用c++实现jacobi迭代法算法要通用还有要注释

以下是用C语言实现Jacobi迭代法的代码，附有注释：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

// 定义矩阵的行数和列数
#define ROW 3
#define COL 3

// 矩阵乘法函数
void matrix_multiply(double a[ROW][COL], double b[COL], double x[ROW])
{
    int i, j;
    for (i = 0; i < ROW; i++) {
        double sum = 0;
        for (j = 0; j < COL; j++) {
            sum += a[i][j] * b[j];
        }
        x[i] = sum;
    }
}

// Jacobi迭代函数
void jacobi(double a[ROW][COL], double b[ROW], double x[ROW], double eps, int max_iter)
{
    int i, j, k;
    double x_old[ROW], x_new[ROW], diff[ROW], sum;

    // 初始化x向量
    for (i = 0; i < ROW; i++) {
        x_old[i] = 0;
        x_new[i] = x[i];
    }

    // 迭代计算
    for (k = 0; k < max_iter; k++) {
        // 计算Ax^(k-1)和差值向量
        matrix_multiply(a, x_old, diff);
        for (i = 0; i < ROW; i++) {
            diff[i] = b[i] - diff[i];
        }

        // 判断迭代是否收敛
        sum = 0;
        for (i = 0; i < ROW; i++) {
            sum += diff[i] * diff[i];
        }
        if (sqrt(sum) < eps) {
            printf("Jacobi迭代法已收敛，迭代次数为%d\n", k);
            return;
        }

        // 更新x向量
        for (i = 0; i < ROW; i++) {
            x_new[i] = b[i];
            for (j = 0; j < ROW; j++) {
                if (i != j) {
                    x_new[i] -= a[i][j] * x_old[j];
                }
            }
            x_new[i] /= a[i][i];
        }

        // 复制x_new到x_old
        for (i = 0; i < ROW; i++) {
            x_old[i] = x_new[i];
        }
    }

    printf("Jacobi迭代法未收敛\n");
}

int main()
{
    // 定义矩阵和向量
    double a[ROW][COL] = {
        { 10, -1,  2 },
        { -1, 11, -1 },
        {  2, -1, 10 }
    };
    double b[ROW] = { 6, 25, -11 };
    double x[ROW] = { 0, 0, 0 };

    // 设置迭代精度和最大迭代次数
    double eps = 1e-6;
    int max_iter = 1000;

    // 调用Jacobi迭代函数
    jacobi(a, b, x, eps, max_iter);

    // 输出结果
    int i;
    printf("解向量x为：\n");
    for (i = 0; i < ROW; i++) {
        printf("%f ", x[i]);
    }
    printf("\n");

    return 0;
}

该代码实现了Jacobi迭代法的核心算法，可以根据需要自己修改矩阵的大小、元素和初始向量。需要注意的是，该算法只适用于对角占优的矩阵，对于其他类型的矩阵可能会导致迭代不收敛。