Euler法解微分方程

用Euler法解决初值问题

以如下的初值问题为例:
u ′ = 4 t u 1 / 2 , 0 ≤ t ≤ 2 u ( 0 ) = 1 \begin{aligned} &u^{'} = 4tu^{1/2},0\leq t \leq 2\\ &u(0)=1 \end{aligned} u=4tu1/2,0t2u(0)=1
该方程的真实解为:
u ( t ) = ( 1 + t 2 ) 2 u(t)=(1+t^2)^2 u(t)=(1+t2)2
如下我们进行数值求解,将区间[0,2]进行分划,步长h=0.1则:
f ( t n , u n ) = 4 n h u n 1 / 2 f(t_{n},u_{n})=4nhu_n^{1/2} f(tn,un)=4nhun1/2

function [y] = f(u,t)
%u的导函数
y = 4*t*sqrt(u);
end

显式欧拉法

公式如下:
u n + 1 = u n + h f ( t n , u n ) u_{n+1} =u_{n}+hf(t_{n},u_{n}) un+1=un+hf(t

### 回答1: 欧拉是一种常见的数值积分方,用于微分方程。它基于微分方程的定义,即导数是函数在某一点的斜率。因此,欧拉使用这个定义来逼近函数在未知点的值。 下面是使用 MATLAB 实现欧拉的示例代码: ```matlab % 定义微分方程 dydx = @(x, y) x - y; % 定义初始条件 x0 = 0; y0 = 1; % 定义步长和终止条件 h = 0.1; x_end = 1; % 初始化结果向量 x = x0:h:x_end; y = zeros(1, length(x)); y(1) = y0; % 使用欧拉迭代 for i = 2:length(x) y(i) = y(i-1) + h*dydx(x(i-1), y(i-1)); end % 绘制结果 plot(x, y, '-o'); xlabel('x'); ylabel('y'); ``` 在这个示例中,我们使用了一个简单的微分方程 `dy/dx = x - y`,它的是 `y = x - 1 + 2*exp(-x)`。我们将初始条件设置为 `x0 = 0`,`y0 = 1`,步长设置为 `h = 0.1`,并迭代到 `x_end = 1`。 在迭代过程中,我们使用欧拉的公式 `y_i = y_{i-1} + h*f(x_{i-1}, y_{i-1})` 来逼近函数在未知点的值。最后,我们将结果绘制出来,可以看到它与非常接近。 希望这个示例能够帮助你理如何使用 MATLAB 实现欧拉。 ### 回答2: EulerEuler's Method)是一种简单的数值微分方程的方。它的基本思路是将微分方程转化为离散形式,再根据初始条件逐步逼近精确的过程。这种方的优点在于容易实现,但缺点也很明显,比如精度较低、步长需要足够小等。 在 MATLAB中实现Euler微分方程的步骤如下: 1.定义微分方程模型:我们需要将微分方程转化为离散形式,通常采用差分。对于形如y'=f(x,y)的一阶常微分方程,可以采用Euler前进差分公式: y_n+1 = y_n +hf(x_n,y_n) 其中h为步长,n为步数。 2.设定初始条件:初始条件指在微分方程初值问题中,给定的函数值和自变量值。通常以y_n和x_n为起点开始迭代。 3.设定步长h:步长h决定了迭代的速度和精度。一般为常数或根据实际情况动态调整。在MATLAB中,可以使用命令odeget来获取ODE求解器默认步长。 4.进行迭代计算:根据Euler前进差分公式,逐步计算y的值,直到达到目标精度或满足其他条件停止迭代。在MATLAB中,我们可以使用ode45等ODE求解器来实现数值。 例如,我们想要求解微分方程y'=2x+y,初始条件为y(0)=1,在[0,1]区间以步长0.1进行求解,可以用以下MATLAB代码实现: function dydt = fun(x,y) dydt = 2*x+y; % 定义微分方程模型 end [t,y] = ode45(@fun,[0,1],1); % 求解微分方程 plot(t,y,'-o') % 绘制的图像 通过图像可以看出,Euler的精度不够高,在靠近终点的地方误差较大。因此,在实际应用中需要根据情况选择合适的数值。 ### 回答3: Euler是一种基本的数值微分方程(ODE)的方,它基于泰勒级数展开到第一阶导数级别,并在时间步长上线性外推。它通常适用于简单的ODE问题,对于复杂的问题,可能需要更高阶数的方决。在Matlab中,我们可以使用如下代码来实现Euler。 首先,我们需要准备我们需要在ODE中使用的初始条件和ODE自变量的范围。假设我们要决的ODE如下: dy/dx = -y, y(0) = 1, x在[0,1]范围内。我们可以设置如下的条件: % 设置ODE的初始条件和ODE自变量范围 y0 = 1; % 初始条件 xrange = [0,1]; % ODE自变量的范围 接下来,我们需要定义ODE函数。在这种情况下,我们要决的ODE是dy/dx = -y,因此,我们将定义如下的ODE函数: % 定义ODE函数 f = @(x,y) -y; 然后,我们需要定义时间步长和时间步数。时间步长可以根据需要设置为任意值。在这种情况下,我们将时间步长设置为0.1,时间步数设置为(1-0)/0.1 = 10。请注意,这是一个固定的时间步长模式,Euler没有考虑逐步调整时间步长大小的能力。 % 定义时间步长和时间步数 h = 0.1; % 时间步长 n = round((xrange(2) - xrange(1))/h); % 时间步数 然后,我们可以开始使用EulerODE。在Euler中,我们需要一个初始条件y0和一个步骤循环来计算每个时间步长的值。我们可以使用下面的代码来实现: % 计算每个时间步长的值 y = zeros(n+1, 1); % 初始化y向量 x = linspace(xrange(1), xrange(2), n+1); % 初始化x向量 y(1) = y0; % 设置初始值 for i = 1:n y(i+1) = y(i) + h*f(x(i),y(i)); end 最后,我们可以使用Matlab的plot函数来绘制图形,显示Euler得到的: % 绘制的图形 plot(x,y,'-o', 'LineWidth',2); xlabel('x'); ylabel('y'); title('Eulery''=-y, y(0)=1'); grid on; 这里,我们使用"-o"标记来绘制每个时间步长的点。我们可以看到,Euler得到的非常粗糙,因此可能需要更多的时间步长和更精细的ODE求解来得到更准确的
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