2.3 重要:MATLAB常微分方程(组)的数值解法
重要:MATLAB常微分方程(组)数值解法

Matlab常微分方程求解问题分类
边值问题:
初值问题:
• 定解附加条件在自变量 的一端
• 一般形式为: y' f (x, y)
y(a)
y0
• 初值问题的数值解法一 般采用步进法,如 Runge-Kutta法
➢ 在自变量两端均给定附加 条件
y' f (x, y)
➢ 一般形式:y(a)y1, y(b)y2
1.根据常微分方程要求的求解精度与速度要求
求解初值问题:
y
'
y
2x y
y ( 0 ) 1
(0x1)
比较ode45和ode23的求解精度和速度
ode45和ode23的比较-1
function xODE clear all clc
format long
y0 = 1; [x1,y1] = ode45(@f,[0,1],y0); [x2,y2] = ode23(@f,[0,1],y0); plot(x1,y1,'k-',x2,y2,'b--') xlabel('x') ylabel('y')
rD = k(3)*C(2)-k(5)*C(4);
rE = k(4)*C(3)+k(5)*C(4);
% Mass balances dCdt = [rA; rB; rC; rD; rE];
三个串联的CSTR等温反应器(例4-3)
function IsothermCSTRs clear all clc CA0 = 1.8; % kmol/m^3 CA10 = 0.4; % kmol/m^3 CA20 = 0.2; % kmol/m^3 CA30 = 0.1; % kmol/m^3 k = 0.5; % 1/min tau = 2; stoptime = 2.9; % min [t,y] = ode45(@Equations,[0 stoptime],[CA10 CA20 CA30],[],k,CA0,tau); disp(' Results:') disp(' t CA1 CA2 CA3') disp([t,y]) plot(t,y(:,1),'k--',t,y(:,2),'b:',t,y(:,3),'r-') legend('CA_1','CA_2','CA_3') xlabel('Time (min)') ylabel('Concentration') % -----------------------------------------------------------------function dydt = Equations(t,y,k,CA0,tau) CA1 = y(1); CA2 = y(2); CA3 = y(3); dCA1dt = (CA0-CA1)/tau - k*CA1; dCA2dt = (CA1-CA2)/tau - k*CA2; dCA3dt = (CA2-CA3)/tau - k*CA3; dydt = [dCA1dt; dCA2dt; dCA3dt];
MATLAB求解常微分方程数值解

MATLAB求解常微分方程数值解利用MATLAB求解常微分方程数值解1.内容简介把《高等工程数学》看了一遍,增加对数学内容的了解,对其中数值解法比较感兴趣,这大概是因为在其它各方面的学习和研究中经常会遇到数值解法的问题。
理解模型然后列出微分方程,却对着方程无从下手,无法得出精确结果实在是让人难受的一件事情。
实际问题中更多遇到的是利用数值法求解偏微分方程问题,但考虑到先从常微分方程下手更为简单有效率,所以本文只研究常微分方程的数值解法。
把一个工程实际问题弄出精确结果远比弄清楚各种细枝末节更有意思,因此文章中不追求非常严格地证明,而是偏向如何利用工具实际求解出常微分方程的数值解,力求将课程上所学的知识真正地运用到实际方程的求解中去,在以后遇到微分方程的时候能够熟练运用MATLAB得到能够在工程上运用的结果。
文中求解过程中用到MATLAB进行数值求解,主要目的是弄清楚各个函数本质上是如何对常1微分方程进行求解的,对各种方法进行MATLAB 编程求解,并将求得的数值解与精确解对比,其中源程序在附录中。
最后考察MATLAB中各个函数的适用范围,当遇到实际工程问题时能够正确地得到问题的数值解。
2.Euler Method(欧拉法)求解Euler法求解常微分方程主要包括3种形式,即显式Euler法、隐式Euler法、梯形公式法,本节内容分别介绍这3种方法的具体内容,并在最后对3种方法精度进行对比,讨论Euler法的实用性。
本节考虑实际初值问题使用解析法,对方程两边同乘以得到下式两边同时求积分并采用分部积分得到解析2解:本节后面将对此方程进行求解,并与精确解进行对比,分析Euler的可行性。
2.1.显式Euler法和隐式Euler法显式和隐式Euler法都属于一阶方法,显式Euler法的迭代公式简单,如下所示:对过上述公式对式进行迭代,其中步长3图2.1 显式Euler法精确解和数值解图像从图2.1中可以看出,显式Euler法在斜率很大的时候存在非常大的误差。
MATLAB常微分方程的数值解法

MATLAB常微分⽅程的数值解法MATLAB常微分⽅程的数值解法⼀、实验⽬的科学技术中常常要求解常微分⽅程的定解问题,所谓数值解法就是求未知函数在⼀系列离散点处的近似值。
⼆、实验原理三、实验程序1. 尤拉公式程序四、实验内容选⼀可求解的常微分⽅程的定解问题,分别⽤以上1, 4两种⽅法求出未知函数在节点处的近似值,并对所求结果与分析解的(数值或图形)结果进⾏⽐较。
五、解答1. 程序求解初值问题取n=10源程序:euler23.m:function [A1,A2,B1,B2,C1,C2]=euler23(a,b,n,y0)%欧拉法解⼀阶常微分⽅程%初始条件y0h = (b-a)/n; %步长h%区域的左边界a%区域的右边界bx = a:h:b;m=length(x);%前向欧拉法y = y0;for i=2:my(i)=y(i-1)+h*oula(x(i-1),y(i-1));A1(i)=x(i);A2(i)=y(i);endplot(x,y,'r-');hold on;%改进欧拉法y = y0;for i=2:my(i)=y(i-1)+h/2*( oula(x(i-1),y(i-1))+oula(x(i),y(i-1))+h*(oula(x(i-1),x(i-1))));B1(i)=x(i);B2(i)=y(i);endplot(x,y,'m-');hold on;%欧拉两步公式y=y0;y(2)=y(1)+h*oula(x(1),y(1));for i=2:m-1y(i+1)=y(i-1)+2*h*oula(x(i),y(i));C1(i)=x(i);C2(i)=y(i);endplot(x,y,'b-');hold on;%精确解⽤作图xx = x;f = dsolve('Dy=-3*y+8*x-7','y(0)=1','x');%求出解析解y = subs(f,xx); %将xx代⼊解析解,得到解析解对应的数值plot(xx,y,'k--');legend('前向欧拉法','改进欧拉法','欧拉两步法','解析解');oula.m:function f=oula(x,y)f=-3*y+8*x-7;2. 运算结果A1,A2为前向欧拉法在节点处的近似值,B1,B2为改进的欧拉法在节点处的近似值,C1,C2为欧拉公式法在节点处的近似值。
MATLAB应用第8章 常微分方程的数值求解

第8章 常微分方程的数值求解所谓的常微分方程就是把自变量t 和它的函数y 以及它的微商dy/dt 、d 2y/dt 2、…d n y/dt n 相联系的一个关系式0,...,,,22=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛n n dt y d dt y d dt dy y t f (1) 一个微分方程不只有一个或几个解,而是有无数个一簇解。
如一阶常微分方程dy/dt=1-e -t 的解为y(t)=t+e -t +C 。
C 为积分常数,C 取任意数值时,函数y(t)都满足微分方程。
因此,解有无数个。
如图在实际应用中,并不要求把所有的解都求出来,而是求满足某种指定条件的解。
这个条件通常称定解条件。
一个最重要的定解条件是初值条件。
对于上述方程,初值条件是:()00y t y =,()'00y dt t dy =,())2(0202y dt t dy =,…,())1(0101---=n n n y dt t dy (2) x 0是自变量的某个指定的“初值”,而0y 、'0y 、)2(0y 、…、)1(0-n y 则是未知函数及其到n -1阶微商的指定“初值”。
求解满足这样初值条件的微分方程问题称为初值问题。
如果能从方程(1)将n n dt y d 解出,则微分方程变成下面的形式⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=--1122,...,,,n n n n dt y d dt y d dt dy y t f dt y d (3) 这里的f 与式(1)中的f 不同,它是n+1个自变量的已知函数。
这种微分方程称为正规形微分方程。
而式(1)有时称为隐微分方程。
我们只考虑正规形微分方程,而且是一阶常微分方程的初值问题: ()y t f dtdy,=,()00y t y =, (4) 设函数()y t f ,在区域T t t ≤≤0,∞<u 内连续,并且存在常数L(Lipschitz 常数),对所有],[00T t t ∈和y 1、y 2,有()()2121,,y y L y t f y t f -≤-,由常微分方程理论得知,初值问题(4)在区间[t 0, T]有唯一解,且连续可微。
matlab_常微分方程数值解法

dt 2
简朴问题可以求得解析解,多数实际问题靠数值求解 。
第4页
一阶常微分方程(ODE )初值问题 : ODE :Ordinary Differential Equation
dy
f
(x,
y)
dx
x0 x xn
y(x0 ) y0
数值解法就是求y(x)在某些分立旳节点 xn 上旳近似值 yn,用以近似y(xn)
x0
y0
x1 f y(x), x dx
x0
x2 f y(x), x dx
x1
y(x1) f y(x1), x1 h
第17页
同样,在[x0,xn+1] ,积分采用矩形近似,得:
y(xn1) y0
f xn1
x0
y(x), x dx
y(xn ) f y(xn ), xn h
yn y(xn )
第5页
2、欧拉近似办法
2.1 简朴欧拉(L.Euler, 1707-1783)办法。
dy
dx
f
(y, x)
y(x0 ) y0
欧拉数值算法就是由初值通过递推求解,递推求解
就是从初值开始,后一种函数值由前一种函数值得到。核 心是构造递推公式。
y0 y1 y2 yn
第6页
i 1,2,...
第36页
没有一种算法可以有效地解决所有旳 ODE 问题,因此 MATLAB 提供了多种ODE函数。
函数 ODE类
特点
阐明
型
ode45
非刚性 单步法;4,5 阶 R-K 措施;合计 大部分场合旳首选措施
截断误差为 (△x)3
ode23
非刚性 单步法;2,3 阶 R-K 措施;合计 使用于精度较低旳情形
matlab数值求解常微分方程快速方法

MATLAB是一种用于科学计算和工程应用的高级编程语言和交互式环境。
它在数学建模、模拟和分析等方面有着广泛的应用。
在MATLAB 中,常微分方程的数值求解是一个常见的应用场景。
在实际工程问题中,通常需要对常微分方程进行数值求解来模拟系统的动态行为。
本文将介绍MATLAB中对常微分方程进行数值求解的快速方法。
1. 基本概念在MATLAB中,可以使用ode45函数来对常微分方程进行数值求解。
ode45是一种常用的Runge-Kutta法,它可以自适应地选取步长,并且具有较高的数值精度。
使用ode45函数可以方便地对各种类型的常微分方程进行求解,包括一阶、高阶、常系数和变系数的微分方程。
2. 函数调用要使用ode45函数进行常微分方程的数值求解,需要按照以下格式进行函数调用:[t, y] = ode45(odefun, tspan, y0)其中,odefun表示用于描述微分方程的函数,tspan表示求解的时间跨度,y0表示初值条件,t和y分别表示求解得到的时间序列和对应的解向量。
3. 示例演示为了更好地理解如何使用ode45函数进行常微分方程的数值求解,下面我们以一个具体的例子来进行演示。
考虑如下的一阶常微分方程:dy/dt = -2*y其中,y(0) = 1。
我们可以编写一个描述微分方程的函数odefun:function dydt = odefun(t, y)dydt = -2*y;按照上述的函数调用格式,使用ode45函数进行求解:tspan = [0 10];y0 = 1;[t, y] = ode45(odefun, tspan, y0);绘制出解曲线:plot(t, y);4. 高级用法除了基本的函数调用方式外,MATLAB中还提供了更多高级的方法来对常微分方程进行数值求解。
可以通过设定选项参数来控制数值求解的精度和稳定性,并且还可以对刚性微分方程进行求解。
5. 性能优化在实际工程应用中,常常需要对大规模的常微分方程进行数值求解。
matlab微分方程常用数值解法

一、概述Matlab作为一种常用的科学计算软件,在微分方程的数值解法领域具有广泛的应用。
微分方程是描述自然现象中变化规律的数学工具,而数值解法则是指使用计算机进行近似求解微分方程的方法。
在Matlab 中,有多种常用的数值解法可以用来求解微分方程,例如欧拉法、改进的欧拉法、四阶龙格-库塔法等。
本文将对这些数值解法进行介绍和比较,以帮助读者更好地理解和应用微分方程求解数值方法。
二、欧拉法欧拉法是微分方程的最简单的数值解法之一,它通过离散化微分方程进行近似求解。
具体而言,对于一阶常微分方程dy/dx=f(x,y),可以利用欧拉法进行数值解。
欧拉法的基本思想是将自变量x的增量Δx分成n个小区间,然后根据微分方程的数值近似公式y(x+Δx)=y(x)+f(x,y)Δx对每个小区间进行迭代计算。
欧拉法的优点是简单易实现,但由于它是一阶的数值方法,因此对于某些微分方程求解效果可能不够准确。
三、改进的欧拉法改进的欧拉法是对欧拉法的一种改进,它通过在每个小区间内使用平均斜率来提高求解的精度。
具体而言,对于微分方程dy/dx=f(x,y),改进的欧拉法可以通过以下迭代公式进行数值求解:y(x+Δx)=y(x)+Δx/2[f(x,y)+f(x+Δx,y+Δx*f(x,y))]改进的欧拉法相比于欧拉法具有更高的数值精度,但计算量也相对增加。
四、四阶龙格-库塔法四阶龙格-库塔法是一种常用的数值微分方程求解方法,它通过四次迭代计算来获得微分方程的数值解。
具体而言,对于微分方程dy/dx=f(x,y),四阶龙格-库塔法可以用以下公式进行数值求解:k1=f(x,y)k2=f(x+Δx/2,y+Δx/2*k1)k3=f(x+Δx/2,y+Δx/2*k2)k4=f(x+Δx,y+Δx*k3)y(x+Δx)=y(x)+Δx/6*(k1+2*k2+2*k3+k4)四阶龙格-库塔法相比于欧拉法和改进的欧拉法具有更高的数值精度和稳定性,但计算量也相对较大。
matlab常微分方程和常微分方程组求解方法

并做出解函数的曲线图。 6.完成实验报告。
为:
[X,Y]=dsolve('Dx+2*x-Dy=10*cos(t),Dx+Dy+2*y=4*exp(-2*t)','x(0)=2','y(0)=0' ) 以上这些都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, 我们知道,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) 该函数表示在区间 tspan=[t0,tf]上,用初始条件 y0 求解显式常微分方程
[X,Y]=dsolve('Dx+5*x+y=exp(t),Dy- x-3*y=exp(2*t)','t')
dy dx 2x 10 cos t , x t 0 2 dt dt dx dy 2 y 4e2t , y 0 t 0 dt dt 例 4: 求常微分方程组 通解的 MATLAB 程序
常微分方程和常微分方程组的求解
一、实验目的: 熟悉 Matlab 软件中关于求解常微分方程和常微分方程组的各种命令,掌握 利用 Matlab 软件进行常微分方程和常微分方程组的求解。 二、相关知识 在 MATLAB 中,由函数 dsolve()解决常微分方程(组)的求解问题,其具体 格式如下: 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。
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解算指令的使用方法
1. 2. 3. 4. [T,Y]=ode45(@fun, TSPAN,Y0) [T,Y]=ode45(@fun, TSPAN,Y0,options) [T,Y]= ode45(@fun, TSPAN,Y0,options,P1,P2,…) [T,Y,TE,YE,IE]= ode45(@fun, TSPAN,Y0,options,P1,P2,…)
高阶微分方程odefile的编写
求解: y"a(t )( y' ) 2 b(t ) y et cos2t
a(t ) e t cos2te 2t , b(t ) cos(2t )
y(0)=0,y'(0)=1,
本例的难度: 方程系数非线性 方程高阶,非标准形式
可在odefile中定义
function f=fun(t,y) a=-exp(-t)+cos(2*pi*t)*exp(-2*t); b=cos(2*pi*t); f=[y(2);-a*y(2)^2-b*y(1)+exp(t)*b];
方程变形:令y1=y;y2=y’ 则原方程等价于:
' y1 y 2 ' 2 t y 2 ay2 by1 e cos 2t
刚性常微分方程组求解
function demo1 figure ode23s(@fun,[0,100],[0;1]) hold on, ode45(@fun,[0,100],[0;1]) %-------------------------------------------------------------------------function f=fun(x,y) dy1dx = 0.04*(1-y(1))-(1-y(2)).*y(1)+0.0001*(1-y(2)).^2; dy2dx = -1e4*dy1dx + 3000*(1-y(2)).^2; f = [dy1dx; dy2dx];
• 初值问题的数值解法一 般采用步进法,如 Runge-Kutta法
Matlab求解常微分方程初值问题方法
将待求解转化为标准形式,并“翻译”成 Matlab可以理解的语言,即编写odefile文件
选择合适的解算指令求解问题
根据求解问题的要求,设置解算指令的调用格式
Matlab求解初值问题函数
指令 含义 指令 含义
y' y y 2 初值问题: y (0) 1
(0 x 1)
function f=fun(x,y) f=y+y^2;
odefile的编写---常微分方程组
y1 ' 0.04(1 y1 ) (1 y 2 ) y1 0.0001 (1 y 2 ) 2 4 (1 y 2 ) 2 y 2 ' 10 y1 '3000 y (0) 0, y (0) 1,0 x 100 2 1
2.3 常微分方程(组)的数值解法
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
知识要点
常微分方程初值问题---ode45,0de23
常微分方程边值问题---bvp4c
微分方程在化工模型中的应用
•间歇反应器的计算 •活塞流反应器的计算
•全混流反应器的动态模拟
•定态一维热传导问题
•逆流壁冷式固定床反应器一维模型
•固定床反应器的分散模型
Matlab常微分方程求解问题分类
间歇反应器中串联-平行复杂反应系统(例4-1)
function BatchReactor clear all clc T = 224.6 + 273.15; % Reactor temperature, Kelvin R = 8.31434; % Gas constant, kJ/kmol K % Arrhenius constant, 1/s k0 = [5.78052E+10 3.92317E+12 1.64254E+4 6.264E+8]; % Activation energy, kJ/kmol Ea = [124670 150386 77954 111528]; % 初始浓度C0(i), kmol/m^3 C0 = [1 0 0 0 0]; tspan = [0 1e4]; [t,C] = ode45(@MassEquations, tspan, C0,[],k0,Ea,R,T); % 绘图 plot(t,C(:,1),'r-',t,C(:,2),'k:',t,C(:,3),'b-.',t,C(:,4),'k--'); xlabel('Time (s)'); ylabel('Concentration (kmol/m^3)'); legend('A','B','C','D') CBmax = max(C(:,2)); % CBmax: the maximum concentration of B, kmol/m^3 yBmax = CBmax/C0(1) % yBmax: the maximum yield of B index = find(C(:,2)==CBmax); t_opt = t(index) % t_opt: the optimum batch time, s % -----------------------------------------------------------------function dCdt = MassEquations(t,C,k0,Ea,R,T) % Reaction rate constants, 1/s k = k0.*exp(-Ea/(R*T)); k(5) = 2.16667E-04; % Reaction rates, kmoles/m3 s rA = -(k(1)+k(2))*C(1); rB = k(1)*C(1)-k(3)*C(2); rC = k(2)*C(1)-k(4)*C(3); rD = k(3)*C(2)-k(5)*C(4); rE = k(4)*C(3)+k(5)*C(4); % Mass balances dCdt = [rA; rB; rC; rD; rE];
边值问题:
初值问题:
• 定解附加条件在自变量 的一端
在自变量两端均给定附加 条件 y ' f ( x, y )
一般形式: y (a ) y1 , y (b) y2
• 一般形式为: y ' f ( x, y )
y (a) y 0
边值问题可能有解、也可 能无解,可能有唯一解、 也可能有无数解 边值问题有3种基本解法 • 迭加法 • 打靶法 • 松弛法
% -----------------------------------------------------------------function dydx = f(x,y) % Define simultaneous ODE equations dydx = [3*y(1) + 2*y(2); 4*y(1)+y(2)];
输出变量T为返回时间列向量;解矩阵Y的每一行对应于T的一个元素,列 数与求解变量数相等。 @fun为函数句柄,为根据待求解的ODE方程所编写的ode文件(odefile); TSPAN=[T0 TFINAL]是微分系统y'=F(t,y)的积分区间;Y0为初始条件 options用于设置一些可选的参数值,缺省时,相对于第一种调用格式。 options中可以设置的参数参见odeset P1,P2,…的作用是传递附加参数P1,P2,…到ode文件。当options缺省 时,应在相应位置保留[],以便正确传递参数。
求解初值问题:
2x y ' y y y (0) 1
(0 x 1)
y ' f ( x, y ) y (a) y 0
ode输入函数 function f=fun(x,y) f=y-2*x/y; 输出变量为因变 量导数的表达式
自变量在前,因变 量在后
ode45和ode23的比较-1
function xODE clear all clc format long y0 = 1; [x1,y1] = ode45(@f,[0,1],y0); [x2,y2] = ode23(@f,[0,1],y0); plot(x1,y1,'k-',x2,y2,'b--') xlabel('x') ylabel('y') % -----------------------------------------------------------------function dydx = f(x,y) dydx = y - 2*x/y;
• 刚性方程在化学工程和自动控制领域的模型中比较常见。
ode解算指令的选择(2)
• 刚性方程的物理意义:常微分方程组所描述的物理化学变 化过程中包含了多个子过程,其变化速度相差非常大的数 量级,于是常微分方程组含有快变和慢变分量。 • Matlab提供了不同种类的刚性方程求解指令:ode15s ode23s ode23t ode23tb,可根据实际情况选用
ode45和ode23的比较-2
function xODEs clear all clc y0 = [0 1]; [x1,y1] = ode45(@f,[0:0.2:1],y0); [x2,y2] = ode23(@f,[0:0.2:1],y0); disp('Results by using ode45():') disp(' x y(1) y(2)') disp([x1 y1]); disp('Results by using ode23():') disp(' x y(1) y(2)') disp([x2 y2]);