微分方程式の+オードソルバーソリューション

 

コマンド差分シンボルD2は、二階微分を表すD、で表すことができ、D3は第3次微分を表し、。

厳密解を探します

1.微分方程式

R = dsolve( 'eqn1'、 'eqn2'、...、 'COND1'、 'C​​OND2'、...、 'VAR')。

次のように彼は説明した:eqniはI番目の微分方程式を表し、I THコンディ初期条件を表し、varはtと、デフォルトでは、微分方程式の独立変数を表します。

>> dsolve( 'のDy = 3 * X ^ 2'、 'Y(0)= 2'、 'X')
 
ANS =  

X ^ 3 + 2

 2.微分方程式

>> [X、Y] = dsolve( 'Dxの= Y'、 'D2Y-のDy = 0'、 'X(0)= 2'、 'Y(0)= 1'、 'のDy(0)= 1' )
 
X = 
 
EXP(T)+ 1 
 
 
、Y = 
 
EXP(T)

3.微分方程式を解く初期条件X =  0 =  1、 Y = 0  ) =  0  の下公報溶液および溶液画像関数を描きます。

>> [X、Y] = dsolve( 'Dxを+ 5 * X + Y =のEXP(T)'、 'DY-X-3 *のY = 0'、 'X(0)= 1'、 'Y(0 )= 0' 、 'T')
 
のx =の
 
EXP(T×(15 ^(1/2) - 1))* ^(1/2(15) - 4)*((13 * 15 ^(1/2 ))/ 330 - EXP(2 * T - 15 ^(1/2)* T)*(15 ^(1/2)/ 165 + 1/22)+ 1/22) - EXP(-t×(15 ^(1/2)+ 1))*(EXP(2 * T + 15 ^(1/2)* T)*(15 ^(1/2)/ 165 - 1/22)+(15 ^(1 / 2)*(15 ^(1/2) - 13))/ 330)*(15 ^(1/2)+ 4)
 
 
Y =の
 
EXP(-t×(15 ^(1/2)+ 1)) *(EXP(2 * T + 15 ^(1/2)* T)*(15 ^(1/2)/ 165 - 1/22)+(15 ^(1/2)*(15 ^(1 / 2) - 13))/ 330)+ EXP(T×(15 ^(1/2) - 1))*((13 * 15 ^(1/2))/ 330 - EXP(2 * T - 15 ^ (1/2)* T)*(15 ^(1/2)/ 165 + 1/22)+ 1/22)
 
>> ezplot(x、y)は

 その差をプロットezplot

横軸としてXとプロット(x、y)は、yがプロットされ、縦軸であります

Y1、Y2 ...要素にX横座標値にプロット(X、Y1、X、Y2、...)は、プロットされた曲線の複数の座標

xのプロット、式中Yが(X)式の知られている、またはそのようなY = Fとして形成されています

そしてezplot陰関数は、グラフィックスを描画することで、Yは、F(x)はこの関数の、データ準備なしexplotは、関数グラフを直接描か=ようなパターンを書き込むことができないフォームF(X、Y)= 0であります

 

 

 

近似解

ODEソルバ

ソルバー 質問タイプ 精度 ときに使用します
ode45 非剛体

ほとんどの場合、あなたは最初のソルバー試してみてくださいode45

ode23 低いです

緩い許容範囲の問題についてや適度な剛性ケースにode23比べてode45、より効率的であること。

ode113 低〜高

計算オーバヘッドが大量に必要とする厳しい制限を伴うまたはODE関数の場合の許容誤差の問題のために、ode113それはよりよいode45、より効率的です。

ode15s 剛性 中低〜

場合はode45障害や非効率、そしてあなたは疑いがスティッフな問題に直面している、してみてくださいode15s微分代数方程式(DAE)を解く際に加えて、ご使用くださいode15s

ode23s 低いです

問題のエラーのより寛大なマージンのために、ode23sそれはよりもode15s、より効率的であること。それは、問題の剛性のいくつかを解決することができ、使用ode15s、これらの問題を解決するには、高効率ではありません。

ode23s我々はそうすることによって、すべてのステップでヤコビアンを計算odeset効率と精度を最大化することが有益ヤコビアンを提供します。

品質行列がある場合、それは定数行列でなければなりません。

ode23t 低いです

ちょうど適度な剛性の問題について、あなたは数値減衰が使用、ではない解決する必要がありますode23t。 

ode23t 微分代数方程式(DAE)を解くことがあります。

ode23tb 低いです

そしてode23s緩い問題のエラーの同じマージンは、ode23tbソルバー比がありode15s、より効率的であること。

ode15i 完全隐式 低いです

完全暗黙発行F(T、Y、Y 'のための )= 0 と差分インデックス微分代数方程式(DAE)、使用ode15i

 

 

 

微分方程式1. 数値溶液、区間[0、0.5]の範囲を解決します。

インライン()は簡単な言葉で機能を定義するために使用され、関数がインラインを使用して定義され

、bについて、XがYを代入することによって得ることができます

>> F =インライン( '* X + B'、 'A'、 'B'、 'X')。
>> F(1,2,3)

ANS = 

     5

 

 

研究ルンゲクッタ原則。以上であるために

 

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転載: www.cnblogs.com/zuiaimiusi/p/11329549.html
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