在数学建模和工程计算中，方程组的求解是一个非常基础且重要的任务。利用MATLAB强大的数值计算功能，我们可以轻松解决各种线性与非线性方程组问题。例如，当遇到形如Ax = b的线性方程组时，可以通过`mldivide`（即反斜杠运算符 `\`）快速求解。代码示例：`x = A\b`，简洁高效。

对于非线性方程组，则可以采用`fsolve`函数。首先需要定义一个匿名函数来表示方程组，然后调用`fsolve`提供初始猜测值。比如，求解以下方程组：

```matlab

fun = @(x) [x(1)^2 + x(2)^2 - 4;

x(1)x(2) - 1];

x0 = [1;1]; % 初始猜测

x = fsolve(fun, x0);

```

运行后即可得到解。此外，若方程组包含符号表达式，还可使用Symbolic Math Toolbox中的`solve`函数进行解析解求取，例如：

```matlab

syms x y

eqn1 = x + y == 1;

eqn2 = x - y == 2;

sol = solve([eqn1, eqn2], [x, y]);

disp(sol.x); disp(sol.y);

```

MATLAB的强大工具让复杂方程组的求解变得简单直观，是科研工作者不可或缺的好帮手！💻📊