雅克比迭代法求解过程详解 雅克比迭代法的分量形式
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雅可比迭代法的工作原理
1、雅克比迭代法就是众多迭代法中比较早且较简单的一种，其命名也是为纪念普鲁士著名数学家雅可比。雅克比迭代法的计算公式简单，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，比较容易进行计算。
2、迭代法的基本原理：迭代法也称辗转法，是一种不断用变量的旧值递推新值的过程，跟迭代法相对应的是直接法(或者称为一次解法)，即一次性解决问题。
3、雅可比迭代法可求解线性方程组，也可用于求实对称矩阵的特征值。关于特征值求解举一例。上面《Jacobⅰ迭代法》仅迭代一次就得到准确解。
4、原理： 将非线性方程线性化。 牛顿迭代公式：又要分析收敛性了：牛顿下山了： 为了防止迭代发散，在迭代过程中附加一项要求，即单调性：迭代法的变形：弦截法： 本来是取点做切线，现在直接找两个点做弦。
5、由于在式（5－4）每步迭代中，等式右端所有分量都是利用前一步的迭代结果，故又称为同步迭代法或简单迭代法。
6、矩阵的特征值 若矩阵右乘1个矢量后得到的新矢量恰好与原矢量成比例，则称该比例常数为这个矩阵的1个特征值，称该矢量为对应于这个特征值的特征矢量。
雅克比迭代法怎么计算
雅可比迭代法可求解线性方程组，也可用于求实对称矩阵的特征值。关于特征值求解举一例。上面《Jacobⅰ迭代法》仅迭代一次就得到准确解。
雅克比迭代法就是众多迭代法中比较早且较简单的一种，其命名也是为纪念普鲁士著名数学家雅可比。雅克比迭代法的计算公式简单，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。
雅克比迭代法就是众多迭代法中比较早且较简单的一种，其命名也是为纪念普鲁士著名数学家雅可比。雅克比迭代法的计算公式简单，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，比较容易进行计算。
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。
雅可比迭代公式的MATLAB程序
1、楼主太坑了，一个死循环，害的我好多原来打开的东西都没有保存，只能强制关掉。
2、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。