jacobi法迭代解方程,迭代算法

jacobi法迭代解方程,迭代算法

⊙﹏⊙ 1.需要考虑线性方程组Hx=b，其中三阶希尔伯特矩阵，即先给出解（例如取x的各分量为1），然后计算右手向量b，给出精确的1.2雅可比迭代，以便于观察解过程，先写出Ax=b的每一行。 抛出：\sum_{j=1}^{n}a_{ij}x_{j}=b_{i},\quadi=1,2,\ldots,n\\此行的解迭代格式为：x_{i}^ {

(^人^) 可选'jacobi'（雅可比迭代法）、'GS'（高斯-塞德迭代法）和'SOR'（逐次过松弛法）；%eps——精度，例如选择1e-5；%alpha——松弛因子；使用SOR迭代法时，需要适当的松弛因子alpha%xi --iterationx=D-1(L+U)x+D-1b,由此可以构造迭代方法：x(k+1)=Bx(k)+f其中：B=D-1(L+U)x=I-D-1A,f =D-1b.Mfilefunction[x,n]=jacobi(A,b,x0,eps,varargin)%使用Jacobi迭代法求线性方程组

雅可比迭代法用于求解方程组。如果线性方程组的系数矩阵严格对角占优，则使用雅可比迭代方程一定会收敛。 雅可比迭代公式为：各分量的绝对误差用（各行绝对值之和的最大值）表示。 例子：下面我们只解释线性方程组的迭代法。 让我们回顾一下求解单变量非线性方程的迭代方法。一般形式为xn=f(xn-

[数值分析]求解线性方程组：雅可比迭代法//ConsoleApplication1.cpp：定义控制台应用程序的入口点。 /#include"stdafx.h"#include#include"stdio.h"#include"math.h"流程图:MATLABprogramcodeforJacobiiterationmethod:function[x,n]=jacobi(A,b,x0,eps, varargin)%使用雅可比迭代法求线性方程组的解Ax=b%线性方程组的系数矩阵:A%Linearsquare