高斯-塞德尔迭代法的基本步骤是：
1、使用初始猜测值对方程式进行分解；
2、假定其中某个变量取值，然后用剩余方程代入求得其他变量；
3、以此类推，根据新求得的变量值，使得方程式的总和越来越小或收敛；
4、重复以上步骤，直至满足某种收敛条件，从而求得精确变量解。
高斯-塞德尔迭代法的优势是它可以分步求解复杂的线性方程组，而且求解过程中准确性较高。另一个优势是它是自动的，并且可以求解非线性问题，求解速度也相对较快。
但是，高斯-塞德尔迭代法也有其不足之处，首先，它有可能无法收敛；其次，
如果迭代次数太多，结果可能会出现偏差；再次，它还可能因为某一项运算结果太大而无法求解。
高斯塞德尔迭代法是一种有效的数值求解方法，它可以用来求解复杂的线性方程组。它求解过程中每一步都能得出迭代结果，因此也方便了求解步骤的检查，在求解复杂的数学模型时有一定的局限性。但是总体而言，高斯-塞德尔迭代法因为简单、快速可靠，因此它仍然是一种有效的数值解法。
以下是使用高斯-赛德尔迭代法解线性方程组的步骤：
1. 给定一个n个未知数和n个方程的线性方程组，将其转化为矩阵形式 Ax = b，其中A是一个n×n的系数矩阵，x是一个n维列向量表示未知数，b是一个n维列向量表示方程组右侧的常数项。
2. 首先，选择一个初值向量x(0)作为迭代的初始点，在实际应用中，通常选择该方程组的零向量作为初始值。
3. 对于每一个迭代步骤k=1, 2, ..., 直到满足误差要求或达到迭代次数限制为止，根据以下迭代公式更新每个未知数的值：
x(i)^(k) = (bi - Σ(a(ij) * x(j)^(k-1)))/a(ii)，其中i=1,2,...,n，j=1,2,...,n，j≠i。
4. 在每一次迭代时，使用最新计算得到的未知数向量x(k)来更新下一次迭代的值。
5. 重复步骤3和步骤4，直到满足预设的收敛条件，例如误差小于某一阈值或者迭代次数达到限制。
6. 最后得到解向量x，即为线性方程组的近似解。
需要注意的是，高斯-赛德尔迭代法只在某些特定条件下收敛，例如方程组的系数矩阵A是严格对角占优矩阵。在实际应用中，还需判断迭代法是否收敛，避免出现发散的情况。
