雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法、超松弛迭代法 Matlab 实现 📈🔍

在数值分析领域，解决线性方程组是常见任务之一。今天，我们来探讨三种迭代方法：雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法和超松弛迭代法，并通过Matlab实现它们。🚀

首先，雅可比迭代法是一种简单直接的方法，它基于矩阵的对角化，逐次逼近方程组的解。🌟

接着是高斯-赛德尔迭代法，这种方法通过利用最新的计算结果来改进雅可比迭代法，从而加快收敛速度。💪

最后，超松弛迭代法（SOR）是对高斯-赛德尔方法的进一步优化，通过引入一个松弛因子来加速收敛过程。💡

在Matlab中实现这些算法，可以让我们更直观地看到不同方法之间的性能差异。🎉 通过编写代码并运行多次实验，我们可以深入理解每种方法的优势与局限性。

希望这篇介绍能够帮助大家更好地理解和应用这些迭代方法！📚

Matlab 数值分析 线性方程组