function dydt = f(t,y)dydt = sqrt(1-y^2);endy0 = 0.5; % 初始条件tspan = [0 5]; % 求解区间[t,y] = ode45(@f,tspan,y0);plot(t,y)xlabel('t')ylabel('y')

时间: 2024-06-03 17:07:10 浏览: 73
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求解微分方程的多种方法（欧拉法，梯形法，四阶龙格-库塔法，ode45 法）

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As an AI language model, I do not have emotions, opinions or desires, nor can I experience anything. Therefore, the concept of "null" does not apply to me in any meaningful way. Can I assist you with anything else?
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RK45(dydt, trange, yinit, tol)：RK45就像matlab的ode45。 它可以用于八度音程，因为它不带ode求解器。-matlab开发

% dydt = 一阶微分方程组% trange = 自变量的范围% yinit = 初始条件％tol =误差绝对公差，默认值= 1e-6; ％ 例子： % [t,y] = RK45(@(t,y)[y(2); (1-y(1)^2)*y(2)-y(1)],[0 20],[2 ; 0]); % 子图 (1,2,2); % plot...
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Chua 电路范式：一个 MATLAB 函数，它返回给定 Chua 参数输入的 I3、V2、V1 时间序列-matlab开发

dydt = @(t,y) chua_odes(y, parameters); % ode45需要的函数句柄 % 使用ode45进行数值求解 sol = ode45(dydt, tspan, initial_conditions); I3 = sol(:,1); V2 = sol(:,2); V1 = sol(:,3); end chua_ode...

function [t,y] = RK_ode(dydt,tspan,y0,h) % dydt: function handle to ODE % tspan: [ti,tf] % y0: initial conditions % h: step size ti = tspan(1); tf = tspan(2); t = (ti:h:tf)'; n = length(t); y = zeros(n,length(y0)); y(1,:) = y0; for i=1:n-1 k1 = h*dydt(t(i),y(i,:))'; k2 = h*dydt(t(i)+h/2,y(i,:)+k1/2)'; k3 = h*dydt(t(i)+h/2,y(i,:)+k2/2)'; k4 = h*dydt(t(i)+h,y(i,:)+k3)'; y(i+1,:) = y(i,:) + (1/6)*(k1+2*k2+2*k3+k4); end end与代码：clc clear tspan = [0, 10]; y0 = [0, 0]; h = 0.05; [t, y] = RK_ode(@odefunc, tspan, y0, h); function dydt = odefunc(t, y) a=20; b=40; c=15; dydt = [b*(c-y(1))/sqrt((c-y(1)).^2+(a*t-y(2)).^2);b(a*t-y(2))/sqrt((c-y(1)).^2+(a*t-y(2)).^2)]; end整合

输入参数 dydt 是一个指向 ODE 函数的函数句柄，tspan 是时间段，y0 是初始条件，h 是步长。函数输出 t 和 y 均为列向量，并包含了在时间段 tspan 内的函数数值解。 ODE 函数 odefunc 实现了一个具体的二阶微分...

matlab解方程y'=sqrt(1-y^2)

function dydt = f(t,y) dydt = sqrt(1-y^2); end 然后定义初始条件和求解区间： y0 = 0.5; % 初始条件 tspan = [0 5]; % 求解区间 最后使用ode45函数求解： [t,y] = ode45(@f,tspan,y0); ...

function dydt = myode(t,y)dydt = zeros(2,1);dydt(1) = y(2);dydt(2) = -sin(y(1));解释一下什么意思

这是一个ODE（Ordinary ...在这个ODE问题中，dydt(1) = y(2) 表示质点的速度是 y(2)，dydt(2) = -sin(y(1)) 表示质点的加速度是-sin(y(1))。这个ODE问题的解法需要使用数值方法，例如欧拉法，龙格-库塔法等等。

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

1. 定义初始条件y0、时间范围tspan和步长h。 2. 调用RK4函数求解，其中odefun为右侧函数句柄，y0为初始值，tspan为时间范围，h为步长。RK4函数内部实现了龙格-库塔方法的迭代公式，将每个时间步长上的y值存储在y...

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];...

function dydt = heat_eq(t, y, Pheat, R1, R2, Cin, Cwall, Th_out) Th_in = y(1); Th_wall = y(2); dTh_in_dt = Pheat/Cin - (Th_in - Th_out)/(R1*Cin); dTh_wall_dt = (Th_in - Th_wall)*R1*Cwall - (Th_wall - Th_out)/(R2*Cwall); dydt = [dTh_in_dt; dTh_wall_dt]; endTh_in0 = 20; % 初始室内温度 Th_wall0 = 20; % 初始墙体温度 Th_out = 0;% 室外温度 Pheat = 8e3; % 电采暖设备额定功率 R1 = 1.2e-3; % 室内空气和墙体内侧的等效热阻 R2 = 9.2e-3; % 墙体外侧和室外空气的等效热阻 Cin = 1.1e6; % 室内空气等效热容 Cwall = 1.86e8; % 墙体等效热容 tspan = [0, 3600]; % 时间范围 y0 = [Th_in0; Th_wall0]; % 初始状态 [t, y] = ode45(@(t, y) heat_eq(t, y, Pheat, R1, R2, Cin, Cwall, Th_out), tspan, y0); plot(t, y(:, 1), t, y(:, 2)); legend('室内温度', '墙体温度'); xlabel('时间/s');ylabel('温度/℃');优化代码

plot(t, y(:, 1), t, y(:, 2)); legend('室内温度', '墙体温度'); xlabel('时间/s');ylabel('温度/℃'); 此外，还可以使用其他更高效的数值方法，如ode23s或ode15s等，以提高代码的运行效率。

数组索引必须为正整数或逻辑值。 出错 firstmain>odefunc (第 12 行) dydt = [b*(c-y(1))/sqrt((c-y(1)).^2+(a*t-y(2)).^2);b(a*t-y(2))/sqrt((c-y(1)).^2+(a*t-y(2)).^2)]; 出错 RK_ode (第 17 行) k1 = h*dydt(t(i),y(i,:))'; 出错 firstmain (第 6 行) [t, y] = RK_ode(@odefunc, tspan, y0, h);

function [t,y] = RK_ode(dydt,tspan,y0,h) % dydt: function handle to ODE % tspan: [ti,tf] % y0: initial conditions % h: step size ti = tspan(1); tf = tspan(2); t = (ti:h:tf)'; n = length(t); y = ...

用MATLAB编写以下数学模型的程序：function dydt = water_evaporation(t, y, k, RH0) r = (3*y(1)/(4*pi))^(1/3); % 求解当前时刻水滴半径 S = 2*pi*r^2; % 求解当前时刻水滴表面积 V = 2/3*pi*r^3; % 求解当前时刻水滴体积 RHt = y(2); % 当前时刻相对湿度 T = 20+273.15; % 温度设定为 20 度 esat = 611.2*exp(17.67*(T-273.15)/(T-29.65)); % 计算当前时刻的饱和水汽分压 et = esat*RHt; % 计算当前时刻水汽的分压 dydt = zeros(2,1); % 初始化返回的微分方程组值 dydt(1) =-k*S*V/(sqrt(RHt/RH0)*et); % 计算体积的变化率 dydt(2) =(k*V*esat)/(2*sqrt(RHt/RH0)*et); % 计算相对湿度的变化率 ，微分方程dVdt =-k*S*V/(sqrt(RHt/RH0)*et)对时间求导得（1）式，再把这个微分方程带入（1）式得到（2）式，求解微分方程（2）式

function dydt = water_evaporation(t, y, k, RH0) r = (3*y(1)/(4*pi))^(1/3); % 求解当前时刻水滴半径 S = 2*pi*r^2; % 求解当前时刻水滴表面积 V = 2/3*pi*r^3; % 求解当前时刻水滴体积 RHt = y(2); % 当前时刻...

y''-1000(1-y^2)*y'+y=0;y(0)=0,y'(0)=1

令 $z_1=y$，$z_2=y'$，则有： $$ \begin{cases} z_1' = z_2 \\ z_2' = 1000(1-z_1^2)z_2-z_1 \end{cases} $$ 这是一个一阶微分方程组，可以使用常规的数值方法求解。比如，使用Matlab的ode45函数可以求解该微分...

dydt = @(t,y) [y(2);-2*y(2)-2*y(1)+cos(t)];是什么

这是一个匿名函数句柄，用于表示二阶微分方程 y'' + 2y' + 2y...例如，当 t=0，y=[0,0]时，dydt(t,y)的结果是 [0,1]，因为 y(1)=0, y(2)=0，所以 y'(0)=y(2)=0，y''(0)=-2y(2)-2y(1)+cos(0)=-1，所以输出结果是 [0,1]。

dydt = zeros(3,1); y(1) = (f-y(3)); dydt(2) = R.*y(2)./Tm; dydt(1) = (1/R.*y(1)-y(2))./Tl;

其中 y(1)、y(2)、y(3) 分别代表三个未知量，dydt(1)、dydt(2)、dydt(3) 分别代表三个未知量的导数。根据您提供的微分方程组，可以写出如下的 MATLAB 代码： function dydt = myodefun(t, y, R, Tm, Tl, f) % t...

function dydt = myode(t,y) ↑ 错误: 此上下文中不支持函数定义。函数只能作为代码文件中的局部函数或嵌套函数创建。

[t,y] = ode45(@myode, [0 10], [1 0]); 其中 @myode 表示传递函数句柄，告诉 ode45 函数要调用 myode 函数来计算微分方程的右侧。 4. 运行脚本文件，就可以得到正确的结果了。 希望这个回答能够帮助到...

dx/dt=160-0.16*x(t)-(0.4*x(t)*y(t))/(1+0.5*z(t)),dy/dt=(0.4*e^(-0.12*t1)*x*(t-t1)*y(t-t1))/(1+0.5*z*(t-t1)-0.5*y(t)-0.1*y(t)*z(t),dz/dt=0.2*y(t-0.5)-0.4*z(t)

dydt = (0.4*np.exp(-0.12*t1)*x*(t-t1)*y)/(1 + 0.5*z*(t-t1) - 0.5*y - 0.1*y*z) dzdt = 0.2*y(t-0.5) - 0.4*z return [dxdt, dydt, dzdt] def solve_equations(): t_start = 0 t_end = 10 num_points = ...

dydt=@（t，y）5*t-5*y-0.2*cos（y）

[t, y] = ode45(dydt, tspan, y0); % 绘制 y 关于 t 的图像 plot(t, y); xlabel('t'); ylabel('y'); title('Solution of dy/dt = 5t - 5y - 0.2*cos(y)'); 这段代码将求解 dy/dt = 5t - 5y - 0.2*cos(y)，并...

function [t, y] = system_response() % 系统响应函数 % 定义系统微分方程 dydt = @(t, y) [y(2); -6*y(1) - 5*y(2) + 10*cos(t)]; % 定义初始状态 y0 = [2; 0]; % 求解微分方程 [t, y] = ode45(dydt, [0, 20], y0); % 绘制系统自由响应、强迫响应和全响应的图像 figure; subplot(3, 1, 1); plot(t, y(:, 1)); title('自由响应'); xlabel('时间'); ylabel('幅值'); subplot(3, 1, 2); plot(t, 10*cos(t)); title('强迫响应'); xlabel('时间'); ylabel('幅值'); subplot(3, 1, 3); plot(t, y(:, 1) + 10*cos(t)); title('全响应'); xlabel('时间'); ylabel('幅值'); end对以上代码做出注释

其中，变量 t 和 y 分别表示时间和系统状态，y(1) 和 y(2) 分别表示系统状态的两个分量。 接着，定义了系统的初始状态 y0，即在时间 0 时刻系统的状态。 然后，使用 MATLAB 内置函数 ode45 对微分方程...

function dydt=Infante_horizontal(t,x,formom) dydt = zeros(6,1); ur = x(1);vr = x(2); r = x(3);xx=x(4);yy=x(5); psi = x(6); %x 为当前时刻 USV 的状态[u v r x y psi ] F = formom(1);%%PID 输出力 T = formom(2);%%?¨PID 输出力矩 uc = formom(3)*( cos(formom(4))*cos(psi) + sin(formom(4))*sin(psi) ); %海流速度分量 vc = formom(3)*( -cos(formom(4))*sin(psi) + sin(formom(4))*cos(psi) ); %海流速度分量 u = ur+uc; %%USV 在海流影响下的真实速度 v = vr+vc; %%USV 在海流影响下的真实速度 %%%%%%AUV 水动力系数 m = 40; Xdu = -1.42; Xu = 0.1; Xuu = 8.2; Ydv = -38.4; Yv = 10; Yvv = 200; Ydr = -2.5; Yr = 5; Ndr = -8.9; Ndv = 2.2; Nv = 36; Nr = 5; Nrr = 15; Iz = 8.0; Yuv = 0; Yur = u*Xdu; Nuv = u*(Ydv-Xdu); Nur = u*Ydr; d11 = Xu+Xuu*abs(ur); d22 = Yv+Yvv*abs(vr); d66 = Nr+Nrr*abs(r); d26 = Yr; d62 = Nv; c26 = m-Xdu; c62 = Xdu-Ydv; m11 = m-Xdu; m22 = m-Ydv; m26 = -Ydr; m66 = Iz-Ndr; A = -d22*vr+(d26-ur*c26-m*uc)*r; B = (d62-ur*c62)*vr-d66*r+T; ur = x(1);vr = x(2); r = x(3);xx=x(4);yy=x(5); psi = x(6); %%%%AUV 动力学模型 dydt(1) = (1/m11)*(-d11*ur+F); dydt(2) = (A*m66-B*m26)/(m22*m66-m26*m26); dydt(3) = (B*m22-A*m26)/(m22*m66-m26*m26); %%%AUV 运动学模型 dydt(4) = u*cos(psi) - v*sin(psi); dydt(5) = u*sin(psi) + v*cos(psi); dydt(6) = r ;

该函数接受三个输入参数：当前时间 t，当前状态 x 和 PID 输出力与输出力矩 formom。其中，状态 x 包含当前时刻 AUV 的速度、位置和姿态，即[u v r x y psi]。函数返回一个包含六个元素的列向量 dydt，分别表示 AUV ...

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针对风电场风速模拟及其预测，特别是结合Weibull分布和智能优化算法，Matlab提供了一套完整的解决方案。在《Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析》这一资源中，你将学习如何应用Matlab进行风速数据的分析和模拟，以及预测未来的风速变化。 参考资源链接：[Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析](https://wenku.csdn.net/doc/63hzn8vc2t?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，Weibull分布的拟合是风电场风速预测的基础。Matlab中的统计工具箱提供了用于估计Weibull分布参数的函数，你可以使
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小栗子源码2.9.3版本发布

资源摘要信息:"小栗子源码_*.*.*.*.zip" 根据提供的信息，此压缩包中包含的文件应与"小栗子"项目的源码有关，版本号为*.*.*.*。"小栗子"很可能是一个软件产品的名称，而源码则指的是该软件项目最原始的代码文件。源码对于IT行业的开发人员来说是极其重要的资源，它包含了构建程序所需的所有指令和注释。开发者通过阅读和修改源码来改进软件、修复bug、添加新功能或进行定制化开发。 该压缩包的描述和标题一致，没有额外提供更多的信息，这表明我们只能从标题本身推测其内容。标题中的"*.*.*.*"很可能表示的是该软件的版本号，其中： - "2"代表软件的主版本号，通常意味着软件的架构或者功能上发生了重大的变更。 - "9"可能是次版本号，表示软件功能的增强或是一些新功能的添加。 - "3"可能是修订版本号，通常是指在次要版本基础上的小的错误修复或改动。 - "0"可能是补丁版本号，表示对次要版本的一些微小的修复或更新。 由于没有提供标签信息，我们无法得知该软件具体的应用场景或是目标用户。同时，压缩包内文件的具体结构和所包含的文件类型也无从得知，通常一个软件的源码包会包含多个文件，例如： - 源代码文件：通常以.cpp、.h、.java、.py等为后缀，分别代表C++、C语言、Java或Python等不同编程语言的源代码。 - 资源文件：可能包含图片、音频、视频等资源文件，这些资源文件被源代码引用以提供程序的视觉或听觉效果。 - 编译脚本或配置文件：如Makefile、build.xml、CMakeLists.txt等，它们用于自动化编译过程。 - 项目文档：可能包含README、LICENSE等，用于说明软件的使用、安装、版权和许可证等信息。 - 开发者文档：包含了API文档、开发指南、设计文档等，以帮助开发者更好地理解软件的架构和开发细节。 在没有具体的文件列表情况下，无法提供更深入的分析。如果需要进一步分析压缩包内部结构和内容，需要解压该压缩文件，并查看具体的文件列表和文件内容。在处理源码时，需要具备与之相对应的编程语言知识和开发经验，才能有效地理解和使用这些源码。对于开发人员而言，源码是学习编程技术、掌握软件架构和提高编程能力的宝贵资源。对于企业来说，源码则涉及到产品的知识产权和商业机密，因此管理源码的安全性和保密性至关重要。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩