Этот пример использует bvp4c
с двумя различными исходными предположениями, чтобы найти оба решения проблемы BVP.
Рассмотрите дифференциальное уравнение
.
Это уравнение подчиняется граничным условиям
.
Чтобы решить это уравнение в MATLAB, необходимо закодировать уравнение и граничные условия, затем сгенерировать подходящее исходное предположение для решения прежде, чем вызвать решатель для краевой задачи bvp4c
. Вы любой может включать необходимые функции как локальные функции в конце файла (как сделано здесь) или сохранить их как отдельные, именованные файлы в директории на пути MATLAB.
Создайте функцию, чтобы закодировать уравнение. Эта функция должна иметь подпись dydx = bvpfun(x,y)
или dydx = bvpfun(x,y,parameters)
, где:
x
независимая переменная.
y
решение (зависимая переменная).
parameters
вектор неизвестных (дополнительных) значений параметров.
Эти входные параметры автоматически передаются функции решателем, но имена переменных определяют, как вы кодируете уравнения. В этом случае можно переписать уравнение второго порядка как систему уравнений первого порядка
,
.
Функция, кодирующая эти уравнения,
function dydx = bvpfun(x,y) dydx = [y(2) -exp(y(1))]; end
Для условий граничного значения 2D точки как те в этой проблеме функция граничных условий должна иметь подпись res = bcfun(ya,yb)
или res = bcfun(ya,yb,parameters)
В зависимости от того, включены ли неизвестные параметры. ya
и yb
вектор-столбцы, которые решатель автоматически передает функции и bcfun
возвращает невязку в граничных условиях.
Для граничных условий , bcfun
функция указывает, что остаточное значение является нулем на обоих контурах. Эти остаточные значения осуществляются в первых и последних точках mesh, что вы задаете к bvpinit
в вашем исходном предположении. Начальная mesh в этой проблеме должна иметь x(1) = 0
и x(end) = 1
.
function res = bcfun(ya,yb) res = [ya(1) yb(1)]; end
Вызовите bvpinit
сгенерировать исходное предположение решения. Mesh для x
не должен иметь большого количества точек, но первая точка должна быть 0. Затем последняя точка должна быть 1 так, чтобы граничные условия были правильно заданы. Используйте исходное предположение в y
где первый компонент немного положителен, и второй компонент является нулем.
xmesh = linspace(0,1,5); solinit = bvpinit(xmesh, [0.1 0]);
Решите BVP использование bvp4c
решатель.
sol1 = bvp4c(@bvpfun, @bcfun, solinit);
Решите BVP во второй раз с помощью различного исходного предположения в решении.
solinit = bvpinit(xmesh, [3 0]); sol2 = bvp4c(@bvpfun, @bcfun, solinit);
Постройте решения что bvp4c
вычисляет для различных начальных условий. Оба решения удовлетворяют установленным граничным условиям, но имеют различный промежуток поведений. Поскольку решение не всегда уникально, различные поведения показывают важность высказывания хорошего исходного предположения для решения.
plot(sol1.x,sol1.y(1,:),'-o',sol2.x,sol2.y(1,:),'-o') title('BVP with Different Solutions That Depend on the Initial Guess') xlabel('x') ylabel('y') legend('Solution 1','Solution 2')
Перечисленный здесь локальные функции помощника что решатель BVP bvp4c
вызовы, чтобы вычислить решение. В качестве альтернативы можно сохранить эти функции как их собственные файлы в директории на пути MATLAB.
function dydx = bvpfun(x,y) % equation being solved dydx = [y(2) -exp(y(1))]; end %------------------------------------------- function res = bcfun(ya,yb) % boundary conditions res = [ya(1) yb(1)]; end %-------------------------------------------