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弱对角优势：上面式子的大于改为大于等于，且至少有一个 [公式] 严格大于成立.
可以利用矩阵的上述性质，得到收敛性。
定理1 严格对角优势=唯一解+Jacobi和Gauss-Seidel均收敛.
定理2 弱对角优势+不可约=唯一解+Jacobi和Gauss-Seidel均收敛.
定理3 对称正定矩阵=唯一解+Gauss-Seidel收敛.
证明： [公式] ,设迭代矩阵 [公式] 的特征值为 [公式] ，则
[公式]
取内积 [公式] ，进而 [公式] .
因为 [公式] 对称正定， [公式] 也对称正定，所以 [公式].
假设 [公式] ，那么 [公式] .
所以
[公式]
两边平方得到
[公式]
所以 [公式] 的谱半径小于1，Gauss-Seidel迭代收敛.
定理4 对称正定+ [公式] =SOR方法收敛
定理5 严格对角占优+ [公式] =SOR方法收敛
定理6 对称正定+特征值在 [公式] 区间=最佳松弛因子 [公式]
8.2.6分块矩阵迭代格式 [公式] 为 [公式] 阶方阵，考虑方程组
[公式]
块Jacobi迭代形式为
[公式]
迭代矩阵
[公式]
当 [公式] ，块Jacobi迭代收敛(证明 [公式] 的特征值也是 [公式] 的特征值).
∫xsinxdx＝－∫xdcosx＝－（xcosx－∫cosxdx）＝sinx－xcosx+C，C为常数
一元函数在点[公式]处的泰勒展开式为：
二元函数在点[公式]处的泰勒展开式为：
奇异矩阵是线性代数的概念，就是该矩阵的秩不是满秩。 首先，看这个矩阵是不是方阵（即行数和列数相等的矩阵，若行数和列数不相等，那就谈不上奇异矩阵和非奇异矩阵）。然后，再看此矩阵的行列式|A|是否等于0，若等于0，称矩阵A为奇异矩阵；若不等于0，称矩阵A为非奇异矩阵。 同时，由|A|≠0可知矩阵A可逆，这样可以得出另外一个重要结论:可逆矩阵就是非奇异矩阵，非奇异矩阵也是可逆矩阵。 如果A为奇异矩阵，则AX=0有无穷解，AX=b有无穷解或者无解。如果A为非奇异矩阵，则AX=0有且只有唯一零解，AX=b有唯一解。 主互换，，副变号
“f∈C2[a,b]” mean? https://math.stackexchange.com/questions/11874/what-does-f-in-c2a-b-mean 二阶导数连续吧 这个是泰勒公式 记住，一阶导数就是1!，二阶是//教材上有，p245
驻点 （数学概念） 编辑 讨论49 上传视频 本词条由“科普中国”科学百科词条编写与应用工作项目 审核 。 在微积分，驻点（Stationary Point）又称为平稳点、稳定点或临界点（Critical Point）是函数的一阶导数为零，即在“这一点”，函数的输出值停止增加或减少。对于一维函数的图像，驻点的切线平行于x轴。对于二维函数的图像，驻点的切平面平行于xy平面。值得注意的是，一个函数的驻点不一定是这个函数的极值点（考虑到这一点左右一阶导数符号不改变的情况）；反过来，在某设定区域内，一个函数的极值点也不一定是这个函数的驻点（考虑到边界条件），驻点（红色）与拐点（蓝色），这图像的驻点都是局部极大值或局部极小值 [1] 。 https://baike.baidu.com/item/%E9%A9%BB%E7%82%B9/10207453
这个是类似于金字塔？ 1 4 6 4 1 ，C4,2啥的？ https://www.khanacademy.org/math/multivariable-calculus/multivariable-derivatives/partial-derivative-and-gradient-articles/a/introduction-to-partial-derivatives
