写一段MATLAB代码来求解方程\begin{cases} 4x + 5y - 6z + 3d = 11 \\ 2x + 6y + 2z - d = 10 \\ 3x - 2y + 8z + 2d = 6 \\ x + 2y + 3z + 9d = 15 \end{cases}

在MATLAB中，你可以使用内置的`lsqlin`函数或者`linprog`函数来求解线性方程组，这里我们将使用`lsqlin`函数，因为它专门用于最小化或最大化的线性目标函数。假设你想最小化一个辅助变量，比如目标函数设为 \( -1 \cdot (11 - (4x + 5y - 6z + 3d)) \)，这相当于求解方程组的最优点。以下是相应的MATLAB代码：

% 定义方程组矩阵A和右边值b
A = [4, 5, -6, 3; 2, 6, 2, -1; 3, -2, 8, 2; 1, 2, 3, 9];
b = [11; 10; 6; 15];

% 假设我们要最小化一个辅助变量c，目标函数为-1 * (常数项)
c = [-1; -1; -1; -1]; % 目标函数系数

% 求解最小化问题
[x, fval] = lsqlin(A, b, c);

% 输出结果
disp(['Solution: ' num2str(x)])
disp(['Minimum value of the objective function: ' num2str(-fval)])

注意：`lsqlin`默认会寻找最小化目标函数的结果。如果你想最大化方程组的某个变量，可以在`c`向量中对应元素取正值。