Maab求解微分方程组及偏微分方程组

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matlab 微分方程表达式

matlab 微分方程表达式

matlab 微分方程表达式使用Matlab求解微分方程是一种常见的数学建模方法。

微分方程在科学和工程领域中具有广泛的应用,例如描述物理系统、生物过程和经济变化等。

本文将介绍如何使用Matlab来求解微分方程,并通过一个具体的实例来说明其应用。

我们需要了解什么是微分方程。

微分方程是描述未知函数及其导数之间关系的方程。

一般来说,微分方程可以分为常微分方程和偏微分方程两种类型。

常微分方程是只含有未知函数的导数的方程,而偏微分方程是含有未知函数及其偏导数的方程。

在Matlab中,我们可以使用ode45函数来求解常微分方程。

ode45是一种常用的数值求解器,可以求解一阶或高阶常微分方程。

它的基本调用格式为:[t, y] = ode45(@f, tspan, y0)其中,@f是一个函数句柄,表示待求的微分方程。

tspan是时间范围,y0是初始条件。

ode45函数将返回时间数组t和对应的解向量y。

下面,我们通过一个具体的实例来说明如何使用Matlab求解微分方程。

假设有一个自由落体的物体,其运动方程可以用以下微分方程来描述:m*d^2y/dt^2 = -mg其中,m是物体的质量,y是物体的位移,t是时间,g是重力加速度。

我们可以将该微分方程转化为一阶微分方程组来求解:dy/dt = vdv/dt = -g其中,v是物体的速度。

现在,我们使用Matlab来求解该微分方程组。

我们定义一个函数文件,命名为free_fall.m,代码如下:function dydt = free_fall(t, y)g = 9.8; % 重力加速度dydt = zeros(2,1);dydt(1) = y(2);dydt(2) = -g;然后,我们使用ode45函数来求解微分方程组。

假设初始条件为y(0) = 0,v(0) = 0,时间范围为0到10秒。

代码如下:[t, y] = ode45(@free_fall, [0 10], [0 0]);我们可以通过绘制y随时间变化的曲线来观察物体的自由落体运动。

差分法求解偏微分方程MAAB

差分法求解偏微分方程MAAB

南京理工大学课程考核论文课程名称:高等数值分析论文题目:有限差分法求解偏微分方程姓名:罗晨学号:成绩:有限差分法求解偏微分方程一、主要内容1.有限差分法求解偏微分方程,偏微分方程如一般形式的一维抛物线型方程:具体求解的偏微分方程如下:2.推导五种差分格式、截断误差并分析其稳定性;3.编写MATLAB程序实现五种差分格式对偏微分方程的求解及误差分析;4.结论及完成本次实验报告的感想。

二、推导几种差分格式的过程:有限差分法(finite-differencemethods )是一种数值方法通过有限个微分方程近似求导从而寻求微分方程的近似解。

有限差分法的基本思想是把连续的定解区域用有限个离散点构成的网格来代替;把连续定解区域上的连续变量的函数用在网格上定义的离散变量函数来近似;把原方程和定解条件中的微商用差商来近似,积分用积分和来近似,于是原微分方程和定解条件就近似地代之以代数方程组,即有限差分方程组,解此方程组就可以得到原问题在离散点上的近似解。

推导差分方程的过程中需要用到的泰勒展开公式如下:()2100000000()()()()()()()......()(())1!2!!n n n f x f x f x f x f x x x x x x x o x x n +'''=+-+-++-+-(2-1)求解区域的网格划分步长参数如下:11k k k kt t x x h τ++-=⎧⎨-=⎩(2-2) 2.1古典显格式2.1.1古典显格式的推导由泰勒展开公式将(,)u x t 对时间展开得2,(,)(,)()()(())i i k i k k k uu x t u x t t t o t t t∂=+-+-∂(2-3) 当1k t t +=时有21,112,(,)(,)()()(())(,)()()i k i k i k k k k k i k i k uu x t u x t t t o t t tuu x t o tττ+++∂=+-+-∂∂=+⋅+∂(2-4)得到对时间的一阶偏导数1,(,)(,)()=()i k i k i k u x t u x t uo t ττ+-∂+∂(2-5) 由泰勒展开公式将(,)u x t 对位置展开得223,,21(,)(,)()()()()(())2!k i k i k i i k i i u uu x t u x t x x x x o x x x x∂∂=+-+-+-∂∂(2-6)当11i i x x x x +-==和时,代入式(2-6)得2231,1,1122231,1,1121(,)(,)()()()()(())2!1(,)(,)()()()()(())2!i k i k i k i i i k i i i i i k i k i k i i i k i i i iu u u x t u x t x x x x o x x x xu u u x t u x t x x x x o x x x x ++++----⎧∂∂=+-+-+-⎪⎪∂∂⎨∂∂⎪=+-+-+-⎪∂∂⎩(2-7) 因为1k k x x h +-=,代入上式得2231,,22231,,21(,)(,)()()()2!1(,)(,)()()()2!i k i k i k i k i k i k i k i ku u u x t u x t h h o h x xu u u x t u x t h h o h x x +-⎧∂∂=+⋅+⋅+⎪⎪∂∂⎨∂∂⎪=-⋅+⋅+⎪∂∂⎩(2-8) 得到对位置的二阶偏导数2211,22(,)2(,)(,)()()i k i k i k i k u x t u x t u x t uo h x h+--+∂=+∂(2-9) 将式(2-5)、(2-9)代入一般形式的抛物线型偏微分方程得(2-10)为了方便我们可以将式(2-10)写成11122k kk k k k i i i i i i u u u u u f h ατ++-⎡⎤--+-=⎢⎥⎣⎦(2-11) ()11122k k k k k k i i i i i i u u uu u f hτατ++----+=(2-12)最后得到古典显格式的差分格式为()111(12)k k k k k i i i i i u ra u r u u f ατ++-=-+++(2-13)2r hτ=其中,古典显格式的差分格式的截断误差是2()o h τ+。

matlab求解偏微分方程组

matlab求解偏微分方程组

matlab求解偏微分方程组偏微分方程组是数学中的重要问题之一,它描述了自然界中许多现象的变化规律。

而matlab作为一种强大的数值计算软件,可以用来求解偏微分方程组,为科学研究和工程应用提供了便利。

在matlab中,求解偏微分方程组可以使用pdepe函数。

pdepe函数是一个用于求解偏微分方程组的通用求解器,可以处理各种类型的偏微分方程组。

它的基本用法是定义一个偏微分方程组的初始条件、边界条件和方程形式,然后调用pdepe函数进行求解。

首先,我们需要定义偏微分方程组的初始条件和边界条件。

初始条件是指在初始时刻各个变量的取值,而边界条件是指在空间上的边界上各个变量的取值。

这些条件可以是数值或函数形式的。

接下来,我们需要定义偏微分方程组的方程形式。

方程形式是指偏微分方程组的具体形式,包括方程的类型、系数和非线性项等。

在matlab中,可以使用函数句柄的形式来定义方程形式。

然后,我们可以调用pdepe函数进行求解。

pdepe函数的基本语法是:sol = pdepe(m,@pdex1,@pdex2,@pdex3,x,t)其中,m是一个表示方程个数的整数,@pdex1、@pdex2和@pdex3分别是定义初始条件、边界条件和方程形式的函数句柄,x和t分别是表示空间和时间的向量。

最后,我们可以通过sol来获取求解结果。

sol是一个包含求解结果的三维数组,其中第一维表示时间,第二维表示空间,第三维表示方程个数。

我们可以通过索引来获取特定时间和空间点的解。

总之,matlab提供了强大的工具来求解偏微分方程组。

通过定义初始条件、边界条件和方程形式,然后调用pdepe函数进行求解,我们可以得到偏微分方程组的数值解。

这为科学研究和工程应用提供了便利,使得我们能够更好地理解和预测自然界中的变化规律。

matlab求解初边值问题的偏微分方程

matlab求解初边值问题的偏微分方程

偏微分方程是描述自然界中动态过程的重要数学工具,在工程领域中,求解偏微分方程是很多实际问题的重要一步。

MATLAB作为一种强大的数学计算软件,提供了丰富的工具和函数来求解各种类型的偏微分方程。

本文将介绍使用MATLAB求解初边值问题的偏微分方程的方法和步骤。

一、MATLAB中的偏微分方程求解工具MATLAB提供了几种可以用来求解偏微分方程的工具和函数,主要包括:1. pdepe函数:用于求解偏微分方程初边值问题的函数,可以处理各种类型的偏微分方程,并且可以自定义边界条件和初始条件。

2. pdepeplot函数:用于绘制pdepe函数求解得到的偏微分方程的解的可视化图形,有助于直观地理解方程的解的特性。

3. pdetool工具箱:提供了一个交互式的图形用户界面,可以用来建立偏微分方程模型并进行求解,适用于一些复杂的偏微分方程求解问题。

二、使用pdepe函数求解偏微分方程初边值问题的步骤对于给定的偏微分方程初边值问题,可以按照以下步骤使用pdepe函数进行求解:1. 定义偏微分方程需要将给定的偏微分方程转化为标准形式,即将偏微分方程化为形式为c(x,t,u)∂u/∂t = x(r ∂u/∂x) + ∂(p∂u/∂x) + f(x,t,u)的形式。

2. 编写边界条件和初始条件函数根据实际问题的边界条件和初始条件,编写相应的函数来描述这些条件。

3. 设置空间网格选择合适的空间网格来离散空间变量,可以使用linspace函数来产生均匀分布的网格。

4. 调用pdepe函数求解偏微分方程将定义好的偏微分方程、边界条件和初始条件函数以及空间网格作为参数传递给pdepe函数,调用该函数求解偏微分方程。

5. 可视化结果使用pdepeplot函数绘制偏微分方程的解的可视化图形,以便对解的性质进行分析和理解。

三、实例分析考虑一维热传导方程初边值问题:∂u/∂t = ∂^2u/∂x^2, 0<x<1, 0<t<1u(0,t) = 0, u(1,t) = 0, u(x,0) = sin(πx)使用MATLAB求解该初边值问题的步骤如下:1. 定义偏微分方程将热传导方程化为标准形式,得到c(x,t,u) = 1, r = 1, p = 1, f(x,t,u) = 0。

matlab偏微分方程组求解

matlab偏微分方程组求解

matlab偏微分方程组求解摘要:一、引言1.介绍Matlab 在偏微分方程组求解中的应用2.阐述偏微分方程组的重要性和应用领域3.说明Matlab 在偏微分方程组求解中的优势二、Matlab 偏微分方程组求解方法1.有限差分法2.有限元法3.边界元法4.其他求解方法三、Matlab 偏微分方程组求解步骤1.准备模型和参数2.选择适当的求解方法3.编写求解脚本4.分析结果四、Matlab 偏微分方程组求解案例分析1.二维热传导方程2.二维亥姆霍兹方程3.三维波动方程五、结论1.总结Matlab 在偏微分方程组求解中的应用2.强调Matlab 在偏微分方程组求解中的重要性3.展望Matlab 在偏微分方程组求解领域的发展前景正文:一、引言Matlab 是一款功能强大的数学软件,广泛应用于科学计算、数据分析、建模等领域。

偏微分方程组是描述众多自然现象和工程问题的数学模型,求解偏微分方程组对于理解这些现象和问题具有重要意义。

Matlab 提供了丰富的工具箱和函数,可以方便地求解偏微分方程组,为科研和工程应用提供了强大的支持。

二、Matlab 偏微分方程组求解方法Matlab 提供了多种求解偏微分方程组的方法,包括有限差分法、有限元法、边界元法等。

有限差分法是一种常用的数值求解方法,通过离散化方程组,将偏微分方程转化为离散形式的代数方程组,从而求解。

有限元法和边界元法是另外两种常用的数值求解方法,分别通过将偏微分方程转化为有限个单元的加权积分和边界上的加权积分,从而求解。

除了上述方法外,Matlab 还支持其他求解方法,如有限体积法、谱方法等。

有限体积法是将偏微分方程组的控制区域划分为有限个体积单元,通过对单元内的值进行插值,得到离散形式的偏微分方程组。

谱方法则是利用傅里叶变换将偏微分方程组转化为频域问题,从而求解。

三、Matlab 偏微分方程组求解步骤求解偏微分方程组的过程主要包括准备模型和参数、选择适当的求解方法、编写求解脚本和分析结果四个步骤。

matlab 求解偏微分方程组

matlab 求解偏微分方程组

一、介绍Matlab是一种强大的数学计算工具,用于解决各种数学问题,包括求解偏微分方程组。

偏微分方程组是描述自然界中许多物理现象的数学模型,其求解对于科学研究和工程应用具有重要意义。

在Matlab中,可以通过多种方法来求解偏微分方程组,包括有限差分方法、有限元方法、谱方法等。

本文将对Matlab中求解偏微分方程组的方法进行介绍和讨论。

二、有限差分方法有限差分方法是一种常用的求解偏微分方程组的数值方法。

其基本思想是将连续的变量离散化为有限个点,并利用差分逼近来近似偏微分方程的导数。

在Matlab中,可以通过编写相应的差分方程组来求解偏微分方程组。

对于二维热传导方程,可以将偏导数用中心差分逼近,并构建相应的差分方程来求解温度分布。

通过循环迭代的方式,可以逐步逼近偏微分方程的解,并得到数值解。

三、有限元方法有限元方法是另一种常用的求解偏微分方程组的数值方法。

其基本思想是将求解区域离散化为有限个单元,并在每个单元内建立近似函数来逼近原始方程。

在Matlab中,可以利用有限元建模工具箱来构建离散化的网格,并编写相应的有限元方程来求解偏微分方程组。

对于弹性力学方程,可以利用有限元方法来求解结构的位移和应力分布。

通过求解线性方程组,可以得到离散化网格上的数值解。

四、谱方法谱方法是一种利用特定基函数展开偏微分方程解的方法。

其基本思想是选取适当的基函数,并通过展开系数来得到偏微分方程的数值解。

在Matlab中,可以通过谱方法工具箱来实现对偏微分方程组的求解。

对于波动方程,可以利用正交多项式展开来逼近波函数,通过选取适当的基函数和展开系数,可以得到偏微分方程的数值解。

五、总结在Matlab中,有多种方法可以用来求解偏微分方程组,包括有限差分方法、有限元方法、谱方法等。

这些方法各有特点,适用于不同类型的偏微分方程和求解问题。

通过合理地选择方法和编写相应的数值算法,可以在Matlab中高效地求解偏微分方程组,为科学研究和工程应用提供重要支持。

如何使用MATLAB求解微分方程学习资料

如何使用MATLAB求解微分方程学习资料

如何使用MATLAB求解微分方程学习资料MATLAB是一种强大的数值计算和科学编程平台,可以用于求解微分方程和微分方程组。

在使用MATLAB求解微分方程之前,需要掌握一些基础知识,包括MATLAB的基本语法和常用的求解微分方程的技术。

下面是一些学习资料和步骤,帮助您使用MATLAB求解微分方程。

1.学习MATLAB基本语法和操作:首先,您需要学习MATLAB的基本语法和常用操作。

您可以参考MATLAB的官方文档、教程和手册,以及MATLAB的在线资源和视频教程。

这些资源可以帮助您掌握MATLAB的基本操作,建立良好的编程习惯。

2.学习求解微分方程的方法:在使用MATLAB求解微分方程之前,您需要了解一些常用的求解微分方程的方法,例如数值方法和解析方法。

数值方法包括欧拉法、龙格-库塔法、四阶龙格-库塔法等;解析方法包括分离变量法、线性微分方程的常系数齐次法和非齐次法等。

您可以参考微积分的教科书、在线资源和视频教程,掌握这些方法。

3. 使用MATLAB求解一阶微分方程:一阶微分方程是最简单的微分方程形式。

您可以首先尝试使用MATLAB求解一阶微分方程。

MATLAB提供了几个函数来求解一阶微分方程,例如ode45、ode23、ode113等。

您可以使用这些函数来解决特定的一阶微分方程,并观察结果。

可以使用plot 函数绘制微分方程的解,以获得更直观的理解。

4.使用MATLAB求解高阶微分方程:一旦您熟悉了使用MATLAB求解一阶微分方程的方法,您可以尝试使用同样的方法来求解高阶微分方程。

在求解高阶微分方程时,您需要将其转化为一组一阶微分方程。

例如,对于二阶线性微分方程,您可以引入一个新的变量来表示未知函数的导数,然后将其转化为一组一阶微分方程。

然后,您可以使用相同的求解函数来求解这组一阶微分方程。

5. 使用MATLAB求解微分方程组:对于多元微分方程组,MATLAB提供了更多的函数来求解。

例如,ode45s可以用于求解刚体动力学方程,ode23t可以用于求解刚体动力学方程。

matlab 求解偏微分方程

matlab 求解偏微分方程

matlab 求解偏微分方程求解偏微分方程是数学中的一种重要问题,而MATLAB是一种功能强大的数学软件,可以用于求解各种数学问题,包括偏微分方程。

在本文中,我们将探讨如何使用MATLAB求解偏微分方程,并介绍一些常用的求解方法和技巧。

偏微分方程是描述自然界中许多现象的数学模型,例如热传导、扩散、波动等。

求解偏微分方程的目标是找到满足方程条件的未知函数。

MATLAB提供了许多内置函数和工具箱,可以方便地进行偏微分方程的求解。

我们需要定义偏微分方程的边界条件和初始条件。

边界条件是指在求解区域的边界上给定的条件,而初始条件是指在求解区域内给定的初始状态。

这些条件将帮助我们确定偏微分方程的解。

接下来,我们可以使用MATLAB中的偏微分方程求解函数来求解方程。

MATLAB提供了几种常用的求解方法,例如有限差分法、有限元法和谱方法等。

通过选择合适的求解方法,我们可以得到偏微分方程的数值解。

在使用MATLAB求解偏微分方程时,我们还可以使用一些技巧和优化方法来提高求解效率。

例如,可以使用网格剖分方法来将求解区域划分为若干小区域,从而减少计算量。

此外,还可以使用迭代方法来逐步逼近偏微分方程的解,从而提高求解精度。

除了求解偏微分方程,MATLAB还可以用于可视化偏微分方程的解。

通过使用MATLAB的绘图函数,我们可以将数值解以图形的形式展示出来,从而更直观地理解偏微分方程的解。

需要注意的是,在使用MATLAB求解偏微分方程时,我们需要考虑计算资源的限制。

由于偏微分方程的求解通常需要大量的计算和存储资源,因此我们需要合理安排计算机的内存和处理器的使用,以避免计算过程中的错误或崩溃。

总结起来,MATLAB是一种强大的数学软件,可以用于求解偏微分方程。

通过选择合适的求解方法和优化技巧,我们可以得到偏微分方程的数值解,并用图形的形式展示出来。

使用MATLAB求解偏微分方程可以帮助我们更好地理解和解决实际问题,是数学研究和工程应用中的重要工具之一。

matlab偏微分方程组求解

matlab偏微分方程组求解

MATLAB偏微分方程组求解介绍偏微分方程组是描述自然界中许多现象的数学模型,包括流体力学、电磁学、热传导等。

求解偏微分方程组是科学研究和工程应用中的重要问题之一。

MATLAB作为一种强大的数值计算工具,提供了丰富的函数和工具箱,可以用于求解偏微分方程组。

本文将介绍如何使用MATLAB求解偏微分方程组。

我们将从基本的概念和数学理论开始,然后介绍MATLAB中的相关函数和工具箱,最后给出一个具体的求解偏微分方程组的示例。

基本概念和数学理论偏微分方程组偏微分方程组是一个包含多个未知函数的方程组,其中每个未知函数的导数(偏导数)出现在方程中。

一般形式的偏微分方程组可以写成以下形式:F1(u1,u2,…,u n,∂u1∂x,∂u2∂x,…,∂u n∂x,∂u1∂y,∂u2∂y,…,∂u n∂y,…)=0F2(u1,u2,…,u n,∂u1∂x,∂u2∂x,…,∂u n∂x,∂u1∂y,∂u2∂y,…,∂u n∂y,…)=0⋮F m(u1,u2,…,u n,∂u1∂x,∂u2∂x,…,∂u n∂x,∂u1∂y,∂u2∂y,…,∂u n∂y,…)=0其中,u1,u2,…,u n是未知函数,∂u1∂x ,∂u2∂x,…,∂u n∂x,∂u1∂y,∂u2∂y,…,∂u n∂y,…是未知函数的偏导数。

边界条件为了求解偏微分方程组,我们需要给出适当的边界条件。

边界条件是在给定的边界上给出未知函数或其导数的值。

常见的边界条件包括:Dirichlet边界条件、Neumann边界条件和Robin边界条件。

•Dirichlet边界条件:给定未知函数在边界上的值。

•Neumann边界条件:给定未知函数的法向导数在边界上的值。

•Robin边界条件:给定未知函数和其法向导数的线性组合在边界上的值。

数值方法由于一般情况下无法找到偏微分方程组的解析解,我们需要使用数值方法来求解。

常见的数值方法包括:有限差分法、有限元法和谱方法。

•有限差分法:将偏微分方程组转化为差分方程组,通过在网格上逼近导数来近似原方程。

matlab中求解偏微分方程

matlab中求解偏微分方程

文章标题:深入探讨 Matlab 中求解偏微分方程的方法和应用一、引言在现代科学和工程中,偏微分方程是一种重要的数学工具,用于描述各种自然现象和物理过程,如热传导、流体力学、电磁场等。

Matlab 是一个用于科学计算和工程应用的强大工具,提供了丰富的数值计算和数据可视化功能,其中包括求解偏微分方程的工具箱,本文将深入探讨在Matlab中求解偏微分方程的方法和应用。

二、基本概念偏微分方程(Partial Differential Equation, PDE)是关于多个变量的函数及其偏导数的方程。

在物理学和工程学中,PDE广泛应用于描述空间变量和时间变量之间的关系。

在Matlab中,求解PDE通常涉及到确定PDE类型、边界条件、初始条件和求解方法等步骤。

三、求解方法1. 有限差分法(Finite Difference Method)有限差分法是求解PDE的常用数值方法之一,它将PDE转化为差分方程组,并通过迭代求解得到数值解。

在Matlab中,可以使用pdepe 函数来求解具有一维、二维或三维空间变量的PDE,该函数可以直接处理边界条件和初始条件。

2. 有限元法(Finite Element Method)有限元法是另一种常用的数值方法,它将求解区域离散化为有限数量的单元,并通过单元之间的插值来逼近PDE的解。

Matlab提供了pdenonlin函数来求解非线性PDE,该函数支持各种复杂的几何形状和非线性材料参数。

3. 特征线法(Method of Characteristics)特征线法适用于一维双曲型PDE的求解,该方法基于特征线方程的性质来构造数值解。

在Matlab中,可以使用pdegplot函数来展示特征线,并通过构造特征线网格来求解PDE。

四、实际应用1. 热传导方程的求解假设我们需要求解一个长条形的材料中的热传导方程,可以通过在Matlab中定义边界条件和初始条件,然后使用pdepe函数来求解得到温度分布和热流线。

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偏微分方程组求解

matlab偏微分方程组求解

matlab偏微分方程组求解(实用版)目录1.MATLAB 求解偏微分方程组的概述2.偏微分方程组的格式和类型3.MATLAB 求解偏微分方程组的方法4.常用的 MATLAB 求解偏微分方程组的工具箱5.MATLAB 求解偏微分方程组的步骤和示例正文一、MATLAB 求解偏微分方程组的概述偏微分方程组在数学、物理、工程等领域有着广泛的应用,而 MATLAB 作为一款强大的数学软件,提供了丰富的函数和工具箱来求解偏微分方程组。

本文将介绍如何使用 MATLAB 求解偏微分方程组。

二、偏微分方程组的格式和类型偏微分方程组的格式一般为:u/x = f(x, y, u)u/y = g(x, y, u)u/z = h(x, y, u)其中,u 是未知函数,x、y、z 是自变量,f、g、h 是已知函数。

偏微分方程组的类型可以根据未知函数的个数、方程的阶数、方程的形式等进行分类。

常见的类型有一阶方程组、二阶方程组、高阶方程组、线性方程组、非线性方程组等。

三、MATLAB 求解偏微分方程组的方法MATLAB 求解偏微分方程组的主要方法有以下几种:1.符号计算法:使用 MATLAB 内置的符号计算函数,如 sym、syms、subs 等,可以方便地表示和操作偏微分方程组。

2.数值计算法:使用 MATLAB 的数值计算函数,如 ode45、ode23、ode113 等,可以求解数值形式的偏微分方程组。

3.图形可视化法:使用 MATLAB 的图形函数,如 plot、contour 等,可以直观地显示偏微分方程组的解。

四、常用的 MATLAB 求解偏微分方程组的工具箱MATLAB 中有多个工具箱可以用于求解偏微分方程组,常用的有:1.ODE Toolbox:包含求解常微分方程(ODE)和偏微分方程(PDE)的函数。

2.PDE Toolbox:专门用于求解偏微分方程的工具箱,提供了丰富的PDE 求解器和可视化工具。

3.Finite Element Toolbox:用于求解有限元方法的偏微分方程组。

matlab偏微分方程组求解

matlab偏微分方程组求解

MATLAB学习(序列1)偏微分方程组的求解ode23 解非刚性微分方程,低精度,使用Runge-Kutta法的二三阶算法。

ode45 解非刚性微分方程,中等精度,使用Runge-Kutta法的四五阶算法。

ode113 解非刚性微分方程,变精度变阶次Adams-Bashforth-Moulton PECE算法。

ode23t 解中等刚性微分方程,使用自由内插法的梯形法则。

ode15s 解刚性微分方程,使用可变阶次的数值微分(NDFs)算法。

ode23s 解刚性微分方程,低阶方法,使用修正的Rosenbrock公式。

ode23tb 解刚性微分方程,低阶方法,使用TR-BDF2方法,即Runger-Kutta公式的第一级采用梯形法则,第二级采用Gear法。

[t,YY]=solver('F',tspan,Yo解算ODE初值问题的最简调用格式。

solver指上面的指令。

tspan=[0,30]; %时域t的范围y0=[1;0]; %y(1)y(2的初始值[tt,yy]=ode45(@DyDt,tspan,y0;plot(tt,yy(:,1,title('x(t'function ydot=DyDt(t,yydot=[y(2; 2*(1-y(1^2*y(2-y(1]刚性方程:刚性是指其Jacobian矩阵的特征值相差十分悬殊。

在解的性态上表现为,其中一些解变化缓慢,另一些变化快,且相差较悬殊,这类方程常常称为刚性方程,又称为Stiff方程。

刚性方程和非刚性方程对解法中步长选择的要求不同。

刚性方程一般不适合由ode45这类函数求解,而应该采用ode15s等。

如果不能分辨是否是刚性方程,先试用ode45,再用ode15s。

[t,YY,Te,Ye,Ie] = solver('F',tspan,Yo,options,p1,p2,…解算ODE初值问题的最完整调用格式。

为了能够解出方程,要用指令odeset确定求解的条件和要求。

使用matlab差分法解偏微分方程

使用matlab差分法解偏微分方程

使用matlab差分法解偏微分方程1. 引言差分法是一种常用的数值方法,用于求解偏微分方程(Partial Differential Equations,简称PDE)的数值解。

在工程学和科学研究中,PDE广泛应用于描述各种物理现象和过程。

本文将介绍使用MATLAB差分法来解偏微分方程的方法和步骤,并探讨其优势和局限性。

2. 差分法简介差分法是一种基于离散点的数值求解方法,它将连续的空间或时间变量离散化为有限个点,通过对这些离散点上的方程进行逼近,得到PDE的数值解。

其中,MATLAB作为一种功能强大的数值计算工具,提供了快速而高效的差分法求解PDE的功能。

3. 二阶偏微分方程的差分方法在本节中,我们将以一个简单的二阶偏微分方程为例,说明如何使用差分法来解决。

考虑一个二维的泊松方程,即:∂²u/∂x² + ∂²u/∂y² = f(x, y)其中,u是未知函数,f(x, y)是已知函数。

为了使用差分法求解该方程,我们需要将空间离散化,假设网格步长为Δx和Δy。

我们可以使用中心差分法来逼近二阶导数,从而将偏微分方程转化为一个代数方程组。

在MATLAB中,我们可以通过设置好网格步长和边界条件,构建对应的代数方程组,并使用线性代数求解方法(如直接解法或迭代解法)获得数值解。

4. 差分法的优势和局限性差分法作为一种数值方法,具有许多优势和应用范围,但也存在一些局限性。

优势:- 简单易懂:差分法的思想直观明了,易于理解和实现。

- 适应性广泛:差分法可以用于求解各种类型的偏微分方程,包括常微分方程和偏微分方程。

- 准确度可控:通过调整网格步长,可以控制数值解的精度和稳定性。

局限性:- 离散误差:当空间或时间步长过大时,差分法的数值解可能会出现较大的离散误差。

- 边界条件:合适的边界条件对于差分法的求解结果至关重要,不合理的边界条件可能导致数值解的不准确。

- 计算效率:对于复杂的偏微分方程,差分法的计算成本可能较高,需要耗费大量的计算资源和时间。

matlab求解偏微分方程

matlab求解偏微分方程

matlab求解偏微分方程
Matlab求解偏微分方程的步骤:
1、首先,定义偏微分方程,并确定微分方程的种类;
2、然后,选择Matlab解决方案,所有内置微分方程求解器都支持基于初始值的手算方案;
3、接着,指定偏微分方程的解决参数,如函数、初始值、区间、边界
条件和终止条件;
4、之后,启动Matlab微分方程求解器,以计算偏微分方程的解决结果,如需要则可以绘制曲线图;
5、最后,检查偏微分方程的解决结果是否准确,可以利用MATLAB
自带的代数系统软件Maple来检查数值结果。

总体来说,使用Matlab求解偏微分方程非常容易,用户可以根据实际
情况,快速地完成偏微分方程的解决。

Matlab提供了一系列灵活的解
决方案,可以满足日常研究工作的所有需求。

另外,Matlab的可视化
绘图,可以帮助用户更好地理解偏微分方程的结果。

matlab 求解偏微分方程

matlab 求解偏微分方程

matlab 求解偏微分方程使用MATLAB求解偏微分方程摘要:偏微分方程(partial differential equation, PDE)是数学中重要的一类方程,广泛应用于物理、工程、经济、生物等领域。

MATLAB 是一种强大的数值计算软件,提供了丰富的工具箱和函数,可以用来求解各种类型的偏微分方程。

本文将介绍如何使用MATLAB来求解偏微分方程,并通过具体案例进行演示。

引言:偏微分方程是描述多变量函数的方程,其中包含了函数的偏导数。

一般来说,偏微分方程可以分为椭圆型方程、双曲型方程和抛物型方程三类。

求解偏微分方程的方法有很多,其中数值方法是最常用的一种。

MATLAB作为一种强大的数值计算软件,提供了丰富的工具箱和函数,可以用来求解各种类型的偏微分方程。

方法:MATLAB提供了多种求解偏微分方程的函数和工具箱,包括pdepe、pdetoolbox和pde模块等。

其中,pdepe函数是用来求解带有初始条件和边界条件的常微分方程组的函数,可以用来求解一维和二维的偏微分方程。

pdepe函数使用有限差分法或有限元法来离散化偏微分方程,然后通过求解离散化后的常微分方程组得到最终的解。

案例演示:考虑一维热传导方程的求解,偏微分方程为:∂u/∂t = α * ∂^2u/∂x^2其中,u(x,t)是温度分布函数,α是热扩散系数。

假设初始条件为u(x,0)=sin(pi*x),边界条件为u(0,t)=0和u(1,t)=0。

我们需要定义偏微分方程和边界条件。

在MATLAB中,可以使用匿名函数来定义偏微分方程和边界条件。

然后,我们使用pdepe函数求解偏微分方程。

```matlabfunction [c,f,s] = pde(x,t,u,DuDx)c = 1;f = DuDx;s = 0;endfunction u0 = uinitial(x)u0 = sin(pi*x);endfunction [pl,ql,pr,qr] = uboundary(xl,ul,xr,ur,t)pl = ul;ql = 0;pr = ur;qr = 0;endx = linspace(0,1,100);t = linspace(0,0.1,10);m = 0;sol = pdepe(m,@pde,@uinitial,@uboundary,x,t);u = sol(:,:,1);surf(x,t,u);xlabel('Distance x');ylabel('Time t');zlabel('Temperature u');```在上述代码中,我们首先定义了偏微分方程函数pde,其中c、f和s分别表示系数c、f和s。

matlab解偏微分方程组

matlab解偏微分方程组

matlab解偏微分方程组使用Matlab解偏微分方程组在科学与工程领域,偏微分方程组是描述自然现象和物理过程的重要数学工具。

解偏微分方程组是求解这些现象和过程的数值模拟方法之一。

Matlab作为一种高级的数值计算软件,提供了强大的功能来解决偏微分方程组。

本文将介绍如何使用Matlab来解偏微分方程组,并给出实例说明。

一、Matlab解偏微分方程组的基本原理Matlab是一种基于矩阵运算的高级数值计算软件,它提供了丰富的函数和工具箱来解决数学问题。

在解偏微分方程组时,Matlab主要采用有限差分法、有限元法和谱方法等数值方法。

这些方法将偏微分方程转化为离散的代数方程组,然后通过求解代数方程组得到数值解。

二、使用Matlab解偏微分方程组的步骤1. 定义偏微分方程组:首先需要将偏微分方程组转化为Matlab可以处理的形式。

通常将自变量和因变量离散化,并用矩阵和向量表示。

2. 离散化:将偏微分方程中的连续变量转化为离散变量,通常采用有限差分法或有限元法。

有限差分法将偏微分方程中的导数用差商表示,有限元法则将区域划分为有限个小单元。

3. 构建代数方程组:根据离散化后的方程,可以得到相应的代数方程组。

这一步需要根据边界条件和初始条件来确定代数方程的边界值和初始值。

4. 求解代数方程组:利用Matlab提供的求解函数,如\texttt{fsolve}或\texttt{ode45}等,求解代数方程组得到数值解。

5. 可视化结果:使用Matlab的绘图函数,如\texttt{plot}或\texttt{surf}等,将数值解可视化展示出来。

这可以帮助我们更好地理解解的特性和趋势。

三、一个简单的例子为了更好地理解如何使用Matlab解偏微分方程组,我们将以一个简单的热传导问题为例。

考虑一个一维热传导方程:$$\frac{{\partial u}}{{\partial t}} = \frac{{\partial^2 u}}{{\partial x^2}}$$其中$u(x,t)$是温度分布,$x$是空间变量,$t$是时间变量。

Matlab求解微分方程(组)及偏微分方程(组)

Matlab求解微分方程(组)及偏微分方程(组)

第四讲 Matlab 求解微分方程(组)理论介绍:Matlab 求解微分方程(组)命令 求解实例:Matlab 求解微分方程(组)实例实际应用问题通过数学建模所归纳得到的方程,绝大多数都是微分方程,真正能得到代数方程的机会很少.另一方面,能够求解的微分方程也是十分有限的,特别是高阶方程和偏微分方程(组).这就要求我们必须研究微分方程(组)的解法:解析解法和数值解法. 一.相关函数、命令及简介1.在Matlab 中,用大写字母D 表示导数,Dy 表示y 关于自变量的一阶导数,D2y 表示y 关于自变量的二阶导数,依此类推.函数dsolve 用来解决常微分方程(组)的求解问题,调用格式为:X=dsolve(‘eqn1’,’eqn2’,…)函数dsolve 用来解符号常微分方程、方程组,如果没有初始条件,则求出通解,如果有初始条件,则求出特解.注意,系统缺省的自变量为t2.函数dsolve 求解的是常微分方程的精确解法,也称为常微分方程的符号解.但是,有大量的常微分方程虽然从理论上讲,其解是存在的,但我们却无法求出其解析解,此时,我们需要寻求方程的数值解,在求常微分方程数值解方面,MATLAB 具有丰富的函数,我们将其统称为solver ,其一般格式为:[T,Y]=solver(odefun,tspan,y0)说明:(1)solver 为命令ode45、ode23、ode113、ode15s 、ode23s 、ode23t 、ode23tb 、ode15i 之一.(2)odefun 是显示微分方程'(,)y f t y =在积分区间tspan 0[,]f t t =上从0t 到ft 用初始条件0y 求解.(3)如果要获得微分方程问题在其他指定时间点012,,,,f t t t t 上的解,则令tspan 012[,,,]f t t t t =(要求是单调的).(4)因为没有一种算法可以有效的解决所有的ODE 问题,为此,Matlab 提供了多种求解器solver ,对于不同的ODE 问题,采用不同的solver.表1 Matlab中文本文件读写函数说明:ode23、ode45是极其常用的用来求解非刚性的标准形式的一阶微分方程(组)的初值问题的解的Matlab常用程序,其中:ode23采用龙格-库塔2阶算法,用3阶公式作误差估计来调节步长,具有低等的精度.ode45则采用龙格-库塔4阶算法,用5阶公式作误差估计来调节步长,具有中等的精度.3.在matlab命令窗口、程序或函数中创建局部函数时,可用内联函数inline,inline函数形式相当于编写M函数文件,但不需编写M-文件就可以描述出某种数学关系.调用inline函数,只能由一个matlab表达式组成,并且只能返回一个变量,不允许[u,v]这种向量形式.因而,任何要求逻辑运算或乘法运算以求得最终结果的场合,都不能应用inline函数,inline函数的一般形式为:FunctionName=inline(‘函数内容’, ‘所有自变量列表’)例如:(求解F(x)=x^2*cos(a*x)-b ,a,b是标量;x是向量)在命令窗口输入:Fofx=inline(‘x .^2*cos(a*x)-b ’ , ‘x ’,’a ’,’b ’); g= Fofx([pi/3 pi/3.5],4,1) 系统输出为:g=-1.5483 -1.7259注意:由于使用内联对象函数inline 不需要另外建立m 文件,所有使用比较方便,另外在使用ode45函数的时候,定义函数往往需要编辑一个m 文件来单独定义,这样不便于管理文件,这里可以使用inline 来定义函数. 二.实例介绍1.几个可以直接用Matlab 求微分方程精确解的实例 例1 求解微分方程2'2x y xy xe -+=程序:syms x y; y=dsolve(‘Dy+2*x*y=x*exp(-x^2)’,’x ’)例 2 求微分方程'0x xy y e +-=在初始条件(1)2y e =下的特解并画出解函数的图形.程序:syms x y; y=dsolve(‘x*Dy+y-exp(1)=0’,’y(1)=2*exp(1)’,’x ’);ezplot(y)例 3 求解微分方程组530tdx x y e dtdy x y dt⎧++=⎪⎪⎨⎪--=⎪⎩在初始条件00|1,|0t t x y ====下的特解并画出解函数的图形.程序:syms x y t[x,y]=dsolve('Dx+5*x+y=exp(t)','Dy-x-3*y=0','x(0)=1','y(0)=0','t')simple(x); simple(y)ezplot(x,y,[0,1.3]);axis auto2.用ode23、ode45等求解非刚性标准形式的一阶微分方程(组)的初值问题的数值解(近似解)例 4 求解微分方程初值问题2222(0)1dy y x xdx y ⎧=-++⎪⎨⎪=⎩的数值解,求解范围为区间[0,0.5].程序:fun=inline('-2*y+2*x^2+2*x','x','y'); [x,y]=ode23(fun,[0,0.5],1); plot(x,y,'o-')例 5 求解微分方程22'2(1)0,(0)1,(0)0d y dyy y y y dt dtμ--+===的解,并画出解的图形.分析:这是一个二阶非线性方程,我们可以通过变换,将二阶方程化为一阶方程组求解.令12,,7dyx y x dtμ===,则 121221212,(0)17(1),(0)0dx x x dtdx x x x x dt⎧==⎪⎪⎨⎪=--=⎪⎩ 编写M-文件vdp.m function fy=vdp(t,x)fy=[x(2);7*(1-x(1)^2)*x(2)-x(1)]; end在Matlab 命令窗口编写程序 y0=[1;0][t,x]=ode45(@vdp,[0,40],y0);或[t,x]=ode45('vdp',[0,40],y0); y=x(:,1);dy=x(:,2); plot(t,y,t,dy)练习与思考:M-文件vdp.m 改写成inline 函数程序? 3.用Euler 折线法求解Euler 折线法求解的基本思想是将微分方程初值问题00(,)()dyf x y dxy x y ⎧=⎪⎨⎪=⎩ 化成一个代数(差分)方程,主要步骤是用差商()()y x h y x h +-替代微商dydx,于是00()()(,())()k k k k y x h y x f x y x h y y x +-⎧=⎪⎨⎪=⎩记1,(),k k k k x x h y y x +=+=从而1(),k k y y x h +=+于是0011(),,0,1,2,,1(,).k k k k k k y y x x x h k n y y hf x y ++=⎧⎪=+=-⎨⎪=+⎩例 6 用Euler 折线法求解微分方程初值问题22(0)1dyx y dxy y ⎧=+⎪⎨⎪=⎩的数值解(步长h 取0.4),求解范围为区间[0,2].分析:本问题的差分方程为00110,1,0.4,0,1,2,,1(,).k k k k k k x y h x x h k n y y hf x y ++===⎧⎪=+=-⎨⎪=+⎩程序:>> clear >> f=sym('y+2*x/y^2'); >> a=0; >> b=2; >> h=0.4; >> n=(b-a)/h+1; >> x=0; >> y=1;>> szj=[x,y];%数值解 >> for i=1:n-1y=y+h*subs(f,{'x','y'},{x,y});%subs ,替换函数 x=x+h;szj=[szj;x,y]; end>>szj>> plot(szj(:,1),szj(:,2))说明:替换函数subs 例如:输入subs(a+b,a,4) 意思就是把a 用4替换掉,返回 4+b ,也可以替换多个变量,例如:subs(cos(a)+sin(b),{a,b},[sym('alpha'),2])分别用字符alpha 替换a 和2替换b ,返回 cos(alpha)+sin(2)特别说明:本问题可进一步利用四阶Runge-Kutta 法求解,Euler 折线法实际上就是一阶Runge-Kutta 法,Runge-Kutta 法的迭代公式为001112341213243(),,(22),6(,),0,1,2,,1(,),22(,),22(,).k k k k k k k k k k k k y y x x x h h y y L L L L L f x y k n h h L f x y L h h L f x y L L f x h y hL ++=⎧⎪=+⎪⎪=++++⎪⎪=⎪=-⎨⎪=++⎪⎪⎪=++⎪⎪=++⎩相应的Matlab 程序为:>> clear >> f=sym('y+2*x/y^2'); >> a=0; >> b=2; >> h=0.4; >> n=(b-a)/h+1; >> x=0; >> y=1;>> szj=[x,y];%数值解 >> for i=1:n-1l1=subs(f, {'x','y'},{x,y});替换函数 l2=subs(f, {'x','y'},{x+h/2,y+l1*h/2}); l3=subs(f, {'x','y'},{x+h/2,y+l2*h/2}); l4=subs(f, {'x','y'},{x+h,y+l3*h});y=y+h*(l1+2*l2+2*l3+l4)/6; x=x+h;szj=[szj;x,y]; end >>szj>> plot(szj(:,1),szj(:,2))练习与思考:(1)ode45求解问题并比较差异. (2)利用Matlab 求微分方程(4)(3)''20y y y -+=的解.(3)求解微分方程''2',2(1)0,030,(0)1,(0)0y y y y x y y --+=≤≤==的特解. (4)利用Matlab 求微分方程初值问题2''''00(1)2,|1,|3x x x y xy y y ==+===的解. 提醒:尽可能多的考虑解法 三.微分方程转换为一阶显式微分方程组Matlab 微分方程解算器只能求解标准形式的一阶显式微分方程(组)问题,因此在使用ODE 解算器之前,我们需要做的第一步,也是最重要的一步就是借助状态变量将微分方程(组)化成Matlab 可接受的标准形式.当然,如果ODEs 由一个或多个高阶微分方程给出,则我们应先将它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组构成的ODEs 为例介绍如何将它变换成一个一阶显式微分方程组.Step 1 将微分方程的最高阶变量移到等式左边,其它移到右边,并按阶次从低到高排列.形式为:()'''(1)'''(1)()'''(1)'''(1)(,,,,,,,,,,)(,,,,,,,,,,)m m n n m n x f t x x x x y y y y y g t x x x x y y y y ----⎧=⎨=⎩Step 2 为每一阶微分式选择状态变量,最高阶除外'''(1)123'''(1)123,,,,,,,,,m m n m m m m n x x x x x x x x x y x y x y x y--++++========注意:ODEs 中所有是因变量的最高阶次之和就是需要的状态变量的个数,最高阶的微分式不需要给它状态变量.Step 3 根据选用的状态变量,写出所有状态变量的一阶微分表达式''''122334123''12123,,,,(,,,,,),,(,,,,,)m m n m m m n m n x x x x x x x f t x x x x xx xg t x x x x +++++======练习与思考:(1)求解微分方程组**'''3312*'''3312()()22x x x y x r r y y y x y r r μμμμμμ⎧+-=+--⎪⎪⎨⎪=+--⎪⎩其中2r =1r =*1,μμ=-1/82.45,μ=(0) 1.2,x =(0)0,y ='(0)0,x ='(0) 1.049355751y =-(2)求解隐式微分方程组''''''''''''2235x y x y x y x y xy y ⎧+=⎨++-=⎩ 提示:使用符号计算函数solve 求'''',x y ,然后利用求解微分方程的方法 四.偏微分方程解法Matlab 提供了两种方法解决PDE 问题,一是使用pdepe 函数,它可以求解一般的PDEs,具有较大的通用性,但只支持命令形式调用;二是使用PDE 工具箱,可以求解特殊PDE 问题,PDEtoll 有较大的局限性,比如只能求解二阶PDE 问题,并且不能解决片微分方程组,但是它提供了GUI 界面,从复杂的编程中解脱出来,同时还可以通过File —>Save As 直接生成M 代码.1.一般偏微分方程(组)的求解(1)Matlab 提供的pdepe 函数,可以直接求解一般偏微分方程(组),它的调用格式为:sol=pdepe(m,@pdefun,@pdeic,@pdebc,x,t)@pdefun 是PDE 的问题描述函数,它必须换成标准形式:(,,)[(,,,)](,,,)m m u u u uc x t x x f x t u s x t u x t x x x-∂∂∂∂∂=+∂∂∂∂∂ 这样,PDE 就可以编写入口函数:[c,f,s]=pdefun(x,t,u,du),m,x,t 对应于式中相关参数,du 是u 的一阶导数,由给定的输入变量可表示出c,f,s 这三个函数.@pdebc 是PDE 的边界条件描述函数,它必须化为形式:(,,)(,,).*(,,,)0up x t u q x t u f x t u x∂==∂ 于是边值条件可以编写函数描述为:[pa,qa,pb,qb]=pdebc(x,t,u,du),其中a 表示下边界,b 表示上边界.@pdeic 是PDE 的初值条件,必须化为形式:00(,)u x t u =,故可以使用函数描述为:u0=pdeic(x)sol 是一个三维数组,sol(:,:,i)表示i u 的解,换句话说,k u 对应x(i)和t(j)时的解为sol(i,j,k),通过sol ,我们可以使用pdeval 函数直接计算某个点的函数值.(2)实例说明 求解偏微分2111222221220.024()0.17()u u F u u t xu u F u u tx ⎧∂∂=--⎪⎪∂∂⎨∂∂⎪=+-⎪∂∂⎩ 其中, 5.7311.46()x x F x e e -=-且满足初始条件12(,0)1,(,0)0u x u x ==及边界条件1(0,)0,u t x ∂=∂221(0,)0,(1,)1,(1,)0uu t u t t x∂===∂ 解:(1)对照给出的偏微分方程和pdepe 函数求解的标准形式,原方程改写为111221220.024()1.*()10.17u u F u u x u F u u u t x x ∂⎡⎤⎢⎥--⎡⎤⎡⎤⎡⎤∂∂∂=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-∂∂∂⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎢⎥∂⎣⎦可见1121220.024()10,,,()10.17u F u u x m c f s F u u u x ∂⎡⎤⎢⎥--⎡⎤⎡⎤∂====⎢⎥⎢⎥⎢⎥-∂⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎢⎥∂⎣⎦%目标PDE 函数function [c,f,s]=pdefun(x,t,u,du) c=[1;1];f=[0.024*du(1);0.17*du(2)];temp=u(1)-u(2);s=[-1;1].*(exp(5.73*temp)-exp(-11.46*temp)) end(2)边界条件改写为:下边界2010.*00f u ⎡⎤⎡⎤⎡⎤+=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦上边界1110.*000u f -⎡⎤⎡⎤⎡⎤+=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦%边界条件函数function [pa,qa,pb,qb]=pdebc(xa,ua,xb,ub,t) pa=[0;ua(2)]; qa=[1;0]; pb=[ub(1)-1;0]; qb=[0;1]; end(3)初值条件改写为:1210u u ⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦%初值条件函数 function u0=pdeic(x) u0=[1;0]; end(4)编写主调函数 clcx=0:0.05:1; t=0:0.05:2; m=0;sol=pdepe(m,@pdefun,@pdeic,@pdebc,x,t); subplot(2,1,1) surf(x,t,sol(:,:,1)) subplot(2,1,2) surf(x,t,sol(:,:,2))练习与思考: This example illustrates the straightforward formulation, computation, and plotting of the solution of a single PDE.2()u u t x xπ∂∂∂=∂∂∂ This equation holds on an interval 01x ≤≤ for times 0t ≥. The PDE satisfies the initial condition (,0)sin u x x π= and boundary conditions(0,)0;(1,)0t u u t e t xπ-∂=+=∂ 2.PDEtool 求解偏微分方程(1)PDEtool (GUI )求解偏微分方程的一般步骤在Matlab 命令窗口输入pdetool ,回车,PDE 工具箱的图形用户界面(GUI)系统就启动了.从定义一个偏微分方程问题到完成解偏微分方程的定解,整个过程大致可以分为六个阶段Step 1 “Draw 模式”绘制平面有界区域Ω,通过公式把Matlab 系统提供的实体模型:矩形、圆、椭圆和多边形,组合起来,生成需要的平面区域.Step 2 “Boundary 模式”定义边界,声明不同边界段的边界条件.Step 3 “PDE 模式”定义偏微分方程,确定方程类型和方程系数c,a,f,d ,根据具体情况,还可以在不同子区域声明不同系数.Step 4 “Mesh 模式”网格化区域Ω,可以控制自动生成网格的参数,对生成的网格进行多次细化,使网格分割更细更合理.Step 5 “Solve 模式”解偏微分方程,对于椭圆型方程可以激活并控制非线性自适应解题器来处理非线性方程;对于抛物线型方程和双曲型方程,设置初始边界条件后可以求出给定时刻t 的解;对于特征值问题,可以求出给定区间上的特征值.求解完成后,可以返回到Step 4,对网格进一步细化,进行再次求解.Step 6 “View 模式”计算结果的可视化,可以通过设置系统提供的对话框,显示所求的解的表面图、网格图、等高线图和箭头梯形图.对于抛物线型和双曲线型问题的解还可以进行动画演示.(2)实例说明用法求解一个正方形区域上的特征值问题:12|0u u u u λ∂Ω⎧-∆-=⎪⎨⎪=⎩ 正方形区域为:11,1 1.x x -≤≤-≤≤(1)使用PDE工具箱打开GUI求解方程(2)进入Draw模式,绘制一个矩形,然后双击矩形,在弹出的对话框中设置Left=-1,Bottom=-1,Width=2,Height=2,确认并关闭对话框(3)进入Boundary模式,边界条件采用Dirichlet条件的默认值(4)进入PDE模式,单击工具栏PDE按钮,在弹出的对话框中方程类型选择Eigenmodes,参数设置c=1,a=-1/2,d=1,确认后关闭对话框(5)单击工具栏的 按钮,对正方形区域进行初始网格剖分,然后再对网格进一步细化剖分一次(6)点开solve菜单,单击Parameters选项,在弹出的对话框中设置特征值区域为[-20,20](7)单击Plot菜单的Parameters项,在弹出的对话框中选中Color、Height(3-D plot)和show mesh项,然后单击Done确认(8)单击工具栏的“=”按钮,开始求解。

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第四讲 Matlab 求解微分方程(组)理论介绍:Matlab 求解微分方程(组)命令 求解实例:Matlab 求解微分方程(组)实例实际应用问题通过数学建模所归纳得到的方程,绝大多数都是微分方程,真正能得到代数方程的机会很少.另一方面,能够求解的微分方程也是十分有限的,特别是高阶方程和偏微分方程(组).这就要求我们必须研究微分方程(组)的解法:解析解法和数值解法. 一.相关函数、命令及简介1.在Matlab 中,用大写字母D 表示导数,Dy 表示y 关于自变量的一阶导数,D2y 表示y 关于自变量的二阶导数,依此类推.函数dsolve 用来解决常微分方程(组)的求解问题,调用格式为:X=dsolve(‘eqn1’,’eqn2’,…)函数dsolve 用来解符号常微分方程、方程组,如果没有初始条件,则求出通解,如果有初始条件,则求出特解.注意,系统缺省的自变量为t2.函数dsolve 求解的是常微分方程的精确解法,也称为常微分方程的符号解.但是,有大量的常微分方程虽然从理论上讲,其解是存在的,但我们却无法求出其解析解,此时,我们需要寻求方程的数值解,在求常微分方程数值解方面,MATLAB 具有丰富的函数,我们将其统称为solver ,其一般格式为:[T,Y]=solver(odefun,tspan,y0)说明:(1)solver 为命令ode45、ode23、ode113、ode15s 、ode23s 、ode23t 、ode23tb 、ode15i 之一.(2)odefun 是显示微分方程'(,)y f t y =在积分区间tspan 0[,]f t t =上从0t 到f t 用初始条件0y 求解.(3)如果要获得微分方程问题在其他指定时间点012,,,,f t t t t L 上的解,则令tspan 012[,,,]f t t t t =L (要求是单调的).(4)因为没有一种算法可以有效的解决所有的ODE 问题,为此,Matlab 提供了多种求解器solver ,对于不同的ODE 问题,采用不同的solver.表1 Matlab中文本文件读写函数说明:ode23、ode45是极其常用的用来求解非刚性的标准形式的一阶微分方程(组)的初值问题的解的Matlab常用程序,其中:ode23采用龙格-库塔2阶算法,用3阶公式作误差估计来调节步长,具有低等的精度.ode45则采用龙格-库塔4阶算法,用5阶公式作误差估计来调节步长,具有中等的精度.3.在matlab命令窗口、程序或函数中创建局部函数时,可用内联函数inline,inline函数形式相当于编写M函数文件,但不需编写M-文件就可以描述出某种数学关系.调用inline函数,只能由一个matlab表达式组成,并且只能返回一个变量,不允许[u,v]这种向量形式.因而,任何要求逻辑运算或乘法运算以求得最终结果的场合,都不能应用inline函数,inline函数的一般形式为:FunctionName=inline(‘函数内容’, ‘所有自变量列表’)例如:(求解F(x)=x^2*cos(a*x)-b ,a,b是标量;x是向量)在命令窗口输入:Fofx=inline(‘x .^2*cos(a*x)-b’ , ‘x’,’a’,’b’); g= Fofx([pi/3 pi/],4,1) 系统输出为:g=注意:由于使用内联对象函数inline 不需要另外建立m 文件,所有使用比较方便,另外在使用ode45函数的时候,定义函数往往需要编辑一个m 文件来单独定义,这样不便于管理文件,这里可以使用inline 来定义函数. 二.实例介绍1.几个可以直接用Matlab 求微分方程精确解的实例 例1 求解微分方程2'2x y xy xe -+=程序:syms x y; y=dsolve(‘Dy+2*x*y=x*exp(-x^2)’,’x ’)例 2 求微分方程'0x xy y e +-=在初始条件(1)2y e =下的特解并画出解函数的图形.程序:syms x y; y=dsolve(‘x*Dy+y-exp(1)=0’,’y(1)=2*exp(1)’,’x ’);ezplot(y)例 3 求解微分方程组530tdx x y e dtdy x y dt⎧++=⎪⎪⎨⎪--=⎪⎩在初始条件00|1,|0t t x y ====下的特解并画出解函数的图形.程序:syms x y t[x,y]=dsolve('Dx+5*x+y=exp(t)','Dy-x-3*y=0','x(0)=1','y(0)=0','t') simple(x); simple(y)ezplot(x,y,[0,]);axis auto2.用ode23、ode45等求解非刚性标准形式的一阶微分方程(组)的初值问题的数值解(近似解)例 4 求解微分方程初值问题2222(0)1dy y x xdx y ⎧=-++⎪⎨⎪=⎩的数值解,求解范围为区间[0,].程序:fun=inline('-2*y+2*x^2+2*x','x','y');[x,y]=ode23(fun,[0,],1); plot(x,y,'o-')例 5 求解微分方程22'2(1)0,(0)1,(0)0d y dyy y y y dt dtμ--+===的解,并画出解的图形.分析:这是一个二阶非线性方程,我们可以通过变换,将二阶方程化为一阶方程组求解.令12,,7dyx y x dtμ===,则 121221212,(0)17(1),(0)0dx x x dtdx x x x x dt⎧==⎪⎪⎨⎪=--=⎪⎩ 编写M-文件 function fy=vdp(t,x)fy=[x(2);7*(1-x(1)^2)*x(2)-x(1)]; end在Matlab 命令窗口编写程序 y0=[1;0][t,x]=ode45(@vdp,[0,40],y0);或[t,x]=ode45('vdp',[0,40],y0); y=x(:,1);dy=x(:,2); plot(t,y,t,dy)练习与思考:M-文件改写成inline 函数程序? 3.用Euler 折线法求解Euler 折线法求解的基本思想是将微分方程初值问题00(,)()dyf x y dxy x y ⎧=⎪⎨⎪=⎩ 化成一个代数(差分)方程,主要步骤是用差商()()y x h y x h +-替代微商dydx,于是00()()(,())()k k k k y x h y x f x y x h y y x +-⎧=⎪⎨⎪=⎩记1,(),k k k k x x h y y x +=+=从而1(),k k y y x h +=+于是0011(),,0,1,2,,1(,).k k k k k k y y x x x h k n y y hf x y ++=⎧⎪=+=-⎨⎪=+⎩L 例 6 用Euler 折线法求解微分方程初值问题22(0)1dyx y dxy y ⎧=+⎪⎨⎪=⎩的数值解(步长h 取),求解范围为区间[0,2].分析:本问题的差分方程为00110,1,0.4,0,1,2,,1(,).k k k k k k x y h x x h k n y y hf x y ++===⎧⎪=+=-⎨⎪=+⎩L 程序:>> clear >> f=sym('y+2*x/y^2'); >> a=0; >> b=2; >> h=; >> n=(b-a)/h+1; >> x=0; >> y=1;>> szj=[x,y];%数值解 >> for i=1:n-1y=y+h*subs(f,{'x','y'},{x,y});%subs ,替换函数 x=x+h; szj=[szj;x,y]; end >>szj>> plot(szj(:,1),szj(:,2))说明:替换函数subs 例如:输入subs(a+b,a,4) 意思就是把a 用4替换掉,返回 4+b ,也可以替换多个变量,例如:subs(cos(a)+sin(b),{a,b},[sym('alpha'),2])分别用字符alpha 替换a 和2替换b ,返回 cos(alpha)+sin(2)特别说明:本问题可进一步利用四阶Runge-Kutta 法求解,Euler 折线法实际上就是一阶Runge-Kutta 法,Runge-Kutta 法的迭代公式为001112341213243(),,(22),6(,),0,1,2,,1(,),22(,),22(,).k k k k k k k k k k k k y y x x x h h y y L L L L L f x y k n h h L f x y L h h L f x y L L f x h y hL ++=⎧⎪=+⎪⎪=++++⎪⎪=⎪=-⎨⎪=++⎪⎪⎪=++⎪⎪=++⎩L 相应的Matlab 程序为:>> clear >> f=sym('y+2*x/y^2'); >> a=0; >> b=2; >> h=; >> n=(b-a)/h+1; >> x=0; >> y=1;>> szj=[x,y];%数值解 >> for i=1:n-1l1=subs(f, {'x','y'},{x,y});替换函数 l2=subs(f, {'x','y'},{x+h/2,y+l1*h/2}); l3=subs(f, {'x','y'},{x+h/2,y+l2*h/2}); l4=subs(f, {'x','y'},{x+h,y+l3*h}); y=y+h*(l1+2*l2+2*l3+l4)/6; x=x+h; szj=[szj;x,y]; end>>szj>> plot(szj(:,1),szj(:,2))练习与思考:(1)ode45求解问题并比较差异. (2)利用Matlab 求微分方程(4)(3)''20y y y -+=的解.(3)求解微分方程''2',2(1)0,030,(0)1,(0)0y y y y x y y --+=≤≤==的特解. (4)利用Matlab 求微分方程初值问题2''''00(1)2,|1,|3x x x y xy y y ==+===的解. 提醒:尽可能多的考虑解法 三.微分方程转换为一阶显式微分方程组Matlab 微分方程解算器只能求解标准形式的一阶显式微分方程(组)问题,因此在使用ODE 解算器之前,我们需要做的第一步,也是最重要的一步就是借助状态变量将微分方程(组)化成Matlab 可接受的标准形式.当然,如果ODEs 由一个或多个高阶微分方程给出,则我们应先将它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组构成的ODEs 为例介绍如何将它变换成一个一阶显式微分方程组.Step 1 将微分方程的最高阶变量移到等式左边,其它移到右边,并按阶次从低到高排列.形式为:()'''(1)'''(1)()'''(1)'''(1)(,,,,,,,,,,)(,,,,,,,,,,)m m n n m n x f t x x x x y y y y y g t x x x x y y y y ----⎧=⎨=⎩L L L L Step 2 为每一阶微分式选择状态变量,最高阶除外'''(1)123'''(1)123,,,,,,,,,m m n m m m m n x x x x x x x x x y x y x y x y--++++========L L注意:ODEs 中所有是因变量的最高阶次之和就是需要的状态变量的个数,最高阶的微分式不需要给它状态变量.Step 3 根据选用的状态变量,写出所有状态变量的一阶微分表达式''''122334123''12123,,,,(,,,,,),,(,,,,,)m m n m m m nm n x x x x x x x f t x x x x xx xg t x x x x +++++======L L L L练习与思考:(1)求解微分方程组**'''3312*'''3312()()22x x x y x r r y y y x y r r μμμμμμ⎧+-=+--⎪⎪⎨⎪=+--⎪⎩其中2r =1r =*1,μμ=-1/82.45,μ=(0) 1.2,x =(0)0,y ='(0)0,x ='(0) 1.049355751y =-(2)求解隐式微分方程组''''''''''''2235x y x y x y x y xy y ⎧+=⎨++-=⎩ 提示:使用符号计算函数solve 求'''',x y ,然后利用求解微分方程的方法 四.偏微分方程解法Matlab 提供了两种方法解决PDE 问题,一是使用pdepe 函数,它可以求解一般的PDEs,具有较大的通用性,但只支持命令形式调用;二是使用PDE 工具箱,可以求解特殊PDE 问题,PDEtoll 有较大的局限性,比如只能求解二阶PDE 问题,并且不能解决片微分方程组,但是它提供了GUI 界面,从复杂的编程中解脱出来,同时还可以通过File —>Save As 直接生成M 代码.1.一般偏微分方程(组)的求解(1)Matlab 提供的pdepe 函数,可以直接求解一般偏微分方程(组),它的调用格式为:sol=pdepe(m,@pdefun,@pdeic,@pdebc,x,t)@pdefun 是PDE 的问题描述函数,它必须换成标准形式:(,,)[(,,,)](,,,)m m u u u uc x t x x f x t u s x t u x t x x x-∂∂∂∂∂=+∂∂∂∂∂ 这样,PDE 就可以编写入口函数:[c,f,s]=pdefun(x,t,u,du),m,x,t 对应于式中相关参数,du 是u 的一阶导数,由给定的输入变量可表示出c,f,s 这三个函数.@pdebc 是PDE 的边界条件描述函数,它必须化为形式:(,,)(,,).*(,,,)0up x t u q x t u f x t u x∂==∂ 于是边值条件可以编写函数描述为:[pa,qa,pb,qb]=pdebc(x,t,u,du),其中a 表示下边界,b 表示上边界.@pdeic 是PDE 的初值条件,必须化为形式:00(,)u x t u =,故可以使用函数描述为:u0=pdeic(x)sol 是一个三维数组,sol(:,:,i)表示i u 的解,换句话说,k u 对应x(i)和t(j)时的解为sol(i,j,k),通过sol ,我们可以使用pdeval 函数直接计算某个点的函数值.(2)实例说明 求解偏微分2111222221220.024()0.17()u u F u u t xu u F u u tx ⎧∂∂=--⎪⎪∂∂⎨∂∂⎪=+-⎪∂∂⎩ 其中, 5.7311.46()x x F x e e -=-且满足初始条件12(,0)1,(,0)0u x u x ==及边界条件1(0,)0,u t x ∂=∂221(0,)0,(1,)1,(1,)0uu t u t t x∂===∂ 解:(1)对照给出的偏微分方程和pdepe 函数求解的标准形式,原方程改写为111221220.024()1.*()10.17u u F u u x u F u u u t x x ∂⎡⎤⎢⎥--⎡⎤⎡⎤⎡⎤∂∂∂=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-∂∂∂⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎢⎥∂⎣⎦可见1121220.024()10,,,()10.17u F u u x m c f s F u u u x ∂⎡⎤⎢⎥--⎡⎤⎡⎤∂====⎢⎥⎢⎥⎢⎥-∂⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎢⎥∂⎣⎦ %目标PDE 函数function [c,f,s]=pdefun(x,t,u,du) c=[1;1];f=[*du(1);*du(2)]; temp=u(1)-u(2);s=[-1;1].*(exp*temp)-exp*temp)) end(2)边界条件改写为:下边界2010.*00f u ⎡⎤⎡⎤⎡⎤+=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦上边界1110.*000u f -⎡⎤⎡⎤⎡⎤+=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦%边界条件函数function [pa,qa,pb,qb]=pdebc(xa,ua,xb,ub,t) pa=[0;ua(2)]; qa=[1;0]; pb=[ub(1)-1;0]; qb=[0;1]; end(3)初值条件改写为:1210u u ⎡⎤⎡⎤=⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦%初值条件函数 function u0=pdeic(x) u0=[1;0]; end(4)编写主调函数 clc x=0::1; t=0::2; m=0;sol=pdepe(m,@pdefun,@pdeic,@pdebc,x,t); subplot(2,1,1) surf(x,t,sol(:,:,1)) subplot(2,1,2) surf(x,t,sol(:,:,2))练习与思考: This example illustrates the straightforward formulation, computation, and plotting of the solution of a single PDE.2()u u t x xπ∂∂∂=∂∂∂ This equation holds on an interval 01x ≤≤ for times 0t ≥. The PDE satisfies the initial condition (,0)sin u x x π= and boundary conditions(0,)0;(1,)0t uu t e t xπ-∂=+=∂ 求解偏微分方程(1)PDEtool (GUI )求解偏微分方程的一般步骤在Matlab 命令窗口输入pdetool ,回车,PDE 工具箱的图形用户界面(GUI)系统就启动了.从定义一个偏微分方程问题到完成解偏微分方程的定解,整个过程大致可以分为六个阶段Step 1 “Draw 模式”绘制平面有界区域Ω,通过公式把Matlab 系统提供的实体模型:矩形、圆、椭圆和多边形,组合起来,生成需要的平面区域.Step 2 “Boundary 模式”定义边界,声明不同边界段的边界条件.Step 3 “PDE 模式”定义偏微分方程,确定方程类型和方程系数c,a,f,d ,根据具体情况,还可以在不同子区域声明不同系数.Step 4 “Mesh 模式”网格化区域Ω,可以控制自动生成网格的参数,对生成的网格进行多次细化,使网格分割更细更合理.Step 5 “Solve 模式”解偏微分方程,对于椭圆型方程可以激活并控制非线性自适应解题器来处理非线性方程;对于抛物线型方程和双曲型方程,设置初始边界条件后可以求出给定时刻t 的解;对于特征值问题,可以求出给定区间上的特征值.求解完成后,可以返回到Step 4,对网格进一步细化,进行再次求解.Step 6 “View 模式”计算结果的可视化,可以通过设置系统提供的对话框,显示所求的解的表面图、网格图、等高线图和箭头梯形图.对于抛物线型和双曲线型问题的解还可以进行动画演示.(2)实例说明用法求解一个正方形区域上的特征值问题:12|0u u u u λ∂Ω⎧-∆-=⎪⎨⎪=⎩ 正方形区域为:11,1 1.x x -≤≤-≤≤(1)使用PDE 工具箱打开GUI 求解方程(2)进入Draw 模式,绘制一个矩形,然后双击矩形,在弹出的对话框中设置Left=-1,Bottom=-1,Width=2,Height=2,确认并关闭对话框(3)进入Boundary 模式,边界条件采用Dirichlet 条件的默认值(4)进入PDE 模式,单击工具栏PDE 按钮,在弹出的对话框中方程类型选择Eigenmodes,参数设置c=1,a=-1/2,d=1,确认后关闭对话框(5)单击工具栏的 按钮,对正方形区域进行初始网格剖分,然后再对网格进一步细化剖分一次(6)点开solve菜单,单击Parameters选项,在弹出的对话框中设置特征值区域为[-20,20](7)单击Plot菜单的Parameters项,在弹出的对话框中选中Color、Height(3-D plot)和show mesh项,然后单击Done确认(8)单击工具栏的“=”按钮,开始求解。

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