写一段matlab代码，使用共轭梯度法求解10阶Hilbert矩阵H与向量x对应得到的b（x=(1, 1, …, 1)）的线性系统Hy=b，同时考虑正则化方法来优化求解过程。

在MATLAB中，你可以使用`pcg`函数（Preconditioned Conjugate Gradient）来求解大规模稀疏线性系统，包括正则化的形式。对于Hilbert矩阵，它通常不是稀疏的，因此可能不适合直接使用`pcg`。不过，为了简化示例，我们可以假设有一个稀疏矩阵代表H（实际上，Hilbert矩阵通常是密集的）。这里是一个基本的示例，假设我们已经有了H和b：

% 假设你已经有了10阶Hilbert矩阵H和向量b
H = ...; % 10阶Hilbert矩阵（如果它是稀疏的）
b = ones(1, 10); % x = (1, 1, ..., 1)

% 正则化参数（例如L2范数惩罚）
lambda = 0.01;

% 创建一个加权H矩阵（包括正则化项）
weighted_H = H + lambda * speye(size(H));

% 使用pcg函数求解
options = optimoptions('pcg', 'Display', 'iter'); % 显示迭代信息
[x, resnorm] = pcg(weighted_H, b, [], [], options);

% x就是解
disp(['Solution: ', num2str(x), ' with residual norm: ', num2str(resnorm)]);

请注意，这只是一个基础示例，实际应用中你可能需要根据Hilbert矩阵的具体结构（如果是稠密的，可能需要其他策略）以及对正则化的具体需求来调整。