高斯过程分类matlab代码的简单介绍

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本文目录一览：

• 1、如何让高斯-牛顿算法用Matlab实现，有代码吗？
• 2、用高斯消元法解线性方程组 的MATLAB程序
• 3、用matlab程序，编写出高斯塞德尔迭代法

如何让高斯-牛顿算法用Matlab实现，有代码吗？

function x=gauss_lie(A,b)

%采用高斯列主元法求解方程组Ax=b

n=length(b);

p=1:n;lu=A;

y=[];

for k=1:n

[c,i]=max(abs(lu(k:n,k)));

ik=i+k-1;

if ik~=k

m=p(k);p(k)=p(ik);p(ik)=m;

ck=lu(k,:);lu(k,:)=lu(ik,:);lu(ik,:)=ck;

end

if k==n

break;

end

lu(k+1:n,k)=lu(k+1:n,k)/lu(k,k);

lu(k+1:n,k+1:n)=lu(k+1:n,k+1:n)-lu(k+1:n,k)*lu(k,k+1:n);

end

l=diag(ones(n,1))+tril(lu,-1);

u=triu(lu);

y(1)=b(p(1));

for i=2:n

y(i)=b(p(i))-l(i,1:i-1)*y(1:i-1)';

end

x(n)=y(n)/u(n,n);

for i=n-1:-1:1

x(i)=(y(i)-u(i,i+1:n)*x(i+1:n)')/u(i,i);

end

x=x';

用高斯消元法解线性方程组 的MATLAB程序

1、下图是需要求解的线性方程组。

2、打开MATLAB，利用左除法(\)求解上述线性方程组。输入如下代码：close all; clear all; clc% MATLAB左除法(\)求解线性方程组，A = [1 2 3;-1 3 7;9 0 3];b = [1 4 7]';x = A\b。

3、保存和运行上述代码，利用左除法(\)得到线性方程组的解。

4、用求逆法(inv)求解线性方程组，输入如下代码：close all; clear all; clc，% MATLAB求逆法(inv)求解线性方程组，% A是线性方程组等号左边系数构成的矩阵。

5、保存和运行上述代码，利用求逆法(inv)得到线性方程组的解如下。

6、最后，可以看到左除法(\)和求逆法(inv)求得的线性方程组解是一样的。

用matlab程序，编写出高斯塞德尔迭代法

function [v,sN,vChain]=gaussSeidel(A,b,x0,errorBound,maxSp)

%Gauss-Seidel迭代法求解线性方程组

%A-系数矩阵 b-右端向量 x0-初始迭代点 errorBound-近似精度 maxSp-最大迭代次数

%v-近似解 sN-迭代次数 vChain-迭代过程的所有值

step=0;

error=inf;

s=size(A);

D=zeros(s(1));

vChain=zeros(15,3);%最多能记录15次迭代次数

k=1;

fx0=x0;

for i=1:s(1)

D(i,i)=A(i,i);

end;

L=-tril(A,-1);

U=-triu(A,1);

while error=errorBound stepmaxSp

x0=inv(D)*(L+U)*x0+inv(D)*b;

vChain(k,:)=x0';

k=k+1;

error=norm(x0-fx0);

fx0=x0;

step=step+1;

end

v=x0;

sN=step;

关于高斯过程分类matlab代码和的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。