逐次超松弛法(successive over relaxation method)简称SOR方法,解线性方程组的常用迭代法之一,它是由高斯-赛德尔迭代法经线性加速处理而得到。松弛方法的基础是逐次减少每一个未知值的剩余的方法,所谓剩余是指未知值与正确解之间的差值,超松弛方法的基础是使用二个逐次替换步骤进行线性外插,在这个意义上,逐次超松弛法可以看成是Gauss-Siedel方法(高斯-赛德尔迭代法)的推广。
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带有松弛因子的迭代法在图像重建中的应用 Iterative Algorithm with Relaxation Parameter Applied to Image Reconstruction tion 下载PDF阅读器 图像重建常常被转化为线性方程组的求解问题.从解大型线性方程组出发,由逐次超松弛法(Successive Over Relaxation,SOR)推导出一种带有松弛因子的迭代法.与SOR法相比,该算法不仅大大降低了对计算时间和内存空间的需要,而且
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