线性方程组和高斯-赛德尔迭代

线性方程组和高斯-赛德尔迭代之间的区别

线性方程组 vs. 高斯-赛德尔迭代

线性方程组是数学方程组的一种，它符合以下的形式：其中的a_, \, a_以及b_, \, b_等等是已知的常数，而x_, \, x_等等则是要求的未知数。如果用线性代数中的概念来表达，则线性方程组可以写成：這裡的A是m×n 矩陣，x是含有n个元素列向量，b是含有m 个元素列向量。 A. 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。.

之间线性方程组和高斯-赛德尔迭代相似

线性方程组和高斯-赛德尔迭代有（在联盟百科）0共同点。

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什么线性方程组和高斯-赛德尔迭代的共同点。
什么是线性方程组和高斯-赛德尔迭代之间的相似性

线性方程组和高斯-赛德尔迭代之间的比较

线性方程组有37个关系，而高斯-赛德尔迭代有8个。由于它们的共同之处0，杰卡德指数为0.00% = 0 / (37 + 8)。

参考

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