在matlab怎么实现u×x=vz，x为待求矩阵。u为107×107×66，vz为107×1×66。所有过程都在matlab2021版本中运行。其中u并非所有的二维数组都是满秩的。

在Matlab中，要解决形如 `u×x=vz` 的矩阵方程，我们通常使用矩阵的除法运算符 `\`。在这个方程中，`x` 是未知矩阵，而 `u` 和 `vz` 是已知矩阵。这种运算在Matlab中也被称作左除运算。

当 `u` 是一个非满秩的矩阵时，直接求解 `x` 可能会遇到问题，因为非满秩矩阵会导致解不唯一或者无解。为了得到一个可能的解，我们可以使用伪逆（Moore-Penrose逆）的概念。在Matlab中，可以使用 `pinv` 函数来计算伪逆。

以下是使用Matlab解决此问题的步骤：

1. 首先使用 `pinv` 函数计算 `u` 的伪逆。
2. 然后使用左除运算符 `\` 求解 `x`。

这里是一个简化的示例代码：

% 假设 u 和 vz 已经是定义好的矩阵
u = ...; % 107×107×66的三维数组
vz = ...; % 107×1×66的三维数组

% 由于 u 是一个三维数组，我们需要先将其变形成二维数组
% 将 u 的第1、3维度堆叠起来，形成一个107×66*107的矩阵
u_reshaped = reshape(u, 107, []);

% 因为 vz 是一个三维数组，我们也需要进行相同的操作
vz_reshaped = reshape(vz, 107, []);

% 计算 u 的伪逆
pinv_u = pinv(u_reshaped);

% 计算 x
x_reshaped = pinv_u * vz_reshaped;

% 如果需要，可以将 x_reshaped 重新变形回三维数组的形式
x = reshape(x_reshaped, 107, 1, 66);

注意，上述代码将三维数组 `u` 和 `vz` 转换成了二维数组以进行计算。如果需要保留原始的三维数组结构，可能需要在问题中进一步明确 `u×x=vz` 的具体含义和维度要求。