在Matlab中，如何使用对分法和牛顿切线法求解非线性代数方程的近似根？请结合函数`fzero()`和符号表达式给出具体示例。

在Matlab中，对分法和牛顿切线法是两种常用的方法来求解非线性代数方程的近似根。对分法适用于连续函数在一个闭区间内存在单根的情况，而牛顿切线法则是一种基于函数导数的迭代方法，适用于能够计算导数的函数。以下是结合`fzero()`函数和符号表达式的具体操作步骤和示例：

参考资源链接：[Matlab求代数方程近似根的方法：对分、迭代与牛顿法](https://wenku.csdn.net/doc/tmne7t5sve?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 对分法求解近似根：
在Matlab中，可以通过编写一个循环来实现对分法，不断地将包含根的区间减半，直到达到所需的精度。示例如下：

% 定义函数f，求解区间[a, b]内的根
a = 0; b = 1; % 初始区间
tol = 1e-5; % 容忍误差
while (b-a)/2 > tol
    c = (a + b)/2; % 区间中点
    if f(c) * f(a) < 0
        b = c;
    else
        a = c;
    end
end
approx_root = (a + b)/2; % 近似根

2. 牛顿切线法求解近似根：
牛顿切线法通过迭代逼近根，每一步都使用函数在当前点的导数值。在Matlab中，可以结合`fzero()`函数和自定义的函数求导来实现。示例如下：

% 定义函数f和其导数df
f = @(x) x^2 - 4; % 函数表达式
df = @(x) 2*x; % 函数导数表达式

% 使用fzero()结合自定义函数求导进行迭代
initial_guess = 3; % 初始猜测值
root = fzero(@(x) f(x)/df(x), initial_guess);

在使用`fzero()`函数时，需要注意传入的是一个函数句柄，该函数句柄返回函数值除以其导数的结果。此外，初始猜测值的选择对于求解结果的准确性和稳定性至关重要。

通过上述示例，我们可以看到在Matlab中求解非线性代数方程的近似根不仅需要了解各种数值解法的基本原理，还需要熟练掌握Matlab中相关的函数和语法。为了进一步提升解题能力，建议详细阅读《Matlab求代数方程近似根的方法：对分、迭代与牛顿法》，这本书详细介绍了每种方法的理论基础和Matlab实现，是学习者深入理解并应用这些方法的宝贵资源。

参考资源链接：[Matlab求代数方程近似根的方法：对分、迭代与牛顿法](https://wenku.csdn.net/doc/tmne7t5sve?spm=1055.2569.3001.10343)