迭代法解线性方程组(C语言描述)

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c语言迭代法自洽计算简单举例

c语言迭代法自洽计算简单举例

c语言迭代法自洽计算简单举例迭代法是一种常用的数值计算方法,特别适用于需要反复迭代求解的问题。

在C语言中,我们可以通过循环来实现迭代计算。

下面我将列举10个简单的例子,来说明如何使用C语言迭代法进行自洽计算。

1. 求解平方根:假设我们需要计算一个数的平方根,可以使用迭代法来逼近平方根的值。

我们可以从一个初始值开始,通过不断迭代计算来逼近平方根的真实值。

2. 求解方程的根:对于一元方程 f(x) = 0,我们可以使用迭代法来求解方程的根。

通过不断迭代计算,我们可以逼近方程的根的值。

3. 计算圆周率:圆周率是一个无理数,它的值可以使用迭代法进行计算。

通过不断迭代计算,我们可以逼近圆周率的真实值。

4. 计算斐波那契数列:斐波那契数列是一个经典的数列,可以使用迭代法来计算。

通过不断迭代计算,我们可以得到斐波那契数列的前n个数。

5. 计算阶乘:阶乘是一个常见的数学运算,可以使用迭代法来计算。

通过不断迭代计算,我们可以得到给定数的阶乘值。

6. 求解最大公约数:最大公约数是两个数的公共因子中最大的一个,可以使用迭代法来求解。

通过不断迭代计算,我们可以得到两个数的最大公约数。

7. 求解矩阵乘法:矩阵乘法是一种常见的数学运算,可以使用迭代法来计算。

通过不断迭代计算,我们可以得到两个矩阵的乘积。

8. 求解线性方程组:线性方程组是一组线性方程的集合,可以使用迭代法来求解。

通过不断迭代计算,我们可以得到线性方程组的解。

9. 进行排序算法:排序算法是一种常见的算法,可以使用迭代法来实现。

通过不断迭代计算,我们可以将一组数据按照一定的规则进行排序。

10. 进行图像处理:图像处理是一种常见的应用领域,可以使用迭代法来实现。

通过不断迭代计算,我们可以对图像进行增强、滤波等操作。

以上是我列举的10个使用C语言迭代法进行自洽计算的简单例子。

通过这些例子,我们可以看到迭代法在数值计算中的广泛应用。

希望这些例子能够帮助你更好地理解和应用迭代法。

Gauss-seidel迭代法的思想及C语言编程

Gauss-seidel迭代法的思想及C语言编程

即xi( k +1) = (bi − ∑ aij x (jk +1) −
j =1
i −1
j =i +1
∑a x
ij
( k +1)
n
(k ) j
) / aii
( k +1)
这样,每一个计算出来的分量 xi 法收敛得快。
马上就可以用于计算下一个分量 xi +1 ,这种方法比 Jacobi 迭代
(2)Gauss-seidel 迭代法的矩阵形式的推导
⎞ ⎛ x1(k +1) ⎞ ⎛ 0 −a12 " −a1,n−1 −a1n ⎞ ⎛ x1(k ) ⎞ ⎛ b1 ⎞ ⎛ a11 ⎞ ⎛ x1(k +1) ⎞ ⎛ 0 ⎟ ⎜ (k +1) ⎟ ⎜ ⎜ ⎟ ⎜ (k +1) ⎟ ⎜ −a ⎟ ⎜ (k ) ⎟ ⎜ b ⎟ 0 a22 0 " −a2,n−1 −a2n ⎟ ⎜ x2 ⎟ ⎜ 2⎟ ⎟ ⎜ x2 ⎟ ⎜ ⎜ ⎟ ⎜ x2 ⎟ ⎜ 21 ⎟⎜ # ⎟ + ⎜ ⎟⎜ # ⎟ = ⎜ # # % % ⇔⎜ % # # ⎟⎜ # ⎟ + ⎜ # ⎟ ⎟ ⎜ (k +1) ⎟ ⎜ ⎜ ⎟ ⎜ (k +1) ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ (k ) ⎟ ⎜ ⎟ 0 an−1,n−1 b −an−1,n ⎟ ⎜ xn 0 ⎟ ⎜ xn−1 ⎟ ⎜ −1 ⎟ ⎜ n−1 ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ xn−1 ⎟ ⎜ −an−1,1 −an−1,2 " ( k +1) ⎟ ⎜ ( k +1) ⎟ ⎜ (k ) ⎟ ⎜ ⎟ ⎜ ⎟ ⎟ ⎜ ⎜ ⎜ ann ⎠ ⎝ xn ⎠ ⎝ −an1 −an2 " −an,n−1 0⎠ ⎝ xn ⎠ ⎝ 0 ⎠ ⎝ xn ⎠ ⎝ bn ⎟ ⎝ ⎠ ( k +1) ( k +1) (k ) ⇔ Dx = Lx +Ux + b ⇔ (D − L)x(k +1) = Ux(k ) + b ⇔ x(k +1) = (D − L)−1Ux(k ) + (D − L)−1b = BJ x + g 其中BJ =(D − L)−1U, g = (D − L)−1b

赛德尔迭代法c语言

赛德尔迭代法c语言

赛德尔迭代法c语言赛德尔迭代法简介赛德尔迭代法,也称为“逐次平均松弛法”,是一种用于解决线性方程组的数值方法。

它是高斯-赛德尔迭代法的改进版,通过增加松弛因子来提高收敛速度和稳定性。

赛德尔迭代法的基本思路是:将线性方程组中的每个未知数都按照某种顺序进行更新,每次更新后都利用新的未知数来计算下一个未知数,直到满足预设精度要求或者达到最大迭代次数为止。

在C语言中实现赛德尔迭代法步骤一:确定输入数据在使用C语言实现赛德尔迭代法之前,需要先确定输入数据。

通常情况下,需要输入线性方程组的系数矩阵A、常数向量b、初始解向量x0、松弛因子w、最大迭代次数n以及预设精度tol等参数。

步骤二:编写函数框架接下来,在C语言中编写函数框架。

首先需要定义变量和数组,并初始化各个参数。

然后,在while循环中进行主要计算过程,即使用赛德尔迭代公式对未知向量进行更新。

在每次更新后,需要检查误差是否小于预设精度tol,如果满足要求,则跳出循环,输出结果。

步骤三:编写赛德尔迭代公式在函数框架中,需要编写赛德尔迭代公式。

具体而言,赛德尔迭代公式如下:for (i = 0; i < n; i++) {x[i] = (1 - w) * x[i] + w * b[i];for (j = 0; j < n; j++) {if (j != i) {x[i] -= w * A[i][j] * x[j];}}x[i] /= A[i][i];}其中,n表示未知向量的长度;x表示未知向量;w表示松弛因子;A 表示系数矩阵;b表示常数向量;i和j分别表示行和列的索引。

步骤四:检查误差并输出结果在while循环中,在每次更新后需要计算误差,并与预设精度tol进行比较。

如果误差小于tol,则跳出循环,输出结果。

否则,继续进行下一次迭代。

总结通过以上步骤,在C语言中实现赛德尔迭代法是可行的。

需要注意的是,在实际应用中,为了提高计算效率和稳定性,可能需要对松弛因子w进行动态调整,以达到最优的迭代效果。

数值分析与算法 简单迭代法求解线性方程组

数值分析与算法 简单迭代法求解线性方程组

简单迭代法求解线性方程组1.原理:将原线性方程组Ax=b中系数矩阵的主对角线移到一边并将其系数化为一,然后在给定迭代初值的情况下通过迭代的方法求解线性方程组的值。

2.C语言实现方式:(1)计算迭代矩阵:将系数矩阵的所有值分别处以各自所在行的主对角线值,然后将主对角线赋值为0。

(2)输入迭代初值,进行迭代将迭代初值存入y[n]矩阵,然后利用迭代式nn=nn+x[i][j]*y[j];y[i]=nn+b[i];经过有限次迭代得到误差要求以内的值3.源程序如下:#include<iostream>#include<math.h>#include<iomanip>using namespace std;#define kk 50 //定义最大方程元数int n,i,c,j,hh,gg,mm;double A[kk][kk],x[kk][kk],b[kk],y[kk],a[kk],z[kk],m,nn,d,e=1,w,fff ;void main(){cout<<"输入的方程元数"<<endl; //数据的输入cin>>n;cout<<"请输入方程系数矩阵:"<<endl;for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++)cin>>A[i][j];cout<<"请输入右边向量:"<<endl;for(i=0;i<n;i++)cin>>b[i];cout<<"输入你想要的迭代精度(建议1e-5以上)!"<<endl; cin>>fff;cout<<"输入最大迭代次数(建议300次以上)!"<<endl; cin>>mm;//计算出迭代矩阵for(i=0;i<n;i++){b[i]=b[i]/A[i][i];for(j=0;j<n;j++){if(i==j){x[i][i]=0;}else{x[i][j]=-A[i][j]/A[i][i];}}}//输出迭代矩阵cout<<"计算出迭代矩阵为:"<<endl;for(i=0;i<n;i++){for(j=0;j<n;j++)cout<<x[i][j]<<" ";cout<<b[i]<<" ";cout<<endl;}//赋迭代初值cout<<"输入迭代初值"<<endl;for(i=0;i<n;i++)cin>>y[i];int f=1;//简单迭代法cout<<" ";for(i=1;i<n+1;i++)cout<<'\t'<<"X["<<i<<"]"<<" "<<'\t';cout<<"精度";cout<<endl;cout<<"迭代初值为: ";cout<<setiosflags(ios::fixed);for(i=0;i<n;i++)cout<<y[i]<<" ";cout<<endl;while(e>fff){for(i=0;i<n;i++){z[i]=y[i];nn=0;for(j=0;j<n;j++){nn=nn+x[i][j]*y[j];y[i]=nn+b[i];}e=fabs(z[0]-y[0]);if(fabs(z[i]-y[i])>e)e=fabs(z[i]-y[i]);if(i==0){cout<<setiosflags(ios::fixed);cout<<"第"<<setw(3)<<setprecision(3)<<f++<<"次迭代"<<" "; }cout<<setiosflags(ios::fixed);cout<<setw(8)<<setprecision(8)<<y[i]<<" ";}cout<<e;cout<<endl;if(f>mm){cout<<"迭代次数大于"<<mm<<"次"<<endl;cout<<"认为方程发散,迭代不收敛"<<endl;exit(1);}}cout<<endl;cout<<endl;cout<<"方程迭代了"<<f-1<<"次,达到你所要求的精度"<<fff<<endl;cout<<"最后结果为:"<<endl;cout<<endl;for(i=0;i<n;i++){cout<<"X"<<"["<<i+1<<"]"<<"="<<y[i];cout<<endl;}exit(1);}4.实验数据和结果:按照提示依次输入方程元数,系数矩阵,右边向量和迭代初值。

线性方程组的数值算法C语言实现(附代码)

线性方程组的数值算法C语言实现(附代码)

线性方程组AX=B 的数值计算方法实验一、 实验描述:随着科学技术的发展,线性代数作为高等数学的一个重要组成部分,在科学实践中得到广泛的应用。

本实验的通过C 语言的算法设计以及编程,来实现高斯消元法、三角分解法和解线性方程组的迭代法(雅可比迭代法和高斯-赛德尔迭代法),对指定方程组进行求解。

二、 实验原理:1、高斯消去法:运用高斯消去法解方程组,通常会用到初等变换,以此来得到与原系数矩阵等价的系数矩阵,达到消元的目的。

初等变换有三种:(a)、(交换变换)对调方程组两行;(b)、用非零常数乘以方程组的某一行;(c)、将方程组的某一行乘以一个非零常数,再加到另一行。

通常利用(c),即用一个方程乘以一个常数,再减去另一个方程来置换另一个方程。

在方程组的增广矩阵中用类似的变换,可以化简系数矩阵,求出其中一个解,然后利用回代法,就可以解出所有的解。

2、选主元:若在解方程组过程中,系数矩阵上的对角元素为零的话,会导致解出的结果不正确。

所以在解方程组过程中要避免此种情况的出现,这就需要选择行的判定条件。

经过行变换,使矩阵对角元素均不为零。

这个过程称为选主元。

选主元分平凡选主元和偏序选主元两种。

平凡选主元:如果()0p pp a ≠,不交换行;如果()0p pp a =,寻找第p 行下满足()0p pp a ≠的第一行,设行数为k ,然后交换第k 行和第p 行。

这样新主元就是非零主元。

偏序选主元:为了减小误差的传播,偏序选主元策略首先检查位于主对角线或主对角线下方第p 列的所有元素,确定行k ,它的元素绝对值最大。

然后如果k p >,则交换第k 行和第p 行。

通常用偏序选主元,可以减小计算误差。

3、三角分解法:由于求解上三角或下三角线性方程组很容易所以在解线性方程组时,可将系数矩阵分解为下三角矩阵和上三角矩阵。

其中下三角矩阵的主对角线为1,上三角矩阵的对角线元素非零。

有如下定理:如果非奇异矩阵A 可表示为下三角矩阵L 和上三角矩阵U 的乘积: A LU = (1) 则A 存在一个三角分解。

迭代法求解线性方程组

迭代法求解线性方程组
第六章 线性方程组的迭代解法
/* iteration methods for the solution of linear systems */
Linear systems: :
a11 x1 + a12 x 2 + L + a1n x n = b1 a x + a x + L + a x = b 21 1 22 2 2n n 2 L a n1 x1 + a n 2 x2 + L + a nn xn = bn
x(
= x ( ) + D −1 b − Ax(
k
(
k)
)
Gauss-Seidel iteration
取M为D+L
Ax = b ⇔ ( D + L) x = −Ux + b ⇔ x = ( D + L) −1 (−Ux + b) ⇔ x = −( D + L) −1Ux + ( D + L) −1 b 迭代格式为: x ( 0),初始向量 (k +1) x = −( D + L) −1Ux ( k ) + ( D + L) −1 b
(
)
(
)
(
)
or
xi
( k +1 )
1 =− a ii
j =1, j ≠ i

n
a ij x j
(k )
bi , + a ii
i = 1, 2,..., n
上面例对应的分量形式为 x ( 0) = (0,0,0)T (k ) ( ( x1 = (1 − 2 x2k ) + 2 x3k ) ) / 1 (k ) ( x2 = (3 − x1( k ) − x3k ) ) / 1 ( ( x3k ) = (5 − 2 x1( k ) − 2 x2k ) ) / 1

线性方程组的迭代式求解方法

线性方程组的迭代式求解方法

线性方程组的迭代式求解方法迭代法解方程的基本原理1.概述把 Ax=b 改写成 x=Bx+f ,如果这一迭代格式收敛,对这个式子不断迭代计算就可以得到方程组的解。

道理很简单:对 x^{(k+1)}=bx^{(k)}+f 两边取极限,显然如果收敛,则最终得到的解满足 \lim_{k\rightarrow\infty } x^{(k)}=x^*=Bx^*+f ,从而必然满足原方程 Ax^*=b 。

迭代方法的本质在于这一次的输出可以当作下一次的输入,从而能够实现循环往复的求解,方法收敛时,计算次数越多越接近真实值。

2.收敛条件充要条件:迭代格式 x=Bx+f 收敛的充要条件是 \rho (B)<1充分条件: \Vert B\Vert <1即 \Vert B\Vert <1 \Rightarrow \rho(B)<1\Leftrightarrow 迭代收敛一、Jacobi迭代法怎样改写Ax=b ,从而进行迭代求解呢?一种最简单的迭代方法就是把第i行的 x_i 分离出来(假定 a_{ii} \ne 0 ):\sum_{j=1}^{n}a_{ij}x_j=b_i\Rightarrow x_i=\frac{b_i-\sum_{j=1,j\ne i}^{n}a_{ij}x_j}{a_{ii}}\quad \\这就是Jacobi(雅可比)迭代法。

迭代格式给定x^{(0)}=\left[x_1^{(0)},x_2^{(0)},\cdots,x_n^{(0)}\rig ht]^T ,则Jacobi法的迭代格式(也称分量形式)为x_i^{(k+1)}=\frac{1}{a_{ii}}\left ( {b_i-\sum_{j=1,j\ne i}^{n}a_{ij}x_j^{(k)}}\right),\quadi=1,2,\cdots,n\\矩阵形式设 A=D-L-U。

Jacobi法的矩阵形式(也称向量形式)为x^{(k+1)}=B_Jx^{(k)}+D^{-1}b\\其中迭代矩阵 B_J=D^{-1}(L+U)收敛条件\begin{eqnarray} \left. \begin{array}{lll} \VertB_J\Vert <1 \\ A 严格对角占优\\ A, 2D-A对称正定\end{array} \right \} \end{eqnarray} \Rightarrow \rho (B_J)<1\Leftrightarrow 迭代收敛特别地,若 A 对称正定且为三对角,则 \rho^2(B_J)=\rho (B_G)<1 。

C语言编程 牛顿迭代法求方程1

C语言编程 牛顿迭代法求方程1

牛顿迭代公式设r 是f(x) = 0的根,选取x0作为r 初始近似值,过点(x0,f(x0))的切线L ,L 的方程为y = f(x0)+f'(x0)(x-x0),求出L 与x 轴交点的横坐标 x1 = x0-f(x0)/f'(x0),称x1为r 的一次近似值。

过点(x1,f(x1))做曲线y = f(x)的切线,并求该切线与x 轴交点的横坐标 x2 = x1-f(x1)/f'(x1),称x2为r 的二次近似值。

重复以上过程,得r 的近似值序列,其中x(n+1)=x(n)-f(x(n))/f'(x(n)),称为r 的n+1次近似值,上式称为牛顿迭代公式。

解非线性方程f(x)=0似方法。

把f(x)在x0 f(x) = f(x0)+(x -x0)f'(x0)+(x -x0)^2*f''(x0)/2! +… 取其线性部分,作为非线性方程f(x) = 0的近似方程,即泰勒展开的前两项,则有f(x0)+f'(x0)(x -x0)-f(x)=0 设f'(x0)≠0则其解为x1=x0-f(x0)/f'(x0) 这样,得到牛顿法的一个迭代序列:x(n+1)=x(n)-f(x(n))/f'(x(n))。

牛顿迭代法又称牛顿切线法,它采用以下方法求根:先任意设定一个与真实的根接近的值x 0作为第一个近似根,由x 0求出f(x 0),过(x 0,f(x 0))点做f(x)的切线,交x 轴于x 1,把它作为第二次近似根,再由x 1求出f(x 1),再过(x 1,f(x 1))点做f(x)的切线,交x 轴于x 2,再求出f(x 2),再作切线……如此继续下去,直到足够接近真正的x *为止。

)()()()(0'0010100'x f x f x x x x x f x f -=-=因此, 就是牛顿迭代公式。

例1 用牛顿迭代法求方程2x 3-4x 2+3x-6=0在1.5附近的根。

解线性方程组的迭代法

解线性方程组的迭代法
定义2 (向量范数) 如果在 R n 中定义了实值函数,记为 || || , 对所有 x, y R n 以及 R ,若满足
|| x || 0 (非负性) ; (1)|| x || 0 ,当且仅当 x 0 时,
(2) || x ||| | || x || (齐次性); (3) || x y |||| x || || y || (三角不等式). 则称 || x || 为向量 x 的范数 (或模).
4.1.2 向量范数和向量序列的极限
常用的向量范数:设 x R n (1)向量的 - 范数 (最大范数): || x || max | xi |
1 i n
|| x ||1 (2)向量的 1 - 范数 (绝对值范数):
(3)向量的 2 - 范数:|| x ||2 ( x , x ) (
|| A ||2 3+2 2 , || A ||F 6
4.1.3 矩阵范数和矩阵序列的极限
(k ) ) R nn ,如果存 定义5 (矩阵序列的极限) 设有矩阵序列 Ak (aij
在 A (aij ) R nn,使
k (k ) lim aij aij ,
i, j 1, 2,
(4) || AB |||| A || || B || ; 则称 || A || 为矩阵 A 的范数.
4.1.3 矩阵范数和矩阵序列的极限
相容性: 设有矩阵范数 || ||s 和向量范数 || ||t ,如果对任何向量 x R n 及矩阵 A R nn ,有/2 || A ||F ( aij ) i , j 1 n
它是与向量 2-范数相容的矩阵范数,但不是从属范数.
4.1.3 矩阵范数和矩阵序列的极限

解线性方程组的迭代法

解线性方程组的迭代法

0.9906
0.0355
5 1.01159 0.9953
1.01159 0.01159
6 1.000251 1.005795 1.000251 0.005795
7 0.9982364 1.0001255 0.9982364 0.0017636
可见,迭代序列逐次收敛于方程组的解, 而且迭代7次得到精确到小数点后两位的近似解.
a11x1 a12x2 a13x3 b1 a21x1 a22x2 a23x3 b2 a31x1 a32x2 a33x3 b3
从而得迭代公式
x1
a12 a11
x2
a13 a11
x3
b1 a11
x2
a21 a22
x1
a23 a22
x3
b2 a22
x3
a31 a33
M 00.8 00..75
但(M)=0.8<1,所以迭代法 x(k+1)=Mx(k)+g 是收敛的.
由(3.5)式可见,‖M‖越小收敛越快,且当‖x (k) -x(k-1) ‖很小时,‖x(k) –x*‖就很小,实际中用‖x (k) x(k-1) ‖<作为
迭代终止的条件。 例如,对例1中的Jacobi迭代计算结果
+‖x(k+1) –x*‖‖M‖‖x(k) –x(k-1)‖+‖M‖‖x(k) –x*‖ 从而得‖x(k) –x*‖‖M‖‖x (k) -x(k-1) ‖/(1- ‖M‖)
(3.5) (3.6)
估计式(3.5)得证。利用(3.5)式和
‖x(k+1) 得到
-x(k)
‖‖M‖‖x
(k)
-x(k-1)

解线性方程组 的迭代法

Jacobi迭代法解线性方程(C++程序)上海交通大学

Jacobi迭代法解线性方程(C++程序)上海交通大学

一、 姓名: 学号:二、 问题:用Jacobi 迭代法解线性方程解线性方程有两种方法:直接法和间接法。

迭代法属于后者。

考虑方程组Ax=b ,其中A 为非奇异矩阵。

当A 为低阶稠密矩阵时,想去发是解方程组的有效方法。

但是,对于工程技术中产生的大型稀疏矩阵方程组(A 阶数n 很大,但零元素较多),利用迭代法是合适的。

在计算机内存和运算两方面,迭代法都有很大优势。

三、 具体算法对方程组Ax=b ,其中A 为非奇异矩阵。

设0(1,2,,),ii a i n ≠= 并将A 写为三部分 121,1111212,12221,11,21,12,100000000n n n n n n n n nn n n n n a a a a a a a a A a a a a a a a ---------⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥--⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=--⎢⎥⎢⎥⎢⎥---⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎢⎥⎢⎥---⎣⎦⎣⎦=D-L-U.于是().Ax b D L U x b =⇔--=即11().x D L U x D b --=++所以解Ax=b 的基本迭代公式为(0)(0)(0)1(1)()1(,,),()/(1,2,,)(0,1,).n nk k ii ij j iij j i x x x x b a x a i n k +=≠⎧=⎪⎪⎨=-==⎪⎪⎩∑由上式可知,Jacobi 迭代法计算公式简单,每迭代一次只需计算一次矩阵和向量的乘法且计算过程原始矩阵A 始终不变.例:以课本第八章例题8.1为例。

求解线性方程组Ax=b ,其中123832204111,,33631236x A x x b x -⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=-==⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦精确解是x*=(3,2,1)T.精度要求小于10-5。

五、 运算结果迭代15次达到所需精度10-5。

初始赋值(0)(0,,0)x =进行迭代(1)()1()/(1,2,,)(0,1,)nk k ii ij j ii j j ixb a x a i n k +=≠=-==∑比较()k x和(1)k x+是否小于10-5是停止迭代 输出结果否继续迭代。

c语言简化牛顿迭代法

c语言简化牛顿迭代法

c语言简化牛顿迭代法牛顿迭代法是一种求解方程近似解的数值方法,它的原理是通过不断逼近方程的根来得到方程的解。

牛顿迭代法的思想非常简单,即通过不断迭代计算来逼近方程的解,直到满足预设的精度要求为止。

牛顿迭代法的基本思路是,假设我们要求解的方程是f(x)=0,我们可以通过对方程进行泰勒展开,然后取展开式的一阶导数来逼近方程的解。

具体来说,我们可以取方程在某一点x0处的切线来逼近方程的解,切线与x轴的交点就是方程的近似解,然后我们再以这个交点为起点,再进行下一次迭代,直到满足预设的精度要求。

牛顿迭代法的迭代公式可以表示为:x[n+1] = x[n] - f(x[n])/f'(x[n]),其中x[n]表示第n次迭代的近似解,f(x)表示方程,f'(x)表示方程的导数。

下面我们通过一个简单的例子来说明牛顿迭代法的具体步骤。

假设我们要求解方程x^2 - 2 = 0的近似解,我们可以将方程转化为f(x) = x^2 - 2的形式,然后我们需要求解f(x) = 0的根。

我们选择一个初始值作为迭代的起点,假设我们选择x0 = 1作为初始值。

然后,我们计算初始值x0处的函数值f(x0)和导数值f'(x0)。

对于方程f(x) = x^2 - 2,我们可以得到f(1) = -1和f'(1) = 2。

接下来,我们可以使用迭代公式x[n+1] = x[n] - f(x[n])/f'(x[n])来计算下一次迭代的近似解。

根据我们之前计算的值,可以得到x[1] = 1 - (-1)/2 = 1.5。

然后,我们继续计算x[1]处的函数值f(x[1])和导数值f'(x[1]),然后再使用迭代公式计算下一次迭代的近似解。

以此类推,直到满足预设的精度要求。

需要注意的是,牛顿迭代法并不是一定能够收敛到方程的解,有时候可能会出现迭代发散的情况。

因此,在使用牛顿迭代法时,我们需要对迭代的收敛性进行分析,并选择合适的初始值。

C语言实现牛顿迭代法解方程详解

C语言实现牛顿迭代法解方程详解

C语⾔实现⽜顿迭代法解⽅程详解C语⾔实现⽜顿迭代法解⽅程详解利⽤迭代算法解决问题,需要做好以下三个⽅⾯的⼯作:⼀、确定迭代变量在可以⽤迭代算法解决的问题中,我们可以确定⾄少存在⼀个可直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量,这个变量就是迭代变量。

⼆、建⽴迭代关系式所谓迭代关系式,指如何从变量的前⼀个值推出其下⼀个值的公式(或关系)。

迭代关系式的建⽴是解决迭代问题的关键,通常可以使⽤递推或倒推的⽅法来完成。

三、对迭代过程进⾏控制在什么时候结束迭代过程?这是编写迭代程序必须考虑的问题。

不能让迭代过程⽆休⽌地执⾏下去。

迭代过程的控制通常可分为两种情况:⼀种是所需的迭代次数是个确定的值,可以计算出来;另⼀种是所需的迭代次数⽆法确定。

对于前⼀种情况,可以构建⼀个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制;对于后⼀种情况,需要进⼀步分析得出可⽤来结束迭代过程的条件。

接下来,我介绍⼀种迭代算法的典型案例----⽜顿-拉夫逊(拉弗森)⽅法⽜顿-拉夫逊(拉弗森)⽅法,⼜称⽜顿迭代法,也称⽜顿切线法:先任意设定⼀个与真实的根接近的值x0作为第⼀次近似根,由x0求出f(x0),过(x0,f(x0))点做f(x)的切线,交x轴于x1,把它作为第⼆次近似根,再由x1求出f(x1),过(x1,f(x1))点做f(x)的切线,交x轴于x2,……如此继续下去,直到⾜够接近(⽐如|x- x0|<1e-6时)真正的根x*为⽌。

⽽f '(x0)=f(x0)/( x1- x0)所以 x1= x0- f(x0)/ f ' (x0)。

我们来看⼀副从⽹上找到的图:接下来,我们来看⼀个例⼦:我们还是直接上代码:例⼦:⽤⽜顿迭代法求下列⽅程在值等于2.0附近的根:2x3-4x2+3x-6=0。

#include <stdio.h>#include <math.h>int main(void){float x,x0,f,f1;x = 2.0;do{x0=x;f=2*x0*x0*x0-4*x0*x0+3*x0-6;f1=6*x0*x0-8*x0+3;x=x0-f/f1;//函数fabs:求浮点数x的绝对值//说明:计算|x|, 当x不为负时返回 x,否则返回 -x}while(fabs(x-x0)>=1e-5);printf ("%f\n",x);return 0 ;}执⾏结果:当x=1.5时,⽅程2x3-4x2+3x-6=0。

C语言迭代法详细讲解

C语言迭代法详细讲解

迭代法迭代法也称辗转法,是一种不断用变量的旧值递推新值的过程,跟迭代法相对应的是直接法(或者称为一次解法),即一次性解决问题。

迭代法又分为精确迭代和近似迭代。

“二分法”和“牛顿迭代法”属于近似迭代法。

迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法。

它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点,让计算机对一组指令(或一定步骤)进行重复执行,在每次执行这组指令(或这些步骤)时,都从变量的原值推出它的一个新值。

利用迭代算法解决问题,需要做好以下三个方面的工作:一、确定迭代变量。

在可以用迭代算法解决的问题中,至少存在一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量,这个变量就是迭代变量。

二、建立迭代关系式。

所谓迭代关系式,指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式(或关系)。

迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键,通常可以使用递推或倒推的方法来完成。

三、对迭代过程进行控制。

在什么时候结束迭代过程?这是编写迭代程序必须考虑的问题。

不能让迭代过程无休止地重复执行下去。

迭代过程的控制通常可分为两种情况:一种是所需的迭代次数是个确定的值,可以计算出来;另一种是所需的迭代次数无法确定。

对于前一种情况,可以构建一个固定次数的循环来实现对迭代过程的控制;对于后一种情况,需要进一步分析出用来结束迭代过程的条件。

例 1 :一个饲养场引进一只刚出生的新品种兔子,这种兔子从出生的下一个月开始,每月新生一只兔子,新生的兔子也如此繁殖。

如果所有的兔子都不死去,问到第12 个月时,该饲养场共有兔子多少只?分析:这是一个典型的递推问题。

我们不妨假设第 1 个月时兔子的只数为u 1 ,第 2 个月时兔子的只数为u 2 ,第 3 个月时兔子的只数为u 3 ,……根据题意,“这种兔子从出生的下一个月开始,每月新生一只兔子”,则有u 1 = 1 ,u 2 =u 1 +u 1 ×1 = 2 ,u 3 =u 2 +u 2 ×1= 4 ,……根据这个规律,可以归纳出下面的递推公式:u n =u n - 1 × 2 (n ≥ 2)对应u n 和u n - 1 ,定义两个迭代变量y 和x ,可将上面的递推公式转换成如下迭代关系:y=x*2x=y让计算机对这个迭代关系重复执行11 次,就可以算出第12 个月时的兔子数。

数值计算_第4章 解线性方程组的迭代法

数值计算_第4章  解线性方程组的迭代法
取初始值:
如果用高斯-赛德尔迭代法 迭代72次得:
用SOR迭代法 ,只须迭代25次即得:
逐次超松弛迭代算法
下列算法假定迭代矩阵收敛,否则要在WHILE循环中增加判断条件。
1.定义和输入系数矩阵 与常数项向量 的元素,输入松弛因子 的值。
2.FOR i:=1,2,…,n
//假定 ,形成常数项向量
FOR
当方程组的系数矩阵 具有某些性质时,可直接判定由它生成的雅可比迭代矩阵是收敛的。
定理4.3若方程组 的系数矩阵 ,满足下列条件之一,则其雅可比迭代法是收敛的。
(1) 为行对角占优阵,即
(2) 为列对角占优阵,即
证明:(1)雅可比迭代矩阵 其中
(2) 为列对角优阵,故 为行对角占优阵,由系数矩阵 构造的迭代矩阵 为行对角占优阵,则有
通常,把 的迭代称为亚松弛迭代,把 的迭代称为高斯-塞德尔迭代,而把 的迭代称为松弛迭代。
4.4
在线性代数中逆矩阵是按其伴随矩阵定义的,若 则方阵 可逆,且 ,其中 为 的伴随矩阵。要计算 个 阶的列式才能得到一个伴随矩阵,在数值计算中因其计算工作量大而不被采用。通常对 做行的初等的效换,在将 化成 的过程中得到 。在数值计算中,这仍然是一种行之有效的方法。
事实上,在计算 前,已经得到 的值,不妨将已算出的分量直接代入迭代式中,及时使用最新计算出的分量值。因此 的计算公式可改为:
即用向量 计算出 的值,用向量 计算出 的值 ,用向量 计算出 的值,这种迭代格式称为高斯—塞德尔迭代。
对于方程组AX=y,如果由它构造高斯-塞德尔迭代和雅可比迭代都收敛,那么,多数情况下高斯—塞德尔迭代比雅可比迭代的收敛效果要好,但是情况并非总是如此。

得到
而 ,

迭代法解线性方程组(C语言描述)

迭代法解线性方程组(C语言描述)

用Gauss-Seidel迭代法解线性方程组的C语言源代码:#include<stdio.h>#include<math.h>#include<stdlib.h>struct Line{int L;struct Row *head;struct Line *next;};struct Row{int R;float x;struct Row *link;};//建立每次迭代结果的数据存储单元struct Term{float x;float m;};struct Line *Create(int Line,int Row){struct Line *Lhead=NULL,*p1=NULL,*p2=NULL; struct Row*Rhead=NULL,*ptr1,*ptr2=NULL;int i=1,j=1;float X;while(i<=Line){while(j<=Row+1){scanf("%f",&X);if(X!=0||j==Row+1){ptr1=(struct Row*)malloc(sizeof(Row));if(ptr1==NULL){printf("内存分配错误!\n");exit(1);}ptr1->x=X;ptr1->R=j;if(ptr2==NULL){ptr2=ptr1;Rhead=ptr1;}else{ptr2->link=ptr1;ptr2=ptr1;}}j++;}if(ptr2!=NULL){ptr2->link=NULL;ptr2=NULL;}if(Rhead!=NULL){p1=(struct Line*)malloc(sizeof(Line));if(p1==NULL){printf("内存分配错误!\n");exit(1);}p1->L=i;p1->head=Rhead;if(p2==NULL){Lhead=p1;p2=p1;}else{p2->next=p1;p2=p1;}}i++;Rhead=NULL;j=1;}if(p2!=NULL)p2->next=NULL;return Lhead;}struct Line *Change(struct Line*Lhead,int n){ struct Line*p1,*p2,*p3,*p;struct Row*ptr;int i=1,k,j;float max,t;if(Lhead==NULL){printf("链表为空!\n");exit(1);}p2=Lhead;while(i<=n){max=0;k=0;t=0;ptr=p2->head;while(ptr!=NULL){if(ptr->R!=n+1){t+=fabs(ptr->x);if(max<fabs(ptr->x)){max=fabs(ptr->x);k=ptr->R;}}ptr=ptr->link;}t=t-max;if(max<=t){printf("系数矩阵A不具有严格对角优势,该程序不能用Gauss-Jacobi迭代法解该方程组!\n");return NULL;}if(p2->L==k)p2=p2->next;else if(p2->L>k){printf("系数矩阵A不具有严格对角优势,该程序不能用Gauss-Jacobi迭代法解该方程组!\n");exit(0);}else{p3=Lhead;while(p3->L!=k)p3=p3->next;ptr=p3->head;p3->head=p2->head;p2->head=ptr;}i++;}return Lhead;}void Deal(struct Line *Lhead,float e,int N,int n){struct Term*ptr;struct Line*p1;struct Row*current;float m=0,a,b,c=0;int k=0;if(Lhead==NULL){printf("链表为空\n");exit(1);}ptr=(Term*)malloc(n*sizeof(Term));for(int i=0;i<n;i++){(ptr+i)->x=0;(ptr+i)->m=0;}printf("迭代过程的数据变化表如下:\n");printf(" K");for(int i=1;i<=n;i++)printf(" X%d",i);printf("\n %d",k);for(int i=0;i<n;i++)printf(" %.5f",ptr[i].x);printf("\n");do{m=0;p1=Lhead;while(p1!=NULL){current=p1->head;while(current!=NULL){if(current->link==NULL)b=current->x;else if(current->R==p1->L)a=current->x;else c+=(current->x)*ptr[(current->R)-1].x;current=current->link;}ptr[(p1->L)-1].m=(b-c)/a-ptr[(p1->L)-1].x;if(m<fabs(ptr[(p1->L)-1].m))m=fabs(ptr[(p1->L)-1].m);ptr[(p1->L)-1].x=(b-c)/a;c=0;p1=p1->next;}k++;printf(" %d",k);for(int i=0;i<n;i++)printf(" %0.5f",ptr[i].x);printf("\n");}while(m>=e&&k<=N);if(k>N){printf("用迭代法解线性方程组失败!\n");exit(1);}printf(" 用Gauss-Seidel迭代法解的方程的近似解为:\n");for(int i=0;i<n;i++)printf(" X%d=%0.5f\n",i+1,ptr[i].x);}int main(){int n,N;float e;struct Line *head;printf("输入线性方程组的维数n、最大容许迭代次数N、容许误差e:\n");printf("n=");scanf("%d",&n);printf("N=");scanf("%d",&N);printf("e=");scanf("%f",&e);printf("输入线性方程组的系数矩阵A及常数项Bi:\n");for(int i=1;i<=n+1;i++){if(i!=n+1)printf(" X%d",i);else printf(" B\n");}head=Create(n,n);printf("\n");head=Change(head,n);Deal(head,e,N,n);return 0;}代码运行如下:。

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用Gauss-Seidel迭代法解线性方程组的C语言源代码:#include<stdio.h>
#include<math.h>
#include<stdlib.h>
struct Line{
int L;
struct Row *head;
struct Line *next;
};
struct Row{
int R;
float x;
struct Row *link;
};
//建立每次迭代结果的数据存储单元
struct Term{
float x;
float m;
};
struct Line *Create(int Line,int Row){
struct Line *Lhead=NULL,*p1=NULL,*p2=NULL; struct Row*Rhead=NULL,*ptr1,*ptr2=NULL;
int i=1,j=1;
float X;
while(i<=Line){
while(j<=Row+1){
scanf("%f",&X);
if(X!=0||j==Row+1){
ptr1=(struct Row*)malloc(sizeof(Row));
if(ptr1==NULL){
printf("内存分配错误!\n");
exit(1);
}
ptr1->x=X;
ptr1->R=j;
if(ptr2==NULL){
ptr2=ptr1;
Rhead=ptr1;
}
else{
ptr2->link=ptr1;
ptr2=ptr1;
}
}
j++;
}
if(ptr2!=NULL){
ptr2->link=NULL;
ptr2=NULL;
}
if(Rhead!=NULL){
p1=(struct Line*)malloc(sizeof(Line));
if(p1==NULL){
printf("内存分配错误!\n");
exit(1);
}
p1->L=i;
p1->head=Rhead;
if(p2==NULL){
Lhead=p1;
p2=p1;
}
else{
p2->next=p1;
p2=p1;
}
}
i++;
Rhead=NULL;
j=1;
}
if(p2!=NULL)
p2->next=NULL;
return Lhead;
}
struct Line *Change(struct Line*Lhead,int n){ struct Line*p1,*p2,*p3,*p;
struct Row*ptr;
int i=1,k,j;
float max,t;
if(Lhead==NULL){
printf("链表为空!\n");
exit(1);
}
p2=Lhead;
while(i<=n){
max=0;
k=0;
t=0;
ptr=p2->head;
while(ptr!=NULL){
if(ptr->R!=n+1){
t+=fabs(ptr->x);
if(max<fabs(ptr->x)){
max=fabs(ptr->x);
k=ptr->R;
}
}
ptr=ptr->link;
}
t=t-max;
if(max<=t){
printf("系数矩阵A不具有严格对角优势,该程序不能用Gauss-Jacobi迭代法解该方程组!\n");
return NULL;
}
if(p2->L==k)
p2=p2->next;
else if(p2->L>k){
printf("系数矩阵A不具有严格对角优势,该程序不能用Gauss-Jacobi迭代法解该方程组!\n");
exit(0);
}
else{
p3=Lhead;
while(p3->L!=k)
p3=p3->next;
ptr=p3->head;
p3->head=p2->head;
p2->head=ptr;
}
i++;
}
return Lhead;
}
void Deal(struct Line *Lhead,float e,int N,int n){
struct Term*ptr;
struct Line*p1;
struct Row*current;
float m=0,a,b,c=0;
int k=0;
if(Lhead==NULL){
printf("链表为空\n");
exit(1);
}
ptr=(Term*)malloc(n*sizeof(Term));
for(int i=0;i<n;i++){
(ptr+i)->x=0;
(ptr+i)->m=0;
}
printf("迭代过程的数据变化表如下:\n");
printf(" K");
for(int i=1;i<=n;i++)
printf(" X%d",i);
printf("\n %d",k);
for(int i=0;i<n;i++)
printf(" %.5f",ptr[i].x);
printf("\n");
do{
m=0;
p1=Lhead;
while(p1!=NULL){
current=p1->head;
while(current!=NULL){
if(current->link==NULL)
b=current->x;
else if(current->R==p1->L)
a=current->x;
else c+=(current->x)*ptr[(current->R)-1].x;
current=current->link;
}
ptr[(p1->L)-1].m=(b-c)/a-ptr[(p1->L)-1].x;
if(m<fabs(ptr[(p1->L)-1].m))
m=fabs(ptr[(p1->L)-1].m);
ptr[(p1->L)-1].x=(b-c)/a;
c=0;
p1=p1->next;
}
k++;
printf(" %d",k);
for(int i=0;i<n;i++)
printf(" %0.5f",ptr[i].x);
printf("\n");
}while(m>=e&&k<=N);
if(k>N){
printf("用迭代法解线性方程组失败!\n");
exit(1);
}
printf(" 用Gauss-Seidel迭代法解的方程的近似解为:\n");
for(int i=0;i<n;i++)
printf(" X%d=%0.5f\n",i+1,ptr[i].x);
}
int main(){
int n,N;
float e;
struct Line *head;
printf("输入线性方程组的维数n、最大容许迭代次数N、容许误差e:\n");
printf("n=");
scanf("%d",&n);
printf("N=");
scanf("%d",&N);
printf("e=");
scanf("%f",&e);
printf("输入线性方程组的系数矩阵A及常数项Bi:\n");
for(int i=1;i<=n+1;i++){
if(i!=n+1)
printf(" X%d",i);
else printf(" B\n");
}
head=Create(n,n);
printf("\n");
head=Change(head,n);
Deal(head,e,N,n);
return 0;
}
代码运行如下:。

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