雅可比迭代法和高斯赛德尔迭代法的迭代矩阵怎么求?
1、用雅克比迭代法和高斯--赛德尔迭代法求解下列方程组，取迭代初值[0；0；0]。(1)编程求解，并与用数学软件求解的结果对比。(2)考察迭代法的收敛性，若均收敛，对比两种方法的收敛速度。
2、高斯-赛德尔迭代（Gauss–Seidel method）是数值线性代数中的一个迭代法，可用来求出线性方程组解的近似值。该方法以卡尔·弗里德里希·高斯和路德维希·赛德尔命名。同雅可比法一样，高斯-赛德尔迭代是基于矩阵分解原理。
3、高斯-赛德尔迭代（Gauss–Seidel method）是数值线性代数中的一个迭代法，可用来求出线性方程组解的近似值。该方法以卡尔·弗里德里希·高斯和路德维希·赛德尔命名，同雅可比法一样，高斯-赛德尔迭代是基于矩阵分解原理。
4、gauss seidel迭代法是数值线性代数中的一个迭代法，可用来求出线性方程组解的近似值。该方法以卡尔·弗里德里希·高斯和路德维希·赛德尔命名。同雅可比法一样，高斯-赛德尔迭代是基于矩阵分解原理。
5、Jacobi迭代法：在每次迭代中，需要利用上一次迭代的全部分量才能计算出当前分量的新值。也就是说，Jacobi迭代法对每个分量的更新是相互独立的，计算量较大，但是易于并行化。
雅可比迭代公式的MATLAB程序
对于求平方根，变成方程模式为f(x)=x^2-a，即求此方程的实根；下面编写了两个function函数，可以直接调用。
if p = 1 迭代法不收敛return end while r e x0 = x；x = B*x0 + f；k = k + 1；r = norm (x-x0，inf)；end 所求解为x 迭代次数为k 自己以前编的。。
df_dx = diff(f， x)；df_dy = diff(f， y)；求x=0.5， y=0.5处的f对y的偏导数：res_df_dy = subs(df_dy， {x， y}， {0.5，0.5})；同理可求对x的偏导数的值。
b取zeros(20，1)的时候，由x=zeros(size(b))，即x初值为0和 x=D\((D-A)*x+b)，即x每次迭代后仍为0可知，x始终为0，没有问题。
jacobi迭代的算法怎么老是出错
你的x没有初始化，导致当你迭代不收敛时x没有赋值，肯定x作为返回值报错。
首先，程序好像写错了。我记得用jacobi解Ax=b的算法是：记D为A的对角线部分，每次循环令x^{n+1}=D^{-1}((D-A)x^{n}+b)。b是不会变的，而你程序里的b一直在变。其次，jacobi从来没有保证收敛。
即某次迭代的时候出现判断 (diag(diag(A))-A)*x==-b，返回值为1。
计算公式简单，每迭代一次只需计算一次矩阵和向量的乘法，且计算过程中原始矩阵A始终不变，比较容易并行计算。然而这种迭代方式收敛速度较慢，而且占据的存储空间较大，所以工程中一般不直接用雅克比迭代法，而用其改进方法。
结果为t5。首先计算雅可比迭代的迭代矩阵，再计算其行范数或者列范数，使其范数小于1，迭代过程就收敛。或者计算迭代矩阵的谱半径。要想雅克比迭代收敛，其迭代矩阵的谱半径要小于1，即迭代矩阵的最大特征值要小于1。
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