用雅可比迭代法求六元一次线性方程组的解的c++代码，要求精度为0.001

以下是使用雅可比迭代法求解六元一次线性方程组的C++代码：

#include <iostream>
#include <cmath>

using namespace std;

const int N = 6; // 方程组未知数的个数
const double eps = 0.001; // 精度要求
const int MAX_ITER = 100; // 最大迭代次数

double a[N][N+1]; // 增广矩阵
double x[N]; // 未知数的解向量

// 打印解向量
void print_result()
{
    cout << "The result is:" << endl;
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        cout << "x[" << i << "] = " << x[i] << endl;
    }
}

// 判断是否收敛
bool is_converged(double x[], double x_new[])
{
    double max_diff = 0;
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        max_diff = max(max_diff, fabs(x[i] - x_new[i]));
    }
    return max_diff < eps;
}

// 进行一次雅可比迭代
void jacobi_iter(double x[])
{
    double x_new[N];
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        x_new[i] = a[i][N];
        for (int j = 0; j < N; j++) {
            if (i != j) {
                x_new[i] -= a[i][j] * x[j];
            }
        }
        x_new[i] /= a[i][i];
    }
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        x[i] = x_new[i];
    }
}

// 使用雅可比迭代法求解线性方程组
bool solve_by_jacobi_iter()
{
    double x_new[N];
    for (int iter = 0; iter < MAX_ITER; iter++) {
        jacobi_iter(x);
        if (is_converged(x, x_new)) {
            print_result();
            return true;
        }
    }
    return false;
}

int main()
{
    // 输入增广矩阵
    cout << "Please input the augmented matrix:" << endl;
    for (int i = 0; i < N; i++) {
        for (int j = 0; j < N+1; j++) {
            cin >> a[i][j];
        }
    }

    // 使用雅可比迭代法求解线性方程组
    if (!solve_by_jacobi_iter()) {
        cout << "Failed to converge within " << MAX_ITER << " iterations!" << endl;
    }

    return 0;
}

使用方法：

1. 编译运行上述代码；
2. 在标准输入中输入六元一次线性方程组的增广矩阵，每行以空格分隔，最后一列是等号右侧的常数；
3. 程序会输出精度为0.001的解向量。