Jacobi迭代法求解线性方程组以及Gauss-Seidel迭代法求解线性方程组的程序

共2个文件

cpp：2个

需积分: 47 157 浏览量 2018-10-17 22:56:38 上传评论 7 收藏 2KB ZIP 举报

在数值分析领域，求解大型线性方程组是一个核心问题。当系统矩阵规模较大时，直接方法（如高斯消元法）的计算复杂度和内存需求可能会变得非常高。因此，迭代法成为了一种实用的替代方案。本文将详细讨论两种常用的迭代法：雅可比迭代法（Jacobi Iteration）和高斯-赛德尔迭代法（Gauss-Seidel Iteration），并以C语言实现为例进行讲解。 **雅可比迭代法**是求解线性方程组的一种迭代方法，适用于对角占优的矩阵。对于线性方程组 Ax = b，其中A是对称正定或对角占优的矩阵，可以将其分解为D-L-U形式，其中D是对角部分，L是下三角部分（不包括对角线），U是上三角部分。雅可比迭代法的公式如下： x^(k+1) = D^(-1)(b - Lx^k - Ux^k) 这里的x^k是第k次迭代的解向量，D^(-1)是D的逆矩阵，b是已知向量。每次迭代都会使用前一次的解来更新新的解。 **高斯-赛德尔迭代法**是雅可比迭代法的一种改进，它在同一迭代步中考虑了所有未知数，从而可能更快地收敛。其迭代公式如下： x_i^(k+1) = (1/d_i) * (b_i - Σ_j(L_{ij}x_j^k) - Σ_j(U_{ij}x_j^(k+1))) for i=1,2,...,n 这里，x_i^(k+1)是第i个元素在第k+1次迭代的值，d_i是D矩阵对角线上的元素，L和U与雅可比迭代法中的定义相同。与雅可比迭代法相比，Gauss-Seidel法在每次迭代中使用的是最新解的估计，而不是之前的解。在C语言中实现这两种迭代法，首先需要创建一个函数来计算矩阵的D、L和U部分，然后实现迭代过程。在每次迭代中，你需要遍历矩阵的每个元素，用相应的公式计算新的解向量。为了确保迭代的稳定性，通常设置一个误差阈值，当解向量的变化小于这个阈值时，停止迭代。在实际编程时，需要注意矩阵存储方式，可以使用二维数组或者稀疏矩阵存储结构。对于大型矩阵，稀疏矩阵可以节省大量存储空间。此外，还要考虑矩阵是否对角占优，如果不是，可能需要其他方法（如SOR，Successive Over-Relaxation）来提高收敛速度。雅可比迭代法和高斯-赛德尔迭代法都是解决大型线性方程组的有效工具，尤其适用于那些无法直接求解的系统。通过理解这两种方法的工作原理，并熟练掌握C语言编程，我们可以编写出高效、可靠的求解程序。在实际应用中，还需要根据具体问题选择合适的迭代方法，并进行适当的优化以提高计算效率。

资源推荐

资源详情

资源评论

收起资源包目录

C语言代码.zip （2个子文件）

C语言代码

C语言Jacobi迭代法求解线性方程组

Jacobi.cpp 1KB

C语言Gauss-Seidel迭代法求解线性方程组

Gauss.cpp 1KB

#include <stdio.h> #include <math.h> #define M 6 void gauss(double A[][M],double b[M],double N,double xx[M],double eps); int main(void){ double A[6][6]={{4,-1,0,-1,0,0},{-1,4,-1,0,-1,0},{0,-1,4,-1,0,-1},{-1,0,-1,4,-1,0},{0,-1,0,-1,4,-1},{0,0,-1,0,-1,4}}; double b[6]={0,5,-2,5,-2,6}; int N=100;//最大迭代次数 double xx[6]={0}; double eps=1.0e-3; gauss(A,b,N,xx,eps); return 0; } void gauss(double A[][M],double b[M],double N,double xx[M],double eps){ double x[6]={0}; double sum=0; double dif=1; double res; for(int k=1;(k<N)&&(dif>eps);k++){ for(int i=0;i<M;i++){ for(int j=0;j<M;j++){ if(j<i){ sum=sum+A[i][j]*x[j]; } if(j>i){ sum=sum+A[i][j]*xx[j]; } } x[i]=(b[i]-sum)/A[i][i]; sum=0; } res=0; for(int m=0;m<M;m++){ double dis=fabs(x[m]-xx[m]); if(dis>res){ res=dis; } } dif=res; printf("第%d次迭代结果为：\n",k); for(int a=0;a<M;a++){ printf("%12.8f ",x[a]); xx[a]=x[a]; } printf("\n"); } printf("最终结果为：\n"); for(int f=0;f<M;f++){ printf("%12.8f ",xx[f]); } }

评论收藏

内容反馈