MATLAB中events函数用法

MATLAB中events函数用法详解

目录

语法

说明

示例

根据类名获取事件名称

列出对象事件


        events函数的功能是显示事件名称。

语法

events(ClassName)
events(obj)
e = events(___)

说明

        events(ClassName) 显示 MATLAB® 类 classname 的非隐藏公共事件的名称,包括从超类继承的事件。

        events(obj) 为 obj 类显示公共事件的名称,其中 obj 是 MATLAB 类的实例。obj 可以是标量对象或对象数组。

        e = events(___) 以元胞数组形式返回事件名称。

示例

根据类名获取事件名称

        获取句柄类的公共事件的名称,并将结果存储在字符向量元胞数组中。

eventNames = events('handle');

列出对象事件

        列出 containers.Map 类的实例中由该类定义的事件。

m = containers.Map('May',70);
events(m)
Events for class containers.Map:

    ObjectBeingDestroyed

参数说明

ClassName — 类名

        类名,指定为字符向量或字符串。

obj — 对象

        MATLAB 对象,指定为标量对象或对象数组。

e — 事件名称

        字符向量元胞数组中包含的事件名称。

### MATLAB 中 `ode113` 函数的使用方法 `ode113` 是 MATLAB 中用于求解常微分方程(ODE)的一种变阶 Adams-Bashforth-Moulton PECE 求解器。它适用于非刚性问题,尤其适合对精度要求较高的场景。与 `ode45` 不同,`ode113` 使用多步法,并且可以根据误差动态调整阶数(最高可达 13 阶),因此在某些情况下可以提供更高的计算效率和精度。 #### 基本语法 ```matlab [t, y] = ode113(odefun, tspan, y0) ``` - `odefun`:定义微分方程的函数句柄或函数名。该函数应返回一个列向量,表示状态变量的导数。 - `tspan`:积分区间,形式为 `[t0 tf]`,表示从 `t0` 积分到 `tf`。 - `y0`:初始条件向量。 可选参数包括通过 `odeset` 设置的选项,例如相对误差容限(`RelTol`)、绝对误差容限(`AbsTol`)、事件检测函数(`Events`)等。 ```matlab options = odeset('RelTol', 1e-6, 'AbsTol', 1e-8); [t, y] = ode113(odefun, tspan, y0, options); ``` #### 使用示例 考虑一个简单的常微分方程: $$ \frac{dy}{dt} = -2y + \sin(t) $$ 其初始条件为 $ y(0) = 1 $,求解区间为 $[0, 10]$。 ##### 1. 定义微分方程函数 ```matlab function dydt = myODE(t, y) dydt = -2 * y + sin(t); end ``` ##### 2. 调用 `ode113` 求解器 ```matlab % 初始条件 y0 = 1; % 积分区间 tspan = [0 10]; % 设置求解器选项 options = odeset('RelTol', 1e-6, 'AbsTol', 1e-8); % 调用 ode113 [t, y] = ode113(@myODE, tspan, y0, options); % 绘制结果 plot(t, y); xlabel('t'); ylabel('y(t)'); title('Solution of dy/dt = -2y + sin(t) using ode113'); grid on; ``` #### 与其他求解器的对比 - `ode45` 是四阶五阶 Runge-Kutta 方法,适用于大多数非刚性问题,但对高精度需求可能效率较低。 - `ode23` 是二阶三阶 Runge-Kutta 方法,适用于低精度需求或刚性较弱的问题。 - `ode113` 是多步法求解器,适合高精度需求和较长积分区间的问题,尤其在需要连续输出或高阶导数的情况下表现优异。 #### 适用场景 - 非刚性问题。 - 需要高精度解的场景。 - 求解长时间积分的问题。 - 对计算效率有较高要求的场景,因为 `ode113` 可以根据误差自动调整阶数,减少计算量。 #### 注意事项 - `ode113` 不能直接用于求解刚性问题。如果发现 `ode113` 的计算效率低下或无法收敛,建议尝试 `ode15s` 或 `ode23s` 等专门针对刚性问题的求解器[^4]。 - 在编写微分方程函数时,确保返回的导数向量是列向量,并且使用适当的向量化运算(如 `.*`, `./`, `.^`)以避免错误[^3]。 ---
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