matlab解微分方程

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matlab function求解微分方程

matlab function求解微分方程

Matlab Function求解微分方程引言微分方程是描述自然和社会现象中的变化规律的数学工具,它在许多领域中都具有重要的应用价值。

在数值计算中,利用计算机求解微分方程成为一种常用的方法。

Matlab是一款强大的科学计算软件,它提供了丰富的函数库和工具箱,可以方便地求解各种类型的微分方程。

本文将介绍如何使用Matlab Function来求解微分方程,并通过实例说明其具体应用。

Matlab Function概述Matlab Function是Matlab中用于定义函数的关键字。

函数是一段完成特定任务的代码,可以接受输入参数并返回输出结果。

在求解微分方程中,可以通过定义一个函数来描述微分方程的数学形式,并使用Matlab内置的数值求解器来求解该微分方程。

通过封装微分方程的求解过程为一个函数,可以提高代码的复用性和可读性。

求解一阶微分方程定义微分方程函数首先需要定义微分方程的函数形式。

以一阶常微分方程dy/dx=f(x, y)为例,其中f(x, y)为已知函数。

在Matlab中,可以通过以下方式定义函数:function dy = f(x, y)dy = % 根据微分方程形式计算dy/dx的表达式end在函数中,输入参数 x 和 y 表示自变量和因变量,输出参数 dy 表示微分方程的导数值。

实际使用时,需要根据具体问题自行定义 f(x, y) 的表达式。

求解微分方程定义好微分方程函数后,可以使用Matlab内置的数值求解器来求解微分方程。

以求解某一点上的导数为例,可以使用以下代码:y0 = % 指定求解点的因变量值dydx = f(x0, y0); % 调用微分方程函数求解导数值通过以上代码,可以获得求解点上的导数值。

需要注意的是,求解点的自变量值和因变量值需要根据具体问题进行设定。

求解二阶微分方程转化为一阶微分方程组对于二阶常微分方程d2y/dx2=f(x, y, dy/dx),可以通过引入新的变量z=dy/dx,将其转化为一阶微分方程组。

用Matlab解微分方程

用Matlab解微分方程

用Matlab 软件求解微分方程1.解析解(1)一阶微分方程 求21y dxdy +=的通解:dsolve('Dy=1+y^2','x') 求y x dxdy -+=21的通解:dsolve('Dy=1+x^2-y','x') 求⎪⎩⎪⎨⎧=+=1)0(12y y dx dy 的特解:dsolve('Dy=1+y^2',’y(0)=1’,'x')(2)高阶微分方程 求解⎩⎨⎧-='==-+'+''.2)2(,2)2(,0)(222πππy y y n x y x y x 其中,21=n ,命令为: dsolve('x^2*D2y+x*Dy+(x^2-0.5^2)*y=0','y(pi/2)=2,Dy(pi/2)=-2/pi','x') 求042=-+'-'''x y y y 的通解,命令为:dsolve('D3y-2*Dy+y-4*x=0','x')输出为:ans=8+4*x+C1*exp(x)+C2*exp(-1/2*(5^(1/2)+1)*x)+C3*exp(1/2*(5^(1/2)-1)*x)(3)一阶微分方程组求⎩⎨⎧+-='+=').(3)(4)(),(4)(3)(x g x f x g x g x f x f 的通解:[f,g]=dsolve('Df=3*f+4*g','Dg=-4*f+3*g','x') 输出为: f =exp(3*x)*(cos(4*x)*C1+sin(4*x)*C2)g =-exp(3*x)*(sin(4*x)*C1-cos(4*x)*C2)若再加上初始条件1)0(,0)0(==g f ,则求特解:[f,g]=dsolve('Df=3*f+4*g','Dg=-4*f+3*g','f(0)=0,g(0)=1','x')输出为: f =exp(3*x)*sin(4*x)g =exp(3*x)*cos(4*x)2.数值解(1)一阶微分方程⎪⎩⎪⎨⎧=≤≤-=.1)0(,10,2y x y x y dxdy 现以步长h=0.1用“4阶龙格—库塔公式”求数值解: 先建立“函数M —文件”:function f=eqs1(x,y)f=y-2*x/y;再命令: 格式为:[自变量,因变量]=ode45(‘函数文件名’,节点数组,初始值) 命令为: [x,y]=ode45('eqs1',0:0.1:1,1)若还要画图,就继续命令: plot(x,y)(2)一阶微分方程组⎪⎩⎪⎨⎧==+-='≤≤-+='.3.0)0(,2.0)0(,2sin ,10,2cos 21212211y y y y x y x y y x y 只须向量化,即可用前面方法: function f=eqs2(x,y)f=[cos(x)+2*y(1)-y(2);sin(x)-y(1)+2*y(2)];将此函数文件,以文件名eqs2保存后,再下命令:[x,y]=ode45('eqs2',0:0.1:1,[0.2;0.3])(注:输出的y 是矩阵,第i 列为函数i y 的数值解)要画图,继续命令:hold on,plot(x,y(:,1)),plot(x,y(:,2)),hold off(3)高阶微分方程先化成一阶微分方程组,再用前面方法。

matlab微分方程组求解代码

matlab微分方程组求解代码

一、概述Matlab是一款功能强大的数学软件,它可以对微分方程组进行求解并得到精确的数值解。

微分方程组是描述自然现象的数学模型,经常出现在物理、化学、生物等领域的科学研究中。

掌握如何使用Matlab 对微分方程组进行求解是非常重要的。

二、微分方程组求解基本原理微分方程组是由多个未知函数及其导数的方程组成。

通常情况下,微分方程组很难直接求解,需要借助数值方法进行近似求解。

Matlab 提供了丰富的工具和函数来解决微分方程组求解的问题,其中最常用的是ode45函数。

三、Matlab微分方程组求解代码示例以下是一个简单的二阶微分方程组的求解代码示例:```function dydt = myODE(t, y)dydt = zeros(2,1);dydt(1) = y(2);dydt(2) = -y(1) - 0.1*y(2);end[t, y] = ode45(myODE, [0 20], [1 0]);plot(t, y(:,1))```在这个示例中,我们首先定义了一个函数myODE来描述微分方程组的右端。

然后使用ode45函数对微分方程组进行求解,得到了微分方程组的数值解,并利用plot函数进行了可视化展示。

四、常见问题及解决方法在使用Matlab进行微分方程组求解时,可能会遇到一些常见问题,以下是一些常见问题及解决方法:1. 参数设置错误:在使用ode45函数时,需要正确设置求解的时间范围和初始条件,否则可能得到错误的结果。

可以通过仔细阅读ode45函数的文档来解决这个问题。

2. 数值稳定性:对于一些复杂的微分方程组,数值求解可能会遇到数值稳定性问题,导致结果不准确。

可以尝试调整ode45函数的参数或者使用其他数值解法来提高数值稳定性。

五、总结通过本文的介绍,我们了解了在Matlab中如何对微分方程组进行求解。

Matlab提供了丰富的工具和函数来解决微分方程组求解的问题,有效提高了微分方程组求解的效率和精度。

matlab 求解微分方程

matlab 求解微分方程

matlab 求解微分方程
在 MATLAB中可以使用 ode45 或者 ode15s 函数来求解常微分方程。

如果想要求解初值问题,可以使用 ode45 函数,语法如下:
```
tspan = [t0, tf]; % t0为初始时刻,tf为结束时刻
y0 = [y1, y2, ..., yn]; % y1, y2, ..., yn为初始条件
[t, y] = ode45(@(t, y) diffeq(t, y), tspan, y0);
```
其中,`diffeq` 是一个用户定义的函数,用来表示微分方程的右端,它的输入参数为时间 t 和状态变量 y,输出为微分方程的右端的值。

`t` 是时间向量,`y` 是状态变量的解。

如果想要求解延迟微分方程或者刚性微分方程,可以使用ode15s 函数,语法和 ode45 函数类似:
```
[t, y] = ode15s(@(t, y) diffeq(t, y), tspan, y0);
```
需要注意的是,求解微分方程之前,需要先定义好微分方程的右端函数 `diffeq` 。

第三章-matlab求解微积分

第三章-matlab求解微积分

第三章 微积分的数学实验3.1极限与一元微积分3.1.1 初等运算1.定义单个或多个符号变量:syms x y z t ;定义单个符号变量或者符号函数还可以用单引号定义,如x=’x ’,f=’sin(x^2)+2*x-1’。

符号表达式的反函数运算g=finverse(f),g 是返回函数f 的反函数。

例1 求sin(1)y x =-的反函数>>syms x>>y=sin(x-1); g=finverse(y),结果为 g=1+asin(t)2. f actor(f) 因式分解函数f3.Collect(f) 对函数f 合并同类项4. expand(f) 将函数f 表达式展开5. simple(f) 找出表达式的最简短形式(有时需要用2次)6. roots (p )对多项式p 求根函数。

7. solve(F) 一般方程的求根函数例2 解方程2510x x +-=解 >>syms x>>solve(x^2+5*x-1)结果为x =[ -5/2+1/2*29^(1/2) -5/2-1/2*29^(1/2)]8.fzero(f,x0)或fzero(f,[a,b]) 在初始点x0处开始或在区间[a,b]上搜索函数的零点,f(a)与f(b)需要符号相反。

3.1.2 Matlab计算函数的极限函数形式:1)limit(F,x,a),求函数F在 x ->a时的极限。

2)limit(F,a),默认其中的变量为极限变量.3)limit (F),默认其中的变量为极限变量且趋向于0.4)limit(F,x,a,'right')或limit(F,x,a,’left') 求函数F在x->a时的右、左极限.例3 >>syms x a t h; %syms作用是申明x,a,t,h是符号变量,不需先赋值再调用。

>>limit(sin(x)/x) %结果为 1>>limit((x-2)/(x^2-4),2) %结果为 1/4>>limit((1+2*t/x)^(3*x),x,inf) %结果为 exp(6*t)>>limit(1/x,x,0,'right') %结果为 inf>>limit(1/x,x,0,'left') %结果为 -inf>>limit((sin(x+h)-sin(x))/h,h,0) %结果为 cos(x)>>v = [(1 + a/x)^x, exp(-x)];limit(v,x,inf,'left') %结果为[exp(a),0]3.1.3 Matlab计算导数与微分1.一元导数和微分diff函数用以计算函数的微分和导数,相关的函数语法有下列4个:diff(f) 返回f对预设独立变量的一次导数值diff(f,'t')或diff(f,t) 返回f对独立变量t的一次导数(值)diff(f,n) 返回f对预设独立变量的n阶导数(值)diff(f,'t',n) 或diff(f,t,n)返回f对独立变量t的n阶导数(值)这里尽管自变量已经作为符号变量,可以不用syms说明,但是在具体执行diff(f)、diff(f,'t')和diff(f,t)会出现差异,有的能够执行,有的不能够,有的执行符号微分,有的执行数值微分,所以比较麻烦。

用 Matlab 求解微分方程

用 Matlab 求解微分方程

方式二 输入:[x,y,z]=dsolve('Dx=2*x-3*y+3*z','Dy=4*x -5*y+3*z','Dz=4*x-4*y+2*z', 't'); x=simple(x) % 将x化简 y=simple(y) z=simple(z) 输出:x = C2/exp(t)+C3*exp(t)^2 y = C2*exp(-t)+C3*exp(2*t)+exp(-2*t)*C1 z = C3*exp(2*t)+exp(-2*t)*C1
2
例 8.5.3 求解下列微分方程组
dx dt 2 x 3 y 3 z dy 4 x 5 y 3z dt dz 4 x 4 y 2 z dt
求通解
方式一 输入: [x,y,z]=dsolve('Dx=2*x-3*y+3*z','Dy=4*x -5*y+3*z','Dz=4*x-4*y+2*z', 't'); 输出:x = C2*exp(-t)+C3*exp(2*t) y = C2*exp(-t)+C3*exp(2*t)+exp(-2*t)*C1 z = C3*exp(2*t)+exp(-2*t)*C1
运行程序,得到如图的结果。图中,y1 的图 形为实线, y2 的图形为“ * ”线, y3 的图形为 1 “+”线。
0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 0 2 4 6 8 10 12
例 8.5.6 导弹追踪问题

matlab如何解一阶微分方程

matlab如何解一阶微分方程

一、介绍MATLAB是一种广泛用于数学建模和工程仿真的高级技术计算语言和交互式环境。

在MATLAB中,我们可以使用各种工具箱来求解微分方程,包括一阶微分方程。

一阶微分方程是微积分的一个重要分支,其解决了变量之间的关系,具有广泛的实际应用。

在本文中,我们将探讨MATLAB如何解一阶微分方程。

二、一阶微分方程的形式一阶微分方程的一般形式如下:dy/dx = f(x, y)其中,y是未知函数,x是自变量,f(x, y)是已知函数。

通过这个方程,我们可以得到y关于x的函数表达式。

三、MATLAB中的一阶微分方程求解在MATLAB中,一阶微分方程的求解可以通过ODE函数来实现。

ODE函数是MATLAB中专门用于求解常微分方程组的函数,可以处理多种类型的一阶微分方程。

四、一阶微分方程的数值解1. 我们需要定义微分方程的右端函数。

在MATLAB中,我们可以使用函数句柄来定义微分方程的右端函数。

假设我们要解下面的一阶微分方程:dy/dx = x + y我们可以用以下代码定义右端函数:function f = myode(x, y)f = x + y;end其中,myode是函数名,x和y分别是自变量和未知函数。

2. 我们可以使用ODE函数求解微分方程。

在MATLAB中,可以使用ODE函数来求解一阶微分方程。

其语法如下:[t, y] = ode45(myode, tspan, y0)其中,myode是右端函数的函数句柄,tspan是自变量的取值范围,y0是未知函数的初始值。

3. 我们可以绘制微分方程的解曲线。

在得到微分方程的数值解之后,我们可以使用plot函数来绘制解曲线。

可以使用以下代码来绘制dy/dx = x + y的解曲线:plot(t, y)五、一阶微分方程的符号解除了数值解之外,我们还可以使用MATLAB求得一阶微分方程的符号解。

MATLAB中的符号计算工具箱可以帮助我们求解一阶微分方程的符号解。

可以使用dsolve函数来求解一阶微分方程的符号解:syms x yeqn = 'Dy = x + y';sol = dsolve(eqn)MATLAB的符号计算工具箱还可以帮助我们进行微分方程的求解验证和简化。

matlab求微分方程组的解析解

matlab求微分方程组的解析解

matlab求微分方程组的解析解(实用版)目录1.引言2.MATLAB 求微分方程组的解析解的方法3.示例:求解一阶微分方程组4.示例:求解二阶微分方程组5.总结正文一、引言微分方程组在数学建模和实际问题中有着广泛的应用,求解微分方程组对于理解问题的内在机制和预测未来发展趋势具有重要意义。

在众多数学软件中,MATLAB 凭借其强大的数值计算和图形绘制功能,成为求解微分方程组的常用工具。

本文将介绍如何使用 MATLAB 求解微分方程组的解析解。

二、MATLAB 求微分方程组的解析解的方法MATLAB 求解微分方程组的解析解主要依赖于符号计算函数和数值计算函数。

其中,符号计算函数主要用于求解微分方程组的解析解,数值计算函数则用于求解微分方程组的数值解。

在使用这些函数时,需要确保符号计算和数值计算的顺序,以避免计算错误。

三、示例:求解一阶微分方程组考虑如下一阶微分方程组:```dy/dx = x + ydz/dx = x - z```我们可以使用 MATLAB 的符号计算函数`symfun`和`symvar`来求解该方程组。

首先,定义符号变量 x、y、z 和 p(表示参数),然后使用`symfun`函数创建微分方程组的符号表达式。

接着,利用`symvar`函数求解微分方程组,并将结果转换为数值形式。

最后,使用`plot`函数绘制解的图形。

四、示例:求解二阶微分方程组考虑如下二阶微分方程组:```x"" + 3x" + 2x = 0y"" + 3y" + 2y = 0```我们可以使用 MATLAB 的符号计算函数`symfun`和`symvar`来求解该方程组。

首先,定义符号变量 x、y 和 p(表示参数),然后使用`symfun`函数创建微分方程组的符号表达式。

接着,利用`symvar`函数求解微分方程组,并将结果转换为数值形式。

最后,使用`plot`函数绘制解的图形。

matlab微分方程常用数值解法

matlab微分方程常用数值解法

一、概述Matlab作为一种常用的科学计算软件,在微分方程的数值解法领域具有广泛的应用。

微分方程是描述自然现象中变化规律的数学工具,而数值解法则是指使用计算机进行近似求解微分方程的方法。

在Matlab 中,有多种常用的数值解法可以用来求解微分方程,例如欧拉法、改进的欧拉法、四阶龙格-库塔法等。

本文将对这些数值解法进行介绍和比较,以帮助读者更好地理解和应用微分方程求解数值方法。

二、欧拉法欧拉法是微分方程的最简单的数值解法之一,它通过离散化微分方程进行近似求解。

具体而言,对于一阶常微分方程dy/dx=f(x,y),可以利用欧拉法进行数值解。

欧拉法的基本思想是将自变量x的增量Δx分成n个小区间,然后根据微分方程的数值近似公式y(x+Δx)=y(x)+f(x,y)Δx对每个小区间进行迭代计算。

欧拉法的优点是简单易实现,但由于它是一阶的数值方法,因此对于某些微分方程求解效果可能不够准确。

三、改进的欧拉法改进的欧拉法是对欧拉法的一种改进,它通过在每个小区间内使用平均斜率来提高求解的精度。

具体而言,对于微分方程dy/dx=f(x,y),改进的欧拉法可以通过以下迭代公式进行数值求解:y(x+Δx)=y(x)+Δx/2[f(x,y)+f(x+Δx,y+Δx*f(x,y))]改进的欧拉法相比于欧拉法具有更高的数值精度,但计算量也相对增加。

四、四阶龙格-库塔法四阶龙格-库塔法是一种常用的数值微分方程求解方法,它通过四次迭代计算来获得微分方程的数值解。

具体而言,对于微分方程dy/dx=f(x,y),四阶龙格-库塔法可以用以下公式进行数值求解:k1=f(x,y)k2=f(x+Δx/2,y+Δx/2*k1)k3=f(x+Δx/2,y+Δx/2*k2)k4=f(x+Δx,y+Δx*k3)y(x+Δx)=y(x)+Δx/6*(k1+2*k2+2*k3+k4)四阶龙格-库塔法相比于欧拉法和改进的欧拉法具有更高的数值精度和稳定性,但计算量也相对较大。

Matlab解微分方程(ODE+PDE)

Matlab解微分方程(ODE+PDE)

常微分方程:1 ODE解算器简介(ode**)2 微分方程转换3 刚性/非刚性问题(Stiff/Nonstiff)4 隐式微分方程(IDE)5 微分代数方程(DAE)6 延迟微分方程(DDE)7 边值问题(BVP) 偏微分方程(PDEs)Matlab解法偏微分方程:1 一般偏微分方程组(PDEs)的命令行求解2 特殊偏微分方程(PDEs)的PDEtool求解3 陆君安《偏微分方程的MATLAB解法先来认识下常微分方程(ODE)初值问题解算器(solver)[T,Y,TE,YE,IE] = odesolver(odefun,tspan,y0,options)sxint = deval(sol,xint)Matlab中提供了以下解算器:输入参数:odefun:微分方程的Matlab语言描述函数,必须是函数句柄或者字符串,必须写成Matlab规范格式(也就是一阶显示微分方程组),这个具体在后面讲解tspan=[t0 tf]或者[t0,t1,…tf]:微分变量的范围,两者都是根据t0和tf的值自动选择步长,只是前者返回所有计算点的微分值,而后者只返回指定的点的微分值,一定要注意对于后者tspan必须严格单调,还有就是两者数据存储时使用的内存不同(明显前者多),其它没有任何本质的区别y0=[y(0),y’(0),y’’(0)…]:微分方程初值,依次输入所有状态变量的初值,什么是状态变量在后面有介绍options:微分优化参数,是一个结构体,使用odeset可以设置具体参数,详细内容查看帮助输出参数:T:时间列向量,也就是ode**计算微分方程的值的点Y:二维数组,第i列表示第i个状态变量的值,行数与T一致在求解ODE时,我们还会用到deval()函数,deval的作用就是通过结构体solution计算t 对应x值,和polyval之类的很相似!参数格式如下:sol:就是上次调用ode**函数得道的结构体解xint:需要计算的点,可以是标量或者向量,但是必须在tspan范围内该函数的好处就是如果我想知道t=t0时的y值,不需要重新使用ode计算,而直接使用上次计算的得道solution就可以[教程] 微分方程转换为一阶显示微分方程组方法好,上面我们把Matlab中的常微分方程(ODE)的解算器讲解的差不多了,下面我们就具体开始介绍如何使用上面的知识吧!现实总是残酷的,要得到就必须先付出,不可能所有的ODE一拿来就可以直接使用,因此,在使用ODE解算器之前,我们需要做的第一步,也是最重要的一步,借助状态变量将微分方程组化成Matlab可接受的标准形式(一阶显示常微分方程)!如果ODEs由一个或多个高阶微分方程给出,则我们应先将其变换成一阶显式常微分方程组!下面我们以两个高阶微分方程构成的ODEs为例介绍如何将之变换成一个一阶显式常微分方程组。

matlab微分方程组的解法

matlab微分方程组的解法

一、引言1.1 MATLAB在微分方程组求解中的应用MATLAB作为一种强大的数学工具,被广泛应用于微分方程组的求解与模拟分析。

1.2 本文的研究目的和意义本文旨在探讨MATLAB在求解微分方程组方面的应用方法,帮助读者更好地理解和运用MATLAB进行微分方程组的解法,从而提高数学建模和工程仿真的效率与精度。

二、微分方程组的基本概念2.1 微分方程组的定义微分方程组是由多个未知函数及其偏导数构成的方程组。

常见的微分方程组可以分为线性微分方程组与非线性微分方程组。

2.2 微分方程组的求解方法求解微分方程组的方法包括解析解法、数值解法和符号解法。

而MATLAB在微分方程数值解法中具有独特的优势。

三、MATLAB在微分方程组求解中的基本操作3.1 MATLAB中微分方程组的表示在MATLAB中,微分方程组可以使用符号表达式或者函数形式表示,便于进行数值求解和仿真分析。

3.2 MATLAB中微分方程组的数值求解利用MATLAB中的ode45、ode23等求解微分方程组的函数,可以快速地求得微分方程组的数值解,并且可以灵活地控制求解的精度和速度。

3.3 MATLAB中微分方程组的图像绘制MATLAB提供了丰富的绘图函数,能够直观地展现微分方程组的数值解,帮助用户更直观地理解微分方程组的解法结果。

四、 MATLAB在微分方程组求解中的应用实例4.1 简单的线性微分方程组求解通过一个简单的线性微分方程组的求解实例,展示MATLAB在微分方程组求解中的基本操作和方法。

4.2 复杂的非线性微分方程组求解通过一个包含非线性项的微分方程组求解实例,展示MATLAB在处理复杂微分方程组时的应用能力。

五、MATLAB在微分方程组求解中的进阶应用5.1 高阶微分方程组的数值求解MATLAB可以利用符号运算工具箱对高阶微分方程组进行符号求解,也可以通过数值求解的方式得到高阶微分方程组的数值解。

5.2 特定约束条件下的微分方程组求解MATLAB可以通过引入特定的约束条件,对微分方程组进行求解,满足实际应用中的各种约束条件。

matlab求解微分方程特解

matlab求解微分方程特解

一、概述微分方程是描述自然现象和工程问题的数学工具,其中特解是微分方程的解的一种。

而MATLAB是一种高级技术计算语言和交互式环境,被广泛应用于工程、科学和其他领域。

在MATLAB中求解微分方程特解是非常常见的问题,本文将介绍如何使用MATLAB求解微分方程特解。

二、微分方程特解的概念微分方程的一般形式可表示为:dy/dx = f(x, y)其中y是未知函数,x是自变量,f是已知函数。

微分方程的特解是指满足特定初值条件的解,通常表示为y(x0) = y0,其中x0和y0是已知的初值。

三、MATLAB求解微分方程特解的基本步骤1. 定义微分方程在MATLAB中,首先需要定义微分方程的函数形式。

假设我们要求解的微分方程为dy/dx = x + y,则在MATLAB中可以定义函数形式为:function dydx = myfun(x, y)dydx = x + y;2. 定义初值条件接下来需要定义初值条件,即给定的初始条件。

假设初值条件为y(0)= 1,则在MATLAB中可以定义为:x0 = 0;y0 = 1;3. 求解微分方程通过调用MATLAB中的内置函数ode45,可以求解微分方程的特解。

具体的求解过程为:[t, y] = ode45(myfun, [x0, xf], y0);其中myfun表示微分方程的函数形式,[x0, xf]表示求解的自变量范围,y0表示初值条件,t和y分别为求解得到的自变量和特解。

四、示例下面通过一个具体的示例来演示如何使用MATLAB求解微分方程特解。

假设我们要求解的微分方程为dy/dx = x^2 + y,初值条件为y(0) = 1,求解范围为x从0到5。

在MATLAB中定义微分方程的函数形式为:function dydx = myfun(x, y)dydx = x^2 + y;然后定义初值条件为:x0 = 0;y0 = 1;最后调用ode45函数求解微分方程特解:[t, y] = ode45(myfun, [x0, 5], y0);求解得到的自变量和特解分别存储在t和y中,可以通过绘图或其他方式对特解进行进一步分析。

matlab算法-求解微分方程数值解和解析解

matlab算法-求解微分方程数值解和解析解

MATLAB是一种用于数学计算、工程和科学应用程序开发的高级技术计算语言和交互式环境。

它被广泛应用于各种领域,尤其在工程和科学领域中被用于解决复杂的数学问题。

微分方程是许多工程和科学问题的基本数学描述,求解微分方程的数值解和解析解是MATLAB算法的一个重要应用。

1. 求解微分方程数值解在MATLAB中,可以使用各种数值方法来求解微分方程的数值解。

其中,常见的方法包括欧拉法、改进的欧拉法、四阶龙格-库塔法等。

这些数值方法可以通过编写MATLAB脚本来实现,从而得到微分方程的近似数值解。

以常微分方程为例,可以使用ode45函数来求解微分方程的数值解。

该函数是MATLAB中用于求解常微分方程初值问题的快速、鲁棒的数值方法,可以有效地得到微分方程的数值解。

2. 求解微分方程解析解除了求解微分方程的数值解外,MATLAB还可以用于求解微分方程的解析解。

对于一些特定类型的微分方程,可以使用符号计算工具箱中的函数来求解微分方程的解析解。

通过符号计算工具箱,可以对微分方程进行符号化处理,从而得到微分方程的解析解。

这对于研究微分方程的性质和特点非常有帮助,也有助于理论分析和验证数值解的准确性。

3. MATLAB算法应用举例在实际工程和科学应用中,MATLAB算法求解微分方程问题非常常见。

在控制系统设计中,经常需要对系统的动态特性进行分析和设计,这通常涉及到微分方程的建模和求解。

通过MATLAB算法,可以对系统的微分方程进行数值求解,从而得到系统的响应曲线和动态特性。

另外,在物理学、生物学、经济学等领域的建模和仿真中,也经常需要用到MATLAB算法来求解微分方程问题。

4. MATLAB算法优势相比于其他数学软件和编程语言,MATLAB在求解微分方程问题上具有明显的优势。

MATLAB提供了丰富的数值方法和工具,能够方便地对各种微分方程进行数值求解。

MATLAB具有直观的交互式界面和强大的绘图功能,能够直观地展示微分方程的数值解和解析解,有利于分析和理解问题。

matlab 常微分方程组

matlab 常微分方程组

matlab 常微分方程组
Matlab中求解常微分方程组通常使用的是ODE解算器,如ode45、ode23等。

首先,我们设定微分方程组的解析表达式,然后用MATLAB中的dsolve 函数求解。

例如,考虑一个简单的微分方程组:
dx/dt = y
dy/dt = -x
在MATLAB中,可以这样表示:
syms x y t
dxdt = y;
dydt = -x;
然后我们可以使用dsolve 函数来解这个微分方程组:
sol = dsolve([dxdt, dydt], x(t), t);
这将返回一个符号解。

如果需要数值解,我们可以使用ode45 函数:
[t,y] = ode45(@(t,y) [y(2); -y(1)], [0 10], [1; 1]);
这将返回一个时间向量t 和相应的解向量y。

注意,ode45 函数需要一个匿名函数作为参数,这个函数返回一个列向量,代表方程组的右端。

对于多个微分方程的情况,将方程按照顺序放在一个列向量中即可。

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f (t , y ( t )) dt ≈
x i +1 − x i [ f ( x i , y ( x i )) + f ( x i +1 , y ( x i +1 ))] 2
3、使用泰勒公式
4、数值公式的精度
k越大,则数值公式的精度越高.
• 龙格-库塔法有二阶公式和四阶公式. • 线性多步法有四阶阿达姆斯外插公式和内插公式.
N
U
ST -M
d 2 y dy 2 + 4 + 29 y = 0 dx dx y (0) = 0, y ' (0) = 15
at la
b
例3
[x,y,z]=dsolve('Dx=2*x-3*y+3*z','Dy=4*x-5*y+3*z','Dz=4*x-4*y+2*z', 't') ; x=simple(x) % 将x化简 y=simple(y) z=simple(z)
此即改进的欧拉法.
N
然后继续下一步 y i + 2 的计算。
U
(k ) ( k +1) k +1) 对于已给的精确度 ε , 当满足 y i(+ 时, 取 y − < = y ε y 1 i +1 i +1 i +1 ,
ST -M
at la
b
y ( x i +1 ) − y ( x i ) =

xi + 1
又根据题意,弧 OP 的长度为 AQ 的 5 倍, 即

x
0
1 + y ' 2 dx = 5v0 t
U
(1)
ST -M
(2)
at la
设位于坐标原点的甲舰向位于x轴上点A(1, 0)处的乙舰 发射导弹,导弹头始终对准乙舰.如果乙舰以最大的速度 v0(是常数)沿平行于y轴的直线行驶,导弹的速度是5v0,求 导弹运行的曲线方程.又乙舰行驶多远时,导弹将它击中? 解法一:(解析法)
1、微分方程的解析解
dsolve(‘方程1’, ‘方程2’,…‘方程n’, ‘初始条件’, ‘自变量’)

dt 输入命令: u=dsolve('Du=1+u^2','t')
结果:u = tan (t+c1)
N
记号: 在表达微分方程时,用字母 D 表示求微分,D2、 D3 等表示求高阶微分.任何 D 后所跟的字母为因变量,自 变量可以指定或由系统规则选定为确省. d2y 例如,微分方程 = 0 应表达为:D2y=0. 2 dx du
b
2 4 6 8 10 12
3、结果如图: 图中,y1的图形为实线,y2的图形为“*”线,y3的图形为“+”线.
N
2、取t0=0,tf=12,输入命令: [T,Y]=ode45('rigid',[0 12],[0 1 1]); plot(T,Y(:,1),'-',T,Y(:,2),'*',T,Y(:,3),'+')
b
解即为导弹的运行轨迹 :
4 5
N
5 5 ) 处时被导弹击中. 当 x = 1时 y = ,即当乙舰航行到点 (1, 24 24 y 5 被击中时间 为 : t = = . 若 v0=1, 则在 t=0.21 处被击中. v0 24v0
U
ST -M
5 5 5 y = − (1 − x) + (1 − x) + 8 12 24
例1 求
= 1 + u 2 的通解 .
U
ST -M
at la
b
求微分方程(组)的解析解命令 :
例如求下例微分方程的特解。
N
如想画出函数在自变量x在区间 [-10,10]的函数图像,可在 命令窗口中输入: ezplot(y,[-10,10])
U
ST -M
在Matlab命令窗口中输入: y=dsolve('Dy=exp(x)','y(0)=exp(1)','x') 输出结果为: y =exp(x)-1+exp(1)
at la
dy = e x , y (0) = e dx
bLeabharlann 例2求微分方程的特解.解 输入命令: y=dsolve('D2y+4*Dy+29*y=0','y(0)=0,Dy(0)=15','x') 结 果 为 : y =3*exp(-2*x)*sin(5*x) 作图命令:ezplot(y,[1.0,4])
U
ST -M
3、数学建模实例
(一)导弹追踪问题
假设导弹在 t 时刻的位置为 P(x(t), y(t)),乙舰位于 Q (1, v 0 t ) .
由于导弹头始终对准乙舰,故此时直线 PQ 就是导弹的轨迹曲线弧 OP 在点 P 处的切线,
N
v0t − y 即有 y' = 1− x 即 v0 t = (1 − x) y '+ y
N
U
用于设定误差限(缺省时设定相对误差10-3, 绝对误差10-6), 命令为:options=odeset(’reltol’,rt,’abstol’,at), rt,at:分别为设定的相对误差和绝对误差 .
ST -M
ode45 ode23 ode113 ode15s ode23s
由待解 方程写 成的m文件名
运行结果为: x = (c1-c2+c3+c2e -3t-c3e-3t)e2t , y = -c1e-4t+c2e-4t+c2e-3t-c3e-3t+c1-c2+c3)e2t , z = (-c1e-4t+c2e-4t+c1-c2+c3)e2t .
N
U
ST -M
解 输入命令 :
at la
求微分方程组的通解 . dx dt = 2 x − 3 y + 3 z dy = 4 x − 5 y + 3z dt dz = 4 x − 4 y + 2 z dt
N
U
1、建立m-文件vdp1000.m如下: function dy=vdp1000(t,y) dy=zeros(2,1); dy(1)=y(2); dy(2)=1000*(1-y(1)^2)*y(2)-y(1);
y1 ' = y2 , 2 y ' = 1000(1 − y 2 1 ) y 2 − y1 , y (0) = 2, y (0) = 0. 1 2
at la
dx 2 dy 2 2 1.设导弹速 度恒为 w ,则 ( ) + ( ) = w dt dt
b
(1)
ST -M
(2 )
3.因乙舰以速度v0沿直线x=1运动,设v0=1,则w=5,X=1,Y=t
at la
-0.4 -0.6 -0.8 -1 0
y1 ' = y2 y3 , y 2 ' = − y1 y3 , y3 ' = −0.51 y1 y 2 , y1 (0) = 0, y2 (0) = 1, y3 (0) = 1.
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2
at la
6 5
b
1 (1 − x) y " = 1 + y '2 , (3) 5 初值条件为: y (0) = 0 , y ' (0) = 0 .
由(1),(2)消去t整理得模型:
解法二:(数值解) 令y1=y,y2=y1’,将方程(3)化为一阶微分方程组. 1 (1 − x) y '' = 1 + y '2 5
dx X − x dt = λ 即: , λ >0 dy Y − y dt w dx = ( X − x) dt 2 2 ( X − x) + (Y − y ) 消去λ得: dy w = (Y − y ) 2 2 dt ( X − x) + (Y − y )
N
U
ST -M
at la
b
例4
解: 令 y1=x,y2=y1’
d 2x 2 dx 2 − 1000(1 − x ) − x = 0, dt dt x (0) = 2; x '(0) = 0.
则微分方程变为一阶微分方程组:
ST -M
2、取t0=0,tf=3000,在matlab主命令窗口中输入命令: [T,Y]=ode15s('vdp1000',[0 3000],[2 0]); plot(T,Y(:,1),'-') 3、结果如图:
x0=0; xf=0.9999; [x,y]=ode15s('eq1',[x0 xf],[0 0]); plot(x,y(:,1),'b.') hold on; y=0:0.01:2; plot(1,y, 'r*')
结论: 导弹大致在(1,0.2)处击中乙舰.
N
U
ST -M
1. 建立m-文件eq1.m function dy=eq1(x,y) dy=zeros(2,1); dy(1)=y(2); dy(2)=1/5*sqrt(1+y(2)^2)/(1-x); 2. 取x0=0; xf=0.9999,建立主程序ff6.m如下:
故有公式:
yi +1 = yi + hf ( xi , yi ), i = 0,1,2, L ,n-1. y 0 = y ( x0 ),
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