用于高次方程组（二次幂以上）求解的Jacobi迭代法精度可选，动态分配内存。虽然是cpp文件，但是其实只用了C的语法。
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用于求解非线性方程组的迭代法的python代码示例
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迭代法求解线性方程组 高斯-赛德尔迭代：利用最新计算出的未知数的值来加速收敛。 雅可比迭代：使用前一次迭代的值来更新解。 矩阵分解法 LU分解：将矩阵分解为下三角矩阵 (L) 和上三角矩阵 (U) 的乘积，用于高效地求解线性方程组。 此项目包含用C语言实现的上述算法，用于数值分析课程的学习和
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在数值分析领域，雅可比（Jacobi）和SOR（Successive Over-Relaxation，超松弛）迭代法是两种常见的解线性方程组的数值方法。它们主要用于处理大型稀疏矩阵，因为在实际问题中，如物理、工程计算等，往往遇到的线性系统非常大，直接求解会非常耗时，而迭代法则提供了一种高效且实用的解
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HighLightSystem 从 2.0 升级到 4.0 经历了多次优化和改进，功能和性能都有显著提升。
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在处理序列时，enumerate() 函数可以同时获取元素索引和值。使用 for idx, val in enumerate(my_list) 即可。传递起始参数 1 可按照行号从 1 开始输出，如 for idx, val in enumerate(my_list, 1)。这在报告文件错误时很有用
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