import numpy as np
import time
1.1 Jacobi迭代算法
def Jacobi_tensor_V2(A,b,Delta,m,n,M):
start=time.perf_counter()#开始计时
find=0#用于标记是否在规定步数内收敛
X=np.ones(n)#迭代起始点
x=np.ones(n)#用于存储迭代的中间结果
d=np.ones(n)#用于存储Ax**(m-2)的对角线部分
m1=m-1
m2=2-m
for i in range(M):
使用Python的Jacobi方法。
从：
在数值线性代数中，Jacobi方法是一种用于确定严格对角占优势的线性方程组的解的迭代算法。 求解每个对角线元素，并插入一个近似值。然后重复该过程，直到收敛为止。
：
k=0
while convergence not reached do
for i := 1 step until n do
{\displaystyle \sigma =0}\sigma =0
for
This paper deals with the stabilization of affine nonlinear systems with input saturation. we formulate the Hamilton–Jacobi–Bellman (HJB) equation corresponding to constrained control. A recursive algorithm for sequential improvement of the control w
