在数值分析领域，线性方程组的求解是十分重要的问题之一。对于大型稀疏矩阵，直接求逆的方法计算量大且容易产生误差，因此需要使用迭代法来解决。今天，我们就来聊聊两种常用的迭代方法：雅可比迭代法和高斯-赛德尔迭代法。

雅可比迭代法是一种简单的迭代方法，它将线性方程组写成每个变量单独表达的形式，然后通过不断迭代更新各个变量的值，直到满足收敛条件为止。而高斯-赛德尔迭代法则在此基础上做了改进，每次迭代时都使用最新的变量值进行计算，这使得其收敛速度通常更快。然而，这两种方法的核心在于它们的迭代矩阵，即用来描述迭代过程中的系数矩阵变化情况。了解迭代矩阵的性质，可以帮助我们更好地选择合适的迭代方法，并优化算法参数以提高计算效率。

通过对比这两种方法，我们可以看到高斯-赛德尔迭代法在很多情况下表现更优，但具体应用时还需要结合实际情况来选择最合适的方案。希望这篇简短的介绍能帮助大家更好地理解这些数学工具背后的原理。