在MATLAB中，如何利用内置函数或自编函数实现Gauss消元法和Gauss-Seidel迭代法求解线性方程组？请提供示例代码。

在MATLAB中，求解线性方程组可以通过多种方式，包括使用内置函数和自编函数两种主要方法。对于Gauss消元法，你可以利用MATLAB内置的左除运算符（\）来直接求解。而对于Gauss-Seidel迭代法，MATLAB没有内置函数，需要手动编写迭代过程。

参考资源链接：[MATLAB在科学计算中的应用与上机实习题解析](https://wenku.csdn.net/doc/4qmwajv17d?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，让我们看看如何使用内置函数求解线性方程组，以Gauss消元法为例，假设你有以下线性方程组：
AX = B

你可以直接使用左除运算符：
X = A\B

MATLAB将自动使用高斯消元法或其他数值稳定方法求解X。这种方法简洁且效率高，适用于大多数情况。

如果你需要实现Gauss-Seidel迭代法，那么你需要编写一个自定义函数。以下是一个简单的Gauss-Seidel迭代法示例代码：

function [X, iter] = gaussSeidel(A, B, X0, tol, maxIter)
% A是系数矩阵，B是常数项向量，X0是初始解向量，tol是容忍误差，maxIter是最大迭代次数

X = X0; % 初始化解向量
iter = 0; % 初始化迭代计数器

for i = 1:maxIter
    X_old = X; % 保存上一次迭代的解向量
    for j = 1:size(A,1)
        % 计算第j个未知数的新值
        sigma = A(j,1:j-1) * X(1:j-1) + A(j,j+1:end) * X_old(j+1:end);
        X(j) = (B(j) - sigma) / A(j,j);
    end
    iter = i; % 更新迭代次数
    
    % 检查是否满足容忍误差，若满足则提前停止
    if norm(X - X_old, inf) < tol
        break;
    end
end

if iter == maxIter
    warning('达到最大迭代次数，解可能不准确');
end

end

在使用上述函数之前，请确保系数矩阵A是严格对角占优或者正定的，这对于Gauss-Seidel迭代法的收敛性是必要的。

在实际应用中，你可以根据具体问题调整上述代码，比如使用不同的收敛条件或者预处理方法来改善迭代过程。为了更好地理解如何在MATLAB中实现这些计算方法，建议参考《MATLAB在科学计算中的应用与上机实习题解析》。该资料详细介绍了MATLAB在科学计算中的应用，特别是如何处理线性方程组，包括理论基础和实际操作的详细解释。通过实际的上机练习题解析，可以加深你对这些概念的理解，并提高你解决实际问题的能力。

参考资源链接：[MATLAB在科学计算中的应用与上机实习题解析](https://wenku.csdn.net/doc/4qmwajv17d?spm=1055.2569.3001.10343)