高斯消元法是一种用于解线性方程组的算法。部分旋转(Partial Pivoting)是一种在高斯消元过程中用于提高数值稳定性的技术。下面是一个使用MATLAB实现高斯消元法并结合部分旋转的示例代码:
function [x, y] = gaussianEliminationWithPartialPivoting(A, b)
% A: 系数矩阵
% b: 常数向量
% x: 解向量
% y: 中间变量,用于存储每一步的消元结果
n = size(A, 1);
y = b;
for k = 1:n-1
% 部分旋转:选择第k列中绝对值最大的元素所在的行,并与第k行交换
[~, maxRow] = max(abs(A(k:n, k)));
maxRow = maxRow + k - 1;
[A([k, maxRow], :), A([maxRow, k], :)] = deal(A([maxRow, k], :), A([k, maxRow], :));
[y([k, maxRow]), y([maxRow, k])] = deal(y([maxRow, k]), y([k, maxRow]));
% 消元过程
for i = k+1:n
factor = A(i, k) / A(k, k);
A(i, k:end) = A(i, k:end) - factor * A(k, k:end);
y(i) = y(i) - factor * y(k);
end
end
% 回代求解
x = zeros(n, 1);
for k = n:-1:1
x(k) = (y(k) - A(k, k+1:end) * x(k+1:end)) / A(k, k);
end
end
高斯消元法:通过逐步消除未知数的系数,将线性方程组转化为上三角矩阵,然后通过回代求解。 部分旋转:在高斯消元过程中,每次选择当前列中绝对值最大的元素所在的行与当前行交换,以提高数值稳定性。
问题:数值不稳定,解的精度低。 原因:系数矩阵的条件数过大,导致计算过程中误差累积。 解决方法:使用部分旋转技术,选择绝对值最大的元素进行行交换,减少误差累积。
通过上述代码和解释,你可以实现一个数值稳定的高斯消元法,并应用于各种线性方程组的求解。
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