首先，对于线性方程组Ax = b，其中A是一个已知矩阵，b是一个已知向量，x是我们需要求解的未知向量，MATLAB提供了一个简单而有效的方法来解决这个问题。你可以使用反斜杠运算符（\）来进行矩阵除法操作，这是MATLAB推荐的一种数值稳定性高的方法。例如：

```matlab

A = [1, 2; 3, 4];

b = [5; 6];

x = A \ b;

```

上述代码将计算出线性方程组的解向量x。这种方法适用于大多数线性方程组问题，并且MATLAB会根据输入数据自动选择最合适的算法来保证结果的准确性。

如果涉及到非线性方程组F(x) = 0的情况，则可以考虑使用`fsolve`函数。这个函数属于MATLAB优化工具箱的一部分，用于寻找非线性方程组的数值解。你需要定义一个函数句柄来表示你的非线性方程组，并提供初始猜测值作为输入参数。例如：

```matlab

fun = @(x) [x(1)^2 + x(2)^2 - 10;

x(1)x(2) - 3];

x0 = [1; 1];

x = fsolve(fun, x0);

```

在这个例子中，我们试图找到满足这两个非线性方程的解。通过设置合理的初始点x0，`fsolve`能够迭代逼近真实解。

此外，在某些情况下，你可能希望得到所有可能的解而不是仅仅一个解。这时可以尝试使用符号计算工具箱中的`solve`函数。它允许你以符号形式表达方程并返回所有的解析解。比如：

```matlab

syms x y

eqn1 = x^2 + y^2 == 10;

eqn2 = xy == 3;

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

disp(sol.x);

disp(sol.y);

```

这段代码展示了如何利用符号变量和`solve`函数求解非线性方程组的所有解。

总之，在MATLAB中解方程组是一项基础但重要的技能。无论是面对简单的线性系统还是复杂的非线性问题，MATLAB都能提供多样化的解决方案。掌握这些基本方法后，你可以更灵活地应对实际工作中遇到的各种挑战。