线性方程求解问题及MATLAB 实现： 
1. 线性方程求解： 
线性代数方程Ax=b
rank(A) = n时用 MATLAB 语言可以立即得出该方程的解为x = inv(A)*B； 
rank(A) = rank(C) = r < n 时在 MATLAB 语言中可以由 null() 直接求出，其调用格式为 Z = null(sym(A))； 
rank(A) < rank(C)，则方程组为矛盾方程，这时只能利用 Moore–Penrose 广义逆求解出方程的最小二乘解为 x = pinv(A)*B。 
2. Lyapunov 方程求解： 
系统工具箱中提供的 lyap() 函数立即得出方程的解，该函数的调用格式为 X = lyap(A,C)。 
3. Sylvester 方程求解： 
该方程又称为广义Lyapunov 方程。仍可以利用 MATLAB 控制系统工具箱中的 lyap() 函数直接求解该方程 
4. Riccati 方程求解： 
Riccati 方程的求解数学上要比 Lyapunov 方程更难。 MATLAB 的控制系统工具箱中提供了现成函数 are()

1.
试求解线性代数方程组 

2.
求解相应的 Lyapunov 方程，并验证精度

1.
两种求解方法 

2.
MATLAB求解语句