Matlab求解微分代数方程 (DAE)
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Matlab求解微分代数方程 (DAE)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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
%%
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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