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目前我的理解与该文作者类似，对sinulink的原理还是有很多困惑，以下是该文：
或许是因为Simulink的求解器做的比较好，在一般的仿真中，我往往不对于Simulink的求解器作什么更改。所以，对于Simulink的求解器，对于其中的积分算法的不同，对于不同的求解器会产生什么样的仿真结果，我都是不甚了了。
所幸的是绝大多数情况下，求解器的选择不会对于仿真结果产生什么明显的影响。但是，有些概念还是需要了解一下。
系统的分类
首先需要了解，物理实际中的系统都是连续系统。而Simulink仿真中的"系统"，从计算的本质上说，都应该是离散系统。
但是，Simulink中的系统，既有连续系统，又有离散系统，这该怎么理解呢？就我的认识，连续与离散，其实说的是系统的表示形式。比如说一个用S域的传递函数表示的系统，就是连续系统，一个用z函数表示的系统是离散系统。
又引出一个问题，一个系统在Simulink中使用S域的传递函数表示的连续系统，那么，它是怎么运算的呢？其实，这涉及的是数值积分数值微分的问题。虽然Simulink中的系统不可能是连续的，但是，经过一定的运算步长的细分，我们可以得到我们需要的精度的数值解。这样，由于我们可以得到一个时间点足够多，精度上也足够的数值解，那么这个"连续系统"就可以认为是存在的。
定步长和变步长
定步长与变步长的概念比较容易区分，顾名思义，定步长就是仿真是步长固定不变。变步长就是根据运算的需要，步长可以动态调整。
下图给出Simulink中的求解器列表：
变步长
变步长连续求解器
a) ode45：缺省值，四/五阶龙格－库塔法，适用于大多数连续或离散系统，但不适用于刚性（stiff）系统。它是单步解法器，也就是，在计算y(tn)时，它仅需要最近处理时刻的结果y(tn-1)。一般来说，面对一个仿真问题最好是首先试试ode45。
b) ode23：二/三阶龙格－库塔法，它在误差限要求不高和求解的问题不太难的情况下，可能会比ode45更有效。也是一个单步解法器。
c) ode113：是一种阶数可变的解法器，它在误差容许要求严格的情况下通常比ode45有效。ode113是一种多步解法器，也就是在计算当前时刻输出时，它需要以前多个时刻的解。
d) ode15s：是一种基于数字微分公式的解法器（NDFs）。也是一种多步解法器。适用于刚性系统，当用户估计要解决的问题是比较困难的，或者不能使用ode45，或者即使使用效果也不好，就可以用ode15s。
e) ode23s：它是一种单步解法器，专门应用于刚性系统，在弱误差允许下的效果好于ode15s。它能解决某些ode15s所不能有效解决的stiff问题。
f) ode23t：是梯形规则的一种自由插值实现。这种解法器适用于求解适度stiff的问题而用户又需要一个无数字振荡的解法器的情况。
g)ode23tb：是TR-BDF2的一种实现， TR-BDF2 是具有两个阶段的隐式龙格－库塔公式。
变步长离散求解器
h)discrete：当Simulink检查到模型没有连续状态时使用它。
定步长
定步长连续求解器
a) ode5：缺省值，是ode45的固定步长版本，适用于大多数连续或离散系统，不适用于刚性系统。
b) ode4：四阶龙格－库塔法，具有一定的计算精度。
c) ode3：固定步长的二/三阶龙格－库塔法。
d) ode2：改进的欧拉法。
e) ode1：欧拉法。
定步长离散求解器
f) discrete：是一个实现积分的固定步长解法器，它适合于离散无连续状态的系统。
求解器的选择
有了上面的基础，选择求解器时就有了一些原则：
包含连续模块的Simulink模型，是一个"连续系统"。选择求解器的时候可以是定步长的或者变步长的。但是不能选择离散求解器。
对于一个离散系统，可以任意的选择所有的求解器。可以是定步长，变步长，也可以是连续求解器或者离散求解器。
代码生成中的求解器选择
越来越多的设备使用自动代码生成。目前我用到的代码生成包括生成XC164可用的代码和生成在AutoBox中运行的代码。
在这些控制器中，一般的，所使用的求解器都是定步长求解器，因为在实时运行中，一般都是每隔固定的时间间隔如1ms调用一次算法程序。
定步长的系统，一般说选择的是连续求解器，因为模型中大多数情况下会包含一些连续的模块，如果确认模型中没有连续模块，也可以使用离散求解器。
更深入的探讨
各种求解器的不同，以及选择不同的求解器对于仿真结果造成的影响，我还不是很清楚。
对于各种求解器积分算法的研究，明确各种求解器的特点和局限性，对于深入Simulink建模和仿真，是很有意义的。
