基于内部迭代的Krylov子空间迭代求解器LP内点方法的MATLAB无标度代码实现

详细介绍了如何使用Matlab编程实现Logistic迭代算法的求解过程。通过编程，可以有效地求解Logistic回归模型，实现数据分类和预测功能。

matlab经典代码-迭代.m

MATLAB的egde源代码在AIRToolsII工具箱中得到了详细的介绍和解释。

利用迭代法求解方程的根 输入: 初始猜测值 x0，精度要求 eps，最大迭代次数 N0 输出: 迭代次数 i 和近似解 x，或失败信息 步骤: 设置 i = 1 当 i ≤ N0 时，执行步骤 3-6 计算： x1 = g(x0) x2 = g(x1) x = x0 - (x1 - x0)^2 / (x2 - 2x1 + x0) 如果 |x - x0| < eps> 否则，令 x0 = x，i = i + 1，返回步骤 2 如果 i > N0，则输出失败信息，表示在最大迭代次数内未找到满足精度要求的解 注意: g(x) 为原方程的等价形式，例如对于方程 f(x) = 0，可以将其改写为 x = g(x) 的形式。

在数值计算领域，特别是矩阵求解方面，基于Matlab实现的Cholesky分解迭代法备受关注。

【新手探索】使用Matlab编写的程序，演示了如何利用牛顿迭代法精确求解方程的根。

FMPS求解器：MATLAB欧拉方法代码解析 此项目探讨利用MATLAB实现欧拉方法，构建快速多粒子（FMPS）求解器。代码解析如下： 1. 核心算法： 欧拉方法作为一种基础数值方法，用于求解常微分方程的近似解。其核心思想是利用当前时刻的函数值和导数值，通过线性近似来估计下一时刻的函数值。 2. 代码结构： 代码主要包含以下模块： 初始化： 设置初始条件，包括时间步长、初始位置和速度等。 迭代计算： 基于欧拉方法公式，进行迭代计算，更新粒子位置和速度。 结果输出： 将计算结果输出或进行可视化展示。 3. 应用示例： FMPS求解器可应用于多个领域，例如： 流体力学： 模拟流体运动，如粒子在流体中的轨迹。 粒子系统： 模拟大量粒子的运动，如烟雾、火焰等效果。 物理模拟： 模拟物理现象，如弹簧振子、行星运动等。 4. 优势： 简单易懂，便于实现和理解。 计算效率高，适用于实时模拟。 5. 局限性： 精度有限，时间步长过大会导致误差累积。 稳定性受限，对于某些问题可能出现数值不稳定现象。 总结： 该项目为FMPS求解器提供了一种基于欧拉方法的MATLAB实现，并展示了其应用潜力。未来可进一步探索更高阶数值方法，提高求解精度和稳定性。

MATLAB粘贴代码-这是一种绘制不同算法在相同运算时间下迭代进化图的精确方法。由于不同算法的迭代次数不同，常规画图函数难以正确展示。使用这个代码可以先生成初始图形结果，然后通过在MATLAB中编辑图形，移除不必要的曲线，将图像复制粘贴至Visio，调整曲线长度至一致并组合图形，从而保证图形的绝对精确性，无需对数据进行其他处理。

ODE求解器是一组工具，用于解决形如 $y' = f(t,y)$ 的ODE问题。目前已实现的求解器包括：欧拉法、四阶龙格法、库塔法、Runge-Kutta 3/8法、Dormand-Prince法和Runge-Kutta-Fehlberg法（RKF45）。详细文档请查阅/docs文件夹中的内容。