C++迭代法解线性方程组

C++迭代法解线性方程组的基本思路是通过迭代计算，逐步逼近方程组的解。常见的迭代法有Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法等。其中，Jacobi迭代法的计算公式为：

x_i^{(k+1)} = \frac{1}{a_{ii}}(b_i - \sum_{j=1,j\neq i}^{n}a_{ij}x_j^{(k)})

其中，x_i^{(k+1)}表示第i个未知数在第k+1次迭代后的值，a_{ij}表示系数矩阵A中第i行第j列的元素，b_i表示常数向量B中第i个元素的值，n表示未知数的个数。

Gauss-Seidel迭代法的计算公式为：

x_i^{(k+1)} = \frac{1}{a_{ii}}(b_i - \sum_{j=1}^{i-1}a_{ij}x_j^{(k+1)} - \sum_{j=i+1}^{n}a_{ij}x_j^{(k)})

其中，x_i^{(k+1)}表示第i个未知数在第k+1次迭代后的值，a_{ij}、b_i、n的含义与Jacobi迭代法相同。

需要注意的是，迭代法并不一定能够收敛到方程组的解，因此需要对其进行收敛性分析，并设置合适的迭代次数或误差限。