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显然，很难使线性方程组解的精度超过计算机浮点字精度。不幸的是，对于大型线性方程组，要想达到甚至是接近计算机所限定的精度也总是很难的。在直接求解中，舍入误差的积累达到一定程度时，矩阵就接近奇异了。对于远非奇异的矩阵，却也很容易丢失两个或三个有效数字。如果发生这种情况，有一个简洁的方法能恢复到整个机器精度，这就是迭代法。 内容来自www.paper51.com 雅各比迭代法具有简单易实现的优点，它的缺点是在上机时需要两组工作单元存放，因此存储量较大。为了改进此缺点，出现了高斯—塞德尔迭代法。高斯—塞德尔迭代法只需要一组工作单元存储，当存储空间较小时，它的优点显而易见。迭代法的运算量仅为，它永远不会把解变糟。 http://www.paper51.com
足可见迭代法在解阶数较大的线性方程组的时候优势非常大，它的运算量比高斯—约当消去法，具有回代过程的高斯消去法和LU分解法的运算量小得多。 内容来自www.paper51.com 下面我们来看具体例子： 内容来自论文无忧网 www.paper51.com 例1：用高斯消去法解方程组 copyright paper51.com
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