根据此代码生成流程图 public class example { public static void main(String[] args) { double[][] A = {{10, -2, -2}, {-2, -10, -1}, {-1, -2, 3}}; // 系数矩阵 double[] b = {1, 0.5, 1}; // 常数向量 double[] x0 = {0, 0, 0}; // 初始解向量 double[] x = jacobi(A, b, x0, 1e-6, 1000); // 求解方程组 for (int i = 0; i < x.length; i++) { System.out.printf("x%d = %.6f\n", i+1, x[i]); } } public static double[] jacobi(double[][] A, double[] b, double[] x0, double eps, int maxIter) { int n = A.length; double[] x = new double[n]; double[] x1 = new double[n]; for (int k = 0; k < maxIter; k++) { for (int i = 0; i < n; i++) { double s = 0; for (int j = 0; j < n; j++) { if (j != i) { s += A[i][j] * x0[j]; } } x1[i] = (b[i] - s) / A[i][i]; } double err = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { err += Math.abs(x1[i] - x0[i]); } if (err < eps) { x = x1; break; } x = x1; x1 = x0; x0 = x; } return x; } }

这段代码实现了使用 Jacobi 迭代法求解线性方程组的功能。其中，Jacobi 迭代法是一种基于线性方程组的对角占优条件的迭代法，通过将原方程组的系数矩阵分解为一个对角线矩阵和一个非对角线矩阵的和的形式，再对迭代公式进行改写，从而实现求解线性方程组的目的。在代码中，变量 A 代表线性方程组的系数矩阵，变量 b 代表常数向量，变量 x0 代表初始解向量，变量 eps 代表迭代的精度控制参数，变量 maxIter 代表最大迭代次数。函数 jacobi 实现了 Jacobi 迭代法的具体实现过程，并返回求解得到的线性方程组的解向量 x。主函数 example 中对 Jacobi 迭代法进行了调用，并输出了最终的解向量 x。