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1、matlab求微分方程的解 一、問題背景與實驗?zāi)康亩⑾嚓P(guān)函數(shù)(命令)及簡介三、實驗內(nèi)容四、自己動手一、問題背景與實驗?zāi)康膶嶋H應(yīng)用問題通過數(shù)學(xué)建模所歸納而得到的方程,絕大多數(shù)都是微分方程,真正能得到代數(shù)方程的機(jī)會很少另一方面,能夠求解的微分方程也是十分有限的,特別是高階方程和偏微分方程(組)這就要求我們必須研究微分方程(組)的解法,既要研究微分方程(組)的解析解法(精確解),更要研究微分方程(組)的數(shù)值解法(近似解)對微分方程(組)的解析解法(精確解),Matlab 有專門的函數(shù)可以用,本實驗將作一定的介紹本實驗將主要研究微分方程(組)的數(shù)值解法(近似解),重點介紹 Euler 折線
2、法 二、相關(guān)函數(shù)(命令)及簡介1dsolve('equ1','equ2',):Matlab 求微分方程的解析解equ1、equ2、為方程(或條件)寫方程(或條件)時用 Dy 表示y 關(guān)于自變量的一階導(dǎo)數(shù),用用 D2y 表示 y 關(guān)于自變量的二階導(dǎo)數(shù),依此類推2simplify(s):對表達(dá)式 s 使用 maple 的化簡規(guī)則進(jìn)行化簡例如:syms xsimplify(sin(x)2 + cos(x)2)ans=13r,how=simple(s):由于 Matlab 提供了多種化簡規(guī)則,simple 命令就是對表達(dá)式 s 用各種規(guī)則進(jìn)行化簡,然后用 r 返回最簡形
3、式,how 返回形成這種形式所用的規(guī)則例如:syms xr,how=simple(cos(x)2-sin(x)2)r = cos(2*x)how = combine4T,Y = solver(odefun,tspan,y0) 求微分方程的數(shù)值解說明:(1) 其中的 solver為命令 ode45、ode23、ode113、ode15s、ode23s、ode23t、ode23tb 之一(2) odefun 是顯式常微分方程:(3) 在積分區(qū)間 tspan=上,從到,用初始條件求解(4) 要獲得問題在其他指定時間點上的解,則令 tspan= (要求是單調(diào)的)(5) 因為沒有一種算法可以有效地解決所
4、有的 ODE 問題,為此,Matlab 提供了多種求解器 Solver,對于不同的ODE 問題,采用不同的Solver 求解器SolverODE類型特點說明ode45非剛性 單步算法;4、5階Runge-Kutta方程;累計截斷誤差達(dá)大部分場合的首選算法ode23非剛性單步算法;2、3階Runge-Kutta方程;累計截斷誤差達(dá)使用于精度較低的情形ode113非剛性多步法;Adams算法;高低精度均可到計算時間比 ode45 短ode23t適度剛性采用梯形算法適度剛性情形ode15s剛性多步法;Gear's反向數(shù)值微分;精度中等若 ode45 失效時,可嘗試使用ode23s剛
5、性單步法;2階 Rosebrock 算法;低精度當(dāng)精度較低時,計算時間比 ode15s 短ode23tb剛性梯形算法;低精度當(dāng)精度較低時,計算時間比 ode15s 短 (6) 要特別的是:ode23、ode45 是極其常用的用來求解非剛性的標(biāo)準(zhǔn)形式的一階常微分方程(組)的初值問題的解的 Matlab 的常用程序,其中:ode23 采用龍格-庫塔2 階算法,用3 階公式作誤差估計來調(diào)節(jié)步長,具有低等的精度ode45 則采用龍格-庫塔4 階算法,用5 階公式作誤差估計來調(diào)節(jié)步長,具有中等的精度5ezplot(x,y,tmin,tmax):符號函數(shù)的作圖命令x,y 為關(guān)于參數(shù)t 的符號函數(shù)
6、,tmin,tmax 為 t 的取值范圍6inline():建立一個內(nèi)聯(lián)函數(shù)格式:inline('expr', 'var1', 'var2',) ,注意括號里的表達(dá)式要加引號例:Q = dblquad(inline('y*sin(x)'), pi, 2*pi, 0, pi) . 三、實驗內(nèi)容1. 幾個可以直接用 Matlab 求微分方程精確解的例子:例1:求解微分方程,并加以驗證求解本問題的Matlab 程序為:syms x y
7、0; %line1y=dsolve('Dy+2*x*y=x*exp(-x2)','x') %line2diff(y,x)+2*x*y-x*exp(-x
8、2) %line3simplify(diff(y,x)+2*x*y-x*exp(-x2) %line4說明:(1) 行l(wèi)ine1是用命令定義x,y為符號變量這里可以不寫,但為確保正確性,建議寫上;(2) 行l(wèi)ine2是用命令求出的微分方程的解:1/2*exp(-x2)*x2+exp(-x
9、2)*C1(3) 行l(wèi)ine3使用所求得的解這里是將解代入原微分方程,結(jié)果應(yīng)該為0,但這里給出:-x3*exp(-x2)-2*x*exp(-x2)*C1+2*x*(1/2*exp(-x2)*x2+exp(-x2)*C1)(4) 行l(wèi)ine4 用 simplify() 函數(shù)對上式進(jìn)行化簡,結(jié)果為 0, 表明的確是微分方程的解例2:求微分方程在初始條件下的特解,并畫出解函數(shù)的圖形求解本問題的 Matlab 程序為:syms x yy=dsolve('x*Dy+y-exp(x)=0','y(1)=2*exp(1)','x')ezplot(y)微分方程的
10、特解為:y=1/x*exp(x)+1/x* exp (1) (Matlab格式),即,解函數(shù)的圖形如圖 1:圖1例3:求微分方程組在初始條件下的特解,并畫出解函數(shù)的圖形求解本問題的 Matlab 程序為:syms x y tx,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 auto微分方程的特解(式子特別長)以及解函數(shù)的圖形均略2. 用ode23、ode
11、45等求解非剛性的標(biāo)準(zhǔn)形式的一階常微分方程(組)的初值問題的數(shù)值解(近似解)例4:求解微分方程初值問題的數(shù)值解,求解范圍為區(qū)間0, 0.5fun=inline('-2*y+2*x2+2*x','x','y');%fun=(x)(-2*y+2*x2+2*x)x,y=ode23(fun,0,0.5,1);x'y'plot(x,y,'o-')>> x'ans =0.0000 0.0400 0.0900 0.1400 &
12、#160;0.1900 0.24000.2900 0.3400 0.3900 0.4400 0.4900 0.5000>> y'ans =1.0000 0.9247 0.8434 0.7754 0.7199 0.67640.6440 0.6222 0.6105
13、60; 0.6084 0.6154 0.6179圖形結(jié)果為圖 2圖2 例 5:求解描述振蕩器的經(jīng)典的 Ver der Pol 微分方程 分析:令則先編寫函數(shù)文件verderpol.m:function xprime = verderpol(t,x)global mu;xprime = x(2);mu*(1-x(1)2)*x(2)-x(1);再編寫命令文件vdp1.m:global mu;mu = 7;y0=1;0t,x = ode45('verderpol',0,40,y0);x1=x(:,1);x2=x(:,
14、2);plot(t,x1)圖形結(jié)果為圖3圖33. 用 Euler 折線法求解前面講到過,能夠求解的微分方程也是十分有限的下面介紹用 Euler 折線法求微分方程的數(shù)值解(近似解)的方法Euler 折線法求解的基本思想是將微分方程初值問題化成一個代數(shù)方程,即差分方程,主要步驟是用差商替代微商,于是:記,從而,則有例 6:用 Euler 折線法求解微分方程初值問題的數(shù)值解(步長h取0.4),求解范圍為區(qū)間0,2解:本問題的差分方程為相應(yīng)的Matlab 程序見附錄 1數(shù)據(jù)結(jié)果為: 0
15、0; 1.0000 0.4000 1.4000 0.8000 2.1233 1.2000 3.1145 1.6000 4.4593 2.0000 6.3074圖形結(jié)果見圖4:圖4特別說明:本問題可進(jìn)一步利用四階 Runge-Kutta 法求
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