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打开MATLAB软件。A=zeros(N)：该函数产生N*N的全零矩阵。例如生成4*4的全零矩阵如下。A=zeros(M，N)：该函数生成M*N的全零矩阵。例如生成2*3的矩阵。
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可以用一个指定向量生成一个范得蒙矩阵。在MATLAB中，函数vander(V)生成以向量V为基础向量的范得蒙矩阵。\x0d\x0a(3) 希尔伯特矩阵在MATLAB中，生成希尔伯特矩阵的函数是hilb(n)。
范德蒙矩阵的逆矩阵，应该是有显式表达式的。而且，你的程序有问题啊。i=j=1的时候，v(1，1)=0^0，这是不可以的。是不是考虑改成：v(i，j)=i^(j-1)？90阶的矩阵绝对不算大型的。
你这个问题应这样来解决，即计算Z时应使用点运算符。
可以使用eye函数来生成单位矩阵，例如eye（3）即可生成3×3的单位矩阵。拓展：可以使用zeros函数来生成全0矩阵。eye函数和zeros函数还可以结合使用来生成其他特殊矩阵，例如可以生成对角矩阵，对称矩阵等。
假定你要的是线性方程组，下面的 float *GauseSeidel(float *a，int n)是高斯赛德尔法求解线性方程组的通用子程序。N 是 迭代次数极限。main()里写了调用的例子。
采用C语言编程解方程，有两种情况：1 简单的方程，比如一元一次方程，或者多元一次方程，以及一元二次方程等，这类数学上有固定的解题方法的，可以在程序中输入参数，并按照数学方法，进行求解。
行列式则|αij|是两个行列式的和，这两个行列式的第i行(或列)，一个是b1，b2，…，bn；另一个是с1，с2，…，сn；其余各行（或列）上的元与|αij|的完全一样。
多元一次方程， 需要建方程组，解线性方程组得解。有几个变量就需要几个方程。解线性方程组的方法很多，例如高斯消去法。“最合适的解” -- 什么叫最合适，要用一个一个方程描述/写出来。
这里要是有别的字符，那么else会出错，处理方式是else不要，用if判断是否是大写。
病态线性方程组。病态线性方程组由实际问题得到的方程组的系数矩阵或者常数向量的元素，本身会存在一定的误差，这就导致条件数会变得非常大；这些初始数据的误差在计算过程中就会向前传播，从而影响到方程组的解。
矩阵的行列式大小是判断矩阵是否病态的指标之一。当矩阵行列式很小时，说明行列式近似为0，这可能导致以下问题： 矩阵不可逆：行列式近似为0，说明该矩阵接近奇异矩阵，可能不可逆。
如果变量是与另一个变量完全冗余的，这个矩阵称为病态矩阵，即矩阵不能求逆。例如，有一个变量是其他三个变量之和，这个变量也存在于模型中，这个矩阵就是病态矩阵。
则称方程组Ax=b为良态（well-conditioned）方程组，称系数矩阵A为关于求解方程组或求逆的良态矩阵。
