untitled16.m

利用矩阵分析的方法对线性方程组进行求解分析

%用来画图，SVD与最小二乘解比较，与W,B都有关，并且与采样点，采样范围有关\
w=10;
B=1;
row1=20;%采样区间采样点数
t1=linspace(-pi/10,pi/10,row1);
A1=matrixA(row1,10,t1);%定义一个15*7大的A矩阵，用于解Ax=G
[U S V]=svd(A1);% 对A进行svd分解，得到   U S V
G1=matrixG(row1,t1);  %定义一个15*1大的G矩阵，
%C1=niA(20,10,U,S,V);
%X=C1*G1;  
X1=SVD_equation(20,10,A1,G1);
X2=inv(A1'*A1)*(A1')*G1;
row2=300;
t2=linspace(-3*pi,3*pi,row2);
A2=matrixA(row2,10,t2);
p1=A2*X1;
p2=A2*X2;
t=linspace(-3*pi,3*pi,300);
y=(2/pi)*((sin((B*t)/2)./t).^2).*cos(w*t);
subplot(1,2,1);
plot(t2,p1,'r',t,y);
xlabel('t');
ylabel('y值');
%title('在-pi/60和pi/60之间采样20个点')
subplot(1,2,2);
plot(t2,p2,'r',t,y);
xlabel('t');
ylabel('y值');
%e1=norm(y'-p1)
%e2=norm(y'-p2)
%title('在-pi/60和pi/60之间采样20个点')
%legend('红：SVD值,绿：原方程值')