欠定方程组,即方程数少于未知量,在 MATLAB 中有多种求解方法。利用除法可得到具有最多零元素的解,称为最小范数解,可通过伪逆矩阵 pinv 获得。
欠定方程组在 MATLAB 中的求解
相关推荐
利用MATLAB进行超定和欠定方程组的左除法求解
MATLAB提供了强大的功能,用于解决超定和欠定方程组的问题。例如,对于给定的方程组A=[1,2,3; 4,5,-6; 7,8,9; 10,11,12]; 和 b=(1:4)',可以使用左除法求解得到 x = -0.3333 0.6667 0.0000。在另一个例子中,方程组A=[1,4,7,10; 2,5,8,11; 3,-6,9,12]; 和 b=[1 3 3]',左除法计算出 x = 2.0000 0.1667 0 -0.1667。
Matlab
0
2024-10-01
MATLAB数值计算中的欠定方程组解法探讨
当方程数少于未知量个数时,即出现不定情况,可能存在无穷多个解。MATLAB通过伪逆(pinv)方法求解这种欠定方程组,得到具有最少元素或最小范数的解。
Matlab
0
2024-08-01
恰定方程组的求解 - Matlab 数值计算
对于方程组 ax = b(其中 a 为非奇异矩阵),可采用两种求解方法:
求逆法: x = inv(a) * b
左除法: x = ab
其中左除法求解速度更快、精度更高,因此推荐优先使用左除法求解方程组。
Matlab
2
2024-05-20
超定方程组解法
基于 MATLAB,可求解方程组 ax=b,其中 m > n。
Matlab
2
2024-05-25
QR分解在方程组求解中的应用
Matlab程序利用QR分解方法求解方程组经过了作者的测试和验证,证明其有效性和可靠性。QR分解是一种常用的数值方法,特别适用于解决复杂的线性方程组。
算法与数据结构
0
2024-08-19
超定方程组的解法探讨
超定方程组解法探讨
当方程数量超过未知数数量时,方程组通常无解,此时被称为超定方程组。寻求超定方程组的解,一般采用最小二乘法,找到一个最接近精确解的近似解。
以下列举两种常见的解法:
求逆法:
利用公式 x = (a' a)^-1 a' b 计算,该方法也应用了最小二乘法的原理。
MATLAB求解:
在MATLAB中,可以直接使用 x = ab 命令,利用最小二乘法找到一个基本解。
Matlab
3
2024-05-21
MATLAB 求解微分方程组
MATLAB 使用 Runge-Kutta-Fehlberg 方法解 ODE 问题,以有限个点进行计算,点间距由解本身决定。
可使用 ode23 求解 2-3 阶常微分方程组,使用 ode45 使用 4-5 阶 Runge-Kutta-Fehlberg 方法。
例如,在命令行中使用 ode45 函数代替 solver,其中 x' 是 x 的微分,而非 x 的转置。
算法与数据结构
3
2024-05-20
MATLAB语言基础解决恰定方程组的方法
在解决方程组ax+b(其中a为非奇异矩阵)时,MATLAB提供了两种主要方法:一种是通过求逆运算x=inv(a)*b,另一种是使用左除运算x=a\b。根据线性代数原理,当矩阵A非奇异时,方程组有唯一解。实际应用中,左除运算不仅速度快约2.5倍,而且精度更高,因此推荐优先使用左除运算而非求逆法。
Matlab
0
2024-09-28
Matlab中超定方程组的数值计算和符号计算
超定方程组解决方案可以通过Matlab进行数值计算和符号计算。解方程ax=b时,需要考虑矩阵m的特性。
Matlab
0
2024-08-12