JACOBI迭代法的matlab程序.pptx

线性方程组的求解 对于大型线性代数方程组，常常用迭代法进行计算。迭代法有存储空间小，程序简单等特点，在使用时，能保持悉数矩阵的稀疏性不变。比较常用的迭代法有Gauss-Seidel迭代法，Jacobi迭代法，和SOR方法。下面只介绍Jacobi迭代法。已知线性方程组Ax=b,记A=（aij）,可以把A分解为A=D-L-U其中，D=diag(a11,a22,…,ann)设D非奇异，即aii≠0，i=1,2,3,…,n.方程组Ax=b等价为由此构造迭代公式其中，迭代矩阵Bj和向量fj为对线性方程组的Jacobi迭代计算求解，可以用matlab函数方便地实现：对线性方程组的Jacobi迭代计算求解，可以用matlab函数方便地实现函数调用A=[8 -2 0;-1 10 -2;0 -2 10]; b=[3;7;6]; tol=1e-6; jacobi_fun(A,b,[0.1;0.1;0.1],tol,100)函数调用及其结果显示Thanks !就不添加备注~就不添加备注~就不添加备注~就不添加备注~就不添加备注~就不添加备注~就不添加备注~就不添加备注~