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Matlab求解微分代数方程 (DAE)

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用户9925864
发布2022-07-27 08:26:25
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发布2022-07-27 08:26:25
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文章被收录于专栏:算法工程师的学习日志

周末有位同学请教了一个问题,他要求解一个微分方程组,但微分方程变量之间还有个线性方程组关系,这个就是典型的微分代数方程 ,Matlab里面有专门的求解方法,

什么是微分代数方程?

微分代数方程是一类微分方程,其中一个或多个因变量导数未出现在方程中。方程中出现的未包含其导数的变量称为代数变量,代数变量的存在意味着不能将这些方程记为显式形式 y′=f(t,y)。

ode15s 和 ode23t 求解器可以使用奇异质量矩阵 M(t,y)y′=f(t,y) 来解算微分指数为1的线性隐式问题,包括以下形式的半显式 DAE

y′0=f(t,y,z)

0 =g(t,y,z) 

在此形式中,由于主对角线存在一个或多个零值,因此代数变量的存在会产生奇异质量矩阵。

默认情况下,求解器会自动检验质量矩阵的奇异性,以检测 DAE 方程组。如果提前知道奇异性,则可将 odeset 的 MassSingular 选项设为 'yes'。对于 DAE,还可以使用 odeset 的 InitialSlope 属性为求解器提供 y′(0) 的初始条件估计值。

举个例子

其中x1(0)=0.8;x2(0)=x3(0)=0.1;

1)方程写成DAE形式

2)编程求解

代码语言:javascript
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clc
clear
close all
odefun = @(t,x)[-0.2*x(1)+x(2)*x(3)+0.3*x(1)*x(2);
                2*x(1)*x(2)-5*x(2)*x(3)-2*x(2)^2;
                x(1)+x(2)+x(3)-1]; %微分方程
M = [1 0 0;0 1 0;0 0 0]; % 质量矩阵
options=odeset('mass',M); % 定义mass属性
x0=[0.8;0.1;0.1];
[t,x]=ode15s(odefun,[0 10],x0,options);
figure
plot(t,x(:,1),t,x(:,2),t,x(:,3))
grid on
legend('x1','x2','x3')
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原始发表:2021-01-13,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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