下面一组线性方程组的系数A是非方阵的，并且里面还有待求的参数a。求能不能用计算机或者别的方法解出来
上面图片中是线性方程组的样子，以及一些条件
，求解上面的线性方程组。A是非方阵，并且里面含有待求的参数a
P_n-1，n=1,2,...15，那P_0是啥？
这是用matlab算的，我令n=1的时候，a=P1了，还有为什么b的元素全都是-aT_1呢？P的元素全部相同的时候是这样的，但其他的情况就不一样了吧，比如：
clc,clear,close all;
P = [2,4,2,8,4,2,4,2,2,4,8,4,2,8,2]';
a = 0; % 初始化
X = zeros(1,15)';
for i = 1:15
X(i) = sum(P(1:i));
if i>1
a = (P(i-1)-P(i))/P(i);
end
end
disp('X =')
disp(X)
disp('P =')
disp(P)
A = [-(2+a),1,zeros(1,13);
1,-(2+a),1,zeros(1,12);
0,1,-(2+a),1,zeros(1,11);
zeros(1,2),1,-(2+a),1,zeros(1,10);
zeros(1,3),1,-(2+a),1,zeros(1,9);
zeros(1,4),1,-(2+a),1,zeros(1,8);
zeros(1,5),1,-(2+a),1,zeros(1,7);
zeros(1,6),1,-(2+a),1,zeros(1,6);
zeros(1,7),1,-(2+a),1,zeros(1,5);
zeros(1,8),1,-(2+a),1,zeros(1,4);
zeros(1,9),1,-(2+a),1,zeros(1,3);
zeros(1,10),1,-(2+a),1,zeros(1,2);
zeros(1,11),1,-(2+a),1,zeros(1,1);
zeros(1,12),1,-(2+a),1;
]
b = A*X
disp('a =')
disp(a)
打印结果：
X =
2
6
8
16
20
22
26
28
30
34
42
46
48
56
58
P =
2
4
2
8
4
2
4
2
2
4
8
4
2
8
2
A =
-5 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 -5 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 1 -5 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 1 -5 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 1 -5 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 1 -5 1 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 1 -5 1 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 1 -5 1 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 1 -5 1 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 1 -5 1 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 -5 1 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 -5 1 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 -5 1 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 -5 1
b =
-4
-20
-18
-52
-62
-64
-80
-84
-88
-98
-130
-140
-138
-174
a =
3
引用gpt作答：
以下是使用Python和NumPy库编写的代码来解决给定的线性方程组：
import numpy as np
def solve_linear_equation(P):
n = len(P)
R = np.cumsum(P)
a = [(P[i-1] - P[i])/P[i] for i in range(1, n+1)]
A = np.zeros((n-1, n))
b = np.zeros(n-1)
for i in range(n-1):
A[i, :i+1] = P[:i+1]
b[i] = -a[i] * R[i]
X = np.linalg.solve(A, b)
return np.concatenate(([R[0]], X, [R[-1]]))
# 示例数据
P = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15])
solution = solve_linear_equation(P)
print(solution)
以上代码中，solve_linear_equation函数接受一个包含15个元素的P数组作为参数，并返回解后的X数组。代码将计算A矩阵和b向量，并使用NumPy的linalg.solve函数求解线性方程组。最后，将得到的解包含首尾的R值，返回为solution数组。
matlab写一下？
参考gpt：
结合自己分析给你如下建议：
一种是使用广义逆矩阵的方法，即将非方阵A转化为一个方阵，然后求其逆矩阵，再与b相乘，得到x的解。但是，这种方法要求A的行或列满秩，否则广义逆矩阵不存在。而且，这种方法只能得到一个近似解，而不是精确解。
另一种是使用牛顿迭代法的方法，即将非线性方程组转化为一个优化问题，求其最小二乘误差的极小值点。但是，这种方法要求给出一个合适的初始点，否则可能收敛速度慢或者不收敛。而且，这种方法也只能得到一个近似解，而不是精确解。
还有一种是使用符号计算的方法，即利用一些数学软件或工具来直接求解非线性方程组。但是，这种方法要求你安装并掌握相应的软件或工具的使用方法。而且，这种方法也可能存在求解失败或者无解的情况。
结合GPT给出回答如下请题主参考
如果系数矩阵A是非方阵，那么该线性方程组可能无解或者有无数个解。
当系数矩阵A是非方阵时，我们不可以直接使用传统的求解线性方程组的方法，比如高斯消元法或者LU分解等。但我们可以利用矩阵的特殊性质来进行求解。
首先将系数矩阵A进行分解，使它能够表示为一个可逆方阵B和一个列向量c的乘积，即A=BC。这个分解可以使用QR分解或者SVD分解等方法。
然后将原方程组转化为一个新的方程组，即CBx=d。这个新的方程组与原方程组等价，因此它有相同的解。
最后，我们可以使用传统方法，比如高斯消元法、LU分解等方法，来求解这个方程组。注意，此时待求的参数a已经被固定下来了。
当系数矩阵A是方阵但含有待求参数a时，我们可以将方程组表示为一个矩阵方程Ax=b的形式。然后我们可以通过使用逆矩阵或者伪逆矩阵等方法求解x。
需要注意的是，在使用计算机或者其他方法求解线性方程组时，数值误差是无法避免的。因此，在实际计算时，需要注意数值稳定性和精度问题。
高级，支持一下
在非方阵中求解一个线性方程组(Solving a system of linear equations in a non-square matrix)
可以参考下
解线性方程组的过程需要满足Cramer法则的条件，由于A不是方阵，因此无法直接应用Cramer法则，但可以通过将A扩展为方阵来解决这个问题。
用matlab算