在C语言中,用高斯﹣赛德尔迭代法求解如下线性方程组: 2x-y-z=2 x-3y+z=0 x+y+4z=7

时间: 2024-10-28 12:11:39 浏览: 21
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Jacobi迭代法求解线性方程组以及Gauss-Seidel迭代法求解线性方程组的程序

在C语言中,高斯-赛德尔迭代法是一种数值计算方法,用于求解大型稀疏矩阵的线性方程组。对于给定的方程组: \[ \begin{align*} 2x - y - z &= 2 \\ x - 3y + z &= 0 \\ x + y + 4z &= 7 \end{align*} \] 首先,我们需要将其转换成系数矩阵A、常数项向量b的形式,其中矩阵A是一个3x3的方阵,向量b是结果向量: \[ A = \begin{pmatrix} 2 & -1 & -1 \\ 1 & -3 & 1 \\ 1 & 1 & 4 \end{pmatrix}, \quad b = \begin{pmatrix}2 \\ 0 \\ 7\end{pmatrix} \] 高斯-赛德尔算法的基本步骤是: 1. 初始化:选择一个初始猜测解$x^{(0)}$,通常可以设为所有元素均为零。 2. 迭代:对于每个迭代k,从第一个方程开始更新当前的解,然后依次对剩下的方程进行修正,直到满足某种收敛条件。 以下是基本的伪代码表示: ```c for (int k = 0; k < max_iterations; k++) { // 计算 x x_new = (b[0] - a[1, 1]*y[k] - a[2, 1]*z[k]) / a[0, 0]; // 更新 y 和 z 同理 y_new = (b[1] - a[0, 1]*x[k] - a[1, 2]*y[k]) / a[2, 2]; // 如果达到足够精度或迭代次数达到上限,则停止迭代 if (fabs(x_new - x[k]) < tolerance || fabs(y_new - y[k]) < tolerance || fabs(z_new - z[k]) < tolerance) { break; } x[k+1] = x_new; y[k+1] = y_new; z[k+1] = z_new; } ```
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