在MATLAB中编程解决数学问题通常涉及以下几个步骤：
问题理解：
首先，你需要理解问题的数学本质，包括所需的运算类型（如加减乘除、求极限、求导、积分、级数求和等）以及输入和输出的格式。
选择合适的函数：
MATLAB提供了大量的内置函数来帮助解决各种数学问题。例如，`limit`函数用于求极限，`taylor`函数用于求泰勒展开式，`int`函数用于求不定积分和定积分，`solve`函数用于解方程等。
编写代码：
根据问题的需求，编写相应的MATLAB代码。这可能包括定义符号变量、调用数学函数、设置循环和条件语句等。
测试和验证：
运行代码后，需要检查结果是否符合预期。可以通过对比数值解和解析解，或者使用不同的输入值来验证代码的正确性。
优化和调整：
如果结果不准确或效率不高，可能需要调整代码或算法。这可能涉及到更深入的数学知识，以及对MATLAB编程的更熟练掌握。
下面是一个简单的例子，展示如何在MATLAB中编程求解一个数学问题：
示例：求解一元二次方程
假设我们要解一元二次方程 `x^2 + 2x + 1 = 0`。
```matlab
% 定义方程
f = x^2 + 2*x + 1；
% 使用solve函数求解方程
x = solve（f, x）；
% 显示解
disp（'解为：'）；
disp（x）；
```
示例：绘制函数图像
假设我们要绘制函数 `y = sin（x）` 在区间 `[0, 2*pi]` 上的图像。
```matlab
% 定义x轴坐标
x = linspace（0, 2*pi, 100）；
% 定义y轴坐标
y = sin（x）；
% 绘制曲线
plot（x, y, 'r+'）；
% 添加坐标轴标签和标题
xlabel（'x'）；
ylabel（'y'）；
title（'y = sin（x）'）；
% 显示网格
grid on；
```
示例：求解差分方程
假设我们要用迭代法求解差分方程 `Rn = 1.1Rn-1 - 0.15Fn-1`，初始条件为 `Rn（1） = 100` 和 `Fn（1） = 30`，迭代100次。
```matlab
% 定义差分方程的系数矩阵A和初始条件向量x0
A = [1.1 -0.15； 0.1 0.85]；
x0 = [100； 30]；
% 设置迭代次数
N = 100；
% 初始化结果向量
x = zeros（2, N）；
x（:, 1） = x0；
% 迭代求解
for k = 2:N
x（:, k） = A * x（:, k-1）；
end
% 绘制结果
plot（1:N, x（1, :）, 'r-'）；
hold on；
plot（1:N, x（2, :）, 'b-'）；
legend（'Rn', 'Fn'）；
grid on；
```
在编写代码时，建议参考MATLAB的官方文档和帮助文件，以获取更详细的信息和示例。此外，随着对MATLAB的熟悉程度的提高，可以尝试编写更复杂的自定义函数和脚本，以提高编程效率和代码的可读性。