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超松弛迭代方法

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简介：
超松弛迭代方法是一种用于数值分析中求解线性方程组的加速技术。它通过对雅可比或高斯-赛德尔等基本迭代法添加加权参数来提高收敛速度，在图像处理、偏微分方程等领域有着广泛应用。 求改进计算线性方程组的超松弛迭代法源程序，现有版本可能不够精确，望高手协助优化。

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  • 超松弛迭代方法
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    超松弛迭代方法是一种用于数值分析中求解线性方程组的加速技术。它通过对雅可比或高斯-赛德尔等基本迭代法添加加权参数来提高收敛速度，在图像处理、偏微分方程等领域有着广泛应用。 求改进计算线性方程组的超松弛迭代法源程序，现有版本可能不够精确，望高手协助优化。
     
  • 逐次超松弛法（SOR迭代）
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    逐次超松弛法(SOR迭代)是一种用于求解大型稀疏线性方程组的数值方法，通过调整松弛因子加速高斯-赛德尔迭代的收敛速度。 本人在进行课程设计时编写了逐次超松弛迭代的MATLAB实现代码。
     
  • 求解线性方程组的超松弛迭代法
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    本简介探讨了求解线性方程组的一种有效方法——超松弛迭代法(SOR)，详细介绍了其原理、步骤及优化技巧。 这是我自己的程序作品，嘿嘿，为了在这里赚点积分只好展示一点成果了。不过大家放心，这绝对是高质量的代码。我用超松弛迭代法求解线性方程组……
     
  • Sor超松弛迭代法的C语言实现
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    本文章介绍了Sor超松弛迭代法及其在求解线性方程组中的应用，并详细讲解了该方法的C语言编程实现过程。 Sor超松弛迭代法（C语言）的功能可用于验证MATLAB结果。
     
  • 超松弛迭代法详解（十一）——源代码展示
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    本篇文章为系列文章第十一部分，专注于介绍和分析超松弛迭代法，并详细展示了该方法的源代码。通过具体代码帮助读者理解算法实现细节。 使用超松弛迭代法求解给定边界条件下的金属槽内电位分布问题。要求提供迭代次数、电位分布数据，并绘制电位分布图，同时提交源程序。
     
  • C++数值分析实验：超松弛(SOR)迭代法
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    本实验通过C++编程实现超松弛(SOR)迭代法，探讨该方法在求解线性方程组中的应用与优化，旨在提升数值计算能力。 数值分析实验包括基本迭代法中的SOR方法来解线性方程组的C++实现。
     
  • 使用MATLAB实现Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法、逐次超松弛迭代法和共轭梯度法
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    本项目采用MATLAB编程实现了求解线性方程组的四种经典迭代方法，包括Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法、逐次超松弛（SOR）迭代法以及共轭梯度法。 求解线性方程组 Ax=b，其中 A 是一个 nxn 的已知矩阵，b 是 n 维的已知向量，x 则是待求的 n 维未知向量。请使用以下四种方法进行计算：(1)Jacobi 迭代法；(2)Gauss-Seidel 迭代法；(3)逐次超松弛迭代法（SOR）；以及 (4) 共轭梯度法。矩阵 A 是对称正定的，其特征值符合在 [0, 1] 区间内的均匀分布，向量 b 的元素遵循独立同分布的标准正态分布。分别设定 n 等于 10、50、100 和 200，绘制出上述四种方法各自的收敛曲线图，横轴表示迭代次数，纵轴表示相对误差。 此外，请比较 Jacobi 迭代法、Gauss-Seidel 迭代法、逐次超松弛迭代法和共轭梯度法与高斯消去法及主元消去法的计算时间。调整逐次超松弛迭代法中的松弛因子值，分析其对收敛速度的影响。
     
  • 基于SOR超松弛迭代的Ax=b方程组MATLAB求解代码
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    本段落提供了一种使用MATLAB编程语言实现的SOR（Successive Over-Relaxation）超松弛迭代算法来求解线性代数方程组Ax=b的有效方法。此代码为解决大规模稀疏矩阵问题提供了高效的数值计算途径，特别适用于工程和科学计算领域中的复杂数学模型处理。 简介：本MATLAB代码实现基于SOR超松弛迭代法的Ax=b方程组高效求解方案，专为大规模稀疏矩阵 该MATLAB文件以三阶实对称正定的系数矩阵为例实现了SOR超松弛迭代算法求解方程组数值解，并可扩展至任意维数。若发现中文乱码，请在购买后联系我解决。
     
  • 雅可比与SOR超松弛迭代法的MATLAB程序代码RAR包
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    本资源包含用于实现雅可比迭代法及超松弛（SOR）迭代法求解线性方程组的MATLAB程序代码。压缩包内提供详细的文档和示例，帮助用户快速理解和应用这些经典数值计算方法解决实际问题。 雅可比和SOR超松弛迭代法的MATLAB程序代码已经打包为rar文件。