在MATLAB中编程求解方程式，主要可以使用以下几种方法：
使用solve函数
基本语法：`x = solve（equation, variable（s）, options）`
示例：
```matlab
% 解一元二次方程
x = solve（'x^2 + 100*x + 99 = 0', 'x'）
% 解二元一次方程组
[x, y] = solve（'9*x + 8*y - 10 = 0', '13*x + 14*y - 12 = 0', 'x', 'y'）
```
使用roots函数
基本语法：`r = roots（coefficients）`
示例：
```matlab
% 解多项式方程
p = [1, -2, 1]；
r = roots（p）
```
使用fsolve函数
基本语法：`x = fsolve（fun, initial_guess, options）`
示例：
```matlab
% 解非线性方程
f = @（x） x^2 + 100*x + 99；
df = @（x） 2*x + 100；
x0 = 0；
x = fsolve（f, x0）
```
使用polyfit函数
基本语法：`p = polyfit（x, y, n）`
示例：
```matlab
% 拟合多项式
x = [1, 2, 3, 4, 5]；
y = [1, 4, 9, 16, 25]；
p = polyfit（x, y, 1）
a = p（1）；
b = p（2）；
```
使用newton函数
基本语法：`x = newton（f, df, x0）`
示例：
```matlab
% 解非线性方程
f = @（x） log（x + sin（x））；
df = @（x） （1 + cos（x）） / （x + sin（x））；
x0 = 0.1；
x = newton（f, df, x0）
```
建议
选择合适的函数：根据方程的类型（线性、非线性、多项式等）选择合适的求解函数。
检查语法：确保输入的方程式和变量格式正确。
调试：如果遇到问题，可以使用`disp`或`fprintf`输出中间结果，以便调试。
通过以上方法，可以在MATLAB中高效地求解各种方程式。