matlab求解常用方法

A. matlab微分方程的解

如何用matlab求解微分方程的数值解和解析解?

一、微分方程的数值解可以ode函数来求解。其求解方法：

1、自定义微分方程组函数，仔袭odefun(x,y)

2、定义x【0，10】间若干等份的数值，如n=50

3、定义y的初值，即

y0=[2,7];

4、使用ode45函数求y(x)，z(x)数值解，即

[x,y]=ode45(@odefun,x,y0);

5、使用plot函数，绘制x—y(x)，x—悄桐z(x)曲线图

这里，y(1)代表y(x)的数值解，y(2)代表z(x)的数值解

二、微分方程的解析解可以dsolve函数来求解。

1、对变量y(x)，z(x)进行声明，即

syms y(x) z(x)

2、对变量y(x)，z(x)求一阶导数，即

Dy=diff(y,1);Dz=diff(z,1);

3、使用dsolve求y(x)，z(x)解析表达式，即

[y,z]=dsolve(Dy-z==sin(x),Dz+y==1+x,y(0)==2,z(0)==7)

4、将x【0，10】间划分若干等份，如n=50

5、分别念运兄计算与x对应的y(x)，z(x)值

6、使用plot函数，绘制x—y(x)，x—z(x)曲线图

三、使用hold on命令，将微分方程组的数值解曲线图和解析解曲线图，表示在同一图窗中

B. 如何用matlab解方程

一般用matlab求解方程有两种方法：1、用软件自念戚颂带的solve（）函数、fsolve（）函数、roots（）函数等；2、利用数值分析的方法（如二分法，牛顿法等）自仔信行编程其数值函数。
所以，要根据具体的方程形式来选择合适的求解函数。请给以把具体的方程贴出来，以便于帮助你仔郑。

C. 用matlab解矩阵一般方法

矩阵分析是解决很多问题的好方法，但是很多时候矩阵的运算比较繁琐，特别是高阶矩阵运算。这时候如果用matlab来计算就方便快捷得多。下面我将介绍一些基本的矩阵运算方法。如加，减，乘，除，转置，求逆。

约定：

a=[1,3,5;2,4,6;7,9,8] b=[9,6,4;3,4,5;2,3,4]

D. matlab求函数的数值积分

matlab中常用的求函数的数值积分方法，可以用以下函数来求解：

1、对于一重积分，有quad【自适应步长Simpson数值积分】、quadl【高精度Lobatto数值积分】、quadgk【自适应Gauss-Kronrod数值积分】、trapz【梯形数值积分】,上述函数调用格式分别为

quad（fun,a,b）%fun—被积函数，a—积分下限，b—积分上限

quadl（fun,a,b）%fun—被积函数，a—积分下限，b—积分上限

quadgk（fun,a,b）%fun—被积函数，a—积分下限，b—积分上限

trapz(X,Y)%X—自变量【a，b】区间的等差向量，Y—对应于X的被积函数值

2、对于二重积分，有quad2d【平面区域的数值积分】,dblquad【矩形区域的数值积分】，其调用格式分别为

quad2d（fun,xmin,xmax,ymin,ymax）

dblquad（fun,xmin,xmax,ymin,ymax）

3、对于三重积分，有triplequad【三维矩形区域的数值积分】，其调用格式为

triplequadfun,xmin,xmax,ymin,ymax,zmin,zmax）

E. 求助MATLAB解方程组

用昌携MATLAB解方程组的常用方法有：

1、如是线性方程组，可以①用矩阵除春迅则法

x=AB（或 x=inv(A)*B） %A为线性方程组系数矩阵，B为常数向量，inv(A)为系数矩阵的逆矩阵；

也可以②用solve（）函数命令，得到解析值或数值解

solve（表达式1，表达式2，。。。，表达式n，未知变量1，未扒棚知变量2，。。。，未知变量n）；

也可以③用数值分析法（如Gauss消元法，Jacobi迭代法等），得到数值解

2、如是非线性方程组，可以①用solve（）函数命令，得到解析值或数值解；也可以②用fsolve（）函数命令，得到数值解；也可以③用数值分析法（如Broyden消元法，Halley迭代法等），得到数值解。

F. 使用MATLAB求解方法

题主的问题就是已知x、y数据，根据模型，拟合其a、b、c系数。此类问题求解过程：

1、已知数据

x=[。。。]

y=[。。陆清。]

2、定义拟合函数

fun=@(p,x)p(1)*exp(x +p(2))+p(3) %a—p(1)，b—p(2)，c—p(3)

3、设定a、b、c的初始值

p0=[0,0,0]

4、利用nlinfit（）非线性回归函数，拟猛悉碰合其系数

[p,r] = nlinfit(x,y,fun,p0) %p—系数，r—残差

5、利用fun（p,x）计算，x、y的一系列对应值，用plot（枝谈）绘图函数，绘制原始数据与拟合数据比较图

6、结果