定常迭代法

定常迭代法是求解線性方程組的方法

其中 是給定的矩陣， 是給定的向量。定常迭代法可以用簡單的形式表示為

其中 和 都不依賴於迭代計數 。 四種主要的定常方法是 雅可比法、高斯-賽德爾法、逐次超鬆弛迭代法 (SOR) 和 對稱逐次超鬆弛迭代法 (SSOR)。

雅可比法 基於相對於其他變數區域性求解每個變數；一次迭代對應於求解每個變數一次。 它易於理解和實現，但收斂速度較慢。

高斯-賽德爾法 類似於雅可比法，不同之處在於它在可用時立即使用更新的值。 它通常比 雅可比法 收斂得更快，但仍然相對較慢。

逐次超鬆弛迭代法 可以透過引入外推引數 從 高斯-賽德爾法 匯出。 這種方法可以比高斯-賽德爾法快一個數量級地收斂。

最後，對稱逐次超鬆弛迭代法 可用作非定常方法的預處理器。 然而，作為獨立的迭代方法，它相對於 逐次超鬆弛迭代法 沒有任何優勢。