odefun = matlabFunction([eq1;eq2],'Vars',[t,x,y]);这句matlab语句错在哪里

时间: 2024-04-12 11:29:35 浏览: 170
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matlab中的函数

这句 MATLAB 语句中的错误在于使用了未定义的变量 `eq1` 和 `eq2`。在这里，`eq1` 和 `eq2` 应该是代表方程的符号表达式，然后再将其传递给 `matlabFunction` 函数进行转换为 MATLAB 函数。你需要先定义 `eq1` 和 `eq2`，然后再将它们传递给 `matlabFunction` 函数。例如： ```matlab syms x y t eq1 = x + y == 1; eq2 = 2*x - y == 3; odefun = matlabFunction([eq1;eq2],'Vars',[t,x,y]); ``` 这样，`eq1` 和 `eq2` 就被正确地定义，并且可以被传递给 `matlabFunction` 函数进行转换。
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odefun = matlabFunction(ode, 'vars', [t x v]); 现在，我们可以使用ode45来求解： matlab [t, [xSol, vSol]] = ode45(@(t,x) odefun(t, x(1), x(2)), tspan, [x0, v0]); 得到的t和[xSol, vSol]...
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用事件求解常微分方程：这个脚本用事件求解常微分方程。-matlab开发

% 由于我们想让球从楼梯上弹开，所以效果条件是： effectcon = @（t，y）[y（2）-（5-floor（y（1））），1，-1]; % 效果矩阵仅后坐垂直速度，恢复为 0.8： effectmat = [1,0,0;0,1,0;0,0,-0.8]; % 求解微分方程...

% 定义常数 R1 = 1.2e-3; R2 = 9.2e-3; Cin = 1.1e6/60; Cwall = 1.86e8/60; PN = 8000; qin = 20; qout = 0; % 定义常微分方程 syms u v eq1 = Cin*u == PN - (u - v)/R1; eq2 = Cwall*v == (u - v)/R1 - (v - qout)/R2; % 求解稳态解 u_steadystate = solve(eq1, u); v_steadystate = solve(eq2, v); % 求解u和v对时间的导数 u1 = diff(u); v1 = diff(v); % 定义时间t和初值条件 tspan = [0 1440]; y0 = [u_steadystate, v_steadystate]; % 定义ODE函数 odefun = @(t, y) [Cin*(PN - (y(1) - y(2))/R1) - qin; ... Cwall*((y(1) - y(2))/R1 - (y(2) - qout)/R2)]; % 求解ODE方程 [t, y] = ode45(odefun, tspan, y0); % 绘制u和v随时间变化的图像 figure; plot(t, y(:, 1), 'r-', t, y(:, 2), 'b--', 'LineWidth', 2); xlabel('Time (s)'); ylabel('Value'); legend('u', 'v'); title('u and v vs. Time');错误使用 odearguments 输入必须为单精度或双精度浮点值。 出错 ode45 (第 107 行) odearguments(odeIsFuncHandle,odeTreatAsMFile, solver_name, ode, tspan, y0, options, varargin); 出错 MAINONE (第 39 行) [t, y] = ode45(odefun, tspan, y0);

这段代码的问题在于，在调用ode45函数求解ODE方程时，y0参数的值不是单精度或双精度浮点值。这可能是因为y0定义时使用了符号变量而不是数值变量，导致y0的值不是数值类型。要解决这个问题，可以改为使用已知的稳态解...

% 定义ODE函数 odefun = @(t, y) [Cin*(PN - (y(1) - y(2))/R1) - qin; ... Cwall*((y(1) - y(2))/R1 - (y(2) - qout)/R2)];有误

odefun = @(t, y) [Cin*(PN - (y(1) - y(2))/R1) - qin; ... Cwall*((y(1) - y(2))/R1 - (y(2) - qout)/R2)]; 这个函数接受两个参数，一个是时间t，一个是状态向量y。这个状态向量有两个元素，表示两个节点的...

代码如下：clear clc syms t u(t) v(t) z R1 = 1.2e-2; R2 = 9.2e-3; Cin = 1.1e6/60; Cwall = 1.86e8/60; PN = 8000; qin = 20; qout = -20; u1 = diff(u); v1 = diff(v); eq0 = Cin*u1 == - (u - v)/R1; eq1 = Cin*u1 == PN - (u - v)/R1; eq2 = Cwall*v1 == (u - v)/R1 - (v - qout)/R2; eq3 = u(0) == z; eq4 = v(0) == z-5; [uSol1(t), vSol1(t)] = dsolve(eq1, eq2, eq3, eq4); [uSol2(t), vSol2(t)] = dsolve(eq0, eq2, eq3, eq4); figure(1) subplot(2,2,1),fsurf(t,z,uSol1,[0 1440 -25 20]) xlabel('时间/min'),ylabel('初始室内温度'),zlabel('开启时室内温度') subplot(2,2,2),fsurf(t,z,vSol1,[0 1440 -25 20]) xlabel('时间/min'),ylabel('初始室内温度'),zlabel('开启时墙体温度') subplot(2,2,3),fsurf(t,z,uSol2,[0 1440 -25 20]) xlabel('时间/min'),ylabel('初始室内温度'),zlabel('关闭时室内温度') subplot(2,2,4),fsurf(t,z,vSol2,[0 1440 -25 20]) xlabel('时间/min'),ylabel('初始室内温度'),zlabel('关闭时墙体温度')

odefun = @(t,y) [Cin*(y(2) - y(1))/R1; (y(1) - y(2))/R1 - (y(2) - qout)/R2]; % 定义初始条件 y0 = [z; z-5]; % 定义求解区间 tspan = [0 1440]; % 调用 ode45 函数进行求解 [t,y] = ode45(odefun, tspan, y0...

% 定义轨道参数 a=314*exp(2); mu = 398600.4418; % 地球引力常数 t0 = 0; % 初始时间 tf = 2*pi*sqrt(a^3/mu); % 终止时间 dt = (tf - t0)/1000; % 时间步长 r0 = [14.4601 2.3155 12.9992]'; % 初始位置矢量 v0 = [-108.9716 20.9281 117.4898]'; % 初始速度矢量 y0 = [r0; v0]; % 定义ODE函数 odefun = @(t,y) [y(4:6); -mu/norm(y(1:3))^3.*y(1:3)]; % 解ODE方程 [t,y] = ode45(odefun, [t0, tf], y0); % 绘制轨道图 plot3(y(:,1), y(:,2), y(:,3)); axis equal; grid on; xlabel('X轴'); ylabel('Y轴'); zlabel('Z轴'); title('地球卫星轨道图');优化代码使得只在10个周期内积分只展示这10个轨道

% 解ODE方程 [t,y] = ode45(odefun, [t0, tf], y0); % 绘制轨道图 plot3(y(:,1), y(:,2), y(:,3)); axis equal; grid on; xlabel('X轴'); ylabel('Y轴'); zlabel('Z轴'); title('地球卫星轨道图，展示前10个周期');...

a=314*exp(2); mu = 398600.4418; % 地球引力常数 t0 = 0; % 初始时间 tf = 2*pi*sqrt(a^3/mu); % 终止时间 dt = (tf - t0)/1000; % 时间步长 r0 = [14.4601 2.3155 12.9992]'; % 初始位置矢量 v0 = [-108.9716 20.9281 117.4898]'; % 初始速度矢量 y0 = [r0; v0]; % 定义ODE函数 odefun = @(t,y) [y(4:6); -mu/norm(y(1:3))^3.*y(1:3)]; % 解ODE方程 [t,y] = ode45(odefun, [t0, tf], y0); % 绘制轨道图 plot3(y(:,1), y(:,2), y(:,3)); axis equal; grid on; xlabel('X轴'); ylabel('Y轴'); zlabel('Z轴'); title('地球卫星轨道图');那么请优化上述代码，使得能得到10个轨道

为了得到10个轨道，我们需要在每个周期的结束处终止ODE求解器，并将结果存储在一个数组中。然后，我们可以在绘图时绘制这些结果，从而得到10个轨道。下面是优化后的代码： matlab a = 314*exp(2); mu = 398600....

如果eq1='6250*cos(8.79514*t)-80000*(x(t)-y(t))-10000*(Dx(t)-Dy(t))-656.3616*Dx(t)-1025*9.8*3.14*x(t)-7299*D2x(t)'; eq2='80000*(x(t)-y(t))+10000*(Dx(t)-Dy(t))-2433*D2y(t)'; 你能给一个示例吗

eq2], 'Vars', [t, x, y, Dx, Dy, D2x, D2y]); 这样，你就可以使用 odefun 函数来进行求解或其他计算。请注意，我在表达式中添加了额外的变量 Dx、Dy、D2x 和 D2y，以便表示 x、y 的导数和二阶...

y0 = [-1; 3; 2]; tspan = [0, 1]; h = 0.05; [t, y] = RK4(@fun, tspan, y0, h); plot(t, y(1, :)) xlabel('t') ylabel('y') title('解') function [t, y] = RK4(odefun, tspan, y0, h) t0 = tspan(1); tf = tspan(2); t = (t0:h:tf)'; n = length(t); y = zeros(n, length(y0)); y(1,:) = y0; for i = 1:n-1 k1 = odefun(t(i), y(i,:))'; k2 = odefun(t(i)+h/2, y(i,:)+h/2*k1)'; k3 = odefun(t(i)+h/2, y(i,:)+h/2*k2)'; k4 = odefun(t(i)+h, y(i,:)+h*k3)'; y(i+1,:) = y(i,:) + h/6 * (k1 + 2*k2 + 2*k3 + k4); end end function dydt = fun(t, y) dydt = zeros(3, 1); dydt(1) = y(2); dydt(2) = y(3); dydt(3) = y(3) + y(2) - y(1) + 2*t - 3; end

这段代码是对我之前所说的龙格-库塔方法求解y'''=y''+y'-y+2x-3的实现，其中RK4函数实现了龙格-库塔方法的迭代公式，fun函数实现了一阶常微分方程组的右侧函数。 具体来说，这段代码的实现步骤如下： 1. 定义初始...

clc,clear; % 定义参数 c0 = 0.1; beta = 0.05; g0 = 0.02; p = 0.2; v = 0.1; c = 0.05; P = 0.3; v0 = 0.05; r = 0.5; % sigmoid 函数的斜率 mu1 = 0.01; mu2 = 0.05; mu3 = 0.02; t1 = 30; t2 = 60; t3 = 100; % 初值与时间范围 tspan = [0, t3]; Y0 = [100; 500; 200; 100]; % 求解微分方程组 [t, Y] = ode45(@(t,Y) ODEfun(t, Y, beta, r, mu1, mu2, mu3, t1, t2, t3, g0, p, v, P, c, c0, v0), tspan, Y0); % 绘制图像 plot(t, Y(:,1)/sum(Y(1,:)), 'r-', t, Y(:,2)/sum(Y(1,:)), 'b-', t, Y(:,3)/sum(Y(1,:)), 'g-', t, Y(:,4)/sum(Y(1,:)), 'k-'); legend('S1','I','S2','M'); xlabel('时间'); ylabel('比例'); % 纵坐标范围限制在0-1之间 ylim([0,1]); % 定义微分方程组 function dY = ODEfun(t, Y, beta, r, mu1, mu2, mu3, t1, t2, t3, g0, p, v, P, c, c0, v0) S1 = Y(1); I = Y(2); S2 = Y(3); M = Y(4); xi = rand(); xi1 = 0.5; V = rand(); if t < t1 mu = mu1; elseif t >= t1 && t < t2 mu = mu2; else mu = mu3; end f = 1 / (1 + exp(-r*(xi - xi1))); dS1 = c0 - beta*S1 + g0*I - f*S1*S2 - c*S1 + (1-p)*v*I; dI = beta*S1*S2 - v*I - c*I; dS2 = f*S1*S2 - g0*I - c*S2 + P*v*I; dM = mu*I - v0*M; dY = [dS1; dI; dS2; dM]; end

这段代码是用 MATLAB 求解一个微分方程组，并绘制出四个变量随时间变化的比例图。其中，ODEfun 函数定义了微分方程组的具体形式，tspan 和 Y0 分别定义了时间范围和初值。求解函数 ode45 在给定的初值和微分方程组的...

用Matlab求解下列常微分方程组：2*dx/dt+4*x+dy/dt-y=e^t,x|(t=0)=3/2;dx/dt+3*x+y=0,y|(t=0)=0

function dydt = odefun(t,y) dydt = zeros(2,1); dydt(1) = (1/2)*exp(t) - 2*y(1) - y(2); dydt(2) = -3*y(1) - y(2); end 其中，y(1) 表示 $x$，y(2) 表示 $y$。 然后我们可以使用 ode45 函数求解： ...

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除了使用 matlabFunction 函数，还有其他方法可以将 eq1 和 eq2 编译成函数。以下是几种常用的方法： 1. 使用 symfun 函数：odefun = symfun([eq1; eq2], [t, x, y]); 这将创建一个符号函数 odefun，其...

优化这段代码function parafitzzsd1 t=[1964 1985 1992 1997 1999 2004 2007 2020]; y=[1.0625 1.1333 1.4167 1.4407 1.4783 1.4783 1.5455 1.5455]; z=[0.6563 0.7188 0.8438 0.9375 0.8906 0.8125 0.9375 0.9375]; y0=1.0625; % Nonlinear least square estimate using lsqnonlin() k0=[0,0,0]; lb=[0,0,0];ub=[inf,inf,inf]; [k,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian] = lsqnonlin(@Func,k0,lb,ub,[],t,y0); ci = nlparci(k,residual,jacobian); k; % result fprintf('\n Estimated Parameters by Lsqnonlin():\n') fprintf('\t k1 = %.4f ± %.4f\n',k(1),ci(1,2)-k(1)) fprintf('\t k2 = %.4f ± %.4f\n',k(2),ci(2,2)-k(2)) fprintf('\t k3 = %.4f ± %.4f\n',k(3),ci(3,2)-k(3)) fprintf(' The sum of the residual squares is: %.1e\n\n',sum(residual.^2)) % plot of fit results tspan = [1964 2050]; [tt yc] = ode45(@ModelEqs,tspan,y0,[],k); tc=linspace(1964,2050,400); yca = spline(tt,yc,tc); plot(t,y,'ro',tc,yca,'r-'); hold on xlabel('Time'); ylabel('y'); hold off % ======================================= function f1 = Func(k,t,y,y0) % Define objective function tspan =t; [tt yy] = ode45(@ModelEqs,tspan,y0,[],k); yc= spline(tt,yy,t); f1=y-yc; % ================================== function dydt = ModelEqs(t,y,k) dydt =k(1)*y-k(2)*y.^2+k(3)*y*z;

objfun = @(k) y - spline(ode45(@(t,y) k(1)*y - k(2)*y.^2 + k(3)*y.*z, t, y0), t); odefun = @(t,y,k) k(1)*y - k(2)*y.^2 + k(3)*y.*z; % Nonlinear least square estimate using lsqnonlin() k0 = [0, 0, 0];...

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function dy = odefun(t,y) k = 500; R = 0.3; dy = zeros(6,1); dy(1) = y(4); dy(2) = y(5); dy(3) = y(6); dy(4) = (k*(sqrt((y(1)-R*cos(y(3))).^2+(y(2)-R*sin(y(3))).^2)-0.8)* ... (y(1)-R*cos(y(3))))/sqrt((y(1)-R*cos(y(3))).^2+(y(2)-R*sin(y(3))).^2) ... +2*k*(sqrt((3*1.0/4)*R.^2+(y(1)+R*cos(y(3))/2).^2+(y(2)+R*sin(y(3))/2).^2)-0.8) ... *(y(1)+R*cos(y(3))/2)/sqrt((3*1.0/4)*R.^2+(y(1)+R*cos(y(3))/2).^2+(y(2)+R*sin(y(3))/2).^2); dy(5) = (k*(sqrt((y(1)-R*cos(y(3))).^2+(y(2)-R*sin(y(3))).^2)-0.8)*(y(2)-R*sin(y(3))))/sqrt((y(1)-R*cos(y(3))).^2+(y(2)-R*sin(y(3))).^2)+2*k*(sqrt((3*1.0/4)*R.^2+(y(1)+R*cos(y(3))/2).^2+(y(2)+R*sin(y(3))/2).^2)-0.8)*(y(2)+R*sin(y(3))/2)/sqrt((3*1.0/4)*R.^2+(y(1)+R*cos(y(3))/2).^2+(y(2)+R*sin(y(3))/2).^2); dy(6) = (k*(sqrt((y(1)-R*cos(y(3))).^2+(y(2)-R*sin(y(3))).^2)-0.8)*(-R*cos(y(3))*y(2)+sin(y(3))*cos(y(3))*R.^2+50*R*cos(y(3))+R*sin(y(3))*y(1)-sin(y(3))*cos(y(3))*R.^2)/sqrt((y(1)-R*cos(y(3))).^2+(y(2)-R*sin(y(3))).^2)+2*k*(sqrt((3*1.0/4)*R.^2+(y(1)+R*cos(y(3))/2).^2+(y(2)+R*sin(y(3))/2).^2)-0.8)*((y(2)+R*sin(y(3))/2)*(R*cos(y(3))/2)-(y(1)+R*cos(y(3))/2)*(R*sin(y(3))/2))/sqrt((3*1.0/4)*R.^2+(y(1)+R*cos(y(3))/2).^2+(y(2)+R*sin(y(3))/2).^2)-25*R*sin(y(3))); end

具体来说，dy(1)、dy(2) 和 dy(3) 分别表示 y(1)、y(2) 和 y(3) 的导数，即它们随时间的变化率。而 dy(4)、dy(5) 和 dy(6) 则是根据一些复杂的表达式计算得出的。 这个函数描述的系统可能是一个物理模型或者其他...

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资源摘要信息:"Solve TSP by MMAS: Using MAX-MIN Ant System to solve Traveling Salesman Problem - matlab开发" 本资源为解决经典的旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）提供了一种基于蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO）的MAX-MIN蚁群系统（MAX-MIN Ant System, MMAS）的Matlab实现。旅行商问题是一个典型的优化问题，要求找到一条最短的路径，让旅行商访问每一个城市一次并返回起点。这个问题属于NP-hard问题，随着城市数量的增加，寻找最优解的难度急剧增加。 MAX-MIN Ant System是一种改进的蚁群优化算法，它在基本的蚁群算法的基础上，对信息素的更新规则进行了改进，以期避免过早收敛和局部最优的问题。MMAS算法通过限制信息素的上下界来确保算法的探索能力和避免过早收敛，它在某些情况下比经典的蚁群系统（Ant System, AS）和带有局部搜索的蚁群系统（Ant Colony System, ACS）更为有效。 在本Matlab实现中，用户可以通过调用ACO函数并传入一个TSP问题文件（例如"filename.tsp"）来运行MMAS算法。该问题文件可以是任意的对称或非对称TSP实例，用户可以从特定的网站下载多种标准TSP问题实例，以供测试和研究使用。 使用此资源的用户需要注意，虽然该Matlab代码可以免费用于个人学习和研究目的，但若要用于商业用途，则需要联系作者获取相应的许可。作者的电子邮件地址为***。 此外，压缩包文件名为"MAX-MIN%20Ant%20System.zip"，该压缩包包含Matlab代码文件和可能的示例数据文件。用户在使用之前需要将压缩包解压，并将文件放置在Matlab的适当工作目录中。 为了更好地理解和应用该资源，用户应当对蚁群优化算法有初步了解，尤其是对MAX-MIN蚁群系统的基本原理和运行机制有所掌握。此外，熟悉Matlab编程环境和拥有一定的编程经验将有助于用户根据个人需求修改和扩展算法。 在实际应用中，用户可以根据问题规模调整MMAS算法的参数，如蚂蚁数量、信息素蒸发率、信息素增量等，以获得最优的求解效果。此外，也可以结合其他启发式或元启发式算法，如遗传算法、模拟退火等，来进一步提高算法的性能。 总之，本资源为TSP问题的求解提供了一种有效的算法框架，且Matlab作为编程工具的易用性和强大的计算能力，使得该资源成为算法研究人员和工程技术人员的有力工具。通过本资源的应用，用户将能够深入探索并实现蚁群优化算法在实际问题中的应用，为解决复杂的优化问题提供一种新的思路和方法。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【实战指南】MATLAB自适应遗传算法调整：优化流程全掌握

![MATLAB多种群遗传算法优化](https://img-blog.csdnimg.cn/39452a76c45b4193b4d88d1be16b01f1.png) # 1. 遗传算法基础与MATLAB环境搭建 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟生物进化过程的搜索启发式算法，它使用类似自然选择和遗传学的原理在潜在解空间中搜索最优解。在MATLAB中实现遗传算法需要先搭建合适的环境，设置工作路径，以及了解如何调用和使用遗传算法相关的函数和工具箱。 ## 1.1 遗传算法简介 遗传算法是一种全局优化算法，它的特点是不依赖于问题的梯度信息，适用于搜索复杂、多峰等难