要解决二元超越方程组，可以使用数值方法，例如二分法、牛顿法等。以下是使用Python编程语言和SciPy库中的`root`和`fsolve`函数来解决超越方程组的示例代码：
使用`scipy.optimize.root`
```python
import numpy as np
from scipy.optimize import root
def your_funcs（X）:
x, y, a, b = X
f = [np.cos（x） / x - 0.2 * a - 0.1, np.cos（y） / y - 0.2 * b - 0.1, a + b - 1, 1.03 * np.sinc（x） - 1.02 * np.sinc（y）]
return f
定义方程组的初始猜测值
sol2 = root（your_funcs, [0.1, 0.1, 0.3, 0.1]）
print（sol2.x）
```
使用`scipy.optimize.fsolve`
```python
from scipy.optimize import fsolve
def your_funcs（X）:
x, y, a, b = X
f = [np.cos（x） / x - 0.2 * a - 0.1, np.cos（y） / y - 0.2 * b - 0.1, a + b - 1, 1.03 * np.sinc（x） - 1.02 * np.sinc（y）]
return f
定义方程组的初始猜测值
sol3 = fsolve（your_funcs, [0.1, 0.1, 0.3, 0.1]）
print（sol3）
```
解释
导入库
`numpy`用于数值计算。
`scipy.optimize.root`用于求解非线性方程组。
`scipy.optimize.fsolve`是另一种求解非线性方程组的方法。
定义方程组
`your_funcs`函数接受一个包含四个元素的数组`X`，其中`X`和`X`分别是`x`和`y`的猜测值，`X`和`X`是参数`a`和`b`的猜测值。
方程组定义为：
`np.cos（x） / x - 0.2 * a - 0.1 = 0`
`np.cos（y） / y - 0.2 * b - 0.1 = 0`
`a + b - 1 = 0`
`1.03 * np.sinc（x） - 1.02 * np.sinc（y） = 0`
求解方程组
使用`root`函数求解方程组，初始猜测值为`[0.1, 0.1, 0.3, 0.1]`。
使用`fsolve`函数求解方程组，初始猜测值同样为`[0.1, 0.1, 0.3, 0.1]`。
输出结果
打印求解结果，通常是一个包含`x`和`y`的数组。
建议
确保方程组的定义正确，并且初始猜测值合理。
可以通过调整初始猜测值或使用不同的数值方法来改进求解结果。
对于复杂的超越方程组，可能需要更多的调试和优化。