Metodo di Jacobi - Gauss Seidel

[Andrea9905]

Buonasera a tutti quelli della community,
Ho implementato i metodi di Gauss Seidel e Jacobi in un'unica funzione che, in base al raggio di convergenza decide quale dei due metodi applicare...
Il mio problema adesso sta nel trovare una matrice A, tale che il raggio di convergenza tramite Jacobi, cioé:

M2=D;
N2=U+L;

P2=(inv(M2))*N2;

RSJ= max(abs(eig(P2)))

sia minore di quello di Gauss Seidel:

M1=D-L;
N1=U;

P1=(inv(M1))*N1;

RSG= max(abs(eig(P1))).

Sapete mica darmene una, magari anche molto semplice?

Grazie Anticipatamente,
Andrea

[dissonance]

Non mi piace molto il termine "raggio di convergenza" per RSJ e RSG: somiglia troppo al termine "raggio di convergenza" per le serie di potenze. Comunque, un esempio lo trovo sul Bini-Capovani-Menchi Metodi numerici a pagina 246:

$A=[[7, 6, 9], [4, 5, -4], [-7, -3, 8]]$.

Risulta $rho(J)=0.6411328,\ rho(G)=0.7745967$.

[Andrea9905]

Grazie mille, Dissonance...^^

[dissonance]

Prego. Attenzione che ho sbagliato il titolo del libro: è Metodi numerici per l'algebra lineare.