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1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上最速下降法求解線性代數(shù)方程組要求:對于給定的系數(shù)矩陣、右端項(xiàng)和初值,可以求解線性代數(shù)方程組一、最速下降法數(shù)學(xué)理論在基本迭代公式中,每次迭代搜索方向取為目標(biāo)函數(shù)的負(fù)梯度方向,即,而每次迭代的步長取為最優(yōu)步長,由此確定的算法稱為最速下降法。為了求解問題,假定我們已經(jīng)迭代了次,獲得了第個迭代點(diǎn)?,F(xiàn)在從出發(fā),可選擇的下降方法很多,一個非常自然的想法是沿最速下降方向(即負(fù)梯度方向)進(jìn)行搜索應(yīng)該是有利的,至少在鄰近的范圍內(nèi)是這樣。因此,去搜索方向?yàn)?為了使目標(biāo)函數(shù)在搜索方向上獲得最多的下降,沿進(jìn)行一維搜索,由此得到第個跌帶點(diǎn),即,其中步長因子按下式確定, . (1)顯然,令就可以
2、得到一個點(diǎn)列,其中是初始點(diǎn),由計算者任意選定。當(dāng)滿足一定的條件時,由式(1)所產(chǎn)生的點(diǎn)列必收斂于的極小點(diǎn)。二、最速下降法的基本思想和迭代步驟已知目標(biāo)函數(shù)及其梯度,終止限和.(1) 選定初始點(diǎn),計算;置.(2) 作直線搜索:;計算.用終止準(zhǔn)則檢驗(yàn)是否滿足:若滿足,則打印最優(yōu)解,結(jié)束;否則,置,轉(zhuǎn)(2)(3) 最速下降法算法流程圖如圖所示.結(jié)束 終止準(zhǔn)則滿足? 選定開始三、最速下降法的matlab實(shí)現(xiàn)function x,n=twostep(A,b,x0,eps,varargin) %兩步迭代法求線性方程組Ax=b的解if nargin=3 eps= 1.0e-
3、6; M = 200;elseif nargin<3 error returnelseif nargin =5 M = varargin1;end D=diag(diag(A); %求A的對角矩陣L=-tril(A,-1); %求A的下三角陣U=-triu(A,1); %求A的上三
4、角陣B1=(D-L)U;B2=(D-U)L;f1=(D-L)b;f2=(D-U)b;x12=B1*x0+f1;x =B2*x12+f2;n=1; %迭代次數(shù)while norm(x-x0)>=eps x0 =x; x12=B1*x0+f1; x =B2*x12+f2; &
5、#160; n=n+1; if(n>=M) disp('Warning: 迭代次數(shù)太多,可能不收斂!'); return; endendfunction x,n= fastdown(A,b,x0,eps) %最速下降法求線性方程組Ax=b的解if(nargin = 3) eps = 1.0
6、e-6;endx=x0;n=0;tol=1;while(tol>eps) %以下過程可參考算法流程 r = b-A*x0; d = dot(r,r)/dot(A*r,r); x = x0+d*r; tol = norm(x-x0); x0 = x; n = n + 1;end
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