§1 向量范数、矩阵范数、谱半径及性质 §2 简单迭代法 §3 赛德尔(Seidel)迭代法 §4 松弛迭代法(Relaxation Method)

《矩阵理论—知识点详解》第二章 向量与矩阵的范数（2.3）算子范数

《矩阵理论—知识点详解》第二章 向量与矩阵的范数（2.2）阵的范数

一、回顾GCR 二、最小残向量解法 三、Krylov子空间 四、与多项式关系 五、回顾特征值和范数 六、诱导范数 七、谱半径定理

工程实际计算中，线性方程组的系数矩阵常常具有对 称正定性，即其各阶顺序主子式及全部特征值均大于零。 矩阵的这一特性使它的三角分解也有更简单的形式，从而 导出一些特殊的解法，如平方根法与改进的平方根法

§3 矩阵的LU分解 ❖矩阵的LU分解 ❖对称矩阵的平方根法 ❖改进的平方根法 ❖解三对角方程组的追赶法 §4.向量和矩阵的范数及方程组的性态 ❖向量范数 ❖矩阵的范数 ❖方程组的性态及矩阵条件数

矩阵特征值估计  特征值界的估计  盖尔圆法

《矩阵分析》课程教学资源（PPT课件）第五章 向量与矩阵的范数

电子科技大学：《矩阵理论 Matrix Theory》课程教学资源（课件讲稿）第二章 向量与矩阵范数

西安电子科技大学：《矩阵论》课程教学资源（电子讲义）第十九讲 范数理论及其应用