非线性方程组的迭代法

• 迭代法概述 • 雅可比(Jacobi)迭代法 • 高斯—塞德尔（Gauss-Seidel)迭代法 • 松弛法 • 迭代法的收敛条件 • 误差估计

§3 矩阵的LU分解 ❖矩阵的LU分解 ❖对称矩阵的平方根法 ❖改进的平方根法 ❖解三对角方程组的追赶法 §4.向量和矩阵的范数及方程组的性态 ❖向量范数 ❖矩阵的范数 ❖方程组的性态及矩阵条件数

§1.引言 §2. Gauss 消去法 ❖简单消去法 ❖Gauss顺序消去法的可行性及计算量 ❖矩阵的三角分解法 ❖主元素消去法 ❖Gauss-Jordan列主元消去法

一、主要内容 二、型例题 三、飞测验题

一、向量空间的概念 二、子空间 三、向量空间的基与维数 四、小结思考题

一、最大线性无关向量组 二、矩阵与向量组秩的关系 三、向量组秩的重要结论 四、小结思考题

一、向量向量组与矩阵 二、线性相关性的概念 三、线性相关性的判定 四、小结思考题

一、n维向量的概念 二、n维向量的表示方法 三、向量空间 四、小结思考题

1线性空间的定义 设V是一个非空集合,R为实数域如果对于任 意两个元素a,B∈V,总有唯一的一个元素∈V与 之对应称为a与的和记作y=a+又对于任 数∈R与任一元素a∈V,总有唯一的一个元素 δ∈V与之对应称为与a的积,记作δ=λa;并且这 两种运算满足以下八条运算规律(设a,,y∈V;