文章目录
- 求解常微分方程 ODE
- (1)求解解析解
- (2)求解数值解
求解常微分方程 ODE
在matlab中,我们可以求解常微分方程的解析解,和数值解,一般使用dsolve
来求解常微分方程的解析解,使用类似于ode45
的求解器来求解常微分方程的数值解。
(1)求解解析解
求解解析解,例如求解该方程的解析解
d
y
d
x
=
3
x
2
+
1
\frac{dy}{dx}=3x^2 + 1
dxdy=3x2+1
只需要在命令行中输入
dsolve('Dy=3*x^2+1', 'x')
或者是加上初始条件,求该方程在该初始条件下的解
d
y
d
x
=
3
x
2
,
y
∣
x
=
0
=
2
\frac{dy}{dx}=3x^2, y|_{x=0}=2
dxdy=3x2,y∣x=0=2
在命令行输入
dsolve("Dy = 3*x^2", "y(0)=2", "x")
例如求一个常微分方程组
{
x
˙
=
y
,
y
¨
−
y
˙
=
0
,
x
∣
t
=
0
=
1
;
y
˙
∣
t
=
0
=
1
\left\{ \begin{array}{lr} \dot{x}=y, \\ \ddot{y}-\dot{y}=0, \quad x|_{t=0}=1; \dot{y}|_{t=0}=1 \end{array} \right.
{x˙=y,y¨−y˙=0,x∣t=0=1;y˙∣t=0=1
在命令行输入
[x, y] = dsolve('Dx=y, D2y-Dy=0', 'x(0)=2, y(0)=2, Dy(0)=1')
(2)求解数值解
求数值解,有一些非线性的常微分方程是不能求出解析解的,我们一般求取其在一段区间内的数值解,采用迭代的方式来求解数值解,ode是matlab专门用于解微分方程的功能函数,具体的说明如下:
ode45
是解决问题的首选,如果长时间没有结果,那么则采用ode15s
试试。下面介绍ode45
的函数格式
%函数格式
%[T,Y] = ode45(‘odefun’,tspan,y0)
%[T,Y] = ode45(‘odefun’,tspan,y0,options)
%[T,Y,TE,YE,IE] = ode45(‘odefun’,tspan,y0,options)
%sol = ode45(‘odefun’,[t0 tf],y0...)
%其中: odefun是函数句柄,可以是函数文件名,匿名函数句柄或内联函数名;
% tspan 是求解区间 [t0 tf],或者一系列散点[t0,t1,...,tf];
% y0 是初始值向量
% T 返回列向量的时间点
% Y 返回对应T的求解列向量
% options 是求解参数设置,可以用odeset在计算前设定误差,输出参数,事件等
% TE 事件发生时间
% YE 事件发生时之答案
% IE 事件函数消失时之指针i
首先得将微分方程标准化,类似于选择状态变量写状态空间表达式,对于一般的微分方程
{ F ( y , y ˙ , y ¨ , … , y ( n − 1 ) , t ) = 0 y ( t 0 ) = c 0 , y ˙ ( t ) = c 1 , … , y ( n − 1 ) ( t 0 ) = c n − 1 \left\{ \begin{array}{lr} F(y,\dot{y},\ddot{y},\dots,y^{(n-1)},t)=0 \\ y(t_0)=c_0, \dot{y}(t)=c_1, \dots, y^{(n-1)}(t_0)=c_{n-1} \end{array} \right. {F(y,y˙,y¨,…,y(n−1),t)=0y(t0)=c0,y˙(t)=c1,…,y(n−1)(t0)=cn−1
首先选择选择一组微分作为状态变量
x = [ x 1 x 2 x 3 ⋮ x n ] = [ y y ˙ y ¨ ⋮ y ( n − 1 ) ] \bold x = \begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \\ \vdots \\x_{n} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} y \\ \dot{y} \\ \ddot{y} \\ \vdots \\y^{(n-1)} \end{bmatrix} x=⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎡x1x2x3⋮xn⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎤=⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎡yy˙y¨⋮y(n−1)⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎤
然后将待求解的微分方程 F ( y , y ˙ , y ¨ , … , y ( n − 1 ) , y n , t ) = 0 F(y,\dot{y},\ddot{y},\dots,y^{(n-1)},y^n,t)=0 F(y,y˙,y¨,…,y(n−1),yn,t)=0,写成 y n = G ( y , y ˙ , y ¨ … , y n − 1 , t ) = G ( x 1 , x 2 , x 3 … , x n , t ) y^{n}=G(y,\dot{y},\ddot{y} \dots,y^{n-1}, t)=G(x_1,x_2,x_3 \dots,x_{n},t) yn=G(y,y˙,y¨…,yn−1,t)=G(x1,x2,x3…,xn,t)的形式,然后写出 x ˙ \dot{\bold x} x˙
x ˙ = [ x 1 ˙ x 2 ˙ x 3 ˙ ⋮ x n ˙ ] = [ y ˙ y ¨ ⋮ y ( n − 1 ) y ( n ) ] = [ x 2 x 3 x 4 ⋮ G ( x 1 , x 2 , x 3 … , x n , t ) ] \bold{\dot{x}} = \begin{bmatrix} \dot{x_1} \\ \dot{x_2} \\ \dot{x_3} \\ \vdots \\ \dot{x_n} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \dot{y} \\ \ddot{y} \\ \vdots \\ y^{(n-1)} \\ y^{(n)} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} x_2 \\ x_3 \\ x_4 \\ \vdots \\ G(x_1,x_2,x_3 \dots,x_{n},t) \end{bmatrix} x˙=⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎡x1˙x2˙x3˙⋮xn˙⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎤=⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎡y˙y¨⋮y(n−1)y(n)⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎤=⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎡x2x3x4⋮G(x1,x2,x3…,xn,t)⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎤
上述步骤便是我们需要在odefun
中完成的,举一个示例:在时间区间
t
=
[
3.9
,
4
]
t=[3.9,4]
t=[3.9,4],求解微分方程
y
′
′
=
−
t
y
+
e
t
y
′
+
3
s
i
n
2
t
,
y
∣
t
=
3
=
8
,
y
′
∣
t
=
3
=
2
y''=-ty+e^ty'+3sin2t, y|_{t=3}=8, y'|_{t=3}=2
y′′=−ty+ety′+3sin2t,y∣t=3=8,y′∣t=3=2
那么即
x
˙
=
[
x
[
1
]
−
t
∗
x
[
1
]
+
e
t
∗
x
[
2
]
+
3
s
i
n
2
t
]
\bold{\dot{x}} = \begin{bmatrix} \bold{x}[1] \\ -t*\bold{x}[1]+e^t*\bold{x}[2]+3sin2t \end{bmatrix}
x˙=[x[1]−t∗x[1]+et∗x[2]+3sin2t]
%在odefun.m脚本文件中完成以下内容
function dxdt = odefun(t, x)
dxdt = zeros(2, 1); %初始化为 2 x 1的零矩阵
dxdt(1) = x(2);
dxdt(2) = -t*x(1)+exp(t)*x(2)+3*sin(2*t);
end
%在main.m脚本文件中完成以下内容
tspan = [3.9, 4];
y0 = [8, 2];
[t, y] = ode45('odefun', tspan, y0); %x的第一列为y,第二列为y’。如果遇到变量不是列向量形式的,可以考虑利用reshape函数做矩阵变换。
plot(t, y(:,1), '-o', t, y(:,2), '-*');
legend('y', "y'");
xlabel('t');