我在上遇到了一个奇怪的问题。下面是一个最低限度的工作示例:
import sys
import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
from scipy.integrate import ode, complex_ode
def fun(t):
return np.exp( -t**2 / 2. )
def ode_fun(t, y):
a, b = y
f = fun(t)
c = np.conjugate(b)
dt_a = -2j*f
我在Scilab中使用ode23、ode45和ode113来求解ODE,我将计算平均绝对误差来检验哪一个更准确,但是所有的求解者都给出误差等于0,向量长度对所有的n=100都是相同的。我看到这里有一些问题,它不符合MATLAB的结果。你能帮忙吗?我要附上我的密码。
clear
function [v] = functiondifference(t,y,exact)
[row,column] = size(t); // size(A) returns the dimensions of a matrix A. In our case t is a column vector
f
我有一个Simulink模型,它有一个Stateflow图表,其中有一个流出范围,可以将数组/向量变量输出到其中。我使用的是Matlab 2013a的最新版本。这可能与我运行模拟时的警告有关:
Warning: The model 'xxx' does not have continuous states, hence
Simulink is using the solver 'FixedStepDiscrete' instead of solver
'ode3'. You can disable this diagnostic by expli
我正在将MATLAB代码翻译成Python,但在担心翻译之前,我想先了解MATLAB,特别是它的ODE15s求解器是如何解释方程的。
我有一个函数脚本,它在主脚本中被调用,这个函数脚本包含以下等式:
function testFun=testFunction(t,f,dmat,releasevec)
testFun=(dmat*f)+(releasevec.');
在testFunction中,t表示时间,f表示我要求解的值,dmat表示我感兴趣的常量矩阵,refers表示附加常量的向量。
主脚本中的ODE15s解算器使用以下行实现其魔力:
for i=1:1461
我只想问一些关于我的code..got的问题--这个来自互联网的代码--这可能是mathworks网站上的一个例子。我在MATLAB中对这个代码进行了仿真,得到了与串行计算相比,使用并行计算(由2名工作人员组成的匹配池)求解ODE所花费的时间更少的结果。
我的问题是,能否有人向我解释一下并行性是如何解决matlab..below中的ODE方程的,这是我在matlab中使用的并行计算的代码。
此代码是编译计算代码和显示代码的主要代码。
% Main Coding
% Initialize the k and b ranges.
%
bVals = 0.1 : 0.05 : 5;
kV
我有一个类似下面的matlab格式的微分方程。
syms x y m g r l J
% x,y are variables, the others are constant
1: 0.5*m*(r^2*x^2+l^2*(Dx-Dy)^2+2*r*l*Dx*(Dx-Dy)*cos(y))+0.5*J*(Dx-Dy)^2=m*g*
(l*sin(x-y)-r*(1-cos(x)));
2: J*(D2x-D2y)+l^2*(D2x-D2y)-r*l*(Dx)^2*sin(y)+r*l*D2x*cos(y)-m*g*l*cos(x-y)=0,
3: x(0)=pi/2,y(0)=pi/2,
我正在使用Matlab来尝试解决一个由三个一阶常微分方程组成的系统,但是我得到的错误信息是'syms‘需要Symbolic Toolbox。爬行器中出现错误(第1行) syms f(t) s(t) v(t) r W c h Q a k b H K e 在以前的情况下,我收到一个错误,说这个ODE系统不能显式求解(即以封闭形式)。我认为数值积分是唯一的方法。r、W、c、h等都是参数。有人能告诉我如何模拟/求解和绘制下面的ODEs吗? syms f(t) s(t) v(t) r W c h q a k b H K e
r = 1;
W = 0.5;
c = 0.4;
h = 0.9;
q