Jacobi method of iteration in solving SLAE

import math
import copy

# Пробные данные для уравнения A*X = B
# x = [1.10202, 0.99091, 1.01111]

a = [[10, 1, -1],
     [1, 10, -1],
     [-1, 1, 10]]

b = [11, 10, 10]

# Проверка матрицы коэффициентов на корректность
def isCorrectArray(a):
    for row in range(0, len(a)):
        if( len(a[row]) != len(b) ):
            print('Не соответствует размерность')
            return False

    for row in range(0, len(a)):
        if( a[row][row] == 0 ):
            print('Нулевые элементы на главной диагонали')
            return False
    return True


# Условие завершения программы на основе вычисления
# расстояния между соответствующими элементами соседних
# итераций в методе решения
def isNeedToComplete(x_old, x_new):
    eps = 0.0001
    sum_up = 0
    sum_low = 0
    for k in range(0, len(x_old)):
        sum_up += ( x_new[k] - x_old[k] ) ** 2
        sum_low += ( x_new[k] ) ** 2

    return math.sqrt( sum_up / sum_low ) < eps

# Процедура решения
def solution(a, b):
    if( not isCorrectArray(a) ):
        print('Ошибка в исходных данных')
    else:
        count = len(b) # количество корней

        x = [1 for k in range(0, count) ] # начальное приближение корней

        numberOfIter = 0  # подсчет количества итераций
        MAX_ITER = 100    # максимально допустимое число итераций
        while( numberOfIter < MAX_ITER ):

            x_prev = copy.deepcopy(x)

            for k in range(0, count):
                S = 0
                for j in range(0, count):
                    if( j != k ): S = S + a[k][j] * x[j]
                x[k] = b[k]/a[k][k] - S / a[k][k]

            if isNeedToComplete(x_prev, x) : # проверка на выход
                break

            numberOfIter += 1

        print('Количество итераций на решение: ', numberOfIter)

        return x


# MAIN - блок программмы
print( 'Решение: ', solution(a, b) ) # Вызываем процедуру решение