在MATLAB中求解非线性方程组，你可以使用以下方法：
fsolve函数
`fsolve`函数是MATLAB优化工具箱中的一个函数，用于求解非线性方程组。它采用迭代方法，如牛顿法或拟牛顿法，来找到方程的根。
```matlab
% 定义非线性方程组
f = @（x） [x（1）^2 + x（2）^2 - 1； x（1）*x（2） - x（3）]；
% 设置初始猜测值
options = optimoptions（'fsolve', 'Display', 'none'）；
% 调用fsolve函数求解
x = fsolve（f, [0.5, 0.5, 1]）；
```
牛顿法
牛顿法是一种迭代方法，通过使用函数的导数来找到函数的根。
```matlab
% 定义非线性方程组
h = @（x） x.^3 + x.^2 - 1；
% 设置初始值和迭代次数
x0 = 1；
n = 1000；
% 迭代求解
for i = 1:n
fx = h（x0）；
fpx = diff（h, x0）；
x0 = x0 - fx / fpx；
end
```
割线法
割线法是一种通过使用割线来逼近函数根的方法。
```matlab
% 定义非线性方程组
h = @（x） x.^3 + x.^2 - 1；
% 设置初始值和迭代次数
x0 = [1, 2]；
n = 1000；
% 迭代求解
for i = 1:n
fx = h（x0（1））；
fpx = diff（h, x0（1））；
x1 = x0（2） - fx / fpx；
fx1 = h（x1）；
fpx1 = diff（h, x1）；
x0 = [x0（1）, x1 - fx1 / fpx1]；
end
```
拟牛顿法
拟牛顿法是一种改进的牛顿法，可以找到一个好的初始值。
```matlab
% 定义非线性方程组
h = @（x） x.^3 + x.^2 - 1；
% 设置初始值和迭代次数
x0 = 1；
n = 1000；
% 迭代求解
for i = 1:n
fx = h（x0）；
fpx = diff（h, x0）；
x0 = x0 - fx / fpx；
end
```
Halley法
Halley法是一种需要函数值及其一阶和二阶导数的迭代方法。
```matlab
% 定义非线性方程组
h = @（x） x.^3 + x.^2 - 1；
% 设置初始值和迭代次数
x0 = 1；
n = 1000；
% 迭代求解
for i = 1:n
fx = h（x0）；
fpx = diff（h, x0）；
fpx2 = diff（fpx, x0）；
x0 = x0 - fx / （2 * fpx * fpx2 - fpx.^2）；
end
```
以上是使用MATLAB求解非线性方程组的一些方法。你可以根据具体问题选择合适的方法进行求解。
