在MATLAB程序中求极点，主要有以下几种方法：
求导的方法
对函数求导，然后解导数等于零的方程。例如，对于函数 \（y = x^3 + x^2 + 1\），可以求导得到 \（3x^2 + 2x\），然后解方程 \（3x^2 + 2x = 0\） 得到极点 \（-\frac{2}{3}\） 。
使用最小值函数
对于求最大值问题，可以通过求负函数的最小值来间接求解。例如，对于函数 \（f（x） = -x^3 - x^2 - 1\），可以使用 `fminunc` 函数在指定范围内找到最大值，即 \（f（x）\） 的最小值 。
使用优化工具箱中的函数
zplane函数：可以绘制出系统的零极点图，并标出极点的位置。例如，`zplane（B, A）` 可以绘制出系统函数 \（H（z） = \frac{B（z）}{A（z）}\） 的零极点图 。
freqz函数：用于求离散系统的频响特性，通过计算系统的频率响应，可以间接确定极点位置 。
极点配置函数
acker函数：用于SISO系统的极点配置，输入系统的状态空间模型矩阵和期望的闭环极点位置，返回增益向量 。
place函数：用于MIMO系统的极点配置，输入系统的状态空间模型矩阵和期望的闭环极点位置，返回增益向量，并自动选择鲁棒性最高的L矩阵 。
解析方法
对于解析函数，可以直接令一阶导数为零求解对应的自变量得到极点 。
数值方法
对于离散序列，可以通过手工查找或数值方法（如逻辑数组下标方法）来寻找极值点 。
建议
选择合适的方法：根据具体问题的性质选择合适的方法。对于简单的多项式函数，求导方法或最小值函数可能比较直接。对于复杂的系统，可能需要使用优化工具箱中的函数或极点配置方法。
验证结果：在得到极点后，最好通过图形或数值验证方法来确认极点的正确性，以确保求解的准确性。