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搜索资源 - Gauss-seidel迭代解方程组
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用Matlab软件以及雅克比迭代和高斯－赛德尔迭代解方程组Ax=b，分析、比较其结果-using Matlab software and the iterative and Jacques than Gauss - Seidel iterative solution equations Ax = b, analysis, comparison of the results
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用途：用向量(稀疏存储)形式的Gauss-Seidel迭代解线性方程组Ax=b
％ 格式: x=spgs(A,b，x0,e,N),A为系数矩阵，b为右端向量，x返回解向量。
％ x0为初值向量(默认原点)，e为精度(默认1e-4),设置迭代次数上限以防发散(默
％ 认500)。 -purposes : with Vector (sparse storage) form of Gauss - Seidel iterative solution of linear equations
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本题采用的计算方法为：主要用Jacobi迭代和Gauss-Seidel迭代解线性方程组。
Jacobi迭代算法思路：由方程组 ，使等式左端仅保留向量 ，其他一概放到右端，将 代入上式右端，便可（按顺序逐行）进行计算得到 。
Gauss-Seidel迭代和Jacobi迭代不同的是先计算第一式得到 ,用此数再参与第二式的右端的计算,依次类推。
-that the use of the method of calculating : main Jacobi iteration and th
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数值计算方法解方程组实例，利用Gauss-Seidel迭代法解方程组
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这是高斯-赛德尔迭代法解线性方程组的C++程序，适合程序设计初学者和大学生课程设计-This is the Gauss- Seidel iterative method for solving linear equations of the C++ program, designed for beginners and students of the program curriculum design
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（1）用Doolittle三角分解（LU）法解方程组。
（2）分别用Jacobi迭代, Gauss-Seidel迭代法解方程组。
,(1) Triangle Doolittle decomposition (LU) Solving equations. (2), respectively, with Jacobi iteration, Gauss-Seidel iteration method for solution of equations.
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Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法、超松弛迭代法（SOR方法）分别求解线性方程组的近似解-Jacobi iteration, Gauss-Seidel iteration, SOR (SOR method) for solving linear equations are approximate solutions
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实验题目：求解线性代数方程组的迭代法
相关知识：求解线性代数方程组的Gauss-Seidel迭代法的计算公式如下
数据结构：一个一维数组和一个二维数组
算法设计：用Gauss-Seidel迭代法求解线性代数方程组的算法如下
第一步：对于i=1，2，…，n
（取零向量为初始向量）
第二步：e←0
第三步：对于i=1，2，…，n
⑴
⑵对于j=1，2，…，n但
⑶
⑷若 ，则
⑸
第四步：若 （预先给定的误差精度），则转
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用Gauss-Seidel求线性方程组的解向量,并给出迭代次数和误差.-Using Gauss-Seidel linear equations for the solution vectors, and give and error iterations.
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用途：利用二分法快速求解非线性方程f(x) = 0；
用向量形式（普通存储格式）的Gauss-Seidel迭代解线性方程组Ax=b；Newton迭代法解非线性方程f(x) = 0；用分量形式的SOR迭代解线性方程组Ax=b；用向量（稀疏存储）形式的Gauss-Seidel迭代解线性方程组Ax=b
-Purposes: the use of dichotomy quickly solving nonlinear equations f (x) = 0 with vector form o
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用Gauss-Seidel迭代法解线性方程组Ax=b， A为系数矩阵，b为右端向量-Using Gauss-Seidel iteration method for solving linear equations Ax = b, A as the coefficient matrix, b is the right end of the vector
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解线性方程组的迭代法
【实验内容】对实验四所列目的和意义的线性方程组，试分别选用Jacobi 迭代法，Gauss-Seidel迭代法和SOR方法计算其解。-Solving linear equations of the iteration method 【Content】 experimental four experiments listed in the purpose and significance of the linear equations, test were selec
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用途：用Gauss-Seidel迭代法解线性方程组Ax=b
格式：x=maseidel(A,b,x0,ep,N) A为系数矩阵，b为右端向量， -Uses: The Gauss-Seidel iteration method for solving linear equations Ax = b Format: x = maseidel (A, b, x0, ep, N) A as the coefficient matrix, b for the right-hand side vec
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本程序为求解线性方程组的迭代方法，包含雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法和SOR方法-The procedure for solving linear equations iterative methods, including Jacobi' s iterative method, Gauss- Seidel iteration method and SOR methods
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计算方法实验：包括高斯迭代和牛顿下山法；1、用Gauss - Seidel 迭代法求解方程组
10x1-x2-2x3=7.2
-x1+10x2-2x3=8.3
-x1-x2=5x3
输入：系数矩阵A，最大迭代次数N，初始向量，误差限e
输出：解向量
2、用牛顿下山法解方程 x*x*x-x*x-1=0（初值为0.6）
输入：初值，误差限，迭代最大次数，下山最大次数
输出：近似根各步下山因子。-Experimental method: includ
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使用高斯-赛德尔迭代求解方程组的值，是我数值分析课的作业，只能求解有唯一解情况-The value of using the Gauss- Seidel iteration for solving equations, numerical analysis homework assignment has a unique solution can only solve the
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解线性方程组的迭代法-Jacobi迭代和Gauss-seidel迭代法-Solving linear equations iterative methods-Jacobi iteration and Gauss-seidel iterative method
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用Gauss-Seidel迭代法解线性方程组。(Solving linear equations by G-S iteration)
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求解线性方程组的方法：高斯赛德尔迭代法，LU分解法(Solving linear equations by Gauss Seidel iteration)
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该程序主要是利用高斯-赛德尔迭代法求线性方程组Ax=b的解(The program mainly uses the Gauss-Seidel iteration to solve the solution of the linear system Ax = b)
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