用matlab编写程序分别用欧拉法、二阶龙格-库塔法、四阶龙格-库塔法求下面系统的输出 响应y(t)在0≤t≤1上，h=0.1时的数值解： 要求保留4位小数，并将三种方法的结果与真解进行比较。

在MATLAB中，你可以使用ode45函数来实现欧拉法、二阶龙格-库塔法(RK2)和四阶龙格-库塔法(RK4)来求解微分方程。假设你有一个描述系统动态的微分方程组dy/dt = f(y,t)，其中y是状态向量，t是时间，f是右端函数。

首先，你需要定义函数f，给出初始条件y0，以及给定的时间范围[0,1]和步长h。这里是一个基本的步骤：

% 定义微分方程的右手边
function dydt = myODEFun(y, t)
    % 这里填写具体的微分方程形式
end

% 初始条件
y0 = [your_initial_conditions];

% 时间范围和步长
tspan = [0 1];
h = 0.1;

% 欧拉法
[tEuler, yEuler] = euler(@myODEFun, y0, tspan, h);
yEuler = round(yEuler, 4); % 四舍五入到四位小数

% 龙格-库塔法
[tRK2, yRK2] = rk2(@myODEFun, y0, tspan, h);
yRK2 = round(yRK2, 4);

% 四阶龙格-库塔法
[tRK4, yRK4] = ode45(@myODEFun, tspan, y0);
yRK4 = round(yRK4(:, end), 4); % 只取最后一时刻点的数据

% 真解 (假设存在可用的解析解)
exactSolution = getExactSolution(tspan(1):h:tspan(end)); % 如果有真解函数替换这一行

接下来，你可以通过`plot`函数将三种方法的结果与真解进行可视化比较：

figure;
subplot(3,1,1);
plot(tspan, exactSolution, 'k', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'True Solution');
hold on;
plot(tEuler, yEuler, 'r', 'DisplayName', 'Euler Method');
plot(tRK2, yRK2, 'b', 'DisplayName', 'RK2 Method');
plot(tRK4, yRK4, 'g', 'DisplayName', 'RK4 Method');
legend('show');

title('Comparison of Numerical Methods');
xlabel('Time');
ylabel('Response');

最后别忘了检查`ode45`是否返回了正确的数据，因为真解可能不存在或不易获得。