对于线性方程组Ax=b，设A=LU是A的一个LU分解，则线性方程组的解为x=(U\L)\b
以下属于用迭代法求解线性方程组的优点的是_________.
解非线性方程f(x)=0的牛顿迭代法的收敛速度是多少？
求解方程组的Gauss-Seidel迭代格式为（ ）9e0d6d778e73bc37697e1c4141cc6610.png
求解线性方程组的雅可比迭代矩阵是___________.http://image.zhihuishu.com/zhs/onlineexam/ueditor/201808/880cd7ef18d94cc0aa4ee9c0b7118d33.png
方程组的Gauss-Seidel迭代公式收敛。（ ）267abfa1f94da68626de762d252c50ba.png
若线性方程组Ax=b的系数矩阵A严格对角占优，则雅可比迭代法和高斯—赛德尔迭代法
解方程组的Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法 ______.http://image.zhihuishu.com/zhs/onlineexam/ueditor/201808/b7cd8516d1e14d2b93224790f7cb24df.png
为了求方程在区间内的一个根, 把该方程改写成下列形式并建立相应的迭代公式, 迭代公式不一定收敛的是21f5872fb7c71c554e4ccd9446029394.pngdfd225adeaa0292a79e88fe34cfcd5d2.png
如下哪一个问题是解线性方程组
给定线性方程组, 则迭代格式为c4ae61f2651023689cde235ee46a7008.png880083f442ebd8e1dbc07e8114e68262.png
用迭代法求非线性方程近似根时，迭代格式可以不止一种。
用牛顿迭代法求非线性方程 在区间 上的近似根，则迭代函数为（ ）d783d0e3170fc5542a444018a510c3fc
已知方程x3-x2-0.8=0在x0=1.5附近有一个根，将此方稗改写成两个等价形式 及 相应构造如下两个迭代格式：
对下列方程，试确定迭代函数φ（x)及区间[a，b]，使对，不动点迭代x<sub>k+1</sub>=φ（x<sub>k</sub>)（k=0，1，2，...)
试判断下面方程组的系数阵对Jacobi迭代法，Gauss-Seidel迭代法的收敛性。
在用迭代法求方程的根时，不同的初值对同一迭代格式的收敛性影响非常大。
已知线性方程组Ax=b.其中有迭代公式试问:（1)取仆么范围的ω值能使迭代收敛？（2)ω取什么值使该迭
4、运用迭代法求解线性方程组时，原始系数矩阵在计算过程中始终不变。
已知线性方程组Ax=b,其中,写出其雅可比迭代矩阵、高斯-赛德尔迭代矩阵。
2、若线性方程组的系数矩阵严格对角占优，则用 Jacobi迭代法和 G-S 迭代法对其求解，下列说法正确的是（）。
用牛顿法和求重根迭代法（4.13)和（4.14)见课本计算方程f（x)的一个近似根,准确到10<sup>-5</sup>,初
实验 解非线性方程组的概率算法实现 一、实验目的 通过本实验使学生掌握概率算法基本要素、步骤及其应用 二、实验原理 本实验是应用概率算法用Java编程语言对给定n个非线性方程组，利用随机搜索方法求的这n个方程组的解。Java编程语言见《Java 基础教程》,装载问题的回溯算法见王晓东编《算法设计与分析（第四版）》p193-197. 三、 实验内容 Java编程语言实现非线性方程组的概率算法。主要实验内容包含：给定n个非线性方程组f1（x1,x2,…xn)=0,…fn（x1,x2,…xn)=0,将求方程组的解问题转化为求一个优化问题的最小值问题，利用随机搜索方法求优化问题的最优解，从而得到原非线性方程组的解。 四、实验方法与步骤 1. 给定n个非线性方程组f1（x1,x2,…xn)=0,…fn（x1,x2,…xn)=0； 2. 将其转化为一个优化问题； 3. 利用随机搜索方法解相应的优化问题； 4. 输出非线性方程组的解。 五、实验报告要求 给出完整的Java程序实现并给出相应的程序结果。
12、若线性方程组的系数矩阵谱半径小于1，则用Jacobi迭代求解必收敛。
