方程组

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

线性方程组

线性方程组由若干个含多个未知量的线性方程组成，可表示为矩阵形式：Ax = β。其中，A为系数矩阵，x为未知量向量，β为常数向量。如果方程组有解，则称其为相容的，否则为不相容的。齐次线性方程组（所有常数项为零）总有解。

算法与数据结构 3 2024-04-30

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

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

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

欠定方程组在 MATLAB 中的求解

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。

Matlab 3 2024-05-31

解线性方程组的MATLAB程序

这个程序解决线性代数中的方程组问题，其输入矩阵为A和B，输出矩阵为X。解决方案根据矩阵A的秩和组合形式分为三种情况：唯一解时，矩阵A为非奇异方阵，解为x=inv(A)*B；无穷解时，矩阵A的秩等于矩阵C的秩；无解时，矩阵A的秩小于矩阵C的秩。

Matlab 3 2024-07-31

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

使用Matlab符号工具求解微分方程组

八、求解微分方程（组） 1.常微分方程（组）符号解dsolve(eq1,eq2,… )缺省独立变量为t例： dsolve(‘Dy=1+y^2’,’y(0)=1’) dsolve('D3u=u','u(0)=1','Du(0)=-1', 'D2u(0)=pi') 2.常微分方程（组）数值解ode45、ode23、ode113、ode15s、ode23s、de23t、 ode23tb

Matlab 0 2024-09-30

超松弛迭代求解线性方程组算法

使用超松弛迭代算法求解线性方程组的通用程序。

Matlab 3 2024-06-04