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    数学实验线性方程组最速下降法与共轭梯度法解法实验报告内含matlab程序代码_

    时间:2020-08-07 13:11:08 来源:天一资源网 本文已影响 天一资源网手机站

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     西京学院数学软件实验任务书

     课程名称

     数学软件实验

     班级

     数0901

     For

     personal use only in study and research; not for commercial use

      学号

     07

      姓名

     For personal use only in study and research; not for commercial use 李亚强

     实验课题

     线性方程组的最速下降法与共轭梯度法

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     For

     personal

     use only

     in study

     and research;

     not for

     commercial use

      实验目的 熟悉线性方程组的最速下降法与共轭梯度法

      实验要求

     等其中Matlab/C/C++/Java/Maple/Mathematica运用 一种语言完成

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      实验内容

      线性方程组的最速下降法 线性方程组的共轭梯度法

      成绩

      教师

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     实验五实验报告

     一、实验名称:最速下降法与共轭梯度法解线性方程组。

     二、实验目的:进一步熟悉理解掌握最速下降法与共轭梯度法解法思路,提高matlab编程能力。

     三、实验要求:已知线性方程矩阵,应用最速下降与共轭梯度法在相关软件编程求解线性方程组的解。

     四、实验原理:

     1.最速下降法:

     从某个初始点 出发,沿在点处的负梯度方向 )(0)(0XX)(Xf )0)((0)(0AX)f(X?br?求得的极小值点, 即 )(1X)Xf( )(0(0)?)rfmin(X0然后从出发,重复上面的过程得到。如此下去,))2((1XX得到序列{}

     )k(X )(k1(0)())X(Xf()?...f(X?f)?可以证明,从任一初始点 出发, 用最速下降法所得)0(X到的序列{}均收敛于问题使最小化的解,也就是方)k(XX)Xf(,其中 ,的解。其收敛速度取决于程组分别1nbAX? 1n1n 精品文档.

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     为A的最小,最大特征值。最速下降法迭代格式:给定初值,)0(X按如下方法决定: )(kX(k)k(k)AX)f(Xr?b? (k)T(k)r,r(k?1)(k)(k)rX? X kk(k)T)(k?,Arr?2.共轭梯度法

     其基本步骤是在点 处选取搜索方向, 使其与前)(k)k(dX一次的搜索方向 关于共轭,即 )1(k?dA 1)?(k?1)(k)(k0dd,Ad然后从点 出发,沿方向求得的极小值点)(k)k(dX)(Xf , 即 )(k?1X )k((k?1)?)f(X?(Xd)?minf?0?如此下去, 得到序列{}。不难求得的)?1k(k)()(k0Ad,?dX解为

     (k)(k)b?AX,d (k?1)(k)k()X?dX? )1?(1k(?)kAd,d注意到的选取不唯一,我们可取 )(kd 精品文档.

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      )1k?(k)((k)?d?)df(X1?k由共轭的定义可得: )1(k)k?(0Ad,?d(k)(k?1)?,rAd? 1k?(k?1)(k?1)?d,Ad?共轭梯度法的计算过程如下:

     第一步:取初始向量, 计算 )(0X(0)(0)(0)(0)?XA?bf(Xdr)?(0)(0)?,Ad?r? ? 0(0)(0)?d,Ad(1)(0)(0)?dXX?0第步:计算 1k?(k)(k)(k)?X?A)?rbf(X?(k)(k?1)r,Ad k?1(k?1)(k?1)?,?dAd )?1(k)(k)k(?d?d r1k(k)(k)?r,Ad k(k)(k),Ad?d?(k?1)(k)(k)?dXX0五、实验内容:

     %最速下降法

     function [x,k]=fastest(A,b,eps);

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     x0=zeros(size(b),1);

     x=x0;

     k=0;

     m=1000;

     tol=1;

     while tol>=eps

      r=b-A*x0;

      q=dot(r,r)/dot(A*r,r);

      x=x0+q*r;

      k=k+1;

      tol=norm(x-x0);

      x0=x;

      if k>=m

      disp('迭代次数太多,可能不收敛!');

     ; return

      end endx

     k

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     %共轭梯度法

     function [k,x]=gong_e(A,b)

     esp=input('请输入允许误差esp=');

     x0=input('请输入初始值x0=');

     k = 0 ;

     r0 = b-A*x0; %求出dangqian梯度

     while norm(r0)>esp

      r0 = b -A*x0;

      k = k + 1 ;

      if k==1

      p0 = r0 ;

      else

      lamda=(r0'*r0)/(p0'*A*p0);

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      r1 = r0 - lamda*A*p0 ;

      p0=r0+(r0'*r0)/(r1'*r1)*p0;

      x1 = x0 + lamda*p0;

      x0=x1;

      r0=r1;

      end

     end

     x=r0;

     k;

     end

     六、实验结果:

     A=[5 2 0;6 4 1;1 2 5];

     b=[10 18 -14]';

     eps=1.0e-6;

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     x =

      -0.8750

      7.1875

      -5.5000

     k =

      60

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