ut+ux-uxx+uxxxx=0,令q=ux,p=qx,r=px，方程就变为ut+ux-qx+rx=0，u用高斯赛德尔积分表示，p,q,r如何用matlab程序表示

这个表达式看起来像是一个微分方程或者偏微分方程组的一个简化形式，其中`u`, `x`, `q`, `r`可能是变量或者函数。你提到的"高斯赛德尔积分"通常是指用于数值解线性方程组的迭代法，它在处理偏微分方程时可能会被用来近似求解。

为了将这个方程转化为MATLAB可以处理的形式，并利用高斯赛德尔迭代（也称作Jacobi迭代），我们可以这样做：

首先，假设`ut`, `ux`, `qx`, `rx`是函数的导数或其他已知量，我们需要将其转换为矩阵形式。如果这是一个一阶常微分系统，我们可以设每个项对应矩阵元素，比如：

% 设定初始条件和步长
u = u(0);
x = x(0);
tspan = [0, t_end]; % 时间区间

% 高斯赛德尔迭代的核心是一个循环，这里我们暂时忽略边界条件
for i = 1:num_steps % num_steps是你想要的迭代次数
    % 定义矩阵A和向量b (假设它们是基于ut, ux, qx, rx计算的)
    A = [0 1; -1/q(i) r(i)/q(i)]; % 根据当前时刻i的值计算系数
    b = [u; -ux]; % 同理，根据当前时刻i的值

    % 使用高斯赛德尔迭代公式更新u和x
    u_new = u + dt * A(1,1) * u + dt * A(1,2) * x; % 更新u
    x_new = x + dt * A(2,1) * u + dt * A(2,2) * x; % 更新x
    
    % 如果需要，添加边界条件处理
    u = apply_boundary_conditions(u_new); % 省略了边界条件部分
    x = apply_boundary_conditions(x_new);
    
    % 迭代过程中的存储或输出
    u_history = [u_history; u_new];
    x_history = [x_history; x_new];
end

注意，这只是一个基本的示例，实际的MATLAB代码可能需要根据具体的方程式形式、边界条件以及时间依赖性进行调整。同时，对于非线性系统或高阶方程，可能需要采用其他数值方法如欧拉法、四阶龙格-库塔等。