jacobi和gauss-seidel迭代法c++

时间: 2023-06-19 20:05:48 浏览: 41
以下是Jacobi和Gauss-Seidel迭代法的C++代码示例: Jacobi迭代法: ```c++ #include <iostream> #include <cmath> using namespace std; const int N = 100; const double eps = 1e-5; int n; double a[N][N], b[N], x[N]; void Jacobi() { double y[N]; int k = 0; while (k < 1000) { double delta = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { y[i] = b[i]; for (int j = 0; j < n; j++) { if (i != j) { y[i] -= a[i][j] * x[j]; } } y[i] /= a[i][i]; delta += (y[i] - x[i]) * (y[i] - x[i]); } if (sqrt(delta) < eps) { break; } for (int i = 0; i < n; i++) { x[i] = y[i]; } k++; } } int main() { cin >> n; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { cin >> a[i][j]; } cin >> b[i]; x[i] = 0; } Jacobi(); for (int i = 0; i < n; i++) { printf("%.6lf ", x[i]); } cout << endl; return 0; } ``` Gauss-Seidel迭代法: ```c++ #include <iostream> #include <cmath> using namespace std; const int N = 100; const double eps = 1e-5; int n; double a[N][N], b[N], x[N]; void Gauss_Seidel() { int k = 0; while (k < 1000) { double delta = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { double y = b[i]; for (int j = 0; j < n; j++) { if (i != j) { y -= a[i][j] * x[j]; } } y /= a[i][i]; delta += (y - x[i]) * (y - x[i]); x[i] = y; } if (sqrt(delta) < eps) { break; } k++; } } int main() { cin >> n; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { cin >> a[i][j]; } cin >> b[i]; x[i] = 0; } Gauss_Seidel(); for (int i = 0; i < n; i++) { printf("%.6lf ", x[i]); } cout << endl; return 0; } ``` 以上是Jacobi和Gauss-Seidel迭代法的C++代码示例,其中`N`为方程组的最大维数,`eps`为迭代精度。

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列主元高斯消去法、Jacobi 迭代法和Gauss-Seidel 迭代法都是常用的求解线性方程组的方法,它们各有优劣,下面分别介绍它们的特点。 1. 列主元高斯消去法 列主元高斯消去法是一种直接解法,通过高斯消元将线性方程组转化为上三角矩阵,再通过回带求解方程组的未知量。这种方法的优点是精度高,稳定性好,不会出现误差累积的情况。但是,它需要进行大量的矩阵运算,时间复杂度为 $O(n^3)$,并且在某些情况下可能会出现主元为零的情况,需要进行特殊处理。 2. Jacobi 迭代法 Jacobi 迭代法是一种迭代算法,通过将线性方程组拆分为对角线矩阵和非对角线矩阵两部分,反复迭代求解未知量,直到误差满足要求。这种方法的优点是简单易实现,容易理解,而且在一些情况下收敛速度比较快。但是,Jacobi 迭代法的收敛速度并不总是很快,需要对系数矩阵有一定的条件限制才能保证收敛。 3. Gauss-Seidel 迭代法 Gauss-Seidel 迭代法是一种改进型的迭代算法,它在 Jacobi 迭代法的基础上,使用新计算出的未知量代替原方程组中的未知量,从而加速收敛。这种方法的优点是比 Jacobi 迭代法收敛速度更快,而且一般情况下都能保证收敛。但是,Gauss-Seidel 迭代法的实现比 Jacobi 迭代法更为复杂,需要考虑矩阵的对称性和正定性等问题。 综上所述,列主元高斯消去法精度高,但计算复杂度高;Jacobi 迭代法简单易实现,但收敛速度不一定很快;Gauss-Seidel 迭代法收敛速度更快,但实现复杂。根据实际问题的具体情况,选择适合的方法进行求解。
下面是Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法和SOR迭代法的MATLAB代码示例: 1. Jacobi迭代法 (jacobi.m): matlab function [x, iter] = jacobi(A, b, x0, tol, max_iter) n = size(A, 1); x = x0; iter = 0; while iter < max_iter x_new = zeros(n, 1); for i = 1:n x_new(i) = (b(i) - A(i, [1:i-1, i+1:n]) * x([1:i-1, i+1:n])) / A(i, i); end if norm(x_new - x) < tol break; end x = x_new; iter = iter + 1; end if iter == max_iter disp("Jacobi迭代法未收敛!"); end end 2. Gauss-Seidel迭代法 (gauss_seidel.m): matlab function [x, iter] = gauss_seidel(A, b, x0, tol, max_iter) n = size(A, 1); x = x0; iter = 0; while iter < max_iter x_new = zeros(n, 1); for i = 1:n x_new(i) = (b(i) - A(i, 1:i-1) * x_new(1:i-1) - A(i, i+1:n) * x(i+1:n)) / A(i, i); end if norm(x_new - x) < tol break; end x = x_new; iter = iter + 1; end if iter == max_iter disp("Gauss-Seidel迭代法未收敛!"); end end 3. SOR迭代法 (sor.m): matlab function [x, iter] = sor(A, b, x0, w, tol, max_iter) n = size(A, 1); x = x0; iter = 0; while iter < max_iter x_new = zeros(n, 1); for i = 1:n x_new(i) = (1 - w) * x(i) + (w / A(i, i)) * (b(i) - A(i, [1:i-1, i+1:n]) * x_new([1:i-1, i+1:n])); end if norm(x_new - x) < tol break; end x = x_new; iter = iter + 1; end if iter == max_iter disp("SOR迭代法未收敛!"); end end 这些代码可以作为一个函数使用,传入系数矩阵A,右侧常数项b,初始解向量x0,容差tol和最大迭代次数max_iter。函数会返回迭代得到的解向量x以及迭代次数iter。
以下是使用Java实现Jacobi迭代法求解线性方程组的代码: java public class JacobiIteration { public static void main(String[] args) { double[][] A = {{10, -1, 2, 0}, {-1, 11, -1, 3}, {2, -1, 10, -1}, {0, 3, -1, 8}}; double[] b = {6, 25, -11, 15}; double[] x = {0, 0, 0, 0}; int n = A.length; double epsilon = 0.0001; int maxIterations = 100; int k = 0; while (k < maxIterations) { double[] xNew = new double[n]; for (int i = 0; i < n; i++) { double s = 0; for (int j = 0; j < n; j++) { if (j != i) { s += A[i][j] * x[j]; } } xNew[i] = (b[i] - s) / A[i][i]; } double error = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { error += Math.abs(x[i] - xNew[i]); } if (error < epsilon) { break; } x = xNew; k++; } System.out.println("Solution:"); for (int i = 0; i < n; i++) { System.out.println("x[" + i + "] = " + x[i]); } } } 在这个例子中,我们使用Jacobi迭代法求解线性方程组Ax=b,其中矩阵A和向量b分别表示为double[][] A和double[] b,解向量x表示为double[] x。我们设置了一个容差值epsilon和最大迭代次数maxIterations,并在迭代过程中计算误差,如果误差小于容差值,则停止迭代。在每次迭代中,我们使用矩阵A、向量b和当前解向量x计算新的解向量xNew,并将其用作下一次迭代的初始解向量。最后,我们输出求解结果。 对于Gauss-Seidel迭代法,代码与Jacobi迭代法类似,只需要将内层循环的求和公式修改为: java double s = 0; for (int j = 0; j < i; j++) { s += A[i][j] * xNew[j]; } for (int j = i + 1; j < n; j++) { s += A[i][j] * x[j]; } xNew[i] = (b[i] - s) / A[i][i]; 这是因为Gauss-Seidel迭代法使用了最新计算出的解向量xNew,而不是上一次迭代中的解向量x。
以下是生成的C语言代码: c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define N 3 int main() { int i, j, k, iter = 0, maxIter = 1000; double eps = 1e-6, norm, sum; double x[N], xNew[N]; double A[N][N] = {{10, -1, 2}, {-1, 11, -1}, {2, -1, 10}}; double b[N] = {6, 25, -11}; // Jacobi迭代收敛 while (iter < maxIter) { norm = 0; for (i = 0; i < N; i++) { sum = b[i]; for (j = 0; j < N; j++) { if (i != j) { sum -= A[i][j] * x[j]; } } xNew[i] = sum / A[i][i]; norm += (xNew[i] - x[i]) * (xNew[i] - x[i]); } norm = sqrt(norm); if (norm < eps) { break; } for (i = 0; i < N; i++) { x[i] = xNew[i]; } iter++; } if (iter == maxIter) { printf("Jacobi迭代法不收敛\n"); return 0; } printf("Jacobi迭代法收敛,迭代次数为%d\n", iter); printf("解为:\n"); for (i = 0; i < N; i++) { printf("x[%d] = %lf\n", i, x[i]); } // Gauss-Seidel迭代不收敛 for (i = 0; i < N; i++) { x[i] = 0; } iter = 0; while (iter < maxIter) { norm = 0; for (i = 0; i < N; i++) { sum = b[i]; for (j = 0; j < N; j++) { if (i != j) { sum -= A[i][j] * x[j]; } } x[i] = sum / A[i][i]; norm += (xNew[i] - x[i]) * (xNew[i] - x[i]); } norm = sqrt(norm); if (norm < eps) { break; } iter++; } if (iter == maxIter) { printf("Gauss-Seidel迭代法不收敛\n"); return 0; } printf("Gauss-Seidel迭代法收敛,迭代次数为%d\n", iter); printf("解为:\n"); for (i = 0; i < N; i++) { printf("x[%d] = %lf\n", i, x[i]); } return 0; } 其中,Jacobi迭代法使用了 $x^{(0)}=(0,0,0)$ 作为初始迭代值,而Gauss-Seidel迭代法则使用了 $x^{(0)}=(0,0,0)$ 作为初始迭代值。三阶系数矩阵 $A$ 和右端项 $b$ 的值是固定的,分别为: $$ A=\begin{pmatrix} 10 & -1 & 2 \\ -1 & 11 & -1 \\ 2 & -1 & 10 \end{pmatrix},\quad b=\begin{pmatrix} 6 \\ 25 \\ -11 \end{pmatrix} $$ 你可以根据需要修改这些参数的值。

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