gauss-Seidel迭代收敛证明

方法很多,我给你一个容易理解的方法,但需要给出几个简单的引理,引理3是核心.看图片: http://hi.baidu.com/lca001/blog/item/7a2fd076fd8e7f1

若存在对称正定矩阵P,使B=P-H∧TPH为对称正定矩阵,试证明下列迭代格式收敛 x(k+1)

P^{-1/2}BP^{-1/2}=P^{-1/2}(P-H^TPH)P^{-1/2}=I-(P^{1/2}HP^{-1/2})^T(P^{-1/2}HP^{-1/2})令C=P^{-1/2}BP^{

判断数列收敛算法如何判断一个数列{An}是否收敛,以及收敛到多少?用什么算法可以实现?已经知道了函数的迭代函数,该怎么判

有好多方法啊!分子分母比较形式的可以用洛毕达法则.你也可以用比较收敛法,像比差,比商,随便你,多做题目,应该会有感觉的.

Matlab实现雅各比矩阵

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

若存在对称正定矩阵P,使B=P-H^TPH为对称正定矩阵,试证明下列迭代格式收敛 x^(k+1)=Hx^(k)+b,k=

先取L使得P=LL^T,令G=L^T*H*L^{-T},那么L^{-1}BL=I-G^TG正定所以ρ(H)=ρ(G)

设矩阵A是对称正定矩阵,则用__迭代法解线性方程组AX=b其迭代解数列一定收敛

高斯赛德尔迭代法数值分析书上有的:若A为对称正定矩阵,则高斯赛德尔迭代法收敛.再问:我没看到哦···具体的章节页数能告诉么再答:就是迭代法解线性方程组那章具体的书版本不同章节可能也不一样的

如何判断雅各比迭代法、高斯赛德尔迭代法是否收敛

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

收敛为什么比一致收敛的收敛性强

收敛为什么比一致收敛的收敛性强?这句话是错的.一致收敛更强.一致收敛能推出收敛.不过这里所说的强,要是有别的意思,就另当别论了.