Вычислительные методы линейной алгебры. Горбаченко В.И - 8 стр.

solve(A,b,opts), то это сообщение не выводится, а второй выходной па-
раметр для прямоугольной матрицы равен рангу, а для квадратной матрицы –
величине, обратной оценке числа обусловленности матрицы. Причем, выда-
ваемая оценка числа обусловленности может не совпадать с результатом
функции cond.
    Рассмотрим пример. Систему
                            x1 + x2 + x3 = 1,
                            x1 + 2 x2 + 2 x3 = 2,
                            x1 + 2 x2 + 3 x3 = 3
можно решить с помощью следующей последовательности команд:
>> A=[1 1 1; 1 2 2; 1 2 3];
>> b=[1; 2; 3];
>> x=A\b
X =
     0
     0
     1
Используем функцию linsolve и учтем симметрию матрицы
>> opts.SYM=true
>> [x,r]=linsolve(A,b,opts)
x =
     0
     0
     1
r =
    0.0417
Значение оценки числа обусловленности совпадает с результатом примене-
ния функции cond(A,1)
>> 1/r
ans =
    24
>> cond(A,1)
ans =
    24
Функция оценки числа обусловленности condest(A) дает такой же ре-
зультат
>> condest(A)
ans =
    24



                                                                       8