我有一个目标函数,它根据一些参数来计算非线性常微分方程系统的实际值与我的预测值之间的差值。
residuals_vector = actual_values-predictions
P参数N残差的[residuals_vector]=objfun(actual_values,time,parameters),在Matlab语言中有没有一种简便的方法计算该系统的灵敏度矩阵P x N
我刚接触Julia这门很有前途的语言,希望它能加速我僵硬的常微分方程。这里是这样的: 1)方程必须以矩阵的形式定义,通过使用质量,阻尼,刚度矩阵输出一个尺寸为400x400的Matlab。实现了二阶常微分方程的通用状态空间表示。2)除了线性动力学外,还存在非线性作用力,这种作用力依赖于线性动力学的某些状态。这些力必须在ode函数中定义。 然而,由于初始条件的原因,状态变量根本不会改变,尽管应该改变。下面是一个示例代码,其中包含较小的矩阵,用于原型设计: #Load packages
using LinearAlgebra
using OrdinaryDiffEq
using Differen
我得到了错误的解决方案,不确定odeint是否是解决这个常微分方程系统的正确工具。 我试图通过求解一个常微分方程组来模拟一个简单的一级化学反应。从逻辑的角度来看,我的函数是正确的,我可以在MATLAB中解决这个问题,几乎没有问题。我也希望能够在python中做这项工作。我认为odeint是完成这项工作的工具,但我可能错了。我的解决方案不应该每次都在自变量= 10处收敛,但无论输入如何,它总是收敛的。 from matplotlib.pyplot import (plot,grid,xlabel,ylabel,show,legend)
import numpy as np
from scip
我有一组混合的微分方程和代数方程,我已经在MATLAB中找到了它的解析解。它涉及沿y=x^2约束的二维曲线移动的点质量。
我该如何使用MATLAB中的常微分方程求解器(或者其他更简单的东西)来模拟球在曲线上滚动?动画我可以自己做,我更关心的是找出每一步的速度,xd yd。这就是我迷路的地方。
这些是我用拉格朗日乘子导出的运动方程。因此才有了lambda。lambda是反作用力。我可以计算加速度,xdd ydd,但是我假设,如果我想要正确地模拟它,我还需要状态下的速度。
% Symbolic functions
syms y x xd yd xdd ydd
syms m g lambda
%
我试着用MATLAB编写一个常微分方程。
我写了这段代码:
function [y] = odefun(t,y)
t = [0:0.01:10];
y = [0 0]';
y(1) = y(2);
y(2) = sin(2*t)-2*y(2)-2*y(1); % I get an error here
end
在这段代码的最后一行中我得到了一个错误。MATLAB没有告诉我错误是什么。它只是告诉我在那一行中有一个错误。
为什么我会得到这个错误以及如何解决它?
我是netlogo的新用户。我有一个反应系统(转化为常微分方程),可以用Matlab求解。我想在netlogo中开发相同的模型(用于与matlab结果的比较)。我对time/tick感到困惑,因为netlogo使用"ticks“表示时间增量,而Matlab使用秒为单位的时间。如何将我的matlab秒转换为刻度数?有人能帮我写代码吗?模型是:
A + B ---> C (with rate constant k1 = 1e-6)
2A+ C ---> D (with rate constant k2 = 3e-7)
A + E ---> F (with rate co
方程可以找到。正如你所看到的,它是由8个标量方程组成的,接近于3个矩阵方程。为了让Matlab知道方程是矩阵的,我将可变时间相关向量函数声明为:
syms t p1(t) p2(t) p3(t)
p(t) = symfun([p1(t);p2(t);p3(t)], t);
p = formula(p(t)); % allows indexing for vector p
% same goes for w(t) and m(t)...
已知矩阵声明如下:
A = sym('A%d%d',[3 3]);
Fq = sym('Fq%d%d',[2 3]);
Im