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dan0513

谁有共轭梯度平方法ＣＧＳ的Ｍatlab程序啊　　　急　　先谢谢了[s:241]

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1.4.6 稳定双共轭梯度方法解方程组
函数 bicgstab
格式 x =bicgstab(A,b)
bicgstab(A,b,tol)
bicgstab(A,b,tol,maxit)
bicgstab(A,b,tol,maxit,M)
bicgstab(A,b,tol,maxit,M1,M2)
bicgstab(A,b,tol,maxit,M1,M2,x0)
[x,flag] = bicgstab(A,b,…)
[x,flag,relres] = bicgstab(A,b,…)
[x,flag,relres,iter] = bicgstab(A,b,…)
[x,flag,relres,iter,resvec] = bicgstab(A,b,…)
稳定双共轭梯度法解方程组，调用方式和返回的结果形式和命令bicg一样。
例1-84
>>load west0479;
>>A=west0479;
>>b=sum(A,2);
>>[x,flag]=bicgstab(A,b)
显示结果是x的值全为0，flag=1。表示在默认误差和默认迭代次数（20次）下不收敛。
若改为：
>>[L1,U1] = luinc(A,1e-5);
>>[x1,flag1] = bicgstab(A,b,1e-6,20,L1,U1)
即指定误差，并用A的不完全LU分解因子L和U作为预处理因子M=L*U，其结果是x1的值全为0，flag=2表示预处理因子为坏条件的预处理因子。
若改为
>>[L2,U2]=luinc(A,1e-6); %稀疏矩阵的不完全LU分解。
>>[x2,flag2,relres2,iter2,resvec2]=bicgstab(A,b,1e-15,10,L2,U2)
%指定最大迭代次数为10次，预处理因子M=L*U。
>>semilogy(0:0.5:iter2,resvec2/norm(b),'-o') %每次迭代的相对残差图形，见图1-2。
>>xlabel('iteration number')
>>ylabel('relative residual')
结果为
x2=（其值全为1，略）
flag2 =
0 %表示收敛
relres2 =
2.8534e-016 %收敛时的相对误差
iter2 =
6 %计算终止时的迭代次数
resvec2 = %每次迭代的残差
1.4.7 复共轭梯度平方法解方程组
函数 cgs
格式 x = cgs(A,b)
cgs(A,b,tol)
cgs(A,b,tol,maxit)
cgs(A,b,tol,maxit,M)
cgs(A,b,tol,maxit,M1,M2)
cgs(A,b,tol,maxit,M1,M2,x0)
[x,flag] = cgs(A,b,…)
[x,flag,relres] = cgs(A,b,…)
[x,flag,relres,iter] = cgs(A,b,…)
[x,flag,relres,iter,resvec] = cgs(A,b,…)
调用方式和返回的结果形式与命令bicg一样。

Matlab的运用（对于数学建模）
http://wlzb.net/phpwind/simple/index.php?t22998.html

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多说一句：google一定要用好。