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對角矩陣和高斯-赛德尔迭代

快捷方式: 差异相似杰卡德相似系数参考

對角矩陣和高斯-赛德尔迭代之间的区别

對角矩陣 vs. 高斯-赛德尔迭代

對角矩陣(diagonal matrix)是一個主對角線之外的元素皆為0的矩陣。對角線上的元素可以為0或其他值。因此n行n列的矩陣\mathbf. 斯-赛德尔迭代(Gauss–Seidel method)是数值线性代数中的一个迭代法,可用来求出线性方程组解的近似值。该方法以卡爾·弗里德里希·高斯和命名。同雅可比法一样,高斯-赛德尔迭代是基于矩阵分解原理。.

之间對角矩陣和高斯-赛德尔迭代相似

對角矩陣和高斯-赛德尔迭代有1共同点(的联盟百科): 三角矩阵

三角矩阵

在线性代数中,三角矩阵是方形矩阵的一种,因其非零系数的排列呈三角形状而得名。三角矩阵分上三角矩阵和下三角矩阵两种。上三角矩阵的对角线左下方的系数全部为零,下三角矩阵的对角线右上方的系数全部为零。三角矩阵可以看做是一般方阵的一种简化情形。比如,由于带三角矩阵的矩阵方程容易求解,在解多元线性方程组时,总是将其系数矩阵通过初等变换化为三角矩阵来求解;又如三角矩阵的行列式就是其对角线上元素的乘积,很容易计算。有鉴于此,在数值分析等分支中三角矩阵十分重要。一个可逆矩阵A可以通过LU分解变成一个下三角矩阵L与一个上三角矩阵U的乘积。.

三角矩阵和對角矩陣 · 三角矩阵和高斯-赛德尔迭代 · 查看更多 »

上面的列表回答下列问题

對角矩陣和高斯-赛德尔迭代之间的比较

對角矩陣有11个关系,而高斯-赛德尔迭代有8个。由于它们的共同之处1,杰卡德指数为5.26% = 1 / (11 + 8)。

参考

本文介绍對角矩陣和高斯-赛德尔迭代之间的关系。要访问该信息提取每篇文章,请访问:

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