import numpy as np import time 1.1 Jacobi迭代算法 def Jacobi_tensor_V2(A,b,Delta,m,n,M): start=time.perf_counter()#开始计时 find=0#用于标记是否在规定步数内收敛 X=np.ones(n)#迭代起始点 x=np.ones(n)#用于存储迭代的中间结果 d=np.ones(n)#用于存储Ax**(m-2)的对角线部分 m1=m-1 m2=2-m for i in range(M): print('X',X) a=np.copy(A) #得Ax**(m-2) for j in ran

线性方程组Jacobi迭代的并行求解。附件数据文件是4阶方阵的算例。调试A*x=b，A为n*m矩阵的话，数据文件第一行n m,后附[Ab]矩阵（n*(m+1)）

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这个也是VS2010编的。仅作为初学C++者的实例程序，控制台程序，定义了两个类，向量类和矩阵类，算法已封装好。

%用Jacobi迭代法求解方程组Ax = b %输入：A为方程组的系数矩阵，b为方程组右端的列向量，X为迭代初值构成的列向量，nm为最大迭代次数，tol为误差精度 %输出：x为求得的方程组的解构成的列向量，Nmax为迭代次数

基于MPI的并行计算实现Jacobi迭代

递推法，迭代法，atiken迭代，jacobi迭代，gauss-seidel迭代，qr分解，高斯消元，三次样条差值，newton差值等相关的数学方法

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利用Python，实现雅克比(Jacobi)迭代法以及高斯-塞德尔(G-S)迭代法【矩阵形式】 本文讲解使用Jacobi迭代和G-S迭代算法求解方程组的Python代码实现，同时涉及算法的原理阐述。 文章目录【Jacobi算法原理】【Jacobi的Python代码实现】1.1输入自变量个数mu，方程个数nu，迭代误差精度e1.2初始化LDU矩阵（p为行数，q为当前列数。）1.3构建自变量初值X_Current矩阵1.4初始化因变量y矩阵1.5计算并得到G1，d1矩阵（参照前面的Jacobi迭代公式）1.6将迭代计算公式放入循环中，当迭代误差达到e精度时，打印X的求解结果【G-S算法原理】【G

进过18次Jacobi迭代后，其相邻迭代解间无穷范数误差小于：1.0e-8 此时Jacobi迭代解如下： x = 1.099999996412137 1.199999996412137 1.299999995744652