matlab线性方程组的迭代解法

matlab中有很多种线性方程组的迭代求解方法，其中比较常用的有雅可比迭代法、高斯-赛德尔迭代法和追赶法。

雅可比迭代法适用于对角占优的线性方程组，其基本原理是将原方程组分解为对角矩阵和非对角矩阵两部分，通过迭代更新未知数的值，最终求得方程组的解。

高斯-赛德尔迭代法是雅可比迭代法的改进版本，它在每次迭代中利用更新后的未知数值，这样可以加快收敛速度。

追赶法主要应用于三对角线性方程组的求解，它通过LU分解将原方程组转化为三对角矩阵的形式，然后通过前代和后代的方式逐步求解未知数，最终得到方程组的解。

在matlab中，可以通过直接调用已有的函数来实现这些迭代求解方法，比如使用jacobi函数实现雅可比迭代法，使用gs函数实现高斯-赛德尔迭代法，使用tdma函数实现追赶法。同时，matlab也提供了一些优化的工具箱，可以针对特定类型的线性方程组选择最合适的迭代求解方法。

总的来说，matlab提供了丰富的工具和函数来实现线性方程组的迭代求解，用户可以根据实际问题的需求选择合适的方法进行求解。