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使用 Jacobi 迭代法求解线性方程，MATLAB 源码实现。

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简介：
通过 Jacobi 迭代法，能够解决给定的方程组 Ax = b。具体而言，输入包括：A 为该方程组的系数矩阵，b 为方程组右侧的列向量，X 为迭代过程初始值构成的列向量，nm 代表最大迭代次数，以及 tol 表示期望的误差精度。输出结果则是 x，即通过迭代计算得出的方程组的解，同样以列向量的形式呈现，其中 Nmax 记录了实际执行的迭代次数。

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    本文介绍了Jacobi和Gauss-Seidel两种经典的迭代算法在MATLAB中的实现方法，并应用于线性方程组的求解，为工程实践提供了有效的数值计算手段。 实现 Jacobi 和 Gauss-Seidel 方法的简单代码。使用前请按照屏幕上的说明进行操作。
     
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    本研究探讨了利用Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法求解线性方程组的有效性和收敛性，旨在通过对比分析这两种方法在实际应用中的表现。 《矩阵与数值分析》上机作业要求使用Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法求解线性方程组的根。通过C语言编程实现这一任务，程序设计简洁实用，并附有运行结果展示。只需修改方程组系数即可适用于不同维数的线性方程组求解。
     
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    本程序采用Jacobi迭代法与Gauss-Seidel迭代法解决线性方程组问题，适用于数值分析课程学习及工程计算需求。 Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法都可以用来求解线性方程组，在C语言编程中实现这两种方法的程序是非常有用的。
     
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  • Jacobi迭代法在线性方程数值解中的MATLAB实现
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    本项目利用MATLAB编程实现Jacobi迭代算法，专注于线性方程组的数值求解，展示了该方法在特定问题中的应用与效率。 经过18次Jacobi迭代后，相邻两次迭代解之间的无穷范数误差小于：1.0e-8。此时的Jacobi迭代解为：x = 1.099999996412137, 1.199999996412137, 1.299999995744652。
     
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