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标题: 雅可比迭代(Jacobi Iteration)方法求解线性方程组 [打印本页]

作者: 2744557306    时间: 2023-12-31 17:43
标题: 雅可比迭代(Jacobi Iteration)方法求解线性方程组
这段 MATLAB 代码实现了雅可比迭代(Jacobi Iteration)方法求解线性方程组。具体来说,这里使用了雅可比迭代的一种特例,即高斯-赛德尔迭代(Gauss-Seidel Iteration)。以下是代码的主要解释:
1 E" ^$ U8 f# R0 Zfunction y = seidel(a, b, x0)  x! Y1 ?/ w7 e4 U# d0 U/ D2 Q
    D = diag(diag(a));
  w. }6 y: d* f- c: [0 `    U = -triu(a, 1);
& `/ x, K: _& u& }  A2 b) O    L = -tril(a, -1);6 K/ I  P8 @: y/ v
    G = (D - L) \ U;8 I) t$ b& u& E1 E
    f = (D - L) \ b;
' H( W. Z- {6 @2 _( q    y = G * x0 + f;& j5 `3 z1 \2 Q: v0 `
    n = 1;! i5 |4 s' r9 f$ @# _9 j. P9 A

* ~8 v  I' Y" g1 w6 `& f  g    while norm(y - x0) >= 1.0e-6
9 \& k, G0 R( J* @$ a2 V0 j$ `        x0 = y;
8 Q* N; K. k' V( I5 S        y = G * x0 + f;
0 ?4 d$ G" i5 ^' b9 [        n = n + 1;8 J7 H6 t+ I, W/ e
    end
+ O+ W4 t7 R: I/ x! |  D+ j0 A+ Y& ]
    n# ]. D8 x* d  o+ W1 C9 P
end
/ D7 v3 `) q, O, l" V) [. ^0 Q; @" P
这个函数的输入参数包括系数矩阵 a、右侧向量 b,以及迭代的初始近似解 x0。函数首先将系数矩阵分解为对角矩阵 D、上三角矩阵 U 和下三角矩阵 L。然后,计算迭代矩阵 G 和迭代向量 f。接下来,使用迭代矩阵和向量进行迭代,直到迭代的解足够收敛(这里的收敛条件是 norm(y - x0) < 1.0e-6)。
& _4 M0 y6 f! w, w, Z) h8 F$ a" F! |最终,函数返回迭代次数 n。在每次迭代中,新的解通过乘以迭代矩阵 G 并加上迭代向量 f 得到。这个过程重复进行,直到满足收敛条件。/ d& {$ ]6 x8 h% h8 d* G
如果你有任何关于这个代码的具体问题或需要更多解释,请随时提问。
! J3 L; v9 G) I$ w$ k/ }* Q# K. j
  Z; G3 f; ?% w3 K; f( K: Q/ a
1 Q' r6 t! N8 J5 d$ k




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