数值计算方法实验4.docx
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数值计算方法实验4
数值计算方法实验4
1.用列主元消去法一步一步求解线性组
A=[-0.002220.4;10.7812501.3816;3.9965.562547.41781];
A([13],:
)=A([31],:
);
A(2,:
)=A(2,:
)-A(1,:
)/A(1,1);
A(3,:
)=A(3,:
)-(A(3,1)/A(1,1))*A(1,:
);
A([23],:
)=A([32],:
);
A(3,:
)=A(3,:
)-(A(3,2)/A(2,2))*A(2,:
);
A(3,:
)=A(3,:
)/A(3,3);
A(2,:
)=A(2,:
)-A(2,3)*A(3,:
);
A(1,:
)=A(1,:
)-A(1,3)*A(3,:
);
A(2,:
)=A(2,:
)/A(2,2);
A(1,:
)=A(1,:
)-A(1,2)*A(2,:
);
A(1,:
)=A(1,:
)/A(1,1)
2.用列主元消去MATLAB函数求解线性方程组
步骤:
开始在matlab中的file窗口的New的右边FunctionM-file中定义一个
Gauss_pivot1函数
定义好M函数后,就在matlab的主窗口输入如下的命令:
A=[-0.002,22;10.781250;3.9965.56254];
B=[0.41.38167.4178];
X=Gauss_pivot1(A,B)
3.分别用用列主元消去法MATLAB函数lu_decomposs(A,B)和Gauss_pivot(A,B)求解线性方程组
对比求解结果的精确性。
要求使用B-A*X之范数NORMAL(B-A*X)比较。
法一:
步骤:
开始在matlab中的file窗口的New的右边FunctionM-file中定义一个lu_decomposs函数
定义好M函数后,就在matlab的主窗口输入如下的命令:
A=[0.3*10^(-15)59.1431;5.291-6.13-12;11.2952;1211];
B=[59.1746.7812];
X=lu_decomposs(A,B)
A=[0.3*10^(-15)59.1431;5.291-6.13-12;11.2952;1211];
B=[59.17;46.78;1;2];
X=lu_decomposs(A,B);
T=norm(B-A*X)
法二:
A=[0.3*10^(-15)59.1431;5.291-6.13-12;11.2952;1211];
B=[59.1746.7812];
x=Gauss_pivot1(A,B)
A=[0.3*10^(-15)59.1431;5.291-6.13-12;11.2952;1211];
B=[59.17;46.78;1;2];
X=Gauss_pivot1(A,B);
s=norm(B-A*X)
4.修改MATLAB函数Gauss_pivot(A,B)并求解2,3的线性方程组。
步骤:
开始在matlab中的file窗口的New的右边FunctionM-file中定义一个
Gauss_pivot函数
例2:
A=[-0.002,22;10.781250;3.9965.56254];
B=[0.41.38167.4178];
X=Gauss_pivot(A,B)
例3:
A=[0.3*10^(-15)59.1431;5.291-6.13-12;11.2952;1211];
B=[59.1746.7812];
x=Gauss_pivot(A,B)
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