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LU 分解和前向/后向代入法来解线性方程组 Ax = b

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发表于 2023-12-31 17:03 |只看该作者 |倒序浏览
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这段代码实现了 LU 分解和前向/后向代入法来解线性方程组 Ax = b,其中 A 是一个方阵,b 是一个列向量。以下是代码的中文解释:
0 [8 }5 {3 W& |# Ja = [1,2,3;2,5,2;3,1,5];( K4 Q; ?3 n9 `0 t
b = [14,18,20];
: Z9 @' O; ^% q4 j- |n = size(a, 1);  ?: o" y0 `) P" h8 b+ h
u = zeros(size(a));; i# Z" L& N" k$ L! C6 S1 w, n
l = zeros(size(a));" j* b$ b! d. t4 R# `+ M
u(1, = a(1, ;$ T6 \0 }# j: Z! Y) t7 l

. {' r. q4 G. ~% LU 分解  m3 e5 g. a# [+ {, p1 c4 ]
for i = 2:n& v/ s) k. f! P0 P3 r  q) a; q# c; }
    l(i, 1) = a(i, 1) / u(1, 1);
" s$ Z/ I3 v" R$ u3 a( uend
: ^; l6 d6 y& g0 i' B* o* ]for r = 2:n
" E- a. t8 f( h4 w, L7 ^    for i = r:1:n
+ z- F$ k+ L0 T  z        sum1 = 0;) i- `1 i7 _2 D9 o6 [, l
        for k = 1:r-1, ^3 q" k: h( E( Q2 d$ G& f
            sum1 = sum1 + l(r, k) * u(k, i);" \) Q# U* q- t: P
        end% S/ P  S! R/ B  N7 a/ K
        u(r, i) = a(r, i) - sum1;" u5 W  R' i/ W
    end
2 x) |1 d, e  W# r    for i = r+1:n( f( B" n2 B+ D, H1 r, a# R
        sum2 = 0;$ d' I$ T- G$ \2 b7 E1 I8 n
        for k = 1:r-1
6 Q- ~# g1 q5 s+ a# T  I            sum2 = sum2 + l(i, k) * u(k, r);
" e4 a  M, Z" B" M+ f. G% |        end! h& J( w$ M, a+ F7 z0 J8 w; X
        l(i, r) = (a(i, r) - sum2) / u(r, r);- r( [, U: R6 M7 p+ v2 J
    end
7 G; M) \9 _& m) P( E# D( y) f4 ^end
6 c4 }/ n" q% h
# v" W* t, H2 G" P( ?% 设置 L 的对角线为1
1 e, U, `% n4 L6 t: vfor i = 1:n
$ B) p  z& A+ W) _/ {    l(i, i) = 1;5 l9 Z& h4 b' g* w
end
% |! [. }  F8 [  |% l  x
+ N0 x8 @' b) q8 ?% 前向代入: W( s% S, r9 d0 C8 u
y(1) = b(1);
! u. ^; P" e4 h5 O' w8 N8 @for i = 2:n7 f- ?* Z. C3 `7 b9 M; r
    sum3 = 0;- r& k' D5 _% J) x4 T; s5 t
    for k = 1:i-1: i% A) H4 ^! E& [9 B
        sum3 = sum3 + l(i, k) * y(k);3 T: e$ p# f& V& M7 e( h
    end
6 V- g* l/ ~; ]% x7 {; g" ]    y(i) = b(i) - sum3;
7 d1 K+ V: J& q7 m& ^5 Kend
  R/ C. q0 A+ J$ V. U) a
4 U1 p/ e' t2 q4 a! H% 后向代入
6 F; ~4 c3 L3 M6 A( E( rx(n) = y(n) / u(n, n);
. _/ i: y" ^; D9 M& Nfor i = n-1:-1:1
) N1 H+ E+ C( `    sum4 = 0;
# L4 Q6 y/ j8 [    for k = i+1:n  a' l9 O( u( V0 \/ ~* `  ?
        sum4 = sum4 + u(i, k) * x(k);
0 l6 C& q% `! ]  B( ^    end* W+ S& j3 j; l2 V$ ^& T
    x(i) = (y(i) - sum4) / u(i, i);$ v) P0 N# W. Q0 x5 M
end
% z3 i: G4 a2 E/ e( N6 C
* n: b) F. d; k9 L4 ]8 V* K% 输出结果
& u! }" ~5 u" Fdisp('解 y:');
2 M3 l1 s* C% d1 P9 B$ x2 K( C# ndisp(y');' ~/ |. G1 v1 S+ A
disp('解 x:');# T3 F9 E1 I2 ^/ f1 q
disp(x');* K8 _) M  f1 @5 |1 P, O' q' Z
  X  `( J, W) ]# `8 p; Q* y. O1 y
这段代码通过 LU 分解将矩阵 A 分解为下三角矩阵 L 和上三角矩阵 U,然后使用前向代入和后向代入求解线性方程组 Ax = b。最后,输出解 y 和解 x。
$ a- [' l7 N8 F7 N. |( R( }$ u+ u  D
( W! c  @1 A) `/ Z0 b+ B2 _9 [8 m/ R  a$ o* w( c0 i

LR.m

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