MATLAB样例之雅克比迭代法.docx

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要求：
下面分别使用雅克比迭代法和高斯-赛德尔迭代法求一个方程组的近似解
用的线性方程组是按实验要求给的：
        7*x1+x2+2*x3=10
        x1+8*x2+2*x3=8
        2*x1+2*x2+9*x3=6

雅克比迭代法的matlab代码：（老师写的）

A=[7,1,2;1,8,2;2,2,9];
b=[10;8;6];
if(any(diag(A))==0)
    error('error,pause')
end
eps=input('误差限eps=');
N=input('迭代次数N=');
D=diag(diag(A));
B=inv(D)*(D-A);
f=inv(D)*b;
K=0;
x0=zeros(size(b));
while 1
    x1=B*x0+f
    K=K+1;
    fprintf('第-次迭代的近似解为',K)
    disp(x1');
    if norm(x1-x0,inf)<eps
        fprintf('满足精度要求的解为\n')
        disp(x1');
        break
    end
    if K>N
        fprintf('迭代超限')
    end
    x0=x1;
end

高斯-赛德尔迭代法matlab代码:（自己改的）

A=[7,1,2;1,8,2;2,2,9];
b=[10;8;6];
if(all(diag(A))==0)
    error('error,pause')
end
eps=input('误差限eps=');
N=input('迭代次数N=');
D=diag(diag(A));
B=inv(D)*(D-A);
f=inv(D)*b;
K=0;
x0=zeros(size(b));
x00=x0;
while 1
    x11=B*x0+f;
    x00(1,1)=x11(1,1);
    x12=B*x00+f;
    x00(2,1)=x12(2,1);
    x13=B*x00+f;
    x00(3,1)=x13(3,1);
    x1=x00
    K=K+1;
    fprintf('第-次迭代的近似解为',K)
    disp(x1');
    if norm(x1-x0,inf)<eps
        fprintf('满足精度要求的解为\n')
        disp(x1');
        break
    end
    if K>N
        fprintf('迭代超限')
    end
    x0=x1;
end

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