C++ Gauss-Seidel使用OpenMP |线性方程组求解

我正在使用OpenMP编写Gauss Seidel代码，以解线性方程组。 但是我没有得到正确的输出。 如果n设置为1，则输出正确。 不过，这个算法对我来说似乎是正确的。 有人能帮忙吗？

代码：

intseidel\p（双*A，双*b，双*x，intn）
{
双*dx；
dx=（双*）calloc（n，sizeof（双））；
intε=1.0e-4；
int i，j，k，id；
双dxi；
双和；
对于（int i=0；i，除非你有很好的理由自己做这件事，否则不要这样做。有很多库可以做这件事（甚至更多）。Eigen是一个只包含标题的库，请查看它


您还可以使用BLAS/LAPACK，其中有许多实现

（此实现没有特别优化）

如果您坚持滚动您自己的实现，那么您应该检查的第一件事是，是否仅适用于单个线程。您可以通过将环境变量
OMP_NUM_THREADS
设置为1或调用
OMP_set_NUM_THREADS（1）来尝试这一点
。如果这样做有效，那么您就知道您的算法是正确的，只是您对OpenMP的使用被破坏了。
在检查1个线程的正确性后，假设您正在寻找性能，则在1个线程对其进行优化，继续检查性能。例如，您希望确保内积是simd优化的。对于OpenMP，y除非设置默认值（none），否则不会得到编译器检查private子句的效果。首先，您会错过一个“#pragma omp for”。现在每个线程都在运行整个循环（并且应该得到相同的结果）第二，你在dxi上有一个竞争条件，所以你应该在这个pragma中添加一个reduce子句。这样你就不需要临界段了，因为你可以在平行区域之外执行减法。
    int seidel_p(double *A, double *b, double *x, int n)
{
    double *dx;
    dx = (double*) calloc(n,sizeof(double));
    int epsilon = 1.0e-4;
    int i,j,k,id;
    double dxi;
    double sum;
    for(int i =0; i<n ; i++)
    {
        x[i] = 0;
    }

    int maxit = 2*n*n;

    for(k=0; k<maxit; k++)
   {
      for(i=0; i<n; i++)
      {
         dx[i] = b[i];
         #pragma omp parallel shared(A,x)
         {
            for(j=0; j<n; j++)
            {
                if(i!=j)
                {
                    dxi += A[i*n+j]*x[j];
                }
            }

            #pragma omp critical
               dx[i] -= dxi;
         }
         dx[i] /= A[i*n +i];
         x[i] = dx[i];
         sum += ( (dx[i] >= 0.0) ? dx[i] : -dx[i]);
         if(sum<= epsilon) break;

      }
   }

   for( int i = 0 ; i<n ; i++ )
   {
        printf("\t\t%f\n", dx[i]);
   }

    free(dx);
}