import numpy as np
#分解矩阵A至L和U
def LU_mat(A):L=np.zeros(np.shape(A))U=np.eye(len(A))L[0,0]=A[0,0]U[0,1]=A[0,1]/A[0,0]for i in range(1,A.shape[0]-1):L[i,i-1]=A[i,i-1]L[i,i]=A[i,i]-A[i,i-1]*U[i-1,i]U[i,i+1]=A[i,i+1]/(A[i,i]-A[i,i-1]*U[i-1,i])n=A.shape[0]-1L[n,n-1]=A[n,n-1]L[n,n]=A[n,n]-A[n,n-1]*U[n-1,n]print(L,U)return L,Udef Solve(A,f):L,U=LU_mat(A)y=np.zeros((f.shape[0],1))x=np.zeros((f.shape[0],1))y[0,0]=f[0,0]/L[0,0]for i in range(1,L.shape[0]):y[i,0]=(f[i,0]-L[i,i-1])/L[i,i]x[U.shape[0]-1]=y[U.shape[0]-1,0]for j in range(U.shape[0]-2,-1,-1):x[j,0]=y[j,0]-U[j,j+1]*x[j+1,0]return xA = np.array([[4,1,0],[0,3,2],[0,-1,3]])
f = np.array([[2],[9],[8]])
print("原系数矩阵A:")
print(A, "\n")
print("f:")
print(f, "\n")
print("最终求解结果:")
print(Solve(A, f))

数值分析——追赶法求解线性方程组的python实现相关推荐

  1. 数值分析——LU分解求解线性方程组的Python实现

    import numpy as np import math A=np.array([[1,2,3],[2,5,2],[3,1,5]]) # np.mat创建矩阵,np.arry创建数组 b=np.a ...

  2. python解矩阵方程_用Python代写的Numpy求解线性方程组

    在本文中,您将看到如何使用Python的Numpy库解决线性方程组. 什么是线性方程组? 维基百科将线性方程组定义为: 在数学中,线性方程组(或线性系统)是两个或多个涉及同一组变量的线性方程的集合. ...

  3. 【数值分析】Jacobi、Seidel和Sor迭代法求解线性方程组(附matlab代码)

    线性方程组迭代解法公式类似非线性方程求根的简单迭代法公式, 有Jacobi迭代法. Seidel迭代法及Sor法等. 题目1-Jacobi迭代法和Seidel迭代法 来源:<数值分析>第5 ...

  4. 用python解矩阵方程_用Python的Numpy求解线性方程组

    原文链接:拓端数据科技 / Welcome to tecdat​tecdat.cn 在本文中,您将看到如何使用Python的Numpy库解决线性方程组. 什么是线性方程组? 维基百科将线性方程组定义为 ...

  5. 如何用python求解方程组_用Python的Numpy求解线性方程组

    在本文中,您将看到如何使用Python的Numpy库解决线性方程组. 什么是线性方程组? 维基百科将线性方程组定义为:在数学中,线性方程组(或线性系统)是两个或多个涉及同一组变量的线性方程的集合. 解 ...

  6. Python求解线性方程组

    我们可以直接调用现成的函数库,直接求解线性方程组,而不用自己去写源代码. #  求解线性方程组 from scipy import linalg import numpy as np # x1 + x ...

  7. 追赶法求解三对角线性方程组的MATLAB程序

    function [M] = after_method(a,b,c,g,tolerance) %% 追赶法求解三对角矩阵 % a为三对角矩阵左下对角线上的值 % b为三对角矩阵中间对角线上的值 % c ...

  8. 【计算方法】实验二:python实现高斯消去、列主元高斯消去,LU分解分别求解线性方程组

    文章目录 题目 方法一:高斯消去法 结果截图 方法二:列主元素高斯消元法 结果截图 方法三:LU分解 结果截图 结果总结 题目 实现高斯消去.列主元高斯消去,LU分解分别求解线性方程组 方法一:高斯消 ...

  9. python QR分解求解线性方程组和矩阵本征值和本征向量

    下面的代码提供了两个函数 solve_linear_equ, 利用QR分解求解线性方程组,输入是一个二维的非奇异的系数方阵和一个常数array,输出是该线性方程组的解 eigen, 输入是一个实方阵( ...

最新文章

  1. 学习 .net 的一些主要网站
  2. jQuery效果之滑动
  3. Flink 实战:如何解决应用中的技术难题?
  4. mysql 创建表 引号_Mysql建表语句中显示双引号的方法介绍
  5. Python 装饰器总结
  6. hadoop2.xHA机制的实现原理
  7. 307.区域和检索-数组可修改
  8. STM32程序下载详解
  9. FastDFS同ip同机器迁移存储位置
  10. 2021 大学生电子设计竞赛 G题 无人机 识别部分
  11. ssh连接服务器 一段时间不动后 无响应
  12. 基于QT编写的周立功CAN,可进行uds、bootloder的上位机开发
  13. Javascript中append和appendChild有什么不同?
  14. 脉搏信号处理系统含Matlab源码
  15. 计算机应用基础1010转换为10进制,大学计算机应用基础期末考试试题及答案
  16. Java B2B2C多用户商城系统源码 B2B2C系统源码 APP小程序源码 在线商城源码
  17. logic pro X 扫不出Waves All Plugins Bundle v9r11
  18. 【讨论话题】 工作中应不应该出于好心,帮助同事完成不属于你职责范围内的问题?
  19. Spring Cloud + Nacos 三部曲之Discovery消费者
  20. 在chrome上调试安卓手机页面及部分异常解决

热门文章

  1. iOS-画一个钉钉圆形带名字的头像
  2. 内存调试神器- ASan详解及实例分析
  3. 艾美捷焦磷酸(PPi)分析试剂盒,高通量筛选神器
  4. python程序怎么运行-Python如何运行程序
  5. Visual Studio Code(VSCODE)自定义语言和颜色主题
  6. 神州八号明日清晨发射
  7. 非科班关于gan的一点点学习
  8. [Mysql] FIND_IN_SET函数
  9. Nacos + Spring Cloud Gateway动态路由配置
  10. android汉字转拼音,不用第三方包