高斯 賽德爾迭代法python實現

import scipy

import scipy.linalg
import numpy.matlib 
import numpy as np
import time
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
def gaussseidel_inv(a,b):
l=-np.tril(a,-1)
u=-np.triu(a,1) 
d=np.dot(-2,np.identity(n))
invdl=np.linalg.inv(d-l)
b=np.matmul(invdl,u)
g=np.matmul(invdl,b)
x0=g
x=np.matmul(b,x0)+g
while (np.linalg.norm(x-x0)>1e-14):
x0=x
x=np.matmul(b,x0)+g
return x
n=100
a=np.dot(-2,np.identity(n))
for k in range(0,n-1):
a[k,k+1]=1
a[k+1,k]=1
b=np.ones([n,1])
x=np.linalg.solve(a,b)
begin_time=time.time()
x_gaussseidel=gaussseidel_inv(a,b)
end_time=time.time()
print("runtime",end_time-begin_time)
error_gaussseidel=np.linalg.norm(x-x_gaussseidel)
print("error",error_gaussseidel)

1.runtimewarning: overflow encountered in matmul x=np.matmul(b,x0)+g

我拿到這個錯誤內心是很迷的，這啥錯誤？？？後來在網上一搜，雖然沒理解為啥出錯，但是你可以簡單粗暴啊

import warnings

warnings.filterwarnings('ignore')

2.我自己感覺我這個**寫的不咋樣是真的，因為是拿老師給的matlab**改的python，雖然原理理解了，但有些東西都是硬湊出來的，而且三種方法我只改了一種，最後附上matlab的**。不說了，滾去複習數字訊號處理，上網課就是這麼難。

function x = gaussseidel_inv( a,b )

%gaussseidel_inv 此處顯示有關此函式的摘要
n=size(a,1);
d=diag(diag(a,0)); %求矩陣a的第1條對角線的元素。
l=-tril(a,-1); %求矩陣a的第-1條對角線以下的元素。
u=-triu(a,1) ; %求矩陣a的第1條對角線以上的元素。
invdl=(d-l)\eye(n);
b=invdl*u;%(d-l)的逆乘以u
g=invdl*b;%(d-l)的逆乘以b
x0=g;
x=b*x0+g;
while(norm(x-x0)>1e-14)
x0=x;
x=b*x0+g;
endend

雅可比迭代法 高斯 賽德爾迭代法

求解方程組 用雅可比迭代法求解方程組ax b 輸入 a為方程組的係數矩陣，b為方程組右端的列向量，輸入 x0為迭代初值構成的列向量，nm為最大迭代次數,eps為誤差精度 輸出 x為求得的方程組的解構成的列向量，k為迭代次數 d diag diag a l tril a,1 u triu a,1 b ...

雅克比迭代法與高斯塞德爾迭代法求解方程組（C語言）

分別用雅可比 迭代法與高斯塞德爾迭代法解下列方程組 雅可比迭代法 include include define eps 1e 6 define max 100 雅可比迭代法 void jacobi float a,int n,float x y i a i n 1 n s a i n 1 i eps...

高斯 賽德爾迭代演算法 C 實現

輸入 係數矩陣a，最大迭代次數n，初始向量，誤差限e 輸出 解向量 定義係數矩陣 double a 50 50 定義x1解的陣列 double rootx1 100 定義x2解的陣列 double rootx2 100 定義x3解的陣列 double rootx3 100 定義x1的迭代公式 dou...