v1.0 可编辑可修改第2章 线性方程组的解法 -学习小结一、 本章学习体会本章主要学习的是线性方程组的解法。而我们则主要学习了高斯消去法、直接三角分解法以及迭代法三种方法。这三种方法的优缺点以及适用范围各有不同。高斯消去法中，我们又学习了顺序高斯消去法以及列主元素高斯消去法。顺序高斯消去法可以得到方程组的精确解，但要求系数矩阵的主对角线元素不为零，而且该方法的数值稳定性没有保证。但列主元素高斯消去法因为方程顺序的调整，其有较好的数值稳定性。直接三角分解法中，我们主要学习了Doolitte分解法与Crout分解法。其思想主要是：令系数矩阵A=UL，其中L为下三角矩阵，U是上三角矩阵，为求AX=b 的解，则引进Ly=b,Ux=y两个方程，以求X得解向量。这种方法计算量较小，但是条件苛刻，且不具有数值稳定性。迭代法（逐次逼近法）是从一个初始向量出发，按照一定的计算格式，构造一个向量的无穷序列，其极限才是所求问题的精确解，只经过有限次运算得不到精确解。该方法要求迭代收敛，而且只经过有限次迭代，减少了运算次数，但是该方法无法得到方程组的精
