r=1;d=0.5;a=0.1;b=0.02;function xdot=shier(t,x) xdot=[(r-a*x(2)).*x(1);(-d+b*x(1)).*x(2)];endfunctionts=0:0.1:15;x0=[25,2];[t,x]=ode45('shier',ts,x0);[t,s] plot(t,x),grid,gtext('x(t)'),gtext('y(t)'),pause, plot(x(:,1),x(:,2)),grid 这段代码怎么运行成图形结果
时间: 2023-09-13 13:03:05 浏览: 41
这段代码是用 MATLAB 编写的,需要在 MATLAB 环境下运行。可以按照以下步骤:
1. 打开 MATLAB 软件,点击左上角的 New Script 新建一个脚本文件。
2. 将代码复制粘贴到脚本文件中。
3. 点击运行按钮或者按下键盘上的 F5 键运行代码。
4. 运行完成后,会弹出两个图形窗口,一个显示 x(t) 和 y(t) 随时间变化的曲线,另一个显示相空间轨迹。
注意:在运行代码之前,需要确保 MATLAB 软件已经安装,并且已经正确安装了 ODE Solver(ODE 求解器)工具箱。
相关问题
function xdot=shier(t,x) r=1; d=0.5; a=0.1 ; b=0.02 ; xdot=[(r-a*x(2)).*x(1); (-d+b*x(1)).*x(2)];
### 回答1:
这是一个用于求解 Lotka–Volterra 方程的函数,也称为食饵-捕食者方程。该方程描述了一种生态系统中捕食者和猎物之间的相互作用。
其中,x(1) 表示猎物的数量,x(2) 表示捕食者的数量。r、d、a、b 都是常数,分别表示:
- r:猎物的自然增长率;
- d:捕食者的自然死亡率;
- a:猎物被捕食后,捕食者数量的增长率;
- b:捕食者的捕食效率(即每捕食一个猎物,捕食者的数量增加的比例)。
该函数返回一个二维向量 xdot,表示猎物和捕食者数量的变化率。其中,xdot(1) 表示猎物数量的变化率,xdot(2) 表示捕食者数量的变化率。
### 回答2:
这段代码是一个函数shier(t,x),其中t是时间,x是一个包含两个元素的向量。
函数定义中给定了四个常量r、d、a和b,分别代表了参数的值。
函数返回一个包含两个元素的向量xdot,表示x的导数。
具体计算过程如下:
1. 首先,计算x(1)的导数,即(x(1))' = (r-a*x(2))*x(1)
这里使用了向量运算,(r-a*x(2))为一个标量,x(1)为一个向量,最终结果为一个和x(1)等长的向量。
2. 然后,计算x(2)的导数,即(x(2))' = (-d+b*x(1))*x(2)
同样,这里也使用了向量运算,(-d+b*x(1))为一个标量,x(2)为一个向量,最终结果为一个和x(2)等长的向量。
最后,将两个向量合并成一个向量xdot返回。
总结:
这段代码是根据给定的常量值和输入向量,计算两个元素的导数, 并将结果保存在一个向量xdot中返回。
### 回答3:
这段代码是一个用于描述二元动力学系统的函数,函数名为shier。其中,输入参数t为时间,x为状态向量。函数内部定义了几个常数:r=1表示实数r的值为1,d=0.5表示实数d的值为0.5,a=0.1表示实数a的值为0.1,b=0.02表示实数b的值为0.02。
函数内部的xdot是一个列向量,有两个元素。第一个元素是表达式(r-a*x(2)).*x(1),第二个元素是表达式(-d+b*x(1)).*x(2)。
其中,“.*”表示元素级别的乘法运算。即第一个元素的计算方式为(r-a*x(2))*x(1),第二个元素的计算方式为(-d+b*x(1))*x(2)。
该函数的作用是根据给定的时间t和状态向量x,计算出下一时刻状态的变化率xdot。根据给定的参数值和状态变量的取值,通过乘法和减法运算来计算出xdot的值。
r=1;d=0.5;a=0.1;b=0.02; xdot=[(r-a*x(2)).*x(1);(-d+b*x( 1)).*x(2)];function xdot=shier(t,x) ts=0:0.1:15; x0=[25,2]; [t,x]=ode45('shier',ts,xO);[t,s] plot(t,x),grid,gtext('x(t)'),gtext('y(t)'),pause, plot(x(:,1),x( :,2)),grid, end
这是一个 MATLAB 代码,其中使用了 ODE45 函数来求解常微分方程组。具体来说,该代码定义了一个函数 shier,该函数计算了一个二维的常微分方程组 xdot=[(r-a*x(2)).*x(1);(-d+b*x(1)).*x(2)] 的右手边。然后,该代码使用 ODE45 函数来求解这个常微分方程组,并把结果画在图上。在这个代码中,使用了一些参数,如 r=1,d=0.5,a=0.1,b=0.02,以及初始条件 x0=[25,2]。如果你想更好地理解这个代码,可以参考 MATLAB 的帮助文档或者相关的教程。