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wangjunyahit

银虫 (初入文坛)

[求助] 求Matlab高手解决线性方程组的迭代求解问题

遇到一个线性方程组Ax=b的求解问题,使用Matlab直接求解但不确定结果是否正确,
想使用迭代解法求解验证结果,但苦于找不到合适的迭代解法和程序,希望各位大神
给予帮助,感激涕零!!!
方程组是这样的:
A=[-1.2e-21,1.4e6,1.4e6,-1.4e6,1.3e6;
    8.9e-22,-1.4e6,4.9e3,3.8e3,0;
    1.8e-22,1.4e3,-1.4e6,4.3e3,0;
    4.4e-23,3.2e2,1.2e3,-5.1e6,4.3e3;
    5.3e-23,0,0,1.3e3,-2.3e6]
b=[0;-1.8e-4;-1.3e-2;-1.5e-2;-4.0e-3]
直接求解如下:
x=A\b;
x=[  1.029393177754837e+20
     6.565808888911404e-08
     2.259822851544940e-08
     3.842185487752932e-09
     4.113382036189007e-09]

rcond(A)=1.694258513618419e-29;矩阵A可逆的条件数估值接近0,矩阵A条件不好,得到的解有误差
希望各位大神
给予帮助,感激涕零!!!

~EZ9ND[(A@F3IUUY9EJVQ4C.jpg

[ Last edited by wangjunyahit on 2012-11-24 at 16:10 ]
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自强不息,厚德载物
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fabaoyi

新虫 (初入文坛)

【答案】应助回帖

★ ★
xiegangmai: 金币+2, 帖中代码部分可使用“插入代码”功能 2012-11-25 19:58:47
引用回帖:
6楼: Originally posted by wangjunyahit at 2012-11-25 11:12:12
谢谢您的解答,非常感激!
我之前也用过雅克比迭代和高斯赛德尔迭代进行过求解另外一个类似的方程,但是没有收敛,不知道是不是初值选择的问题,麻烦您帮忙看下!谢谢!方程如下:
A=;
b=';...

这个用迭代法的话验证的话,没有哪一种迭代法是通用的,验证的话,你就用列主元消去法吧,一定程度上能控制舍入误差.下面且用列主元消去法求解,过程贴下面:
function gauss(A,b,delta)
%解线性方程组
B=[A b'];
[B,n]=disha(B);
X=A\b';
for k=1:n
    if abs(B(k,k))         disp('注意:detA=0!');
        return
    end
end
x=(B(:,1:n))\B(:,n+1);
disp('方程有有唯一解其解为:');
disp('i               x(i)');
for i=1:n
    disp(sprintf('%d          %.17e',i,x(i)));
end
    function [A hs]=disha(A)
        [hs,ls]=size(A);
        for i=1:hs-1
            s=A(:,i);
            [m,row]=max(abs(s(i:hs)));
            if A(i,i)~=m
                s1=A(i,;
                A(i,=A(row+i-1,;
                A(row+i-1,=s1;
            end
            for j=i:hs-1
                %   if A(j+1,i)==0
                %     continue
                %  end
                % r=A(i,i)/A(j+1,i);
                %A(j+1,=A(j+1,*r-A(i,;
                r=A(j+1,i)/A(i,i);
                A(j+1,=A(i,*r-A(j+1,;
            end
        end
    end
disp('逆矩阵求解结果: ');
for k=1:1:5
disp(sprintf('%d          %.17e',k,X(k)'));
end
end
>> gauss(A,b,10^(-18))
Warning: Matrix is close to singular or badly scaled. Results may be inaccurate. RCOND = 4.382649e-026.
> In gauss at 5
Warning: Matrix is close to singular or badly scaled. Results may be inaccurate. RCOND = 6.691293e-026.
> In gauss at 12
方程有有唯一解其解为:
i               x(i)
1          8.90763948846464080e+026
2          3.22058008969693620e+002
3          8.07073018970861680e+001
4          2.39314314743592430e+001
5          1.09550426143824530e+001
逆矩阵求解结果:
1          8.90763948846463800e+026
2          3.22058008969693560e+002
3          8.07073018970861540e+001
4          2.39314314743592430e+001
5          1.09550426143824530e+001
>>
活着为了实现价值
7楼2012-11-25 13:04:02
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东平Modelon

金虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★
感谢参与,应助指数 +1
xiegangmai: 金币+2, 谢谢应助 2012-11-24 20:54:11
wangjunyahit: 金币+3, ★★★很有帮助 2012-11-25 11:12:49
矩阵的rcond显然可以改好啊。例如将第一列乘以4e27。

>> Anew = A; Anew(:,1) = A(:,1) *4e27;rcond(Anew)
    0.0103
>>x_1= Anew\b; x_1_real = x_1; x_1_real(1) = 4e27 * x_1(1)

不过结果解还是一样的。
2楼2012-11-24 20:35:20
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fabaoyi

新虫 (初入文坛)

【答案】应助回帖

★ ★
感谢参与,应助指数 +1
xiegangmai: 金币+2, 谢谢参与 2012-11-25 19:58:30
你学过数值分析没有,这个可以用高斯迭代法和雅可比迭代法求解,不过虽然用迭代法,跑程序时还是有警告,可能求解还是不是非常可靠,我求解了一个,下面我把高斯迭代法那个我求解用的程序和运行结果贴在下面:
function gsdd(A,b,x0,fs,wucha,ddcs)
D=diag(diag(A));
U=-triu(A,1);
L=-tril(A,-1);
ljzx=inv(A)*b';
if det(D)==0
    disp('对角矩阵D奇异,迭代不能实现');
    return
end
B=(D-L)\U;f=(D-L)\b';
for k=1:ddcs
    x1=B*x0'+f;
    epsilon=norm(x1-x0',fs);
    wcx=norm(x1-x0',fs)/(norm(x1,fs)+eps);
    x0=x1';
    if (epsilon         break
    end
end
if (epsilon>wucha)||(wcx>wucha)||k==ddcs
   disp('   超过给定最大迭代次数,可能不收敛 ')
    return
end
disp('迭代次数:');
k
disp('迭代结果:');
x=x0'
disp('逆矩阵求解结果:');
x=ljzx
end
>> A=[-1.2e-21,1.4e6,1.4e6,-1.4e6,1.3e6;
     8.9e-22,-1.4e6,4.9e3,3.8e3,0;
     1.8e-22,1.4e3,-1.4e6,4.3e3,0;
     4.4e-23,3.2e2,1.2e3,-5.1e6,4.3e3;
     5.3e-23,0,0,1.3e3,-2.3e6];
>> b=[0;-1.8e-4;-1.3e-2;-1.5e-2;-4.0e-3]';
>> x0=[1 1 1 1 1];
>> gsdd(A,b,x0,1,10^(-15),1000)
Warning: Matrix is close to singular or badly scaled. Results may be inaccurate.
RCOND = 1.694259e-029.
> In gsdd at 5
Warning: Matrix is close to singular or badly scaled. Results may be inaccurate.
RCOND = 2.352941e-028.
> In gsdd at 10
Warning: Matrix is close to singular or badly scaled. Results may be inaccurate.
RCOND = 2.352941e-028.
> In gsdd at 10
迭代次数:

k =

   527

迭代结果:

x =

    1.029393177754839e+020
    6.565808888911417e-008
    2.259822851544943e-008
    3.842185487752933e-009
    4.113382036189012e-009

逆矩阵求解结果:

x =

    1.029393177754837e+020
    6.565808888911401e-008
    2.259822851544940e-008
    3.842185487752931e-009
    4.113382036189006e-009
活着为了实现价值
3楼2012-11-25 01:28:13
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wangjunyahit

银虫 (初入文坛)

引用回帖:
2楼: Originally posted by 东平Modelon at 2012-11-24 20:35:20
矩阵的rcond显然可以改好啊。例如将第一列乘以4e27。

>> Anew = A; Anew(:,1) = A(:,1) *4e27;rcond(Anew)
    0.0103
>>x_1= Anew\b; x_1_real = x_1; x_1_real(1) = 4e27 * x_1(1)

不过结果解

对的,我也这样试过,谢谢了
自强不息,厚德载物
4楼2012-11-25 09:28:56
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