常微分方程(ODEs)的MATLAB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];
常微分方程(ODEs)的MATLAB数值解法
1.ODE 解算器简介 ..............................................................................................................................................................3 2.微分方程转换 ...................................................................................................................................................................5 3.刚性/非刚性问题 ..............................................................................................................................................................8 4.隐式微分方程(IDE) ........................................................................................................................................................10 5.微分代数方程(DAE)....................................................................................................................................................... 15 6.延迟微分方程(DDE)....................................................................................................................................................... 18 7.边值问题(BVP) ...............................................................................................................................................................20
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_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利用四阶runge-kutta算法求解原理
matlab利用四阶runge-kutta算法求解原理四阶Runge-Kutta（RK4）方法是一种常用的数值求解常微分方程（ODEs）的方法。
下面是RK4方法的基本原理，以及如何在MATLAB中实现：###基本原理：1.ODE表示：我们考虑形如dy/dx=f(x,y)的常微分方程，其中y是未知函数，f是给定的函数。
2.离散化：我们将x轴上的区间分成若干小步长h。
我们的目标是找到每一步上的y值。
3.四阶Runge-Kutta公式：这个方法的核心是通过四个中间步骤来逼近每一步的斜率，然后计算新的y值。
具体的步骤如下：-k1=h*f(x_n,y_n)-k2=h*f(x_n+h/2,y_n+k1/2)-k3=h*f(x_n+h/2,y_n+k2/2)-k4=h*f(x_n+h,y_n+k3)其中，x_n和y_n是当前步的x和y值，h是步长。
新的y值计算为：y_{n+1}=y_n+(k1+2*k2+2*k3+k4)/6###在MATLAB中的实现：在MATLAB中，你可以使用以下的代码来实现四阶Runge-Kutta算法：```matlabfunction[x,y]=runge_kutta_4th_order(f,x0,y0,h,x_end)x=x0:h:x_end;y=zeros(size(x));y(1)=y0;for i=1:(length(x)-1)k1=h*f(x(i),y(i));k2=h*f(x(i)+h/2,y(i)+k1/2);k3=h*f(x(i)+h/2,y(i)+k2/2);k4=h*f(x(i)+h,y(i)+k3);y(i+1)=y(i)+(k1+2*k2+2*k3+k4)/6;endend```这个函数接受一个ODE的右侧函数f，初始值x0和y0，步长h，以及求解的终点x_end。
返回的x和y包含了在给定区间内的解。
你可以调用这个函数并提供你自己的ODE右侧函数f。
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 数学应用 微分方程 常微分方程 非负ode解
matlab 数学应用微分方程常微分方程非负ode解
在MATLAB中解决微分方程，特别是常微分方程（ODEs），通常使用内置的ode45函数。
这个函数可以解决非负的常微分方程。
以下是一个简单的示例，说明如何使用ode45来解决一个简单的非负常微分方程：
假设我们要解决以下方程：
dy/dt = y - y^2
这个方程描述了一个在生物学或经济学中常见的模型，其中y表示某种数量，t表示时间。
以下是MATLAB代码：
y) y - y^2;
% 初始条件
y0 = 0.5; % 初始值
tspan = [0, 10]; % 时间范围
% 使用ode45求解
[t, y] = ode45(dydt, tspan, y0);
% 绘制结果
plot(t, y(:,1));
xlabel('Time');
ylabel('y(t)');
title('Solution of the ODE');
代码首先定义了微分方程（使用匿名函数@(t, y)）。
然后，它设置了初始条件和时间范围。
最后，它使用ode45来求解微分方程，并使用plot函数来绘制结果。
注意：ode45是默认使用四阶龙格-库塔法和五阶龙格-库塔法进行数值求解的，这两种方法都是相当稳定和可靠的。
但是，对于某些问题，可能需要尝试其他的数值方法或调整参数。
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。
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1.ODE 解算器简介 ..............................................................................................................................................................3 2.微分方程转换 ...................................................................................................................................................................5 3.刚性/非刚性问题 ..............................................................................................................................................................8 4.隐式微分方程(IDE) ........................................................................................................................................................10 5.微分代数方程(DAE)....................................................................................................................................................... 15 6.延迟微分方程(DDE)....................................................................................................................................................... 18 7.边值问题(BVP) ...............................................................................................................................................................20
输出参数： T：时间列向量 Y：二维数组，第 i 列表示第 i 个状态变量的值， 行数与 T 一致
2
1.ODE 解算器简介
先来认识下常微分方程(ODE)初值问题解算器(solver)
[T,Y,TE,YE,IE] = odesolver(odefun,tspan,y0,options) sxint = deval(sol,xint)
解算器 ode45
问题类型 非刚性 (nonstiff)
精确度 中等
刚性系统的变阶次多步解法，此算法使用最新的数值差分公式，如果使用
ode45 计算比较慢，可以使用它试试 刚性系统固定阶次的单步解法，由于它是单步方法，故有时要比 ode15s 速度 快些，对具体问题，到底哪个好些，大家可以同时尝试下
参数
relto abstol normcontrol outputfcn outputsel refine stats nonnegative events maxstep inialstep jacobian jpattern vectorized mass mstatedependence
×
×
×
√
×
√
√
×
×
×
√
×
√
×
×
×
×
√
×
√
×
maxorder bdf
×
×
×
√
×
×
×
注：√*表示只能应用于没有质量矩阵的问题
输入参数：
odefun：微分方程的句柄，必须写成 Matlab 规范格式，这个具体在后面讲解 tspab=[t0 tf]或者[t0,t1,…tf]：微分变量的范围，两者都是根据 t0 和 tf 的值自动选择步长，后只是前者返回所有计 算点的微分值，而后者只返回指定的点的微分值，一定要注意对于后者 tspan 必须严格单调，还有就是两者数据 存储时使用的内存不同(明显前者多)，其它没有任何本质的区别 y0=[y(0),y'(0),y"(0)…]：微分方程初值，依次输入所有状态变量的初值 options：微分优化参数，是一个结构体，使用 odeset 可以设置具体参数，详细内容查看帮助
ode23 非刚性
低
ode113 非刚性
低到高
ode15s 刚性(stiff) 低到中
ode23s 刚性
低
ode23t 中等刚性 低
ode23tb 刚性
低
说明
解算器(odesolver)
4-5 阶龙格库塔，对以所有问题的首先解算器
基于 Bogacki-Shampine 2-3 阶 Runge-Kutta 公式，有时对轻度的刚度方程，它 可以比 ode45 有更好的效果，在相同的精度是，要比 ode45 更小的步长 变阶次 Adams-Bashforth-Moutlon 算法，此算法使用前几次节点上的值来计算 当前节点处的解，因此在相同 jingdu 下，比 ode45 和 ode23 更快些，适用用 于高阶或者需要大量计算的问题，但不适合不连续的系统
ode45 √
√
√ √ √
× √ √
相关优化选项 ode23 ode113 ode15s
√
√
√
√
√
√
√
√
√*
√
√
√
√
√
√
×
×
√
√
√
√
√
√
√
ode23s √
√
× √ √
√ √ ×
odቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ23t √
√
√* √ √
√ √ √
ode23tb √
√
√* √ √
√ √ √
3
mvpattern masssingular initialslope