迭代收敛曲线

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/10 23:23:20
迭代收敛曲线
迭代过程中如何判断一个向量是否收敛?最好能给出matlab 程序

一种是设定一个容忍度tol,例如10^-6,范数||,例如2范数,无穷范数,一个迭代最大次数NMAX即初始化x(0),x(1)n_iter=1;while(n_iter再问:您好,还有一点不懂,下式中

用origin如何收敛拟合曲线?

自定义拟合,8.0功能强大拟合功能8.0结合了以前的插件,很好用

matlab解答对一个等边三角形,每条边按照Koch曲线的方式进行迭代,产生的分形图称为Koch雪花.编制程序绘制出它的

把下面的程序保存为plotkoch.m,然后在commandwindows中输入plotkoch(8)即可,其中8是迭代次数,你可以换成别的整数.functionplotkoch(n)[x,y]=ko

fluid flow cfx-solver manager中曲线怎么样才算收敛

主要是看收敛残差,如果收敛残差≤设定的值,求解器就会认为已经收敛了,在CFX-solvermanager上的曲线表现为两条曲线相交

fluent迭代出错.

这个表示收敛了,达到了monitor中设置的残差要求

在做Jacobi迭代式得到的迭代矩阵谱半径为1,问,该迭代式能否收敛?

不管谱半径多大,总是有可能收敛的.只不过谱半径不小于1的时候一般不能保证对所有的初始向量都收敛而已.谱半径等于1的情况下有可能出现对所有初始向量都收敛的情况,但也可能出现不能保证收敛的情况,取决于单位

fluent 如何降低残差收敛图中曲线的数值

格子质量,调低亚松弛因子,改变初期条件,境界条件等都可以不过,始终在1e+00的话,估计是有很严重的错误,已经不是残差收不收敛的问题了.

fluent怎么判断迭代是否收敛

你是稳态计算吧?才几百步,接着算吧多少网格啊三维的应该不少,至少算几万步吧.至于收敛一般是1e-3以下,但是还要看流场.

研究线性方程组的jacobi和gauss-seidel迭代法,要求:对于给定的初始向量以及误差迭代要求 察是否收敛

①雅克比迭代法:function[n,x]=jacobi(A,b,X,nm,w)%用雅克比迭代法求解方程组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

matlab迭代计算X(n+1)=3/(X(n)+2),给出可能的收敛值,并给出不同收敛值对应的初值范围

x=-100:100;%x的初值范围y=zeros(201,1);t=100;%迭代次数forn=1:201te=x(n);form=1:ty(n)=3/(te+2);te=y(n);endend再问

ansys cfx 默认迭代100步,没有收敛,如何继续计算呢?

如何讲catia导入ansys查看更多的资料帮助请搜索→==726dy.cc==←7ppQnyCm2

计算方法问题写出非线性方程的牛顿迭代公式,并证明当x*为单根时,牛顿迭代法在根x*的附近至少是二阶收敛的后个证明是重点哦

老大我知道但不太好写内容很多推荐你本书:数值计算方法科学出版社(不一定是这个出版社的别的也差不多)见29页牛顿法Xn+1=Xn-F(Xn)/F'(Xn)再问:贴个图或者简单讲下思路吧,麻烦你^^再答:

一段画牛顿迭代收敛域的matlab程序,

%% set para d=6;tol=1e-5;maxIter=100;r=-2:0.01:2;      

粒子群优化算法的迭代收敛曲线图.如何绘制.

那要看你用什么软件,测试什么函数了.基本思想就是测试的目标函数值为y值,迭代次数为x值,统计数据,绘制图像~得到的就是迭代收敛曲线图~

Gauss-Seidel迭代收敛证明

方法很多,我给你一个容易理解的方法,但需要给出几个简单的引理,引理3是核心.看图片: http://hi.baidu.com/lca001/blog/item/7a2fd076fd8e7f1

若存在对称正定矩阵P,使B=P-H∧TPH为对称正定矩阵,试证明下列迭代格式收敛 x(k+1)

P^{-1/2}BP^{-1/2}=P^{-1/2}(P-H^TPH)P^{-1/2}=I-(P^{1/2}HP^{-1/2})^T(P^{-1/2}HP^{-1/2})令C=P^{-1/2}BP^{

判断数列收敛算法如何判断一个数列{An}是否收敛,以及收敛到多少?用什么算法可以实现?已经知道了函数的迭代函数,该怎么判

有好多方法啊!分子分母比较形式的可以用洛毕达法则.你也可以用比较收敛法,像比差,比商,随便你,多做题目,应该会有感觉的.

若存在对称正定矩阵P,使B=P-H^TPH为对称正定矩阵,试证明下列迭代格式收敛 x^(k+1)=Hx^(k)+b,k=

先取L使得P=LL^T,令G=L^T*H*L^{-T},那么L^{-1}BL=I-G^TG正定所以ρ(H)=ρ(G)

设矩阵A是对称正定矩阵,则用__迭代法解线性方程组AX=b其迭代解数列一定收敛

高斯赛德尔迭代法数值分析书上有的:若A为对称正定矩阵,则高斯赛德尔迭代法收敛.再问:我没看到哦···具体的章节页数能告诉么再答:就是迭代法解线性方程组那章具体的书版本不同章节可能也不一样的