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在科學跟工程打算中，解線性方程組是一項非常基本且重要的任務。跟著成績範圍的擴大年夜，傳統的直接解法如高斯消元法等在打算資本耗費跟存儲須要方面變得越來越不實用。這時，迭代打算作為一種高效的調換方法，表現出了其獨特的上風。 迭代法解方程組的道理是逐步逼近方程組的正確解。它不須要存儲全部矩陣，只須要存儲矩陣的某些元素跟初始近似解，經由過程迭代過程壹直更新近似解，直到滿意預定的精度請求。這種方法特別實用於大年夜型稀少矩陣，因為大年夜型稀少矩陣中非零元素的分布非常廣泛，迭代法可能明顯增加打算量跟存儲須要。 迭代打算的重要長處包含：一是打算量小，二是存儲須要低，三是易於並行化。這些長處使得迭代法在處理大年夜型成績時尤為有效。其余，迭代法還可能機動地利用於各品種型的方程組，包含但不限於線性方程組、非線性方程組跟隨機方程組。 總結來說，利用迭代打算解方程組不只可能高效地處理大年夜範圍成績，並且可能節儉打算資本跟進步打算速度。這對科學研究跟高機能打算範疇來說，存在重要的現實意思跟利用價值。