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matlab线性方程组jacobi迭代法 gauss-seidel迭代法源代码1.熟悉迭代法，并编写程序 matlab程序按照算法(jacobi迭代法)编写matlab程序(jacobi.m)function x, k, index=jacobi(a, b, ep, it_max)% 求解线性方程组的jacobi迭代法，其中% a - 方程组的系数矩阵% b - 方程组的右端项% ep - 精度要求。省缺为1e-5% it_max - 最大迭代次数，省缺为100% x - 方程组的解% k - 迭代次数% index - index=1表示迭代收敛到指定要求；% index=0表示迭代失败if nargin 4 it_max=100; endif nargin 3 ep=1e-5; endn=length(a); k=0; x=zeros(n,1); y=zeros(n,1); index=1;while 1 for i=1:n y(i)=b(i); for j=1:n if j=i y(i)=y(i)-a(i,j)*x(j); end end if abs(a(i,i)1e-10 | k=it_max index=0; return; end y(i)=y(i)/a(i,i); end if norm(y-x,inf)=errorbound & stepmaxspx0=inv(d)*(l+u)*x0+inv(d)*b;vchain(k,:)=x0;k=k+1; error=norm(x0-fx0); fx0=x0; step=step+1;endv=x0;sn=step; 用gauss-seidel迭代法求解上题的线性方程组，取 。输入：a=4 3 0;3 3 -1;0 -1 4；b=24;30;-24；x0=0;0;0；v,sn,vchain=gaussseidel(a,b,x0,0.00001,11)输出：v = 0.6169 11.1962 -4.2056sn = 11vchain = 6.0000 10.0000 -6.0000 -1.5000 2.0000 -3.5000 4.5000 10.3333 -5.5000 -1.7500 3.6667 -3.4167 3.2500 10.6111 -5.0833 -1.9583 5.0556 -3.3472 2.2083 10.8426 -4.7361 -2.1319 6.2130 -3.2894 1.3403 11.0355 -4.4468 -2.2766 7.177
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