MATLAB是一种广泛应用于科学计算、数据分析、算法开发和系统建模的高级编程环境。这个压缩包包含了一些与MATLAB相关的源文件，特别是涉及到线性方程组求解的方法，如追赶法和雅可比迭代法。这两种方法是数值分析中的重要工具，常用于解决大型稀疏线性系统的求解问题。
追赶法，又称Gauss-Seidel迭代法，是迭代求解线性方程组的一种方法。在实际应用中，如果线性方程组的系数矩阵是对角占优的，追赶法可以快速收敛到解。这种方法的特点在于每次迭代时，都会用到当前已更新的值，而不是上一次迭代的值，因此相比简单的高斯消元法，追赶法通常能更快地达到稳定解。
雅可比迭代法是另一种迭代求解线性方程组的策略，尤其适用于系数矩阵为对角占优或者接近对角占优的情况。与追赶法不同，雅可比法在每一步迭代中只更新非对角线元素对应的位置，而对角线元素保持不变。这种迭代方式相对简单，但可能不如追赶法收敛速度快。
在MATLAB中实现这两种方法，需要编写相应的脚本或函数。通常会包括以下步骤：
1. 输入线性方程组的系数矩阵`A`和右端项`b`。
2. 初始化迭代向量`x0`，通常是零向量。
3. 设置迭代次数上限和收敛阈值。
4. 开始迭代过程，直到达到迭代次数上限或解的改变量小于收敛阈值。
5. 在每一步迭代中，根据追赶法或雅可比法更新解向量。
6. 输出最终解向量`x`。
压缩包内的"matlab"文件很可能包含了实现这些算法的MATLAB代码，可能还包括了示例数据和测试用例。学习和理解这些源代码，可以帮助我们更好地掌握这两种数值方法，并能在实际问题中灵活运用。对于想深入学习MATLAB编程以及数值计算的用户来说，这是一个宝贵的资源。同时，这些源文件也可以作为教学材料，帮助学生理解和实践线性代数中的迭代求解技术。通过修改输入数据，我们可以测试不同条件下的算法性能，加深对迭代求解过程的理解。
