分数阶微分方程的数值解法及其MATLAB实现
第六章用MATLAB求解微分方程及微分方程组
运行结果：u = tan(t-c)
例 2 求微分方程的特解.
d 2 y dy 2 4 29 y 0 dx dx y (0) 0, y ' (0) 15
解 输入命令: y=dsolve('D2y+4*Dy+29*y=0','y(0)=0,Dy(0)=15','x') 运行结果为 : y =3e-2xsin（5x）
不同求解器Solver的特点
求解器 Solver ode23s
OD E类 型
刚 性
特点
说明
刚 ode23tb 性
一步法；2阶 当精度较低时， Rosebrock算法； 计算时间比 低精度 ode15s短 当精度较低时， 梯形算法；低精 计算时间比 度 ode15s短
d 2x dx 2 1000(1 x 2 ) x 0 例 4 dt dt x(0) 2; x' (0) 0 解: 令 y1=x，y2=y1’
y Me k1t 即
模型2：快速饮酒后，体液中酒精含量的变化率
dx k2 x k1Mek1t dt x(0) 0
用Matlab求解模型2：
syms x y k1 k2 M t x=dsolve('Dx+k2*x=k1*M*exp(-k1*t)','x(0)=0','t') 运行结果： M*k1/(-k1+k2)*exp(-k2*t+t*(-k1+k2))-exp(-k2*t)*M*k1/(-k1+k2) 即：
（1）
2. 由于弹头始终对准乙舰，故导弹的速度平行于乙舰与导弹头位置的差向量，
Matlab软件求解微分方程_170419
matlab函数定义格式总结matlab中函数定义的一些内容：1, 函数定义格式在matlab中应该做成M文件,文件名要和你文件里的function后面的函数名一致在File新建一个M-file在M-file里编辑函数格式为:function [输出实参表]=函数名(输入实参数)注释部分函数体语句return语句(可以有可以没有)如果是文件中的子函数，则可以任意取名，也可以在同一个文件中定义多个子函数例：function [max,min]=mymainfun(x) %主函数n=length(x);max=mysubfun1(x,n);min=mysubfun2(x);function r=mysubfun1(x,n) %子函数1x1=sort(x);function r=mysubfun2(x) %子函数2x1=sort(x);r=x1(1);Matlab自定义函数的五种方法1、函数文件+调用命令文件：需单独定义一个自定义函数的M文件;2、函数文件+子函数：定义一个具有多个自定义函数的M文件；3、Inline:无需M文件，直接定义；4、Syms+subs:无需M文件,直接定义；5、字符串+subs：无需M文件,直接定义.1、函数文件+调用函数文件：定义多个M文件：%调用函数文件:myfile.mclearclcfor t=1:10y=mylfg(t);fprintf(‘M^(1/3)=%6.4f\n’,t,y);end%自定义函数文件: mylfg.mfunction y=mylfg(x) %注意：函数名（mylfg）必须与文件名（mylfg.m）一致Y=x^(1/3);注：这种方法要求自定义函数必须单独写一个M文件，不能与调用的命令文件写在同一个M文件中。
2、函数文件+子函数：定义一个具有多个子函数的M文件%命令文件：funtry2.mfunction []=funtry2()y=lfg2(t)fprintf(‘M^(1/3)=%6.4f\n’);Endfunction y=lfg2(x)Y= x^(1/3);%注：自定义函数文件funtry2.m中可以定义多个子函数function。
MATLAB求解微分方程(实验6)微分方程求解-文档资料
Experiments in Mathematics 微分方程求解
1
实验目的 实验内容
1、学会用Matlab求简单微分方程的解析解. 2、学会用Matlab求微分方程的数值解.
1、求简单微分方程的解析解. 2、求微分方程的数值解.
实验软件 MATLAB
2
微分方程的解析解
求微分方程（组）的解析解命令: dsolve(‘方程1’, ‘方程2’,…‘方程n’, ‘初始条件’, ‘自变量’)
(ltest.m)
23
1、 lorenz.m function xdot=lorenz(t,x) xdot=[-8/3,0,x(2);0,-10,10;-x(2),28,-1]*x; 2、ltest.m x0=[0 0 0.1]'; [t,x]=ode45('lorenz',[0,10],x0); plot(t,x(:,1),'-',t,x(:,2),'*',t,x(:,3),'+') pause plot3(x(:,1),x(:,2),x(:,3)),grid on
选择一组状态变量
x1 y, x2 y, , xn y(n1)
x1 x2 , x2 x3,
xn f (t, x1, x2 , , xn )
15
注意
x1 x2 , x2 x3,
xn f (t, x1, x2 , , xn )
1、建立M文件函数
function xdot = fun(t,x,y) xdot = [x2(t)；x3(t)；…；f(t, x1(t), x2(t),…xn(t))]；
x=simple(x) % 将x简化 y=simple(y) z=simple(z)
Matlab求解微分方程及偏微分方程
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.。
分数阶pid matlab
在MATLAB 中实现分数阶PID 控制器需要进行一些特殊的步骤，因为MATLAB 的标准PID 控制器是基于整数阶的。
但是，你可以通过自定义函数或者使用额外的工具箱（如FOMCON 工具箱）来实现分数阶PID 控制器。
以下是一个基本的步骤指南，用于在MATLAB 中实现分数阶PID 控制器：定义分数阶微积分：分数阶微积分通常使用特殊的函数来定义，如Grünwald-Letnikov 定义、Riemann-Liouville 定义或Caputo 定义。
在MATLAB 中，你可能需要编写自定义函数来计算分数阶微分或积分。
设计分数阶PID 控制器：分数阶PID 控制器的传递函数可以表示为：C(s) = Kp + Ki/s^λ+ Kd * s^μ其中Kp 是比例增益，Ki 是积分增益，Kd 是微分增益，λ和μ是分数阶次（它们可以是任何实数，而不仅仅是整数）。
实现控制器：你可以使用MATLAB 的tf 函数（传递函数）来创建控制器模型，但是tf 函数只接受整数作为阶次。
因此，你需要使用s^real 形式的表达式，并通过符号计算或自定义函数来处理它们。
使用FOMCON 工具箱：FOMCON 是一个用于分数阶建模和控制的MATLAB 工具箱。
如果你已经安装了FOMCON 工具箱，那么你可以直接使用它提供的函数来创建和模拟分数阶系统。
例如，使用fomcon 函数来创建分数阶控制器对象。
模拟和测试：一旦你有了分数阶PID 控制器，你可以使用MATLAB 的控制系统工具箱中的函数（如step、bode、nyquist 等）来模拟和测试控制器的性能。
实现到实际系统：如果你打算将分数阶PID 控制器实现到实际系统中，你需要考虑如何将分数阶算法离散化，并编写能够在实时系统中运行的代码。
这可能需要额外的编程和调试工作。
请注意，实现分数阶控制器可能比实现传统的整数阶控制器更复杂，因为分数阶微积分本身就是一个更复杂的数学领域。
matlab中的微分方程的数值积分
MATLAB是一种流行的数学软件，用于解决各种数学问题，包括微分方程的数值积分。
微分方程是许多科学和工程问题的数学描述方式，通过数值积分可以得到微分方程的数值解。
本文将介绍在MATLAB中如何进行微分方程的数值积分，以及一些相关的技巧和注意事项。
一、MATLAB中微分方程的数值积分的基本方法1. 常微分方程的数值积分在MATLAB中，常微分方程的数值积分可以使用ode45函数来实现。
ode45是一种常用的数值积分函数，它使用4阶和5阶Runge-Kutta 方法来求解常微分方程。
用户只需要将微分方程表示为函数的形式，并且提供初值条件，ode45就可以自动进行数值积分，并得到微分方程的数值解。
2. 偏微分方程的数值积分对于偏微分方程的数值积分，在MATLAB中可以使用pdepe函数来实现。
pdepe可以求解具有定解条件的一维和二维偏微分方程，用户只需要提供偏微分方程的形式和边界条件，pdepe就可以进行数值积分，并得到偏微分方程的数值解。
二、在MATLAB中进行微分方程数值积分的注意事项1. 数值积分的精度和稳定性在进行微分方程的数值积分时，需要注意数值积分的精度和稳定性。
如果数值积分的精度不够，可能会导致数值解的误差过大；如果数值积分的稳定性差，可能会导致数值解发散。
在选择数值积分方法时，需要根据具体的微分方程来选择合适的数值积分方法，以保证数值解的精度和稳定性。
2. 初值条件的选择初值条件对微分方程的数值解有很大的影响，因此在进行微分方程的数值积分时，需要选择合适的初值条件。
通常可以通过对微分方程进行分析，或者通过试验求解来确定合适的初值条件。
3. 数值积分的时间步长在进行微分方程的数值积分时，需要选择合适的时间步长，以保证数值积分的稳定性和效率。
选择时间步长时，可以通过试验求解来确定合适的时间步长，以得到最优的数值解。
三、MATLAB中微分方程数值积分的实例以下通过一个简单的例子来演示在MATLAB中如何进行微分方程的数值积分。
matlab解积分方程
matlab解积分方程在数学中，积分方程是包含一个未知函数与它的积分之间的关系的方程。
通常，积分方程经常出现在物理、工程、生物和经济学等各个领域的模型中。
解积分方程可以帮助我们获得未知函数的解析解或数值解，从而帮助我们理解问题的本质和性质。
在MATLAB中，有多种方法可用于解积分方程。
下面将介绍一些常用的方法以及MATLAB中相应的函数和工具。
1. 数值解法：MATLAB中的ode45函数可以用来求解常微分方程组。
而对于一阶线性常微分方程，可以使用ode45、ode23或ode15s等函数。
这些函数可以使用不同的数值方法，如龙格-库塔法和刚性方程处理技术，来求解积分方程的数值解。
2. 递推解法：对于一些特殊类型的积分方程，可以使用递推解法。
例如，对于线性常微分方程，可以使用拉普拉斯变换或傅立叶变换将方程转化为代数方程，并使用MATLAB中的符号计算工具箱求解。
对于线性常微分方程组，可以使用矩阵方法求解。
MATLAB中的'\ '运算符可以用于求解线性方程组。
3. 变换方法：某些积分方程可以通过变换方法转化为更简单的形式。
例如，使用拉普拉斯变换、傅立叶变换或Z变换可以将微分方程转化为代数方程，从而更容易求解。
MATLAB中有相应的函数用于计算这些变换。
4. 近似解法：对于高阶积分方程或非线性积分方程，可以使用近似解法求解。
MATLAB中的fminsearch函数和fsolve函数可以用于求解非线性方程组的近似解。
5. 符号计算：在一些特殊情况下，可以使用MATLAB中的符号计算工具箱求解积分方程的解析解。
符号计算工具箱可以对方程进行代数运算和求解。
例如，可以使用syms命令定义符号变量，并使用dsolve命令求解微分方程。
综上所述，MATLAB提供了多种方法和函数用于求解积分方程。
具体选择哪种方法取决于方程的类型和特性，以及求解的精确度要求。
分数阶微分方程的数值求解算法
分数阶微分方程的数值求解算法分数阶微分方程是一类在科学和工程领域中广泛应用的数学模型。
与传统的整数阶微分方程不同，分数阶微分方程包含了非整数阶导数，具有更广泛的物理意义和应用背景。
然而，由于分数阶导数的非局部特性，分数阶微分方程的数值求解相对困难。
为了克服这一问题，人们提出了多种数值求解算法。
一种常用的分数阶微分方程数值求解算法是基于离散化方法的。
这种方法将分数阶微分方程表示为一个离散的差分方程，并使用适当的差分格式进行数值求解。
其中，最为常见的是基于格点和差分点的有限差分法。
该方法通过将域离散化为一组格点和差分点，将分数阶导数转化为近似导数，进而得到离散化的差分方程。
然后，通过迭代求解离散化的差分方程，得到分数阶微分方程的数值解。
除了基于离散化方法的数值求解算法，还有一种常用的方法是基于变换方法的。
这种方法基于分数阶微分方程的变换理论，将分数阶微分方程转化为整数阶微分方程或者整数阶积分方程。
然后，使用传统的整数阶微分方程或积分方程的数值求解算法来求解得到的转化方程。
常见的变换方法包括拉普拉斯变换法、傅里叶变换法和小波变换法等。
这些方法在降低了求解难度的同时，可能会引入一定的误差，需要对误差进行适当的控制和修正。
此外，还有一些其他的数值求解算法被用于分数阶微分方程的求解，如基于插值法的算法、基于迭代法的算法和基于逼近法的算法等。
这些算法在特定情况下可能具有较好的数值性能和求解效果。
但是，无论使用何种算法，都需要注意数值稳定性和精度控制的问题，以确保得到可靠的数值解。
综上所述，分数阶微分方程的数值求解算法是一个重要而具有挑战性的问题。
各种不同的算法都有其适用范围和特点，在具体应用中需根据实际情况选择合适的算法。
随着对分数阶微分方程理论和方法的深入研究，相信会有更多高效、精确的数值求解算法被提出，并得到广泛应用。