matlab程序。x=T*u,T是4*4矩阵，x和u是4*1列向量。首先找四个4*1的初始正交单位列向量，分别带入u中，通过x=T*u，计算出四个x，将四个列向量施密特正交化后再分别进行单位化，重新迭代带入x=Tu的u中算出第二次的四个x，再将其施密特正交化后再分别进行单位化，重新带入u中，如此循环10000次得出最后的四个列向量。将四个向量在上次循环过程中的每一次的向量x分别各自求模再求和

根据您的要求，我可以给您提供一个MATLAB程序，实现您所描述的过程。以下是代码实现：

% 初始化 u 和 T 矩阵
u = randn(4, 1);
T = randn(4, 4);

% 初始化四个初始正交单位列向量
v1 = u / norm(u);
v2 = randn(4, 1);
v2 = v2 - v1 * (v1' * v2);
v2 = v2 / norm(v2);
v3 = randn(4, 1);
v3 = v3 - v1 * (v1' * v3) - v2 * (v2' * v3);
v3 = v3 / norm(v3);
v4 = randn(4, 1);
v4 = v4 - v1 * (v1' * v4) - v2 * (v2' * v4) - v3 * (v3' * v4);
v4 = v4 / norm(v4);

% 初始化用于存储每次迭代过程中 x 的模的变量
mod_x_history = zeros(10000, 4);

% 迭代计算四个列向量
for i = 1:10000
    % 计算四个 x 向量
    x1 = T * v1;
    x2 = T * v2;
    x3 = T * v3;
    x4 = T * v4;
    
    % 将四个向量施密特正交化
    x2 = x2 - v1 * (v1' * x2);
    x3 = x3 - v1 * (v1' * x3) - v2 * (v2' * x3);
    x4 = x4 - v1 * (v1' * x4) - v2 * (v2' * x4) - v3 * (v3' * x4);
    
    % 将四个向量单位化
    v1 = x1 / norm(x1);
    v2 = x2 / norm(x2);
    v3 = x3 / norm(x3);
    v4 = x4 / norm(x4);
    
    % 将四个向量在上次迭代过程中的 x 分别求模并累加到历史记录中
    x1_last = T * v1;
    x2_last = T * v2;
    x3_last = T * v3;
    x4_last = T * v4;
    mod_x_history(i, 1) = norm(x1_last);
    mod_x_history(i, 2) = norm(x2_last);
    mod_x_history(i, 3) = norm(x3_last);
    mod_x_history(i, 4) = norm(x4_last);
end

% 将四个向量在上次循环过程中的每一次的向量 x 分别求模并求和
sum_mod_x_history = sum(mod_x_history, 1);

在这个程序中，我们首先初始化矩阵 `u` 和 `T`，然后初始化四个初始正交单位列向量 `v1`、`v2`、`v3` 和 `v4`。接着，我们进行迭代计算，每次计算四个向量 `x1`、`x2`、`x3` 和 `x4`，然后将它们施密特正交化，并进行单位化。在每次迭代过程中，我们将四个向量在上次迭代过程中的 x 分别求模并累加到历史记录中。最后，我们将四个向量在上次循环过程中的每一次的向量 x 分别求模并求和。

请注意，由于程序中使用了随机初始化，多次运行程序可能会得到不同的结果。