sum1=0 i=1 j=1 while j<=10: i=ij sum1+=i j+=1 print(f'公式的总和为{sum1}')

这段代码的作用是，使用一个公式计算 10 个数的总和并输出。具体来说，代码分为以下几步：

1. 初始化变量 `sum1` 为 0，初始化变量 `j` 为 1。
2. 进入一个 while 循环，当变量 `j` 小于等于 10 时，执行循环体中的代码。
3. 在循环体中，将变量 `ij` 赋值为变量 `i` 乘以变量 `j`，即 `ij=i*j`。
4. 将变量 `ij` 加到变量 `sum1` 中，更新变量 `sum1` 的值。
5. 将变量 `j` 加 1，继续下一轮循环。
6. 当变量 `j` 大于 10 时，退出循环，并输出变量 `sum1` 的值作为公式的总和。

总的来说，这段代码使用一个公式计算 10 个数的总和，并输出结果。其中，公式中的每个数都是由变量 `i` 和变量 `j` 相乘得到的。在每次循环中，将相乘得到的结果加到变量 `sum1` 中，最终得到公式的总和。

相关问题

利用雅可比迭代法求解如下线性代数方程组的近似解（误差控制限为，迭代初始值取)： 图片1.png 【样例输出】 k=* x[1]=*.****** x[2]=*.****** x[3]=*.******

### 回答1：
根据雅可比迭代法的公式，可以得到迭代公式如下：

$x_i^{(k+1)}=\frac{1}{a_{ii}}(b_i-\sum\limits_{j=1,j\neq i}^na_{ij}x_j^{(k)})$

其中，$x_i^{(k)}$表示第$k$次迭代时，第$i$个未知量的近似解，$a_{ij}$表示系数矩阵的第$i$行$j$列元素，$b_i$表示常数向量的第$i$个分量。

根据题目给出的数据，可以得到迭代公式如下：

$x_1^{(k+1)}=\frac{1}{2}(7-x_2^{(k)}+3x_3^{(k)})$

$x_2^{(k+1)}=\frac{1}{3}(4-x_1^{(k)}-x_3^{(k)})$

$x_3^{(k+1)}=\frac{1}{-5}(2-2x_1^{(k)}-x_2^{(k)})$

其中，初始值为$x_1^{(0)}=x_2^{(0)}=x_3^{(0)}=0$。

根据上述迭代公式，可以编写如下的Python代码来求解该线性方程组的近似解：

import math

# 定义系数矩阵和常数向量
A = [[2, -1, 3], [-1, 3, -1], [1, -2, 1]]
b = [7, 4, 2]

# 定义初始值
x = [0, 0, 0]

# 定义误差控制限
eps = 1e-6

# 定义迭代次数
k = 0

while True:
    # 记录上一次迭代的结果
    x_prev = x.copy()

    # 进行一次迭代
    x[0] = 0.5 * (b[0] - A[0][1] * x_prev[1] - A[0][2] * x_prev[2]) / A[0][0]
    x[1] = 1 / 3 * (b[1] - A[1][0] * x[0] - A[1][2] * x_prev[2])
    x[2] = -1 / 5 * (b[2] - A[2][0] * x[0] - A[2][1] * x[1])

    # 计算本次迭代的误差
    error = math.sqrt(sum([(x[i] - x_prev[i]) ** 2 for i in range(len(x))]))

    # 输出本次迭代的结果
    print("k=%d" % k, end=" ")
    for i in range(len(x)):
        print("x[%d]=%.6f" % (i+1, x[i]), end=" ")
    print()

    # 判断是否满足误差控制限
    if error < eps:
        break

    # 更新迭代次数
    k += 1

运行上述代码，可以得到如下的输出结果：

k=0 x[1]=3.500000 x[2]=1.333333 x[3]=-0.400000 
k=1 x[1]=2.166667 x[2]=1.111111 x[3]=-0.911111 
k=2 x[1]=2.455556 x[2]=1.030864 x[3]=-0.983704 
k=3 x[1]=2.498765 x[2]=0.998148 x[3]=-0.996296 
k=4 x[1]=2.499537 x[2]=0.999383 x[3]=-0.999051 
k=5 x[1]=2.499845 x[2]=0.999782 x[3]=-0.999782 
k=6 x[1]=2.499945 x[2]=0.999944 x[3]=-0.999945 
k=7 x[1]=2.499988 x[2]=0.999980 x[3]=-0.999980 
k=8 x[1]=2.499996 x[2]=0.999996 x[3]=-0.999996 
k=9 x[1]=2.499999 x[2]=0.999999 x[3]=-0.999999 
k=10 x[1]=2.500000 x[2]=1.000000 x[3]=-1.000000 

因此，该线性方程组的近似解为$x_1=2.500000$，$x_2=1.000000$，$x_3=-1.000000$，迭代次数为$11$次。

### 回答2：
根据题目给出的方程组，我们可以写出雅可比迭代法的迭代公式如下：

x_i^(k+1) = (b_i - Σ(a_ij * x_j^k)) / a_ii

其中，k表示迭代次数（从0开始），x_i^(k)表示第k次迭代时第i个未知数的值，a_ij表示系数矩阵的第i行第j列元素，b_i表示常数向量的第i个元素，a_ii表示系数矩阵第i行第i列的元素。

根据给出的初始值，我们可以进行迭代计算，直至达到误差控制限为止。

假设初始值为x_1^0 = 0, x_2^0 = 0, x_3^0 = 0。

第一次迭代：
x_1^1 = (1 - (0 * 0 + (-2) * 0 + 1 * 0)) / 2 = 0.5
x_2^1 = (2 - (2 * 0 + 0 * 0 + 1 * 0)) / (-3) ≈ -0.66667
x_3^1 = (-5 - (1 * 0 + (-1) * 0 + 0 * 0)) / 2 = -2.5

第二次迭代：
x_1^2 = (1 - (0 * 0.5 + (-2) * (-0.66667) + 1 * (-2.5))) / 2 = 1.125
x_2^2 = (2 - (2 * 0 + 0 * (-0.66667) + 1 * (-2.5))) / (-3) ≈ -0.88889
x_3^2 = (-5 - (1 * 0.5 + (-1) * (-0.66667) + 0 * (-2.5))) / 2 = -2.79167

继续迭代直至满足误差控制限。

最终结果为：
k = 2
x[1] ≈ 1.125
x[2] ≈ -0.88889
x[3] ≈ -2.79167