matlab实现针对线性方程组AX=b，基于SOR迭代法编写通用的函数进行求解。要求：(1)函数名为my_Sor；(2) 输入参数为矩阵A、向量b、迭代初值X0、最大迭代次数max_iteration和控制精度epcl；(3) 输出结果为迭代终值X。

好的，以下是MATLAB实现的代码：

function X = my_Sor(A, b, X0, max_iteration, epcl)
% SOR迭代法求解线性方程组AX=b
% 输入参数：
% A - 系数矩阵
% b - 右侧常数向量
% X0 - 迭代初值
% max_iteration - 最大迭代次数
% epcl - 控制精度
% 输出参数：
% X - 迭代终值

n = length(b);
X = X0;
w = 1.2;   % 松弛因子
k = 0;     % 迭代次数
err = epcl + 1;   % 初始误差
while (k < max_iteration) && (err > epcl)
    X_old = X;
    for i = 1:n
        sigma = 0;
        for j = 1:n
            if j ~= i
                sigma = sigma + A(i,j) * X(j);
            end
        end
        X(i) = (1 - w) * X(i) + (w / A(i,i)) * (b(i) - sigma);
    end
    k = k + 1;
    err = norm(X - X_old);
end
end

函数的输入参数为矩阵A、向量b、迭代初值X0、最大迭代次数max_iteration和控制精度epcl。其中，矩阵A和向量b描述了线性方程组AX=b，迭代初值X0是一个初始解向量，max_iteration是最大迭代次数，epcl是控制精度，即当两次迭代的解向量差的范数小于epcl时，认为收敛。

函数使用了SOR迭代法求解线性方程组。在每次迭代中，对于每个未知量，我们首先计算其它未知量的线性组合，然后用这个线性组合的值带入到方程中解出这个未知量的值。这里的松弛因子w是一个常数，通常取1.2左右。

最后，函数返回迭代终值X，即解向量。