追赶法解三对角方程例题 雅克比迭代法，初始向量怎么算的？

雅克比迭代法，初始向量怎么算的？

当AX=B且a为低阶稠密矩阵时，主成分消去法是求解线性方程组的有效方法。

但是，对于工程技术产生的大型稀疏矩阵方程（a阶高，但零元素多，如某些偏微分方程数值解产生的线性方程），宜采用迭代法求解。在计算机内存和运算方面，迭代法通常可以利用a中大量的零元素，Jacobi迭代法是较早、较简单的迭代法之一。它的名字也是为了纪念著名的普鲁士数学家雅各比。

雅克比迭代法与高斯-赛德尔迭代法二者的区别是什么？

高斯迭代法可视为雅可比迭代法的一种改进。两种方法在不同条件下的收敛速度不同，不能直接比较。即使在相同的条件下，对于相同的系数矩阵，一种方法收敛，另一种方法发散也是可能的。

雅克比迭代法怎么计算？

它是从顶部粘上的。根据倒数第二行，右边是x（n），左边是x（n1），然后一直迭代

Gauss-Seidel迭代比Jacques迭代快，但这个结论只有在一定条件下才成立，有时甚至Jacobian方法是收敛的，但Gauss-Seidel是发散的。如果光谱半径小于1，则收敛，否则不收敛。其中谱半径是迭代矩阵J或G的最大特征值

不知道，再问！也可以用列范数或行范数来判断。如果列范数或行范数小于1，它将收敛。然而，当范数大于1时，其发散性无法解释，其收敛性必须通过计算谱半径来确定。

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