迭代法是一种通过重复执行一系列步骤来逼近问题的解的方法。以下是一些适合使用迭代法的场景：
1. 数值计算问题：当需要计算一个数值解，而解析方法难以实现或不可行时，例如求解非线性方程组、微分方程等。
2. 优化问题：在寻找函数的极值点时，如果函数的形式复杂，难以直接求导或进行微分计算，可以采用迭代法。
3. 大型线性方程组：当线性方程组的规模非常大，以至于无法使用直接解法时，迭代法如雅可比迭代、高斯-赛德尔迭代等，可以提供有效的解法。
4. 图形处理：在计算机图形学中，迭代法常用于图像处理、光线追踪等。
5. 物理模拟：在模拟物理系统时，例如模拟流体动力学、电磁场等，迭代法可以用于求解复杂的偏微分方程。
6. 机器学习：在训练神经网络、支持向量机等机器学习模型时，迭代法用于优化模型参数。
7. 优化算法：在解决组合优化问题时，如旅行商问题、背包问题等，迭代法可以用于搜索最优解。
8. 经济学和金融学：在经济学和金融学中，迭代法可以用于解决动态优化问题。
当问题无法直接求解，或者直接求解的成本过高时，迭代法是一个很好的选择。然而，使用迭代法时需要考虑收敛性、计算复杂度以及数值稳定性等问题。
