下面用MATLAB命令求解微分方程y
- 格式:doc
- 大小:24.00 KB
- 文档页数:2
用Matlab 软件求解微分方程1.解析解(1)一阶微分方程 求21y dxdy +=的通解:dsolve('Dy=1+y^2','x') 求y x dxdy -+=21的通解:dsolve('Dy=1+x^2-y','x') 求⎪⎩⎪⎨⎧=+=1)0(12y y dx dy 的特解:dsolve('Dy=1+y^2',’y(0)=1’,'x')(2)高阶微分方程 求解⎩⎨⎧-='==-+'+''.2)2(,2)2(,0)(222πππy y y n x y x y x 其中,21=n ,命令为: dsolve('x^2*D2y+x*Dy+(x^2-0.5^2)*y=0','y(pi/2)=2,Dy(pi/2)=-2/pi','x') 求042=-+'-'''x y y y 的通解,命令为:dsolve('D3y-2*Dy+y-4*x=0','x')输出为:ans=8+4*x+C1*exp(x)+C2*exp(-1/2*(5^(1/2)+1)*x)+C3*exp(1/2*(5^(1/2)-1)*x)(3)一阶微分方程组求⎩⎨⎧+-='+=').(3)(4)(),(4)(3)(x g x f x g x g x f x f 的通解:[f,g]=dsolve('Df=3*f+4*g','Dg=-4*f+3*g','x') 输出为: f =exp(3*x)*(cos(4*x)*C1+sin(4*x)*C2)g =-exp(3*x)*(sin(4*x)*C1-cos(4*x)*C2)若再加上初始条件1)0(,0)0(==g f ,则求特解:[f,g]=dsolve('Df=3*f+4*g','Dg=-4*f+3*g','f(0)=0,g(0)=1','x')输出为: f =exp(3*x)*sin(4*x)g =exp(3*x)*cos(4*x)2.数值解(1)一阶微分方程⎪⎩⎪⎨⎧=≤≤-=.1)0(,10,2y x y x y dxdy 现以步长h=0.1用“4阶龙格—库塔公式”求数值解: 先建立“函数M —文件”:function f=eqs1(x,y)f=y-2*x/y;再命令: 格式为:[自变量,因变量]=ode45(‘函数文件名’,节点数组,初始值) 命令为: [x,y]=ode45('eqs1',0:0.1:1,1)若还要画图,就继续命令: plot(x,y)(2)一阶微分方程组⎪⎩⎪⎨⎧==+-='≤≤-+='.3.0)0(,2.0)0(,2sin ,10,2cos 21212211y y y y x y x y y x y 只须向量化,即可用前面方法: function f=eqs2(x,y)f=[cos(x)+2*y(1)-y(2);sin(x)-y(1)+2*y(2)];将此函数文件,以文件名eqs2保存后,再下命令:[x,y]=ode45('eqs2',0:0.1:1,[0.2;0.3])(注:输出的y 是矩阵,第i 列为函数i y 的数值解)要画图,继续命令:hold on,plot(x,y(:,1)),plot(x,y(:,2)),hold off(3)高阶微分方程先化成一阶微分方程组,再用前面方法。
matlab如何解一阶微分方程
在MATLAB中,可以使用dsolve函数来求解一阶微分方程。
dsolve函数是MATLAB的符号计算工具箱提供的方程求解器,可用于求解微分方程的解析解。
下面是使用dsolve函数求解一阶微分方程的基本步骤:
1.定义微分方程:首先,需要定义微分方程,使用syms函
数声明符号变量,并使用符号变量编写微分方程。
例如,定义一个一阶线性常微分方程 dy/dt = -2*y + 3:
syms t y(t)
eqn = diff(y(t), t) == -2*y(t) + 3;
2.求解微分方程:调用dsolve函数,将微分方程作为参数传
递给它:
sol = dsolve(eqn);
3.显示结果:通过使用disp函数或直接调用解sol来显示求
得的微分方程的解析解。
例如,使用disp函数来显示解析解:
disp(sol);
完整的示例代码如下:
syms t y(t)
eqn = diff(y(t), t) == -2*y(t) + 3;
sol = dsolve(eqn);
disp(sol);
上述代码将输出微分方程的解析解。
值得注意的是,dsolve函数可以处理各种类型的微分方程,但并不是所有微分方程都存在解析解。
对于某些复杂的微分方程,可能需要使用数值方法进行求解或者求得近似解。
对于需要数值求解的情况,可以使用ode45等数值求解器函数,如前面提到的方法。
自动化专业综合设计报告设计题目:利用matlab编写S函数求解微分方程所在实验室:自动化系统仿真实验室指导教师:郭卫平学生姓名律迪迪班级文自0921 学号 2成绩评定:一、设计目的了解使用simulink的扩展工具——S-函数,s函数可以利用matlab的丰富资源,而不仅仅局限于simulink提供的模块,而用c或c++等语言写的s函数还可以实现对硬件端口的操作,还可以操作windows API等的,它的魅力在于完美结合了simulink框图简洁明快的特点和编程灵活方便的优点,提供了增强和扩展sinulink能力的强大机制,同时也是使用RTW实现实时仿真的关键。
二、设计要求求解解微分方程y’=y-2x/yy(0)=1要求利用matlab编写S函数求解三、设计内容(可加附页)【步骤1】获取状态空间表达式。
在matlab中输入dsolve(‘Dy=y-2*x/y’,’y(0)=1’,’x’)得到y=(2*x+1).^(1/2);【步骤2】建立s函数的m文件。
利用21·用S函数模板文件。
以下是修改之后的模板文件sfuntmpl.m的内容。
function [sys,x0,str,ts] = sfuntmpl(t,x,u,flag)%SFUNTMPL General M- template% With M-, you can define you own ordinary differential% equations (ODEs), discrete system equations, and/or just about% any type of algorithm to be used within a Simulink block diagram.%% The general form of an M- syntax is:% [SYS,X0,STR,TS] = SFUNC(T,X,U,FLAG,P1,...,Pn)%% What is returned by SFUNC at a given point in time, T, depends on the% value of the FLAG, the current state vector, X, and the current% input vector, U.%% FLAG RESULT DESCRIPTION% ----- ------ --------------------------------------------% 0 [SIZES,X0,STR,TS] Initialization, return system sizes in SYS,% initial state in X0, state ordering strings。
matlab求解二阶微分方程组一、引言二阶微分方程组是常见的数学问题,它们在物理、工程和科学等领域中有广泛的应用。
Matlab是一个强大的数学计算软件,它具有求解微分方程组的功能。
本文将介绍如何使用Matlab求解二阶微分方程组。
二、基本概念1. 二阶微分方程组二阶微分方程组可以表示为:$$ \begin{cases} y_1''(t) = f_1(t,y_1(t),y_2(t),y_1'(t),y_2'(t)) \\y_2''(t) = f_2(t,y_1(t),y_2(t),y_1'(t),y_2'(t)) \end{cases} $$其中,$y_i(t)$表示未知函数,$f_i$表示已知函数。
2. 初值问题初值问题是指给定初始条件后,求解微分方程组得到的特定解。
对于二阶微分方程组,通常需要给定以下初始条件:$$ y_1(0)=a, y_2(0)=b, y'_1(0)=c, y'_2(0)=d $$三、使用ode45函数求解ode45函数是Matlab中用于求解常微分方程初值问题的函数之一。
它采用龙格-库塔法(Runge-Kutta方法)来计算数值解,并使用自适应步长控制来保证数值解的精度。
1. 函数格式ode45函数的格式为:$$ [t,y] = ode45(f,[t0,t1],[y10,y20],options) $$其中,$f$是一个函数句柄,表示微分方程组的右侧。
$[t0,t1]$是求解区间,$[y10,y20]$是初始条件向量。
$options$是一个结构体,用于指定求解参数。
2. 函数示例下面以一个二阶微分方程组为例来说明ode45函数的使用方法:$$ \begin{cases} y_1''(t) + 2y_1'(t) + 5y_1(t) = e^{-t}\cos(2t) \\ y_2''(t) - 3y_2'(t) + 4y_2(t) = e^{-t}\sin(3t) \end{cases} $$给定初值条件:$$ y_1(0)=1, y_2(0)=0, y'_1(0)=0, y'_2(0)=1 $$Matlab代码如下:```matlabfunction dydt = myode(t,y)dydt=zeros(4,1);dydt(1)=y(3);dydt(2)=y(4);dydt(3)=-2*y(3)-5*y(1)+exp(-t)*cos(2*t);dydt(4)=3*y(4)-4*y(2)+exp(-t)*sin(3*t);% 求解[t,y] = ode45(@myode,[0,10],[1,0,0,1]);% 绘图plot(t,y(:,1),'r-',t,y(:,2),'b-');xlabel('t');ylabel('y');legend('y_1','y_2');```四、使用dsolve函数求解dsolve函数是Matlab中用于解析求解常微分方程初值问题的函数之一。
一、概述Matlab是一款功能强大的数学软件,它可以对微分方程组进行求解并得到精确的数值解。
微分方程组是描述自然现象的数学模型,经常出现在物理、化学、生物等领域的科学研究中。
掌握如何使用Matlab 对微分方程组进行求解是非常重要的。
二、微分方程组求解基本原理微分方程组是由多个未知函数及其导数的方程组成。
通常情况下,微分方程组很难直接求解,需要借助数值方法进行近似求解。
Matlab 提供了丰富的工具和函数来解决微分方程组求解的问题,其中最常用的是ode45函数。
三、Matlab微分方程组求解代码示例以下是一个简单的二阶微分方程组的求解代码示例:```function dydt = myODE(t, y)dydt = zeros(2,1);dydt(1) = y(2);dydt(2) = -y(1) - 0.1*y(2);end[t, y] = ode45(myODE, [0 20], [1 0]);plot(t, y(:,1))```在这个示例中,我们首先定义了一个函数myODE来描述微分方程组的右端。
然后使用ode45函数对微分方程组进行求解,得到了微分方程组的数值解,并利用plot函数进行了可视化展示。
四、常见问题及解决方法在使用Matlab进行微分方程组求解时,可能会遇到一些常见问题,以下是一些常见问题及解决方法:1. 参数设置错误:在使用ode45函数时,需要正确设置求解的时间范围和初始条件,否则可能得到错误的结果。
可以通过仔细阅读ode45函数的文档来解决这个问题。
2. 数值稳定性:对于一些复杂的微分方程组,数值求解可能会遇到数值稳定性问题,导致结果不准确。
可以尝试调整ode45函数的参数或者使用其他数值解法来提高数值稳定性。
五、总结通过本文的介绍,我们了解了在Matlab中如何对微分方程组进行求解。
Matlab提供了丰富的工具和函数来解决微分方程组求解的问题,有效提高了微分方程组求解的效率和精度。
如何用matlab求解二阶微分方程,以及程序实例(2010-03-25 12:56:36)转载标签:matlab程序实例二阶微分方程dsolve文化微分方程的求解主要用到一个dsolve函数,如下面的“Uc1=dsolve('D2y+1000*Dy+10^6*y=0','y(0)=10','Dy(0)=0','t');”,可以看出,函数的第一部分是所要求解的微分方程,其次是初始条件,最后是对自变量的说明。
下面给出的程序实例是用于分析一个最简单零输入的二阶电路。
其中C=1uf,L=1H。
R是不确定的,他的值的选取将会直接影响到方程解的形式以及最后画出的曲线形状,在此我取R的值分别为1000,2000,3000欧姆。
R=1000;while (R<=3000)if R<2000Uc1=dsolve('D2y+1000*Dy+10^6*y=0','y(0)=10','Dy(0)=0','t');It1=-1*diff(Uc1)*(1e-6);Ul1=diff(It1);elseif R==2000Uc2=dsolve('D2y+2000*Dy+10^6*y=0','y(0)=10','Dy(0)=0','t');It2=-1*diff(Uc2)*(1e-6);Ul2=diff(It2);elseUc3=dsolve('D2y+3000*Dy+10^6*y=0','y(0)=10','Dy(0)=0','t'); It3=-1*diff(Uc3)*(1e-6);Ul3=diff(It3);endR=R+1000;end%while i<=3figure (1)xlabel('t')ylabel('Uc(t)')hold on;p1=ezplot(Uc1,[0,0.02]);p2=ezplot(Uc2,[0,0.02]);p3=ezplot(Uc3,[0,0.02]);title('电容电压Uc(t)变化曲线')set(p1,'LineStyle',':');set(p2,'LineStyle','--');legend('uc1','uc2','uc3');set(p1,'Color','r');set(p2,'Color','k');legend('uc1','uc2','uc3');hold off;axis auto;figure (2)xlabel('t')ylabel('I(t)')hold on;p4=ezplot(It1,[0,0.02]);p5=ezplot(It2,[0,0.02]);p6=ezplot(It3,[0,0.02]);title('电流I(t)变化曲线') set(p4,'LineStyle',':');set(p5,'LineStyle','--'); legend('uc1','uc2','uc3');set(p4,'Color','r');set(p5,'Color','k');legend('It1','It2','It3');hold off;axis auto;figure (3)xlabel('t')ylabel('Ul(t)')hold on;p7=ezplot(Ul1,[0,0.02]);p8=ezplot(Ul2,[0,0.02]);p9=ezplot(Ul3,[0,0.02]);title('电感电压Ul(t)变化曲线')set(p7,'LineStyle',':'); set(p8,'LineStyle','--'); legend('uc1','uc2','uc3'); set(p7,'Color','r');set(p8,'Color','k'); legend('Ul1','Ul2','Ul3'); hold off;axis auto;。
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(<eqnl,,,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,yO)说明:(1 )solver 为命令ode45、ode23、odel 13、odel5s、ode23s、ode23t、ode23tb、odel5i 之一.(2)odefun是显示微分方程),=f (t,y)在积分区间tspan =[心心]上从心到“用初始条件儿求解.(3)如果要获得微分方程问题在其他指定时间点bG©…心上的解,则令(span = 『“,•••『/■](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T多种求解器solver,对于不同的ODE问题,采用不同的solver.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.。
欧拉法是数值分析中常用的一种方法,用于求解常微分方程的数值解。
在MATLAB中,可以通过编写相应的代码来实现欧拉法求解微分方程。
下面我们将通过具体的实例来讲解MATLAB中如何使用欧拉法求解微分方程。
我们要了解欧拉法的基本原理。
欧拉法是一种通过迭代逼近微分方程解的方法,它基于微分方程的定义,通过离散化的方法逼近微分方程的解。
其基本思想是利用微分方程的导数定义,将微分方程以差分形式进行逼近。
具体而言,欧拉法通过将微分方程转化为差分方程的形式,然后通过迭代逼近得到微分方程的数值解。
接下来,我们通过一个具体的实例来讲解MATLAB中如何使用欧拉法求解微分方程。
假设我们要求解以下的一阶常微分方程:(1) dy/dx = x + y(2) y(0) = 1现在我们来编写MATLAB代码来实现欧拉法求解这个微分方程。
我们需要确定微分方程的迭代步长和迭代范围。
假设我们将x的范围取为0到10,步长为0.1。
接下来,我们可以编写MATLAB代码如下:```matlab欧拉法求解微分方程 dy/dx = x + y定义迭代步长和范围h = 0.1;x = 0:h:10;初始化y值y = zeros(1,length(x));y(1) = 1;使用欧拉法迭代求解for i = 1:(length(x)-1)y(i+1) = y(i) + h * (x(i) + y(i));end绘制图像plot(x,y,'-o');xlabel('x');ylabel('y');title('欧拉法求解微分方程 dy/dx = x + y');```在这段MATLAB代码中,我们首先定义了迭代的步长和范围,并初始化了微分方程的初始值y(0) = 1。
然后通过for循环使用欧拉法进行迭代求解微分方程,最后绘制出了微分方程的数值解的图像。
通过以上的实例讲解,我们可以看到,在MATLAB中使用欧拉法求解微分方程是非常简单而直观的。
MATLAB求解二阶常微分方程例题介绍本文将介绍如何使用MATLAB求解二阶常微分方程的例题。
二阶常微分方程是微积分的重要部分,其解决了许多实际问题,如自由振动、电路等。
通过学习特定的例题,我们可以更好地理解和掌握这个领域的知识。
二阶常微分方程的一般形式二阶常微分方程一般可以表示为:a(x) * y'' + b(x) * y' + c(x) * y = f(x)其中,a(x)、b(x)和c(x)是一阶导数系数,f(x)是非齐次项。
本文将以一个具体的例题来展示如何使用MATLAB求解二阶常微分方程。
例题:求解二阶常微分方程我们考虑以下例题:y'' + 2y' + 2y = 0求解这个二阶常微分方程,并绘制解的图像。
步骤 1: 转化成一阶常微分方程组为了使用MATLAB求解二阶常微分方程,我们将其转化为一阶常微分方程组。
令z = y',我们可以通过以下方式得到方程组:y' = zz' = -2z - 2y步骤 2: 定义方程组在MATLAB中,我们需要定义方程组的符号变量和方程。
使用符号工具箱可以简化这个过程。
我们定义符号变量y、z和x:syms y(x) z(x)步骤 3: 定义方程组定义方程组的联立方程:eqns = [diff(y,x) == z, diff(z,x) == -2*z - 2*y];步骤 4: 求解方程组通过调用dsolve函数可以求解方程组,并得到符号解:sol = dsolve(eqns);步骤 5: 绘制解的图像接下来,我们将绘制解的图像以更好地理解解的形式:xVals = linspace(0, 10, 100);yVals = subs(sol.y, x, xVals);plot(xVals, yVals);xlabel('x');ylabel('y');title('Solution of the Second Order ODE');grid on;总结在本文中,我们展示了如何使用MATLAB求解二阶常微分方程的例题。
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。
在MATLAB中求解微分方程初值问题,一种常用的方法是使用MATLAB的内置函数ode45。
这是一个基于四阶龙格-库塔法的方法,适用于大多数初值问题。
以下是一个简单的例子来说明如何使用ode45求解微分方程初值问题。
考虑这样一个微分方程初值问题:
dy/dx = y, 当x=0时,y=1。
在MATLAB中使用ode45求解此问题的代码如下:
matlab复制代码
% 定义微分方程函数
function dy = odeExample(x,y)
dy = y;
end
% 定义初始条件
x0 = 0;
y0 = 1;
% 定义x的范围
xspan = [01];
% 使用ode45求解
[x,y] = ode45(@odeExample, xspan, y0);
% 绘制解的图形
plot(x, y)
xlabel('x')
ylabel('y')
title('Solution of dy/dx = y')
以上代码中,首先定义了一个函数odeExample,这个函数描述了微分方程的右侧,也就是dy/dx = y的部分。
然后定义了初始条件x0和y0,再通过ode45函数求解微分方程,最后使用plot函数绘制了解的图形。
请注意,对于更复杂的微分方程,你可能需要修改odeExample函数以适应不同的形式。
同时,ode45也允许你更改步长等参数以适应更复杂的问题。
如果需要了解更多关于ode45的使用,可以参考MATLAB的官方文档。
matlab求解常微分方程的准确解使用Matlab求解常微分方程的准确解一、引言常微分方程是研究自然界现象和工程实际问题中常见的数学工具之一。
求解常微分方程的准确解对于理解问题的本质和性质具有重要意义。
本文将介绍如何使用Matlab来求解常微分方程的准确解,并通过具体的例子进行演示。
二、常微分方程的基本概念常微分方程是指包含未知函数及其导数的方程。
一般形式为:dy/dx = f(x,y)其中,y是未知函数,x是自变量,f(x,y)是已知函数。
常微分方程的解是指能够满足方程的函数y(x)。
三、Matlab的符号计算工具箱Matlab提供了符号计算工具箱,可以对方程进行符号计算。
通过符号计算工具箱,我们可以求解常微分方程的准确解。
四、使用Matlab求解常微分方程的步骤1. 定义未知函数和自变量。
在Matlab中,可以使用符号变量来定义未知函数和自变量。
2. 定义常微分方程。
使用符号变量来定义常微分方程。
3. 求解常微分方程。
使用dsolve函数来求解常微分方程的准确解。
4. 绘制准确解的图像。
使用ezplot函数来绘制准确解的图像。
五、具体例子假设我们要求解一阶线性常微分方程:dy/dx + y = x其中,y是未知函数,x是自变量。
1. 定义未知函数和自变量。
在Matlab中,可以使用符号变量来定义未知函数和自变量。
syms y(x)2. 定义常微分方程。
使用符号变量来定义常微分方程。
eqn = diff(y,x) + y == x3. 求解常微分方程。
使用dsolve函数来求解常微分方程的准确解。
sol = dsolve(eqn)4. 绘制准确解的图像。
使用ezplot函数来绘制准确解的图像。
ezplot(sol)六、总结本文介绍了如何使用Matlab求解常微分方程的准确解。
通过符号计算工具箱,我们可以方便地求解常微分方程,并得到准确解的图像。
使用Matlab求解常微分方程的准确解可以帮助我们更好地理解问题的本质和性质,并为进一步的分析和应用提供基础。
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 求解偏微分方程使用MATLAB求解偏微分方程摘要:偏微分方程(partial differential equation, PDE)是数学中重要的一类方程,广泛应用于物理、工程、经济、生物等领域。
MATLAB 是一种强大的数值计算软件,提供了丰富的工具箱和函数,可以用来求解各种类型的偏微分方程。
本文将介绍如何使用MATLAB来求解偏微分方程,并通过具体案例进行演示。
引言:偏微分方程是描述多变量函数的方程,其中包含了函数的偏导数。
一般来说,偏微分方程可以分为椭圆型方程、双曲型方程和抛物型方程三类。
求解偏微分方程的方法有很多,其中数值方法是最常用的一种。
MATLAB作为一种强大的数值计算软件,提供了丰富的工具箱和函数,可以用来求解各种类型的偏微分方程。
方法:MATLAB提供了多种求解偏微分方程的函数和工具箱,包括pdepe、pdetoolbox和pde模块等。
其中,pdepe函数是用来求解带有初始条件和边界条件的常微分方程组的函数,可以用来求解一维和二维的偏微分方程。
pdepe函数使用有限差分法或有限元法来离散化偏微分方程,然后通过求解离散化后的常微分方程组得到最终的解。
案例演示:考虑一维热传导方程的求解,偏微分方程为:∂u/∂t = α * ∂^2u/∂x^2其中,u(x,t)是温度分布函数,α是热扩散系数。
假设初始条件为u(x,0)=sin(pi*x),边界条件为u(0,t)=0和u(1,t)=0。
我们需要定义偏微分方程和边界条件。
在MATLAB中,可以使用匿名函数来定义偏微分方程和边界条件。
然后,我们使用pdepe函数求解偏微分方程。
```matlabfunction [c,f,s] = pde(x,t,u,DuDx)c = 1;f = DuDx;s = 0;endfunction u0 = uinitial(x)u0 = sin(pi*x);endfunction [pl,ql,pr,qr] = uboundary(xl,ul,xr,ur,t)pl = ul;ql = 0;pr = ur;qr = 0;endx = linspace(0,1,100);t = linspace(0,0.1,10);m = 0;sol = pdepe(m,@pde,@uinitial,@uboundary,x,t);u = sol(:,:,1);surf(x,t,u);xlabel('Distance x');ylabel('Time t');zlabel('Temperature u');```在上述代码中,我们首先定义了偏微分方程函数pde,其中c、f和s分别表示系数c、f和s。
一、概述微分方程是描述自然现象和工程问题的数学工具,其中特解是微分方程的解的一种。
而MATLAB是一种高级技术计算语言和交互式环境,被广泛应用于工程、科学和其他领域。
在MATLAB中求解微分方程特解是非常常见的问题,本文将介绍如何使用MATLAB求解微分方程特解。
二、微分方程特解的概念微分方程的一般形式可表示为:dy/dx = f(x, y)其中y是未知函数,x是自变量,f是已知函数。
微分方程的特解是指满足特定初值条件的解,通常表示为y(x0) = y0,其中x0和y0是已知的初值。
三、MATLAB求解微分方程特解的基本步骤1. 定义微分方程在MATLAB中,首先需要定义微分方程的函数形式。
假设我们要求解的微分方程为dy/dx = x + y,则在MATLAB中可以定义函数形式为:function dydx = myfun(x, y)dydx = x + y;2. 定义初值条件接下来需要定义初值条件,即给定的初始条件。
假设初值条件为y(0)= 1,则在MATLAB中可以定义为:x0 = 0;y0 = 1;3. 求解微分方程通过调用MATLAB中的内置函数ode45,可以求解微分方程的特解。
具体的求解过程为:[t, y] = ode45(myfun, [x0, xf], y0);其中myfun表示微分方程的函数形式,[x0, xf]表示求解的自变量范围,y0表示初值条件,t和y分别为求解得到的自变量和特解。
四、示例下面通过一个具体的示例来演示如何使用MATLAB求解微分方程特解。
假设我们要求解的微分方程为dy/dx = x^2 + y,初值条件为y(0) = 1,求解范围为x从0到5。
在MATLAB中定义微分方程的函数形式为:function dydx = myfun(x, y)dydx = x^2 + y;然后定义初值条件为:x0 = 0;y0 = 1;最后调用ode45函数求解微分方程特解:[t, y] = ode45(myfun, [x0, 5], y0);求解得到的自变量和特解分别存储在t和y中,可以通过绘图或其他方式对特解进行进一步分析。
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。
matlab求解分段微分方程分段微分方程是微积分中的一个重要内容,它描述的是一个物理问题在不同条件下的微小变化。
而对于一般的微分方程,我们可以通过MATLAB来求解。
在MATLAB中,我们可以使用ode45函数来求解分段微分方程。
该函数是MATLAB中最常用的求解常微分方程初值问题的函数之一。
其基本格式为:[t,y]=ode45(@func,tspan,y0,options)其中,@func是一个指向一个函数的函数句柄,tspan是一个包含求解区间的向量,y0是给定的初值向量,options是一个包含求解选项的结构体。
在分段微分方程中,我们需要将微分方程分为不同的区间,并在每个区间内进行求解。
在MATLAB中,我们可以通过if语句来实现分段函数的定义。
例如,对于一个分段函数f(x),我们可以通过以下代码来定义:function y = f(x)if x<0y = x^2;elsey = x^3;end在上述代码中,我们定义了一个分段函数f(x),当x<0时,函数值为x的平方,当x>=0时,函数值为x的立方。
这样,我们就可以通过if语句来定义分段微分方程的各个区间了。
在MATLAB中,我们还可以通过symbolic math toolbox来求解分段微分方程。
该工具箱提供了符号求解、符号微分、符号积分等功能。
我们可以通过syms命令来定义符号变量,通过diff命令来求解微分方程。
例如,对于一个分段微分方程y'=-y^2,当y<0时,y'=y,当y>=0时,y'=2y,我们可以通过以下代码来求解:syms y(t)if y<0DE = diff(y,t) == y;elseDE = diff(y,t) == 2*y;endySol(t) = dsolve(DE);ySol(t)在上述代码中,我们通过syms命令定义了符号变量y(t),通过if语句定义了分段微分方程的各个区间,并通过dsolve命令求解微分方程的解。
下面用MA TLAB命令求解微分方程y ''(t ) + 3y '(t ) + 2y (t ) = x '(t ) + 3x (t ),当输入
x (t ) = e−3tu (t ),起始条件为y (0 ) 1 − = 、y '(0 ) 2 − = 时系统的零输入响应,零状态响应及完全响应。
求得零输入和零状态响应后,完全响应则为两者之和。
其实现的MA TLAB 程序代码如下:
clear all;
eq='D2y+3*Dy+2*y=0';
cond='y(0)=1,Dy(0)=2';
yzi=dsolve(eq,cond);
yzi=simplify(yzi)
yzi = -3*exp(-2*t)+4*exp(-t)
eq1='Dy+3*Dy+2*y=Dx+3*x';
eq2='x=exp(-3*t)*Heaviside(t)';
cond='y(-0.001)=0,Dy(-0.001)=0';
yzs=dsolve(eq1,eq2,cond);
yzs=simplify(yzs.y)
yzs =
1/4*exp(-1/2*t)*heaviside(t)
yt=simplify(yzi+yzs)
yt =
-3*exp(-2*t)+4*exp(-t)+1/4*exp(-1/2*t)*heaviside(t)
subplot(3,1,1);ezplot(yzi,[0,8]);
grid on;
title('零输入响应');
subplot(3,1,2);ezplot(yzs,[0,8]);
grid on;
title('零状态响应');
subplot(3,1,3);ezplot(yt,[0,8]);
grid on;
已知一连续时域系统的微分方程如下:
y ''(t ) + 2y '(t ) + 32y (t ) = f '(t ) +16 f (t ) (3.1.2-1)
下面用MATLAB命令绘出0 ≤t ≤4范围内系统的冲激响应h (t )和阶跃响应g (t )。
其
实现的MATLAB 代码如下:
clear all;
t=0:0.001:4;
19
sys=tf([1,16],[1,2,32]);
h=impulse(sys,t);
g=step(sys,t);
subplot(2,1,1);plot(t,h);
grid on;
xlabel('时间/s');ylabel('h(t)');
title('冲激响应');
subplot(2,1,2);plot(t,g);
grid on;
xlabel('时间/s');ylabel('g(t)'); title('阶跃响应');。