MATLAB 提供以下求解方程组的方法：使用 fsolve 函数：用于求解非线性方程组，采用牛顿-拉夫森法；使用 linsolve 函数：用于求解线性方程组，采用高斯消去法；使用 inv 函数：通过求解系数矩阵的逆来求解方程组；使用自定义函数：可以创建自定义函数来求解方程组，例如使用迭代法或其他数值方法。
MATLAB求解方程组的方法
MATLAB提供了多种求解方程组的方法，包括：
1. 使用内置函数 fsolve
fsolve 函数用于求解非线性方程组。它使用牛顿-拉夫森法，从一个初始猜测开始，通过迭代求解方程组。
x = fsolve(@(x) [f1(x(1), x(2)); f2(x(1), x(2))], x0)
其中，f1 和 f2 是方程组中的两个方程，x0 是初始猜测。
2. 使用内置函数 linsolve
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linsolve 函数用于求解线性方程组。它使用高斯消去法，将方程组化为三角形，然后通过回代法求解。
A = [a11 a12; a21 a22]; % 方程组系数矩阵 b = [b1; b2]; % 方程组右端项向量 x = linsolve(A, b);
3. 使用内置函数 inv
inv 函数求解方程组也可以使用 inv 函数。通过求解系数矩阵的逆，可以将方程组转换为 x = (A^-1)b。
A = [a11 a12; a21 a22]; % 方程组系数矩阵 b = [b1; b2]; % 方程组右端项向量 x = A \ b;
4. 使用自定义函数
也可以创建自定义函数来求解方程组，例如使用迭代法或其他数值方法。
function x = solve_equations(f, x0, max_iter, tol)
% 求解非线性方程组 f(x) = 0
% 参数：
% f: 方程组函数句柄
% x0: 初始猜测
% max_iter: 最大迭代次数
% tol: 容差
for i = 1:max_iter
x1 = x0 - f(x0) / df(x0); % 牛顿-拉夫森法迭代
if norm(x1 - x0) < tol
return;
end
x0 = x1;
end
end 
