请给出线性病态方程组的解法改进及其matlab实现

当线性方程组的系数矩阵为病态矩阵时，通常的高斯消元法可能无法求解方程组。此时，我们可以使用克莱默（KRYLOV）空间方法来改进求解过程。

克莱默空间方法是一类基于矩阵迭代的数域方法，用于求解线性方程组的近似解。在使用这些方法时，我们通常不需要对系数矩阵进行分解，因此这些方法通常在病态矩阵的情况下更加稳定。

一种常用的克莱默空间方法是共轭梯度法（CG）。在Matlab中，我们可以使用函数`pcg`来求解线性方程组的解。

例如，假设我们有一个线性方程组`Ax=b`，其中`A`是病态矩阵，`x`是未知向量，`b`是常数向量。我们可以使用以下代码来使用共轭梯度法求解该方程组：

x = pcg(A, b)

`pcg`函数的第一个参数是系数矩阵`A`，第二个参数是常数向量`b`。它将返回方程组的近似解。

注意：在使用`pcg`函数时，你需要提供一个对于矩阵A的预条件矩阵作为第三个参数。预条