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用高斯-赛德尔迭代法求解方程式
在Matlab中应用高斯-赛德尔迭代法求解线性方程组，首先需要构建系数矩阵A和右侧向量b。
雅可比迭代法：雅可比迭代法是一种求解多元一阶微分方程的迭代方法。首先，选择一个初始值，然后通过雅可比矩阵计算下一个迭代值，直到满足收敛条件或达到最大迭代次数。（2）高斯-赛德尔迭代法：高斯-赛德尔迭代法是一种求解多元一阶微分方程的迭代方法。
高斯-赛德尔法与PQ分解法、牛拉法所用的迭代矩阵不一样，收敛的快慢就是要看迭代矩阵的谱半径。谱半径小于1说明收敛，否则不收敛。谱半径越小，收敛速度越快。对于Ax=b，PQ分解法和牛拉法的迭代方程为：x=B1x+f1， B1=I-inv（D）A，f1=inv（D）b，D为对角矩阵。
解方程组的方法有哪些?
解方程组的方法主要有以下几种：代入法：将一个方程中的一个未知数用另一个方程表示，然后代入另一个方程中，得到一个只含有一个未知数的方程，再求解这个方程。消元法：通过加减或乘除等运算，将两个方程中的某个未知数的系数消去，从而得到一个新的方程，然后再求解这个新的方程。
克莱姆法则 用克莱姆法则求解方程组 有两个前提，一是方程的个数要等于未知量的个数，二是系数矩阵的行列式要不等于零。
克莱姆法则 用克莱姆法则求解方程组实际上相当于用逆矩阵的方法求解线性方程组，建立线性方程组的解与其系数和常数间的关系。矩阵消元法 将线性方程组的增广矩阵通过行的初等变换化为行简化阶梯形矩阵 ，则以行简化阶梯形矩阵为增广矩阵的线性方程组与原方程组同解。
用Matlab写的雅各比i和高斯塞德尔以及SOR迭代法
1、在使用MATLAB进行数值计算时，雅克比迭代法和高斯-赛德尔迭代法是两种常见的线性方程组求解方法。通过编程实现这两种方法，可以与MATLAB内置的矩阵求解功能进行对比，验证算法的正确性和效率。
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