Jacobi迭代方法及其在MATLAB中的实现

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本文详细介绍了Jacobi迭代法的基本原理,特别是针对对角占优矩阵的线性方程组。文章还提供了一段MATLAB代码,用于实现该迭代方法,并通过实例展示了如何使用该函数求解线性方程组。

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Jacobi迭代方法及其在MATLAB中的实现

Jacobi迭代方法是一种用于求解线性方程组的迭代算法,其基本思想是通过不断迭代逼近线性方程组的解。在本文中,我们将介绍Jacobi迭代方法的原理,并提供MATLAB代码来实现该方法。

原理:
Jacobi迭代方法适用于具有对角占优矩阵的线性方程组。对于一个n阶矩阵A,可以将其表示为A = D - (L + U),其中D是A的对角矩阵,L是A的下三角部分(不含对角线),U是A的上三角部分(不含对角线)。线性方程组的解满足以下迭代公式:

x^(k+1) = D^(-1) * (b - (L + U) * x^k)

其中,x^(k)表示第k次迭代的解向量,b是线性方程组的常数向量。重复应用该迭代公式,直到达到所需的精度或迭代次数。

MATLAB实现:
下面是使用MATLAB实现Jacobi迭代方法的代码:

function [x, iterations]
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