高斯塞德尔迭代法程序源码，亲测复制粘贴导入直接就能用

潮流计算是电力系统分析中的一种最基本的计算，它的任务是对给定的运行条件确定系统的运行状态，是进行故障计算、继电保护整定、安全分析的必要工具．电力系统潮流计算的结果是电力系统稳定计算和故障分析的基础．本文基于Matlab利用Gauss-Seidel法进行电力系统潮流计算，并分析了计算结果．通过算例，说明了该方法编程简便、运算效率高并符合人们的思维习惯，验证了该方法的有效性．

数值分析实验内容，用matlab写程序实现高斯-赛德尔（Gauss-Seidel）迭代法。 迭代法解线性方程组的基本思想是构造一串收敛到解的序列，即建立一种从已有近似解计算新的近似解的规则，有不同的计算规则得到不同的迭代法。

Jacobi迭代法求解线性方程组以及Gauss-Seidel迭代法求解线性方程组的程序，C语言

数值分析方法，详细对比分析线性方程组的Jacobi迭代法与Gauss-Seidel迭代法数值解法，包含MATLAB程序文件，可做参考。

我国当前电力系统已经开始向大规模和高集成化方向发展,Matlab软件在研究过程中可以对电力系统发挥模拟作用,但是对于电力潮流来说,需要在获得数据以及具体节点之后,通过程序处理获得参数。在电力系统潮流计算阶段需要选用最科学的算法,由于Gauss-Seidel迭代法可以降低计算误差,所以在提高计算精度方面发挥着重要作用。基于此,介绍了Gauss-Seidel迭代算法基本原理以及Gauss-Seidel迭代算法用于潮流计算的基本原理,进一步分析了基于Matlab的Gauss-Seidel迭代算法电力系统潮流计算方法。

Gauss-Seidel迭代法

Gauss-Seidel迭代法的基本思想 由Jacobi迭代法中，每一次的迭代只用到前一次的迭代值，若每一次迭代充分利用当前最新的迭代值，即在计算第 个分量 时，用最新分量 ， 代替旧分量 ， ，就得到所谓解方程组的Gauss-Seidel迭代法。 其迭代格式为 (初始向量)， 或者写为

Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法.docx

求解线性⽅方程组 Ax=b，其中 A 为 nxn 维的已知矩阵，b 为 n 维的已 知向量，x 为 n 维的未知向量。 (1)Jacobi 迭代法。 (2)Gauss-Seidel 迭代法。 (3)逐次超松弛迭代法。 (4)共轭梯度法。 A 为对称正定矩阵，其特征值服从独⽴同分布的[0,1]间的均匀分布;b 中的元素服从独立同 分布的正态分布。令 n=10、50、100、200，分别绘制出算法的收敛曲线，横坐标为迭代步 数，纵坐标为相对误差。比较 Jacobi 迭代法、Gauss-Seidel 迭代法、逐次超松弛迭代法、 共轭梯度法与高斯消去法、列主元消去法的计算时间。改变逐次超松弛迭代法的松弛因⼦， 分析其对收敛速度的影响。