나는 Matlab에서 프로그래밍을하고 있는데, 내 시스템에서 Ax=b
을 풀어야한다. A
은 정사각형이고 아주 작은 항목이있다. m
이 증가하면 A
의 항목이 작아집니다.아주 작은 입력을 가진 행렬 방정식을 풀다.
A
은 희소 행렬이므로이 행렬의 이름을 Matlab의 sparse
함수로 바꿉니다. B=sparse(A)
.
Bx=b
을 언더 플로우 또는 수치 오류없이 해결하는 특별한 방법을 사용할 수 있습니까?
나는 Matlab에서 프로그래밍을하고 있는데, 내 시스템에서 Ax=b
을 풀어야한다. A
은 정사각형이고 아주 작은 항목이있다. m
이 증가하면 A
의 항목이 작아집니다.아주 작은 입력을 가진 행렬 방정식을 풀다.
A
은 희소 행렬이므로이 행렬의 이름을 Matlab의 sparse
함수로 바꿉니다. B=sparse(A)
.
Bx=b
을 언더 플로우 또는 수치 오류없이 해결하는 특별한 방법을 사용할 수 있습니까?
@Parag S. Chandakkar가 지적한대로 vpasolve
으로 연락 할 수 있습니다. 먼저 우리가 제대로 조절 매트릭스
n = 10;
A = hilb(n)
b = randn(n, 1);
으로이 시스템을 해결하는 일반적인 방법을 시스템을 구축 할 수 있도록하는 것은 vpasolve
와 하나가 당신을 생각
xs = sym('x', [n 1]);
sol = vpasolve(A*xs==b);
+1, 나는 그것을 시도 할 것이다, 고마워! – Hiperion
동안
를 호출하는 것입니다 ['vpasolve'] (http://www.mathworks.com/help/symbolic/vpasolve.html#bt5sqi5-2_1)를 사용할 수 있습니다. –