第四讲 bvp4c函数应用
重要:MATLAB常微分方程(组)数值解法
Matlab常微分方程求解问题分类
边值问题:
初值问题:
• 定解附加条件在自变量 的一端
• 一般形式为: y' f (x, y)
y(a)
y0
• 初值问题的数值解法一 般采用步进法,如 Runge-Kutta法
➢ 在自变量两端均给定附加 条件
y' f (x, y)
➢ 一般形式:y(a)y1, y(b)y2
1.根据常微分方程要求的求解精度与速度要求
求解初值问题:
y
'
y
2x y
y ( 0 ) 1
(0x1)
比较ode45和ode23的求解精度和速度
ode45和ode23的比较-1
function xODE clear all clc
format long
y0 = 1; [x1,y1] = ode45(@f,[0,1],y0); [x2,y2] = ode23(@f,[0,1],y0); plot(x1,y1,'k-',x2,y2,'b--') xlabel('x') ylabel('y')
rD = k(3)*C(2)-k(5)*C(4);
rE = k(4)*C(3)+k(5)*C(4);
% Mass balances dCdt = [rA; rB; rC; rD; rE];
三个串联的CSTR等温反应器(例4-3)
function IsothermCSTRs clear all clc CA0 = 1.8; % kmol/m^3 CA10 = 0.4; % kmol/m^3 CA20 = 0.2; % kmol/m^3 CA30 = 0.1; % kmol/m^3 k = 0.5; % 1/min tau = 2; stoptime = 2.9; % min [t,y] = ode45(@Equations,[0 stoptime],[CA10 CA20 CA30],[],k,CA0,tau); disp(' Results:') disp(' t CA1 CA2 CA3') disp([t,y]) plot(t,y(:,1),'k--',t,y(:,2),'b:',t,y(:,3),'r-') legend('CA_1','CA_2','CA_3') xlabel('Time (min)') ylabel('Concentration') % -----------------------------------------------------------------function dydt = Equations(t,y,k,CA0,tau) CA1 = y(1); CA2 = y(2); CA3 = y(3); dCA1dt = (CA0-CA1)/tau - k*CA1; dCA2dt = (CA1-CA2)/tau - k*CA2; dCA3dt = (CA2-CA3)/tau - k*CA3; dydt = [dCA1dt; dCA2dt; dCA3dt];
有效应用原理的表达公式
有效应用原理的表达公式1. 什么是有效应用原理有效应用原理是指在实际应用中,为了达到预期的效果,需要遵循一定的规律和原则。
有效应用原理通常表达为一个公式或准则,可以帮助我们更好地理解和应用相关知识和技能。
2. 有效应用原理的重要性有效应用原理对于实际应用非常重要。
它可以帮助我们在解决问题、开展工作和实现目标的过程中更加合理、高效地运用各种知识和技能。
有效应用原理可以提高我们的工作效率、减少错误和风险,提高我们的成功率和满意度。
3. 有效应用原理的表达公式以下是几个常见的有效应用原理的表达公式:3.1 帕累托法则(80/20法则)帕累托法则是一种重要的有效应用原理,也称为80/20法则。
它表达了一种统计规律,即80%的结果来自于20%的原因。
在应用中,我们可以通过重点关注那些产生最大影响的20%因素,来获得最好的结果。
3.2 过程优化公式(PDCA循环)PDCA循环是一种有效应用原理,它由四个步骤组成,分别是计划(Plan)、执行(Do)、检查(Check)和改进(Act)。
通过循环不断地计划、执行、检查和改进,可以持续优化工作和过程,提高效率和质量。
3.3 沟通原则(七C原则)沟通是工作中非常重要的一环,而有效的沟通可以帮助我们更好地实现工作目标。
七C原则是一种有效应用原理,它包括了完整性、准确性、适时性、适切性、可行性、清晰性和差异性等七个原则,可以帮助我们更好地进行沟通和信息传递。
3.4 时间管理法则(四象限法则)时间管理是一种有效应用原理,它可以帮助我们更好地安排和利用时间。
四象限法则是一种常用的时间管理方法,它将任务划分为四个象限:重要且紧急、重要但不紧急、不重要但紧急、不重要且不紧急。
通过合理安排和处理不同象限的任务,可以提高工作效率和时间利用率。
4. 如何有效应用原理要有效应用原理,我们可以采取以下几个步骤:1.理解原理:首先要深入理解各个有效应用原理的含义、原理和适用范围。
2.分析场景:根据具体的应用场景,分析和确定适合的有效应用原理。
财务管理系统应用bvpv.pptx
一、会计信息系统的基本概念
4.会计信息系统与企业信息的关系
决策 支持
生产 制造
财务 管理
人力 资源
存货 管理
采购 管理
销售 管理
图1-1 会计信息系统在企业信息系统中的地位
会计信息系统应用第Leabharlann 章第一节 会计信息系统的概述
一、会计信息系统的基本概念
5.会计信息系统的基本特点
(1) 会计信息系统以解决企业会计核算和管理所 面临的问题为主要目标。
一、会计信息系统的基本概念
2.系统
系统的特点: 独立性 系统是一个相对独立的个体; 目的性 有特定的目的; 层次性 能划分成若干个更小的子系统; 联系性 各子系统相互联系;
运动性 系统总三是、不网断络地课接程收制外界作的特输色入、经过加工
处理、不断向外界输出; 适应性 能扩展、能压缩、能根据要求加以变革。
三、网络课程制作特色
会计信息系统应用
第一章
第一节 会计信息系统的概述
一、会计信息系统的基本概念
3.会计信息系统
会计信息系统是一种面向价值信息和基于会计管理 活动的系统,是在计算机硬件和网络环境下并采用现代 信息处理技术,对会计信息进行采集、存储、处理及传 送,完成会计核算、监督、管理和辅助决策任务的系统。
会计信息系统应用
第一章
第一节 会计信息系统的概述
一、会计信息系统的基本概念
2.系统
信息系统是由一组完成信息收集、处理、储存 和传播的相互关联的部件组成,用来在组织中支持 事务处理、分析、控制与决策的系统。
信息系统具有信息搜集和输入,信息处理、信 息存储、信息传递及信息输出功能。
三、网络课程制作特色
应用层级 岗位级 部门级
数据透析表的数据透析表的公式与函数应用指引
数据透析表的数据透析表的公式与函数应用指引数据透析表(Pivot Table)是一种数据分析工具,常用于对大量数据进行汇总、对比和分析。
通过透视表,可以快速便捷地对数据进行汇总统计,并展现出关键信息。
在数据透析表中,公式和函数是帮助我们进一步分析数据的重要工具。
本文将为您介绍数据透析表的公式与函数的使用指引。
一、公式与函数的基本概念1. 公式(Formula)是一种用于计算、执行操作的表达式。
在数据透析表中,可以使用公式进行数学计算、逻辑判断和字符串处理等操作。
例如,可以使用公式计算销售额的百分比、计算增长率等。
2. 函数(Function)是一种事先定义好的公式,用来执行特定的操作。
数据透析表中提供了多种函数,可以帮助我们处理和分析数据。
例如,可以使用函数进行求和、计数、平均数等操作。
二、常用公式和函数1. 数学公式数据透析表中的数学公式可以进行各种数学计算,包括加减乘除、平方、开方等操作。
以下是一些常用的数学公式:- 加法公式:=SUM(A1:A10) 用于计算选定区域中数值的总和。
- 乘法公式:=A1*B1 用于计算两个单元格中数值的乘积。
- 平方公式:=A1^2 用于计算单元格中数值的平方。
- 开方公式:=SQRT(A1) 用于计算单元格中数值的平方根。
2. 逻辑公式逻辑公式可以进行逻辑判断和条件运算。
以下是一些常用的逻辑公式:- 等于判断:=IF(A1=B1, "相等", "不相等") 用于判断两个单元格中的数值是否相等。
- 大于判断:=IF(A1>B1, "A大于B", "A小于等于B") 用于判断一个单元格中的数值是否大于另一个单元格。
- 逻辑与操作:=AND(A1=1, B1=2) 用于判断多个条件是否同时满足(必须全部为真)。
- 逻辑或操作:=OR(A1=1, B1=2) 用于判断多个条件是否满足其中之一(只要有一个为真)。
投资计算函数的应用.doc
投资计算函数的应用投资计算函数可分为与未来值fv有关,与付款pmt有关,与现值pv有关,与复利计算有关及与期间数有关几类函数。
1 •与未来值fv有关的函数—FV、FVSCHEDULE2•与付款pmt 有关的函数—IPMT、ISPMT、PMT、PPMT3•与现值pv有关的函数一NPV、PV、XNPV4•与复利计算有关的函数—EFFECT> NOMINAL5 •与期间数有关的函数-NPER 在投资计算函数中,笔者将重点介绍FV、NPV、PMT、PV函数。
求某项投资的未来值FV在日常工作与生活中,我们经常会遇到要计算某项投资的未来值的情况,此时利用Excel函数FV进行计算后,可以帮助我们进行一些有计划、有目的、有效益的投资。
FV 函数基于固定利率及等额分期付款方式,返回某项投资的未来值。
语法形式为FV(rate,nper,pmt,pv,type)□其中rate为各期利率,是一固定值,nper为总投资期,即该项投资的付款期总数,pv为各期所应付给的金额,其数值在整个年金期间保持不变,通常PV包括本金和利息,但不包括其它费用及税款,pv 为现值,或一系列未来付款当前值的累积和,也称为本金,如果省略pv,则假设其值为零,type为数字0或1, 用以指定各期的付款时间是在期初还是期末,如果省略t, 则假设其值为零。
例如:假如某人两年后需要一笔比较大的学习费用支出,计划从现在起每月初存入2000元,如果按年利%,按月计息,那么两年以后该账户的存款额会是多少呢?公式写为:FV(%/12, 24,-2000,0,1)图1 求投资的净现值NPVNPV函数基于一系列现金流和固定的各期贴现率,返回一项投资的净现值。
投资的净现值是指未来各期支出和收入的当前值的总和。
语法形式为:NPV(rate,valuel,value2,…)其中,rate 为各期贴现率,是一固定值;valuel,value2,.…代表1到29笔支出及收入的参数值,valuel,value2,...所属各期间的长度必须相等,而且支付及收入的时间都发生在期末。
matlab常微分方程边值问题
matlab常微分方程边值问题MATLAB常微分方程边值问题是指求解一类特殊的微分方程问题,这类问题在给定的区间上需要满足一定的边界条件。
MATLAB作为一种广泛应用的数值计算软件,提供了用于求解这类问题的强大工具和函数。
为了解决matlab常微分方程边值问题,我们可以使用MATLAB中的ode函数。
该函数可以用于求解初值问题和边界值问题。
对于边界值问题,我们需要使用bvp4c函数。
bvp4c函数通过将边值问题转化为一阶常微分方程组的初值问题,然后使用ode45等函数来求解。
首先,我们需要定义一个函数来表示边值问题的微分方程。
这个函数需要接受一个向量x和一个向量y,分别表示自变量和因变量。
然后,我们可以使用MATLAB的函数 odeToBVP 来将高阶微分方程转化为一阶方程组。
接下来,在函数内部编写方程表达式,并返回表达式的值。
然后,我们可以使用bvp4c函数来求解边值问题。
这个函数接受三个输入参数:定义函数的函数句柄,表示自变量的区间,以及边值条件。
边值条件是一个向量,表示在区间两个端点上的值。
bvp4c函数会根据边值条件,利用ode函数求解微分方程的数值解,并返回结果。
最后,我们可以使用plot函数将数值解可视化。
plot函数接受两个向量参数,分别表示自变量和因变量的值。
我们可以通过调整绘图参数来优化图像的展示效果。
总之,通过MATLAB提供的强大函数和工具,我们可以有效地求解matlab常微分方程边值问题。
这样的数值解对于解决实际问题具有重要的意义,并且可以用于验证和分析数学模型的可行性和准确性。
营销理论4P与4C的关系课件
等。这些,从4P可以做到,从4C也可以做到,只是操作的人对其领悟程
度不同而已。营销是一个系统过程,不论是4P还是4C,都只是解决营销
过程中的一个方面而已。
综上所述,4P和4C只是我们思考问题的角度不同而已。用一把枪能
完成的任务,有人用一把刀同样可以完成,关键是看使用的人的理解与
应用能力,而不在于工具的本身。因为工具毕况是工具,是死的,而使
SWOT分析法
营销理论4P与4C的关系
什么是SWOT分析法
• SWOT分析法(自我诊断方法)又称为态势分析法,它是 由旧金山大学的管理学教授于20世纪80年代初提出来的,是 一种能够较客观而准确地分析和研究一个单位现实情况的方 法。利用这种方法可以从中找出对自己有利的、值得发扬的 因素,以及对自己不利的、如何去避开的东西,发现存在的 问题,找出解决办法,并明确以后的发展方向。
• 根据这个分析,可以将问题按轻重缓急分类,明确哪些 是目前急需解决的问题,哪些是可以稍微拖后一点儿的事情, 哪些属于战略目标上的障碍,哪些属于战术上的问题。它很 有针对性,有利于管理者在企业的发展上做出为正确的决策 和规划。
• SWOT分析法的基本点,就是企业战略的制定必须使其内 部能力(强处和弱点)与外部环境(机遇和威胁)相适应, 以获取经营的成功。
营销理论4P与4C的关系
SWOT分析法
第二部分为OT(机会、风险),主要用来分析组织外部条件。
• 机会,是组织机构的外部因素。具体包括:新产品; 新市场;新需求;市场壁垒解除;竞争对手失误等。
• 风险,也是组织机构的外部因素。具体包括:新的竞 争对手;替代产品增多;市场紧缩;行业政策变化; 经济衰退;客户偏好改变;突发事件等。
样的形象)。这样,到今天的营销组合已演变成了12P。
Matlab求解边值问题方法+例题
初始解生成函数:bvpinit() 初始解生成函数 p ()
solinit=bvpinit(x,v,parameters)
x指定边界区间[a,b]上的初始网络,通常是等距排列的(1×M)一维数组。 注意:使x(1)=a,x(end)=b;格点要单调排列。 v是对解的初始猜测 solinit(可以取别的任意名)是“解猜测网(Mesh)”。 它是一个结构体,带如下两个域: solinit.x是表示初始网格有序节点的( 是表示初始网格有序节点的 1×M)一维数组,并且 维数组 并 solinit.x(1)一定是a,solinit.x(end)一定是b。M不宜取得太大,10 数量级左右即可。 solinit.y是表示网点上微分方程解的猜测值的(N×M)二维数组。 solinit.y(:,i)表示节点solinit.x(i)处的解的猜测值。
Matlab求解边值问题的基本指令
solinit=bvpinit(x,v,parameters) 生成bvp4c b 4 调用指令所必须的“解猜测网” sol=bvp4c(odefun,bcfun,solinit,options,p1,p2,…) sol=bvp4c(odefun bcfun solinit options p1 p2 ) 给出微分方程边值问题的近似解 sxint=deval(sol,xint) 计算微分方程积分区间内任何一点的解值
z (0) 1, z (0) 0, z ( ) 0
本例中,微分方程与参数λ的数值有关。一般而言,对于任意的λ值,该问题无解, 但对于特殊的λ值(特征值),它存在一个解,这也称为微分方程的特征值问题。 对于此问题,可在bvpinit中提供参数的猜测值,然后重复求解BVP得到所需的 参数,返回参数为sol.parameters
bvp4c函数原理
bvp4c函数原理bvp4c函数是一种用于求解常微分方程边值问题的算法。
它的原理是将边值问题转化为一个初始值问题,并使用数值方法求解。
边值问题是在一定边界条件下求解常微分方程的解。
常微分方程是描述自然界中许多现象的重要数学工具,它可以用来描述物体的运动、电路的行为、流体的流动等。
边值问题的求解在物理、工程、经济等领域中具有重要的应用价值。
bvp4c函数的实现使用了有限差分方法,将区域离散化成若干个网格点,然后通过递推关系式计算出网格点上的数值解。
具体来说,bvp4c函数将边值问题转化为一个初始值问题,通过迭代求解得到数值解。
在使用bvp4c函数求解边值问题时,首先需要定义边界条件。
边界条件是指在自变量的一组给定值处,因变量的取值已知。
边界条件的选择对求解的精度和稳定性有重要影响。
然后,需要指定常微分方程的形式和初始猜测解。
常微分方程的形式可以根据实际问题的物理意义进行选择,而初始猜测解可以根据问题的特点和经验进行选择。
接下来,使用bvp4c函数进行求解。
该函数会自动调整步长,并使用适当的数值方法进行计算。
求解过程中,可以通过设定容忍误差来控制计算精度。
通过分析数值解的收敛性和稳定性,可以评估计算结果的可靠性。
如果数值解满足预期的精度要求,并且在物理意义上是合理的,那么可以认为bvp4c函数求解得到的结果是可靠的。
bvp4c函数是一种有效求解常微分方程边值问题的算法。
它通过将边值问题转化为初始值问题,并使用数值方法进行求解,可以得到较为准确的数值解。
在实际应用中,我们可以根据具体的问题特点和要求,灵活运用bvp4c函数,解决各种边值问题。
c语言布伦特方法
c语言布伦特方法布伦特方法(Brent's method)是一种用于求解数值计算中函数零点的迭代算法。
该方法由Richard P. Brent于1973年提出,是一种快速且高效的求解函数零点的方法。
布伦特方法结合了二分法和割线法的优点,能在迭代过程中快速逼近函数的零点。
布伦特方法的基本思想是通过构造两条直线,一条通过前两个迭代点,另一条通过前一个迭代点和当前迭代点,然后通过这两条直线的交点来确定下一次迭代的点。
这样,在每次迭代时,不仅能够保证迭代点逼近零点,还能够保证迭代过程的稳定性和收敛性。
具体而言,布伦特方法的迭代公式如下所示:$x_{n+1} = x_n - f(x_n) \cdot \frac{x_n - x_{n-1}}{f(x_n) - f(x_{n-1})}$其中,$x_n$代表第n次迭代的点,$f(x_n)$代表函数在$x_n$处的值。
布伦特方法的迭代过程如下:1. 初始化迭代点$x_0$、$x_1$和$x_2$,使得$f(x_0)$、$f(x_1)$和$f(x_2)$的符号不同。
2. 计算$x_3$,并判断$f(x_3)$的符号。
3. 如果$f(x_3)$的符号与$f(x_2)$相同,则将$x_3$作为新的迭代点$x_0$;否则,将$x_3$作为新的迭代点$x_2$。
4. 重复步骤2和步骤3,直到满足收敛条件或达到最大迭代次数。
布伦特方法的收敛性和稳定性得到了广泛的研究和验证。
相比于二分法和割线法,布伦特方法具有更快的收敛速度和更高的计算精度。
它在实际应用中被广泛用于求解非线性方程、优化问题以及其他数值计算中的函数零点。
然而,布伦特方法也存在一些限制和注意事项。
首先,布伦特方法要求函数在迭代过程中必须是光滑的,否则可能导致迭代过程不收敛或发散。
其次,布伦特方法对初值的选取比较敏感,不同的初值可能导致不同的迭代结果。
因此,在使用布伦特方法时,需要对初值进行合理选择,并进行迭代过程的收敛性和稳定性分析。
Excel常用函数完全手册(完善版)
Excel 2003函数应用完全手册目录一、函数应用基础 (1)(一)函数和公式 (1)1.什么是函数 (1)2.什么是公式 (1)(二)函数的参数 (1)1.常量 (1)2.逻辑值 (1)3.数组 (1)4.错误值 (1)5.单元格引用 (1)6.嵌套函数 (2)7.名称和标志 (2)(三)函数输入方法 (2)1.“插入函数”对话框 (2)2.编辑栏输入 (3)二、函数速查一览 (3)(一)数据库函数 (3)1.DA VERAGE (3)2.DCOUNT (3)3.DCOUNTA (3)4.DGET (3)5.DMAX (3)6.DMIN (3)7.DPRODUCT (3)8.DSTDEV (3)9.DSTDEVP (4)10.DSUM (4)11.DV AR (4)12.DV ARP (4)13.GETPIVOTDATA (4)(二)日期与时间函数 (4)1.DATE (4)2.DATEV ALUE (4)3.DAY (4)4.DAYS360 (5)5.EDA TE (5)6.EOMONTH (5)14.TIMEV ALUE (6)15.TODAY (6)16.WEEKDAY (6)17.WEEKNUM (6)18.WORKDAY (6)19.YEAR (7)20.YEARFRAC (7)(三)外部函数 (7)1.EUROCONVERT (7)2.SQL.REQUEST (7)(四)工程函数 (7)1.BESSELI (7)2.BESSELJ (8)3.BESSELK (8)4.BESSELY (8)5.BIN2DEC (8)6.BIN2HEX (8)7.BIN2OCT (8)PLEX (8)9.CONVERT (8)10.DEC2BIN (8)11.DEC2HEX (8)12.DEC2OCT (8)13.DELTA (8)14.ERF (8)15.ERFC (9)16.GESTEP (9)17.HEX2BIN (9)18.HEX2DEC (9)19.HEX2OCT (9)20.IMABS (9)21.IMAGINARY (9)22.IMARGUMENT (9)23.MCONJUGA TE (9)24.IMCOS (9)25.IMDIV (9)26.IMEXP (9)27.IMLN (9)28.IMLOG10 (10)29.IMLOG2 (10)30.IMPOWER (10)36.IMSUM (10)37.OCT2BIN (10)38.OCT2DEC (10)39.OCT2HEX (10)(五)财务函数 (10)1.ACCRINT (10)2.ACCRINTM (11)3.AMORDEGRC (11)4.AMORLINC (11)5.COUPDAYBS (11)6.COUPDAYS (11)7.COUPDAYSNC (11)8.COUPNUM (11)9.COUPPCD (11)10.CUMIPMT (11)11.CUMPRINC (12)12.DB (12)13.DDB (12)14.DISC (12)15.DOLLARDE (12)16.DOLLARFR (12)17.DURA TION (12)18.EFFECT (12)19.FV (12)20.FVSCHEDULE (12)21.INTRA TE (13)22.IPMT (13)23.IRR (13)24.ISPMT (13)25.MDURATION (13)26.MIRR (13)27.NOMINAL (13)28.NPER (13)29.NPV (13)30.ODDFPRICE (13)31.ODDFYIELD (14)32.ODDLPRICE (14)33.ODDL YIELD (14)34.PMT (14)35.PPMT (14)36.PRICE (14)37.PRICEDISC (14)43.SYD (15)44.TBILLEQ (15)45.TBILLPRICE (15)46.TBILL YIELD (15)47.VDB (15)48.XIRR (16)49.XNPV (16)50.YIELD (16)51.YIELDDISC (16)52.YIELDMAT (16)(六)信息函数 (16)1.CELL (16)2.ERROR.TYPE (16) (16)4.IS 类函数 (17)5.ISEVEN (17)6.ISODD (17)7.N (17)8.NA (17)9.TYPE (18)(七)逻辑运算符 (18)1.AND (18)2.FALSE (18)3.IF (18)4.NOT (18)5.OR (18)6.TRUE (18)(八)查找和引用函数 (19)1.ADDRESS (19)2.AREAS (19)3.CHOOSE (19)4.COLUMN (19)5.COLUMNS (19)6.HLOOKUP (19)7.HYPERLINK (19)8.INDEX (20)9.INDIRECT (20)10.LOOKUP (20)11.MATCH (20)12.OFFSET (21)(九)数学和三角函数 (21)1.ABS (21)2.ACOS (21)3.ACOSH (22)4.ASIN (22)5.ASINH (22)6.ATAN (22)7.ATAN2 (22)8.ATANH (22)9.CEILING (22)BIN (22)11.COS (22)12.COSH (23)13.COUNTIF (23)14.DEGREES (23)15.EVEN (23)16.EXP (23)17.FACT (23)18.FACTDOUBLE (23)19.FLOOR (23)20.GCD (23)21.INT (23)22.LCM (24)23.LN (24)24.LOG (24)25.LOG10 (24)26.MDETERM (24)27.MINVERSE (24)28.MMULT (24)29.MOD (24)30.MROUND (24)31.MULTINOMIAL (25)32.ODD (25)33.PI (25)34.POWER (25)35.PRODUCT (25)36.QUOTIENT (25)37.RADIANS (25)38.RAND (25)39.RANDBETWEEN (25)40.ROMAN (26)41.ROUND (26)47.SINH (26)48.SQRT (26)49.SQRTPI (27)50.SUBTOTAL (27)51.SUM (27)52.SUMIF (27)53.SUMPRODUCT (27)54.SUMSQ (27)55.SUMX2MY2 (27)56.SUMX2PY2 (27)57.SUMXMY2 (28)58.TAN (28)59.TANH (28)60.TRUNC (28)(十)统计函数 (28)1.A VEDEV (28)2.A VERAGE (28)3.A VERAGEA (28)4.BETADIST (28)5.BETAINV (28)6.BINOMDIST (29)7.CHIDIST (29)8.CHIINV (29)9.CHITEST (29)10.CONFIDENCE (29)11.CORREL (29)12.COUNT (29)13.COUNTA (30)14.COUNTBLANK (30)15.COUNTIF (30)16.COV AR (30)17.CRITBINOM (30)18.DEVSQ (30)19.EXPONDIST (30)20.FDIST (30)21.FINV (30)22.FISHER (31)23.FISHERINV (31)24.FORECAST (31)25.FREQUENCY (31)26.FTEST (31)27.GAMMADIST (31)33.HYPGEOMDIST (32)34.INTERCEPT (32)35.KURT (32)RGE (32)37.LINEST (32)38.LOGEST (33)39.LOGINV (33)40.LOGNORMDIST (33)41.MAX (33)42.MAXA (33)43.MEDIAN (33)44.MIN (33)45.MINA (33)46.MODE (33)47.NEGBINOMDIST (34)48.NORMDIST (34)49.NORMSINV (34)50.NORMSDIST (34)51.NORMSINV (34)52.PEARSON (34)53.PERCENTILE (34)54.PERCENTRANK (34)55.PERMUT (35)56.POISSON (35)57.PROB (35)58.QUARTILE (35)59.RANK (35)60.RSQ (35)61.SKEW (35)62.SLOPE (35)63.SMALL (36)64.STANDARDIZE (36)65.STDEV (36)66.STDEV A (36)67.STDEVP (36)68.STDEVPA (36)69.STEYX (36)70.TDIST (37)71.TINV (37)72.TREND (37)73.TRIMMEAN (37)74.TTEST (37)75.V AR (37)(十一)文本和数据函数 (38)1.ASC (38)2.CHAR (38)3.CLEAN (38)4.CODE (38)5.CONCATENATE (38)6.DOLLAR 或RMB (38)7.EXACT (39)8.FIND (39)9.FINDB (39)10.FIXED (39)11.JIS (39)12.LEFT 或LEFTB (39)13.LEN 或LENB (39)14.LOWER (40)15.MID 或MIDB (40)16.PHONETIC (40)17.PROPER (40)18.REPLACE 或REPLACEB (40)19.REPT (40)20.RIGHT 或RIGHTB (40)21.SEARCH 或SEARCHB (41)22.SUBSTITUTE (41)23.T (41)24.TEXT (41)25.TRIM (41)26.UPPER (41)27.V ALUE (41)28.WIDECHAR (41)三、函数应用案例──算账理财 (42)1.零存整取储蓄 (42)2.还贷金额 (42)3.保险收益 (42)4.个税缴纳金额 (43)四、函数应用案例──信息统计 (43)1.性别输入 (43)2.出生日期输入 (44)3.职工信息查询 (44)4.职工性别统计 (45)5.年龄统计 (45)7.位次阈值统计 (46)五、函数应用案例──管理计算 (46)1.授课日数 (46)2.折旧值计算 (46)3.客流均衡度计算 (47)4.销售额预测 (47)5.客流与营业额的相关分析 (47)一、函数应用基础( 一) 函数和公式1 .什么是函数Excel 函数即是预先定义,执行计算、分析等处理数据任务的特殊公式。
matlab 微分方程边界条件
matlab 微分方程边界条件微分方程是数学中一个非常重要的概念,它描述了变量之间的关系及其变化规律。
在实际问题中,我们经常会遇到一些微分方程问题,而边界条件是解决微分方程问题中的重要一环。
本文将以边界条件为主题,探讨如何在MATLAB中处理微分方程问题,并给出一些实例进行说明。
我们来了解一下什么是边界条件。
在求解微分方程时,我们通常需要给出一些已知条件,这些条件被称为边界条件。
边界条件可以是函数在某些点处的值,也可以是函数在某些点处的导数值。
边界条件的作用是限定了微分方程的解的范围,使得求解问题具有唯一性。
在MATLAB中,求解微分方程可以使用ode45、ode23等数值方法。
这些方法可以解决一般的初值问题,但对于边值问题,即需要给定边界条件的情况,就需要使用其他方法。
MATLAB提供了一个专门用于求解边值问题的函数——bvp4c。
bvp4c函数的基本使用方法如下:```matlabsol = bvp4c(@(x,y)odefun(x,y),@(ya,yb)bcfun(ya,yb),guess);```其中,odefun是微分方程的函数句柄,bcfun是边界条件的函数句柄,guess是初值的猜测。
下面,我们通过一个具体的例子来说明如何使用bvp4c函数求解边值问题。
假设我们要求解如下的边值问题:$$y''(x) + y(x) = 0$$$$y(0) = 0, y(\pi) = 0$$我们需要将该二阶微分方程转化为一阶方程组的形式。
令$y_1(x) = y(x), y_2(x) = y'(x)$,则原方程可以转化为:$$y_1' = y_2$$$$y_2' = -y_1$$接下来,我们定义odefun函数和bcfun函数:```matlabfunction dydx = odefun(x,y)dydx = [y(2); -y(1)];endfunction res = bcfun(ya,yb)res = [ya(1); yb(1)];end```然后,我们可以调用bvp4c函数求解边值问题:```matlabsol = bvp4c(@(x,y)odefun(x,y),@(ya,yb)bcfun(ya,yb),guess);```其中,guess是初值猜测,可以根据实际情况进行调整。
特拉亨伯格方法算数法
特拉亨伯格方法算数法
特拉亨伯格方法(Trapezium Rule)是一种数值积分方法,用于近似计算定积分的数值结果。
它基于将被积函数曲线下的面积近似为由一系列梯形的面积之和。
具体的计算步骤如下:
1. 将被积函数曲线划分为多个小区间,每个区间的宽度相等。
2. 在每个区间内,计算被积函数曲线端点的函数值。
3. 对于每个区间,将两个函数值相加,并乘以区间宽度的一半。
这样就得到了该区间内的梯形面积。
4. 将所有区间内的梯形面积相加,得到总的面积近似值。
特拉亨伯格方法的数值结果通常随着区间的细分而更加精确,因此可以通过增加区间的数量来提高结果的准确性。
但是,需要注意的是,如果被积函数在某些区间内具有很大的变化,可能需要更小的区间来获得较好的近似结果。
需要注意的是,特拉亨伯格方法是一种近似计算方法,得到的结果并非精确的定积分值。
因此,在实际应用中,可能需要根据具体问题的需求选择更为精确的数值积分方法。
边值问题(BVP)的Matlab解法
边值问题(BVP)的Matlab解法求微分⽅程(1+x)D2y=2y-4 初始条件 y(0)=0 y(1)=2Dy(1)如果想⽤inline和ode45解决,不⽤function窗⼝,该如何做?解1. 对于此类边值微分⽅程,ode**函数是⽆⼒直接求解的,Matlab提供了bvp解算器。
2. 对⼲你⽤的Matlab版本,⽤@(x)函数(匿名函数)⽐inline更⽅便。
3. 请参考本⽂中的其它例题及相关资料理解下⾯的代码。
4. 在Matlab7.1版上,可⽤: dsolve('D2y = (2*y-4)/(1+t)', 'y(0) = 0', 'Dy(1) = y(1)/2') 求出解析解(符号解)。
如不需要解析解与数值解的对⽐,可不要第⼀段代码。
% 解析解 syms t y = -(1+t)^(1/2)*besseli(1,2*2^(1/2)*(1+t)^(1/2))*(4*i*bessely(0,4*i)-2*bessely(1,4*i)+2^(1/2)*bessely(1,2*i*2^(1/2)))/(2*i*bessely(0,4*i)*besseli(1,2*2^(1/2))-bessely(1,4*i)*besseli(1,2*2^(1/2))+besseli(1,4)*bessely(1,2*i*2^(1/2))-2*besseli(0,4)*bessely(1,2*i*2^(1/2)))+(1+t)^(1/2)*bessely(1,2*i*2^(1/2)*(1+t)^(1/2))*(besseli(1,2*2^(1/2))*2^(1/2)-2*besseli(1,4)+4*besseli(0,4))/(2*i*bessely(0,4*i)*besseli(1,2*2^(1/2))-bessely(1,4*i)*besseli(1,2*2^(1/2))+besseli(1,4)*bessely(1,2*i*2^(1/2))-2*besseli(0,4)*bessely(1,2*i*2^(1/2)))+2; ezplot(y,[0 1])% 数值解 dydx = @(x,y) [y(2);(2*y(1)-4)/(1+x) ]; %边值微分⽅程 res = @(ya,yb) [yb(2) - yb(1)/2;ya(1) - 0 ]; %边界条件 solinit =bvpinit(linspace(0,1,10),[1 0]); sol = bvp4c(dydx,res,solinit); xint = linspace(0,1,50); Sxint = deval_r(sol,xint);% 画图 hold on plot(xint,Sxint(1,:),'*') title('stevenchang041''s equation.') xlabel('x') ylabel('solution y')。
第四讲 bvp4c函数应用
? Q(x) ? w(l ? x)
??
M
( x)
?
?
1 2
w(l
?
x)2
? ??
用积分法,可推出梁的斜率(转角)和挠度表达式为
y??
1 EI
(?
wl2x ? 2
wlx2 2
?
wx3 ) ? 6
c1
y?
1 EI
(?
wl2 x2 4
?
wlx3 6
?
wx4 ) ? 24
c1x ?
c2
利用x ? 0处的边界条件,y ? 0和y?? 0得c1 ? 0和c2 ? 0 最后梁的y和y?的理论解为
solinit和exmpsol结构
? solinit =
x: [0 0.25000000000000 0.5000000000000
0.75000000000000 1]
y: [2x5 double]
? exmpsol =
x: [1x7 double]
y: [2x7 double]
yp: [2x7 double]
eta=linspace(0,1,50); y=deval(beamsol,eta); plot(eta,y(1,:)) function dydx = BeamODE(x, yM, r)
dydx = [y(2);y(3);y(4);1];
function bc=SimpleBeamBC(y0,y1M, r) bc = [y0(1);y0(3);y1(1);y1(3 )-Mr];
结论:因此用ode45和fsolve联立是可以求解梁的问题!
y2 ?
dy dt
相关函数的创建
? 下面创建函数和子函数,实现一阶常微分方程的子函数为OdeBvp,记录边界条件 的函数为OdeBC,初始估计值由bvpinit给出,在0和1之间选择5个点,假定y1有一 个解-0.05,y2有一个解0.1,设k=2,则程序为:
bvp方案
BVP方案引言BVP(Boundary Value Problem)方案是一种用于求解常微分方程边界问题的方法。
在工程和科学领域中,我们经常遇到一些需要同时满足微分方程的边界条件和初始条件的问题。
BVP方案可以帮助我们解决这样的问题。
本文将介绍BVP方案的基本原理和应用场景。
基本原理BVP方案的基本原理是将边界问题转化为一个初值问题。
考虑一个常微分方程:y''(x) + p(x)y'(x) + q(x)y(x) = r(x)其中y''(x)是y(x)的二阶导数,p(x)、q(x)、r(x)是已知函数。
对于这个方程,我们需要指定两个边界条件,例如y(a) = A和y(b) = B。
边界问题的目标就是找到y(x)在[a, b]区间内的解。
BVP方案的思想是将边界问题转化为一个初值问题,即将边界点拆分为两个初值点。
其中一个初值点是边界上的值,另一个初值点可以任意取。
通过求解初值问题,我们可以得到y(x)在[a, b]区间内的解。
BVP方案的一般步骤如下:1.将边界问题转化为初值问题;2.选取一个合适的初值点,例如取x = a;3.使用数值方法求解初值问题,例如用欧拉法、龙格-库塔法等;4.调整初值点,例如取x = b;5.再次使用数值方法求解初值问题;6.通过比较两次求解得到的结果,得到边界问题的解。
应用场景BVP方案在多个领域有广泛的应用,下面列举几个常见的应用场景。
物理学中的边值问题在物理学中,边值问题经常与常微分方程一起出现。
例如,对于弦振动问题,我们需要找到满足一端固定,另一端自由的振动方程。
这个问题就可以通过BVP方案求解。
工程中的边值问题在工程领域中,边值问题也非常常见。
例如,对于梁的挠度计算,我们要找到满足一端受力,另一端受力为零的挠度方程。
这个问题也可以通过BVP方案求解。
生物科学中的边值问题在生物科学中,边值问题也有一定的应用。
例如,对于人口动态模型,我们需要找到满足初始时刻人口数量和平衡时刻人口增长率的方程。
博途 插值函数
博途插值函数博途插值函数简介博途插值函数是在博途软件中提供的一种科学计算函数,广泛应用于工程、科学和其他领域。
插值函数可以通过数据点来生成一个定义域上的连续函数,从而能够在定义域上对未知数据进行预测和估计。
插值函数常常将某些离散的数据点拼成一条连续的曲线,从而使得我们能够更好地进行数据预测和分析。
博途插值函数可以通过多种算法来确定函数的形状和参数,因此可以支持多种类型的数据集合。
博途插值函数的基本原理在博途软件中,插值函数可以使用多种算法进行计算。
其中最常用的算法是拉格朗日插值法和样条插值法。
拉格朗日插值法是一种基于多项式函数的插值方法。
该方法通过根据数据集合,生成一个多项式函数来拟合数据的变化趋势。
插值函数的形式为:L(x) = f(x0) * (x--x1) * (x--x2) * ... * (x--xn)/(x0--x1) * (x0--x2) * ... * (x0--xn)其中 f(x0), f(x1), ..., f(xn) 是已知的数据点, L(x) 是插值函数, x0, x1, ..., xn 是定义域的点。
样条插值法是一种利用多个低次的样条函数来拟合数据的方法。
具体的,该算法将定义域分成多个小区间,然后在每个小区间内拟合一个低次样条函数,从而使整个函数的形状更加平稳。
插值函数的形式可以写成:S(x) = S0(x), x0 <= x < x1S1(x), x1 <= x < x2...Sn(x), xn <= x < xn+1其中 S0(x), S1(x), ..., Sn(x) 是各自的低次样条函数。
博途插值函数的应用博途插值函数在工程、科学和其他领域中应用广泛。
下面列举几个实际例子:1. 在数据分析中,博途插值函数可以用于估计未知数据点的值。
例如,在某个系统的运行中,我们可以记录下它的运行数据,并使用插值函数来预测未来的趋势和表现。
2. 在地图制作中,插值函数可以用来生成海拔高度图。
bvps计算公式
bvps计算公式
BVPS(每股净资产)是指公司每股股票所拥有的净资产价值,是投资者判断公司实力和股票价值的重要指标之一。
BVPS的计算公式如下:
BVPS = (总资产 - 总负债) / 总股本
其中,总资产是指公司所有的资产价值,包括固定资产、流动资产、长期投资等;总负债是指公司所有的负债金额,包括应付账款、借款、应付利息等;总股本是指公司所有已发行的股票数量。
需要注意的是,BVPS是一个动态的指标,随着公司业绩的变化和股本的变化而变化。
因此,投资者在使用BVPS作为参考指标时,需要结合其他财务指标和公司基本面进行综合分析。
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为常数
j
bvp4c调用格式
sol bvp4c(@FunctionName,@BCFunction, solinit, options, p1, p2,L )
FunctionName函数的接口
function dydx=FunctionName(x,y,p1,p2,...) 其中x是一标量,y为 yj列向量, p1,p2,...等为fj 的参数,参数值已知,输出dydx是列向量, 对应于fj列向量
0 1, , M ,V分别为无量纲斜率,力矩及切力
梁的微分控制方程转化为一阶常微分方程组
y1 y
y3
d2y
d 2
y2
dy
d
y4
d3y
d 3
dy1
d
y2
dy2
d
y3
dy3
d
y4
dy4 q
d
用bvp4c函数求解受均布载荷的悬臂梁
y q 1
1 图1
悬臂梁的bvp4c函数求解
function CantileverBeam solinit=bvpinit(linspace(0,1,10),[0.5,0.5,0.5,0.5]); beamsol=bvp4c(@BeamODE, @BeamCantileverBC,solinit,[]); eta=linspace(0,1,50); y=deval(beamsol,eta); plot(eta,y(1,:))
BCFunction函数的创建
function Res=BCFunction (ya,yb,p1,p2,...) ya是表示 yj(a)的列向量,yb是表示 yj(b)的列 向量,即使不要求边界条件,已知参数p1,p2 等也必须出现在接口定义语句中,输出Res为 列向量。
调用bvp4c函数所涉及到的另外两个函数
EIy q(x)
工程梁的无量纲方程
如果定截面梁横向位移为w(x),长为L,弹性模量是E,横截面的惯性 矩是I,单位长度载荷是 p0q(x),则无量纲方程如下:
q() d 4 y d 4
d P0L3 / EI
dy
d
M2
V
Vd P0 L
d3y d 3
其中 x / L, y y( ) w / h0,h0 P0L4 / EI,P0是常数,表示q的最大值
function bvpExample k=2; solinit=bvpinit(linspace(0,1,5),[-0.05,0.1]) exmpsol=bvp4c(@OdeBvp,@OdeBC,solinit,[],k); x=linspace(0,1,50); y=deval(exmpsol,x); plot(x,y(1,:)) function dydx=OdeBvp(x,y,k) dydx=[y(2);x-k*y(1)]; function res=OdeBC(ya,yb,k) res=[ya(1);yb(1)];
变量solinit为一结构?,可由函数bvpinit得到: solinit=bvpinit(x,y),x向量为初始网格点的估计值, 向量y为每个yj的估计值。向量x和y的长度互不相关。
bvp4c的输出sol是一结构,为特定数量点对应的解。 为使曲线变得更光滑,需要在中间插入一些点,使 用:sxint=deval(sol,xint),xint为点向量,函数deval 根据这些点向量求解。sol为函数bvp4c的输出。
y 1 ( wl2 x wlx2 wx3 ) EI 2 2 6
y 1 ( wl2 x2 wlx3 wx4 ) EI 4 6 24
工程梁的微分控制方程推导
q M
M+dM
FP
dx
FN
dx
FN+d FN
FQ
FQ+dFQ
dM dx
FQ ,
dFQ q( x), dx
dFN p( x) dx
力图和弯矩图。
Q wl
+
x
M _
x
wl 2 2
求解过程
Q(x) w(l x)
M
(
x)
1 2
w(l
x)
2
用积分法,可推出梁的斜率(转角)和挠度表达式为
y
1 EI
(
wl2 x 2
wlx2 2
wx3 ) 6
c1
y
1 EI
(
wl 2 x2 4
wlx3 6
wx4 24
)
c1x
c2
利用x 0处的边界条件,y 0和y 0得c1 0和c2 0 最后梁的y和y的理论解为
求解结果显示
0 -0.01 -0.02 -0.03 -0.04 -0.05 -0.06 -0.07 -0.08 -0.09
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
solinit和exmpsol结构
solinit = x: [0 0.25000000000000 0.50000000000000
-0.035 -0.04 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
思考:用ode45函数和fsolve函数能用来求解梁的问题吗?
对于梁而言,本质是一个边值问题,梁的两端各为两个边 界条件,ode45只能求解初值问题,但对于梁的任一端,可 以先假设另两个初值已知,这样用ode45函数求可以求解控 制微分方程,但结果中包含两个未知量,然后再利用另一 端的已知边界条件,这样便建立了一个非线性方程组,可 用fsolve函数求得两个未知量。然后再用ode45求解。便可 得解。
function dydx = BeamODE(x, y) dydx = [y(2);y(3);y(4);1];
function bc=BeamCantileverBC(y0,y1) bc = [y0(1);y0(2);y1(3);y1(4)];
悬臂梁的bvp4c函数求解结果
0.14 0.12
0.1 0.08 0.06 0.04 0.02
结论:因此用ode45和fsolve联立是可以求解梁的问题!
bvp4c函数应用举例
求解下面这个单变量二阶常微分方程
d2y dx2
ky
x
0
x
1
边界条件为:
y(0) 0
y(1) 0
将上式重写为一个一阶方程组:
dy1 dx
y2
dy2 dx
x ky1
边界条件为:
y1 (0) 0 y 1(1) 0
y1 y dy
y2 dt
相关函数的创建
下面创建函数和子函数,实现一阶常微分方程的子函数为OdeBvp,记录边界条件 的函数为OdeBC,初始估计值由bvpinit给出,在0和1之间选择5个点,假定y1有一 个解-0.05,y2有一个解0.1,设k=2,则程序为:
0.75000000000000 1] y: [2x5 double] exmpsol = x: [1x7 double] y: [2x7 double] yp: [2x7 double] solver: 'bvp4c'
0
边值问题举例——工程梁
y w b
x
h
l
图1
材料力学解法回顾
根据材料力学中关于轴力,剪力和弯矩符号的规定:轴 力,拉力为正;剪力,绕隔离体顺时针方向转动者为正; 弯矩,使梁的下侧纤维受拉者为正。画出该悬臂梁的剪
简支梁(一端施加一额外力矩Mr=0.8)的bvp4c求解结果
0.014 0.012
0.01 0.008 0.006 0.004 0.002
0 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
0.005 0
-0.005 -0.01
-0.015 -0.02
-0.025 -0.03
0 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
课堂练习—完成简支梁(一端施加一额外力矩Mr=0.8)的bvp4c函数程序
function SimpleBeam Mr=0.8; solinit=bvpinit(linspace(0,1,10),[0.5,0.5,0.5,0.5]); beamsol=bvp4c(@BeamODE, @SimpleBeamBC,solinit,[],Mr); eta=linspace(0,1,50); y=deval(beamsol,eta); plot(eta,y(1,:)) function dydx = BeamODE(x, y,Mr) dydx = [y(2);y(3);y(4);1]; function bc=SimpleBeamBC(y0,y1,Mr) bc = [y0(1);y0(3);y1(1);y1(3)-Mr];
第四讲 bvp4c函数的应用
bvp4c针对两点边界值问题进行数值求解,实现对 以下n个一阶常微分方程的数值解:
dy j dx
f j (x, y1, y2,L
, yn , q)
j=1,2,3L n
x的取值范围为a≤x≤b区间内,初始条件
yj (a) a
j 及y j (b) b
j,
j
1, 2L
, n, a j和b