yClass(int a, double b) : x(a), y(b) {}为什么最后有花括号

这里的花括号是构造函数的函数体，用于定义该构造函数的具体实现。在这个例子中，花括号中包含了将参数a和b分别赋值给x和y的语句。构造函数的主要作用是初始化对象的成员变量，而花括号中的代码就是执行这个初始化过程的具体步骤。因此，构造函数的函数体必须用花括号括起来，以便编译器能够识别它们是构造函数的一部分。

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void SolverEqCholesky(double **A, double *b, int n, double *x)

void SolverEqCholesky是一个用于求解线性方程组的函数，采用Cholesky分解方法。它的参数包括一个n×n的矩阵A、一个长度为n的向量b，以及一个长度为n的向量x。函数的目标是求解方程组Ax=b，并将结果存储在向量x中。

Cholesky分解是一种将对称正定矩阵分解为下三角矩阵L和其转置的乘积的方法。具体步骤如下：
1. 对矩阵A进行Cholesky分解，得到下三角矩阵L。
2. 解Ly=b，得到中间向量y。
3. 解L^T*x=y，得到最终的解向量x。

函数的实现过程如下：
1. 首先，对矩阵A进行Cholesky分解，得到下三角矩阵L。
2. 然后，解Ly=b，得到中间向量y。这可以通过前向代入法来实现。
3. 最后，解L^T*x=y，得到最终的解向量x。这可以通过后向代入法来实现。

函数的伪代码如下：

void SolverEqCholesky(double **A, double *b, int n, double *x) {
    // Cholesky分解
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < i; j++) {
            A[i][i] -= A[i][j] * A[i][j];
        }
        A[i][i] = sqrt(A[i][i]);
        for (int j = i + 1; j < n; j++) {
            for (int k = 0; k < i; k++) {
                A[j][i] -= A[j][k] * A[i][k];
            }
            A[j][i] /= A[i][i];
        }
    }

    // 前向代入
    double *y = new double[n];
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        y[i] = b[i];
        for (int j = 0; j < i; j++) {
            y[i] -= A[i][j] * y[j];
        }
        y[i] /= A[i][i];
    }

    // 后向代入
    for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
        x[i] = y[i];
        for (int j = i + 1; j < n; j++) {
            x[i] -= A[j][i] * x[j];
        }
        x[i] /= A[i][i];
    }

    delete[] y;
}

void SolverEqGauss(double **A, double *b, int n, double *x)

void SolverEqGauss(double **A, double *b, int n, double *x)是一个用于解决高斯消元法的函数。它接受一个n×n的矩阵A，一个长度为n的向量b，以及一个长度为n的向量x作为参数。

在高斯消元法中，我们通过一系列的行变换将矩阵A转化为上三角矩阵，并相应地对向量b进行相同的行变换。然后，我们可以通过回代的方式求解出向量x，从而得到线性方程组的解。

以下是SolverEqGauss函数的实现步骤：
1. 首先，对矩阵A和向量b进行初等行变换，将矩阵A转化为上三角矩阵，并相应地对向量b进行相同的行变换。
2. 然后，从最后一行开始，通过回代的方式求解出向量x。具体来说，我们从最后一行开始，计算出该行对应的未知数x[n-1]的值，然后依次向上计算出x[n-2]、x[n-3]，直到计算出x为止。

以下是SolverEqGauss函数的伪代码实现：

void SolverEqGauss(double **A, double *b, int n, double *x) {
    // 高斯消元法
    for (int k = 0; k < n-1; k++) {
        for (int i = k+1; i < n; i++) {
            double factor = A[i][k] / A[k][k];
            for (int j = k+1; j < n; j++) {
                A[i][j] -= factor * A[k][j];
            }
            b[i] -= factor * b[k];
        }
    }

    // 回代求解x
    x[n-1] = b[n-1] / A[n-1][n-1];
    for (int i = n-2; i >= 0; i--) {
        double sum = 0.0;
        for (int j = i+1; j < n; j++) {
            sum += A[i][j] * x[j];
        }
        x[i] = (b[i] - sum) / A[i][i];
    }
}