高斯-塞德尔迭代法流程图

以下是高斯-塞德尔迭代法的流程图：

1. 初始化迭代计数器 i 和解向量 x 的初值；
2. 如果 i 小于最大迭代次数，执行步骤 3-6，否则跳转到步骤 7；
3. 对于每个未知数 i，计算其新的解值 x_i^(k+1)；
4. 如果新的解值 x_i^(k+1) 与上一次迭代的解值 x_i^(k) 的差值小于误差阈值，跳转到步骤 7；
5. 将新的解值 x_i^(k+1) 赋值给解向量 x_i，i++，跳转到步骤 2；
6. 结束迭代；
7. 输出最终的解向量 x。

高斯-塞德尔迭代法的主要思想是利用当前迭代的解向量来逐步逼近最终的解向量，所以每个未知数的新解值是在当前迭代中计算得出的。相比于高斯消元法，高斯-塞德尔迭代法的计算量更小，收敛速度更快。

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高斯赛德尔迭代法c++实现，并配相应的算法流程图

高斯-塞德尔(Gauss-Seidel)迭代法是一种用于求解线性方程组的数值解法，它通常用于大型稀疏矩阵的情况。在C++中，你可以通过循环结构来实现这个过程。以下是简单的步骤：

1. 定义矩阵A和列向量b（代表系数和常数项）。
2. 初始化矩阵的行平均值（用于下一次迭代）。
3. 使用while循环，直到达到预设的停止条件（如迭代次数限制或满足一定的精度要求）：
a. 对于每个非边界元素（即不是第一列也不是最后一列），按照以下公式更新当前迭代的值：

       x[i] = (b[i] -1]*x[n-1]) / A[i][i]

其中x[i]是待求解的元素位置，n是矩阵的列数。

4. 更新边界元素，因为它们不需要迭代得到：
- 第一行的第一个元素：`x[0] = b[0] / A[0][0]`
- 最后一行的最后一个元素：`x[n-1] = (b[n-1] - A[n-1][0]*x[0]) / A[n-1][n-1]`

5. 结束循环后，返回最终的解数组x。

关于算法流程图，由于文本形式无法直接展示，我可以简单描述一下：

- 输入：矩阵A，列向量b，迭代次数或精度阈值
- 初始化：x[i] = 0，行平均值
- 主循环：
- 计算非边界元素的新值
- 更新边界元素
- 结合：检查是否达到停止条件，如果满足则跳出，否则继续迭代
- 输出：解向量x