matlab中常微分方程符號解和數值解區別

2021-03-17 09:28:23 字數 3713 閱讀 7559

1樓:

dsolve('x^2*d2y+4*x*dy+2*y=0','y(1)=2','dy(1)=-3','x')

ans =

(x + 1)/x^2

數值的方法:結果是一列向量

令y1=y,y2=y1'=y',把原方程轉化成微分方程組:

y1'=y2

y2'=-2y-4*y*y(1),

(x1(0),x2(0))=(0,0).

根據上述一階微分方程組編寫m函式檔案myfun.mfunction dy=myfun(x,y)dy=zeros(2,1);

dy(1)=y(2);

dy(2)=-2*y(1)/x^2-4*y(2)/x;

求解:[x,y]=ode45('myfun',[1 10],[2 -3]);plot(x,y);

matlab符號解與數值解差別

2樓:匿名使用者

符號解(準確的叫法是解析解)是準確解,如果方程都能有解析解當然願意用它。但事實上很多常微分方程是沒有解析解的,因此只能能過數值的方法去解決。

matlab的數值解的準確性和你的問題以及所用的方法相關,這涉及些數值解的原理,可以看下《數值分析》方面的書集。

總體來說,如果問題不是很麻煩,演算法選用得當,matlab的求解精度是很可靠的。

matlab 求微分方程初值問題的符號解,並與數值解進行比較

3樓:我行我素

>> y=dsolve('x*(d2y)+(1-2)*(dy)+y=0','y(0)=0','dy(0)=0','x')

y =c6*x*besselj(2, 2*x^(1/2))

matlab解常微分方程的數值解

4樓:匿名使用者

使用matlab的dsolve()函式,可以解得其微分方程的解析解。

y =- lambertw(0, -exp(-x^2)) - 1式中:62616964757a686964616fe58685e5aeb931333363373663 lambertw()是朗伯w函式,w*exp(w) = x.

【x                y】

1.0000   -0.0000

1.1000   -0.5163

1.2000   -0.6707

1.3000   -0.7671

1.4000   -0.8336

1.5000   -0.8813

1.6000   -0.9159

1.7000   -0.9410

1.8000   -0.9592

1.9000   -0.9722

2.0000   -0.9813

2.1000   -0.9877

2.2000   -0.9920

2.3000   -0.9949

2.4000   -0.9968

2.5000   -0.9981

2.6000   -0.9988

2.7000   -0.9993

2.8000   -0.9996

2.9000   -0.9998

3.0000   -0.9999

3.1000   -0.9999

3.2000   -1.0000

3.3000   -1.0000

3.4000   -1.0000

3.5000   -1.0000

3.6000   -1.0000

3.7000   -1.0000

3.8000   -1.0000

3.9000   -1.0000

4.0000   -1.0000

。。。。。

圖形及**如下:

用matlab解常微分方程y'=-2xy,0

5樓:化學工程

>>y=dsolve('dy=-2*t*y','y(0)=1')y = exp(-t^2)

【2】數值解

function numeric

clear;clc;

[t,y]=ode45(@fun,[0 3],1)plot(t,y,'*',t,exp(-t.^2))%*為數值解,線段為解析解

function yhat=fun(t,y)yhat=-2*t*y

結果:t =

00.0750

0.1500

0.2250

0.3000

0.3750

0.4500

0.5250

0.6000

0.6750

0.7500

0.8250

0.9000

0.9750

1.0500

1.1250

1.2000

1.2750

1.3500

1.4250

1.5000

1.5750

1.6500

1.7250

1.8000

1.8619

1.9237

1.9856

2.0475

2.0996

2.1517

2.2039

2.2560

2.3023

2.3487

2.3950

2.4414

2.4837

2.5261

2.5684

2.6107

2.6500

2.6893

2.7286

2.7679

2.8047

2.8415

2.8784

2.9152

2.9364

2.9576

2.9788

3.0000

y =1.0000

0.9944

0.9777

0.9506

0.9139

0.8688

0.8167

0.7591

0.6977

0.6341

0.5698

0.5063

0.4449

0.3865

0.3320

0.2821

0.2369

0.1968

0.1616

0.1312

0.1054

0.0837

0.0656

0.0510

0.0392

0.0312

0.0247

0.0194

0.0151

0.0122

0.0098

0.0078

0.0062

0.0050

0.0040

0.0032

0.0026

0.0021

0.0017

0.0014

0.0011

0.0009

0.0007

0.0006

0.0005

0.0004

0.0003

0.0003

0.0002

0.0002

0.0002

0.0001

0.0001

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