4、MATLAB在数值计算中的应用:从初值问题到微积分计算

MATLAB在数值计算中的应用:从初值问题到微积分计算

1. 龙格 - 库塔方法中收敛阶的估计

在处理初值问题时,我们常常需要估计数值方法的收敛阶。具体做法是在一个循环中,通过不断将 (n) 翻倍来计算给定的近似值以及后续的上确界或 (L^2) 误差近似值 (err),并将这些误差累积到数组 (errs) 中。循环结束后,使用以下代码来估计收敛阶:

order = log(errs(1:end-1)./errs(2:end)) ./ log(2);

累积数组的一种方法是在循环开始前将数组初始化为空,即 errs = []; ,然后在计算出误差 (err) 后,使用 errs = [errs, err] 将误差添加到数组中。

需要注意的是,这种向不断增长的列表追加元素的技术属于动态内存分配,因为数组 (errs) 的长度在不断增加。MATLAB 可能会发出效率低下的警告。不过,当数组较短时(例如 (n) 翻倍十次左右),这并不是什么大问题。但对于非常长的计算(数千次或更多),预先分配足够长度的数组来存储所有预期值是至关重要的。

2. MATLAB 基础命令和语法
2.1 ones zeros 命令

ones zeros 是 MATLAB 的内置命令,用于方便地生成常量或零值数组。例如:

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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