第12章常微分方程組數(shù)值求解方程與方程組的數(shù)值解_第1頁
第12章常微分方程組數(shù)值求解方程與方程組的數(shù)值解_第2頁
第12章常微分方程組數(shù)值求解方程與方程組的數(shù)值解_第3頁
第12章常微分方程組數(shù)值求解方程與方程組的數(shù)值解_第4頁
第12章常微分方程組數(shù)值求解方程與方程組的數(shù)值解_第5頁
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文檔簡(jiǎn)介

2023/11/14常微分方程(組)數(shù)值求解吳鵬(rocwoods)rocwoods@126.comMATLAB從零到進(jìn)階2023/11/14主要內(nèi)容數(shù)值求解常微分方程(組)函數(shù)概述非剛性/剛性常微分方程問題求解

隱式微分方程(組)求解微分代數(shù)方程(DAE)與延遲微分方程(DDE)求解邊值問題求解2023/11/14第一節(jié)數(shù)值求解常微分方程(組)函數(shù)概述2023/11/14一、概述

第9章介紹了符號(hào)求解各類型的微分方程組,但是能夠求得解析解的微分方程往往只是出現(xiàn)在大學(xué)課堂上,在實(shí)際應(yīng)用中,絕大多數(shù)微分方程(組)無法求得解析解。這就需要利用數(shù)值方法求解。MATLAB以數(shù)值計(jì)算見長(zhǎng),提供了一系列數(shù)值求解微分方程的函數(shù)。 這些函數(shù)可以求解非剛性問題,剛性問題,隱式微分方程,微分代數(shù)方程等初值問題,也可以求解延遲微分方程,以及邊值問題等。2023/11/14二、初值問題求解函數(shù)1.提供的函數(shù) ode23,ode45,ode113,ode15s,ode23s,ode23t,ode23tb,這些函數(shù)統(tǒng)一的調(diào)用格式如下:

[T,Y]=solver(odefun,tspan,y0) [T,Y]=solver(odefun,tspan,y0,options)sol=solver(odefun,[t0tf],y0...)

輸入?yún)?shù)說明:

odefun表示微分方程(組)的句柄。

tspan微分方程(組)的求解時(shí)間區(qū)間,有兩種格式[t0,tf]或者[t0,t1,…,tf],兩者都以t0為初值點(diǎn),根據(jù)tf自動(dòng)選擇積分步長(zhǎng)。前者返回實(shí)際求解過程中所有求解的時(shí)間點(diǎn)上的解,而后者只返回設(shè)定的時(shí)間點(diǎn)上的解。后者對(duì)計(jì)算效率沒有太大影響,但是求解大型問題時(shí),可以減少內(nèi)存存儲(chǔ)。

2023/11/14二、初值問題求解函數(shù)y0:微分方程(組)的初值,即所有狀態(tài)變量在t0時(shí)刻的值。

options結(jié)構(gòu)體,通過odeset設(shè)置得到的微分優(yōu)化參數(shù)。返回參數(shù)說明:T:時(shí)間點(diǎn)組成的列向量Y:微分方程(組)的解矩陣,每一行對(duì)應(yīng)相應(yīng)T的該行上時(shí)間點(diǎn)的微分方程(組)的解。sol:以結(jié)構(gòu)體的形式返回解。2023/11/14二、初值問題求解函數(shù)2.函數(shù)介紹函數(shù)問題類型精確度說明ode45非剛性中等采用算法為4-5階Runge-Kutta法,大多數(shù)情況下首選的函數(shù)ode23非剛性低基于Bogacki-Shampine2-3階Runge-Kutta公式,在精度要求不高的場(chǎng)合,以及對(duì)于輕度剛性方程,ode23的效率可能好于ode45。ode113非剛性低到高基于變階次Adams-Bashforth-MoutlonPECE算法。在對(duì)誤差要求嚴(yán)格的場(chǎng)合或者輸入?yún)?shù)odefun代表的函數(shù)本身計(jì)算量很大情況下比ode45效率高。ode113可以看成一個(gè)多步解算器,因?yàn)樗鼤?huì)利用前幾次時(shí)間節(jié)點(diǎn)上的解計(jì)算當(dāng)前時(shí)間節(jié)點(diǎn)的解。因此它不適應(yīng)于非連續(xù)系統(tǒng)。2023/11/14二、初值問題求解函數(shù)ode15s剛性低到中基于數(shù)值差分公式(后向差分公式,BDFs也叫Gear方法),因此效率不是很高。同ode113一樣,ode15s也是一個(gè)多步計(jì)算器。當(dāng)ode45求解失敗,或者非常慢,并且懷疑問題是剛性的,或者求解微分代數(shù)問題時(shí)可以考慮用ode15sode23s剛性低基于修正的二階Rosenbrock公式。由于是單步解算器,當(dāng)精度要求不高時(shí),它效率可能會(huì)高于ode15s。它可以解決一些ode15s求解起來效率不太高的剛性問題。

ode23t適度剛性低ode23t可以用來求解微分代數(shù)方程。ode23tb剛性低當(dāng)方程是剛性的,并且求解要求精度不高時(shí)可以使用。2023/11/14三、

延遲問題以及邊值問題求解函數(shù)1.延遲問題 MATLAB提供了dde23和ddesd函數(shù)用來求解。前者用來求解狀態(tài)變量延遲為常數(shù)的微分方程(組),后者用來求解狀態(tài)變量延遲不為常數(shù)的微分方程(組)。調(diào)用格式以及參數(shù)意義大部分類似ode系列求解函數(shù),不同的是要輸入延遲參數(shù)以及系統(tǒng)在時(shí)間小于初值時(shí)的狀態(tài)函數(shù)。2.邊值問題 兩個(gè)求解函數(shù)函數(shù)bvp4c和bvp5c,后者求解精度要比前者好。以bvpsolver表示bvp4c或者bvp5c,那么這兩個(gè)函數(shù)有著統(tǒng)一的調(diào)用格式:solinit=bvpinit(x,yinit,params)sol=bvpsolver(odefun,bcfun,solinit)sol=bvpsolver(odefun,bcfun,solinit,options)2023/11/14四、

求解前準(zhǔn)備工作

微分方程的形式是多種多樣的,一般來說,很多高階微分方程可以通過變量替換轉(zhuǎn)化成一階微分方程組,即可以寫成下面的形式: (1) 稱為質(zhì)量矩陣,如果其非奇異的話,上式可以寫成: (2) 將(2)式右半部分用odefun表示出來(具體表現(xiàn)形式可以采用匿名函數(shù)、子函數(shù)、嵌套函數(shù)、單獨(dú)m文件等形式),就是ode45,ode23等常微分方程初值問題求解的輸入?yún)?shù)odefun。 如果質(zhì)量矩陣奇異的話,(1)稱為微分代數(shù)方程組(differentialalgebraicequations,DAEs.),可以利用求解剛性微分方程的函數(shù)如ode15s,ode23s等來求解,從輸入形式上看,求解DAEs和求解普通的ODE很類似,主要區(qū)別是需要給微分方程求解器指定質(zhì)量矩陣。 隱式微分方程無法寫成(1)或者(2)的形式,其求解方法本章也有討論。2023/11/14第二節(jié)非剛性/剛性常微分方程初值問題求解2023/11/14一、概述

所謂剛性、非剛性問題最直觀的判別方法就是從解在某段時(shí)間區(qū)間內(nèi)的變化來看。非剛性問題變化相對(duì)緩慢,而剛性問題在某段時(shí)間內(nèi)會(huì)發(fā)生劇烈變化,即很短的時(shí)間內(nèi),解的變化巨大。對(duì)于剛性問題不適合用ode45來求解,如果硬要用ode45來求解的話,達(dá)到指定精度所耗費(fèi)的時(shí)間往往會(huì)非常長(zhǎng)。2023/11/14二、非剛性問題舉例

問題見書中【例12.2-1】,左圖微分方程的解,右圖平面相軌跡2023/11/14三、剛性問題舉例

問題見書中【例12.2-2】,【例12.2-3】。下圖是【例12.2-2】不同求解器得到解的圖像對(duì)比。2023/11/14三、剛性問題舉例

下圖是【例12.2-3】得到解的圖像,以及兩個(gè)解的和的圖像2023/11/14第三節(jié)隱式微分方程(組)求解2023/11/14一、概述

一些微分方程組在初始給出的時(shí)候是不容易顯示的表示成上面提到的標(biāo)準(zhǔn)形式的。這時(shí)候就需要想辦法表示成上述的形式。一般來說有三種思路,一種是利用solve函數(shù)符號(hào)求解出高階微分的顯式表達(dá)式,一種是利用fzero/fsolve函數(shù)求解狀態(tài)變量的微分值,還有一種是利用MATLAB自帶的ode15i函數(shù)。2023/11/14二、利用solve函數(shù)

問題見書中【例12.3-1】,下圖是求解出的結(jié)果曲線0510152025300.511.522.533.5t

y1(t)y2(t)2023/11/14三、利用fzero/fsolve函數(shù)

問題見書中【例12.3-2】,【例12.3-3】,【例12.3-4】。下圖是【例12.3-2】結(jié)果圖像。0246810121416182000.20.40.60.811.21.41.61.8t2023/11/14三、利用fzero/fsolve函數(shù)下圖是【例12.3-3】結(jié)果圖像?!纠?2.3-4】是利用ode15i求解【例12.3-3】算例,速度明顯增快,結(jié)果一致,圖像也是下圖。2023/11/14第四節(jié)微分代數(shù)方程(DAE)與延遲微分方程(DDE)求解2023/11/14一、微分代數(shù)方程(DAE)舉例

DAE的求解一般有三種辦法,一種是變量替換法,一種是用ode15s函數(shù)還有一種是用12.3節(jié)中提到的ode15i函數(shù)

【例12.4-1】是利用上述三種方法求解的普通微分代數(shù)方程。【例12.4-2】是變量替換后用fsolve函數(shù)求解出每一計(jì)算節(jié)點(diǎn)的值,然后再調(diào)用ode45、ode23tb等函數(shù)求解,另一種方法就是直接利用ode15i函數(shù)求解。2023/11/14一、微分代數(shù)方程(DAE)舉例

【例12.4-1】的結(jié)果圖:2023/11/14一、微分代數(shù)方程(DAE)舉例

【例12.4-2】的結(jié)果圖:2023/11/14二、延遲微分方程(DDE)舉例

延遲微分方程是微分方程表達(dá)式要依賴某些狀態(tài)變量過去一些時(shí)刻的狀態(tài),即形如: 其中,是時(shí)間延遲項(xiàng)。既可以是常數(shù)也可以是關(guān)于和的函數(shù)。當(dāng)是常數(shù)的時(shí)候可以用dde23和ddesd來求解,另一種情況可以用ddesd求解。

【例12.4-3】是延遲為常數(shù)的求解示例?!纠?2.4-4】是延遲不為常數(shù)的求解示例。2023/11/14二、延遲微分方程(DDE)舉例 【例12.4-3】的結(jié)果圖:2023/11/14二、延遲微分方程(DDE)舉例 【例12.4-4】的結(jié)果圖:2023/11/14第五節(jié)邊值問題求解2023/11/14一、概述

前面討論的ode系列函數(shù)只能用來求解初值問題,但是在實(shí)際中經(jīng)??梢杂龅揭恍┻呏祮栴}。譬如熱傳導(dǎo)問題,初值時(shí)候的熱源狀態(tài)已知,一定時(shí)間后溫度達(dá)到均勻。再比如弦振動(dòng)問題,弦兩端端點(diǎn)的位置是固定的。像這種知道自變量在前后兩端時(shí)系統(tǒng)狀態(tài)的問題被稱為邊值問題,可以使用下面方程來描述: 定解條件:從 中兩端點(diǎn)0和的兩個(gè)表達(dá)式中各選一個(gè)組成定界條件。

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