1) Gauss-Seidel method
Gauss-Seidel方法
1.
Firstly,a new preconditioner of solving the linear system Ax=b is presented,and the preconditioner is applied to Gauss-Seidel method.
首先提出了解线性方程组Ax=b的一种新预条件因子,并运用到Gauss-Seidel方法中。
2) Gauss-Seidel iterative method
Gauss-Seidel迭代方法
3) Gauss-Seidel solution
Gauss-Seidel解法
4) Gauss-Seidel Iteration
Gauss-Seidel迭代法
1.
In this paper,the application of Jacobi Iteration and Gauss-Seidel Iteration in solution of linear(equations) was introduced,and their advantage and disadvantage were also compared.
对Jacobi迭代法与Gauss-Seidel迭代法在解线性方程组中的应用进行了介绍,并比较了两者的优缺点。
6) Gauss-Seidel iterative method
Gauss-Seidel迭代法
1.
A preconditioned Gauss-Seidel iterative method for H matrix;
H矩阵的预条件Gauss-Seidel迭代法
2.
Gauss-Seidel method with reversed order is gained by Gauss-Seidel iterative method for solving linear equations.
文章利用求解线性方程组的Gauss-Seidel迭代法推导出其"反方法",正反两种方法相匹配生成预报-校正系统,给出了它们收敛的条件,并运用这三种不同的公式求解实例,根据其结果,说明这些公式的优缺点。
3.
In this paper,the Gauss-Seidel iterative method for solving linear systems of the form Ax=b was discussed.
讨论线性方程Ax=b的Gauss-Seidel迭代法的求解问题。
补充资料：Gauss-Seidel iteration method
分子式：
CAS号：
性质：求解线性方程组Ax=b的一种迭代法，其迭代格式为(i=1,2,…,n；m=1，2，…)。其中初始值取xi(v)(i=1,2,…,n)为任意给定值。其迭代结束条件为为给定的精度要求。其收敛性充分条件为：判别条件I——线性方程组的系数方阵A如具备性质(1)按行(或按列)为严格对角占优，或(2)不可约且按行(或按列)为弱对角占优；判别条件II——线性方程组的系数方阵A为对称正定的。此法在电子计算机上执行既省存储单元又加快收敛速度。
CAS号：
性质：求解线性方程组Ax=b的一种迭代法，其迭代格式为(i=1,2,…,n；m=1，2，…)。其中初始值取xi(v)(i=1,2,…,n)为任意给定值。其迭代结束条件为为给定的精度要求。其收敛性充分条件为：判别条件I——线性方程组的系数方阵A如具备性质(1)按行(或按列)为严格对角占优，或(2)不可约且按行(或按列)为弱对角占优；判别条件II——线性方程组的系数方阵A为对称正定的。此法在电子计算机上执行既省存储单元又加快收敛速度。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条