在MATLAB（通常简称为MATLAB或ma）中，如果你想要求解一个系统的反向动力学问题，即给定系统的初始条件、质量、加速度，求解外力，你可以使用以下步骤：
标定：
首先，你需要标定每个物体的加速度。这通常意味着你需要知道每个物体的质量以及它们受到的净力。
反向添加力：
对于有加速度的物体，你需要反向添加一个与加速度大小相等、方向相反的力（ma），以将系统置于平衡状态。这样做是为了让系统达到静止状态或匀速直线运动状态。
列平衡方程：
使用整体法列出平衡方程。这通常涉及到牛顿第二定律（F=ma）的应用，其中F是力，m是质量，a是加速度。你需要列出所有物体的净力等于零的方程，以及任何其他作用在系统上的外力。
求解：
最后，你需要解这个方程组来找到未知的外力。在MATLAB中，你可以使用内置的函数如`solve`来解线性方程组。
这个过程可以用以下伪代码表示：
```matlab
% 假设你有以下变量
m1, m2, ..., mn = [质量1, 质量2, ..., 质量n] % 各个物体的质量
a1, a2, ..., an = [加速度1, 加速度2, ..., 加速度n] % 各个物体的加速度
F = [外力1, 外力2, ..., 外力n] % 各个物体受到的外力
% 步骤1: 标定
% 这里不需要额外的计算，因为加速度已经给出
% 步骤2: 反向添加力
F_reverse = -ma
% 步骤3: 列平衡方程
% 假设你有一个函数来计算净力
net_force = calculate_net_force(F, F_reverse, m1, m2, ..., mn)
% 步骤4: 求解
% 使用solve函数求解方程组
forces = solve(net_force == 0, F)
```
请注意，这个伪代码是一个简化的表示，实际的MATLAB代码可能需要更复杂的计算，包括处理约束条件和非线性效应。此外，`calculate_net_force`函数是一个假设的函数，你需要根据你的具体问题来实现它。
在MATLAB中，你还可以使用`Simulink`来模拟系统的动态行为，并通过仿真结果来反向求解外力。Simulink提供了一个图形化的环境，可以让你更容易地设置系统模型、进行仿真和分析结果。