线性方程数值解中jacobi迭代matlab实现

本文介绍了一种数值线性代数中的迭代解法——Jacobi迭代法。该方法通过将系数矩阵分解为对角矩阵、严格下三角矩阵及严格上三角矩阵来求解线性方程组。文中给出了具体的MATLAB实现代码,包括输入输出参数说明、迭代过程及收敛条件判断。

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%jacobi迭代
%author:野渡无人
%create date:2007-11-23
function res=jacobi(a,b,x0,eps)
%a为系数矩阵,b为方程组常数向量,x0为初值
if nargin==3
    eps=1.0e-6;
elseif nargin<3
    error
    return;
end
D=diag(diag(a));%求矩阵对角阵
D=inv(D);
L=tril(a,-1);%求严格下三角矩阵
U=triu(a,1);%求严格上三角矩阵
B=-D*(L+U);
if norm(B,inf)>=1
    fprintf('B范数>=1.');
    return;
end
f=D*b;
res=B*x0+f;
i=0;
while norm(res-x0)>=eps
    x0=res;
    res=B*x0+f;
    i=i+1;
end  
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