1樓:匿名使用者
高斯迭代法可看作是雅克比迭代法的一種修正。兩者的收斂速度在不同條件下不同,不能直接比較,即使在同樣條件下,有可能對於同樣的係數矩陣出現一種方法收斂,一種方法發散。
2樓:林楓不懂
同樣條件 計算收斂時間
或是根據計算量理論上來判斷哪個演算法收斂快
3樓:金牛美年達
用matlab程式直接求
計算機數值方法。 高斯賽德爾迭代法和雅克比迭代法,區別在**,什麼情況下對應乙個方程組得到的結
4樓:勞資丶不信命
高斯賽德爾迭代所需的儲存量少,每迭代一次只需一組儲存單元,雅版可比需要兩組。
但是在精權度和迭代速度上沒有絕對關係。
關於收斂性:原矩陣a對稱正定,高斯賽德爾迭代必收斂。雅可比迭代不一定收斂。
(因為2d-a不一定也對稱正定),如:a=【1 2 1;2 6 1;1 1 2】 2d-a=【1 -2 -1; -2 6 -1; -1 -1 2】 不正定 此時高斯賽德爾迭代收斂,雅可比迭代不收斂。
高斯賽德爾迭代法比雅克比迭代法好在哪
5樓:彼岸的暗夜
高斯-賽德爾迭代比雅克比收斂快,
但這個結論只在一定條件 下才成立,
有時甚至雅克比方法收斂,而高斯-賽德爾卻是發散的。
科克倫奧克特迭代法進行迭代的時候，輸出的AR結果應該如何判讀
t和p不用關注，主要看模型是不是合理ar 1 不一定對，你要根據具體的情況來判斷是用ar1還是ar2 eviews如何用科克倫奧克特迭代法進行第二次迭代 在回歸方程後面加上 ar 1 ar 2 ar n 要進行幾次迭代就加幾次誒 如何用eviews作科克倫奧克特迭代 t和p不用關注，主要看模型是不是...
關於線性方程組直接法和迭代法的比較
樓主，既然畢業用，就不要讓別人代勞了，又不是多難的東西，又沒有很高的字數限制，何必呢 線性方程組是以下形式的方程組 這裡的 a 是 m n 矩陣，x 是 n 元素列向量，b 是 m 元素列向量。在這個張成的基中的向量的數目被表達為這個矩陣的秩。在已知矩陣 a 和向量 的情況求得未知向量 是線性代數的...
有沒有大神能用MATLAB做迭代法求矩陣的特徵值和特徵向
雅可比迭代 function x,n jacobi2 a,b,x0,eps,m jacobi迭代 a 9 1 1 1 8 1 1 1 9 b 1 1 1 x0 0 0 0 x,n jacobi a,b,x0 if nargin 3 eps 1.0e 6 m 10000 elseif nargin 4...