共轭梯度算法适用于半定问题并产生最小范数解。

这是Gauss-Seidel 符合您的要求的证明，因为$b$在图像中$A$.

Jacobi 的情况并非如此。这是一种耻辱，因为谁愿意在现代计算机硬件上打扰 Gauss-Seidel？如果您的问题可以分解为对角占优的块，那么您很幸运；您可以以增量 Gauss-Seidel 方式将 Jacobi 更新应用于这些块，并针对这些类型的半定性问题充分利用两者。