用matlab实现gs算法设计计算全息图

GS算法，即Gauss-Seidel迭代法，是一种求解线性方程组的方法，可以用于计算全息图。

首先，我们需要用matlab编写一个函数，实现GS算法。该函数接收一个矩阵A，以及右端向量b，返回线性方程组的解x。具体的实现步骤如下：

1. 定义一个向量x，初始值为全零向量或者随机生成的向量。
2. 设定一个迭代次数或者设定一个误差值作为终止条件。
3. 进入迭代过程：
- 对于每个未知数xi，使用矩阵A中的已知值和已经求解出的其他未知数的值来计算当前xi的近似值。
- 使用A的第i行的已知系数乘以已知的解向量x的对应分量，并且与右端向量b对应分量相减，然后除以A的第i行的对角元素，得到xi的近似解。
- 将此近似解更新到x中。
- 重复以上步骤，直到满足终止条件。
4. 返回最终的解向量x。

接下来，在matlab中调用该函数，输入线性方程组的系数矩阵A和右端向量b。运行GS算法函数，即可得到线性方程组的解向量x。

最后，我们可以利用计算得到的解向量x来生成全息图。根据全息图的定义，可以通过将解向量x映射到一定范围的灰度值或者彩色值，然后将这些值对应到全息图上的像素点，从而得到全息图。

综上所述，我们可以使用matlab实现GS算法来设计计算全息图。