雅可比迭代（Jacobi Iteration）方法求解线性方程组

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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：
function y = seidel(a, b, x0)
    D = diag(diag(a));
9 u. |/ B' P) i: M' d0 F- C! ~9 o  i    U = -triu(a, 1);
    L = -tril(a, -1);
5 d. o' z/ j$ ?8 @    G = (D - L) \ U;
    f = (D - L) \ b;
    y = G * x0 + f;
# c: r% |5 l7 s* h* O    n = 1;

    while norm(y - x0) >= 1.0e-6
1 v8 p$ z8 p# Y/ h        x0 = y;
        y = G * x0 + f;
, M1 T* v, M; B8 C8 C        n = n + 1;
    end

    n
end
2 _9 y' K, Q1 s$ _0 X
9 U8 u, {% W) N; b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）。
0 v2 Z: Y$ P3 @9 t- B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。
/ c" U7 c1 c* v0 N2 u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。
# u; k* ~+ h4 G- M
1 O' \- q! A( U9 h! t
9 V+ K0 {/ T0 b1 o6 G6 ^$ {