Jacobi迭代法与G-S迭代法
时间: 2023-11-02 16:05:33 浏览: 54
Jacobi迭代法和G-S迭代法都是解线性方程组的迭代方法。
Jacobi迭代法是将线性方程组中的每一个未知数都单独处理,把该未知数的系数除以该未知数的系数,然后将其它未知数的系数乘以该未知数的系数的倒数,并且将它们的符号取反,再将它们相加,最后用右端项除以该未知数的系数,得到一个新的近似解。这样循环迭代下去,直到满足精度要求或者达到最大迭代次数。
G-S迭代法是在Jacobi迭代法的基础上进一步优化,它不仅考虑了当前未知数的系数,还考虑了已经求得的未知数的近似值对当前未知数的影响。具体来说,G-S迭代法先用当前的近似解求出一个新的未知数的近似值,然后用这个新的近似值去更新其它未知数的近似值,然后再用这些新的近似值去更新当前未知数的近似值,如此循环迭代下去,直到满足精度要求或者达到最大迭代次数。
总体来说,G-S迭代法比Jacobi迭代法更快收敛,但是它也更复杂,因为它需要对已经求得的未知数的近似值进行处理。
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