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：
function y = seidel(a, b, x0)
    D = diag(diag(a));
    U = -triu(a, 1);
2 Y% S* U5 h! e4 n    L = -tril(a, -1);
    G = (D - L) \ U;
, L1 A1 e& s7 f$ q3 v: H    f = (D - L) \ b;
) T3 H: Z9 Q% ]* `& f$ d# P    y = G * x0 + f;
5 Q; u; Z+ p* @1 T. @+ z7 O    n = 1;

7 ?/ |  N9 n: G, h; l    while norm(y - x0) >= 1.0e-6
        x0 = y;
0 s' p: V6 M6 R( I$ `4 a        y = G * x0 + f;
8 O5 s8 D, U. D        n = n + 1;
    end
! V/ p. R$ ~7 ]# o
8 y% K9 Z# d( F2 d0 z    n
end

) _/ H2 E+ @* T( X$ E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）。
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。
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。
2 B% H. h& E; o1 \" Q2 h1 @
  R( X0 d& b) R- g
4 ~$ d* `* X- j$ @% X" }