在Matlab中，解方程组的常用方法有以下几种：
直接求解法：使用 "" 运算符或者 “inv” 函数可以直接求解线性方程组。例如，对于线性方程组 Ax = b，可以使用 x = A\b 或者 x = inv(A)*b 来求解。
高斯消元法：使用 “rref” 函数可以将方程组转化为行简化阶梯形。例如，对于方程组 Ax = b，可以使用 [r, pivot] = rref([A, b]) 来求解，其中 r 是行简化阶梯形，pivot 是主元列的索引。
LU分解法：使用 “lu” 函数可以将方程组进行LU分解。例如，对于方程组 Ax = b，可以使用 [L, U, P] = lu(A) 和 y = L(P*b) 和 x = U\y 来求解，其中 L 和 U 是LU分解的结果，P 是置换矩阵。
Cholesky分解法：对于对称正定矩阵，可以使用 “chol” 函数进行Cholesky分解。例如，对于方程组 Ax = b，可以使用 R = chol(A) 和 y = R’\b 和 x = R\y 来求解，其中 R 是Cholesky分解的结果。
迭代法：对于非线性方程组，可以使用迭代法进行求解，如牛顿法、割线法等。可以使用 “fsolve” 函数来实现。例如，对于非线性方程组 F(x) = 0，可以使用 x = fsolve(@F, x0) 来求解，其中 @F 是一个函数句柄，x0 是初始近似解。
这些方法可以根据具体问题的特点和要求选择适合的方法进行求解。