在科学跟工程打算中，解线性方程组是一项非常基本且重要的任务。跟着成绩范围的扩大年夜，传统的直接解法如高斯消元法等在打算资本耗费跟存储须要方面变得越来越不实用。这时，迭代打算作为一种高效的调换方法，表现出了其独特的上风。 迭代法解方程组的道理是逐步逼近方程组的正确解。它不须要存储全部矩阵，只须要存储矩阵的某些元素跟初始近似解，经由过程迭代过程一直更新近似解，直到满意预定的精度请求。这种方法特别实用于大年夜型稀少矩阵，因为大年夜型稀少矩阵中非零元素的分布非常广泛，迭代法可能明显增加打算量跟存储须要。 迭代打算的重要长处包含：一是打算量小，二是存储须要低，三是易于并行化。这些长处使得迭代法在处理大年夜型成绩时尤为有效。其余，迭代法还可能机动地利用于各品种型的方程组，包含但不限于线性方程组、非线性方程组跟随机方程组。 总结来说，利用迭代打算解方程组不只可能高效地处理大年夜范围成绩，并且可能节俭打算资本跟进步打算速度。这对科学研究跟高机能打算范畴来说，存在重要的现实意思跟利用价值。