MATLAB中求解线性方程组的方法

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本文介绍了MATLAB中求解线性方程组的直接法,如LU分解和Cholesky分解,以及迭代法,如Jacobi和Gauss-Seidel迭代。这些方法用于解决形如Ax = b的线性方程,适用于不同类型的矩阵和求解需求。

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MATLAB中求解线性方程组的方法

在MATLAB中,求解线性方程组是一个常见而重要的任务。线性方程组可以表示为形如Ax = b的方程,其中A是一个已知的矩阵,x是未知向量,b是已知的向量。解x表示满足方程的向量。

MATLAB提供了多种方法来求解线性方程组,包括直接方法和迭代方法。下面将介绍一些常用的方法和相应的MATLAB代码示例。

  1. 直接法:LU分解法
    LU分解是一种常用的直接法,它将矩阵A分解为一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U的乘积,即A = LU。然后,通过解两个三角方程组Ly = b和Ux = y可以得到方程组的解x。
% LU分解法求解线性方程组
A = [1, 2, 3; 
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