matlab中矩阵用迭代法求特征向量规则

-20.5558285905308换成弧度是-0.358766883260444选不同初值得到另外一个结果0.758766883260445换成弧度43.474140786708两边同时平方相减得到f

function[n,x]=sor22(A,b,X,nm,w,ww)%用超松弛迭代法求解方程组Ax=b%输入：A为方程组的系数矩阵,b为方程组右端的列向量,X为迭代初值构成的列向量,nm为最大迭代次数

%%以下是不动点主程序function[xc,num,eps]=fpi(g,x0,phi,step)ifnarginstepdisp('超过迭代次数,可能不收敛')break;endendxc=aft

矩阵转置用符号“`”来表示和实现.例如：A=[123；456；789]；B=A`↙B=147258369如故Z是复数矩阵,则Z`为它们的复数共轭转置矩阵,非共轭转置矩阵使用Z.`或conj(Z`

x=x-(H*sqrt(1+2*x/H)-x*arch(H/x+1)-b)/(1/sqrt(1+2*x/H)-arch(H/x+1))-x*((H/x^2+(H^2/x^3+H/x^2)/sqrt(H

其实你可以换种方法来做,这种做的话比较困难.可以再思考下.

w=[0.2820.1460.0750.0380.019,0.1480.0700.0150.032,0.0750.0280.0060.012,0.0200.0200.0080.004]w=Column

雅可比迭代function[x,n]=jacobi2(A,b,x0,eps,M)%Jacobi迭代%A=[911;181;119];%b=[1;1;1];%x0=[0;0;0];%[x,n]=jaco

对于求平方根,变成方程模式为f(x)=x^2-a,即求此方程的实根；下面编写了两个function函数,可以直接调用.二分法：functionx=sqrt_bisect(a)f=@(x)x^2-a;i

用eig就可以了.特征多项式是poly.转为一般形式是poly2sym.a=magic(5),%产生一个魔方阵;[v,d]=eig(a),计算特征向量与特征值;ap=poly(a),计算特征多项式;a

x=10^(1/x),{"浠ｆ崲娆℃暟","x鍊?},{1,10.0000000000},{2,1.25892541179},{3,6.2277079027},{4,1.44734718383},{5

[l1;l2;3]=[2-1-1;033;222]*[345]'就行了

symsXYZeq1=X+Y+4*(Z-40)-4410;eq2=Z*X^3-(Z-40)*(X-80)^3+80*Z^3-105304178*10^4;eq3=Z*Y^3-(Z-40)*(Y-80)

function[A]=cal(a,b,v)%a,b表示区间,v是精度i=1;x=(a+b)/2;A=[ix];t=x-(x^3-x-1)/(3*x^2-1);%迭代函数while(abs(t-x)>

那你就把A变成一列不就完了吗std(A(:),flag)如果flag=0,就是无偏标准差,就是除以n-1的,如果flag=1就是除以n的,是有偏的过两点求直线方程这是初中的公式吧,不会连这都要说吧,实

symsxf=x^x-10;df=diff(f,x);eps=1e-6;x0=10;cnt=0;MAXCNT=200;%最大循环次数whilecnt

x=0:0.01:1;y=1-x-sin(x);plot(x,y,'b');观察初值,大概是在区间[0.40.6]

不太懂.rand(m,n)是构造m*n的随机矩阵

functiony=G(x)G=[521;-142;2-310];functiony=fun(delta)%误差P=[-12203];N=length(P);fork=1:10X=P;forj=1:N

A=[55/6-5/20-5/3-5-5/240/3-5-5/200-5100-5-5/3-5/2045/60-50-5010]inv(A)