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引言
超松懈算法(Successive Over-Relaxation,SOR)是一种迭代方法,用于求解线性方程组。它是一种改进的高斯-赛德尔方法,经由过程引入松懈因子来减速收敛速度。本文将具体介绍超松懈算法的道理,并供给C言语实现的示例,帮助读者解锁编程新地步。
超松懈算法道理
线性方程组
超松懈算法实用于求解形如Ax = b的线性方程组,其中A是一个n×n的系数矩阵,x是一个n×1的未知向量,b是一个n×1的常数向量。
迭代方法
超松懈算法是一种迭代方法,经由过程一直迭代逼近方程组的解。其基本头脑是利用前一次迭代的成果来改进以后迭代的成果。
松懈因子
松懈因子是超松懈算法中的一个关键参数,它决定了迭代过程中的速度跟牢固性。一个合适的松懈因子可能明显进步算法的收敛速度。
C言语实现
筹备任务
在开端编写代码之前,我们须要定义一些须要的变量跟数据构造。
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define N 100 // 线性方程组的未知数个数
#define TOL 1e-6 // 容差,用于断定迭代能否收敛
#define W 1.2 // 松懈因子
double a[N][N]; // 系数矩阵
double x[N]; // 未知向量
double b[N]; // 常数向量
主函数
主函数中,我们起首初始化系数矩阵、未知向量跟常数向量,然后挪用超松懈算法函数停止迭代求解。
int main() {
// 初始化系数矩阵、未知向量跟常数向量
// ...
// 挪用超松懈算法函数停止迭代求解
sor(N, a, x, b, W, TOL);
// 打印成果
// ...
return 0;
}
超松懈算法函数
超松懈算法函数是全部顺序的核心部分,它包含了迭代求解的算法实现。
void sor(int n, double a[][N], double x[], double b[], double w, double tol) {
int i, j, iter = 0;
double r, sum;
// 初始化未知向量
for (i = 0; i < n; i++) {
x[i] = 0.0;
}
// 迭代求解
do {
r = 0.0;
for (i = 0; i < n; i++) {
sum = b[i];
for (j = 0; j < n; j++) {
if (j != i) {
sum -= a[i][j] * x[j];
}
}
r = (w - 1.0) * r + (w * sum - a[i][i] * x[i]) / a[i][i];
x[i] = x[i] + r / a[i][i];
}
iter++;
} while (r > tol);
printf("迭代次数:%d\n", iter);
}
总结
本文介绍了超松懈算法的道理跟C言语实现。经由过程进修本文,读者可能控制超松懈算法的基本头脑,并将其利用于现实成绩中。在现实利用中,须要根据具体成绩调剂松懈因子跟容差等参数,以达到最佳后果。