SOR模型的概念

SOR模型是指迭代法中的一种算法，其全称为Successive Over-Relaxation，即逐次超松弛法。该算法主要用于求解线性方程组，其基本思想是在每次迭代中通过适当的超松弛因子加速收敛速度。其公式为：

x^(k+1) = (1 - w)x^(k) + w * (b - Ax^(k)) / A

其中，x^(k+1)表示第k+1次迭代的解，x^(k)表示第k次迭代的解，w为松弛因子，A为系数矩阵，b为常数向量。通过选择合适的松弛因子w，可以在保证收敛性的前提下，进一步提高迭代速度。