数学应用软件作业6-用Matlab求解微分方程(组)的解析解和数值解
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第五章 控制系统仿真§5.2 微分方程求解方法以一个自由振动系统实例为例进行讨论。
如下图1所示弹簧-阻尼系统,参数如下: M=5 kg, b=1 N.s/m, k=2 N/m, F=1NF图1 弹簧-阻尼系统假设初始条件为:00=t 时,将m 拉向右方,忽略小车的摩擦阻力,m x 0)0(= s m x /0)0(=•求系统的响应。
)用常微分方程的数值求解函数求解包括ode45、ode23、ode113、ode15s 、ode23s 等。
wffc1.m myfun1.m一、常微分方程的数值求解函数ode45求解 解:系统方程为 F kx x b x m =++•••这是一个单变量二阶常微分方程。
将上式写成一个一阶方程组的形式,这是函数ode45调用规定的格式。
令: x x =)1( (位移))1()2(••==x x x (速度) 上式可表示成:⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡••)1(*20)2(*101)2()2()2()1(x x x x x x x 下面就可以进行程序的编制。
%写出函数文件myfun1.mfunction xdot=myfun1(t,x)xdot=[x(2);1-10*x(2)-20*x(1)];% 主程序wffc1.mt=[0 30];x0=[0;0];[tt,xx]=ode45(@myfun1,t,x0);plot(tt,yy(:,1),':b',tt,yy(:,2),'-r') legend('位移','速度')title('微分方程的解 x(t)')二、方法2:F kx x b x m =++•••251)()()(2++==s s s F s X s G%用传递函数编程求解ksys1.mnum=1;den=[5 1 2];%printsys(num,den)%t=0:0.1:10;sys=tf(num,den);figure(1)step(sys)figure(2)impulse(sys)figure(3)t=[0:0.1:10]';ramp=t;lsim(sys,ramp,t);figure(4)tt=size(t);noise=rand(tt,1);lsim(sys,noise,t)figure(5)yy=0.1*t.^2;lsim(num,den,yy,t)w=logspace(-1,1,100)';[m p]=bode(num,den,w);figure(6)subplot(211);semilogx(w,20*log10(m)); grid onsubplot(212);semilogx(w,p)grid on[gm,pm,wpc,wgc]=margin(sys)figure(7)margin(sys)figure(8)nyquist(sys)figure(9)nichols(sys)方法3:F kx x b x m =++•••125=++•••x x xx x x 4.02.02.0--=•••% 主程序wffc1.mt=[0 30];x0=[0;0];[tt,yy]=ode45(@myfun1,t,x0);figure(1)plot(tt,yy(:,1),':b',tt,yy(:,2),'-r') hold onplot(tt,0.2-0.2*yy(:,2)-0.4*yy(:,1),'-.k ')legend('位移','速度','加速度') title('微分方程的解')figure(2)plot(yy(:,1),yy(:,2))title('平面相轨迹')%写出函数文件myfun1.mfunction xdot=myfun1(t,x)xdot=[x(2);0.2-0.2*x(2)-0.4*x(1)];。
实验六用matlab 求解常微分方程1.微分方程的概念未知的函数以及它的某些阶的导数连同自变量都由一已知方程联系在一起的方程称为微分方程。
如果未知函数是一元函数,称为常微分方程。
常微分方程的一般形式为),,",',,()(n yy y y t F 如果未知函数是多元函数,成为偏微分方程。
联系一些未知函数的一组微分方程组称为微分方程组。
微分方程中出现的未知函数的导数的最高阶解数称为微分方程的阶。
若方程中未知函数及其各阶导数都是一次的,称为线性常微分方程,一般表示为)()(')()(1)1(1)(t b yt a y t a y t a yn n n n 若上式中的系数n it a i ,,2,1),(均与t 无关,称之为常系数。
2.常微分方程的解析解有些微分方程可直接通过积分求解.例如,一解常系数常微分方程1y dtdy可化为dtydy 1,两边积分可得通解为1tcey .其中c 为任意常数.有些常微分方程可用一些技巧,如分离变量法,积分因子法,常数变异法,降阶法等可化为可积分的方程而求得解析解.线性常微分方程的解满足叠加原理,从而他们的求解可归结为求一个特解和相应齐次微分方程的通解.一阶变系数线性微分方程总可用这一思路求得显式解。
高阶线性常系数微分方程可用特征根法求得相应齐次微分方程的基本解,再用常数变异法求特解。
一阶常微分方程与高阶微分方程可以互化,已给一个n 阶方程),,",',()1()(n n yy y t f y设)1(21,,',n n yy y y y y ,可将上式化为一阶方程组),,,,(''''2113221n n nn y y y t f y y y y y y y 反过来,在许多情况下,一阶微分方程组也可化为高阶方程。
所以一阶微分方程组与高阶常微分方程的理论与方法在许多方面是相通的,一阶常系数线性微分方程组也可用特征根法求解。
第四道 Matlab供解微分圆程(组)之阳早格格创做表里介绍:Matlab供解微分圆程(组)下令供解真例:Matlab供解微分圆程(组)真例本质应用问题通过数教修模所归纳得到的圆程,绝大普遍皆是微分圆程,真真能得到代数圆程的机会很少.另一圆里,不妨供解的微分圆程也是格中有限的,特地是下阶圆程战偏偏微分圆程(组).那便央供咱们必须钻研微分圆程(组)的解法:剖析解法战数值解法.一.相关函数、下令及简介1.正在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用去办理常微分圆程(组)的供解问题,调用要领为:X=dsolve(‘eqn1’,’eqn2’,…)函数dsolve用去解标记常微分圆程、圆程组,如果不初初条件,则供出通解,如果有初初条件,则供出特解.注意,系统缺省的自变量为t2.函数dsolve供解的是常微分圆程的透彻解法,也称为常微分圆程的标记解.然而是,有洪量的常微分圆程虽然从表里上道,其解是存留的,然而咱们却无法供出其剖析解,此时,咱们需要觅供圆程的数值解,正在供常微分圆程数值解圆里,MATLAB 具备歉富的函数,咱们将其统称为solver ,其普遍要领为:[T,Y]=solver(odefun,tspan,y0)证明:(1)solver 为下令ode45、ode23、ode113、ode15s 、ode23s 、ode23t 、ode23tb 、ode15i 之一.(2)odefun 是隐现微分圆程'(,)y f t y =正在积分区间tspan 0[,]f t t =上从0t 到f t 用初初条件0y 供解.(3)如果要赢得微分圆程问题正在其余指定时间面012,,,,f t t t t 上的解,则令tspan 012[,,,]f t t t t =(央供是单调的).(4)果为不一种算法不妨灵验的办理所有的ODE 问题,为此,Matlab 提供了多种供解器solver ,对付于分歧的ODE 问题,采与分歧的solver.表1 Matlab 华文本文献读写函数证明:ode23、ode45是极其时常使用的用去供解非刚刚性的尺度形式的一阶微分圆程(组)的初值问题的解的Matlab时常使用步调,其中:ode23采与龙格-库塔2阶算法,用3阶公式做缺面预计去安排步少,具备矮等的粗度.ode45则采与龙格-库塔4阶算法,用5阶公式做缺面预计去安排步少,具备中等的粗度.3.正在matlab下令窗心、步调或者函数中创修局部函数时,可用内联函数inline,inline函数形式相称于编写M 函数文献,然而不需编写M-文献便不妨形貌出某种数教关系.调用inline函数,只可由一个matlab表白式组成,而且只可返回一个变量,不允许[u,v]那种背量形式.果而,所有央供逻辑运算或者乘法运算以供得最后截止的场合,皆不克不迭应用inline函数,inline函数的普遍形式为:FunctionName=inline(‘函数真质’, ‘所有自变量列表’)比圆:(供解F(x)=x^2*cos(a*x)-b ,a,b是标量;x是背量)正在下令窗心输进:Fofx=inline(‘x .^2*cos(a*x)-b’ , ‘x’,’a’,’b’);g= Fofx([pi/3 pi/3.5],4,1)注意:由于使用内联对付象函数inline 不需要其余修坐m 文献,所有使用比较便当,其余正在使用ode45函数的时间,定义函数往往需要编写一个m 文献去单独定义,那样便当于管造文献,那里不妨使用inline 去定义函数.二.真例介绍例1 供解微分圆程2'2x y xy xe -+= 步调:syms x y; y=dsolve(‘Dy+2*x*y=x*exp(-x^2)’,’x ’) 例2 供微分圆程'0x xy y e +-=正在初初条件(1)2y e =下的特解并画出解函数的图形.步调:syms x y; y=dsolve(‘x*Dy+y-exp(1)=0’,’y(1)=2*exp(1)’,’x ’);ezplot(y)例 3 供解微分圆程组530t dx x y e dt dy x y dt ⎧++=⎪⎪⎨⎪--=⎪⎩正在初初条件00|1,|0t t x y ====下的特解并画出解函数的图形.步调: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等供解非刚刚性尺度形式的一阶微分圆程(组)的初值问题的数值解(近似解)例4 供解微分圆程初值问题2222(0)1dy y x x dx y ⎧=-++⎪⎨⎪=⎩的数值解,供解范畴为区间[0,0.5].步调: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 供解微分圆程22'2(1)0,(0)1,(0)0d y dy y y y y dt dt μ--+===的解,并画出解的图形.12,,7dy x y x dt μ===,则编写M-文献function fy=vdp(t,x)fy=[x(2);7*(1-x(1)^2)*x(2)-x(1)];end正在Matlab 下令窗心编写步调y0=[1;0][t,x]=ode45(@vdp,[0,40],y0);或者[t,x]=ode45('vdp',[0,40],y0);y=x(:,1);dy=x(:,2);plot(t,y,t,dy)训练与思索:M-文献vdp.m 改写成inline 函数步调?Euler 合线法供解的基础思维是将微分圆程初值问题 化成一个代数(好分)圆程,主要步调是用好商()()y x h y x h +-代替微商dydx ,于是 记1,(),k k k k x x h y y x +=+=进而1(),k k y y x h +=+于是例6用Euler 合线法供解微分圆程初值问题的数值解(步少h 与),供解范畴为区间[0,2].分解:本问题的好分圆程为步调:>> 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))证明:替换函数subs比圆:输进subs(a+b,a,4) 意义便是把a用4替换掉,返回4+b,也不妨替换多个变量,比圆:subs(cos(a)+sin(b),{a,b},[sym('alpha'),2])分别用字符alpha替换a战2替换b,返回 cos(alpha)+sin(2)特地证明:本问题可进一步利用四阶Runge-Kutta法供解,Euler合线法本质上便是一阶Runge-Kutta法,Runge-Kutta法的迭代公式为相映的Matlab步调为:>> 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))训练与思索:(1)ode45供解问题并比较好别.(2)利用Matlab 供微分圆程(4)(3)''20y y y -+=的解. (3)供解微分圆程''2',2(1)0,030,(0)1,(0)0y y y y x y y --+=≤≤==的特解.(4)利用Matlab 供微分圆程初值问题2''''00(1)2,|1,|3x x x y xy y y ==+===的解.指示:尽大概多的思量解法三.微分圆程变更为一阶隐式微分圆程组Matlab 微分圆程解算器只可供解尺度形式的一阶隐式微分圆程(组)问题,果此正在使用ODE 解算器之前,咱们需要干的第一步,也是最要害的一步便是借帮状态变量将微分圆程(组)化成Matlab 可交受的尺度形式.天然,如果ODEs 由一个或者多个下阶微分圆程给出,则咱们应先将它变更成一阶隐式常微分圆程组.底下咱们以二个下阶微分圆程组形成的ODEs 为例介绍怎么样将它变更成一个一阶隐式微分圆程组.Step 1 将微分圆程的最下阶变量移到等式左边,其余移到左边,并按阶次从矮到下排列.形式为:Step 2 为每一阶微分式采用状态变量,最下阶除中注意:ODEs 中所有是果变量的最下阶次之战便是需要的状态变量的个数,最下阶的微分式不需要给它状态变量.Step 3 根据采用的状态变量,写出所有状态变量的一阶微分表白式训练与思索:(1)供解微分圆程组 其中2r =1r =*1,μμ=-1/82.45,μ=(0) 1.2,x =(2)供解隐式微分圆程组提示:使用标记预计函数solve供'''',x y ,而后利用供解微分圆程的要领四.偏偏微分圆程解法Matlab 提供了二种要领办理PDE 问题,一是使用pdepe 函数,它不妨供解普遍的PDEs,具备较大的通用性,然而只收援下令形式调用;二是使用PDE 工具箱,不妨供解特殊PDE 问题,PDEtoll 有较大的限造性,比圆只可供解二阶PDE 问题,而且不克不迭办理片微分圆程组,然而是它提供了GUI 界里,从搀纯的编程中解脱出去,共时还不妨通过File —>Save As 直交死成M 代码.1.普遍偏偏微分圆程(组)的供解(1)Matlab 提供的pdepe 函数,不妨直交供解普遍偏偏微分圆程(组),它的调用要领为:sol=pdepe(m,@pdefun,@pdeic,@pdebc,x,t)@pdefun 是PDE 的问题形貌函数,它必须换成尺度形式:那样,PDE 便不妨编写出心函数:[c,f,s]=pdefun(x,t,u,du),m,x,t 对付应于式中相关参数,du 是u 的一阶导数,由给定的输进变量可表示出c,f,s 那三个函数.@pdebc 是PDE 的鸿沟条件形貌函数,它必须化为形式:于是边值条件不妨编写函数形貌为:[pa,qa,pb,qb]=pdebc(x,t,u,du),其中a 表示下鸿沟,b 表示上鸿沟.@pdeic 是PDE 的初值条件,必须化为形式:00(,)u x t u =,故不妨使用函数形貌为:u0=pdeic(x)sol 是一个三维数组,sol(:,:,i)表示i u 的解,换句话道,k u 对付应x(i)战t(j)时的解为sol(i,j,k),通过sol ,咱们不妨使用pdeval 函数直交预计某个面的函数值.(2)真例证明供解偏偏微分其中, 5.7311.46()x x F x e e -=-且谦脚初初条件12(,0)1,(,0)0u x u x ==及鸿沟条件1(0,)0,u t x ∂=∂221(0,)0,(1,)1,(1,)0u u t u t t x ∂===∂解:(1)对付照给出的偏偏微分圆程战pdepe 函数供解的尺度形式,本圆程改写为 可睹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)鸿沟条件改写为:下鸿沟2010.*00f u ⎡⎤⎡⎤⎡⎤+=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦上鸿沟1110.*000u f -⎡⎤⎡⎤⎡⎤+=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦ %鸿沟条件函数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))训练与思索: This example illustrates the straightforward formulation, computation, and plotting of the solution of a single PDE.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(1)PDEtool (GUI )供解偏偏微分圆程的普遍步调正在Matlab 下令窗心输进pdetool ,回车,PDE 工具箱的图形用户界里(GUI)系统便开用了.从定义一个偏偏微分圆程问题到完毕解偏偏微分圆程的定解,所有历程大概不妨分为六个阶段Step 1 “Draw模式”画造仄里有界地区Ω,通过公式把Matlab系统提供的真体模型:矩形、圆、椭圆战多边形,拉拢起去,死成需要的仄里地区.Step 2 “Boundary模式”定义鸿沟,声明分歧鸿沟段的鸿沟条件.Step 3 “PDE模式”定义偏偏微分圆程,决定圆程典型战圆程系数c,a,f,d,根据简直情况,还不妨正在分歧子地区声明分歧系数.Step 4 “Mesh模式”网格化地区Ω,不妨统造自动死成网格的参数,对付死成的网格举止多次细化,使网格分隔更细更合理.Step 5 “Solve模式”解偏偏微分圆程,对付于椭圆型圆程不妨激活并统造非线性自符合解题器去处理非线性圆程;对付于扔物线型圆程战单直型圆程,树坐初初鸿沟条件后不妨供出给定时刻t的解;对付于特性值问题,不妨供出给定区间上的特性值.供解完毕后,不妨返回到Step 4,对付网格进一步细化,举止再次供解.Step 6 “View模式”预计截止的可视化,不妨通过树坐系统提供的对付话框,隐现所供的解的表面图、网格图、等下线图战箭头梯形图.对付于扔物线型战单直线型问题的解还不妨举止径画演示.(2)真例证明用法供解一个正圆形地区上的特性值问题:正圆形地区为:11,1 1.-≤≤-≤≤x x(1)使用PDE工具箱挨开GUI供解圆程(2)加进Draw模式,画造一个矩形,而后单打矩形,正在弹出的对付话框中树坐Left=-1,Bottom=-1,Width=2,Height=2,确认并关关对付话框(3)加进Boundary模式,鸿沟条件采与Dirichlet条件的默认值(4)加进PDE模式,单打工具栏PDE按钮,正在弹出的对付话框中圆程典型采用Eigenmodes,参数树坐c=1,a=-1/2,d=1,确认后关关对付话框(5)单打工具栏的∆按钮,对付正圆形地区举止初初网格剖分,而后再对付网格进一步细化剖分一次(6)面开solve菜单,单打Parameters选项,正在弹出的对付话框中树坐特性值地区为[-20,20](7)单打Plot菜单的Parameters项,正在弹出的对付话框中选中Color、Height(3-D plot)战show mesh项,而后单打Done确认(8)单打工具栏的“=”按钮,开初供解。
matlab求解微分方程解析解在数学和工程学科中,微分方程是一种重要的数学工具,它涉及到很多实际问题的模型和解决方法。
而Matlab作为一款强大的数学软件,可以方便地求解微分方程的解析解。
Matlab中求解微分方程的一种常见方法是使用符号计算工具箱(Symbolic Math Toolbox),它可以处理符号表达式和符号函数,包括微积分、代数、矩阵、符号等数学操作。
首先,我们需要定义微分方程的符号变量和初值条件。
例如,我们假设要求解的微分方程为dy/dx = x^2,初值条件为y(0)=1,则可以使用如下代码:syms x yode = diff(y,x) == x^2;cond = y(0) == 1;然后,我们可以将微分方程和初值条件作为参数传递给dsolve函数来求解微分方程的解析解。
例如:sol = dsolve(ode, cond);其中,sol为求解得到的符号表达式,可以使用vpa函数将其转换为数值解。
例如:sol_num = vpa(sol, 5);这样,我们就得到了微分方程的解析解,并将其转换为5位有效数字的数值解。
除了使用符号计算工具箱,Matlab还提供了许多数值方法来求解微分方程的数值解。
例如,可以使用ode45函数来求解微分方程的数值解。
例如,求解dy/dx = x^2,y(0)=1的数值解可以使用如下代码:fun = @(x,y) x^2;[t,y] = ode45(fun, [0,1], 1);其中,fun为微分方程的函数句柄,[0,1]为求解区间,1为初值条件。
t和y分别为求解得到的时间序列和解向量。
总之,Matlab提供了多种方法来求解微分方程的解析解和数值解,可以根据实际问题的需要选择不同的方法来求解。
matlab函数定义格式总结matlab中函数定义的一些内容:1, 函数定义格式在matlab中应该做成M文件,文件名要和你文件里的function后面的函数名一致在File新建一个M-file在M-file里编辑函数格式为:function [输出实参表]=函数名(输入实参数)注释部分函数体语句return语句(可以有可以没有)如果是文件中的子函数,则可以任意取名,也可以在同一个文件中定义多个子函数例:function [max,min]=mymainfun(x) %主函数n=length(x);max=mysubfun1(x,n);min=mysubfun2(x);function r=mysubfun1(x,n) %子函数1x1=sort(x);function r=mysubfun2(x) %子函数2x1=sort(x);r=x1(1);Matlab自定义函数的五种方法1、函数文件+调用命令文件:需单独定义一个自定义函数的M文件;2、函数文件+子函数:定义一个具有多个自定义函数的M文件;3、Inline:无需M文件,直接定义;4、Syms+subs:无需M文件,直接定义;5、字符串+subs:无需M文件,直接定义.1、函数文件+调用函数文件:定义多个M文件:%调用函数文件:myfile.mclearclcfor t=1:10y=mylfg(t);fprintf(‘M^(1/3)=%6.4f\n’,t,y);end%自定义函数文件: mylfg.mfunction y=mylfg(x) %注意:函数名(mylfg)必须与文件名(mylfg.m)一致Y=x^(1/3);注:这种方法要求自定义函数必须单独写一个M文件,不能与调用的命令文件写在同一个M文件中。
2、函数文件+子函数:定义一个具有多个子函数的M文件%命令文件:funtry2.mfunction []=funtry2()y=lfg2(t)fprintf(‘M^(1/3)=%6.4f\n’);Endfunction y=lfg2(x)Y= x^(1/3);%注:自定义函数文件funtry2.m中可以定义多个子函数function。
数学应用软件作业6-用Matlab 求解微分方程(组)的解析解和数值解注:上机作业文件夹以自己的班级姓名学号命名,文件夹包括如下上机报告和Matlab程序。
上机报告模板如下:佛山科学技术学院上机报告课程名称数学应用软件上机项目用Matlab求解微分方程(组)的解析解和数值解专业班级姓名学号一. 上机目的1.了解求微分方程(组)的解的知识。
2.学习Matlab中求微分方程的各种解的函数,如dsolve命令、ode45函数等等,其中注意把方程化为新的方程的形式。
3.掌握用matlab编写程序解决求解微分方程的问题。
二. 上机内容1、求高阶线性齐次方程:y’’’-y’’-3y’+2y=0。
2、求常微分方程组2210cos,224,0tttdx dyx t xdt dtdx dyy e ydt dt=-=⎧+-==⎪⎪⎨⎪++==⎪⎩3、求解分别用函数ode45和ode15s计算求解,分别画出图形,图形分别标注标题。
4、求解微分方程,1)0(,1'=++-=ytyy先求解析解,在[0,1]上作图;再用ode45求数值解(作图的图形用“o”表示),在同一副图中作图进行比较,用不同的颜色表示。
三. 上机方法与步骤给出相应的问题分析及求解方法,并写出Matlab 程序,并有上机程序显示截图。
题1:直接用命令dsolve求解出微分方程的通解。
Matlab程序:dsolve('D3y-D2y-3*Dy+2*y','x')题2:将微分方程组改写为5cos2exp(2)5cos2exp(2)(0)2,(0)0dxt t x yxtdyt t x ydtx y⎧=+---⎪⎪⎪=-+-+-⎨⎪==⎪⎪⎩,再用命令dsolve求解微分方程的通解。
Matlab程序:建立timu2.m如下:[x,y]=dsolve('Dx=5*cos(t)+2*exp(-2*t)-x-y','Dy=-5*cos(t)+2*exp(-2*t)+x-y ','x(0)=2,y(0)=0','t')x=simple(x)y=simple(y)题3:由于所给的微分方程为一阶微分方程,则直接用函数ode45和ode15s求解微分方程的数值解,具体程序如下:(1)Matlab程序:建立M文件fun2.m,如下:function dy=fun2(t,y);dy=zeros(2,1);dy(1)=0.04*(1-y(1))-(1-y(2))*y(1)+0.0001*((1-y(2))^2);dy(2)=-10000*y(1)+3000*((1-y(2))^2);取t0=0,tf=100,建立程序timu32.m如下:t0=0;tf=100;[T,Y]=ode45('fun2',[0 100],[1 1]);plot(T,Y(:,1),'+',T,Y(:,2),'*');title('ode45图形');(2)Matlab程序:建立M文件fun1.m,如下:function dy=fun1(t,y);dy=zeros(2,1);dy(1)=0.04*(1-y(1))-(1-y(2))*y(1)+0.0001*((1-y(2))^2);dy(2)=-10000*y(1)+3000*((1-y(2))^2);取t0=0,tf=100,建立程序timu3.m如下:t0=0;tf=100;[T,Y]=ode15s('fun1',[0 100],[1 1]);plot(T,Y(:,1),'+',T,Y(:,2),'*');title('ode15s图形');题4:Matlab程序:(1)先建立程序timu41.m如下:y=dsolve('Dy=-y+t+1','y(0)=1','t') 截图如下:作图:建立程序tuxing41.m如下:ezplot('t + 1/exp(t)',[0,1])title('t + 1/exp(t)')(2)先建立M文件fun3.m,如下:function dy=fun3(t,y)dy=zeros(1,1);dy(1)=-y(1)+t+1;再取t0=0,tf=1,建立程序tuxing42.m如下:t0=0;tf=1;[T,Y]=ode45('fun3',[0 1],[1]);plot(T,Y,'ro');title('比较图');t=0:0.1:1;y=t+1./exp(t);hold onplot(t,y,'b');四.上机结果题1结果为:ans =C4*exp(2*x) + C2*exp(x*(5^(1/2)/2 - 1/2)) + C3/exp(x*(5^(1/2)/2 + 1/2))题2结果为:x =4*cos(t) - 2/exp(2*t) + 3*sin(t) - (2*sin(t))/exp(t) y =sin(t) - 2*cos(t) + (2*cos(t))/exp(t)题3结果为:题4结果为:解析解为:y =t + 1/exp(t)作图如下:。
matlab求解常微分方程组的解析解
Matlab求解常微分方程组的解析解,解答了很多年来研究者的苦恼。
在不久
的将来,有望摆脱其斑驳的笔划,取得更紧密的推导,并出现更多直观的效果。
在过去,解决常微分方程组的方法大致可分为数值解和解析解两类。
从这两种
方式中,要获得准确的解决方案比较困难,限定条件和计算结果本身存在较大误差。
因此,Matlab求解常微分方程组的解析解,受到了业界的极大关注。
Matlab求解常微分方程组的解析解,具有良好的可靠性和稳定性,通过简单
易懂的推导,可以得到准确有限的结果,降低多项式和微分方程组的计算复杂度,提高解决问题的效率。
Matlab求解常微分方程组的解析解,还可以提供评估和参数拟合的功能,以
获得更大的精度和平滑度,从而实现回归分析和模型拟合。
特别是在工程实际中,由于设计中所需的参数经常是浮点数和整数,因此可以利用Matlab求解常微分方
程组的解析解,优化设计结果,满足实际要求。
借助现有的各种计算工具,Matlab求解常微分方程组的解析解将是一个极具
计算潜力的新兴技术。
它既可以帮助企业优化设计,提升创新的能力,又可以帮助科研人员以多样化的角度分析复杂的事物,践行自然理性。
结合工程实践,来提升当下与未来社会的繁荣发展。
微分方程的求解仿真问题一. 上机目的1. 了解求微分方程(组)的解的知识。
2. 学习Matlab 中求微分方程的各种解的函数,如dsolve 命令、ode45函数等等,其中注意把方程化为新的方程的形式。
3. 掌握用matlab 编写程序解决求解微分方程的问题。
二. 上机内容1、求高阶线性齐次方程:y ’’’-y ’’-3y ’+2y=0。
2、求常微分方程组020210cos ,224,0t t t dx dy x t x dt dt dx dy y e y dt dt =-=⎧+-==⎪⎪⎨⎪++==⎪⎩3、求解分别用函数ode45和ode15s 计算求解,分别画出图形,图形分别标注标题。
4、求解微分方程,1)0(,1'=++-=y t y y先求解析解,在[0,1]上作图;再用ode45求数值解(作图的图形用“o ”表示),在同一副图中作图进行比较,用不同的颜色表示。
三. 上机方法与步骤给出相应的问题分析及求解方法,并写出Matlab程序,并有上机程序显示截图。
题1:直接用命令dsolve求解出微分方程的通解。
Matlab程序:dsolve('D3y-D2y-3*Dy+2*y','x')题2:将微分方程组改写为5cos2exp(2)5cos2exp(2)(0)2,(0)0dxt t x yxtdyt t x ydtx y⎧=+---⎪⎪⎪=-+-+-⎨⎪==⎪⎪⎩,再用命令dsolve求解微分方程的通解。
Matlab程序:建立timu2.m如下:[x,y]=dsolve('Dx=5*cos(t)+2*exp(-2*t)-x-y','Dy=-5*cos(t)+2*exp(-2*t)+x-y ','x(0)=2,y(0)=0','t')x=simple(x)y=simple(y)题3:由于所给的微分方程为一阶微分方程,则直接用函数ode45和ode15s求解微分方程的数值解,具体程序如下:(1)Matlab程序:建立M文件fun2.m,如下:function dy=fun2(t,y);dy=zeros(2,1);dy(1)=0.04*(1-y(1))-(1-y(2))*y(1)+0.0001*((1-y(2))^2);dy(2)=-10000*y(1)+3000*((1-y(2))^2);取t0=0,tf=100,建立程序timu32.m如下:t0=0;tf=100;[T,Y]=ode45('fun2',[0 100],[1 1]);plot(T,Y(:,1),'+',T,Y(:,2),'*');title('ode45图形');(2)Matlab程序:建立M文件fun1.m,如下:function dy=fun1(t,y);dy=zeros(2,1);dy(1)=0.04*(1-y(1))-(1-y(2))*y(1)+0.0001*((1-y(2))^2); dy(2)=-10000*y(1)+3000*((1-y(2))^2);取t0=0,tf=100,建立程序timu3.m如下:t0=0;tf=100;[T,Y]=ode15s('fun1',[0 100],[1 1]);plot(T,Y(:,1),'+',T,Y(:,2),'*');title('ode15s图形');题4:Matlab程序:(1)先建立程序timu41.m如下:y=dsolve('Dy=-y+t+1','y(0)=1','t') 截图如下:作图:建立程序tuxing41.m如下:ezplot('t + 1/exp(t)',[0,1])title('t + 1/exp(t)')(2)先建立M文件fun3.m,如下:function dy=fun3(t,y)dy=zeros(1,1);dy(1)=-y(1)+t+1;再取t0=0,tf=1,建立程序tuxing42.m如下:t0=0;tf=1;[T,Y]=ode45('fun3',[0 1],[1]);plot(T,Y,'ro');title('比较图');t=0:0.1:1;y=t+1./exp(t);hold onplot(t,y,'b');四.上机结果题1结果为:ans =C4*exp(2*x) + C2*exp(x*(5^(1/2)/2 - 1/2)) + C3/exp(x*(5^(1/2)/2 + 1/2))题2结果为:x =4*cos(t) - 2/exp(2*t) + 3*sin(t) - (2*sin(t))/exp(t) y =sin(t) - 2*cos(t) + (2*cos(t))/exp(t)题3结果为:题4结果为:解析解为:y =t + 1/exp(t)作图如下:。
利⽤Matlab求解微分⽅程实验三利⽤Matlab 进⾏计算机模拟及求解微分⽅程班级:姓名:学号:实验⽬的:1、掌握利⽤Matlab 求解微分⽅程的解析解; 2、掌握利⽤Matlab 求解微分⽅程的数值解;3、利⽤Matlab 进⾏计算机模拟法的实现。
实验内容及要求:1、求如下微分⽅程的解:212(0)2y y y ?-'==?;>> y=dsolve('Dy=(y*y-1)/2','y(0)=2','x') y =-tanh(x/2 - atanh(2))2、求⽅程230y y y'''+-=的通解;>> y=dsolve('D2y+2*Dy-3*y=0','x') y =C10*exp(x) + C11*exp(-3*x)3、⽤ode15s 求下列⽅程组在[0,1.2]的解,并绘出精确解和数值解的图形。
22sin 998999999(cos sin )(0)2(0)3dy y z x dxdz y z x x dxy z ?=-++??=-+-=?=精确解:[y,z]=dsolve('Dy=-2*y+z+2*sin(x),Dz=998*y-999*z+999*(cos(x)-sin(x))','y(0)=2,z(0)=3','x') y=2*exp(-x)+sin(x) z=2*exp(-x)+cos(x)x=linspace(0,1.2,30); y=2*exp(-x)+sin(x); z=2*exp(-x)+cos(x); figure(1)plot(x,y,'r',x,z,'k')数值解:function dy=vdp1000(x,y) dy=zeros(2,1);dy(1)=(-2)*y(1)+y(2)+2*sin(x);dy(2)=998*y(1)-999*y(2)+999*(cos(x)-sin(x));option=odeset('reltol',0.1,'abstol',0.001);[X,Y]=ode15s('vdp1000',[0,1.2],[2,3],option) plot(X,Y(:,1),'-',X,Y(:,2),'k')精确解图:数值解图:>> y=dsolve('DH=(-k)*H+k*20','H(0)=37','t')>> k=solve('y=17*exp(-k*t) + 20','k')>> y=35;t=2;k=eval(k)>> t=solve('y=17*exp(-k*t) + 20','t')>> y=30;t=eval(t)>> T=16-t5教材第94页库存问题中的数据取成尽量与实际情况相符的数据,相关参变量的赋值每个同学都按⾃⼰的想法来取,尽量不要出现完全相同的情况。
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。
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 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是一种用于数学计算、工程和科学应用程序开发的高级技术计算语言和交互式环境。
它被广泛应用于各种领域,尤其在工程和科学领域中被用于解决复杂的数学问题。
微分方程是许多工程和科学问题的基本数学描述,求解微分方程的数值解和解析解是MATLAB算法的一个重要应用。
1. 求解微分方程数值解在MATLAB中,可以使用各种数值方法来求解微分方程的数值解。
其中,常见的方法包括欧拉法、改进的欧拉法、四阶龙格-库塔法等。
这些数值方法可以通过编写MATLAB脚本来实现,从而得到微分方程的近似数值解。
以常微分方程为例,可以使用ode45函数来求解微分方程的数值解。
该函数是MATLAB中用于求解常微分方程初值问题的快速、鲁棒的数值方法,可以有效地得到微分方程的数值解。
2. 求解微分方程解析解除了求解微分方程的数值解外,MATLAB还可以用于求解微分方程的解析解。
对于一些特定类型的微分方程,可以使用符号计算工具箱中的函数来求解微分方程的解析解。
通过符号计算工具箱,可以对微分方程进行符号化处理,从而得到微分方程的解析解。
这对于研究微分方程的性质和特点非常有帮助,也有助于理论分析和验证数值解的准确性。
3. MATLAB算法应用举例在实际工程和科学应用中,MATLAB算法求解微分方程问题非常常见。
在控制系统设计中,经常需要对系统的动态特性进行分析和设计,这通常涉及到微分方程的建模和求解。
通过MATLAB算法,可以对系统的微分方程进行数值求解,从而得到系统的响应曲线和动态特性。
另外,在物理学、生物学、经济学等领域的建模和仿真中,也经常需要用到MATLAB算法来求解微分方程问题。
4. MATLAB算法优势相比于其他数学软件和编程语言,MATLAB在求解微分方程问题上具有明显的优势。
MATLAB提供了丰富的数值方法和工具,能够方便地对各种微分方程进行数值求解。
MATLAB具有直观的交互式界面和强大的绘图功能,能够直观地展示微分方程的数值解和解析解,有利于分析和理解问题。
数学应用软件作业6-用Matlab 求解微分方程(组)的解析解和数值解
注:上机作业文件夹以自己的班级姓名学号命名,文件夹包括如下上机报告和Matlab程序。
上机报告模板如下:
佛山科学技术学院
上机报告
课程名称数学应用软件
上机项目用Matlab求解微分方程(组)的解析解和数值解
专业班级姓名学号
一. 上机目的
1.了解求微分方程(组)的解的知识。
2.学习Matlab中求微分方程的各种解的函数,如
dsolve命令、ode45函数等等,其中注意把方程化为新的方程的形式。
3.掌握用matlab编写程序解决求解微分方程的问
题。
二. 上机内容
1、求高阶线性齐次方程:y’’’-y’’-3y’+2y=0。
2、求常微分方程组
2
210cos,2
24,0
t
t
t
dx dy
x t x
dt dt
dx dy
y e y
dt dt
=
-
=
⎧
+-==
⎪⎪
⎨
⎪++==
⎪⎩
3、求解
分别用函数ode45和ode15s计算求解,分别画出图形,图形分别标注标题。
4、求解微分方程
,1
)0(
,1
'=
+
+
-
=y
t
y
y
先求解析解,在[0,1]上作图;
再用ode45求数值解(作图的图形用“o”表示),在同一副图中作图进行比较,用不同的颜色表示。
三. 上机方法与步骤
给出相应的问题分析及求解方法,并写出Matlab 程序,并有上机程序显示截图。
题1:直接用命令dsolve求解出微分方程的通解。
Matlab程序:
dsolve('D3y-D2y-3*Dy+2*y','x')
题2:将微分方程组改写为
5cos2exp(2)
5cos2exp(2)
(0)2,(0)0
dx
t t x y
xt
dy
t t x y
dt
x y
⎧
=+---
⎪
⎪
⎪
=-+-+-
⎨
⎪
==
⎪
⎪
⎩
,
再用命令dsolve求解微分方程的通解。
Matlab程序:
建立timu2.m如下:
[x,y]=dsolve('Dx=5*cos(t)+2*exp(-2*t)-x-y','Dy=-5*cos(t)+2*exp(-2*t)+x-y ','x(0)=2,y(0)=0','t')
x=simple(x)
y=simple(y)
题3:由于所给的微分方程为一阶微分方程,则直接用函数ode45和ode15s求解微分方程的数值解,具体程序如下:
(1)Matlab程序:
建立M文件fun2.m,如下:
function dy=fun2(t,y);
dy=zeros(2,1);
dy(1)=0.04*(1-y(1))-(1-y(2))*y(1)+0.0001*((1-y(2))^2);
dy(2)=-10000*y(1)+3000*((1-y(2))^2);
取t0=0,tf=100,建立程序timu32.m如下:
t0=0;tf=100;
[T,Y]=ode45('fun2',[0 100],[1 1]);
plot(T,Y(:,1),'+',T,Y(:,2),'*');
title('ode45图形');
(2)Matlab程序:
建立M文件fun1.m,如下:
function dy=fun1(t,y);
dy=zeros(2,1);
dy(1)=0.04*(1-y(1))-(1-y(2))*y(1)+0.0001*((1-y(2))^2);
dy(2)=-10000*y(1)+3000*((1-y(2))^2);
取t0=0,tf=100,建立程序timu3.m如下:t0=0;tf=100;
[T,Y]=ode15s('fun1',[0 100],[1 1]);
plot(T,Y(:,1),'+',T,Y(:,2),'*');
title('ode15s图形');
题4:
Matlab程序:
(1)先建立程序timu41.m如下:
y=dsolve('Dy=-y+t+1','y(0)=1','t') 截图如下:
作图:建立程序tuxing41.m如下:
ezplot('t + 1/exp(t)',[0,1])
title('t + 1/exp(t)')
(2)先建立M文件fun3.m,如下:
function dy=fun3(t,y)
dy=zeros(1,1);
dy(1)=-y(1)+t+1;
再取t0=0,tf=1,建立程序tuxing42.m如下:t0=0;tf=1;
[T,Y]=ode45('fun3',[0 1],[1]);
plot(T,Y,'ro');
title('比较图');
t=0:0.1:1;
y=t+1./exp(t);
hold on
plot(t,y,'b');
四.上机结果题1结果为:ans =
C4*exp(2*x) + C2*exp(x*(5^(1/2)/2 - 1/2)) + C3/exp(x*(5^(1/2)/2 + 1/2))
题2结果为:
x =
4*cos(t) - 2/exp(2*t) + 3*sin(t) - (2*sin(t))/exp(t) y =
sin(t) - 2*cos(t) + (2*cos(t))/exp(t)
题3结果为:
题4结果为:
解析解为:
y =
t + 1/exp(t)
作图如下:。