jacobi迭代c语言（迭代 c语言）

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1、在C语言中数组说明的一般形式为：类型说明符数组名 [常量表达式]，……；其中，类型说明符是任一种基本数据类型或构造数据类型。数组名是用户定义的数组标识符。

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2、***用C语言编程解方程，有两种情况：1 简单的方程，比如一元一次方程，或者多元一次方程，以及一元二次方程等，这类数学上有固定的解题方法的，可以在程序中输入参数，并按照数学方法，进行求解。

3、main(){double x1，x2；x1=0.0；x2=cos(x1)；while(fabs(x2-x1)le-6)//当误差大于10的负六次方循环。

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1、你的x没有初始化，导致当你迭代不收敛时x没有赋值，肯定x作为返回值报错。

2、首先，程序好像写错了。我记得用jacobi解Ax=b的算法是：记D为A的对角线部分，每次循环令x^{n+1}=D^{-1}((D-A)x^{n}+b)。b是不会变的，而你程序里的b一直在变。其次，jacobi从来没有保证收敛。

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3、jmcomic老是报错，这可能是因为软件本身的问题，也可能是由于使用不当或者环境配置错误引起的。首先，我们需要了解报错的具体信息。报错信息通常会在控制台或者日志文件中显示，包含了错误的类型、发生的位置以及可能的原因。

高斯迭代法可看作是雅克比迭代法的一种修正。两者的收敛速度在不同条件下不同，不能直接比较，即使在同样条件下，有可能对于同样的系数矩阵出现一种方法收敛，一种方法发散。计算谱半径，普半径小于1，则收敛，否则不收敛。

但是在精度和迭代速度上没有绝对关系。关于收敛性：原矩阵A对称正定，高斯赛德尔迭代必收敛。雅可比迭代不一定收敛。

gauss seidel迭代法是数值线性代数中的一个迭代法，可用来求出线性方程组解的近似值。该方法以卡尔·弗里德里希·高斯和路德维希·赛德尔命名。同雅可比法一样，高斯-赛德尔迭代是基于矩阵分解原理。

k+1)，而由高斯-塞德尔迭代公式可知，计算x(k+1)的第i个分量xi(k+1)时，利用了已经计算出的最新分量xi(k+1)(j=1，2，…，i-1)高斯-塞德尔迭代法可看作雅可比迭代法的一种改进。

所以说迭代法可以使得到的答案更精确，而且计算量也比一般方法少。雅可比法和高斯-赛德尔迭代法则是解线性方程组的，而且适合用于求解系数矩阵很多元素都是零的线性代数方程组。

高斯-赛德尔迭代比雅克比收敛快，但这个结论只在一定条件下才成立，有时甚至雅克比方法收敛，而高斯-赛德尔却是发散的。计算谱半径，谱半径小于1，则收敛，否则不收敛。

2、解：方程组的雅可比迭代计算式为地球物理数据处理基础若取x（0）＝（0，0，0）T，可得到表5－1所列迭代序列。

1、Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法是求解线性方程组的两种经典迭代算法，它们都是基于线性方程组的迭代解法，其目的是通过不断迭代计算，逐步逼近方程组的解。

2、雅克比迭代就是先找到迭代表达式，然后一次次迭代直到前后两次的值相差极小或者相等就停止迭代。

3、我写的，根本证不下去了，特征值解不出来了。... 数值计算方法，线性方程组雅可比迭代和高斯赛德尔迭代法收敛性证明。我写的，根本证不下去了，特征值解不出来了。

4、根据迭代法的收敛性定理，当迭代矩阵的谱半径小于1时，迭代法收敛。因此，对于严格对角占优矩阵A，雅可比迭代和高斯-赛德尔迭代都是收敛的。

5、gauss seidel迭代法是数值线性代数中的一个迭代法，可用来求出线性方程组解的近似值。该方法以卡尔·弗里德里希·高斯和路德维希·赛德尔命名。同雅可比法一样，高斯-赛德尔迭代是基于矩阵分解原理。

以上就是关于jacobi迭代c语言和迭代 c语言的简单介绍，还有要补充的，大家一定要关注我们，欢迎有问题咨询体检知音。