高斯-赛德尔迭代法解线性方程组.doc

数值分析实验五班级： 10信计二班 学号：59 姓名：王志桃 分数： 一实验名称高斯-赛德尔迭代法解线性方程组二实验目的1. 学会利用高斯赛德尔方法解线性方程组2. 明白迭代法的原理3. 对于大型稀疏矩阵方程组适用于迭代法比较简单三实验内容利用Gauss-Seidel迭代法求解下列方程组， 其中取。四、算法描述由Jacobi迭代法中，每一次的迭代只用到前一次的迭代值，若每一次迭代充分利用当前最新的迭代值，即在计算第个分量时，用最新分量，代替旧分量，就得到所谓解方程组的Gauss-Seidel迭代法。其迭代格式为 (初始向量)， 或者写为 五、 编码#include#include#include#include#defineMAX_n 100#define PRECISION0.0000001#define MAX_Number1000void VectorInput(float x,int n) /输入初始向量int i;for(i=1;i=n;+i)printf(x%d=,i);scanf(%f,&xi);void MatrixInput(float AMAX_n,int m,int n) /输入增广矩阵int i, j;printf(n=Begin input Matrix elements=n);for(i=1;i=m;+i)printf(Input_Line %d : ,i);for(j=1;j=n;+j)scanf(%f,&Aij);void VectorOutput(float x,int n) /输出向量int i;for(i=1;i=n;+i)printf(nx%d=%f,i,xi);int IsSatisfyPricision(float x1,float x2,int n) /判断是否在规定精度内int i;for(i=1;iPRECISION) return 1;return 0;int Jacobi_(float AMAX_n,float x,int n) /具体计算float x_formerMAX_n;int i,j,k;printf(nInput vector x0:n);VectorInput(x,n);k=0;dofor(i=1;i=n;+i)printf(nx%d=%f,i,xi);x_formeri=xi;printf(n);for(i=1;i=n;+i)xi=Ain+1;for(j=1;jPRECISION)xi/=Aii;elsereturn 1;+k;while(IsSatisfyPricision(x,x_former,n) & k=MAX_Number)return 1;elseprintf(nG-S %d times!,k);return 0;int main() /主函数int n;float AMAX_nMAX_n,xMAX_n;printf(nInput n=);scanf(%d,&n);if(n=MAX_n-1)printf(n007n must %d!,MAX_n);exit(0);MatrixInput(A,n,n+1);if(Jacobi_(A,x,n)printf(nG-S Failed!);elseprintf(nOutput Solution:);VectorOutput(x,n);printf(nn007Press any key to quit!n);getch();通过实验使我更加熟