高斯—赛德尔（Gauss-Seidel）迭代法：一种用来迭代求解线性方程组（尤其是稀疏、大规模方程组）的数值方法。它在更新每个未知量时，会立即使用最新计算出的值，常用于科学计算与工程仿真中的线性系统求解。
/ˈɡaʊs ˈzaɪdəl/
We used the Gauss-Seidel method to solve the system.
我们用高斯—赛德尔方法来解这个方程组。
For large sparse matrices, Gauss-Seidel can converge faster than Jacobi if the matrix is diagonally dominant.
对于大型稀疏矩阵，如果矩阵具有对角占优性质，高斯—赛德尔法可能比雅可比法收敛更快。
“Gauss-Seidel”来自两位数学家姓名：Carl Friedrich Gauss（高斯）与Philipp Ludwig von Seidel（赛德尔）。该方法属于经典迭代法体系，在数值线性代数中用于逐步逼近线性方程组的解，因此常以两人姓氏并列命名。
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