fsolve的使用方法

本文详细介绍了MATLAB中fsolve函数的应用,包括求解非线性方程及方程组的基本用法,通过实例讲解了如何设定初值、使用选项参数以及解读返回结果,适合初学者和进阶用户。

fsolve()函数通常用于数值求方程或方程组的解,更常用于求解非线性方程组。其基本结构如下:(可以在matlab命令页面输入help fsolve查询)
fsolve()解决的方程形式为F(X)=0;
用法为:

X = fsolve(FUN,X0,OPTIONS)

或者写为

[x,fval,exitflag]=fsolve(fun,x0,options)

其中fun是方程,x0是初值,需要提前设定,options是一些设定要求,可以用optimset函数来实现;exitflag用以描述出口条件(exit condition)其值如下:
1 fsolve converged to a root.
2 Change in X too small.
3 Change in residual norm too small.
4 Computed search direction too small.
0 Too many function evaluations or iterations.
-1 Stopped by output/plot function.
-2 Converged to a point that is not a root.
-3 Trust region radius too small (Trust-region-dogleg).
从上面看,当exitflag是1的时候是最理想的结果,2,3也可接受,负数则偏差太大或直接错误
举例如下:
1.求解sin(x)-0.5=0
1)直接求解,代码如下:

x=fsolve(@(x)sin(x)-0.5,[1 3])%此处采用匿名函数法@(x)

其中1和3分别是设定的两个初值,一般设定在解附近,若不知道

解,也可随意设置,如果解不知最优,会有一定影响.options不填则默认。其中@(x)sin(x)-0.5也可以写为’sin(x)-0.5’

结果如下:

x =0.5236 2.6180%可见结果尽量给出初值上最近的值,前后俩个分别对应初值1和3

2)建立m函数(对于函数比较长或者比较复杂的情况)
a)建立m文件

function f=myfun(x)
f=sin(x)-0.5
end         %end可以不写

保存为以myfun.m为名的m函数
b)调用函数

x=fsolve(@myfun,[1 3])

结果为:

x =    0.5236    2.6180

如果用以下代码:

[x,fval,exitflag]=fsolve(@myfun,[1 3 8 9])%设定了四个初值,其中@myfun也可以用'myfun'

则会给出偏差值fval,以及exitflag的值,结果如下:

x =    0.5236    2.6180    8.9012    8.9012
fval =   1.0e-09 *  -0.1387   -0.0000   -0.0000   -0.0000
exitflag =
     1
x=fsolve(@(x)sin(x)-0.5,[1 3])

其中fval为真实值与拟合值之间的差,从结果来看是非常理想的。
2.匿名函数可有多个参量,如求解方程:

1)建立m文件

function F = myfun(x,c)
F = [ 2*x(1) - x(2) - exp(c*x(1))-x(1) + 2*x(2) - exp(c*x(2))];

2)设置参数并执行

c = -1; % define parameter first
 x = fsolve(@(x) myfun(x,c),[-5;-5])   %x1和x2的初值都定为-5

结果如下

x =
0.5671
0.5671
fval =
-1.0640e-08
exitflag =
1

分析如下:x1=0.5671,x2=0.5671,差值在-8个数量级,结果理想。

求解方程:

function F = myfun(x,c)
F = [ 16*x(1)+c*x(2)];

c = -1; % define parameter first
[x,fval,exitflag] = fsolve(@(x) myfun(x,c),[-5;-5])

结果如下:

x =
   -0.3307
   -5.2918
fval =
  -4.4409e-15
exitflag =
     1
<think>我们正在讨论非线性方程的求解方法。您询问`fsolve`函数是否是隐式方法。首先,我们需要明确显式方法和隐式方法的定义:-显式方法:直接使用当前状态计算下一个状态,无需解方程。-隐式方法:方程的未知量同时出现在等式的两边,通常需要求解一个方程组来获得下一个状态。`fsolve`是MATLAB中用于求解非线性方程组的函数。它属于迭代法,通过不同的算法(如信赖域法、Levenberg-Marquardt法等)求解非线性方程组F(x)=0。在求解非线性方程组时,`fsolve`使用的是隐式方法,因为它需要构建并求解一个线性方程组(或通过线性化迭代)来找到下一步的解。在每一步迭代中,它需要计算雅可比矩阵(或近似)并求解线性系统,这是隐式方法的典型特征。例如,考虑一个非线性方程:f(x)=0使用牛顿法(一种隐式方法)求解:x_{k+1}=x_k-J^{-1}(x_k)*f(x_k)其中J是雅可比矩阵。这里,x_{k+1}是通过求解一个线性方程组得到的,所以是隐式的。`fsolve`默认使用信赖域法(trust-region)或Levenberg-Marquardt法,这些都是隐式方法。但是,需要注意的是,`fsolve`是一个通用的求解器,它并不针对特定的微分方程。当我们用`fsolve`求解常微分方程(ODE)的隐式格式时,它发挥了隐式求解器的作用。但`fsolve`本身求解的是代数方程(组),所以它的“隐式”性质体现在求解代数方程组的迭代过程中。因此,我们可以说`fsolve`函数在求解非线性方程组时,其内部算法是隐式的(即需要求解线性方程组),所以属于隐式方法。下面是一个简单的示例说明如何使用`fsolve`求解非线性方程组:示例方程:f1=x1^2+x2^2-1=0f2=sin(x1)-x2=0使用`fsolve`求解:```matlab%定义函数fun=@(x)[x(1)^2+x(2)^2-1;sin(x(1))-x(2)];%初始猜测x0=[0.5,0.5];%求解options=optimoptions('fsolve','Display','iter');x=fsolve(fun,x0,options);%显示解disp(x);```在这个例子中,`fsolve`内部会使用迭代法(可能涉及雅可比矩阵的计算)来求解这个方程组,每一步迭代都需要求解一个线性方程组(或最小二乘问题),因此是隐式方法。总结:`fsolve`是一个隐式求解器,因为它通过迭代法求解非线性方程组,每一步迭代都需要求解一个线性方程组(即隐含地使用线性方程组的解来更新变量)。§§相关问题§§:1.`fsolve`函数在MATLAB中有哪些可选的算法?2.显式求解器和隐式求解器在计算效率上有何差异?3.如何提高`fsolve`求解大型稀疏非线性方程组的效率?4.在求解非线性方程组时,如何避免`fsolve`陷入局部最优解?</think> `fsolve` 函数属于**隐式方法**,具体来说它是求解非线性方程组的隐式数值方法。以下是详细解释: ### `fsolve` 的隐式特性说明 ```matlab:no-line-numbers % MATLAB 中 fsolve 的典型用法 fun = @(x) [x(1)^2 + x(2)^2 - 1; x(1)^3 - x(2)]; % 定义非线性方程组 x0 = [0.5, 0.5]; % 初始猜测 options = optimoptions('fsolve', 'Display', 'iter'); x = fsolve(fun, x0, options); % 隐式求解 ``` #### `fsolve` 作为隐式方法的关键特征: 1. **隐式方程定义** - 需要用户提供形如 `F(x) = 0` 的方程定义 - 不要求显式解出 `x = g(...)` 的形式 ```matlab % 示例:定义隐式方程 F = @(x) [x(1)*exp(x(2)) - 2; x(1)^2 + x(2)^2 - 4]; ``` 2. **迭代求解机制** - 使用牛顿法、信赖域法等隐式求解算法 - 每一步需要计算雅可比矩阵: ``` J = [ ∂f₁/∂x₁ ∂f₁/∂x₂ ... ] [ ∂f₂/∂x₁ ∂f₂/∂x₂ ... ] [ ... ... ... ] ``` 3. **数值近似特征** - 当雅可比未知时使用有限差分近似: ```matlab J_ij ≈ [F(x + δe_j)_i - F(x)_i]/δ ``` ### 与显式方法的对比 | 特性 | 隐式方法 (如 `fsolve`) | 显式方法 | |----------------|-------------------------------|------------------------| | **方程形式** | F(x) = 0 | x = g(t) | | **求解方式** | 需要矩阵操作/迭代 | 直接计算 | | **稳定性** | 对刚性方程更稳定 | 可能不稳定 | | **计算成本** | 单步成本高(需解线性系统) | 单步成本低 | | **适用问题** | 非线性方程组、DAE问题 | ODE、显式代数方程 | | **收敛性** | 局部二次收敛 | 依步长和方法而定 | ### `fsolve` 的内部工作流程(简化版) ```mermaid graph TD A[初始猜测 x0] --> B[计算残差 F(x)] B --> C{||F(x)|| < tol?} C -- Yes --> D[返回解 x] C -- No --> E[计算雅可比矩阵 J] E --> F[解线性系统 J·Δx = -F(x)] F --> G[更新解 x = x + Δx] G --> B ``` ### 何时使用 `fsolve` 特别适合以下情况: 1. 需要求解**强非线性系统** 2. 物理系统有**刚性特性** 3. 问题包含**代数约束** 4. 需要**高精度解** 5. 系统存在**隐式约束关系**
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