根据课件提供的算法伪代码，参考上述Jacobi迭代的实现，使⽤Python语⾔编写⼀个函数sor对根据学号⽣成的a和b进⾏求解

在Python中，我们可以依据SOR（Successive Over Relaxation， Successive Over Relaxation迭代法）的原理，结合Jacobi迭代的实现思路，创建一个函数来解决线性系统。首先，我们需要矩阵A、向量b以及SOR的松弛因子ω。这里是一个简单的SOR迭代算法的实现：

import numpy as np

def sor(A, b, omega, iterations=100, tolerance=1e-6):
    """
    SOR迭代法求解线性方程组 Ax = b
    A: 系数矩阵
    b: 常数项向量
    omega: 松弛因子
    iterations: 最大迭代次数
    tolerance: 迭代停止的容忍度
    """
    n = len(b)
    x = np.zeros(n)  # 初始化未知数数组
    r = b.copy()     # 初始残差

    for i in range(iterations):
        old_x = x.copy()
        for j in range(n):
            sum_term = 0
            for k in range(n):
                if j != k:
                    sum_term += A[j][k] * (old_x[k] + omega * r[k])
            x[j] = (1 - omega) * old_x[j] + omega * sum_term / A[j][j]

        # 检查是否达到收敛条件
        r_new = b - A @ x
        if np.linalg.norm(r_new - r) < tolerance:
            break
        r = r_new

    if np.linalg.norm(r) > tolerance:
        print("Warning: Convergence not achieved after {} iterations".format(iterations))
    return x

# 假设你已经有了系数矩阵A和常数项向量b，它们可以用二维列表表示
# A = [[a_ij]...]
# b = [bi...]

omega = 1.5  # 松弛因子
solution = sor(A, b, omega)
print("Solution after SOR iteration: ", solution)