问题标签 [ode]

基本上......我需要一种在我的微分方程中包含相移的方法。也就是说，我的系统函数定义中有返回 dY/dt 之类的 Y(t-3)。就像这个微分方程：

现在，如果我尝试将其编写为传递给 scipy.odeint 的系统定义函数，我会迷失方向：

基本上就是这样。我真的希望有一个简单的答案，但我似乎无法找到一个。

具体来说......我正在尝试以数值方式计算由以下函数定义的系统的解决方案：

然后这个函数随后被赋予 odeint，如下所示：

然后我可以像这样取出 ETA 的每个单独组件（如 eta_0）ETA[:,0]：

我在这里遇到的问题是pastEta(t-theta[?]). 目前，这是一个试图找到已经计算的 eta 值的函数（对于 whenstart_time < t-theta[?] < t和theta[?] > 0。这不是很好。

我看到在这种情况下，我可以单独找到 eta 的每个组件，然后获取先前计算的 eta 组件（eta_0、eta_1、eta_2）的计算值来计算 eta_3，并且类似地计算 eta_4，但这并不理想，因为它剥夺了我可以“即插即用”任何通用公式。

我在 C 中实现了一个 Matlab 脚本的等效版本。为了运行 ode45，我选择了 GNU 科学库。但是 ode45 为每个版本生成不同的输出。我已经工作了一段时间，但我无法找到问题所在。我使用 gsl_odeiv2_driver_apply_fixed_step 进行与 Matlab 中相同的步骤。

Matlab 脚本

C代码

Matlab 输出

C 输出

在第二列的末尾，数据有很大不同。在 Matlab 中几乎是 0 但不是 C 代码。

Matlab 时间戳

我有一个 ODE y'=y^2+y，; 所以，我写了一个脚本：

但它返回以下错误：

我在定义函数时一定犯了一些错误。我感谢任何意见和建议。

我有一个 ODE，我想消除x. 有人可以在 MATLAB 中帮助我吗？

方程

常量值：

方程如下所示：

dxi(t)/dt = -c * xi(t) * yi(t)

dyi(t)/dt = a * Σ{i=1 to n}(xi(t) * yi(t)) + xi(t) * yi(t - 1) + b

其中 a、b 和 c 是您想要的任何常数值，例如 a=1、b=2、c=3。

Σ{i=1 to n}(xi(t) * yi(t)) 表示从i=1到n求和，例如n=3：x1(t)*y1(t) + x2(t)*y2 (t) + x3(t)*y3(t)

那么，如何使用 matlab 表达和解决这个问题？

我正在尝试对一个由三个微分方程组成的系统进行建模。这是一个液滴模型，参数化与弧长s 的关系。

方程为：
dx/ds=cos(theta)
dz/ds=sin(theta)
(theta)/ds=2*b+c*z-sin(theta)/x

初始条件是 x、z 和 theta 在 s=0 时都为 0。为了避免 d(theta)/ds 上的奇异性，我还有一个条件是，在s=0处，d(theta)/ds=b。我已经写了这段代码：

这产生了一个螺旋式的解决方案。它不是创建一个液滴配置文件，而是创建许多。当然，这里我没有正确初始化方程，因为我不确定如何在 s=0 处为 theta 使用不同的方程。

所以问题是：我如何包含 d(theta)/ds=b 而不是通常在 s=0 处的初始条件？这可以使用matlab上的内置求解器吗？

谢谢。

我是编程新手，我必须使用常微分方程 (ODE) 创建一个 matlab gui 代码，然后绘制所述方程。我遇到的问题是 ode 的函数在一个 .m 文件中定义并在另一个 .m 文件中调用的格式，如下所示：

我的代码要求我创建一个 gui，它会在 gui 程序启动后立即初始化 ode 函数（第一部分），然后将接受初始条件并在按下按钮后立即计算对函数的调用（第二部分）。

我的问题是：我必须调用 .m 文件还是有办法将上述 ode 函数编码到 gui 代码中？如何将第二部分输入到 gui 代码中？

感谢所有做出贡献的人。

编辑：下面的代码是 GUI 的 GUIDE 代码，您可以随意测试它并确认错误。

我需要为 y 解决下一个系统：

是这样的：

我基于两个脚本编写了一个 Python 程序。一个主程序和第二个 newton-jacobian 脚本，因为我使用的是牛顿迭代法，导致这个问题在 u 和 u' 处有 2 个边界条件

现在，我可以解决下一个问题：

仅当 k=常数时！

在我的问题中，k 取决于 x，在程序中计算，有 N 个值。

有谁知道或可以建议一种方法来解决我插入 k 的上述非线性系统，并且我尝试在第二个牛顿求解器脚本中调用 k_function()，但我没有成功。它不承认它。

任何解决非线性方程模拟系统的人的建议都将受到欢迎！

好的，那么我将如何编写代码来优化微分方程中的常数 a 和 b，例如 dy/dt = a*y^2 + b，使用curve_fit？我将使用 odeint 来求解 ODE，然后使用 curve_fit 来优化 a 和 b。如果您能就这种情况提供意见，我将不胜感激！

里面有boost 1.53 和 OdeInt。它有一系列数值 ode 求解器。但是我想知道其中是否有lsode模拟 - 对于您已保证分析解决方案的情况？