掌握高斯—赛德尔迭代法，用C语言高效求解方程组

资源摘要信息:"高斯—赛德尔迭代法（Gauss-Seidel Method）是一种用于求解线性方程组的迭代算法。它通过不断迭代更新方程组的解，直到解的近似值足够接近真实值。这种算法特别适用于大规模线性方程组，因为它在计算过程中只需要前一次迭代的结果，并不需要存储整个系数矩阵，从而节省了内存资源。 在算法的每次迭代中，高斯—赛德尔方法选择一个未知数，然后使用当前迭代步已经得到的近似值来更新这个未知数的值。这个过程会逐个按照一定的顺序更新所有的未知数，直到整个方程组的解达到预定的精度。 C语言实现高斯—赛德尔迭代法求解线性方程组的过程通常包括以下几个步骤： 1. 初始化解向量：为方程组的每个方程的解分配初始值。 2. 迭代更新：使用当前迭代步得到的近似解来更新方程组中的每个未知数。 3. 收敛性判断：检查解的更新是否满足收玫条件，例如是否小于某个误差界限。 4. 输出结果：如果达到收敛条件，则输出最终的解向量；否则，继续迭代过程。 高斯—赛德尔迭代法的收敛性取决于系数矩阵的性质，一般来说，如果系数矩阵是对角占优的，则算法更可能收敛。此外，迭代次数过多可能表明算法发散或者没有达到预设的精度，这时可能需要调整算法的参数或者采取其他数值方法。 在给定的资源中，虽然没有具体提供C语言代码，但从标题可以得知，存在一个名为‘高斯—赛德尔迭代法求解方程组可执行C代码.zip’的压缩文件，这意味着用户可以获得一份现成的、可执行的C代码，用来演示如何使用高斯—赛德尔迭代法求解线性方程组。该代码文件可能是教学、学习或研究中使用的，帮助用户理解和实现该算法。" 注意：由于提供的文件信息仅包括标题、描述和压缩包子文件的文件名称列表，因此没有具体的标签信息可以使用。在实际应用中，用户可以根据文件的实际内容为其添加适当的标签，以帮助更好地进行分类和检索。