Matlab解微分方程(ODE+PDE)

微分方程:
1 ODE解算器简介(ode**)
2 微分方程转换
3 刚性/非刚性问题(Stiff/Nonstiff)
4 隐式微分方程(IDE)
5 微分代数方程(DAE)
蛋白芯片技术
6 延迟微分方程(DDE)
7 边值问题(BVP)  偏微分方程(PDEs)Matlab解法
偏微分方程:
岩石破碎劈裂机夫气预报1 一般偏微分方程组(PDEs)的命令行求解
2  特殊偏微分方程(PDEs)的PDEtool求解
3  陆君安《偏微分方程的MATLAB解法
先来认识下常微分方程(ODE)初值问题解算器(solver)
[T,Y,TE,YE,IE] = odesolver(odefun,tspan,y0,options)
sxint = deval(sol,xint)
Matlab中提供了以下解算器:
输入参数:
odefun:微分方程的Matlab语言描述函数,必须是函数句柄或者字符串,必须写成Matlab
规范格式(也就是一阶显示微分方程组),这个具体在后面讲解
tspan=[t0 tf]或者[t0,t1,…tf]:微分变量的范围,两者都是根据t0和tf的值自动选择步长,只是前者返回所有计算点的微分值,而后者只返回指定的点的微分值,一定要注意对于后者tspan必须严格单调,还有就是两者数据存储时使用的内存不同(明显前者多),其它没有任何本质的区别
y0=[y(0),y’(0),y’’(0)…]:微分方程初值,依次输入所有状态变量的初值,什么是状态变量在后面有介绍
options:微分优化参数,是一个结构体,使用odeset可以设置具体参数,详细内容查看帮助
输出参数:
T:时间列向量,也就是ode**计算微分方程的值的点
Y:二维数组,第i列表示第i个状态变量的值,行数与T一致
在求解ODE时,我们还会用到deval()函数,deval的作用就是通过结构体solution计算t 对应x值,和polyval之类的很相似!
参数格式如下:
sol:就是上次调用ode**函数得道的结构体解
xint:需要计算的点,可以是标量或者向量,但是必须在tspan范围内
该函数的好处就是如果我想知道t=t0时的y值,不需要重新使用ode计算,而直接使用上次计算的得道solution就可以
[教程] 微分方程转换为一阶显示微分方程组方法
研发支出
好,上面我们把Matlab中的常微分方程(ODE)的解算器讲解的差不多了,下面我们就具体开始介绍如何使用上面的知识吧!
现实总是残酷的,要得到就必须先付出,不可能所有的ODE一拿来就可以直接使用,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,借助状态变量将微分
方程组化成Matlab可接受的标准形式(一阶显示常微分方程)!
如果ODEs由一个或多个高阶微分方程给出,则我们应先将其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构成的ODEs为例介绍如何将之变换成一个一阶显式常微分方程组。
step1.将微分方程的最高阶变量移到等式的左边,其他移到右边,并按阶次从低到高排列,假如说两个高阶微分方程最后能够显式的表达成如下所示:各向异性导电胶
我们说过现实总是残酷的,有时方程偏偏是隐式的,没法写成上面的样子,不用担心Matlab 早就为我们想到了,这个留在后面的隐式微分方程数值求解中再详细讲解!
step2.为每一阶微分式选择状态变量,最高阶除外
从上面的变换,我们注意到,ODEs中所有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(比如上面的x (m)和y(n))不需要给它一个状态变量
step3.根据上面选用的状态变量,写出所有状态变量的一阶微分的表达式
注意到,最高阶次的微分式的表达式直接就是step1中的微分方程
好,到此为止,一阶显式常微分方程组,变化顺利结束,接下来就是Matlab编程了。请记住上面的变化很重要,Matla中所有微分方程的求解都需要上面的变换。
下面通过一个实例演示ODEs的转换和求解
三维牵引床【解】真是万幸,该ODEs已经帮我们完成了step1,我们只需要完成step2和step3了
(1)选择一组状态变量
(2)写出所有状态变量的一阶微分表达式
(4)有了数学模型描述,则可以立即写出相应的Matlab代码了(这里我们优先选择ode45)
1.x0=[1.2;0;0;-1.04935751];%x0(i)对应与xi的初值
2.options=odeset('reltol',1e-8);%该命令的另一种写法是options=ltol=1e-8;
3.tic
4.[t,y]=ode45(@appollo,[0,20],x0,options);%t是时间点,y的第i列对应xi的值,t和y的行数相同
<
6.plot(y(:,1),y(:,3))%绘制x1和x3,也就是x和y的图形
7.title('Appollo卫星运动轨迹')
8.xlabel('X')
成都江汉路
9.ylabel('Y')
10.
11.function dx=appollo(t,x)
12.mu=1/82.45;
13.mustar=1-mu;
14.r1=sqrt((x(1)+mu)^2+x(3)^2);
15.r2=sqrt((x(1)-mustar)^2+x(3)^2);
16.dx=[x(2)
17.2*x(4)+x(1)-mustar*(x(1)+mu)/r1^3-mu*(x(1)-mustar)/r2^3
18.x(4)
19.-2*x(2)+x(3)-mustar*x(3)/r1^3-mu*x(3)/r2^3];

本文发布于:2024-09-22 20:24:40,感谢您对本站的认可!

本文链接:https://www.17tex.com/xueshu/229446.html

版权声明:本站内容均来自互联网,仅供演示用,请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系,我们将在24小时内删除。

标签:状态变量   微分   使用   函数
留言与评论(共有 0 条评论)
   
验证码:
Copyright ©2019-2024 Comsenz Inc.Powered by © 易纺专利技术学习网 豫ICP备2022007602号 豫公网安备41160202000603 站长QQ:729038198 关于我们 投诉建议