成品的次品率是0.1，装配成本是8，检测成本是4，拆解费用是10。对检测出的不合格成品是否进行拆解，如果不拆解，直接将不合格成品丢弃；否则对拆解后的零配件，使用MATLAB动态分析写出具体代码解决问题

首先，我们可以将问题转化为一个决策问题，即是否对检测出的不合格成品进行拆解。这个问题可以通过建立一个简单的成本模型来分析。

令 \( x \) 表示拆解不合格成品的数量，\( y \) 表示丢弃不合格成品的数量。不失一般性，我们假设总的不合格成品数量为1（可以看作是100%的次品率，总共有1个不合格成品）。

如果拆解，每件不合格成品将产生以下成本：
- 检测成本：\( 4 \)
- 拆解费用：\( 10 \)
- 装配成本节约（如果拆解后使用零配件装配可以节约的成本）：\( 8 \)

如果不拆解，每件不合格成品的成本为：
- 直接丢弃成本：\( 0 \)

为了决策是否拆解，我们需要比较拆解和丢弃的成本。如果拆解后的总成本小于丢弃的总成本，那么我们应该选择拆解。否则，选择丢弃。

这里有一个简化模型的MATLAB代码示例，假设我们只处理一个不合格成品：

% 定义成本变量
assembly_cost = 8;
inspection_cost = 4;
disassembly_cost = 10;

% 如果拆解，计算成本
if x == 1
    total_cost_disassemble = assembly_cost + inspection_cost + disassembly_cost;
else
    total_cost_disassemble = 0; % 如果不拆解，不需要计算拆解费用
end

% 如果丢弃，成本为0
total_cost_discard = 0;

% 决策：比较两种情况下的成本
if total_cost_disassemble < total_cost_discard
    disp('选择拆解，总成本为：');
    disp(total_cost_disassemble);
else
    disp('选择丢弃，总成本为：');
    disp(total_cost_discard);
end

请注意，这个模型非常简化，实际情况下可能需要考虑更多因素，比如不合格成品的总数、拆解后零配件的价值、市场需求等。对于实际生产环境中的大规模问题，可能需要使用更复杂的动态规划或其他优化算法来解决。