dv/dt=-p*s*c_x*v*v^2/(2m)-g*sin(qj);已知其他数据,拟合求解c_x,写一个matlab代码
时间: 2023-11-14 17:09:04 浏览: 31
这是一个非线性方程组,可以使用非线性最小二乘法进行拟合求解。
以下是一个matlab代码示例:
```matlab
% 假设已知的数据
p = 1.23; % 空气密度
s = 10; % 物体横截面积
m = 1; % 物体质量
g = 9.8; % 重力加速度
qj = 30/180*pi; % 抛射角度
t = [0 1 2 3 4 5]; % 时间
v = [0 10.12 18.16 23.87 27.58 29.81]; % 速度
% 定义目标函数
fun = @(x) v - sqrt((2*m*g*sin(qj)+x*s*p*v.^2)./(p*s*x));
% 初始参数猜测
x0 = 0.01;
% 非线性最小二乘拟合
x = lsqnonlin(fun, x0);
% 输出拟合结果
cx = x
```
注意:这个问题需要提供时间和速度两个向量作为已知数据,如果只提供一个数值,则无法进行拟合求解。而且需要根据具体情况修改已知数据和初始参数猜测。
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dv/dt=-p*s*c_x*v^2/(2m)-g*sin(qj);已知其他数据,拟合求解c_x,写一个matlab代码
假设已知数据为:v、t、p、s、m、g、qj,可以写出如下的MATLAB代码求解c_x:
```matlab
% 已知数据
v = [10 20 30 40 50]; % 速度
t = [1 2 3 4 5]; % 时间
p = 1.225; % 空气密度
s = pi * 0.01^2; % 参考面积
m = 1; % 物体质量
g = 9.81; % 重力加速度
qj = 45 * pi / 180; % 投掷角度(弧度制)
% 定义函数
f = @(c_x) -p * s * c_x .* v.^2 ./ (2*m) - g * sin(qj);
% 拟合求解c_x
c_x_fit = lsqcurvefit(f, 0.1, v, t);
% 输出结果
disp(['拟合得到的c_x值为:', num2str(c_x_fit)]);
```
其中,lsqcurvefit函数为MATLAB的非线性最小二乘拟合函数,用于求解函数f中未知参数c_x的最优值。在这里,我们假设c_x的初值为0.1。最终,输出拟合得到的c_x值即可。
怎么用matlab求解微分方程:m*dv/dt=m*g-k*v^2
首先,将微分方程化简为标准形式:
dv/dt = (m*g-k*v^2)/m
然后,可以使用MATLAB中的ode45函数来求解此微分方程。ode45函数可以自动选择合适的步长进行数值积分,并返回解。
以下是MATLAB代码示例:
```matlab
% 定义常数
m = 1; % 质量
g = 9.8; % 重力加速度
k = 0.1; % 阻力系数
% 定义微分方程
f = @(t,v) (m*g-k*v^2)/m;
% 定义初始条件
v0 = 0; % 初始速度
tspan = [0, 10]; % 时间范围
% 求解微分方程
[t, v] = ode45(f, tspan, v0);
% 绘制速度随时间变化的曲线
plot(t, v);
xlabel('Time');
ylabel('Velocity');
title('Velocity vs. Time');
```
在代码中,先定义了常数m、g和k,然后定义了微分方程f,使用ode45函数求解微分方程,并将结果存储在t和v向量中。最后,绘制了速度随时间变化的曲线。