欧拉法与梯形法求解微分方程【含matlab源代码】

2021-07-30 10:38:38 浏览数 (1)
本文介绍两种入门级求解微分方程的方法 —— 梯形法与欧拉法。

将上述方程组改写成matlab语言：

代码语言：javascript复制
function F = fun(t,Y)

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%   程序作者：Miracle         （matlab爱好者公众号）           %
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% 任何人都可以免费无条件获取本程序，切勿将本程序用于商业用途。%
% 程序版权归matlab爱好者公众号所有。%
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% 敬告：切勿删改本声明部分，否则将自动失去本程序的使用权               %
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% 把初值传给T、T、V、C
T = Y(1);
Tx = Y(2);
V = Y(3);
C = Y(4);
% 设置对应的微分方程
f1 = 1 - 0.1*T   0.5*T*(1 - (T   Tx)/1000) - 0.0014*V*T;
f2 = 0.0014*V*T - 0.9*Tx - 0.03*Tx*C;
f3 = 3.09375*Tx - (3 0.007*T)*V;
f4 = 0.03*Tx*C-0.06*C;
% 放在一起
F = [f1;f2;f3;f4];
end

一、欧拉法

1.1 向前欧拉公式

1.2 向后欧拉公式

欧拉法求解源代码

代码语言：javascript复制

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%   程序作者：Miracle         （matlab爱好者公众号）           %
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% 任何人都可以免费无条件获取本程序，切勿将本程序用于商业用途。%
% 程序版权归matlab爱好者公众号所有。%
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% 敬告：切勿删改本声明部分，否则将自动失去本程序的使用权               %
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clear;clc;close all;
Delta = 0.001;       %定义步长
t = 0:Delta:50;      %定义自变量t
n = length(t);       %自变量长度n
Y(:,1) = [20.7172;2;3.1478*10^5;122.1667]; %定义T T* V C的初始值

%% 自定义欧拉法，求解微分方程组
for k = 1:n-1
    %向前欧拉法
    %Y(:,k 1) = Y(:,k)   Delta*f(t(k),Y(:,k));
    Y(:,k 1) = Y(:,k)   Delta*f(t(k),Y(:,k));
    Y(:,k 1) = Y(:,k)   Delta*f(t(k 1),Y(:,k 1));
end
% 给T、T*、V、C赋值
T = Y(1,:);
T_xing = Y(2,:);
V =  Y(3,:);
C =  Y(4,:);
%% 绘制图像
figure;
set(gcf,'units','normalized','position',[0.15 0.2 0.7 0.6]);
subplot(2,2,1);
plot(t,T,'linewidth',1);xlabel('t');ylabel('T');title('T');
subplot(2,2,2);
plot(t,T_xing,'linewidth',1);xlabel('t');ylabel('T^*');title('T^*');
subplot(2,2,3);
plot(t,V,'linewidth',1);xlabel('t');ylabel('V');title('V');
subplot(2,2,4)
plot(t,C,'linewidth',1);xlabel('t');ylabel('C');title('C');

欧拉法结果图

二、梯形法

梯形法求解源代码

代码语言：javascript复制

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%   程序作者：Miracle         （matlab爱好者公众号）           %
%                                                            %
%              欢迎关注matlab爱好者公众号                      %
%                                                            %
% 任何人都可以免费无条件获取本程序，切勿将本程序用于商业用途。%
% 程序版权归matlab爱好者公众号所有。%
%                                                            %
% 敬告：切勿删改本声明部分，否则将自动失去本程序的使用权               %
%                                                            %
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

clear;clc;close all;
Delta = 0.001;        % 定义步长
t = 0:Delta:50;       % 定义自变量t
n = length(t);        % 自变量长度n
Y(:,1) = [20.7172;2;3.1478*10^5;122.1667];%定义T T* V C的初始值

%% 自定义梯形公式法，求解微分方程组
for k = 1:n-1    
    Y(:,k 1) = Y(:,k)   Delta*f(t(k),Y(:,k));
    Y(:,k 1) = Y(:,k)   Delta*(f(t(k),Y(:,k)) f(t(k 1),Y(:,k 1)));
end
% 给T、T*、V、C赋值
T = Y(1,:);
T_xing = Y(2,:);
V =  Y(3,:);
C =  Y(4,:);
%% 绘制图像
figure;
set(gcf,'units','normalized','position',[0.15 0.2 0.7 0.6]);
subplot(2,2,1);plot(t,T,'linewidth',1);xlabel('t');ylabel('T');title('T');
subplot(2,2,2);plot(t,T_xing,'linewidth',1);xlabel('t');ylabel('T^*');title('T^*');
subplot(2,2,3);plot(t,V,'linewidth',1);xlabel('t');ylabel('V');title('V');
subplot(2,2,4);plot(t,C,'linewidth',1);xlabel('t');ylabel('C');title('C');

梯形法结果图

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参考资料：

[1] https://blog.csdn.net/weixin_42141390/article/details/110184743 [2] https://blog.csdn.net/misskissC/article/details/8913941

图片来源：由 Gerd Altmann 在Pixabay上发布

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