% n_reality为最后迭代次数 %% fprintf('\n高斯-赛德尔迭代法求解线性方程组\n'); [n,n] = size(A); % A的行数和列数均为n D_L = tril(A); % A的下三角矩阵 B = inv(D_L) * (D_L - A); % B为高斯-赛德尔迭代矩阵,也就是化简后的便于迭代的等价方程组的系数矩阵 f = inv(D_L) ...
function [x,n]=gauseidel(A,b,x0,eps,M) %高斯-赛德尔迭代法求线性方程组Ax=b的解 if nargin==3 eps= 1.0e-6; M = 200; elseif nargin == 4 M = 200; elseif nargin<3 error return; end D=diag(diag(A)); %求A的对角矩阵
matlab用雅克比和高斯-赛德尔迭代法求解该线性方程组,给出迭代过程的近似解 的数据变化表格,以及残差范数随迭代步的收敛曲线图。(要求精度10^-8);alpha=sqrt(2)/2;A=[0,1,0,0,0,-1,0,0,0,0,0,0,0; 0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0; alpha,0,0,-1,-alpha,0,0,0,0,0,0,0,0; alph...