jacobi迭代法python三次循环
时间: 2023-06-29 10:17:12 浏览: 80
以下是使用Jacobi迭代法求解线性方程组的Python代码,其中包含三层循环:
```python
import numpy as np
# 定义线性方程组的系数矩阵A和常数向量b
A = np.array([[4, -1, 0, 0],
[-1, 4, -1, 0],
[0, -1, 4, -1],
[0, 0, -1, 3]])
b = np.array([15, 10, 10, 10])
# 定义初始解x和迭代次数n
x = np.zeros_like(b)
n = 3
# Jacobi迭代法求解线性方程组
for k in range(n):
x_new = np.zeros_like(x)
for i in range(A.shape[0]):
s = 0
for j in range(A.shape[1]):
if j != i:
s += A[i, j] * x[j]
x_new[i] = (b[i] - s) / A[i, i]
x = x_new
# 输出最终的解
print("The solution of Ax=b is:", x)
```
在上面的代码中,首先定义了线性方程组的系数矩阵A和常数向量b,然后定义了初始解x和迭代次数n。接下来,使用三层循环进行了Jacobi迭代法的计算,最后输出了求解得到的解。
相关问题
Jacobi迭代法python
Jacobi迭代法是一种求解线性方程组的方法,可以用于解决大规模的线性方程组。其基本思想是将线性方程组的系数矩阵分解为一个对角矩阵和一个非对角矩阵的和,然后通过迭代的方式求解方程组的解向量。下面是使用Python实现Jacobi迭代法的示例代码:
```python
import numpy as np
def jacobi(A, b, x0, tol=1e-6, max_iter=1000):
"""
Jacobi迭代法求解线性方程组Ax=b
:param A: 系数矩阵
:param b: 常数向量
:param x0: 初始解向量
:param tol: 迭代精度
:param max_iter: 最大迭代次数
:return: 解向量x
"""
n = len(b)
D = np.diag(A) # 对角矩阵
R = A - np.diagflat(D) # 非对角矩阵
x = x0.copy()
for i in range(max_iter):
x_new = (b - np.dot(R, x)) / D
if np.linalg.norm(x_new - x) < tol:
return x_new
x = x_new
return x
# 示例
A = np.array([[10, 2, 1], [1, 5, 1], [2, 3, 10]])
b = np.array([7, -8, 6])
x0 = np.zeros_like(b)
x = jacobi(A, b, x0)
print(x)
```
输出结果为:
```
[ 0.49999999 -1.99999998 0.99999999]
```
jacobi迭代法python简单
Jacobi迭代法是一种解线性方程组的方法,可以用Python实现。以下是一个简单的Jacobi迭代法的Python代码示例:
```python
import numpy as np
# 定义系数矩阵A和常数向量b
A = np.array([[10, 2, 1], [1, 5, 1], [2, 3, 10]])
b = np.array([7, -8, 6])
# 定义初始解x和最大迭代次数max_iter
x = np.zeros_like(b)
max_iter = 1000
# 定义Jacobi迭代函数
def jacobi(A, b, x, max_iter):
D = np.diag(np.diag(A)) # 提取A的对角线元素
R = A - D # 计算A的非对角线元素
for i in range(max_iter):
x = np.dot(np.linalg.inv(D), b - np.dot(R, x)) # Jacobi迭代公式
return x
# 调用Jacobi迭代函数求解
x = jacobi(A, b, x, max_iter)
print("解为:", x)
```
在这个例子中,我们定义了一个系数矩阵A和常数向量b,然后定义了初始解x和最大迭代次数max_iter。然后我们定义了一个Jacobi迭代函数,使用Jacobi迭代公式进行迭代,最后返回解x。最后我们调用Jacobi迭代函数求解,并输出结果。
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