欧拉回路的求解matlab

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欧拉法(euler)求解常微分方程的matlab程序及案例

欧拉法(euler)求解常微分方程的matlab程序及案例

欧拉法(euler)求解常微分方程的matlab程序及案例欧拉方法是最初用于求解常微分方程的数值方法之一,它是一种显式的一步法,具有易于实施的优点,特别适合初学者使用。

本文将介绍欧拉法的原理和使用MATLAB求解常微分方程的具体方法,同时给出一个简单的实例进行说明。

一、欧拉法原理考虑一个一阶常微分方程y'=f(t,y),欧拉法的基本思想是将时间步长Δt均分成n个小步长,从y(t0)开始依次计算每个时刻的值,得到一列估计值y1, y2, …, yn。

欧拉法的计算公式为:(1)y1=y(t0+Δt)=y(t0)+Δtf(t0, y0)(2)y2=y(t0+2Δt)=y(t0+Δt)+Δtf(t0+Δt, y1)(3)yn=y(t0+nΔt)=y(t0+(n-1)Δt)+Δtf(t0+(n-1)Δt, yn-1)可以看出,欧拉法的核心在于利用已知的t和y计算f(t,y),从而获得y的逼近值。

但是需要注意的是,步长Δt越小,计算所需的时间和内存就越多,而精度却并不一定提高。

因此在实际应用中需要结合具体问题选择合适的步长。

二、MATLAB求解常微分方程的具体方法(1)定义常微分方程我们以一个简单的例子开始,考虑求解y'=1-y,y(0)=0.5在[0,1]区间内的积分。

首先定义匿名函数dydt,将其传到ode45中求解:dydt=@(t,y)1-y;[t,y]=ode45(dydt,[0 1],0.5);plot(t,y,'-o')运行以上代码可以得到结果,其中plot函数用于绘制图像。

但是,由于求解过程中计算机执行到ode45函数时可能需要很长时间,因此需要更快捷的方法。

(2)利用欧拉法求解方程欧拉法求解方程首先需要定义步长Δt,这里设Δt为0.1。

定义起始值y=[0.5]、时间向量t=0:Δt:1,然后计算列向量y的估计值:t=0:0.1:1;y=zeros(size(t));y(1)=0.5;for n=1:length(t)-1y(n+1)=y(n)+0.1*(1-y(n));endplot(t,y,'-o')以上代码的执行结果与前面的ode45方法相同,但是速度更快。

用MATLAB程序生动地演示欧拉公式

用MATLAB程序生动地演示欧拉公式

⽤MATLAB程序⽣动地演⽰欧拉公式下⾯的MA TLAB 程序⽣动地演⽰欧拉公式Exp(t) = cos(t) + j sin(t)% Henry-104% 本程序演⽰欧拉公式% Jan.25th,2012%h_fig1 = figure;set(h_fig1, 'unit', 'normalized', 'position', [0.1, 0.1, 0.9, 0.9]);set(h_fig1, 'defaultuicontrolunits', 'normalized');h_text1 = uicontrol(h_fig1, 'Style', 'text', 'Position', [0.71, 0.73, 0.25, 0.05],... % 创建⽂本框'String', '▲是cos 曲线的起点', 'ForegroundColor', 'r', 'FontName', '⿊体',...'FontSize', 12, 'FontWeight', 'Bold', 'BackgroundColor', [1, 1, 1]);h_text2 = uicontrol(h_fig1, 'Style', 'text', 'Position', [0.71, 0.78, 0.25, 0.05],... % 创建⽂本框'String', 'Δ是sin 和exp 曲线的起点', 'ForegroundColor', 'r', 'FontName', '⿊体',...'FontSize', 12, 'FontWeight', 'Bold', 'BackgroundColor', [1, 1, 1]);h_pushbutton1 = uicontrol(h_fig1, 'Style', 'PushButton', 'Position', [0.82, 0.12, 0.07, 0.06],...'string', '退出', 'BackgroundColor', [0.8 0.9 0.8], 'ForegroundColor', 'r', 'FontSize', 14, 'FontWeight', 'Bold',...'callback', 'delete(h_fig1),')h_axes0 = axes('Box', 'on', 'Position', [0.15, 0.18, 0.56, 0.68], 'FontSize', 8)set(gcf,'color','w');w = 0.1*pit = 0:40; % 在前进⽅向绕了2 圈%a = -ones(1,length(t));plot3(cos(w*t),t,sin(w*t),'b', 'LineWidth', 2);grid on; hold on;hc = plot3(cos(w*t),t,a,'k--'); hold on;set(hc, 'Color', 'r', 'LineWidth', 2);a=-a;hs = plot3(a,t,sin(w*t),'r-.'); hold on;set(hs, 'Color', 'k', 'LineWidth', 2);text(0.7,0.3,0.6, ' <-- CCW', 'FontSize', 14, 'FontWeight', 'Bold'); text(1,0,-1, ' ▲Cos', 'Color', 'r', 'FontSize', 14, 'FontWeight', 'Bold'); text(1,0,0, ' Δ Sin', 'FontSize', 14, 'FontWeight', 'Bold');%xlabel('x', 'FontSize', 14, 'FontWeight', 'Bold');ylabel('t', 'FontSize', 14, 'FontWeight', 'Bold');zlabel('y', 'FontSize', 14, 'FontWeight', 'Bold');title('演⽰欧拉公式y = exp(jwt) = cos(wt) + jsin(wt)', 'Color', 'b', …'FontSize', 18, 'FontWeight', 'Bold');%line([-1,-1],[39.9,39.9],[-1,1],'LineWidth',3, 'Color', 'r');line([1,1],[39.9,39.9],[-1,1],'LineWidth',3, 'Color', 'r');line([-1,-1],[0,0],[-1,1],'LineWidth',3, 'Color', 'r');line([1,1],[0,0],[-1,1],'LineWidth',3, 'Color', 'r');line([-1,-1],[0,40],[-1,-1],'LineWidth',3, 'Color', 'k');line([-1,1],[0,0],[-1,-1],'LineWidth',3, 'Color', 'b')line([-1,1],[40,40],[1,1],'LineWidth',3, 'Color', 'b')line([-1,1],[40,40],[-1,-1],'LineWidth',3, 'Color', 'b')line([-1,1],[0,0],[1,1],'LineWidth',3, 'Color', 'b')line([-1,1],[0,0],[0,0],'LineWidth',2, 'Color', 'k');line([0,0],[0,0],[-1,1],'LineWidth',2, 'Color', 'k');line([0,0],[40,40],[-1,1],'LineWidth',2, 'Color', 'k');line([0,0],[0,40],[0,0],'LineWidth',2, 'Color', 'k');line([-1,1],[40,40],[0,0],'LineWidth',2, 'Color', 'k');line([0,0],[0,40],[0,0],'LineWidth',2, 'Color', 'k');text(0,0,0.12,'O', 'FontSize', 14, 'FontWeight', 'Bold', 'Color', 'r') text(0,40,0.12,'O', 'FontSize', 14, 'FontWeight', 'Bold', 'Color', 'b')程序运⾏结果如下所⽰。

欧拉法求解一阶微分方程matlab

欧拉法求解一阶微分方程matlab

为了更好地理解欧拉法求解一阶微分方程在Matlab中的应用,我们首先来了解一些背景知识。

一阶微分方程是指只含有一阶导数的方程,通常表示为dy/dx=f(x,y),其中f(x,y)是关于x和y的函数。

欧拉法是一种常见的数值解法,用于求解微分方程的近似数值解。

它是一种基本的显式数值积分方法,通过将微分方程转化为差分方程来进行逼近。

在Matlab中,我们可以利用欧拉法求解一阶微分方程。

我们需要定义微分方程的函数表达式,然后选择合适的步长和初始条件,最后使用循环计算逼近解。

下面我们来具体讨论如何在Matlab中使用欧拉法来求解一阶微分方程。

我们假设要求解的微分方程为dy/dx=-2x+y,初始条件为y(0)=1。

我们可以通过以下步骤来实现:1. 我们需要在Matlab中定义微分方程的函数表达式。

在Matlab中,我们可以使用function关键字来定义函数。

在这个例子中,我们可以定义一个名为diff_eqn的函数,表示微分方程的右侧表达式。

在Matlab中,这个函数可以定义为:```matlabfunction dydx = diff_eqn(x, y)dydx = -2*x + y;end```2. 我们需要选择合适的步长和初始条件。

在欧拉法中,步长的选择对于数值解的精度非常重要。

通常情况下,可以先尝试较小的步长,然后根据需要进行调整。

在这个例子中,我们可以选择步长h=0.1,并设置初始条件x0=0,y0=1。

3. 接下来,我们可以使用循环来逼近微分方程的数值解。

在每一步,根据欧拉法的迭代公式y(i+1) = y(i) + h * f(x(i), y(i)),我们可以按照下面的Matlab代码计算逼近解:```matlabh = 0.1; % 步长x = 0:h:2; % 定义计算区间y = zeros(1, length(x)); % 初始化y的值y(1) = 1; % 设置初始条件for i = 1:(length(x)-1) % 欧拉法迭代y(i+1) = y(i) + h * diff_eqn(x(i), y(i));end```通过上述步骤,在Matlab中就可以用欧拉法求解一阶微分方程。

微分方程数值解之欧拉法在MATLAB下的应用

微分方程数值解之欧拉法在MATLAB下的应用
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微分方程数值解之欧拉法在 J7<97F下的应用
梁春叶4王桥明4孙远通4叶晓艳4曾宝莹
玉林师范学院数学与统计学院!广西玉林!(#+$$$
摘4要微分方程在实际应用中十分广泛涉及领域众多但对于微分方程的数值解的计算仍然有很大挑战 本文着重 对微分方程数值解求解的常用的一类基础方法欧拉法进行在 EH#[HC的应用下的一个简单介绍
求出$ 以下为在 50;"0)中实现!
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8hFJ/E*J>8& 8' 由此得解析解为!8h67 i63 N6N$' $
)% $) $) )% 使用欧拉法求解#如下! A h%3$% >hu& 6#8' 63t(i63t)% 6h+$!A!$%, % -hFJ9%& 6#)' i$% 8$ h+) 27#9%$GF&$#-' , % >G$& h$!8$& &N$'h8$& &' NA!>& 6& &' #8$& &' ' % %&( 8h63t732)%i63t332$)N632$)N$' 2)%% E*G7& 6#8#pGBp#6#8$#pN@p' *%L%&(& p,6?K7p#p,+*%$p' 运行程序可输出结果为!

matlab用欧拉法求常微分方程初值

matlab用欧拉法求常微分方程初值

matlab用欧拉法求常微分方程初值用欧拉法求解常微分方程是一种常用的数值解法。

在数学和工程领域中,常微分方程是一类描述自然现象和物理过程的重要方程。

在实际问题中,我们往往难以得到准确的解析解,因此需要借助数值方法来近似求解。

欧拉法是其中一种简单而有效的数值解法。

让我们来了解一下常微分方程的基本概念。

常微分方程是指未知函数与其导数之间的关系式。

通常形式为dy/dx=f(x,y),其中f(x,y)为已知的函数。

常微分方程的解就是满足该关系式的函数y(x)。

接下来,我们来看一下欧拉法的基本原理。

欧拉法的基本思想是将微分方程转化为差分方程,通过迭代计算来逼近解析解。

具体而言,我们将自变量x离散化为一系列的点,然后根据微分方程的导数定义,将微分项转化为差分项。

假设我们的求解区间为[x0,xn],步长为h,那么我们可以得到近似解的递推公式为:y(i+1) = y(i) + h*f(x(i),y(i))其中,y(i)表示第i个点的函数值,x(i)表示第i个点的自变量值,f(x(i),y(i))表示在(x(i),y(i))处微分方程的导数值。

通过递推计算,我们可以得到离散点上的函数近似解。

当步长h足够小的时候,欧拉法可以得到较为精确的结果。

然而,需要注意的是,欧拉法的精度受到步长的限制,当步长过大时,误差会较大。

现在,我们来通过一个具体的例子来说明欧拉法的应用。

假设我们要求解如下的常微分方程:dy/dx = x^2其中,初始条件为y(0) = 1,求解区间为[0,1]。

我们可以将该微分方程转化为差分方程,并使用欧拉法进行求解。

我们将求解区间离散化,假设步长h=0.1,则我们可以得到离散点x0=0,x1=0.1,x2=0.2,...,x10=1。

然后,根据欧拉法的递推公式,我们可以得到近似解的计算过程如下:y(1) = y(0) + h*f(x(0),y(0))= 1 + 0.1*(0^2)= 1y(2) = y(1) + h*f(x(1),y(1))= 1 + 0.1*(0.1^2)= 1.001y(3) = y(2) + h*f(x(2),y(2))= 1.001 + 0.1*(0.2^2)= 1.004...y(10) = y(9) + h*f(x(9),y(9))= y(9) + 0.1*(0.9^2)通过逐步计算,我们可以得到离散点上的近似解。

matlab使用欧拉法求解二阶微分代码

matlab使用欧拉法求解二阶微分代码

欧拉法是一种简单的数值方法,用于求解微分方程。

以下是使用MATLAB求解二阶微分方程的欧拉法代码:
```matlab
定义参数和初始条件
a = 0; 区间左端点
b = 1; 区间右端点
h = 0.01; 步长
x = a:h:b; 生成离散点
y = zeros(size(x)); 初始化y数组
y(1) = 1; 初始条件
y(2) = 0;
使用欧拉法进行迭代
for i = 2:length(x)
y(i) = y(i-1) + h * f(x(i-1), y(i-1)); f 是二阶微分方程的右端函数
end
定义微分方程的右端函数
f = @(x, y) x^2 - y;
绘制结果图
plot(x, y);
xlabel('x');
ylabel('y');
```
注意,这个代码只适用于简单的二阶微分方程,例如`y'' = f(x, y)`。

对于更复杂的微分方程,你可能需要修改`f` 函数以适应你的需求。

同时,这个代码没有包含任何错误处理或边界检查,所以在实际使用时可能需要添加这些内容。

matlab实例讲解欧拉法求解微分方程

matlab实例讲解欧拉法求解微分方程

欧拉法是数值分析中常用的一种方法,用于求解常微分方程的数值解。

在MATLAB中,可以通过编写相应的代码来实现欧拉法求解微分方程。

下面我们将通过具体的实例来讲解MATLAB中如何使用欧拉法求解微分方程。

我们要了解欧拉法的基本原理。

欧拉法是一种通过迭代逼近微分方程解的方法,它基于微分方程的定义,通过离散化的方法逼近微分方程的解。

其基本思想是利用微分方程的导数定义,将微分方程以差分形式进行逼近。

具体而言,欧拉法通过将微分方程转化为差分方程的形式,然后通过迭代逼近得到微分方程的数值解。

接下来,我们通过一个具体的实例来讲解MATLAB中如何使用欧拉法求解微分方程。

假设我们要求解以下的一阶常微分方程:(1) dy/dx = x + y(2) y(0) = 1现在我们来编写MATLAB代码来实现欧拉法求解这个微分方程。

我们需要确定微分方程的迭代步长和迭代范围。

假设我们将x的范围取为0到10,步长为0.1。

接下来,我们可以编写MATLAB代码如下:```matlab欧拉法求解微分方程 dy/dx = x + y定义迭代步长和范围h = 0.1;x = 0:h:10;初始化y值y = zeros(1,length(x));y(1) = 1;使用欧拉法迭代求解for i = 1:(length(x)-1)y(i+1) = y(i) + h * (x(i) + y(i));end绘制图像plot(x,y,'-o');xlabel('x');ylabel('y');title('欧拉法求解微分方程 dy/dx = x + y');```在这段MATLAB代码中,我们首先定义了迭代的步长和范围,并初始化了微分方程的初始值y(0) = 1。

然后通过for循环使用欧拉法进行迭代求解微分方程,最后绘制出了微分方程的数值解的图像。

通过以上的实例讲解,我们可以看到,在MATLAB中使用欧拉法求解微分方程是非常简单而直观的。

matlab欧拉折线法

matlab欧拉折线法

matlab欧拉折线法 欧拉折线法是一种常用的数值解法,用于求解微分方程的近似解。

在Matlab中,可以通过编写代码来实现欧拉折线法。

欧拉折线法的基本思想是将微分方程转化为差分方程,通过逐步逼近来计算函数的近似值。

具体步骤如下:
1. 确定微分方程的初值条件,即在某一点上的函数值和导数值。

2. 将自变量范围划分成若干个小区间,确定步长h。

3. 使用差分公式:y(i+1) = y(i) + h * f(x(i),
y(i)) 来计算下一个点的函数值,其中f(x,y)表示微分方程的右端项。

4. 重复步骤3,直到达到所需的自变量范围。

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欧拉回路的求解
左图是一个井田图,由于2、3、5、8、9、12、14、15几个点都是奇数连线,故不存在欧拉回路。

而右图增加几条连线后,该图就存在欧拉回路。

a)假设点1和点2 之间的连线消失,
b)建立数学模型把右图的拓扑关系(并考虑a中连线消失的因素)表达出来
c)理解fleury算法,并计算一条欧拉迹,使得该欧拉迹从点1出发,经过b中的每一条边,
最终达到点2
d)使用plot命令把该欧拉迹显示出来。

这个动画过程可以用一个for循环语句实现,如下。

其中pos是个2x16的矩阵,2行分别代表x/y轴坐标,每一列表示每个点的坐标,共16个点;另外,T是个2xN的矩阵,每一列表示一条边从T(1,i) 点到T(2,i)点。

fleury 算法的目的就是要产生这样一个T 矩阵。

for i …
draw_arrow(pos(:,T(1,i))',pos(:,T(2,i))',0.5)
pause;
end
以下是这段动画的其中几个截图
clear all hold off
A=zeros(16);
for i=1:16
%A(i,i)=1/2;
if i+1<=16 && mod(i,4)~=0
A(i,i+1)=1;
end
if i+4<=16
A(i,i+4)=1;
end
end
A(2,5)=1;
A(3,8)=1;
A(9,14)=1;
A(12,15)=1;
A=A+A';
[T3 c3]=fleury3(A);
pos3(1:2,1)=0;
for i=1:16
if i==1, pos3(1:2,i)=0;
else
if mod(i-1,4)~=0
pos3(1,i)=pos3(1,i-1)+1;
pos3(2,i)=pos3(2,i-1);
else
pos3(1,i)=pos3(1,i-4);
pos3(2,i)=pos3(2,i-4)-1;
end
end
end
figure (1), title('3rd Question')
for i=1:16
for j=i:16
if A(i,j)==1,
plot([pos3(1,i),pos3(1,j)],[pos3(2,i),pos3(2,j)]); hold on, end
end
end
for i=2:size(T3,2)
draw_arrow(pos3(:,T3(1,i))',pos3(:,T3(2,i))',0.5)
x = mean(pos3(1,T3(:,i)));
y = mean(pos3(2,T3(:,i)));
text(x,y,num2str(i),'FontSize',18);
pause;
end
pause off;
hold off
function [T,sleds]=fleury3(A)
[m,n]=size(A);
if m~=n
fprintf('there is sth wrong.\n');
return;
end
temp=sum(A,1);
tteds=sum(temp); % total nos edges
sleds=0; %selected edges
mtr = A;
startp = 1;
eulerPath = startp;
while sleds~=tteds % 当sleds = tteds 时,表示所有的边已经进入到eulerPath里面了
listNp = find(mtr(startp,:)==1); %列出与startp 相通的点
nosNgbr = length(listNp); %计算上述点的个数
if nosNgbr ==1, %没有其他选择情况下
nextp = listNp(1);
else
for i=1:length(listNp) %依次判断是否是割边
flag = isGeBian(mtr,startp,listNp(i));
if flag~=1
break; %遇到第一条不是割边的边,即停止
end
end
nextp = listNp(i); %把这条边的终点记录下来
end
mtr(startp,nextp)=0;
mtr(nextp,startp)=0;
eulerPath = [eulerPath, nextp]; %把这条边的终点作为欧拉回路的下一个点
startp = nextp;
sleds = sleds+1;
end
% 构建T 矩阵,以便画图
T = zeros(2,length(eulerPath)-1);
for i=2:length(eulerPath)
T(:,i-1) = [eulerPath(i-1);eulerPath(i)];
end
end
function flag=isGeBian(mtr,startp,nextp)
%判断startp 与nextp 两点之间连线是否割边
mtr(startp, nextp) = 0;
mtr(nextp, startp) = 0;
% 通过队列,查看是否存在任意一条“其他”通道可以从startp 达到nextp
dui=[];
dui=enqueue(dui,startp);
while ~isempty(dui)
startp = dui(1); % top
dui=pop(dui);
listp=find(mtr(startp,:)==1);
if any(listp==nextp)
% 表示存在另外一条这样的通道,所以flag =0 ,即startp 与nextp 两点之间连线不是割边
flag=0;
return;
end
dui=enqueue(dui,listp);
mtr(startp,listp)=0;
end
flag=1;
end
function dui=enqueue(dui,p)
if isempty(dui)
dui = p;
else
dui = [dui,p];
end
end
function dui=pop(dui)
if length(dui)==1
dui=[];
else
dui = dui(2:end);
end
end。

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