矩阵分裂：在数值线性代数中，把一个矩阵（常见为线性方程组的系数矩阵 \(A\)）拆分成两个或多个更容易处理的矩阵之和/差（如 \(A=M-N\) 或 \(A=D-L-U\)），以便构造迭代法（如 Jacobi、Gauss–Seidel、SOR）来求解线性方程组。
（在不同语境下也可泛指“将矩阵分解成若干部分”的做法。）
/ˈmeɪtrɪks ˈsplɪtɪŋ/
matrix 源自拉丁语 matrix（“母体、孕育之物”），在数学里引申为“承载数据/变换的表格结构”。splitting 来自动词 split（“分开、拆分”）加 -ing 构成名词，表示“拆分这一过程”。组合成 matrix splitting，即“对矩阵进行拆分”的方法术语。
A common matrix splitting for iterative methods is \(A = D - (L + U)\).
迭代法里一种常见的矩阵分裂是 \(A = D - (L + U)\)。
By choosing a suitable matrix splitting, we can improve convergence when solving large sparse linear systems.
通过选择合适的矩阵分裂，我们可以在求解大型稀疏线性方程组时改善收敛性。
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