【摘 要】
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随着并行计算的快速发展,设计求解线性方程组的并行算法已是科学计算中的一个热点问题.Jacobi方法和Gauss-Seidel方法是求解线性方程组的常用迭代法,前者的并行度大,后者的收
【基金项目】
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浙江省自然科学青年基金项目（LQ14A010013）,浙江省大学生科研创新团队资助项目（2015R417027）
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随着并行计算的快速发展,设计求解线性方程组的并行算法已是科学计算中的一个热点问题.Jacobi方法和Gauss-Seidel方法是求解线性方程组的常用迭代法,前者的并行度大,后者的收敛速度快.本文综合这两种方法的优势,构造了Gauss-Seidel变体方法,并对其收敛性进行了分析.此外,在Matlab环境下,我们对Gauss-Seidel变体方法实现了并行,通过数值实验验证了该并行算法的有效性.
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