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電路一階微分方程的求解

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電路一階微分方程的求解

單擊此處編輯母版標(biāo)題樣式,單擊此處編輯母版文本樣式,第二級(jí),第三級(jí),第四級(jí),第五級(jí),*,一階微分方程的求解,3.3,電路暫態(tài)分析的目的是為了得到,電路的時(shí)域響應(yīng),。,建立動(dòng)態(tài)電路的狀態(tài)方程,得到一階微分方程組(或一階微分方程),再求該方程組的解。,因此暫態(tài)分析的實(shí)質(zhì)就是如何獲得并且,求解電路的常微分方程,。,3.3 一階微分方程的求解,一階微分方程的求解可歸結(jié)為在給定初始條件下,,求微分方程的初值問題,基本思想:,在初值問題存在唯一解的時(shí)間區(qū)間內(nèi),在若干個(gè)時(shí)間離散點(diǎn)上,,用差分方程代替微分方程,,然后逐點(diǎn)求解差分方程,得到各時(shí)間離散點(diǎn) 、處的函數(shù) 近似值、,當(dāng)兩相鄰離散點(diǎn)之間的間隔較小時(shí),用一階差商,取代一階導(dǎo)數(shù),一.前向歐拉法,令步長(zhǎng) ,則,其近似值為:,近似解的誤差首先是由,差商,近似代替,微商,引起的,這種近似代替所產(chǎn)生的誤差稱為截?cái)嗾`差。還有一種誤差稱為舍入誤差,這種誤差是由于計(jì)算時(shí)數(shù)值舍入引起的。,前向歐拉法的幾何意義:,在任一步長(zhǎng)內(nèi),用一段直線代替函數(shù) 的曲線,此直線段的斜率等于該函數(shù)在該步長(zhǎng),起點(diǎn),的斜率。,歐拉法的幾何意義:過點(diǎn)A0(t0,y0),A1(t1,y1),A n(t n,y n),斜率分別為f(t0,y0),f(t1,y1),f(tn,y n)所連接的一條折線,所以歐拉法亦稱為,歐拉折線法,。,例1.應(yīng)用前向歐拉法解初值問題,取步長(zhǎng),h,=0.1,并把計(jì)算結(jié)果與精確解比較,解:據(jù)前向歐拉法,又,有:,【,思路,】用歐拉法求解常微分方程的初值問題時(shí),首先熟練掌握歐拉公式的一般形式,根據(jù)具體題目寫出找出歐拉公式的迭代式,并根據(jù)初始條件和所給步長(zhǎng)進(jìn)行迭代求解。,微分方程 是一階線性微分方程,可求出其通解:,則方程的解為:,從而有:,帶入初值 可得,一階非齊次線性微分方程,計(jì)算結(jié)果列表(為前向歐拉法計(jì)算近似值,為精確值),n,0,1.0,0,0,0,1,1.1,0.271828183,0.345919876,0.074019693,2,1.2,0.684755578,0.866642536,0.181886958,3,1.3,1.276978344,1.607215079,0.330236735,4,1.4,2.093547688,2.620359552,0.526811864,5,1.5,3.187445122,3.967666295,0.780221173,6,1.6,4.620817846,5.720961527,1.100143681,7,1.7,6.466396378,7.963873479,1.497477101,正,分析:,當(dāng)步長(zhǎng)不是很小時(shí),前向歐拉法的精度不,是很高。步長(zhǎng)取定后,步數(shù)越多,誤差越,大。,二、后向歐拉法,用一階差商近似代替 在一個(gè),步長(zhǎng)終點(diǎn),的一階導(dǎo)數(shù),則原微分方程化為:,對(duì)于給定初始條件,的微分方程,其近似值:,在任一步長(zhǎng)內(nèi),用一段直線,代替函數(shù) 的曲線,此直,線段的斜率等于該函數(shù)在該,步長(zhǎng),終點(diǎn),的斜率。,后向歐拉法的幾何意義:,精確值,近似值,注:后向歐拉法的兩種處理方式,前向Euler法為顯式,后向Euler法為隱式須解出,y,k,+1,.,可用迭代法,y,k+1,(,n,+1),=,y,k,+,hf,(,t,k+1,,,y,k+1,(n),),n=0,1,2,解得,y,k+1,,,其中,y,k+1,(0),=,y,k,+,hf,(,t,k,,,y,k,).,(結(jié)合前向歐拉法,預(yù)報(bào)),例2.應(yīng)用后向歐拉法解初值問題,取步長(zhǎng)h=0.1,并把計(jì)算結(jié)果與精確解比較,解:據(jù)后向歐拉法,又,計(jì)算結(jié)果列表(,為后向歐拉法計(jì)算近似值,為精確值),n,0,1.0,0,0,0,1,1.1,0.444282775,0.345919876,-0.098362899,2,1.2,1.106855535,0.866642536,-0.240212999,3,1.3,2.040960612,1.607215079,-0.433745533,4,1.4,3.308409773,2.620359552,-0.688050221,5,1.5,4.980911323,3.967666295,-1.013245028,6,1.6,7.141585856,5.720961527,-1.420624329,7,1.7,9.886697539,7.963873479,-1.922824060,負(fù),三.梯形法及其預(yù)估-矯正法,用一階差商近似地代替函數(shù)在一個(gè),步長(zhǎng)起點(diǎn)和終點(diǎn)的,一階導(dǎo)數(shù)的平均值,梯形公式,(歐拉中點(diǎn)公式),近似值:,改進(jìn)歐拉法,顯然,梯形公式是隱式法,一般求 需要解方程,常采用迭代法,,初值,由顯式的歐拉公式給出:,然后,將 替代梯形公式等式右邊出現(xiàn)的,當(dāng)步長(zhǎng),h,足夠小,且由前向歐拉法計(jì)算的已是較好,的近似,則,迭代一、二次即可,預(yù)報(bào),校正,迭代次數(shù),幾何意義,Euler法,折線法,改進(jìn)Euler法,平均斜率折線法,例3.應(yīng)用梯形預(yù)估-矯正法解初值問題,取步長(zhǎng),h,=0.1,并把計(jì)算結(jié)果與精確解比較,解:據(jù)前向歐拉法,梯形預(yù)估-矯正,計(jì)算結(jié)果列表(為梯形預(yù)估-矯正法計(jì)算近似值,為精確值),k,0,1.0,0,0,0,1,1.1,0.342377789,0.345919876,0.003542087,2,1.2,0.858314537,0.866642536,0.008327999,3,1.3,1.592749643,1.607215079,0.014465436,4,1.4,2.598298239,2.620359552,0.022061313,5,1.5,3.936444114,3.967666295,0.031222181,6,1.6,5.678907103,5.720961527,0.042054424,7,1.7,7.909209216,7.963873479,0.054664263,function T Y=Trapezia_reckon(odefun,ab,ya,M),%odefun:,微分方程,a,、,b,:計(jì)算區(qū)間,%ya,:初值,y(a)M,:等分?jǐn)?shù)目,%T:,離散的時(shí)間變量,Y,梯形公式的預(yù)估校正法解,h=(ab(2)-ab(1)/M;,步長(zhǎng),T=zeros(1,M+1);Y=zeros(1,M+1);,T=ab(1):h:ab(2);Y(1)=ya;,for j=1:M,k1=,feval,(odefun,T(j),Y(j);,k2=feval(odefun,T(j+1),Y(j)+h*k1);,Y(j+1)=Y(j)+(h/2)*(k1+k2);,end,Function y=euler_3_3_2(t,x),y=2/t*x+t2*exp(t,),T Y=Trapezia_reckon(euler_3_3_2,1 2,0,10),求解器,求解問題,特點(diǎn),說明,ode45,非剛性,一步算法;4,5階Runge-Kutta算法,大部分場(chǎng)合的首選算法,ode23,非剛性,一步算法;2,3階Runge-Kutta算法,使用于精度較低的情形,ode113,非剛性,多步法;變階次的Adams-Bashforth-Moulton 算法,計(jì)算時(shí)間比ode45短,ode23t,剛性,采用梯形算法,適合中度剛性問題的求解,ode15s,剛性,多步法;采用了數(shù)值差分算法,若ode45失效時(shí),可嘗試使用;,ode23s,剛性,一步法;2階Rosebrock算法,當(dāng)精度較低時(shí),計(jì)算時(shí)間比ode15s短,ode23tb,剛性,隱式Runge-Kutta算法,當(dāng)精度較低時(shí),計(jì)算時(shí)間比ode15s短,不同求解器的特點(diǎn),在用常微分方程描述一個(gè)電路的暫態(tài)過程時(shí),往往又包含著多個(gè)變化速度相差十分懸殊的子過程,這樣一類過程就認(rèn)為具有“剛性(stiff)”,描述這類過程的微分方程稱為“剛性問題”。,例如,電路某一變量以,e,-,t,緩慢衰減,而另一變量以,e,-1000,t,快速衰減,兩變量時(shí)間常數(shù)相差很大,建立的常微分方程就具有“剛性”。,剛性問題數(shù)值解的穩(wěn)定性通常被最快的模式控制,剛性問題解答的難度就在于其快變子過程的干擾。當(dāng)我們?cè)噲D在慢變區(qū)間上求解剛性問題時(shí),盡管快變分量的值已衰減到微不足道,但這種快速變化的干擾仍嚴(yán)重影響數(shù)值解的穩(wěn)定性和精度,一般地說,隱型方法比顯型方法具有更大的穩(wěn)定性,因此使用隱型方法求解剛性方程組更為合適.,在MATLAB中,,ode23t、ode15s、ode23s、ode23tb,適合求解剛性問題。,

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