線性方程組的直接解法和迭代解法各有什么特點(diǎn)？是你所謂的直接方法axbxa (-1) b如果是，這種方法對(duì)于大型(尤其是大型稀疏)矩陣一般不是一個(gè)好的選擇。因?yàn)樵谇骯 (-1)的過(guò)程中，會(huì)進(jìn)行很多不必要

線性方程組的直接解法和迭代解法各有什么特點(diǎn)？

是你所謂的直接方法axbxa (-1) b如果是，這種方法對(duì)于大型(尤其是大型稀疏)矩陣一般不是一個(gè)好的選擇。因?yàn)樵谇骯 (-1)的過(guò)程中，會(huì)進(jìn)行很多不必要的計(jì)算。當(dāng)a接近奇點(diǎn)時(shí)，它 很難弄清楚。(當(dāng)然如果你嘗試快速求解，比如在matlab中使用inv(A)*b，因?yàn)橛泻?jiǎn)單的命令，也是不錯(cuò)的選擇。)

對(duì)于迭代法來(lái)說(shuō)，盧分解后用高斯消元法是個(gè)不錯(cuò)的選擇，自己寫點(diǎn)程序就行了，不如直接法方便。雖然是迭代，但是matlab提供了一個(gè)你可以直接使用的命令，就是a，另外對(duì)于一些特殊的矩陣，比如正定對(duì)稱矩陣，你也可以使用共軛梯度法，這種方法收斂速度非?？欤m用于大型稀疏矩陣。

用粒子群優(yōu)化算法解決無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題，用matlab編寫的程序，運(yùn)行結(jié)果不穩(wěn)定怎么辦？

你的不穩(wěn)定是否意味著你可以 t收斂，還是每次收斂的結(jié)果都不一樣？

如果每次收斂結(jié)果都不一樣，那是正常的，只是因?yàn)檎业搅司植繕O小點(diǎn)，粒子數(shù)應(yīng)該比較大。

如果你能 t收斂，我覺(jué)得還是要檢查一下你的程序問(wèn)題。

遺傳算法有那些缺點(diǎn)？

1.早熟。這是最大的缺點(diǎn)，即算法探索新空間的能力有限，容易收斂到局部最優(yōu)解。

2，大量的計(jì)算。它涉及到大量個(gè)體的計(jì)算。問(wèn)題復(fù)雜時(shí)，計(jì)算時(shí)間是個(gè)問(wèn)題。

3.處理規(guī)模小。目前對(duì)高維問(wèn)題的處理和優(yōu)化仍有一定難度。

4.處理非線性約束是困難的。對(duì)于處理非線性約束，大多數(shù)算法都加入了懲罰因子，這是一筆不小的開(kāi)銷。

5.穩(wěn)定性差。由于該算法屬于隨機(jī)算法，需要多次運(yùn)算，結(jié)果的可靠性差，不能穩(wěn)定地得到解。

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信源容量迭代算法的收斂性matlab程序？

取每次迭代的導(dǎo)數(shù)，代入附近的猜想(這里是1.5)，看倒數(shù)的絕對(duì)值是否小于1。小于1就收斂，大于1就發(fā)散。倒數(shù)值越小，收斂速度越快。

設(shè)已知f(x) 0有根a，f(x)足夠光滑(所有導(dǎo)數(shù)都存在且連續(xù))。如果f(a)！0(單點(diǎn)零)，迭代法x[n ^ 1]x[n]-f(x[n])/f(x[n])得到的序列x[n]總是收斂到a，且收斂速度至少是二階的。

如果f(a) 0(重零點(diǎn))，當(dāng)初始值在a的一個(gè)鄰域內(nèi)時(shí)，收斂速度是一階的。