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mAtlAB幂法

>> a=magic(2)a = 1 3 4 2 >> b=[13 43;45 32;1 3;]b = 13 43 45 32 1 3 >> b=b'b = 13 45 1 43 32 3 >> c=[a b]c = 1 3 13 45 1 4 2 43 32 3或者是:a=rand(2,2);b=rand(2,3);c=[a b]连接不成功的话可能是行和列有错误吧.再试试,成功!!

pmethod.m function [l,v,s]=pmethod(A,x0,eps) if nargin==2 eps = 1.0e-6; end v = x0; %v为主特征向量 M = 5000; %迭代步数限制 m = 0; l = 0; for(k=1:M) y = A*v; m = max(y); %m为按模最大的分量 v = y/m; if(abs(m - l) l = m; %到所需精度,退出,l为主特征值 s = k; %s为迭代步数 return; else if(k==M) disp('迭代步数太多,收敛速度太慢!'); l = m; s = M; else l = m; end end end

%A为矩阵;ep为精度要求;N为最大迭代次数;m为绝对值最大的特征值;u为对应最大特征值的特征向量.A=[2,-1,0;-1,2,-1;0,-1,2]; N=100; ep=1e-6; n=length(A); u=ones(n,1); index=0; k=0; m1=0; while k<=N v=A*u; m=max(abs(v)); u=v/m if abs(

你这个毛病太多了.第一句就错了.while 循环并没有实现幂法的算法.而且对迭代如何用程序实现没有搞清.参考下面的程序吧.function [m,u]=m_1(u0) format long; A=[3,-4,3;-4,6,3;3,3,1]; p=1; i=0; while (p>1e-5)&&(i<=20) u=A*u0; m=max(u); u=u./m; i=i+1; p=norm(u-u0); u0=u; end

function [lam,u1]=MinMulEig(A,v0,error)%A为矩阵,v0为初始向量%lam为最小特征值,u为对应的特征向量(列向量),error为控制精度%求按模最小特征值[~,i]=max(abs(v0));lam0=v0(i);u0=v0/lam0;control=0;while (control==0) v1=A\u0; [~,i]=max(abs(v1)); lam1=v1(i); u1=v1/lam1; if abs(1/lam1-1/lam0)> A=[-12 3 3;3 1 -2;3 -2 7];>> v0=[1,1,1]';>> [l,u]=MinMulEig(A,v0)

MATLAB学习内容MATLAB中有点算术运算和点运算.其中,算术运算符加减乘除及乘方与传统意义的加减乘除及乘方类似,用法基本相同.而点乘、点乘方、点左除、点右除这类点运算有其特殊的一面.点运算是指矩阵或者向量内元素对元素之间的运算.点运算要求参与运算的变量在结构上必须是相似的.>> figure>> x = 0:0.0001:2;>> y = x.^2 - 2 * x + 4;>> plot(x,y)>> y = x^2 - 2 * x + 4; 错误使用 ^ 输入必须为标量和方阵.

syms x y;M=[cos(2*x)^2+2*sin(2*x)^2*exp(i*y),cos(2*x)*sin(2*x)-2*cos(2*x)*sin(2*x)*exp(i*y);cos(2*x)*sin(2*x)-2*cos(2*x)*sin(2*x)*exp(i*y),sin(2*x)^2+2*cos(2*x)^2*exp(i*y)]eig(M)%特征值

clear;clc;A=0;B=0;C=0;for k=1:10Temp(:,k)=[A,B,C];A=(14-3*B-C)/10;B=(5+2*A+3*C)/10;C=(14-A-3*B)/10;endABC=Temp'结果:ABC= 0 0 0 1.4000 0.7800 1.0260 1.0634 1.0205 0.9875 0.9951 0.9953 1.0019 1.0012 1.0008 0.9996 0.9998 0.

很简单啊,x的平方就是x^2

函数输入点定义了max而又需要用max函数 这个引起冲突建议将函数输入的max改为 max1for k=1:max1

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