四阶龙格库塔方法求解一次常微分方程组

本文介绍了如何使用四阶龙格库塔方法求解一次常微分方程组,通过Matlab R2019a环境,详细展示了步骤和代码实例,用于模拟x、y、z系统的动态行为。

一、写在前面

龙格库塔方法是数值求解常微分非线性方程的有利工具,计算精度较高,通过缩短步进距离增加阶数可以进一步控制误差范围。工程上较为常用的是四阶龙格库塔算法(R-K4),在计算收敛的情况下往往可以得到比较好的结果。

二、四阶龙格库塔方法

这里简单介绍一下算法的具体实现过程,不做详细的推导。其求解的问题是形如方程:
y ˙ = f ( y , t ) , 其 中 t ∈ [ t 0 , t 1 ] 初 值 y ( t 0 ) = c 0 \dot{y}=f(y,t),其中t\in[t_0,t_1] \\ 初值 y(t_0)=c_0 y˙=f(y,t),t[t0,t1]y(t0)=c0
通过选取一定的步进长度h,来对区间上函数值进行单步迭代求解,最终得到结果。具体计算公式为:
t n + 1 = t n + h k 1 = f ( y n , t n ) k 2 = f ( y n + h 2 k 1 , t n + h 2 ) k 3 = f ( y n + h 2 k 2 , t n + h 2 ) k 4 = f ( y n + h k 3 , t n + h ) y n + 1 = y n + h 6 ( k 1 + 2 k 2 + 2 k 3 + k 4 ) t_{n+1}=t_n+h\\ k_1=f(y_n,t_n)\\ k_2=f(y_n+\dfrac{h}{2}k_1,t_n+\dfrac{h}{2})\\ k_3=f(y_n+\dfrac{h}{2}k_2,t_n+\dfrac{h}{2})\\ k_4=f(y_n+hk_3,t_n+h)\\ y_{n+1}=y_n+\frac{h}{6}(k_1+2k_2+2k_3+k_4) tn+1=tn+hk1=f(yn

好的,以下是使用 MATLAB 实现四阶龙格库塔方法求解常微分方程组的代码,并附上详细注释: ```matlab % 定义常微分方程组 dy/dx = f(x,y) function dydx = myODE(x,y) dydx = zeros(2,1); % 初始化输出 dydx(1) = y(2); % 第一个方程 dydx(2) = -y(1); % 第二个方程 end % 定义龙格库塔方法 function [x,y] = rk4(ode, xspan, y0, h) x = xspan(1):h:xspan(2); % 初始化 x 的值 y = zeros(length(y0), length(x)); % 初始化 y 的值 y(:,1) = y0; % 设置初始条件 for i = 1:length(x)-1 k1 = ode(x(i), y(:,i)); k2 = ode(x(i)+h/2, y(:,i)+h/2*k1); k3 = ode(x(i)+h/2, y(:,i)+h/2*k2); k4 = ode(x(i)+h, y(:,i)+h*k3); y(:,i+1) = y(:,i) + h/6*(k1+2*k2+2*k3+k4); % 计算下一个时间步的 y 值 end end % 运行代码 xspan = [0 10]; % x 的范围 y0 = [1 0]; % 初始条件 h = 0.1; % 步长 [x,y] = rk4(@myODE, xspan, y0, h); % 调用 rk4 函数 plot(x,y(1,:)) % 画图 xlabel('x') ylabel('y') title('y vs. x') ``` 注释解释如下: - 第 1 行:定义了一个函数 `myODE`,其中 `x` 和 `y` 分别是自变量和因变量,`dydx` 是输出的导数值。 - 第 7 行:定义了一个函数 `rk4`,其中 `ode` 是常微分方程组,`xspan` 是自变量范围,`y0` 是初始条件,`h` 是步长。 - 第 8 行:初始化 `x` 的值。 - 第 9 行:初始化 `y` 的值,其中 `length(y0)` 是方程组的数量,`length(x)` 是时间步数。 - 第 10 行:设置初始条件。 - 第 11 行:循环时间步,并依次计算 `k1`、`k2`、`k3`、`k4`,最后计算下一个时间步的 `y` 值。 - 第 18 行:运行代码,得到 `x` 和 `y` 的值。 - 第 19 行:画出 `y` vs. `x` 的图像。 - 第 20 行和第 21 行:添加图像的标签和标题。 需要注意的是,以上代码仅仅是一个示例,你需要根据具体的常微分方程组进行修改。
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