梯形格习字法

梯形格习字法
梯形格习字法

“梯形格”习字法

一、汉字书写的六项基本要求:

大小适宜字体端正字形舒展

布白均匀左收右放上紧下松

二、梯形格书写要领:

总体上要眼观全局并做到以下三点

1、满格写字:长画顶格主笔可伸展出格

2、均匀布白:等距排布大小调白斜正调白

3、摆放端正:长竖站正上下对正左右均衡

4、写字时依照笔顺,前后笔画要求连惯呼应,也就是:前一笔的收笔方向要转向后一笔的起笔点。同种笔画重复使用时,要避免雷同,要使长短或方向有变化,一般做到横不平行,竖不等长,点不同向。使用梯形格写字的要诀是“把格撑满,布匀摆“正”,“正”则是满足黑平衡,“匀”则满足白平衡,“满”则体现透视特征。

五、笔画训练的口诀和基本要求:

1、点

写好三点很关键,笔尖不抬一旋转,朝着方向(左点、直点、右点)去行笔,回锋还到起笔点,状如水滴最好看。

点的妙用取平衡点下有横半悬空(市)

注意两点相互顾点下无竖点偏右(广)

独点取势要庄重点竖永远找直线(宋)

2、横

(1)两点水平一线连,方向上扬记心间。仰横短覆横长,平横常在框中藏。横要靠左不靠右,框中有横不写满。上托下盖覆横长(如:旦下),多横排列要错落。(如:青襄)横竖交叉:横长竖短(如:十草头带字头木字旁)横短竖长(如:其提手旁)横下有撇:横短撇长(如:石)横长撇短(如:夏)横撇交叉:横短撇长(如:左存)横长撇短(如:有在右)横上有点半空悬下(寸)字一点要靠上,六字下点要略长。

3、竖

两点上下一线牵,中竖站正不改变。(垂露竖)

直点一直向下行,笔锋露尖似悬针。(悬针竖)

两竖相并五种情形:

(1)“非”字形左短右长左低右高(2)草字头上口略张两竖忌直立(3)“开”字形左短右长下口张,左竖垂露右竖悬。(4)“贝”字形左短右长横折上扬(5)“凶”字形折底上扬右竖出脚。三竖并列,前竖化为长撇略倾斜,

右竖长直又规范,中竖垂露粗又短,均匀排列最美观。“带”字头:边竖略长要倾斜,中竖略短粗又直。多竖并列要错落,忌偏忌齐忌平行,等距排布最关键。

4、撇

短撇写法:向右写点再回锋,提笔来到点中央,飞快出锋左下方直撇的写法:起笔如写竖,中间画弧撇出锋。撇下有横撇宜短(如:生朱),撇下有竖,撇长竖短,(如:单人旁)有撇有捺,撇短捺长。(如:人大火)两撇平行上撇短,(如:双人旁)两撇相接下撇长。(如:派)三撇相叠各有变,居左窄来居右宽,等距排列忌平行,最下一撇可略长。(如:须形)

5、捺

捺的写法:右点起笔向下行,直捺平捺要分明,直捺刀口平又平,平捺刀口翘一点。短捺如点比点长,“赵”底“题”底直又长。

6、折

折的写法:横折竖折与撇折,转折之处要顿笔,顿笔如写点,点稳再来转方向,转过之后出肩膀,转折之处要自然。不偏不斜又端庄。上框下框左右框,门框国框口字旁,折的写法常用到,横、竖配搭很关键。

7、提:横提的写法:

起笔先把点来写,依据“提”的角度,缓缓向右上方提笔,边行边提,收笔时提出笔锋。(如:提旁去字底提手旁)点提的写法:先写右点,再把笔锋向右上方轻快提笔。(如:三点水,二点水)

8、钩:横钩:写法是起笔写点,行笔成横,横到钩处,右下顿笔,提笔出锋,方向较平,再向内钩。

竖钩:写法是起笔写点作顿,随即转笔直下,至钩处先用力顿或向左下挫,然后提笔向左上呈45°勾出。横钩:①起笔写点,中锋行笔;②向上提笔;③逐渐按笔;④提笔;

⑤自右向左圆转至近中处;⑥顿笔;⑦逐渐提笔出锋。

MATLAB代码 解线性方程组的迭代法

解线性方程组的迭代法 1.rs里查森迭代法求线性方程组Ax=b的解 function[x,n]=rs(A,b,x0,eps,M) if(nargin==3) eps=1.0e-6;%eps表示迭代精度 M=10000;%M表示迭代步数的限制值elseif(nargin==4) M=10000; end I=eye(size(A)); n=0; x=x0; tol=1; %迭代过程 while(tol>eps) x=(I-A)*x0+b; n=n+1;%n为最终求出解时的迭代步数tol=norm(x-x0); x0=x; if(n>=M) disp('Warning:迭代次数太多,可能不收敛!'); return; end end 2.crs里查森参数迭代法求线性方程组Ax=b的解 function[x,n]=crs(A,b,x0,w,eps,M) if(nargin==4) eps=1.0e-6;%eps表示迭代精度 M=10000;%M表示迭代步数的限制值 elseif(nargin==5) M=10000; end I=eye(size(A)); n=0; x=x0; tol=1; %迭代过程 while(tol>eps) x=(I-w*A)*x0+w*b; n=n+1;%n为最终求出解时的迭代步数tol=norm(x-x0); x0=x;

if(n>=M) disp('Warning:迭代次数太多,可能不收敛!'); return; end end 3.grs里查森迭代法求线性方程组Ax=b的解 function[x,n]=grs(A,b,x0,W,eps,M) if(nargin==4) eps=1.0e-6;%eps表示迭代精度 M=10000;%M表示迭代步数的限制值 elseif(nargin==5) M=10000; end I=eye(size(A)); n=0; x=x0; tol=1;%前后两次迭代结果误差 %迭代过程 while(tol>eps) x=(I-W*A)*x0+W*b;%迭代公式 n=n+1;%n为最终求出解时的迭代步数tol=norm(x-x0); x0=x; if(n>=M) disp('Warning:迭代次数太多,可能不收敛!'); return; end end 4.jacobi雅可比迭代法求线性方程组Ax=b的解 function[x,n]=jacobi(A,b,x0,eps,varargin) if nargin==3 eps=1.0e-6; M=200; elseif nargin<3 error return elseif nargin==5 M=varargin{1}; end D=diag(diag(A));%求A的对角矩阵 L=-tril(A,-1);%求A的下三角阵

MATLAB样例之雅克比迭代法

要求: 下面分别使用雅克比迭代法和高斯-赛德尔迭代法求一个方程组的近似解用的线性方程组是按实验要求给的: 7*x1+x2+2*x3=10 x1+8*x2+2*x3=8 2*x1+2*x2+9*x3=6 雅克比迭代法的matlab代码:(老师写的) A=[7,1,2;1,8,2;2,2,9]; b=[10;8;6]; if(any(diag(A))==0) error('error,pause') end eps=input('误差限eps='); N=input('迭代次数N='); D=diag(diag(A)); B=inv(D)*(D-A); f=inv(D)*b; K=0; x0=zeros(size(b)); while 1 x1=B*x0+f K=K+1; fprintf('第-次迭代的近似解为',K) disp(x1'); if norm(x1-x0,inf)N fprintf('迭代超限') end x0=x1; end 高斯-赛德尔迭代法matlab代码:(自己改的)

A=[7,1,2;1,8,2;2,2,9]; b=[10;8;6]; if(all(diag(A))==0) error('error,pause') end eps=input('误差限eps='); N=input('迭代次数N='); D=diag(diag(A)); B=inv(D)*(D-A); f=inv(D)*b; K=0; x0=zeros(size(b)); x00=x0; while 1 x11=B*x0+f; x00(1,1)=x11(1,1); x12=B*x00+f; x00(2,1)=x12(2,1); x13=B*x00+f; x00(3,1)=x13(3,1); x1=x00 K=K+1; fprintf('第-次迭代的近似解为',K) disp(x1'); if norm(x1-x0,inf)N fprintf('迭代超限') end x0=x1; end

【良心出品】不动点迭代法matlab程序

实验四 姓名:木拉丁。尼则木丁班级:信计08-2 学号:20080803405 实验地点:新大机房 实验目的:通过本实验学习利用MATLAB不动点迭代法,抛物线法,斯特芬森迭代法解非线性方程组,及其编程实现,培养编程与上机调试能力。 实验要求:①上机前充分准备,复习有关内容,写出计算步骤,查对程序; ②完成实验后写出完整的实验报告,内容应该包括:所用的算法语言, 算法步骤陈述,变量说明,程序清单,输出计算结果,结果分析等等; ③用编好的程序在Matlab环境中执行。 迭代法 MATLAB程序: function pwxff(f,x0,x1,x2,d,n) f=inline(f); x(1)=x0; x(2)=x1; x(3)=x2; w1=(f(x(2))-f(x(3)))/(x(2)-x(3)); t1=(f(x(1))-f(x(3)))/(x(1)-x(3)); t2=(f(x(1))-f(x(2)))/(x(1)-x(2)); w2=1/(x(1)-x(2))*(t1-t2); w=w1+w2*(x(3)-x(2));

for k=3:n x(k+1)=x(k)-2*f(x(k))/(w+sqrt(w^2-4*f(x(k))*w2)); if abs(x(k+1)-x(k))

线性方程组的迭代解法(Matlab)

第六章线性方程组的迭代解法 2015年12月27日17:12 迭代法是目前求解大规模稀疏线性方程组的主要方法之一。包括定常迭代法和不定常迭代法,定常迭代法的迭代矩阵通常保持不变,包括有雅可比迭代法(Jacobi)、高斯-塞德尔迭代法(Gauss-Seidel)、超松弛迭代法(SOR) 1.雅可比迭代法(Jacobi) A表示线性方程组的系数矩阵,D表示A的主对角部分,L表示下三角部分,U表示上三角部分。 A=D+L+U 要解的方程变为Dx+Lx+Ux=b x=D^(-1)(b-(L+U)x) 所以Jocabi方法如下: Matlab程序 function [x,iter] =jacobi(A,b,tol) D=diag(diag(A)); L=D-tril(A); U=D-triu(A); x=zeros(size(b)); for iter=1:500 x=D\(b+L*x+U*x); error=norm(b-A*x)/norm(b); if(error

二分法、简单迭代法的matlab代码实现教学文案

实验一非线性方程的数值解法(一)信息与计算科学金融崔振威201002034031 一、实验目的: 熟悉二分法和简单迭代法的算法实现。 二、实验内容: 教材P40 2.1.5 三、实验要求 1 根据实验内容编写二分法和简单迭代法的算法实现 2 简单比较分析两种算法的误差 3 试构造不同的迭代格式,分析比较其收敛性 (一)、二分法程序: function ef=bisect(fx,xa,xb,n,delta) % fx是由方程转化的关于x的函数,有fx=0。 % xa 解区间上限 % xb 解区间下限 % n 最多循环步数,防止死循环。 %delta 为允许误差 x=xa;fa=eval(fx); x=xb;fb=eval(fx); disp(' [ n xa xb xc fc ]'); for i=1:n xc=(xa+xb)/2;x=xc;fc=eval(fx); X=[i,xa,xb,xc,fc]; disp(X), if fc*fa<0 xb=xc; else xa=xc; end if (xb-xa)

k=0; while abs(x-x0)>eps & k> fplot('[x^5-3*x^3-2*x^2+2]',[-3,3]);grid 得下图: 由上图可得知:方程在[-3,3]区间有根。 (2)、二分法输出结果 >> f='x^5-3*x^3-2*x^2+2' f = x^5-3*x^3-2*x^2+2 >> bisect(f,-3,3,20,10^(-12)) 2.0000 - 3.0000 0 -1.5000 0.0313

方程组的各种解法法的Matlab程序及运行结果

1.列主元高斯消去法 M文件 function[x]=gauss(a,b) n=length(a); x=zeros(n,1); a=[a b]; for k=1:n-1 max=k; for i=k+1:n if a(i,k)>a(max,k) max=i; end end temp=a(k,k:n+1); a(k,k:n+1)=a(max,k:n+1); a(max,k:n+1)=temp; for i=k+1:n a(i,k)=-a(i,k)/a(k,k); a(i,k+1:n+1)=a(i,k+1:n+1)+a(i,k)*a(k,k+1:n+1); end end x(n,1)=a(n,n+1)/a(n,n); for i=n-1:-1:1 sum=0; for j=i+1:n sum=sum+x(j,1)*a(i,j); end x(i,1)=(a(i,n+1)-sum)/a(i,i); end

Matlab运行结果

2.LU三角分解法 M文件 function y=LU(A,B); n=length(A); A=[A B]; for k=1:n-1; for i=k:n; if(abs(A(i,k))==max(abs(A(k:n,k)))) P(k)=i; temp=A(k,:); A(k,:)=A(i,:); A(i,:)=temp; end end for j=k+1:n; A(j,k)=A(j,k)/A(k,k); A(j,k+1:n+1)=A(j,k+1:n+1)-A(j,k)*A(k,k+1:n+1); end end P(n)=n; L(1,1)=1; L(2:n,1)=A(2:n,1); L(1,2:n)=0; U(1,1)=A(1,1); U(2:n,1)=0; U(1,2:n)=A(1,2:n); for i=2:n; L(i,1:i-1)=A(i,1:i-1); L(i,i)=1; L(i,i+1:n)=0; U(i,1:i-1)=0; U(i,i:n)=A(i,i:n); end x(n) = A(n,n+1)/U(n,n); for k = n-1:-1:1 x(k)=A(k,n+1); for p=n:-1:k+1;

二分法、简单迭代法的matlab代码实现教学文案

二分法、简单迭代法的m a t l a b代码实现

实验一非线性方程的数值解法(一)信息与计算科学金融崔振威 201002034031 一、实验目的: 熟悉二分法和简单迭代法的算法实现。 二、实验内容: 教材P40 2.1.5 三、实验要求 1 根据实验内容编写二分法和简单迭代法的算法实现 2 简单比较分析两种算法的误差 3 试构造不同的迭代格式,分析比较其收敛性 (一)、二分法程序: function ef=bisect(fx,xa,xb,n,delta) % fx是由方程转化的关于x的函数,有fx=0。 % xa 解区间上限 % xb 解区间下限 % n 最多循环步数,防止死循环。 %delta 为允许误差 x=xa;fa=eval(fx); x=xb;fb=eval(fx); disp(' [ n xa xb xc fc ]'); for i=1:n xc=(xa+xb)/2;x=xc;fc=eval(fx); X=[i,xa,xb,xc,fc]; disp(X), if fc*fa<0 xb=xc; else xa=xc;

end if (xb-xa)eps & k> fplot('[x^5-3*x^3-2*x^2+2]',[-3,3]);grid 得下图:

迭代解法的matlab实现

解线性方程组b AX =的迭代法是从初始解出发,根据设计好的步骤用逐次求出的近似解逼近精确解.在第三章中介绍的解线性方程组的直接方法一般适合于A 为低阶稠密矩阵(指n 不大且元多为非零)的情况,而在工程技术和科学计算中常会遇到大型稀疏矩阵(指n 很大且零元较多)的方程组,迭代法在计算和存贮两方面都适合后一种情况.由于迭代法是通过逐次迭代来逼近方程组的解,所以收敛性和收敛速度是构造迭代法时应该注意的问题.另外,因为不同的系数矩阵具有不同的性态,所以大多数迭代方法都具有一定的适用范围.有时,某种方法对于一类方程组迭代收敛,而对另一类方程组迭代时就发散.因此,我们应该学会针对具有不同性质的线性方程组构造不同的迭代. 4.1 迭代法和敛散性及其MATLAB 程序 4.1.2 迭代法敛散性的判别及其MATLAB 程序 根据定理4.1和谱半径定义,现提供一个名为pddpb.m 的M 文件,用于判别迭代公H=eig(B);mH=norm(H,inf); if mH>=1 disp('请注意:因为谱半径不小于1,所以迭代序列发散,谱半径mH 和B 的所 有的特征值H 如下:') else disp('请注意:因为谱半径小于1,所以迭代序列收敛,谱半径mH 和B 的所有 的特征值H 如下:') end mH 4.1.3 与迭代法有关的MATLAB 命令 (一) 提取(产生)对角矩阵和特征值 可以用表4–1的MATLAB 命令提取对角矩阵和特征值. (二) 提取(产生)上(下)三角形矩阵

可以用表4–2的MATLAB命令提取矩阵的上三角形矩阵和下三角形矩阵. (三)稀疏矩阵的处理 对稀疏矩阵在存贮和运算上的特殊处理,是MA TLAB进行大规模科学计算时的特点和优势之一.可以用表4–3的MATLAB命令,输入稀疏矩阵的非零元(零元不必输入),即可进行运算. 4.2 雅可比(Jacobi)迭代及其MATLAB程序 4.2.2 雅可比迭代的收敛性及其MATLAB程序 [n m]=size(A); for j=1:m a(j)=sum(abs(A(:,j)))-2*(abs(A(j,j))); end for i=1:n if a(i)>=0 disp('请注意:系数矩阵A不是严格对角占优的,此雅可比迭代不一定收敛') return end end if a(i)<0 disp('请注意:系数矩阵A是严格对角占优的,此方程组有唯一解,且雅可比迭代收敛') end 例4.2.2 用判别雅可比迭代收敛性的MATLAB主程序,判别由下列方程组的雅可比迭

matlab Jacobi迭代法Gauss-seidel和SOR迭代

1.Jacobi迭代法 例1 用jacobi迭代法求解代数线性代数方程组,保留四位有效数字(err=1e-4) 其中A=[8 -1 1;2 10 -1;1 1 -5];b=[1 ;4; 3]。 解:编写jacobi迭代法的函数文件,保存为jacobi.m function [x,k]=jacobi(A,b,x0,eps,N) % 求解Ax=b;x0为初始列向量;eps为误差容限;N为最大迭代次数 % 输出x为近似解;k为迭代次数 n=length(A); x=zeros(n,1); for k=1:N for i=1:n ――――――― end if norm(x-x0,inf)

end x0=x; end 编写主程序如下 format long clear A=[8 -1 1;2 10 -1;1 1 -5]; b=[1 ;4; 3]; x0=[0.125; 0.4 ;-0.6 ]; % x0为初始列向量N为最大迭代次数err=1e-4; % err为误差容限 N=25; % N为最大迭代次数 [x,k]=jacobi(A,b,x0,err,N) 得到结果如下 x = 0.22492315625000 0.30561995000000 -0.49388680000000

k = 6 2.Gauss-seidel迭代法 例2 用Gauss-seidel迭代法求解代数线性代数方程组,保留四位有效数字(err=1e-4) 其中A=[8 -1 1;2 10 -1;1 1 -5];b=[1 ;4; 3]。 解:编写Gauss-seidel迭代法的函数文件,保存为gaus.m function [x,k]=gaus(A,b,x0,eps,N) % 求解Ax=b;x0为初始列向量;eps为误差容限;N为最大迭代次数% 输出x为近似解;k为迭代次数 n=length(A); x=zeros(n,1); for k=1:N for i=1:n ―――――― end if norm(x-x0,inf)

matlab(迭代法-牛顿插值)Word版

实验报告内容: 一:不动点迭代法解方程 二:牛顿插值法的MATLAB实现 完成日期:2012年6月21日星期四 数学实验报告一 日期:2012-6-21

所以,确定初值为x0=1 二:不断迭代 算法: 第一步:将f(x0)赋值给x1 第二步:确定x1-x0的绝对值大小,若小于给定的误差值,则将x1当做方程的解,否则回到第一步 编写计算机程序: clear f=inline('0.5*sin(x)+0.4'); x0=1; x1=f(x0); k=1; while abs(x1-x0)>=1.0e-6 x0=x1; x1=f(x0); k=k+1; fprintf('k=%.0f,x0=%.9f,x1=%.9f\n',k,x0,x1) end 显示结果如下: k=2,x0=0.820735492,x1=0.765823700 k=3,x0=0.765823700,x1=0.746565483 k=4,x0=0.746565483,x1=0.739560873

k=6,x0=0.736981783,x1=0.736027993 k=7,x0=0.736027993,x1=0.735674699 k=8,x0=0.735674699,x1=0.735543758 k=9,x0=0.735543758,x1=0.735495216 k=10,x0=0.735495216,x1=0.735477220 k=11,x0=0.735477220,x1=0.735470548 k=12,x0=0.735470548,x1=0.735468074 k=13,x0=0.735468074,x1=0.735467157 >>。。。 以下是程序运行截图:

线性方程组迭代法matlab

第三章 大作业 考虑线性方程组 12345615310002213131002201310010013101130013122150001322x x x x x x ????- ? ? ? ??? ? ?-- ? ? ? ? ? ? ?-- ? ?= ? ? ?-- ? ? ? ? ? ?-- ? ? ? ??? ? ? ? ?-???? (1)分别用Jacobi 方法和G-S 方法求解上述方程组,并比较它们的收敛快慢; (2)用SOR 方法求解,试分析松弛因子ω的选取对方法收敛的影响,并找到最佳松弛因子 J 法: function [X]=jf(A,B,X) m=rank(A); X=reshape(X,length(X),1); B=reshape(B,length(B),1); k=1; % if m~=size(A,1) %求行数 disp('A 不可逆'); return end % Bj=zeros(m,m); % while k

% k=1; while k<=m Bj(k,1:k-1)=-A(k,1:k-1)/A(k,k); Bj(k,1+k:m)=-A(k,k+1:m)/A(k,k); f(k)=B(k)/A(k,k); k=k+1; end f=f'; % k=0; t=norm((X-f),inf); while t>0.00000001 %回代求解 X1=Bj*X+f; t=norm((X1-X),inf); X=X1; k=k+1; end; X=X'; disp('迭代次数') k

最新matlab迭代法代码

1、%用不动点迭代法求方程 x-e^x+4=0的正根与负根,误差限是10^-6% disp('不动点迭代法'); n0=100; p0=-5; for i=1:n0 p=exp(p0)-4; if abs(p-p0)<=10^(-6) if p<0 disp('|p-p0|=') disp(abs(p-p0)) disp('不动点迭代法求得方程的负根为:') disp(p); break; else disp('不动点迭代法无法求出方程的负根.') end else p0=p; end end if i==n0 disp(n0) disp('次不动点迭代后无法求出方程的负根') end p1=1.7; for i=1:n0 pp=exp(p1)-4; if abs(pp-p1)<=10^(-6) if pp>0 disp('|p-p1|=') disp(abs(pp-p1)) disp('用不动点迭代法求得方程的正根为') disp(pp); else disp('用不动点迭代法无法求出方程的正根'); end break; else p1=pp; end end if i==n0 disp(n0)

disp('次不动点迭代后无法求出方程的正根') end 2、%用牛顿法求方程 x-e^x+4=0的正根与负根,误差限是10^-6 disp('牛顿法') n0=80; p0=1; for i=1:n0 p=p0-(p0-exp(p0)+4)/(1-exp(p0)); if abs(p-p0)<=10^(-6) disp('|p-p0|=') disp(abs(p-p0)) disp('用牛顿法求得方程的正根为') disp(p); break; else p0=p; end end if i==n0 disp(n0) disp('次牛顿迭代后无法求出方程的解') end p1=-3; for i=1:n0 p=p1-(p1-exp(p1)+4)/(1-exp(p1)); if abs(p-p1)<=10^(-6) disp('|p-p1|=') disp(abs(p-p1)) disp('用牛顿法求得方程的负根为') disp(p); break; else p1=p; end end if i==n0 disp(n0) disp('次牛顿迭代后无法求出方程的解') end

matlab实现有限差分法计算电场强度(最新)

实验一:有限差分法研究静电场边值问题 实验报告人:年级和班级:学号: 1. 实验用软件工具: Matlab 2. 实验原理:电磁场课本P36-38 1)差分方程 2)差分方程组的解 简单迭代法 高斯-赛德尔迭代法 逐次超松弛法 3. 实验步骤: 1)简单迭代法 程序: hx=41;hy=21; v1=zeros(hy,hx); v1(hy,:)=zeros(1,hx); v1(1,:)=ones(1,hx)*100; v1(:,1)=zeros(hy,1); v1(:,hx)=zeros(hy,1); v1 v2=v1;maxt=1;t=0; k=0; while(maxt>1e-5) k=k+1; maxt=0; for i=2:hy-1 for j=2:hx-1 v2(i,j)=(v1(i,j+1)+v1(i+1,j)+v1(i-1,j)+v1(i,j-1))/4; t=abs(v2(i,j)-v1(i,j)); if(t>maxt) maxt=t;end end end v1=v2; end v2 k clf subplot(1,2,1),mesh(v2) axis([0,41,0,21,0,100]) subplot(1,2,2),contour(v2,15) hold on

axis([-1,42,-1,25]) plot([1,1,hx,hx,1],[1,hy+1,hy+1,1,1],'r') text(hx/2,0.3,'0V','fontsize',11); text(hx/2-0.5,hy+0.5,'100V','fontsize',11); text(-0.5,hy/2,'0V','fontsize',11); text(hx+0.3,hy/2,'0V','fontsize',11); hold off 当W=1e-5, 迭代次数:1401次 2)高斯-赛德尔迭代法 程序: hx=41;hy=21; v1=ones(hy,hx); v1(hy,:)=zeros(1,hx); v1(1,:)=ones(1,hx)*100; v1(:,1)=zeros(hy,1); v1(:,hx)=zeros(hy,1); v2=v1;maxt=1;t=0; k=0; while(maxt>1e-5) k=k+1; maxt=0; for i=2:hy-1 for j=2:hx-1 v2(i,j)=(v1(i,j+1)+v1(i+1,j)+v2(i-1,j)+v2(i,j-1))/4; t=abs(v2(i,j)-v1(i,j)); if(t>maxt) maxt=t;end end end v1=v2; end v2 k clf subplot(1,2,1),mesh(v2) axis([0,41,0,21,0,100]) subplot(1,2,2),contour(v2,15) hold on axis([-1,42,-1,25]) plot([1,1,hx,hx,1],[1,hy+1,hy+1,1,1],'r') text(hx/2,0.3,'0V','fontsize',11); text(hx/2-0.5,hy+0.5,'100V','fontsize',11); text(-0.5,hy/2,'0V','fontsize',11); text(hx+0.3,hy/2,'0V','fontsize',11); hold off

雅可比迭代法的MATLAB程序

雅可比迭代法的MA TLAB程序: Function[x,k,index]=Jacobi(A,b,ep,it-max) % 求线性方程组的雅可比法; % A为方程组的系数矩阵; % b为方程组的右端项; % x为方程组的解; % ep为精度要求,缺省值为le-5; % it_max为最大迭代次数,缺省值为100; % k为迭代次数; % index 为指标变量,index=0表示计算失败,index=1表示计算成功; if nargin<4 it_max=100; end if nargin<3 ep=le-5; end n=length(A);k=0;x=zeros(n,1);y=zeros(n,1);index=1; while k<=it_max for i=1:n if abs (A(i,i))

matlab迭代法代码

1、%用不动点迭代法求方程x-e^x+4=0的正根与负根,误差限是10^-6% disp('不动点迭代法'); n0=100; p0=-5; for i=1:n0 p=exp(p0)-4; if abs(p-p0)<=10^(-6) if p<0 disp('|p-p0|=') disp(abs(p-p0)) disp('不动点迭代法求得方程的负根为:') disp(p); break; else disp('不动点迭代法无法求出方程的负根.') end else p0=p; end end if i==n0 disp(n0) disp('次不动点迭代后无法求出方程的负根') end p1=1.7; for i=1:n0 pp=exp(p1)-4; if abs(pp-p1)<=10^(-6) if pp>0 disp('|p-p1|=') disp(abs(pp-p1)) disp('用不动点迭代法求得方程的正根为') disp(pp); else disp('用不动点迭代法无法求出方程的正根'); end break; else p1=pp; end end if i==n0 disp(n0)

disp('次不动点迭代后无法求出方程的正根') end 2、%用牛顿法求方程x-e^x+4=0的正根与负根,误差限是10^-6 disp('牛顿法') n0=80; p0=1; for i=1:n0 p=p0-(p0-exp(p0)+4)/(1-exp(p0)); if abs(p-p0)<=10^(-6) disp('|p-p0|=') disp(abs(p-p0)) disp('用牛顿法求得方程的正根为') disp(p); break; else p0=p; end end if i==n0 disp(n0) disp('次牛顿迭代后无法求出方程的解') end p1=-3; for i=1:n0 p=p1-(p1-exp(p1)+4)/(1-exp(p1)); if abs(p-p1)<=10^(-6) disp('|p-p1|=') disp(abs(p-p1)) disp('用牛顿法求得方程的负根为') disp(p); break; else p1=p; end end if i==n0 disp(n0) disp('次牛顿迭代后无法求出方程的解') end

matlab迭代法代码

matlab迭代法代码 1、%用不动点迭代法求方程 x-e^x+4=0的正根与负根,误差限是10^-6% disp('不动点迭代法'); n0=100; p0=-5; for i=1:n0 p=exp(p0)-4; if abs(p-p0)<=10^(-6) if p<0 disp('|p-p0|=') disp(abs(p-p0)) disp('不动点迭代法求得方程的负根为:') disp(p); break; else disp('不动点迭代法无法求出方程的负根.') end else p0=p; end end if i==n0 disp(n0)

disp('次不动点迭代后无法求出方程的负根') end p1=1.7; for i=1:n0 pp=exp(p1)-4; if abs(pp-p1)<=10^(-6) if pp>0 disp('|p-p1|=') disp(abs(pp-p1)) disp('用不动点迭代法求得方程的正根为') disp(pp); else disp('用不动点迭代法无法求出方程的正根'); end break; else p1=pp; end end if i==n0 disp(n0) disp('次不动点迭代后无法求出方程的正根') end 2、%用牛顿法求方程 x-e^x+4=0的正根与负根,误差限是10^-6 disp('牛顿法')

n0=80; p0=1; for i=1:n0 p=p0-(p0-exp(p0)+4)/(1-exp(p0)); if abs(p-p0)<=10^(-6) disp('|p-p0|=') disp(abs(p-p0)) disp('用牛顿法求得方程的正根为') disp(p); break; else p0=p; end end if i==n0 disp(n0) disp('次牛顿迭代后无法求出方程的解') end p1=-3; for i=1:n0 p=p1-(p1-exp(p1)+4)/(1-exp(p1)); if abs(p-p1)<=10^(-6) disp('|p-p1|=') disp(abs(p-p1)) disp('用牛顿法求得方程的负根为')

不动点迭代法matlab程序

不动点迭代法 实验目的:通过本实验学习利用MATLAB不动点迭代法,抛物线法,斯特芬森迭代法解非线性方程组,及其编程实现,培养编程与上机调试能力。 实验要求:①上机前充分准备,复习有关内容,写出计算步骤,查对程序; ②完成实验后写出完整的实验报告,内容应该包括:所用的算法语言, 算法步骤陈述,变量说明,程序清单,输出计算结果,结果分析等等; ③用编好的程序在Matlab环境中执行。 迭代法 MATLAB程序: function pwxff(f,x0,x1,x2,d,n) f=inline(f); x(1)=x0; x(2)=x1; x(3)=x2; w1=(f(x(2))-f(x(3)))/(x(2)-x(3)); t1=(f(x(1))-f(x(3)))/(x(1)-x(3)); t2=(f(x(1))-f(x(2)))/(x(1)-x(2)); w2=1/(x(1)-x(2))*(t1-t2); w=w1+w2*(x(3)-x(2)); for k=3:n x(k+1)=x(k)-2*f(x(k))/(w+sqrt(w^2-4*f(x(k))*w2));

if abs(x(k+1)-x(k))

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