线性方程组的迭代法是一种数值分析中的重要方法，尤其在解决大型稀疏线性系统时具有显著优势。在处理非唯一解或无解的情况时，迭代法提供了一种有效的近似求解策略。本PPT教程主要介绍了三种迭代法：雅可比法、高斯-塞德尔法以及超松弛迭代法。
迭代法的基本思想是通过构建迭代公式，以一系列初始估计值开始，逐步更新这些值以接近线性方程组的解。对于线性方程组 \( Ax = b \)，其中 \( A \) 是 \( n \times n \) 的系数矩阵，\( b \) 是常数向量，如果 \( A \) 是非奇异的，那么方程组有唯一解。通过一系列变换，可以将方程改写为迭代形式，并选取初始向量 \( x_0 \)，然后按照迭代公式不断修正，直至达到预定的精度标准。
迭代法的收敛性是其能否成功的关键。如果迭代序列 \( x_k \) 存在极限 \( x^* \)，并且这个极限满足原方程组，即 \( Ax^* = b \)，那么称迭代法是收敛的。否则，如果序列没有收敛到解或者收敛速度过慢，就称迭代法发散。通常，需要分析系数矩阵 \( A \) 的性质来判断迭代法的收敛性。
雅可比迭代法（Jacobi Iteration）是迭代法的一种，适用于系数矩阵 \( A \) 对角占优的情况。该方法通过将方程组分离出每个未知数，形成迭代公式，如在例2中所示，分别解出 \( x_1 \)、\( x_2 \) 和 \( x_3 \)。选择合适的初始向量，迭代过程中如果发现解的序列稳定地趋近于某个值，即表明迭代过程收敛。
高斯-塞德尔迭代法（Gauss-Seidel Iteration）是雅可比法的改进版，它在每次迭代中考虑了前一次迭代的最新信息，而不是使用前一次迭代的整体结果，这通常会加速收敛。同样，高斯-塞德尔法也需要系数矩阵对角占优才能保证收敛。
超松弛迭代法（Successive Over-Relaxation，SOR）则进一步提高了迭代的效率，通过引入松弛因子 \( \omega \)，可以在某些情况下加速收敛。适当的 \( \omega \) 可以使迭代更快收敛，但选择不当可能会导致发散。
在实际应用中，需要根据线性系统的特性和计算资源来选择合适的迭代法。此外，为了保证迭代法的成功，还需要设置合适的停止准则，例如达到预定的误差阈值或迭代次数上限。
线性方程组的迭代法是数值线性代数中的核心内容，它在科学计算、工程优化、经济建模等领域都有广泛的应用。理解并掌握这些迭代方法，对于解决实际问题至关重要。
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