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文档简介
1,实验四,求微分方程的解,2,自牛顿发明微积分以来,微分方程在描述事物运动规律上已发挥了重要的作用。实际应用问题通过数学建模所得到的方程,绝大多数是微分方程。,由于实际应用的需要,人们必须求解微分方程。然而能够求得解析解的微分方程十分有限,绝大多数微分方程需要利用数值方法来近似求解。,本实验主要研究如何用 Matlab 来计算微分方程(组)的数值解,并重点介绍一个求解微分方程的基本数值解法Euler折线法。,问题背景和实验目的,3,考虑一维经典初值问题,基本思想:用差商代替微商,根据 Talyor 公式,y(x) 在点 xk 处有,Euler 折线法,4,初值问题的Euler折线法,具体步骤:,等距剖分:,步长:,分割求解区间,分割求解区间,差商代替微商,解代数方程,为分割点,5,Euler 折线法举例,例:用 Euler 法解初值问题,取步长 h = (2 - 0)/n = 2/n,得差分方程,当 h=0.4,即 n=5 时,Matlab 源程序见 fuluA.m,解:,6,Euler 折线法源程序,clear; f = inline(y+2*x/y2,x,y); a = 0; b = 2; n = 5; h = (b-a)/n; x = a : h : b; y(1) = 1; for i = 1 : n y(i+1) = y(i) + h*f(x(i),y(i); end plot(x,y,rs-);,7,Euler折线法举例(续),解析解:,解析解,近似解,y=1/3*(-18-54*x+45*exp(3*x)(1/3),8,Runge-Kutta 方法,为了减小误差,可采用以下方法:,让步长 h 取得更小一些;,改用具有较高精度的数值方法,如:,龙格-库塔方法,Runge-Kutta (龙格-库塔) 方法,是一类求解常微分方程的数值方法,有多种不同的迭代格式,9,Runge-Kutta 方法,用得较多的是 四阶R-K方法(教材第 98 页),其中,10,四阶 R-K 方法源程序,clear f = inline(y+2*x/y2,x,y); a = 0; b = 2; n = 5; h = (b-a)/n; x = a : h : b; y(1) = 1; for i = 1 : n L1 = f(x(i), y(i); L2 = f(x(i)+h/2, y(i)+L1*h/2); L3 = f(x(i)+h/2, y(i)+L2*h/2); L4 = f(x(i)+h, y(i)+L3*h); y(i+1) = y(i) + h*(L1+2*L2+2*L3+L4)/6; end fprintf(y 在 x=2 点的近似值为 %fn,y(n+1); plot(x,y,rs-);,11,Runge-Kutta 方法,12,Euler 法与 R-K法误差比较,13,Matlab 解初值问题函数,用 Maltab自带函数 解初值问题,求解析解:dsolve,求数值解: ode45、ode23、 ode113、ode23t、ode15s、 ode23s、ode23tb,14,dsolve 求解析解,dsolve 的使用,y=dsolve(eq1,eq2, . ,cond1,cond2, . ,v),其中 y 为输出的解, eq1、eq2、. 为微分方程,cond1、cond2、. 为初值条件,v 为自变量。,例 1:求微分方程 的通解,并验证。, y=dsolve(Dy+2*x*y=x*exp(-x2),x), syms x; diff(y)+2*x*y - x*exp(-x2),15,dsolve 的使用,几点说明,如果省略初值条件,则表示求通解;,如果省略自变量,则默认自变量为 t,dsolve(Dy=2*x,x); % dy/dx = 2x dsolve(Dy=2*x); % dy/dt = 2x,若找不到解析解,则返回其积分形式。,微分方程中用 D 表示对 自变量 的导数,如:,Dy y; D2y y; D3y y,16,dsolve 举例,例 2:求微分方程 在初值条件 下的特解,并画出解函数的图形。, y=dsolve(x*Dy+y-exp(x)=0,y(1)=2*exp(1),x) ezplot(y);,17,dsolve 举例,例3:求微分方程组 在初值条件 下的特解,并画出解函数的图形。,x,y=dsolve(Dx+5*x+y=exp(t),Dy-x-3*y=0, . x(0)=1, y(0)=0, t) ezplot(x,y,0,1.3);,注:解微分方程组时,如果所给的输出个数与方程个数相同,则方程组的解按词典顺序输出;如果只给一个输出,则输出的是一个包含解的结构(structure)类型的数据。,18,dsolve 举例,例:,x,y=dsolve(Dx+5*x=0,Dy-3*y=0, . x(0)=1, y(0)=1,t),r = dsolve(Dx+5*x=0,Dy-3*y=0, . x(0)=1, y(0)=1,t),这里返回的 r 是一个 结构类型 的数据,r.x %查看解函数 x(t) r.y %查看解函数 y(t),只有很少一部分微分方程(组)能求出解析解。 大部分微分方程(组)只能利用数值方法求数值解。,dsolve的输出个数只能为一个 或 与方程个数相等,19,数值求解,T,Y = solver(odefun,tspan,y0),其中 y0 为初值条件,tspan为求解区间;Matlab在数值求解时自动对求解区间进行分割,T (列向量) 中返回的是分割点的值(自变量),Y (数组) 中返回的是这些分割点上的近似解,其列数等于因变量的个数。 solver 为Matlab的ODE求解器(可以是 ode45、ode23、ode113、ode15s、ode23s、ode23t、ode23tb),没有一种算法可以有效地解决所有的 ODE 问题,因此MATLAB 提供了多种ODE求解器,对于不同的ODE,可以调用不同的求解器。,20,Matlab的ODE求解器,21,参数说明,odefun 为显式常微分方程,可以用命令 inline 定义,或在函数文件中定义,然后通过函数句柄调用。,fun=inline(-2*y+2*x2+2*x,x,y); x,y=ode23(fun,0,0.5,1);,注:也可以在 tspan 中指定对求解区间的分割,如:,x,y=ode23(fun,0:0.1:0.5,1); % x=0:0.1:0.5,T,Y = solver(odefun,tspan,y0),22,数值求解举例,如果需求解的问题是高阶常微分方程,则需将其化为一阶常微分方程组,此时必须用函数文件来定义该常微分方程组。,令,23,数值求解举例,先编写函数文件 verderpol.m,function xprime=verderpol(t,x) global mu; xprime=x(2); mu*(1-x(1)2)*x(2) - x(1);,再编写脚本文件 vdpl.m,在命令窗口直接运行该文件,clear; global mu; mu=7; y0=1; 0; t,x=ode45(verderpol, 0,40, y0); % t,x=ode45(verderpol, 0,40, y0); plot(t,x(:,1);,24,求解微分方程小结,Matlab 函数,求解析解(通解或特解),用 dsolve 求数值解(特解),用 ode45、ode23 .,Matlab 编程,Euler 折线法 Runga-Kutta 方法,25,教材 P97:练习 1 7,上机作业,要求写实验报告,将所编写的程序分别命名为 hw41.m, hw42.m, hw43.m, hw44
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