matlab的求解方程组函数solve、dsolve、ode系列

本文介绍了如何使用MATLAB中的`solve`函数求解含有参数的方程组,并通过`dsolve`解决微分方程实例。展示了如何定义变量、构造方程并应用边界条件。同时,展示了`ode23`函数在求解常微分方程中的应用。

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一.求解方程组函数:solve

示例:求解含有参数的方程组  ax+by=10.ax-by=20

编程实现:

syms a b x y;
s=solve(a*x+b*y==10,a*x-b*y==20,x,y);
sol_x=s.x
sol_y=s.y

sol_x =
 
15/a
 
 
sol_y =
 
-5/b

二.求解微分方程:dsolve

1. 用字符串描述微分方程及其初始条件;
2. 导数的表示规则:以未知函数y为例,Dy”表示 y1阶导数,“D2y”表示对y2阶导数,其他各阶导数类似.

示例:

 

示例1:

syms y t;
ans=dsolve('Dy=(10-0.02*t)*t','y(0)=4',t)

ans =
 
4 - (t^2*(t - 750))/150



示例二:



三.求解微分方程的ode23函数

 

 

 

 

 示例如下:

 代码如下:

function qiujiefangcheng=myfun
y0=[0;2];
tspan=[0,3];%求解的范围
[t,y]=ode23(@fun,tspan,y0)




function  dfun=fun(t,y)
dfun=[-exp(1-t)*y(1)+0.8*y(2);
    y(1)-y(2).^3]

代码如下:

 

 

### 使用 MATLAB 编写求解方程的函数或程序 #### 单变量方程求解 对于单变量方程 \( f(x) = 0 \),MATLAB 提供了 `fzero` 函数来查找该方程的一个实数根。下面是一个具体的例子: ```matlab % 定义匿名函数 fun = @(x) cos(x) - x; % 调用 fzero 找到近似根,初始猜测为 0.5 root = fzero(fun, 0.5); disp(['The root is ', num2str(root)]); ``` 上述代码通过定义一个匿名函数并传递给 `fzero` 来找到方程 \( \cos(x) - x = 0 \) 的根[^3]。 --- #### 多元方程组求解 当需要解决多个变量组成的非线性方程组时,可以使用 `fsolve` 函数。以下是具体示例: ```matlab % 定义目标函数作为匿名函数 fun = @(x) [x(1)^2 + x(2)^2 - 4; exp(-x(1)) * sin(x(2)) - 0.5]; % 初始估计值 x0 = [1; 1]; % 解决方程组 options = optimset('Display', 'iter'); solution = fsolve(fun, x0, options); disp(solution); ``` 此代码片段展示了如何利用 `fsolve` 求解两个变量构成的非线性方程组。 --- #### 符号方法求解代数方程 如果希望获得精确解析解,则可采用符号工具箱中的 `solve` 命令。例如: ```matlab syms x y a b c real; eqn1 = a*x^2 + b*x + c == 0; % 定义二次方程 sol_x = solve(eqn1, x); % 求解关于 x 的表达式 disp(sol_x); ``` 这段脚本能够给出任意系数下的标准二次方程通解公式[^4]。 --- #### 微分方程数值与解析求解 针对常微分方程 (ODEs),既可以尝试获取显式的闭合形式解答也可以借助数值积分技术得到近似轨迹图象。比如简单的一阶 ODE 可写作如下样式: \[ \frac{dy}{dt} = t - y(t),\quad y(0)=1 \] 对应的 MATLAB 实现方式有两种路径——一种基于内置命令 `dsolve()` 进行理论推导;另一种则依赖于像 ode45() 这样的高效算法完成离散模拟过程[^2]: ##### 方法 A: DSOLVE 解析法 ```matlab syms y(t); ode = diff(y,t) == t-y; cond = y(0)==1; ysol = dsolve(ode, cond); disp(ysol); ``` ##### 方法 B: 数值仿真方案 ```matlab [t,y] = ode45(@(t,y) t-y, [0 1], 1); plot(t,y,'-o') xlabel('Time t'); ylabel('Solution y'); title('Numerical Solution of dy/dt=t-y with Initial Condition y(0)=1'); grid on; ``` 以上分别演示了解析建模以及动态行为预测两种不同视角下处理同一类问题的技术手段。 ---
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