雅可比迭代（Jacobi Iteration）方法求解线性方程组

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这段 MATLAB 代码实现了雅可比迭代（Jacobi Iteration）方法求解线性方程组。具体来说，这里使用了雅可比迭代的一种特例，即高斯-赛德尔迭代（Gauss-Seidel Iteration）。以下是代码的主要解释：
( z# _. Z) \) i/ z# K) {function y = seidel(a, b, x0)
    D = diag(diag(a));
% X- r3 k& d/ J3 C: S% K% Z    U = -triu(a, 1);
    L = -tril(a, -1);
    G = (D - L) \ U;
9 {6 W9 B. F( e. J6 h; E    f = (D - L) \ b;
    y = G * x0 + f;
, T8 \8 U! {& {+ T9 F    n = 1;

' o; Z* V. F3 ?" Z/ w+ p( @# ?    while norm(y - x0) >= 1.0e-6
( f7 K, S" f4 c7 G  l  V, a8 t        x0 = y;
2 W+ v9 T% h- S/ [        y = G * x0 + f;
        n = n + 1;
    end
, R5 ?8 o1 u3 O, j7 _. g4 p
% j( x/ z$ f7 d7 X8 h    n
end
9 \) ^. I! D! L3 N
+ \# k. j2 j/ t7 a- u* n这个函数的输入参数包括系数矩阵 a、右侧向量 b，以及迭代的初始近似解 x0。函数首先将系数矩阵分解为对角矩阵 D、上三角矩阵 U 和下三角矩阵 L。然后，计算迭代矩阵 G 和迭代向量 f。接下来，使用迭代矩阵和向量进行迭代，直到迭代的解足够收敛（这里的收敛条件是 norm(y - x0) < 1.0e-6）。
/ `( I1 B2 p4 ^5 u4 S最终，函数返回迭代次数 n。在每次迭代中，新的解通过乘以迭代矩阵 G 并加上迭代向量 f 得到。这个过程重复进行，直到满足收敛条件。
( J5 f$ h  ?' Q- n) m% X如果你有任何关于这个代码的具体问题或需要更多解释，请随时提问。
3 [) h3 h: ^$ D' C6 O

/ e1 l0 U5 f9 P. r* m, ?