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));
3 }% c2 K" d% K+ c    U = -triu(a, 1);
    L = -tril(a, -1);
    G = (D - L) \ U;
' [( a+ k( r/ E) x& L    f = (D - L) \ b;
5 W  }, `$ [! a    y = G * x0 + f;
0 q& ~6 E, m: ?; k- Q3 o9 {3 s% i    n = 1;

    while norm(y - x0) >= 1.0e-6
6 S  }  m- k( W3 t1 }        x0 = y;
3 \, {* O4 L% \, w# {! M4 m        y = G * x0 + f;
        n = n + 1;
    end

    n
  t2 s$ S* e5 n# Oend
: ]: f1 f5 a3 }! w
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）。
) Y- \- g( |6 l0 z! k/ M* c/ ?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。
: _2 V. {' a# w% j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。
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