"这篇文档是一篇关于一阶微分方程在MATLAB中数值解法的毕业论文，作者是邹健峰，指导教师是邢顺来讲师，主要探讨了Euler法（包括基本Euler法）和Runge-Kutta法（包括三种方法）在解决一阶微分方程中的应用，以及它们的MATLAB实现和性能比较。"
一阶微分方程在科学研究和工程计算中起着至关重要的作用，因为它们能够模型化许多动态系统的行为。MATLAB作为一个强大的数值计算平台，提供了便捷的工具来求解这类问题。本文重点讨论了Euler法和Runge-Kutta法，这两种方法是数值解法的基础。
1. Euler法：Euler法是一种简单的数值积分方法，由莱昂哈德·欧拉提出，适用于求解初值问题。基本Euler法通过将连续的微分方程转化为离散的步进过程，用当前时间点的函数值预测下一个时间点的值。尽管它易于实现，但其精度较低，特别是在步长较大时会出现较大的误差。
2. Runge-Kutta法：Runge-Kutta法是Euler法的一种改进，包括二阶、三阶和四阶等不同版本，其中四阶Runge-Kutta法是最常用的一种。这些方法通过考虑更多的函数值和时间点的组合，提供更精确的近似。例如，四阶Runge-Kutta法在每一步都使用四个不同的加权平均，从而提高了精度。
在MATLAB中，可以使用`ode45`函数求解一阶微分方程，它是基于四阶Runge-Kutta法的。这个函数不仅简单易用，还能自动调整步长以保持解的精度，同时控制计算效率。
论文通过具体的微分方程实例，编程实现了Euler法和Runge-Kutta法，并对比了它们的解，得出结论：改进的Euler法（可能指的是Heun's方法或中点方法）和四阶Runge-Kutta法具有较高的阶数精度，意味着在相同步长下，它们能提供更接近真实解的结果，而且算法稳定性较好。
关键词涵盖了关键概念，如一阶微分方程的数值解法，MATLAB作为计算工具，以及两种主要的数值解法家族——Euler法和Runge-Kutta法。通过这样的研究，读者可以深入理解这些数值方法的原理，以及如何在MATLAB环境中有效地应用它们。
