MATLAB解方程的三个实例

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matlab解微分方程组例题

matlab解微分方程组例题

matlab解微分方程组例题微分方程组在科学和工程领域中扮演着至关重要的角色。

使用计算机来解决这类问题可以极大地简化计算过程,并且Matlab作为一种功能强大的数值计算软件,能够提供一种简洁而高效的方法来解决微分方程组。

在本文中,我们将以一个实际的例子来介绍Matlab解微分方程组的过程。

假设我们要解决以下二阶线性常微分方程组:(1) x''(t) + 2αx'(t) + ω^2x(t) = f(t)(2) y''(t) + 2αy'(t) + ω^2y(t) = g(t)其中,x(t)和y(t)是我们要求解的未知函数,α是一个实数,ω是一个正实数,f(t)和g(t)是给定的函数。

首先,我们将这个二阶微分方程组转化为一个一阶方程组。

我们引入两个新的变量u(t)和v(t),定义如下:u(t) = x'(t)v(t) = y'(t)按照这种方式,我们可以将方程组重新写成:(3) x'(t) = u(t)(4) u'(t) = -2αu(t) - ω^2x(t) + f(t)(5) y'(t) = v(t)(6) v'(t) = -2αv(t) - ω^2y(t) + g(t)现在,我们已经将二阶微分方程组转化为了一个一阶方程组。

接下来,我们使用Matlab来解决这个方程组。

首先,我们需要定义一些参数和函数。

我们假设α=1,ω=2,并定义f(t)和g(t)如下:f(t) = sin(t)g(t) = cos(t)接下来,我们使用Matlab的ode45函数来求解这个方程组。

ode45是一种常用的求解常微分方程的函数,它基于Adams-Bashforth-Moulton方法。

我们定义一个匿名函数,用来描述方程组的右侧。

代码如下:```matlabeqns = @(t,xy) [xy(2); -2*xy(2)-4*xy(1)+sin(t); xy(4); -2*xy(4)-4*xy(3)+cos(t)];```然后,我们使用ode45函数来求解方程组,并得到数值解。

MATLAB计算方法3解线性方程组计算解法

MATLAB计算方法3解线性方程组计算解法

MATLAB计算方法3解线性方程组计算解法线性方程组是数学中的一个重要问题,解线性方程组是计算数学中的一个基本计算,有着广泛的应用。

MATLAB是一种功能强大的数学软件,提供了多种解线性方程组的计算方法。

本文将介绍MATLAB中的三种解线性方程组的计算方法。

第一种方法是用MATLAB函数“linsolve”解线性方程组。

该函数使用高斯消元法和LU分解法求解线性方程组,可以处理单个方程组以及多个方程组的情况。

使用该函数的语法如下:X = linsolve(A, B)其中A是系数矩阵,B是常数向量,X是解向量。

该函数会根据A的形式自动选择求解方法,返回解向量X。

下面是一个使用“linsolve”函数解线性方程组的例子:A=[12;34];B=[5;6];X = linsolve(A, B);上述代码中,A是一个2×2的系数矩阵,B是一个2×1的常数向量,X是一个2×1的解向量。

运行代码后,X的值为[-4.0000;4.5000]。

第二种方法是用MATLAB函数“inv”求解逆矩阵来解线性方程组。

当系数矩阵A非奇异(可逆)时,可以使用逆矩阵求解线性方程组。

使用“inv”函数的语法如下:X = inv(A) * B其中A是系数矩阵,B是常数向量,X是解向量。

该方法先计算A的逆矩阵,然后将逆矩阵与B相乘得到解向量X。

下面是一个使用“inv”函数解线性方程组的例子:A=[12;34];B=[5;6];X = inv(A) * B;上述代码中,A是一个2×2的系数矩阵,B是一个2×1的常数向量,X是一个2×1的解向量。

运行代码后,X的值为[-4.0000;4.5000]。

第三种方法是用MATLAB函数“mldivide”(或“\”)求解线性方程组。

该函数使用最小二乘法求解非方阵的线性方程组。

使用“mldivide”函数的语法如下:X=A\B其中A是系数矩阵,B是常数向量,X是解向量。

专题4 使用MATLAB求解线性方程组的不同方法

专题4 使用MATLAB求解线性方程组的不同方法

Z = null(A) 求出 Ax=0 的基础解系后,将基础解系的向量正交单位化,存储在 Z 中. MATLAB 源代码如下: A=[1 2 2 1;2 1 -2 -2;1 -1 -4 -3]
A= 12 2 1 2 1 -2 -2 1 -1 -4 -3
Rank(A) Ans= 2 A=sym(A) A= [1,2,2,1] [2,1,-2,-2] [1,-1,-4,-3] null(A) ans= [2, 5/3] [-2,-4/3] [1, 0] [0, 1]
运行结果为: rank_A =
2 rank_B =
2 S_H =
-2
1
1
0
0
2
0
1
S_P =
0
1.7500
0
-0.5000
则该线性方程组有无穷多解为:
2 1 0
x

k1
1 0


k2

0 2



7 0
/
4


,
k1
,Leabharlann k2R 0 1 1/ 2
nulla?r?求系数矩阵为a的齐次线性方程组ax0的基础解系结果为有理数bnulla求出ax0的基础解系后将基础解系的向量正交单位化存储在zmatlab源代码如下
专题 4 使用 MATLAB 求解线性方程组的方法
x1 2 x2 2x3 x4 0
【例
1】求齐次方程组

2 x1
end end
x1 2x2 2x3 3x4 2 【例 1.3】使用 Matlab 求解方程组 2x1 4x2 3x3 4x4 5

matlab怎样解二元一次方程组

matlab怎样解二元一次方程组

matlab怎样解二元一次方程组使用MATLAB解二元一次方程组是一种常见且高效的方法。

在本文中,我们将介绍如何使用MATLAB来解决二元一次方程组,并展示一些例子来说明其实际应用。

解二元一次方程组是找到两个未知数的值,使得方程组中的两个方程同时成立。

一般来说,二元一次方程组可以表示为以下形式:a1x + b1y = c1a2x + b2y = c2其中,a1、b1、c1、a2、b2和c2都是已知的常数。

要使用MATLAB解决这个问题,我们可以使用线性代数中的矩阵表示方法。

首先,我们将方程组转化为矩阵形式:[A] * [X] = [B]其中,[A]是一个2x2的矩阵,[X]是一个2x1的矩阵,[B]是一个2x1的矩阵。

矩阵[A]和[X]的元素如下:[A] = [a1, b1;a2, b2][X] = [x;y][B] = [c1;c2]现在,我们可以使用MATLAB的线性代数函数来求解矩阵方程。

在MATLAB中,我们可以使用“linsolve”函数来解决线性方程组。

下面是使用MATLAB解决二元一次方程组的步骤:步骤1:定义矩阵[A]、[B]和[X]的值。

步骤2:使用“linsolve”函数解决矩阵方程。

代码如下:X = linsolve(A, B)步骤3:输出结果。

disp('The solution for the system of equations is:')disp(['x = ', num2str(X(1))])disp(['y = ', num2str(X(2))])通过以上步骤,我们可以得到方程组的解。

现在,让我们通过一个例子来演示如何使用MATLAB解决二元一次方程组。

例子1:解方程组:2x + 3y = 54x - 2y = 10步骤1:定义矩阵[A]、[B]和[X]的值。

A = [2, 3;4, -2]B = [5;10]步骤2:使用“linsolve”函数解决矩阵方程。

利用Matlab进行线性代数问题求解的方法与案例

利用Matlab进行线性代数问题求解的方法与案例

利用Matlab进行线性代数问题求解的方法与案例引言线性代数是数学的一个重要分支,广泛应用于工程、物理、计算机科学等领域。

而Matlab作为一种功能强大的数值计算软件,提供了各种实用的工具和函数,可以方便地解决线性代数问题。

本文将介绍一些常用的线性代数问题求解方法,并通过具体的案例来展示Matlab在实际应用中的效果。

一、线性方程组的求解线性方程组是线性代数中最基础的问题之一。

Matlab提供了多种求解线性方程组的函数,如“backslash”操作符(\)和“linsolve”函数等。

下面通过一个实例来说明Matlab的线性方程组求解功能。

案例:假设有以下线性方程组需要求解:2x + 3y - 4z = 53x - 2y + z = 8x + 5y - 3z = 7在Matlab中输入以下代码:A = [2 3 -4; 3 -2 1; 1 5 -3];b = [5; 8; 7];x = A\b;通过以上代码,我们可以得到线性方程组的解x=[1; -2; 3]。

这表明在满足以上方程组的条件下,x=1,y=-2,z=3。

可以看出,Matlab在求解线性方程组时,使用简单且高效。

二、矩阵的特征值和特征向量求解矩阵的特征值和特征向量也是线性代数中的重要概念。

利用特征值和特征向量可以得到矩阵的许多性质和信息。

在Matlab中,我们可以通过“eig”函数来求解矩阵的特征值和特征向量。

案例:假设有一个2x2矩阵A,需要求解其特征值和特征向量。

在Matlab中输入以下代码:A = [2 3; 1 4];[V, D] = eig(A);通过以上代码,我们可以得到矩阵A的特征向量矩阵V和特征值矩阵D。

具体结果如下:特征向量矩阵V = [0.8507 -0.5257; 0.5257 0.8507]特征值矩阵D = [1.5858 0; 0 4.4142]由结果可知,矩阵A的特征向量矩阵V和特征值矩阵D可以提供有关该矩阵的很多信息,如相关线性变换、对称性等。

matlab解多项式方程

matlab解多项式方程

matlab解多项式方程一、引言多项式方程是数学中常见的一类方程,它包含一个或多个未知数,并且每个未知数的指数都是整数。

解多项式方程是求解这个方程中的未知数的值,对于一般的多项式方程,解的求解是一个复杂的过程。

然而,使用MATLAB这样的数学软件,可以大大简化这个过程,提高求解的效率。

本文将介绍如何使用MATLAB解决多项式方程的问题。

二、MATLAB解多项式方程的方法MATLAB提供了多种方法来解决多项式方程的问题,包括求解代数方程的根、求解多项式方程的特殊解等。

下面将介绍几种常见的方法:1. 使用roots函数求解代数方程的根roots函数是MATLAB中用于求解代数方程的根的函数,对于给定的多项式方程,它可以返回该方程的所有根。

使用方法如下:p = [1, -3, 2];r = roots(p);上述代码中,p是一个向量,表示一个多项式方程的系数,r是一个向量,表示该方程的所有根。

例如,对于多项式方程x^2 - 3x + 2 = 0,p表示的向量是[1, -3, 2],r表示的向量是[1, 2],即方程的根是1和2。

2. 使用poly函数求解多项式方程的特殊解poly函数是MATLAB中用于求解多项式方程的特殊解的函数,它可以根据给定的根来返回对应的多项式方程的系数。

使用方法如下:r = [1, 2];p = poly(r);上述代码中,r是一个向量,表示一个多项式方程的根,p是一个向量,表示该方程的系数。

例如,对于多项式方程的根是1和2,r表示的向量是[1, 2],p表示的向量是[1, -3, 2],即方程的系数是1、-3、2.三、MATLAB解多项式方程的示例为了更好地理解MATLAB解多项式方程的方法,下面将通过一个示例来演示具体的步骤:1. 求解一元二次方程假设我们要求解方程x^2 - 3x + 2 = 0的根,我们可以使用roots函数来实现:p = [1, -3, 2];r = roots(p);运行上述代码后,我们可以得到方程的根r是[1, 2]。

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 上的解,则令tspan 012[,,,]f t t t t =(要单调的).(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 nm 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 clc x=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 uu 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。

matlab解状态方程

matlab解状态方程

Matlab解状态方程详解
一、引言
状态方程是描述系统动态行为的重要工具,广泛应用于控制工程、电子工程、机械工程等领域。

在Matlab中,可以使用各种方法来解状态方程,包括直接法、迭代法和优化法等。

本文将详细介绍Matlab解状态方程的几种常用方法,并给出相应的示例代码。

二、直接法
直接法是解状态方程最简单的方法之一。

对于简单的一阶或二阶线性时不变系统,可以通过简单的代数运算得到状态变量的解。

对于更复杂的多阶非线性系统,可能需要使用数值方法进行求解。

在Matlab中,可以使用以下代码实现直接法:
三、迭代法
迭代法是一种通过不断迭代来逼近状态变量解的方法。

常用的迭代法包括欧拉法、龙格-库塔法和雅可比迭代法等。

在Matlab中,可以使用以下代码实现欧拉法:
四、优化法
优化法是一种通过最小化某个代价函数来求解状态方程的方法。

常用的优化法包括梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法等。

在Matlab中,可以使用以下代码实现梯度下降法:。

matlab解指数方程

matlab解指数方程

matlab解指数方程一、引言指数方程是高中数学中重要的一类方程,其解法有多种。

本文将介绍如何使用Matlab解指数方程。

二、指数方程的定义指数方程是形如a^x=b的等式,其中a为底数,x为未知数,b为常数。

三、手动解法1. 当底数相同时,可将等式两边取对数得到ln(a^x)=ln(b),再利用对数的性质化简得到x=ln(b)/ln(a)。

2. 当底数不同时,可将等式两边取对数得到ln(a)/ln(b)*a^x=1,再利用换元法令y=ln(a)/ln(b)*a^x,则原方程化为y=1,即可求得x。

四、Matlab解法1. 使用log函数Matlab中log函数默认以e为底数计算自然对数。

因此可以直接使用log函数求解指数方程。

代码如下:syms x a b;eqn = a^x == b;sol = solve(eqn, x);sol = simplify(sol);disp(sol);其中syms用于定义符号变量,eqn表示原方程,solve函数用于求解方程,并返回所有符合条件的解。

最后使用simplify函数化简结果,并输出结果。

2. 使用log10函数如果需要以10为底进行计算,则可以使用log10函数。

代码如下:syms x a b;eqn = a^x == b;sol = solve(eqn, x);sol = simplify(sol);disp(subs(sol, log(a), log10(a)));其中subs函数用于将log(a)替换为log10(a),从而得到以10为底的解。

五、示例下面给出一个实际的指数方程求解示例。

假设需要求解3^x=5的解。

则可以使用以下代码:syms x;eqn = 3^x == 5;sol = solve(eqn, x);sol = simplify(sol);disp(sol);运行结果为:(log(5))/(log(3))即x=log(5)/log(3)≈1.46497。

matlab解方程组的函数

matlab解方程组的函数

matlab解方程组的函数在科学和工程计算中,解方程组是一项非常常见且重要的任务。

方程组是由多个方程组成的集合,其中每个方程都包含有待求解的未知变量。

解方程组的目标是找到一组满足所有方程的未知变量的值。

Matlab是一种功能强大的数值计算软件,它提供了许多用于解方程组的函数。

本文将介绍一些常用的Matlab解方程组函数,并使用实例演示它们的用法。

一、Matlab解方程组的函数概述Matlab提供了多种解方程组的函数,包括直接法和迭代法。

这些函数可以帮助我们高效地求解线性方程组和非线性方程组。

以下是一些常用的Matlab解方程组函数:1.linsolve函数:用于求解线性方程组。

它可以使用直接法(LU分解、Cholesky分解)或迭代法(Jacobi、Gauss-Seidel)来解线性方程组。

2.fsolve函数:用于求解非线性方程组。

它使用迭代法来逐步逼近非线性方程组的解。

3.ode45函数:用于求解常微分方程组。

它使用Runge-Kutta方法来数值求解微分方程组。

4.vpasolve函数:用于求解符号方程组。

它可以求解包含符号未知变量的方程组。

接下来,我们将详细介绍每个函数的用法,并给出相关的实例。

二、linsolve函数2.1 求解线性方程组linsolve函数用于求解线性方程组,语法如下:X = linsolve(A, B)其中,A是系数矩阵,B是常数向量。

函数将返回未知变量的解向量X。

2.2 示例考虑以下线性方程组:2x + 3y = 74x - 5y = 2我们可以使用linsolve函数求解:A = [2, 3; 4, -5];B = [7; 2];X = linsolve(A, B);结果X将包含未知变量x和y的解。

三、fsolve函数3.1 求解非线性方程组fsolve函数用于求解非线性方程组,语法如下:X = fsolve(fun, X0)其中,fun是一个函数句柄,表示非线性方程组的函数,X0是初始解向量。

matlab解到元高次方程命令

matlab解到元高次方程命令

matlab解到元高次方程命令在数学和科学领域,解方程是一个非常重要的问题。

尤其是高次方程,由于其复杂性,往往需要使用计算机工具来求解。

MATLAB是一个广泛使用的数学软件,它提供了强大的求解功能。

本文将介绍如何使用MATLAB解二次方程及更高次方程的命令。

在MATLAB中,我们可以使用`roots`函数来求解高次方程。

这个函数的语法如下所示:```x = roots(coefficients)```其中,`coefficients`是一个包含方程各项系数的向量,`x`是方程的解向量。

对于一元二次方程来说,系数向量`coefficients`的顺序依次为三个系数:二次项系数、一次项系数和常数项。

例如,对于方程ax^2 + bx + c = 0,系数向量的格式为`[a, b, c]`。

以解方程x^2 - 5x + 6 = 0为例,我们可以使用MATLAB的命令来求解。

首先,定义系数向量:```coefficients = [1, -5, 6];```然后,使用`roots`函数求解方程,并将解保存在变量`x`中:```x = roots(coefficients);```最后,我们可以使用`disp`函数来显示方程的解:```disp(x);```除了二次方程,MATLAB还可以用同样的方法来求解更高次的方程。

只需要将方程的系数依次填入系数向量中,并使用`roots`函数求解即可。

以下是一个解四次方程的例子:```coefficients = [1, -6, 11, -6];x = roots(coefficients);disp(x);```需要注意的是,当方程的次数较高时,方程的根可能是复数。

在MATLAB中,复数可以表示为实部与虚部的和,虚部用`i`表示。

因此,如果解是复数,MATLAB将返回一个包含复数的向量。

除了使用`roots`函数外,MATLAB还提供了其他求解方程的工具箱,例如Symbolic Math Toolbox和Optimization Toolbox等。

matlab解方程的函数

matlab解方程的函数

matlab解方程的函数使用MATLAB解方程的函数MATLAB是一种强大的数学软件,具有许多用于解方程的函数。

这些函数可以帮助我们找到方程的解,并进一步分析和处理解的特性。

本文将介绍一些常用的MATLAB解方程函数,并通过几个例子来说明它们的使用方法。

1. fsolve函数fsolve函数是MATLAB中最常用的解方程函数之一。

它可以用于求解非线性方程组。

该函数的语法如下:x = fsolve(fun,x0)其中,fun是一个函数句柄,表示待求解方程组的函数,x0是一个初始猜测解的向量。

函数返回一个解向量x,它使得fun(x)的值接近于0。

例如,我们要求解方程组:sin(x) + y = 0x + 2*cos(y) = 0可以定义一个函数fun如下:function F = fun(x)F(1) = sin(x(1)) + x(2);F(2) = x(1) + 2*cos(x(2));end然后使用fsolve函数求解:x0 = [1;1];x = fsolve(@fun,x0);2. solve函数solve函数是MATLAB中用于求解代数方程的函数。

它可以用于求解多项式方程、代数方程组等。

该函数的语法如下:x = solve(eqn,var)其中,eqn是一个方程或方程组,var是待求解的变量。

函数返回一个解向量x,它使得方程eqn的值为0。

例如,我们要求解方程:x^2 + 2*x + 1 = 0可以使用solve函数求解:syms xeqn = x^2 + 2*x + 1 == 0;x = solve(eqn,x);3. eig函数eig函数是MATLAB中用于求解特征值和特征向量的函数。

它可以用于求解线性方程组的特征值和特征向量。

该函数的语法如下:[V,D] = eig(A)其中,A是一个矩阵,V是特征向量矩阵,D是特征值矩阵。

函数返回矩阵A的特征值和特征向量。

例如,我们要求解矩阵方程:A * x = lambda * x可以使用eig函数求解:A = [1 2; 3 4];[V,D] = eig(A);4. ode45函数ode45函数是MATLAB中用于求解常微分方程的函数。

matlab微积分例题精选

matlab微积分例题精选

matlab 微积分基本运算§1 解方程和方程组解1. 线性方程组求解对于方程 AX = B ,其中 A 是( m ×n )的矩阵有三种情形:1)当n=m 且A 非奇异时,此方程为“恰定”方程组。

2)当 n > m 时,此方程为“超定”方程组。

3)当n<m 时,此方程为“欠定”方程组。

下面就三种情形的求解分别作一说明:(1) MATLAB 解恰定方程 A* X = B 的方法1)采用求逆运算解方程x=inv(A)*B2)采用左除运算解方程x=A\B例1 “求逆”法和“左除”法求下列方程组的解⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧=+=++=++=++=+150650650651655454343232121x x x x x xx x x x x x x 在Matlab 编辑器中建立M 文件fanex1.m :A=[5 6 0 0 01 5 6 0 00 1 5 6 00 0 1 5 60 0 0 1 5];B=[1 0 0 0 1]';R_A=rank(A) %求秩X1=A\B %用"左除"法解恰定方程所得的解X2=inv(A)*B %用"求逆"法解恰定方程所得的解运行后结果如下R_A =5X1 =2.2662-1.72181.0571-0.59400.3188X2 =2.2662-1.72181.0571-0.59400.3188两种方法所求方程组的解相同。

(2)MATLAB 解超定方程AX=B 的方法对于方程 AX = B ,其中 A 是( m ×n )的矩阵, n > m ,如果A 列满秩,则此方程是没有精确解的。

然而在实际工程应用中,求得其最小二乘解也是有意义的。

基本解法有:1)采用求伪逆运算解方程x=pinv(A)*B说明:此解为最小二乘解x=inv(A ’*A)*A*B,这里pinv(A) =inv(A ’*A)*A.2)采用左除运算解方程x=A\B例2 “求伪逆”法和“左除”法求下列方程组的解⎪⎩⎪⎨⎧=+=+=+12214212212121x x x x x x命令如下:>> a=[1 2;2 4;2 2];>> b=[1,1,1]';>> xc=a\b %用左除运算解方程运行得结果:xc =0.40000.1000>> xd=pinv(a)*b %用求伪逆运算解方程运行得结果:xd =0.40000.1000>> a*xc-b %xc 是否满足方程ax=b运行得结果:ans =-0.40000.20000.0000可见xc 并不是方程的精确解。

matlab解方程

matlab解方程

线性方程组
线性方程组的求解问题可以表述为:给定两个矩阵 A和B,求解满足方程AX=B或XA=B的矩阵X。方程 AX=B的解用X=A\B或X=inv (A)*B表示;方程XA=B 的解用X=B/A或X=B*inv (A)表示。不过斜杠和反斜 杠运算符计算更准确,占用内存更小,算得更快。
线性微分方程
函数dsolve用于线性常微分方程(组)的符号求解。
在方程中用大写字母D表示一次微分,D2,D3分别表
示二阶、三阶微分,符号D2y相当于y关于t的二阶导
数。
函数dsolve 的输出方式
格式
说明
y=dsolve (‘Dyt=y0*y’ ) 一个方程,一个输出参数
[u,v]=dsolve (‘Du=v’,’Dv=u’) 两个方程,两个输出
2、使用Matlab软件求数值解时,高阶微分方程必须 等价地变换成一阶微分方程组.
例4
d 2x 1000(1 x2 ) dx x 0
dt2
dt
x(0) 2; x'(0) 0
解: 令 y1=x,y2=y1’
则微分方程变为一阶微分方程组:
y1' y2
y2
'
1000(1
y12
)
y2
y1
解 输入命令: y=dsolve('D2y+4*Dy+29*y=0','y(0)=0,Dy(0)=15','x')
结 果 为 : y =3e-2xsin(5x)
例 3 求微分方程组的通解.
dx
dt dy
dt dz
2x 4x 4x
3y 5y 4y
3z 3z 2z
dt

matlab解多元一次方程组

matlab解多元一次方程组

matlab解多元一次方程组Matlab是现代科学计算中广泛应用的一种软件工具,它集成了许多科学计算的算法和工具,方便了我们进行高效的科学研究。

在Matlab中,解多元一次方程组是非常常见的操作之一,本文将为大家介绍如何用Matlab解多元一次方程组。

一、搭建方程组首先需要将给定的问题转为数学中的方程组。

以一个三元一次方程组为例:3x+2y-z=-14x+y-2z=7x-3y+2z=-5将方程组写成矩阵的形式:| 3 2 -1 | |x| |-1|| 4 1 -2 | |y| = | 7|| 1 -3 2 | |z| |-5|这里第一列是x的系数,第二列是y的系数,第三列是z的系数,最后一列是常数项。

写成这种形式,可以方便地用Matlab来解方程组。

二、用Matlab求解接下来,需要使用Matlab中的解方程组函数“mldivide”(也叫左除法运算符\)来求解这个方程组。

>> A=[3 2 -1;4 1 -2;1 -3 2];>> b=[-1;7;-5];>> x=A\b这里A代表系数矩阵,b代表常数项列向量,使用mldivide运算符得到的x就是方程组的解向量。

输出为:x =2.00001.00003.0000这个结果就是这个方程组的解:x=2,y=1,z=3。

如果方程组无解或有无穷多解,Matlab会输出相应的提示信息。

三、验证结果最后需要验证一下求得的解是否正确。

可以将解代入方程组进行检验,如果每个方程都等式成立,那么求解是正确的。

3x+2y-z=-14x+y-2z=7x-3y+2z=-5将x=2,y=1,z=3代入方程组得:3×2+2×1-3=4,符合等式。

4×2+1×1-2×3=7,符合等式。

2-3×1+2×3=-5,符合等式。

由此可见,我们求得的解是正确的。

综上所述,用Matlab解多元一次方程组的步骤为:将方程组写成矩阵的形式,然后使用mldivide运算符解出解向量,最后将解代入方程组验证结果。

用MATLAB解常微分方程

用MATLAB解常微分方程

实验四求微分方程的解一、问题背景与实验目的实际应用问题通过数学建模所归纳而得到的方程,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,既要研究微分方程(组)的解析解法(精确解),更要研究微分方程(组) 的数值解法(近似解).对微分方程(组)的解析解法(精确解),Matlab 有专门的函数可以用,本实 验将作一定的介绍.本实验将主要研究微分方程(组)的数值解法(近似解),重点介绍Euler 折线 法.二、相关函数(命令)及简介1. dsolve ('equ1','equ2';…):Matlab 求微分方程的解析解.equ1、equ2、… 为方程(或条件).写方程(或条件)时用 Dy 表示y 关于自变量的一阶导数, 用用D2y 表示y 关于自变量的二阶导数,依此类推.2. simplify (s ):对表达式s 使用maple 的化简规则进行化简.例如:syms xsim pl ify (si n (x )A2 + cos (x )^2) an s=13. [r,how]=simple (s ):由于 Matlab 提供了多种化简规则,simpie 命令就是 对表达式s 用各种规则进行化简,然后用r 返回最简形式,how 返回形成这种 形式所用的规则.例如:syms x[r,how]=sim ple (cos (x )A2-si n (x )A2) r = cos (2*x ) how = comb ine4. [T,Y] = solver ( odefun,tspan,y ))求微分方程的数值解.说明:(1)其中的 solver 为命令 ode45、ode23、ode113 ode15s ode23s 、ode23t 、 ode23tb 之一.⑶ 在积分区间tspan=[t 0,t f ]上,从t o 到t f ,用初始条件y 求解.⑵odefu n 是显式常微分方程:詈 f(t ,y)y(t 0) y o⑷ 要获得问题在其他指定时间点t0,t1,t2,上的解,则令tspan=[tott, ,t f ](要求是单调的).(5)因为没有一种算法可以有效地解决所有的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.⑹要特别的是:ode23、ode45是极其常用的用来求解非刚性的标准形式的一阶常微分方程(组)的初值问题的解的Matlab的常用程序,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,有中等的精度.5. ezplot(x,y,[tmin,tmax]):符号函数的作图命令.x,y为关于参数t 号函数,[tmin,tmax]为t的取值范围.6.iniine():建立一个内联函数.格式:inline('expr', 'var1', 'var2',…),括号里的表达式要加引号.例:Q = dblquad(inline('y*sin(x)'), pi, 2*pi, 0, pi)的符注意x三、实验内容1.几个可以直接用Matlab 求微分方程精确解的例子:例1:求解微分方程dy2xy xe dx求解本问题的Matlab 程序为:syms x yy=dsolve('Dy+2*x*y=x*ex p(-xA2)','x') diff(y,x)+2*x*y-x*ex 卩(帜八2)sim plify(diff(y,x)+2*x*y-x*ex 卩(帜八2))说明:(1)行Iine1是用命令定义x,y 为符号变量.这里可以不写,但为确保正确性, 建议写上;⑵ 行Iine2是用命令求出的微分方程的解:1/2*ex p(-xA2)*xA2+ex p(-xA2)*C1(3)行Iine3使用所求得的解.这里是将解代入原微分方程,结果应该为0, 但这里给出:-x^3*ex p(-xA2)-2*x*ex p(-xA2)*C1+2*x*(1/2*ex p(-xA2)*xA2+ex p(-xA2)*C1)确是微分方程的解.e x 0在初始条件y(1) 2e 下的特解,并画出解函 数的图形.求解本问题的Matlab 程序为:syms x yy=dsolve('x*Dy+y-ex p(x)=0','y(1)=2*ex p(1)', 'x')ezpl ot(y)e e x微分方程的特解为:y=1/x*exp(x)+1/x* exp (1) (Matlab 格式),即卩 y --------- 解函数的图形如图1:2 x,并加以验证.%li ne1 %li ne2 %li ne3 %li ne4⑷行 Iine4 用 simplify()函数对上式进行化简,结果为0,表明y y(x)的例2:求微分方程xy' y并画出解函数的图形.求解本问题的Matlab 程序为:syms x y t[x,y]=dsolve('Dx+5*x+y=ex p(t)','Dy-x-3*y=0','x(0)=1','y(0)=0','t') sim ple(x); sim ple(y);ezpl ot(x,y,[0,1.3]);axis auto微分方程的特解(式子特别长)以及解函数的图形均略.2. 用ode23 ode45等求解非刚性的标准形式的一阶常微分方程(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dy22y(0) 1间[0, 0.5].fun=i niin eC-2*y+2*x^2+2*x','x','y'); [x,y]=ode23(fu n, [0,0.5],1); x'; y';plot(x,y,'o-') >> x' ans =0.0000 0.0400 0.0900 0.1400 0.2900 0.34000.39000.4400>> y'-30dx例3:求微分方程组dtdy5xx 3ye t在初始条件x|t 0 1,yl t 0 0下的特解,2x 2x的数值解,求解范围为区0.1900 0.2400 0.49000.50001/x exp(x)+1/x exp(1)5040302010-10-20-6-4-2246x0.9247 0.8434 0.7754 0.7199 0.6764 0.62220.61050.6084 0.6154 0.61792.ans =1.0000 0.6440图形结果为图0.6例5:求解描述振荡器的经典的Ver der Pol 微分方程分析:令 d 2y dt 2y 0,y(0) 1, y'(0) 0, 7.X 1 y ,x 2dx 1 则 dx 1 dt , dtdx 2 X 2,~dr2(1 X 1 )X 2 X 1.先编写函数文件verderpol.m : fun ctio nxp rime = verder pol(t,x) global mu; xp rime = [x(2) ;mu*(1-x(1)^2)*x (2) -x(1)]; 再编写命令文件vdp 1.m : global mu; mu = 7; y0=[1;0][t,x] = ode45('verderpol',[0,40],y0); x1=x(:,1);x2=x(:,2); plot(t,x1)图形结果为图3.0.950.90.850.80.750.70.650.150.20.250.30.350.40.450.50.053. 用Euler 折线法求解前面讲到过,能够求解的微分方程也是十分有限的.下面介绍用Euler 折线 法求微分方程的数值解(近似解)的方法.Euler 折线法求解的基本思想是将微分方程初值问题dx S y(x 0) y 。

matlab 数值解方程

matlab 数值解方程

MATLAB 是一个强大的数值计算和数据分析工具,可以用来求解各种数学方程。

以下是一些基本的 MATLAB 函数,用于求解不同类型的方程。

1. **符号方程求解**:使用 `syms` 和 `solve` 函数。

```matlab
syms x
solution = solve(x^2 + 3*x - 4 = 0);
```
2. **数值方程求解**:使用 `fzero` 函数。

```matlab
f = @(x) x^2 - 3; % 定义函数
solution = fzero(f, 1); % 在区间 [1,2] 内寻找零点
```
3. **系统方程求解**:使用 `fsolve` 函数。

```matlab
fun = @(x) [x(1)^2 + x(2)^2 - 4; x(1) + x(2) - 2]; % 定义系统函数
solution = fsolve(fun, [1,1]); % 使用初始值 [1,1] 进行求解
```
4. **非线性方程求解**:使用 `fminbnd` 或 `fminunc` 函数。

```matlab
fun = @(x) x^3 - x - 1; % 定义函数
solution = fminbnd(fun, -10, 10); % 在区间 [-10,10] 内寻找最小值点
```
注意:以上所有的解决方案都需要先定义方程或系统,然后选择合适的初始值和参数范围进行求解。

MATLAB 的文档提供了更详细的例子和说明,可以帮助你理解如何使用这些函数。

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。

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MATLAB解方程的三个实例
1、对于多项式p(x)=x3-6x2-72x-27,求多项式p(x)=0的根,可用多项式求根函数roots(p),
其中p为多项式系数向量,即
>>p =[1,-6,-72,-27]
p =
1.00 -6.00 -7
2.00 -27.00
p是多项式的MATLAB描述方法,我们可用poly2str(p,'x')函数,来显示多项式的形式: >>px=poly2str(p,'x')
px =x^3 - 6 x^2 - 72 x - 27
多项式的根解法如下:
>> format rat %以有理数显示
>> r=roots(p)
r =
2170/179
-648/113
-769/1980
2、在MATLAB中,求解用符号表达式表示的代数方程可由函数solve实现,其调用格式
为:solve(s,v):求解符号表达式s的代数方程,求解变量为v。

例如,求方程(x+2)x=2的解,解法如下:
>> x=solve('(x+2)^x=2','x') '
x =
.69829942170241042826920133106081
得到符号解,具有缺省精度。

如果需要指定精度的解,则:
>> x=vpa(x,3)
x =
.698
3、使用fzero或fsolve函数,可以求解指定位置(如x0)的一个根,格式为:x=fzero(fun,x0)
或x=fsolve(fun,x0)。

例如,求方程0.8x+atan(x)- =0在x0=2附近一个根,解法如下:
>> fu=@(x)0.8*x+atan(x)-pi;
>> x=fzero(fu,2)
x =
2.4482

>> x=fsolve('0.8*x+atan(x)-pi',2)
x =
2.4482
当然了,对于该方程也可以用第二种方法求解:
>> x=solve('0.8*x+atan(x)-pi','x')
x =
2.4482183943587910343011460497668
对于第一个例子,也可以用第三种方法求解:
>> F=@(x)x^3-6*x^2-72*x-27
F =
@(x)x^3-6*x^2-72*x-27
>> x=fzero(F,10)
x =
12.1229
对于第二个例子,也可以用第三种方法:
>> FUN=@(x)(x+2)^x-2
FUN =
@(x)(x+2)^x-2
>> x=fzero(FUN,1)
x =
0.6983
最近有多人问如何用matlab解方程组的问题,其实在matlab中解方程组还是很方便的,例如,对于代数方程组Ax=b(A为系数矩阵,非奇异)的求解,MA TLAB中有两种方法:
(1)x=inv(A)*b —采用求逆运算解方程组;
(2)x=A\b —采用左除运算解方程组。

例:
x1+2x2=8
2x1+3x2=13
>>A=[1,2;2,3];b=[8;13];
>>x=inv(A)*b
x =
2.00
3.00
>>x=A\b
x =
2.00
3.00;
即二元一次方程组的解x1和x2分别是2和3。

对于同学问到的用matlab解多次的方程组,有符号解法,方法是:先解出符号解,然后用vpa(F,n)求出n位有效数字的数值解.具体步骤如下:
第一步:定义变量syms x y z ...;
第二步:求解[x,y,z,...]=solve('eqn1','eqn2',...,'eqnN','var1','var2',...'varN');
第三步:求出n位有效数字的数值解x=vpa(x,n);y=vpa(y,n);z=vpa(z,n);...。

如:解二(多)元二(高)次方程组:
x^2+3*y+1=0
y^2+4*x+1=0
解法如下:
>>syms x y;
>>[x,y]=solve('x^2+3*y+1=0','y^2+4*x+1=0');
>>x=vpa(x,4);
>>y=vpa(y,4);
结果是:
x =
1.635+3.029*i
1.635-3.029*i
-.283
-2.987
y =
1.834-3.301*i
1.834+3.301*i
-.3600
-3.307。

二元二次方程组,共4个实数根;
还有的同学问,如何用matlab解高次方程组(非符号方程组)?举个例子好吗?
解答如下:
基本方法是:solve(s1,s2,…,sn,v1,v2,…,vn),即求表达式s1,s2,…,sn组成的方程组,求解变量分别v1,v2,…,vn。

具体例子如下:
x^2 + x*y + y = 3
x^2 - 4*x + 3 = 0
解法:
>> [x,y] = solve('x^2 + x*y + y = 3','x^2 - 4*x + 3 = 0')
运行结果为
x =
1 3
y =
1 -3/2
即x等于1和3;y等于1和-1.5

>>[x,y] = solve('x^2 + x*y + y = 3','x^2 - 4*x + 3= 0','x','y')
x =
1 3
y =
1 -3/2
结果一样,二元二方程都是4个实根。

通过这三个例子可以看出,用matlab解各类方程组都是可以的,方法也有多种,只是用到解方程组的函数,注意正确书写参数就可以了,非常方便
1、对于多项式p(x)=x3-6x2-72x-27,求多项式p(x)=0的根,可用多项式求根函数
roots(p),其中p为多项式系数向量,即
>>p =[1,-6,-72,-27]
p =
1.00 -6.00 -7
2.00 -27.00
p是多项式的MATLAB描述方法,我们可用poly2str(p,'x')函数,来显示多项式的形式:
>>px=poly2str(p,'x')
px =x^3 - 6 x^2 - 72 x - 27
多项式的根解法如下:
>> format rat %以有理数显示
>> r=roots(p)
r =
2170/179
-648/113
-769/1980
Matlab只提供几个常用的对数
2为底log2(x)
10为底log10(x)
e为底log(x)即我们说的自然对数ln(x)
所以普通的可以按照公式转换log(a)b =log(b)/log(a) 即去某个对数后真数/底数。

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