首先，在处理简单的代数方程时，可以使用`solve()`函数进行解析计算。例如对于一个包含未知数x的一元二次方程ax^2 + bx + c = 0，我们可以在命令窗口输入：
matlab
syms x a b c;
eqn = a*x^2 + b*x + c == 0; % 定义方程
sol = solve(eqn,x); % 求解该方程
上述代码会返回一元二次方程的所有实根或者复根。
而对于更复杂的多变量（如二维、三维乃至更高维度）的多项式方程组，则可以通过同样的方式进行定义并调用`solve()`来寻找符号解:
matlab
syms x y z k1 k2 ... kn; % 声明多个符号变量及系数
equations = {... % 定义一组方程集合
f(x,y,z) == k1,
g(x,y,z) == k2,
...
h(x,y,z) == kn};
solutions = solve(equations);
针对数值型问题尤其是大型稀疏系统的解决方案，MATLAB提供了诸如`\`, `mldivide`(左除操作符)，以及`linsolve`,`fsolve`(用于非线性最小化)等工具来进行高效的数值求解。以求解Ax=b这样的典型线性方程为例：
matlab
A = [...]; % 构造系数阵
b =([...]); % 右端项向量
x = A \ b; % 使用\运算符对方程 Ax = b 进行求解
总结来说，无论是对理论研究中的复杂数学模型还是实际工程应用的问题建模，MATLAB凭借其强大全面的方程解析与实现手段为用户提供了一站式的解决方案。只需合理声明变量，并灵活运用各种内嵌函数即可完成从简单到高级的各种类型的方程求解任务。同时，结合可视化等功能还能直观展示出结果的变化趋势及其含义，极大地提高了科研工作的效率和准确性。