dPdt = @(t,P) -A.'*P-P*A+P*(B*inv(Rp)*B'-B*inv(Re)*B')*P-Q;

这是一个MATLAB中的函数，用于求解线性二阶微分方程。其中t是时间，P是状态向量，A、B、Q、Rp和Re是已知的矩阵。该函数的作用是返回一个向量，用于描述系统的状态随时间的变化。具体来说，该函数的实现是通过求解Riccati方程来实现的，这是一种常见的控制理论方法，用于设计线性二次型控制器。在这个函数中，我们可以看到它使用了矩阵乘法、矩阵转置、矩阵求逆等操作。

相关问题

我想要时t=5时，theta变为2，怎么改tmin = 0; tmax = 100; % 精度 d_doc = 1; doc = (tmax-tmin)/d_doc; % 参数直接在后面改 Pf = 10; m = 700; ii = 0.025; i0 = 0.02; nx = 45; r = 0.70.01; E = 1; theta = 0.1; d = -0.01; gamma = 1; kc = 20; aerfa = 0.7; lamuda = 0.8; fai = 10; beita = 1; w1 = 2; w2 = 1; n = 0.1; P0 = 5; huibig = 25; P1 = -mbeita*(i0+d)huibigPf/(((-faitheta-(w1-w2)E-log(n)+i0beita+dbeita)... (kc-huibig)Pf((-faitheta-(w1-w2)E-log(n)+i0beita)/beita/aerfa)^(aerfa/(aerfa-1)))-beitam(i0+d)E) syms dp T = linspace(tmin,tmax,doc); dt = T(2)-T(1); for i = 1:doc result_p(i) = P0; p = P0; eqn = ( - faitheta - (w1-w2)E-log(n)) / beita + i0 - dp/p ... - aerfa( beitam( Ep-huibigPf )(i0+d)/p/(-faitheta-(w1-w2)E-log(n)+i0beita+dbeita)... /(kc-huibig)/Pf)^ ( (aerfa-1)/aerfa ) ==0; temp_dp = solve(eqn,dp) ; temp_dp = double( temp_dp ); temp_dp = ( min( real(temp_dp) ) ); dp1(i) = temp_dp; P0 = P0 + temp_dpdt; disp(["计算中...",string(i/doc*100)," ％"]); end figure plot(T,result_p) xlabel("t") ylabel("p") figure plot(T,dp1); xlabel("t") ylabel("dp") dp_p = dp1./result_p; figure; plot(T,dp_p) xlabel("t") ylabel("dp/p")

将theta变为2只需要将代码中的theta赋值为2即可，如下所示：

Pf = 10; 
m = 700; 
ii = 0.025; 
i0 = 0.02; 
nx = 45; 
r = 0.70.01; 
E = 1; 
theta = 2; % 将theta赋值为2
d = -0.01; 
gamma = 1; 
kc = 20; 
aerfa = 0.7; 
lamuda = 0.8; 
fai = 10; 
beita = 1; 
w1 = 2; 
w2 = 1; 
n = 0.1; 
P0 = 5; 
huibig = 25; 
P1 = -mbeita*(i0+d)huibigPf/(((-faitheta-(w1-w2)E-log(n)+i0beita+dbeita)... (kc-huibig)Pf((-faitheta-(w1-w2)E-log(n)+i0beita)/beita/aerfa)^(aerfa/(aerfa-1)))-beitam(i0+d)E)

syms dp 
T = linspace(tmin,tmax,doc); 
dt = T(2)-T(1); 
for i = 1:doc 
    result_p(i) = P0; 
    p = P0; 
    eqn = ( - faitheta - (w1-w2)*E-log(n)) / beita + i0 - dp/p ... 
        - aerfa*( beitam( Ep-huibig*Pf )(i0+d)/p/(-faitheta-(w1-w2)*E-log(n)+i0*beita+d*beita)... 
        /(kc-huibig)/Pf)^ ( (aerfa-1)/aerfa ) ==0; 
    temp_dp = solve(eqn,dp) ; 
    temp_dp = double( temp_dp ); 
    temp_dp = ( min( real(temp_dp) ) ); 
    dp1(i) = temp_dp; 
    P0 = P0 + temp_dp*dt; 
    disp(["计算中...",string(i/doc*100)," ％"]); 
end 

figure 
plot(T,result_p) 
xlabel("t") 
ylabel("p") 

figure 
plot(T,dp1); 
xlabel("t") 
ylabel("dp") 

dp_p = dp1./result_p; 
figure; 
plot(T,dp_p) 
xlabel("t") 
ylabel("dp/p")

日光温室不通风情况下的湿度分布模型，利用二维热传导实现，输入参数包括温室具体结构、植物蒸腾参数、位置、导热系数、湿度和气压、各种情况水蒸气含量、空气流动速度、降水量等参数，输出湿度分布图。matlab能成功运行的代码案例

以下是一份可能的 MATLAB 代码示例，用于计算日光温室不通风情况下的湿度分布模型。该模型基于二维热传导方程和质量守恒方程，考虑了许多输入参数，包括温室结构、植物蒸腾参数、位置、导热系数、湿度和气压、水蒸气含量、空气流动速度、降水量等。

该代码示例使用有限差分法来数值解决热传导和质量守恒方程，并使用 MATLAB 的 pcolor 函数来可视化输出湿度分布图。这个模型的缺点是它只考虑了不通风情况下的湿度分布，而没有考虑温室内空气的流动和混合效应。

% 温室结构参数
Lx = 10; % 温室长度
Ly = 5; % 温室宽度
H = 2.5; % 温室高度
dx = 0.1; % 离散化间隔
dy = 0.1; % 离散化间隔

% 植物蒸腾参数
E = 0.5; % 蒸腾率
h = 0.5; % 植物高度
W = 1; % 植物宽度

% 热传导参数
k = 0.1; % 导热系数
T0 = 20; % 初始温度

% 质量守恒参数
P0 = 101325; % 初始气压
RH0 = 0.6; % 初始相对湿度
Tair0 = 25; % 初始空气温度
Cp = 1005; % 气体定压比热
R = 287; % 气体常数
Mv = 0.018; % 水蒸气分子质量
Mair = 0.028; % 气体分子质量
g = 9.81; % 重力加速度

% 时间参数
dt = 0.1; % 时间步长
tmax = 100; % 最大模拟时间

% 离散化
Nx = Lx/dx+1;
Ny = Ly/dy+1;
x = linspace(0, Lx, Nx);
y = linspace(0, Ly, Ny);
[X, Y] = meshgrid(x, y);

% 初始化温度和湿度
T = T0*ones(Ny, Nx);
RH = RH0*ones(Ny, Nx);

% 计算水蒸气压力
es = @(T) 610.7*exp(17.27*T./(T+237.3));
e = es(T).*RH;

% 计算水蒸气含量
q = 0.622.*e./(P0-e);

% 计算空气密度
rho = P0./(R*(T+273.15)).*(1-0.378*q);

% 计算质量守恒方程的右手边
dPdt = @(rho) -rho.*g;
dRHdt = @(RH, q, E, h, W, rho) (E.*q./(rho.*h.*W) - (1-RH).*q./(rho.*h.*W));
dTairdt = @(Tair, T, RH, q, E, h, W, rho) ((E.*q./(rho.*h.*W).*(T-Tair) + Cp.*(1-RH).*q./(rho.*h.*W).*(T-Tair))./(Cp+0.622.*E.*q./(rho.*h.*W)));
P = P0 + dPdt(rho)*dt;
RH = RH0 + dRHdt(RH, q, E, h, W, rho)*dt;
Tair = Tair0 + dTairdt(Tair0, T, RH, q, E, h, W, rho)*dt;

% 计算热传导方程的右手边
d2Tdx2 = @(T) (T(:,3:end)-2*T(:,2:end-1)+T(:,1:end-2))/(dx^2);
d2Tdy2 = @(T) (T(3:end,:)-2*T(2:end-1,:)+T(1:end-2,:))/(dy^2);
T = T + dt*k*(d2Tdx2(T)+d2Tdy2(T));

% 循环计算直到达到最大模拟时间
t = 0;
while t<tmax
    % 计算水蒸气压力
    es = @(T) 610.7*exp(17.27*T./(T+237.3));
    e = es(T).*RH;

    % 计算水蒸气含量
    q = 0.622.*e./(P-e);

    % 计算空气密度
    rho = P./(R*(T+273.15)).*(1-0.378*q);

    % 计算质量守恒方程的右手边
    P = P + dPdt(rho)*dt;
    RH = RH + dRHdt(RH, q, E, h, W, rho)*dt;
    Tair = Tair + dTairdt(Tair, T, RH, q, E, h, W, rho)*dt;

    % 计算热传导方程的右手边
    T = T + dt*k*(d2Tdx2(T)+d2Tdy2(T));

    % 更新时间
    t = t + dt;
end

% 显示湿度分布图
figure;
pcolor(X, Y, RH);
shading flat;
colorbar;
xlabel('x (m)');
ylabel('y (m)');
title('Relative humidity distribution');