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文檔簡(jiǎn)介
/求解線性方程組
solve,linsolve
例:
A=[5042;1-121;4120;1111];
%矩陣的行之間用分號(hào)隔開(kāi),元素之間用逗號(hào)或空格
B=[3;1;1;0]
X=zeros(4,1);%建立一個(gè)4元列向量
X=linsolve(A,B)
diff(fun,var,n):對(duì)表達(dá)式fun中的變量var求n階導(dǎo)數(shù)。例如:F=sym('u(x,y)*v(x,y)');%sym()用來(lái)定義一個(gè)符號(hào)表達(dá)式
diff(F);%matlab區(qū)分大小寫(xiě)
pretty(ans)%pretty():用習(xí)慣書(shū)寫(xiě)方式顯示變量;ans是答案表達(dá)式
非線性方程求解
fsolve(fun,x0,options)
其中fun為待解方程或方程組的文件名;
x0位求解方程的初始向量或矩陣;
option為設(shè)置命令參數(shù)
建立文件fun.m:
functiony=fun(x)
y=[x(1)-0.5*sin(x(1))-0.3*cos(x(2)),...
x(2)-0.5*cos(x(1))+0.3*sin(x(2))];>>clear;x0=[0.1,0.1];fsolve(@fun,x0,optimset('fsolve'))
注:
...為續(xù)行符
m文件必須以function為文件頭,調(diào)用符為@;文件名必須與定義的函數(shù)名相同;fsolve()主要求解復(fù)雜非線性方程和方程組,求解過(guò)程是一個(gè)逼近過(guò)程。
Matlab求解線性方程組
AX=B或XA=B
在MATLAB中,求解線性方程組時(shí),主要采用前面章節(jié)介紹的除法運(yùn)算符“/”和“\”。如:
X=A\B表示求矩陣方程AX=B的解;
X=B/A表示矩陣方程XA=B的解。
對(duì)方程組X=A\B,要求A和B用相同的行數(shù),X和B有相同的列數(shù),它的行數(shù)等于矩陣A的列數(shù),方程X=B/A同理。如果矩陣A不是方陣,其維數(shù)是m×n,則有:
m=n恰定方程,求解精確解;
m>n超定方程,尋求最小二乘解;
m<n不定方程,尋求基本解,其中至多有m個(gè)非零元素。
針對(duì)不同的情況,MATLAB將采用不同的算法來(lái)求解。
一.恰定方程組
恰定方程組由n個(gè)未知數(shù)的n個(gè)方程構(gòu)成,方程有唯一的一組解,其一般形式可用矩陣,向量寫(xiě)成如下形式:
Ax=b其中A是方陣,b是一個(gè)列向量;
在線性代數(shù)教科書(shū)中,最常用的方程組解法有:
(1)利用cramer公式來(lái)求解法;
(2)利用矩陣求逆解法,即x=A-1b;
(3)利用gaussian消去法;
(4)利用lu法求解。
一般來(lái)說(shuō),對(duì)維數(shù)不高,條件數(shù)不大的矩陣,上面四種解法所得的結(jié)果差別不大。前三種解法的真正意義是在其理論上,而不是實(shí)際的數(shù)值計(jì)算。MATLAB中,出于對(duì)算法穩(wěn)定性的考慮,行列式與逆的計(jì)算大都在lu分解的基礎(chǔ)上進(jìn)行。
在MATLAB中,求解這類方程組的命令十分簡(jiǎn)單,直接采用表達(dá)式:x=A\b。
在MATLAB的指令解釋器在確認(rèn)變量A非奇異后,就對(duì)它進(jìn)行l(wèi)u分解,并最終給出解x;若矩陣A的條件數(shù)很大,MATLAB會(huì)提醒用戶注意所得解的可靠性。
如果矩陣A是奇異的,則Ax=b的解不存在,或者存在但不唯一;如果矩陣A接近奇異時(shí),MATLAB將給出警告信息;如果發(fā)現(xiàn)A是奇異的,則計(jì)算結(jié)果為inf,并且給出警告信息;如果矩陣A是病態(tài)矩陣,也會(huì)給出警告信息。
注意:在求解方程時(shí),盡量不要用inv(A)*b命令,而應(yīng)采用A\b的解法。因?yàn)楹笳叩挠?jì)算速度比前者快、精度高,尤其當(dāng)矩陣A的維數(shù)比較大時(shí)。另外,除法命令的適用行較強(qiáng),對(duì)于非方陣A,也能給出最小二乘解。二.超定方程組
對(duì)于方程組Ax=b,A為n×m矩陣,如果A列滿秩,且n>m。則方程組沒(méi)有精確解,此時(shí)稱方程組為超定方程組。線性超定方程組經(jīng)常遇到的問(wèn)題是數(shù)據(jù)的曲線擬合。對(duì)于超定方程,在MATLAB中,利用左除命令(x=A\b)來(lái)尋求它的最小二乘解;還可以用廣義逆來(lái)求,即x=pinv(A),所得的解不一定滿足Ax=b,x只是最小二乘意義上的解。左除的方法是建立在奇異值分解基礎(chǔ)之上,由此獲得的解最可靠;廣義逆法是建立在對(duì)原超定方程直接進(jìn)行householder變換的基礎(chǔ)上,其算法可靠性稍遜與奇異值求解,但速度較快;
【例7】
求解超定方程組
A=[2-13;31-5;4-11;13-13]
A=
2-13
31-5
4-11
13-13
b=[303-6]’;
rank(A)
ans=
3
x1=A\b
x1=
1.0000
2.0000
1.0000
x2=pinv(A)*b
x2=
1.0000
2.0000
1.0000
A*x1-b
ans=
1.0e-014
-0.0888
-0.0888
-0.1332
0
可見(jiàn)x1并不是方程Ax=b的精確解,用x2=pinv(A)*b所得的解與x1相同。三.欠定方程組
欠定方程組未知量個(gè)數(shù)多于方程個(gè)數(shù),但理論上有無(wú)窮個(gè)解。MATLAB將尋求一個(gè)基本解,其中最多只能有m個(gè)非零元素。特解由列主元qr分解求得。
【例8】
解欠定方程組
A=[1-211;1-21-1;1-215]
A=
1-211
1-21-1
1-21-1
1-215
b=[1-15]’
x1=A\b
Warning:Rankdeficient,rank=2tol=4.6151e-015
x1=
0
-0.0000
0
1.0000
x2=pinv(A)*b
x2=
0
-0.0000
0.0000
1.0000四.方程組的非負(fù)最小二乘解
在某些條件下,所求的線性方程組的解出現(xiàn)負(fù)數(shù)是沒(méi)有意義的。雖然方程組可以得到精確解,但卻不能取負(fù)值解。在這種情況下,其非負(fù)最小二乘解比方程的精確解更有意義。在MATLAB中,求非負(fù)最小二乘解常用函數(shù)nnls,其調(diào)用格式為:
(1)X=nnls(A,b)返回方程Ax=b的最小二乘解,方程的求解過(guò)程被限制在x的條件下;
(2)X=nnls(A,b,TOL)指定誤差TOL來(lái)求解,TOL的默認(rèn)值為T(mén)OL=max(size(A))*norm(A,1)*eps,矩陣的-1范數(shù)越大,求解的誤差越大;
(3)[X,W]=nnls(A,b)當(dāng)x(i)=0時(shí),w(i)<0;當(dāng)下x(i)>0時(shí),w(i)0,同時(shí)返回一個(gè)雙向量w。
【例9】求方程組的非負(fù)最小二乘解
A=[3.4336-0.52380.6710
-0.52383.2833-0.7302
0.6710-0.73024.0261];
b=[-1.0001.50002.5000];
[X,W]=nnls(A,b)
X=
0
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