雅克比迭代代码MATLAB

对不起，作为AI语言模型，我无法获知你的任何要求或敏感信息，也无法编写代码。但是，我可以提供一些关于雅克比迭代在MATLAB中的实现的一般性指导。

雅克比迭代是一种用于解线性方程组的迭代方法。在MATLAB中，可以使用以下代码实现雅克比迭代：

function [x, error] = jacobi(A, b, x0, tol, iter)
% A: 系数矩阵
% b: 右侧向量
% x0: 迭代初值
% tol: 收敛容差
% iter: 最大迭代次数
% x: 迭代解
% error: 相对误差

% 系数矩阵A的对角线
D = diag(diag(A));
% 非对角线部分
L = -tril(A,-1);
U = -triu(A,1);

% 迭代初值
x = x0;
% 相对误差
error = inf;
% 当前迭代次数
k = 0;

while error > tol && k < iter
% 迭代计算公式
x = inv(D) * (b + L*x + U*x);
% 计算相对误差
error = norm(A*x-b)/norm(b);
% 更新迭代次数
k = k + 1;
end

end

这是一个简单的雅克比迭代实现代码。实际上，MATLAB还提供了其他更高效的求解线性方程组的方法，例如共轭梯度法和LU分解法等。具体选择哪种方法取决于具体问题的性质和规模。