请详细说明如何在Matlab中进行线性代数运算，包括矩阵的加减、乘除和求逆，并展示如何应用这些基本矩阵操作来解决一个物理问题。

Matlab是一个强大的数值计算和图形处理软件，广泛应用于工程计算和科学研究。掌握线性代数运算是使用Matlab解决问题的基础。在Matlab中，矩阵操作是直接和高效的。

参考资源链接：[Matlab编程入门：40页精华教程，涵盖计算物理与工程应用](https://wenku.csdn.net/doc/6t7qgbdi0i?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，矩阵加减操作在Matlab中非常直观。如果有一个矩阵A和另一个矩阵B，我们只需要简单地使用加号(+)或减号(-)来进行操作。例如：

A = [1, 2; 3, 4];
B = [5, 6; 7, 8];
C = A + B; % 矩阵加法
D = A - B; % 矩阵减法

接下来，矩阵乘法可以使用星号(*)来完成。假设有矩阵A和B：

E = A * B; % 矩阵乘法

矩阵除法稍微复杂一点，分为左除(\)和右除(/)。左除相当于求解线性方程组Ax = B，而右除是求解方程组xA = B。例如，要解决方程组Ax = B，可以使用：

x = A \ B; % 相当于求解线性方程组Ax = B

而求逆运算则是通过求解方程组AA^(-1) = I来完成，其中I是单位矩阵。在Matlab中，可以直接使用inv函数：

A_inv = inv(A); % 计算矩阵A的逆

在解决物理问题时，这些矩阵操作非常有用。例如，考虑一个简单的物理振动问题，我们可以用矩阵来表示系统的质量矩阵(M)、阻尼矩阵(C)和刚度矩阵(K)，然后求解运动方程Mx'' + Cx' + Kx = F(t)，其中x是位移向量，F(t)是随时间变化的外力。

假设我们有一个简化的二维振动系统，可以描述为：

M = [m1, 0; 0, m2];
C = [c1+c2, -c2; -c2, c2];
K = [k1+k2, -k2; -k2, k2];
F = [F1(t); F2(t)]; % 外力向量

% 假设F1(t)和F2(t)为已知函数，例如：
F1 = @(t) sin(t);
F2 = @(t) cos(t);

% 将F(t)函数转换为列向量
F = [F1(t); F2(t)];

% 求解线性方程组，得到位移x
x = M\C*K;

上述代码演示了如何使用矩阵操作来解决物理中的线性动力学方程。要完整解决一个物理问题，通常还需要结合其他物理定律和Matlab内置的数值计算函数来进一步处理。

通过这门《Matlab编程入门：40页精华教程，涵盖计算物理与工程应用》，你可以更深入地学习这些基本的矩阵操作，以及如何将它们应用到更复杂的计算物理问题中去。教程中的案例可以帮助你理解理论与实践如何结合，为你在科学计算和工程问题解决方面奠定坚实的基础。

参考资源链接：[Matlab编程入门：40页精华教程，涵盖计算物理与工程应用](https://wenku.csdn.net/doc/6t7qgbdi0i?spm=1055.2569.3001.10343)