double *gaussSeidel(matrizSparse matriz, double *b)
{
//Aqui faltaba inicializar k
unsigned i, j, k=0, tam = matriz.nfil, nza = matriz.nza;
double *x, *y, *diag, *res, suma, maxi;
x = CASTDBL mimalloc(tam*TAMDBL);
y = CASTDBL mimalloc(tam*TAMDBL);
diag = CASTDBL mimalloc(tam*TAMDBL);
res = CASTDBL mimalloc(tam*TAMDBL);
// Se define el iterado inicial como un vector de ceros
for (i = 0; i < tam; i++)
*(x + i) = 0.0;
// Almaceno la diagonal de la matriz en el arreglo diag
j = 0;
for (i = 0; i < nza; i++)
if (*(matriz.ifil + i) == *(matriz.icol + i))
*(diag + k++) = *(matriz.xval + i);
// Comienza el ciclo de iteraciones
for (k = 1; k <= MAXITER; k++) {
// Se almacena la iteración anterior en el arreglo y
for (i = 0; i < tam; i++)
*(y + i) = *(x + i);
// Ciclo de Gauss Seidel
for (i = 0; i < tam; i++) {
suma = 0.0;
for (j = 0; j < nza; j++) {
// Si el elemento no es el de la digonal, se realiza el cálculo
if ( (*(matriz.ifil + j) == i+1) && (*(matriz.icol + j) != i+1) )
suma += *(matriz.xval + j)*(*(x + *(matriz.icol + j)-1));
}
*(x + i) = (*(b + i) - suma)/(*(diag + i));
}
// Definimos el vector que contiene la resta de los iterados
for (i = 0; i < tam; i++)
*(res + i) = fabs(*(y + i) - *(x + i));
// Calculamos el máximo del vector
maxi = *res;
for (i = 1; i < tam; i++)
if (*(res + i) > maxi) maxi = *(res + i);
// Si el máximo del vector es menor que la tolerancia, hay convergencia
if (maxi < TOL) return x;
}
printf("\n\n------Gauss Seidel no convergio------\n\n");
return x;
}
void driver()
{
double dx;
double dy;
u = (double *) mimalloc(N*N*sizeof(double));
f = (double *) mimalloc(N*N*sizeof(double));
uold = (double *) mimalloc(N*N*sizeof(double));
initialize(N, N, 0.00000005L, &dx, &dy, u, f);
time_start = t();
jacobi(N, N, &dx, &dy, 0.00000005L, 0.01L, u, f, uold, 0.00001L, 100);
time_end = t();
error_check(N, N, 0.00000005L, &dx, &dy, u, f);
printf("** Jacobi time : %g \n", time_end - time_start);
}
