Matlab求解线性方程组、非线性方程组

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1、..-求解线性方程组solve，linsolve例：A=[5042;1-121;4120;1111];%矩阵的行之间用分号隔开，元素之间用逗号或空格B=[3;1;1;0]X=zeros(4,1);%建立一个4元列向量X=linsolve(A,B)diff〔fun，var，n〕：对表达式fun中的变量var求n阶导数。例如：F=sym〔'u(x,y)*v(x,y)'〕;%sym〔〕用来定义一个符号表达式diff(F);%matlab区分大小写pretty(ans)%pretty〔〕：用习惯书写方式显示变量；ans是答案表达式非线性方程求解fsolve(f

2、un,x0,options)其中fun为待解方程或方程组的文件名；x0位求解方程的初始向量或矩阵；option为设置命令参数建立文件fun.m：functiony=fun(x)y=[x(1)-0.5*sin(x(1))-0.3*cos(x(2)),...x(2)-0.5*cos(x(1))+0.3*sin(x(2))];-.word.zl-..->>clear;x0=[0.1,0.1];fsolve(fun,x0,optimset('fsolve'))注：...为续行符m文件必须以function为文件头，调用符为；文件名必须与定义的函数名一样；fso

3、lve〔〕主要求解复杂非线性方程和方程组，求解过程是一个逼近过程。  Matlab求解线性方程组AX=B或XA=B在MATLAB中，求解线性方程组时，主要采用前面章节介绍的除法运算符“/〞和“〞。如：X=AB表示求矩阵方程AX＝B的解；X＝B/A表示矩阵方程XA=B的解。对方程组X＝AB，要求A和B用一样的行数，X和B有一样的列数，它的行数等于矩阵A的列数，方程X＝B/A同理。如果矩阵A不是方阵，其维数是m×n，那么有：m＝n恰定方程，求解准确解；m>n超定方程，寻求最小二乘解；m

4、MATLAB将采用不同的算法来求解。-.word.zl-..-一．恰定方程组恰定方程组由n个未知数的n个方程构成，方程有唯一的一组解，其一般形式可用矩阵，向量写成如下形式：Ax=b其中A是方阵，b是一个列向量；在线性代数教科书中，最常用的方程组解法有：〔1〕利用cramer公式来求解法；〔2〕利用矩阵求逆解法，即x=A-1b；〔3〕利用gaussian消去法；〔4〕利用lu法求解。一般来说，对维数不高，条件数不大的矩阵，上面四种解法所得的结果差异不大。前三种解法的真正意义是在其理论上，而不是实际的数值计算。MATLAB中，出于对算法稳定性的考虑，行列式

5、及逆的计算大都在lu分解的根底上进展。在MATLAB中，求解这类方程组的命令十分简单，直接采用表达式：x=Ab。在MATLAB的指令解释器在确认变量A非奇异后，就对它进展lu分解，并最终给出解x；假设矩阵A的条件数很大，MATLAB会提醒用户注意所得解的可靠性。如果矩阵A是奇异的，那么Ax=b的解不存在，或者存在但不唯一；如果矩阵A接近奇异时，MATLAB将给出警告信息；如果发现A是奇异的，那么计算结果为inf，并且给出警告信息；如果矩阵A是病态矩阵，也会给出警告信息。注意：在求解方程时，尽量不要用inv(A)*b命令，而应采用Ab的解法。因为后者

6、的计算速度比前者快、精度高，尤其当矩阵A的维数比拟大时。另外，除法命令的适用行较强，对于非方阵A，也能给出最小二乘解。-.word.zl-..-二．超定方程组对于方程组Ax=b，A为n×m矩阵，如果A列满秩，且n>m。那么方程组没有准确解，此时称方程组为超定方程组。线性超定方程组经常遇到的问题是数据的曲线拟合。对于超定方程，在MATLAB中，利用左除命令〔x=Ab〕来寻求它的最小二乘解；还可以用广义逆来求，即x=pinv(A),所得的解不一定满足Ax=b，x只是最小二乘意义上的解。左除的方法是建立在奇异值分解根底之上，由此获得的解最可靠；广义逆法是建

7、立在对原超定方程直接进展householder变换的根底上，其算法可靠性稍逊与奇异值求解，但速度较快；【例7】求解超定方程组A=[2-13;31-5;4-11;13-13]A=2-1331-54-1113-13b＝[303-.word.zl-..--6]’;rank(A)ans=3x1=Abx1=1.00002.00001.0000x2=pinv(A)*bx2=1.00002.00001.0000A*x1-bans=1.0e-014-0.0888-0.0888-0.13320可见x1并不是方程Ax=b的准确解，用x2=pinv(A)*b所得的解与x1

8、一样。三．欠定方程组欠定方程组未知量个数多于方程个数，但理论上有无穷个解。MATLAB将寻求一