用fortran编写高斯赛德尔迭代法解线性方程组，给出一个运行例子，解释每条程序语句

好的，我来回答你的问题。

首先，我们来看Fortran代码实现高斯赛德尔迭代法解线性方程组的基本思路：

program gauss_seidel
implicit none
integer i, j, k, n, iter, maxiter
real*8 a(100,100), b(100), x(100), xold(100), tol, err

! 输入线性方程组的系数矩阵
print *, "请输入线性方程组的系数矩阵A的阶数n："
read *, n
print *, "请输入线性方程组的系数矩阵A："
do i=1,n
   do j=1,n
       read *, a(i,j)
   end do
end do

! 输入线性方程组的右端向量
print *, "请输入线性方程组的右端向量b："
do i=1,n
    read *, b(i)
end do

! 输入迭代的最大次数和误差容限
print *, "请输入迭代的最大次数和误差容限（以空格分隔）："
read *, maxiter, tol

! 初始化迭代初值
do i=1,n
    x(i) = 0.0d0
end do

! 开始迭代
iter = 0
err = 1.0d10
do while (iter < maxiter .and. err > tol)
    iter = iter + 1
    do i=1,n
        xold(i) = x(i)
        x(i) = b(i)
        do j=1,n
            if (j .ne. i) then
                x(i) = x(i) - a(i,j) * x(j)
            end if
        end do
        x(i) = x(i) / a(i,i)
    end do
    err = 0.0d0
    do i=1,n
        err = max(err, abs(x(i)-xold(i)))
    end do
end do

! 输出解向量
print *, "迭代次数为：", iter
print *, "解向量为："
do i=1,n
    print *, x(i)
end do

end program gauss_seidel

接下来，我将解释每条程序语句：

- `implicit none`：声明所有变量必须在程序中显式声明，避免因为隐式声明而导致的不可预知的错误。
- `integer i, j, k, n, iter, maxiter`：声明整型变量 `i`，`j`，`k`，`n`，`iter`，`maxiter`。
- `real*8 a(100,100), b(100), x(100), xold(100), tol, err`：声明实型变量 `a`，`b`，`x`，`xold`，`tol`，`err`，其中 `a` 表示系数矩阵，`b` 表示右端向量，`x` 表示迭代初值，`xold` 表示上一次迭代的解向量，`tol` 表示误差容限，`err` 表示当前迭代的误差。
- `print *, "请输入线性方程组的系数矩阵A的阶数n："`：输出提示信息，要求用户输入系数矩阵的阶数。
- `read *, n`：从标准输入读入系数矩阵的阶数。
- `print *, "请输入线性方程组的系数矩阵A：" do i=1,n do j=1,n read *, a(i,j) end do end do`：输出提示信息，要求用户输入系数矩阵的元素。
- `print *, "请输入线性方程组的右端向量b：" do i=1,n read *, b(i) end do`：输出提示信息，要求用户输入右端向量。
- `print *, "请输入迭代的最大次数和误差容限（以空格分隔）：" read *, maxiter, tol`：输出提示信息，要求用户输入迭代的最大次数和误差容限。
- `do i=1,n x(i) = 0.0d0 end do`：初始化迭代初值，将解向量 `x` 的元素全部赋值为零。
- `do while (iter < maxiter .and. err > tol)`：开始迭代，当迭代次数小于最大次数并且误差大于误差容限时进行循环。
- `do i=1,n xold(i) = x(i)`：保存上一次迭代的解向量 `x`。
- `do i=1,n x(i) = b(i) do j=1,n if (j .ne. i) then x(i) = x(i) - a(i,j) * x(j) end if end do x(i) = x(i) / a(i,i) end do`：使用高斯赛德尔迭代法进行迭代，更新当前的解向量 `x`。
- `do i=1,n err = max(err, abs(x(i)-xold(i))) end do`：计算当前迭代的误差。
- `print *, "迭代次数为：", iter`：输出迭代次数。
- `do i=1,n print *, x(i) end do`：输出解向量。

至此，Fortran代码实现高斯赛德尔迭代法解线性方程组的程序语句已经全部解释完毕。