如何在Matlab中数值求解具有两个矩阵的系统？

Acosia 发表于 Dev

阿科西亚

我试图在数值上找到A*cos x +B*sin x = CA 和 B 是两个相同大小的已知方阵（例如 100x100），而 C 是已知向量（100x1）的解。如果没有第二项（即使用单个矩阵），我将使用 Jacobi 或 Gauss-Seidel 来解决这个问题并得到 x 但在这里，我不知道如何在 Matlab 中解决这个问题。可能，将问题解决为 : 会很有用A*X + B*sqrt(1-X^2) = C。

我将不胜感激任何帮助、想法或建议提前致谢

乔尼

如果我理解正确，您可以fsolve像这样使用（c并且X是向量）：

A = ones(2,2);
B = ones(2,2);
c = ones(2,1);

% initial point
x0 = ones(length(A), 1);
% call to fsolve
sol = fsolve(@(x) A * cos(x) + B*sin(x) - c, x0);

在这里，我们F(x) = 0用F: R^N -> R^N和求解非线性方程组F(x) = A * cos(x) + B*sin(x) - c。

只是为了完整起见，这是我之前的答案，即万一如何做到这一点C并且X是矩阵而不是向量：

A = ones(2,2);
B = ones(2,2);
C = ones(2,2);

% initial point
x0 = ones(numel(A), 1);

% call to fsolve
fsolve(@(x) fun(x, A, B, C), x0)


function [y] = fun(x, A, B, C)
    % Transform the input vector x into a matrix
    X = reshape(x, size(A));
    % Evaluate the matrix equation
    Y = A * cos(X) + B*sin(X) - C;
    % flatten the matrix Y to a row vector y
    y = reshape(Y, [], 1);
end

这里的思路是将矩阵方程组F: R^(N x N) -> R^(N x N)转化为等效非线性系统F: R^(N*N) -> R^(N*N)。

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