matlab绘制收敛域的对应序列 线性方程组的直接解法和迭代解法各有什么特点?

线性方程组的直接解法和迭代解法各有什么特点?

matlab绘制收敛域的对应序列 线性方程组的直接解法和迭代解法各有什么特点?

是你所谓的直接方法axbxa (-1) b如果是,这种方法对于大型(尤其是大型稀疏)矩阵一般不是一个好的选择。因为在求a (-1)的过程中,会进行很多不必要的计算。当a接近奇点时,它 很难弄清楚。(当然如果你尝试快速求解,比如在matlab中使用inv(A)*b,因为有简单的命令,也是不错的选择。)

对于迭代法来说,卢分解后用高斯消元法是个不错的选择,自己写点程序就行了,不如直接法方便。虽然是迭代,但是matlab提供了一个你可以直接使用的命令,就是a,另外对于一些特殊的矩阵,比如正定对称矩阵,你也可以使用共轭梯度法,这种方法收敛速度非常快,适用于大型稀疏矩阵。

用粒子群优化算法解决无功优化问题,用matlab编写的程序,运行结果不稳定怎么办?

你的不稳定是否意味着你可以 t收敛,还是每次收敛的结果都不一样?

如果每次收敛结果都不一样,那是正常的,只是因为找到了局部极小点,粒子数应该比较大。

如果你能 t收敛,我觉得还是要检查一下你的程序问题。

遗传算法有那些缺点?

1.早熟。这是最大的缺点,即算法探索新空间的能力有限,容易收敛到局部最优解。

2,大量的计算。它涉及到大量个体的计算。问题复杂时,计算时间是个问题。

3.处理规模小。目前对高维问题的处理和优化仍有一定难度。

4.处理非线性约束是困难的。对于处理非线性约束,大多数算法都加入了惩罚因子,这是一笔不小的开销。

5.稳定性差。由于该算法属于随机算法,需要多次运算,结果的可靠性差,不能稳定地得到解。

大致这些,lz可以查阅相关专业书籍!

信源容量迭代算法的收敛性matlab程序?

取每次迭代的导数,代入附近的猜想(这里是1.5),看倒数的绝对值是否小于1。小于1就收敛,大于1就发散。倒数值越小,收敛速度越快。

设已知f(x) 0有根a,f(x)足够光滑(所有导数都存在且连续)。如果f(a)!0(单点零),迭代法x[n ^ 1]x[n]-f(x[n])/f(x[n])得到的序列x[n]总是收敛到a,且收敛速度至少是二阶的。

如果f(a) 0(重零点),当初始值在a的一个邻域内时,收敛速度是一阶的。

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