求雅可比迭代法的程序流程图及3×3结构的C程序
雅克比迭代法就是众多迭代法中比较早且较简单的一种，其命名也是为纪念普鲁士著名数学家雅可比。
if p = 1 迭代法不收敛return end while r e x0 = x；x = B*x0 + f；k = k + 1；r = norm (x-x0，inf)；end 所求解为x 迭代次数为k 自己以前编的。。
由此可见，雅可比迭代法的迭代公式简单，每迭代一次只需计算一次矩阵和向量的乘法，在计算时只需用两组存储单元，以便存储x（k）和x（k＋1）。
用C语言编译雅可比迭代法,程序总是无法运行,为什么?
break；} 这儿，除非fabs(y[i]-x[i])0.00001 每次都成立 ，不然 j 是不可能 等于n 的，这样，你的for(k=0；k++)就没有break的机会 ，就会一直循环下去。
楼主太坑了，一个死循环，害的我好多原来打开的东西都没有保存，只能强制关掉。
雅克比迭代法就是众多迭代法中比较早且较简单的一种，其命名也是为纪念普鲁士著名数学家雅可比。雅克比迭代法的计算公式简单，每迭代一次只需计算一次矩阵和向量的乘法，且计算过程中原始矩阵A始终不变，比较容易并行计算。
迭代法也称辗转法，是一种不断用变量的旧值递推新值的过程，跟迭代法相对应的是直接法(或者称为一次解法)，即一次性解决问题。
迭代法就是让方程的解不断去逼近真实的解。这是一种数值计算方法。
while(fabs(x2-x1)le-6)//当误差大于10的负六次方循环。{x1=x2；x2=cos(x1)；} printf(x=%f\n，x2)；} 牛顿迭代法，是用于求方程或方程组近似根的一种常用的算法设计方法。
雅克比迭代法怎么计算
雅可比迭代法可求解线性方程组，也可用于求实对称矩阵的特征值。关于特征值求解举一例。上面《Jacobⅰ迭代法》仅迭代一次就得到准确解。
雅克比迭代法就是众多迭代法中比较早且较简单的一种，其命名也是为纪念普鲁士著名数学家雅可比。雅克比迭代法的计算公式简单，每迭代一次只需计算一次矩阵和向量的乘法，且计算过程中原始矩阵A始终不变，比较容易并行计算。
if p = 1 迭代法不收敛return end while r e x0 = x；x = B*x0 + f；k = k + 1；r = norm (x-x0，inf)；end 所求解为x 迭代次数为k 自己以前编的。。
这个问题比你上一个还简单。我把雅可比的给你吧，赛德尔自己照着写。
目前比较常用的潮流计算方法包括高斯-赛德尔迭代法、牛顿-拉夫逊法和快速潮流计算法等 高斯-赛德尔迭代法是最早的潮流计算方法之一，通过迭代计算每个节点的电压值和相位角来逼近潮流计算结果。
雅克比迭代法是什么?
雅克比迭代法就是众多迭代法中比较早且较简单的一种，其命名也是为纪念普鲁士著名数学家雅可比。雅克比迭代法的计算公式简单，每迭代一次只需计算一次矩阵和向量的乘法，且计算过程中原始矩阵A始终不变，比较容易并行计算。
雅可比迭代法可求解线性方程组，也可用于求实对称矩阵的特征值。关于特征值求解举一例。上面《Jacobⅰ迭代法》仅迭代一次就得到准确解。
Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法是求解线性方程组的两种经典迭代算法，它们都是基于线性方程组的迭代解法，其目的是通过不断迭代计算，逐步逼近方程组的解。
xn（k））T，按照式（5－4）进行迭代得出解向量序列｛x（k）｝的方法称为雅可比迭代法，简称J－迭代法。由于在式（5－4）每步迭代中，等式右端所有分量都是利用前一步的迭代结果，故又称为同步迭代法或简单迭代法。
根据普通线性代数中的概念，特征值和特征向量可以用传统的方法求得，但是实际项目中一般都是用数值分析的方法来计算， 雅可比迭代法是最常用的求解特征值和特征向量的方法。
雅可比迭代法和高斯赛德尔迭代法的迭代矩阵怎么求?
1、用雅克比迭代法和高斯–赛德尔迭代法求解下列方程组，取迭代初值[0；0；0]。(1)编程求解，并与用数学软件求解的结果对比。(2)考察迭代法的收敛性，若均收敛，对比两种方法的收敛速度。
2、高斯-赛德尔迭代（Gauss–Seidel method）是数值线性代数中的一个迭代法，可用来求出线性方程组解的近似值。该方法以卡尔·弗里德里希·高斯和路德维希·赛德尔命名。同雅可比法一样，高斯-赛德尔迭代是基于矩阵分解原理。
3、Gauss-Seidel迭代法：在每次迭代中，会利用已经更新的分量来计算下一个分量的新值。也就是说，高斯-塞德尔 因此，Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法之间的主要区别在于迭代时所利用的信息不同。
4、同雅可比法一样，高斯-赛德尔迭代是基于矩阵分解原理。Gauss-Seidel迭代法与雅可比迭代法没有什么大致区别。
求雅可比迭代法解方程组的C\C++程序
1、雅克比迭代法就是众多迭代法中比较早且较简单的一种，其命名也是为纪念普鲁士著名数学家雅可比。
2、(2)考察迭代法的收敛性，若均收敛，对比两种方法的收敛速度。
3、但必须指出，上述所得的向量序列｛x（k）｝是否收敛于Ax＝b的解是有条件的，而且即使同样是收敛的，还有收敛速度快慢的问题。
4、float *GauseSeidel(float *a，int n)是高斯赛德尔法求解线性方程组的通用子程序。N 是 迭代次数极限。main()里写了调用的例子。
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