龙格现象matlab算法
拉格朗日插值龙格现象的matlab实现
拉格朗日插值法在实践中的应 用
在数值分析中的应用
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插值法:拉格朗日插值法是数值分析中常用的插值方法之一,具有简单易 行、计算量小等优点。
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数据拟合:拉格朗日插值法可以用于数据拟合,通过对已知数据进行插值, 得到未知数据的近似值。
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数值微积分:拉格朗日插值法在数值微积分中也有广泛应用,例如在求解 函数的导数、积分等运算时,可以利用拉格朗日插值法进行近似计算。
龙格现象
龙格现象的定义
定义:当插值多项式的阶数过高时, 插值结果可能变得不可预测或出现 剧烈振荡
解决方法:在实际应用中,应避免 使用过高的插值多项式阶数,而应 选择合适的阶数以保证插值结果的 稳定性和准确性
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原因:由于高阶插值多项式对数据 点的敏感性增强,导致插值结果不 稳定
拉格朗日插值龙格现象的 Matlab实现
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拉格朗日插值法
插值法的定义
插值法是一种数学方法,通过已知的离散数据点,构造一个多项式函数,使得该函数在 数据点处的取值等于已知的数据点值。
算法收敛性:在某些情况下,龙格现象可能导致算法收敛速度减慢,增加计算时间和计算成本。
实际应用限制:由于龙格现象的存在,某些数值方法在实际应用中可能受到限制,无法处理某些 复杂问题。
算法改进需求:为了克服龙格现象的影响,需要研究和发展新的数值方法和算法,提高数值计算 的稳定性和精度。
拉格朗日插值法在Matlab中的 实现
matlab四阶龙格库塔法解方程组
matlab四阶龙格库塔法解方程组摘要:1.MATLAB 与四阶龙格- 库塔法简介2.四阶龙格- 库塔法求解方程组的原理3.MATLAB 中实现四阶龙格- 库塔法的方法4.四阶龙格- 库塔法在MATLAB 中的应用实例5.总结与展望正文:一、MATLAB 与四阶龙格- 库塔法简介MATLAB 是一种广泛应用于科学计算、数据分析和可视化的编程语言,它为用户提供了丰富的函数库和工具箱,使得各种数学运算和工程计算变得简单易行。
在MATLAB 中,求解方程组是工程和技术领域中常见的问题,而四阶龙格- 库塔法(RK4)是一种高效的数值求解方法。
二、四阶龙格- 库塔法求解方程组的原理四阶龙格- 库塔法是一种基于分步法的四阶数值积分方法,用于求解常微分方程初值问题。
它通过将求解区间分为若干个小区间,然后在每个小区间内,对导数进行四次评估,最后以加权平均的方式获取区间内函数的平均斜率,从而近似求得该区间内函数的值。
通过这种方式,可以逐步求解出方程组的解。
三、MATLAB 中实现四阶龙格- 库塔法的方法在MATLAB 中,可以使用自定义函数和循环结构实现四阶龙格- 库塔法求解方程组。
以下是一个简单的示例:```matlabfunction dXdt = rk4(t, X, f, dt)% 计算k1k1 = f(t, X);% 计算k2k2 = f(t + dt/2, X + 0.5*dt*k1);% 计算k3k3 = f(t + dt/2, X + 0.5*dt*k2);% 计算k4k4 = f(t + dt, X + dt*k3);% 计算四阶龙格- 库塔法导数dXdt = (k1 + 2*k2 + 2*k3 + k4) / 6;end```四、四阶龙格- 库塔法在MATLAB 中的应用实例假设我们要求解如下方程组:```x" = 2*y - zy" = x + 2*zz" = -x + y```我们可以使用MATLAB 中的四阶龙格- 库塔法求解该方程组,具体步骤如下:1.定义方程组的函数形式:```matlabfunction f = example_function(t, X)f(1, X) = [2*X(2) - X(3); X(1) + 2*X(3); -X(1) + X(2)];end```2.设置求解参数:```matlabtspan = [0, 10];dt = 0.01;```3.初始化解:```matlabX0 = [1; 1; 1];```4.使用四阶龙格- 库塔法求解方程组:```matlab[~, X] = ode45(@(t, X) example_function(t, X), tspan, X0, dt);```5.绘制解的曲线:```matlabplot3(X(:, 1), X(:, 2), X(:, 3));xlabel("x");ylabel("y");zlabel("z");title("四阶龙格- 库塔法求解示例");```五、总结与展望四阶龙格- 库塔法作为一种高效的数值积分方法,在MATLAB 中得到了广泛的应用。
matlab龙格库塔方法求解二元二阶常微分方程组
matlab龙格库塔方法求解二元二阶常微分方程组文章标题:深入探讨matlab中的龙格库塔方法及其在求解二元二阶常微分方程组中的应用摘要:在科学与工程领域,常常需要求解复杂的微分方程组,而matlab作为一种强大的数学工具,提供了许多求解微分方程组的方法。
本文将深入探讨matlab中的龙格库塔方法及其在求解二元二阶常微分方程组中的应用,以便读者全面理解该方法并能灵活应用于实际问题中。
正文:一、介绍龙格库塔方法龙格-库塔法(Runge-Kutta methods)是一种数值求解常微分方程的方法,通过将微分方程的解进行离散化,将微分方程转化为差分方程,从而进行数值求解。
龙格库塔方法通过迭代计算,能够得到微分方程的数值解,广泛应用于科学计算和工程技术领域。
二、matlab中的龙格库塔方法在matlab中,龙格库塔方法通过ode45函数实现,该函数能够对一阶或高阶常微分方程进行数值求解。
用户可以通过设定初始条件、微分方程表达式,以及积分区间等参数,快速得到微分方程的数值解。
ode45函数采用自适应步长的方式进行求解,能够有效解决微分方程解的数值稳定性和精确度问题。
三、龙格库塔方法在求解二元二阶常微分方程组中的应用考虑如下形式的二元二阶常微分方程组:$$\begin{cases}y_1' = f_1(t, y_1, y_2) \\y_2' = f_2(t, y_1, y_2)\end{cases}$$其中,$y_1(t)$和$y_2(t)$是未知函数,$f_1(t, y_1, y_2)$和$f_2(t,y_1, y_2)$分别表示其对应的函数表达式。
通过matlab中的ode45函数,可以将该二元二阶常微分方程组转化为一阶常微分方程组的形式,然后利用龙格库塔方法进行数值求解。
设定初始条件$y_1(0) = y1_0, y_2(0) = y2_0$,对应的一阶方程组为:$$\begin{cases}u_1' = u_3 \\u_2' = u_4 \\u_3' = f_1(t, u_1, u_2) \\u_4' = f_2(t, u_1, u_2)\end{cases}$$其中,$u_1(t) = y_1(t), u_2(t) = y_2(t), u_3(t) = y_1'(t), u_4(t) =y_2'(t)$,通过ode45函数求解该一阶常微分方程组即可得到原二元二阶常微分方程组的数值解。
插值MATLAB实现(牛顿差商插值误差龙格现象切比雪夫插值)
插值MATLAB实现(牛顿差商插值误差龙格现象切比雪夫插值)插值是数值分析中的一种方法,通过已知数据点的函数值来估计函数在其他点的值。
MATLAB提供了多种方法来实现插值,包括牛顿差商插值、插值误差分析、龙格现象和切比雪夫插值。
下面将详细介绍这些方法的实现原理和MATLAB代码示例。
1.牛顿差商插值:牛顿差商插值是一种基于多项式插值的方法,其中差商是一个连续性的差分商。
该方法的优势在于可以快速计算多项式的系数。
以下是MATLAB代码示例:```matlabfunction [coeff] = newton_interpolation(x, y)n = length(x);F = zeros(n, n);F(:,1)=y';for j = 2:nfor i = j:nF(i,j)=(F(i,j-1)-F(i-1,j-1))/(x(i)-x(i-j+1));endendcoeff = F(n, :);end```该代码中,输入参数x和y分别表示已知数据点的x坐标和y坐标,返回值coeff表示插值多项式的系数。
2.插值误差分析:插值误差是指插值函数与原始函数之间的差异。
一般来说,通过增加插值节点的数量或使用更高次的插值多项式可以减小插值误差。
以下是MATLAB代码示例:```matlabfunction [error] = interpolation_error(x, y, x_eval)n = length(x);p = polyfit(x, y, n-1);y_eval = polyval(p, x_eval);f_eval = sin(pi*x_eval);error = abs(f_eval - y_eval);end```该代码中,输入参数x和y分别表示已知数据点的x坐标和y坐标,x_eval表示插值节点的x坐标,error表示插值误差。
3.龙格现象:龙格现象是插值多项式在等距插值节点上错误增长的现象。
matlab龙格库塔法程序,给出实例
一、介绍龙格库塔法龙格库塔法(Runge-Kutta method)是一种数值计算方法,用于求解常微分方程的数值解。
它通过多步迭代的方式逼近微分方程的解,并且具有较高的精度和稳定性。
二、龙格库塔法的原理龙格库塔法采用迭代的方式来逼近微分方程的解。
在每一步迭代中,计算出当前时刻的斜率,然后根据这个斜率来求解下一个时刻的值。
通过多步迭代,可以得到微分方程的数值解。
三、龙格库塔法的公式龙格库塔法可以表示为以下形式:k1 = f(tn, yn)k2 = f(tn + h/2, yn + h/2 * k1)k3 = f(tn + h/2, yn + h/2 * k2)k4 = f(tn + h, yn + h * k3)yn+1 = yn + h/6 * (k1 + 2k2 + 2k3 + k4)其中,k1、k2、k3、k4为斜率,h为步长,tn为当前时刻,yn为当前时刻的解,yn+1为下一个时刻的解。
四、使用matlab实现龙格库塔法在MATLAB中,可以通过编写函数来实现龙格库塔法。
下面是一个用MATLAB实现龙格库塔法的简单例子:```matlabfunction [t, y] = runge_kutta(f, tspan, y0, h)t0 = tspan(1);tf = tspan(2);t = t0:h:tf;n = length(t);y = zeros(1, n);y(1) = y0;for i = 1:n-1k1 = f(t(i), y(i));k2 = f(t(i) + h/2, y(i) + h/2 * k1);k3 = f(t(i) + h/2, y(i) + h/2 * k2);k4 = f(t(i) + h, y(i) + h * k3);y(i+1) = y(i) + h/6 * (k1 + 2*k2 + 2*k3 + k4);endend```以上就是一个简单的MATLAB函数,可以利用该函数求解给定的微分方程。
matlab-欧拉方法和龙格库塔方法的小实例
题一:a)y’=y+2x , 欧拉方法:112()2n n h y y k k +=++,12n n k y x =+,2112()n n k y hk x +=++; 龙格-库塔方法:11234(22)6n n h y y k k k k +=++++,12n n k y x =+,12222n n k h k y h x ⎛⎫=+++ ⎪⎝⎭,23222n n k h k y h x ⎛⎫=+++ ⎪⎝⎭,432()n n k y hk x h =+++ 精确解:y=3e x -2x-2。
以步长h=0.1 在0<=x<=1内的计算结果如下所示:0.1000 1.1150 1.1155 1.11550.2000 1.2631 1.2642 1.26420.3000 1.4477 1.4496 1.44960.4000 1.6727 1.6755 1.67550.5000 1.9423 1.9462 1.94620.6000 2.2613 2.2664 2.26640.7000 2.6347 2.6413 2.64130.8000 3.0684 3.0766 3.07660.9000 3.5685 3.5788 3.57881.0000 4.1422 4.1548 4.1548b)文案 编辑词条B 添加义项 ?文案,原指放书的桌子,后来指在桌子上写字的人。
现在指的是公司或企业中从事文字工作的职位,就是以文字来表现已经制定的创意策略。
文案它不同于设计师用画面或其他手段的表现手法,它是一个与广告创意先后相继的表现的过程、发展的过程、深化的过程,多存在于广告公司,企业宣传,新闻策划等。
基本信息中文名称文案外文名称Copy目录1发展历程2主要工作3分类构成4基本要求5工作范围6文案写法7实际应用折叠编辑本段发展历程汉字"文案"(wén àn)是指古代官衙中掌管档案、负责起草文书的幕友,亦指官署中的公文、书信等;在现代,文案的称呼主要用在商业领域,其意义与中国古代所说的文案是有区别的。
matlab中的龙格库塔算法命令转
matlab中的龙格库塔算法命令转MATLAB使用龙格-库塔-芬尔格(Runge-Kutta-Fehlberg)方法来解ODE问题。
在有限点内计算求解。
而这些点的间距有解的本身来决定。
当解比较平滑时,区间内使用的点数少一些,在解变化很快时,区间内应使用较多的点。
为了得到更多的有关何时使用哪种解法和算法的信息,推荐使用helpdesk。
所有求解方程通用的语法或句法在命令集中头两行给出。
时间间隔将以向量t=[t0,tt]给出。
命令ode23可以求解(2,3)阶的常微分方程组,函数ode45使用(4,5)阶的龙格-库塔-芬尔格方法。
注意,在这种情况下x'是x的微分不是x的转置。
在命令集中solver将被诸如ode45函数所取代。
命令集龙格-库塔-芬尔格方法[time,x]=solver(str,t,x0)计算ODE或由字符串str给定的ODE的值,部分解已在向量time中给出。
在向量time中给出部分解,包含的是时间值。
还有部分解在矩阵x中给出,x的列向量是每个方程在这些值下的解。
对于标量问题,方程的解将在向量x中给出。
这些解在时间区间t(1)到t(2)上计算得到。
其初始值是x0即x(t(1)).此方程组有str指定的M文件中函数表示出。
这个函数需要两个参数:标量t和向量x,应该返回向量x'(即x的导数)。
因为对标量ODE来说,x和x'都是标量。
在M文件中输入odefile可得到更多信息。
同时可以用命令numjac来计算Jacobi函数。
[t,x]=solver(str,t,x0,val)此方程的求解过程同上,结构val包含用户给solver的命令。
参见odeset和表1,可得到更多信息。
Ode45此方法被推荐为首选方法。
Ode23这是一个比ode45低阶的方法。
Ode113用于更高阶或大的标量计算。
Ode23t用于解决难度适中的问题。
Ode23s用于解决难度较大的微分方程组。
龙格库塔方法及其matlab实现
龙格-库塔方法及其matlab实现摘要:本文的目的数值求解微分方程精确解,通过龙格-库塔法,加以利用matlab为工具达到求解目的。
龙格-库塔(Runge-Kutta)方法是一种在工程上应用广泛的高精度单步算法,用于数值求解微分方程。
MatLab软件是由美国Mathworks公司推出的用于数值计算和图形处理的科学计算系统环境。
MatLab是英文MATrix LABoratory(矩阵实验室)的缩写。
在MratLab环境下,用户可以集成地进行程序设计、数值计算、图形绘制、输入输出、文件管理等各项操作。
关键词:龙格-库塔 matlab 微分方程1.前言1.1:知识背景龙格-库塔法(Runge-Kutta)是用于非线性常微分方程的解的重要的一类隐式或显式迭代法。
这些技术由数学家卡尔·龙格和马丁·威尔海姆·库塔于1900年左右发明。
通常所说的龙格库塔方法是相对四阶龙格库塔而言的,成为经典四阶龙格库塔法。
该方法具有精度高,收敛,稳定,计算过程中可以改变步长不需要计算高阶导数等优点,但是仍需计算在一些点上的值,比如四阶龙格-库塔法没计算一步需要计算四步,在实际运用中是有一定复杂性的。
Matlab是在20世纪七十年代后期的事:时任美国新墨西哥大学计算机科学系主任的Cleve Moler教授出于减轻学生编程负担的动机,为学生设计了一组调用LINPACK和EISPACK库程序的“通俗易用”的接口,此即用FORTRAN编写的萌芽状态的MATLAB。
经几年的校际流传,在Little的推动下,由Little、Moler、Steve Bangert合作,于1984年成立了MathWorks公司,并把MATLAB正式推向市场。
从这时起,MATLAB的内核采用C语言编写,而且除原有的数值计算能力外,还新增了数据图视功能。
MATLAB以商品形式出现后,仅短短几年,就以其良好的开放性和运行的可靠性,使原先控制领域里的封闭式软件包(如英国的UMIST,瑞典的LUND和SIMNON,德国的KEDDC)纷纷淘汰,而改以MATLAB为平台加以重建。
龙格库塔方法及其matlab实现
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龙格-库塔(Runge-Kutta)方法是一种在工程上应用广泛的高精度单步算法,用于数值求解微分方程。
MatLab软件是由美国Mathworks公司推出的用于数值计算和图形处理的科学计算系统环境。
MatLab 是英文MATrix LABoratory(矩阵实验室)的缩写。
在MratLab环境下,用户可以集成地进行程序设计、数值计算、图形绘制、输入输出、文件管理等各项操作。
关键词:龙格-库塔 matlab 微分方程前言1.1:知识背景龙格-库塔法(Runge-Kutta)是用于非线性常微分方程的解的重要的一类隐式或显式迭代法。
这些技术由数学家卡尔·龙格和马丁·威尔海姆·库塔于1900年左右发明。
通常所说的龙格库塔方法是相对四阶龙格库塔而言的,成为经典四阶龙格库塔法。
该方法具有精度高,收敛,稳定,计算过程中可以改变步长不需要计算高阶导数等优点,但是仍需计算在一些点上的值,比如四阶龙格-库塔法没计算一步需要计算四步,在实际运用中是有一定复杂性的。
Matlab是在20世纪七十年代后期的事:时任美国新墨西哥大学计算机科学系主任的Cleve Moler教授出于减轻学生编程负担的动机,为学生设计了一组调用LINPACK和EISPACK库程序的“通俗易用”的接口,此即用FORTRAN编写的萌芽状态的MATLAB。
经几年的校际流传,在Little的推动下,由Little、Moler、Steve Bangert合作,于1984年成立了MathWorks公司,并把MATLAB正式推向市场。
微分方程组的龙格库塔公式求解matlab版
微分方程组的龙格-库塔公式求解matlab 版南京大学王寻1.一阶常微分方程组考虑方程组()()()()⎩⎨⎧====0000z x z ,z ,y ,x g 'z y x y ,z ,y ,x f 'y 其经典四阶龙格-库塔格式如下:对于n =0,1,2,...,计算()()⎪⎩⎪⎨⎧++++=++++=++4321143211226226L L L L h z z K K K K h y y n n n n 其中()()()()⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧+++=+++=⎪⎭⎫ ⎝⎛+++=⎪⎭⎫ ⎝⎛+++=⎪⎭⎫ ⎝⎛+++=⎪⎭⎫ ⎝⎛+++===33433422322311211211222222222222hL z ,hK y ,h x g L ,hL z ,hK y ,h x f K hL z ,hK y ,h x g L ,hL z ,hK y ,h x f K hL z ,hK y ,h x g L ,hL z ,hK y ,h x f K z ,y ,x g L ,z ,y ,x f K n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n n 下面给出经典四阶龙格-库塔格式解常微分方程组的matlab 通用程序:%marunge4s.m%用途:4阶经典龙格库塔格式解常微分方程组y'=f(x,y),y(x0)=y0%格式:[x,y]=marunge4s(dyfun,xspan,y0,h)%dyfun 为向量函数f(x,y),xspan 为求解区间[x0,xn],%y0为初值向量,h 为步长,x 返回节点,y 返回数值解向量function [x,y]=marunge4s(dyfun,xspan,y0,h)x=xspan(1):h:xspan(2);y=zeros(length(y0),length(x));y(:,1)=y0(:);for n=1:(length(x)-1)k1=feval(dyfun,x(n),y(:,n));k2=feval(dyfun,x(n)+h/2,y(:,n)+h/2*k1);k3=feval(dyfun,x(n)+h/2,y(:,n)+h/2*k2);k4=feval(dyfun,x(n+1),y(:,n)+h*k3);y(:,n+1)=y(:,n)+(h/6).*(k1+2*k2+3*k3+k4);end如下为例题:例1:取h =0.02,利用程序marunge4s.m 求刚性微分方程组()()⎩⎨⎧=-==--=10100209999010z ,z 'z ,y ,z .y .'y 的数值解,其解析解为:xx x .e z ,e e y 100100010---=+=解:首先编写M 函数dyfun.m%dyfun.m function f=dyfun(t,y)f(1)=-0.01*y(1)-99.99*y(2);f(2)=-100*y(2);f=f(:);然后编写一个执行函数:close all ;clear all ;clc;[x,y]=marunge4s(@dyfun,[0500],[21],0.002);plot(x,y);axis([-50500-0.52]);text(120,0.4,'y(x)');text(70,0.1,'z(x)');title('数值解');figure;y1=exp(-0.01*x)+exp(-100*x);%解析解,用来做对比的。
matlab四阶龙格库塔法解方程组
matlab四阶龙格库塔法解方程组摘要:一、引言二、龙格库塔法介绍1.龙格库塔法的基本原理2.龙格库塔法的发展历程三、MATLAB 实现四阶龙格库塔法1.MATLAB 中龙格库塔法的函数2.四阶龙格库塔法的MATLAB 实现四、龙格库塔法解方程组的应用1.线性方程组的求解2.非线性方程组的求解五、结论正文:一、引言在数学领域,求解方程组是一项基本任务。
龙格库塔法作为高效数值求解线性方程组的方法,被广泛应用于各个领域。
MATLAB 作为一款强大的数学软件,可以方便地实现龙格库塔法求解方程组。
本文将介绍MATLAB 中四阶龙格库塔法解方程组的原理、实现与应用。
二、龙格库塔法介绍1.龙格库塔法的基本原理龙格库塔法(Runge-Kutta method)是一种求解常微分方程初值问题的数值方法。
它通过求解一组线性方程来逼近微分方程的解,具有较高的数值稳定性和精度。
龙格库塔法可以分为四阶、五阶等多种形式,其中四阶龙格库塔法是较为常用的一种。
2.龙格库塔法的发展历程龙格库塔法由德国数学家卡尔·龙格(Carl Runge)和英国数学家詹姆斯·库塔(James Kutta)分别在1900 年和1901 年独立发现。
自那时以来,龙格库塔法在数学、物理、工程等领域得到了广泛应用,并发展出了多种改进和扩展。
三、MATLAB 实现四阶龙格库塔法1.MATLAB 中龙格库塔法的函数在MATLAB 中,可以使用内置函数ode45、ode23、ode113 等实现龙格库塔法求解常微分方程。
这些函数分别对应四阶、五阶和三阶龙格库塔法。
2.四阶龙格库塔法的MATLAB 实现以下是一个使用MATLAB 实现四阶龙格库塔法求解方程组的示例:```matlabfunction [x, status] = solve_system_with_ode45(A, B, x0)% 定义方程组func = @(t, x) A * x + B;% 初始条件x0 = [1; 2];% 时间区间tspan = [0, 10];% 求解[x, status] = ode45(func, tspan, x0);end```四、龙格库塔法解方程组的应用1.线性方程组的求解线性方程组在数学、物理、工程等领域具有广泛应用。
matlab四阶龙格库塔法解方程组
matlab四阶龙格库塔法解方程组【原创实用版】目录1.MATLAB 简介2.四阶龙格 - 库塔法简介3.用 MATLAB 实现四阶龙格 - 库塔法解方程组的步骤4.结论正文1.MATLAB 简介MATLAB 是一种广泛使用的数学软件,它提供了强大的数值计算和数据分析功能。
MATLAB 中有许多现成的函数和工具箱,可以方便地解决各种数学问题。
在工程、科学和金融领域等领域,MATLAB 都有着广泛的应用。
2.四阶龙格 - 库塔法简介四阶龙格 - 库塔法(RK4)是一种常用的数值积分方法,可以用于求解常微分方程组。
该方法具有较高的精度和稳定性,通常比其他低阶方法需要更少的计算步骤。
四阶龙格 - 库塔法的基本思想是将求解过程分为几个步骤,通过对各阶导数进行适当的组合和积分,最终得到方程组的解。
3.用 MATLAB 实现四阶龙格 - 库塔法解方程组的步骤下面是一个简单的示例,展示如何使用 MATLAB 实现四阶龙格 - 库塔法解方程组。
假设我们要求解如下常微分方程组:y" = x^2 + yz" = x + y我们可以按照以下步骤进行:(1) 创建一个 MATLAB 脚本,定义方程组和初始条件。
例如:```matlabfunction dXdt = rk4(t, X, params)% 设置参数h = 0.01; % 时间步长n = 100; % 时间步数X0 = [1; 0; 0]; % 初始条件% 计算 k1, k2, k3, k4k1 = h*(params(1) + params(3));k2 = h*(params(2) + params(4));k3 = h*(params(2) + params(4));k4 = h*(params(1) + params(3));% 循环求解for i = 1:ndXdt = [k1*X(i, 1); k1*X(i, 2); k1*X(i, 3)];X(i+1, :) = X(i, :) + dXdt;dXdt = [k2*X(i+1, 1); k2*X(i+1, 2); k2*X(i+1, 3)]; X(i+1, :) = X(i+1, :) + dXdt;dXdt = [k3*X(i+1, 1); k3*X(i+1, 2); k3*X(i+1, 3)];X(i+1, :) = X(i+1, :) + dXdt;dXdt = [k4*X(i+1, 1); k4*X(i+1, 2); k4*X(i+1, 3)];X(i+1, :) = X(i+1, :) + dXdt;endend```(2) 定义求解函数,并设置时间范围、时间步长等参数。
MATLAB龙格-库塔法微分方程求解
龙格-库塔方法是一种经典方法,具有很高的精度,它间接的利用了泰勒级数展开,避免了高阶偏导数的计算。
此处以最为经典的四级四阶龙格-库塔方法为例,计算格式如下()()()112341213243226,,22,+22,n n n n n n n n n n h y y K K K K K f x y h h K f x y K h h K f x y K K f x h y hK +⎧=++++⎪⎪⎪=⎪⎪⎛⎫=++⎨ ⎪⎝⎭⎪⎪⎛⎫=+⎪ ⎪⎝⎭⎪⎪=++⎩1龙格-库塔法解一阶ODE 对于形如()()0, dy f x y a x b dx y a y ⎧=<≤⎪⎨⎪=⎩的一阶ODE 初值问题,可以直接套用公式,如今可以借助计算机方便的进行计算,下面给出一个实例()2 0101dy x y x dx y y ⎧=-<≤⎪⎨⎪=⎩取步长h=0.1,此处由数学知识可得该方程的精确解为y =。
在这里利用MATLAB 编程,计算数值解并与精确解相比,代码如下:(1)写出微分方程,便于调用和修改function val = odefun( x,y )val = y-2*x/y;end(2)编写runge-kutta方法的函数代码function y = runge_kutta( h,x0,y0 )k1 = odefun(x0,y0);k2 = odefun(x0+h/2,y0+h/2*k1);k3 = odefun(x0+h/2,y0+h/2*k2);k4 = odefun(x0+h,y0+h*k3);y = y0+h*(k1+2*k2+2*k3+k4)/6;end(3)编写主函数解微分方程,并观察数值解与精确解的差异clear allh = 0.1;x0 = 0;y0 = 1;x = 0.1:h:1;y(1) = runge_kutta(h,x0,y0);for k=1:length(x)x(k) = x0+k*h;y(k+1) = runge_kutta(h,x(k),y(k));endz = sqrt(1+2*x);plot(x,y,’*’);hold onplot(x,z,'r');结果如下图,数值解与解析解高度一致2龙格-库塔法解高阶ODE对于高阶ODE来说,通用的方法是将高阶方程通过引入新的变量降阶为一阶方程组,此处仍以一个实例进行说明。
龙格现象matlab算法
实验报告课程名称:___计算方法____________指导老师:___程晓良________成绩:__________________实验名称:___观察龙格现象________________实验类型:________________同组学生姓名:__________一、实验目的和要求(必填) 二、实验内容和原理(必填)三、主要仪器设备(必填) 四、操作方法和实验步骤五、实验数据记录和处理 六、实验结果与分析(必填)七、讨论、心得一、问题描述在计算方法中,有利用多项式对某一函数的近似逼近,这样,利用多项式就可以计算相应的函数值。
例如,在事先不知道某一函数的具体形式的情况下,只能测量得知某一些分散的函数值。
例如我们不知道气温随日期变化的具体函数关系,但是我们可以测量一些孤立的日期的气温值,并假定此气温随日期变化的函数满足某一多项式。
这样,利用已经测的数据,应用待定系数法便可以求得一个多项式函数f (x )。
应用此函数就可以计算或者说预测其他日期的气温值。
一般情况下,多项式的次数越多,需要的数据就越多,而预测也就越准确。
例外发生了:龙格在研究多项式插值的时候,发现有的情况下,并非取节点(日期数)越多多项式就越精确。
著名的例子是f (x )=1/(1+25x^2).它的插值函数在两个端点处发生剧烈的波动,造成较大的误差。
二、相关公式三、MATLAB 程序一、取等距节点,n=5,10,15,20for n = 5:5:20subplot(2,2,n/5)syms x ;专业:___机械工程____姓名:___林炜奕_______学号:_3130102509____ 日期:________________ 地点:_______桌号f = 1/(1+25*x^2);x1=sym(zeros(n+1));W=sym(ones(n+1));L=sym(0);for i=0:nx1(i+1)=-1+2*i/n;endfor i=0:nfor j=0:nif j~=iw=(x-x1(j+1))/(x1(i+1)-x1(j+1));W(i+1)=W(i+1)*w;endendL=L+W(i+1)*(1/(1+25*x1(i+1)^2));endLL(n)=simplify(L);x=-1:0.01:1;y1=subs(f,x);y2=subs(L,x);plot(x,y1,'b');hold on;plot(x,y2,'r');hold off;title(['Ô-º¯Êýf(x)=1/(1+25*x^2)Óë',num2str(n),'´Î²åÖµº¯Êý']); xlabel('x');ylabel('y');legend('Ô-º¯Êý','²åÖµº¯Êý');grid onend二、取节点X j=cosjπ/n,j=0,1,…,n.n分别取5,10,15,20,…,50for n = 5:5:50subplot(2,5,n/5)syms x;f = 1/(1+25*x^2);x1=sym(zeros(n+1));W=sym(ones(n+1));L=sym(0);for i=0:nx1(i+1)=cos(i*pi/n);endfor i=0:nfor j=0:nif j~=iw=(x-x1(j+1))/(x1(i+1)-x1(j+1));W(i+1)=W(i+1)*w;endendL=L+W(i+1)*(1/(1+25*x1(i+1)^2));endLL(n)=simplify(L);x=-1:0.01:1;y1=subs(f,x);y2=subs(L,x);plot(x,y1,'b');hold on;plot(x,y2,'r');hold off;title(['Ô-º¯Êýf(x)=1/(1+25*x^2)Óë',num2str(n),'´Î²åÖµº¯Êý']); xlabel('x');ylabel('y');legend('Ô-º¯Êý','²åÖµº¯Êý');grid onend四、实验分析当采用等距节点时,随着节点数量的增多,插值函数的误差越大。
Matlab中龙格-库塔(Runge-Kutta)方法原理及实现
函数功能ode是专门用于解微分方程的功能函数,他有ode23,ode45,ode23s等等,采用的是Runge-Kutta算法。
ode45表示采用四阶,五阶runge-kutta单步算法,截断误差为(Δx)³。
解决的是Nonstiff(非刚性)的常微分方程.是解决数值解问题的首选方法,若长时间没结果,应该就是刚性的,换用ode23来解.使用方法[T,Y] = ode45(odefun,tspan,y0)odefun 是函数句柄,可以是函数文件名,匿名函数句柄或内联函数名tspan 是区间[t0 tf] 或者一系列散点[t0,t1,...,tf]y0 是初始值向量T 返回列向量的时间点Y 返回对应T的求解列向量[T,Y] = ode45(odefun,tspan,y0,options)options 是求解参数设置,可以用odeset在计算前设定误差,输出参数,事件等[T,Y,TE,YE,IE] =ode45(odefun,tspan,y0,options)在设置了事件参数后的对应输出TE 事件发生时间YE 事件解决时间IE 事件消失时间sol =ode45(odefun,[t0 tf],y0...)sol 结构体输出结果应用举例1 求解一阶常微分方程程序:一阶常微分方程odefun=@(t,y) (y+3*t)/t^2; %定义函数tspan=[1 4]; %求解区间y0=-2; %初值[t,y]=ode45(odefun,tspan,y0);plot(t,y) %作图title('t^2y''=y+3t,y(1)=-2,1<t<4')legend('t^2y''=y+3t')xlabel('t')ylabel('y')% 精确解% dsolve('t^2*Dy=y+3*t','y(1)=-2')% ans =一阶求解结果图% (3*Ei(1) - 2*exp(1))/exp(1/t) - (3*Ei(1/t))/exp(1/t)2 求解高阶常微分方程关键是将高阶转为一阶,odefun的书写.F(y,y',y''...y(n-1),t)=0用变量替换,y1=y,y2=y'...注意odefun方程定义为列向量dxdy=[y(1),y(2)....]程序:function Testode45tspan=[3.9 4.0]; %求解区间y0=[2 8]; %初值[t,x]=ode45(@odefun,tspan,y0);plot(t,x(:,1),'-o',t,x(:,2),'-*')legend('y1','y2')title('y'' ''=-t*y + e^t*y'' +3sin2t')xlabel('t')ylabel('y')function y=odefun(t,x)y=zeros(2,1); % 列向量y(1)=x(2);y(2)=-t*x(1)+exp(t)*x(2)+3*sin(2*t);endend高阶求解结果图相关函数ode23, ode45, ode113, ode15s, ode23s, ode23t, ode23tbMatlab中龙格-库塔(Runge-Kutta)方法原理及实现龙格-库塔(Runge-Kutta)方法是一种在工程上应用广泛的高精度单步算法。
龙格-库塔法(Runge-Kutta)matlab代码及含义
龙格-库塔法(Runge-Kutta)数值分析中,龙格-库塔法(Runge-Kutta)是用于模拟常微分方程的解的重要的一类隐式或显式迭代法。
这些技术由数学家卡尔·龙格和马丁·威尔海姆·库塔于1900年左右发明。
经典四阶龙格库塔法RK4””或者就是龙格库塔法的家族中的一个成员如此常用,以至于经常被称为“RK4“龙格库塔法”。
令初值问题表述如下。
则,对于该问题的RK4由如下方程给出:其中这样,下一个值(yn+1)由现在的值(yn)加上时间间隔(h)和一个估算的斜率的乘积决定。
该斜率是以下斜率的加权平均:k1是时间段开始时的斜率;k2是时间段中点的斜率,通过欧拉法采用斜率k1来决定y在点tn+h/2的值;k3也是中点的斜率,但是这次采用斜率k2决定y值;k4是时间段终点的斜率,其y值用k3决定。
当四个斜率取平均时,中点的斜率有更大的权值:RK4法是四阶方法,也就是说每步的误差是h5阶,而总积累误差为h4阶。
注意上述公式对于标量或者向量函数(y可以是向量)都适用。
显式龙格库塔法显示龙格-库塔法是上述RK4法的一个推广。
它由下式给出其中(注意:上述方程在不同著述中由不同但却等价的定义)。
要给定一个特定的方法,必须提供整数s(阶段数),以及系数aij(对于1≤j<i≤s),bi(对于i=1,2,2,...,...,s)和ci(对于i=2,3,3,...,...,s)。
这些数据通常排列在一个助记c3a31如果要求方法有精度p则还有相应的条件,也就是要求舍入误差为O(hp+1)时的条件。
这些可以从舍入误差本身的定义中导出。
例如,一个2阶精度的2段方法要求b1+b2=1,b2c2=1/2,以及b2a21=1/2。
matlab ppt_13_龙格-库塔法
龙格――库塔法
1.1 数值法解常微分方程 已知 y = f (x, y ), (a ≤ x ≤ b) y (x 0 ) = y 0 取步长为h = (b − a)/n,将区间分成n个子区间, a = x0 < x 1 · · · < x i < · · · < x n = b 求离散点上的y (xi), y (xi+1) − y (xi) 由中值定理, = y (xi + θh) h 得 y (xi+1) = y (xi) + hkave 平均斜率为 kave = f (xi + θh, y (xi + θh)) 。 1.2 欧拉公式 取kave = f (xi, yi),得欧拉公式 yi+1 = yi + hf (xi, yi) 取kave = (K1 + K2)/2,则得改进的欧拉公式 h yi+1 = yi + (K1 + K2) 2 其中K1和K2分别为xi 和xi+1 两点的斜率值。 其中K2 的计算为:先用欧拉法得到y (xi+1)的预报值 y i+1 = yi + hK1 = yi + hf (xi, yi) 再用预报值计算xi+1处的斜率值 K2 = f (xi+1, y i+1) = f (xi+1, yi + hf (xi, yi)) 可得 h yi+1 = yi + (K1 + K2) 2 h = yi + [f (xi, yi) + f (xi+1, yi + hf (xi, yi))] 2 (0 < θ < 1)
Matlab数值计算龙格库塔
clearclch=0.001;%前几行都是给变量赋初始值,是已知的x0=0;y0=0;t0=0;for i=1:0.1/h %循环,从起点1到终点0.1/h,每循环一次,i增大1,以下循环是为我军导弹服务的t=t0+h/2;%龙格公式里,每一个步长,分为起点、中点、终点,比如,t0是起点,t 是中点、t1是终点t1=t0+h;d1=450/(1+((90*t0*sin(0.3*pi)-y0)/(30+90*t0*cos(0.3*pi)-x0))^2)^(1/2);%龙格公式里坐标点(t0,x0)的导数,也是该点斜率d11=450/(1+((90*t0*sin(0.3*pi)-y0)\(30+90*t0*cos(0.3*pi)-x0))^2)^(1/2);%龙格公式里坐标点(t0,y0)的导数,也是该点斜率x=x0+h/2*d1;%龙格公式第一步,计算x的y=y0+h/2*d11;;%龙格公式第一步,计算yd2=450/(1+((90*t*sin(0.3*pi)-y)/(30+90*t*cos(0.3*pi)-x))^2)^(1/2);%龙格公式里坐标点(t,x)的导数d22=450/(1+((90*t*sin(0.3*pi)-y)\(30+90*t*cos(0.3*pi)-x))^2)^(1/2);%龙格公式里坐标点(t,y)的导数xx=x0+h/2*d2;%龙格公式第二步,计算x的yy=y0+h/2*d22;%龙格公式第二步,计算y的d3=450/(1+((90*t*sin(0.3*pi)-yy)/(30+90*t*cos(0.3*pi)-xx))^2)^(1/2);%龙格公式里坐标点(t,xx)的导数d33=450/((1+(90*t*sin(0.3*pi)-yy)\(30+90*t*cos(0.3*pi)-xx))^2)^(1/2);%龙格公式里坐标点(t,y)的导数x1x1=x0+h*d3;;%龙格公式第三步,计算x的y1y1=y0+h*d33;;%龙格公式第三步,计算y的d4=450/(1+((90*t1*sin(0.3*pi)-y1y1)/(30+90*t0*cos(0.3*pi)-x1x1))^2)^(1/2);%龙格公式里坐标点(t,x1x1)的导数d44=450/(1+((90*t1*sin(0.3*pi)-y1y1)\(30+90*t1*cos(0.3*pi)-x1x1))^2)^(1/2);%龙格公式里坐标点(t,y1y1)的导数x1(i)=x0+h/6*(d1+2*d2+2*d3+d4);%龙格公式第四步,计算x的y1(i)=y0+h/6*(d11+2*d22+2*d33+d44);%龙格公式第四步,计算y的t0=t1;%现在一个步长的龙格公式已结束,该到要进入下一个步长。
matlab四五阶龙格-库塔方法计算示例
3、有一初始温度为1400K的铁球投入到无限大的水池中,水温为310K,假设铁球温度随时间的变化规律为下列表达式,试用四五阶 R-K(龙格-库塔)方法计算铁球在35min,95min的温度。
步骤1:重新打开或直接输入clear
步骤2:创建m文件左上角File>>New>>M-File
步骤3:
在m文件编辑器里输入function temp =temp1(t,T)
temp=-0.04*exp(0.001*(T-310))*(T-310)
步骤4:保存m文件,注意文件名是函数名.mFile>>Save Workspace As
90
0.3205
95
T
t
1.0e+003 *
1.4
0
0.989
5
0.787
10
0.663
15
0.5788
20
0.5187
25
0.474
30
0.4401
35
0.3773
50
0.3644
55
0.3541
60
0.3458
65
0.3391
70
0.3337
75
0.3293
80
0.3258
85
0.3229
步骤5:保存m文件,注意文件名是<函数名>.m不然等会调不出来函数。
步骤6:在matlab 右边命令栏输入
[t,T]=ode45('temp1',0:5:95,1400)
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实验报告
课程名称:___计算方法____________指导老师:___程晓良________成绩:__________________
实验名称:___观察龙格现象________________实验类型:________________同组学生姓名:__________
一、实验目的和要求(必填) 二、实验内容和原理(必填)
三、主要仪器设备(必填) 四、操作方法和实验步骤
五、实验数据记录和处理 六、实验结果与分析(必填)
七、讨论、心得
一、问题描述
在计算方法中,有利用多项式对某一函数的近似逼近,这样,利用多项式就可以计算相应的函数值。
例如,在事先不知道某一函数的具体形式的情况下,只能测量得知某一些分散的函数值。
例如我们不知道气温随日期变化的具体函数关系,但是我们可以测量一些孤立的日期的气温值,并假定此气温随日期变化的函数满足某一多项式。
这样,利用已经测的数据,应用待定系数法便可以求得一个多项式函数f (x )。
应用此函数就可以计算或者说预测其他日期的气温值。
一般情况下,多项式的次数越多,需要的数据就越多,而预测也就越准确。
例外发生了:龙格在研究多项式插值的时候,发现有的情况下,并非取节点(日期数)越多多项式就越精确。
著名的例子是f (x )=1/(1+25x^2).它的插值函数在两个端点处发生剧烈的波动,造成较大的误差。
二、相关公式
三、MATLAB 程序
一、取等距节点,n=5,10,15,20
for n = 5:5:20
subplot(2,2,n/5)
syms x ;
专业:___机械工程____
姓名:___林炜奕_______
学号:_3130102509____ 日期:________________ 地点:_______桌号
f = 1/(1+25*x^2);
x1=sym(zeros(n+1));
W=sym(ones(n+1));
L=sym(0);
for i=0:n
x1(i+1)=-1+2*i/n;
end
for i=0:n
for j=0:n
if j~=i
w=(x-x1(j+1))/(x1(i+1)-x1(j+1));
W(i+1)=W(i+1)*w;
end
end
L=L+W(i+1)*(1/(1+25*x1(i+1)^2));
end
LL(n)=simplify(L);
x=-1:0.01:1;
y1=subs(f,x);
y2=subs(L,x);
plot(x,y1,'b');hold on;
plot(x,y2,'r');hold off;
title(['Ô-º¯Êýf(x)=1/(1+25*x^2)Óë',num2str(n),'´Î²åÖµº¯Êý']); xlabel('x');ylabel('y');
legend('Ô-º¯Êý','²åÖµº¯Êý');
grid on
end
二、取节点X j=cosjπ/n,j=0,1,…,n.n分别取5,10,15,20,…,50
for n = 5:5:50
subplot(2,5,n/5)
syms x;
f = 1/(1+25*x^2);
x1=sym(zeros(n+1));
W=sym(ones(n+1));
L=sym(0);
for i=0:n
x1(i+1)=cos(i*pi/n);
end
for i=0:n
for j=0:n
if j~=i
w=(x-x1(j+1))/(x1(i+1)-x1(j+1));
W(i+1)=W(i+1)*w;
end
end
L=L+W(i+1)*(1/(1+25*x1(i+1)^2));
end
LL(n)=simplify(L);
x=-1:0.01:1;
y1=subs(f,x);
y2=subs(L,x);
plot(x,y1,'b');hold on;
plot(x,y2,'r');hold off;
title(['Ô-º¯Êýf(x)=1/(1+25*x^2)Óë',num2str(n),'´Î²åÖµº¯Êý']); xlabel('x');ylabel('y');
legend('Ô-º¯Êý','²åÖµº¯Êý');
grid on
end
四、实验分析
当采用等距节点时,随着节点数量的增多,插值函数的误差越大。
当以x=cos为节点时,
随着n的增大,插值函数的图像越来越靠近原函数图像。
这是由于采用等距节点时,存在较大的舍入误差。
后者由于此处的插值节点不是等距分布的(事实上,此处采用的插值节点正是Chebyshev多项式的零点),而是中间疏两边密,因此两侧较密的节点很好地抑制了Runge 现象。
五、心得与体会
通过这次实验,我更加熟悉了MATLAB的使用,同时对课本上关于多项式插值以及龙格现象的理论知识有了更深入的理解。
有助于对后续课程的学习。
收获很大。