雅克比迭代法数值计算线性方程组求解C++实现

雅克比迭代法的 C++实现，蛮适合你想快速上手线性方程组求解时用。数值计算里，线性方程组常见得不得了，尤其是遇到稀疏矩阵，大多数直接解法就不太合适了。这时候，像雅克比这种迭代法就比较吃香，轻量、并行友好，精度也能调。

稀疏矩阵的线性方程组，用雅克比迭代法来搞定挺省事。它不要求你把矩阵全解出来，只管用上一轮的近似解慢慢逼近目标，边算边收敛。算法思路也不绕：把原始矩阵拆成对角、上下三角，公式就是 x(k+1) = J^-1 * b + (I - J^-1 * A) * x(k)，边迭代边逼近。

C++的实现还算清爽，主要就四步：初始化初值、构建迭代矩阵、跑循环、检查误差。代码逻辑直白，用起来也方便，改下矩阵数据就能跑别的例子，适合学习和快速验证。

配套的博客也挺实用，不是只贴公式那种，还有输出结果和过程，可以清楚看到收敛速度和误差变化。如果你平时用 MATLAB 也有对比实现，切换语言也不费劲。

要注意的是：矩阵 A 得是对角占优的，不然容易发散。还有就是误差阈值和最大迭代次数的设定，太严容易算太久，太松又不准，自己调一调就好。

，如果你刚接触数值方法或者想用C++写个数值解线性方程组的工具，这份资源还蛮值得收藏的。代码能直接用，思路也讲清楚，参考价值不低。