我知道的Matlab解矩陣方法有：
A=[1 6 9;6 5 2;8 3 4]
b=[2;4;7]
1）x=inv(A)*b 【就是你用的方法】
2）x=A\b
3）x=A^(-1)*b
4）C=[A,b]
rref(C)
試試吧，也許好使。
還有一個網址，下載一些經典程式，如：
gmres_m.rar-gmres演算法的一個特殊形式，用來求解大型稀疏矩陣方程,matlab
GMres.rar-數值演算法中另一個經典演算法gmres演算法，用來求解大型矩陣方程問題。,matlab
arnoldi.rar-數值分析中經典的arnoldi演算法，用來求解大型矩陣方程組的求解,matlab
http://www.programsalon.com/sitemap/sitemap153_1450.htm
補充：
2．利用矩陣的LU、QR和cholesky分解求方程組的解
（1）LU分解：
LU分解又稱Gauss消去分解，可把任意方陣分解為下三角矩陣的基本變換形式（行交換）和上三角矩陣的乘積。即A=LU，L為下三角陣，U為上三角陣。
則：A*X=b 變成L*U*X=b
所以X=U\(L\b) 這樣可以大大提高運算速度。
命令 [L，U]=lu (A)
例1-78 求方程組 的一個特解。
解：
>>A=[4 2 -1;3 -1 2;11 3 0];
>>B=[2 10 8]";
>>D=det(A)
>>[L,U]=lu(A)
>>X=U\(L\B)
顯示結果如下：
D =
0
L =
0.3636 -0.5000 1.0000
0.2727 1.0000 0
1.0000 0 0
U =
11.0000 3.0000 0
0 -1.8182 2.0000
0 0 0.0000
Warning: Matrix is close to singular or badly scaled.
Results may be inaccurate. RCOND = 2.018587e-017.
> In D:\Matlab\pujun\lx0720.m at line 4
X =
1.0e+016 *
-0.4053
1.4862
1.3511
說明 結果中的警告是由於係數行列式為零產生的。可以透過A*X驗證其正確性。
（2）Cholesky分解
若A為對稱正定矩陣，則Cholesky分解可將矩陣A分解成上三角矩陣和其轉置的乘積，即： 其中R為上三角陣。
方程 A*X=b 變成
所以
（3）QR分解
對於任何長方矩陣A，都可以進行QR分解，其中Q為正交矩陣，R為上三角矩陣的初等變換形式，即：A=QR
方程 A*X=b 變形成 QRX=b
所以 X=R\(Q\b)
上例中 [Q, R]=qr(A)
X=R\(Q\B)
說明 這三種分解，在求解大型方程組時很有用。其優點是運算速度快、可以節省磁碟空間、節省記憶體。
我知道的Matlab解矩陣方法有：
A=[1 6 9;6 5 2;8 3 4]
b=[2;4;7]
1）x=inv(A)*b 【就是你用的方法】
2）x=A\b
3）x=A^(-1)*b
4）C=[A,b]
rref(C)
試試吧，也許好使。
還有一個網址，下載一些經典程式，如：
gmres_m.rar-gmres演算法的一個特殊形式，用來求解大型稀疏矩陣方程,matlab
GMres.rar-數值演算法中另一個經典演算法gmres演算法，用來求解大型矩陣方程問題。,matlab
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http://www.programsalon.com/sitemap/sitemap153_1450.htm
補充：
2．利用矩陣的LU、QR和cholesky分解求方程組的解
（1）LU分解：
LU分解又稱Gauss消去分解，可把任意方陣分解為下三角矩陣的基本變換形式（行交換）和上三角矩陣的乘積。即A=LU，L為下三角陣，U為上三角陣。
則：A*X=b 變成L*U*X=b
所以X=U\(L\b) 這樣可以大大提高運算速度。
命令 [L，U]=lu (A)
例1-78 求方程組 的一個特解。
解：
>>A=[4 2 -1;3 -1 2;11 3 0];
>>B=[2 10 8]";
>>D=det(A)
>>[L,U]=lu(A)
>>X=U\(L\B)
顯示結果如下：
D =
0
L =
0.3636 -0.5000 1.0000
0.2727 1.0000 0
1.0000 0 0
U =
11.0000 3.0000 0
0 -1.8182 2.0000
0 0 0.0000
Warning: Matrix is close to singular or badly scaled.
Results may be inaccurate. RCOND = 2.018587e-017.
> In D:\Matlab\pujun\lx0720.m at line 4
X =
1.0e+016 *
-0.4053
1.4862
1.3511
說明 結果中的警告是由於係數行列式為零產生的。可以透過A*X驗證其正確性。
（2）Cholesky分解
若A為對稱正定矩陣，則Cholesky分解可將矩陣A分解成上三角矩陣和其轉置的乘積，即： 其中R為上三角陣。
方程 A*X=b 變成
所以
（3）QR分解
對於任何長方矩陣A，都可以進行QR分解，其中Q為正交矩陣，R為上三角矩陣的初等變換形式，即：A=QR
方程 A*X=b 變形成 QRX=b
所以 X=R\(Q\b)
上例中 [Q, R]=qr(A)
X=R\(Q\B)
說明 這三種分解，在求解大型方程組時很有用。其優點是運算速度快、可以節省磁碟空間、節省記憶體。