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时间:2018-04-09
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1、实验解线性方程组的迭代法一、实验目的:掌握常用的几种迭代格式二、实验环境:1。TurboC/C++2.0/3.0、BorlandC/C++3.1、MicrosoftVisualC++5.0以上版本2.建立自己的工作目录你需要在计算机上先建立自己的工作目录,所有的实验都在该工作目录下进行。使用VisualC++建立新项目时,需要指定该目录作为项目所在的目录。本书中假设你的工作目录为d:studentyour_name。用来存放本次实验所建立的文件、脚本与文档。3。实验说明时间____________________地点_________
2、______________________________三、实验内容与要求:Jacobi迭代方法以及G-S迭代法题目:用Jacobi迭代方法、G-S迭代法求解方程组:x1+2x2-2x3=1x1+x2+x3=12x1+2x2+x3=1四、实验步骤同实验一五、实验预习与准备:1.main(){floata[3][3]={{1,2,-2},{1,1,1},{2,2,1}},b[3]={1,1,1};floaty[3],sum;intflag;for(k=0;k<100;k++)/*迭代的次数*/{for(i=0;i3、0;for(j=0;j4、lag=0;/*标志主函数中的循环是否要结束*/z=fabs(y[0]-x[0]);for(i=0;i5、}elsefor(i=0;i6、=0;sum2=0;for(j=0;j7、量的零的个数与所求的方程组的未知数的个数相等。再依次代入x=Bx+f,因此可以构造出一个向量序列{x(k)},如果该得到的向量序列{x(k)}是收敛的,则就可得到解。而高斯-塞德尔(G-S)迭代法与雅克比(Jacobi)迭代法相似,只是高斯-塞德尔(G-S)迭代法每迭代一次只需计算一次矩阵与向量的乘法。一、实验过程与结果:1.#include#includeintfunction(floaty[3],floatx[3]);/*判断是否收敛,满足精度函数申明*/floatx[3]={0,0,0},z;/*定8、义初始向量x*/inti,j,k,n=3;main(){floata[3][3]={{1,2,-2},{1,1,1},{2,2,1}},b[3]={1,1,1};floaty[3],sum;i
3、0;for(j=0;j4、lag=0;/*标志主函数中的循环是否要结束*/z=fabs(y[0]-x[0]);for(i=0;i5、}elsefor(i=0;i6、=0;sum2=0;for(j=0;j7、量的零的个数与所求的方程组的未知数的个数相等。再依次代入x=Bx+f,因此可以构造出一个向量序列{x(k)},如果该得到的向量序列{x(k)}是收敛的,则就可得到解。而高斯-塞德尔(G-S)迭代法与雅克比(Jacobi)迭代法相似,只是高斯-塞德尔(G-S)迭代法每迭代一次只需计算一次矩阵与向量的乘法。一、实验过程与结果:1.#include#includeintfunction(floaty[3],floatx[3]);/*判断是否收敛,满足精度函数申明*/floatx[3]={0,0,0},z;/*定8、义初始向量x*/inti,j,k,n=3;main(){floata[3][3]={{1,2,-2},{1,1,1},{2,2,1}},b[3]={1,1,1};floaty[3],sum;i
4、lag=0;/*标志主函数中的循环是否要结束*/z=fabs(y[0]-x[0]);for(i=0;i5、}elsefor(i=0;i6、=0;sum2=0;for(j=0;j7、量的零的个数与所求的方程组的未知数的个数相等。再依次代入x=Bx+f,因此可以构造出一个向量序列{x(k)},如果该得到的向量序列{x(k)}是收敛的,则就可得到解。而高斯-塞德尔(G-S)迭代法与雅克比(Jacobi)迭代法相似,只是高斯-塞德尔(G-S)迭代法每迭代一次只需计算一次矩阵与向量的乘法。一、实验过程与结果:1.#include#includeintfunction(floaty[3],floatx[3]);/*判断是否收敛,满足精度函数申明*/floatx[3]={0,0,0},z;/*定8、义初始向量x*/inti,j,k,n=3;main(){floata[3][3]={{1,2,-2},{1,1,1},{2,2,1}},b[3]={1,1,1};floaty[3],sum;i
5、}elsefor(i=0;i6、=0;sum2=0;for(j=0;j7、量的零的个数与所求的方程组的未知数的个数相等。再依次代入x=Bx+f,因此可以构造出一个向量序列{x(k)},如果该得到的向量序列{x(k)}是收敛的,则就可得到解。而高斯-塞德尔(G-S)迭代法与雅克比(Jacobi)迭代法相似,只是高斯-塞德尔(G-S)迭代法每迭代一次只需计算一次矩阵与向量的乘法。一、实验过程与结果:1.#include#includeintfunction(floaty[3],floatx[3]);/*判断是否收敛,满足精度函数申明*/floatx[3]={0,0,0},z;/*定8、义初始向量x*/inti,j,k,n=3;main(){floata[3][3]={{1,2,-2},{1,1,1},{2,2,1}},b[3]={1,1,1};floaty[3],sum;i
6、=0;sum2=0;for(j=0;j7、量的零的个数与所求的方程组的未知数的个数相等。再依次代入x=Bx+f,因此可以构造出一个向量序列{x(k)},如果该得到的向量序列{x(k)}是收敛的,则就可得到解。而高斯-塞德尔(G-S)迭代法与雅克比(Jacobi)迭代法相似,只是高斯-塞德尔(G-S)迭代法每迭代一次只需计算一次矩阵与向量的乘法。一、实验过程与结果:1.#include#includeintfunction(floaty[3],floatx[3]);/*判断是否收敛,满足精度函数申明*/floatx[3]={0,0,0},z;/*定8、义初始向量x*/inti,j,k,n=3;main(){floata[3][3]={{1,2,-2},{1,1,1},{2,2,1}},b[3]={1,1,1};floaty[3],sum;i
7、量的零的个数与所求的方程组的未知数的个数相等。再依次代入x=Bx+f,因此可以构造出一个向量序列{x(k)},如果该得到的向量序列{x(k)}是收敛的,则就可得到解。而高斯-塞德尔(G-S)迭代法与雅克比(Jacobi)迭代法相似,只是高斯-塞德尔(G-S)迭代法每迭代一次只需计算一次矩阵与向量的乘法。一、实验过程与结果:1.#include#includeintfunction(floaty[3],floatx[3]);/*判断是否收敛,满足精度函数申明*/floatx[3]={0,0,0},z;/*定
8、义初始向量x*/inti,j,k,n=3;main(){floata[3][3]={{1,2,-2},{1,1,1},{2,2,1}},b[3]={1,1,1};floaty[3],sum;i
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